Томас Чаморро-Премузик, профессор бизнес-психологии в Университетском колледже Лондона и преподаватель Колумбийского университета, рассматривает два альтернативных подхода к выявлению перспективных сотрудников: психометрические тесты и инструменты для анализа больших данных. В основе этих подходов лежит отслеживание сигналов, указывающих на соответствие кандидата определенной должности. Результаты исследований профессора указывают на то, что проведение стандартизированных тестов и сбор данных из социальных сетей могут дать работодателю важную информацию о потенциальном сотруднике, которую в противном случае легко можно упустить.
Психометрическое тестирование
В последней статье в Harvard Business Review Чаморро-Премузик сообщает, что, по результатам исследований, 76 % компаний, штат которых насчитывает более 100 сотрудников, используют такие инструменты оценки, как тесты на профпригодность и личностные тесты. Чем выше должность потенциального сотрудника, тем больше вероятность использования таких тестов: 80 % для топ-менеджеров, 72 % для руководителей среднего звена и 59 % для молодых специалистов. Тесты на профпригодность, современную версию которых впервые начали применять во время Первой мировой войны, анализируют вербальное, цифровое и абстрактное мышление кандидата. А совсем недавно работодатели начали проводить ситуационные тесты, чтобы определить уровень компетентности сотрудника в специфических рабочих ситуациях.
Личностные тесты оценивают большое количество индивидуальных особенностей соискателя, например, «Большую пятерку» черт личности: нейротизм, экстраверсию, открытость опыту, добросовестность и доброжелательность. Тесты на трудовую дисциплину и эмоциональный интеллект оценивают качества, которые всегда приветствуются, — высокую работоспособность и умение ладить с людьми. На первый взгляд может показаться, что найти правильный ответ легко. Однако тесты разработаны таким образом, чтобы выявлять явный обман. Кроме того, опыт консультативной деятельности Чамарро-Премузика свидетельствует, что не все работодатели ищут одинаковые качества в соискателях. Исследователь рассказывает об одной международной компании, для которой главным критерием было «безумство» кандидата, то есть способность пойти на риск. Многие другие компании расценили бы такую черту как опасную и антисоциальную.
Анализ данных
Большинство пcихометрических тестов основаны на самооценке соискателей. Результаты сопоставляются с обширной базой данных, в которой собраны характеристики сотрудников, успешно справляющихся с аналогичными должностными обязанностями. В отличие от подобных тестов, инструменты анализа, используемые при наборе персонала, идут на шаг впереди. С их помощью можно «проанализировать активность соискателя в социальных сетях и сделать вывод о его потенциале или соответствии должности». Например, используя обширные данные, доступные на сайтах социальных сетей, аналитики могут отслеживать лайки в Facebook, которые соотносятся с уровнем интеллекта и диспозициями «Большой пятерки». Исследования показали, что лайки Science, Thunderstorms, The Godfather и (что довольно неожиданно) Curly Fries так или иначе соотносятся с уровнем интеллекта, а Bauhaus, American Gods и Plato связаны с открытостью опыту. Для выявления личных качеств также проводят текстовый анализ — изучают содержание блогов, записей в Twitter и полученных электронных писем. Экстраверты часто употребляют такие слова, как «бессчетный», «танцы» и «великолепный», в то время как доброжелательные люди склонны использовать такие слова, как «чудесный», «вместе» и «доброе утро».
В Интернете есть масса бесплатных инструментов, с помощью которых можно проанализировать данные. IBM Watson Personality Insights Service проводит лингвистический анализ текстовых данных — блогов, заметок в Twitter, сообщений на форумах и прочих записей, — формируя на выходе комплекс когнитивных и социальных характеристик человека. Пользователи могут ввести текст на английском или испанском языках и сразу получить анализ личности, основанный на сопоставлении образца с базой данных.
Важно помнить о том, что результат анализа данных является лишь показателем, а не заключением, а небольшие обрывки информации не представляют особой ценности для анализа. Чтобы получить статистически значимые данные, Personality Insights Service рекомендует вводить тексты объемом не менее 3 500 слов, а в идеальном случае — до 6 000 слов. При этом тексты должны описывать повседневную жизнь или опыт, а также выражать мысли человека. Чаморро-Премузик обращает внимание на то, что, проводя анализ данных, специалист по набору персонала должен стремиться к выявлению круга возможных соискателей. Результатом анализа не должна быть дискриминация кандидатов просто потому, что в их профилях Facebook стоят лайки Sephora или Harley Davidson (что может рассматриваться как показатель низкого интеллекта).
Невозможно исключить тот факт, что цифровая репутация имеет сегодня большое значение. Уже известны случаи, когда рекрутеры не рассматривали кандидатов, которых не смогли найти в социальных сетях — не позавидуешь тем, у кого распространенные имена! Тенденция такова, что все больше компаний будут применять упомянутые техники, поскольку они действительно обладают высокой прогностической ценностью.
