近期，某位市场总监的在社交网站上传授了自己的面试经验，引起热议：

这种言之凿凿、自信满满的言语风格，被网友讽刺为“爹味十足”。虽然发帖的面试官是用人经理，但这把火却很容易被引到HR身上来：

幸好，还是明白人的：

这篇文章不是来讨论“HR背锅”的，毕竟背锅也不是什么新鲜事。在一家企业中，面试通常由HR来主导，无论面试官是HR还是用人经理，HR也需要对面试有效性负责。

怎样在短短的一个小时面试时间里，判断候选人的能力和个性特质，预测他未来在岗位上的绩效表现呢？不同企业HR的道行也不同，有的靠直觉，有的靠逻辑，有的靠数据分析。

01/  选对人非常重要，但又非常难

选对人非常非常重要，借用谷歌前人力资源高级副总裁博克的话，“人才招聘是任何组织唯一重要的人力活动”，谷歌在招聘方面的投入非常巨大，甚至不惜为了提升面试有效性，“剥夺”用人经理的诸多权力。

黑石创始人苏世民也说：“人才永远都是最重要的”，他在那本自传中提出著名的论调——“要用10分人才”：“10 分人才，无须得到指令，就能主动发现问题、设计解决方案，并将业务推向新的方向”、“如果一个企业中大部分都是七八分的人才，那么下一步需要考核的就是其中是否有人渴望成为10分人才，是否有人想要变得出色和优秀”、“可以用9分的人才来打造成功的企业，但在开拓新业务上，必须要用10分人才，他们都是自我驱动”。

选对人重要，也是因为选错了人的代价非常大。这个人越关键，代价就越大：可能是企业走错路，可能是业务时机被延误，可能是团队氛围被破坏（破坏起来快，但要恢复就很慢了），可能是优秀人才的流失、可能是重新招聘和培养的成本浪费，最次才是公司为这个人付出的工资和福利成本。

但另一方面，看准人非常非常难，哪怕阅人无数的老马也会失蹄。毕竟人是复杂、多维且动态的，通过一个小时的面试，来“有效预测这个人未来的绩效表现”更是非常难。

HR们为此也使尽了招数，我把面试判断的境界分为三类：靠直觉、靠逻辑、靠数据分析。

02/  面试判断的第一境界：靠直觉

前段时间流行“摆地摊”风口，很多人调侃HR可以摆地摊来“看人面相、帮人算命”。

这个调侃也折射了大多人对于HR面试就是“靠直觉”的认知。本文开头案例的诸多评论，也能看出很多人对这种“道不清说不明、玄玄乎乎“的方式是存疑的。

长久以来，大多数的面试确实是在依赖直觉。直觉是什么？是基于既往经验、实践、认知，接近本能的“感受”和判断。比如文章开头的这位市场总监，通过“候选人半小时没把包放下来”，就铁定候选人没有安全感；比如一些老板觉得和人吃顿饭，就能判断出这个人行不行；比如有些人常挂嘴边的“相由心生”。

直觉并非没有用，但局限很大：第一，受限于面试官的经验、能力、格局、心胸；第二，乌卡时代，经验不常有用；第三，直觉带来的偏见一旦产生，就容易根深蒂固、难以修正。

像本文开篇那位市场总监那样，对自己判断如此“笃信”的面试官，并不少见。

2000年，托莱多大学的两位心理学学生特利西亚·普利克特和内哈·贾达姜，和他们的导师弗兰克·伯尼瑞共同合作了次著名的实验：他们录下了多个真实的面试情境，然后截取每一位应聘者从敲门、打招呼、握手、坐下的10秒钟，再请一些面试经验非常浅薄的观察者来考评打分、判断面试结果。

这些资历浅薄的观察者、仅依靠前10秒影像做出的判断结果，和现实中资历深厚、且参与全程面试的面试官，做出的判断大致相同。

实验认为：人们（即使是资深面试官）在面试中的判断主要依据前10秒的直觉，而之后的一个小时、99.4%的时间，主要是在证明自己的直觉是对的。

心理学上将此现象称为“证实偏见”，即人们倾向去证实自己的偏见；也有一种说法叫”薄片撷取”，即依赖细微瞬间做出重大决定的行为。

我们有时选对了一个人，尝尽了甜头；我们为自己看人准而沾沾自喜，四处总结和分享经验。不过，这大概率只是因为运气好。

03/  面试评价的第二境界：靠逻辑

面试中的直觉常不有用。所以一些组织和HR，会用逻辑支撑的系统方法论，去修正直觉带来的偏差。

逻辑是关系的呈现，逻辑关系有很多种，而面试判断主要是找出因果和相关的逻辑关系。笼统的面试聊天，很难找到确切的判断标准。但当我们把面试判断标准细化，即结构化后，则更容易找到候选人与岗位匹配的因果和相关关系了。所以，结构化面试评价的有效性，通常是优于非结构化的。

这一点也是有实验佐证的：弗兰克·施密特和约翰·亨特曾发布了一份对过去85年面试数据的汇总分析，汇总结果是：在预测员工未来表现方面，结构化面试的R2为0.26，非结构化面试只由0.14。

结构化面试并不是推翻直觉，而是管理面试官的直觉，修正直觉可能带来的偏见。它多维且相对客观的设计，会束缚面试官纵容自己问一些能够激起和验证偏见的问题，而聚焦在证实候选人是否能够完成工作的问题。

因为面试官必须要在结构化的评估表中，把每一个问题的评分、评分理由、反馈意见，具体而详实得写清楚，写出来的内容肯定不会是“她和我聊了半小时，还没有把包放下来，所以肯定缺乏安全感”这样的反馈意见。

辅助结构化面试的，会有很多方法论和工具，比如STAR原则、工作样本测试、一般认知能力测试等等。

STAR原则是管理面试官的问话范围。面试官不能漫无目的地聊天，而是要从Situation（情景）、Task（任务）、Action（行动）和Result（结果）四个方向，通过可量化的细节挖掘，去确定候选人过去的工作成绩。

工作样本测试，是指让候选人做一些类似岗位中的工作，来评估其是否能够胜任，它在一些技能类岗位上会比较适用；一般认知能力测试，则是通过测评或问答，来了解候选人的综合学习能力。

当然，结构化面试实施起来比凭直觉面试复杂多了。它通常还要根据岗位和时间去调整和设计。这对不少穷于应付事务性工作的HR部门，会是个负担。所以，它被采用的并不太多。

但声称在招聘方面“永远不在质量上将就”的谷歌，则非常坚持结构化面试，它们还开发了一种叫qDriod的工具去管理面试官进行结构化面试：面试官可以在qDriod上选择自己正在筛选应聘者的工作岗位，查看应该测试哪些方面，同时还会收到一封面试指导的电子邮件，邮件中包含了一些用于预测应聘者在该项工作上未来表现的问题。

04/  面试评价的第三境界：数据分析

即便用逻辑支撑的方法论去修正直觉，选对人还是比较难。

所以有些公司想完全摒除“人性”因素的干扰，比如现在被炒得火热的AI面试。不过，目前AI面试还只是作为面试筛选阶段的辅助方法，无法完全取代人的决策。

AI面试技术的背后支撑的是大数据分析，而完全摒弃“人”做出面试决策、尤其是对于知识工作者的面试决策，也还离现实较远。但如果企业可以通过分析自己的人力资源小数据，更有针对性地找出在它的特定组织环境中，能表现更好的候选人选拔标准，那一定非常有价值。

能多洁集团（Rentokil Initial）发起的针对销售团队的数据分析项目，就非常有借鉴性。

这是世界上最大的商业服务公司，业务涉及欧洲、北美洲、亚太地区和非洲。在54国家拥有服务网络，雇佣79000名员工。20世纪末，他们想要通过人力资源数据分析，找出“不同区域销售人员的销售业绩和流失率差异较大”的原因和解决方案。

通过访谈，项目组将注意力锁定在“销售队伍”上，并提出这样的假设：全球统一的、有效招聘流程以及清晰的选拔标准，将有助于提升销售绩效。

通过分析，项目组发现目前所用的两个测评与销售绩效之间的相关性非常小。他们面向销售队伍做了次调研，期望辨别出与销售绩效高度相关的个人特质，包括责任心、兴趣、人际技巧和能力五大维度。

接下来，项目组想要找到能准确测量以上特质的测评工具：他们通过文献分析及市场盘点，选择了六种外部测评工具，并要求每一位销售人员都要完成这六种测评工具。

获得数据后，项目组再通过逻辑回归等统计分析方法，找出了能帮公司找到“高于平均绩效水平的销售候选人”的测评方法，也在此基础上，重新设计招聘流程、招聘面试技巧培训、入职流程，并将这些形成了全球标准。

这一数据分析项目，有效提升了能多洁集团全球的销售额，而且更重要的是——“通过数据分析，帮助人们获得合适的工作，并获得成功”。

写了这么多，需要在最后强调：

面试评价靠直觉、靠逻辑、靠数据分析，并不是三者选唯一的，很多时候，我们是可以三种方式并行。

面试评价靠直觉、靠逻辑、靠数据分析，也不是层层递进的，它们是一个环。我们不是推翻直觉，而是要修正直觉之后，再回归直觉的判断。

即使是借助结构化、借助数据分析，一名阅历深厚、心胸开阔的面试官依然不可替代。所以，在工具、方法论、技能助力的同时，我们永远不能停止自我修炼。唯有经历“手中无剑，心中无剑”，到“手中有剑，心中无剑”，再到“手中有剑，心中有剑”，才能达到“手中无剑，心中有剑。”的境界。