文章出處：算法出手玩轉招聘
大家都有撥打類似400免費服務熱線的經歷，電話對面的那些話務員，
有些業務熟悉、言談親切，總是能快速解決你的疑問，讓你心情很好。
但有些卻既不熟悉業務、態度又差，常常讓你生一肚子氣。但你知道嗎？
也許根本不能怪話務員，這只是因為你倆的性格類型不匹配。
而且對公司來說，這麼大規模的接聽量，
用人工轉接、匹配的方法肯定應付不來，那怎麼辦呢？
有本新書叫《算法時代》，作者是美國記者、知名紀錄片電影製片人盧克-多梅爾，
在書裡他告訴我們現在用算法可以解決這個問題。
書裡說，有一項基於客戶算法的業務叫“可預測的行為路線”，
它可以把來電客戶和話務員根據不同的性格特點分成若干類型。
這樣就能更快、更好地把客戶跟合適的話務員匹配在一起。
這種分類辦法基於一個心理學模型，是臨床心理學家卡勒博士開創的。
他總結了6種常見的性格類型，發現儘管每個人或多或少都有這6種性格特點，
但只有在交流雙方的主要性格類型吻合的時候，才能達到最佳交流效果。
比如說，如果要求一個感情細膩的人闡述冷冰冰的事實，就很難。
交流就沒法進行，提問的一方會覺得很痛苦。
具體怎麼做呢？
呼叫中心根據來電客戶的語言與問題所涉及的專業知識，加上他的某些性格特點，
比如說談話模式、特定詞語的選擇、甚至是否經常有類似“嗯”、“啊”這種口頭語，
把來電客戶和話務員的性格特點分類，
然後安排適合這個客戶性格類型的話務員來與他對話。
結果就發現，這麼做了以後，
當話務員的性格類型和來電客戶相仿的時候，
通話的平均時長為5分鐘，解決問題的成功率為92%，
但如果通話雙方的性格類型相互衝突，
通話時長就會增加一倍，達到10分鐘，但解決問題的成功率卻降到了47%。
是不是挺神奇的？其實，算法不僅能解決電話呼叫的匹配問題，
甚至還能幫助企業解決招聘問題。現在我們就來看看，在招聘上算法是怎麼玩的。
傳統的招聘策略存在兩個問題，第一個是固有的偏見性。
負責招聘的人往往只錄用他們了解的人。
比如說，Facebook 和領英在招聘的時候，
都會檢查求職者是不是有熟人在公司，這種熟人內推的方法簡練有效，
但是會把大量不同地域、社會和文化背景的求職者拒之門外。
招聘效果不好，很可能漏過一個天才。
傳統招聘策略的第二個問題是，
在預測應聘者是否能在職場裡取得成功這事上，之前的招聘策略已經被證明是不准確的了。
比如說谷歌，一直都特別重視應聘者的學習成績。
它們認為，這可以拿來預測他們在職場上獲得成功的可能性。
但在數據越積累越多以後，谷歌公司發現。
他們拿來預測的那些標準，比如說在校學習成績、考試得分、
以往工作經驗、以及面試結果什麼的，
幾乎都不能準確預測應聘者是不是能在某個特定崗位上有突出表現。
所以谷歌公司改變了招聘策略，
因為你沒法預測人才到底藏在哪個角落裡，它們就把招聘目標設定為包含各種人才的群體，
這就規避了上面提到的第一個招聘偏見。
然後它們在考察應聘者的時候，會權衡關於這個人的幾乎所有已知信息。
就好像計算機和人類下棋，計算機可以考慮到各種可能的情況，從而選擇最好的招數。
谷歌會考察求職者上網的時候經常瀏覽哪些網站，
還會用語義分析與情感分析的辦法搜索推特的回復，
然後把所有這些因素綜合起來，給出個分數。
它們考慮的是你的整個人生，能非常準確地描述出你的所有特點。
聽起來是不是有點怕怕的，沒準以後你找工作被拒絕，就是因為以前你發過的一條微博呢！
所以作者總結說，算法是思維方式的技術基礎，有什麼樣的技術基礎，
就有什麼樣的思維方式，要學會用算法考慮問題。
這裡只說了《算法時代》這本書裡的兩個小例子，
如果您有興趣，可以在書中看到更多的案例。
本文源自：《算法時代：新經濟的新引擎》，作者盧克-多梅爾
稿：星光
轉載:得到
--------
主旨：
傳統的招聘策略存在兩個問題，
1. 固有的偏見性。負責招聘的人往往只錄用他們了解的人。
比如說，Facebook 和領英在招聘的時候，
都會檢查求職者是不是有熟人在公司，這種熟人內推的方法簡練有效，
但是會把大量不同地域、社會和文化背景的求職者拒之門外。
所以谷歌公司改變了招聘策略，考察求職者上網的時候經常瀏覽哪些網站，
還會用語義分析與情感分析的辦法搜索推特的回復，
然後把所有這些因素綜合起來，給出個分數。
它們考慮的是你的整個人生，能非常準確地描述出你的所有特點。
總結來說，算法是思維方式的技術基礎，有什麼樣的技術基礎，
就有什麼樣的思維方式，要學會用算法考慮問題。
大家都有撥打類似400免費服務熱線的經歷，電話對面的那些話務員，
有些業務熟悉、言談親切，總是能快速解決你的疑問，讓你心情很好。
但有些卻既不熟悉業務、態度又差，常常讓你生一肚子氣。但你知道嗎？
也許根本不能怪話務員，這只是因為你倆的性格類型不匹配。
而且對公司來說，這麼大規模的接聽量，
用人工轉接、匹配的方法肯定應付不來，那怎麼辦呢？
有本新書叫《算法時代》，作者是美國記者、知名紀錄片電影製片人盧克-多梅爾，
在書裡他告訴我們現在用算法可以解決這個問題。
書裡說，有一項基於客戶算法的業務叫“可預測的行為路線”，
它可以把來電客戶和話務員根據不同的性格特點分成若干類型。
這樣就能更快、更好地把客戶跟合適的話務員匹配在一起。
這種分類辦法基於一個心理學模型，是臨床心理學家卡勒博士開創的。
他總結了6種常見的性格類型，發現儘管每個人或多或少都有這6種性格特點，
但只有在交流雙方的主要性格類型吻合的時候，才能達到最佳交流效果。
比如說，如果要求一個感情細膩的人闡述冷冰冰的事實，就很難。
交流就沒法進行，提問的一方會覺得很痛苦。
具體怎麼做呢？
呼叫中心根據來電客戶的語言與問題所涉及的專業知識，加上他的某些性格特點，
比如說談話模式、特定詞語的選擇、甚至是否經常有類似“嗯”、“啊”這種口頭語，
把來電客戶和話務員的性格特點分類，
然後安排適合這個客戶性格類型的話務員來與他對話。
結果就發現，這麼做了以後，
當話務員的性格類型和來電客戶相仿的時候，
通話的平均時長為5分鐘，解決問題的成功率為92%，
但如果通話雙方的性格類型相互衝突，
通話時長就會增加一倍，達到10分鐘，但解決問題的成功率卻降到了47%。
是不是挺神奇的？其實，算法不僅能解決電話呼叫的匹配問題，
甚至還能幫助企業解決招聘問題。現在我們就來看看，在招聘上算法是怎麼玩的。
傳統的招聘策略存在兩個問題，第一個是固有的偏見性。
負責招聘的人往往只錄用他們了解的人。
比如說，Facebook 和領英在招聘的時候，
都會檢查求職者是不是有熟人在公司，這種熟人內推的方法簡練有效，
但是會把大量不同地域、社會和文化背景的求職者拒之門外。
招聘效果不好，很可能漏過一個天才。
傳統招聘策略的第二個問題是，
在預測應聘者是否能在職場裡取得成功這事上，之前的招聘策略已經被證明是不准確的了。
比如說谷歌，一直都特別重視應聘者的學習成績。
它們認為，這可以拿來預測他們在職場上獲得成功的可能性。
但在數據越積累越多以後，谷歌公司發現。
他們拿來預測的那些標準，比如說在校學習成績、考試得分、
以往工作經驗、以及面試結果什麼的，
幾乎都不能準確預測應聘者是不是能在某個特定崗位上有突出表現。
所以谷歌公司改變了招聘策略，
因為你沒法預測人才到底藏在哪個角落裡，它們就把招聘目標設定為包含各種人才的群體，
這就規避了上面提到的第一個招聘偏見。
然後它們在考察應聘者的時候，會權衡關於這個人的幾乎所有已知信息。
就好像計算機和人類下棋，計算機可以考慮到各種可能的情況，從而選擇最好的招數。
谷歌會考察求職者上網的時候經常瀏覽哪些網站，
還會用語義分析與情感分析的辦法搜索推特的回復，
然後把所有這些因素綜合起來，給出個分數。
它們考慮的是你的整個人生，能非常準確地描述出你的所有特點。
聽起來是不是有點怕怕的，沒準以後你找工作被拒絕，就是因為以前你發過的一條微博呢！
所以作者總結說，算法是思維方式的技術基礎，有什麼樣的技術基礎，
就有什麼樣的思維方式，要學會用算法考慮問題。
這裡只說了《算法時代》這本書裡的兩個小例子，
如果您有興趣，可以在書中看到更多的案例。
本文源自：《算法時代：新經濟的新引擎》，作者盧克-多梅爾
稿：星光
轉載:得到
--------
主旨：
傳統的招聘策略存在兩個問題，
1. 固有的偏見性。負責招聘的人往往只錄用他們了解的人。
比如說，Facebook 和領英在招聘的時候，
都會檢查求職者是不是有熟人在公司，這種熟人內推的方法簡練有效，
但是會把大量不同地域、社會和文化背景的求職者拒之門外。
2. 預測應聘者是否能在職場裡取得成功這事，已經被證明是不准確的
比如說谷歌，一直都特別重視應聘者的學習成績。
它們認為，這可以拿來預測他們在職場上獲得成功的可能性。
但在數據越積累越多以後，谷歌公司發現。
他們拿來預測的那些標準，
比如說在校學習成績、考試得分、以往工作經驗、以及面試結果什麼的，
幾乎都不能準確預測應聘者是不是能在某個特定崗位上有突出表現。
比如說谷歌，一直都特別重視應聘者的學習成績。
它們認為，這可以拿來預測他們在職場上獲得成功的可能性。
但在數據越積累越多以後，谷歌公司發現。
他們拿來預測的那些標準，
比如說在校學習成績、考試得分、以往工作經驗、以及面試結果什麼的，
幾乎都不能準確預測應聘者是不是能在某個特定崗位上有突出表現。
還會用語義分析與情感分析的辦法搜索推特的回復，
然後把所有這些因素綜合起來，給出個分數。
它們考慮的是你的整個人生，能非常準確地描述出你的所有特點。
總結來說，算法是思維方式的技術基礎，有什麼樣的技術基礎，
就有什麼樣的思維方式，要學會用算法考慮問題。
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