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第五章 谷歌与众不同的招聘流程（第1页）

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第五章谷歌与众不同的招聘流程

我们的面试要切实地测试应聘者的技能。比如，编写一段代码、解释代码的含义，对吧？不是看看应聘者的简历了事，而是要真正地看一看应聘者能做什么。

乌尔斯·霍尔兹勒

谷歌高级副总裁

“你不会有第二次机会给人留下第一印象”是海飞丝洗发水在20世纪80年代的广告宣传语。不幸的是，这句宣传语也概括了绝大多数的面试状况。关于如何把握好面试“前5分钟”的指导文章不胜枚举，这些文章论述的是面试官如何做出初步评估，而余下的面试时间都是在证明自己的评估。如果他们喜欢你，就会寻找更加喜欢你的理由。如果他们不喜欢你的握手方式或拙劣的自我介绍，那么面试就基本宣告结束，因为面试官在余下的面试时间里会一直寻找拒绝你的理由。此类用于做出后续相对重大决定的细微瞬间被称作“薄片”。

托莱多大学的两名心理学学生特里西亚·普利克特和内哈·贾达姜与其导师弗兰克·伯尼瑞合作，在2000年发表了一项研究成果，他们研究认为，一次面试的前10秒钟里做出的判断可以预测整个面试的结果。他们录下真实的面试情境，之后请研究项目参与者观看其中的一些小片段，依此做出论断。

片段是从每一次面试中截取的，从应聘者敲门开始到坐下之后10秒钟止，视频片段会展示给经验很浅的观察者看。观察者从就业能力、竞争力、智力、雄心、可信度、自信心、紧张程度、热情、礼貌、亲切度和表达能力方面评分。通过“薄片”做出的判断，11个变量中有9个与现实中面试官所做的最终评价有显著相似性。因此，通过握手或简短介绍得到的即时印象能够预测结构化招聘面试的结果。

问题在于，根据前10秒钟的印象做出的预测是没有任何意义的。

这前10秒钟的预测使我们在整个面试过程中都在试图证明我们对某个人的印象，而不是真正地去评估他们。心理学家将这种现象称作证实偏见（confirmationbias），“倾向于寻找、解释或优先考虑那些能够支持我们观点或假设的信息”。我们根据非常简短的交流，潜意识中匆匆地做出了判断，这种判断受到我们内在偏见和信念的巨大影响。在不经意间，我们已经从评估应聘者转变成寻找证据证实自己的最初印象。马尔科姆·格拉德威尔与密歇根大学的心理学家理查德·尼斯贝探讨过我们不自知的自欺欺人：

错觉的基础在于我们不知从何而来的自信，认为自己掌握了状况，认为自己能够读懂一个人的品性……你在面试某个人的时候，与他们相处一个小时，你不认为这个过程是在提取一个人行为的样本，更不会认为那是一个存在偏见的样本，但实际并不如你所想。你认为自己看到的是全景，虽然小而模糊却是完整的个体。注释标题TheNew-BoyNetwork，TheNewYorker，May29，2000:68-86.

换言之，多数的面试都是在浪费时间，因为99.4%的时间都用在证实面试官最初10秒钟的印象，不论印象好坏。“请做一下自我介绍。”“你最大的缺点是什么？”“你最大的优势是什么？”这些都毫无价值。

同样毫无价值的还有很多公司采用的案例面试和智力题。这类题目包括：“你的客户是一名造纸厂商，正在考虑建第二座工厂，他是否应该建？”“估测一下曼哈顿有多少加油站。”最烦人的问题是：“一架波音747飞机里能放下多少颗高尔夫球？”“如果将你缩小到5美分硬币大小，再将你放进榨汁机里，你将如何逃脱？”

在此类问题上的表现最多只能算得上一些独立技能，通过练习可以得到提升，对评估应聘者没有可用的价值。最坏的情况是，通过这些问题从应聘者身上得到的一些琐碎信息或洞察，仅仅使面试官以为自己聪明，得到自我满足。这些问题对预测应聘者在未来工作中的表现几乎没有任何作用。其中部分原因在于这些问题与工作任务不相关（你在日常工作中什么时候估测过城里有多少加油站？），还有部分原因在于流动智力（可以预测工作表现）与智力题等顿悟性问题毫不相干，另有部分原因在于无法区分天赋异禀和通过练习获得技能的人。

事实上，谷歌正在使用类似的问题，并且我敢保证以后也会继续使用。对此我很抱歉。我们尽可能避免采用这些面试方法，因为这样做确实是在浪费所有人的时间。包括我在内的公司高管每周在审阅应聘者材料的时候，都会忽略对这些问题的作答。与我们对招聘网站投放信息的问题看法类似，我们认为有些评估方法根本没有效果。令人高兴的是，2013年的电影《实习大叔》中两位失业的手表销售员决定来谷歌当实习生，给出了榨汁机问题的答案，至少这个问题不会在面试中再出现了。

科学的面试评估技巧大比拼

1998年，弗兰克·施密特和约翰·亨特发表了一篇综合分析文章，总结了85年来关于评估预测人才表现方面的研究成果。他们研究了19种评估技巧，发现典型的、非结构化的测试对于预测应聘者被聘用之后表现的结果很不理想。非结构化测试的r值为0.14，即对员工未来表现的预测准确性为14%。这种方法要优于背景调查（预测员工未来工作表现的准确性为7%），优于工作年限（3%），也远优于“笔迹学”或笔迹分析（0.04%）——我很惊奇竟然还会有人采用这种方法，或许有些医院会测试医生笔迹的易辨认性。

预测某人在工作中的表现的最好方法是工作样例测试（29%）。这种方法需要安排应试者完成一项与其将要负责岗位工作中类似的工作样例，评估他们的表现。这种方法也无法毫无偏差地预测工作表现，因为实际的工作表现还要取决于其他技能，比如与同事合作的能力、如何应对不确定性，以及学习能力。更糟糕的是，很多工作岗位无法选取合适有效的样例供应聘者完成。客户服务中心或任务导向型的工作岗位招聘时，你可以（而且应该）采用样例测试的方法，但是许多工作每天都有太多的变化因素，很难选取工作样例。

不管是工程师还是产品经理，我们聘用的所有技术人员都需要通过某种工作样例测试，要求应聘者在面试过程中解决实际技术问题。根据乌尔斯·霍尔兹勒所说：“我们的面试要切实地测试应聘者的技能。比如，编写一段代码、解释代码的含义，对吧？不是看看应聘者的简历了事，而是要真正地看一看应聘者能做什么。”埃里克·维奇补充说：“面试由大批工程师进行，会询问大量数据导向型的问题。问题不仅仅是‘给我讲讲你曾经……’，而是‘给我编写一段算法，解决这个问题’。”

预测工作表现有效性的第二种方法是一般认知能力测试（26%）。与工作样例测试和智力题不同，一般认知能力测试是真正的测试，有明确的正确或错误的答案，与智商测试的题目有些类似。一般认知能力测试之所以能够有效预测工作表现，是因为一般认知能力包括学习能力，而高智商与学习能力的结合足以使大多数人在大部分工作中取得成功。然而其中的问题在于，此类标准化测试绝大多数都有歧视非白种人和女性测试者的倾向（至少在美国是这样的）。SAT一直以来都低估女性和非白种人在大学的表现。菲利斯·罗塞尔在1989年对SAT进行的研究中比较了能力和大学表现相近的高中女孩和男孩，发现女孩在SAT考试中的成绩要低于男孩。导致这一现象的原因包括测试的形式（在大学预修课程测试中就没有性别差异，因为这项测试采用了简答题和短文测试的题型，而不是选择题），测试计分方法（男孩在排除一个选项之后更容易猜出正确答案，因而提升了他们的分数），甚至还有问题内容（女孩在回答有关人际关系、审美和人文科学等类型的SAT问题时做得更好，男孩在有关体育、自然科学和商业方面的问题上表现更佳）。此类研究重复过多次，尽管类似的标准化测试已经很好了，但仍有不足。

举一个例子，位于南加州的一所文理学院——匹兹学院，对于高中各科成绩平均积分点（GPA）3.5以上或年级排名前10%的学生，将测试成绩作为入学申请的可选递交材料。自此以后，他们接收的学生GPA提高了8%，而且有色人种学生的比例增加了58%。

与一般认知能力测试效果相当的是结构化测试（26%），应聘者在面试中将被问及一系列问题，这些问题都有明确的应答评估标准。结构化测试在调查研究中经常使用。结构化测试的好处在于对应聘者的评估完全基于应聘者的表现，而不是取决于面试官的评价标准高低或问题的难易。

结构化测试有两种类型：行为测试和情境测试。行为测试要求应聘者讲述过去的成就，并将其与当前的工作要求做对比（比如，“给我讲讲你曾经……”）；情境测试会虚拟一个与工作相关的场景（比如，“假如……你会怎么做？”）。一位资深的面试官会深入评估应聘者所讲故事背后的诚实可信度和思考过程。

结构化测试对非结构化的工作也具有预测效果。我们还发现通过这种测试，应聘者和面试官都有了更好的面试体验，而且人们也都认为这样的面试结果非常公平。

既然这样，为什么没有更多的公司采用这种方法呢？因为很难编排这样的测试题：你必须编写出试题，测试这些试题，确保面试官能够按照设定提问。而后你还需要不断更新测试题，以免应聘者互相沟通面试情况，来参加面试时就已经知道答案了。这需要做大量的工作，但是换成常用的面试方式就是浪费所有人的时间，因为这种方式或主观性太强，或存在偏见，或二者兼具。

还有一种更好的方法。研究显示，评估技巧的组合比单一的评估技巧更有效。比如，一般认知能力测试（预测未来表现的准确性为26%）与尽责性评估（10%）相结合对未来谁将在工作中取得成功有更好的预测（36%）。以我的经验，在尽责性评估中得分高的人“工作完成方罢休”的人，他们要彻底完成工作才会停下来，而不是做得差不多就行），对团队和所处的环境有更强的责任心。换言之，他们更可能表现得像主人翁而不是雇员。我还记得来谷歌的第一个月前后，有一次找到我们的技术支持团队成员约什·奥布莱恩，请他帮忙解决一个IT（信息技术）问题。那是个周五，下午5点多，我对他说可以等到周一再接着完成。“没事儿，我们干完再下班。”他继续解决我的问题，直到彻底解决。

说到这里，我们都采用了哪些评估技巧呢？

我们的面试流程旨在预测应聘者加入工作团队之后的表现。我们以科学为依据达成的目标是，结合行为和情境结构化测试，评估认知能力、尽责性和领导力。

为了帮助面试官，我们开发了一种名为qDroid的内部工具（见图5-1），面试官可以从上面选择自己正在筛选应聘者的工作岗位，查看应该进行的测试，同时还会收到一封面试指导电子邮件，里面包含一些用于预测应聘者在该项工作上未来表现的问题。这使面试官更容易找到一些很棒的面试问题。面试官还可以在面试小组里分享文件，这样所有人都可以协作，从各种角度评估应聘者。

当然，如果面试官愿意也可以设计自己的问题，而此举的巧妙之处在于提供了经过实践证明的有效问题，使面试工作变得简单了一些，也可使面试更有效、更可靠。

图5-1qDroid页面样例

版权归谷歌所有

面试问题举例如下：

●给我讲一下你的行为对团队带来积极影响的一次经历。（追问：你最初的目标是什么？为什么？你的队友如何反应？之后你有什么计划？）

●给我讲一下你有效管理团队实现目标的一次经历。你采用了什么方式？（追问：你的目标是什么？你是如何面对团队的每位成员和整个团队的？你在对待不同的个体时是如何调整领导方式的？这个特定的形势下传递出什么关键信息？）

●给我讲一下你与某人（可以是同事、同学或客户）共事遇到困难的一次经历。什么原因使你与这个人难以共事？（追问：你采取了哪些措施解决这个问题？结果如何？你可以采取哪些不同的做法？）

这本书还是草稿的时候，一位早期读者告诉我：“这些问题太泛泛了，有些令人失望。”他说得对，但又不对。是的，这些问题确实平淡无奇，因为真正引人注目的是问题的答案。但是，这些问题能够为你提供持续可靠的依据，帮助你从优秀的应聘者中筛选出极其优秀的一些人，因为极其优秀的应聘者在做出选择的时候会有好得多得多的例证和理由。你可以看到伟大与普通之间清晰的分界线。

当然，问一些诸如“哪一首歌能够最好地描述你秉持的职业道德？”“你独自在车里面会想些什么？”的问题会很有趣，这两个问题都是其他公司的真实面试问题，但是面试的目的是要识别最适合这个工作岗位的人选，而不是纵容自己问一些能够激起心理偏好（“我的天啊！我在车里的时候也在想这些事情！”）却无法证实应聘者能否完成工作的问题。

然后，我们会按照统一的标准对面试进行打分。我们对一般认知能力测试的评分包括5个部分，第一部分为应聘者对问题的理解。

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