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男 IT 較可靠、這所大學畢業一定好...一文看清人資會犯的「無意識偏見」

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我們吸收的資訊影響觀念形成,資訊管道單一或太多資訊都影響大家的判斷,人資也不例外。每天看幾百份簡歷、在幾百個面試者選幾個人進公司、還要給求職者進行多輪面試,人資埋首這些繁瑣的工作時,難免為了效率而篩掉「有能力但在灰色地帶」的候選人,或是根本沒注意到自己犯下了「無意識偏見(unconcious bias)」。

英國布里斯托大學(University of Bristol)定義無意識偏見,是當處於需要短時間判斷及決定的情況,人們會根據自身文化、成長環境及個人經驗,自動形成判斷,過程中人們難以察覺自己的偏見。

求職者為了增加面試成功率,不妨了解布里斯托大學所列出的,招聘過程中人資常犯的偏見。


親近偏誤:跟我同一所大學畢業,能力不會太差

親近偏誤(Affinity bias )是指我們傾向偏好擁有與我們相似特徴的人,因為相似的特質讓人感覺熟悉,更容易產生共鳴。這些特徴可以是階級、種族、就讀學校、或共同的興趣及愛好。

例子:

在招聘過程,招聘者對應徵者的名字、就讀的學校或種族或有偏好,有研究指出「名字感覺像外地人」的應徴者,得到面試的機會比「名字較本地的人」少 28%。「白人男性名字」獲得面試的機會比「黑人男性名字」多出 50%


確認偏誤:都說他是這種人

確認偏誤(Confirmation bias)人們傾向於尋找支持其看法的證據,而忽略了與他們觀點相悖的信息。當偏見早已形成,人們傾向放大能證明其觀點的「證據」。有這種偏見的人容易選擇性吸納別人的意見。

例子:

假設一位應徵者遲到10分鐘,讓你認為這人缺乏自我管理力。因為你假設他缺乏自我管理,所以在整個面試過程中,你會選擇性關注任何支持這個論點的「證據」,例如把重點放在簡歷上缺乏自我管理特質的例子上。


對比效應:相比其他更差勁的,他算較好

對比效應(Contrast effect)我們經常對人和事進行比較,以幫助我們找出好壞。但如果與主體比較的事物表現極端,則評估事物容易產生偏見。

例子:

連續面試了幾位表現差勁的應徵者後,終於來了一位表現正常的,這讓正常發揮者看來比已經面試過的其他所有候選人都要好,但若他是第一位應徵者,沒有前面的比較,面試官可能不會覺得那位應徵者表現好。


光環效應:以偏概全

光環效應(Halo effect)會產生,是因為人對人的認知往往從局部出發,擴展而得出整體印象,即是以偏概全。假設在公司裡 A 人緣很好,不太認識 A 的人可能會有「A 人很好,工作交給他做應該不會出包」的印象。但人緣跟實務工作能力沒有必然關係。

與光環效應相反的是觭角效應(Horn effect),大家會因為某人身上缺點,而影響對他的整體觀感。

例子:

外形好、親和力較高的應徵者容易獲得面試官青睞,將吸引力等同工作能力(若是業務工作,親和力跟外形當然要加分);反之,求職者身上有紋身,較易令人有不好印象(都 21 世紀了...)。



刻板印象

大眾媒體對於等定群組不時有刻板描述(Stereotyping),性別偏見是職場上最常討論和觀察到的刻板印象之一,求職者的工作能力會因其性別而被高 /低估,或是人們認為某一性別應從事特定職能,而非觀察求職者的能力。

例子:

女生能勝任工程師工作嗎? 男性比女性更適合擔任企業銷售工作。


如何應對職場偏見?

建立多元化面試團隊

建立多元化團隊,並鼓勵員工公開表達觀點,令更廣泛的知識和經驗被帶到會議上,最終有助產生更多創意和深思熟慮的想法。Google 的招聘過程中,應徵者在面試後,其資料會被不同職級及部門的員工審核,這個做法可得到不同方面的反饋,亦避免面試官的觀點成為決定性的意見。

避免依賴單一準則

在招聘應屆畢業生時,不少企業會根據應徵者的學校成績作在第一輪篩選,但近年不少意見反映,GPA不是一個能準確預測員工工作表現的準則。有見及此,安永會計師事務所(EY) 亦取消了應徵畢業生職位的成績門檻。

隱去造成潛在偏見的資料

日本的職場長年存在男女不平等,有企業為了讓招聘過程更客觀,在 CV 上只保留求職者的姓氏,將名字、姓別、居住地等能引起偏見的資訊隱去。

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