《如何對付像馬一樣大的鴨子》1 面試中的科學

更新於 2024/04/20閱讀時間約 6 分鐘

英文書名:
How Do You Fight a Horse-Sized Duck: Secrets to Succeeding at Interview Mind Games and Getting the Job You Want


作者:威廉˙龐德斯通 William Poundstone

  1. 美國暢銷作家、專欄作者、懷疑論者
  2. 著有《為什麼Google不夠用?》《為什麼出布容易贏?》《洞悉價格背後的心理戰》等書籍。
  3. 作者關於面試的書籍:2003年《如何移動富士山?》、2013年《誰是Google想要的人才?》,今天介紹的書是第三本,2021年的《如何對付像馬一樣大的鴨子》


  這是一本探討面試題的書,在書籍的前面部分,作者龐德斯通簡述了美國徵才方法的演變,從愛迪生的徵才考卷,到陸軍智力測試,經過各種研究與迭代,到現代多樣化的初篩、面試方法。第二部分,書中介紹各種面試的優缺點、最佳應變方式,最後,佔大部分的是各種面試題的拆解。不得不說,最後這一大部分讓這本書讀起來像在讀「邏輯+腦筋急轉彎100問」之類的書籍(笑)~很明顯這些非常規面試題主要徵才需求是工程師,內容不乏一些機率、單位換算、排列組合的計算題,讀者可視需求挑著閱讀。


本文摘要及討論關於筆試、面試的相關科學事實。關於面試的技巧與非常規面試問題拆解,請見下篇:《如何對付像馬一樣大的鴨子》2 你知道怎麼回答嗎?


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你的常識不是我的常識,智力也是

  一切都從愛迪生的面試調查問卷開始。愛迪生有次偶然發現,他的員工每天都經過一顆櫻桃樹,卻從來沒有注意到它。大多數人都不關注身邊的環境,但愛迪生認為他的員工應該有觀察力,所以他編撰一份問卷,分發給求職者,結果他發現,很多優秀的求職者都無法回答他提出的48個"極其簡單"的問題。過一段時間,愛迪生的問卷流傳出來,成為大家爭相評論、指責的對象,他的問卷是冷知識和心算的結合體,例如:《悲慘世界》的作者是誰?哪些國家與法國接壤?說出三種強力毒藥。在一個長20、寬30、高10個單位長度的房間裡,空氣重量是多少?

  不只愛迪生,一戰期間美國陸軍甲種測試(Army Alpha Test)中也有包含智力測試,其中的題目不乏對於當時美國流行文化知識的了解程度,例如:Pierce Arrow汽車是在美國哪個城市製造的?布法羅、底特律、托萊多,還是弗林特?相信我們如果去做這個測驗,也會是智力不足吧!在1923年出版的《美國智力研究》中,布里格姆認為美國黑人、義大利人、猶太人從基因角度來看是無法被教育的,提供良好的教育只是浪費金錢。雖然在7年後,布里格姆承認自己的錯誤,在《移民群體的智力測試》中,認為陸軍甲種測試不適合跨文化比較,但我們也可從中學到,許多我們認為是常識、必備能力,對不同生長背景的人來說不一定那麼理所當然。

  或許有人說,智力和常識不同啊?智力測驗是考察思考學習的能力!但是智力測驗分數是可以透過練習與熟悉提高的,我們都知道數學題多做可以加快解題能力與速度,智力測驗也是。曾經過類似題目、遊戲的小孩,在做智力測驗時一定比第一次看到這種題目的小孩較具優勢。智力通常被定義為學習的能力,然而學習是需要時間的過程,在靜態測試中評估學習個過程並不容易,更何況每個人學習的方法不同、對不同領域也有不同的學習狀況,我們學到的知識,甚至對數學運算的解題能力,多取決於文化、階層、好奇心的因素,在智力測驗中很難區分這些能力。


人格測試與面試有用嗎?

  那人格測試呢?最近很流行的MBTI人格測試,各大求職網都有提供類似的服務,但須注意的是,除了求職菜鳥,大部分的求職者所表現的,是他希望別人將他看成怎樣的人。一個勾選「我對每個任務都有始有終。」的求職者,實際表現可能不是如此,他只是認同這條價值觀,或者認為徵才公司喜歡這種價值觀。或許測試有部分參考性,但須注意這些測試結果和實際工作表現的相關性,遠低於我們的預期。  最後談談本書的主角:面試。眾所皆知,人們非常容易受第一印象影響。當你看到一個人的瞬間,大腦已判斷好你喜歡還是討厭這個人,接下來的互動,大多數只是在確認這個觀點,而且會忽略與此相悖的信息(所謂的確認偏誤Confirmation Bias)。書中提到一個實驗,實驗中將面試官分成A、B兩組,A組參與全程面試,每位求職者面試20分鐘,同時錄影。這些影片被剪輯成20秒的片段,只有每位求職者在進門、問候到入座的影像,B組面試官只針對這些影像評分,結果他們評分結果與A組為相似。但是人們都是對自己的判斷力很自信的,尤其是專業的面試官。


科學的招聘流程

  說了那麼多,每種徵才方式都有缺點,那到底要怎麼辦?龐德斯通在書中把面試分成兩個過程:初篩面試。初篩階段從海量的求職資料中,決定誰會被邀請面試,這階段最需要避免的就是偏差(Bias),直白來說就是歧視。歧視很難避免,在各種研究中指出,就算你知道不能歧視,潛意識中歧視仍會影響好惡。最好的方法就是訂定標準,並將"盲視"的理念應用在初篩中,例如隱去履歷中的性別、人種等。在初篩中使用AI已越來越普遍,在訓練AI的資料中(通常是公司現職員工的數據),也要注意是否會造成AI的歧視現象,例如,公司長久以來有性別歧視的狀況,現職員工大多為男性,若將性別列入AI訓練內容中,它也會認為"男性"更適於這間公司。

  面試階段要克服的是面試官的主觀判斷,所以要盡量採取結構畫面試:採特定的面試問題、每位求職者問同一組問題,問題的評分有一定的標準。書中有舉例一個計分標準:

問題:美國有多少加油站?

1分:不能理解問題。給出一個毫無邏輯的估值。

3分:建立並討論一些估值的邏輯依據例如:
● 汽車數量
● 人口數量以及擁有汽車的人數
● 持有駕照的人數
● 每輛車多長時間加一次油
● 某個時期內的耗油量
● 平均旅行距離
● 平均油耗

5分
建立了一個連接多個變數的獨特邏輯例如:根據美國人口、家庭規模以及人均擁有汽車的數量來估算汽車的數量

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  除了結構化面試流程,設計面試問題時要符合公司需求,例如需要創意想像的設計師、尋找解決問題的工程師、需要對數字敏感的會計師,適合的面試問題都不一樣。

雖然前文指出面試不足之處,但實際工作仍然是人與人的相處,所以透過面試,求職者和公司雙方實際會面互動、求職者了解工作環境等,仍有很大作用,故儘管有缺點,面試仍會存在。畢竟,面試再"科學",工作生活中的"人性"、"情緒"、"偏差"仍然存在,你知道不能僅靠外觀判斷一個人,但是,你還是天天在以貌取人,這是大腦進畫後的優勢,也是先天存在的劣勢。

內容總結
如何對付像馬一樣大的鴨子
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