中国XMXM18小孩的推荐机制_科技视野_如何克服绩效评估中的“偏见”？中国XMXM18小孩的推荐机制

如何克服绩效评估中的“偏见”？中国XMXM18小孩的推荐机制_ZAKER新闻

（原标题：云南一直肠癌患者手术失败死亡：尸检称非直肠癌，医院不认可）

又到了一年的最后一个季度。每当这个时候，HR 都要完成一件很重要的工作— " 年终绩效评估 "。尽管我们都希望能够对员工工作绩效进行客观的评估，但一个不容回避的现实情况就是，有意识的、或者无意识的 " 偏见 "，或多或少都会潜入到绩效评估的过程中。那么，在绩效评估中到底存在哪些 " 偏见 " 呢？它们会产生什么样的负面影响呢？我们又如何克服这些 " 偏见 " 呢？我们先来说一段电视剧《小别离》中的剧情：海清饰演的女主文洁，把女儿留学的资料当成营销报告的附件，发送给了公司所有的管理层。文洁的老板，公司中国区总经理凯瑞要求她给出一个合理的解释。文洁承认了自己的疏忽，准备群发邮件进行解释，并且保证不再出现类似的错误。但凯瑞并不认可文洁的解释，告诉她说：" 你最近的工作状态，有明显的松懈。我不希望你女儿出国留学的事情，影响到你整个的工作状态。这件事情呢，同时要在内部进行通告批评，还要扣发半个月的业绩奖金 "。但文洁认为这样的处罚过于严重，因此极力为自己申辩。两人激烈争论之后，凯瑞又说：" 我知道你跟安妮私交不错，她走的时候还向总部推荐你升任总经理。不会是因为总部没有选你，你就明里暗里跟我对着干是吧。" 文洁回怼了凯瑞，之后便转身离开。我们不对剧情的合理性进行评论。如果从今天的主题：绩效评估中的 " 偏见 " 这个角度来看的话，大家认为，凯瑞可能存在什么样的 " 偏见 " 呢？第一个、Recency Bias " 近因效应 " 导致的 " 偏见 "：就是说人们容易被最近发生的事情所影响。比如说，文洁很可能之前的工作表现一直很好，但就是因为这次发错了邮件，导致凯瑞认为她的绩效表现不佳。还有一种正好相反的 " 近因效应 " 的表现，比如说：某位员工销售业绩一直不好，直到最近才签了一个大单，上级很可能一下子就对这位员工的看法产生了改观。但实际上，这两种情况都是因为员工的 " 近期绩效水平 " 被赋予了不恰当的权重，从而扭曲了上级对他们在评估周期内 " 整体绩效水平 " 的看法。第二个、Primacy Bias " 首因效应 " 导致的 " 偏见 "：就是俗称的 " 第一印象 " 往往成为人们对另一个人的持续的 " 成见 "。比如说，凯瑞知道文洁的前老板安妮在走的时候，推荐文洁接任总经理，结果自己最终成了文洁的新任老板，所以很可能一开始就认为文洁会因此对自己不满，进而对文洁也产生了一种刻板的 " 成见 "。这种 " 首因效应 " 导致的 " 偏见 " 在后来文洁发错邮件这件事情上，多多少少也产生了一种负面的评价作用。同样，这种 " 偏见 " 也有另一种相反的情况，那就是，一个人在一开始就给别人留下了良好的 " 第一印象 "，那么这个人后来展现出的其他不太积极的行为就很可能被人忽视或者忽略。第三个、Similar-to-Me Bias " 与我相似效应 " 导致的 " 偏见 "：就是说人们天生喜欢和 " 自己相似 " 的人，并且给予他们更多积极和正面的看法。这在绩效评估中，会出现什么样的情况呢？一个情况就是，如果上级觉得下属和自己在价值观、信仰、习惯、以及性别、年龄、文化教育程度等等人口特征方面，有更多相似性的话，就很可能对下属做出更高的评价；另一个情况就是，因为这种 " 与我相似效应 "，在纪律处分方面，上级也更倾向给予下属更多的宽容。比如说凯瑞，如果他觉得文洁是 " 和自己相似的人 "，也许在发错邮件这件事情上，就会想办法帮助文洁把负面影响降到最低，并且还可能把处罚措施减到最轻。第四个、Leniency/Severity Rater Bias、Central Tendency Bias " 宽容偏见与苛刻偏见 "、以及 " 集中趋势偏见 "：我们认为这是在绩效评估过程中一组相关的 " 偏见 "。怎么理解呢？做个类比吧：大家都有做过 " 评价中心评估师 " 的经历吧，比如在招聘的时候，很多 HR 会设计无领导小组讨论等等类似的评价活动，帮助企业选拔候选人。现场会有很多观察、记录、评估候选人表现的评估师。对于这些评估师来说，一个很重要的挑战就是打分的尺度。一些评估师在经验不足的时候，往往会有两种表现：一种表现是倾向于将大多数能力项目评定在量表的中间段分值，这就是 " 集中趋势偏见 "，而这种 " 集中趋势 " 很难将不同候选人区分开来。另一种表现就是，和其他评估师整体的打分尺度相比，经验不足的评估师打分尺度 " 要么过松，要么过紧 "，就会出现 " 要么宽容，要么苛刻 " 的情况，这就导致某位候选人的实际表现可能不合理的高于所有候选人的整体表现，或者不合理的低于所有候选人的整体表现。这些都会影响最终的整体评估结果以及企业的选拔结果。同样的 " 偏见 " 也会发生在绩效评估的过程中。解决这种问题呢，通常有一个非常重要的方法，就是要对所有参与评估的 " 人 "，不管是评价中心的评估师也好，还是绩效评估中的 " 评估者 "，进行评估标准的培训，统一理解，拉平尺度。当然，除了这四种，还有其他很多可能出现的 " 偏见 "，比如说：Proximity Bias 邻近偏见、Halo & Horns Effect 光环效应和魔角效应、Spillover Bias 溢出效应等等，大家如果需要的话，可以进一步查找阅读相关的资料。那么，这些绩效评估中的 " 偏见 "，会产生哪些负面影响呢？我们认为，这种负面影响有两层：第一层是直接影响，也就是导致绩效评估结果的有效性被削弱；第二层是后续的持续影响，这包括：当然，负面影响远不止这些。但我们不想只是简单罗列这些负面影响，而是尝试从这些负面影响产生的逻辑来做些分析。这里就要提到贝恩公司提出的一个框架，叫做 "The Employee Value Pyramid- 员工价值金字塔 "。在这个框架中，反映了员工三种不同程度的自我价值实现和自我需求满足，并且每一个更高层级都建立在下一个更低层级的基础之上：第一层是 " 满意的员工 "：员工会因为受到了足够的重视并且得到了公正的回报，而产生更多的 " 满意感 "。当然还包括安全的工作环境；完成工作所必需的工具、培训、资源；以及不受官僚主义的影响等等；第二层是 " 敬业的员工 "：员工会因为自己的工作对团队、对组织有价值，而产生一种强烈的 " 连接感 "，从而表现出更高的 " 敬业度 "。当然还包括对工作的自主权、能够获得持续的学习和发展机会等等；第三层是 " 激励的员工 "：员工会找到和领导者、以及组织之间共同的 " 使命感和意义感 "，因此 " 内驱力 " 得到极大的激发。所以，我们会发现，绩效评估中的 " 偏见 "，实际上会拉低员工的满意度、敬业度和内驱力。而数据表明：因此，" 偏见 " 最终也会导致生产力的极大损失。因为 " 偏见 " 等等各方面的问题，早年前，一些公司曾经尝试过取消绩效评估。但 Gartner 的一项研究发现：完全取消绩效评估的公司，实际上整体员工绩效反而下降了 10%，敬业度也下降了 6%。既然我们不能 " 因噎废食 "，那就要考虑如何才能克服绩效评估中的 " 偏见 "。我们为大家重点分享三点建议，分别涉及到主观认知、客观视角和关键技巧：第一个、主观认知：我们每个人面临的最大的 " 偏见 " 可能是什么？是 " 偏见盲点 "，就是说：我们常常无法意识到自己的 " 偏见 "，以及我们倾向于认为自己的 " 偏见 " 比其他人都要少。这在绩效评估当中，就会表现出上级通常会认为他们给出的评估是客观公正的，然而事实却恰恰相反。如何消除人们的这种 " 偏见盲点 " 呢？其中一种方法就是自我审视、或者通过培训帮助大家认识到自己的 " 局限性 "。比如：我们在上面提到的，通过培训，统一大家对评估标准的理解，并且拉平评估的尺度。再比如：通过研讨会、案例研究等等，帮助大家理解为什么绩效评估需要公平、公正。第二个、客观视角：HR 都知道，" 偏见 " 不仅存在于绩效评估过程中，" 招聘环节 " 其实也是一个 " 偏见 " 存在的 " 重灾区 "，比如：我们提到 " 与我相似效应 " 导致的 " 偏见 "，很多 HR 在面试候选人以及筛选候选人的时候，都或多或少会受到这种 " 偏见 " 的影响。那么，现在有了 AI 的介入，大家认为可以减少 " 招聘环节 " 中 " 偏见 " 因素的影响。同样的，我们是不是也可以在绩效评估过程中，引入 AI 技术，来达到同样的目的呢？我们想强调的是，科技手段或许可以帮助我们减少 " 偏见 " 等主观因素的影响，但更重要的是避免 " 同质化 "，也就是在绩效评估的过程中，尤其作为上级，要从不同的来源收集相关的数据和信息。因为有数据证明，引入多个不同评估视角，出现 " 偏见 " 的可能性会降低 2.5 倍；如果只是单一评估视角，出现 " 偏见 " 的可能性会增加 4.5 倍。第三个、关键技巧：绩效评估的过程，通俗点说，有打分，有对话。那么这会涉及到 " 评估的标准和问题 "。我们回到电视剧《小别离》中的剧情：凯瑞告诉文洁：" 你最近的工作状态，有明显的松懈。" 言外之意就是：如果要对你近期的工作绩效按 1-5 分打分的话，你也就是在 2 分左右，所以根据这个结果，要给予你通报批评和扣罚业绩奖金的处罚。这是一种典型的 " 封闭式问题 "，它的特点是：提供有限的回答选项，但有利于收集能比较的、可量化的、标准化的数据。但是如果只有 " 封闭式问题 "，那么就容易造成一种单一视角，从而导致 " 偏见 " 的出现。所以在绩效评估的过程中，还需要提出 " 开放式的问题 "，它的特点是：通过提出有助于详细说明的问题来鼓励员工分享他们的想法和感受。比如说：作为凯瑞，他应该这样提问：" 我观察到你最近的工作状态有明显的松懈，同时这次的误发邮件事件也导致了不良的影响，因此这会降低我对你的绩效评估的预期和评分。你怎么看待自己最近的这种工作状态的变化？" 前一半呢属于 " 封闭式问题 "，准备数据的收集；后一半呢属于 " 开放式问题 "，让文洁表达自己的想法，了解她的观点和挑战。这样的做法，才能实现一个有效的打分、对话、修正的过程，确保绩效评估的结果尽可能不受 " 偏见 " 的影响。所以，对于评估人，要掌握好绩效评估过程中，" 封闭式问题和开放式问题 " 的平衡，前者能提供具体的数据，后者能提供背景的澄清，两者都很重要。当然，如何实现科学的绩效管理，克服绩效评估中的 " 偏见 "，还有很多其他的重要措施。我们就不一一列举了，也欢迎大家留言分享。How to Avoid Bias in Performance Reviews，KornferryBeing aware of the ‘ similar to me ’ effect，searchlight，02/20/20245 Ways To Overcome Central Tendency Bias In Performance Reviews，Deeksha Sharma，05/06/20237 Sources of Performance Review Bias and How to Fix Them，PerformyardPurposeful Work: The Secret Weapon in the New War for Talent，Michael Mankins，Eric Garton，Dan Schwartz，01/04/2023How to Combat Rater Bias in Performance Reviews，WorkdoveTackling Unconscious Bias in Performance Reviews，Michelle Gouldsberry，12/22/2023Performance Review Questions: Unlocking Employee Potential and Organizational Success，DOIT，10/10/2024本文来自微信公众号 " 有话硕 "，作者：陶宜申，36 氪经授权发布。