大数据时代,如何评价人才

问：目前，人才评价工作中存在的突出问题是什么？

答：人才评价工作非常重要，是人才发现、引进、培养、选拔、使用、激励的依据。传统上，对人才的评价是经验性评价，是对已有成果、已有资历作出的判断。

问题是，当今世界充满了不确定性、风险性和不可预测性。过多关注过去的人才评价模式有很多局限性，尤其不适合创新型人才引进评价，而且特别不适合海外年轻拔尖人才引进评价。因为，创新型人才是发展中的人才，需要的是面向未来的评价，是“加油站”式的评价，评价要能为他们的未来发展加油鼓劲。

问：大数据将给我们的人才评价工作带来怎样的改变？

答：人才评价的一个极为重要的作用是发现和甄别人才，基于此的人才评价要为人才使用和发展服务，要特别重视未来，而不是过去。而大数据最重要的功能，是能把未来一些不确定性的东西准确地预测出来。2008年，谷歌的一支研发团队利用在网上收集到的海量个人搜索词汇数据，赶在政府流行病学家之前两星期预测了甲型H1N1流感的暴发。这样的事情在以前是不可想象的，掌握了大数据后，谷歌就做到了。

大数据浪潮，让人类在历史上第一次有机会用数据围绕一个东西形成完整的描述。凭借日益增强的数据分析能力，人类得以有效实现对未来的预测。大数据可以帮助人们提升人才评价的整体水平，解决人才评价面向未来的问题。

问：历史优秀的人才，不是更有可能取得更大成就吗？

答：这可不一定。很多人评上教授后，可能一生都一事无成，人不是一定会越变越聪明的。社会进步需要更加有潜能、更加能创新的人，而这些人绝对不是单凭学历、职称就能看出来的。

精确度提高

问：人们常说要慧眼识英才，大数据能替代伯乐的直觉吗？

答：正是因为掌握数据的不充分，才逼得我们不得不依靠直觉。历史发展到今天，人才更为丰富多样，伯乐的直觉已不能满足现实需要。丁肇中先生就说过，同行评不出来创新人才，因为他们都是用已有的知识来评价人才，而创新人才是要面向未来的，不是一个模子刻出来的。只有大数据才能解决这个问题。

考察一个人，要有足够的数据情报，这就是美国中情局的强项——对关键人物数据掌握得非常细致。他们会不择手段，挖掘全部数据。你从哪个医院出生，父母怎么样，几岁还在尿床，小学犯过什么错误，中学有什么劣迹，大学时谈了几次恋爱，做过什么股票，亲戚有没有贩毒……都在掌握之中。他们能从一个人高中时经常上树判断出他“个性叛逆”。这些正是我们在人才评价中欠缺的。

问：是不是可以这样理解，大数据带来的不仅是信息技术领域的革命，它正在改变着我们理解世界的方式？

答：是的。迎接大数据时代，需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种实用工具，而且是一种思维方法。美国的卫生防疫部门积累了多少年，人才、专业上都有绝对的优势，为什么干不过谷歌？因为谷歌不和你拼专业，它拼的是信息采集量和掌握量。

大数据时代，分析事物之间的联系，不再限于线性联系，而是特别重视事物的相关性。现在美国卫生防疫部门也在做出改变，效果明显。比如，他们会监控全纽约200多万人上班刷卡的数据，刷卡情况会直接汇总到应急中心，如果有一天10%的人没刷卡，他们就开始启动疫情分析工作。

问：我们从中能借鉴什么呢？

答：对人才信息的采集、利用要给予更多关注。我们现在的问题是，搜集一个“坏人”（罪犯或贪官）信息所下的功夫，远比搜集一个“好人”信息要多得多。如果我们肯像搜集“坏人”信息一样去搜集“人才”信息，人才评价问题就解决了。

全球化视野

问：大数据运用到人才评价，应从何处入手？

答：如何最快捷地让社会接受新的理念？要从技术上入手解决。比如，“花未来的钱”的观念，中国通过推广信用卡做到了。信用卡，不光是方便，更大功能在于刺激消费。我们这个世代崇尚存钱的国家，接受消费文化这么快，就是因为先从技术上入手了。

大数据时代的人才可以出现在世界任何一个角落，他可以为世界上任何一个公司效力，人才国际化将全方位开启，人才战争将比以往更为激烈。谁能尽早把大数据体系建立起来，谁就能在新一轮人才战争中占据主动地位。全国性大数据平台的建立，还将直接减少研发成本，少走弯路，缩短研发周期，促进科研人员迅速取得一些创新成果。

此外，针对违法犯罪分子，我们普遍采用了测谎仪，如果科研人员愿意用同样的技术下功夫，制造出一个潜能仪，恐怕什么样的人才都能评得准。

问：这么说，对数据量的占有将非常关键？

答：对。国际猎头能准确找到人才，就是因为占有了海量数据。我们没有大数据，就只能在不充分的情况下进行人才评价。大数据能够帮助人们解决这个问题，从理论上讲，凡是符合条件的人都可以进入评价视野，这就解决了“少数人从少数人中选人”的弊端和评价标准粗放简单的问题。

问：大数据思维和手段，对创新人才的发现与评价会有帮助吗？

答：大数据的相关性视角，将为发现和评价创新人才打开一个新的天地。创新成果的产生，大多数还是和兴趣有关系，不是跟他的任务有关系，和项目的关联性不如与兴趣的关联性。人类历史上，最具原创性的科学发现，都源于一些偶然性的因素，钨丝的发现、青霉素的发现、火药的发现……很多都是来自原定计划的失败，甚至是事故。

20世纪70年代，澳大利亚两个学者，认为在高酸度胃液下生活的幽门螺旋杆菌是导致胃病的原因。论文发表时，遭到同行嘲笑，大家认为高酸环境下细菌是生存不了的。后来，基于他们的研究，药厂开发出相关药物，他们才获得认可并获得诺贝尔生理学或医学奖。我相信，在大数据时代，这样的创新人才将迎来前所未有的光明未来。