大數據與傳統社會科學研究的變革

作為一種方法論，大數據可以為傳統的社會科學研究帶來重大進展。對于人才管理領域來說,大數據的出現為大幅度提升管理水平提供了良好契機。大數據就是很大的數據,大到超越傳統意義的尺度。有學者說,應該是“太”字節(2的40次方)的,但對于不同的領域應該有不同的定義。這個概念上世紀80年代就有了,進入新世紀后,成為全世界創新、競爭和提高生產率的前沿。值得重視的是,美國奧巴馬政府于去年提出了“大數據戰略”。大數據的特點有三個:一是數據很大;二是變化很快;三是構成復雜。但是,大數據里面蘊藏著大知識、大智慧、大價值和大發展。大數據作為一種方法論,對于傳統的社會科學研究可能帶來重大突破。因此,應該引起充分的重視。我認為,對于人才管理領域來說,也是一個可以大幅度提升管理水平的良好契機。在人才育成與配置之間有一個流動環節。當前,遍布全國的人才市場為人才實現科學配置起到了重要作用。但是,各地人才市場都不同程度地存在著信息不全、信息不及時和信息不對稱的弊端。這些問題,也可以利用大數據來加以改進。大數據有一個重要特點,就是“不講為什么,只講關聯性”。如果發現了某種關聯性。就可以加以利用。憑借自有信息系統進行商品管理的沃爾瑪公司,發現在賣場里,購買嬰兒尿布的顧客很多都要買上幾罐啤酒。這是為什么?不知道。但是,掌握了這種關聯性的賣場經理,就可以告訴上架員,要把灌裝啤酒與嬰兒尿布擺放在一起。這么做,果然提升了這兩種商品的銷售量。在人才管理領域到底有什么值得關注的關聯性?未見報道,有待發現。大數據的出現,將顛覆傳統的社會科學研究方法。例如社會科學研究常用的“抽樣調查”曾經被認為是社會文明得以建立的牢固基石,應用較廣。其實,它只是在技術受到限制的特定時期,解決特定問題的一種無奈方法。現在,已經可以收集過去無法收集到的信息,“樣本就等于全部”。而且這樣做,比使用抽樣調查方法得出的結論要準確的多。正如任何事情“有其利就有其弊”一樣,大數據也有它的弊端。操作不當可能會損害公民的隱私權。這是應該努力加以避免的。通過以上簡單的介紹,我們應該感受到,社會發展的下一步,在人才管理領域,值得提前做的一件事就是要培養一批懂得大數據、研究大數據、深挖大數據的專家。未雨綢繆預則立。這種專家不僅具有較高的社會價值,而且能夠承擔起大幅度提升人才管理的科學化水平的重任。大數據招聘:用算法淘人才去年夏天,26歲的杰得·多明格斯收到一封突如其來的郵件,舊金山一家初創公司請他去面試程序員。從傳統人才標準來判斷,多明格斯并非人才:從未上過大學,在高中也表現中等,在靠信用卡艱難度日,不過他正在自學編程。投來橄欖枝的公司是鍍金公司。鍍金公司正把這樣一份事業當做努力目標:讓發現有才華的程序員實現自動化。這個公司的工作屬于大數據的范疇,大數據就是利用計算機來收集和分析各種各樣的信息,執行許許多多的任務,這些任務包括搜尋人才。越來越多的學者和企業家將大數據應用在人力資源管理和人才搜尋的過程。鍍金公司用大數據技術來預測一個程序員在工作中的表現。他們在互聯網上搜刮線索,并計算人才與崗位的匹配度。在鍍金公司大數據的算法中,多明格斯的成績斐然,100分。他在GitHub網站(軟件開發人員聚集的地方)上有一個非常堅實的聲譽。多明格斯寫的代碼,得到了1267位其他網站開發人員的重用;他的語言和習慣顯示出對產品研發的熱情和對多種編程工具的酷愛;他的博客和Twitter上的發言表明他固執己見,這些特征正是鍍金公司希望其初創成員所具備的一點。經過面試,多明格斯經過面試,順利與鍍金公司簽訂了年薪11.5萬美元的工作協議。8個月后,他被證明是一個優秀的程序員。人與事分不開,可以先說事。在美國,由于汽車交通事故導致每年死亡的人數能夠通過大數據得到比較準確的統計。大數據通過數據的收集、整理、分析、歸納特別是挖掘,能夠知道很多以往難以獲取的信息。比如通過大數據分析可以知道,天氣炎熱的月份發生交通事故就越多,越是炎熱死者越多。天氣熱的月份,一天之內晚上6到9點事故最多。大數據還可以看出,汽車事故與刮風下雨的相關性不大。掌握了這樣的信息,顯然有助于做好社會汽車交通管理,特別是找到管理的重點和規律。由此及彼,舉一反三,肯定也能夠借力大數據提升對整個社會的管理水平,包括人才管理。人才管理包含不同的內容,首先是人才育成。美國已經利用大數據方法建立了富有個性的“高等教育教學支持系統”。其中有種“學習分析技術”,能夠通過對與學生相關的海量數據分析,辨別出每個學生的學習行為和學習模式。這就便于在學習的初始階段發現哪些學生面臨學習困難,或者有輟學的危險,從而采取比較準確的幫扶措施,因勢利導。教師能夠利用“戶面版”記錄自己學生的學習進程,進行實時的學習情況監控。對于教育管理部門來說,如果發現哪個教授的學生作業總是很多人出錯,而且錯的都在一個地方,就說明他的教學在某個環節上存在嚴重缺陷,需要改進教學。斯坦福大學已經利用這種大數據方法,提升教育質量。可以預見,未來世界的人才育成模式,在大數據平臺支持下,必將發生重大變化。其次,是人才的發現與選拔。在沒有大數據的條件下,發現與選拔都很難做到“全信息”。也就是,很可能是在被選人員不夠充分的情況下進行人才選拔的。大數據能夠幫助人們解決這個問題。從理論上講,凡是符合條件的都可以進入選拔的視野。這就解決了少數人從少數人中選人的弊端。國外的獵頭公司之所以能夠幫助國家、企業尋找到合適的人選,是因為它掌握了大數據,而我們則沒有。前些年美國舉辦洛杉磯奧運會,想找到一個既能精彩操辦、又能不超預算的高手,結果多家獵頭一致推舉尤伯羅斯,是因為他們的大數據全部指向這個高手。此人在1980-1984年間擔任奧運會組委會主席,首創了“私營模式”操作,不僅改變了以往歷屆奧運會“賠本賺吆喝”的歷史,而且使奧運會成為世界著名商家追逐的焦點。再次是人才配置。人才配置的關鍵是“人崗匹配”。就是要把最符合崗位素質要求的人配置到他最適宜的崗位上。為了做到人盡其才、才盡其用,人力資源研究者已經開發出各種各樣的能力模型。這種模型從多種維度來描述到底什么樣的人進入這個