秦戈:“人力资源大数据”的根基必须是实证研究

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最近和几位朋友的观点交锋,让我感到有必要写篇关于当下流行的“人力资源大数据”的文章,和大家探讨。自纽约时报报道Google People Analytic团队以来,以流行的“大数据”的观点推动人力资源管理的变革,似乎成为一种新的管理时尚,成为人力资源这个缺乏创新的领域的一抹变革的曙光。莲花盛开,观者如云,但是很少有人看到淤泥中的根系。People Analytic团队的“创新之举”,只是一场积累了几十年的组织管理实证研究从学术界到企业界的理论和技术转移的序幕。


管理学实证研究兴起于二十世纪下半叶的北美商学院,研究范畴既包括宏观层面的战略管理研究,也包括微观层面的组织行为学研究。在从心理学,社会学,经济学等相对成熟的上游学科中引入了理论和研究方法的同时,与之相伴的科学认识论也在影响着研究者们对管理的理解。科学家认识世界是一个观察现象,提出假设,检验假设的过程。比如海王星的发现最初只是分析天王星轨道偏差中提出的假说,而基于假说预测的轨道,确实能观测到一颗新行星,于是假说得到证实。


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通过假设-检验的方法,管理学家证实了许多有意思的假说。比如我们通常觉得只有核心价值观相符的人才会长期共事下去,所谓道不同不相与谋。O'Reilly等三位学者在1991年的研究,以新员工价值观排序和公司核心员工价值观排序的一致性作为人-组织匹配的量化指标,发现能够预测两年之后的离职率,证实了核心价值观匹配对员工留在一个组织的作用。再比如根据自我决定理论 (Self-determination) 的预测,研究者发现给员工自主性能提升员工的创新行为,但这还取决于员工自己是否具备积极主动的性格。几十年来,数据收集方法越来越严谨(多来源,跨层次,多时间节点,定性定量交叉验证),统计方法越来越丰富(调节效应,中介效应,跨层次分析...),管理学实证研究积累了丰富的理论和技术。


长期以来,管理学学术界和企业之间缺乏人员流动,但Google打破了这一点。2004年,德州农工的工业与组织心理学博士Todd Carlisle进入Google, 为Google设计了一套企业文化匹配度测评,成为了People Analytic团队的第一个员工。在富于远见的Google People Operation负责人Laszlo Bock的带领下,Google引入了许多受过实证研究训练的心理学和管理学博士,开展了氧气计划,PiLab等一系列实证研究。这些研究最大的贡献在于建立起适合Google,有扎实数据支持的组织行为模型。比如通过氧气计划,Google找到了自己这里有效的领导力模型,从而不必被市面上无数种领导力模型忽悠。除了引入学术背景的研究人员,Laszlo Bock本人是少见的有阅读学术文献能力的HR负责人。在他的2015年出版的,介绍Google人力资源体系的新书Work Rules中,他引用了Personnel Psychology 2014年关于绩效幂律分布的最新研究,对学术前沿很是敏锐。此外,在Google主办的人力资源创新论坛re:work上,Google People Operation的核心人员和管理学界的教授们相互交流,这种景象很是少见。


组织管理实证研究和精益创业的思想不谋而合。精益创业强调开发产品要基于经过验证的认知。组织管理实证研究也认为,人力资源管理要基于经过验证的假设而非猜想来做。在组织管理实证研究面前,所有的猜想都要放在实证的刀锋上检验,不管是来自一个著名的管理大师还是一个普通的员工。基于可靠的知识和经过验证的假设,企业能够更好的理解和驾驭复杂多变的组织,往着所期待的方向前进。


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最后,以丹皮尔在《科学史》前言中的几段作为这篇文章的结尾:



后来又有大胆的哲人和圣贤,
制订了一套固定不变的方案,
想用思维或神圣的书卷
来证明大自然应该如此这般。



但是大自然在微笑——史芬克斯式的笑脸。
注视着好景不常的哲人和圣贤,
她耐心地等了一会——
他们的方案就烟消云散。



接着就来了一批热心人,地位比较卑贱,
他们并没有什么完整的方案,
满足于扮演跑龙套的角色,
只是观察、幻想和检验。



从此,在混沌一团中,
字谜画的碎片就渐次展现;
人们摸清了大自然的脾气,
服从大自然,又能控制大自然。


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