工作：我们真的能测试人的潜力吗？

nurnobi258

您参加过任何能力倾向或工作测试吗？也许这是工作面试的一部分，这是你未来的雇主试图查明你是否适合这份工作的多种方式之一。或者，您可能参加了静修会的领导力发展计划或作为商业书籍的测试。无论情况如何，希望或多或少都是一样的：简短的测试将深入了解你是谁以及你如何工作，这将引导你找到最适合你的工作，将生产力、人际交往能力和工作能力结合起来。你的潜力。我们需要一种更细致的方法来预测工作绩效。

这对您和您的组织有何作用？
一方面，在预测工作表现和保留率方面，良好的心理测试可以轻松 手机号码列表 胜过简历考试和面试。例如，对一个世纪的选拔方法研究的最新回顾发现，一般心理能力（智力）测试是工作绩效的最佳可用预测指标，尤其是与诚信测试相结合时。然而，评估候选人和员工的潜力面临着巨大的挑战。让我们看看其中的一些：

人员指标很难正确
由于以下几个原因，很难衡量像人这样复杂的事物：

并非所有评估都通过嗅探测试：多项有效且可靠的性格测试经过仔细校准，以测量一种或多种可预测工作和生活中重要结果的性格特征。但无数其他测试所提供的只不过是一些学者所说的“伪深刻的废话”——结果看起来鼓舞人心且有意义，但与任何客观事实几乎没有相似之处。

人们与自己的差异往往比与他人的差异更大：传统的心理评估通常旨在帮助发现人们是否或多或少地具有某种特质（填空：聪明、外向、勇敢，你有什么），平均而言，在以下方面做得更好无论组织或研究人员最感兴趣的是什么结果。他们应该捕捉人与人之间的差异，但几项研究发现，在两周内，个人性格的差异甚至可能比人与人之间的差异更大。正如一项研究指出的那样，“典型的个体在他或她的日常行为中经常表现出几乎所有特征的几乎所有水平。”人与人之间的差异可能是巨大且有意义的，但人与人之间的差异却被低估了。

人们会发生变化——而且并不总是在你期望的时候发生变化：能力倾向、智力和性格测试的吸引力在于，它们旨在告诉我们一些关于人是谁以及他们有能力的稳定和持久的信息。测试制定者（通常）会竭尽全力确保多次参加测试的人第二次能够获得相同的分数。然而，令人信服的证据表明，我们可以学会学习，有时以我们意想不到的方式。我们还可以为了短期利益和长期目标而朝一个或另一个方向改变我们的性格。

任务的性质可能比人的性质更重要：我们大多数人都听说过这样一种理论：我们每个人都有自己喜欢的学习方式，我们越能使用适合的学习方式，我们就会记住越多。不幸的是，几乎没有证据支持这一理论。这并不意味着所有的学习方法都同样有效——只是最有效的策略往往更多地取决于任务而不是人。同样，我们性格的不同部分可以服务于不同类型的目标。在一项研究中，当需要做的事情既困难又紧急时，责任心就会出现，即使对于那些一般来说不是特别有组织性和勤奋的人来说也是如此。

记住人格心理学家布赖恩·利特尔（Brian Little）是有建设性的，他引用了心理学家亨利·默里（Henry Murray）和人类学家克莱德·克拉克霍恩（Clyde Kluckhohn）在他广受欢迎的 TED 演讲中所说的话：“在某些方面，我们每个人都像所有其他人一样，像其他人一样，也不像其他人。 ”。

最好的人才分析师是什么样的？
出售评论的公司经常吹捧成千上万的专业人士已经完成了他们的研究，以证明它可以适用于所有类型的人和情况。大量的验证工作可能是一个无价的通用工具的标志，但这并不意味着它适合每项工作。有时情况需要定制。定制措施并不总是答案，但有时背景确实很重要。

个性是动态的并不意味着它是无可争议的。一些研究人员建议使用“如果-那么”问卷来检测每个人性格特征中的细微差别，尽管这些技术尚未在工作场所得到充分测试。更好的方法可能是随着时间的推移对同一员工进行重复测量。考虑到许多组织在让员工完成一项调查方面面临的挑战，这往往说起来容易做起来难。然而，如果参与问题能够得到克服，重复的测量可能会带来单一调查可能简单产生的洞察——关于人们总体上是什么样的，以及他们的变化方式。

例如，Microsoft MyAnalytics 是一个 Office 365 附加组件，旨在通过报告您的日程安排和通信模式来减少协作超负荷的痛苦。虽然有内置的激励和建议，但该服务背后的基本前提是提供您自己的数据摘要将帮助您确定改善工作生活的策略。同样，Ambit Analytics 于 2018 年初获得了种子轮融资，其技术使用实时语音分析来指导管理者提高沟通技巧。虽然这两种工具的长期可行性和实用性仍然显而易见，但它们都表明有可能为个人提供更多从自己的数据中学习的机会。

当然，采用更精细的人员分析方法有其风险。一方面，由于个人可以更容易地通过他们的数据来识别个人，因此隐私可能比平时更令人担忧。组织必须制定强有力的政策和实践来管理数据的道德收集、访问和使用。他们还必须对员工保持透明，不仅要了解所收集的数据类型，还要了解这些数据对他们的影响。关于更加个性化分析的成本和收益的公开和持续的对话应该像法律实体填写的隐私声明一样普遍，这些声明通常只需点击即可。

更大的担忧是超定制的风险。组织很容易出现一种常常不准确的独特性偏见，即他们认为没有其他员工群体与他们相似。

而学习，毕竟是人分析的理由。组织对其进行投资是因为他们希望它能告诉他们有关当前或未来员工的一些信息，从而增加与他们建立富有成效的长期关系的机会。当员工有合理的期望时，他们就会参与其中，认为这将揭示他们自己以及他们在职业生涯中仍然可以成为什么样的人。如果我们寻求对人类潜力的更深入的了解，这两个目标将会得到更好的实现。