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【見工面試】性別歧視?師兄妹加分?6個HR常有偏見求職者難打破
- 2020-06-22
1. Affinity bias: 跟我同一所大學畢業,能力不會太差
這是指我們傾向偏好擁有與我們相似特徴的人,因為相似的特質讓人感覺熟悉,更容易產生共鳴。這些特徴可以是階級、種族、就讀學校、或共同的興趣及愛好。
例子:在招聘過程,招聘者對應徵者的名字、就讀的學校或種族或有偏好,有研究指出「名字感覺像外地人」的應徴者,得到面試的機會比「名字較本地的人」少 28%。「白人男性名字」獲得面試的機會比「黑人男性名字」多出 50%。
2. Attribution bias: 我錯是不幸,他錯是能力差
我們傾向於把自己的成功歸功於自身能力,把失敗歸咎於外在因素。反之,我們往往把別人的成功看成是運氣的結果,失敗則歸因為能力不足。
例子:面試者會於面試過程中,過於強調應徵者的失敗及弱點,較少看到其成就,這亦解釋了不少公司的應徵過程著重「刪去弱點呈現較多的求職者」,而不是「找出命中較多要求的求職者」,過程中可能劃下不少有能力但曾犯錯的人才。
3. Confirmation bias: 都說他是這種人
人們傾向於尋找支持其看法的證據,而忽略了與他們觀點相悖的信息。當偏見早已形成,人們傾向放大能證明其觀點的「證據」。有這種偏見的人容易選擇性吸納別人的意見。
例子:假設一位應徵者遲到10分鐘,讓你認為這人缺乏自我管理力。因為你假設他缺乏自我管理,所以在整個面試過程中,你會選擇性關注任何支持這個論點的「證據」,例如把重點放在簡歷上缺乏自我管理特質的例子上。
4. Conformity bias: 多數人的決定,自然有道理
人們傾向於聽從他人的提示來做決定,而不是做靠自己獨立判斷。既然是上級的決定,自然有其道理,不求甚解。或是當多數人都持某種看法,人們自然跟隨,羊群心理也是如此形成。
例子:在招聘過程中,conformity bias 很常見。當面試官的大多數人對應徵者持負面觀感,即使你有相反意見,通常也會跟隨主流意見。
5. Contrast effect: 相比其他更差勁的,他算較好
我們經常對人和事進行比較,以幫助我們找出好壞。但如果與主體比較的事物表現極端,則評估事物容易產生偏見。
例子:連續面試了幾位表現差勁的應徵者後,終於來了一位表現正常的,這讓正常發揮者看來比已經面試過的其他所有候選人都要好,但若他是第一位應徵者,沒有前面的比較,面試官可能不會覺得那位應徵者表現好。
6. Gender bias: 性別偏見
性別偏見是職場上最常討論和觀察到的偏見之一,求職者的工作能力會因其性別而被高 /低估,或是人們認為某一性別應從事特定職能,而非觀察求職者的能力。
例子:女生能勝任工程師工作嗎? 男性比女性更適合擔任企業銷售工作。
如何應對職場偏見?
建立多元化面試團隊
建立多元化團隊,並鼓勵員工公開表達觀點,令更廣泛的知識和經驗被帶到會議上,最終有助產生更多創意和深思熟慮的想法。Google的招聘過程中,應徵者在面試後,其資料會被不同職級及部門的員工審核,這個做法可得到不同方面的反饋,亦避免面試官的觀點成為決定性的意見。
避免依賴單一準則
在招聘應屆畢業生時,不少企業會根據應徵者的學校成績作第一輪篩選,但近年不少意見反映,GPA不是一個能準確預測員工工作表現的準則。有見及此,安永會計師事務所(EY)亦取消了應徵畢業生職位的成績門檻。
隱去造成潛在偏見的資料
日本的職場長年存在男女不平等,有企業為了讓招聘過程更客觀,在CV上只保留求職者的姓氏,將名字、姓別、居住地等能引起偏見的資訊隱去。
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