如何克服績效評估中的“偏見”?
又要到了一年一度的考核期,但在日常工作中,我們會因為某個人的做事方式、性格等對某個人帶有偏見,這種偏見在考核中會產生負面影響從而影響判斷。那么,如何克服此類偏見呢?
又到了一年的最后一個季度。每當這個時候,HR 都要完成一件很重要的工作—“年終績效評估”。盡管我們都希望能夠對員工工作績效進行客觀的評估,但一個不容回避的現(xiàn)實情況就是,有意識的、或者無意識的“偏見”,或多或少都會潛入到績效評估的過程中。
那么,在績效評估中到底存在哪些“偏見”呢?它們會產生什么樣的負面影響呢?我們又如何克服這些“偏見”呢?
01 績效評估中主要“偏見”的類型
我們先來說一段電視劇《小別離》中的劇情:海清飾演的女主文潔,把女兒留學的資料當成營銷報告的附件,發(fā)送給了公司所有的管理層。文潔的老板,公司中國區(qū)總經(jīng)理凱瑞要求她給出一個合理的解釋。文潔承認了自己的疏忽,準備群發(fā)郵件進行解釋,并且保證不再出現(xiàn)類似的錯誤。但凱瑞并不認可文潔的解釋,告訴她說:“你最近的工作狀態(tài),有明顯的松懈。我不希望你女兒出國留學的事情,影響到你整個的工作狀態(tài)。這件事情呢,同時要在內部進行通告批評,還要扣發(fā)半個月的業(yè)績獎金”。但文潔認為這樣的處罰過于嚴重,因此極力為自己申辯。兩人激烈爭論之后,凱瑞又說:“我知道你跟安妮私交不錯,她走的時候還向總部推薦你升任總經(jīng)理。不會是因為總部沒有選你,你就明里暗里跟我對著干是吧?!?文潔回懟了凱瑞,之后便轉身離開。
我們不對劇情的合理性進行評論。如果從今天的主題:績效評估中的“偏見”這個角度來看的話,大家認為,凱瑞可能存在什么樣的“偏見”呢?
第一個、Recency Bias “近因效應”導致的“偏見”:就是說人們容易被最近發(fā)生的事情所影響。
比如說,文潔很可能之前的工作表現(xiàn)一直很好,但就是因為這次發(fā)錯了郵件,導致凱瑞認為她的績效表現(xiàn)不佳。還有一種正好相反的“近因效應”的表現(xiàn),比如說:某位員工銷售業(yè)績一直不好,直到最近才簽了一個大單,上級很可能一下子就對這位員工的看法產生了改觀。但實際上,這兩種情況都是因為員工的“近期績效水平”被賦予了不恰當?shù)臋嘀?,從而扭曲了上級對他們在評估周期內“整體績效水平”的看法。
第二個、Primacy Bias “首因效應”導致的“偏見”:就是俗稱的“第一印象”往往成為人們對另一個人的持續(xù)的“成見”。
比如說,凱瑞知道文潔的前老板安妮在走的時候,推薦文潔接任總經(jīng)理,結果自己最終成了文潔的新任老板,所以很可能一開始就認為文潔會因此對自己不滿,進而對文潔也產生了一種刻板的“成見”。這種“首因效應”導致的“偏見”在后來文潔發(fā)錯郵件這件事情上,多多少少也產生了一種負面的評價作用。同樣,這種“偏見”也有另一種相反的情況,那就是,一個人在一開始就給別人留下了良好的“第一印象”,那么這個人后來展現(xiàn)出的其他不太積極的行為就很可能被人忽視或者忽略。
第三個、Similar-to-Me Bias “與我相似效應”導致的“偏見”:就是說人們天生喜歡和“自己相似”的人,并且給予他們更多積極和正面的看法。
這在績效評估中,會出現(xiàn)什么樣的情況呢?一個情況就是,如果上級覺得下屬和自己在價值觀、信仰、習慣、以及性別、年齡、文化教育程度等等人口特征方面,有更多相似性的話,就很可能對下屬做出更高的評價;另一個情況就是,因為這種“與我相似效應”,在紀律處分方面,上級也更傾向給予下屬更多的寬容。比如說凱瑞,如果他覺得文潔是“和自己相似的人”,也許在發(fā)錯郵件這件事情上,就會想辦法幫助文潔把負面影響降到最低,并且還可能把處罰措施減到最輕。
第四個、Leniency/Severity Rater Bias、Central Tendency Bias “寬容偏見與苛刻偏見”、以及“集中趨勢偏見”:我們認為這是在績效評估過程中一組相關的“偏見”。
怎么理解呢?做個類比吧:大家都有做過“評價中心評估師”的經(jīng)歷吧,比如在招聘的時候,很多 HR 會設計無領導小組討論等等類似的評價活動,幫助企業(yè)選拔候選人?,F(xiàn)場會有很多觀察、記錄、評估候選人表現(xiàn)的評估師。對于這些評估師來說,一個很重要的挑戰(zhàn)就是打分的尺度。
一些評估師在經(jīng)驗不足的時候,往往會有兩種表現(xiàn):
一種表現(xiàn)是傾向于將大多數(shù)能力項目評定在量表的中間段分值,這就是“集中趨勢偏見”,而這種“集中趨勢”很難將不同候選人區(qū)分開來。
另一種表現(xiàn)就是,和其他評估師整體的打分尺度相比,經(jīng)驗不足的評估師打分尺度“要么過松,要么過緊”,就會出現(xiàn)“要么寬容,要么苛刻”的情況,這就導致某位候選人的實際表現(xiàn)可能不合理的高于所有候選人的整體表現(xiàn),或者不合理的低于所有候選人的整體表現(xiàn)。這些都會影響最終的整體評估結果以及企業(yè)的選拔結果。
同樣的“偏見”也會發(fā)生在績效評估的過程中。解決這種問題呢,通常有一個非常重要的方法,就是要對所有參與評估的“人”,不管是評價中心的評估師也好,還是績效評估中的“評估者”,進行評估標準的培訓,統(tǒng)一理解,拉平尺度。
當然,除了這四種,還有其他很多可能出現(xiàn)的“偏見”,比如說:Proximity Bias 鄰近偏見、Halo & Horns Effect 光環(huán)效應和魔角效應、Spillover Bias 溢出效應等等,大家如果需要的話,可以進一步查找閱讀相關的資料。
02 “偏見”的負面影響
那么,這些績效評估中的“偏見”,會產生哪些負面影響呢?我們認為,這種負面影響有兩層:第一層是直接影響,也就是導致績效評估結果的有效性被削弱;第二層是后續(xù)的持續(xù)影響,這包括:
- 員工會認為受到了不平等和不公正的對待
- 員工覺得不被認可,沒有價值
- 員工看不到進一步的發(fā)展機會
- 員工失去了“分享”的意愿,和組織的“連接感”變得越來越弱
- 員工找不到工作的動力和意義
當然,負面影響遠不止這些。但我們不想只是簡單羅列這些負面影響,而是嘗試從這些負面影響產生的邏輯來做些分析。這里就要提到貝恩公司提出的一個框架,叫做“The Employee Value Pyramid-員工價值金字塔”。
在這個框架中,反映了員工三種不同程度的自我價值實現(xiàn)和自我需求滿足,并且每一個更高層級都建立在下一個更低層級的基礎之上:
第一層是“滿意的員工”:員工會因為受到了足夠的重視并且得到了公正的回報,而產生更多的“滿意感”。當然還包括安全的工作環(huán)境;完成工作所必需的工具、培訓、資源;以及不受官僚主義的影響等等;
第二層是“敬業(yè)的員工”:員工會因為自己的工作對團隊、對組織有價值,而產生一種強烈的“連接感”,從而表現(xiàn)出更高的“敬業(yè)度”。當然還包括對工作的自主權、能夠獲得持續(xù)的學習和發(fā)展機會等等;
第三層是“激勵的員工”:員工會找到和領導者、以及組織之間共同的“使命感和意義感”,因此“內驅力”得到極大的激發(fā)。
所以,我們會發(fā)現(xiàn),績效評估中的“偏見”,實際上會拉低員工的滿意度、敬業(yè)度和內驅力。而數(shù)據(jù)表明:
- “滿意的員工”能夠達到 100% 的基準生產力水平;
- “敬業(yè)的員工”能夠達到 144% 的基準生產力水平;
- “激勵的員工”能夠達到225% 的基準生產力水平。
因此,“偏見”最終也會導致生產力的極大損失。
03 如何克服績效評估中的“偏見”
因為“偏見”等等各方面的問題,早年前,一些公司曾經(jīng)嘗試過取消績效評估。但Gartner 的一項研究發(fā)現(xiàn):完全取消績效評估的公司,實際上整體員工績效反而下降了 10%,敬業(yè)度也下降了 6%。既然我們不能“因噎廢食”,那就要考慮如何才能克服績效評估中的“偏見”。我們?yōu)榇蠹抑攸c分享三點建議,分別涉及到主觀認知、客觀視角和關鍵技巧:
第一個、主觀認知:我們每個人面臨的最大的“偏見”可能是什么?是“偏見盲點”,就是說:我們常常無法意識到自己的“偏見”,以及我們傾向于認為自己的“偏見”比其他人都要少。這在績效評估當中,就會表現(xiàn)出上級通常會認為他們給出的評估是客觀公正的,然而事實卻恰恰相反。
如何消除人們的這種“偏見盲點”呢?其中一種方法就是自我審視、或者通過培訓幫助大家認識到自己的“局限性”。比如:我們在上面提到的,通過培訓,統(tǒng)一大家對評估標準的理解,并且拉平評估的尺度。再比如:通過研討會、案例研究等等,幫助大家理解為什么績效評估需要公平、公正。
第二個、客觀視角:HR 都知道,“偏見”不僅存在于績效評估過程中,“招聘環(huán)節(jié)”其實也是一個“偏見”存在的“重災區(qū)”,比如:我們提到 “與我相似效應”導致的“偏見”,很多 HR 在面試候選人以及篩選候選人的時候,都或多或少會受到這種“偏見”的影響。那么,現(xiàn)在有了 AI 的介入,大家認為可以減少“招聘環(huán)節(jié)”中“偏見”因素的影響。同樣的,我們是不是也可以在績效評估過程中,引入 AI 技術,來達到同樣的目的呢?
我們想強調的是,科技手段或許可以幫助我們減少“偏見”等主觀因素的影響,但更重要的是避免“同質化”,也就是在績效評估的過程中,尤其作為上級,要從不同的來源收集相關的數(shù)據(jù)和信息。因為有數(shù)據(jù)證明,引入多個不同評估視角,出現(xiàn)“偏見”的可能性會降低2.5倍;如果只是單一評估視角,出現(xiàn)“偏見”的可能性會增加4.5倍。
第三個、關鍵技巧:績效評估的過程,通俗點說,有打分,有對話。那么這會涉及到“評估的標準和問題”。我們回到電視劇《小別離》中的劇情:凱瑞告訴文潔:“你最近的工作狀態(tài),有明顯的松懈?!?言外之意就是:如果要對你近期的工作績效按1-5分打分的話,你也就是在2分左右,所以根據(jù)這個結果,要給予你通報批評和扣罰業(yè)績獎金的處罰。這是一種典型的“封閉式問題”,它的特點是:提供有限的回答選項,但有利于收集能比較的、可量化的、標準化的數(shù)據(jù)。
但是如果只有“封閉式問題”,那么就容易造成一種單一視角,從而導致“偏見”的出現(xiàn)。所以在績效評估的過程中,還需要提出“開放式的問題”,它的特點是:通過提出有助于詳細說明的問題來鼓勵員工分享他們的想法和感受。比如說:作為凱瑞,他應該這樣提問:“我觀察到你最近的工作狀態(tài)有明顯的松懈,同時這次的誤發(fā)郵件事件也導致了不良的影響,因此這會降低我對你的績效評估的預期和評分。你怎么看待自己最近的這種工作狀態(tài)的變化?” 前一半呢屬于“封閉式問題”,準備數(shù)據(jù)的收集;后一半呢屬于“開放式問題”,讓文潔表達自己的想法,了解她的觀點和挑戰(zhàn)。這樣的做法,才能實現(xiàn)一個有效的打分、對話、修正的過程,確保績效評估的結果盡可能不受“偏見”的影響。所以,對于評估人,要掌握好績效評估過程中,“封閉式問題和開放式問題”的平衡,前者能提供具體的數(shù)據(jù),后者能提供背景的澄清,兩者都很重要。
當然,如何實現(xiàn)科學的績效管理,克服績效評估中的“偏見”,還有很多其他的重要措施。我們就不一一列舉了,也歡迎大家留言分享。
作者:有話碩,公眾號:有話碩
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績效考核的公平性的保證或許可以通過AI來進一步保證,人總是會不由自主的帶有主觀情感,多多少少會影響考核的公平性,倘若從招聘一直到日常的績效考核讓AI參與進來,在給它設定各種保證公平性的規(guī)則的代碼之后,這方面可能會做得更好,對于企業(yè)來說也節(jié)省了一大筆人力方面的成本。