国外社交网络招聘研究述评：基于个体网络大数据的人才甄选

○郑文智 陈晓琛 吕越

国外社交网络招聘研究述评：基于个体网络大数据的人才甄选

○郑文智 陈晓琛 吕越

社交网络(Social Networking Sites, SNSs)的快速发展，为人才招聘单位和应聘人员提供更完全和对称的信息。但SNSs人才招聘也存在一些问题，如人力资源管理者更倾向于依据过往经验来识别SNSs中的人才信息，降低了人才差异认知的准确性。因此，理论研究需要系统地探讨如何建立科学SNSs招聘体系，帮助HR建立规范的人才招聘流程以代替经验式的网络人才判别行为。在系统的文献分析基础上，回顾了SNSs招聘的理论与实证研究，从个体SNSs数据的真实性、SNSs数据提取与人才识别，以及SNSs招聘的可靠性等方面分析国外理论与实践的现状，指出未来SNSs招聘的主要研究议题，为SNSs招聘与我国人才战略提供理论研究导向。

社交网络；人才识别；大数据；招聘与录用

一 引言

移动互联网和Web2.0技术的出现及广泛应用促进了社交网络(Social Networking Sites, SNSs)的蓬勃发展。目前，广大的网络用户不再是单向被动地接收发布者的信息，而是可以与发布者以及其他用户进行双向交流，如Facebook、linkedIn、微信和微博等SNSs为人们的互动交流提供了技术平台。对此，有学者指出SNSs不仅仅被当作技术平台或交流形式，更需要从理论上分析其特征并提出具体管理模式来指导实践与应用。其中，除了营销领域SNSs快速发展与应用外，人才招聘也正成为近年来理论与实践关注的主要领域之一*McFarland L A,Ployhart R E.Social Media:A Contextual Framework to Guide Research and Practice,Journal of Applied Psychology,2015,100(6),pp.1653-1677.。

由于个体的SNSs信息易于被广泛共享和搜索*Danah B.Social Network Sites：Public,Private,Or What?,Knowledge Tree,2007,1(13),pp.1-7.，员工在SNSs上的海量数据为企业人力资源管理提供了新机会，人力资源管理者(Human Resource，HR)已经开始应用SNSs来辅助招聘录用与晋升决策等。SNSs招聘(SNSs recruiting)简称社交网络招聘(social media recruitment/social recruiting)，指的是通过SNSs进行招聘与录用等管理实践*El Ouirdi M,El Ouirdi A,Segers J,et al.Technology Adoption in Employee Recruitment:The Case of Social Media in Central and Eastern Europe,Computers in Human Behavior,2016,(57),pp.240-249.。有调查显示，在美国有93%的招聘人员利用SNSs进行招聘，其中73%的招聘人员为企业招到了合适人才，51%的招聘人员则运用SNSs直接拒绝了应聘者*Grasz J.Number of Employers Passing On Applicants Due to Social Media Posts Continues to Rise,According to New CareerBuilder Survey,http：//www.careerbuilder.com/share/aboutus/pressreleasesdetail.aspx?sd=6/26/2014&id=pr829&ed=12/31/2014.，HR采用SNSs招聘的趋势正在不断加强。

随着我国SNSs大数据应用的快速发展，人们喜欢通过查看朋友圈等内容了解陌生人，HR更有借助SNSs判别员工的偏好与驱动。在实践中，企业HR开始借助SNSs来辅助招聘，但有新的问题无法规避，即：SNS信息的不完整性、非工作相关信息居多、海量非结构化数据，这带来更多的主观效应。同时，我国的SNSs是独立的，而国际上基于Facebook与linkedIn等平台上的研究成果难以为国内HR直接借鉴。在人才全球化流动的背景下，国内SNSs人才识别的理论滞后将影响我国的人才战略。从理论发展方面看，相对于理论演绎，归纳研究因为大数据而有了新的基础与发展前景，国外学者对归纳研究也在不断加强*Mcabee S T,Landis R S,Burke M I.Inductive Reasoning:The Promise of Big Data,Human Resource Management Review,2017,27(2),pp.277-290.。此外，SNSs的分析技术日益成熟，国外学者开始把数据分析与大数据的归纳研究运用于人才识别与招聘。为此，本文系统回顾了近些年国际SNSs招聘的理论与实证研究发展，通过归纳分析国外SNSs理论研究成果，聚焦于如何进行个体SNSs数据分析，提取工作相关的有效信息对人才进行测评、识别与甄选，为国内的SNSs招聘提供借鉴。

本文结构如下：第一部分介绍SNSs招聘背景；第二部分对SNSs招聘的相关文献进行系统分析；第三部分主要介绍国外SNSs招聘的理论基础；第四部分分析SNSs招聘的技术与方法；第五部分分析SNSs招聘的可靠性与有效性，最后是总结与未来研究展望。

二 SNSs招聘的相关研究文献分析

1.数据来源与特征分析

SNSs招聘的研究文献涉及信息科学、心理学与人力资源管理等学科。首先，基于Web of Science数据库，采取的检索方式为：主题为employee recruitment & selection的文献，以及Social networking sites 或E-recruitment或 Social media，结果共获得高水平文献89篇。其次，考虑到SNSs招聘是一个新事物，很多文献对于SNSs招聘的表述存在差异，通过关键词检索文献可能存在一定的漏检情况，因此补漏有助于文献池的完整性，而Google Scholar搜索引擎的“引用”功能可以快速全面地进行补漏。本文具体做法为: 应用Google Scholar搜索引擎的“引用”功能，在89篇论文中选取高引论文44篇，然后从每篇论文的引用列表中再依次按上述关键词进行检索，检索44篇高引文献被哪些文献所引用，挑选出其中与SNSs招聘相关的文献。上述两个步骤的执行时间段介于2000-2016年间，共获得145篇文献。综合分析这些文献发现：第一，除了高质量期刊的文献外，一些高水平的会议论文的引用率较高，如“国际计算机学会(ACM)”以及“电气和电子工程师协会(IEEE)”下属的期刊或会议，均有对SNSs招聘进行专门讨论。第二，SNSs招聘研究具有现代性，大部分的文献集中于2007年之后，且2011年之后的文献占90%。

为了进一步确保样本的准确性和真实性，我们再对搜索到的145篇文献的摘要进行分析，删除掉与本文探讨内容完全无关的文献，最终获得72篇SNSs招聘的研究文献，作为后续文献分析的基本资料库。结合72篇文献的期刊的重要程度与出现频率，对期刊进行分类，我们摘录了前十的期刊，结果显示，International Journal of Selection and Assessment与Computers in Human Behavior作为人力资源管理与信息科学两个学科的主要分领域的代表期刊，刊登了最多的SNSs招聘文献。而国际A类期刊如Journal of Management，Mis Quarterly，Journal of Applied Psychology等对此领域也有较多的关注，且均为最近三年的文献。另外还有29篇文献分布在Academy of Management Journal，Personnel Review，Management Communication Quarterly，Journal of Applied Social Psychology与Internet Research等另外16个知名期刊上。具体结果列在表1。

表1 “SNSs招聘”文献的期刊分布

2.主题词共现分析

为了深入分析72篇文献的文本内容，检验基本资料库的可靠性，并探讨频率最高的词的相互关系*Heimerl F,Lohmann S,Lange S,et al.Word Cloud Explorer:Text Analytics Based On Word Clouds.Hawaii International Conference on System Sciences,2014,pp.1833-1842.，借助ATLAS.ti V8.0软件，对72篇文献进行文字云(Wordcloud)分析，结果所图1所示：图1A显示了频次超过500次的主题词；图1b显示超过1500次的主题词。研究发现，SNSs招聘的研究是多视角的，学者从沟通、人格、计算机、网络、信息、组织与员工等角度进行研究。另外，关于社交媒体具体平台如Facebook与linkedIn，以及如何借助这些信息进行招聘的技术分析与隐私保护等均是国外研究的热点。SNSs招聘的主题词频次排名前20的词汇列在表2。

表2出现频次较高的主题词信息

其中，Social(N=7195)、Information(N=5085)、Media(N=3945)、Job(N=3437)、Selection(N=3232)的频率排在前五。可见，我们的文献筛选策略可以得到理想的结果，并很好地适合本研究课题。也说明这五个词在SNSs招聘中占据主要地位，是目前研究的重点，与此相关变量可能是社交网络研究的发展趋势。

图1a SNSs招聘的主题词共现(N>500) 图1b SNSs招聘的主题词共现(N>1500)

综上所述，无论从期刊引用还是主题词分析，SNSs招聘的研究近年来得到了学者的高度关注。但SNSs招聘可靠性，以及如何借助个体网络大数据进行招聘，这需要进一步分析相关文献的内容。

三 社交网络招聘的理论基础

对于借助SNSs进行招聘问题，需要理论研究层面回答，如“SNSs数据真实性”“如何提取数据用于人才识别”以及“SNSs招聘可靠性”等问题。目前的理论研究多集中于解决“个体在SNSs上的数据真实性”这一问题上，主要是从动机理论、行为分析与信号理论三方面来回答。

1.需要理论与SNSs动机分析

个体的SNSs内容能否被用来评价个体特质等，这需要研究个体在SNSs上的行为动机，分析人们为什么要选择使用SNSs。已有研究主要集中于以下三个方面理论。

(1)自我认同理论

对于“自我”(Myself)的研究，系统的理论源于米德的符号互动理论，符号互动论认为自我是在互动中产生的一种关系的结果，人类世界中存在一个同物质世界并行的“自我社会世界”。社会生活中个体人格有两个重要组成要素，即“主我”(I)与“客我”(Me)，“客我”指的是人们通过扮演他人所形成的自我的概念，是个体通过采取他人态度的渠道来实现自己；“主我”指的是自我的个体部分。个体需要在社会情境中自我实现，二者在互动中产生统一的自我。在SNSs中，人们也可以通过自我呈现实现自我与认同(Identity)。个体仍然需要通过“主我”与“客我”进行自我认知、自我延续与实现。网络情境具有仿真性、超越性、幻想性的虚拟实在，虚拟世界中的人际互动关系能够帮助人们获取个体身份。虚拟与现实的互动使得感知与符号情境发生相互作用，因此加深了人们对现实物质环境的理解，“主我”与“客我”更易于得到统一*Burke P J,Stets J E.Identity Theory,Oxford University Press,2009.。

进一步地，自我与SNSs的统一则涉及个体对SNSs认同。Carter和Grover*Carter M,Grover V.Me,My Self,and I (T):Conceptualizing Information Technology Identity and its Implications,Mis Quarterly,2015,39(4),pp.931-958.基于符号互动认同理论，认为包括SNSs在内的IT认同及相关性、依赖度与情绪能量三部分，IT认同包括嵌入、计算自我效能以及使用的实际回报等个体经历，以及IT功能与丰富度等特征的影响。IT认同影响了人们的SNSs使用行为，这些行为与个体经历等又具有交互的特征。因此，基于结构的符号认同理论也为人们通过SNSs行为来判断或验证个体经历与特质等提供了新思路。

(2)自我呈现理论(self-presentation)

人们会在虚拟世界中构建“自我”。那么，虚拟世界的“我”与现实生活关系如何呢？自我呈现理论*Goffman E.The Presentation of Self in Everyday Life,Harmondsworth,1978.认为，个体希望他人按其愿望来看待自己，并因此努力表现出期望的“自我”。自我呈现理论因为SNSs而获得了新的关注，因为SNSs扩大了人们有选择性地呈现个人信息的能力。网上的匿名性、以及可删除或编辑负面信息使个人能呈现最好的自我。比面对面(Face to Face，FTF)情境更好自我呈现的是，计算机媒介沟通(Computer-mediated communication，CMC)允许人们在公开发布前可编辑其自我介绍*Walther J B.Selective Self-Presentation in Computer-Mediated Communication:Hyperpersonal Dimensions of Technology,Language,and Cognition,Computers in Human Behavior,2007,23(5), pp.2538-2557.，CMC允许用户安全地呈现一个可塑的和有吸引力的“自我”。因此，自我呈现本质上属于个体的印象管理动机，SNSs为用户呈现积极自我或管理消极自我形象提供了极大的空间与可能*Wotipka C D,High A C.An Idealized Self Or the Real Me? Predicting Attraction to Online Dating Profiles Using Selective Self-Presentation and Warranting,Communication Monographs,2016,83(3),pp.281-302.。

(3)归属与人际关系理论

用户SNSs呈现真实自我也表现在其人际知觉方面。人际的归属动机(Sense of Belonging)一般与其他动机混合于预测SNSs的使用*Seidman G.Self-Presentation and Belonging On Facebook:How Personality Influences Social Media Use and Motivations,Personality and Individual Differences,2013,54(3),pp.402-407.，包括自我呈现、社会角色与人际知觉的综合作用等*Carter M,Grover V.Me,My Self,and I (T):Conceptualizing Information Technology Identity and its Implications,Mis Quarterly,2015,39(4),pp.931-958.。人们使用SNSs，很多时候是为了寻找社会归属或降低社会孤独感和焦虑感，以及避免被排斥或确认其社会关系纽带*Knowles M L,Haycock N,Shaikh I.Does Facebook Magnify Or Mitigate Threats to Belonging?Social Psychology,2015,46(6),pp.313-324.，相关研究显示，SNSs中人际知觉与现实人际知觉具有一致性*Back M D,Stopfer J M,Vazire S,et al.Facebook Profiles Reflect Actual Personality,Not Self-Idealization,Psycho-logical Science,2010,21(3),pp.372-374.*Gosling S D,Augustine A A,Vazire S,et al.Manifestations of Personality in Online Social Networks:Self-Reported Facebook-Related Behaviors and Observable Profile Information,Cyberpsychology,Behavior,and Social Network-ing,2011,14(9),pp.483-488.*Ivcevic Z,Ambady N.Face to (Face)Book:The Two Faces of Social Behavior?,Journal of Personality,2013,81(3),pp.290-301.。这些研究不仅为组织通过SNSs来判断员工的人际关系提供了更直接的依据，组织还可以通过动机分析来判断员工的真实信息，如追求地位的动机可能增强人们在找工作中的印象管理行为*Highhouse S,Brooks M E,Wang Y.Status Seeking and Manipulative Self-Presentation,International Journal of Selection and Assessment,2016,24(4),pp.352-361.。相关研究有以网页内容作用研究对象，也有基于互动数据的，如Bareket-Bojmel等*Bareket-Bojmel L,Moran S,Shahar G.Strategic Self-Presentation On Facebook: Personal Motives and Audience Response to Online Behavior,Computers in Human Behavior,2016,(55),pp.788-795.认为能力固定论者希望在网络上展示更强的自我，这种自我增强动机会增加他人的点赞与评论等社会反馈，而能力可塑论者则需要在网络上自我求证，他们可能会发布消极内容，但朋友的点赞与评论则相对少。综上所述，人们的SNSs行为与人格特质等有较强的相关性。

2.自我表露理论与SNSs行为分析

人们除了有在SNSs上呈现自我的动机外，还喜欢在SNSs上真实地进行自我表露(self-disclusure)。自我表露指的是个体将有关自己的信息告知他人的过程*Posey C,Lowry P B,Roberts T L,et al.Proposing the Online Community Self-Disclosure Model: The Case of Working Professionals in France and the U.K.Who Use Online Communities,European Journal of Information Systems,2010,19(2),pp.181-195.。在SNSs上，人们更喜欢披露真实自我：首先，CMC比FTF提供了更多的便利，个体能够感知到SNSs交流的安全自如*Carter M,Grover V.Me,My Self,and I (T):Conceptualizing Information Technology Identity and its Implications,Mis Quarterly,2015,39(4), pp.931-958.*Yu J,Hu P J,Cheng T.Role of Affect in Self-Disclosure on Social Network Websites:A Test of Two Competing Models,Journal of Management Information Systems,2015,32(2),pp.239-277.，感知安全与便利为人们的自我表露提供了前提。其次，人们为了获得网络上的声誉或吸引力，获得点赞等，就会在网络上塑造理想的“自我”，因此也会在SNSs上披露自己的相应信息；第三，个人的认同需要也是自我表露的动机之一，网络空间的匿名性引起网络上个体自我意识减少、对网络环境的认同增加,社会补偿理论认为社交技能不足或社交焦虑的个体愿意通过网络来表露自己，如低自尊的人认为Facebook是自我披露的理想场所*Forest A L,Wood J V.When Social Networking is Not Working:Individuals with Low Self-Esteem Recognize but Do Not Reap the Benefits of Self-Disclosure on Facebook,Psychological Science,2012,23(3),pp.295-302.。第四，归属需要也会加大人们的自我表露，人们在网络上有建立与加强关系网络等社交的需要，对于自己喜欢的人，个体通过自我表露来进行情感表露并增强社会互动。最后，为了增强互动并降低不确定性，基于社会加工理论与线索减少理论，人们在SNSs上自我表露，以便让沟通对象了解自己的表达意图*Sheldon P.“I’ll Poke You.You’ll Poke Me!”Self-disclosure,Social Attraction,Predictability and Trust as Important Predictors of Facebook Relationships,Cyberpsychology:Journal of Psychosocial Research On Cyberspace,2009,2(3),pp.5-15.，同时自愿披露个体信息也会引导对方进行披露，这种双向的持续扩大披露有利于强化双方的关系，并增强社会互动②。

总之，为了满足个体社交等需求，提升人们的归属与认同感，人们将会产生自我表露行为。个体的社交动机越强就越愿意与网络交往对象建立或保持友谊关系,人们因此就向对方披露更多的个人信息。具体来说，组织可以通过以下三要素来搜集个体信息，即描述个人的资料(profile)、关系(relationship)、互动(interaction)：个人资料属于主动的、静态的事实表露；关系内容则属于被动的表露，但也易于披露一些个人心理信息；互动内容属于被动的、真实的、动态的情感表露。不同内容的信息披露为个体信息的真实性判别提供比照与品鉴。

3.信号理论与保障性原则

人才甄选过程本质是个体与组织间信息的交换过程*Bangerter A,N R,König C J.Personnel Selection as a Signaling Game,Journal of Applied Psychology,2012,97(4),pp.719-738.，应聘者希望在网络上披露其优势信息，甚至虚报一些个体信息以赢取工作机会。对此，信号理论通过双方的动态互动博弈来创造信号系统，为竞争双方披露真实信息提供一个有效的机制*Connelly B L,Certo S T,Ireland R D,et al.Signaling Theory:A Review and Assessment,Journal of Management,2011,37(1),pp.39-67.。

总之，保障性原则为个体SNSs信息的真实性提供了有效策略，基于保障性原则的信号理论为特定信息提取提供了理论基础，第三方提供的信息比自我呈现的信号更有保障性价值*Walther J B,Heide B V D,Hamel L M,et al.Self-Generated Versus Other-Generated Statements and Impressions in Computer-Mediated Communication:a Test of Warranting Theory Using Facebook,Communication Research,2009,36(2),pp.229-253.。由于人们会选择性进行自我呈现，但自我呈现如果有保障性原则，还是会提升个体的社会吸引力与信任水平*Wotipka C D,High A C.An Idealized Self Or the Real Me? Predicting Attraction to Online Dating Profiles Using Selective Self-Presentation and Warranting,Communication Monographs,2016,83(3),pp.281-302.。然而，由于人们在SNSs上可以删除信息，还可以设置并控制评论的内容，这可能会消弱第三方验证的可信度*DeAndrea D C.Advancing Warranting Theory,Communication Theory,2014, 24(2),pp.186-204.。因此，对于修改第三方验证的信息的能力可能影响了保障性原则的客观性，DeAndrea*DeAndrea D C,Van Der Heide B,Easley N.How Modifying Third-Party Information Affects Interpersonal Impressions and the Evaluation of Collaborative Online Media,Journal of Communication,2015,65(1), pp.62-78.分析了一个第三方评估的客观性如何影响网上所设置的印象，说明了如果人们有共同生成和修改网络内容的能力下的印象产生过程，研究结论仍然支持了保障性原则。总之，理论研究对于个体SNSs信息真实问题主要持正面观点，认为SNSs是个体现实生活的延伸，SNSs数据是真实的人格写照，可以用于人才的甄选。

四 SNSs数据提取与人才识别：技术与方法

SNSs数据的获取是指组织监控或“收听”各种SNSs数据源，存档相关数据和提取相关信息。SNSs数据包括人口统计数据、产品数据、心理数据、行为数据、推荐数据、位置数据、意向数据等*Fan W,Gordon M D.The Power of Social Media Analytics,Communications of the ACM,2014,57(6),pp.74-81.。数据提取过程可以由公司独立完成，也可通过第三方供应商，如SNSs平台商等。不同的SNSs平台生成不同类型的数据，包括文本、图像、音频、视频等，其内容也不尽相同，如个体在linkedIn上经营自己的个人简历声誉与人脉等，这些数据可为组织提供专业信息*Caers R,Castelyns V.LinkedIn and Facebook in Belgium:The Influences and Biases of Social Network Sites in Recruitment and Selection Procedures,Social Science Computer Review,2011,29(4),437-448.，包括员工的知识、技术、能力等(KSAOs)信息*Davison H K,Maraist C,Bing M N.Friend or Foe? The Promise and Pitfalls of Using Social Networking Sites for HR Decisions,Journal of Business and Psychology,2011,26(2),pp.153-159.*Roth P L,Bobko P,Van Iddekinge C H,et al.Social Media in Employee-Selection-Related Decisions:A Research Agenda for Uncharted Territory,2016,42(1),pp.269-298.，因此专业的SNSs平台具有较强的针对性。除这种专业招聘型平台外，组织还可以根据其实际需要选择不同的SNSs，如问答型、代码共享型、资料服务器与通用型SNSs等*Capiluppi A,Serebrenik A,Singer L.Assessing Technical Candidates On the Social Web,2013,30(1),pp.45-51.，具体为表3。

表3 SNSs数据分析与组织应用

资料来源：参照相关的文献*Fan W,Gordon M D.The Power of Social Media Analytics,Communications of the ACM,2014,57(6),pp.74-81.*张磊、陈贞翔、杨波： 《社交网络用户的人格分析与预测》，《计算机学报》2014年第37(08)期，第1877—1894页。*Capiluppi A,Serebrenik A,Singer L.Assessing Technical Candidates On the Social Web,2013,30(1),pp.45-51.*Abrahams A S,Jiao J,Wang G A,et al.Vehicle Defect Discovery From Social Media,Decision Support Systems,2012,54(1),pp.87-97.*Chamorro-Premuzic T,Winsborough D,Sherman R A,et al.New Talent Signals:Shiny New Objects or a Brave New World?,2016,9(3),pp.1-20.*Levashina J,Hartwell C J,Morgeson F P,et al.The Structured Employment Interview:Narrative and Quantitative Review of the Research Literature,Personnel Psychology,2014,67(1),pp.241-293.*Van Iddekinge C H,Lanivich S E,Roth P L,et al.Social Media for Selection?Validity and Adverse Impact Potential of a Facebook-Based Assessment,Journal of Management,2016,42(7),pp.1811-1835.，经作者整理与总结。

如何提取SNSs数据并分析其特性？一般认为SNSs数据有语言、行为、静态属性等特征。如表3所示，个体的语言文本信息可以预测人格，具体的技术有情感分类器、自然语言统计工具等。情感分类器如文字情感测量是通过对社交媒体用户发布的文字信息进行情绪分析。语言统计工具包括LIWC、DLA与Wordel等，LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)即语言查询和词计数，统计文字材料中常用的有标点符号、介词、情感短语等，将这些语言特征与人格特质进行配对；DLA(Differential Language Analysis)即使用开放短语和词汇对人格特质进行预测*Schwartz H A,Eichstaedt J C,Dziurzynski L,et al.Toward Personality Insights From Language Exploration in Social Media,AAAI Spring Symposium Series:Analyzing Microtext,2013,pp.72-79.*Schwartz H A,Eichstaedt J C,Kern M L,et al.Personality,Gender,and Age in the Language of Social Media:The Open-Vocabulary Approach,Plos One,2013,8(9),e73791.；Wordel是基于词频分析的可视化词云展示形式，可以直观的看到不同人格个体的语言习惯①。行为数据分析是指通过访问用户的SNSs网页，获得其相关的人口统计数据及所能发现的行为数据，如发布消息、评论、点“赞”、加标签等，可整理行为数据形成行为特征表或行为序列图等。静态属性的方法如零熟人背景判断，是通过SNSs中一些细微的线索，即人们在互联网上留下数字足迹，也被称为在线足迹或数字面包屑*Lambiotte R,Kosinski M.Tracking the Digital Footprints of Personality,Proceedings of the IEEE,2014,102(12),pp.1934-1939.，如社会网络分析，能反应个人偏好、价值观、声誉与行为等，可准确地判断陌生人的人格特质*Fan W,Gordon M D.The Power of Social Media Analytics,Communications of the ACM,2014,57(6),pp.74-81.*Qiu L, Lin H,Leung A K,et al.Putting their Best Foot Forward:Emotional Disclosure On Facebook,Cyberpsychology,Behavior,and Social Networking,2012,10(15),pp.569-572.Qiu L,Lin H,Ramsay J,et al.You are What You Tweet:Personality Expression and Perception On Twitter,Journal of Research in Personality, 2012,46(6),pp.710-718.。

人格特质判断为人才测评与识别等奠定基础，人才识别是对参与者天赋等才能的发现与认知，以及人才挑选过程中的鉴别行为等*Wolstencroft E.Talent Identification and Development:An Academic Review,sportscotland,2002.。基于SNSs的人才识别，则是指企业在挑选、晋升与调动人才的决策过程中对个体SNSs信息搜索与验证的行为*Brown V R,Vaughn E D.The Writing on the (Facebook) Wall:The Use of Social Networking Sites in Hiring Decisions,Journal of Business and Psychology,2011,26(2), pp.219-225.*Roth P L,Bobko P,Van Iddekinge C H,et al.Social Media in Employee-Selection-Related Decisions:A Research Agenda for Uncharted Territory,2016,42(1),pp.269-298.。最新的技术发明能为组织的人才识别等提供更完整的信号，如数字化面试与语音分析等技术创新，数字化面试借助视频技术或VR等来实现面试的即时性与可视化*Levashina J,Hartwell C J,Morgeson F P,et al.The Structured Employment Interview: Narrative and Quantitative Review of the Research Literature, Personnel Psychology,2014,67(1),pp.241-293.；语音分析通过语音比对来挑选高绩效雇员*Chamorro-Premuzic T, Winsborough D,Sherman R A,et al.New Talent Signals:Shiny New Objects or a Brave New World?,2016,9(3),pp.1-20.。另外，安全部门已经开发了微表达检测和分析技术，用于识别欺骗性以提高询问技术的准确性*Yan W J, Wang S J,Liu Y J,et al.For Micro-Expression Recognition:Database and Suggestions,Neurocomputing,2014,136(136),pp.82-87.，并将面部特征和习惯表达与个性相关联*Kosinski M,Wang Y,Lakkaraju H,et al.Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes,Psychological Methods,2016,21(4), pp.493-506.。虽然效应可能不大，但数字化面试与语音分析这种方法可以提供额外的人才信号，以产生更准确的特征。一些知名企业已经开始应用类似网络视频电话的数字面试、SNSs分析与网页抓取、大数据与工作场所分析、游戏化的情境测试等方面的技术来测评人才的知识、技术、能力、态度与价值观。

SNSs人才识别为组织管理科学创新提供新思维，理论研究主要是信号理论与行为分析等。信号理论认为人才识别是一个信息交换的过程，是人才发送信号与组织接收信号并做出决策的过程*Bangerter A,N R, König C J.Personnel Selection as a Signaling Game,Journal of Applied Psychology,2012,97(4),pp.719-738.*Connelly B L,Certo S T,Ireland R D,et al.Signaling Theory:A Review and Assessment,Journal of Management,2011,37(1),pp.39-67.。对于个体SNSs信号的处理，组织首先需要对SNSs数据进行清洗与预处理，即借鉴上述的属性分类或变换方法等，再将经文本分析等处理后的数据应用于各种分析算法，最后用潜在结构或测量模型来评估候选人的综合能力*Abrahams A S,Jiao J,Wang G A,et al.Vehicle Defect Discovery From Social Media.Decision Support Systems,2012,54(1),pp.87-97.。在此基础上，行为分析强调基于组织需求特征来构建测量模型，如学者把KSAOs结构化为责任意识、认知与情境三因素，但由于缺乏信息技术模型支撑，在操作上只停留于HR对人才适合度主观感知的大概衡量。另外，HR的实践操作上往往通过非工作相关信息来判断，如个体SNSs内容强调家庭价值观或专业精神等做法，容易获得HR的青睐，而在SNSs上发布包含酒精与药物上瘾等不适宜内容的个体，则易于为HR所拒绝*Bohnert D,Ross W H.The Influence of Social Networking Web Sites on the Evaluation of Job Candidates,Cyberpsychology,Behavior,and Social Networking,2010,13(3),pp.341-347.。再加上SNSs中涉及个体隐私与伦理等问题，有学者指出实践中运用个体SNSs数据进行人才测评时需要谨慎，需要基于具体人格与情境进行*Chauhan R S,Buckley M R,Harvey M G.Facebook and Personnel Selection,Organizational Dynamics,2013,42(2),pp.126-134.*Huffcutt A I,Conway J M,Roth P L,et al.Identification and Meta-Analytic Assessment of Psychological Constructs Measured in Employment Interviews,Journal of Applied Psychology,2001,86(5),pp.897-913.*Van Iddekinge C H,Lanivich S E,Roth P L,et al.Social Media for Selection? Validity and Adverse Impact Potential of a Facebook-Based Assessment,Journal of Management,2016,42(7),pp.1811-1835.。

综上所述，从SNSs技术方面提供可行性分析，应用情感分析与自然语言统计等现代SNSs分析技术，分析SNSs信息可揭示个体性格的核心方面，可以预测人格等*Tausczik Y R,Pennebaker J W.The Psychological Meaning of Words:LIWC and Computerized Text Analysis Methods,Journal of Language and Social Psychology,2010,29(1),pp.24-54.。然而，由于缺乏把大数据分析方法应用于招聘的研究成果，数据不完整、工作相关度低且非结构化的特点成为SNSs人才识别的主要障碍。一线HR只能是通过分析个体所发布的消息、评论等与工作低相关的不完整数据预测个体的信誉度、行为、专业能力与社会网络等；实践上还需要借助其他测评如面试特别是结构化面试来进一步佐证，或者由多名专业人员的共同测评来加强可靠性*Miguel R F.LinkedIn for Hiring Decisions:A Content Validity Framework,In R.F.Miguel (Chair),The promise and perils of social media data for selection. Symposium presented at the Society for Industrial and Organizational Psychology.。对此，有学者开始通过实验研究与案例介绍来提供理论框架*Hoek J,O’Kane P,McCracken M.Publishing Personal Information Online:How Employers’Access,Observe and Utilise Social Networking Sites within Selection Procedures,Personnel Review,2016,45(1),pp.67-83.*Tsai W,Chi N,Huang T,et al.The Effects of Applicant Résumé Contents on Recruiters’Hiring Recommendations:The Mediating Roles of Recruiter Fit Perceptions,Applied Psychology,2011,60(2), pp.231-254.，如Roth等*Roth P L,Bobko P,Van Iddekinge C H,et al.Social Media in Employee-Selection-Related Decisions:A Research Agenda for Uncharted Territory,2016,42(1),pp.269-298.的框架性研究成果，建议通过目标建构、分类标识测试与结构化等方法，来建构有效的SNSs测评体系，以解决技术与应用的脱节问题，实现SNSs人才的准确识别。

五 社交网络招聘的有效性及可靠性分析

SNSs的海量数据仅仅只是为HR招聘人才提供一些新的信息源，上述的技术方法也只是从广度、透明性与可视化等为人才识别提供支撑*Levashina J,Hartwell C J,Morgeson F P,et al.The Structured Employment Interview: Narrative and Quantitative Review of the Research Literature,Personnel Psychology,2014,67(1),pp.241-293.*Potosky D.A Conceptual Framework for the Role of the Administration Medium in the Personnel Assessment Process,Academy of Management Review,2008,33(3),pp.629-648.。SNS招聘主张利用一定的技术来分析个体SNSs信息，以此来预测人格与人们在组织情境中的行为倾向以及员工的可雇佣性等*Kluemper D H,Rosen P A,Mossholder K W.Social Networking Websites,Personality Ratings,and the Organizational Context:More than Meets the Eye,Journal of Applied Social Psychology,2012,42(5),pp.1143-1172.。然而，这一逻辑的可行性是一致性，即线上线下行为等的一致性是SNSs招聘有效性的前提。

1.自我评价理论与行为一致性

人类社会活动中的个体需要对自己思想、愿望、行为和个性特点等进行判断和评价。基于符号互动论，主流的自我评价理论认为个体是基于他人看待自己的方式来对自身做出推断，并由此形成自我认知(self-views)，然后通过采取创造自我验证的空间、引发自我验证的评价与用选择性策略处理自我验证的信息等相应的行动恢复认知平衡*Swann W B,Polzer J T,Seyle D C,et al.Finding Value in Diversity:Verification of Personal and Social Self-Views in Divers Groups,Academy of Management Review,2004,29(1),pp.9-27.。在认知的自我同一性基础上，面对网络上情感与情绪评价信息，人们则喜欢采取能够促进自我增强的方式去积极行动，通过不断完善网络信息与实际行动等努力寻求正面评价，以提升点赞与被尊重的可能*Ollier-Malaterre A,Rothbard N P,Berg J M.When Worlds Collide in Cyberspace:How Boundary Work in Online Social Networks Impacts Professional Relationships,Academy of Management Review,2013,38(4),pp.645-669.。因此，自我评价理论为线上线下行为一致性提供了理论基础。

实证上，人们通过多视角进行验证了线上线下行为的一致性。首先是个体在线上线下的人格测试具有较强的一致性，除神精质人格外，责任心、外向性与宜人性等线上线下人格均具有一致性*Marriott T C,Buchanan T.The True Self Online:Personality Correlates of Preference for Self-Expression Online,and Observer Ratings of Personality Online and Offline,Computers in Human Behavior,2014, (32),pp.171-177.；其次，在个体的社会网络方面，线上线下网络节点具显著的线性相关，易于计算的线上节点中心性可以预测线下的节点中心性，强关系与Facebook的朋友也是一致的*Socievole A,Caputo A,Marano S.Multi-Layer Sociality in Opportunistic Networks:an Extensive Analysis of Online and Offline Node Social Behaviors,Performance Evaluation of Computer and Telecommunication Systems(SPECTS),pp.1-8.。再次，在互动方面，线上交流与线下的FTF互动之间的关系也得到了验证*Kibanov M,Atzmueller M,Illig J,et al.Is Web Content a Good Proxy for Real-Life Interaction:A Case Study Considering Online and Offline Interactions of Computer Scientists,Ieee/acm International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining,pp.697-704.*Singh V K,Mani A,Pentland A.Social Persuasion in Online and Physical Networks,Proceedings of the IEEE,2014,102(12),pp.1903-1910.。最后，在线上的工作生活边界与线下的工作生活边界管理方面，也存在较多的有益讨论⑩。而且人们还可以借用线上信息，实现线下有效运作与管理，如无缝地跨越线上线下的社会劝导策略。

总之，基于自我评价动机、自我表露行为以及第三方验证等，学者越来越感知到个体在SNSs上的特定信息具有较强的可靠性*Back M D,Stopfer J M,Vazire S,et al.Facebook Profiles Reflect Actual Personality,Not Self-Idealization,Psychological Science,2010,21(3),pp.372-374.*Caers R,Castelyns V.LinkedIn and Facebook in Belgium:The Influences and Biases of Social Network Sites in Recruitment and Selection Procedures,Social Science Computer Review,2011,29(4),pp.437-448.*El Ouirdi M,El Ouirdi A,Segers J,et al.Technology Adoption in Employee Recruitment:The Case of Social Media in Central and Eastern Europe,Computers in Human Behavior,2016,(57),pp.240-249.*Kluemper D H,Rosen P A.Future Employment Selection Methods:Evaluating Social Networking Web Sites,Journal of Managerial Psychology,2009,24(6),pp.567-580.*Wotipka C D,High A C.An Idealized Self Or the Real Me? Predicting Attraction to Online Dating Profiles Using Selective Self-Presentation and Warranting,Communication Monographs,2016,83(3),pp.281-302.。

2.基于匹配的HR验证分析

针对组织内各种环境特征与个体特征，学者提出了不同的匹配理论，包括人与工作匹配、人与岗位匹配、人与上司匹配、人与团队匹配、人与组织匹配等*Kim T Y,Kim M.Leaders’Moral Competence and Employee Outcomes:The Effects of Psychological Empowerment and Person-Supervisor Fit,Journal of Business Ethics,2013,112(1),pp.155-166.*Oh I S,Guay R P,Kim K,et al.Fit Happens Globally:A Meta-Analytic Comparison of the Relationships of Person–Environment Fit Dimensions with Work Attitudes and Performance Across East Asia,Europe,and North America,Personnel Psychology,2014,67(1),pp.99-152.。其中，人—工作(Person-Job，P-J)匹配与人—组织(Person-Organization,P-O)匹配得到了较多的关注。P-J匹配是指员工的知识、技能、能力和工作岗位的要求相称，P-O匹配指组织理念、文化等价值观与个体价值观的相互兼容或一致*Back M D,Stopfer J M,Vazire S, et al.Facebook Profiles Reflect Actual Personality,Not Self-Idealization,Psychological Science,2010,21(3),pp.372-374.。专业招聘网络平台(如Linkedin等)与个体SNSs(Facebook与微信等)提供信息的类型不同，一般认为专业网络平台更多提供P-J匹配的信息，包括教育背景与工作经验等信息*Tsai W,Chi N,Huang T,et al.The Effects of Applicant Résumé Contents on Recruiters’Hiring Recommendations:The Mediating Roles of Recruiter Fit Perceptions,Applied Psychology,2011,60(2),pp.231-254.；SNSs则提供更多的P-O匹配的信息*Roulin N,Bangerter A.Social Networking Websites in Personnel Selection:A Signaling Perspective on Recruiters’and Applicants’Perceptions，Journal of Personnel Psychology，2013,12(3)，pp.143-151.，因为SNSs网站提供了个体的特质与软技能等，如候选人的个人兴趣爱好、价值观等生活方面的信息均能反映了他们的工作生活角色*Hoek J，O’Kane P,McCracken M.Publishing Personal Information Online:How Employers’Access，Observe and Utilise Social Networking Sites within Selection Procedures,Personnel Review,2016,45(1),pp.67-83.*Phillips-Wren G,Doran R,Merrill K.Creating a Value Proposition with a Social Media Strategy for Talent Acquisition,Journal of Decision Systems,2016,25(sup1),pp.450-462.。其中，SNSs信息测量的有效性是重点，为了提升匹配度，需要关注个体SNSs的信息质量，以及SNSs分析技术方法。因为个体的自我呈现策略会影响招聘人员的选择行为，如个体在SNSs上与他人交流与论辩的数据质量等，会影响招聘人员对求职者的P-J匹配和P-O匹配的判断，并因此影响了对应聘者的选择决策*Chiang J K,Suen H.Self-Presentation and Hiring Recommendations in Online Communities:Lessons From LinkedIn,Computers in Human Behavior,2015,(48),pp.516-524.。

P-J匹配是招聘的基础，P-O匹配对长期的团队员工至关重要。尊重人的价值，关注新生代员工的价值主张成为未来组织研究的重点。如何通过SNSs战略了解并测量新生代员工的价值主张等信息，通过信息沟通与交换等实现P-O匹配，劝说新生代员工加盟等成为未来人才甄选的重心*Wotipka C D,High A C.An Idealized Self Or the Real Me? Predicting Attraction to Online Dating Profiles Using Selective Self-Presentation and Warranting,Communication Monographs,2016,83(3),pp.281-302.。除了通过匹配感知测评来衡量招聘效果外，员工绩效是更直观的标准，然而已有的相关实证研究结果不是很理想*Jeske D，Shultz K S.Using Social Media Content for Screening in Recruitment and Selection:Pros and Cons,Work,Employment & Society,2016,30(3),pp.535-546.。其中主要的原因是员工绩效与招聘结果之间是需要过程来验证，而且绩效受到很多组织中复杂因素的影响。

六 结论与展望

本文应用内容分析法，详细回顾了2000年以来前沿的外文期刊有关SNSs招聘的理论与实证研究。通过文献的系统分析可知，国外学者首先从理论上提出应用个体SNSs数据进行人才甄选的基础；然后从技术上提出SNSs招聘的可行性以及相应的技术方案；并通过案例与理论研究来介绍SNSs招聘的理论框架。此外，本文还从SNSs招聘的学科整合、招聘结果的有效性与可靠性等方面指出现有研究的不足，即整体上，国外研究缺乏利用数据分析技术来解构SNSs数据，也缺乏对SNSs招聘的结果进行验证。本文完善了我国现有的SNSs招聘文献综述，对学术界与实践界全面理解SNSs招聘提供了有效的帮助，未来研究可以从以下几个方面为SNSs招聘提供理论基础与实证检验。

1.通过新方法构建科学的测量模型来解决新问题。搜集工作相关的SNSs信息并进行数据分析，提炼科学有效的测量模型是未来研究的重点。目前，我国HR未能准确应用SNSs数据，经验式SNSs人才识别行为所带来的主观效应将进一步降低人才差异认知的准确性。对此，国外研究开始从SNSs数据分析与网络心理分析等来解决问题，未来可以借鉴这种新方法，来解构我国独特的SNSs数据，通过建构科学测量模型来解决SNSs人才识别的新问题。首先要对国内外学者的数据结构化研究成果进行归纳，筛选出工作相关的关键词并提出初步的数据结构化设想；然后通过爬虫软件等抓取个体SNSs中的工作相关的数据，对数据进行清洗，借助文本分析对SNSs数据按相应标准进行预处理，然后通过内容分析与Web分析，以及聚类分析等提出个体SNSs结构模型，并通过主成份分析，提炼出指标性量表与测量模型。

2.基于特定胜任力标准的人才识别研究。大数据虽然能够为研究提供准确性，也可能产生“尘暴经验主义”与低效度，未来研究还需要应用量化分析，从结构效度、测量质量、多情境试验与结果验证等方面验证结构模型的有效性，以提升人才识别的准确性。首先对比专业测评、SNSs测量模型测评与其他KSAOs测评等的一致性，通过分析各种测评之间的一致性或相关性等来比较SNSs测量模型的可靠性。对于零SNSs信息的个体，可借助钉钉等企业内部网络平台，借鉴零熟人判断法，根据具体目标导向进行人才测评与验证。最后还需要通过大规模搜集数据，应用量化与统计分析方法验证多来源线上线下测评的一致性与测量模型信效度，为结构化模型的可靠性与有效性提供普适意义。

3.重视基于匹配的结果验证研究。基于信息系统与情报学的技术，对员工SNSs大数据进行归纳，是一种跨学科的理论探讨，研究结果还需要接受组织绩效等结果的检验。未来研究要重视通过一定周期的案例跟踪来验证因果关系，或者通过多阶段搜集数据并验证，综合分析线上线下数据与业务绩效或离职率等的因果关系。同时，根据匹配度与绩效指标的反馈结果，检视人才识别过程中线上线下两种识别手段的优劣。另外，基于不同情境组织效应的验证，也有待于进一步探讨与验证。

4.建构科学的SNSs人才招聘流程代替经验式的网络人才判别行为。人才甄选过程中如何抑制信息不对称与主观效应等成为理论研究的难点，对个体差异的测评成为解决这一难题的关键*Sackett P R,Lievens F,Van Iddekinge C H,et al.Individual Differences and their Measurement:A Review of 100 Years of Research,Journal of Applied Psychology,2017.。我国SNSs平台相对独立，有自身的技术与结构体系，缺乏像linkedIn这样的专业招聘平台，在国外研究尚未取得突破性成果的背景下，国内研究更需要结合本土SNSs平台，进行独立的分析与验证。为提升大数据的经济价值，克服经验式SNSs人才识别行为，需要建立科学的SNSs人才招聘流程，这种流程应当是基于组织岗位胜任力标准的，对HR具有可操作性的，能够经得起实践检验的，且能够有效规避隐私与歧视等风险，合法的人才招聘流程。这种基于SNSs测量模型的人才甄选流程与体系研究，将能解决企业基于SNSs的雇佣决策与招聘的准确性等问题，也可以为职业生涯管理提供新思维。总之，通过模型建立、应用与检验等闭环研究，探索科学的SNSs人才甄选体系，是未来研究的重点。

Abstract：The rapid development of Social Networking Sites (SNSs) has provided more information and some opportunities for Chinese talent recruitment.At the same time,there are some new problems of SNSs recruitment.There is a trend of experiential behavior of SNSs talent identification by Chinese HR,and their subjective effect will further reduce the accuracy of talent cognition.Therefore,a systematic theory research called to establish scientific SNSs recruitment system,to help HR to build talent recruitment process instead of experiential behavior.Based on the systematic review,this paper studies the theoretical and empirical researches on the SNSs recruitment literature.From the facticity of individual SNSs data,the extraction and talent identification of SNSs data and the reliability of SNSs recruitment,this paper gave a situation analysis of the foreign theory and practice,pointed out the main issues of SNSs recruitment for future research and provided theoretical support for SNSs recruitment and Chinese Talent strategy.

Keywords：social networking sites;talent identification;big data;selection and

【责任编辑吴应望】

AReviewofForeignSocialNetworkingSitesRecruitment：OntheBasisofBigDataofIndividualNetworks

ZHENG Wen-zhi, CHEN Xiao-chen, LU Yue

郑文智,华侨大学工商管理学院教授,管理学博士；主要研究方向：社交媒体与人力资源管理。陈晓琛,华侨大学工商管理学院研究生, 主要研究方向：社交媒体与人力资源管理。吕越，华侨大学工商管理学院研究生，主要研究方向：社交媒体与人力资源管理(福建 泉州 362021)。

福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划资助

F272.92

A

1006-1398(2017)04-0046-14

2017-07-03