大数据时代下网络招聘管理的变革与创新

邢长露

(南京财经大学，江苏 南京 210023)

随着互联网技术的广泛应用，人才管理领域工作内容不仅局限于人与人之间交流，还包括大数据的分析和整理。通过分析量化后的大数据作为招聘的“罗盘” ，能有效引才促使人才管理智能化、个性化。网络招聘是人才管理应用最快的网络技术，是优化人才管理的重要一环。随着网络招聘不断扩大同时也暴露出了问题，如很多管理者仍将网络招聘作用局限于招聘信息的发布和简历的收集，在简历初选的基础上凭经验和感觉来选取人才。管理者要将单位发展好，必须依托优质的人才，需从过去“经验主义” 过渡到“数据驱动”的取才管理模式。文章将大数据理念与网络招聘结合起来，对现有的网络招聘模式进行优化和创新，促使引进人才与单位发展的高效匹配，实现人才管理的变革和创新。

一、相关概念和特征

(一)大数据的相关概念

“大数据”是一种海量、高增长率的信息数据化资产，经分析和处理后的数据能够产生价值，有利于管理者做出判断和决策。通过查阅文献，肯尼思·库克耶主编和维克托·迈尔－舍恩伯格教授于2013年在«大数据时代:生活、工作与思维的大变革»一书说到“大数据”时代的到来。此后，学者对大数据开展了一系列研究。米勒和彼得认为从数据获取到做出决策的整个数据管理活动是大数据价值的体现，划分成数据发现、数据集成和数据探索。福瑞克林等认为数据价值作用机制体现在原始数据收集、分析数据、提取数据价值等，包括生成、收集、分析、交换四个阶段。数据的价值使得单位运用大数据技术进行网络招聘管理，但数据量的庞大复杂、种类多、实时性强等特点，要求使用者对收集的数据进行剔除、分析、分解、归纳规律等。

(二)网络招聘的概念与特征

网络招聘是指利用互联网技术发布招聘信息、收集和筛选简历、在线面试与性格测评等一系列活动。具有覆盖广、实效高、成本低、便捷性强等特点。相较于传统招聘，网络招聘拉近了单位与求职者之间的距离，能够为用人单位科学、高效地提供求职者信息。目前，单位利用网络招聘的主要体现:一是在第三方人才网站上发布招聘信息，搜集与筛选求职者简历；二是依托官方网站从招聘信息发布到人才甄选所进行的一系列工作。

二、人才管理变革需要大数据与网络招聘的融合

人才管理是指单位进行招聘、发展、留住、激励人才的管理活动，并通过提升人才素质和专业能力来促进单位发展。学者Morton(2006)认为人才管理囊括了招聘、留才、发展、领导力培养、绩效管理、雇员反馈、职业规划与文化建设等八大类别，其核心内容是人才是否适应单位发展战略和岗位职责的要求。因此，人才管理的意义在于合理、有效地进行资源配置，挖掘和激发人才的潜力，从而为单位发展输入动力。

目前，各行各业都面临人口红利逐渐减弱、人力成本逐步提高的局面。在竞争激烈的环境下，单位要提升经济效益需要最大限度节省人力成本。而人才就是重要的资本，一支高素质的人才队伍带来的价值是不可估量的。分析大数据可以有效“节点引才” ，了解具备高素质、高潜力人才的特质，以此为标准进行人才的网络招聘和选拔。避免人事工作人员以及管理者因主观意见而做出一些片面或武断的行为，提高单位开展人才招聘的工作效率，减少管理成本，使人才使用单位受益。由此可知，人才管理工作需要顺应数据时代发展的趋势和单位实际发展需求进行更新与调整，促使人才管理更加高效化和价值化。此外，人才管理工作需要对复杂的人、事、物进行精细化和可定量化的分析，而网络招聘带来的大数据为人才管理提供数据支持，三者从内在逻辑看是密不可分的。

三、网络招聘应用大数据变革的现状

(一)数据收集的来源

数据收集主要分为两种，一是内部数据收集，是指单位有数据收集机制，在这样的机制下根据需求在官网或第三方招聘平台发布招聘信息来获取求职者简历。二是外部数据收集，是指对公开的数据源进行下载。单位通过网络爬虫技术在信息网结合岗位需求对求职者信息进行收集。人事工作人员通过数据能够迅速掌握求职者的基本情况，相较于传统招聘利用人工筛选简历来进行数据收集要更加省时省力。

(二)数据内容的整合

传统网络招聘数据的收集主要集中在组织内部的一些数据，然后对求职者的简历信息进行整合分析。但对于求职者个人基本信息外的其他数据，如性格、社交软件上个人行为、消费习惯等未进行收集，数据存在片面性，难以判断人才的特质是否适合岗位。大数据时代，网络招聘的数据收集除了内部数据的收集还包涵外部数据，通过将不同来源的内部和外部数据进行适当的处理和整合，形成新的数据库，使网络招聘更加高效和科学。

(三)数据的分析与使用

大数据的价值在于分析数据后了解数据之间的关联性和因果性，而不是数据本身。因此，分析数据是最为重要的环节，如未进行充分的分析，数据的价值则无法体现。传统人事招聘工作人员仅凭自己的直觉和主观经验进行判断，而大数据可以量化数据，将分析后的数据变成参考依据。网络招聘可将求职者的信息汇总成庞大的数据库，通过分析数据将有价值的留存，从而判断求职者的能力、素质、情绪、心理状态和性格特征等。

四、我国网络招聘存在的问题及分析

(一)数据收集内容片面

数据的真实性、准确性是统计数据的重要前提。如原数据失真，那么决策经不起推敲，不能应用于实践。部分求职者为了能够得到工作，在简历上谎报个人的履历和真实信息，甚至有的伪造个人毕业证书、专业资格证书等。另外，部分第三方网络招聘平台没有足够的简历库，但为吸引更多的单位入驻，转而向单位提供虚假的简历。特别是随着移动互联网和手机的普及，求职者在手机上就可完成简历投递，巨大的数据量必然会增加简历筛选工作的繁重程度，甚至因时间仓促难以分辨信息的真假。

(二)数据整合工作量大

网络招聘覆盖面广，简历数量庞大。但简历信息真假难辨，人事工作人员需要花费大量的时间甄别。在这样背景下，因工作量大容易出现简历筛选简单化、机械化等现象，甚至出现简历选择“随缘”的现象发生。多人激烈竞争相同岗位或是不同岗位收到重复简历已是习以为常。面对大量的简历，单位会选择在网上投递简历结束日后选择集中处理，人事工作人员长时间做着重复性、机械性的工作，难免大脑会疲惫。再加上不符合单位岗位需求的简历占大多数，容易导致优质简历被忽略。此外，大量的简历信息处理周期较长，反馈时间较长，导致许多优质候选人可能已经找到其他心仪的工作，招聘效果不理想。

(三)数据分析深度不够

人事工作人员在获得初步筛选后的简历时，对求职者简历上面的信息没有按岗位胜任力评价模型进行深度分析，而是直接通知求职者笔试，笔试通过后筛选出部分人员进行面试。面试由人事工作人员负责，他们首先了解求职者的学历、学校、工作经验、性格特点等基本信息，并通过面谈了解其对岗位的认知、工资福利待遇的期望值等。在此基础上，人事工作人员对求职者的基本情况进行大致评价，并给出综合的评价分。但面试很大程度上基于求职者给面试者留下的印象，人事工作人员的主观态度会对招聘结果产生影响。此外，对于求职者的价值观和性格能否融入集体，以及是否能够适应单位的各项制度要求并没有做好考察。因此，短时间内难以科学地分析出求职者真正的工作能力和专业水平。但大数据的逻辑思维便是通过数据建立起表面上看起来两个或多个数据间潜在的、内在的联系。换言之，没有对数据进行深度挖掘和分析，便很难客观、科学地解释现阶段求职者的工作水平，不利于人才管理效能的提高。

(四)网络招聘平台有待优化

大数据技术为网络招聘的信息收集、整合、分析和使用提供了极大的方便，但目前无论是单位官网还是第三方招聘平台对大数据的应用都还处于初级阶段。所谓初级阶段就是简单地把招聘信息搬上网，“一挂”就了事，招聘网站成了招聘信息的“搬运工” ，出现网页混乱、广告植入、个人信息泄露等问题。此外，刊登在招聘网站的招聘广告除了吸引求职者之外，也能为单位带来广告效应。然而，由于存在信息不对称，会不断有求职者投递简历。如果及时对求职者进行回复，必会占据大量的工作时间，而如果选择不回复，求职者会因为长期得不到回复而对单位做出负面评价，进而对单位声誉造成负面影响。由此可知，单位招聘网站或第三方网络招聘平台缺乏深层次的服务、信息化建设滞后，这些都与单位管理者的重视程度、技术投入以及单位的文化管理有关。

(五)数据安全问题面临威胁

互联网快速发展促进了网络招聘的发展，但相关数据安全问题不容忽视。求职者在招聘网站上投简历，隐私问题受到侵犯已是屡见不鲜。如求职者在一家招聘网站上投简历，会接到其他招聘网站的猎头打来的电话，甚至个人和单位的信息被人恶意利用，经济上和名誉上受到一定的损失，网络招聘逐渐成为信息诈骗的重要源头。目前，我国法律法规在网络招聘方面还不够完善，且尚未设立专门负责网络招聘的部门，存在诸多监管不到位的现象。网络招聘市场秩序的不稳定，使得求职者对网络招聘尤其是第三方平台心存戒备。因此无论是单位的官网招聘还是第三方网络招聘平台，要尊重和保护求职者的个人隐私。

五、人才网络招聘中大数据应用策略

(一)拓宽数据收集的渠道，保证信息真实性

单位要积极构建社交网络平台，仅靠官网接收求职者的简历，缺乏与求职者之间的互动交流，会降低招聘双方双向选择的有效性。单位应增加求职者应聘的渠道，一方面在微博、微信、人人网等社交网络搭建平台，定期发布和更新招聘信息，借助社交网络平台扩大宣传；另一方面，单位要加强改进官方网络招聘渠道，吸引更多求职者从官网招聘渠道投递简历。这样不仅有利于节约招聘成本，同时有利于塑造自身品牌的形象，而且对单位数据保密、避免人才流失等方面也发挥着巨大的作用。在网络招聘具体运用过程中可以要求求职者采用实名制注册账户，以有效避免网络求职招聘虚假信息的问题。并将招聘系统与求职者的社交网络平台数据联合，对求职者简历和社交网络数据进行深度挖掘和分析。同时，鼓励单位员工推荐人才。当推荐的人才被录用后可以给予一定的物质奖励。不仅帮助现有员工建立职业的关系网，还可以增强单位人才管理的活跃度。另外，在招聘模式上可差异化发布招聘信息。根据招聘岗位的不同层级与人才需求特点，分门别类选择不同的信息发布渠道，提高信息的浏览效率，方便在渠道数据获取时参考。

(二)设置数据筛选标准，提高数据整合效率

数据的整合是指在已收集数据基础上剔除无用的数据，将有用的数据进行储存、整合。在简历筛选方面，人事工作人员获取到求职者简历后，可采用人机结合的方式进行数据的初步筛选。另外，可根据岗位需求增设性格、社会实践经验等多重匹配参数作为次筛选标准。赋予每个参数一定的分值，然后按照累计分值的高低给予匹配优先权。在筛选标准与参数设置上由人事部门牵头各个用人部门根据单位战略和实际需求共同制定，确保参数设置的合理性和科学性。在甄别信息方面，网络招聘严格实施实名制方式，应聘过程中提交的材料能证明求职者信息的真实性，避免因信息虚假造成无效招聘。

(三)量化应聘数据，提高人岗匹配度

人事工作人员和内部员工初步筛选候选人，需要进一步识别其与岗位的匹配度，可通过人才雷达技术的定向分析和挖掘功能寻找适合的人才。单位可以从求职者的教育背景、行业影响力、性格匹配、职业倾向、行为模式等五个维度建立职位胜任能力评价矩阵图。在大数据与网络招聘联系愈发紧密的当下，为推动人才管理变革，亟须培养解决业务领域问题和处理数据自身问题的人才。一方面通过强化培训对单位现有人事管理者进行大数据技能培训，掌握数据挖掘的工具，熟悉大数据在行业领域的具体应用案例；另一方面从外部引入能够针对单位战略发展来开发人才网络招聘软件工具、数据工程师或是具备人力资源学科大数据交叉背景的人才，从而加强单位在大数据环境下的人力资源管理团队。

(四)优化网络招聘平台，强化监管

单位要分析求职者在官网各个版面停留时间和浏览的次数来判断其兴趣点，有针对性地重点建设网站，如合理分配文字、图片及视频的所占比例。同时，对获取优质人才招聘渠道重点维护，适当发布招聘信息，增加曝光度。

优先选择以营利为目的的第三方招聘网站，相较于非营利性招聘网站，营利性招聘网站项目多，更专业化。在网络监管方面，设置网络监管组织机构。监督网络招聘整个过程，包括招聘人员、资金的使用情况，并对监管过程中遇到的问题及时总结和反馈。同时，积极落实国家有关部门在网络招聘监管方面的要求，利用第三方平台加强监管，并对招聘的情况进行考核，以考核结果为导向进一步优化网络招聘机制。