大数据与人才的发现评价

    作者观点

    马云说，当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据就来了。世界变化太快，以至难以追赶。那么，对于人才工作者来说，应该采取怎样的行动呢？笔者认为，就是一定要善于学习，学习如何在大数据云图下思考，在大数据条件下工作，开拓人才工作的新局面。

    目前，对于什么叫大数据，以及大到什么程度才叫大数据，数据科学家的认识还未统一。有一种意见认为，在不同的领域应该有所不同。但是，大数据有几个特征是明显的：一是“非样本”而是全部，二是“非结构”且组成复杂，三是时时刻刻变动不息。按照这样一种精神来观察人才工作，笔者认为是可以在以下三方面，对人才发现评价方面有所推进。

筛选发现人才

    全世界每天都有大量学术论文发表，因此，把他们集中起来分类录入就不是一件难事。为了从中选拔出优异者，可以让同行专家投票，也可以采取别的替代方法。于是，美国科学家想到了“科学论文引用率”。就是考察科学论文被他人引用的状况，又叫作“引用指数法”。这个方法的产生与持续，确实帮助世界科学界筛选评价出不少杰出科学家，因此风行至今。

    海量的论文，到底哪一篇创新性强、学术影响大？把它找出来，并不是一件容易之事，人们动脑筋把这个问题解决了。论文引用这个事情虽然近期遭到一些诟病，但并非方法本身，而是操作问题。就方法而言，还是科学可行的。

    最近，国际知名的汤森路透公司，就是利用这种方法准确筛选而发现诺贝尔奖花落谁家的。汤森路透的专家说，他们的方法就是凭借大数据。只要打开汤森路透公司的网站，你就可以看到不少各种各样的人才排行榜，分专业、分行业，分区域，分国家。

    选出各行各业的优秀人才，并且将他们按照一定的规则排队，是一件意义重大的事情，是人才工作领导部门的一项基本功。例如，通过它可以帮助我们找到有限资金的资助重点，而不至于“到处撒一些胡椒面”，不仅能够提升资金的使用效率，而且避免了人情关系。

    汤森路透公司称，利用大数据方法，他们成功预测也就是发现了去年的8位诺贝尔奖获得者，准确率高达8/11，也就是72.7%。

比较锁定人才

    在美国，不少人喜欢看棒球。如何组织好一支棒球队就成为一种学问。比利·比恩是一位棒球队的经理，自然常常思考这个问题。一般经理寻找优秀球员都依靠猎头公司，他则不然，他是找来一位统计学家前来帮忙，而且尽量将球员的各种能力数据化，并以此作为衡量球员的唯一标准。

    可以想到，不同的棒球经理对于什么叫“优秀”都有自己的独特理解。比利·比恩则通过他与统计学家共同研制的这套计算机程序和数学模型，专门寻找那些实际价值被低估了的球员，目的是实现最高的“投入产出比”。这么一来，他做到了以有限的投资，寻找最适宜的人才，终于创下了美国历史上职业棒球大联盟连胜20场的空前纪录。

    大数据专家认为，比利·比恩是靠胜人一筹的人才评价软件提升了找寻精度，打败众猎头而以智取胜的。可见，就是依靠同一种原理方法，也有评价技术与思路的高低优劣之分。

排序评价人才

    大数据特别重视事物的相关性。这种相关，可能距离较远，也可能距离较近。最近面世的两本新书《唐诗排行榜》与《宋词排行榜》，我认为就是利用了大数据原理而实现诗歌排行的新尝试。虽然书名叫作诗词的排行榜，实际上，也对诗家、词家做出了排队。

    众所周知，对于唐诗宋词，人各有爱。有人喜欢李白的浪漫，有人热爱杜甫的现实；有人称赞辛弃疾的豪放慷慨，有人偏爱李清照的婉约多情。也就是说，诗词界没有最高法院，不好评论高低上下。但是，从古至今，人们不住地吟诵评论，总有一个名次之分把？于是有人开始采用新的数学统计方法进行研究，以上两本专著就是凭借方法创新实现的产品创新。

    评价者采用了四个方面的数据：历代选本入选唐诗的数据、历代点评唐诗的数据、20世纪研究唐诗论文的数据，以及文学史著作选介唐诗的数据。此外，还参考了网络连接的唐诗数据。数据采集后，研究者进行了加权处理以及标准化处理，通过数学变换消除各项指标量纲的差异。这么一来，就可以得到一个计算公式，而后通过计算机自动计算出每首诗的综合得分。这样，位居前一百名的唐诗名篇就排列出来了。结果，高居榜首的是崔颢的《黄鹤楼》。第二至第五名分别为王维的《送元二使安西》，王之涣的《凉州词（黄河远上）》，王之涣的《登鹳雀楼》，杜甫《登岳阳楼》。前10名内出现了柳宗元、孟浩然、常健、王勃、李白的名篇。但是，如果全面仔细观察，在这100首唐诗之内，按出现的诗歌篇数排队，杜甫、王维和李白高居前三。

    这告诉我们，按最负盛名的诗歌排队，崔浩、王维、王之涣依次排列，但按照最负盛名的诗人排队，却成了杜甫、王维、李白遥遥领先。本来是要排行唐诗的，一转身，诗歌创作人才的排行也自然呈现出来了，这是因为二者具有很高的相关性。我想说的是，这种排序方法，对于各行各业的人才发现评价具有相当的启发意义。

    结语:人才发现与评价的方法途径大致有三：成果鉴定法、同行认可法、大数据法。以上我们是从大数据思维的角度，对人才发现评价进行了一些初步探讨。限于对大数据的理解不够，很可能没有把问题讲清楚。但是，我们从中能够感受到的是，运用大数据方法发现评价人才，需要的是三种能力：计算机云计算技术能力，数据收集与挖掘能力，还有实施人才管理能力。三种能力密切配合方能发挥作用，达到目的。人才发现与人才评价是既一分为二又合二为一的。只有发现了人才，才能实施评价，而发现者又总是具有一定衡量标准的。社会生活实际中，人才是有“潜显”之分，能够通过不同方法发现“潜人才”，才是可贵的真本事。

    （作者系中国人才研究会学术委员会主任）