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摘 要：随着互联网的蓬勃发展，网络招聘已成为企业主要的招聘手段，但是由此产生的大量数据并没有受到足够重视，产生了简历筛选效率低下及人岗匹配度低的问题。本文通过对传统网络招聘过程的缺陷分析，从投放渠道、数据采集、筛选等方面，重点研究大数据在提高简历筛选效率和人才匹配度方面的应用，为企业招聘系统的优化改进提供参考。
关键词：大数据 网络招聘 简历筛选
当今，大数据的研究和应用在人力资源管理领域则尚未得到广泛应用。招聘环节处于人力资源管理的发端，对企业来说有着相当重要的影响。由于求职简历数量的巨大，传统网络招聘本身的局限性反而会造成简历筛选效率的低下，岗位匹配度低，招聘有效性差。
一、大数据与网络招聘
网络招聘是指利用IT网络技术完成人员招聘工作的过程。具体而言，网络招聘是企业通过网络平台发布职位需求与招聘信息的过程；是求职者借助网络平台应聘求职的过程；是第三方网络品牌招聘求职信息的过程。根据全球最大的职业社交网站领英（LinkedIn）发布的《2015中国人才招聘趋势报告》，当中国HR被问到“未来 5-10年对决定招聘行业发展起到最重要作用的趋势是什么？”时，55%的HR选择了“使用大数据预测未来人才需求“。 在网络招聘环节中，招聘人员要经过简历收集、简历筛选和候选人考量三个阶段开展招聘工作。目前大多数企业的网络招聘均处在初级层面，仅仅利用网络发布招聘信息，人力资源部门对收到的简历与岗位描述进行初步比对筛选后，采用面试应聘等传统方式进行最终决定。
二、传统网络招聘方式的局限性
网络招聘具有覆盖范围广泛、招聘成本低、服务方式便捷、招聘流程清晰等优势。但同时我们也要正视传统网络招聘所存在的一些缺陷，如下：
1.只关注招聘人员的需求，招聘有效性差。传统的网络招聘中通常都是招聘部门与用人部门协定，根据用人岗位要求发布招聘信息，然后有需求的求职者向网站投递简历，等找到工作之后就不再关注网站了。目前多数网络招聘只是单方面关注招聘人员需求，没有注重用户体验，导致网站用户黏度很低。
2.招聘对象受限，只能招到主动求职者。按传统网络招聘流程，由企业根据需要发布招聘信息，看到信息的求职者投递简历，如此而来，企业招聘的对象都是那些主动寻找工作机会的人员。有关数据显示，目前社会中存在大批人对自己的工作较满意，但面对好的机会也会选择更换工作，其中有很多人具备较高素质和能力，然而企业想要招聘这类“被动求职者”的渠道却很有限。
3.简历投递重复率高，有效性却低。目前采取傳统网络招聘方式的企业，尤其是中小型企业，为节省招聘成本，过度依赖现有的第三方招聘网站，通常情况下，主动求职者出于心切，都会频繁自动更新简历甚至重复投递同一企业发布的多个职位，甚至对于那些被动求职者，网站系统也会定期自动更新其简历以提升后台简历量或活动度。因此当企业急需招聘人员时，往往会收到大量重复投递的无效简历或者不相关简历，之后当企业设置搜索条件主动出击筛选并联系合适的求职者时，求职者根本不知自己“仍在求职中”，进一步降低了招聘企业收集简历的有效性。
4.大量简历加大了筛选工作量和难度。随着网络招聘的流行，更多求职者采用网络的方式来求职。尤其是对于劳动密集型行业的大规模招聘，后续的简历筛选工作量很大，获得的简历与所需岗位的匹配度也不高。
三、基于大数据技术的网络招聘流程的优化改进
1.优化网络招聘广告投放渠道，描绘精准“人才地图”。为降低后续数据筛选工作量，企业可考虑采用差异化信息发布方式，根据招聘岗位的不同层级与需求特点，选择不同的信息发布渠道。如对于行政、后勤、销售员等一般性职位，招聘对象主要为应届与职龄较短的大学生，企业可采用广发式信息发布方式，直接将招聘信息在企业官网、大街网、人人网发布，借助以大学生为主的社交网站，使招聘信息得到有效、迅速的扩散。对于从这一渠道获得的简历，需要设立来源记录，在应聘者信息中注明其获取招聘信息的来源，如微信、微博、人人网等网址，方便在渠道数据分析时加以参考。对于企业中层及以上的管理类职位，或者是专业技术门槛较高的职位，可采用精准招聘广告投递，即将广告刊登在基于此类人个体性格、技能、行业人脉、行为特征、兴趣爱好的社交网络群，如QQ群，微信群，脉脉，钉钉等，甚至刊登在专业学术报纸、杂志等针对性更高的媒体上。同时，借助对应聘者微博、评论、博客等信息的考察，可以更加全面真实的获取等综合信息，提高了人岗匹配筛选的效果，将网络招聘与社交相结合，搭建社交网络招聘平台，将一群志同道合的人聚集在一起，可以增加用户黏度，减少无效应聘数量。
2.创新数据采集方式，把控人才信息源。首先，建立企业所需人才的胜任力模型，该模型由筛选标准与参数组成，每项参数都设置相应权重。标准与参数则由用人部门与人力资源部共同完成，其中用人部门着重从胜任能力角度设立参数，人力资源部门则主要从应聘者综合素质与企业环境融合度角度设立参数。第二步，根据参数编写应聘表格，根据参数权重设置必填项，权重越高排序越靠前，信息要求越详细。无论是在企业自主网站，社交网络投放招聘广告抑或第三方网站（智联招聘、前程无忧等），将该表格内容作为筛选简历的主要依据，而非第三方网站缺省的个人信息项，给予应聘者耐心而有效的填写指导，尤其是那些要求应聘者填写出具体事例的主观题。
3.大数据技术与简历筛选。为了减少筛选数据的工作量，企业可以有差别的发布招聘信息，根据不同岗位人员要求的特点，选择不同的方式来获取数据。对于基层一般性的职位，可以采用撒网式的方式，直接发布信息，借助社交媒体保障信息传递的速度和有效。而对于中层以上的职位，可采用储备式的方式。将所需的目标人才纳入自己的人才库中，增加与目标人才的互动和联系，形成情感联结，当相关岗位出现空缺时可以直接与目标人才沟通。下面介绍两种将大数据技术应用在简历筛选中的有效途径：
3.1人才画像法。为了描绘出高绩效人才的“数字画像”，招聘企业可面向各岗位优秀员工开展问卷调查活动。问卷实体涉及的范围从工作经验到学习经历，具体到“有过哪类项目经验”“订阅哪类杂志”“参与哪些微课群”等。数据收集完成以后，人事部门的数据分析师通过对相关联数据的整理和分析，建立起一套搜寻人才和识别人才的算法，并以此为基础，描绘出不同岗位的高绩效人才的“数字画像”，最后，数据分析师会根据招聘职位的类别创建几份不同的调查问卷，通过对求职者的简历进行评估，精准快速地识别人才并自动化完成人岗匹配工作。
3.2传记式数据法。用传记式数据问卷采集到的是以文字形式呈现的传记式数据，如获得过校三好学生称号，任过学生会主席等，需要把这些文字量化成数字。量化传记式数据需要开发相应的量化计分工具，或者可以设计一套科学的网络后台评分系统，有些企业已经开始通过对关键词编码计分等方法对简历进行筛选针对不同类型的传记式数据，一般有两种量化方法对成绩技能获奖情况学生社团工作经历这类简单的传记式数据，可以采用简单事件编码或专家赋权法进行一次量化。对具体行为事件，可以引入内容分析方法作为编码基础，采用行为锚定量表的编制技术开发二次量化的编码工具。二次量化工具的开发首先需通过工作分析得到测评和选拔的标准，然后用关键事件法和行为锚定法形成二次量化编码打分表，最后对编码工具进行评估测试及修改在开发过程中，可以采用评分者一致性信度来衡量该工具的可信度，进而通过评分者信度来调整初步量化编码表，使之更为合理。
参考文献：
[1]许红军，程伦，张雷.社交网络招聘有效性影响因素研究[J].中国人力资源开发.2013年第3期.
[2]吴林.大数据时代社交网络招聘优化研究[J].经营管理者.2015年.
[3]殷俊.大数据时代下关于企业招聘的思考[J].人力资源管理视窗.2014年.
[4]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理，2015，（2）.
[5]于东阳，伍争荣.如何有效实施网络招聘[J].中国人力资源开发，2004，（3）.
关键词：大数据 网络招聘 简历筛选
当今，大数据的研究和应用在人力资源管理领域则尚未得到广泛应用。招聘环节处于人力资源管理的发端，对企业来说有着相当重要的影响。由于求职简历数量的巨大，传统网络招聘本身的局限性反而会造成简历筛选效率的低下，岗位匹配度低，招聘有效性差。
一、大数据与网络招聘
网络招聘是指利用IT网络技术完成人员招聘工作的过程。具体而言，网络招聘是企业通过网络平台发布职位需求与招聘信息的过程；是求职者借助网络平台应聘求职的过程；是第三方网络品牌招聘求职信息的过程。根据全球最大的职业社交网站领英（LinkedIn）发布的《2015中国人才招聘趋势报告》，当中国HR被问到“未来 5-10年对决定招聘行业发展起到最重要作用的趋势是什么？”时，55%的HR选择了“使用大数据预测未来人才需求“。 在网络招聘环节中，招聘人员要经过简历收集、简历筛选和候选人考量三个阶段开展招聘工作。目前大多数企业的网络招聘均处在初级层面，仅仅利用网络发布招聘信息，人力资源部门对收到的简历与岗位描述进行初步比对筛选后，采用面试应聘等传统方式进行最终决定。
二、传统网络招聘方式的局限性
网络招聘具有覆盖范围广泛、招聘成本低、服务方式便捷、招聘流程清晰等优势。但同时我们也要正视传统网络招聘所存在的一些缺陷，如下：
1.只关注招聘人员的需求，招聘有效性差。传统的网络招聘中通常都是招聘部门与用人部门协定，根据用人岗位要求发布招聘信息，然后有需求的求职者向网站投递简历，等找到工作之后就不再关注网站了。目前多数网络招聘只是单方面关注招聘人员需求，没有注重用户体验，导致网站用户黏度很低。
2.招聘对象受限，只能招到主动求职者。按传统网络招聘流程，由企业根据需要发布招聘信息，看到信息的求职者投递简历，如此而来，企业招聘的对象都是那些主动寻找工作机会的人员。有关数据显示，目前社会中存在大批人对自己的工作较满意，但面对好的机会也会选择更换工作，其中有很多人具备较高素质和能力，然而企业想要招聘这类“被动求职者”的渠道却很有限。
3.简历投递重复率高，有效性却低。目前采取傳统网络招聘方式的企业，尤其是中小型企业，为节省招聘成本，过度依赖现有的第三方招聘网站，通常情况下，主动求职者出于心切，都会频繁自动更新简历甚至重复投递同一企业发布的多个职位，甚至对于那些被动求职者，网站系统也会定期自动更新其简历以提升后台简历量或活动度。因此当企业急需招聘人员时，往往会收到大量重复投递的无效简历或者不相关简历，之后当企业设置搜索条件主动出击筛选并联系合适的求职者时，求职者根本不知自己“仍在求职中”，进一步降低了招聘企业收集简历的有效性。
4.大量简历加大了筛选工作量和难度。随着网络招聘的流行，更多求职者采用网络的方式来求职。尤其是对于劳动密集型行业的大规模招聘，后续的简历筛选工作量很大，获得的简历与所需岗位的匹配度也不高。
三、基于大数据技术的网络招聘流程的优化改进
1.优化网络招聘广告投放渠道，描绘精准“人才地图”。为降低后续数据筛选工作量，企业可考虑采用差异化信息发布方式，根据招聘岗位的不同层级与需求特点，选择不同的信息发布渠道。如对于行政、后勤、销售员等一般性职位，招聘对象主要为应届与职龄较短的大学生，企业可采用广发式信息发布方式，直接将招聘信息在企业官网、大街网、人人网发布，借助以大学生为主的社交网站，使招聘信息得到有效、迅速的扩散。对于从这一渠道获得的简历，需要设立来源记录，在应聘者信息中注明其获取招聘信息的来源，如微信、微博、人人网等网址，方便在渠道数据分析时加以参考。对于企业中层及以上的管理类职位，或者是专业技术门槛较高的职位，可采用精准招聘广告投递，即将广告刊登在基于此类人个体性格、技能、行业人脉、行为特征、兴趣爱好的社交网络群，如QQ群，微信群，脉脉，钉钉等，甚至刊登在专业学术报纸、杂志等针对性更高的媒体上。同时，借助对应聘者微博、评论、博客等信息的考察，可以更加全面真实的获取等综合信息，提高了人岗匹配筛选的效果，将网络招聘与社交相结合，搭建社交网络招聘平台，将一群志同道合的人聚集在一起，可以增加用户黏度，减少无效应聘数量。
2.创新数据采集方式，把控人才信息源。首先，建立企业所需人才的胜任力模型，该模型由筛选标准与参数组成，每项参数都设置相应权重。标准与参数则由用人部门与人力资源部共同完成，其中用人部门着重从胜任能力角度设立参数，人力资源部门则主要从应聘者综合素质与企业环境融合度角度设立参数。第二步，根据参数编写应聘表格，根据参数权重设置必填项，权重越高排序越靠前，信息要求越详细。无论是在企业自主网站，社交网络投放招聘广告抑或第三方网站（智联招聘、前程无忧等），将该表格内容作为筛选简历的主要依据，而非第三方网站缺省的个人信息项，给予应聘者耐心而有效的填写指导，尤其是那些要求应聘者填写出具体事例的主观题。
3.大数据技术与简历筛选。为了减少筛选数据的工作量，企业可以有差别的发布招聘信息，根据不同岗位人员要求的特点，选择不同的方式来获取数据。对于基层一般性的职位，可以采用撒网式的方式，直接发布信息，借助社交媒体保障信息传递的速度和有效。而对于中层以上的职位，可采用储备式的方式。将所需的目标人才纳入自己的人才库中，增加与目标人才的互动和联系，形成情感联结，当相关岗位出现空缺时可以直接与目标人才沟通。下面介绍两种将大数据技术应用在简历筛选中的有效途径：
3.1人才画像法。为了描绘出高绩效人才的“数字画像”，招聘企业可面向各岗位优秀员工开展问卷调查活动。问卷实体涉及的范围从工作经验到学习经历，具体到“有过哪类项目经验”“订阅哪类杂志”“参与哪些微课群”等。数据收集完成以后，人事部门的数据分析师通过对相关联数据的整理和分析，建立起一套搜寻人才和识别人才的算法，并以此为基础，描绘出不同岗位的高绩效人才的“数字画像”，最后，数据分析师会根据招聘职位的类别创建几份不同的调查问卷，通过对求职者的简历进行评估，精准快速地识别人才并自动化完成人岗匹配工作。
3.2传记式数据法。用传记式数据问卷采集到的是以文字形式呈现的传记式数据，如获得过校三好学生称号，任过学生会主席等，需要把这些文字量化成数字。量化传记式数据需要开发相应的量化计分工具，或者可以设计一套科学的网络后台评分系统，有些企业已经开始通过对关键词编码计分等方法对简历进行筛选针对不同类型的传记式数据，一般有两种量化方法对成绩技能获奖情况学生社团工作经历这类简单的传记式数据，可以采用简单事件编码或专家赋权法进行一次量化。对具体行为事件，可以引入内容分析方法作为编码基础，采用行为锚定量表的编制技术开发二次量化的编码工具。二次量化工具的开发首先需通过工作分析得到测评和选拔的标准，然后用关键事件法和行为锚定法形成二次量化编码打分表，最后对编码工具进行评估测试及修改在开发过程中，可以采用评分者一致性信度来衡量该工具的可信度，进而通过评分者信度来调整初步量化编码表，使之更为合理。
参考文献：
[1]许红军，程伦，张雷.社交网络招聘有效性影响因素研究[J].中国人力资源开发.2013年第3期.
[2]吴林.大数据时代社交网络招聘优化研究[J].经营管理者.2015年.
[3]殷俊.大数据时代下关于企业招聘的思考[J].人力资源管理视窗.2014年.
[4]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理，2015，（2）.
[5]于东阳，伍争荣.如何有效实施网络招聘[J].中国人力资源开发，2004，（3）.