無偏見管理：遴選最優秀人才，減少職場糾紛，提高員工績效

★ 營造公平職場的新典範 ★
減少歧視，不只是為了公平，而是為了更好的獲利。

有時，歧視不是故意的，
而是源自長期被忽略的制度與慣例。
消除歧視，或許是一種理念、一份社會責任，
但對企業而言，更是加回被低估的隱形資源。

――要在「所有人」裡找最好的，而非在「某些人」裡找最好的。

本書作者艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲是哈佛甘迺迪政府學院的教授與研究員，也共同主持、參與「婦女暨公共政策計畫」。他們在本書裡分享的概念乍看偏向理想性，實則指出被大多數企業忽略、卻對人力素質影響深遠的關鍵觀點。

■ 你是在「所有人」裡找最好的夥伴，還是在「某些人」裡挑公司職員？

歧視，不只是針對性別、膚色、出身的差別待遇，更是對企業的人力素質造成重大打擊。在大多數人的概念裡，減少這樣的差別待遇，只是社會公平正義的實現。但根據艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲的研究，歧視，更會讓企業從一開始就因為與需求以及獲利完全無關的成見，而錯過能力更出眾的人才，進而在經營與獲利上都造成影響。

根據艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲的研究，若企業持續採用過去被歧視誤導的做法，將完全錯過在排除歧視後，最終獲聘的六成應徵者，甚至根本不會安排他們面試。

換句話說，歧視，會讓企業一開始就排除可能最符合需求的人員。這樣的危機並非只出現在有意識的歧視中──許多自認「毫無歧視」的企業，實際上早已因舊有慣性與非科學決策，無形中蒙受難以估量的損失。

■ 不要靠「感覺」──光有「正義感」無法消除歧視。唯有科學與數據，才能找到最適合企業的人。

艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲的研究，提出多種以科學方法排除歧視的實際做法。

．重新設計履歷表，從「看人」轉為「看需求」。

你是不是也曾有這樣的感覺：公司錄用了名校出身的新夥伴，實際作業時卻與需求格格不入？多數人都明白，名校出身或豐富閱歷，從來都不是效益的保證。然而在實務上，學歷與經歷仍時常誤導企業。最常見的做法──也就是去除人種、性別或出身等標籤的去識別化──仍無法完全解決問題。

在本書中，波內特與奇拉茲提出解方。兩位作者不僅提出理論與方法，也提供具體工具，讓企業不必反覆試錯，同時讓更多員工能在更公平的環境中發揮潛能。

．要讓企業把錢花對地方？把電子郵件寫對就行了。

對許多企業的管理層而言，撰寫電子郵件通知新政策、做法或福利，只要清楚說明內容就足夠。然而，波內特與奇拉茲提醒，若僅止於傳達資訊，能夠獲得機會的人與實際創造的效益，都可能因此受限。

以郵件為例，其中的用詞、語氣，或重點的說明若仍只是基於發信者個人的經驗與認知，而非建立在企業自身的人員構成、專案成效、KPI紀錄等數據資料所提供的科學依據上，往往無法公平地傳達訊息。如此一來，真正有能力、或真正有需求的人，可能因此錯失機會。

本書兩位作者不僅基於自身研究，更結合其他學者的成果，針對企業內部溝通提供具科學依據的實用建言，使企業在政策、福利與各項投資上，能真正發揮最大效益。

公平，不應只是理念，而是一種能被設計、被衡量、被實踐的獲利策略。艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲以行為科學為基礎，示範如何運用數據與科學方法，改善企業在招聘、評估、決策與內部溝通等流程，以減少決策偏誤。而當偏見退場，潛能上場，企業才能找到真正符合需求的夥伴，避免浪費與誤差。

公平，也將成為最具競爭力的策略。

作者簡介
艾莉絲．波內特（Iris Bohnet）
哈佛甘迺迪政府學院艾伯特．普拉特商業與政府講座教授（Albert Pratt Professor of Business and Government），並擔任「婦女暨公共政策計畫」（Women and Public Policy Program）共同主任。她是行為經濟學家，也是獲獎著作《有效對策》（What Works: Gender Equality by Design）的作者。

她為全球企業與政府提供性別平等相關諮詢。於二○二一年受任為G7性別平等諮詢委員會成員，並獲全球學習與網路平臺Apolitical評選為「政府界最具影響力學者」與「性別政策領域最具影響力人物」。經常就性別平等議題發表演說，曾在世界經濟論壇、阿斯本研究院（Aspen Institute）、紐約時報「新規則高峰會」（New Rules Summit）、金融時報「女性領袖峰會」（Women at the Top conference），以及葛蕾絲．霍普科技研究年會（The Grace Hopper Celebration）等場合演講。

艾莉絲的研究成果獲《大西洋月刊》、BBC、CNN、《彭博新聞》、《經濟學人》、《金融時報》、《哈佛商業評論》、《紐約時報》、《華爾街日報》及《華盛頓郵報》等全球媒體報導，學術研究亦刊登於所屬領域最具聲望的同儕審查期刊中。

她於瑞士蘇黎世大學（University of Zurich）取得經濟學博士學位，並曾榮獲多項獎項及榮譽博士學位，與家人現居美國麻薩諸塞州牛頓市。

希瑞．奇拉茲（Siri Chilazi）
哈佛甘迺迪學院「婦女暨公共政策計畫」研究員，亦是推動女性賦權與性別平等的國際知名專家。身為學術研究人員，希瑞專注於發掘實務可行的方法，透過消除偏誤的制度、設計更公平的流程，以縮小職場中的性別差距。她同時擔任顧問與演說家，並與新創企業、跨國公司、頂尖專業服務機構、政府機構、非營利組織與學術單位等各類型組織合作，運用實證研究推動性別平等。

她的研究經常刊登於BBC、《快公司》、《富比士》、《哈佛商業評論》及《紐約時報》等主要媒體。她曾在數百場大型活動中發表性別平等相關演講，包括美國外科醫師學會年會（American College of Surgeons Annual Meeting）、全球女性論壇（Women's Forum Global Meeting），以及多元公平共融創新高峰會（DEI Innovation Summit）。

希瑞擁有哈佛商學院企業管理碩士學位、哈佛甘迺迪政府學院公共政策碩士學位，以及哈佛大學化學與物理學士學位。除投身於學術工作，亦是屢獲殊榮的健身指導員、講師與教育家。她已婚，現居美國麻薩諸塞州波士頓。

譯者簡介
李文怡
畢業於國立台灣大學外國語文學系，並獲得美國蒙特瑞國際研究學院口筆譯碩士及英國格拉斯哥大學成人教育碩士，目前擔任台灣與歐洲翻譯公司特約譯者以及線上英語教師。

【各界好評】
許多對於多元、公平與共融的討論常流於意識形態，但這本書則扎根於實證。這是一本切合時機、引人入勝、洞見深刻且實用的指南，協助我們打造讓每個人都有機會成功與歸屬的職場。
──亞當．葛蘭特（Adam Grant），《紐約時報》第一名暢銷書《隱性潛能》與《逆思維》作者、Podcast《工作人生》（WorkLife）主持人

公平有其科學基礎嗎？當然有。波內特與奇拉茲在書中提出多項有助於提升職場公平性的實證策略。這是一本內容生動、成就卓越的好書。
──凱斯．桑思汀（Cass R. Sunstein），哈佛大學法學院羅勃．沃姆斯利大學（Robert Walmsley University）講座教授、《推力》共同作者

哈佛大學學者艾莉絲．波內特與希瑞．奇拉茲提供了實用建議，協助我們將原則付諸實踐，將良善初衷轉化為具體成果。
──梅琳達．法蘭琪．蓋茲（Melinda French Gates），慈善家、Pivotal創辦人、《紐約時報》暢銷書《提升的時刻》作者

波內特與奇拉茲提醒我們，不必過度執著於消除人們的偏見，畢竟那是兩百萬年演化的結果。但是，推動更加公平的組織文化與人資政策是可行的、甚至是有利益的，特別是當你讀完這本書之後！
──烏娜．金恩（Oona King），Uber公司多元、公平與共融長

波內特與奇拉茲是當代最具影響力的思想家，引領我們打造更公平、更優質且更有智慧的職場。這本書既貼近當下，也具有跨時代的價值，是一部珍貴鉅作！
──盧英德（Indra Nooyi），百事公司（PepsiCo）前董事長兼執行長

哈佛大學性別平等專家波內特與奇拉茲，提供豐富實用且以實證數據為本的方法，協助我們實現職場公平。當多元、平等與共融議題如同作者與近年文化論戰所指出的一般，正面臨重新思考之際，「公平」或許就是一個被廣為接受的新名詞。
──《金融時報》（Financial Times）

這是一本為各階層領導人士量身打造的智慧、實用、以實證為基礎的組織設計大師課程！波內特與奇拉茲正為我們重新定義職場中的多元、公平與共融意義。
──艾希莉．賈德（Ashley Judd），人道主義者、作家暨演員

引言：公平設計
第1章　必須破除的迷思

第一部　發揮成效：激發行動
第2章　「數據」成為改變的動力
第3章　鼓勵「理想行為」的目標
第4章　推動成果的誘因機制
第5章　推動透明化的問責制

第二部　持續變革：發掘並培育人才
第6章　拓展人才招募網路
第7章　準確篩選應徵者
第8章　聘用最適任人選
第9章　推動公平的職涯晉升

第三部　形成常態：將公平融入日常
第10章　在工作安排中實現「公平競爭」
第11章　創造平等機會的規範
第12章　促進蓬勃發展的文化

結語：改變，為了更美好的未來

謝辭
注釋

摘自【第2章】

第2章 「數據」成為改變的動力

「我們衡量我們所重視的事物。」
「被衡量的事情才會被完成。」
「未被衡量的，就不算數。」
數據與衡量的重要性自不待言，但是當談到職場公平時，我們真正想讓你知道的是：

當我們把數據視為工具而非目的本身時，它才會成為推動改變的強大引擎。

衡量公平僅僅是第一步，英國廣播公司記者羅斯．阿特金斯對於這個觀點深有所感。二○一六年底，阿特金斯剛結束為期一週的高階管理教育課程，包括史丹佛大學（Stanford University）的課程，在搭機返回英國倫敦的途中，他的心情既受到激勵，又感到困惑。這次的學習經驗讓他深刻了解到，數據在推動組織變革中的強大力量，但問題是，阿特金斯意識到自己深切關注的一個重要議題，並沒有任何相關數據可供參考。作為英國廣播公司晚間黃金時段的新聞節目主播，阿特金斯關切節目中女性與男性受訪者的比例，因為他深知，新聞報導若能更忠實反映所服務的社群，他的報導將更具影響力。然而，如同許多懷抱良善初衷的人，阿特金斯缺乏具體數據來衡量節目受訪者的代表性比例。

阿特金斯並未因此放棄，而是決定自己動手蒐集數據。二○一七年初，他說服團隊中的新聞編輯與製作人，在每天節目結束後花兩分鐘時間，手寫記錄在他六分鐘的新聞節目中出現的男性與女性受訪者人數；這項統計數據最初甚至只是記錄在便利貼上，希瑞親眼看過那些便利貼。阿特金斯的團隊從一開始就做出一個重要決定：他們不會將主持人阿特金斯納入統計數據，因為主持人並非團隊可以決定的。同樣地，在當天新聞中不可或缺的關鍵人物，例如發表演說的首相或事件的目擊證人，亦不納入計算，因為這些報導內容是取決於新聞事件本身，而非由編輯團隊所選擇。然而，其他所有的受訪者，包括特派記者、受訪嘉賓、評論員及受邀解析相關新聞的專家等皆被納入統計，因為這些人選是可以由團隊決定的。換句話說，阿特金斯與團隊選擇專注於衡量他們能夠影響的範圍。

初步的調查結果，讓所有人都感到震驚。在進行了一個月的統計後，在阿特金斯的節目《外部消息》（Outside Source）中，受訪者平均僅有三九％是女性，這個數字遠低於任何人的預期。受到這個結果的震撼，阿特金斯與他的團隊決心改善情況，並設定一項具體目標：達到五○比五○的性別平衡。對他們而言，設定這個目標並不困難，因為他們認為自己的使命是準確反映整體社會中的性別平衡。而在經過改善與透過每日數據統計追蹤確認，阿特金斯團隊在三個月後首次達到女性受訪者占五一％的比例，當時是二○一七年四月。此後，持續至二○二三年四月該節目結束播出為止，這檔節目的女性受訪者比例始終保持在五○％以上。

即使阿特金斯的故事就此結束，已足以令人印象深刻；而這只是因他而起的一個全球運動開端，這項全球運動稱為「五○：五○性別平等企畫」（50:50 The Equality Project），旨在讓新聞與媒體能夠更準確代表它們所報導的社群。這項始於阿特金斯在二○一七年的倡議，迅速推展至全球各地，英國廣播公司內部共有七百五十個團隊參與，涵蓋電視、廣播及數位內容。此外，超過一百五十個外部合作夥伴亦加入該項倡議，這些合作夥伴遍布全球，從南非到芬蘭，印尼到美國，參與的單位包括其他新聞媒體，如《金融時報》（Financial Times）、聯合利華（Unilever）與普華永道（PwC）等跨國企業，以及多所新聞學院。

英國廣播公司的參與團隊及合作夥伴的共同點在於，他們已經將簡單的統計與數據追蹤方法融入日常運作當中，藉此推動邁向公平的進展，同時讓「誰能被看見」與「誰能被聽見」能夠更公平。依據阿特金斯最初的構想，英國廣播公司的團隊將數據蒐集與共享作為推動更重大轉變的工具，朝著「公平呈現我們的世界」此一目標邁進。這項企畫的結果是實際且可以衡量的：在英國廣播公司的節目中，每月平均有六○％至七○％的參與團隊達成受訪者性別比例相等的目標。觀眾亦察覺到這項改變，在二○二二年，有六九％的觀眾表示他們注意到內容中女性出現的頻率增加。正如英國廣播公司《讚美之歌》（Songs of Praise）系列節目的製片人馬修．納皮爾（Matthew Napier）所言：「即使在新冠肺炎疫情期間，我們仍然成功地維持這項做法，因為它已經成為我們日常工作之一，而且融入我們的工作方式當中。」

我們時常透過資訊數據理解周遭世界，因此，資訊數據對於我們理解何為公平、何為不公平，可說至關重要。沒有資訊數據，就無法確實了解我們的行為，也無法確定自己是否朝著正確方向前進。近期我們與一家美國中型專業服務公司的執行長通電話時，他充滿自信地表示：「本公司沒有薪酬差距的問題。」於是我們禮貌地詢問：「您怎麼知道呢？」他的回答是：「相信我，我在這家公司待了將近四十年，我當然知道。」這聽起來或許有些極端，但你可能感到驚訝，我們經常聽到類似的言論，人們似乎可以在毫無任何證據的情況下「知道」某些事，這不禁讓我們提出一個常見的問題：「根據什麼數據？」

當你去看醫生，並述說你感到不適時，這只是看診的起點。任何一位稱職的醫生都會透過一連串具體的問題，蒐集更多關於你的症狀、病史與基本的健康數據，以便找出症狀的根本原因。唯有經過如此全面的診斷，醫生才能開立適當的治療方案；而一位真正優秀的醫生還會安排後續追蹤，以蒐集更多資訊，確認治療是否如預期般奏效。因此，數據是診斷我們表現好壞並揭示問題痛點的基本起點。正如Uber的首席多元共融執行長烏娜．金（Oona King）所說的：「數據就像是X光片。你會因胸口疼痛而心生恐懼，但直到做了檢查後，你才有辦法知道真正的問題出在哪裡。」

我們不希望你生活在恐懼之中，相反地，我們希望你能夠運用數據了解自己與組織在職場公平方面的基本狀況，繼而發掘改善的機會，並隨時了解自己的作為是否造成不平等。正如約翰．杜爾（John Doerr）在其著作《OKR：做最重要的事》（Measure What Matters）中所做的精闢說明：「我們傾向於衡量重要的事物。」因此我們希望你採取一種嚴謹的、由數據驅動的方式，以推動職場公平，不僅是因為它甚具成效，更因為將公平與其他事務視為同等重要，是獲得實際成效的必要條件。

事實上，數據驅動的決策是一種有效的工具，可以提升組織績效。一項針對一百七十九家美國上市公司的研究發現，那些能取得數據並且實際將數據運用於商業決策的公司，其產出與生產力都明顯較高。Google是運用數據驅動決策的先驅之一，該公司將此理念付諸實踐，分析超過一萬份績效評估資料，並將結果與員工留任率進行比對。這項分析數據使Google能夠精確辨識有效的主管行為，進而針對這些特定技能對主管進行培訓。最終，主管正面評價的中位數因此有所提升。

在接下來的章節中，我們將回答幾個問題，例如應該蒐集哪些數據？由誰、在什麼時候蒐集？如何呈現與分析數據，以促進行為改變？我們建議以當前最可靠的證據為基礎，但無可避免地，你仍需要根據自身的法律環境加以調整。世界各地有許多針對組織蒐集並公開與公平性相關資訊的具體規範，你應該去了解適用於業務所在區域的相關規則。此外，在某些司法管轄區，蒐集特定人口統計資訊是違法行為，我們當然不希望你因此觸犯法律。但基本上，只要法規允許，你都應該主動蒐集與職場公平性相關的資訊，即使法規未強制要求，你也應該這麼做。因為若沒有基準數據資料，便無法衡量改善的成效。

蒐集你所關注的資料

二○○四年，曾榮獲奧斯卡金像獎的吉娜．戴維絲（Geena Davis）與她的兩歲女兒一同觀看兒童電視節目與電影時，戴維斯即刻注意到，螢幕中的男性角色遠多於女性角色。戴維絲在紀錄片《改革好萊塢》（This Changes Everything）中回憶道：「每當我在好萊塢開會時，我都會問：『你們注意到了嗎？即使是在兒童電影當中，女性的角色仍然相當少？』每個人都說：『不、不、不，現在情況並非如此，這個問題早就改善了。』沒有任何一個人看見我所看見的問題。」正如同英國廣播公司的羅斯．阿特金斯一樣，戴維絲意識到，推動改變的第一步就是蒐集資訊數據，以了解問題的範圍，並且證明問題確實存在。

戴維絲不但付諸行動，在同年成立「吉娜．戴維絲媒體性別研究所」（Geena Davis Institute on Gender in Media），並與娛樂產業合作，透過研究以推動性別平衡，同時減少刻板印象。為了實現這個目標，該研究所開發了兩種獨特的軟體工具，第一種工具可以量化音訊與影像內容中的出鏡與發言時間，第二種工具則能在製作前掃描劇本，檢視角色是否存在刻板印象，並找出提升多元代表性的機會。除了性別之外，該機構亦追蹤種族與族裔、LGBTQIA+（女同性戀、男同性戀、雙性戀、跨性別、酷兒或疑性戀、雙性人及無性戀或盟友）、身心障礙、年齡（五十歲以上）以及體型等面向的數據。該機構的年度報告顯示，在過去二十年間，這項倡議已在某些重要領域取得進展。例如，票房最高的一百部家庭電影中，主角的性別比例上已達到平等，但還有許多工作亟待完成。在廣告、電影與電視節目中，男性角色的數量仍是女性的兩倍，而女性角色被物化與穿著暴露服裝的情形，仍然遠高於男性角色。

這種差距亦是「瑪麗莎基金會」（MaLisa Foundation） 在德國電影中所發現的現象。該基金會成立於二○一六年，其研究調查指出，螢幕上的女性角色通常是「年輕、身材纖細且處於戀愛關係中」。身心障礙的女性幾乎完全缺席，而移民背景的女性在螢光幕上的比例，也遠低於她們在德國總人口中的比例。或許最令人擔憂的是，一項二○二○年的研究發現，在德國電視臺晚間六時至十時播出的節目中，有三分之一出現針對女性與兒童的性別暴力情節；然而，暴力倖存者極少成為節目報導焦點，而且預防或支援措施相關議題亦通常不被探討。身為醫師與演員的瑪麗亞．福特文格勒（Maria Furtwängler）與她的女兒伊莉莎白（Elisabeth）共同創立瑪麗莎基金會，她表示：「媒體塑造我們對現實的認知，而身為媒體工作者，我們觀察到女性遭受暴力的情況已經愈來愈緊迫，面對這樣的社會議題，我們肩負特殊的責任。如果我們以扭曲的方式呈現這些情況，就可能成為問題的一部分；但是，我們其實可以也應該成為解決方案的一部分。」

我們深表認同。這類資訊之所以重要，是因為它能反映出誰的聲音被聽見、知識與集體智慧如何被建構，以及誰能成為他人的榜樣。坦白說，我們之所以經常缺乏與公平相關的資料，往往是因為我們未曾投入足夠的關注去蒐集或分析資料，就像是我們害怕面對X光片將揭示的胸痛根源。然而，真正的職場公平進展完全可以被衡量；也就是說，愈早進行X光檢查，就愈有機會改善情況。