公司全方位追踪员工行为，这种做法合理吗？据称，数据分析可以减少职场偏见，提升效率。但事实可能并没有这么简单。
编者按：随着科技的不断进步，我们的生活中出现了越来越多的可穿戴追踪设备。近年来，还专门有一些项目通过这些可穿戴追踪设备生成的数据，来分析有关研究对象的具体表现。如果公司的老板让你每天24小时都穿戴这款设备，从而让他进一步地了解你的工作表现，你会同意吗？这篇文章原标题是A New Study Suggests Employers Track Your Every Move to ‘Improve Productivity’，作者Angela Lashbrook在文中就介绍了几个类似的项目，以及不同群体对这些项目的看法和意见。
如果你对老板提出加薪要求，老板反过来告诉你，你必须每天24小时都穿戴一款特制的可穿戴设备，你会有什么反应？
这种做法在未来并不是不可能。在奥巴马执政时期，就曾出现过大量职场健康研究项目，这些项目目前覆盖了超过五千万职场员工。在这些项目里，通常都会借助于健身追踪装置或其它设备来评估员工身体的健康状况，而相关的数据，在很多案例中都会影响个人保险的费率。
而最近的一项全新研究，更有可能继续向前拥抱这个美好新时代：通过日夜不断的数据监视而汇总的各种不相关数据点，比如你查看手机的频率或者周末外出的频率，来评估员工的工作表现。这项研究也获得了美国国家情报总监（Director of National Intelligence，DNI）办公室的部分资金支持，研究人员主要来自达特茅斯学院（Dartmouth College）。
这项研究的目的，是通过基于地理位置的追踪信号发射基站、可穿戴设备以及手机应用，“区分高效和低效的员工”。其设计和目的和另外两个名叫mPerf和MOSAIC的研究项目类似。这两个项目的主题都是去研究人工智能是如何帮助员工（以及他们的雇主的）。但专家警告称，就这种追踪而言，仍然存在许多顾虑。
“这项研究会关注的内容有：调查对象的睡眠时间有多少，他们的心率表现如何，他们日常体育锻炼有多少。”隐私和安全非营利机构美国民主和科学中心（Center for Democracy and Technology，CDT）政策分析师娜塔莎·杜阿尔特（Natasha Duarte）说，“要看一个员工是否相对年轻和健康，这些就是主要指标……那如果调查对象身患残疾呢？如果参考他们的体育活动数据来评估其工作表现的话，那就太歧视人了。”
在这项研究中，一共有554名研究对象。其中，320名男性，234名女性。这些研究对象来自各行各业，但主要集中于科技和资讯行业。他们会定期填写职场评估问卷，问卷题目包括是非题，比如“你今天是否对组织展示出了忠诚的工作态度？”或者打分题，比如“你在多大程度上完整地完成了你的工作？”“你在多大程度上确保各项任务都恰当地完成了？”然后，研究人员会根据他们的回答内容，确认他们是否是高效工作还是低效工作。
同时，研究人员也都为这些研究对象装配了各种不同的追踪装置。每个人都会佩戴一块防水佳明（Garmin）腕表，他们的智能手机还都安装了一个名叫PhoneAgent的追踪应用，同时还会分配四个信号发射基站给他们：一个放置在钱包中，一个放置在钥匙链上，一个放置在家中，一个放置在办公室里。
这些装置可以记录研究对象的睡眠习惯、离开工作台面的频率、夜间或周末从家中外出的频率、解锁手机的频率、完成了多少体育运动以及睡眠质量等等。
研究人员随后会收集从各种装置上获得的数据，从而进行对比研究。结果显示，不同行业的研究对象，以及研究对象是否担任管理职务，对结果的影响都非常大。比如，非管理职务的高效员工在周末上班的时间更多（很意外的发现），他们在平时工作日的晚上也很少去其它地方。咨询行业的高效员工周末都很少参加体育锻炼，而科技行业的高效员工则在平时工作日很少参加锻炼。
达特茅斯学院管理学教授皮诺·奥迪亚（Pino Audia）称，根据这些数据，可以推断出，工作日很少去其它地方的高效员工往往都有固定的日常安排，即便是在艰苦的工作环境下，这些行为习惯可以让他们保持积极和足智多谋的态度。“如果你总是被干扰的话，那你的工作表现就可能会受到影响。”奥迪亚说。
此外，研究人员还希望这些数据可以进一步消除员工调查环节中的歧视和不公平。现有的工作评估方式“不仅老旧而且还存在一定的偏见”，达特茅斯学院计算机科学教授安德鲁·坎贝尔（Andrew Campbell）称。他说，他们希望了解如何利用这些移动感应数据来预测可以反映高效表现的有关模式。同时，他们还希望，在十年之内，员工可以通过结合这些数据的反馈，来回顾和提高自己的工作表现。
就员工表现评估而言，传统的方式也的确存在一定的缺陷。据斯坦福大学VMware女性领导创新实验室的研究人员称，在回答开放式问题时，比如“员工是如何达到期望值的？”“该员工最突出的技能是什么？”，管理人员通常会依赖刻板看法和偏见，而不是结合数据来评估。
男性通常都会收到与其技术性技能有关的具体反馈，而女性则通常收到的是一般性评论和反馈，比如“你是很棒的沟通者！”具体反馈可以为员工提供进步的方向，同时指明他们的优势特点，而没有收到类似反馈的，则更像是被忽略的一个群体。
奥迪亚称，这项研究可以“在短期内让企业不再依赖或减少对这些调查的依赖。相反，我们可以更多地依赖于员工行为的有关客观指标。企业应该如何在对待员工、补偿以及晋升等方面不受性别、种族和国籍的限制而表现出更大的公平性？……我们研究中利用的一些科技，就会朝着这些目标而不断奋斗。”
当然，针对这项研究，也存在一些针对偏见的顾虑声音。除了杜阿尔特提到的偏见问题，研究中的主要研究对象也都是男性，如果利用这些白领男性的数据去预测或评估不属于这类群体的人的工作表现，那他们就可能会在和其工作表现无关的因素方面受到不平等对待。
“如果你把针对20多岁男性的研究数据应用在女性身上，或者是超过30岁以上的群体身上，或者是残疾人身上，那可能就站不住脚了。”斯坦福大学互联网和社会中心消费者隐私负研究负责人贞·金（Jen King）表示，“那这些数据本质上就存在偏见。”
比如，如果某人因心理疾病而引发焦虑的，从而增加心率或影响睡眠质量。此外，根据研究发现，高效员工下班以后很少去其它地方。但一个中学学生的母亲可能在下班后需要带孩子去上辅导班，可能会频繁地离开家，如果用这些数据来评估他们，则同样是不公平的。
当然，如果用这些装置去追踪和记录员工活动以及生物统计信息，特别是下班后的这些信息，还会存在侵犯隐私的问题。
在美国境内，目前针对员工隐私保护的法律条款并不多。因此，“要求”员工长时间受这些设备监控，可能并不会触犯法律，而且这篇文章所提到的员工健康项目早就已经落地了。针对这些项目，不仅没有人指出它们可能违法了，而且还受到了奥巴马执政期间推行的平价医疗法案（Affordable Care Act）的极力鼓励。
“这种事不应该发生，但遗憾的是，这些研究的法律边界并不清晰。”杜阿尔特说。她还说，即便员工同意参与这些项目，但这些追踪项目仍然存在道德风险问题，会让人觉得他们是有人施压被迫像“好员工”一样而参与其中的。
金还提出另一种说法，雇主很可能还会利用这些追踪数据去跟踪员工。“试想一下，一个可能对年轻女下属有爱慕之心的猥琐主管，如果随时可以了解下属的实时位置，并根据这些数据尾随下属，那就太可怕了！”她说。
但这项研究的发起人称，其研究仍然处于早期阶段，如果这些装置真的要应用到职场当中，起码也是几年以后的事情了。坎贝尔称，他也非常清楚地认识到，这些数据的确存在普遍的问题。
“但至于你提出的问题，我会把它当作针对任何机器学习或者基于数据的算法创建的一般性批评。比如，如果数据没有包含某个群体的话，那算法则会完全地忽略他们。”坎贝尔说，“至于如何解决这个问题，我目前还没有想到很好的解决方案。”
然而，研究这个宏观主题的，也不仅仅只有这个大项目。比如，前文提到的同样受政府机构资助的mPerf项目，和这个项目一样，他们也在研究职场表现和移动感应数据之间的关系。
“在用不了多少年后，高中生要想进入大学，都不需要参加SAT考试或ACT考试，这并不是不可思议的事情。”mPerf项目的主要负责人丹尼斯·万斯（Deniz Ones）在某新闻发布稿中提到，“学生们需要在手机上下载某些应用软件，同时连接其可穿戴设备，并允许各个大学在某几个月范围内从他们身上收集各种数据。”
此外，还有前文提到的MOSAIC项目。这些项目中，也会追踪情报部门成员的有关数据，从而去评估他们的工作表现，尽管有人指出称，情报部门的员工接受这种数据监控，本来就算作其工作的一部分。
所以，如果真的想进一步改进员工评估，是否有其他不涉及隐私侵犯追踪的方式呢？
据斯坦福VMware实验室的研究人员称，管理人员应该在数月之前提前约定某些特定的员工表现评估要求。随后，可以将员工的具体表现与这些要求对比评估，从而消除评估环境中的偏见问题。
此外，管理人员还应该进一步控制一般性或者模糊性赞扬，比如“她是很棒的沟通者”。与之相反，他们应该参考既定的员工表现指标，公平公正地评估他们在沟通方面的具体表现。
当然，针对雇主应该如何有效地引导员工高效工作，有关进一步的研究也非常有必要。然而，除了达特茅斯学院的项目和mPerf项目中可能会涉及隐私侵犯的本质，与科技相关的全新的特别是被忽略的偏见问题仍然会显现。人们可能会针对他人的看法产生不同意见，但大体上人们还是相信这些系统的客观公正，只不过，我们还可以做得更好。
译者：井岛俊一
作者Angela Lashbrook
原文地址：https://onezero.medium.com/a-new-study-suggests-employers-track-your-every-move-to-improve-productivity-1b2e5baf6ea7
项目
2019年08月13日
项目
伦敦人力资源科技创业公司Distributed使用人工智能寻找人才，获得170万欧元的新种子资金
总部位于伦敦的人力资源科技创业公司Distributed刚刚从Fuel Ventures获得170万欧元的资金流入。该创业公司专注于通过人工智能提供技术人才资源。这笔资金将用于进一步开发技术和规模运营。
Fuel Ventures的创始人Mark Pearson表示，“软件开发的需求正在以前所未有的速度加速，我们预计未来十年将超过数万亿的支出，而Distributed将成为这一增长的前沿和中心。我们相信大多数企业应该专注于自己的核心竞争力，并使用Distributed平台为客户创造更好的数字产品。”
弹性团队
Distributed的AI驱动平台集成了一个全球技术专家网络，构成了弹性团队，以提供客户所需的技术成果。内部项目经理仍然致力于为公司实现更快的一流成果。
Distributed首席执行官Callum Adamson表示，“在一个技术人才日益短缺的世界里，很明显，通过招聘直接或外包，保持现代企业所需的交付速度已不再适用。我们创建了Distributed来解决这个问题。利用我们以人工智能为主导的全球员工队伍，将最优秀的人才部署到对个人有意义的工作中，并使组织实现业务目标和更高的支出回报。”
Distributed总部位于伦敦，成立于2017年。该创业公司发展迅速，目前迎合了50多个客户，包括Mastercard，Sytner Group，Heron AI，REISS和RBS。
计划2019年英国团队扩建600％
在融资方面，Distributed公司的目标是在2019年将其英国团队扩大600％。该创业公司即将成为英国的主要参与者，使企业能够实现黄金标准的数字化成果。
Adamson进一步表示：“Distributed的下一个发展将使我们的团队、合作伙伴网络不断壮大，并加速我们平台的创新。我们的目标是提高数字作品交付的基准，我们在英国面临着巨大的机遇。我们的最终目标是让全世界数以百万计的数字专家都能获得出色的工作，同时为大大小小的企业消除资源、人力资源和人才方面的难题。”
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：London HR tech startup Distributed that uses AI to source talents gets fresh seed funding of €1.7M
项目
2019年02月14日
项目
自由职业平台Fiverr收购ClearVoice以加大内容营销力度
Fiverr正在收购ClearVoice，这是一家帮助Intuit和Carfax等客户寻找专业人员撰写促销内容的公司。
这两家公司似乎是天生的一对，因为它们都为自由职业者运营市场。Fiverr涵盖了更广泛的自由职业领域，但首席执行官Micha Kaufman(见上图)表示，从2017年第四季度到2018年第四季度，该市场的专业写作类别增长了220%，他预计内容营销的需求只会增加。
考夫曼说:“品牌和公司需要参与的、与受众进行对话的渠道正在增多。”“我认为，如今任何一个想要有相关性的品牌，都需要在自己的空间里创造大量吸引人的、有趣的、有创意的内容。我认为，这就产生了对优秀内容作者的高需求。”
考夫曼还指出,这是Fiverr第三收购两年,他说他是一个“大信徒…垂直整合的企业水平的企业,如我们——我们覆盖超过200类别给了我们一个巨大的力量在许多不同类型的顾客的需求。”
那么这次收购带来了什么是Fiverr还没有提供的呢?考夫曼表示，ClearVoice团队“在技术和实际内容方面都有很多知识”，这将使Fiverr“能够满足各种规模和各种需求的客户”。
ClearVoice编辑日历
更具体地说，他说，Fiverr的内容营销客户大多是小企业，而ClearVoice能够与大型企业合作，尤其是通过其协作和工作流工具，使这些企业能够“高速”创建内容。
根据Crunchbase的数据，ClearVoice于2014年由Jay Swansson和Joe Griffin(目前仍担任联席首席执行官)共同创立，已经从投资者那里筹集了310万美元的资金，其中包括PC Ventures、Desert Angels、Peak Ventures和服务提供商Capital。
Fiverr没有披露收购的财务条款。该公司表示，ClearVoice将继续作为一个独立的子公司运营。
Swansson在一份声明中说:“我们很高兴能加入这样一家公司，它正在改变人们和公司在现代的合作方式。”"这一新的篇章是我们利用Fiverr的深度和知识，在全球范围内扩展我们的业务并推动我们的使命，创造一个平台，使全球创造性合作得以实现。"
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Fiverr acquires ClearVoice to double down on content marketing
项目
2019年02月14日
项目
Google为企业推出了Docs API，以实现内部流程的自动化
谷歌 今天宣布推出一款适用于Google Docs的新API，这将使开发人员能够自动完成用户通常在公司在线办公套件中手动完成的许多任务。该API自去年4月的Google Cloud Next 2018以来一直处于开发者预览版，现在可供所有开发人员使用。
正如Google所说，REST API旨在帮助开发人员为其用户构建工作流自动化服务，构建内容管理服务并批量创建文档。使用API，开发人员还可以设置在事后更新文档的操作，API还具有插入，删除，移动，合并和格式化文本，插入内嵌图像和使用列表等功能。
公司可以自动生成某些类型的文件，如发票， Docs API可以通过模板执行此操作，如果它连接到公司的数据库或Google表格，那么这将确保Google Doc中的所有信息（例如客户联系详细信息）都是最新的。Google还指出，API的导入/导出功能允许您将Docs用于内部内容管理系统。
值得注意的是，Google Docs API还与Zapier集成，Zapier允许任何人在所有各种Web应用程序之间创建基于规则的集成，这意味着用户可以在整个组织中自动执行任意数量的工作流程。“例如，如果你是一名人力资源经理，你可能会使用相同的模板来提供求职信，”谷歌在一篇博客文章中指出。“每次候选人到达正确的舞台时，您都可以使用文档API自动填充优惠信中的详细信息，而不是手动填充信息。”
在预览期间基于新API构建解决方案的一些公司包括Zapier，Netflix，Mailchimp和Final Draft。Zapier将Docs API集成到其自己的工作流程自动化工具中，以帮助其用户根据模板创建要约信，例如，Netflix使用它来构建内部工具，帮助其工程师收集数据并自动化其文档工作流程。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接： Google Docs gets an API for task automation
Google launches Docs API for businesses to automate internal processes
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