去年，安徽卫视《学霸是怎样练成的》的节目里，一个人事经理说了一些话，让社会舆论炸了锅。
这个HR坦言，大企业在招聘时会把985的学历和非985的学历分开，离开的时候也只带走985的简历，剩下的那些就扔了。据她说，这是为了节省效率。
因为聘请985学历的毕业生，通常都很优秀。不是精通计算机语言，组织三四个人就可以做个APP出来，就是能够在国际顶级学术期刊上发表论文。而且，人家在大二大三的时候，就已经在世界知名企业参加实习，你说他们的见识和能力，怎么着都比普通大学毕业生来得强吧？
换句话说，我只要通过一张毕业证书，再掐指一算，就能对你知道个八九十分，基本上可以预测你是优秀还是一般般了。
单一维度的思维方式
让人遗憾的是，即便这种做法蛮横无理，简单粗暴。可社会上，就是普通存在这种，用单一数据指标，去评价一个人多维度能力的方式。
2012年，华尔街日报做了个调查，发现世界500强的企业，仍然有60%的公司使用单一的数据指标去评价员工。
像谷歌，微软、德勤和通用电气等企业，曾经都是单一排名制度的拥护者。
这些公司在招人时，只看他们的毕业院校，平均绩点和大学入学考试的成绩。最后综合排名，从排名最前面的学生开始录取。
在你进入公司后，会发现自己其实就是一个数字。公司只看你的KPI，只认你的排名。甚至有的还强制要求，必须有一定比例的员工是在平均水平之下，也就是给你个差评。
不管大家干的多好，肯定会有人垫底。这样一来，谁还想跟优秀的人一起做事，因为排名不是铁定会被往下挤吗。
看到这里，你可能会抗议:我又不是机器人，凭什么简单地用一个数字评价我？
企业用单一维度的思维，来衡量复杂多维的个人能力的表现，明显是行不通的。但他们为什么愿意这么做，甚至执着于这么做？
多维度的相关性
心理学家爱德华·桑代克认为:一个方面优秀则所有方面都优秀。英国人类学家高尔顿则认为，人的各项能力指标都是“相关”的。
统计学上用r值表示相关度，且规定r值在－1到1之间。比如智商和身高的相关性，当r=1时，智商和身高是绝对的正相关，智商增加多少，身高也增加多少。当r=－1时，智商增加多少，身高反而降低多少。
通常r≥0.8时，我们就认为这几个因素的相关性是强相关，r≤0.4时，就是弱相关。
而在心理学家看来，要是r=0.3时，他们就认为这其中有很大的关联。比如智商和个体的其他能力。
如果一个人聪明，那他的身体素质、自律和品德也会是优秀的。这种说法看起来很直观，操作上简单易行，又有数学的客观准确，也符合我们爱给别人贴标签的心理。
这样也就不难理解，为什么那么多的人，尝试用单一维度的评价标准，去判断一个人多方面的能力情况。
但是，其实我们认为的相关性，只是自己的一厢情愿。事实上，没有那么多的因果关系。只是我们就喜欢找出各种“合理”的解释，而相关性又给我们提供了一个，科学的理论依据，这样看起来一切就显得很像那么一回事。
问题在于，你用一个数据去衡量，多种不相关因素构成的整体，会掩盖掉部分因素的正确答案。
智商就是一个例子。韦氏成人智力测试表中，用10个分数分别代表智力的十个方面。
通过综合测评的分数，得出个体智商的总分数。但是这些项目之间关系太弱，几乎不相关。
比如智力测试的记忆能力和矩阵推理就没有关联，拼图和搜索也没有关系。你就不能把他们等同起来，用一个数值表达。因为这样得出的结论，就不客观，也掩盖了部分项目的能力。
强相关的例子也不是没有，比如道琼指数。在1986—2011年，道琼指数与其他4个主要股票指数之间的相关性高达0.94。
即使股票市场有成千上万家上市家公司，但是多个股票市场反应出来的行情是高度一致的，这样就可以采用单一维度的评价方式。
而像针对个人的能力方面，我们不能只采用单一维度的评价标准，因为能力之间的相关性太弱。
多维度的评价标准可以用在哪？
理性地看世界杯
你觉得篮球运动员的能力是多维的，还是一维的？一项针对篮球运动的数学分析指出，至少有5种能力影响比赛的得分，如:盖帽，抢断，得分，篮板，助攻。
而这5个能力的关系并不紧密，事实上，很难找到一个球员样样精通的。自1950年以来，在NBA历史上，几万名球员中只有5人，在这5个方面都优于，他们所在球队的其他队员。
所以不要总是看到别人失误了，就满嘴跑火车地认为这个人不行，不是这里差，就是那里不好的，看事情那么片面。
梅西在今年世界杯上的表现，让很多人开始拿他的照片做表情包吐槽他，认为他已经比不上C罗，充满了悲情英雄的感觉。虽然说，他也确实是和c罗一起回家了。
当然，我也不会说你行你上这句话，但至少要评价一个足球运动员，你得看很多方面。
拿梅西来说，你从这张图上看到了什么。都快成神了吧！但也有不足的地方，比如拦截和抢断，因为他是进攻型的球员。足球不是网球，打的是队友之间的配合，太过完美那就是个机器人。
你看梅西在世界杯的失落，也要看他风光无限的荣耀。
企业改变人才的选聘方式
美国的IGN是一家著名游戏多媒体公司，起初他们也像谷歌一样，招聘人才只看学历和成绩排名。结果想也知道，肯定竞争不过那些大公司。
想要一流的人才来自己的公司，只有两个方法。
一，提高工资，这行不通，他们没有谷歌那样的雄厚财力。
二，改变自己的想法，不再使用跟他们一样的招聘标准。
他们启动了一个叫“FOO”的招聘项目。应聘者不用提交简历和学历证书，而是提交一份申请进入IGN公司声明，以及回答4个检测他们编程能力的问题。
最后，有104个人申请这个项目，28人入选，其中只有一半的人，有技术领域的大学学历。原本只打算招聘一两个人，最后招了8个人。
IGN的总裁说，如果你只看他们的简历，未必有充足的理由聘请他，他们可能就是我们之前忽略的那些人。
谷歌首席人才官拉茲洛·博克，在接受《纽约时报》采访时说，谷歌在招聘方面的经验越多，就越倾向于选择那些，压根没有上过大学的人。在谷歌的一些团队，有14%的成员没有上过大学。
当别人都在做出改变时，我们却还在原地踏步。前面提到的那个人事经理说，用“985”这个标准筛选简历，是为了提高效率。
但是，即便是谷歌那样的顶级公司，招的那些世界一流大学毕业的学生，也依然取不到理想的工作成绩。你觉得是IGN的做法更有效率，还是“500强公司”们的招人方法？
阻止我们寻找合适的人选，一直都是蒙蔽我们双眼的眼罩。
找到属于自己的学习方式
《平均的终结》一书的作者在本科毕业后，打算考研。他提前了半年的时间做准备，结果在GRE这科碰到了困难。
GRE分为数学，词汇和推理分析三个部分。他在推理分析的题目上经常是一塌糊涂，简直是惨不忍睹，照这种情况看，估计过不了考试。
他的辅导导师，曾拿过分析推理题的满分。他向导师请教了做题的方式，原本想按照导师的方法来，应该会有很大的进步。结果却不是，一样做的很糟糕。
他在房间发脾气的时候，差点把笔砸到他爸爸的身上。在他爸爸的询问下，他展示了自己的做题方法。
结果发现，他一直都在用工作记忆做题。但是这是他的软肋，而他的强项是视觉记忆。
当他尝试把做题的思路写在纸上时，对题目的思考就清晰了。
他的问题在大部分人身上都可以看到，用别人的方法，拿别人的观念套在自己的身上。
这种做法就是认为自己是个单一的个体，而不是多维度的人。我们可以有很多面，当然也可以有很多能力。
在一条道走到黑之前，应该先想想，我喜欢做什么，我适合做什么，我的优势在哪，劣势又是什么？只有清楚的意识到自己是个多面体，才才能给自己创造更多的的可能。
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