2014年，苹果、脸书、谷歌和微软等大型科技公司首次发布了员工多样性报告。尽管该报告揭示了不尽如人意的现实，例如女性在这些公司的比例约为30%，技术部门女性比例仅为15%至20%，黑人和西班牙裔员工的比例则低至个位数，但这一举措被视为在数据透明度方面的一大进步，也预示着行业在员工多样性方面的潜在改善。作为行为科学家，我们对这一趋势持乐观态度。研究表明，在信用卡条款、餐厅卫生等级和能源消耗等领域，数据披露可以有效推动行为改变。在某些情况下，数据的曝光甚至能在影响到信息接收者之前，已促使信息提供者调整行为。例如，按照卡路里标签要求的餐厅通常提供更多健康选项。
然而，科技行业在提升多样性、公平性和包容性方面的努力仍未见成效，仍然以白人、亚洲人和男性为主。计算机行业的黑人和拉丁裔女性比例仅为4%。因此，仅靠数据的披露可能无法激发深远的变化。我们提出了一个问题：多样性数据是否具有独特之处，以至于其披露未能驱动行为改变？或者我们是否可以利用行为科学的洞见，帮助公司利用多样性数据推动进展？
在我们最近发表的白皮书中，探讨了这些问题。我们的研究结果和实例表明，如果方法得当，多样性数据的收集、分析和披露确实能够成为推动变革的重要杠杆。新冠大流行和种族正义运动也促使公司重新思考如何促进社会公平。
为了有效利用多样性数据，各公司应注意以下四个关键要点。
以简单、显著和可比的方式展示多样性数据
并非所有数据都具有相同的影响力：为了让目标受众理解并采取行动，信息必须清晰易读。2011年，美国农业部将食物金字塔改为盘子模型，以更好地传达健康饮食准则，正是这一点的体现。
我们的研究发现，许多公司拥有正确的数据点，但对其意义却缺乏理解。被动存放在HR数据库中的员工信息与可行的多样性、公平性和包容性见解相距甚远。此外，整体公司指标对于希望决定聘用或晋升人员的经理而言，可能毫无意义。
因此，我们需要将多样性数据以易于理解、相关和可自定义的方式呈现。这种数据报告应便于在不同计量单位和时间段间进行比较。伦敦组织委员会（LOCOG）在2012年奥运会及残奥会期间采用了这一策略，成功快速招募了200,000名员工。该委员会扩展了对多样性数据的收集和报告，涵盖了承包商、顾问和分包商等。
所有员工可以看到该组织在七个方面的多样性指标的每月总览，包括性别与性别认同、残疾、种族和社会经济地位，而高级领导则收到按部门细分的详细报告。这种方式使LOCOG团队能够及早发现招聘趋势，并在出现偏差时迅速进行调整。最终，组织者在奥运会工作人员中达成或超越了所有多样性目标，其中46%为女性，40%为少数民族，9%为残疾人。
利用多样性数据激励合适的人采取行动
当英国广播公司（BBC）夜间新闻节目的主持人Ros Atkins计划增加节目中女性的代表性时，他意识到收集和监控数据的重要性。在设计数据收集方法时，他做出了两个关键决定：首先，在每晚的演出后，收集、跟踪和审查性别代表的数据；其次，团队决定只评估他们能控制的范围，例如当天的新闻嘉宾和内容贡献者。
Atkins的方法与大多数组织形成鲜明对比，后者通常由远离第一线的人力资源、DEI或People Analytics团队收集和跟踪数据。这种做法不仅使普通员工难以访问数据，还降低了员工对数据的所有感。
为了将多样性数据用作推动DEI进展的工具，各公司需要明确员工的日常决策与多样性结果之间的联系。因为影响劳动力组成的关键行动包括外部招聘、内部招聘、晋升和离职/保留，因此，应按部门、级别、地理位置和个人经理对每个流程的多样性指标进行细分和跟踪。更好的是，像Atkins一样，各组织应鼓励员工自行跟踪和衡量组织的DEI指标。
设定多样性目标以建立责任感并促进后续行动
数据对揭示问题和引起关注非常有用——毕竟，无法衡量的内容无法被计算。然而，有时，仅靠数字不足以改变与DEI相关的行为。
设定目标是实现行为改变的有效机制，它们能调动改变的意愿和方式。公开目标能够提供一种问责机制，研究表明，这种机制能提高我们实现目标的可能性。
或许并非巧合，除了极少数公司，大型科技公司的多样性披露往往未包括设立公共目标或指标。然而，在技术领域也有成功的目标驱动DEI实例。美国开源软件公司Red Hat Canada在三年内将销售团队中女性的比例从2014年中期的5%提升至2017年中期的40%。
当时，Red Hat在加拿大的负责人LUC Villeneuve认为，将性别多样性纳入业务目标是推动变革的关键。作为招聘更多女性计划的一部分，Villeneuve积极审视自己的LinkedIn社交圈，并设定目标：将2014年LinkedIn上女性联系人比例从4%提高到2017年的20%。在短短几个月内，他便花费了近一半的时间寻找和面试女性候选人。同时，整个公司的招聘渠道通过扩大与中学及其他机构的联系来支持这一个人努力。
利用多样性数据重塑关于DEI的社会规范
在科技行业，缺乏多样性是一个普遍且系统性的问题，组织层面上的变革动员尤其具有挑战性。一些领导人甚至担心，公开发布多样性数据可能会加深对科技行业对少数群体不友好的印象。
社会规范是影响行为的重要因素，而我们可以通过多样性数据有效塑造这些规范。以英国为例，FTSE 100公司董事会中的女性比例从2011年的9%增加到2020年的33%。除了遵循上述建议：以简单且显著的方式跟踪董事会组成数据；利用这些数据激励董事会主席和公司领导任命更多女性；设定一致且可实现的目标。过去十年中，公司、激进主义者、英国政府、学术界和媒体共同利用董事会多样性数据改变了社会规范。
起初，他们并没有专注于董事会中缺乏女性的问题，而是强调绝大多数公司至少有一名女性董事。随着女性人数的增加，他们开始突出成功案例，并对表现不佳的公司进行批评，尤其是那些在董事会中缺少女性的公司及其猎头公司。因此，通过将性别多样性纳入董事会议程并批评不作为的公司，董事会的性别多样性数据在塑造社会规范方面发挥了积极作用。
这些是我们建议科技公司采取的简单且可行的措施：以严格且基于数据的方法管理DEI。实现DEI目标需要采用与制定销售、产品开发和预算目标时相同的计划、反馈和问责流程。数据在这些领域推动了针对性的行动并建立了责任制，DEI的实现同样需要发挥数据的作用。
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