就讓我們先從，一個工作應徵的故事開始吧。
2010年時，一名曾任職以色列海軍、從哈佛畢業的求職者，去應徵一個避險基金內的職缺，在歷經5個月的準備及面試的情況下，對方並未錄用他。當他詢問對方原因時，對方回答他，我們在尋找的是具有創意的人才，而你不是。
對這位求職者來說，除了未被錄取帶來的羞愧外，還被浪費了許多寶貴的時間。他心裡也存著疑問，未被錄取，是否與他不是原生的美國人有關、也或許跟面試官的心情/背景有關嗎？他無從回答這些問題。
因此他從自己的親身經歷出發，嘗試打造出一個不同的徵才方式，一個根基於資訊科技的解決方案，這個方式不會受主觀意識、學歷、測驗結果的影響，來幫助公司找到適合的人才。他創立了Knack這間公司。
是的，他就是Knack這間公司的創辦人Guy Halfteck。
Knack在做的事情是這樣的，他們設計專屬的遊戲，並蒐集每一時刻應徵者們在遊戲中的表現，藉由電腦演算法，從這些表現中去分析應徵者的特質。而求才的公司，則是會事先就從特質列表中選出適合自己公司的特質。所以當求職者的特質恰好符合公司需求時，就速配成功了。透過資訊科技，雙方可以在很短暫的時間內，就獲得各自需要的答案。
來看實際情形比較有感覺。
他們主要推出了3款遊戲
Bomba Blitz、Meta Maze、Dashi Dash
Bomba Blitz是一個類似憤怒鳥的遊戲，要幫植物澆水並澆熄入侵的火苗。遊戲方式每關都有些許不同，娛樂性很不錯。水球按太大還會破掉，後面關卡在丟水球的中間還有障礙物，而且快結束時會看到一大堆火苗快衝到基地內來。
Meta Maze是一個解謎遊戲，可以透過旋轉通道，來把2個端點連起來。中間有頗複雜(困難)的關卡，時間用盡卡關時，還會問你要不要跳過這關。
Dashi Dash是模擬擔任一個日式餐廳的服務生，需要幫客人點菜、請廚房做餐、上餐、收碗盤。點餐時要依客人的表情，選擇對應的餐點，搞不清楚客人的情緒的話，也可以選擇限量的「萬用情緒」餐點。(筆者個人比較不喜歡這遊戲，玩的時候總是覺得卡卡的，客人的表情也常辨認錯誤。)
當然在這背後還有許多值得討論之處，事實上也還有許多其他人才招募遊戲化的例子，這篇文章就先不多談了。
只先列出一項討論，
『這樣的衡量方式值得信賴嗎？』
提出以下幾點幫助您思考：
1.在Knack的公司團隊成員裡面，具有的專業領域知識，包含了行為/認知神經科學、大數據和資料科學、電腦科學和軟體工程、遊戲設計、使用者經驗設計…，演算法背後有其根據。
2.使用者在玩過一次遊戲之後就拿到分析結果，也不能夠重玩，因為使用者對遊戲的熟悉度會影響到遊戲表現。
3.遊戲並不是獎勵高得分者，而是去分析使用者的行為模式，而且也沒有做出好壞優劣之分的評量。應徵者是否適合該公司，是從公司需要哪種特質的人才來決定的。
科技始終源自於人性，以科技結合遊戲化的方式來選才，是時代演變的進程之一，你可以說出它的侷限，但也可以選擇看到它的優點。
Guy Halfteck從一個非本土美國人的身分，求職受挫，如果他不是哈佛畢業生，也許連應徵的機會都沒有，在這樣的經歷下，他想要發展出這樣一種，不論你的背景如何，一概不論，藉由沒有偏誤的機器演算，藉由你實際的表現，評估出你的特質。在機器幫你評量的表象背後，其實是隱含了這種不分種族、膚色、年齡的關懷在內的。
如您想要進一步探尋
您可以瀏覽他們的網站
https://www.knack.it/
或搜尋手機APP
Knack Games
另推薦一篇不錯的延伸閱讀
https://factordaily.com/gamification-job-interviews-games-india/
See you！
