第一条：刑法第二百五十三条之一规定的“公民个人信息”，是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息，包括姓名、身份证件号码、通信通讯联系方式、住址、账号密码、财产状况、行踪轨迹等。

第三条：未经被收集者同意，将合法收集的公民个人信息向他人提供的，属于刑法第二百五十三条之一规定的“提供公民个人信息”。

第四条：违反国家有关规定，通过购买、收受、交换等方式获取公民个人信息，或者在履行职责、提供服务过程中收集公民个人信息的，属于刑法第二百五十三条之一第三款规定的“以其他方法非法获取公民个人信息”。

简单来讲，公民同意用户协议并将个人隐私信息授权给招聘网站是符合法律的；但是公民并没有授权一家雇主，使用某种软件工具，去采集、保存、分析他储存在招聘网站上的个人隐私数据（包括住址、联系方式、履历等，而且候选人实际上原先可以对指定的公司不显示更新以保护自己的隐私意图）。

简历到底是否属于刑法中定义的“公民个人信息”呢？答案是明确而且肯定的。去年发生过一起案件，智联招聘的两位前员工和他们的一位客户的人事经理 （注意，这是一位人事经理！）非正常途径获取智联招聘数据库中的15万条简历信息进行倒买倒卖，智联前员工连同这位人事经理一起被判处3年6个月至1年6个月的有期徒刑。【1】

无独有偶，美国实际上在保护公民隐私的立法上也相当严格，美国招聘行业新秀TalentBin，也因为爬取数据并且出售给客户最终被告上法庭，法院最终作出裁决需要网站对未经授权并使用其信息的候选人进行赔偿。【2】

综上所述，因为职位描述(JD)/简历(CV)匹配技术的不成熟，以及更重要的，法律法规上的红线，“人才鱼塘盘活”目前看来似乎还是一个现实中荆棘遍布的良好愿望，当法规越来越明确，HR在使用这类产品的时候也会越来越谨慎。

二、自动化测评

典型的自动化测评主要包括基于文本的自然语言处理（NLP）和基于人脸识别的视频面试技术。

基于NLP的测评又分为两种类型，包括开放性问题的文本回答，以及基于ChatBot（聊天机器人）对话的测评；机器则试图通过其文本回答中的语素分析来建模并且预测候选人的性格特征。而基于人脸识别的视频面试技术，分析视频面试时的语言表达、声调、表情和其他非语言因素，并进行建模且试图预测。这些甄选方式最主要的卖点是效率。即快速从大量面试者中挑选出值得下一轮人工面试的少部分候选人。

但是这些测评方式的效果（效度）如何，即这些测评工具的结果是否靠谱，目前还没明确的证据和结论。

有关这个话题，我们可以先看看全世界最大的数据公司Google是如何探索、并且得到了什么样的发现。

几年前，我们做了一项研究来验证是否在Google的每个招聘人员都特别擅长招聘。为此我们观察了成千上万的面试和几百个面试官，包括他们对候选人评分，也包括候选人最后在工作中的表现。我们的发现是：这些变量中间没有丝毫联系。总体上来说是随机的，只除了一个例外：有一个面试官的评价是特别准确的，因为他负责一个非常专精的领域，而他本人恰巧是这个领域全球领先的专家…

对于招聘过程而言，我们发现智力测试 （Quiz）完全是浪费时间。一架飞机里能塞满多少高尔夫球？在曼哈顿有多少加油站？完全在浪费时间。这些题目不会帮助预见任何事。它们的功能主要是让面试显得“聪明“。

反而，最靠谱的还是结构化行为面试，在这类面试中有一系列连续的怎样评价候选人的指标，而不是仅让每个面试官自由发挥。

行为面试的作用还在于——你给候选人的不是一个假设性的问题，而是一个实际问题，比如说“告诉我你的一次解决分析性难题的经历“。行为化面试的有趣之处在于当你让别人讲述自身经历时，当你反复询问时，你会得到两方面的信息。一个是你将看到候选人是怎么应对现实世界的处境，另一个你会得到的珍贵的”元信息“（Meta Information）是对候选人来说什么是困难的。【3】

Google曾经因只雇佣30岁以下的候选人而闻名，使用智力测试来识别顶尖编程人才，信赖学术资格证书，尤其青睐有名校背景的候选人。

而现在已经不再是这样：

通过数据挖掘，我们发现的一件事是G.P.A.是一项无效的招聘指标，测试分数也是无效的——除非候选人是刚毕业的新人，那么会有一点点联系。众人所知，Google过去会询问每个候选人的G.P.A.和测试成绩，但是现在我们不会再这样，除非候选人刚毕业不久。我们发现成绩单没有预测性。