一個失算的會議#

作者 Jon M. Jachimowicz 在某家跨國大公司做員工敬業度（employee engagement）研究，蒐集完資料後做分析，得到一個令他振奮但也令人不安的發現：

這家公司對女性——尤其是有抱負、有熱情、有才華的女性——存在嚴重歧視。

雖然只是初步資料、嚴謹度有限，他仍認為公司會想知道。和 HR 主管與其團隊開會時，他先報告整體敬業度，最後幾張投影片切入性別歧視分析，原本期待的是熱烈討論。

結果完全相反：HR 主管勃然大怒——指控他扭曲事實、引用自家資料證明「男性與女性升遷比例相當」，又強調自己從沒聽過組織內有性別歧視。他相信自家多元政策業界領先、足以杜絕歧視。

後續的轉折：兩個事實可以同時成立#

雙方冷靜下來後，作者重新框架：

• 強調目前資料只是初步試點
• 提議做一份更完整的研究
• 把焦點放在性別歧視、連結升遷與離職等實際結果

幾個月後資料回來：

• 初步發現是對的：公司確實有性別歧視
• HR 主管的主張也沒錯：男女升遷比例相當

兩個看似矛盾的事實同時為真。

• 男性中表現最好的人正在向上流動
• 女性中表現最好的人卻一再被忽略——等於被推離組織
• 升遷的女性多屬「象徵性提拔（tokenism）」——表現平平、職涯早早碰到天花板

更深入的資料還顯示：有熱情的女性在「學新技能、建立人脈、增加能見度」的機會上，遠少於男性同儕。

第二次會議：完全不同的氛圍#

帶著新資料再見 HR 主管：

• 他不再憤怒，而是擔憂
• 雙方就「為何存在這種不對稱」展開有建設性的辯論
• 結論之一：他原本用來追蹤性別歧視的指標，根本看不到問題
• 他後來指派專案小組正面處理性別歧視——沒有第二份資料，這件事不會發生

這正是「在自己組織中刻意蒐集資料」的價值：不再憑假設，而是用對的問題設計，蒐集對的證據，得到更好的結論。

重要的盲點：你沒蒐集的那些資料#

既有資料會讓人盲目。當 HR 主管「沒聽過任何人提性別歧視」時，他就推論「不存在」——這正是被既有資料困住的典型範例。

在分析時也要問：有什麼「沒被蒐集」的資料，可能會讓既有資料更有脈絡？

當有人怒氣沖沖質疑你的資料時，三個步驟#

步驟 1：先理解對方的立場#

對方為什麼這麼激動？很多時候是他真的在乎這個結果。你們的目標可能本來就一致——把資料的呈現方式對齊到他的目標，可以繞開憤怒。

步驟 2：針對他的批評再蒐集資料#

「每一則評論都是有用的評論」。就像小說家不能因為讀者沒看懂而生氣，研究者必須理解自己的發現如何被解讀。

• 對方真正在反應什麼？
• 哪些追加資料能回應他的擔憂？

步驟 3：把挑戰者當盟友，而非對手#

找方法協作。一旦對方加入聯合調查，他會把這件事當成自己的事，把你視為團隊一員。

那股令他發怒的能量——可以被導向有建設性的方向。

結語#

捍衛分析結果的過程很有壓力，尤其當結論引發衝突時。但若按上述三步走——理解、追加資料、結盟——你能化解張力，把問題轉化成有建設性的合作。