第一百二十三章　红姨的名单多了一列颜色

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也没有因为没有金钱损失便说算了。她要求邻居号码立即删除，系统仍须保留曾调用的审计记录，两者分开：业务联系人删，受限日志留到规定期限。
    “删了为什么还有我名字？”她问。
    “日志证明谁看过，不能再拿来联系或排班。”周萍说，“期满再处理。你可以看这一条，经理不能搜。”
    梅香听懂后仍不喜欢。资料保护不是让每个人都喜欢公司保留什么，而是保留者要能说明用途、权限、期限和怎样反对。她最后没有再提供新联系人，班次不因此降。
    这件事进入抽查后，严凤发现“联系人可达”原本还有一项看似善意的加分：能够联系家庭的人被认为发生异常时恢复更快。没有任何统计证明，只是软件顾问在设计会上写的经验判断。严凤曾看见，却没要求依据，因为它符合大家对“本地有家更稳定”的直觉。
    直觉一旦进公式，便会穿上一件像数据的衣服。
    严凤在报告里没有把责任全推给软件商。她签过需求确认，运营委员会也通过。软件商则须说明通用模板为何默认存在该变量，并停止向其他客户把它包装成行业经验。平台只能要求与自己合同相关的整改，不能宣称已经替所有公司删掉同一偏见。
    红姨要求立即取消联系人可达性权重。
    严凤反对一发现个案就改公式。她提出先抽查两百名员工，确认是否系统性偏差。运营委员会支持抽查，暂停将颜色用于培训和长期班，却允许继续做替班参考。
    “暂停一半和没暂停有什么区别？”红姨问。
    严凤回答：“经理需要知道谁经常临时缺席。”
    “那就看具体班，不看父亲电话。”
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    严凤不是坏人。她处理的是四家公司近千个班次，若全靠主管记忆，熟人会得到更多好班，临时变化也会让酒店断人。她相信数据能比人情公平；红姨看见的是，数据把人不愿解释的生活先变成一种风险。
    抽查结果两周后出来。
    绿色员工的确更少临时换班，系统在预测替班上有效；同时，住员工宿舍、没有本地家庭联系人、请过连续病假的人明显更容易黄或红。女性照护者和外地员工受到的影响更大。不是公式直接写“照顾家人扣分”，是每一项看似中性的变量都在绕着同一群人转。
    严凤要求把抽查方法也公开给员工代表。
    两百人样本由软件公司按部门随机抽，人力部却先排除入职不足三个月和长期休假者。理由是数据不完整。红姨指出，被排除的人恰好更可能住宿变化、病假或照护，抽查会低估影响。外部审计将样本扩大，加入新员工与长期休假者，只在预测准确率上分组，不让“资料不完整”从公平分析里消失。
    扩大后，颜色与个人处境的关联更明显。宿舍员工整体出勤并不差，却因夜间接送点变化被模型当变动；没有本地联系人者缺岗率没有更高，可达性仍扣分；病假后三周内，实际返岗稳定，却要等八周窗口慢慢恢复。
    “把窗口缩到两周就行。”一名软件工程师说。
    红姨问：“病好两周以后，为什么还要知道病过？”
    工程师说模型需要历史，完全不看便不能预测。
    “那先问该不该预测这个人，不是预测得准不准。”
    技术人员习惯从准确率回答。员工问的是公司有没有资格把批准的休假拿来预测机会。两边不在同一层，增加样本也不会自动合意。
    严凤提出做一次员工访谈。她原本想由人力部主持，红姨坚持外部访谈员和员工代表共同，经理不在场，个人回答不回项目。四十名员工自愿参加，拿误工时间；不参加不影响任何决定。
    一名夜班门童说他喜欢系统，因为过去主管总叫熟人加班，自己明明有空也轮不到；一名清洁员说颜色让她不敢请假；一名司机希望公司记录他主动拒绝超时，却不希望拒绝变“不稳定”；两名外住员工愿提供上车点，不愿给家庭地址。没有一个统一的“员工意见”。
    访谈让问题更细。
    员工并不反对所有数据，也不要求经理闭眼排班。他们希望可用时间由自己说，工时和资格真实记录，病假和联系人不再变机会分，系统能记录公司临时取消与经理偏好，而不只记录员工改变。开放班池后来能成立，正从这些相互不完全一致的要求里来。
    严凤在报告中承认，自己把“减少主管人情”与“多收数据”当成同一件事。实际可以用公开班次、资格和工时减少偏好，不必先预测谁的生活更稳定。她没有因此否定分析能力，只把模型问题从技术误差改成用途设计。
    梁仲平看访谈预算时问，四十人误工与外部费用是否值得。严陆说若只为证明旧模型错，似乎过多；红姨回答，整改不能只由原

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