JMP® を使用した職場における差別の排除 (EU2018 212)レベル: 中級
ロバート・ルール、アイソメトリック・ソリューションズ創設者
職場での差別をなくす。おそらく、応募者と雇用主が共有する唯一の目標は、知識、スキル、経験という差別のない特性一式に基づいて雇用を求め、確保できることです。残念ながら、これらの特性は、仕事のパフォーマンスとはほとんど関係のない、より容易に識別できる他の要因によって打ち負かされ、さらに悪いことに、求職者を採用する際に非倫理的で違法な慣行を体現する要因によって打ち負かされることが多すぎます。データ分析を使用して、採用決定時に差別的な偏見を排除することはできますか? 性格とパフォーマンスに関する広範な学術文献を使用して、予測モデルの結果ベクトルとして機能するいくつかのフレームワークが浮かび上がります。具体的には、「ビッグ 5」性格特性と信頼性、好感度、自信です。しかし、予測子についてはどうすればよいのでしょうか? Google や Microsoft などのソースからの顔画像処理データを使用した実験では、予測の見込みが示されました。予測可能性をスクリーニングし、次元の複雑さを軽減する一連の分析方法を使用することで、完全に差別のない一連の潜在変数によって予測能力が生まれ、純粋に文化的性格適合性に基づいて「誰を面接するか」/「誰を雇うか」の推奨を通知します。このプレゼンテーションでは、この取り組みの課題と成功を明らかにし、それが実現可能であるだけでなく、新しい標準になる可能性があることを証明します。
