레벨: 중급
로버트 룰, 창립자, 아이소메트릭 솔루션
직장에서의 차별 근절. 지원자와 고용주가 공유하는 하나의 목표는 아마도 지식, 기술, 경험이라는 차별 없는 특성을 모두 갖춘 일자리를 찾고 확보하는 능력일 것입니다. 안타까운 현실은 이러한 모든 것이 직무 수행과 거의 관련이 없고, 더 나쁜 것은 지원자를 채용할 때 비윤리적이고 불법적인 관행을 구체화하는 다른 더 쉽게 식별할 수 있는 요소에 의해 너무나 자주 무시된다는 것입니다. 데이터 분석을 사용하여 채용 결정 시 차별적 편견을 배제할 수 있을까요? 성격과 성과에 대한 광범위한 학술 문헌을 사용하여 예측 모델의 결과 벡터 역할을 하는 여러 프레임워크가 등장했습니다. 즉, "빅 5" 성격 특성과 신뢰성, 호감도 및 자신감입니다. 하지만 예측 변수는 어떻게 해야 할까요? Google 및 Microsoft와 같은 소스의 얼굴 이미지 처리 데이터를 사용한 실험은 예측 가능성을 보여주었습니다. 예측 잠재력을 선별하고 차원적 복잡성을 줄이는 일련의 분석 방법을 사용함으로써 예측 능력은 순전히 문화적 성격 적합성에 기반한 "누구를 인터뷰할 것인가"/ "누구를 고용할 것인가"에 대한 권장 사항을 알려주는 완전히 차별 없는 잠재 변수 집합으로 나타납니다. 이 프레젠테이션은 이러한 노력의 과제와 성공을 보여주며, 실행 가능할 뿐만 아니라 새로운 표준이 될 수 있음을 증명합니다.
