使用JMP®消除职场歧视 (EU2018 212)级别：中级
Isometric Solutions 创始人 Robert Reul
消除职场歧视。求职者和雇主共同的目标可能是，能够凭借一整套非歧视性的特征来寻找和获得工作：知识、技能和经验。不幸的现实是，这些因素往往被其他更容易辨别的因素所压倒，而这些因素与工作表现几乎没有关系，更糟糕的是，在招聘求职者时体现了不道德和非法的做法。数据分析能否用于在招聘决策过程中排除歧视性偏见？通过大量关于性格和绩效的学术文献，出现了几个框架，它们可作为预测模型的结果向量，即“五大”性格特征和可信度、受欢迎程度和自信度。但该如何处理这些预测因素呢？对来自谷歌和微软等来源的面部图像处理数据的实验显示出了预测的希望。通过使用一系列分析方法来筛选预测潜力并降低维度复杂性，预测能力就会显现出来，并产生一组完全无歧视的潜在变量，这些变量纯粹基于文化个性契合度来提供“面试谁”/“聘用谁”的建议。本演讲将揭示这一努力的挑战和成功，证明它不仅可行，而且可能成为新常态。
