使用JMP®消除職場歧視 (EU2018 212)等級：中級
Isometric Solutions 創辦人 Robert Reul
消除工作場所的歧視。求職者和雇主可能有一個共同的目標，那就是能夠根據一整套非歧視性的特質來尋找和獲得就業：知識、技能和經驗。不幸的現實是，這些因素常常被其他更容易辨別的因素所壓倒，而這些因素與工作表現幾乎沒有關係，更糟糕的是，這些因素體現了招聘求職者時的不道德和非法行為。數據分析可以用來排除招募決策中的歧視性偏見嗎？透過大量關於性格和表現的學術文獻，出現了幾個可作為預測模型結果向量的框架，即「五大」性格特徵和可信度、可愛度和自信心。但是對於預測因子該怎麼辦呢？對來自谷歌和微軟等來源的臉部影像處理資料進行的實驗顯示出了預測前景。透過使用一系列篩選預測潛力和降低維度複雜性的分析方法，預測能力就會透過一組完全非歧視性的潛在變數顯現出來，這些變數純粹基於文化性格契合度為「面試誰」/「僱用誰」提供建議。本次演講將揭示這項努力所面臨的挑戰和取得的成功，證明它不僅可行，而且可能成為新的常態。
