使用JMP®消除工作場所的歧視（EU2018 212）等級：中級
Robert Reul，等距解決方案創始人
消除工作場所的歧視。申請人和雇主共同的目標之一可能是在一整套非歧視性特徵上尋求和確保就業：知識，技能和經驗。不幸的現實是，這些往往被其他更容易辨別的因素所壓倒，這些因素與工作表現幾乎沒有關係，更糟糕的是，在僱用申請人工作時體現了不道德和非法的做法。在招聘決策期間，數據分析是否可用於排除歧視性偏見？利用關於人格和表現的廣泛學術文獻，出現了幾個框架，作為預測模型的結果向量，即“五大”人格特質和可信度，可愛性和信心。但是如何處理預測因素呢？來自谷歌和微軟等來源的面部圖像處理數據的實驗顯示了預測的承諾。通過使用一系列篩選預測潛力並降低維度複雜性的分析方法，預測性能力出現了一套完全非歧視性的潛在變量，這些潛在變量通知純粹基於文化個性的“面試對象”/“僱用者”建議適合。本演講將揭示這項努力的挑戰和成功，證明它不僅可行 - 它可能成為新常態。
