레벨 : 중급
Robert Reul, 등척 솔루션의 창립자
직장 내 차별 철폐. 신청자와 고용주가 공유 할 수있는 한 가지 목표는 지식, 기술 및 경험과 같은 차별없는 모든 특징을 바탕으로 고용을 추구하고 확보 할 수있는 능력입니다. 불행한 현실은 이러한 것들이 업무 성과와 관련이 거의없고, 직업을 위해 지원자를 고용 할 때 비 윤리적이고 불법적 인 관행을 구체화하는 다른보다 쉽게 식별 할 수있는 요소들에 의해 너무 자주 날조된다는 것입니다. 채용 결정 중에 차별적 인 편견을 배제하기 위해 데이터 분석을 사용할 수 있습니까? 성격과 성능에 대한 광범위한 학술 문헌을 사용하여 예측 모델의 결과 벡터, 즉 '빅 5'성격 특성과 신뢰성, 호감도 및 신뢰도에 기여하는 여러 프레임 워크가 등장합니다. 그러나 예측 자에 대해해야 할 일은 무엇입니까? Google 및 Microsoft와 같은 출처의 얼굴 이미지 처리 데이터를 이용한 실험을 통해 예측 가능한 결과를 얻었습니다. 예측 잠재력을 측정하고 차원의 복잡성을 줄이는 일련의 분석 방법을 사용함으로써 예측 능력은 전적으로 "문화적 성격"에 기반하여 "인터뷰 대상자"/ "고용 할 사람"에게 알려주는 완전히 차별되지 않은 잠재 변수 집합으로 나타납니다 적당한. 이 프레젠테이션은이 노력의 도전 과제와 성공 사례를 보여 주며 실현 가능성뿐만 아니라 새로운 정상이 될 수도 있음을 입증합니다.
