- 研究によると、午前中の面接は面接官のバイアスにより高い得点が得られる可能性があります。
- 採用における偏りは時間帯によって影響を受け、候補者の評価に影響を与える可能性があります。
- AI ツールはこれを軽減し、手動による方法よりも公平な評価を提供する可能性があります。
就職面接のスケジュールを自分で決められる場合は、コーヒーを飲みながら午前中の時間帯を選びたいかもしれません。
それは、面接を行う一部の人々は、午後よりもその日の早い時間に面会した候補者に高いスコアを与える傾向があるためであると、スタートアップ企業が数千件の面接を調査したレビューで判明した。
もちろん、それは絶対的なものではなく、候補者は昼食後でも十分にそれを達成することができます。しかし、テクノロジーなどの分野で雇用主の採用が遅れている雇用市場では、ささやかな優位性でも変化をもたらす可能性があると、組織心理学者のシラン・ダノック氏はBusiness Insiderに語った。
「特定の面接官は、時間帯に応じて採点が厳しくなったり、甘くなったりする一貫した傾向がある」と彼女は言う。
朝、面接官たちはまだ立て続けの会議に疲れていないか、あるいはまだ最初のコーヒーを楽しんでいるのかもしれない、と彼女は言う。
ダノック氏と彼女のチームは、数千件の就職面接のデータセットを確認しているときに、午前と午後の差異に気づきました。 Danoch は、組織が偏見を軽減し、面接プロセスを改善できるよう支援することに重点を置いた人工知能スタートアップ企業、Informed Decisions の CEO 兼創設者です。
同氏は、時間帯の偏りに関する推論は、候補者を採点するために情報に基づいた意思決定ツールを使用する面接官のデータセットから導き出される、と述べた。このデータには、同社のシステムを使用して少なくとも20回の面接を行った人々が反映されていた。ダノック氏は、会社が候補者のスコアを審査する際、午前中に面接を受けた候補者は統計的に有意に高いスコアを獲得することが多いと述べた。
良いニュースは、面接官が午後のほうが厳しいかもしれないと知らされると、その傾向を打ち消すための措置を講じることが多いということだ、と彼女は語った。
「多くの場合、嬉しいことに、私たちが提供するフィードバックがバイアスを軽減し、最終的にはバイアスを排除するのに役立つことが実際に確認されています」とダノック氏は述べた。
しかし、適切な人材を見つけることが採用担当マネージャーや採用担当者の仕事の「非常に重要な部分」であるにもかかわらず、面接官は採用慣行についてのフィードバックを受け取らないことが多いと彼女は述べた。
彼女は、他の研究者がどのようにして 時刻 そして、朝型か夜型かは、意思決定プロセスに影響を与える可能性があります。
イスラエルにおける1,000件以上の仮釈放決定を調査したところ、裁判官は一日の始まりと休憩後に寛大な態度を示す可能性が高いことが判明した。しかし、裁判官がより多くの決定を下すにつれて、その好感度は低下したと、 2011年の調査。
テクノロジーが役立つかもしれない
人工知能のようなツールが採用においてより大きな責任を負えば、求職者は面接の時間を気にする必要がなくなる可能性がある。
AIのバイアスに関するあらゆる懸念があるにもかかわらず、面接官が自由形式の質問をする、より「マニュアル的な」採用に伴う偏りの方が、AIよりも大きなバイアスにつながることが多い、と共同創設者のキキ・ロイトナー氏は述べた。 SeeTalent.ai、ジョブに関連付けられたタスクをシミュレートするために AI によって実行されるテストを作成するスタートアップ。彼女は AI の倫理と評価全般の倫理を研究してきました。
ロイトナー氏は BI に対し、たとえば AI によって実施されるビデオ面接では、候補者がより公平に就職できる可能性があると語った。
「単に構造化されていない面接をさせ、何でも質問し、何でも決定させるだけではだめなのです」と彼女は言う。
そしてロイトナー氏は、すべてが記録されるため、どのような決定がどのような根拠で行われたのかが文書化されると述べた。最終的には、その情報を取得してアルゴリズムを修正することが可能になると彼女は言いました。
「構造化されたプロセスは、構造化しないよりも採用においては優れています」とロイトナー氏は言う。
人間には「絶望的なほど偏見がある」
従業員の業績を評価するツールを開発しているワークヒューマンの共同創設者兼最高経営責任者（CEO）のエリック・モズリー氏はBIに対し、人間が作成したデータにはバイアスがかかるだろうと語った。なぜなら人間は「絶望的にバイアスがかかっている」からである。
彼は2016年を指した 研究 これは、ルイジアナ州立大学フットボールチームが予想外の敗北を喫した後、ルイジアナ州の少年裁判所判事が、特に黒人の若者に対して、より厳しい刑罰を下したことを示している。
しかしモズリー氏は、AIは特定の偏見を無視し、他の偏見を排除するよう訓練することができると述べた。
このアプローチを取ることで、人間は自然な傾向の一部から身を守ることができます。しかし、それを正しく行うためには、AI の使用に関して安全策を講じることが重要であると彼は言いました。これらには、データの衛生性とアルゴリズムの衛生性の問題に重点を置く、法務部門および人事の代表者を含む倫理チームが含まれる場合があります。
モズリー氏は、こうした予防策を講じずにAIのみに依存すると、人間の偏見を拡大する危険さえあると述べた。
「基本的に非常に単純な方法でそれを解き放つと、それが再現されるだけです。しかし、こうした偏見が存在することを理解した上で取り組めば、それを乗り越えることができます」と彼は言う。
インフォームド・ディシジョンズのダノク氏は、インタビューを行っている人たちが、朝が過ぎると寛容さが薄れるのではないかと疑う場合、それに対抗する措置を講じることができると述べた。
「午後の面接の前に、少し時間をとって準備をし、コーヒーを飲んでリフレッシュしてください」と彼女は言いました。
