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2010 저널의 기업 채용 리더십,가에 대한 문서 매우 중요한 두 가지 바이어스에 있는 요인을 고용 과정이다. 나는 그들에 대해 자세히 이야기하고 그들을 막기위한 아이디어를 줄 것입니다.
지금,나는 당신에게 간단한 개요를 제공하고 싶었다.
두 편향은 최근성 및 우선성 편향 효과입니다.
최근 편향 오류는 평가자(즉, 채용 담당자,채용 관리자 등)는 주어진 선택 과정에서 이전이 아닌 나중에(더 최근에)제시된 정보에 지나치게 영향을받습니다. 대조적으로,우선 편향 오류는 평가자의 선택이 나중에 프로세스에서가 아니라 이전에 제시된 정보(기본 정보)를 기반으로 이루어질 때 발생합니다. 그리고 그 효과는 대칭으로 반대되는 것처럼 보이지만,연구는 다른 이유로 인해 발생하며 그 의미가 크게 다를 수 있음을 보여줍니다. 그들은 동등하지 않고 반대입니다.
인터뷰에 늦게 나타나지만 인터뷰 자체를 잘하는 모범적 인 후보자는 최우선 효과의 결과를 겪을 수 있습니다. 시간에 표시 후보,잘하지만 강렬하게 부정적으로 설명 할 수있는 인터뷰의 끝으로 뭔가를 말한다,최근 효과의 결과를 겪을 수.
연구 기관은 인터뷰 과정에서 결정이 어떻게 이루어지는지에 대한 두 가지 프로세스 모델을 지적합니다. 첫 번째는 단계별 의사결정 모델이고,두 번째는 최종 순서 의사결정 모델이다. 우리는 이러한 모델을 응답 모드라고 부릅니다.
단계별 의사 결정 모델은 의사 결정자가 후보를 점진적으로 평가하고 그 후보에 대한 견해를 개발하는 곳입니다. 그 견해는”앵커”가됩니다.”그런 다음 더 많은 정보가 제공되면 새로운 정보가 앵커 뷰에 추가되고 새로운 앵커(따라서 새로운 뷰)가 형성됩니다. 이 프로세스는 인터뷰 프로세스의 모든 세그먼트가 완료 될 때까지 발생합니다. 모든 새로운 앵커와 후보에 대한 모든 새로운 데이터 세트로 새로운 앵커가 형성됩니다.
시퀀스 끝 응답 모드는 자명합니다. 후보자에 대한 판단은 인터뷰 과정의 마지막 단계까지 보류됩니다.
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채용 담당자를 위한 인공지능에 대한 2021 년 최종 가이드 받기
가장 적합한 인재를 더 빨리 식별하고,후보자를 개인화에 참여시키고,선별 및 일정을 자동화하여 가장 중요한 업무,즉 후보자와의 의미있는 관계 구축에 집중할 수 있도록 돕는 인공지능의 능력에 대한 전문가가 되십시오.
바이어스 효과를 이해하는 가장 좋은 예는 각각 볼링 그린 주립 대학과 인디애나 대학의 스콧 하이 하우스와 앤드류 갤러 수행 한 연구에서 온다. 1997 년 인간의 성과에 발표 된”인사 의사 결정의 순서 효과”라는 제목의 기사에서 그들은 편향 효과가 어디에서 발생하는지 이해하기 위해 연구를 수행했습니다.
한마디로 그들은 긴 인터뷰 과정에서 관계없이 의사 결정자의 인터뷰와 의사 결정 유형(응답 모드)의 복잡성,그 우위가 지배 것을 발견했다. 즉 우리가 우리의 처음 인식 닻을 위해 일반적으로 사용하는 기간은,”첫인상”지원자의 면접관의 전망을 지배했다.
짧은 인터뷰 과정의 경우,그 결과는 의사결정 과정이 이오스인지 아니면 이오스인지(단계별)에 달려 있었다. 결정이 과정의 끝에 보류된 간단하고 짧은 면접시험에서,우선권은 지배했다. 짧고 복잡 한 인터뷰 신청자에 의해 제시 하는 가장 최근의 정보는 면접관에 의해 판단 될 때 지배. 짧은 단계별 의사 결정 과정에서 가장 최근의 정보는 항상 첫 번째 정보보다 중요합니다.
인재 확보 컨설턴트로서,결과는 내 연습에 완벽하게 이해된다. 사물의 더 큰 계획에서 인간은 상당히 예측 가능합니다. 우리는 신속하게 복잡한 정보의 큰 금액을 제시 할 때 우리는 단계별 평가를 할 시간이 없어 우리는 끝까지 우리의 결정을 예약합니다. 이 경우 가장 최근의 정보가 가장 좋은 것으로 보이며 가장 최근의 인터뷰와 아마도 가장 최근의 인터뷰 후보자에 대한 편향 효과가 발생합니다. 과정이 장시간을 가지고 갈 때,우리는 정신으로 피로하게 되고 주어진 후보자의 우리의 첫인상을 단순히 의지하고 우리가 과정안에 일찌기 회견한 지원자를 선택한것을 간다. 간단하고 빠른 인터뷰 과정의 경우,우리는 단순히 신속하게 판단하고 우선 순위가 지배적입니다.
그런 다음 채용 리더는 효과적으로 고용하고 채용 관리자가 정확하고 정확하게 판단 할 수 있도록 이러한 효과를 완화하기위한 시스템과 프로세스를 구현해야합니다. 나는 저널에 그것에 대해 더 이야기 할 것이다.