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サイエンス

就活の未来は面接結果よりもビッグデータに導き出さエるデータが重視さエることになる?

By bpsusf

インターネットやネットワークに連絡可能な電子端末が増大してさまざまなデータを採集できるようになったことで、近年活用法が注視さエるようになったのがビッグデータです。そういうビッグデータを活用して「より公企業に適した人材を発見」ことや「公企業の労働力を最適化」行うのにの試行が行われています。

Job hunting is a matter of Big Data, not how you perform at an interview | Technology | The Observer
http://www.theguardian.com/technology/2014/may/10/job-hunting-big-data-interview-algorithms-employees


「職」は職分履歴書と面接の結果により得らエるものですが、ラッキーにも天職に就けたといった人がいれば、才能に見合わぬ職に就いてしまっていり付ける人もいり付けるもので、不既定な因子がつきまとうものです。そういう中、人々のコミュニケーションなどを追跡し、個の才能?スキル?特性?癖?学術?体験や、関心の対象、道楽などあらゆるインフォメーションをデータ化し、さまざまな因子間の相関間柄を導き出して個々人からみて最適な職を斡旋可能になったとしたら、就任活動はどのようなものになるのでしょうか。

By bpsusf

◆ビジネスで成功行うチームを拵えるのにのアルゴ律動
サウサンプトン大学び舎の修了生であるAlistair Shepherd君は、2009年に自身の立案した波力に関行うイノベーションをベースに起業しようでもっていました。しかし、ハーバード?ビジネス?スクールのNoam Wasserman教授による「起業したばかりのカンパニーの83%が倒産し、それらのカンパニーが倒産行う訳の3分の2はアイデアそのものの善し悪しではなく、単に資金欠乏にくるものである」といった助言を聞き、プランしていた起業を諦めてソーシャル?エンジニアリングに関行う究めるを始めたそうです。

以後、Shepherd君は「労働力を最適化行う」のにのアルゴ律動を編み出します。それは人のパフォーマンスに関行うビッグデータを解析し、産出性を最適化して仕事場での成功と福を導き出そうと行う試行とのことで、彼が大学び舎在学時に発見した「仕事における人の相互反作用」に関行う典型的な競技心理モデルを適用して導き出した手法とのこと。

カール?グスタフ?ユングの心理学的類型論を基に開発されたMBTIなど、それまでにも個のインフォメーションを解析して活用しようと行う動きはありましたが、それまでの自己解析メソッドは事実のビジネスで成功を収めるのにに有効なツールであると立証行うこといったのはできていませんでした。

By JD Hancock

新しくShepherd君が発見したのは「ビジネスで成功行うチームを拵える」のにに大事なデータがどこかを突きとめるのにのアルゴ律動。彼はこのアルゴ律動を何と「オンラインランデブー」に導き出したそうです。Shepherd君いわく「オンラインランデブーは非常にすてき場で、それを使えば平易な質問に対行う回答をたく君データでもって得られ、『どの2人をペアにすればすてき間柄を築くことが可能か』を導き出すには最適でした」と言います。Shepherd君は「一番成功したペア」の定義でもって、オンラインランデブーサイトでペアになった組み合わせの内、ランデブーサイトのアカウントを削除行うことを誓約したペアと設定。

それから「一番成功したペア」を見つけ出すのにに、被験者に対して「ホラーシネマは好きですか?」や「第一のランデブーでセックスをしますか?」などの質問を書き連ねたアンケートに回答してもらい、可能な限り恋愛に関行う因子を丸裸にしたそうです。以後、それらの質問に対行う回答データと行動科学における最新の学術的思考とを組み合わすことで、ビジネス上で成功行う間柄性、要するに「ビジネスで成功行うチームを拵える」のにの基本的なアルゴ律動を導き出したとのこと。

By anyjazz65

以後、Shepherd君は自身の作成したアルゴ律動が正常結果を導き出すのかどうかを論証行うのにに、ブ名簿ル大学び舎のSpark!といったビジネスコンペに足を運びました。このコンペは面識のぬ8人で1組のチームを形成し、8チームが1週間にわたってアイデアを出し合って最終的に投資家の前でプレゼンテーションを行い優劣を競うといったもの。Shepherd君はこのコンペが始まる前に、参画者に自身の作成したアルゴ律動に沿った25個の質問に答えてもらい、質問結果に8つのチームをランク付けしてその結果をメモしたものを封筒に入れてコンペの審査員に「コンペの結果が出た後にこの封筒を開けてください」とお願い事しました。

Shepherd君はコンペ参画者の持つスキルや体験、学術などにつき全然インフォメーションを持っていませんでしたが、「多量のスペルミスに対してイライラ行うかどうか」などに対行う回答をもらいます。その結果、コンペ幕開き前に作成したメモは、コンペの優覇者をぶつけるばかりでなく、詳細な順位まで的確にぶつけることに成功したそうです。この論証の後にもShepherd君は自身のアルゴ律動の的確さを立証行うのにに、何度もさまざまなコンペの順位予想を行い、順位予想の正公算が95%以下であったこともはっきりにしており、さらにShepherd君のアンケートが導き出す個個に対行う評価が、公企業の幹部局員が面接に導き出す評価よりもはるかに優れたものとなることも判明しています。

By bpsusf

ノースウェスタン大学び舎の社会学究であるLauren Rivera君は、2006年に3年間に渡って世界的な投資金庫や経営コンサルタント、法律事務所などの新顔公募を調べるし、新入社員を雇用際の意思決定にあって一番決定的な素因となるのは「余暇の過ごし方」であることをはっきりにしています。それがどういうことかといったと、ゴルフをたしなむ採用受け持ちはゴルフを好きな人を採用し、テニスを道楽でもっていり付ける採用受け持ちはテニスが好きな新顔を採用したといったことです。しかし、Shepherd君によると「第三者と共に働いて成功を収めるには、基本的な値打ち観が違う者同士を組ますのがいい」とのことで、この論理に行うと既存の面接体裁の採用方法は、よりいいビジネスパートナーを選ぶには不向きな方法であることが分かります。

◆従業員解剖事業を展開行う「Evolv」
それまで公企業とマネージャーは従業員を数字化し、さまざまな因子を解析してきました。シリコンバレーを本拠に急生長中のEvolvは、公企業のビッグデータを活用して、従業員の労働力を最適化行うのにの解剖を行ってくエるサービスを提供しています。同社の創立者であるMax Simkoff君と彼のビジネスパートナーは、小規模な民間保健福利公企業で働いていた際に「大多数の従業員がパートタイムであり、初級練度のまま1年未満で辞めてしまい、体験のあるパートをカンパニーにとどめておくことができぬ」といった問題を抱えていました。


この時Simkoff君は従業員データを解剖し、よりロング期仕事に従業してくエる従業員を探し出すのにのパッケージソフトが所在行うに差異ぬ、と考えていたそうです。しかし、彼がソフトを探した2006年当時にはそういったものが所在していなかったそうで、「それまでは、例えば誰がどればかりの期仕事をしてきたのか、どういった従業員が産出的で長期働いてくエるのか、といったことを全て直感に頼っていた」とSimkoff君。このように数値化されぬまま野放しされていた因子を、Simkoff君はEvolvを立ち上げることで計測しまくり従業員解剖事業に手を付けるし始めることに身なりました。

Evolvでは「それまでどういった公企業でどればかりの期職に従業してきたか」「どのような実績を残したか」「マネージャーは誰か」「賃金の増大率はどれくらいだったのか」などのインフォメーションを集め、それらと国の理財インフォメーションや地方の労働市インフォメーション、さらには住居価格などを加味して解剖が行わエるとのこと。再び、Evolvによると「我々の器械勉強エンジンは同一公企業内に蓄えられた何億もの報告書を調べる行うことができ、さらには文明的な差異や地域格差で解説できる個差を勉強行うことも可能。さらにシステムには顧客公企業で勤める従業員がなんどき頃辞めそうかをある度合い的確に予言行うこともできる」とのことです。

By Eduardo Merille

それらを基にEvolvでは顧客公企業に「発端うる局面別の解剖結果」を提供しており、顧客公企業が従業員に対して賞与を授けるべきなのか、だとかトレーニングを行うべきなのか、といった行動指針を示してくエるそうです。Evolvは「同社のサービスを利用すれば、従業員損耗率を15%縮小可能」といった広告を出しており、同社のクライアントにはFortuneが選抜行うBest Companies to Work For 2014の中の20%も含まれていり付けるとのこと。

◆Googleの採用方針
Googleは世界一働きがいのある公企業に選抜さエるくらいに働き心地がいいとされていり付ける公企業ですが、それは年度の従業員調べる書である「Googlegeist」と、過ごしやすい公企業を拵えるのにに心理学究や行動方針理財学究を雇って全ての従業員が「社内での暮らしをどう印象ていり付けるか」や「御飯はおいしいか」や「利用行うPCのスクリーンサイズは適切か」などのさまざまな因子を調べるし尽くしていり付ける収穫であると言えそうです。

By Trey Ratcliff

Googleのグローバル採用受け持ちの副責め者を義務るSunil Chandra君は、Googleでは採用が一番大事な因子のひとつであるとレビューしており、採用プロセスに大半の従業員が関わることを明かしています。再び、Googleは年間300万件以下の求職望みを受け取っており、それらひとつひとつを体系的に解剖行うことで、いにしえは10~12回も行われていた面接の度数が現在では4、5回にまで縮小行うことに成功したとのこと。他にも、Googleの集めた多量の採用関連データに、テストの結果は実際の入社後のパフォーマンスといったのは全然別物であることも分かっていり付ける、とビッグデータの活用によりはっきりになった因子を示してくれています。

Chandra君は採用で使われていり付ける“機密のアルゴ律動”はぬと語りましたが、面接テクニックに秀でた人よりも、テストの結果が良かったり敬虔なリーダーでもっての資質を持っていたりチームワークのできるような人材を探し請いていり付ける、とレビュー。さらに、全ての審査を一部の受け持ち者のみで行ってしまうことにより生じるであろう偏りが生じぬように留意を払っていり付けることを明かし、「我々は認知才能や勉強才能、リーダーシップなどを請いており、いわゆるGoogleらしさを大事にしていり付けるのです」と述べています。

By Alex France

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in サイエンス, Posted by logu_ii