Имам добре и лоше вести за свакога ко ће тражити посао у наредним годинама. Добра вест је да ће у будућности неки разговори за посао можда отићи. У реду, можда ће их неке компаније ипак радити због традиције, али неће им бити све битно.
Што ме доводи до лоших вести - Велики подаци вероватније ће одредити да ли ћете добити посао. Ваш блистави осмех, шармантна личност и сјајан животопис можда нешто могу рачунати, али алгоритми и предиктивне анализе вероватно ће вам запечатити судбину.
Ево зашто. Огромно моћни рачунари почињу да имају смисла за огромне количине података које данас свет производи, и то омогућава да се готово било које врсте понашања квантификују и повежу са другим подацима. Статистички подаци могу показати, на примјер, да ће људи који живе 15 километара од посла вјероватније напустити посао у року од пет година. Или да су запослени са музичким вештинама посебно погодни за послове који захтевају да буду вишејезични. Измишљам то, али они нису баш тако смисљени.
Нека одељења за људске ресурсе су већ почела да користе компаније које минирају дубоке резерве информација да би обликовале своје одлуке о запошљавању. И откривају да кад компјутери мешају и подударају податке, конвенционална мудрост о томе каква је особа добра у послу, не важи увек.
Покрените бројеве
Размислите о налазима Еволва, компаније из Сан Франциска, која је себи дала име захваљујући својим подацима. На пример, тврди да људи који испуњавају онлине апликације за посао помоћу прегледача који су сами инсталирали на своје рачунаре, као што су Цхроме или Фирефок, боље обављају своје задатке и ређе мењају посао. Можда ћете нагађати да је то зато што је особа која преузима прегледач који није онај који долази са својим рачунаром много проактивнија, сналажљивија.
Али Еволв не нагађа. Једноставно истиче да то наговештавају подаци више од 30.000 запослених. Нема ничега анегдоталног у томе; заснован је на информацијама прикупљеним од десет хиљада радника. А то му даје тежину.
„Срце науке је мерење“, Ерик Брињолфссон са Слоан Сцхоол оф Манагемент на МИТ-у, истакао је у недавном чланку Нев Иорк Тимеса о ономе што је постало познато као наука о радној снази. "Примећујемо револуцију у мерењу и то ће променити економију организације и економију кадрова."
Еволв, који је углавном усредсредио своје истраживање на запослене по сату, извукао се из података других низова ХР злата, као што су:
- Људи који су дуго незапослени, кад се поново запосле, једнако су способни и остају на својим пословима једнако дуго као и људи који нису остали без посла.
- Казнени спис већ је дуго дебели црни траг за некога на тржишту рада, али Еволв каже да њихове статистике показују да криминална позадина нема утицаја на то како запослени обавља посао или колико дуго држи посла. У ствари, утврђено је да бивши криминалци заправо чине боље запослене у цалл центрима.
- На основу анкета запослених, креативни радници који остају креативни. Они који су радознали, немају.
- Најпоузданији запослени у цалл центру живе близу посла, имају поуздан превоз и користе једну или више друштвених мрежа, али не више од четири.
- Искреност је битна. Подаци показују да људи који се покажу искреним на тестовима личности теже остају на послу 20 до 30 процената дуже од оних који то не чине.
И како оцењују искреност? Једна техника је да питате људе да ли знају једноставне пречице на тастатури, као што је цонтрол-В, која вам омогућава лепљење текста. Касније ће се од њих тражити да исечу и залепе текст користећи само тастатуру да виде да ли говоре истину.
Постаје језиво
Запошљавање на основу података има своје мане, наравно. Један је да би то могло резултирати ненамјерном дискриминацијом мањина или старијих запослених. На пример, радници мањина имају тенденцију да путују даље на своја радна места. А то би могло створити правне проблеме компанији која избегава запосленике на дуже стазе, јер статистика показује да они не остају дуго на послу.
Онда је ствар у којој дужини ће предузеће прикупљати податке о својим радницима. Где ће повући црту када је у питању праћење понашања запослених у име накупљања података?
„Технологија прикупљања података, свакако, поставља питања о границама надзора радника, “ изјавио је за Нев Иорк Тимес Марц Ротенберг, извршни директор Електронског информативног центра за заштиту приватности . „Овде је већи проблем што се све ове метрике на радном месту прикупљају када ви као радник уствари стојите иза једносмерног огледала.“
То је озбиљно питање, али вероватно неће успорити тренд замене шефове реакције са перципираном мудрошћу алгоритама.
Случај у ствари: Раније ове године, еХармони, компанија која је оставила свој печат у интернет повезивању утакмица, објавила је да планира прилагодити своје алгоритме и започети посао повезивања запослених и компанија.
Биг Дата гледа
Ево и других начина на који велики подаци имају утицаја:
- Путови мање превожени: компаније за доставу попут Федек-а и УПС-а почињу да виде значајне уштеде користећи анализу података да би возаче усмерили на мање загушене путеве како би избегли непропусност у саобраћају.
- Имајте телефон, путоват ће: Научници у Африци користе податке прикупљене употребом мобитела да би пратили ширење болести попут маларије тако што виде где људи путују.
- Биг Ц, упознајте Биг Д: Америчко друштво за клиничку онкологију покренуло је пројекат за стварање огромне базе података електронских записа о случајевима рака, тако да лекари могу применити аналитику како би одредили како најбоље да лече пацијенте.
Видео бонус: Ипак не схватате целу ствар са Биг Дата-ом. Фотограф Рицк Смолан дијели своју епифанију о томе.
Више са Смитхсониан.цом
Како су велики подаци променили упознавање
Велики подаци или превише информација
