招聘作为探索

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IZA研究研讨会

的地方:Schaumburg-Lippe-Str。9,53113波恩

日期:2021年5月18日,14:00 - 15:15

的报告

丹尼尔李(麻省理工学院斯隆管理学院)

参加Zoom会议
https://us02web.zoom.us/j/87487213161

会议编号:874 8721 3161

文摘:

本文将招聘视为一个背景强盗问题:随着时间的推移,为了找到最好的员工,公司必须在“剥削”(从有良好业绩记录的群体中选择)和“探索”(从代表性不足的群体中选择,以了解质量)之间取得平衡。然而,现代
基于“监督学习”方法的招聘算法,完全是为剥削而设计的。
相反,我们建立了一个简历筛选算法,通过评估候选人来重视探索
根据他们的统计上升潜力。使用来自专业服务招聘的数据
在一家《财富》500强企业中,我们发现这种方法提高了质量(以…衡量)
最终的招聘率)的候选人选择面试,同时也增加人口统计学
多样性,相对于公司现有的实践。对于传统的监督来说,情况并非如此
基于学习的算法,提高了招聘率,但选择的黑人和西班牙裔却少得多
申请人。在扩展中,我们展示了基于探索的算法也能够学习
更有效地模拟应聘者招聘潜力随时间的变化。我们在一起,
研究结果强调了在制定决策中纳入探索的重要性
算法可能更有效和公平。

如需更多信息,请联系seminar@iza.org

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