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  • 執筆者の写真榊原 将/HR Linqs, Inc.

偏見を減少/Bias Reduction with Information Selection:「アメリカ人事を図と表で(仮)」#アメリカHR

  1. 「オプトイン」手法: 管理者が求める情報のみを表示する方法。これにより、偏見の可能性のある情報の表示を選択することが少なくなる。

  2. 自律性: 「オプトイン」方法は、採用担当者の選択の自由を維持しつつ偏見を減少させる。

  3. 情報の選択的なアクセス: 情報をアクティブに選択することで、個人は選択についてより慎重に考える傾向がある。

  4. 実験結果: 800人の参加者が求職者の情報を「オプトイン」または「オプトアウト」で選択。結果、偏見を引き起こす可能性のある項目が減少。

  5. 性別・人種情報: この情報は、職業のパフォーマンスを示すものではないが、偏見の原因となる可能性がある。

  6. 他者の選択: 他者がどの情報を見るべきかを考えるとき、個人は自分自身にとっても同じ選択をする傾向がある。

  7. 偏見の継続: 似たような背景の候補者に対する偏見が続いている。

  8. STEM分野の偏見: 女性やマイノリティの候補者は、白人男性よりも低く評価される傾向がある。

  9. 年齢に関する偏見: 技術スキルや退職の懸念から、約半数の採用担当者が年齢に対する偏見を持っている。

  10. 偏見を減少させる提案: 履歴書の匿名化、求人広告の文言のテスト、SNSや求人掲示板の使用方法の体系化。

「企業の検討点」

  1. 情報の表示方法を変更するだけで、偏見の減少が期待できる。

  2. 採用担当者の自律性と公平性は両立可能である。

  3. 偏見のない採用を目指す場合、情報の選択が鍵となる。

  4. 他者の選択を考慮することで、自らの判断も見直すことができる。

  5. 持続的な教育とトレーニングが、公平な採用を実現するための必須である。


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