Mám dobrou zprávu a špatnou zprávu pro každého, kdo bude hledat práci v následujících letech. Dobrou zprávou je, že někdy v budoucnu mohou pracovní pohovory zmizet. Dobře, možná je některé společnosti budou stále dělat kvůli tradici, ale na tom tolik nezáleží.
Což mě přivádí ke špatným zprávám - Big Data s větší pravděpodobností určí, zda dostanete práci. Váš oslnivý úsměv, okouzlující osobnost a úžasný životopis mohou za něco počítat, ale je to algoritmus a prediktivní analýza, která pravděpodobně utěsní váš osud.
Tady je důvod. Nesmírně výkonné počítače začínají dávat smysl obrovským množstvím dat, které svět nyní vytváří, a to umožňuje kvantifikovat a korelovat téměř jakýkoli druh chování a korelovat s jinými daty. Statistiky mohou například ukázat, že lidé, kteří žijí 15 kilometrů od práce, s větší pravděpodobností opustí práci do pěti let. Nebo že zaměstnanci s hudebními dovednostmi jsou obzvláště vhodní pro práci vyžadující vícejazyčnost. Vymýšlím je, ale nejsou tak přitažliví.
Některá oddělení lidských zdrojů již začala používat společnosti, které těží hluboké zásoby informací, aby formovaly jejich rozhodnutí o najímání. A objevují, že když počítače kombinují a porovnávají data, konvenční moudrost o tom, jaký člověk je v práci dobrý, nemusí vždy platit.
Spusťte čísla
Zvažte nálezy společnosti Evolv, San Francisco, která si díky svým údajům řízeným údajům vytváří jméno. Tvrdí například, že lidé, kteří vyplňují online žádosti o zaměstnání pomocí prohlížeče, který si sami nainstalovali do svých počítačů, jako je Chrome nebo Firefox, vykonávají své úkoly lépe a méně často mění své úkoly. Můžete spekulovat, že je to proto, že ten, kdo stáhne jiný prohlížeč, než ten, který byl dodán s jeho počítačem, je proaktivní a vynalézavější.
Ale Evolv nespekuluje. Jednoduše poukazuje na to, že údaje z více než 30 000 zaměstnanců důrazně doporučují. O tom není nic neoficiálního; je založeno na informacích získaných od deseti tisíc pracovníků. A to mu dává váhu.
"Srdcem vědy je měření, " zdůraznil Erik Brynjolfsson ze Sloan School of Management v MIT v nedávném článku New York Times o tom, co se stalo známým jako věda o pracovní síle. "Vidíme revoluci v měření a bude to revoluce v organizační ekonomice a personální ekonomice."
Evolv, který do značné míry zaměřil svůj výzkum na hodinové zaměstnance, vycházel z dat další prvky HR zlata, jako například:
- Lidé, kteří jsou dlouhodobě nezaměstnaní, jsou, jakmile jsou znovu najati, stejně schopní a zůstanou na svém zaměstnání stejně dlouho jako lidé, kteří nebyli bez práce.
- Záznam v trestním rejstříku je už dlouho pro někoho na trhu práce silnou černou značkou, ale Evolv tvrdí, že jeho statistiky ukazují, že trestní minulost nemá vliv na to, jak zaměstnanec vykonává nebo jak dlouho se drží zaměstnání. Ve skutečnosti bylo zjištěno, že bývalí zločinci skutečně dělají lepší zaměstnance v call centrech.
- Na základě průzkumů zaměstnanců zůstávají pracovníci call centra, kteří jsou kreativní, v okolí. Ti, kdo jsou zvědaví, ne.
- Nejspolehlivější zaměstnanci call centra žijí v blízkosti zaměstnání, mají spolehlivou dopravu a používají jednu nebo více sociálních sítí, ale ne více než čtyři.
- Na čestnosti záleží. Data ukazují, že lidé, kteří prokáží upřímnost v testech osobnosti, mají sklon zůstat v práci o 20 až 30 procent déle než ti, kteří tak neučiní.
A jak měří poctivost? Jednou z technik je zeptat se lidí, zda znají jednoduché klávesové zkratky, jako například control-V, které vám umožní vkládat text. Později budou požádáni o vyjmutí a vložení textu pomocí klávesnice, aby zjistili, zda říkali pravdu.
Je to strašidelné
Najímání dat má samozřejmě své nedostatky. Jedním je, že by to mohlo vést k nezamýšlené diskriminaci menšinových nebo starších zaměstnanců. Menšinoví pracovníci mají například tendenci cestovat dále do zaměstnání. A to by mohlo vytvořit právní problémy pro společnost, která se vyhýbá dálkovým zaměstnancům, protože statistiky ukazují, že nezůstávají tak dlouho v práci.
Pak je tu otázka, jak dlouho bude společnost sbírat data o svých zaměstnancích. Kde nakreslí čáru, pokud jde o sledování chování zaměstnanců jménem shromažďování údajů?
"Technologie sběru dat vyvolává otázky o mezích dohledu pracovníků, " řekl New York Times Marc Rotenberg, výkonný ředitel Elektronického informačního centra . "Větším problémem je, že všechny tyto metriky pracoviště se shromažďují, když jste jako pracovník v zásadě za jednosměrným zrcadlem."
To je vážný problém, ale není pravděpodobné, že zpomalí trend nahrazení střevní reakce šéfem vnímanou moudrostí algoritmů.
Příklad: Začátkem letošního roku společnost eHarmony, která se prosadila v oblasti online dohazování, oznámila plány na vylepšení svých algoritmů a vstup do podnikání zapojování zaměstnanců a společností.
Big Data se dívá
Zde jsou další způsoby, jak má Big Data dopad:
- Silnice méně ujeté: Dodavatelské společnosti, jako je Fedex a UPS, začínají zaznamenávat výrazné úspory pomocí analýzy dat, která vede řidiče k méně přetíženým silnicím, aby se zabránilo volnoběhu v provozu.
- Mít telefon, bude cestovat: Vědci v Africe používají data shromážděná z používání mobilních telefonů ke sledování šíření nemocí, jako je malárie, tím, že vidí, kam lidé cestují.
- Big C, setkejte se s velkým D: Americká společnost klinické onkologie zahájila projekt na vytvoření rozsáhlé databáze elektronických záznamů o případech rakoviny, takže lékaři mohou použít analytiku k určení, jak nejlépe léčit pacienty.
Video bonus: Stále nedostávejte celou věc Big Data. Fotograf Rick Smolan o tom sdílí svůj projev.
Více od Smithsonian.com
Jak velká data změnila datování
Velká data nebo příliš mnoho informací
