技術者の採用プロセスにおける無意識のバイアスを避ける

技術者の採用プロセスの目的は、基本的にはその仕事に最適な人材を見つけることです。採用活動における無意識の偏見をなくすことで、以前よりも多くの有能な候補者にアクセスできるようになる、というのがシンプルな真実です。

技術者の中で、自分の偏見を意識して採用活動を行う人はなかなかいないと思います。同じように、山岳救助隊に助けられることを期待して山に入るハイカーは、なかなかいないと思います。

残念ながら、ハイカーはいまだに足止めを食らっていますし、テック業界には偏見が蔓延しているという証拠もあります。Stack Overflow 2017 Developer Survey」では、彼らの 回答者 プロの開発者になった人は、ほぼ90%の男性とほぼ80%の白人でした。

これは理想的ではありません。 より多くの民族的多様性を持つ企業 は、多様性のない同業他社よりも33%、性別が多様な企業は同業他社よりも21%優れています。このような効果を得るための第一歩は、技術者の採用において、白人男性以外の候補者に不利になるような無意識の偏見をすべて排除して、できるだけ公平な競争条件を作ることです。

ソースは マッキンゼー

この記事の目的は、叱ることではなく、技術系の採用担当者が、採用プロセスにおけるバイアスをできるだけ排除し、より良い候補者を採用するために必要なツールを提供することです。

自分のプロセスにある無意識のバイアスを認識する

人間には、無意識の認知バイアスがあります。これは、サバンナで狩りをしていた頃の名残で、直感に耳を傾けないとライオンの餌になってしまうように、私たちのシステムに組み込まれています。しかし、現代社会が直面している状況は、身近なグループ以外にも目を向けることが最善であることを意味しています。

これは、甘いものなら何でも食べたいという古代人の欲求に似ています。甘いものが手に入るようになったことで、私たちは甘いものの摂りすぎが健康に悪いことを認識し、それに合わせた考え方をするようになりました。しかし、その前に一歩踏み出して、自分が甘いもの好きであることを認識する必要がありました。

同じように、自分の無意識のバイアスを認識することで、意思決定のプロセスからバイアスを取り除くための手段を講じることができます。イコール・アプローチの開発責任者であるナターシャ・ブルームフィールド・リード氏は次のように述べています。

この6つの認知バイアスは、まず始めに知っておくべきものです。認識していないと、採用する候補者に対する認識を歪めてしまい、技術者の採用プロセスに影響を与えてしまいます。

確証バイアス

これは、データを客観的に求めるのではなく、最初に決めたことを実現する方法を探してしまうことです。

これが技術系の採用プロセスに影響を与える一般的な方法は、面接官が自分の先入観を確認するために候補者ごとに質問を調整することだと、次のように述べています。 Ji-A Min Idealのヘッドデータサイエンティスト。

例えば、年配の候補者には「12時間連続でコーディングをすることがあるか」という質問がありますが、これは若い候補者には与えられないかもしれません。これは、若い候補者にはエネルギーレベルを聞かれないのに、年配の候補者にはエネルギーが不足しているのではないかと面接官が感じたためです。

効果的なヒューリスティック

これは、「面接では、表面的な要素でその人の適性を判断する」という言い方をしています。 ウェポウ.これは、体重とコーディング能力には何の関係もないにもかかわらず、太った候補者は細身の候補者よりもパフォーマンスが低いのではないかと思い込んでしまうことで現れます。

エクスペクテイション アンカー

別の言い方をすれば、「無意識の好意」です。何らかの理由で面接官が特定の候補者を気に入った場合に起こります。多くの企業では複数段階の採用プロセスを採用していますが、一次選考で面接官が候補者を気に入ってしまうと、その影響を受けてしまいます。

次のラウンドのインタビューでは、候補者についてより多くの情報が得られるはずですが、好意的な候補者は、他の候補者と同じように精査されないことがあります。それだけでなく、他の候補者は、自分の長所ではなく、最初の候補者に対して判断されてしまうのです。

類似性引き寄せ効果

Ji-A Min は、「人は自分に似た人を求める傾向がある」と説明しています。自分と同じような価値観を持った人を集めようとするのであれば、それは理にかなっているかもしれませんが、ハイテク業界は圧倒的に白人と男性が多いため、面接官と似ていない有能な候補者を排除してしまう可能性があります。

テクノロジー業界では、あまりにもひどい状態になっています。 ビビアン・ジアン は、「（シリコンバレーでは）代表権のないマイノリティの割合があまりにも低いので、雇用主はもう自分の判断を信用すべきではない」と述べています。

ジェンダー・バイアス

これは今、技術分野で注目されている問題ですが、それには理由があります。女性は、男性とは違った形で認識されています。 日常的に証明する 彼らの能力

直感

言い換えれば、自分の直感を信じることです。直感は、知恵の象徴であり、テクノロジーの世界では称賛されるもののように思えるかもしれません。結局のところ、スティーブ・ジョブズのようなビジョナリーは、次のように主張して称賛されています。 ニューヨークタイムズ "直感は非常に強力なもので、知性よりも強力である "と。では、なぜこれを採用プロセスの一部にしてはいけないのでしょうか？

それは、自分の無意識のバイアスを高めてしまうからです。候補者を評価するための客観的な枠組みを排除することで、面接官は自分自身のバイアスの影響を受けやすくなります。このことは、以下の調査でも明らかになっています。 ヘイズ は、採用担当者の採用経験が多いほど、偏りが大きいことを明らかにしました。

自分のバイアスを認識すれば、それだけでプロセスが解決するでしょうか？いいえ、でも最初の一歩としてはいいと思います。このように Deloitte 人事担当ディレクター と言いました。

私たちは皆、自分たちが信じられないほど公平だと思っていましたが、性別、年齢、フルタイムとパートタイムを比較してデータをテストしてみました。データをテストするプロセスを導入するだけで、人々は立ち止まり、考え、自分の意思決定をテストするようになりました。これは人々にとって本当にカタルシスのあるプロセスでした。私たちは、自分たちが偏った判断をしている可能性があることを知りませんでした。

そのため、自分が持っているバイアスに気づいたら、その影響を軽減することが重要であり、それは技術者の採用プロセスの最初の段階から始まります。

求人広告の言語をジェンダーニュートラルにする

看護師以外のほとんどの仕事は、自然に性別が決まっているわけではなく、性別特有の資格があるわけでもありませんし、技術系の仕事では、どちらかの性別が得意ということはありません。 しかし、求人広告の言葉遣いによっては、男女の好みが分かれることがあると知って驚くかもしれません。

私たちは、すでに このブログの他の場所で は、性別を表す代名詞を広告から削除する一方で、家庭を持つ女性よりも若い男性にアピールするような社交場の雰囲気を表現しないことの重要性について述べています。

しかし、その先にあるのは けんきゅう ウォータールー大学とデューク大学が行った調査によると、コンピュータ・プログラミングのような男性優位の分野の求人広告には、女性優位の分野の求人広告に比べて、男性的な言葉（リーダー、競争力、支配力など）が多く見られることがわかりました。

これが意味するところは、求人広告からコーディングニンジャを削除し、代わりに熟練したコーダーを採用することです。のCarmen Nobel氏によると ハーバード・ビジネス・レビューこのような形容詞が出てくる一般的な理由は、形容詞を大量に要求するバロック式のジョブ・ディスクリプションにあります。広告からこれらの形容詞を削除することに加えて、ジョブ・ディスクリプションを必要な情報だけにして、ジェンダーに関する記述を詰め込む必要がないようにしましょう。

インタビューの前に匿名でコーディングテストを行う

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採用前に対面式の面接を避けるのは賢明ではありませんし、通常は不可能ですが、対面式の面接の前にできるだけ多くの評価をしておくことで、競争条件を整えることができると思います。

ウィリアム・ガデア IdeaRocket
ソースは Recruiter.com

どんなに客観的に見ようとしても、採用プロセスでは必ず誰かに直接会わなければならないときがあります。この時に注意しないと、私たちの認知バイアスがかかってしまう可能性があります。

であることを示す十分な証拠がある。 べいこく, カナダであり フランスまた、同等の資格を持つ候補者であっても、白人っぽい名前（フランスの場合は外国人）であれば、50%に呼ばれて一次面接を受けることが多くなります。 この効果 は、男性と女性の名前に関しても感じられ、「男性」の履歴書は「女性」の履歴書よりも圧倒的に能力が高く、採用されやすいと考えられています。

この影響を軽減する最善の方法の一つは、候補者を面接に招く前にできるだけ多くの匿名データを集めることです。文化的背景や性別など、余計な情報が入った履歴書を見て能力を判断するのではなく、客観的かつ匿名のテストを行うのです。

技術系の採用者にとって最も重要なことは、ビジネス上の問題を解決するためのパワフルでクリーンかつ効率的なソリューションを、期限内に実際に生み出すことができるかどうかということです。そのための最良の方法は、入社初日のテストであり、匿名の結果レポートをリクルーターや開発者に送ることができます。 デブスキラー.

ソースは デブスキラー

によると ラズロ・ボックGoogle社のピープルオペレーション担当上級副社長であったMr.Mr.Mr.は、「与えられたワークサンプルテストは、将来のパフォーマンスを示す最良の指標となる」と述べています。開発者には、通常使用するツールやリソースをすべて使用して、入社初日に行うようなプログラミングタスクを与えることが重要です。

これは、彼らが仕事をする能力を客観的に示す最良の方法です。候補者の一人一人にこれらのテストを受けさせればいい。そして、仕事ができると判断した人だけを面接に招きます。そうすれば、実際に会ったときに、その人が仕事をできることは間違いないので、直感や他のバイアスに頼ることはありません。

面接プロセスの標準化

採用プロセスからバイアスを取り除くには、一貫性が重要です。

ロビン・シュワルツ MFGの仕事

ソースは リクルートドットコム

技術的に優れていることがわかっている開発者のみを面接すべきです。面接プロセスは、モチベーションと文化的適合性を把握するためにのみ使用されるべきです。もちろん、これらは主観的な考えであり、面接官の偏見が入り込んでしまう危険性があります。おそらく、あなたができる最善のことは、面接プロセスを標準化することです。

リリー・チャンは、その理由と方法をMITのキャリア開発専門家が説明しています。一番大きいのは確証バイアスでしょう。前に説明したように、それぞれの候補者に独自のインタビューを行うと、それぞれの候補者に異なるものを求めるようになります。そして Ji-A Min そうすると、データが一致せず、リンゴとオレンジの比較になってしまいます。全員に同じインタビューをすることで、結果を平等に比較することができます。

しっかりとメモを取る

会った瞬間に候補者を評価したくなるものですが、これは期待を裏切る結果になります。候補者の全体的な印象に頼るのではなく、メモを書くことで、候補者が何を言ったかを正確に参照することができます。そうすれば、あなたの第一印象は 全てを踏まえた上で扉を開けたときの見た目だけではなく、その場にいた人の心を掴む。

ルーブリックの使用

どのような基準で選考を行うかを決め、すべての候補者にそれを適用します。そのためには、標準的な質問のリストが必要です。そうすれば、各候補者から同じ情報を得て、同じ尺度で評価することができ、期待を持たせることができます。

好感度のような主観的なものが採用プロセスで重要な場合でも、それを数値で表します。そうすれば、漠然とした印象ではなく、候補者間で比較可能な数値に頼ることができます。

自分の判断を正当化する

なぜ標準的な質問にメモを取るのかというと、収集した証拠をもとに自分の判断をすべて弁護できるようにしておく必要があるからです。あなたは同じ情報を候補者から探しているので、ある候補者が出した答えが他の候補者の答えよりも良い理由を正当化することができます。

エリートのファーストトラックを廃止する

エリートのファーストトラック特定の候補者を最初の審査段階から免除して、直接最終面接に連れて行くような方法は、期待アンカーや類似性バイアスの温床にしかなりません。これにより、以下のような状況が生まれました。 見知らぬ人だけ はコーディングテストを受けなければなりませんが、現在のチームのフィアンセは迅速に追跡されます。

つまり、自分を証明する重荷をマイノリティに負わせる一方で、白人は早く昇進することが多いのです。そうですね。 76.2% 2017年のStack Overflowの開発者調査に回答したプロの開発者のうち、米国にいながら白人だった人は 白人の3/4 は白人以外の友人はいません。つまり、比率的には、工科大学のエリート・ファーストトラックの受け手の大半は白人になるということです。

ソースは スタックオーバーフロー

特に技術系では、全員が技術審査を受けるべきです。もし好ましい候補者が本当にあなたが思っている通りの人物であれば、技術的な能力があることを証明するのに問題はないはずです。

候補者のインタビューに多様なグループを割り当てる

努力しても、候補者を直感で見てしまうことがあります。これは、直感に頼る人にとっての罠です。このようなことが起こらないようにするには、多様な人が面接に参加することです。それぞれの感想があるはずですから。 一人の人間のバイアス 候補者の印象を左右するからです。

避けるべき行為

無意識の偏見をなくすためには、デバイスを選択するために必要な情報だけに集中し、それ以外の要素をできるだけ排除することが大切です。しかし、情報が多すぎるということもあります。ここでは、採用判断に使用するデータを歪めてしまうような、避けるべき慣習をご紹介します。

仕事とは関係のないプレッシャー

テクニカルスクリーンでは、実際の環境下であなたのデバイスがどのように動作するかをテストする必要があります。現実の世界では、開発者は通常、どのような作業をしなければならないか見当がつきます。また、自分が慣れ親しんだツールを使って仕事をすることもできるでしょう。慣れないプラットフォームで適当な作業をさせると、スキルとは関係のないストレスがかかります。

与えられた 準備作業 を使ってテストの内容を説明し、彼らに自分のIDEを使わせる。そうすることで、彼らの能力に関する最も純粋なデータを得ることができます。

アカデミックな資格

これらの指標やその他の指標は、究極のテクニカル・スクリーンよりもハイテクではあまり意味がありません。候補者をエリート教育機関から集めていると言えば聞こえはいいかもしれませんが、David Lopes氏は次のように述べています。 バジャーマップ と言います。

ほとんどの人は、幸運にもスタンフォードやカリフォルニア大学バークレー校に行くことはできませんが、その人たちと同じように準備ができ、資格があり、熱心に取り組んでいます。

ソースは Recruiter.com

あなたの無意識のバイアスはあなたを所有していない

どんなに公平な人でも、説明しなければならない認知バイアスがあります。これは悪いことではなく、単に人間であるということです。現在、技術分野では多様性の問題が大きくクローズアップされていますが、自分の偏見を考慮して採用プロセスから排除する方法を学べば、常に最適な候補者を採用できるようになります。