Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Вопрос, важный с точки зрения этой книги, заключается в следующем: каким именно образом автоматические системы оценивают нас, когда мы ищем работу, и какие именно критерии они рассматривают. Мы уже увидели, как ОМП сделало токсичным процесс набора студентов в колледжи – как для богатых, так и для представителей среднего класса. Тем временем ОМП в системе криминального правосудия затягивает в сети миллионы людей, абсолютное большинство которых бедные, и большая часть из них никогда не имела возможности получить высшее образование. Члены каждой из этих групп сталкиваются с принципиально отличающимися друг от друга сложностями. Но что-то у них есть и общее. Им всем нужна работа.

Раньше поиск работы во многом зависел от личных знакомств. На самом деле Кайл Бем ожидал, что это и сейчас так, когда пытался устроиться на работу в Kroger. Друг Кайла сообщил ему, что есть вакансия, и замолвил за него словечко работодателю. В течение десятилетий именно так люди оказывались на пороге самых разных заведений, будь то бакалейная лавочка, порт, банк или юридическая фирма. Затем кандидат приходил на собеседование, в ходе которого кадровик пытался его оценить. Слишком часто это транслировалось в единственное основное суждение: похож ли этот человек на меня (или на тех, к кому я хорошо отношусь)? В результате соискатели без друзей среди сотрудников компании практически не имели шансов получить работу – особенно если они были другой расы, этнической группы или религии. Женщины также оказывались исключенными из этого междусобойчика.

Такие компании, как Kronos, привнесли научный подход в корпоративное управление кадровыми ресурсами, отчасти ради того, чтобы сделать процесс более справедливым. Kronos была основана в 1970-х выпускниками МТИ, и ее первым продуктом был новый тип табельных часов, снабженных микропроцессором, который подсчитывал время, проведенное сотрудником на работе, и автоматически отчитывался об этих данных. Сейчас это кажется банальным, но это была одна из первых попыток отследить и оптимизировать рабочую силу с помощью электроники. По мере развития Kronos компания разработала широкий ассортимент программного обеспечения для сотрудников отделов кадров, включая программу Workforce Ready HR, обещавшую, согласно сайту компании, избавить кадровиков от «догадок» при рассмотрении кандидатов:

Мы можем помочь вам отобрать, принять на работу и включить в коллектив кандидатов, которые с наибольшей вероятностью окажутся продуктивными, – самых подходящих для работы сотрудников, которые будут лучше справляться со своими обязанностями и дольше оставаться на своем месте.

Kronos – часть быстро развивающейся индустрии. Прием на работу становится все более автоматизированным, и многие из новых программ включают в себя тесты на оценку личности вроде того, который проходил Кайл Бем. Сейчас эта индустрия представляет собой бизнес с оборотом 500 миллионов долларов ежегодно, и каждый год она, согласно данным тестовой компании Hogan Assessment Systems Inc., растет на 10–15 %. Подобные тесты теперь проходят 60–70 % соискателей, в то время как еще пять лет назад речь шла о 30–40 %, говорит Джош Берсин из консалтинговой фирмы Deloitte.

Естественно, ни одна программа по найму сотрудников не может предоставить абсолютно достоверную информацию о том, как на самом деле кандидат проявит себя в компании. Это дело будущего, которое нам неизвестно. Поэтому, как и многие другие инструменты, обрабатывающие Большие данные, такие программы используют прокси. Но, как мы уже видели, прокси всегда неточны и часто несправедливы. Верховный суд еще в 1971 году постановил в деле «Григгс против компании Duke Power», что тесты на уровень интеллекта при приеме на работу дискриминационны и, соответственно, незаконны. Можно было предположить, что это решение подтолкнет к определенной переоценке ценностей. Вместо этого индустрия просто выбрала разные варианты замены для теста IQ, в том числе тесты оценки личности вроде того, который не дал получить работу Кайлу Бему.

Но дело не только в справедливости и законности: исследования показывают, что личностные тесты на самом деле плохо прогнозируют поведение будущего сотрудника на рабочем месте. Фрэнк Шмидт, преподаватель факультета бизнеса в Университете Айовы, проанализировал информацию о производительности труда за последнее столетие, чтобы сравнить прогностическую ценность различных процессов кадрового отбора. Личностные тесты на его шкале расположились в самом низу – прогнозы на основании этих тестов на две трети менее достоверны, чем проверки когнитивных способностей, и намного слабее, чем проверка рекомендаций и послужного списка.