Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения

Одними резюме тут определенно не обойтись. Большинство перечисленных в резюме пунктов – престижный университет, награды, даже навыки – всего лишь грубые прокси высокой компетентности. И хотя, несомненно, существует взаимосвязь между технической подкованностью и научной степенью хорошего вуза, она все-таки далека от идеальной. Множество талантов в области программного обеспечения появляются из других мест – достаточно вспомнить о хакерах-старшеклассниках. Более того, резюме обычно полны преувеличений, а иногда и прямой лжи. С помощью быстрого поиска через LinkedIn или Facebook система может расширить поле обследования, идентифицируя некоторых друзей и коллег кандидата. И все равно сложно превратить эту информацию в предсказание, что определенный инженер может оказаться идеальной кандидатурой для коллектива консалтинговой фирмы, состоящего из 12 человек, в Пало-Альто или Форт-Уэрте. Отыскание человека, подходящего на эту роль, требует гораздо более широкого доступа к информации и более амбициозной модели.

Пионер в этой области – стартап Gild, базирующийся в Сан-Франциско. Простираясь далеко за пределы резюме и альма-матер претендента, Gild сортирует миллионы сайтов вакансий, анализируя то, что он называет «социальной информацией» каждого человека. Компания разрабатывает профили кандидатов для работодателей, в основном технических компаний, и постоянно их обновляет по мере того, как у кандидатов появляются новые навыки. Gild утверждает, что даже может предугадать, когда звездный сотрудник соберется менять работу, и предупредить компании, с которыми сотрудничает, чтобы те не упустили возможность сделать ему предложение. Но модель Gild пытается подсчитать и квалифицировать «социальный капитал» каждого сотрудника. Насколько хорошо включен этот человек в сообщество коллег-программистов? Делятся ли они кодами? Вот, допустим, программист из Бразилии, назовем его Педро, живет в Сан-Паулу и проводит каждый вечер с ужина до часа ночи, общаясь с программистами со всего мира, решая проблемы облачных вычислений или обсуждая алгоритмы игр на сайтах вроде GitHub или Stack Overflow. Модель может попытаться измерить степень увлеченности Педро (что, возможно, принесет ему высокий балл) и его уровень взаимодействия с другими людьми. Также она оценит его мастерство и социальную важность его контактов. Люди с бо́льшим числом подписчиков больше ценятся. Если же его главным онлайн-контактом окажется один из основателей Google Сергей Брин или Палмер Лаки, основатель компании – создателя виртуальной реальности Oculus VR, балл Петро за социальные контакты, несомненно, взлетит до небес.

Но модели, подобные Grid, редко получают такие подробные сигналы от найденной информации. Поэтому они забрасывают более широкую сеть в поисках корреляций с возможным звездным статусом на работе и ищут везде, где только могут найти. Имея базу данных на шесть миллионов программистов, компания может разыскать все виды паттернов. Вивьен Минг, научный руководитель Gild, сказала в интервью Atlantic Monthly, что Grid обнаружила стайку талантов, частенько заходящих на японский сайт, посвященный одной манге. Если Педро проводит время на этом сайте, конечно, это еще не гарантирует его «суперзвездность». Но общий балл у него будет повыше.

В случае с Педро все это имеет смысл. Но те или иные работники могут делать что-то не в интернете – и ни один самый сложный алгоритм не сможет в это проникнуть, по крайней мере не сегодня. Возможно, они занимаются со своими детьми или посещают книжный клуб. Тот факт, что потенциальные сотрудники не проводят каждый вечер по шесть часов за обсуждением манги, не должно засчитываться им в минус. А если на этом манга-сайте, как и на большинстве подобных, преимущественно мужское общество и царит сексизм, значительное число женщин в этой индустрии, возможно, станет его избегать.

Несмотря на все эти проблемы, Gild – пока всего один игрок. У него нет клыков всемирного гиганта, и он не пытается задать единый стандарт для всей индустрии. В сравнении с некоторыми ужасами, которые мы уже видели: хищнической рекламой, которая погребает семьи под тяжестью кредитов, или личностными тестами, которые лишают людей возможностей, Gild выглядит безобидно. Эта категория прогностической модели больше связана с поощрением соискателей, чем с их наказанием. Безусловно, применяемый этой моделью анализ нельзя назвать полным, и некоторые потенциальные звезды остаются нераспознанными. Но я не думаю, что этот способ поиска талантов уже можно приравнять к ОМП.

И все же важно отметить, что модели по найму и «введению в должность» постоянно развиваются. Мир данных продолжает расширяться, учитывая то, что каждый из нас постоянно генерирует все новые «обновления» в своей жизни. Все эти данные поступят к нашим потенциальным работодателям, обеспечив им хорошее представление о нас.