Ik heb goed nieuws en slecht nieuws voor iedereen die de komende jaren een baan zoekt. Het goede nieuws is dat er in de toekomst mogelijk sollicitatiegesprekken kunnen verdwijnen. Oké, misschien zullen sommige bedrijven ze nog steeds doen omwille van de traditie, maar dat maakt niet zoveel uit.
Dat brengt me bij het slechte nieuws - Big Data zal eerder bepalen of je een baan krijgt. Je oogverblindende glimlach, charmante persoonlijkheid en geweldige CV kunnen voor iets tellen, maar het zijn algoritmen en voorspellende analyses die waarschijnlijk je lot bezegelen.
Dit is waarom. Enorm krachtige computers beginnen de enorme hoeveelheden gegevens die de wereld nu produceert te begrijpen, en dat maakt het mogelijk dat bijna elk soort gedrag kan worden gekwantificeerd en gecorreleerd met andere gegevens. Statistieken kunnen bijvoorbeeld aantonen dat mensen die 25 kilometer van hun werk wonen, hun baan waarschijnlijk binnen vijf jaar beëindigen. Of dat werknemers met muzikale vaardigheden bijzonder geschikt zijn voor banen waarvoor ze meertalig moeten zijn. Ik verzin die, maar ze zijn niet zo vergezocht.
Sommige personeelsafdelingen zijn al begonnen met het gebruik van bedrijven die diepe reserves aan informatie ontginnen om hun aanwervingsbeslissingen te vormen. En ze ontdekken dat wanneer computers gegevens combineren en matchen, conventionele wijsheid over wat voor soort persoon goed is in een baan niet altijd waar is.
Voer de cijfers uit
Overweeg de bevindingen van Evolv, een bedrijf uit San Francisco dat naam maakt door zijn gegevensgestuurde inzichten. Zij beweert bijvoorbeeld dat mensen die online sollicitaties invullen met een browser die ze zelf op hun pc's hebben geïnstalleerd, zoals Chrome of Firefox, hun taken beter uitvoeren en minder vaak van baan veranderen. Je zou kunnen speculeren dat dit komt omdat het type persoon dat een andere browser downloadt dan degene die bij zijn of haar computer is geleverd, proactiever, vindingrijker is.
Maar Evolv speculeert niet. Het wijst er alleen maar op dat dit is wat gegevens van meer dan 30.000 werknemers sterk suggereren. Er is niets anekdotisch aan; het is gebaseerd op informatie verkregen van tienduizenden werknemers. En dat is wat het gewicht geeft.
"Het hart van de wetenschap is meten, " zei Erik Brynjolfsson, van de Sloan School of Management aan het MIT, in een recent artikel in de New York Times over wat bekend staat als arbeidskrachtenwetenschap. "We zien een revolutie in de meting en dit zal een revolutie teweegbrengen in de organisatie- en personeelseconomie."
Evolv, dat zijn onderzoek grotendeels heeft gericht op werknemers per uur, is gebaseerd op gegevens van andere strengen van HR-goud, zoals:
- Mensen die al lang werkloos zijn, zijn, zodra ze weer worden aangenomen, net zo capabel en blijven net zo lang aan het werk als mensen zonder werk.
- Een strafblad is al lang een dikke zwarte vlek voor iemand op de arbeidsmarkt, maar Evolv zegt dat hun statistieken aantonen dat een criminele achtergrond geen invloed heeft op hoe een werknemer presteert of hoelang ze bij een baan blijven. In feite is gebleken dat ex-criminelen daadwerkelijk betere werknemers maken in callcenters.
- Gebaseerd op enquêtes onder werknemers, blijven callcenter-medewerkers die creatief zijn in de buurt. Degenen die nieuwsgierig zijn, doen dat niet.
- De meest betrouwbare callcentermedewerkers wonen in de buurt van het werk, hebben betrouwbaar transport en gebruiken een of meer sociale netwerken, maar niet meer dan vier.
- Eerlijkheid is belangrijk. Gegevens tonen aan dat mensen die eerlijk blijken te zijn bij persoonlijkheidstests, meestal 20 tot 30 procent langer aan het werk blijven dan degenen die dat niet doen.
En hoe peilen ze eerlijkheid? Een techniek is om mensen te vragen of ze eenvoudige sneltoetsen kennen, zoals control-V, waarmee u tekst kunt plakken. Later wordt hen gevraagd tekst te knippen en plakken met alleen het toetsenbord om te zien of ze de waarheid vertelden.
Het wordt eng
Datagedreven inhuren heeft natuurlijk zijn tekortkomingen. Een daarvan is dat dit kan leiden tot onbedoelde discriminatie van minderheden of oudere werknemers. Minderheidswerkers, bijvoorbeeld, hebben de neiging om verder te reizen naar hun baan. En dat kan juridische problemen veroorzaken voor een bedrijf dat afstand houdt van werknemers over lange afstanden, omdat uit statistieken blijkt dat ze niet zo lang in banen blijven.
Dan is er de vraag hoe lang een bedrijf gegevens gaat verzamelen over zijn werknemers. Waar trekt het de grens als het gaat om het volgen van het gedrag van werknemers in de naam van het verzamelen van gegevens?
"De technologie voor het verzamelen van gegevens roept zeker vragen op over de grenzen van de bewaking van de werknemers, " vertelde Marc Rotenberg, uitvoerend directeur van het Electronic Privacy Information Center, aan de New York Times. "Het grotere probleem hier is dat al deze werkplekstatistieken worden verzameld wanneer u als werknemer in wezen achter een eenrichtingsspiegel zit."
Dat is een serieus probleem, maar het zal de trend van het vervangen van de onderbuikreactie van een baas waarschijnlijk niet vertragen door de waargenomen wijsheid van algoritmen.
Een goed voorbeeld: eerder dit jaar kondigde eHarmony, het bedrijf dat zijn sporen heeft verdiend in online matchmaking, plannen aan om zijn algoritmen aan te passen en aan de slag te gaan met het aansluiten van werknemers en bedrijven.
Big Data kijkt
Hier zijn andere manieren waarop Big Data invloed heeft:
- De wegen die minder worden afgelegd: bezorgbedrijven zoals Fedex en UPS beginnen aanzienlijke besparingen te zien door gegevensanalyse te gebruiken om bestuurders naar minder drukke wegen te leiden om stilstand in het verkeer te voorkomen.
- Heb een telefoon, zal reizen: wetenschappers in Afrika gebruiken gegevens die zijn verzameld over het gebruik van mobiele telefoons om de verspreiding van ziekten zoals malaria te volgen door te kijken waar mensen reizen.
- Big C, ontmoet Big D: The American Society of Clinical Oncology heeft een project gelanceerd om een enorme database met elektronische dossiers van kankergevallen te maken, zodat artsen analyses kunnen toepassen om te bepalen hoe patiënten het beste kunnen worden behandeld.
Videobonus: krijg nog steeds niet het hele Big Data-ding. Fotograaf Rick Smolan deelt zijn epiphany erover.
Meer van Smithsonian.com
Hoe big data dating heeft veranderd
Big data of teveel informatie
