Teknoloji tabanlı işe alım algoritmaları, nötr bir cephe altında queerfobik sapmaları çoğaltabilir mi? Teknoloji tabanlı işe alım algoritmaları, başvuru verilerini analiz etmek ve iş ilanlarıyla eşleştirmek için tasarlanmıştır. İşe alım sürecini daha verimli hale getirmeyi ve bilinçsiz önyargı gibi insan hatasına daha az eğilimli hale getirmeyi amaçlıyorlar. Bununla birlikte, nötr bir cephe altında queerfobik önyargıların yeniden üretilmesine yol açabilecek bazı sınırlamaları olabilir. Bu makalede, bu tür önyargıların nasıl oluştuğunu, LGBTQ + insanlar üzerindeki etkilerini ve bunların nasıl azaltılacağını inceliyoruz.
İşe Alım Teknolojisi Algoritmaları Nasıl Çalışır?
İşe alım teknolojisi algoritmaları, büyük veri kümelerini analiz etmek için veri bilimi tekniklerini kullanır. Özgeçmişlerden ve uygulamalardan ilgili işlevleri çıkarırlar, şablonları tanımlarlar ve bunları iş gereksinimlerine göre eşlerler. Algoritmalar beceri, deneyim, eğitim ve iş performansını tahmin etmeye yardımcı olan diğer faktörleri değerlendirir. Ayrıca adayları bu kriterlere göre birbirleriyle karşılaştırırlar.
İşe alımda queerphobia
Queerphobia, lezbiyen, gey, biseksüel, transseksüel veya non-binary olarak tanımlanan insanlara karşı ayrımcılık veya önyargı anlamına gelir. İstihdam olanakları da dahil olmak üzere yaşamın tüm yönlerini etkileyen aktif bir baskı şeklidir. Son araştırmalara göre, heteroseksüel işçiler ve yöneticiler arasında queerfobik ilişkiler yaygındır ve bu da LGBTQ + çalışanları için daha düşük ücretlere ve daha az promosyona yol açmaktadır. Örneğin, LGBTQ + çalışanlarının %38'i 2019'te cinsel yönelim veya cinsiyet kimliğine dayalı işyeri ayrımcılığı yaşadığını bildirdi.
Nötr Bir Cephe Altında Queerfobik Önyargıların Yeniden Üretilmesi
Teknolojik işe alım algoritmaları, alakasız özelliklere odaklanarak veya belirli grupları diğerlerine tercih ederek queerfobik önyargıları yeniden üretebilir. Örneğin, heteronormativite ile ilişkili olan liderlik veya takım çalışması gibi geleneksel erkek veya kadın özelliklerine daha fazla ağırlık verebilirler. Bu önyargılar, algoritmanın öğrenme sürecine dahil edilir, önceki çalışanlar tarafından güçlendirilir ve çeşitli endüstrilerde çoğaltılır.
LGBTQ + bireyler üzerindeki etkisi
Nötr bir cephe altında queerfobik önyargıların çoğaltılması, LGBTQ + iş arayanlar için önemli etkilere sahiptir. İş bulmak, terfi etmek ve konut merdivenine çıkmak için daha büyük engellerle karşı karşıyalar. Bu, daha yüksek işsizlik ve eksik istihdam oranlarına, artan strese ve daha düşük iş memnuniyetine yol açmaktadır. Etki, LGBTQ + topluluğundaki trans insanlar veya HIV/AIDS ile yaşayan insanlar gibi azınlık alt grupları için daha da kötüdür.
Queerfobik Önyargıyı Azaltmak
Teknoloji tabanlı işe alım algoritmalarındaki queerfobik önyargıyı azaltmak için, kuruluşlar proaktif adımlar atmalıdır:
- Algoritmanın tasarımını gözden geçirin ve klişeleri sürdürmediğinden veya belirli demografileri desteklemediğinden emin olun.
- Çeşitlilik metriklerini, cinsel yönelim ve cinsiyet kimliği de dahil olmak üzere işe alım sürecine dahil edin.
- Yöneticileri ve işe alımcıları örtük önyargıları tanımak ve aktif olarak bunlara karşı koymak için eğitin. En iyi uygulamaları belirlemek ve kapsayıcılığı teşvik etmek için LGBTQ + savunuculuk gruplarıyla birlikte çalışın. Teknolojik işe alım algoritmaları, şirketlerin adaylar hakkında daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Ancak, marjinal toplulukları orantısız bir şekilde etkileyen queerfobik önyargıları çoğaltmaktan kaçınmak için dikkatli bir tasarıma ve izlemeye ihtiyaçları var. Bu sorunları ele alarak, tüm çalışanların becerilerini ve katkılarını geliştirdikleri daha adil bir işyeri oluşturabiliriz.
Teknoloji tabanlı işe alım algoritmaları, nötr bir cephe altında queerfobik önyargıları çoğaltabilir mi?
Teknolojik işe alım algoritmaları, insan önyargılarından ve klişelerinden kaynaklanan queerfobik önyargıları azaltmak için tasarlanabilir, ancak bunu her zaman başaramayabilirler. Bu sistemler, adaylar hakkında karar vermek için verilere dayanır ve eğer bu veriler önyargılıysa, bu önyargıları karar verme süreçlerinde sürdürecektir.