Автор:  (1) Ануар Асамиданов, факультет экономики, Клермонтский аспирантский университет, 150 E 10th St, Клермонт, Калифорния 91711. (Электронная почта: anuar.assamidanov@cgu.edu).  Таблица ссылок   Абстрактный   Фон   Данные   Методология   Полученные результаты   Обсуждение, заключение и ссылки.   Приложение Таблицы и рисунки  Абстрактный  Гендерная дискриминация при приеме на работу является одним из важных факторов, способствующих неравенству на рынке труда. Однако имеется мало данных о том, в какой степени гендерные предубеждения со стороны менеджеров по найму ответственны за эти различия. В этой статье я использую уникальный набор данных слепых прослушиваний телешоу «Голос» в качестве эксперимента по выявлению собственных гендерных предубеждений в процессе отбора. Первое прослушивание, транслируемое по телевидению, тренерами которого являются четыре выдающихся артиста, слушает участников «вслепую» (стулья обращены от сцены), чтобы не видеть участника. Используя стратегию оценки разницы в различиях, тренер (нанимающее лицо) явно экзогенен по отношению к полу художника. Я обнаружил, что художники имеют на 4,5 процентных пункта (11 процентов) больше шансов быть выбранными, если они являются получателями тренер противоположного пола. Я также использую подход машинного обучения в работе Athey et al. (2018) включить неоднородность гендерного состава команды, порядка выступлений и частоты неудач тренеров. Результаты открывают новую перспективу для обогащения прошлых исследований гендерной дискриминации, проливая свет на случаи изменения гендерных предубеждений в зависимости от пола лица, принимающего решения, и гендерного состава команды.  Гендерная дискриминация в процессе найма является одним из важных факторов, способствующих плохому рынку труда (Blau and Kahn, 2007). Гендерные различия при приеме на работу сложно измерить, поэтому трудно отличить их влияние на занятость от мешающих переменных, таких как различия в человеческом капитале и соответствующих навыках. Тем не менее, Баерт (2018) каталогизировал исследования, подтверждающие гендерную дискриминацию при приеме на работу, используя экспериментальные методы, в которых мешающие факторы были распутаны, чтобы оценить истинное влияние на результаты на рынке труда.  Исследования выявили практику дискриминации женщин при приеме на работу на рынке труда, но в большинстве этих исследований использовались экспериментальные методы (Бертран и Дюфло, 2017; Баерт, 2018; Ноймарк, 2018). В рамках этих экспериментов пары фиктивных заявлений о приеме на работу, различающиеся только полом кандидата, рассылаются на реальные вакансии. Дискриминация выявляется с последующим перезвоном от работодателя и полом кандидата. Методика тестирования на соответствие является золотым стандартом для оценки дискриминации при найме на рынке труда (Baert, 2015). Однако в этой литературе по найму пол лиц, принимающих решения о найме, не поддается наблюдению, или решения принимаются коллективно. Более того, эти эксперименты фиксируют только показатели обратных звонков и не выходят за рамки начального этапа процесса найма. Кроме того, если предположить, что решения работодателей о найме основаны на правиле сокращения, могут существовать ненаблюдаемые переменные различия в производительности между двумя группами, что может привести к предвзятой дискриминации (Neumark, 2012).  Другая часть литературы по гендерной дискриминации посвящена собственной гендерной предвзятости (т.е. фаворитизму по отношению к людям своего пола) при принятии решений о приеме на работу. Лабораторные эксперименты часто обнаруживают, что женщины проявляют собственную гендерную предвзятость при автоматической обработке информации, но эти результаты не обнаружены для мужчин (Rudman and Goodwin, 2004). Однако неясно, применимы ли эти результаты к реальным решениям о найме, которые, вероятно, будут характеризоваться рефлексивным (неавтоматическим) процессом. Существующие исследования реальных решений о найме обычно рассматривают отдельные сегменты рынка труда и обнаруживают неоднозначные доказательства собственной гендерной предвзятости (Booth and Leigh, 2010; Bagues and Esteve-Volart, 2010; Bagues et al., 2017). Из-за ограниченности данных в этих условиях трудно отличить, существует ли предпочтение пола работодателя над полом кандидата (т.е. предвзятость в отношении собственного пола). Основная цель этой статьи – проверить, существует ли гендерная предвзятость в процессе найма. Потенциальные результаты могут помочь нам понять нынешний рынок труда на индивидуальном уровне и последующие крупномасштабные последствия.  Основная трудность в проверке гендерной предвзятости в процессе найма заключается в том, что прием на работу лиц, принимающих решения, и кандидатов не является результатом процесса случайного отбора, чтобы заявить о наличии причинного фактора в формировании собственных гендерных предубеждений. Кроме того, фундаментальная проблема идентификации заключается в том, что исследователи наблюдают только за реальными данными об уже нанятых работниках — если заявитель не трудоустроен, это никогда не регистрируется. Из-за этих ограничений в этой литературе остается открытым вопрос, определяет ли пол лица, принимающего решения о найме, пол нанимаемых кандидатов. В этой статье я использую уникальный набор данных слепых прослушиваний телешоу «Голос» в качестве естественного эксперимента для выявления гендерной предвзятости в процессе отбора.  Я оцениваю гендерную предвзятость в шоу «Голос», где тренер (нанимающее лицо) явно экзогенен по отношению к полу артиста. Первый телевизионный этап телешоу «Голос» — слепые прослушивания. Четыре тренера, известные артисты, слушают участников, сидящих на стульях лицом от сцены, чтобы не видеть участников. Если тренеру нравится голос участника, он нажимает кнопку, чтобы повернуть стулья, чтобы показать, что он заинтересован в работе с этим участником. Преимущество этих оценок состоит в том, что тренеры наблюдают только за голосом участников и по голосу делают вывод о вероятном поле участника. Таким образом, из-за «слепого» процесса принятия решений другие характеристики, связанные с артистом и тренером, будут исключены. Я считаю, что это вполне подходящая среда для использования обобщенной стратегии выявления различий со случайным назначением тренеров участникам. Подобно исследованию Прайса и Вулферса (2010) о расовых предубеждениях судей НБА, я сравниваю различия в вероятности того, что участники женского и мужского пола будут выбраны тренерами-женщинами и мужчинами.  Сделав несколько типов выводов, анализ показывает систематические доказательства предвзятости к противоположному полу (фаворитизма по отношению к противоположному полу). Тренеры-мужчины преимущественно предпочитают участников-женщин, а тренеры-женщины предпочитают участников-мужчин. Участники на 4,5 процентных пункта (11 процентов) чаще выбираются тренером противоположного пола. Чтобы более систематически исследовать гетерогенность, я адаптирую подход машинного обучения Эти и Вейгера (2019). Я расширил анализ, включив в него неоднородность гендерного состава команды каждого тренера, процент неудач тренеров и порядок выступлений. Результаты дают интригующее представление о гендерных предубеждениях, которые широко варьируются в зависимости от состава команды при выборе новых участников.  Эта статья предлагает одно из первых исследований практики найма с использованием случайных различий по полу для изучения влияния на процесс отбора. Случайное изменение пола позволяет мне преодолеть потенциальные опасения, что наблюдаемые различия могут быть связаны с ненаблюдаемыми различиями между полами участников. Во-вторых, в этой статье применяется метод Ати и Вейгера (2019) причинно-следственного вывода машинного обучения о гетерогенных эффектах лечения к квазиэкспериментальной стратегии выявления различий в различиях.  Эта статья тесно связана с работой Карлссона и Эрикссона (2019). Их работа предоставляет соответствующие доказательства, свидетельствующие о том, что роль внутригрупповых гендерных предпочтений была задокументирована во многих других контекстах. Они исследовали внутригрупповую и гендерную предвзятость при принятии решений о приеме на работу в реальных условиях, объединив данные о поле рекрутера и доле сотрудников-женщин во многих фирмах с данными крупномасштабного полевого эксперимента по найму. Результаты показали, что женщины (женщины-рекрутеры или фирмы с высокой долей сотрудников-женщин) отдают предпочтение женщинам в процессе найма. Тем не менее, это исследование предоставляет лишь небольшую часть информации участвующих фирм относительно пола рекрутеров, что может привести к значительной ошибке измерения.  Подобно этой работе, Голдин и Роуз (2000) изучали слепоту в контексте оркестра, чтобы рассмотреть выбор участников оркестра по признаку пола как политическое вмешательство. Эта статья отличается от их работы тем, что я могу наблюдать за полом нанимателя и участника, а тренеры могут наблюдать за полом исполнителя по его голосу. Решения тренеров также будут приниматься индивидуально, тогда как на слепом прослушивании в оркестре было коллективное решение. Наконец, еще одна уникальность этой ситуации заключается в том, что я могу проанализировать структуру рынка, где каждого тренера можно рассматривать как фирму. Мне удалось проиллюстрировать рыночную власть тренеров, используя порядок выступления и жанр песни, которую они исполняли. Контроль всех этих факторов дает новое измерение гендерной дискриминации на конкурентном рынке.  Оставшаяся часть теста организована следующим образом. В разделе 1 представлена краткая информация о «Голосе», подведены итоги этапа слепого прослушивания шоу и представлен предварительный обзор нашей стратегии оценки. Раздел 2 описывает данные. В разделе 4 подробно описана эмпирическая стратегия. В разделе 5 представлены результаты, а в разделе 5 завершаются выводы.  Этот документ   под лицензией CC 4.0. доступен на arxiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Precedent Tech 

Precedent publishes about the technology breakthroughes that'll rule tmw's mundane.

Precedent's blog

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Слишком долго; Читать

Make resilience your competitive advantage

Что прослушивания «Голоса» говорят о гендерных предвзятости при приеме на работу

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Раскрытие силы ИИ. Систематический обзор передовых методов: Краткое содержание и введение

Telegram: мост Крипто-острова на материк

Модель Bitcoin UTXO, обеспечивающая работу уникальной экосистемы

Нажмите, чтобы заработать: Telegram может привлечь следующие 10 миллиардов пользователей криптовалюты до Соланы

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps