Hvordan klik på en jobplatform kan afsløre bias

Online jobplatforme tilbyder et hidtil uset væld af data om jobsøgningsadfærd, herunder antallet af klik på jobopslag. Analyse af disse klikdata kan afsløre mønstre, der peger på skævhed i jobrekrutteringsprocessen. Sådan gør du:

1. Kønsbias:

- Sammenlign klikrater på stillingsopslag for traditionelt mandsdominerede og kvindedominerede felter. Hvis der er væsentlige forskelle i antallet af klik på lige kvalificerede jobopslag, kan det tyde på kønsbias.

- Undersøg klikrater på jobopslag, der bruger kønsbestemt sprog. For eksempel kan opslag, der bruger udtryk som "aggressiv" eller "assertiv", tiltrække flere klik for mandlige ansøgere.

2. Racebias:

- Analyser klikrater på stillingsopslag, der indeholder oplysninger om kandidatens race eller etnicitet. Hvis der er en mærkbar forskel i klik på opslag for kandidater fra forskellige racegrupper, kan det afspejle skævhed.

- Sammenlign klikrater på jobopslag, der bruger et sprog eller billeder med et raceantydende sprog. Disse kan afholde kandidater med visse racemæssige baggrunde fra at søge.

3. Aldersbias:

- Sammenlign klikrater på jobopslag, der specificerer alderskrav eller nævner foretrukne aldersgrupper. Hvis visse aldersgrupper modtager færre klik, kan det indikere aldersbias.

- Undersøg klikrater på jobopslag, der bruger sprog eller billeder, der kan appellere til en bestemt aldersgruppe, og afsløre potentiel aldersdiskrimination.

4. Handicap Bias:

- Analyser klikrater på stillingsopslag, der omtaler krav relateret til fysiske eller mentale evner. Hvis opslag med strengere tilgængelighedskrav får færre klik, kan det pege på skævhed over for kandidater med handicap.

5. Placeringsbias:

- Sammenlign klikrater på stillingsopslag baseret på lokation. Hvis visse geografiske områder konsekvent modtager færre klik, kan det indikere skævhed over for kandidater fra disse regioner.

- Undersøg klikrater på jobopslag, der specificerer arbejdsforhold eller præferencer, såsom muligheder for fjernarbejde. Disse præferencer kan påvirke klikraterne for kandidater fra forskellige geografiske placeringer.

Ved at identificere disse skævheder gennem klikdataanalyse kan online jobplatforme tage proaktive skridt til at afbøde skævheder i deres algoritmer, forbedre indsatsen for mangfoldighed og inklusion og skabe et mere retfærdigt arbejdsmarked for alle.