性格検査は、HRが最高の技術者を見つけるのに役立ちません

2022年には、多くのことをアルゴリズムに依存しています。 考えてみてください。アルゴリズムは通常、銀行に住宅ローンを提供するかどうかを指示し、大学は成績予測ソフトウェアを使用して申請者を登録するかどうかを決定します。また、毎日の通勤バスでさえ数学的な指示によって制御されます。

しかし、私たちは私たちの生活のあらゆる側面にアルゴリズムを歓迎すべきでしょうか？

昨年3月、HBOMaxから画期的なドキュメンタリーがリリースされました。ペルソナ：パーソナリティテストの背後にある暗い真実。」

このドキュメンタリーは、性格検査が広く使用されているため、「アメリカ企業における差別の恐ろしい現実を明らかにした」と主張しています。 魅力的な予告編の中で、インタビュー対象者は「人々を傷つけているアルゴリズムがあります」と述べています。

しかし、その主張はどれほど真実ですか？ 世界中の企業は、時間とお金を節約する方法として、DiSC、Myers-Briggs、およびその他の最新の評価などの性格検査に目を向けています。

熱心な人事マネージャーは、彼らが文化の適合性、コミュニケーションスタイル、およびキャリアの軌跡を探求するための優れた方法であると主張していますが、応募者を判断するために本当にそれらを使用する必要がありますか？ 欠点は何ですか？

それは悪い経験を生み出します

Society for Human Resource Managementの調査によると、人事専門家の22％が性格検査を使用しています。 これらのテストでは、「説得力、詳細志向、誠実性、ルールに従うこと、楽観主義、目標志向、データの論理的根拠、退屈の傾向」などの特性を評価できます。

人事マネージャーは彼らを愛しているかもしれませんが、正規の従業員や応募者は、彼らが硬すぎて、煩わしく、時にはまったく神経質になっていることに気付くことがよくあります。 テストされることは、たとえそれがあなたの性格であっても、多くの否定的な意味合いを持つ可能性があります。

候補者は常に正直であるとは限りません

それに直面しましょう、候補者は時々彼らのCVを埋めたり、彼らの経験を誇張したり、あるいは単に彼らの成果を誇張したりします。 それは人間の本性です。 私たちは皆、以前にそれをしました。

本当に仕事をしたい人の前で性格検査をすると、真実ではなく、聞きたいと思うことに基づいて質問に答えたくなるかもしれません。 これは結果を歪め、潜在的に不適合な候補者を残します。

差別を助長する可能性があります

明らかに、性別、性別、宗教、またはその他の識別要因に基づいて求職者を差別することは違法です。 しかし、性格検査によって引き起こされる差別はどうですか？ 最初の性格検査は、第一次世界大戦中に、男性が戦争の厳しさに対処するのに十分な精神的健康状態にあるかどうかを評価するために開発されました。

今日、性格検査では、メンタルヘルスの問題や情緒不安定を特定するために使用できる可能性のある多くの詳細な情報が求められることがよくあります。 これが早い段階でフラグが立てられている場合、雇用主は候補者の申請を続行したくない場合があります。

彼らはあまりにも単純です

性格検査はまた、人々を設定された性格タイプに「強制する」ことで批判されています。 たとえば、マイヤーズブリッグスを見るとき、人々は外向的または内向的であることができるだけです。 あなたは、構造化された作業環境で成功する人か、創造性を発揮する自由と自律性を持つことを愛する人のどちらかです。

問題は、私たち全員がスペクトル上に存在することです。 私たちの誰もがいつも同じように行動し、物事に対応することはありません。 夜遅くに情熱的なプロジェクトに専念することを楽しむかもしれませんが、それは必ずしも夜に働くことを好むという意味ではありません。 同じように、あなたは彼らと一緒に時間を過ごすのが大好きで、あなたは常にパーティーの人生と魂であるため、あなたの友人や家族はあなたが外向的であると思うかもしれません。 ただし、同僚と一緒にいると、より内向的で静かになる可能性があります。

資格のある候補者を選別する可能性があります

多くの仕事では、成功するために必要な特定の性格タイプはありません。 あなた自身のチームについて考えてみてください。あなたはすべて同じ目標と目標に向かって取り組んでいますが、あなたは大きく異なる性格と才能を持っているかもしれません。

性格検査を使用することは、既成概念にとらわれずに考える才能のある候補者を除外することを意味する可能性があります。 これらは、チームの多様性を高め、現在の才能のギャップを埋め、待望の新しい視点を追加するのに役立つ可能性のある同じ候補者です。

アルゴリズムは人間の判断に取って代わることはできません

彼女の2016年の著書、「Weapons of Math Destruction」のデータサイエンティスト、Cathy O’Neillは、アルゴリズムに対する人間の信頼が見当違いであるか、少なくとも時期尚早であるという興味深い議論をしています。

アルゴリズムがうまくいかないという話を何度も耳にしました。 たとえば、Amazonはアルゴリズムを使用してスタッフの生産性を追跡します。 システムは、品質と生産性に関連する警告と終了さえも自動的に生成します。 これに伴う問題は、アルゴリズムが人を見るのではなく、数字だけを見るということです。

そして、結局のところ、採用は最終的には人間主導の経験になるはずです。

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