newsmode
search
Меню
arrow_back Назад

A Way to Detect Bias

auto_awesomeКраткое саммари

Пол Грэм описывает способ обнаружить предвзятость в процессе отбора, не зная ничего о составе пула кандидатов. Метод работает при трёх условиях: есть хотя бы случайная выборка отобранных кандидатов, измеряется их последующая результативность, а сравниваемые группы имеют примерно одинаковое распределение способностей. Суть в том, что если отбор предвзят против кандидатов определённого типа, то таким кандидатам приходится быть лучше, чтобы пройти отбор. Поэтому их последующие результаты окажутся в среднем выше. Важное следствие: третьи стороны могут применять эту технику для выявления предвзятости независимо от того, хотят этого те, кто отбирает, или нет.

October 2015

Октябрь 2015

This will come as a surprise to a lot of people, but in some cases
it's possible to detect bias in a selection process without knowing
anything about the applicant pool. Which is exciting because among
other things it means third parties can use this technique to detect
bias whether those doing the selecting want them to or not.

Для многих это станет неожиданностью, но в некоторых случаях можно обнаружить предвзятость в процессе отбора, не зная ничего о составе пула кандидатов. Это интересно ещё и потому, что среди прочего означает: третьи стороны могут использовать эту технику для выявления предвзятости вне зависимости от того, хотят этого те, кто проводит отбор, или нет.

You can use this technique whenever (a) you have at least
a random sample of the applicants that were selected, (b) their
subsequent performance is measured, and (c) the groups of
applicants you're comparing have roughly equal distribution of ability.

Эту технику можно применять всякий раз, когда (a) у вас есть хотя бы случайная выборка отобранных кандидатов, (b) их последующая результативность измеряется и (c) сравниваемые группы кандидатов имеют примерно одинаковое распределение способностей.