– Aline Lerner, CEO da interviewing.io, 2016.
Quando Aline Lerner trabalhou como recrutadora de tecnologia, ela viu um monte de contratação tendencioso.
“O tipo de discriminação e preconceito Eu testemunhei foi além de gênero e raça, embora aqueles são certamente palpável e muito, muito real. Foi a discriminação contra as pessoas sem pedigree bem “, disse ela, mencionando que uma universidade de prestígio ou experiência anterior em uma empresa de grande tecnologia parecia importar mais do que habilidade técnica.
Ele inspirou a criar interviewing.io, uma plataforma que permite que as pessoas para a prática de entrevistas técnicas em um ambiente livre de preconceito com pessoas de grandes empresas de tecnologia como Google e Twitch. educação de uma pessoa, história de emprego, nome e outras características de identificação são retirados do processo, deixando apenas a capacidade de resolver problemas técnicos. Por vezes, a experiência pode levar a uma oportunidade de trabalho.
Mas agora Lerner está usando essa plataforma para examinar também as disparidades de gênero na tecnologia depois que ela descobriu uma tendência notável. Os homens eram 1,4 vezes mais provável que as mulheres para avançar para a próxima rodada no site, e, em média, marcou um 3 em 5 na capacidade técnica, enquanto as mulheres marcou 2.5.
“Fiquei surpreso”, disse ela. “Para mim, não há nada sobre a programação de um computador que deveria favorecer um sexo sobre o outro. E entrevistas técnicas, especialmente, são uma habilidade aprendida. “
Os dados inspirou-a a adotar a tecnologia de mascaramento de voz como parte do processo de entrevista. A ferramenta modula a voz do candidato em tempo real, quer para a voz do sexo oposto ou para uma voz de gênero neutro. A ferramenta também preserva inflexões vocais do candidato para que a pessoa não vem transversalmente como um robô.
Quando Lerner começou o experimento, ela pediu aos participantes em seu site se queriam opt-in para usar o software de voz de mascaramento, mas ela não disse a eles suas vozes seria modulada para soar como o sexo oposto. Os entrevistadores foram informados de que a voz do participante pode soar ligeiramente processados. Os participantes também foram convidados para não mencionar o seu sexo em tudo durante toda a entrevista. Sessenta e três participantes optaram por um total de 234 entrevistas.
O resultado? Aqueles homens cujas vozes foram modulados para soar feminino foram classificados ligeiramente mais elevado do que aqueles cujas não foram. Por outro lado, as vozes das mulheres que foram modulados para soar como os dos homens foram classificados um pouco menor do que quando não modulada. Lerner salienta que a tendência não foi suficiente para ser estatisticamente significativa, mas que apontam para algo surpreendente.
Por que, dado esse resultado, foram as mulheres, em média, um pior desempenho? A resposta pode estar em outra tendência dados que Lerner notado: taxa de atrito. Depois de uma entrevista foi avaliado mal pelo entrevistador, as mulheres eram sete vezes mais probabilidade de sair e nunca mais voltar para o site como homens que também receberam baixa audiência. Após a segunda entrevista, as mulheres mal avaliado continuou a deixar a uma taxa maior do que os homens mal avaliado.
Basicamente, os dados sugerem que quanto mais as pessoas voltaram ao local para tentar novamente, mais o seu desempenho melhorado. Lerner testou este: ela jogou os usuários que saírem depois de uma entrevista má e descobriram que a diferença de desempenho entre homens e mulheres fechada.
“Em nossa experiência, depois de dois ou três entrevistas, as pessoas tendem a começar a encontrar o seu groove. Como qualquer outra habilidade aprendida, a prática torna-lo melhor “, disse Lerner.
Mas Lerner salienta as limitações desta experiência, incluindo uma pequena amostra e as limitações do uso de voz de troca sozinho para comunicar sua gênero. Mas as conclusões do experimento caem em linha com outros estudos que examinam possíveis razões para o fosso entre homens e mulheres na tecnologia. Em Cornell University estudo, os investigadores testaram as habilidades de raciocínio científicos em mulheres e homens.Eles descobriram que não houve diferença na capacidade, mas que as mulheres subestimado repetidamente seu próprio desempenho. E em um estudo publicado pela organização independente Sábio Publishing, os investigadores examinaram entradas do diário de estudantes universitários em estudos de matemática (STEM) ciência, tecnologia, engenharia e. Eles descobriram que quando os estudantes do sexo feminino encontrou evidências de que eles não estavam se apresentando no topo da sua classe, “a experiência [desencadeada] dúvida mais fundamental sobre suas habilidades para dominar as construções técnicos de perícia de engenharia [do que ele fez com os homens]. “
Este problema não se limita ao espaço tecnologia. Kevin Miller, pesquisador sênior na Associação Americana de Mulheres Universitárias, concorda que a falta de confiança é um fator importante para as disparidades de gênero no mercado de trabalho.
“Os homens são mais propensos a se candidatar a empregos, em primeiro lugar, mesmo que eles não são totalmente qualificado, enquanto as mulheres irão assumir que eles precisam ser totalmente qualificado, a fim de aplicar”, disse ele, citando um estudo da Harvard Business Review. Ele também observou que uma das razões para a diferença de gênero em cargos políticos é que as mulheres não correm tanto.
Ainda assim, Miller disse que o uso de ferramentas como o software de voz de mascaramento para tornar o processo de entrevista anônima pode ajudar a remover potenciais viés inconsciente no final de contratação. Ele mencionou que a Orquestra Sinfónica de Toronto introduziu o recrutamento cego na década de 1980 pela audição músicos atrás de uma tela. O resultado foi uma orquestra muito mais racialmente diversificada, com uma fração de aproximadamente mesmo de jogadores masculinos e femininos.
Recrutamento cego foi introduzido em muitas empresas nos últimos anos.Deloitte, HSBC e da BBC estão entre aqueles que optaram por recrutar funcionários com base em currículos despojado de nomes e escolas. A esperança é eliminar possível viés, promover a mobilidade social e introduzir diversidade de funcionários que poderia refletir melhor uma base de clientes cada vez mais diversificada.
Para Lerner, sua plataforma é apenas um passo em direção a um campo de jogo mais meritocrático e diversificada.
“Eu espero que possamos iniciar uma conversa em torno do hiato de gênero através da lente de grão… ao invés de apenas a narrativa que a indústria de tecnologia é tendenciosa contra as mulheres como um todo”, disse ela. “Isso não quer dizer que preconceitos não existem ou que o campo de jogo está nivelado. Eu só acho que esse problema vai precisar de um monte de diferentes abordagens para corrigir”.
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