論文の概要: Navigating Automated Hiring: Perceptions, Strategy Use, and Outcomes Among Young Job Seekers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05099v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 17:18:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:28.163079
• Title: Navigating Automated Hiring: Perceptions, Strategy Use, and Outcomes Among Young Job Seekers
• Title（参考訳）: 自動化雇用をナビゲートする:若年求職者の知覚、戦略利用、成果
• Authors: Lena Armstrong, Danaé Metaxa,
• Abstract要約: 自動雇用決定ツール(AEDT)の手続き的公正性の認知について,コンピュータサイエンスの学生448名を対象に調査を行った。 AEDTによって評価される若い求職者の認識と意欲は、自動化のレベルと評価されるタスクの技術的性質によって異なることが判明した。 我々の研究は、若手求職者の雇用状況における自動化に対する不信や、求職における社会的・社会経済的特権の継続的な役割を物語っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As the use of automated employment decision tools (AEDTs) has rapidly increased in hiring contexts, especially for computing jobs, there is still limited work on applicants' perceptions of these emerging tools and their experiences navigating them. To investigate, we conducted a survey with 448 computer science students (young, current technology job-seekers) about perceptions of the procedural fairness of AEDTs, their willingness to be evaluated by different AEDTs, the strategies they use relating to automation in the hiring process, and their job seeking success. We find that young job seekers' procedural fairness perceptions of and willingness to be evaluated by AEDTs varied with the level of automation involved in the AEDT, the technical nature of the task being evaluated, and their own use of strategies, such as job referrals. Examining the relationship of their strategies with job outcomes, notably, we find that referrals and family household income have significant and positive impacts on hiring success, while more egalitarian strategies (using free online coding assessment practice or adding keywords to resumes) did not. Overall, our work speaks to young job seekers' distrust of automation in hiring contexts, as well as the continued role of social and socioeconomic privilege in job seeking, despite the use of AEDTs that promise to make hiring "unbiased."
• Abstract（参考訳）: 自動雇用決定ツール(AEDTs)の利用は、特にコンピュータ職における雇用状況において急速に増加しているため、応募者によるこれらの新興ツールに対する認識と、それらをナビゲートする経験についての研究は、依然として限られている。 調査のために,448人のコンピュータサイエンスの学生(若く,現在の技術系求職者)を対象に,AEDTの手続き的公正性に対する認識,異なるAEDTによる評価への意欲,採用プロセスにおける自動化に関連する戦略,成功を求める仕事について調査を行った。 若手求職者がAEDTで評価する手続き的公正感と意欲は、AEDTにかかわる自動化のレベル、評価されるタスクの技術的性質、ジョブレファラールのような独自の戦略の活用によって異なることが判明した。 雇用実績との関係を調べたところ、レファラルや家計収入が雇用成功に有意かつ肯定的な影響を与えているのに対し、より平等主義的な戦略(無料のオンラインコーディングアセスメントや履歴書へのキーワードの追加など)はそうではなかったことが判明した。 全体として、我々の研究は、若い求職者の雇用における自動化に対する不信や、求職における社会的・社会経済的特権の継続的な役割について語っています。

関連論文リスト

• Assessing the Performance of Human-Capable LLMs -- Are LLMs Coming for Your Job? [0.0]
  SelfScoreは、ヘルプデスクとプロのコンサルティングタスクにおけるLLM(Large Language Model)の自動エージェントのパフォーマンスを評価するために設計されたベンチマークである。 このベンチマークは、問題の複雑さと応答の助け、スコアリングシステムにおける透明性と単純さの確保に関するエージェントを評価する。 この研究は、特にAI技術が優れている地域では、労働者の移動の可能性への懸念を提起している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T14:37:35Z)
• Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs [10.844598404826355]
  米国の雇用の3分の1はAIに強く依存している。 この露出は、2019年から2023年までの雇用と賃金の伸びと正の相関関係にある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T08:14:18Z)
• WorkArena++: Towards Compositional Planning and Reasoning-based Common Knowledge Work Tasks [85.95607119635102]
  大型言語モデル(LLM)は人間のような知性を模倣することができる。 WorkArena++は、Webエージェントの計画、問題解決、論理的/論理的推論、検索、コンテキスト的理解能力を評価するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T07:15:49Z)
• Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions [0.0]
  ビッグデータと機械学習は、従来の採用プロセスに急激な変革をもたらした。 AIベースの採用の頻度を考えると、人間の偏見がこれらのシステムによって決定される可能性があるという懸念が高まっている。 本稿では、AIによる採用におけるバイアスの種類を議論することで、この新興分野の包括的概要を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T05:25:14Z)
• WESE: Weak Exploration to Strong Exploitation for LLM Agents [95.6720931773781]
  本稿では,オープンワールド対話型タスクの解法において,LLMエージェントの強化を目的としたWeak Exploration to Strong Exploitation (WESE)を提案する。 WESEは、探究と搾取のプロセスを分離し、費用対効果の弱いエージェントを用いて世界的知識の探索を行う。 次に、獲得した知識を格納し、タスク関連知識を抽出する知識グラフベースの戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:31:54Z)
• WorkArena: How Capable Are Web Agents at Solving Common Knowledge Work Tasks? [83.19032025950986]
  本稿では,Webブラウザを介してソフトウェアと対話する大規模言語モデルベースエージェントについて検討する。 WorkArenaは、広く使用されているServiceNowプラットフォームに基づく33のタスクのベンチマークである。 BrowserGymは、そのようなエージェントの設計と評価のための環境である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T14:58:45Z)
• The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing Workflows [55.2480439325792]
  本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。 この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T01:45:14Z)
• "Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets [4.955822723273599]
  大規模言語モデル(LLM)に基づく生成AI(ChatGPTなど)は、人工知能(AGI)の第1世代と考えられている。 我々の論文は、労働市場に対するAIの影響と個人の反応に関する重要な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T19:45:00Z)
• AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.56413461109281]
  IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。 我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。 主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
• Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI Collaboration [116.28433607265573]
  我々は、AIエージェントでソーシャルインテリジェンスをテストするための課題であるWatch-And-Help(WAH)を紹介する。 WAHでは、AIエージェントは、人間のようなエージェントが複雑な家庭用タスクを効率的に実行するのを助ける必要がある。 マルチエージェントの家庭環境であるVirtualHome-Socialを構築し、計画と学習ベースのベースラインを含むベンチマークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T21:48:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。