इंटरविव का अनुष्ठान साक्षात्कारकर्ताओं के लिए तंत्रिका-विचित्र है और साक्षात्कारकर्ताओं के लिए श्रमसाध्य है। लेकिन क्या होगा अगर नौकरी के लिए सही उम्मीदवार का चयन करने की प्रक्रिया स्वचालित थी? नौकरी के साक्षात्कार के प्रमुखों में आपके प्रदर्शन का कम्प्यूटरीकृत विश्लेषण शामिल हो सकता है।
नए शोध से पता चलता है कि कंप्यूटर चेहरे की अभिव्यक्तियों, भाषा और साक्षात्कारकर्ताओं के लहजे का विश्लेषण कर सकते हैं और भविष्यवाणी कर सकते हैं कि मनुष्य अपने प्रदर्शन को कैसे दर करेंगे। अध्ययन में, रोचेस्टर विश्वविद्यालय की एक टीम ने आमने-सामने साक्षात्कार के दौरान गैर-मौखिक और मौखिक व्यवहार दोनों का निरीक्षण करने और व्याख्या करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया। उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में 69 मेक-इन इंटर्न के 138 मॉक इंटरव्यू के फुटेज के साथ ऐसा किया।
टीम के पास अपने निपटान में लगभग 11 घंटे के साक्षात्कार नहीं थे - उनके पास मूल साक्षात्कारकर्ताओं द्वारा प्रदान की गई रेटिंग्स और हायरिंग सिफारिशें थीं। इंटरैक्शन से संभावित पूर्वाग्रह को हटाने के लिए, टीम ने साक्षात्कारकर्ता के प्रदर्शन को दर करने के लिए अमेज़न मैकेनिकल तुर्क की ओर रुख किया। तब उन्होंने कंप्यूटर एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का इस्तेमाल किया ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि लोग साक्षात्कारकर्ता के प्रदर्शन के प्रत्येक पहलू को कैसे रेट करेंगे।
एल्गोरिथ्म सिर्फ यह अनुमान लगाने में सक्षम नहीं था कि प्रत्येक साक्षात्कारकर्ता कैसे किराया करेगा - यह नौकरी के साक्षात्कारकर्ताओं को जीतने के सबसे महत्वपूर्ण व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह पता चला है कि केंद्रित रहना एक सबसे महत्वपूर्ण बात है जिसे आप एक साक्षात्कार में कर सकते हैं, इसके बाद उत्साह दिखाना, आवाज का आकर्षक स्वर में बोलना, अजीब से बचना और टीम जिसे "एक उपयुक्त मुस्कान" कहती है, प्रदर्शित करना।
जब आप अपनी मुस्कुराहट का अभ्यास करते हैं, तो आप चिंतित हो सकते हैं कि कंप्यूटर जल्द ही अंतिम मध्यस्थ होगा कि आपको काम मिलता है या नहीं। शोधकर्ताओं का एक अलग विचार है - वे कहते हैं कि उनके शोध का उपयोग कम उम्र के युवाओं को प्रतिक्रिया देने में मदद के लिए किया जा सकता है जो उन्हें जटिल साक्षात्कार या ग्राहक सेवा पेशेवरों को प्रशिक्षित करने में मदद कर सकते हैं। अनुवाद: कंप्यूटर हायरिंग नहीं करेंगे ... फिर भी।
