通过在线招聘平台监控招聘歧视( Monitoring hiring discrimination through online recruitment platforms )

D Hangartner D Kopp M Siegenthaler

在许多经济体中，妇女（与男子相比）和少数族裔群体（与多数族裔群体相比）面临不利的劳动力市场结果，但歧视在多大程度上造成了这些影响，以及产生这些影响的渠道尚不清楚。尽管通信测试是一种越来越流行的方法，用于量化招聘实践中的歧视，但它们通常只能考虑特定时间点特定职业中的少数申请人的特征。在通信测试中，研究人员发送虚构的简历，除了随机测试的少数人特征（例如，被认为听起来像“黑人”的名字和被认为听起来像“白人”的名字）之外，这些简历都是相同的。为了克服这些限制，我们开发了一种调查招聘歧视的方法，该方法将跟踪招聘人员在就业网站上的搜索行为和监督机器学习相结合，以控制招聘人员可见的所有相关求职者特征。我们将这一方法应用于瑞士公共就业服务局的在线招聘平台，发现招聘人员与移民和少数族裔群体的联系率（取决于他们的原籍国）比多数族裔群体的公民低4-19%。在男性占主导地位的职业中，女性受到7%的惩罚，而在女性占主导地位的职业中，男性则受到相反的惩罚。我们没有发现任何证据表明招聘人员在评估少数族裔群体的个人资料方面花费的时间减少了。我们的方法提供了一个广泛适用、非侵入性和成本效益高的工具，研究人员和政策制定者可以使用它来持续监测雇用歧视，查明歧视的一些驱动因素，并为消除歧视的方法提供信息。

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