표지 기사： 편견 노출

전세계의 많은 국가에서 여성과 소수 민족은 취업 시 불리한 경험을 자주한다. 그러나 이러한 결과에서 차별이 하는 역할은 명확하지 않다. 이번 주 호에서 Dominik Hangartner, Daniel Kopp, Michael Siegenthaler는 채용 웹사이트에서 채용 담당자의 검색 행동을 추적하고 기계학습(Machine learning)을 이용하여 채용 담당자가 보는 구직자 특성을 제어함으로써 채용 차별을 정량화하는 접근법을 제시하였다. 스위스의 구직자를 위한 플랫폼에서 연구진들의 접근법을 테스트한 결과, 연구진들은 이민자 및 소수 민족이 다수 민족의 동일한 후보자보다 4–19% 낮은 연락 비율을 보인다는 것을 발견하였다. 또한 연구팀은 남성 중심의 직업군에서는 여성 구직자가 7% 더 낮은 연락 비율을 보인 반면, 반대로 여성 중심의 직업군에서는 남성이 더 낮은 연락 비율을 보였다. 연구진들은 이 접근법이 채용 시 차별을 지속적으로 모니터링하고 대응할 수 있는 경제적이고 비간섭적인 방법을 제공할 수 있다고 제안하였다. 표지 이미지는 Shutterstock fizkes에서 선정한 채용 시 인종 차별을 예술적으로 표현한 것이다.