PERSONNEL SELECTION METHODOLOGY USING INTELLIGENT SPEECH ANALYSIS OF CANDIDATES

МЕТОДИКА ОТБОРА КАДРОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ПИСЬМЕННОЙ РЕЧИ КАНДИДАТОВ

Научная статья

Скитер Н.Н.¹, Кетько Н.В.^2, *

¹ ORCID: 0000-0003-1060-0184;

² ORCID: 0000-0003-3505-6437;

^{1, 2} Волгоградский государственный технический университет, Волгоград, Россия

* Корреспондирующий автор (gsa-buch[at]list.ru)

Аннотация

В настоящее время основным ресурсом, создающим конкурентные преимущества любого предприятия, является его персонал. От кадрового состава во многом зависит эффективность использования других ресурсов и реализация потенциала компании. Эффективность трудовых ресурсов организации определяется ее сотрудниками, а именно их знаниями, опытом, квалификацией и способностью работать в различных условиях. Создание продуктивной команды во многом зависит от эффективности процесса подбора персонала, что сопряжено со многими проблемами и трудностями, часто влекущими за собой рост издержек предприятия. В данной статье авторы определили основные проблемы процесса отбора и разработали специальный алгоритм их решения, который основан на методе интеллектуального анализа текста, изложенного претендентами на вакантную должность, в виде описания заданной ситуации или в виде ответов на поставленные вопросы. Для обучения алгоритма анализа текста используются знания и опыт руководителей различных уровней иерархии власти предприятия, что позволяет значительно повысить положительные результаты найма сотрудников.

Ключевые слова: подбор персонала, интеллектуальный анализ текста, интервью, экспертные оценки, методы отбора персонала, методы интеллектуального анализа текста, проблемы в подборе персонала.

PERSONNEL SELECTION METHODOLOGY USING INTELLIGENT SPEECH ANALYSIS OF CANDIDATES

Research article

Skiter N.N.¹, Ketko N.V.^2, *

¹ ORCID: 0000-0003-1060-0184;

² ORCID: 0000-0003-3505-6437;

^{1, 2} Volgograd State Technical University, Volgograd, Russia

* Corresponding author (gsa-buch[at]list.ru)

Abstract

At present, the main resource that creates competitive advantages for any company is personnel. The efficiency of using other resources of the company and realization of its potential depends directly on the personnel. The efficiency of an organization's human resources is determined by its employees, namely their knowledge, experience, qualification and ability to work in various conditions. Creation of a productive team largely depends on the efficiency of the process of selecting personnel, which has many problems and difficulties, often entailing the growth of costs of the enterprise. In this article, the authors have identified the main problems of the selection process and developed a special algorithm for their solution, which is based on the method of intellectual analysis of the text set out by applicants for the vacant position, in the form of a description of any situation or answers to questions raised. To analyze the text used the knowledge and experience of managers at different levels of the hierarchy of power of the enterprise, which allows to significantly increase the positive results of hiring employees.

Keywords: personnel selection, intellectual text analysis, interviews, expert evaluations, methods of personnel selection, methods of intellectual text analysis, problems in personnel selection.

Введение

Стремительное развитие цифровых технологий, а также инструментов и методов сбора, обработки и хранения информации определили ведущую роль человека в этом процессе. Сложившаяся ситуация требует от работодателей формирования эффективных рабочих коллективов, подбирая в них работников с определенным набором трудовых качеств, определенным уровнем квалификации и что немало важно, с определенным потенциалом развития.

Как правило, основные ошибки в выборе того или иного кандидата совершаются на этапе отбора потенциального работника. Несоответствие работника требованиям организации, нормам, сложившимся в коллективе и в целом невозможность качественно выполнять свои трудовые обязанности, имеют серьезные финансовые последствия для любой организации. У предприятия не только не окупаются затраты на поиск и выбор кандидата, но и появляются убытки, связанные с некачественно выполняемой работой, а также возникает риск потери клиентов. Все вышеизложенное определяет особую важность процесса подбора-отбора кадров в любой компании.

Основные проблемы, приводящие к негативным последствиям на предприятии связаны с самим процессом отбора кадров. (рисунок 1).

Рис. 1 – Проблемы отбора и подбора кадров

 

Первая проблема связана с вопросом, кто должен принимать участие в процессе отбора кадров, только HR-специалист или руководители отделов, в которые будет осуществляться прием, а возможно и сам руководитель. Также важное значение имеет уровень квалификации HR-специалиста, его опыт и знание современных методик отбора. Сложности возникают в процессе обработки полученной от претендентов информации, поскольку при большом количестве кандидатов последние могут быть оценены не так детально, как первые в связи с накопленной усталостью специалистов.

Вторая проблема связана с выбором методик отбора персонала и формированием критериев отбора. В настоящее время существует множество методик отбора кадров, которые при использовании их в комплексе могут дать противоречивые результаты. Получение разнородных результатов только запутает специалистов и возможно повлияет на отклонение мнений в сторону «неверного» решения при первоначальном выборе «правильного». Также существует сложность трактовки результатов оценки, полученных при использовании различных методик, поскольку каждая из них нацелена на изучение конкретной предметной области, либо обобщенная по результатам нескольких методик оценка может иметь низкий уровень достоверности. Основным критерием выбора методик, необходимых при отборе кадров, должен быть показатель ее способности достаточно достоверно оценить качества специалиста, которые по мнению руководства компании наиболее важны для претендента на ту или иную должность.

В настоящее время наиболее популярными методиками отбора кадров являются: тестирование, собеседование и интервью.

Для определения профессиональных качеств потенциального сотрудника также очень часто используются профессиональные опросники, которые имеют определенное предназначение, а именно, выявление некомпетентных кандидатов. Такие опросники были созданы для целей экономии времени HR-менеджеров. Они эффективны при подборе сотрудников самых разных профессий при условии, что вопросы разработаны специалистами в той области, профессионализм в которой оценивается. Объективность данного метода может достигать 80%.

При применении специальных методик отбора могут возникнуть сложности при оценке личностных качеств претендентов на вакантную должность, поскольку их как правило оценивают при помощи психологических тестов, прохождение которых не может иметь обязательный характер и должно проводится только с согласия претендента на должность и при наличии его желания пройти этот тест. Таким образом у работодателя возникает дилемма, использовать или не использовать психологические тесты, которые в случае сильного волнения претендента могут дать совершенно недостоверный результат. Очень часто возникают ситуации, когда по результатам теста кандидат получает высокие оценки, а в процессе профессиональной деятельности его результаты заметно хуже, чем у соискателя, который получил оценки по тесту гораздо ниже. В связи с этим фактом закономерно возникает третья проблема.

Третьей проблемой является психическое состояние кандидата на вакантное место, которое очень часто не позволяет человеку раскрыть весь свой потенциал, свои способности и уровень развития. Незнакомая стрессовая обстановка во многих случаях оказывает негативное влияние на претендентов, особенно при проведении групповых собеседований, человек стремится произвести хорошее впечатление и дать заведомо «правильные», которые от него хотят услышать, ответы на поставленные вопросы, что отвлекает умственные способности от поиска нестандартных интеллектуальных решений поставленной задачи.

Методы и принципы исследования

Для решения вышеназванных проблем авторами была разработана методика отбора кадров, использующая знания экспертов. Согласно этой методике, отбор кадров будет проводится по следующему алгоритму (рисунок 2).

Рис. 2 – Методика экспертного отбора кадров

 

В данной методике собеседование предлагается заменить письменными ответами претендентов. Это, во-первых, позволит снять напряжение у кандидатов, так как они не будут сидеть лицом к лицу со специалистами, осуществляющими отбор, и ожидающими немедленного ответа. У человека будет время обдумать свой ответ спокойно и системно изложить свои мысли, предложения, ответы и решения. Спокойная обстановка без давления со стороны представителей работодателя позволит кандидату более полно раскрыть свой интеллектуальный и профессиональный потенциал. Использование письменных ответов, позволит решить третью проблему процесса отбора кадров - проблему чрезмерного волнения претендентов. После того как кандидаты изложат свои ответы в письменной форме, текст подвергается интеллектуальному анализу, по заранее заданным критериям оценки.

Критерии оценки формируются руководителями и специалистами предприятия в зависимости от специфики должностей, на которые осуществляется подбор кадров. Критериями оценки служит набор ключевых слов, употребляемых кандидатом, при описании того или иного процесса. Список ключевых слов организуется с учетом семантических отношений между ними, то есть в виде тезауруса.

Составление тезауруса будет производится с использованием законов Ципфа.

Ципф определил, что если умножить вероятность обнаружения слова в тексте на ранг частоты, то получившаяся величина приблизительно постоянна для всех текстов на одном языке [10]:

где: f - частота вхождения слов,

r - ранг частоты,

n - число слов.

Таким образом, получается, что зависимость ранга от частоты представляет из себя график равносторонней гиперболы, на которой наиболее значимые слова текста лежат в средней его части.

Процесс оптимального выбора ключевых слов, для интеллектуального анализа текста будет проводится следующим образом: выбирается наиболее подходящий для определения уровня квалификации технический или другой специализированный текст, который выступает в качестве эталона затем анализируются и выделяются значимые слова, которые впоследствии вводятся как ключевые.

Помимо специальных профессиональных навыков, интеллектуальный анализ текста позволяет определить и общий уровень развития кругозора претендентов, их IQ, а также потенциал к дальнейшему развитию и профессиональному росту, что также является немаловажной информацией для работодателя.

Процедура интеллектуального анализа текста состоит из следующих этапов.

Рис. 3 – Алгоритм интеллектуального анализа текста

Источник: по материалам [9]

 

На первом этапе производится предварительная подготовка текста для его обработки методами интеллектуального анализа. Первый этап включает в себя следующие методы:

1. Токенизация – это метод разбиения текста на мелкие части словосочетания или слова. Этот этап необходим для того, чтобы облегчить программе обработку полученной информации, после разбиения на мелкие части, проводится анализ каждого слова.
2. Для облегчения считывание слов, проводится их нормализация, то есть устанавливается единый регистр слов, убираются знаки препинания, проводится словесное написание чисел.
3. Стеммингпозволяет осуществить нахождениеосновы слова для заданного ключевого. Данный процесс позволяет определить однокоренные слова.
4. Лемматизация преобразует слова в их первоначальную неизменённую форму, или лемму, например слова из множественного числа в единственное число, что позволяет определить разнообразие используемых терминов в тексте, то есть словарный запас претендента.
5. Чисткаподразумевает поиск и удаление слов, которые не несут смысловой нагрузки (артикли, междометья, союзы, предлоги и т.д.), так называемых стоп-слов. В процессе поиска также будет осуществлять подсчет этих слов.

На втором этапе осуществляется преобразование текста в удобный для обработки вид, для этого можно использовать следующие методы:

1. «cумка слов» (bag of words) данный метод используется, для определения количества вхождений ключевых слов в анализируемый текст. Из ключевых слов создается словарь, на основании которого затем создается вектор, имеющий длину этого словаря, для каждого слова считается количество вхождений в текст и это число подставляется на соответствующую позицию в векторе. Выведя вектор на печать, определяется частота использования тех или иных слов, естественно, чем большее количество разнообразных слов используется, тем больший уровень общего развития имеет работник.
2. n-граммы, данный метод определяет и сохраняет смежные последовательности слов в тексте. Используя этот метод можно определить частоту использования специальных терминов, состоящих словосочетаний, а также специальных глаголов, описывающих конкретные действия.

На третьем этапе производится анализ текста, включающий в себя определение количества использования одинаковых слов, однокоренных слов, а также слов, не имеющих смысловой нагрузки, на основании результатов анализа производится оценка общего профессионального уровня, путем соотнесения разнообразия используемых слов с эталонными значениями.

Также на этом этапе проводится сравнительный анализ текстов для узкоспециализированных профессий, для этого вида анализа не проводится стемминг, лемматизация и чистка текста, а также преобразование. Этот вид анализа заключается в том, что претенденту предлагают описать последовательность действий в конкретной ситуации, для которой имеется инструкция с четким алгоритмом действий. После написания кандидатом текст разбивается не на слова, а на предложения и проводится анализ на предмет максимального числа совпадений слов с эталонной инструкцией, чем больше совпадений в различных ситуациях, тем больше уровень профессиональной подготовки претендента.

Применение разработанного авторами алгоритма также позволяет решить проблему, связанную с квалификацией HR-специалиста, так как этот алгоритм будут обучать узконаправленные специалисты предприятия, передавая часть своих знаний и опыта в систему. Таким образом, риск выбора «неподходящего» кандидата снижается.Профессиональное и общее развитие кандидатов будет оцениваться с помощью «словарных» тестов. Как правило, работодатель часто сталкивается с задачей выявления различных аспектов интеллектуальных и профессиональных способностей соискателей в относительно короткие сроки. Поэтому словарные тесты традиционно используются в англоязычных странах для оценки общего развития претендентов. Для оценки используются словарь, осведомленность и умозаключения претендентов. Применение интеллектуального анализа текста позволит решить и проблему выбора методики оценки, а также преодолеть этические проблемы, связанные с возможностью или невозможностью применения психологических тестов.

Заключение

Алгоритм, предложенный авторами, направлен на сокращение времени обработки информации о кандидатах, сокращение временных и финансовых затрат на составление общей картины о кандидатах на конкретную должность путем представления своих знаний и мыслей по поднятым вопросам в виде текста. Алгоритм предполагает компьютерную реализацию на основе машинного обучения, что влечет за собой возникновение противоречивых моментов, таких как возникновение «ложной» корреляции между ключевыми показателями, поскольку система обучается самостоятельно, это может быть не совсем корректной зависимости. Поэтому его необходимо периодически тестировать и проверять.Отбор персонала, отвечающего требованиям компании, является эффективным вложением финансовых ресурсов, а выбор «неподходящих» сотрудников приводит к увеличению затрат и негативно влияет на качество конечного продукта компании. Для средних и особенно небольших организаций, особенно в условиях быстро меняющейся и нестабильной экономической среды, такие затраты могут привести к банкротству организации. Одной из проблем самого процесса подбора персонала является длительность обработки информации рекрутерами или HR-специалистами «вручную», поскольку традиционный отбор резюме является очень долгим процессом и, как правило, не дает полной картины о кандидатах и перспективных сотрудниках, так как перспективные работники могут найти работу быстро, поэтому эффективность выбора претендента во многом зависит от скорости обработки информации. Разработанный авторами алгоритм позволяет быстро обрабатывать информацию о кандидатах, а также данные, полученные в ходе письменного собеседования. Таким образом, использование разработанного алгоритма позволит ускорить процесс обработки данных о претендентах на вакантную должность, снизить уровень неточности информации о кандидатах, связанной с уменьшением психологического стресса, снизить зависимость результатов отбора от уровня квалификации HR-специалиста, а также снизить финансовые затраты компании на отбор персонала.

Конфликт интересов Не указан.

Conflict of Interest None declared.

 

Список литературы / References

1. Безрукова Н. А. Решаем проблему текучести кадров в автономном учреждении [Электронный ресурс] . Безрукова Н. А. //Руководитель автономного учреждения – 2019, № 2. URL: https://api.nnov.ru/vozmozhnye-posledstviya-tekuchesti-kadrov/ (дата обращения: 15.04.2020)
2. Карандашев Д., Сколько стоит подбор персонала? Считаем трудозатраты и расходы. / Карандашев Д // HR-blog – 2019. URL: https://hr-praktika.ru/blog/podbor-personala-sebestoimost/
3. Успенский И. В. Интернет-маркетинг./ Успенский И. В. Учебник.- СПб.: Изд-во СПГУЭиФ, 2003. – 197 с.
4. 12 нетипичных ошибок при подборе персонала. URL: https://e.gd.ru/700558
5. Akimova O. E. The Methodology of Decision Support for the Entrepreneurial Sector in the Information Asymmetry of the Cyber Economy / Akimova O. E., Vitalyeva E. M., Ketko N. V., Rogachev A. F., Skiter N. N. // The Cyber Economy. Opportunities and Challenges for Artificial Intelligence in the Digital Workplace / eds.: V. Filippov, A. Chursin, J. Ragulina, E. G. Popkova. – Cham (Switzerland) : Springer Nature Switzerland AG, 2019. – P. 233-254. – (Book ser. Contributions to Economics).
6. Popkova Elena G. Will Industry 4.0 and Other Innovations Impact Russia’s Development? In Bruno S. Sergi (Ed.). Exploring the Future of Russia’s Economy and Markets: Towards Sustainable Economic Development, / Popkova, Elena G. and Bruno S. Sergi Bingley, UK: Emerald Publishing, pp. 51-68.
7. Popkova H.G. Scientific library of dissertations and abstracts disserCat [Electronic resource]/ Popkova H.G. URL http://www.dissercat.com/content/formirovanie-kontseptsii-novogo-kachestva-ekonomicheskogo-rosta-v-usloviyakh-globalizatsii#ixzz4p3PLuxPlwages, andwell-being ); (accessed: 15/04/2020)
8. Skiter N. N.Artificial Intelligence: Problems and Prospects of Development / Skiter N. N., Ketko N. V., Simonov A. B., Gagarin A. G., Tislenkova I. A.// Artificial Intelligence: Anthropogenic Nature vs. Social Origin : proceedings of 13th International Scientific and Practical Conference (Volgograd, Russia) / ed. by Elena G. Popkova, Bruno S. Sergi ; Autonomous Non-Profit Organization «Institute of Scientific Communications» (Volgograd). – Cham (Switzerland) : Springer Nature Switzerland AG, 2020. – P. 306-318. – URL : https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-39319-9. – (Book Ser.: Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC) ; vol. 1100).
9. Sumathy K. L. Intelligent Text Analysis: Concepts, Applications, Tools and Problems - a quick overview // International Journal of Computer Applications (0975-8887). [Electronic resource]/ Sumathy K. L., Chdambaram M.,– October 2013, №4. URL: http://research.ijcaonline.org/volume80/number4/pxc3891685.pdf (accessed: 15/04/2020)
10. Turczynski B., 2020 HR Statistics: Job Search, Hiring, Recruiting & Interviews. [Electronic resource]/ Turczynski B – 2020. URL: https://zety.com/blog/hr-statistics (accessed: 15.04.2020)

 Список литературы на английском языке/References in English

1. Bezrukova N. A., Reshayem problemu tekuchesti kadrov v avtonomnom uchrezhdenii [Solving the problem of staff turnover in an autonomous institution] [Electronic resource] / Bezrukova N. A., // Rukovoditel avtonomnogo uchrezhdeniya. – 2019, №2. URL: https://api.nnov.ru/vozmozhnye-posledstviya-tekuchesti-kadrov/ (accessed: 15.04.2020)
2. Karandashev D., Skolko stoit podbor personala? Schitayem trudozatraty i raskhody [How much does recruitment cost? We consider labor and costs] / Karandashev D., // HR-Blog. URL: https://hr-praktika.ru/blog/podbor-personala-sebestoimost/
3. Uspenskiy I. V., Internet-Marketing. / Uspenskiy I. V., – Saint Petersburg: SPGUEiF. 2003. – P. 197. [In Russian]
4. Morozov V. 12 netipichnykh oshibok pri podbore personala [12 Atypical recruitment errors.] [Electronic resource] / Morozov V. URL: https://businessmal.ru/12-netipichnyx-oshibok-pri-podbore-personala.html (accessed: 15.04.2020)
5. Akimova O. E. The Methodology of Decision Support for the Entrepreneurial Sector in the Information Asymmetry of the Cyber Economy / Akimova O. E., Vitalyeva E. M., Ketko N. V., Rogachev A. F., Skiter N. N. // The Cyber Economy. Opportunities and Challenges for Artificial Intelligence in the Digital Workplace / eds.: V. Filippov, A. Chursin, J. Ragulina, E. G. Popkova. – Cham (Switzerland) : Springer Nature Switzerland AG, 2019. – P. 233-254. – (Book ser. Contributions to Economics).
6. Popkova Elena G. Will Industry 4.0 and Other Innovations Impact Russia’s Development? In Bruno S. Sergi (Ed.). Exploring the Future of Russia’s Economy and Markets: Towards Sustainable Economic Development, / Popkova, Elena G. and Bruno S. Sergi Bingley, UK: Emerald Publishing, pp. 51-68.
7. Popkova H.G. Scientific library of dissertations and abstracts disserCat [Electronic resource]/ Popkova H.G. URL http://www.dissercat.com/content/formirovanie-kontseptsii-novogo-kachestva-ekonomicheskogo-rosta-v-usloviyakh-globalizatsii#ixzz4p3PLuxPlwages, andwell-being ); (accessed: 15/04/2020)
8. Skiter N. N.Artificial Intelligence: Problems and Prospects of Development / Skiter N. N., Ketko N. V., Simonov A. B., Gagarin A. G., Tislenkova I. A.// Artificial Intelligence: Anthropogenic Nature vs. Social Origin : proceedings of 13th International Scientific and Practical Conference (Volgograd, Russia) / ed. by Elena G. Popkova, Bruno S. Sergi ; Autonomous Non-Profit Organization «Institute of Scientific Communications» (Volgograd). – Cham (Switzerland) : Springer Nature Switzerland AG, 2020. – P. 306-318. – URL : https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-39319-9. – (Book Ser.: Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC) ; vol. 1100).
9. Sumathy K. L. Intelligent Text Analysis: Concepts, Applications, Tools and Problems - a quick overview // International Journal of Computer Applications (0975-8887). [Electronic resource]/ Sumathy K. L., Chdambaram M.,– October 2013, №4. URL: http://research.ijcaonline.org/volume80/number4/pxc3891685.pdf (accessed: 15/04/2020)
10. Turczynski B., 2020 HR Statistics: Job Search, Hiring, Recruiting & Interviews. [Electronic resource]/ Turczynski B – 2020. URL: https://zety.com/blog/hr-statistics (accessed: 15.04.2020)