简介:

对 LinkedIn 个人资料和搜索的匿名化扩展，以减少无意识偏见对招聘人员的影响。
Unbias 在 LinkedIn Recruiter 和 Recruiter Lite 上的个人资料、搜索和项目中隐藏面孔和姓名，以减少无意识偏见对招聘人员的影响。

为什么？

无意识的（或隐含的）偏见是我们没有意识到的偏见------它超出了我们的控制范围，但会影响我们的行动和决定。

研究表明，我们对某些性别、种族或视觉特征有无意识的偏见。您可以使用哈佛的隐式关联测试来测试您自己的无意识偏见。 Goldin & Rouse 发现管弦乐队的"盲目试镜"使女性被选中的可能性增加了 30% 到 60%。 Unbias 通过隐藏个人资料图片将"盲试"这一概念应用于申请人查找和过滤。

此外，研究表明，我们存在基于姓名的偏见。 Moss-Racusin 等人。发现，在对具有典型男性和女性名字（如詹姆斯和简）的同一应用程序的双盲研究中，评估员认为詹姆斯比（相同的）简更有能力和可雇用性。评估人员还选择了更高的起薪，并为詹姆斯提供了更多的职业指导。评估员是男人还是女人并不重要------我们都受到无意识偏见的影响。同样，Bertrand 和 Mullainathan 发现对听起来像非洲裔美国人的名字存在重大歧视：听起来像白人的名字在面试中收到的回电增加了 50%。这也影响了更好的简历的好处------更高质量的简历会为听起来像白人的名字带来 30% 的回调，而对于听起来像非洲裔美国人的名字，它会引起小得多的增加。

招聘人员使用 LinkedIn 来查找、筛选和联系候选人。由于 LinkedIn 会同时显示姓名和个人资料照片，因此招聘人员很容易受到这种偏见的影响。它可能会影响他们是否选择入围或联系候选人，以及他们对候选人能力的整体看法，而不是关于该候选人的相关事实。

Unbias 会删除标准和招聘人员帐户搜索和个人资料视图中的姓名和照片，以帮助减少无意识偏见的影响。当您转到 InMail 候选人时，该姓名会在消息窗口中可见。

在 http://unbias.io 了解更多信息

2019 年 11 月更新：

Unbias 目前仅在将 LinkedIn 与 LinkedIn Recruiter 或 Recruiter Lite 一起使用时才有效。它已于 2019 年 11 月 29 日更新，可与最新版本的 Recruiter Lite 一起使用。

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