Смена пола в резюме - разная реакция: дискриминация, алгоритм или эффект новизны? Всем привет! 👋 В сентябре в Threads* вирусился эксперимент: женщины меняли в резюме имя и пол на мужские - и сообщали о росте числа приглашений. Меня в этой истории интересует не только возможная дискриминация, но и другое: можем ли мы вообще понять, что именно повлияло на результат, если одновременно изменили несколько параметров?

🧩 Что рассказывают в СМИ ▪️ Виктория (*yajevica*) создала на hh.ru два профиля с одинаковыми опытом и образованием, но разными именем и полом. По её словам, мужское резюме получало приглашения, женское - отказы. ▪️ Другие пользовательницы рассказывали о похожем опыте: например, об отправке одних и тех же резюме на вакансии под женским и мужским именами с разными результатами. Истории заставляют задуматься, однако это личные наблюдения, а не контролируемые эксперименты: мы не знаем всех условий и не можем уверенно установить причину разницы.

🧩 Что показывают данные ▪️ Эксперимент на Хабре. Автор создал два профиля (м и ж) IT-разработчиков с одинаковыми заявленными квалификациями. После примерно 1000 автоматических откликов конверсия в реальные приглашения почти сравнялась: 5,22% у женского профиля и 5,25% у мужского. При этом подходящих вакансий для женского профиля оказалось 766, для мужского - 974. Причины разницы в количестве вакансий не выявлены. ▪️ Статистика hh.ru****. По данным "РГ", конверсия из просмотра резюме в приглашение составила 11,9% у женщин и 11,3% у мужчин. Из более чем 23 млн приглашений выйти на работу с начала года 56,3% пришлось на женские резюме. Но это усредненные данные, они не позволяют ни доказать отсутствие дискриминации, ни оценить поведение каждого работодателя.

🧩 Что меняется вместе с полом Есть вероятность, что hh.ru может по-разному ранжировать новые и давно опубликованные профили. Соответственно, больше откликов может получать резюме не из-за смены пола, а потому, что после изменений оно получает дополнительную видимость в поисковой выдаче. В таком случае эффект новизны можно ошибочно принять за преимущество мужского профиля.

🧩 А если первичный отбор делает ИИ? Алгоритмы могут воспроизводить смещения из обучающих данных. Если исторически чаще нанимали мужчин, модель может усвоить связанные с ними признаки как маркеры успешного кандидата. Даже без прямого учёта пола сохраняются косвенные сигналы - например, формулировки в резюме. ▪️ Дело Mobley v. Workday. В США рассматривается коллективный иск о возможной дискриминации при использовании ИИ-инструментов отбора. Истец Дерек Мобли (и другие) утверждает, что система Workday (одна из самых популярных в мире HRM систем) отсекала его отклики; среди претензий - дискриминация по возрасту, расе и инвалидности. Окончательного решения пока нет: судебные претензии сами по себе не доказывают дискриминацию.

🧩 Какие выводы можно сделать ▪️ Дискриминацию нельзя ни подтвердить, ни исключить одной статистикой. В личных историях соискательниц есть поводы для вопросов, а в эксперименте на Хабре обнаружились различия в доступных вакансиях. Но в целом по рынку доля реальных приглашений практически одинаковая. Это не доказывает отсутствия предубеждений в отдельных компаниях - как и не позволяет утверждать, что все обнаруженные различия вызваны полом. ▪️ ИИ не обязательно устраняет человеческие предубеждения - он может воспроизводить их. Дело Workday поднимает вопрос об ответственности поставщиков HR-технологий за возможную дискриминацию при автоматизированном отборе. Однако судебные претензии сами по себе ещё не доказывают наличие нарушения.

*Threads - соцсеть компании Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ.