El pasado mes de julio de 2022, los profesores I. Burn, D. Firoozi, D. Ladd y D. Neumark escribieron, en la serie de publicaciones del NBER, un interesante papel de trabajo titulado “Help Really Wanted? The Impact of Age Stereotypes in Jobs Ad on Applications from Older Workers , que atiende a una importante preocupación de los empleadores corporativos, y es garantizar que los procesos de reclutamiento sean lo suficientemente equitativos para lograr la igualdad de oportunidades de los distintos grupos de interés en sociedades multiculturales.
Los autores utilizaron técnicas de Machine Learning (Aprendizaje de Máquinas) para diseñar una serie de avisos de ofertas de empleo ficticios en los cuales variaban el número de frases que tenían contenidos discriminatoria hacia los adultos mayores.
¿Qué encontraron? que el lenguaje utilizado en los avisos de ofertas de empleo que se refería a estereotipos negativos sobre los adultos mayores, aunque fuesen muy velados, les inhiben de aplicar por estas posiciones laborales.
El pasado mes de julio de 2022, los profesores I. Burn, D. Firoozi, D. Ladd y D. Neumark escribieron, en la serie de publicaciones del NBER, un interesante papel de trabajo titulado “ Help Really Wanted?The Impact of Age Stereotypes in Jobs Ad on Applications from Older Workers , que atiende a una importante preocupación de los empleadores corporativos, y es garantizar que los procesos de reclutamiento sean lo suficientemente equitativos para lograr la igualdad de oportunidades de los distintos grupos de interés en sociedades multiculturales.
Aunque extender la vida laboral de los individuos es una de las políticas implantadas en las economías desarrolladas para hacer frente a una fuerza laboral que envejece y que no está siendo sustituida a la velocidad requerida, muchas veces el comportamiento de los empleadores al momento de reclutar colaboradores no se alinea con esta directriz.
Desde finales de la década de los noventa del siglo pasado se han producido numerosos artículos académicos que muestran en que medida los empleadores discriminan a los adultos mayores en los procesos de reclutamiento. Conocer las maneras de como tal discriminación se operacionaliza es necesario para poder mejorar los mecanismos de seguimiento y control de estas prácticas indeseadas.
Hasta ahora la discriminación se ha medido analizando la composición de la fuerza laboral de las corporaciones para verificar sí los distintos grupos de potenciales empleados están razonablemente representados.
Burn y sus colaboradores dan un enfoque novedoso al análisis del problema de la discriminación laboral de los adultos mayores al preguntarse sí las ofertas de empleo que publican las empresas se redactan de manera tal que les induce a autoexcluirse.
Los autores comenzaron revisando avisos de reclutamiento publicados por múltiples corporaciones e Identificaron expresiones comúnmente utilizadas en dichos anuncios y que podían en mayor o menor medida reflejar estereotipos contra los adultos mayores como potenciales empleados.
Los autores utilizaron técnicas de Machine Learning (Aprendizaje de Máquinas) para diseñar una serie de avisos de ofertas de empleo ficticios en los cuales variaban el número de frases que tenían contenidos discriminatoria hacia los adultos mayores. Los avisos ofrecían posiciones como asistentes administrativos, empleados en tiendas minoristas y guardias de seguridad.
A diferencia de otros estudios, donde miembros de los equipos de investigación respondían avisos reales de las corporaciones para ver el interés de éstas en los perfiles hipotéticos de individuos de la tercera edad, en este experimento, personas en búsqueda de empleo respondían a los avisos ficticios ya mencionados.
¿Qué encontraron? que el lenguaje utilizado en los avisos de ofertas de empleo que se refería a estereotipos negativos sobre los adultos mayores, aunque fuesen muy velados, les inhiben de aplicar por estas posiciones laborales. El cambio en la distribución de edades de los que respondieron a los avisos es notoria, encontrándose una importante caída en los promedios y las medianas reportadas, así como en la participación de los mayores de 40 años.
La caída fue particularmente pronunciada en la parte superiores de la distribución por edades, con el percentil 75 cayendo 4,2 años.
Los autores concluyen que el contenido de los avisos puede tener tanto impacto en la discriminación de los adultos mayores al momento de su contratación como las practicas explícitamente discriminatorias que las empresas pudiesen estar ejecutando.
Hallazgos de esta naturaleza destacan lo compleja que es la labor de implantar políticas para garantizar la equidad social en cualquiera de sus dimensiones. Pero también como las nuevas tecnologías del manejo grandes volúmenes de datos puede ayudar a clarificar el impacto de comportamientos corporativos que pasan por debajo de la mesa.
Definitivamente, somos lo que escribimos.
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