大数据时代，身为打工人的你被轻视了么？
发布时间：2021-10-26 13:47:28 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：美国卡内基梅隆大学学者就曾经用钓鱼软件模拟普通用户浏览求职网站的实验，然后统计谷歌推送年薪20万美元以上的职位的广告数据，结果男性收到1852次推送，女性收到318次。 结果很明显，平台可以通过后台进行关键词设置，可以操作每类人群收到的信息频率。 20
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美国卡内基梅隆大学学者就曾经用钓鱼软件模拟普通用户浏览求职网站的实验，然后统计谷歌推送“年薪20万美元以上的职位”的广告数据，结果男性收到1852次推送，女性收到318次。
结果很明显，平台可以通过后台进行关键词设置，可以“操作”每类人群收到的信息频率。
2018年，路透社就曝光亚马逊在招聘时就存在性别歧视的现象，在筛选简历时，就对包含“女性”在内的关键词进行降权处理，
但是这并不是“私人订制”，而是赤裸裸的限制了求职者访问数据的权利，数据不公平会直接导致某类人直接被平台pass掉，而原因与工作完全无关，有必要对这种求职模式进行审查。
但要注意，算法在这个领域所影响的不仅是求职。
拿工资举例，还知道所处城市的工资水平吗？是不是很低？这些数据就和“算法黑箱”有关系了，那么什么是算法暗箱？
由于技术本身的复杂性以及媒体机构、技术公司的排他性商业政策，算法犹如一个未知的“黑箱”用户并不清楚算法的目标和意图，也无从获悉算法设计者、实际控制者以及机器生成内容的责任归属等信息，更谈不上对其进行评判和监督。
正是由于就业数据统计的复杂性，让大众对统计的过程和结果不了解，不能提出反对意见，也不能该参与其中，只能被迫接受，导致数据经过“算法暗箱”便成了企业和平台私下真正的“暗箱操作”，最终会导致求职结果、工资水平和职位变动等信息的不准确性。
这种暗箱模式就一再被放纵，久而久之成了固化，求职者就像待宰的羔羊，只能听之任之。
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