Blind screening का मतलब है, मूल्यांकन करने वाले से वे data छिपाना जो किसी भी योग्यता-विश्लेषण से पहले पूर्वाग्रह भड़का देते हैं, जैसे नाम, फ़ोटो, उम्र, पता और college का नाम। विचार सरल है और सबूत भी अच्छे हैं, पर इस तकनीक को अक्सर एक ऐसे इलाज की तरह बेचा जाता है जो यह है नहीं। रिज्यूमे पर नाम ढँकना पहली पढ़ाई में मदद करता है और बाक़ी प्रक्रिया के लिए क़रीब-क़रीब कुछ नहीं करता।
यह लेख blind screening को वहाँ इस्तेमाल करने के बारे में है जहाँ यह रंग लाती है, यह माने बिना कि यह पूरी समस्या हल कर देती है।
एक वाक्य में
Blind screening पहली पढ़ाई से वे fields हटा देती है जो gender, मूल और prestige का bias चालू करते हैं, ताकि शुरुआती छँटाई पहचान नहीं, योग्यता देखे। यह इस चरण में अच्छा काम करती है और हर अगले दौर में कमज़ोर पड़ती जाती है, जब नाम और चेहरा वापस मेज़ पर आ जाते हैं।
क्या छिपाएँ और हर एक क्यों मायने रखता है
- नाम। यह gender और अक्सर surname के ज़रिए caste तथा क्षेत्रीय मूल का संकेत देता है। यही वह field है जिसके असर के सबसे ज़्यादा सबूत हैं। technical roles में पुरुष नाम वाले एक जैसे रिज्यूमे को महिला नाम वाले से ज़्यादा callback मिलते हैं, और भारतीय तथा अंतरराष्ट्रीय अध्ययनों में सिर्फ़ surname बदलने पर callback दर बदल जाती है।
- फ़ोटो। यह रूप-रंग, उम्र और एक दर्जन ऐसे shortcuts से आँकने का दरवाज़ा खोलती है जिन्हें कोई इस्तेमाल करना क़बूल नहीं करता। भारत में रिज्यूमे पर फ़ोटो अब भी आम है, जो इसे ढँकने की वजह और बढ़ा देता है।
- उम्र और जन्मतिथि। उम्र का bias एक ओर अनुभवी लोगों को काटता है और दूसरी ओर नौजवानों को, यह पढ़ने वाले पर निर्भर है।
- पता। मोहल्ला और शहर वर्ग तथा मूल का proxy बन जाते हैं। और किसी remote vacancy में तो इनका कोई भार होना ही नहीं चाहिए।
- संस्थान का नाम। यह academic prestige का auto-pilot चालू कर देता है। किसी छोटे Tier 2 college से पढ़ा व्यक्ति बराबर के काम के बावजूद किसी नामी संस्थान वाले के मुक़ाबले नुक़सान में रहता है।
ग़ौर करें कि सूची में क्या नहीं है। अनुभव, projects और व्यक्ति ने जो बनाया वह सब दिखता रहता है, क्योंकि यही तो आप आँकना चाहते हैं।
blind screening सच में कहाँ काम करती है
यह पहली बार में रंग लाती है, जब volume ज़्यादा हो और फ़ैसला तेज़। यही वह पल है जब दिमाग सबसे ज़्यादा shortcut का सहारा लेता है, इसलिए वहाँ triggers हटाने का हर लगाए गए मिनट पर सबसे बड़ा असर होता है।
यह बुरे दिन में ख़ुद अपने ख़िलाफ़ बचाव की तरह भी काम करती है। किसी को नहीं लगता कि उसमें bias है। blind पढ़ाई इस बात पर निर्भर नहीं करती कि आप यह मानें, वह बस छाप बनने से पहले जानकारी सामने से हटा देती है।
कहाँ यह झूठी निष्पक्षता देती है
समस्या तब सामने आती है जब कंपनी स्क्रीनिंग में नाम ढँक देती है और मान लेती है कि मामला हल हो गया। हुआ नहीं।
इंटरव्यू से आगे सब कुछ लौट आता है। नाम, चेहरा, accent, हाथ मिलाने का अंदाज़। अगर वहाँ से आगे की प्रक्रिया में structure न हो (सबके लिए एक ही सवाल, लिखित rubric, समूह-चर्चा से पहले दर्ज किया गया फ़ैसला), तो bias सिर्फ़ टला है, हटा नहीं। शोध तक मौजूद है जो दिखाता है कि जो कंपनियाँ सिर्फ़ blind चरण अपनाती हैं और बाक़ी में ढील दे देती हैं, उनकी अंतिम टीम की विविधता नहीं सुधरती।
और एक technical सीमा भी है। कभी-कभी text ख़ुद ही पहचान खोल देता है। "engineering में women's collective का नेतृत्व किया" एक क़ीमती पंक्ति है जो gender का भी संकेत देती है। इसे मिटाना उस context को हटा देता है जो मायने रखता है। ढंग से anonymize करना नाम पर "find and replace" चलाने से कहीं मुश्किल है। और अगर यह पहली पढ़ाई किसी AI या automation को सौंप दी जाए, तब भी समस्या नहीं मिटती, क्योंकि automation वही रिज्यूमे पढ़ती है और वही पहचान-संकेत साथ ले आती है, AI रिज्यूमे स्क्रीनिंग नीचे क्या करती है और कहाँ चूकती है यह अलग से देखने लायक़ है।
blind होना बिना criteria के होना नहीं है
दो बातें अलग करना ज़रूरी है जो कभी-कभी घुलमिल जाती हैं। पहचान छिपाना शोर हटाना है। criteria होना यह जानना है कि आप ढूँढ क्या रहे हैं। बिना rubric वाली blind screening फिर भी तुक्का ही है, बस एक ऐसा तुक्का जिस पर नाम नहीं लिखा। ये दोनों साथ-साथ चलती हैं। लिखा हुआ पैमाना (जिसे हम अच्छे उम्मीदवारों को खोए बिना रिज्यूमे कैसे छाँटें में विस्तार से खोलते हैं) बताता है कि क्या देखना है, और blind पढ़ाई सुनिश्चित करती है कि आप वही देखें, फ़ोटो नहीं।
Nort इसे कैसे संभालती है
Nort इस समस्या को दूसरे रास्ते से हल करती है। रिज्यूमे को anonymize करने के बजाय, यह रिज्यूमे की जगह मूल्यांकन रख देती है। pool का हर व्यक्ति technical योग्यता, languages और profile के tests से गुज़रा है, और कंपनी पहले मापा गया नतीजा देखती है, न कि नाम और फ़ोटो वाला काग़ज़। पहचान को पढ़ाई से छिपाने की ज़रूरत ही नहीं पड़ती क्योंकि पढ़ाई अब filter रही ही नहीं। यह तरीक़ा जिन पूर्वाग्रहों से बचाता है उनका ब्योरा भर्ती में पूर्वाग्रह के 11 प्रकार में है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या blind screening सचमुच काम करती है?
पहली पढ़ाई में, हाँ, ठोस सबूत के साथ। ग़लती यह मानने में है कि यह अकेले पूरी प्रक्रिया हल कर देती है। इंटरव्यू से आगे पहचान लौट आती है, और बाद के चरणों में structure न हो तो फ़ायदा घुल जाता है।
व्यवहार में blind screening कैसे करें?
रिज्यूमे के फ़ैसला लेने वाले तक पहुँचने से पहले नाम, फ़ोटो, उम्र, पता और संस्थान हटाकर। यह किसी anonymize करने वाले ATS से, files तैयार करने वाले किसी assistant से, या कम से कम panel के बाहर के किसी व्यक्ति से fields ढँकवाकर किया जा सकता है।
क्या नाम छिपाने से मूल्यांकन में बाधा नहीं आती?
नहीं, क्योंकि नाम योग्यता का data नहीं है। फ़ैसले के लिए जो मायने रखता है, जैसे अनुभव, projects और नतीजा, वह दिखता रहता है। आप सिर्फ़ वही खोते हैं जिसका भार होना ही नहीं चाहिए था।
क्या blind रिज्यूमे bias मिटा देता है?
यह पहली पढ़ाई का bias घटाता है। यह प्रक्रिया का bias नहीं मिटाता, जो हर चरण के structure पर निर्भर है। anonymize करना एक हिस्सा है, पूरा समाधान नहीं।
TL;DR
- Blind screening पहली पढ़ाई में नाम, फ़ोटो, उम्र, पता और college छिपा देती है
- यह शुरुआती छँटाई में अच्छा काम करती है, जहाँ तेज़ फ़ैसला सबसे ज़्यादा चूकता है
- इंटरव्यू से आगे यह कमज़ोर पड़ती है, जब पहचान वापस मेज़ पर आ जाती है
- अकेले यह निष्पक्षता का झूठा भरोसा देती है, क्योंकि बाक़ी प्रक्रिया को भी structure चाहिए
- पहचान छिपाना criteria रखने की जगह नहीं ले सकता, दोनों साथ चलते हैं
- Nort रिज्यूमे की जगह मापा गया मूल्यांकन रखती है, इसलिए पढ़ाई filter रहती ही नहीं
क्या आप पहली छँटाई से पहचान का शोर हटाकर उसे मापी गई योग्यता पर टिकाना चाहते हैं? मुफ़्त Nort account बनाएँ और नाम-फ़ोटो नहीं, मापे गए नतीजे से शुरू होने वाला pool आज़माएँ।