Profiling, neurotechnology and lie detection

МОЖНО ЛИ ОЦЕНИТЬ ИНТЕЛЛЕКТ ЧЕЛОВЕКА ПО МИНУТНОМУ ВИДЕО? И КАК ЭТО СДЕЛАТЬ ПРАВИЛЬНО? В журнале Intelligence вышла статья Christoph Heine и коллег — “The good judge of intelligence”, посвященная тому, можно ди это сделать. Сама идея исследования достаточно проста и при этом важна для профайлинга и социальной перцепции. Мы постоянно оцениваем интеллект других людей: на собеседованиях, переговорах, совещаниях, в обучении, при выборе партнёров и сотрудников. Причём часто эта оценка формируется очень быстро — иногда буквально за несколько минут. Предыдущие исследования уже показывали, что люди в среднем действительно способны определять интеллект других лучше случайного угадывания, причём даже после очень короткого знакомства. Но авторов новой статьи заинтересовал другой вопрос: все ли люди одинаково хорошо это делают? Какие особенности отличают человека, который особенно хорошо распознаёт интеллект окружающих? Речь идёт об объективной точности: насколько оценки наблюдателя действительно совпадают с результатами тестов интеллекта оцениваемых людей. Кто, как считается, теоретически должен быть хорошим оценщиком? Исходя из имеющихся теоретических данных, авторы предположили, что лучше оценивать интеллект других могут: • женщины; • более интеллектуальные люди; • люди с хорошей способностью распознавать эмоции; • более эмпатичные; • более открытые опыту; • социально активные/любопытные; • люди с более высоким психологическим благополучием; • люди, которые мотивированны выполнить оценку хорошо. То есть, если вы - интеллектуальная, эмпатичная, социально активная, благополучная женщина с хорошим навыком распознавания эмоций, - то вы должны правильно оценивать интеллект по минутному видео. А если - «скуф», - то так себе. Но это в теории. Посмотрим, как получится на практике. 1. Как было устроено исследование? В исследовании участвовали 198 человек в возрасте от 18 до 76 лет. Средний возраст — около 29 лет. Каждый участник посмотрел 50 коротких видеороликов. Ка

ВАЛИДНОСТЬ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПЕРСОНАЛА В конце прошлого года вышло интересное сравнение метанализов валидности отбора кандидатов при трудоустройстве. Исследователей интересовало, что лучше предсказывает эффективность отбора: результат испытательного срока, Центр оценки, тесты интеллекта или оценка организованности? Ответ лежит в показателях валидности разных методов оценки персонала. Каждый провайдер показывает валидность своих инструментов на базе собственных исследований. Мета-анализ объединяет в себе много разных исследований, — даёт «среднюю температуру по больнице», помогая понять, например, какова валидность тестов интеллекта в целом, по сравнению с другими методами. В сфере оценки персонала периодически появляются новые мета-анализы, которые дополняют или корректируют результаты прежних. Поэтому важно обновлять данные и ориентироваться на самые последние данные. 1. Schmidt & Hunter, 1998: классический мета-анализ Статья Шмидта и Хантера — самый известный мета-анализ показателей валидности методов оценки, в котором собраны данные за 85 лет. Статью цитировали тысячи раз в разных исследованиях и если вы видите какие-то цифры по валидности методов отбора, то, скорее всего, они взяты из этой статьи. Для 1998 года работа с одной стороны, не может не вызывать определённое восхищение и уважение. С другой, возникает вопрос — насколько это исследование, опубликованное 25 лет назад, актуально сейчас? 2. Schmidt, Oh & Shaffer, 2016: немного странное обновление классического мета-анализа. Шмидт (его соавтор Джон Хантер умер в 2002) задумал обновить своё исследование, применить новые подходы к поправкам и пополнить его более свежими цифрами. На мой взгляд, из-за использования новых статистических методов для вычисления поправки к корреляции полученные значения валидности в этом исследовании — неправдоподобно высокие. 3. Sackett et al., 2022: новый мета-анализ Некоторые исследователи также посчитали, что полученные значения в этих двух мета-анализах являются неоправ

КАК ОТЛИЧИТЬ НАСТОЯЩЕГО ЭКСПЕРТА (в профайлинге) ОТ ПСЕВДО-ЭКСПЕРТА? Или как сейчас говорят - недопрофайлера))). Вчера на вебинаре речь спонтанно зашла о том, как отличить эксперта от псевдоэксперта). Давайте поговорим и об этом. Итак, вспомним 10 критериев эксперта от Harvard Business Review, по которым он рекомендует оценивать уровень экспертности. Журнал сразу предупреждает, что какие-то пункты из них могут менять свою значимость, опускаться или подниматься. Какие-то – иметь разный вес или даже отсутствовать. Но тем не менее это хороший ориентир для анализа. Не хочу показаться идеальным, но я как минимум соответствую многим из этих критериев. И это уже хорошо. Хотя уверен, что некоторые найдут совсем противоположное. Ну и удачи им, а также здоровья, хорошего настроение и пр. 1. Образование и обучение. Не смотря на то, что строгих требований к образованию в профайлинге нет, но есть желательные. Хорошо, когда эксперт в профайлинге имеет медицинское, психологическое или социологическое образование. Ведь человек – это биопсихосоциальная система. Конечно, наверстать кое-что можно самообразованием и личным образованием, но это уже будет фундаментально и основы все равно будут «проседать». И как следствие, люди, называющие себя экспертами, но не являющиеся таковыми, будут путать не только имена мэтров и их вклад в развитие профайлинга, но и мозг у них превратится в «микроба», который якобы чужд организму. Помимо прочего полезно иметь дополнительное образование в области большого количества специальностей – от нейробиологии и психолингвистики до социальной инженерии и анализа данных. И желательно не у одного человека/мэтра и не в одном центре. А еще лучше - не в одной стране. Все это позволяет сопоставить профайлинг с другими смежными науками и экспертами, а также формирует необходимый кругозор. Лично у меня классическое высшее медицинское образование с ординатурой по психиатрии (детская и пограничная) и психотерапии. Второе высшее – практическая психология. Т

Сразу чувствуется, где дело живое, а где просто громкие слова. Мне близок такой подход, когда за словами есть реальная работа, а не пыльный стаж.