こいつ何言ってんの? https://twitter.com/dmdmdome/status/1157192015215382529 … 「開示している情報も個人を特定できるものは全て消去してからAI解析にかけているので、個々で判断は不可能に近い。」
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では企業はどうやって学生個人の辞退確率を取得するの? プレスリリースの文言自体が個人が特定できている証拠でしょ。https://twitter.com/bunsekiki/status/1157275915635679232?s=20 …
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膨大な蓄積データを基づいて、 こう言った就活をする人は辞退する可能性が○%あります。 としか企業には出しておりませんので...
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他でも書きましたが企業側は「山田たかしくんの辞退率は70%か」という風に使うわけですよね? このユースケースだと個人特定できてますよね?
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AIで分析を掛けるところまではともかく、それを個々人のデータに対する評価として適用したあと、個々人の辞退率として売ってたわけだろ?そりゃ個人特定してるわなw
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『そこに、今年度に当該採用企業に応募する学生の行動ログを照合。その結果を「採用選考のプロセスが途絶えてしまう可能性」として企業に提示する』 (続く
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続き) 『本サービスで企業に提供されるデータは、リクナビの閲覧データをもとに算出されたスコアであり、学生の能力を推し量るものではありません。』 ( https://www.recruitcareer.co.jp/news/pressrelease/2019/190801-02/ … リクルートのプレスリリースより) (続く
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続き) …以上、リクルートのプレスリリースからは個々の応募学生の閲覧ログを入力に使い、その学生のスコアを計算して企業に提供しているように読めますけど違うんですか?
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それに、入力→計算→出力の内、入力がどこが保有してる何で、出力が何でどこへ提供されたか…が問題なわけで、途中の計算に機械学習が使われてるかどうかは全く関係ないような?https://twitter.com/dmdmdome/status/1157270196068872192?s=21 …
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機械学習かどうかは、その計算したスコアの合理性、妥当性についてちゃんとステークホルダ(応募側学生、採用側企業、他)に説明できるの? …という問題には大いに関係するかもだけど。
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まぁしかしこれ[ https://twitter.com/chihiroshiiji/status/1157285223807066114?s=21 … ]は応募学生に関する情報の利用が適切だったかという議論にはあんまり関係がないですね。その議論は入力と出力の扱いで決まりますから。 (件のスコア計算が入力とまるで無関係な出力を出すような詐欺的なプログラムでない限りは。)
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件のスコア計算が入力から決まる出力を出し、入力が単一の人物のデータで、出力値が特定者と結びつく限り如何ともしがたいと思うよ。つまり、モデリングをどうしたかは一切関係なく、スコアをどう使ったかの問題だし。R内部の人物はどうもモデリングに拘泥して、近視眼になっている感がある。
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日経では下記の記載でしたが、事実は異なるというお話ですか? >リクナビは(中略)。学生がいつ、どの企業の情報をどれくらい見たかといった閲覧履歴から、企業ごとの「内定辞退率」を5段階で算定。学生の氏名を特定した状態で、データを定期的に利用企業に提供していた。https://r.nikkei.com/article/DGXMZO48112770S9A800C1000000?type=my#IAAUAgAAMA …
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この日経の記事は無料部分しか読んでいませんが リクルートの主張と突き合わせると 「訓練データとテストデータを混同している」 これに尽きる。
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ひろみちゅと闘ってるこの人も、リクルート社も、辞退率なる(これ以上ないぐらい頭悪い)評価指標が、当該企業今年度受験の、学生1人1人に対して提示されるのか、受験者集団に対して提示されるのかを、全く伝えられてないから燃えるのだ。https://www.recruitcareer.co.jp/news/pressrelease/2019/190801-02/ …
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AI学習時に個人特定可能な情報を使っていなくても、導き出した結果がこいつ辞退するぞ、と結果表示するものではないのですか? 問題になっているのはAIの学習に使われてるデータではないんですが。
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特定条件で個人を特定できない情報ということでしょうか?(特定の日に特定企業に対して辞退した人が一人しかいないとかそういう意図
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まあ、個人情報残していたら機械学習にならないですよね。 というより学習の邪魔にしかならない。
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