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评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
从简历和短文响应中预测个性
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