Вы говорите на глобальном языке? Самый важный компонент для оценки, учитывающей культурные особенности
Оценка и отбор
Глобальная мобильность в сочетании с технологическими достижениями привела к тому, что программы набора новых сотрудников постепенно становятся мультикультурными, а международные пулы талантов постоянно расширяются. Хотя это и звучит многообещающе, на деле встает вопрос о том, как справедливо и точно оценивать глобальные кадровые ресурсы, ведь люди из разных стран говорят на разных языках, ведут себя по-разному и придерживаются разных культурных ценностей и взглядов. Поэтому для разработки и локализации контента мы разработали подход «культура превыше всего», который сочетает лингвистическую оптимизацию, передовые технологии перевода и научные знания, чтобы обеспечить справедливый и позитивный опыт прохождения оценки, независимо от местонахождения кандидата.
Лингвистическая оптимизация
Мы создаем контент, используя международный образ мышления: учитываем культурные особенности и избегаем чувствительных тем. Если в разных культурах поведение проявляется по-разному, мы учитываем контекст происходящего, чтобы исключить неточности. В свою очередь, лингвистическая экспертиза помогает убедиться, что получившийся контент максимально точен и понятен. Наши действия помогают обеспечить наилучший перевод. Цель состоит в том, чтобы измерять один и тот же конструкт, даже если кандидаты оцениваются не в той стране, в которой разрабатывался инструмент. Если эта цель достигается, мы можем быть уверены, что измеряемые конструкты показывают различия в эффективности, а не в культурных особенностях.
Мы разработали подход «культура превыше всего» для создания и локализации контента.
Технология перевода
Процессом перевода управляют талантливые лингвисты, используя технологии. На данный момент наиболее эффективная технология перевода – память переводов, и SHL использует продвинутую версию этого программного обеспечения. В обширной базе данных фиксируется каждое переведенное слово в инструменте оценки, материалах по продажам и маркетингу, тексте на сайтах и платформах, истории взаимодействия с клиентом, юридических документах. Для каждого проекта по переводу программа извлекает контент, который был ранее переведен (а также рассмотрен и одобрен внутренними профильными экспертами), что обеспечивает согласованность переведенных терминов во всех материалах.
В то время как память переводов остается ценным инструментом, технологический прогресс привел нас к использованию искусственного интеллекта. Исследования показывают, что скачок в развитии машинного перевода предоставил нам какие-то потрясающие возможности. Но сначала рассмотрим один из мифов по поводу машинного перевода.
Будто Гугл переводил
Люди склонны ругать неуклюжий машинный перевод, как у Google Translate, например, но создается ощущение, что в последний раз они использовали его слишком давно. То, что было проклятием переводчика ещё недавно, быстро стало самым современным инструментом. Раньше машинные переводчики опирались на статистический перевод по фразам, что приводило к буквальным, неестественно звучащим формулировкам. Сейчас же они используют нейронные сети для поиска и извлечения фраз, которые уже были успешно переведены, и это позволяет переводу звучать более естественно.
Но не стоит увлекаться! Да, технологии умны, но следует проявлять осторожность при внедрении машинного обучения при оценке личностных особенностей, мотивации и когнитивных способностей. Мы обязательно включаем этап ручной проверки результатов в нашу оценку, чтобы обеспечить правильное использование технологий.
Внедряя машинное обучение, нужно быть осторожными в отношении личностных особенностей, мотивации и когнитивных способностей человека.
Но как понять – работает это ли нет?
С помощью исследований! SHL предлагает высокотехнологичные решения, в основе которых лежат строгие научные подходы. Мы провели обширное исследование, чтобы понять, на каких этапах процесса локализации мы можем внедрить технологии перевода. Сейчас мы применяем эту технологию только для тех типов контента, где мы увидели очевидную пользу машинного обучения.
Важность научного подхода
Мы придаем большое значение надежной методологии сбора данных и строгой количественной проверке наших локализованных инструментов, проверяя эквивалентность оценок с разных точек зрения. Мы поступаем подобным образом, чтобы гарантировать нашим кандидатам справедливую оценку, независимо от языка, на котором они проходят инструменты. Можно с уверенностью сказать, что наши продукты действительно международные, они подходят для использования в разных культурах и свободны от культурных, поведенческих и языковых предубеждений.
Независимо от того, запускается ли наш процесс человеком, машиной или и тем, и другим, наш главный приоритет – высокое качество наших инструментов оценки.
Автор: Аврил Перье, Старший консультант по локализации в SHL
Узнать больше о нашей оценке можно здесь.
