To Örebro University

oru.seÖrebro University Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Mellan algoritmerna: En kvalitativ studie om vilka konsekvenser AIhar för diskriminering i rekryteringsprocessen
Örebro University, School of Humanities, Education and Social Sciences.
Örebro University, School of Humanities, Education and Social Sciences.
2024 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

In the recruitment processes the discrimination of candidates remains a longstanding challenge. This is because the assessment of candidates in the recruitment process tends to be influenced by recruiters personal values and biases. AI is now a reality in recruitment with an increasing number of companies incorporating this tool at various stages of the recruitment process. Despite the marketing of AI as objective, the use of AI may lead to discrimination. These risks could arise because AI is constructed by humans, which can result in AI reflecting the biases and inequalities present in our society. This study aims to examine the consequences of AI for discrimination in the recruitment process by integrating Becker's (2006) concept of labeling and Goffman's (2015) concept of stigmatization. The empirical basis of the study is drawn from five qualitative semi-structured interviews with recruiters from different companies in the private sector. The study's findings indicate that AI is utilized in the initial stages of the recruitment process to achieve a more efficient and objective selection process. The consequences of AI for labeling and stigmatization of individuals lie in its reduction of human subjectivity, potentially resulting in a fairer recruitment process. Despite the benefits AI offers, the study's results underscore the necessity of collaboration between humans and AI. This is crucial because humans input information into AI, and it is essential to investigate whether these human traces remain in the decision-making process.

Abstract [sv]

I rekryteringsprocesser är diskriminering av kandidater en etablerad utmaning. Detta eftersom bedömning av kandidater i rekryteringsprocessen tenderar att påverkas av rekryterares personliga preferenser och fördomar. AI är idag en verklighet inom rekrytering och allt fler företag använder sig av AI i olika steg i rekryteringsprocessen. Trots att AI marknadsförs som objektiv kan användningen innebära risker för diskriminering. Dessa risker för diskriminering kan uppkomma eftersom AI är konstruerat av människor vilket kan resultera i att AI återspeglar de fördomar och ojämlikheter som finns i samhället. Denna studie syftar till att undersöka vilka konsekvenser AI har för diskriminering i rekryteringsprocessen genom att integrera Beckers (2006) begrepp stämpling och Goffmans (2015) begrepp stigmatisering. Studiens empiri är baserad på fem kvalitativa semistrukturerade intervjuer med rekryterare från olika företag inom privat sektor. Studiens resultat visar att AI används i rekryteringsprocessens första steg och för att uppnå en effektivare och mer objektiv rekryteringsprocess. De konsekvenser som AI har för stämpling och stigmatisering av individer är att AI minskar den mänskliga subjektiviteten vilket kan resultera i en mer rättvis rekryteringsprocess. Trots de fördelar AI erbjuder visar studiens resultat att ett samarbete mellan människor och AI är nödvändigt. Detta för att människan matar in information i AI och det är viktigt att undersöka om dessa mänskliga spåren finns kvar i AI:s beslut.

Place, publisher, year, edition, pages
2024. , p. 40
Keywords [en]
Recruitment/discrimination/stigmatization/labeling/AI
Keywords [sv]
rekrytering/diskriminering/stigmatisering/stämpling/AI
National Category
Sociology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:oru:diva-111633OAI: oai:DiVA.org:oru-111633DiVA, id: diva2:1838557
Subject / course
Sociologi
Supervisors
Available from: 2024-02-16 Created: 2024-02-16 Last updated: 2024-02-16Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

By organisation
School of Humanities, Education and Social Sciences
Sociology

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 106 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf