Выборы США, Трамп, Клинтон и HR-аналитика

Выборы в США показали серьезные проблемы предиктивной аналитики.

Во-первых, 

Вызывает претензии сама содержательная сторона получения прогнозов через опросы. Про это только ленивый не говорил, поэтому я не хочу на этом долго останавливаться. Кстати говоря, буквально вчера сделал пост Разница между декларацией намерения и реальным действием (это про наши исследования, где многие респонденты выражают желание пройти тестирование бонусом, но проходит реально только каждый четвертый)
Давайте представим, что стоят все наши опросы про вовлеченность, если мы измеряем вовлеченность, а все равно получаем Трампа? Может быть пора менять парадигму измерения вовлеченности?

Во-вторых

Но в отношении HR есть еще более серьезная проблема: мы модели строим (не строим, конечно, пока только фантазируем) по генетическим факторам: по тому, что присуще кандидату.
Т.е. собираем о нем информацию: пол, возраст, образование, показатели тестов, данные профиля в соц сетях и пытаемся предсказать его будущую эффективность или риски текучести.
Это примерно как тоже самое, что прогнозировать выживет / не выживет пациент на основе только данных его медицинской книжки: ставили в детстве прививки, какое было здоровье, чем болел и т.п..
Это нормальный подход, в нем нет ничего не корректного, но результаты, полученные таким образом, объясняют не самый большой % регрессии (к действующим hr-аналитикам вопрос: поправьте, если у вас получаются высокие результаты). Вот пример такой модели Кейс по прогнозу эффективности работников. R^2 выжат до предела и в районе 0,3. Более того, в данном кейсе учтены показатели руководителя, поэтому эта модель уже больше, чем просто генетические данные работника, а все равно мы стоим на 0, 3 R^2.

Я в этом убеждался уже на моделях, которые строил в конкретных компаниях.
Но очевидно же, что сам процесс лечения влияет.
В медицине есть такой вид анализа, когда учитывается воздействие лечебных процедур.
В нашем случае речь идет даже не столько про формальные процедуры обучения, мотивации и т.п., сколько про процесс выстраивания отношений в компании.
Evolv в своих исследованиях установила, что текучесть персонала на 50 % объясняется отношениями с руководителем, а на 8 % - качествами работника.

И если мы хотим получить Трампа (я нормально отношусь к этому человеку, но уж позвольте постебаться), то у нас на очереди в календаре - совершенно новая постановка задачи по сбору данных, по самой природе данных – что собирать, что измерять. По математическому аппарату- речь, подозреваю, может идти о нейронных сетях, анализе дожития и т.п…
Короткое резюме: HR-аналитика в России, не успев начавшись, получила серьезный вызов. С одной стороны, на нас давит серьезный груз мифов (см. Главный миф в оценке персонала и Еще раз про миф в оценке персонала), с другой, мы уже получили вызов из будущего, получили проблему Трампа, и скоро нам в HR надо будет выбирать своих Трампов.....