대표어
한국학술지인용색인(NRF)
권호기사보기
| 기사명 | 저자명 | 페이지 | 원문 | 기사목차 |
|---|
국회도서관 홈으로
정보검색
소장정보 검색
결과 내 검색
동의어 포함
초록보기
빅데이터는 주로 자료주도적 접근이 수행되는 컴퓨터 공학 및 비즈니스 분야에서 활용되어 왔지만 경험적 연구를 하는 심리학 연구에서도 빅데이터가 언급되기 시작했다. 이에 따라 본 논문은 4차 산업혁명 시대에 심리학 연구에서 빅데이터가 활용될 수 있는 가능성과 시사점에 대해 논의하는 개관논문이다. 특히 산업 및 조직 심리 장면에서 인적자원을 채용하고 직무를 배치할 때 인공지능을 사용하는 AI면접에 대해 설명하고 이에 대한 장점과 단점에 대해 논의한다. AI면접은 사회적 바람직성이 나타나는 것을 방지하고 인사관리와 채용에서 인간의 편견을 줄여 효율성과 공정성을 얻을 수 있다. 본 논문은 알고리즘 결과에서 인간이 가진 무의식적 편견이 재현될 위험과 편견이 재현된 것을 찾아낼 수도 없는 상황을 염두하여 데이터의 정확성을 평가하고 결과물에 대한 당위성에 대해 고민해보아야 한다는 시사점을 갖는다.
Big data has been mainly used in the fields of computer science and business where data-driven approaches are performed, but big data has also emerged in psychological research that conducts empirical research. This paper is a review paper discussing the possibility and implications for the use of big data in psychological research in the era of the 4th industrial revolution. In particular, it describes AI interviews that use artificial intelligence when hiring human resources and assigning jobs in the industrial and organizational psychology scene, and discusses the advantages and disadvantages of this. AI interviews can prevent social desirability and can achieve efficiency and fairness by reducing prejudice in human resource management and recruitment processes. However, it is necessary to evaluate the accuracy of the data and consider the justification for the result, taking in mind that there is a risk of reproducing the unconscious biases of humans in the algorithm results.
Big data has been mainly used in the fields of computer science and business where data-driven approaches are performed, but big data has also emerged in psychological research that conducts empirical research. This paper is a review paper discussing the possibility and implications for the use of big data in psychological research in the era of the 4th industrial revolution. In particular, it describes AI interviews that use artificial intelligence when hiring human resources and assigning jobs in the industrial and organizational psychology scene, and discusses the advantages and disadvantages of this. AI interviews can prevent social desirability and can achieve efficiency and fairness by reducing prejudice in human resource management and recruitment processes. However, it is necessary to evaluate the accuracy of the data and consider the justification for the result, taking in mind that there is a risk of reproducing the unconscious biases of humans in the algorithm results.
권호기사
참고문헌 (33건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | 권영진, 정우진(2019), “기업의 빅데이터 투자가 기업가치에 미치는 영향 연구”, 『지능정보연구『, 25(2): 99-122, |
미소장 |
| 2 | 김청택(2019), “빅데이터를 이용한 심리학 연구 방법”, 『한국심리학회지: 일반』, 38(4): 519-548, |
미소장 |
| 3 | 김현정(2018), “정신건강분야에서 빅데이터 (의료이용자료)의 활용”, 『한국심리학회 학술대회 자료집』, 120-120. | 미소장 |
| 4 | 마이다스아이티 포털사이트, |
미소장 |
| 5 | 박민정(2014), “노인의 미충족 의료에 미치는 영향 요인: 2011년도 한국의료패널자료를 이용하여”, 『Journal of the Korean Data Analysis Society』, 16(2): 1017-1030. | 미소장 |
| 6 | 박정아, 임혜빈(2018), “빅데이터로 읽는 소비자 심리: 사례 및 분석”, 『한국심리학회 학술대회 자료집』, 200-200. | 미소장 |
| 7 | 성태제(2014), 『현대 기초통계학: 이해와 적용』, 서울: 학지사. | 미소장 |
| 8 | 원지현(2014), 『사람에 대한 데이터 분석 인재의 잠재력 살린다』, 서울: LG경제연구원. | 미소장 |
| 9 | 유태용·이현준·고윤진·최효임·김민경·명민재·이민선·조은강·황순필·김미소·서진형·손희정·이의현(2019), “창간 30주년 ‘한국심리학회지: 산업 및 조직’ 내용분석 및 제언”, 『한국심리학회지: 산업 및 조직』, 32(3): 297-362, |
미소장 |
| 10 | 이광석(2019), 『4차 산업혁명 시대에서 정보인권 보호를 위한 실태조사』, 서울: 국가인권위원회. | 미소장 |
| 11 | 이원갑(2019), “KB 국민은행과 LH의 AI면접 ‘광탈’ 피하기 위한 3가지 공략포인트”, 『뉴스투데이『(10월 7일), |
미소장 |
| 12 | 정혜정, 오경화(2016), “소셜 빅데이터를 통한 윤리소비유형, 동기와 감정 분석:“널리 인간을 이롭게 하라””, 『한국심리학회지: 소비자, 광고』, 17(4): 875-893. | 미소장 |
| 13 | 조성준(2019), 『세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터』, 경기: 21세기북스 | 미소장 |
| 14 | 최현주(2018), “인공지능(AI) 면접 치러보니…“표정, 목소리, 뇌파까지 분석””, 『중앙일보』 (3월 11일), |
미소장 |
| 15 | Bassi, L.(2011), “Raging debates in HR analytics”, 『People and Strategy』, 34(2):14-18. | 미소장 |
| 16 | Blei, D. M., Ng, A. Y., & M. I. Jordan(2003), “Latent dirichlet allocation”, 『Journal of machine Learning research』, 3(Jan.): 993-1022. | 미소장 |
| 17 | A Practical Guide to Big Data Research in Psychology  |
미소장 |
| 18 | Analyzing Big Data in Psychology: A Split/Analyze/Meta-Analyze Approach. |
미소장 |
| 19 | The Hidden Biases in Big Data |
미소장 |
| 20 | Big Data Recommendations for Industrial–Organizational Psychology |
미소장 |
| 21 | Big Data in Psychology: Introduction to the Special Issue |
미소장 |
| 22 | Houser, K. A.(2019), “Can AI Solve the Diversity Problem in the Tech Industry:Mitigating Noise and Bias in Employment Decision-Making”, 『Stan. Tech. L. Rev.』, 22: 290-354. | 미소장 |
| 23 | Automated text analysis in psychology: methods, applications, and future developments* |
미소장 |
| 24 | Jia, Q., Guo, Y., Li, R., Li, Y., & Y. Chen(2018), “A conceptual artificial intelligence application framework in human resource management”, 『Proceedings of the International Conference on Electronic Business』, 106-114. | 미소장 |
| 25 | Econometrica Referees 2011–2012 |
미소장 |
| 26 | Mining Big Data to Extract Patterns and Predict Real-Life Outcomes |
미소장 |
| 27 | An introduction to latent semantic analysis |
미소장 |
| 28 | Laney, D.(2001), “3D data management: Controlling data volume, velocity and variety”, 『META group』, 6(70): 1-3. | 미소장 |
| 29 | Noe, R. A., Hollenbeck, J. R., Gerhart, B., & P. M. Wright(2006), “Employee separation and retention”, 『Human resource management: Gaining a competitive advantage』, 5: 425-456. | 미소장 |
| 30 | Popper, K.(2005), 『The logic of scientific discovery』, Oxfordshire: Routledge. | 미소장 |
| 31 | Schwab, K.(2017), 『The fourth industrial revolution』, New York: Crown. | 미소장 |
| 32 | Artificial Intelligence, Machine Learning, Automation, Robotics, Future of Work and Future of Humanity: A Review and Research Agenda |
미소장 |
| 33 | Weiss, S. M., Indurkhya, N., Zhang, T., & F. Damerau(2010), 『Text mining:predictive methods for analyzing unstructured information』, NewYork: Springer Science & Business Media. | 미소장 |
MARC 보기
오류 데이터 정정요청
*표시는 필수 입력사항입니다.
알림톡 발송
| 전화번호 |
|---|
개인정보 수정 바로가기
연속간행물 권호 선택
우편복사 안내
- ◾ 도서관을 방문하지 못할 경우 인터넷, 팩스 등으로 자료 복사를 신청하고, 복사물을 우편·팩스 등으로 제공받는 서비스
- ◾ 대상자료: 일반도서, 연속간행물 및 학위논문
- ※ 고서, 고잡지, 훼손될 우려가 있는 자료, 마이크로폼 자료 및 신문 등 제외
- ◾ 신청 책수: 1인 5책 이하(1일 기준)
- ◾ 신청 절차: 자료 검색 → 우편복사 목록담기 → 복사 범위 입력 → 우편복사 주문서 입력 → 접수 및 확인
- ※ 저작권법에 의거하여 부분 복사(전체 페이지 수의 1/3 범위 이내)만 가능
- ◾ 복사 범위 입력 예시: (연속 페이지) 1-30, (부분 페이지) 25, 30-40
| 번호 | 발행일자 | 권호명 | 제본정보 | 자료실 | 원문 | 신청 페이지 |
|---|
도서위치안내(서울관)
도서위치안내: 정기간행물실(524호) / 서가번호: 국내09
2021년 이전 정기간행물은 온라인 신청(원문 구축 자료는 원문 이용)
0
확인
우편복사 목록담기를 완료하였습니다.
내서재에 담기
새로운 서재
*표시는 필수 입력사항입니다.
저장
저장 되었습니다.