Evaluating the Combination of Machine Learning and Multi-Criteria Decision Making Methods in Employee Selection

İşgören seçimi, firmaların işe alım sürecindeki en önemli problemlerinden biridir. Çünkü tek bir pozisyon için çok sayıda başvuru içerisinden doğru adayın seçilebilmesi, uzun bir süreye ve yüksek bir maliyete sebep olmaktadır. Dolayısıyla özellikle işgücü devir oranı yüksek olan sektörlerde faaliyet gösteren ve çok sayıda çalışana sahip firmalar için bu durum, dikkatli yürütülmesi gereken bir süreçtir. Bu bağlamda, işgören seçimde kullanılan klasik yöntemlerde yanı sıra, bu amaçla çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri yaygın olarak literatürde yer bulurken, makine öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulan tahmin modellerinin kullanılması da son yıllarda dikkate değer bir şekilde artmaktadır. Bununla birlikte işgören seçiminde ÇKKV ile makine öğrenmesi yöntemlerinin birlikte ele alındığı ulusal bir yayın bulunmazken, uluslararası düzeydeki çalışmalarda ise genel olarak makine öğrenmesi yöntemlerinin ÇKKV yöntemlerinin girdisi şeklinde ele alınmış ancak sonuçlarının karşılaştırılarak kullanıldığı bir çalışmaya rastlanmamıştır. Dolayısıyla, bu çalışma kapsamında işgören seçimi literatürü incelenerek, kuramsal olarak bu iki yaklaşımın işgören seçiminde birlikte nasıl kullanılabileceği sorusu cevaplanmaya çalışılmıştır. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, ÇKKV ve makine öğrenmesi yöntemlerinin işgören seçimi problemlerinde 4 farklı alternatif şeklinde kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Dolayısıyla bu alternatif yaklaşımlarla işgören seçiminde hem veri odaklı hem de tahmine dayalı bir yaklaşım iç içe kullanılmış olacaktır. Elde edilen sonuçların bu alandaki araştırmacılara ve işe alım profesyonellerine, işgören seçimi problemlerine yeni bir yaklaşım ile bakabilmelerini sağlaması beklenmektedir

Art · Educational Leadership and Administration · Mathematics