(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エンティティによって提案された部署への候補希望者を評価するためのシステムであって、
複数のコンピュータ装置と通信するサーバであって、前記複数のコンピュータ装置は、前記複数のコンピュータ装置に接続されたＩ／Ｏデバイスを有し、前記サーバは、双方向媒体及び１組のソフトウェア命令を記憶するためのメモリを備え、１つ以上のプロセッサが、
複数の参加者及び前記候補希望者用に前記複数のコンピュータ装置に接続された前記Ｉ／Ｏデバイスを有する前記複数のコンピュータ装置に前記双方向媒体を提供することであって、前記双方向媒体は、前記複数の参加者及び前記候補希望者の感情特性、認知特性及び性格特性を示す複数の様々なタイプの属性を測定するように設計された一連のコンピュータ化課題の実行を求めるリクルートゲームを含む、提供し、
前記複数の参加者及び前記候補希望者が前記Ｉ／Ｏデバイスを使用することによって前記コンピュータ装置の図形表示上で前記リクルートゲームをプレーする際に前記複数のコンピュータ装置から入力データを受信し、
前記参加者及び前記候補希望者が前記Ｉ／Ｏデバイスを使用して前記リクルートゲームにおいて前記一連のコンピュータ化課題を個々に実行する際に、前記参加者及び前記候補希望者の各々によって示された様々なタイプの特性の各々について、前記複数の参加者及び前記候補希望者による前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの対応の数、速度又は正確性を定量化するために前記入力データを測定し、
前記複数の参加者から選択された参加者の選抜集団の前記測定された特性の各々について前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの前記対応の数、速度又は正確性に基づいている参照モデルを生成し、
前記候補希望者の前記測定された特性の各々について前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの前記数、速度又は正確性に前記参照モデルを適用することによって、前記候補希望者の適合スコアを作成し、
前記候補希望者の前記適合スコアに基づいて、前記エンティティによって提案された前記部署に対する前記候補希望者の適性を特定し、
前記部署に対する前記候補希望者の適性に関して前記エンティティに対する推奨を生成する、ための前記１組のソフトウェア命令を実行するように構成される、システム。
【請求項２】
第２ユーザの適合スコアが所定の閾値を上回る場合、第２ユーザは、内集団であるように、かつ、第１ユーザの選抜集団と実質的に同様であるように特定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
第２ユーザの適合スコアが所定の閾値を下回る場合、第２ユーザは、外集団であるように、かつ、第１ユーザの選抜集団と実質的に異なるものであるように特定される、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
複数の第１ユーザが前記エンティティによって採用され、第１ユーザの選抜集団は、前記エンティティによって予め定義された仕事性能の１組の尺度に少なくとも適合する前記エンティティの従業員の集団に対応し、前記参照モデルは、前記仕事性能の１組の尺度にさらに相関付けられる、請求項１〜３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項５】
第１ユーザ及び第２ユーザの複数の仕事性能は、前記一連のコンピュータ化課題を実行する際の前記第１ユーザ及び前記第２ユーザの速度、正確性及び／又は判断に基づいて測定される、請求項１〜４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
複数の異なる分野、機能、業界及び／又はエンティティに対して異なる参照モデルが生成される、請求項１〜５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
第１ユーザ及び第２ユーザの複数の性能尺度は、前記一連のコンピュータ化課題を実行するための前記コンピュータ装置の図形表示上の１以上の図形視覚オブジェクトの前記第１ユーザ及び前記第２ユーザの操作を評価することによって前記一連のコンピュータ化課題の過程上で測定される、請求項１〜６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記１以上の図形視覚オブジェクトの操作は、前記一連のコンピュータ化課題を実行するために、前記第１ユーザ及び前記第２ユーザが前記Ｉ／Ｏデバイスを使用して前記図形表示上で前記図形視覚オブジェクトを選択することによって達成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記１以上の図形視覚オブジェクトの操作は、前記一連のコンピュータ化課題を実行するために、前記第１ユーザ及び前記第２ユーザが前記Ｉ／Ｏデバイスを使用して前記図形表示上で前記１以上の図形視覚オブジェクトを空間的に操作することによって達成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１以上の図形視覚オブジェクトの操作は、前記一連のコンピュータ化課題を実行するために、前記第１ユーザ及び前記第２ユーザが前記Ｉ／Ｏデバイスを使用して前記図形表示上で前記１以上の図形視覚オブジェクトを介して文字数字テキストを入力することによって達成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記Ｉ／Ｏデバイスは、マウス、キーボード及び／又はタッチスクリーンモニタを備え、前記Ｉ／Ｏデバイスの少なくとも１つは、前記図形表示上での前記１以上の図形視覚オブジェクトの操作の度合を制御するために前記第１ユーザ及び前記第２ユーザにより使用される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
複数の組の所定の前記図形視覚オブジェクトが、複数の異なる色で前記図形表示上に表示される、請求項７〜１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
複数の組の所定の前記図形視覚オブジェクトが、コンピュータ生成仮想画像及び／又は実在する人物及び物体のデジタル写真を含む、請求項７〜１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第１ユーザ及び前記第２ユーザは、複数のラウンドを通じて前記図形表示上で前記１以上の図形視覚オブジェクトを操作することによって前記コンピュータ装置の図形表示上で一連のコンピュータ化課題を完了する、請求項７〜１３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータ実施のゲームベースの人事リクルートシステム方法であって、前記方法は、
複数の参加者及び候補希望者のための複数のコンピュータ装置に双方向媒体を提供することであって、前記複数のコンピュータ装置は、前記複数のコンピュータ装置に接続されたＩ／Ｏデバイスを有し、前記双方向媒体は、前記複数の参加者及び前記候補希望者の感情特性、認知特性及び性格特性から構成される複数の異なるタイプの特性を測定するように設計された一連のコンピュータ化課題の実行を求めるリクルートゲームを含む、提供することと、
前記複数の参加者及び前記候補希望者が前記Ｉ／Ｏデバイスを使用することによって前記コンピュータ装置の図形表示上で前記リクルートゲームをプレーする際に前記複数のコンピュータ装置から入力データを受信することと、
前記参加者及び前記候補希望者が前記Ｉ／Ｏデバイスを使用して前記リクルートゲームにおいて前記一連のコンピュータ化課題を個々に実行する際に、前記参加者及び前記候補希望者の各々によって示された様々なタイプの特性の各々について、前記複数の参加者及び前記候補希望者による前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの対応の数、速度又は正確性を定量化するために前記入力データを測定することと、
前記複数の参加者から選択された参加者の選抜集団の前記測定された特性の各々について前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの前記対応の数、速度又は正確性に基づいている参照モデルを生成することと、
前記候補希望者の前記測定された特性の各々について前記Ｉ／Ｏデバイスのクリック又はキーストロークの前記数、速度又は正確性に前記参照モデルを適用することによって、前記候補希望者の適合スコアを作成することと、
前記候補希望者の前記適合スコアに基づいて、エンティティによって提案された部署に対する前記候補希望者の適性を特定することと、
前記部署に対する前記候補希望者の適性に関して前記エンティティに対する推奨を生成することと、を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
[0001]  本願は、２０１５年１月９日に出願された米国仮特許出願第６２／１０１，５２４号及び２０１４年６月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／０１８，４５９号の利益を主張するものであり、これらの各仮特許出願の内容は全体的に、参照により本明細書に援用される。
【背景技術】
【０００２】
[0002]  ポジションに適する候補者を求人することは、企業によって難しい作業であり得る。一般に、企業は、採用担当者及び面接官に頼り、応募者がチームに理想的に適するか否かを判断することができる。しかし、新しい従業員を見つけることは、時間及びコストがかかり得、場合によっては、特に応募者のプールが大きいとき、不毛なプロセスであり得る。逆に、適するキャリアパスの決定は、新しい求職者によって手強い作業であり得、既存のジョブサーチリソースは多くの場合、個人に向けて仕立てられてない。所望の特徴プロファイルに基づいて理想的な従業員又は仕事を見つけるプラットフォームは、依然としてないままである。
【発明の概要】
【０００３】
[0003]  ある実施形態では、本発明は、コンピュータ実行可能コードが内部に符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実行可能コードは、実行されて、方法を実施するように構成され、方法は、ａ）リクルートシステムを提供することであって、リクルートシステムは、ｉ）課題モジュール、ｉｉ）測定モジュール、ｉｉｉ）評価モジュール、及びｉｖ）識別モジュールを含む、リクルートシステムを提供することと、ｂ）課題モジュールによりコンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｃ）測定モジュールにより、課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｄ）評価モジュールにより、測定された性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｅ）識別モジュールにより、評価された特性に基づいて、採用担当者に対して、対象者がエンティティによる雇用に適することを識別することと、を含む、コンピュータプログラム製品を提供する。
【０００４】
[0004]  ある実施形態では、本発明は、コンピュータ実行可能コードが内部に符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実行可能コードは、実行されて、方法を実施するように構成され、方法は、ａ）才能識別システムを提供することであって、才能識別システムは、ｉ）課題モジュール、ｉｉ）測定モジュール、ｉｉｉ）評価モジュール、ｉｖ）識別モジュール、及びｖ）出力モジュールを含む、才能識別システムを提供することと、ｂ）課題モジュールによりコンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｃ）測定モジュールにより、課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｄ）評価モジュールにより、測定された性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｅ）識別モジュールにより、対象者の特性の評価に基づいて、キャリア傾向を識別することと、ｆ）出力モジュールにより、識別されたキャリア傾向を採用担当者に出力することと、を含む、方法を提供する。
【０００５】
[0005]  ある実施形態では、本発明は、ａ）コンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｂ）課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｃ）性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｄ）コンピュータシステムのプロセッサにより、対象者の特性をテスト対象者のデータベースと比較することと、ｅ）比較に基づいて、対象者がエンティティによる雇用に適すると判断することと、ｆ）対象者が雇用に適することをエンティティの採用担当者に報告することと、を含む、方法を提供する。
【０００６】
[0006]  ある実施形態では、本発明は、ａ）コンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｂ）課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｃ）性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｄ）コンピュータシステムのプロセッサにより、対象者の評価された特性とテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者のキャリア傾向を識別することと、ｅ）比較の結果を採用担当者に出力することと、を含む、方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明のモデリングシステムの全体像を示す。
【図２】本発明の例での従業員参加のグラフ表現である。
【図３】本発明のシステムにより生成されるモデルの正確性を示す。
【図４】本発明の実施形態例と併せて使用することができるコンピュータシステムの第１のアーキテクチャ例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態例と併せて使用することができるコンピュータネットワークを示す図である。
【図６】本発明の実施形態例と併せて使用することができるコンピュータシステムの第２のアーキテクチャ例を示すブロック図である。
【図７】本発明の製品を送信することができるグローバルネットワークを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
[0014]  企業は多くの場合、非効率なリクルート慣例に頼っており、これは、劣った応募者の雇用に繋がり、最終的には、従業員の定着低下に繋がるおそれがある。さらに、リクルートプロセスは高価であり得るため、雇用者は、新しい才能を獲得することを嫌がることがある。この嫌気は、企業の停滞及びよりよい機会を追い求めるトップ従業員の離脱に繋がるおそれがある。従って、企業は、費用効率的であるが、正確な雇用という困難な作業に面している。逆に、新卒者又は求職者は、予測不可能な求人市場のみならず、最初にどのキャリアパスを追い求めるかの判断の難しさにも起因して、各自の才能及び性向に最も合ったキャリアを見つけることにおいて問題に面している。
【０００９】
[0015]  企業は、本発明のシステムを使用して、特定のポジションへの企業のニーズに合った才能を識別することができる。システムは、神経科学ベースの課題を使用して、企業のリクルート及び候補者ソーシングプロセスを最適化することができる。企業にとって有用なリクルートツールであることに加えて、システムは、キャリアプランニング及び才能識別において個人を支援することもできる。広範囲の感情特性及び認知特性を測定するテストを使用することにより、システムは、ユーザの強み及び弱みを確認し、どの業界がユーザに最も合っているかの判断にその情報を適用することができる。
【００１０】
[0016]  本発明のシステムは、実行ベースのゲームを使用して、人物の認知特性及び感情特性についての情報を収集することができる。システムは、神経科学テストでの現従業員の性能を評価することにより、特定の企業の従業員プロファイルを作成することができる。神経科学テストの結果を企業からの従業員の性能データと併せて使用して、理想的な従業員モデルを作成することができる。次に、同じ課題を完了するように候補者に求めることができ、候補者の結果を現従業員の結果と比較して、特定のポジションへの適性を特定することができる。候補者は、複数のポジションにわたっても比較され、システムにより作成されたプロファイルに基づいて、ポジションがもしあれば、どのポジションが適するかを確認することもできる。
【００１１】
本発明のシステムの方法
[0017]  本発明のシステムは、広範囲の厳密な方法を使用して、企業にとって関心のある対象者についてのファクタを予測することに関連する情報を発見することができる。システムの評価は、システム評価モジュールを使用して客観的データを収集し、次に、学習行動ダイナミクスをモデリングすることを含むことができる。学習行動ダイナミクスをモデリングすることの強みは、静的スコア、例えば、平均スコアを用いて行動を調べる代わりに、システムが代わりに、時間にわたり行動を調べることができることである。この方法では、システムは、学習の尺度、例えば、テスト受験者が誤りからいかに学習するか又は報償がテスト受験者にいかに影響するかを確認することができる。これらの学習尺度は多くの場合、人的資本分析では無視されるが、重要な従業員特徴を特定するに当たり有価値であることができる。
【００１２】
[0018]  システムは、システム内の個々の評価により生成されるスコアを使用して、対象者の適合スコアを作成することができる。適合スコアは、個々の課題のスコアの集計であることができる。適合スコアは、０％〜１００％の範囲であることができ、対象者が特定のポジション又は職業業界に適する確率を予測することができる。適合スコアは、例えば、約０％、約１％、約２％、約３％、約４％、約５％、約６％、約７％、約８％、約９％、約１０％、約１５％、約２０％、約２５％、約３０％、約３５％、約４０％、約４５％、約５０％、約６０％、約７０％、約８０％、約９０％、又は約１００％であることができる。
【００１３】
[0019]  予測分析を実行する前、システムは、既存のデータでの関係を定量化することができ、定量化は、データの主要特徴を識別し、データの概要を提供することができる。例えば、システムが、特定の候補者が特定の企業で管理コンサルタントとして成功することができるか否かを予測することができるようになる前に、システムは、現従業員の特性と管理コンサルタントとしての成功との関係の記述的モデルを構築することができる。システムの分析エンジンは、教師なし分類のために様々なデータマイニング及びクラスタリングアルゴリズムを実施して、これらの記述的モデルを生成することができる。記述的モデルを作成するために、システムは、現従業員から評価データをとり、そのデータに、企業によりシステムに提供される従業員の格付けを相関付けることができる。これらの格付けは、性能レビューで使用される等の客観的尺度であることができ、かつ企業が特に興味を有するものであることができる。
【００１４】
[0020]  図１は、従業員としての潜在的な雇用が成功する可能性の予測を試みているビジネスエンティティの予測モデルとして、システムの分析エンジンをいかに使用することができるかの全体像である。第１のステップにおいて、現従業員がシステムのテストを完了することができる。テストが完了すると、システムは、テストでの従業員の性能に基づいて、認知特性データ及び感情特性データを抽出することができる。次に、システムは、従業員の格付けデータ及びテストデータを使用して、理想的な従業員が、ビジネスエンティティでの特定のポジションに対して保有すべき特徴を特定するように、分析エンジンを訓練することができる。
【００１５】
[0021]  分析エンジンが適宜訓練されると、第２のステップにおいて、モデルを予測分析及び予測に使用することができる。まず、候補者はシステムのテストを完了することができる。完了すると、システムは、テストでの候補者の性能に基づいて候補者についての特性を抽出することができる。次に、テストからのデータは、訓練された分析エンジンに適用されて、候補者の適合スコアを生成することができる。これらの予測モデルを使用して、例えば、潜在的な雇用が企業での特定の役割で成功する可能性を含むファクタを評価することができる。正確な予測モデルは、従業員の将来の性能についての質問に答える微妙なデータパターンを検出して、従業員の人的資本を最適化するように雇用者にガイドすることができる。
【００１６】
[0022]  本発明のシステムは、コンピュータ化課題を対象者に提供する方法を提供することができる。課題は、感情又は認知の神経科学に基づく評価であることができる。課題を完了すると、システムは、課題での対象者の性能に基づいて、対象者の性能値を測定することができる。次に、特定の特性は、性能値に基づいて評価することができ、評価された特性を使用して、対象者のプロファイルを作成することができる。次に、特性は、コンピュータシステムのプロセッサにより、テスト対象者のデータベースと比較することができる。対象者の特性とテスト対象者のデータベースとの比較を使用して、テストされた対象者に固有のモデルを作成することができる。次に、そのモデルを使用して、対象者をスコア付けることができ、これは、対象者の感情又は認知の定量的評価を行うに当たり支援することができる。テスト対象者は、ビジネスエンティティに勤めていることができる。対象者の特性とテスト対象者のデータベースとの比較を使用して、その対象者が雇用に適するか否かを判断することができる。
【００１７】
[0023]  本発明のシステムは、コンピュータ化課題を対象者に提供する方法を提供することができる。課題は、感情又は認知の神経科学に基づく評価であることができる。課題を完了すると、システムは、課題での対象者の性能に基づいて、対象者の性能値を測定することができる。次に、特定の特性は、性能値に基づいて評価することができ、評価された特性を使用して、対象者のプロファイルを作成することができる。次に、評価された特性をさらに使用して、対象者の２つ以上の特性の評価及び対象者のモデルと参照モデルとの比較に基づいて、対象者のモデルを生成することができる。次に、コンピュータシステムのプロセッサを使用して、対象者の特性とテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者のキャリア傾向を識別することができる。対象者の特性とテスト対象者のデータベースとの比較を使用して、対象者のモデルを生成することもできる。比較の結果は、採用担当者に出力することができる。比較の結果をさらに使用して、対象者のキャリアを推奨することができる。
【００１８】
[0024]  システムの部分であることができる課題の非限定的な例としては、類似による推論、バルーンアナログリスク課題、選択課題、独裁者課題、数字範囲、ＥＥｆＲＴ、顔影響課題、指タッピング、将来割引、フランカー課題、決行／中止、目から心を読む、Ｎバック、パターン認識、報酬学習課題、ロンドン塔、及び信頼課題が挙げられる。
【００１９】
[0025]  システムは、広範囲の機械学習技法を実施して、最も正確な予測を提供するモデルを構築することができる。システムにより生成されたモデルは、下にある確率分布を知ることなく、トレーニングデータから関心のある特徴を捕捉することを学習することができる。トレーニングデータは、観測される変数間の特定の関係を示す例として見ることができる。機械学習の利点は、データ例に基づく複数なパターンの自動認識及び知的判断である。システムは、例えば、非線形、非パラメトリック分類技法を使用することができ、この技法は、小さなトレーニングデータセットで、多くの属性を有するデータセットにおいて、従来のパターン分類アルゴリズムよりも良好な性能を有することができる。
【００２０】
本発明のシステムの適用
[0026]  ビジネスエンティティは本発明のシステムを使用して、エンティティに利するように働く対象者を見つけることができる。ビジネスエンティティの非限定的な例としては、企業、協同組合、事業組合、会社、公開有限責任会社、民間企業、公開企業、有限責任会社、有限責任事業組合、チャーター企業、組織、非営利組織、人材派遣会社、学術機関、政府庁舎、政府機関、軍関係省、及び公益財団が挙げられる。本発明のシステムのユーザは、例えば、リクルーター、人事担当者、管理者、採用担当者、及び職業紹介所を含むことができる。
【００２１】
[0027]  ビジネスエンティティに利するように働くことができる対象者の非限定的な例としては、従業員、フルタイム従業員、パートタイム従業員、法定従業員、臨時従業員、請負人、独立請負人、下請業者、名誉従業員、コンサルタント、及びアドバイザーが挙げられる。
【００２２】
[0028]  対象者も本発明のシステムを使用して、対象者のキャリア傾向を特定することができる。本発明を使用することができる対象者としては、例えば、生徒、大学院生、求職者、及びキャリアプランニングに関しての支援を探し求めている個人が挙げられる。対象者は、システムの課題を完了することができ、その後、システムは、対象者の識別された特性に基づいて、対象者のプロファイルを作成することができる。ユーザは、コンピュータシステムから本発明のシステムにアクセスすることができる。次に、ユーザは、例えば、コンピュータ、ラップトップ、モバイルデバイス、又はタブレットを使用してシステムのコンピュータ化課題を完了することができる。
【００２３】
[0029]  対象者のプロファイルは、テスト対象者のデータベースと比較されて、対象者をスコア付けし、参照モデルに基づいて、対象者のモデルを生成することができる。テスト対象者は、例えば、ビジネスエンティティに勤めていることができる。システムはさらに、ビジネスエンティティに勤めているテスト対象者と、テスト対象者のビジネスエンティティでの特定のポジションとに基づいて、対象者の適合スコアを生成することができる。本発明のシステムは、対象者に特定されたキャリア傾向に基づいて、対象者に様々な産業を推奨することができる。システムにより推奨することができる産業の非限定的な例としては、コンサルティング、教育、ヘルスケア、マーケティング、小売、エンターテイメント、消費者製品、起業、技術、ヘッジファンド、投資管理、投資銀行業務、未公開株式投資、製品開発、及び製品管理が挙げられる。
【００２４】
[0030]  本発明のシステムは、一連の感情特性及び認知特性を使用して、様々なキャリア分野での対象者の才能及び傾向を特定することができる。本発明のシステムにより測定することができる感情特性としては、例えば、信用、利他性、粘り強さ、リスクプロファイル、フィードバックからの学習、間違いからの学習、創造性、曖昧さへの耐性、満足遅延能力、報償感受性、感情感度、及び感情識別が挙げられる。本発明のシステムにより測定することができる認知特性としては、例えば、処理速度、パターン認識、集中力、注意散漫回避能力、衝動性、認知コントロール、ワーキングメモリ、計画性、記憶範囲、順序付け、認知柔軟性、及び学習が挙げられる。
【００２５】
[0031]  感情特性は、対象者が企業及び企業内の特定の役割に適するか否かを判断するに当たり重要なファクタであることができる。本発明のシステムは、様々な感情特性を評価して、システムのユーザの判断を支援することができる。
【００２６】
[0032]  信用は、他人の行動を、その他の行動を知ることなく信頼する気持ちとして評価することができる。信用は、対象者が群設定で効率的に働くことができるか否か、並びに他人の意見及び行動を信頼することができるか否かを示すことができる。
【００２７】
[0033]  利他性は、無私無欲、又は他人の幸福のために行動する意欲として評価することができる。利他性は、対象者が、自己の要求よりも企業の要求を満たす意思のほうが強いことを示すことができる。
【００２８】
[0034]  粘り強さは、落胆せずに一連の行動を継続することとして説明することができる。粘り強さは、失敗又は反対のときであっても、対象者が解決策を見つけ、割り当てられた課題に集中することができることを示すことができる。
【００２９】
[0035]  創造性は、対象者が、問題を解決し、課題を実行するために型にはまらないアプローチを有することができることを示すことができる。
【００３０】
[0036]  候補者のリスクプロファイルは、対象者がリスクをとる意欲を識別することができる。リスクをとる意欲が高い対象者ほど、リスクが高く、プレッシャーが高い状況に対応する企業にとって好ましい人物であることができる。
【００３１】
[0037]  フィードバックからの学習は、仕事の機能を実行しながら、対象者が他者からの提言を用いて、挙動又は動作を変更するか否かを測定することができる。誤りからの学習は、対象者が、課題で生じた誤りを用いて、同じ課題を実行するための将来の挙動を変更することができるか否かを評価することができる。
【００３２】
[0038]  曖昧さへの耐性は、不確か又は不完全な状況及び刺激での対象者の快適レベルと、不確か又は不完全な状況及び刺激への対象者の反応とを評価することができる。曖昧さへの耐性を有する対象者は、不完全又は不審なデータに直面した場合、よりクリエイティブで機知に富むことができる。
【００３３】
[0039]  満足遅延に向けた傾向を有する対象者は、昇給又はボーナスを期待して、より長期間にわたりより努力して働くことができるため、企業にとって魅力的であることができる。
【００３４】
[0040]  報償感度は、報償感度が、対象者が報償の約束によりどの程度動機付けられるかを測定することができるという点で、満足遅延に関連する。企業は、本質的に動機付けられるのみならず、昇給及びボーナス等の報酬に敏感でもある対象者を望み得る。
【００３５】
[0041]  感情感度及び識別は、対象者が他者の感情に適切に反応することができるか否か及び対象者が他者の感情を正確に識別することができるか否かを記述することができる。感情感度が高く、識別能力が高い対象者ほど、よりよいチームプレーヤー及びリーダーであることができる。
【００３６】
[0042]  本発明のシステムにより測定することができる感情特性に加えて、認知特性も評価することができ、ビジネスエンティティは認知特性も使用して、対象者が雇用に適するか否かを判断することができる。
【００３７】
[0043]  処理速度は、意図的な思考を必要とせずに、情報を完全にスピーディに処理する能力に関する。対象者が状況を素早く考え、状況に素早く反応することができるという点で、処理速度が高い対象者ほど、企業にとって望ましい人物であることができる。
【００３８】
[0044]  パターン認識は、１組の刺激の特徴である特定の様式で構成されたその１組の刺激を認識する能力を指すことができる。パターン認識スキルが高い対象者ほど、よりよいクリティカルシンキングスキルを示し、データのトレンドを識別することができる。
【００３９】
[0045]  集中力スコアが高い対象者ほど、１つの課題への注意を持続するより高い能力を示すことができる。対象者は、注意散漫を回避し、特定の課題に集中する能力についても評価することができる。
【００４０】
[0046]  衝動性は、結果を予測せず、反映せず、又は考慮せずに行動を起こすこととして評価することができる。衝動性のある対象者は、潜在的な雇用者には好ましくないと見られ得、その理由は、その対象者が、企業にとって不利であることが分かる早急な判断を下すおそれがあるためである。衝動的な対象者は、企業が、リスクをとり、クリエイティブに考え、素早く行動する意欲がより高い対象者を望む場合には、好ましいと見られることもある。
【００４１】
[0047]  認知コントロールは、ワーキングメモリ、学習、認知柔軟性、及び計画性を含む様々な認知プロセスを記述することができる。ワーキングメモリは、記憶系の能動的な部分であり、短期記憶及び注意の両方が関わり得る。高いワーキングメモリを有する対象者ほど、課題へのより集中した注意及びマルチタスク能力を示すことができる。
【００４２】
[0048]  認知柔軟性は、様々なタスクから切り替え、複数の課題を同時かつ効率的に考える能力として説明することができる。認知柔軟性がある対象者は、多くの課題を効率的にバランスさせることができる。
【００４３】
[0049]  計画性は、目標を達成するために行動を企画する能力を示し、課題の実行における洞察力を示すことができる。
【００４４】
[0050]  記憶範囲は、短期記憶の尺度であり、対象者に、前に提示された一連の数字又は単語を暗唱させることにより評価することができる。記憶範囲が大きい対象者ほど、指示を覚え、記憶範囲が短い誰かよりも特定の課題をよりよく実行することができる。
【００４５】
[0051]  順序学習は、行動及び考えを、そのような順序付けが発生していることを自覚せずに順序付ける能力である。順序学習は４つの順序付け問題を含むことができる。第１に、順序予測が、先行要素に基づいて順序の要素を予測しようとすることができる。第２に、順序生成が、要素が自然に発生する際、順序の要素を１つずつ一緒につなぎ合わせようとすることができる。第３に、順序認識が、順序が所定の基準に基づいて正当であるか否かを確認しようとすることができる。最後に、順序判断は、目標を達成するか、軌跡を辿るか、又は費用関数を最大化若しくは最小化する行動の順序を選択することを含むことができる。
【００４６】
[0052]  本発明のシステムを使用して、専門的分野又は個人的分野内の適合性を推奨するために、個人又は個人群を別の個人又は個人群にマッチングすることができる。
【００４７】
本発明のシステムで使用される統計関数
[0053]  本発明のシステムで使用されるテストは、測定の精度について評価することができる。テストの精度は、テストが人間の感情及び認知の正確な予測子であるか否かを判断するために重要であり得る。テストの精度を確認するために、信頼度評価を実行することができる。テスト信頼度のために測定することができる一出力は、ピアソンの相関係数（ｒ）である。ピアソンの相関係数は、２つの結果の線形関係を記述することができ、−１〜＋１である。標本の相関係数ｒは、以下の公式を使用して計算することができる。
【数１】
0006791850.tif 000002
式中、ｎは標本サイズｉ＝１，２，・・・，ｎであり、Ｘ及びＹは変数であり、
【数２】
0006791850.tif 000003
は変数の平均である。ピアソンの相関係数の二乗ｒ２は決定係数として既知であり、単純な線形回帰でＸの関数としてＹの変動の割合を説明するのに使用することができる。
【００４８】
[0054]  ピアソンの相関係数は、２つの群間の関係の大きさとして定義することができる、効果量を記述するのに使用することもできる。ピアソンの相関係数が、効果量の尺度として使用される場合、結果の二乗は、実験モデルにより説明される実験内の分散量を推定することができる。
【００４９】
[0055]  信頼度は、測定が時間にわたり一貫し、確率誤差がない程度を示すことができる。信頼度は、テスト結果が安定しており、内部で一貫しているか否かを測定することができる。試験−再試験法は、信頼度の使用することができる一尺度である。試験−再試験信頼度テストは、標本に２つの異なる時間で同じテストが与えられる場合、標本の結果での変化を測定することができる。２つの異なる時間で与えられたテストからの結果が類似する場合、信頼性があるものとしてテストを見なすことができる。２つの結果の関係は、ピアソンの相関係数を使用して記述することができ、相関係数の値が高いほど、テストの信頼度は高い。
【００５０】
[0056]  試験−再試験信頼度の相関係数の値は、例えば、約−１．０、約−０．９５、約−０．９、約−０．８５、約−０．８、約−０．７５、約−０．７、約−０．６５、約−０．６、約−０．５５、約−０．５、約−０．４５、約−０．４、約−０．３５、約−０．３、約−０．２５、約−０．２、約−０．１５、約−０．１、約−０．０５、約０．０５、約０．１、約０．１５、約０．２、約０．２５、約０．３、約０．３５、約０．４、約０．４５、約０．５、約０．５５、約０．６、約０．６５、約０．７、約０．７５、約０．８、約０．８５、約０．９、約０．９５、又は約１．０であることができる。
【００５１】
[0057]  テストの信頼度の測定に使用することができる別のテストは、折半法信頼度テストである。折半法信頼度テストは、２つの部分が同様の趣旨を含む場合、テストを２つの部分に分割し、テストが標本に与えられる。次に、標本からのテストのそれぞれ半分の点数は、互いと比較される。テストの２つの半分からの得点間の相関又は類似度は、ピアソンの相関係数を使用して記述することができ、相関が高い場合、テストは信頼できる。
【００５２】
[0058]  折半法信頼度の相関係数の値は、例えば、約−１．０、約−０．９５、約−０．９、約−０．８５、約−０．８、約−０．７５、約−０．７、約−０．６５、約−０．６、約−０．５５、約−０．５、約−０．４５、約−０．４、約−０．３５、約−０．３、約−０．２５、約−０．２、約−０．１５、約−０．１、約−０．０５、約０．０５、約０．１、約０．１５、約０．２、約０．２５、約０．３、約０．３５、約０．４、約０．４５、約０．５、約０．５５、約０．６、約０．６５、約０．７、約０．７５、約０．８、約０．８５、約０．９、約０．９５、又は約１．０であることができる。
【００５３】
[0059]  有効性は、テストが、意図されるものを測定する程度である。テストが有効であるには、テストは、テストの結果が文脈的にサポートされることを示すことができる。特に、テスト有効性に関する証拠は、テスト内容、反応プロセス、内部構造、他の変数への関連、及びテストの結果を介して提示することができる。
【００５４】
[0060]  ホテリングのＴ二乗検定は、システムを使用して対象者の異なる母集団の結果の平均差を特定するために、本発明のシステムにより利用することができる多変量検定である。Ｔ二乗検定の検定統計（Ｔ２）は、以下の公式を使用して計算される。
【数３】
0006791850.tif 000004
式中、
【数４】
0006791850.tif 000005
は標本平均であり、Ｓｐは標本のプールされた分散−共分散であり、ｎは標本サイズである。
【００５５】
[0061]  Ｆ統計を計算するために、以下の公式が使用される。
【数５】
0006791850.tif 000006
式中、ｐは分析される変数の数であり、Ｆ統計はＦ分布し、ｐ及びｎ１＋ｎ２−ｐの自由度を有する。Ｆテーブルを使用して、指定されたαでの結果の有意性又は有意水準を特定することができる。観測されたＦ統計が、正確な自由度でテーブルで見られるＦ統計よりも大きい場合、検定は、定義されたαレベルで有意である。結果は、例えば、αレベルが０．０５として定義された場合、０．０５未満のｐ値で有意であることができる。
【００５６】
[0062]  分散分析（ＡＮＯＶＡ）は、データの２つ以上の群の平均間の統計学的に有意な差を特定するために、本発明のシステムにより使用することができる統計学的検定である。ＡＮＯＶＡのＦ統計は、以下のように計算することができる。
【数６】
0006791850.tif 000007
式中、
【数７】
0006791850.tif 000008
は標本平均であり、ｎは標本サイズであり、ｓは標本の標準偏差であり、Ｉは群の総数であり、Ｎは合計標本サイズである。次に、Ｆテーブルを使用して、指定されたαレベルでの結果の有意性を特定する。観測されたＦ統計が、指定された自由度でテーブルで見られるＦ統計よりも大きい場合、検定は、定義されたαレベルにおいて有意である。結果は、例えば、αレベルが０．０５として定義された場合、０．０５未満のｐ値で有意であることができる。
【００５７】
[0063]  ホテリングのＴ二乗検定又はＡＮＯＶＡのαレベルは、例えば、約０．５、約０．４５、約０．４、約０．３５、約０．３、約０．２５、約０．２、約０．１５、約０．１、約０．０５、約０．０５、約０．０４、約０．０３、約０．０２、約０．０１、約０．００９、約０．００８、約０．００７、約０．００６、約０．００５、約０．００４、約０．００３、約０．００２、又は約０．００１に設定することができる。
【００５８】
[0064]  任意のツール、インタフェース、エンジン、アプリケーション、プログラム、サービス、コマンド、又は他の実行可能アイテムは、コンピュータ実行可能コードでコンピュータ可読媒体上に符号化されるモジュールとして提供することができる。ある実施形態では、本発明は、本明細書に記載される任意の動作を実行する方法を符号化するコンピュータ実行可能コードが内部に符号化されたコンピュータ可読媒体を提供し、方法は、本明細書に記載される任意の数のモジュールを含むシステムを提供することを含み、各モジュールは、本明細書に記載される任意の機能を実行して、出力等の結果をユーザに提供する。
【実施例】
【００５９】
実施例１：類似による推論
[0065]  類似による推論課題は、関連していないように見える概念又は事象間の結び付きを判別する対象者の能力を測定することができる。類似による推論は、類似性を使用して、表面上は類似するように見えない状況又は表現間の新規の結び付きをモデリングする課題をさらに指すことができる。類似による推論は往々にして、創造的問題解決にリンクされ、その理由は、両方とも個人が特定の課題の制約内で新規の概念を生成する必要があるためである。出現する２つの状況が異なるほど、類似による推論プロセスは創造的になり得る。２つの状況、概念、事象、又は表現間のリンクは、意味的距離により記述することができる。意味的距離が大きいほど、２つの提示される状況間に存在する類似性は低くなる。類似による推論課題では、意味的距離は、被験者がかなり似てないように見える状況間に結び付きを形成する場合、被験者はより創造的であり得るように、独立した格付け者の創造性の評価と強く相関することができる。機能的磁気共鳴撮像（ｆＭＲＩ）を使用して、類似による推論課題中の脳の活動を測定することができ、類似性での項目間の意味的距離は、パラメトリックに変化することができる。重要なことに、反応時間、正確性により測定され、別様に格付けされる、課題の難しさではなく類似性マッピングの意味的距離が、脳活動を調節することができる。
【００６０】
[0066]  本発明では、対象者に２組の単語対が提示され、次に、２番目の組が、１番目の組との関係に類似するか否かを判断するように求めた。本発明のシステムは、テストセッション間に２週間の間隔を有して、大学生標本（Ｎ＝３８）を使用して試験−再試験研究を実行した。類似による推論課題の試験−再試験確実度は、ｒ＝約０．６３で許容可能であることが分かった。
【００６１】
実施例２：バルーンアナログリスク課題（ＢＡＲＴ）
[0067]  ＢＡＲＴでは、対象者は、漫画のポンプのクリックする都度、刺激された風船が膨張し、小額の金銭が一時的な銀行口座に入金されるコンピュータゲームで金銭を獲得する。対象者は、任意の時点で金銭を収集することが許された。しかし、風船が破裂すると、一時的な銀行口座は金銭を増加させず、トライアルは終了する。対象者によるクリック数は、リスクをとる尺度として機能し、課題は約８０回のトライアルにわたり続く。
【００６２】
[0068]  ＢＡＲＴでの性能は、バラット衝動性スケール、刺激欲求スケール、及び挙動制約スケールを含む幾つかの他のリスク関連構造と相関することができる。
【００６３】
[0069]  ＢＡＲＴの有効性は、ＢＡＲＴでの性能が、テスト対象者により完了された自己報告測定といかに相関するかを見ることにより特定することができる。リスクのある挙動を予測することにおけるＢＡＲＴの有効性の増大を示すために、年齢、性別、衝動性、及び刺激欲求をステップ１で使用し、ステップ２でＢＡＲＴ結果を考慮して、段階的再帰分析を行うことができる。ステップ１及び２の再帰分析は、他のファクタをコントロールしながらであっても、高ＢＡＲＴスコアが、リスクのある挙動のより高い傾向にリンクし得ることを示すことができる。ＢＡＲＴは、衝動性、刺激欲求、及びリスクスコアと有意に相関することができるが、他の人口統計ファクタとは有意な相関を有さない。
【００６４】
[0070]  テストセッション間に２週間の間隔を有して、大学生標本（Ｎ＝４０）を使用して、本発明のシステムにより試験−再試験研究を行った。試験−再試験信頼度は、リスクのレベルに応じて約０．６５〜約０．８８の範囲のｒであることが分かった。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）で行った別の研究は、折半法信頼度が、リスクのレベルに応じて約０．８８〜約０．９６の範囲のｒであることを示した。
【００６５】
実施例３：選択課題
[0071]  選択課題は、対象者のリスクをとる傾向の尺度として使用することができる。選択課題は、対象者が、一連の選択セットに基づいて評価するように求められる１組のシナリオを含むことができる。選択セットは、相互に排他的であり、独立した選択肢を含むことができ、一般に、一方の選択肢は、２つの選択肢のうちのよりリスクがある選択肢として見なすことができる。対象者が、性格及び挙動リスク尺度を測定する様々なテストを完了するように求められる研究を行うことができる。対象者が完了することができるテストは、ザッカーマン刺激欲求スケール、アイゼンク衝動性スケール、遡及的挙動自己コントロールスケール、領域特定リスクテイクスケール、選択課題、バルーンアナログリスク課題、多様性選好課題、将来割引Ｉ、及び将来割引ＩＩを含むことができる。主成分分析を行い、どの主成分がリスクの基本尺度であるかを特定することができる。例えば、多様性選好は選択課題に相関することができる。多様性選好は、リスクの強力な尺度であることができ、興奮及び外向性の性格的傾向として説明することができる。
【００６６】
[0072]  本発明のシステムでは、対象者は、設定された金額の金銭を受け取るか、それともより高額の金銭を受け取るチャンスに賭けるか尋ねられた。金額及び金銭を受け取るチャンスは、選択肢のリスクが高いように見えるか、又は低いように見えるように変更した。システムにより２つの研究を行い、選択課題の試験−再試験信頼度を確立した。一方の研究は、テストセッション間に２週間の間隔がある大学生標本（Ｎ＝４０）を用いて行われた。測定された試験−再試験信頼度はｒ約０．６２であることが分かった。第２の研究は、コミュニティ標本（Ｎ＝２４）を使用した折半法信頼度研究であった。折半法信頼度はｒ＝約０．８２であることが分かった。
【００６７】
実施例４：独裁者課題
[0073]  独裁者課題は、寛大さ及び利他性の尺度として行動経済学で使用することができる。このゲームの有効性を特定するために、対象者に、去年にわたる慈善行為について報告するように求めることができる。例えば、課題中の架空の収入を寄付した対象者は、現実で、課題中の架空の収入を寄付しなかった対象者よりも、去年にわたりより多額を慈善運動に寄付したことを発見することができる。
【００６８】
[0074]  本発明では、対象者はランダム参加者とペアになり、対象者及びランダム参加者は両者ともまず、同額の金銭を受け取った。続けて、対象者に追加の金銭が与えられ、ランダム参加者にその金銭を与えないか、幾らかを与えるか、又は全ての与えるように指示した。ランダム参加者に寄付した金額を利他性の尺度として使用した。本発明のシステムにより、テストセッション間に２週間の間隔がある大学生標本（Ｎ＝４０）を用いて試験−再試験研究を行った。試験−再試験信頼度はｒ＝約０．６２で許容可能であるあることが分かった。折半法信頼度も、コミュニティ標本（Ｎ＝２４）を使用して測定され、信頼度はｒ＝約０．６５で許容可能であることが分かった。
【００６９】
実施例５：数字範囲
[0075]  数字範囲課題を使用して、対象者のワーキングメモリ数字格納容量を測定することができる。本発明のシステムでは、対象者に一連の数字が提示され、プロンプトされた場合、数字をキーボードに入力することにより、一連の数字を繰り返すように求めた。対象者が数字の暗唱に成功した場合、対象者に、覚えて暗唱するより長いシーケンスが与えられた。対象者が覚えることができる最長リストの長さが、対象者の数字範囲である
【００７０】
[0076]  数字範囲は、キャパシティ及び処理を表すのに使用される尺度を含め、ワーキングメモリの全ての尺度と正の相関を有することができ、数字範囲は、年齢と負の相関を有することができる。数字範囲課題は、１ヶ月間隔にわたり健康な成人の適切な信頼度を有することができる。
【００７１】
[0077]  数字範囲テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２３）では、数字範囲課題の折半法信頼度は、ｒ＝０．６３で許容可能であることが分かった。大学生標本（Ｎ＝３９）へのテストセッション間隔２週間での試験−再試験研究も、ｒ＝０．６８で許容可能な信頼度を示した。
【００７２】
実施例６：ＥＥｆＲＴ（簡単又は困難）
[0078]  報酬のための労力量課題（ＥＥｆＲＴ）を使用して、人間での労力に基づく判断を探ることができる。ＥＥｆＲＴは、人物が、報酬のために費やす意思がある労力量を測定することができる。複数の分析にわたり、無快感症と、報償のために労力を費やす意思との間には有意な逆相関を観測することができる。無快感症特性の増大は、報酬のために労力を費やす可能性の全体的な低減を有意に予測することができ、ＥＥｆＲＴ課題が、動機付け及び労力に基づく判断での有効な代理であることができることを示す。
【００７３】
[0079]  本発明のシステムでは、対象者に、簡単な課題又は困難な課題を完了する選択肢を提示した。簡単な課題は、困難な課題よりも少ない回数、キーボードのスペースバーを押下することを含んだ。簡単な課題の完了は、毎回同じ報償が保証され、一方、困難な課題の完了は、はるかに高い報償を受け取るチャンスを提供した。より困難な課題を選ぶ傾向が高い被験者ほど、より多くの労力が必要とされる場合であっても、報償により、より大きく動機付けられるものとして評価された。
【００７４】
[0080]  システムは、ＥＥｆＲＴの信頼度に対してテストを行った。コミュニティサンプル（Ｎ＝２４）では、ＥＥｆＲＴの折半法信頼度は、ｒ＝０．７６で平均を超えることが分かった。テストセッション間隔２週間で大学生標本（Ｎ＝４０）を使用して、第２の研究を行った。試験−再試験信頼度は、ｒ＝０．６８で許容可能であることが分かった。
【００７５】
実施例７：顔影響課題
[0081]  状況ファクタは、顔の表情が、関連するが不明瞭な情報を提供する場合、対象者の感情表現の解釈に対して大きな影響を有することができる。この限られた状況内で、大半の対象者は、実際の顔の表情ではなく、状況に一致する感情を感じていると表現者を判断することができる。状況情報は、基本的ではない感情を示唆している場合、例えば、人が痛みを伴う状況にいるが、恐怖の表情を示し得る場合、特に影響を有することができる。多くの場合、人物の表情を判断する対象者は、その人物の表情が、恐怖ではなく痛みの表情であると結論付ける。
【００７６】
[0082]  本発明のシステムでは、対象者に、異なる感情を示している男性及び女性の写真を提示した。幾つかの場合、写真は、状況を説明する物語と共に提示され、一方、他の写真は写真だけ提示された。対象者は、４つ１組の感情から、写真の人物の表情を最もよく説明する感情を選ぶように指示された。物語が提示されずに感情を正しく識別することができない対象者は、顔の表情を読み取る正確な能力を有するものとして説明された。
【００７７】
[0083]  システムは、信頼度テストを顔影響課題に対して行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）を使用して、顔影響課題の折半法信頼度を測定した。折半法信頼度は、ｒ値が約０．７３〜０．７９の範囲で平均を超えることが分かった。セッション間隔２週間で大学生標本（Ｎ＝４０）を２回測定した。試験−再試験信頼度は、ｒ値が約０．５７〜０．６１の範囲で許容可能であることが分かった。
【００７８】
実施例８：指タッピング（キー押下）
[0084]  指タッピング課題（ＦＴＴ）は、筋神経系の完全性を評価し、運動コントロールを調べることができる。心理学的テストである。この課題は、１ヶ月間隔にわたり良好な信頼度を有することができる。
【００７９】
[0085]  単純な運動タッピング課題を健康な対象者に対して行うことができる。対象者に、６０秒間、可能な限り高速で利き手の人差し指でタッチスクリーンモニタ上の静止した円をタッピングするように求めることができる。試験−再試験間隔は約４週間であることができ、有意に高い信頼度相関を有することができる。
【００８０】
[0086]  本発明のシステムでは、対象者に、指定された時間量にわたり、利き手を使用してキーボードのスペースバーを繰り返し打つように求めた。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）を使用して、ＦＴＴの折半法信頼度を評価した。主要測定により、約０．６８〜０．９６のｒ値で信頼できることが分かった。試験−再試験研究は、テストセッション間隔２週間で大学生標本（Ｎ＝４０）を使用した。関連する測定の信頼度は、約０．５８〜０．７７のｒ値で許容可能であることが分かった。
【００８１】
実施例９：将来割引
[0087]  時間的な将来割引は、個人が、将来であるが、かなりの報酬よりも、即時であるが、控え目な報酬を好む程度を指すことができる。時間的割引は、時間遅延の増大に伴った選好の単調減少に繋がる指数関数としてモデリングすることができ、個人は、報酬の遅れに伴って増大する係数により、将来の報酬の価値を割引する。双曲線割引は、将来割引の時間非一貫モデルを指すことができる。双曲線モデルが使用されて、将来割引をモデリングする場合、モデルは、価値が短い遅延期間でかなり急速に落ちるが、次に、より長い期間にわたりゆっくりと落ちることを示唆することができる。双曲線は、他のモデルよりもよりよい近似を示すことができ、個人が遅れた報酬を割引することのエビデンスを提供する。
【００８２】
[0088]  本発明のシステムでは、対象者に質問が提示され、質問では、対象者は、今、特定の金額を受け取るか、それとも特定の将来の時点でより多くの金銭を受け取るかを選ぶ必要があった。金額及び金銭が対象者にあたえられる時間は、報酬の遅延及びサイズを増減するように変更した。
【００８３】
[0089]  システムは、将来割引課題の信頼度テストを行った。将来割引課題の折半法信頼度は、コミュニティ標本（Ｎ＝２４）を使用して評価した。対数変換データでの折半法信頼度は、ｒ＝約０．６５で許容可能であることが分かった。試験−再試験研究により、テストセッション間隔２週間で、大学生標本（Ｎ＝４０）を使用して将来割引課題の信頼度を評価した。対数変換データの信頼度は、ｒ＝約０．７２で許容可能であることが分かった。
【００８４】
実施例１０：フランカー課題
[0090]  フランカー課題を使用して、対象者の課題切り替え能力を調べることができる。フランカー課題は、特定の状況で不適切な反応を抑制する能力を評価するのに使用される１組の反応阻害テストを指すことができる。フランカー課題を使用して、選択的注目及び情報処理能力を評価することができる。標的の側面には非標的刺激が位置することができ、非標的刺激は、標的と同じ方向の反応（認知刺激）、逆の反応（非認知刺激）、又はそのいずれでもない反応（神経刺激）に対応する。対象者が、見ているものに対していかに反応すべきかについて異なる規則が対象者に与えられる。
【００８５】
[0091]  対象者が、課題を繰り返すよりも、課題を切り替えるように求められる場合、一貫してよくない性能を観測することができ、フランカー課題の課題切り替え効果の有効性を示す。認知刺激と比較して非認知刺激に反応してより活性化することができる前帯状皮質（ＡＣＣ）は、フランカー課題中、活性化することができ、課題での競合量をモニタリングすることができる。ＡＣＣにより測定される競合レベルは、次のトライアルで対象者により大きなコントロールを提供することができ、トライアルｎで提示される競合が大きいほど、トライアルｎ＋１で対象者により提示することができるコントロールが大きくなることを示す。
【００８６】
[0092]  フランカー課題及び経頭蓋磁気機能（ＴＭＳ）を使用して、誤反応後の反応時間の遅れ（ＰＥＳ）に繋がる誤反応後の調整の時間過程を見つけることができる。幾つかの結果は、活性運動皮質の興奮性が、誤反応後に低減することができることを示すことができる。
【００８７】
[0093]  本発明のシステムでは、対象者は、提示される５つの矢印の方向及び色に応じて、キーボード上の特定の矢印キーを押下するように指示された。赤い矢印が、５つの赤い矢印のうちの中央の矢印である場合、中央の赤い矢印の方向が、どのキーを押下すべきかを指示する。赤い矢印が、全て同じ方向を指す４つの青い矢印の中の中央の矢印であった場合、青い矢印の方向が、対象者が押下すべきキーを指示する。例えば、対象者に、右を指す５つの一連の赤い矢印が示された場合、対象者は、右の矢印キーを押下すべきであった。次の画像が、右を指す赤い中央の矢印を示すが、左を指す残りの赤い矢印を示した場合、対象者は、再び右の矢印キーを押下すべきであった。しかし、次の画像が、左を指す青い矢印に囲まれた右を指す中央の矢印を示した場合、対象者は、左矢印キーを押下すべきであった。「フランカー」又は中央の矢印を囲む矢印に基づいて正確な矢印キーを押下する能力を使用して、対象者の課題切り替え能力を測定した。
【００８８】
[0094]  システムは、フランカー課題の信頼度テストを行った。フランカー課題の折半法信頼度は、コミュニティ標本（Ｎ＝１４）を使用して評価された。主要測定により、約０．７０〜０．７６のｒ値で信頼できることが分かった。第２の研究では、大学生標本（Ｎ＝３４）を使用して、試験−再試験信頼度を評価した。関連する測定の結果は、約０．５１〜０．６９のｒ値で許容可能であることが分かった。
【００８９】
実施例１１：決行／中止
[0095]  決行／中止テストを使用して、対象者の注意範囲及び反応コントロールを評価することができる。決行／中止テストの例は、特定の刺激が存在する場合、対象者にボタンを押下させ（「決行」）、異なる刺激が提示される場合、同じボタンを押下させない（「中止」）ことを含むことができる。特に阻害トライアルでの決行／中止課題の性能は、ウィスコンシンカードソート課題、ストループカラーワード課題、及びトライアルメイキング課題により測定される複雑な実行機能に関連することができる。
【００９０】
[0096]  本発明のシステムでは、対象者に、赤い円又は緑の円が提示され、赤い円が示される場合、スペースバーを押下し、緑の円が示される場合、どこも押下しないように指示された。コミュニティ標本（Ｎ＝２３）を使用して、決行／中止課題の折半法信頼度を研究した。関連する測定の折半法信頼度は、約０．５６のｒ値で許容可能であることが分かった。セッション間隔２週間で大学生標本（Ｎ＝３３）に対して試験−再試験研究も行った。主要測定の信頼度は、ｒ＝約０．８２で高いことが分かった。
【００９１】
実施例１２：目から心を読む
[0097]  目から心を読む課題は、目の周囲の表情のみを使用して、他人のメンタル状態を認識する対象者の能力を評価することにより、対象者の社会認知を評価することができる。感情のタイプ、刺激として使用される顔の量、及び刺激の性別を変えた一連の実験を行い、対象者が基本的な感情及び複雑な感情をいかに知覚したかを特定することができる。健康なコントロールは、顔全体からは基本的な感情及び複雑な感情の両方を良好に知覚することができるが、複雑なメンタル状態の場合、対象者のスコアは、目を見るだけでより高いスコアであることができる。この発見は、目が顔全体よりも多くの情報を保持することができることを示唆する。
【００９２】
[0098]  本発明のシステムでは、対象者に、写真中で個人の目のみを明らかにした一連の写真を提示した。次に、対象者は、目により最もよく表されていたと感じる感情を選ぶように指示された。感情の選択は、基本的な感情、例えば、悲しみ、嬉しさ、怒り、驚きから、複雑な感情、例えば、傲慢、残念、批判、及び緊張に及んだ。目から感情を正確に読み取ることができた対象者は、より感情知覚的であると説明された。
【００９３】
[0099]  システムは、目から心を読む課題に対して信頼度テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２３）で目から心を読む課題の折半法信頼度を評価し、折半法信頼度は、ｒ＝約０．７４の平均超相関を有した。大学生標本（Ｎ＝３８）に対するテストセッション間隔２週間での試験−再試験研究は、ｒ＝約０．６７の許容可能信頼度を有した。
【００９４】
実施例１３：Ｎバック（文字）
[00100]  Ｎバック課題は、対象者のワーキングメモリの測定に使用することができる連続実行課題である。例えば、対象者に一連の刺激を提示することができ、対象者は、現在の刺激が、シーケンス中でｎステップ前からの刺激に一致するときを示さなければならない。ｎの値は、課題の難しさを増減するように調整することができる。２レベルの複雑性でのＮバック課題をウェクスラー成人知能検査（ＷＡＩＳ−Ｒ）での数字範囲課題での実行と比較することができる。Ｎバック課題の正確性スコアは、ＷＡＩＳ−Ｒの数字範囲サブテストでの性能と正の相関を有することができる。ＷＡＩＳ−Ｒの数字範囲サブセットは、特定の認知プロセスを反映することができ、これはワーキングメモリ容量と重なることができ、Ｎバック課題での正確性スコアに、ワーキングメモリ容量の個人差を関連付けることができることを示す。
【００９５】
[00101]  本発明のシステムでは、対象者に文字が提示され、２フレーム前の文字と同じ文字が示された場合、スペースバーを押下するように指示された。文字の２回目のインスタンスを正確に識別することができない対象者は、高いワーキングメモリを有するものとして評価された。
【００９６】
[00102]  システムは、Ｎバック課題の信頼度テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）でＮバックテストの折半法信頼度を評価し、ｒ＝約０．８３で平均を超える信頼度を有することが分かった。試験−再試験研究は、テストセッション間隔２週間で大学生標本（Ｎ＝３８）を使用した。信頼度は、ｒ＝約０．７３で許容可能であることが分かった。
【００９７】
実施例１４：パターン認識
[00103]  パターン認識課題は、一連の刺激又は物体からパターン及び類似性を識別する対象者の能力を測定することができる。
【００９８】
[00104]  レーヴン漸進的マトリックス（ＲＰＭ）テストは、パターン認識課題と同様である。高度漸進的マトリックス（ＡＰＭ）テストは、レーヴン漸進的マトリックステストの一形態であり、非常に良好な試験−再試験信頼度を有することができる。信頼度係数は約０．７６〜約０．９１の範囲であることができる。
【００９９】
[00105]  本発明のシステムでは、対象者に、１つの角が欠けている有色正方形の格子が提示された。対象者は、格子のパターンを正確に完成する画像を６つの画像から選ぶ必要があり、画像を正確に識別することができた対象者は、高いパターン認識能力を有するものとして評価された。
【０１００】
[00106]  システムは、パターン認識課題の信頼度テストを行った。試験−再試験信頼度を評価するために、課題は、大学生標本（Ｎ＝３６）に対してセッション間隔２週間で与えられた。信頼度は、ｒ＝約０．５５で許容可能であることが分かった。
【０１０１】
実施例１５：報償学習課題
[00107]  報酬に応じて挙動を調整する対象者の能力の関係を評価するために、対象者が、分化強化スケジュールにより決定される金額を獲得する報酬学習課題を作成することができる。対象者に、選択肢を提示することができ、１つの選択肢に報償を関連付けることができるが、報酬の受け取りは、正確な選択肢を選ぶことに依存する。対象者が、どの選択肢が正しいかを学習するにつれて、報酬を増大することができる。
【０１０２】
[00108]  本発明のシステムでは、対象者に、短い口又は長い口のいずれかを有するデジタルフェイスが提示された。口の長さの差は最小であるが、人間の目で知覚可能であった。対象者は、口が長い顔が提示された場合、右矢印キーを押下し、口が短い顔が提示された場合、左矢印キーを押下するように求められた。対象者はさらに、正しい選択肢を選んだ場合、金銭を受け取ることができると話された。報酬学習課題を使用して、報酬の受け取りに基づいて、どの刺激が正確かを対象者が学習できたか否かを判断した。
【０１０３】
[00109]  システムは、報酬学習課題の信頼度テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）で報酬課題の折半法信頼度を評価し、ｒ＝０．７８である場合、主要測定で平均を超える信頼度を有することが分かった。大学生標本（Ｎ＝４０）をセッション間隔２週間で試験−再試験研究で使用した。主要測定の試験−再試験信頼度は、ｒ＝約０．６６で平均を超えることが分かった。
【０１０４】
実施例１６：ロンドン塔（ＴＯＬ）
[00110]  ＴＯＬ課題を使用して、実行機能及びプランニング能力を評価することができる。困難レベルが異なる課題で、平均移動数及び平均初期思考時間（ＩＴＴ）を計算することができる。ＩＴＴは、パズルが提示されてから、対象者がパズルを解き始めるまでの経過時間に対応することができる。負の相関が、総合平均ＩＴＴスコアと総合平均移動スコアとの間に存在し得、ＩＴＴスコアが長いほど、移動数の低減に役立つこと、換言すれば、ＩＴＴがプランニングを反映することができることを示唆する。移動数、正確な実行、及びロンドン塔に最初の移動を行う前の時間を測定する変数は、０．６１〜１．４３の効果量を有することができる。
【０１０５】
[00111]  研究及び臨床設定で使用される一連のＴＯＬ課題を評価して、最小移動にわたる課題困難性の明確で略完全な線形増大を示すことができる。換言すれば、低性能、中性能、及び高性能の対象者は、低移動レベル、中移動レベル、及び高移動レベルまでのそれぞれの問題の正解を得ることができるが、それを超えると正解を得ることができない。課題の正確性は、最小移動数により異なることができる。
【０１０６】
[00112]  本発明のシステムでは、対象者に３本１組の杭が２組、提示された。標的組の杭は、５つの有色円盤を１本の杭に有し、一方、実験組の杭は、３本の杭に分散した５つの有色円盤を有した。課題の目的は、実験組の有色円盤の配置を標的組の配置に一致させることであった。最初数の移動で指定された時間期間以内に課題を完了することができた対象者は、高いプラニング能力を有するものとして評価された。
【０１０７】
[00113]  システムは、ＴＯＬ課題の信頼度テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）でＴＯＬ課題の折半法信頼度を評価し、ＴＯＬ課題は、主要測定がｒ＝約０．７７であるときに良好な信頼度を有することが分かった。大学生標本（Ｎ＝３９）を使用した試験−再試験研究をテストセッション間隔２週間で行った。この方法を使用したときの信頼度は、ｒ＝約０．６９で平均を超えることが分かった。
【０１０８】
実施例１７：信頼課題
[00114]  信頼課題を使用して、評判、契約上の義務、又は処罰をコントロールしながら、信頼及び相互性を研究することができる。信頼課題は２つの段階を有することができる。第１に、対象者に金銭を与え、次に、対象者は、金銭のうち、別の場所にいる未知の人物に送る金額がもしあれば、その金額を決めることができる。対象者には、送る金額が、その他人に届くときまでに２倍になると伝えることができる。次に、その他人は、金額を対象者に返金する選択肢を有する。
【０１０９】
[00115]  信頼課題での性能には、マキャベリズム及び関係動機を含む性格尺度、例えば、他人への高い配慮及び自己への低い配慮を関連付けることができる。信頼課題への参加は、神経生理学的反応、例えば、オキシトシンの生成に影響を及ぼすことができ、信頼及び社交に関連する脳の部位での神経反応の場所、大きさ、及びタイミングを関連付けることができる。
【０１１０】
[00116]  本発明のシステムでは、対象者はランダム参加者とペアにされた。対象者は金銭を受け取り、一方、ランダム参加者は金銭を受け取らなかった。対象者は、金銭がその他人に届く時間までに３倍になることを知りながら、ランダム参加者に金銭の幾らか又は全てを送るように指示された。次に、その他人は、その金銭の幾らか若しくは全てを対象者に送るか、又は金銭を対象者に送らないことができる。対象者は次に、ランダム参加者が送り返した金額に基づいて、ランダム参加者の公正さを評価することができる。多くの金銭を送った対象者ほど、ランダム参加者に送った金額が少ない対象者よりも信頼できると知覚された。
【０１１１】
[00117]  システムは、信頼課題の信頼度テストを行った。コミュニティ標本（Ｎ＝２４）で、信頼課題の折半法信頼度研究を行った。折半法信頼度は、ｒ＝約０．６０で妥当であることが分かった。大学生標本（Ｎ＝４０）で試験−再試験信頼度を測定した。主要測定は、ｒ＝約０．５９で許容可能であることが分かった。
【０１１２】
[00118]  表１は、本発明のシステムが使用することができる例示的な課題についての先の例で計算される信頼度測定値のまとめを表示する。
【０１１３】
【表１】
0006791850.tif 000009
【０１１４】
実施例１８：従業員分類への本発明のシステムの使用
[00119]  企業Ａは、２２人の従業員を有するコンサルティングファームであった。この企業は、この群内の従業員の４人をトップ実行者として識別し、一方、残りの１８人はトップ実行者として識別されなかった。システムは、統合アルゴリズムを使用して、本明細書に記載の神経科学テストでの従業員の性能からの挙動データを使用して、ボトム実行者及びトップ実行者として従業員を分類することができた。システムのアルゴリズムは、各従業員の挙動データセットを０〜１００の適合スコアに変換した。適合スコアは、従業員がある群又は別の群に属する確率を示した。５０％の適合スコアを有する個人では、ボトム実行者として識別される可能性又はトップ実行者として識別される可能性は等しく、一方、９０％の適合スコアを有する従業員は、真のトップ実行者であるはるかに高い可能性を有することができ、１０％の適合スコアを有する従業員は、ボトム実行者であるはるかに高い可能性を有することができる。システムは、モデル正確性を最大にしながら、二項分類を実行し、決定境界は、誤検出及び検出漏れを最小にすることを保証するように調整された。
【０１１５】
[00120]  システムは、４人のトップ実行者を正確に識別したモデルを構築した。モデルは、２人のボトム実行者をトップ実行者としても分類し、１６人の従業員がボトム実行者として正確に識別されたことを意味する。システムは、決定境界６０％を使用して、誤検出及び検出漏れの両方を最小に抑えた。表２は、この分析の結果を示し、システムの分類がいかに、企業の分類に一致したかを示す。例えば、システムは、実際には企業が２人の従業員をボトム実行者として分類する場合、これらの２人の従業員をトップ実行者として分類した。従って、２２人の個人の標本を使用して、システムは、９１％の精度で従業員を分類するモデルを構築した。
【０１１６】
【表２】
0006791850.tif 000010
【０１１７】
実施例１９：潜在的な仕事性能の特定への本発明のシステムの使用
[00121]  リクルート中、企業Ａには２３５人の個人が応募した。応募者プールは、大規模大学からの大学生からなった。全ての応募者は、企業Ａの標準履歴書検討プロセス及びシステムの１組のテストの両方により評価された。システムを使用して、履歴書検討の効率を上げ、才能を見逃す確率を低減した。
【０１１８】
[00122]  実施例１８で構築された予測モデルを利用して、システムは、内定を受け取る可能性が最も高い応募者を識別しようとした。システムのアルゴリズムが、内定率を増大させることができるか否かを理解するために、システムはまず、企業Ａが内定を出した候補者数と、企業Ａの標準履歴書検討プロセスに基づいて面接に呼ばれた候補者数とを比較した。続けて、システムは、企業Ａの標準履歴書検討プロセスと併せて、システムのアルゴリズムに基づいて面接に対する内定の同様の比率を計算した（表３）。企業Ａの標準履歴書検討プロセスと組み合わせて本明細書のアルゴリズムを利用することにより、システムは、内定率を５．３％から２２．５％に増大させた。
【０１１９】
【表３】
0006791850.tif 000011
【０１２０】
[00123]  企業Ａは、システムを使用して、応募者の中の才能の見逃しを低減するのにも役立った。企業は、システムに、企業Ａの履歴書検討プロセスにより拒絶された１４１人の応募者から１０人の応募者を推薦するように求めた。システムは、システムが推薦した１０人の候補者の中から、内定の価値がある１人の候補者を識別することにより、企業が拒絶した候補者を評価した場合、企業の標準履歴書検討プロセスの内定率にマッチし、わずかに上回ることができた（表４）。
【０１２１】
【表４】
0006791850.tif 000012
【０１２２】
[00124]  企業Ａは、履歴書検討にとって代わるサービスとしてもシステムを使用した。システムのアルゴリズムは、２３５人の応募者のうち２８人を面接の価値があるものとして識別した。企業は、それらの２８人の個人と面接し、そのうちの５人に内定を出した（表５）。従って、システムは、応募者の内定率を８．５％から１７．９％に増大させることができた。
【０１２３】
【表５】
0006791850.tif 000013
【０１２４】
[00125]  システムは、３つの別個の目的で利用することができる。システムは、応募者の内定率を上げることにより、履歴者検討の効率を増大させることができる。システムは、本システムを使用しなければ企業の履歴書検討プロセスが考慮しなかった候補者を評価することにより、才能の見逃しを低減することができる。最後に、システムは、企業がリクルートチームをサポートする予算がない状況で、履歴書検討にとって代わるために使用することができる。
【０１２５】
実施例２０：キャリアフィードバックの提供への本発明のシステムの使用
[00126]  企業Ｂは、システムに、１ヶ月にわたり測定された７８２人の従業員群からの神経科学に基づく１組のテストでの従業員の性能からのデータを使用して、トップ実行者として様々なセールスポジションにわたる従業員を分類するモデルを構築するように求めた。分析の目標は、必要な場合、キャリア発展フィードバック及びスタッフ入れ替えアドバイスを提供することであった。
【０１２６】
[00127]  システムは、アルゴリズムを使用して、各従業員ポジション内の従業員をトップ実行者又はボトム従業員のいずれかとして分類するモデルを構築した。これらのモデルにより、システムは、トップ実行者をボトム実行者から区別する特性を報告することができる。システムの特性識別特徴により、システムは、個々の従業員のプロファイルを企業ポジションのモデル従業員プロファイルと定量的に比較し、次に、従業員の強み及び改善が必要な分野について報告することにより、キャリア発展アドバイスを提供することができた。
【０１２７】
[00128]  選択された間隔で時間を超えて参加した従業員数に関する詳細は、表６に列挙され、図２に表される。４つの従業員ポジションのそれぞれからのトップ実行者の最終群サイズは、表７に詳述される。
【０１２８】
【表６】
0006791850.tif 000014
【０１２９】
【表７】
0006791850.tif 000015
【０１３０】
[00129]  モデル精度を以下のように特定した：正確分類／総数Ｎ。ここで、Ｎは群サイズであり、従業員の正確分類は、システムと企業との群分類の重複により特定された。
【０１３１】
[00130]  調べられた４つのポジションの、トレーニングデータに基づくモデル精度結果は全て、図３に示されるように、９５％を超えた。図３は、モデリングされる各ポジションに１つずつ、４つ１組のヒストグラムを示し、各ヒストグラムは、Ｙ軸に従業員数を示し、Ｘ軸に適合スコアを示す。適合スコアが０．８未満であった暗いグレーの従業員は、本発明の尺度に従って非トップ実行者として正確に分類された。適合スコアが０．８以上である明るいグレーで示される従業員は、本発明により、トップ実行者として正確に識別された。適合スコアが０．８以上である暗いグレーで示される従業員は、トップ実行者として不正確に分類され（誤検出）、一方、スコアが０．８未満である明るいグレーで示される従業員は、非トップ従業員として不正確に分類された（検出漏れ）。誤検出及び検出漏れは、セクション［００１１５］において説明され、表２に示された。企業Ｂは、システムにより構築された４つのモデルのそれぞれで、特性によるプロファイル分析を受け取った。これらのプロファイルは、特定のポジションへのモデル従業員に特徴的な特性を示唆した。
【０１３２】
[00131]  システムは、企業Ｂの従業員にキャリア発展フィードバックも提供した。システムは特に、各従業員に、その従業員がポジションに理想的に適合させる上位３つの特性のリストと、従業員が改善することができる上位３つの特性のリストとを提供した。さらに、システムは、従業員が、各特性をいかに改善することができるかについての推奨も提供した。
【０１３３】
[00132]  システムは、４つの異なるセールスポジションにわたり従業員をトップ実行者又はボトム実行者として９５％を超える精度で分類した。企業Ｂは、システムからの結果を利用して、必要であれば部門間での従業員の移転を促進することにも興味があったため、システムは、企業Ｂでのスタッフ入れ替えにも利用可能であった。さらに、従業員は、評価に直接基づくキャリア発展フィードバックも受け取った。システムの評価は特に、企業でのポジションで成功する従業員の特性を識別した。次に、システムは、従業員がモデル従業員といかに比較されたか、及びボトム実行者従業員が性能を改善することができる方法についてボトム実行者従業者にフィードバックを与えた。
【０１３４】
実施例２１：臨時従業員の変換率増大への本発明のシステムの使用
[00133]  企業Ｃ及び企業Ｄは、主要なビジネススクールからサマーアソシエイトを熱心にリクルートするコンサルティングファームであった。２０１２年及び２０１３年に、企業Ｃは５７人のＭＢＡサマーアソシエイトを雇用し、一方、企業Ｄは１０６人の学生サマーアソシエイトを雇用した。本発明のシステムは、２年の夏の過程にわたり企業が面接した学生を評価し、システムのアルゴリズムが、コンサルティングファームに居続ける学生を、企業がそのような学生を識別することができるよりも良好に正確に識別することができるか否かを判断した。システムは、いたポジションに関係なく、企業Ｃ及び企業Ｄで働いた学生から行動様式適合モデルを構築した。研究の目標は、サマーアソシエイトのフルタイム従業員への変換率の増大であった。
【０１３５】
[00134]  サマーアソシエイトプログラム後、企業Ｃは８人に内定を出し、それらのうちの６人が、卒業後、コンサルティング業界で引き続き働いた。企業Ｄは１６人に内定を出し、それらの個人のうちの１１人が、卒業後、コンサルティング業界で引き続き働いた。システムは、企業Ｃ及び企業Ｄの両方のモデルを構築し、適合スコアを生成して、企業が誰に内定を出すべきかを予測した。システムは、企業Ｃが１１人の学生に内定を出し、そのうちの１０人がコンサルティング業界で引き続き働くことを示唆した。システムは、企業Ｄが１０人の個人に内定を出し、そのうちの９人がコンサルティング業界で引き続き働くことも示唆した（表８）。
【０１３６】
【表８】
0006791850.tif 000016
【０１３７】
実施例２２：内定の応募者受け入れ率の増大への本発明のシステムの使用
[00135]  企業Ｃで２０１２年及び２０１３年にわたり５７人のサマーアソシエイトが働いた。企業Ｃは、アソシエイトのうちの１３人に内定を出した。１３人のアソシエイトのうち１０人が、企業Ｃからの内定を受け入れた。企業Ｃは、システムに、アルゴリズムがファームからの内定を受け入れる可能性がより高いのは誰かを予測することができるか否かをテストするように求めた。実施例２１において企業Ｃに向けて前に構築されたモデルを使用して、システムは、企業からの内定を受け入れた個人の平均適合スコアを企業からの内定を拒絶した個人の適合スコアと比較した。
【０１３８】
[00136]  企業Ｃからのフルタイム内定を受け入れた１０人のサマーアソシエイトの平均適合スコアは６９％であった。企業Ｃからの内定を受け入れなかった３人の個人の平均適合スコアは３５％であった。従って、システムの適合スコアは、企業からの内定を受け入れる可能性がより高い個人を追跡することができる。企業Ｃでは、企業Ｃの内定を受け入れた個人は、企業Ｃの内定を拒絶した個人よりも高い行動様式適合スコアを有した。
【０１３９】
実施例２３：本発明のシステムでの不利な影響の評価
[00137]  本発明のシステムにより生成される適合スコアは、システムの一環である個人評価のスコアの集計であることができる。適合スコアの多変量統計学的分析を行い、スコアへの人口統計学的ファクタの影響を評価した。システムのスコアへの年齢の影響を調べるために、母集団（Ｎ＝１７９）からの２つの年齢群：３９才以下及び４０才以上を分析した。ホテリングのＴ二乗検定を使用して、年齢群間の任意の統計学的に有意な差を評価した。年齢に基づく群差は観測されなかった。年齢の影響は、母集団を４つの年齢群に細分することにより、さらに分析した：ａ）２９才以下、ｂ）３０才〜３４才、ｃ）３５才〜３９才、及びｄ）４０才以上。多変量一方向ＡＮＯＶＡ検定を利用し、これも年齢群間の差を示さなかった（ｐ＞０．０５）。同じデータセット及びホテリングのＴ二乗検定を使用して、女性と男性との間での差異は統計学的に有意ではなかった（ｐ＞０．０５）。多変量ＡＮＯＶＡ検定では、アジア人、黒人、ヒスパニック、中東、ネイティブアメリカン、白人、他、及び混血人種を含む人種カテゴリにわたり有意差は観測されなかった（ｐ＞＞０．１）。
【０１４０】
[00138]  大変量統計学的分析は、年齢、性別、及び人種のいずれも、適合スコアに統計学的に有意に関連しないことを示した。
【０１４１】
[00139]  システムは、年齢、人種、又は性別に基づく結果の差について、各個人のテストでのバイアスをテストすることにより、不利な影響についてテストを調べることができる。システムのテストでの結果を個人評価レベルで調べた。システムは、年齢、性別、又は人種群による差について各課題を調べ、分析は、課題毎に１〜１０の別個の尺度を含んだ。統計学的分析からの有意な結果を表９に与える。課題のいずれも人種による差を示さず、課題のサブセットは、年齢及び性別に基づく差を示した。群間で有意差を示した課題では、それらの差の効果量が報告された。効果量の相関係数（ｒ）０．１は小さいと見なすことができ、０．３は中程度であると見なすことができ、０．５は大きいと見なすことができる。１７の有意な結果のうちの１６は、小〜中範囲に入り、ロンドン塔課題（正確な移動毎の時間）からの１つの測定が、中範囲のｒ０．３２を達成した。
【０１４２】
【表９】
0006791850.tif 000017
【０１４３】
【表１０】
0006791850.tif 000018
【０１４４】
バルーンアナログリスク過大（ＢＡＲＴ）
[00140]  ＢＡＲＴの一測定が、性別間で有意差を示し、特に、女性は男性よりもリスク回避型であった。この差は、性別により説明される観測分散の３％を表した。
【０１４５】
選択課題
[00141]  選択課題では、結果は年齢及び性別の両方で異なった。若い参加者ほど、４０才を超える参加者よりも高いギャンブルパーセントスコアを有した。この差は、標本の分散の２．６％を表した。性別によるギャンブルパーセントの調査により、男性は女性よりも高いスコアを有することが明らかになり、この差は標本の分散の１．９６％を表した。
【０１４６】
独裁者課題
[00142]  ランダム参加者に与えられた金額は、性別により異なり、この課題において、女性は男性よりも多くの金額を与えた。この差は、標本の分散の１．２％を表した。
【０１４７】
ＥＥｆＲＴ
[00143]  より難しい課題がより頻繁に選ばれた後の変曲点は、性別により異なり、男性は女性よりも高いスコアを有した。性別差は、データの分散の１．９６％を説明した。
【０１４８】
顔影響テスト
[00144]  顔影響テストの結果は、年齢の高い参加者ほど、若い参加者よりも顔の表情から感情をより正確に識別したという点で、年齢により異なった。年齢差は、データの分散の３．６１％を説明した。
【０１４９】
指タッピング課題
[00145]  指タッピング課題の反応時間は、年齢及び性別の両方により異なった。年齢の高い参加者ほど、若い参加者よりも反応時間測定が遅く、女性は男性よりも遅かった。これらの影響は、データの分散の４％及び６．２５％をそれぞれ占める。
【０１５０】
フランカー課題
[00146]  フランカー課題の一測定は、男性と女性との有意差を示した。男性のスコアは切り替え精度でより高く、この差は、データの分散の２．２５％を占めた。
【０１５１】
将来割引
[00147]  システムは、将来割引課題で年齢及び性別の両方による差を識別した。年齢の高い参加者ほど、若い参加者よりも将来の機会を待つ可能性が高かった。この影響は、データの分散の１．９６％を占めた。割引率も、女性は男性よりも将来の機会を待つ可能性が高いという点で、性別により異なった。
【０１５２】
Ｎバックテスト
[00148]  Ｎバックテストでの正確性測定は、性別により異なった。男性は、女性よりも高い正確性スコアを有し、データの分散の２．８９％を占めた結果。
【０１５３】
信頼課題
[00149]  システムは、性別により、金額及び公正性の両方で差を識別した。男性は女性よりも高い金額を与え、データの分散の２．８９％を占めた影響。女性はより高い公正性格付けを与え、データの分散の２．２５％を占めた影響。
【０１５４】
パターン認識
[00150]  システムは、パターン認識課題で性別に基づく有意差を識別した。男性は女性よりも高いパターン認識スコアを有し、データの分散の２．５６％を占めた影響。
【０１５５】
ロンドン塔
[00151]  システムは、ロンドン塔課題で年齢の有意な影響を識別した。年齢の高い参加者ほど、若い参加者よりも正確な移動毎により多くの時間がかかり、分散の１０．２４％を占める影響。
【０１５６】
実施例２４：適合スコア調査
[00152]  システムは、企業Ｂからの標本でシステムにより生成された適合スコア内に存在する不利な影響のエビデンスについて、標本データを調べた。表１０は、ポジションによる標本の細分を含め、標本人口統計を報告している。
【０１５７】
[00153]  システムは、各ポジションで合計標本（Ｎ＝４６４）への不利な影響についてテストした。４つのポジションにわたる企業Ｂからの５１４人の従業員は、１組のテストを完了した。５３８人の従業員の合計標本から、各ポジションの個人モデルがシステムにより構築された。システムは、５３８人の従業員のうち４６４人の従業員についての性別データを有した。ポジション内又はポジション間で性別による適合スコアの差は見つからなかった。
【０１５８】
【表１１】
0006791850.tif 000019
【０１５９】
[00154]  システムは、上で報告された企業Ｂの従業員の民族データにアクセスすることができなかった。しかし、システムは、上で生成されたモデルを使用して、民族でのバイアスについて内部データベースからの標本をテストした。システムは、内部データベースからの９６２人の個人の標本の適合スコアを生成した（表１１）。母集団は、大学生、ＭＢＡ生徒、及び業界専門家の混合からなった。
【０１６０】
【表１２】
0006791850.tif 000020
【０１６１】
[00155]  民族間での適合スコア差は、表１２で報告される標本で観測されなかった（表１２）。
【０１６２】
【表１３】
0006791850.tif 000021
【０１６３】
実施例２５：適合スコア調査：業界適合モデル
[00156]  システムは、性別及び民族のバイアスについて、システムの全ての業界モデルをさらに調べた。システムは、内部データベースからの９６２人の個人の標本の適合スコアを生成した（表１１及び表１３）。母集団は、大学生、ＭＢＡ生徒、及び業界専門家の混合からなった。性別又は民族でのバイアスは、システムが安定と見なしたいずれの業界でも観測されなかった（表１４）。
【０１６４】
【表１４】
0006791850.tif 000022
【０１６５】
【表１５】
0006791850.tif 000023
【０１６６】
実施例２６：コンピュータアーキテクチャ
[00157]  様々なコンピュータアーキテクチャが、本明細書との併用に適する。図４は、本発明の実施形態例と組み合わせて使用することができるコンピュータシステム４００の第１のアーキテクチャ例を示すブロック図である。図４に示されるように、コンピュータシステム例は、命令を処理するプロセッサ４０２を含むことができる。プロセッサの非限定的な例としては、Intel Core i7（商標）プロセッサ、Intel Core i5（商標）プロセッサ、Intel Core i3（商標）プロセッサ、Intel Xeon（商標）プロセッサ、AMD Opteron（商標）プロセッサ、Samsung 32-bit RISC ARM 1176JZ(F)-S v1.0（商標）プロセッサ、ARM Cortex-A8 Samsung S5PC100（商標）プロセッサ、ARM Cortex-A8 Apple A4（商標）プロセッサ、Marvell PXA 930（商標）プロセッサ、又は機能的に均等なプロセッサが挙げられる。複数の実行スレッドを並列処理に使用することができる。ある実施形態では、単一のコンピュータシステム内であれ、クラスタであれ、又は複数のコンピュータ、セル電話、及び／又は個人情報端末を含め、ネットワークを介してシステムにわたり分散してであれ関係なく、複数のプロセッサ又は複数のコアを有するプロセッサを使用することができる。
【０１６７】
データの取得、処理、及び記憶
[00158]  図４に示されるように、高速キャッシュ４０１をプロセッサ４０２に接続するか、又はプロセッサ４０２に組み込んで、プロセッサ４０２により最近又は頻繁に使用された命令又はデータの高速メモリを提供することができる。プロセッサ４０２は、プロセッサバス４０５によりノースブリッジ４０６に接続される。ノースブリッジ４０６は、メモリバス４０４によりランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）４０３に接続され、プロセッサ４０２によるＲＡＭ４０３へのアクセスを管理する。ノースブリッジ４０６は、チップセットバス４０７によりサウスブリッジ４０８にも接続される。そして、サウスブリッジ４０８は周辺バス４０９に接続される。周辺バスは、例えば、ＰＣＩ、ＰＣＩ−Ｘ、ＰＣＩ  Ｅｘｐｒｅｓｓ、又は他の周辺バスであることができる。ノースブリッジ及びサウスブリッジはプロセッサチップセットと呼ばれることが多く、プロセッサ、ＲＡＭ、及び周辺バス４０９上の周辺機器間のデータ転送を管理する。幾つかのアーキテクチャでは、別個のノースブリッジチップを使用する代わりに、ノースブリッジの機能はプロセッサに組み込むことができる。
【０１６８】
[00159]  ある実施形態では、システム４００は、周辺バス４０９に取り付けられたアクセラレータカード４１２を含むことができる。アクセラレータは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は特定の処理を加速させる他のハードウェアを含むことができる。
【０１６９】
ソフトウェアインタフェース
[00160]  ソフトウェア及びデータは、外部記憶装置４１３に記憶され、プロセッサによる使用のためにＲＡＭ４０３及び／又はキャッシュ４０１にロードすることができる。システム４００は、システムリソースを管理するオペレーティングシステムを含み、オペレーティングシステムの非限定的な例としては、Linux（登録商標）、Windows（商標）、MACOS（商標）、BlackBerry OS（商標）、iOS（商標）、及び他の機能的に均等なオペレーティングシステム、並びにオペレーティングシステムの上で実行するアプリケーションソフトウェアが挙げられる。
【０１７０】
[00161]  この例では、システム４００は、周辺バスに接続されて、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）及び分散並列処理に使用することができる他のコンピュータシステム等の外部記憶装置にネットワークインタフェースを提供するネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）４１０及び４１１も含む。
【０１７１】
コンピュータシステム
[00162]  図５は、複数のコンピュータシステム５０２ａ及び５０２ｂ、複数のセル電話及び個人情報端末５０２ｃ、並びにネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）５０１ａ及び５０１ｂを有するネットワーク５００を示す図である。ある実施形態では、システム５０２ａ、５０２ｂ、及び５０２ｃは、データストレージを管理し、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）５０１ａ及び５０２ｂに記憶されたデータへのデータアクセスを最適化することができる。数学的モデルをデータに使用し、コンピュータシステム５０２ａ及び５０２ｂ並びにセル電話及び個人情報端末システム５０２ｃにわたる分散並列処理を使用して評価することができる。コンピュータシステム５０２ａ及び５０２ｂ並びにセル電話及び個人情報端末システム５０２ｃは、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）５０１ａ及び５０１ｂに記憶されたデータの適応データ再構築に並列処理を提供することもできる。図５は単なる例を示し、広範囲の他のコンピュータアーキテクチャ及びシステムを本発明の様々な実施形態と併せて使用することができる。例えば、ブレードサーバを使用して、並列処理を提供することができる。プロセッサブレードは、バックプレーンを通して接続されて、並列処理を提供することができる。ストレージは、バックプレーンに接続されるか、又は別個のネットワークインタフェースを通してネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）としてであってもよい。
【０１７２】
[00163]  ある実施形態では、プロセッサは、別個のメモリ空間を維持し、他のプロセッサによる並列処理のために、ネットワークインタフェース、バックプレーン、又は他の接続を通してデータを送信することができる。ある実施形態では、プロセッサの幾つか又は全ては、共有仮想アドレスメモリ空間を使用することができる。
【０１７３】
仮想システム
[00164]  図６は、共有仮想アドレスメモリ空間を使用するマルチプロセッサコンピュータシステムのブロック図である。システムは、共有メモリサブシステム６０２にアクセスすることができる複数のプロセッサ６０１ａ〜６０１ｆを含む。システムは、メモリサブシステム６０２に複数のプログラマブルハードウェアメモリアルゴリズムプロセッサ（ＭＡＰ）６０３ａ〜６０３ｆを組み込む。各ＭＡＰ６０３ａ〜６０３ｆは、メモリ６０４ａ〜６０４ｆ及び１つ又は複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）６０５ａ〜６０５ｆを含むことができる。ＭＡＰは、構成可能な機能ユニットを提供し、特定のアルゴリズム又はアルゴリズムの部分は、各プロセッサと密に協働して処理するためにＦＰＧＡ６０５ａ〜６０５ｆに提供することができる。この例では、各ＭＡＰは、これらの目的で全てのプロセッサによりグローバルにアクセス可能である。一構成では、各ＭＡＰは、直接メモリアクセス（ＤＭＡ）を使用して、関連付けられたメモリ６０４ａ〜６０４ｆにアクセスし、各マイクロプロセッサ６０１ａ〜６０１ｆから独立して非同期でタスクを実行できるようにする。この構成では、ＭＡＰは、アルゴリズムのパイプライン処理及び並列実行のために、結果を別のＭＡＰに直接供給することができる。
【０１７４】
[00165]  上記コンピュータアーキテクチャ及びシステムは、単なる例であり、汎用プロセッサ、コプロセッサ、ＦＰＧＡ及び他のプログラマブル論理装置、システムオンチップ（ＳＯＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、並びに他の処理要素及び論理要素の任意の組合せを使用するシステムを含め、広範囲の他のコンピュータ、セル電話、及び個人情報端末アーキテクチャ及びシステムを実施形態例と併せて使用することができる。ランダムアクセスメモリ、ハードドライブ、フラッシュメモリ、テープドライブ、ディスクアレイ、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、及び他のローカル又は分散データ記憶装置及びシステムを含め任意の様々なデータ記憶媒体を実施形態例と併せて使用することができる。
【０１７５】
[00166]  実施形態例では、コンピュータシステムは、上記又は他の任意のコンピュータアーキテクチャ及びシステムで実行中のソフトウェアモジュールを使用して実施することができる。他の実施形態では、システムの機能は、部分的又は完全にファームウェア、図６で参照されたようにフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）等のプログラマブル論理装置、システムオンチップ（ＳＯＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又は他の処理要素及び論理要素で実施することができる。例えば、セットプロセッサ及びオプティマイザは、図４に示されるアクセラレータカード４１２等のハードウェアアクセラレータカードの使用を通してハードウェア加速と共に実施することができる。
【０１７６】
[00167]  本明細書に記載の本発明の任意の実施形態は、例えば、同じ地理的場所内のユーザにより生成し、送信することができる。本発明の製品は、例えば、ある国の地理的場所から生成及び／又は送信することができ、本発明のユーザは、異なる国に存在し得る。ある実施形態では、本発明のシステムによりアクセスされるデータは、複数の地理的場所７０１の１つからユーザ７０２（図７）に送信することができるコンピュータプログラム製品である。本発明のコンピュータプログラム製品により生成されたデータは、例えば、ネットワーク、セキュアネットワーク、非セキュアネットワーク、インターネット、又はイントラネットにより、複数の地理的場所間で前後に伝送することができる。ある実施形態では、本発明により提供される存在論的階層は、物理的な有形製品に符号化される。
【０１７７】
実施形態
[00168]  以下の非限定的な実施形態は、本発明の説明のための例を提供するが、本発明の範囲を限定しない。
【０１７８】
[00169]  実施形態１．コンピュータ実行可能コードが内部に符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実行可能コードは、実行されて、方法を実施するように構成され、方法は、ａ）リクルートシステムを提供することであって、リクルートシステムは、ｉ）課題モジュール、ｉｉ）測定モジュール、ｉｉｉ）評価モジュール、及びｉｖ）識別モジュールを含む、リクルートシステムを提供することと、ｂ）課題モジュールによりコンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｃ）測定モジュールにより、課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｄ）評価モジュールにより、測定された性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｅ）識別モジュールにより、評価された特性に基づいて、採用担当者に対して、対象者がエンティティによる雇用に適することを識別することとを含む、コンピュータプログラム製品。
【０１７９】
[00170]  実施形態２．リクルートシステムはプロファイルモジュールをさらに含み、方法は、プロファイルモジュールにより、対象者の特性の評価に基づいて対象者のプロファイルを作成することをさらに含む、実施形態１に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８０】
[00171]  実施形態３．リクルートシステムは、モデルモジュール、参照モデル、及び比較モジュールをさらに含み、方法は、モデルモジュールにより、対象者の２つ以上の特性の評価に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含み、方法は、比較モジュールにより、対象者のモデルと参照モデルとを比較することをさらに含む、実施形態１又は２に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８１】
[00172]  実施形態４．リクルートシステムは、モデルモジュール及び比較モジュールをさらに含み、方法は、モデルモジュールにより、対象者の２つ以上の特性の評価に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含み、方法は、比較モジュールにより、対象者のモデルとテスト対象者のデータベースとを比較することをさらに含む、実施形態１又は２に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８２】
[00173]  実施形態５．テスト対象者は、エンティティに勤めている、実施形態４に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８３】
[00174]  実施形態６．採用担当者は、エンティティに勤めている、実施形態１〜５のいずれか１つに記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８４】
[00175]  実施形態７．リクルートシステムは集計モジュールをさらに含み、方法は、集計モジュールにより、対象者からデータを収集し、対象者からのデータをテスト対象者のデータベースに集計することをさらに含む、実施形態４に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８５】
[00176]  実施形態８．リクルートシステムはスコアモジュールをさらに含み、方法は、スコアモジュールにより、対象者のモデルと参照モデルとの比較に基づいて、対象者をスコア付けすることをさらに含む、実施形態３に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８６】
[00177]  実施形態９．リクルートシステムはスコアモジュールをさらに含み、方法は、対象者のモデルとテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者をスコア付けすることをさらに含む、実施形態４に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８７】
[00178]  実施形態１０．コンピュータ実行可能コードが内部に符号化されたコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ実行可能コードは、実行されて、方法を実施するように構成され、方法は、ａ）才能識別システムを提供することであって、才能識別システムは、ｉ）課題モジュール、ｉｉ）測定モジュール、ｉｉｉ）評価モジュール、ｉｖ）識別モジュール、及びｖ）出力モジュールを含む、才能識別システムを提供することと、ｂ）課題モジュールによりコンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｃ）測定モジュールにより、課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｄ）評価モジュールにより、測定された性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｅ）識別モジュールにより、対象者の特性の評価に基づいて、キャリア傾向を識別することと、ｆ）出力モジュールにより、識別されたキャリア傾向を採用担当者に出力することとを含む、方法。
【０１８８】
[00179]  実施形態１１．才能識別システムは推奨モジュールをさらに含み、方法は、推奨モジュールにより、対象者のキャリア傾向に基づいてキャリアを推奨することをさらに含む、実施形態１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１８９】
[00180]  実施形態１２．才能識別システムは、モデルモジュール、参照モデル、及び比較モジュールをさらに含み、方法は、モデルモジュールにより、対象者の２つ以上の特性の評価に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含み、方法は、比較モジュールにより、対象者のモデルと参照モデルとを比較することをさらに含む、実施形態１０又は１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１９０】
[00181]  実施形態１３．才能識別システムは、モデルモジュール及び比較モジュールをさらに含み、方法は、モデルモジュールにより、対象者の２つ以上の特性の評価に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含み、方法は、比較モジュールにより、対象者のモデルとテスト対象者のデータベースとを比較することをさらに含む、実施形態１０又は１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【０１９１】
[00182]  実施形態１４．ａ）コンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｂ）課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｃ）性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｄ）コンピュータシステムのプロセッサにより、対象者の特性をテスト対象者のデータベースと比較することと、ｅ）比較に基づいて、対象者がエンティティによる雇用に適すると判断することと、ｆ）対象者が雇用に適することをエンティティの採用担当者に報告することとを含む、方法。
【０１９２】
[00183]  実施形態１５．対象者の特性の評価に基づいて、対象者のプロファイルを作成することをさらに含む、実施形態１４に記載の方法。
【０１９３】
[00184]  実施形態１６．対象者の２つ以上の特性とテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含む、実施形態１４又は１５に記載の方法。
【０１９４】
[00185]  実施形態１７．対象者のモデルに基づいて対象者をスコア付けすることをさらに含む、実施形態１６に記載の方法。
【０１９５】
[00186]  実施形態１８．評価される特性は認知特性である、実施形態１４〜１７のいずれか１つに記載の方法。
【０１９６】
[00187]  実施形態１９．評価される特性は感情特性である、実施形態１４〜１８のいずれか１つに記載の方法。
【０１９７】
[00188]  実施形態２０．テスト対象者は、エンティティに勤めている、実施形態１４〜１９のいずれか１つに記載の方法。
【０１９８】
[00189]  実施形態２１．コンピュータ化課題は、試験−再試験評価により特定される許容可能な信頼度レベルを有する、実施形態１４〜２０のいずれか１つに記載の方法。
【０１９９】
[00190]  実施形態２２．コンピュータ化課題は、折半法信頼度評価により特定される許容可能な信頼度レベルを有する、実施形態１４〜２１のいずれか１つに記載の方法。
【０２００】
[00191]  実施形態２３．ａ）コンピュータ化課題を対象者に提供することと、ｂ）課題の実行において対象者により示された性能値を測定することと、ｃ）性能値に基づいて対象者の特性を評価することと、ｄ）コンピュータシステムのプロセッサにより、対象者の評価された特性とテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者のキャリア傾向を識別することと、ｅ）比較の結果を採用担当者に出力することとを含む、方法。
【０２０１】
[00192]  実施形態２４．対象者の特性の評価に基づいて、対象者のプロファイルを作成することをさらに含む、実施形態２３に記載の方法。
【０２０２】
[00193]  実施形態２５．対象者の２つ以上の特性とテスト対象者のデータベースとの比較に基づいて、対象者のモデルを生成することをさらに含む、実施形態２３又は２４に記載の方法。
【０２０３】
[00194]  実施形態２６．対象者のキャリア傾向に基づいて、対象者にキャリアを推奨することをさらに含む、実施形態２３〜２５のいずれか１つに記載の方法。
【０２０４】
[00195]  実施形態２７．コンピュータ化課題は、試験−再試験評価により特定される許容可能な信頼度レベルを有する、実施形態２３〜２６のいずれか１つに記載の方法。
【０２０５】
[00196]  実施形態２８．コンピュータ化課題は、折半法信頼度評価により特定される許容可能な信頼度レベルを有する、実施形態２３〜２７のいずれかに記載の方法。
【０２０６】
[00197]  実施形態２９．評価される特性は認知特性である、実施形態２３〜２８のいずれか１つに記載の方法。
【０２０７】
[00198]  実施形態３０．評価される特性は感情特性である、実施形態２３〜２９のいずれか１つに記載の方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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