文件名称：美容溢价动态分析-研究论文
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更新时间：2024-06-29 09:14:44
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丰富的文献证明了面部吸引力相关的歧视（美貌偏见）在广泛的背景下，例如个人营销、选举投票和就业。 在受控实验室环境下，这些研究中的大多数都发现吸引力是有回报的。 然而，这些研究不能模仿长期的、现实世界的相互作用，因此缺乏外部有效性。 在本文中，我们展示了偏见的长期动态，以辨别吸引力偏见的来源。 我们调查了吸引力偏差的两个来源，即基于信念的和基于偏好的。 对受试者的基于信仰的偏见之所以存在，是因为评估者具有基于受试者吸引力的群体级先验。 当评估者获得性能的客观信号时，这些先验就被克服了。 基于偏好的偏见之所以存在，是因为评估者对与有吸引力的对象的社交、浪漫或婚姻关系有着内在的品味。 我们使用该研究领域最大的档案纵向数据集之一（43,533 名 MBA 毕业生）来确定这两个来源。 我们发现，在 15 年的职业生涯中，吸引力与 2.4% 的差距有关。 这种差距主要是由偏好偏差来解释的，偏好偏差与每年 0.52% 的吸引力差距有关。 另一方面，信念偏见在 MBA 后的职业生涯中没有重要作用。 这是一个重要的发现，因为可以通过个人的表现信息来最小化对个人的信念偏见。 然而，基于偏好的偏见更难消除。在我们的设置中，处理非结构化数据有两个关键挑战。 首先，对于一个人，我们只观察到一张当前照片，它是在个人职业生涯开始后长达 25 年拍摄的。 我们构建了一个生成式深度学习模型来创建逼真的面部版本，从而使我们能够模仿雇主对个人年轻时的看法。 其次，个人在工作概况、公司和地点之间移动，因此很难直接比较他们的职业里程碑。 我们根据观察到的工作转换和基于文本的职位相似性构建工作偏好顺序（工作等级）。