Il comportamento del faking analizzato tramite la tecnica del mouse tracking e l’algoritmo GB-SPM

Nowadays, assessments of non-cognitive constructs (e.g. of personality, integrity and demographics) are increasingly used by HR professionals to predict a variety of job performance outcomes and then decide whether or not to hire the subject (Wegmeyer & Speer, 2022). Therefore, when the selection of personnel makes use of personality assessment, individuals can be motivated to distort their answers, attributing to their person characteristics considered desirable, to make a good impression and get the job . This behavior is called faking. Through the innovative method of mouse tracking and the graph-based significant place mining algorithm (GB-SPM), the following paper aims to identify a new way to analyze faking.

Al giorno d’oggi le valutazioni di costrutti non cognitivi (ad esempio di personalità, integrità e di dati anagrafici) sono utilizzate in modo crescente dagli addetti alle risorse umane per prevedere una varietà di risultati delle prestazioni lavorative e decidere quindi se assumere o meno il soggetto intervistato (Wegmeyer & Speer, 2022). Nel momento quindi in cui la selezione del personale si avvale ad esempio della valutazione di personalità, gli individui possono essere motivati a distorcere le loro risposte, attribuendo alla propria persona caratteristiche considerate desiderabili non veritiere, per fare una bella impressione e ottenere il posto di lavoro. Tale comportamento viene definito faking. Attraverso l'innovativo metodo del mouse tracking e dell'algoritmo graph-based significant place mining (GB-SPM), il seguente elaborato si propone di individuare un nuovo metodo di analizzare il faking.