OTIMIZAÇÃO DO MÉTODO DISC DE SELEÇÃO DE PESSOAS BASEADA EM ALGORITMOS GENÉTICOS E NAÏVE BAYES: UM ESTUDO DE CASO EM EMPRESA DO “SISTEMA S” DO PARANÁ

Abstract

Para auxiliar no processo de recrutamento e seleção de pessoal, as empresas se utilizam de diversos recursos para avaliar qual é a melhor opção dentre os candidatos disponíveis e dispostos a preencher a vaga oferecida. Um tipo de ferramenta utilizada na seleção de pessoal é o teste de perfil, que tem como finalidade indicar se o candidato em análise dispõe do perfil que a empresa necessita para a execução de determinado trabalho. Considerando o exposto, o presente estudo analisou um dos métodos de análise de perfil, mais especificamente a DISC, que é um dos métodos mais usadas em processos de seleção no Brasil. A utilização frequente deste método e a falta de estudos sobre sua real eficácia oportunizam estudos sobre este tema. A abordagem metodológica partiu de uma revisão bibliográfica sobre o tema, seguida pela aplicação do método DISC em um grupo de indivíduos participantes de um programa de desenvolvimento de lideranças em uma empresa do “sistema S”. Posteriormente, o mesmo grupo de indivíduos foi classificado por seus gestores dentro dos mesmos perfis adotados pelo método DISC. A comparação entre ambas as análises servem como base para validar se a método está retratando a percepção dos gestores sobre o comportamento do candidato analisado e vice-versa. Finalmente, os dados gerados nas etapas anteriores foram submetidos a algoritmos de mineração de dados para avaliação da capacidade preditiva do algoritmo Naïve Bayes na classificação dos dados.