AI工作场所歧视模式识别 - 使用Glassdoor数据和OpenAI分析
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该工作流通过ScrapingBee从Glassdoor抓取公司评价数据，使用OpenAI进行AI驱动的文本分析提取基于人口统计的评分，计算工作场所差异（包括z分数、效应大小和p值），并生成可视化图表（散点图、条形图）来突出歧视或偏见模式。

工作原理：
• 使用ScrapingBee从Glassdoor抓取公司评价数据
• 使用AI驱动的文本分析提取基于人口统计的评分
• 使用统计指标（如z分数、效应大小和p值）计算工作场所差异
• 生成可视化图表（散点图、条形图）来突出歧视或偏见模式

设置步骤：
预计时间：约20分钟
• 用您自己的凭据替换ScrapingBee和OpenAI凭据
• 输入您要分析的公司名称（对大型美国组织效果最佳）
• 运行工作流并查看AI生成的见解和可视化报告

此工作流使用户能够识别潜在的工作场所歧视趋势，帮助倡导更大的公平性和问责制。

额外致谢：Wes Medford
算法和灵感来源

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