{"id":16269,"date":"2025-11-05T08:30:00","date_gmt":"2025-11-05T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=16269"},"modified":"2026-03-19T15:04:21","modified_gmt":"2026-03-19T14:04:21","slug":"kann-ki-persoenlichkeit-erkennen-chancen-und-grenzen-automatisierter-video-interviews","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/wissenschaft-in-60-sek\/kann-ki-persoenlichkeit-erkennen-chancen-und-grenzen-automatisierter-video-interviews\/","title":{"rendered":"Kann KI Pers\u00f6nlichkeit erkennen? Chancen und Grenzen automatisierter Video-Interviews"},"content":{"rendered":"<div class=\"toc-block border border-gray-200 rounded-lg p-4 sm:p-3 bg-gray-50 my-6 text-base sm:text-lg wp-block-applysia-table-of-contents\"    data-toc-id=\"toc-1\"\n    data-min-level=\"2\"\n    data-max-level=\"6\">\n\n    <div class=\"max-w-full\">\n        <div class=\"mb-3\">\n            <div class=\"m-0 text-xl sm:text-lg font-semibold text-gray-700\">Inhalt<\/div>\n        <\/div>\n\n        <div class=\"border-t border-gray-200 pt-3\">\n            <nav class=\"text-base m-0 list-disc\" aria-label=\"Inhalt\">\n                <!-- TOC items will be dynamically inserted here by JavaScript -->\n            <\/nav>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Das Potential: Mehr Objektivit\u00e4t in der Personalauswahl?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Traditionelle Pers\u00f6nlichkeitsbewertungen basieren oft auf Frageb\u00f6gen. Allerdings neigen Menschen in Bewerbungssituationen dazu, sich m\u00f6glichst vorteilhaft darzustellen. Dadurch sind die Ergebnisse anf\u00e4lliger f\u00fcr Verf\u00e4lschungen.<\/p>\n\n\n\n<p>Genau hier setzen automatisierte Video-Interviews an. Mithilfe von <strong>KI <\/strong>werden <strong>Sprache, Stimme und Mimik analysiert<\/strong>, um daraus <strong>R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Pers\u00f6nlichkeit <\/strong>zu ziehen. Statt auf Selbstausk\u00fcnfte st\u00fctzen sich diese Verfahren auf beobachtbares Verhalten, was eine objektivere Grundlage schaffen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Die zentrale Frage: Kann KI wirklich Pers\u00f6nlichkeit beurteilen?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Idee klingt verlockend: Bewerber*innen beantworten Fragen vor der Kamera, Algorithmen werten das Gesagte und Gezeigte aus und am Ende steht ein Pers\u00f6nlichkeitsprofil. Dabei ist die entscheidende Frage weniger, ob Technik Pers\u00f6nlichkeit messen kann, sondern was sie dabei wirklich erfasst.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Werden in den Interviews tats\u00e4chlich <strong>verhaltensrelevante Hinweise (Cues)<\/strong> sichtbar, die zuverl\u00e4ssig mit stabilen Pers\u00f6nlichkeitsmerkmalen zusammenh\u00e4ngen? Oder identifiziert KI nur <strong>oberfl\u00e4chliche Muster<\/strong> wie etwa Redeweise, Betonung oder Blickrichtung, die zwar statistisch auff\u00e4llig, aber psychologisch wenig aussagekr\u00e4ftig sind?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die Studie: Ein Reality-Check<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Hickman et al. (2022) untersuchten, wie zuverl\u00e4ssig und valide automatisierte Video-Interviews die <strong>Big Five Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale<\/strong> (Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Vertr\u00e4glichkeit und emotionale Stabilit\u00e4t) einsch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png\" alt=\"Das Bild zeigt ein Diagramm der &quot;Big F\u00fcnf&quot; Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale. Die f\u00fcnf Segmente sind: Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus, Extraversion, Vertr\u00e4glichkeit und Offenheit f\u00fcr Erfahrungen. Jedes Segment ist durch ein spezifisches Symbol gekennzeichnet.\" class=\"wp-image-16271\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-300x169.png 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-768x432.png 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-1536x864.png 1536w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software-18x10.png 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Big-Five-Personlichkeitsmerkmale-Applysia-Assessment-Center-Software.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Forschenden entwickelten mehrere KI-Modelle, die aus verbalen, paraverbalen (Stimme, Sprechtempo) und nonverbalen (Mimik, Blickverhalten) Merkmalen R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Pers\u00f6nlichkeit zogen. Getestet wurden diese Modelle anhand von \u00fcber 1.000 simulierten Vorstellungsgespr\u00e4chen mit Studierenden und sogenannten Mechanical-Turk-Arbeitnehmenden. Diese sind Teilnehmende einer Onlineplattform, auf der Personen gegen Bezahlung kleine Aufgaben absolvieren oder an Studien teilnehmen. Es handelte sich also nicht um reale Auswahlgespr\u00e4che, sondern um <strong>kontrollierte Simulationen, <\/strong>in denen die Versuchspersonen <strong>Bewerbungssituationen nachspielten<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Verglichen <\/strong>wurden die Ergebnisse mit <strong>klassischen Selbstausk\u00fcnften<\/strong> und mit <strong>Einsch\u00e4tzungen menschlicher Beobachter*innen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong><strong>Die Ergebnisse: Ein gemischtes Bild<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Schwache \u00dcbereinstimmung mit Selbstausk\u00fcnften:<\/strong> Automatisierte Video-Interviews konnten die Selbstausk\u00fcnfte der Befragten nur schlecht abbilden. Insbesondere f\u00fcr die Merkmale Gewissenhaftigkeit (<em>r<\/em> = .09), Offenheit (<em>r<\/em> = .15) und emotionale Stabilit\u00e4t (<em>r <\/em>= .20) waren die \u00dcbereinstimmungen niedrig. Dies deutet darauf hin, dass die KI-basierte Methode und die Selbstbeurteilung unterschiedliche Aspekte der Pers\u00f6nlichkeit erfassen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>St\u00e4rkere \u00dcbereinstimmung mit Fremdeinsch\u00e4tzungen: <\/strong>KI analysiert sichtbares Verhalten, also Informationen, die auch menschliche Beobachter*innen zur Einsch\u00e4tzung heranziehen. Daher zeigten die KI-Modelle deutlich bessere Ergebnisse, wenn sie auf Urteile von Beobachter*innen statt auf Selbstausk\u00fcnften trainiert wurden. Besonders gut funktionierte dies bei Merkmalen, die sich im Verhalten deutlich ausdr\u00fccken, wie etwa Extraversion (<em>r<\/em> = .33) oder auch Vertr\u00e4glichkeit (<em>r<\/em> = .30).&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png\" alt=\"Das Bild vergleicht die \u00dcbereinstimmung von Automatisierten Video-Interviews mit Selbstausk\u00fcnften und mit Fremdeinsch\u00e4tzungen. Die Selbstausk\u00fcnfte sind mit einem roten Kreuz gekennzeichnet und zeigen niedrige \u00dcbereinstimmungswerte f\u00fcr Gewissenhaftigkeit, Offenheit und Neurotizismus. Die Fremdeinsch\u00e4tzungen sind mit einem gr\u00fcnen H\u00e4kchen markiert und zeigen h\u00f6here \u00dcbereinstimmungswerte f\u00fcr Vertr\u00e4glichkeit und Extraversion.\" class=\"wp-image-16272\" srcset=\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-1024x576.png 1024w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-300x169.png 300w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-768x432.png 768w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-1536x864.png 1536w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software-18x10.png 18w, https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Ubereinstimmung-von-Automatisierten-Video-Interviews-mit-Selbstauskunften-und-Fremdeinschatzungen-Applysia-Assessment-Center-Software.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Teilweise konsistente Ergebnisse: <\/strong>F\u00fcr einige Merkmale, insbesondere <strong>Extraversion <\/strong>und in geringerem Ma\u00dfe <strong>Gewissenhaftigkeit<\/strong>, zeigten die KI-Modelle eine <strong>moderate Test-Retest-Reliabilit\u00e4t<\/strong>. Wenn Personen zu unterschiedlichen Zeitpunkten ein Interview f\u00fchrten, lieferte die KI bei diesen Merkmalen \u00e4hnliche Einsch\u00e4tzungen. Bei <strong>weniger direkt beobachtbaren&nbsp; Eigenschaften <\/strong>wie emotionaler Stabilit\u00e4t oder Offenheit fielen die <strong>Ergebnisse <\/strong>dagegen deutlich <strong>schwankender <\/strong>aus. Das deutet darauf hin, dass solche Merkmale <strong>im beobachtbaren Verhalten weniger stabil<\/strong> zum Ausdruck kommen und damit f\u00fcr KI-basierte Analysen schwerer zug\u00e4nglich sind.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aber auch Risiken: <\/strong>Automatisierte Video-Interviews erfassen in erster Linie sichtbares Verhalten, also Aspekte wie Wortwahl, Sprechtempo, Stimmlage, Blickrichtung oder Mimik. Diese Merkmale k\u00f6nnen jedoch stark durch den&nbsp; <strong>kulturellen Hintergrund<\/strong>, die <strong>sprachliche Ausdrucksf\u00e4higkeit<\/strong> oder die <strong>technische Erfahrung beeinflusst werden<\/strong>. So kann etwa ein zur\u00fcckhaltender Kommunikationsstil, ein deutlicher Akzent oder ein unsicherer Blickkontakt von der KI f\u00e4lschlicherweise als geringere Extraversion oder emotionale Instabilit\u00e4t interpretiert werden. Damit besteht das Risiko, dass Bewerber*innen nicht aufgrund ihrer tats\u00e4chlichen Pers\u00f6nlichkeit oder Eignung bewertet werden. Dies kann <strong>unbeabsichtigte Biases <\/strong>and <strong>Diskriminierungseffekte <\/strong>zur Folge haben.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bedeutung f\u00fcr die Praxis&nbsp;<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Automatisierte Video-Interviews sind <strong>kein Ersatz f\u00fcr menschliche Beurteilung<\/strong>, k\u00f6nnen aber<strong> in bestimmten Situationen<\/strong> <strong>echten Mehrwert <\/strong>bieten. Entscheidend ist, wie und wof\u00fcr sie eingesetzt werden:<\/p>\n\n\n\n<p>Sinnvoll sind sie, wenn \u2026<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>viele Bewerbungen in kurzer Zeit<\/strong> gesichtet werden m\u00fcssen und eine erste, strukturierte Vorauswahl n\u00f6tig ist,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>sichtbares Verhalten<\/strong> wie Kommunikationsstil, Ausdrucksf\u00e4higkeit oder Kundeninteraktion <strong>relevant <\/strong>f\u00fcr die Rolle ist,<\/li>\n\n\n\n<li>sie <strong>erg\u00e4nzend zu etablierten Verfahren<\/strong> wie strukturierten Interviews oder psychologisch validierten Tests genutzt werden,<\/li>\n\n\n\n<li>und wenn das <strong>Verfahren transparent<\/strong> gestaltet ist, also Bewerber*innen wissen, welche Daten erhoben und wie sie interpretiert werden.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Weniger geeignet sind sie, wenn \u2026<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>die zu besetzende Position<strong> hohe psychologische Passgenauigkeit <\/strong>erfordert (z. B. F\u00fchrung, Beratung),<\/li>\n\n\n\n<li>and <strong>cultural diversity <\/strong>gro\u00df ist oder auch <strong>nonverbale Verhaltensnormen <\/strong>stark <strong>variieren<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>The <strong>Risiko <\/strong>solcher <strong>Fehlinterpretationen <\/strong>ist \u00fcberall gegeben, wo die <strong>Trainingsdaten der KI<\/strong> <strong>nicht <\/strong>the <strong>tats\u00e4chliche Vielfalt der Bewerber*innenpopulation<\/strong> abbilden \u2013 also auch innerhalb eines Landes, wenn etwa Dialekte, Akzente oder Kommunikationsstile stark variieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Handlungsempfehlung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Am wirkungsvollsten sind automatisierte Video-Interviews in einer <strong>kombinierten Diagnostikstrategie<\/strong>, die auf mehreren, validierten Informationsquellen beruht:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Structured Interviews <\/strong>zur Beurteilung berufsrelevanter Kompetenzen,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>valide Pers\u00f6nlichkeits- oder Eignungstests <\/strong>f\u00fcr stabile Merkmale,<\/li>\n\n\n\n<li>and <strong>automatisierte Video-Interviews<\/strong> als erg\u00e4nzendes Instrument zur systematischen Verhaltensbeobachtung.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Wichtig<\/strong>: Die Studie von Hickman et al. (2022) basiert auf simulierten Interviews mit Personen, die keine echten Bewerbungsentscheidungen oder Konsequenzen zu erwarten hatten. Ihr Verhalten unterscheidet sich daher vermutlich von dem realer Bewerber*innen, die unter h\u00f6herem Druck stehen und strategischer auftreten. Von daher gibt die Studie eine erste Indikation, ist aber kein endg\u00fcltiger Nachweis.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Das bedeutet<\/strong>: Die bisherigen Befunde zeigen, dass die Technologie prinzipiell funktioniert. Es ist aber noch nicht belegt, dass KI in echten Auswahlprozessen zuverl\u00e4ssig und fair arbeitet.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"text-base\"><strong>Quelle: <\/strong><em><em>Hickman, L., Bosch, N., Ng, V., Saef, R., Tay, L. &amp; Woo, S. E. (2022). Automated video interview personality assessments: Reliability, validity, and generalizability investigations. Journal of Applied Psychology, 107(8), 1323\u20131351. https:\/\/doi.org\/10.1037\/apl0000695<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-applysia-callout alignwide border-l-4 rounded-lg p-4 shadow-sm\" style=\"background-color:#c7d0f4;border-left-color:#445594\"><div>\n<p>Wenn ihr wissen wollt, wie wir bei Applysia mit dem Thema KI in Bezug auf Fairness und Transparenz in der Personalauswahl umgehen, meldet euch bei uns! Weitere Informationen zu digitalen Assessments und Applysia findet ihr unter <a href=\"https:\/\/applysia.de\/en\/\">www.applysia.de<\/a>.<\/p>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Potential: Mehr Objektivit\u00e4t in der Personalauswahl? Traditionelle Pers\u00f6nlichkeitsbewertungen basieren oft auf Frageb\u00f6gen. Allerdings neigen Menschen in Bewerbungssituationen dazu, sich m\u00f6glichst vorteilhaft darzustellen. Dadurch sind die Ergebnisse anf\u00e4lliger f\u00fcr Verf\u00e4lschungen. 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