{"id":3638,"date":"2021-07-08T07:38:02","date_gmt":"2021-07-08T05:38:02","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=3638"},"modified":"2022-11-15T09:15:17","modified_gmt":"2022-11-15T08:15:17","slug":"bias-in-der-personalauswahl-part-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/hr-wissen\/bias-in-der-personalauswahl-part-1\/","title":{"rendered":"Bias in der Personalauswahl – Part 1"},"content":{"rendered":"

Die klassischen Beurteilungsfehler, was sie f\u00fcr die Personalauswahl bedeuten und was man dagegen tun kann.<\/p>\n\n\n\n

Egal ob im Freundeskreis, dem Gesch\u00e4ftsessen oder einer spontanen Begegnung auf der Stra\u00dfe: \u00fcberall treffen wir auf Menschen, die uns ihre Pers\u00f6nlichkeit, Eigenschaften, Kenntnisse und F\u00e4higkeiten pr\u00e4sentieren, oft schon in den ersten Minuten der Interaktion. Basierend darauf bilden wir uns eine Meinung \u00fcber diese Person und kategorisieren sie in mentale Schemata. Dass diese Urteilsbildung subjektiv ist und abh\u00e4ngig von unseren Meinungen und Wertvorstellungen ist, erscheint f\u00fcr den privaten Raum, etwa der Auswahl des Freundeskreises, sinnvoll. Zudem werden \u00fcber die Schemata auch kognitive Ressourcen gespart, und Entscheidungen dadurch vereinfacht.<\/p>\n\n\n\n

Was sind Beurteilungsfehler?<\/h2>\n\n\n\n

Diese Verzerrungen finden sich alle unter dem Begriff \u201cunconscious bias\u201d <\/strong>(unbewusste Voreingenommenheit) wieder und haben \u00fcber die Jahre immer mehr Aufmerksamkeit erregt, besonders in der Personalauswahl und im Kontext der Chancengleichheit. Was geschieht, wenn Beobachtende, Pr\u00fcfende oder Vorgesetzte ihre Urteile \u00fcber Kandidat*innen prim\u00e4r auf der Basis ihrer subjektiven Meinung bilden? Auch in der Personalauswahl m\u00fcssen Beobachtende Bewertungen f\u00fcr mehrere Bewerber*innen abgeben. Diese sollten optimalerweise die tats\u00e4chlichen Kompetenzen<\/strong> der Kandidat*innen abbilden und einsch\u00e4tzen, ob ein erfolgreiches Arbeitsverh\u00e4ltnis in der Zukunft (weiterhin) m\u00f6glich ist. Wie man sich vorstellen kann, m\u00f6chten die wenigsten, dass eine Absage nur darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren ist, dass man beispielsweise als letzte*r interviewt wurde, oder dass einer Person aufgrund der Haarfarbe bestimmte Attribute zugeteilt wurden und dabei die tats\u00e4chlichen F\u00e4higkeiten und Potentiale in den Hintergrund geraten sind.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Wir stellen euch im Folgenden einige der klassischen Beurteilungsfehler<\/strong> – auch Bias genannt – vor, die unter anderem bei der Personalauswahl auftreten.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Bias 1: Der Reihenfolgeeffekt <\/h2>\n\n\n\n

Eine bekannte Verzerrung ist auf die Erinnerungsf\u00e4higkeit der Beobachter*innen zur\u00fcckzuf\u00fchren. Eine l\u00fcckenlose Erinnerung besitzen die wenigsten Menschen. Dies ist aber bei Assessments auch nicht n\u00f6tig. Eine gr\u00fcndliche Protokollierung w\u00e4hrend des Assessments ist ausreichend, um den sogenannten \u201cPrimacy-Effekt\u201d <\/strong>and \u201cRecency-Effekt\u201d<\/strong> auszublenden. Diese Effekte sind Beobachtungsfehler und beschreiben ein verzerrtes Urteil des Verhaltens aufgrund der Reihenfolge<\/strong>, in der dieses auftritt. Gemeint sind beispielsweise der erste oder letzte Eindruck, etwa die Begr\u00fc\u00dfung oder Verabschiedung oder die erste bzw. letzte Aufgabenl\u00f6sung der Kandidat*innen. Diesem Verhalten wird oftmals unbewusst ein h\u00f6herer Stellenwert in der Gesamtbeobachtung <\/strong>zugeschrieben, als dem restlichen Verhalten, sodass es zu einer verzerrten und stark subjektiven Beurteilung der Qualifikation kommt. Der Primacy-Effekt und der Recency-Effekt treten auch h\u00e4ufig unter Kandidat*innen auf, sodass die ersten und die letzten Teilnehmer*innen eines Assessment-Centers extremere Gesamtbewertungen erhalten, als die restlichen Kandidat*innnen<\/p>\n\n\n\n

Um diesen Bias zu vermeiden ist es wichtig, beispielsweise mehrere Kandidat*innen-konstellationen<\/strong> und unterschiedliche \u00dcbungen zur Bewertung einer Kompetenz aufzustellen, um die Beobachtung frei von Reihenfolgeeffekten<\/strong> durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Bias 2: Der Halo-Effekt<\/h2>\n\n\n\n

Des Weiteren beschreibt der sogenannte \u201cHalo-Effekt\u201d<\/strong> (benannt nach Thorndike, 1920) einen Urteilsfehler, bei welchem bestimmte Eigenschaften aufgrund von dargebotenem Verhalten vorausgesetzt werden. Der \u201cHalo-Effekt\u201d beschreibt die Beurteilungsfehler, bei dem die Gesamtleistung einer Person aufgrund von einzelnen dargebotenen oder bekannten Merkmalen<\/strong> beurteilt wird. Der Effekt ist darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass Menschen nicht immer in der Lage sind, Eigenschaften unabh\u00e4ngig voneinander zu bewerten. So werden einzelnen, konkreten Eigenschaften allgemeine und fassbare Merkmale attribuiert, um einer kognitiven Dissonanz<\/strong>, d.h. einem internen mentalen Widerspruch, vorzubeugen. <\/p>\n\n\n\n

Diese Verzerrungen f\u00fchren in Assessments dazu, dass Kandidat*innen nicht korrekt eingesch\u00e4tzt werden, da ihnen Eigenschaften, Kenntnisse oder F\u00e4higkeiten zugeschrieben werden, die nicht explizit aufgekommen, hinterfragt oder gepr\u00fcft wurden<\/strong> – sie werden einfach angenommen. Dabei kommt es vor, dass besonders positive Eigenschaften mehr gewichtet werden und dadurch andere weniger positive Eigenschaften \u00fcberlagern. Zum Beispiel k\u00f6nnen sich Zeugnisse einer bestimmten Schule positiv oder negativ auf die Beurteilung der Kandidat*innen auswirken. Einer gut angesehenen Schule werden intelligente und freundliche Absolventen zugeschrieben und dementsprechend werden die Antworten oder L\u00f6sungen der Kandidat*innen wahrgenommen.<\/p>\n\n\n\n

Bias 3: Projektionsfehler<\/h2>\n\n\n\n

Beurteilungen und Bewertungen sind subjektiv, da sie die Meinung und Einsch\u00e4tzung von Beobachter*innen widerspiegeln sollen. Problematisch k\u00f6nnte es jedoch werden, wenn Beobachtende ihre eigene Pers\u00f6nlichkeit oder Werte<\/strong> in das Messinstrument einflie\u00dfen lassen. Genauer beschreibt dieses Ph\u00e4nomen der \u201cProjektionsfehler\u201d <\/strong>oder <\/strong>\u201cProjektions-Effekt\u201d. Die Beobachter*innen haben beispielsweise h\u00f6here Leistungsanspr\u00fcche an Kandidat*innen, wenn sie selbst in einer Eigenschaft besonders gut sind. Gleicherma\u00dfen werden wiederum Kandidat*innen, die den Beobachter*innen \u00e4hneln<\/strong>, besser von diesen bewertet, da die Eigenschaften in den Kandidat*innen wiedererkannt und wertgesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Bias 4: Sympathie & Antipathie<\/h2>\n\n\n\n

Auch Sympathie<\/strong> and Antipathie <\/strong>beeinflussen die Beurteilung des Kandidat*innen. Der Prozess wird automatisch von Eindr\u00fccken verzerrt, da sympathisch erscheinenden Kandidat*innen oftmals positive Eigenschaften zugeschrieben werden. Unerw\u00fcnschte Leistungen werden dann als \u201cAusrutscher\u201d betrachtet und haben keinen gr\u00f6\u00dferen Einfluss auf die Gesamtbewertung. Ebenso werden Kandidat*innen, die unsympathisch wirken, negative Merkmale zugeordnet, sodass diese auch in der Bewertung strenger gewichtet werden. Sympathie (bzw. Antipathie) entsteht meist unbewusst durch beispielsweise \u00c4hnlichkeiten<\/strong> zwischen den Kandidat*innen und den Beobachter*innen. So erscheinen Kandidat*innen, die \u00e4hnliche Interessen, F\u00e4higkeiten oder Pers\u00f6nlichkeitsmerkmale mit den Beobachter*innen haben, automatisch sympathischer (sogenannter \u201csimilar-to-me-Effekt\u201d<\/strong>). <\/p>\n\n\n\n

In einem Assessment ist dies besonders kritisch, da ein R\u00fcckkopplungseffekt<\/strong> auftreten kann, bei welchem die Kandidat*innen direkt oder indirekt die Sympathie (bzw. Antipathie) der Beobachter*innen sp\u00fcren, und dementsprechend ihr Verhalten anpassen. Dies f\u00fchrt im Endeffekt zu einer selbsterf\u00fcllenden Prophezeiung<\/strong> und damit zu einer verzerrten Gesamtbeurteilung. Beobachtende sind sich oftmals nicht bewusst, dass ihre Sympathie oder Antipathie gegen\u00fcber den Kandidat*innen gerade den Prozess beeinflusst Nichtsdestotrotz kann eine objektivere Gesamtbewertung durch Einzelbewertungen mehrerer Beobachter*innen oder eine systematische Protokollierung gegeben sein.<\/p>\n\n\n\n

Wie kann man diese Beurteilungsfehler minimieren?<\/h2>\n\n\n\n

Ganz klar ist, dass kein Mensch eine 100-prozentig fehlerfreie Beurteilung in einem Assessment f\u00e4llen kann. Um aber die Beurteilungsfehler und somit die Fehlerquoten in der Personalauswahl deutlich zu minimieren, kann uns die Digitalisierung helfen. Dies ist eines der Ziele von Applysia: Assessments fairer, valider und effizienter<\/strong> zu gestalten. Wenn ihr mehr \u00fcber die Vorteile von digitalen Assessments erfahren m\u00f6chtet, kontaktiert uns gerne unter info@applysia.de<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Weiter lesen<\/h5>\n\n\n\n

Weiter geht es hier mit Teil 2<\/a> and Teil 3<\/a> unserer Blogreihe zum Thema „Bias in der Personalauswahl“. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Egal ob im Freundeskreis, dem Gesch\u00e4ftsessen oder einer spontanen Begegnung auf der Stra\u00dfe: \u00fcberall treffen wir auf Menschen, die uns ihre Pers\u00f6nlichkeit, Eigenschaften, Kenntnisse und F\u00e4higkeiten pr\u00e4sentieren, oft schon in […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":3669,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[822968],"tags":[],"class_list":["post-3638","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hr-wissen"],"acf":[],"yoast_head":"\nBias in der Personalauswahl - Part 1 - Applysia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die klassischen Beurteilungsfehler (Bias), was sie f\u00fcr die Personalauswahl bedeuten und was man dagegen tun kann.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/applysia.de\/en\/hr-wissen\/bias-in-der-personalauswahl-part-1\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Bias in der Personalauswahl - 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