{"id":3772,"date":"2021-07-28T18:00:00","date_gmt":"2021-07-28T16:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=3772"},"modified":"2022-11-14T14:17:10","modified_gmt":"2022-11-14T13:17:10","slug":"bias-in-der-personalauswahl-part-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/hr-wissen\/bias-in-der-personalauswahl-part-3\/","title":{"rendered":"Bias in der Personalauswahl – Part 3"},"content":{"rendered":"

Ein Interview mit Marvin Neumann<\/h2>\n\n\n\n

Marvin Neumann<\/a><\/strong>, Arbeits- und Organisationspsychologe und Doktorand f\u00fcr Psychometrie und Statistik an der Universit\u00e4t Groningen, diskutiert heute mit unserem Co-Founder Richard Hossiep<\/strong> \u00fcber das Thema Urteilsfindung in der Personalauswahl und stellt zudem seine brandneuen Erkenntnisse aus der Forschung vor. Zum Schluss h\u00f6ren wir nochmal seine Best-Practices, um gezielt in der Datenauswertung und -gewichtung<\/strong> objektiv und datenbasiert zu arbeiten und so Bias in der Personalauswahl zu vermeiden. <\/p>\n\n\n\n

Viel Spa\u00df beim H\u00f6ren! <\/p>\n\n\n\n

Diskussion Marvin Neumann und Richard Hossiep (Co-Founder von Applysia)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

In einem Assessment-Center<\/a> geraten Beobachter*innen in viele Auswahl- und Entscheidungssituationen, in denen sie mehrere \u00dcbungen, Verhalten und Kompetenzen ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen. Meist werden diese Informationen mithilfe verschiedener Instrumente gemessen, etwa ein Leistungstest, ein Interview oder eine Postkorbaufgabe zum erfassen mehrerer Dimensionen. Bei der Datenkombination gibt es in der Wissenschaft zwei Arten: die mechanische und die holistische Datenkombination. Was kann man unter diesen Arten verstehen?<\/em><\/p>\n\n\n\n

In einem Assessment-Center geraten Beobachter*innen in viele Auswahl- und Entscheidungssituationen, in denen sie mehrere \u00dcbungen, Verhalten und Kompetenzen ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen. Meist werden diese Informationen mithilfe verschiedener Instrumente gemessen, etwa ein Leistungstest, ein Interview oder eine Postkorbaufgabe zum erfassen mehrerer Dimensionen. Bei der Datenkombination gibt es in der Wissenschaft zwei Arten: die mechanische und die holistische Datenkombination. Was kann man unter diesen Arten verstehen?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cUnter der holistischen Kombination verstehen wir eine gesamtheitliche Betrachtung der Informationen im Kopf, ohne auf explizite Regeln zur\u00fcckzugreifen. Die Informationen werden dabei einfach zusammengef\u00fchrt und ausgewertet. Bei der mechanischen oder statistischen Kombination dagegen folgt unser Urteil einer expliziten Entscheidungsregel, d.h. wir bestimmen vor der Datenerhebung welche Informationen wie gewichtet werden. Ein gro\u00dfes Missverst\u00e4ndnis herrscht hier h\u00e4ufig im Glauben, dass einer mechanischen Datenkombination standardisierte Messinstrumente vorausgesetzt sind. Dies ist nicht der Fall – f\u00fcr die mechanische Datenkombination eignen sich auch subjektive Datenerhebungsmethoden, wie beispielsweise ein Interview. Wichtig ist hier nur die Quantifizierung der Informationen und die Nutzung einer expliziten Entscheidungsregel.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Hei\u00dft das, dass holistische Datenkombination gleichzusetzen ist mit unserem Bauchgef\u00fchl?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cSo genau w\u00fcrde ich das nicht sagen. Das Bauchgef\u00fchl ist schon ein Extrem. Wenn ich die Entscheidung in meinem Kopf f\u00e4lle, kann man von einer holistischen Kombination ausgehen, auch wenn ich davor meine Messinstrumente gut ausgew\u00e4hlt habe.\u201d<\/p>\n\n\n\n

In eurem Paper \u201cA Tutorial on Mechanical Decision Making for Personnel and Educational Selection\u201d habt ihr vier Schritte aufgestellt, um an eine m\u00f6glichst fehlerfreie Urteilsfindung zu gelangen. Was beinhalten diese Schritte und worauf sollte man achten, um die geeignetste Person auszuw\u00e4hlen?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Marvin: \u201cWir haben unseren Artikel ver\u00f6ffentlicht in der Hoffnung, den Gap zwischen Theorie und Praxis schlie\u00dfen zu k\u00f6nnen, gerade bei einem so untersch\u00e4tzten Thema. Der erste Schritt umfasst die Kriterienbeschreibung – was m\u00f6chte man vorhersagen? Beispielsweise Job-Performance oder Jobzufriedenheit. Im zweiten Schritt w\u00e4hlt man seine Pr\u00e4diktoren (also Instrumente wie z.B. Interview, Pers\u00f6nlichkeitsfragebogen etc.), die bestenfalls valide das Zielkriterium vorhersagen k\u00f6nnen. Man kann beispielsweise wissenschaftliche Literatur heranziehen, um die besten Pr\u00e4diktoren zu finden. Im dritten Schritt wendet man die Methoden an, d.h. die tats\u00e4chliche Durchf\u00fchrung des Tests, Interviews oder der Rollensimulation zum Beispiel. Im letzten Schritt kommt es dann zur Datenkombination. Hier greift dann die mechanische Kombination anhand einer expliziten Entscheidungsregel.“<\/p>\n\n\n\n

Wie relevant ist die Kombination wirklich? Reicht es theoretisch nicht, wenn ich valide Pr\u00e4diktoren benutzte? Muss ich mir denn dann noch \u00fcberlegen, wie ich die Daten kombiniere?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cAuf jeden Fall! Hinsichtlich der pr\u00e4diktiven Validit\u00e4t findet man in der Wissenschaft viele Hinweise darauf, dass die mechanische Kombination manchmal genauso gut und h\u00e4ufig besser als die holistische Kombination ist. Das ist darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass wir in der holistischen Entscheidungsfindung nicht durchgehend und \u00fcber mehrere Kandidat*innen konsistent mit unseren Entscheidungen sind.“<\/p>\n\n\n\n

Woher wei\u00df<\/em> ich denn, wie ich die Daten kombinieren und gewichten soll?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cEs gibt verschiedene Ans\u00e4tze. Klassischerweise werden Regressionsanalysen eingesetzt, d.h. wir best\u00e4tigen, dass unser Pr\u00e4diktor unser Zielkriterium valide vorhersagt. Basierend auf den Ergebnissen ziehen wir unsere Gewichtung. Jedoch ist dieser Ansatz nicht immer anwendbar. Eine andere M\u00f6glichkeit ist die Einheitsgewichtung. Dort gewichten wir alle Daten und Instrumente gleich, und zwar mit 1. Die Forschung zeigt, dass besonders bei guten Pr\u00e4diktoren die Einheitsgewichtung sehr erfolgreich ist und sogar die Regressionsanalyse \u00fcbertreffen kann.“<\/p>\n\n\n\n

Das bedeutet, die Einheitsgewichtung ist bei validen Pr\u00e4diktoren der beste Weg, sofern ich das konsistent \u00fcber alle Kandidat*innen mache, richtig?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cGanz genau. Eine Studie fand, dass mithilfe von \u00e4hnlich validen Pr\u00e4diktoren, eine willk\u00fcrlichen aber konsistenten Gewichtung \u00fcber alle Kandidat*innen hinweg in den meisten F\u00e4llen sogar valider war als Expertenurteile von Personalberater*innen!\u201d<\/p>\n\n\n\n

Hast du noch konkrete Empfehlungen f\u00fcr die Praxis?<\/em><\/h4>\n\n\n\n

Marvin: \u201cEin gro\u00dfen Einfluss hat nat\u00fcrlich die Validit\u00e4t der Pr\u00e4diktoren. F\u00fcr eine valide Entscheidungsfindung w\u00e4re eine gute Faustregel: Benutze valide Pr\u00e4diktoren und die Einheitsgewichtung! Ist das aber aus irgendeinem Grund nicht m\u00f6glich, und nicht valide Pr\u00e4diktoren werden verwendet, dann empfiehlt es sich ein kleines Gewicht f\u00fcr diesen Pr\u00e4diktor zu verwenden. Au\u00dferdem k\u00f6nnte man immer die\/den Personaler*in nach der Gewichtung fragen, denn selbst das kann zu validieren Entscheidungen f\u00fchren, als eine rein holistische Datenkombination.“<\/p>\n\n\n\n

Vielen Dank f\u00fcr das Interview Marvin!<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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