{"id":3674,"date":"2021-07-14T18:08:00","date_gmt":"2021-07-14T16:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=3674"},"modified":"2021-07-23T12:06:39","modified_gmt":"2021-07-23T10:06:39","slug":"bias-in-der-personalauswahl-part-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.applysia.de\/en\/news\/bias-in-der-personalauswahl-part-2\/","title":{"rendered":"Bias in der Personalauswahl – Part 2"},"content":{"rendered":"

W\u00fcrdest du ein fehlerbehaftetes Auto fahren, wenn du die M\u00f6glichkeit h\u00e4ttest, ein deutlich funktionsf\u00e4higeres zu fahren? Genau dieselbe Antwort solltest du auf deinen Assessment-Prozess geben. Wissentlich oder nicht sind Assessments fehlerbehaftet, was eine verzerrte Urteilsbildung \u00fcber die Kandidierenden zu Folge haben kann. Viele dieser Verzerrungen sind tats\u00e4chlich ganz einfach vermeidbar. Die L\u00f6sung liegt, wie so vieles heutzutage, in der Digitalisierung. <\/p>\n\n\n\n

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Im ersten Part dieser dreiteiligen Blogreihe (https:\/\/staging.applysia.de\/blog\/news\/bias-in-der-personalauswahl-part-1\/)<\/a> haben wir euch bereits einige allgemeine Biases vorgestellt, die sowohl im privaten als auch im beruflichen Feld auftreten k\u00f6nnen. Wir konzentrieren uns nun vertieft auf Verzerrungen, die spezifisch in Assessment-Prozessen auftreten k\u00f6nnen, wie beispielsweise den Strenge- und Milde-Effekt<\/strong> oder die sogenannte Tendenz zur Mitte<\/strong>. Um euch zu veranschaulichen, wie man Assessments ganz einfach verbessern k\u00f6nnte, um einen fairen und effektiven Prozess bieten zu k\u00f6nnen, gibt es hier eine kurze Zusammenfassung weiterer Verzerrungen.<\/p>\n\n\n\n

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Neben den bereits im vorherigen Blogartikel, erl\u00e4uterten interpersonellen Verzerrungen (Projektionsfehler, Sympathie\/Antipathie) lassen sich auch sogenannte Tendenzfehler feststellen: der erste Fehler tr\u00e4gt den Namen \u201cStrenge-\/Milde-Effekt\u201d. Der Strenge-Effekt beschreibt, wie der Name schon anzeigt, eine Tendenz zur strengeren Bewertung<\/strong> der Kandidierenden, in Proportion zur tats\u00e4chlichen Leistung. Beobachtende tendieren dazu, Bewertungen in negativer Richtung<\/strong> anzugeben, wohingegen sie die Kandidierenden beim Milde-Effekt eher positiv<\/strong> bewerten (Johns und Saks 2014). Erw\u00e4hnenswert hierbei ist, dass der Fehler nicht immer auf die Wahrnehmung der Beobachtenden zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Bisani et al. (1980) zufolge werden Kandidierende durchweg positiv bewertet, wenn die Beobachtenden z.B. besonders gef\u00fchlsorientiert<\/strong> sind und die Kandidierenden nicht verletzten m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\n

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Diesen beiden extremen Bewertungen gegen\u00fcber steht die \u201cTendenz zur Mitte\u201d<\/strong>. Der selbsterkl\u00e4rende Name l\u00e4sst sich als Bevorzugung der mittleren Werte<\/strong> auf einer Bewertungsskala definieren. Beobachtende neigen dazu, nicht in Extreme zu gehen, sodass sowohl starke als auch schw\u00e4chere Kandidierende hier mit \u201cdurchschnittlich\u201d bewertet<\/strong> werden. Dieses Problem sollte besonders in Assessments vermieden werden, da das wahre Potential der Kandidierenden fehlinterpretiert<\/strong> und nicht ausgesch\u00f6pft werden k\u00f6nnte. Empfehlenswert sind sowohl Coachings f\u00fcr Beobachtende<\/strong> als auch nachtr\u00e4gliche R\u00fcckfragen<\/strong> zur Bewertung, wie beispielsweise \u201cWelche Eigenschaft ist am besten ausgepr\u00e4gt?\u201d (Curth und Lang 1991).<\/p>\n\n\n\n

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Eine weitere Verzerrung tritt auf, wenn Beobachtende Tendenzen entwickeln, die Bewerbende in einem stereotypen Bild dastehen lassen. Besonders bekannt sind hier logische Fehler<\/strong>, wie zum Beispiel \u201cBrillentr\u00e4ger sind schlau\u201d oder eine Bewertung nach dem Prinzip der sozialen Erw\u00fcnschtheit<\/strong>, bei welchem sich Beobachtende stark an den Bewertungen der Gruppe orientieren. Dem entgegenwirken k\u00f6nnen anonymisierte Beurteilungsverfahren<\/strong>, bei denen Beobachtende die M\u00f6glichkeit haben, ihre Entscheidungsfindung nachwirkend kritisch zu reflektieren<\/strong>. Bei Applysia hilft die anonymisierte Beurteilungsfunktion der Beobachtenden diesen Bias zu reduzieren und bietet ausschlie\u00dflich den Moderierenden einen Einblick in alle Beurteilungen. <\/p>\n\n\n\n

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Ein genauso wichtiger Aspekt in der Personalauswahl ist die Datenauswertung <\/strong>nach der Datenerfassung. Hier kommt es ganz darauf an, wie Daten kombiniert und gewichtet werden, um am Ende die passendsten Kandidierenden auszuw\u00e4hlen. Da es auch in diesem Bereich sehr interessante Ergebnisse gibt, haben wir f\u00fcr unseren letzten Teil dieser Blogreihe ein Interview mit Marvin Neumann<\/strong>, Arbeit- und Organisationspsychologe und Experte f\u00fcr Psychometrie und Statistik der Universit\u00e4t Groningen vorbereitet. <\/p>\n\n\n\n

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In Assessments ist nicht nur besonders darauf zu achten, wie Kandidierende wahrgenommen werden, sondern auch wie die Daten bewertet werden. F\u00fcr eine aussagekr\u00e4ftige Datenanalyse ist eine gr\u00fcndliche Protokollierung vorauszusetzen. Nur dann k\u00f6nnen Potentiale richtig erkannt und weiterentwickelt werden. Wenn ihr mehr \u00fcber Potenzialerkennung <\/strong>und Datenverarbeitung in digitalen Assessments <\/strong>wissen m\u00f6chtet, kontaktiert uns gerne unter info@applysia.de<\/a>. <\/em><\/p>\n\n\n\n

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Quellen: <\/p>\n\n\n\n

Bisani, F.; Eisenmann, P.; Hinrichs, E. (1980): Personalbeurteilung. Theoretische Grundlagen und empirische Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

Curth, Michael A.; Lang, Brigitte (1991): Management der Personalbeurteilung. 2. Aufl. M\u00fcnchen: Oldenbourg.<\/p>\n\n\n\n

Diagnostik- und Testkuratorium (2018): Personalauswahl kompetent gestalten. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.<\/p>\n\n\n\n

Johns, Gary; Saks, Alan M. (2014): Organizational behaviour. Understanding and managing life at work. 9. ed. Toronto: Pearson.<\/p>\n\n\n\n

Kanning, Uwe Peter (2015): Personalauswahl zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Eine wirtschaftspsychologische Analyse. Berlin: Springer.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

W\u00fcrdest du ein fehlerbehaftetes Auto fahren, wenn du die M\u00f6glichkeit h\u00e4ttest, ein deutlich funktionsf\u00e4higeres zu fahren? Genau dieselbe Antwort solltest du auf deinen Assessment-Prozess geben. 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