Big Data Diagnostik – wie gut eignen sich Social Media Profile, um Bewerber zu beurteilen?

Das Schlagwort „Big Data“ im Zusammenhang mit Social Media ist zur Zeit das Innovationsthema und beschäftigt Wissenschaft und Wirtschaft gleichermaßen. Die Nutzung riesiger Datenmengen beispielsweise für personalisierte Werbung ist jedem geläufig.

Die Idee, diese Daten zur Personalauswahl zu nutzen, aber ist relativ neu und ebenfalls sehr kontrovers diskutiert.

Im Großen und Ganzen geht es dabei um die Nutzung von Social Media-Plattformen für die Auswahl geeigneter Bewerber und Bewerberinnen. Bevor man über Güte und Verfahren eines solchen Vorhabens spricht, ist man zunächst mit einigen generellen Problemen und Chancen der Big Data Diagnostik konfrontiert: Die meisten Artikel und auch Studien beschränken sich auf Facebook, die beliebteste und größte Social Media-Plattform und am zweithäufigsten besuchte Website der Welt.

Statistiker freut‘s: Mit einer derart großen Stichprobe und den damit einhergehenden (verhältnismäßig leicht erreichbaren) Datenmengen, sind zahlreiche Untersuchungen für unterschiedlichste Nutzungsziele denkbar. Bereits hier ist aber Vorsicht geboten: Die Marktdurchdringung, also die Anzahl an Facebook-Usern in Bezug auf die Einwohnerzahl ist in den USA mit 50,6% fast doppelt so hoch wie in Deutschland (27,1 %) (http://de.wikipedia.org/wiki/Facebook). Studien aus den USA sind deshalb und aufgrund qualitativer und quantitativer Unterschiede im Facebook-Verhalten, nicht immer direkt übertragbar.

Zu solchen globalen Problemen kommen noch ganz andere hinzu, zum Beispiel rechtlicher Natur. Laut dem wissenschaftlichen Dienst der Bundesregierung kollidiert die Nutzung der für Big Data besonders interessanten personenbezogenen Daten mit zentralen europäischen datenschutzrechtlichen Prinzipien wie dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung, dem Schutz personenbezogener Daten, oder der Zweckbindung von erhobenen Daten (vgl. Informationsblatt Nr. 37/13 des Wissenschaftlichen Dienstes des Deutschen Bundestags vom 06. November 2013 oder auch die Anmerkungen von Nina Diercks in einem Beitrag für die LEAD digital).

Wieweit darf der Arbeitgeber potentielle neue Mitarbeiter „ausspähen“? Muss man die Recruiter seines zukünftigen Unternehmens auf Verlangen adden, damit diese auch nicht- öffentliche, persönliche Daten einsehen können? Tut man dies nicht, entsteht ein unrechtmäßiger Nachteil gegenüber anderen Bewerbern? Oder entsteht dieser sowieso, weil Facebook den Recruitern diverse persönliche Daten wie Geschlecht, sexuelle und/ oder politische Orientierungen liefert? Van Iddekinge und Kollegen konnten beispielsweise in ihrer Studie „Social Media for Selection? Validity and Adverse Impact Potential of a Facebook-Based Assessment“ genau solche diskriminierenden Tendenzen nachweisen: Es stellte sich heraus, dass die Recruiter, die Facebook-Profile von Stellensuchenden bezüglich deren Berufseignung (z.B. kognitive Fähigkeiten) einschätzten, Kandidaten aufgrund ihrer Hautfarbe oder ihres Geschlechts systematisch schlechter bewerteten.

Neben dem Dürfen und Können ist für den Arbeitgeber heutzutage vor allem das Wollen von großem Interesse: Wie will ich als Unternehmen wahrgenommen werden? In Zeiten, in denen Transparenz und Authentizität wichtige Merkmale eines attraktiven Arbeitgebers sind, wird sich ein Arbeitgeber schwer tun, die Auswahl geeigneter Kandidaten mit Daten einer Social Media-Plattform, die zur privaten Kommunikation und Interaktion dient, zu rechtfertigen. Da bekommt die Arbeitgebermarke plötzlich Risse

Es ist zu bezweifeln, dass der Generation Y ein Feedback á la

„Die Analyse Ihres Facebook-Profils hat einen hoch signifikanten Zusammenhang mit dem Big-Five Persönlichkeitsmerkmal Neurotizismus ergeben. Da es bei uns im Kundendienst aber sehr auf emotionale Stabilität ankommt, müssen wir Ihnen leider absagen…“

zu vermitteln wäre…

Dagegen wiegt wiederum die Leichtigkeit, mit der ein solches Verfahren geeignete Bewerber ermitteln könnte, wenn es denn einmal erprobt und eingerichtet ist. Viele Daten von Facebook sind relativ leicht quantifizierbar und ein Algorithmus, der diese Daten analysiert, würde langwierige und durchaus kostenintensive Auswahlprozesse deutlich vereinfachen. Außerdem wäre solch ein automatisierter Auswahlprozess maximal objektiv.

Wenn er denn funktioniert!

Viele Zahlen und auch unsere persönliche Erfahrung sprechen dagegen: Auf www.youarewhatyoulike.com kann man sein Facebook-Profil scannen lassen und erhält ein Persönlichkeitsmuster auf den fünf Dimensionen der „Big Five“ (Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen, Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit). Beim Selbsttest kam You Are What You Like allerdings nicht sehr gut weg: In allen Bereichen wurde eine relativ nichtssagende und nach unserer Selbsteinschätzung auch nicht zutreffende 50/50 Verteilung gefunden:

Youarewhatyoulike_Ergebnis.PNG

Ähnlich waren die Eindrücke, die etwa Svenja Hofert vor kurzem in ihrem Blog beschrieben hat.

Dennoch: Big Data Diagnostik hat ihre Vorteile.

Zwei in zahlreichen Artikeln gerühmte Aspekte sind die Validität der in Facebook gemachten Aussagen und der Erhebungszeitraum. Vor seinem potenziellen zukünftigen Arbeitgeber präsentiert man sich anders als im privaten (Online-) Umfeld. Sozial erwünschte Selbstdarstellung wird also quasi neutralisiert. Und während Tests als Auswahlverfahren die Arbeitsleistung oder Persönlichkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen, würde die Analyse von über Jahre gesammelten Statusupdates und Posts ein viel stabileres Bild abliefern.

Dass das funktionieren kann zeigen Schwartz und Kollegen sehr eindrucksvoll mit der Untersuchung von 75.000 Facebook-Profilen: Die Analyse der in den Statusupdates verwendeten Wört und Wortgruppen ermöglichte es den Forschern nicht nur, vom Facebook-Profil auf Geschlecht und Alter zu schließen, sondern ließ sie sogar signifikant stimmige Aussagen über Charakterzüge auf den Dimensionen der Big Five (s.o.) treffen.

Demnach lassen sich also mithilfe des Social Media-Profils in gewissem Maße Rückschlüsse auf bestimmte Persönlichkeitseigenschaften ziehen.

Aber lässt das Social Media-Profil auch Rückschlüsse auf die Arbeitsleistung oder berufliche Eignung eines Bewerbers zu?

Es gibt zwei Möglichkeiten dies zu untersuchen: Entweder man findet einen direkten Zusammenhang zwischen Social Media-Daten und Arbeitsleistung oder man untersucht, in wie weit sich die Arbeitsleistung mithilfe der z.B. über Facebook gewonnenen Persönlichkeitsprofile vorhersagen lässt. Der erste und direkte Weg wäre sicher der beste, da die Persönlichkeitseigenschaften nicht per se etwas über berufliche Eignung aussagen.

Allerdings fanden beispielsweise Van Iddekinge et al. (s.o.) keine Zusammenhänge zwischen der Einschätzung der beruflichen Eignung anhand der Facebook-Profile und der tatsächlichen späteren Arbeitsleistung.

Wählt man den zweiten Weg über das Persönlichkeitsprofil, so teilt sich die Suche nach einem Prädiktor für Arbeitsleistung in zwei Teile:

1) Wie gut gibt ein Social Media Profil wie Facebook die tatsächliche Persönlichkeit wieder?

und

2) Wie gut kann man von der Persönlichkeit auf die Arbeitsleistung schließen?

Neben Schwartz et al. (s. o.) haben beispielsweise auch Amichai-Hamburger und Vinitzky (2010) einen Zusammenhang zwischen Persönlichkeitseigenschaften und Facebook-Profilen gefunden. So lässt sich von der Anzahl an Freunden, hochgeladenen Fotos oder persönlichen Informationen beispielsweise auf Geschlecht, Verträglichkeit oder Offenheit für Erfahrungen schließen. Rückschlüsse von der Social Media-Präsenz auf tatsächliche Persönlichkeitseigenschaften scheinen also in gewissem Umfang möglich zu sein.

Bleibt noch die Frage

Wie gut kann man von der Persönlichkeit auf die Arbeitsleistung schließen?‘

Da sieht es schon ein bisschen mau aus. Hier halten sich Forscher eher zurück. Eine bereits etwas ältere Studie von Barrick und Mount (1991) weist jedoch interessante Ergebnisse auf: Über verschiedene untersuchte Berufsgruppen hinweg schneiden Kandidaten mit hohen Werten auf der Persönlichkeits-Dimension Gewissenhaftigkeit besser ab als ihre Kollegen mit niedrigen Werten.

Bei Berufen, die Sozialkompetenz verlangen (z.B. Manager oder Mitarbeiter im Vertrieb und Handel) ist auch die Dimension Extraversion ein guter Prädiktor für Arbeitsleistung. Ein letzter Befund zeigt noch, dass Extraversion und Offenheit für Erfahrung mit Lernfähigkeit korrelieren.

Die Forschung zum Zusammenhang von aus Social Media-Profilen gewonnenen Informationen zur Persönlichkeit und Arbeitsleistung steht insgesamt noch am Anfang. Die Old Dominion University fand jedoch in der bisher allerdings noch nicht veröffentlichten Studie „Incremental Validity of Social Media Ratings to Predict Job Performance“ (Cavanaugh & Landers, 2014) signifikante Zusammenhänge zwischen den anhand von Facebook-Profilen gerateten Big Five und der Arbeitsleistung.

Es ist also nicht ganz abwegig, von Social Media-Profilen auf für die Einstellung relevante Aspekte zu schließen. Ob direkt, oder über die Persönlichkeitseigenschaften (Big Five), beides scheint möglich.

Bleibt die Frage, wie präzise und fehlerfrei solche Verfahren sind. Und davon wird ihr Erfolg entscheidend abhängen. Je besser die Analyse von Social Media-Daten zur Vorhersage der Eignung der Bewerber geeignet ist, desto attraktiver wird die Nutzung von Big Data auch in der Personalauswahl.

Im Moment steht sie allerdings noch am Anfang. Der Einsatz von Big Data im Rahmen der Eignungsdiagnostik ist ein Zukunftsthema, welches allerdings vor der praktischen Anwendung noch umfangreiche wissenschaftliche Untermauerung braucht. Wie schwierig es ist, mit den Datenmassen umzugehen, zeigt sich oft schon bei der allgegenwärtigen personalisierten Werbung im Internet, die nicht selten die Interessen ihrer Empfänger völlig verfehlt. Bevor also Social Media-Daten für eignungsdiagnostische Entscheidungen herangezogen werden können, bedarf es noch deutlicher Validitätsverbesserungen. Es gibt große Unterschiede in der Nutzung von Social Media-Plattformen und die Vorhersagegenauigkeiten sind noch zu vage.

Hinzu kommt die generelle Kritik an der Nutzung von Big Data. Wer will einen Arbeitgeber, der als Einstellungskriterium private Bilder der letzten Grillparty heranzieht und andersherum gefragt, wie will der Arbeitgeber denn von den Bewerbern wahrgenommen werden? Transparent und fair oder doch eher als Big (Data) Brother? Stichwort Arbeitgebermarke oder Candidate Experience.

Für die Zukunft könnte auch darüber nachgedacht werden, ob man Privates nicht privat lässt und bei der Bewerber-Auswahl eher auf Daten Sozialer Netzwerke wie Xing oder Linkedin zurückgreift, die speziell für den beruflichen Kontext angelegt wurden.

Zumindest die Akzeptanz auf Seiten der Bewerber wäre wahrscheinlich höher.

Es dürfte unstrittig sein, dass man bis auf Weiteres mit eignungsdiagnostischen Methoden der Personalauswahl, die konkret für diesen Zweck erstellt wurden und hierfür durchgeführt werden (Tests, strukturierte Interviews, Assessment Center usw.) besser fährt. Vielmehr sollten viele Unternehmen DAS erst einmal in den Griff bekommen, bevor man sich allzu blauäugig in die Zukunftsvision Big Data Diagnostik stürzt…

Autoren: Nora Köhler und Daniel Gfroerer.

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Jo Diercks

Geschäftsführer bei CYQUEST GmbH
Ich bin Gründer und Geschäftsführer der CYQUEST GmbH und der Mi4 GmbH. CYQUEST beschäftigt sich mit dem Thema Recrutainment, also dem Einsatz spielerisch-simulativer Methoden im Online-Assessment, Employer Branding und Recruiting. Im Recrutainment Blog berichte ich regelmäßig hierüber. Mi4 ist als Unternehmensberatung auf Themen des Online-Marketings und eCommerce spezialisiert.

7 Gedanken zu „Big Data Diagnostik – wie gut eignen sich Social Media Profile, um Bewerber zu beurteilen?

  1. Ein Big Data Screening, welches sämtliche online verfügbaren Informationen von Facebook über Amazonkäufe und Blogkommentare bis zu politischen Statements in Communitys durchleuchtet, fördert Daten zutage und stellt Korrelationen mit fragwürdigem Ausmass her.

    Wenn dann gewisse datenhungrige Suchmaschinen eines Tages auch noch Profile aufgrund von Mailtexten und jahrelangen Suchmaschinen-Eingaben zur Verfügung stellen, wäre das Scanning total. Das Problem ist auch stets, dass solche Analysen immer nur Annahmen und Wahrscheinlichkeiten wären und damit immer auch fehlerhaft. Und zu viele wüssten nicht mehr, wer wann weshalb mit welchen Daten welche Entscheide fällt. Ich stehe dieser Entwicklung, obwohl sie sicher beisielsweise im Talentscouting auch positive Seiten hat, sehr skeptisch gegenüber.

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