Die vorliegende wissenschaftliche Arbeit behandelt das Phänomen der Entscheidungsmängel, die bei Urteilen auftreten können. Sie legt den Fokus auf das Konzept des Noise (zufällige Streuung) und unterscheidet es von Bias (systematische Abweichung).
Ein zentrales Argument der Arbeit ist, dass Noise in vielen Entscheidungsprozessen, insbesondere bei der Personalauswahl, oft unterschätzt wird und zu erheblichen Fehlern führen kann. Die Ursachen für Noise in Vorstellungsgesprächen liegen demnach häufig in unstrukturierten Abläufen, die eine ungleiche Beurteilung derselben Bewerber ermöglichen.
Um Noise zu reduzieren, werden zwei Hauptstrategien vorgestellt:
Die Erhöhung der Struktur in Vorstellungsgesprächen: Je strukturierter ein Interview ist, desto stärker nimmt Noise ab.
Der Einsatz von Algorithmen: Diese können menschliche Urteile in bestimmten Fällen ersetzen und so das Ausmaß von Noise minimieren, da sie systematische und konsistente Ergebnisse liefern.
Die Arbeit schließt mit einer kritischen Betrachtung, die festhält, dass eine vollständige Beseitigung von Noise in der Praxis unwahrscheinlich ist. Es wird empfohlen, dass Unternehmen ein Bewusstsein für die Existenz von Noise entwickeln und individuelle Lösungsansätze implementieren, um es auf ein akzeptables Maß zu reduzieren.
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- Philip Ilgen (Author), 2023, Reduzierung von Entscheidungsmängeln bei Personalentscheidungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1618308
