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.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung: Verborgene Variabilität in Entscheidungsprozessen
2. Urteilsfehler bei Entscheidungsprozessen
2.1. Einfluss von sozialer Kognition und Heuristiken auf Urteilsfehler
2.2. Bias: Systematische Abweichungen bei Entscheidungsprozessen
2.3. Noise: Zufallsstreuung bei Entscheidungsprozessen
3. Noise in der Personalauswahl
3.1. Stellenwert der Personalauswahl in der Personalbedarfsdeckung
3.2. Der Einfluss von Noise bei Vorstellungsgesprächen
3.3. Messung von Noise in einem Personalauswahlverfahren
4. Reduzierung von Noise bei der Personalauswahl
4.1. Änderung des Freiheitsgrades in den Vorstellungsgesprächen
4.2. Einsatz von Algorithmen im Personalauswahlverfahren
5. Qualitative Evaluierung eines Personalauswahlverfahrens
6. Kritische Betrachtung
7. Fazit
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Bias und Noise
Abbildung 2: Typen von Noise
Abbildung 3: Formate von Vorstellungsgesprächen
Abbildung 4: Komponenten eines Algorithmus in der Personalauswahl
1. Einleitung: Verborgene Variabilität in Entscheidungsprozessen
Zwei Personen treten zu einer identischen mündlichen Abschlussprüfung an. Sie werden in verschiedene Räume mit jeweils einem dreiköpfigen Prüfungskomitee geführt. Im Anschluss erfolgt die Prüfungsleistung in Form einer Präsentation, welche von beiden Prüfpersonen identisch durchgeführt werden (gleiches Thema, Foliensatz, Durchführung usw.). Das unterschiedliche Prüfungsergebnis der beiden Personen ist verblüffend. Während die erste Prüfperson für die Abschlussprüfung eine sehr gute Note und Belobigung erhielt, wurde der zweiten Prüfperson betrübt mitgeteilt, dass sie die Prüfung aufgrund Themaverfehlung nicht bestanden hat. Wie konnte ein solches Endergebnis zu Stande kommen? Immerhin wurden beide Prüfungsleistungen durch beide Prüfpersonen inhaltlich und mit den identischen Medien (PowerPoint-Foliensatz) exakt gleich durchgeführt. Auch war die Bewertungsmethode (holistischer Ansatz), nach denen sich die beiden Prüfungskomitees gerichtet haben, deckungsgleich. Und dennoch waren die Endergebnisse grundverschieden, obwohl sie, unabhängig ob positiv oder negativ, hätten gleich ausfallen müssen (Kahneman et. al, 2016, S. 40).
Ein Lösungsansatz auf die Frage der unerwarteten Variabilität in Urteilen die, wie im dargestellten Fall, gleich sein hätten sollen, liefert das Konzept von Noise. Im unternehmerischen Kontext haben Forschungen gezeigt, dass Noise in allen Bereichen einer Unternehmung meist völlig unbeachtet in unterschiedlichen Ausprägungsstufen vorkommen kann (Highhouse & Brooks, 2022, S. 520ff.). Das Ausmaß von Noise in Unternehmen wird dabei oftmals unterschätzt und in vielen Fällen unzureichend analysiert (Highhouse & Brooks, 2022, S. 520f.). Die Folgen eines hohen Ausmaßes von Noise können sich in finanzielle Verluste manifestieren, die bereits durch minimale Eingriffe in bestehende unternehmerische Prozesse minimiert werden können (Kahneman et. al, 2016). Ein hohes Level an Noise kann sich auch in unternehmerischen Fehlentscheidungen bei der Personalauswahl in der Weise niederschlagen, dass Stellenausschreibungen mit nicht geeigneten Personen besetzt oder geeignete Personen während des Personalauswahlverfahrens nicht identifiziert werden (Highhouse & Brooks, 2022, S. 520). Die Geschäftsführung, Führungskräfte und Personalverantwortliche sollten sich daher der Tatsache be- wusstwerden, dass ein gewisses Level an Noise in ihrem Unternehmen vorhanden ist und dieses wahrscheinlich größer als angenommen ausfällt (Kahneman et. al, 2016, S. 40).
2. Urteilsfehler bei Entscheidungsprozessen
2.1. Einfluss von sozialer Kognition und Heuristiken auf Urteilsfehler
Unter einer Entscheidung werden Situationen verstanden, in denen eine Person die nutzenmaximierte Option zwischen mindestens zwei Alternativen trifft (Pfister & Junger- mann, 2017, 2). Dabei fließen während des Entscheidungsprozesses eine Vielzahl von zugänglichen Daten wie Informationen aus der sozialen Kognition in die Entscheidungsfindung ein. Mithilfe der Informationen soll eine Schlussfolgerung und damit eine Entscheidung getroffen werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.521). Die soziale Kognition stellt einen Teilbereich der Sozialpsychologie dar und untersucht, wie die Selbst- und Fremdwahrnehmung, sowie die damit verbundenen Prozesse, Urteile und Verhaltensweisen in sozialen Kontexten beeinflussen (Pendry, 2014, S. 108). Entscheidungen werden von Menschen dabei entweder bewusst oder unbewusst bzw. automatisch getroffen (Pfister & Jungermann, 2017, S. 2f., Pendry, 2014, S. 109). Während der Entscheidungsfindung, für einfache oder komplexe Entscheidungen, wenden Menschen bei unvollkommener Informationslage oftmals Faustregeln, sogenannte Heuristiken, für eine schnelle und ressourcensparende Entscheidungsfindung an (Kahneman & Tversky, 1974, S. 1124, Pendry, 2014, S. 110). Diese Heuristiken können zu kognitiven Verzerrungen und damit zu Urteilsfehlern wie einer systematischen Abweichung (englisch: Bias) oder einer Zufallsstreuung in Urteilen (englisch: Noise) führen (Kahneman & Tversky, 1974, S.1, Kahneman et. al., 2016). Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von anderen Einflüssen wie emotionale Zustände, soziale Gegebenheiten oder physische Verfassung, die zu Bias oder Noise führen können (Kahneman & Tversky, 1974, S. 1130, Kahneman et. al, 2021, 404f.). Abbildung 1 stellt die Unterscheidung zwischen Bias und Noise grafisch dar.
Abbildung 1: Bias und Noise (eigene Darstellung nach Kahneman et. al, 2021, S. 9)
Abb. in Leseprobe nicht enthalten
2.2. Bias: Systematische Abweichungen bei Entscheidungsprozessen
Kognitive Verzerrungen in Form von Bias sind bei allen Menschen anzutreffen, unabhängig von Faktoren wie dem Bildungsgrad, Berufs- oder Lebenserfahrungen (Kahneman & Tversky, 1974, S. 1130f.). Ein Beispiel für einen Bias stellt folgende Frage dar: Wie hoch ist das Risiko für einen Menschen im mittleren Alter einen Herzinfarkt zu erleiden? (Kahneman & Tversky, 1974, S. 1127). Durch Rückgriff auf die eigenen Erinnerungen an Herzinfarktvorfällen aus dem Familien- und Bekanntenkreis ergibt sich die kognitiv verzerrte Antwort (Verfügbarkeitsheuristik), die von dem tatsächlichen Risiko für einen Herzinfarkt für eine Person im mittleren Alter weit entfernt sein kann (Kahneman & Tversky, 1974, S. 1127). Aufgrund der systematischen Abweichung von Bias, die in Abbildung 1 durch die nahen beieinander liegenden Einschusslöcher dargestellt wird, können über das Auftreten von Bias Prognosen und Vorhersagen getroffen werden (Kahneman & Tversky, 1974, S.1131, Kahneman et. al, 2016). Durch die Vorhersagen ist es möglich, gezielte Vermeidungsstrategien zur Minimierung von Bias zu entwickeln (Kahneman & Tversky, 1974, S.1131). Die verschiedenen Formen von Bias und die jeweils passenden Vermeidungsstrategien sind bereits ausgiebig wissenschaftlich ergründet und behandelt worden (Kahneman et. al, 2016). Der Fokus dieser Seminararbeit liegt auf der weniger erforschten zufälligen Variabilität in Urteilen, dem Noise.
2.3. Noise: Zufallsstreuung bei Entscheidungsprozessen
Ein wesentlicher Unterschied von Noise zu Bias ist, dass Noise nur existieren kann, wenn entweder mehrere Personen unabhängig voneinander einen identischen Sachverhalt fachspezifisch beurteilen und zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen oder eine einzelne Person bei wiederholter Bewertung eines gleichen Sachverhaltes zu unterschiedlichen abschließenden Urteilen kommt (Kahneman et al., 2016, S. 43). Der Grad an Variabilität in den einzelnen Urteilen stellt das Ausmaß von Noise dar. In Abbildung 1 wird die Variabilität in den Urteilen durch die rechte Zielscheibe mit den Einschusslöchern an völlig unterschiedlichen Stellen dargestellt (Kahneman et. al, 2016). Im Gegensatz zu Bias kann für Noise keine Prognose oder Vorhersage gemacht werden, was die Schwierigkeit einer Reduzierung von Noise erhöht (Kahneman et al., 2016, S. 42). Noise ist im beruflichen Kontext meistens dort anzutreffen, wo Fachpersonen nicht durch festgelegte Regeln, sondern durch informelle Erfahrungen und allgemeine Prinzipien Entscheidungen treffen (Kahneman et al, 2016, S. 43).
Beispielsweise darf angestelltes Bankpersonal wenige freie Entscheidungen treffen, sondern müssen sich, dem jeweiligen Fall entsprechend, nach fest vorgegebenen Regeln, gleich verhalten (Kahneman et al., 2016, S. 40). Im Gegensatz dazu ist der Entscheidungsspielraum bei Richterinnen und Richtern wesentlich größer. Infolgedessen kann es zu unterschiedlichen Urteilsentscheidungen für eine angeklagte Person kommen, je nachdem welche Richterin oder Richter für den Gerichtsfall zuständig ist (Kahneman et al., 2016, S. 40). Dabei sollte das Strafmaß für den gleichen Gerichtsfall, unabhängig von der Richterin oder Richter, gleich ausfallen. Zusätzlich kann die Variabilität in den Urteilen durch irrelevante Faktoren wie der emotionalen Stimmung, physischer Verfassung oder persönliche Vorlieben weiter verstärkt werden (Kahneman et al., 2016, S. 41).
Neben der Richterschaft gibt es eine Vielzahl von weiteren Berufsgruppen wie medizinisches Personal, Projektverantwortliche oder Personalverantwortliche, die von einem hohen Ausmaß an Noise betroffen sein können (Kahneman et. al., 2016, S. 40). All diese Berufsgruppen haben gemeinsam, dass für getroffene Entscheidungen in der Regel keine unmittelbar sichtbare Reaktion erfolgt (Kahneman et. al., 2016, S. 43). Vielmehr findet diese zeitverzögert statt, was zu einer Fehleinschätzung in der eigenen Urteilsbildungsfähigkeit führen kann (Kahneman et. al, 2016, S.41, 43). Forschungen zeigen, dass berufserfahrene Personen oftmals annehmen, dass Mitarbeitende mit identischer Berufsstellung und Berufserfahrungen zu den gleichen Urteilen gelangen wie sie selbst (Kahneman et al., 2016, S. 43). Aufgrund der Existenz von Noise wissen wir, dass diese Einschätzung als eine Fehlannahme gewertet werden muss (Kahneman et. al, 2016, S. 43).
Abbildung 2: Typen von Noise (eigene Darstellung nach Kahneman et. al, 2021, S. 404f.)
Abb. in Leseprobe nicht enthalten
Wie aus Abbildung 2 ersichtlich, kann Noise in die beiden Typen System-Noise und Occasion-Noise aufgeteilt werden. Bei System-Noise handelt es sich um die Variabilität in den Urteilen von unterschiedlichen Individuen, die eigentlich identisch sein sollten (Kahneman et al., 2021, S. 404).
Unter Occasion-Noise wird die Variabilität in den Urteilen zu einem identischen Sachverhalt zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder Bedingungen durch eine Person verstanden (Kahneman et al., 2021, S. 91). Occasion-Noise entsteht demnach vor allem, wenn sich die entscheidende Person bei erneuter Urteilsbildung aufgrund der zeitlichen Verzögerung nicht mehr an den bereits bearbeiteten Fall erinnern kann (Kahneman et al., 2021, S. 405). Beispielsweise entscheidet sich eine personalverantwortliche Person zunächst für die Kandidatin A. Lässt man dieselbe Person zu einem späteren Zeitpunkt erneut über den gleichen Fall entscheiden, kann es vorkommen, dass diese sich nun für Kandidat B entscheidet (Kahneman et al., 2021, S. 91f.).
Noise kann zu Problemen wie Ungerechtigkeit oder unternehmerischer Fehlentscheidungen führen, die negative Folgen nach sich ziehen können. Wenn eine angeklagte Person für die gleiche Straftat von zwei unabhängigen Richterpersonen unterschiedliche Haftstrafen erhält oder eine bewerbende Person an einem Tag eine Zusage für eine Arbeitsstelle von einer personalverantwortlichen Person erhalten würde, am darauffolgenden Tag aber nicht mehr, gleicht der Entscheidungsprozess im Personalauswahlverfahren nach Highhouse und Brooks einer Lotterie. (Highhouse & Brooks, 2022, 521f.).
Personalverantwortliche Personen sollten sich darüber bewusstwerden, dass in ihrem aktuellen Personalauswahlverfahren mit hoher Wahrscheinlichkeit ein gewisses Ausmaß von Noise vorhanden ist.
3. Noise in der Personalauswahl
3.1. Stellenwert der Personalauswahl in der Personalbedarfsdeckung
Die Personalauswahl stellt einen kritischen Teilbereich der Personalbedarfsdeckung innerhalb eines Unternehmens dar (Berthel & Becker, 2022, S. 379, 422). Ihr vorgelagert ist die Personalbeschaffung, deren Aufgabe es ist geeignete Bewerbungspersonen für eine offene Arbeitsstelle zu akquirieren (Berthel & Becker, 2022, S. 379).
Das zentrale Ziel der Personalauswahl besteht darin, die Bewerbungspersonen nach der geeignetsten Person für eine ausgeschriebene Stelle durch einen unternehmensinternen Entscheidungsprozess zu evaluieren, der die einzelnen Bewerberqualifikationen mit einem, für die jeweilige Stelle fest vorgegebenen, Anforderungsprofil abgleicht (Berthel & Becker, 2022, S. 420). Die Festlegung der geeignetsten Person ergibt sich in der Regel aus dem Bewertungsergebnis, welches sich aus der Summe aller durchgeführten Beurteilungsverfahren (beispielsweise Vorstellungsgespräch oder Testverfahren) zusammensetzt (Berthel & Becker, 2022, S. 421). Die Person mit dem höchsten Bewerbungsergebnis stellt demnach die geeignetste Person für eine vakante Position dar (Berthel & Becker, 2022, S. 421).
Fehlbesetzungen bei der Personalauswahl stellen finanzielle Risiken für ein Unternehmen dar, wie beispielsweise Kosten für eine erneute Stellenausschreibung oder eines potenziellen Produktivitätsverlusts (Berthel & Becker, 2022, S. 422). Fehlbesetzungen können durch ein mangelhaftes Anforderungsprofil entstehen, dass die wirklichen Stellenanforderungen nicht vollumfänglich berücksichtigt (Berthel & Becker, 2022, S. 431). Neben einem fehlerhaften Anforderungsprofil tragen insbesondere zwei Arten von Fehlern zu einer potenziellen Fehlentscheidung in der Personalauswahl bei. Nämlich der Fehler erster und Fehler der zweiten Art, welche beide durch kognitive Verzerrungen entstehen können (Berthel & Becker, 2022, S. 424). Bei dem Fehler erster Art wird eine objektiv geeignete Bewerberin oder Bewerber als nicht geeignet beurteilt (Berthel & Becker, 2022, S. 424f). Der Fehler zweiter Art zeichnet sich durch die Umkehrung des Fehlers erster Art in der Weise aus, dass eine nicht geeignete Bewerberin oder Bewerber als geeignet beurteilt und anschließend eingestellt wird (Berthel & Becker, 2022, S. 424f.).
3.2. Der Einfluss von Noise bei Vorstellungsgesprächen
Vorstellungsgespräche, welche in der Regel persönlich im Unternehmen stattfinden, nehmen innerhalb der Personalauswahl eine Schlüsselrolle ein, da diese einen umfangreichen Informationsaustausch zwischen der interviewenden und der bewerbenden Person ermöglichen (Berthel & Becker, 2022, S. 461). Aufgrund der zwischenmenschlichen Nähe stellt jedes persönliche Vorstellungsgespräch einen beidseitigen Prozess der sozialen Urteilsbildung zwischen der interviewenden und bewerbenden Person dar, der sich situationsspezifisch dynamisch entwickeln kann (Berthel & Becker, 2022, S. 463). Aus dieser Tatsache heraus stellen Einstellungsgespräche auf der einen Seite „ein Minenfeld psychologischer Verzerrungen“ (Kahneman et. al, 2021, S. 334) dar, die Bias hervorrufen können. Auf der anderen Seite ergaben Forschungen, dass sowohl personalverantwortliche als auch bewerbende Personen ein persönliches Gespräch als sehr positiv bewerten, da hieraus eine soziale Interaktion und kein mechanisches Abarbeiten, wie bei der Durchführung eines Persönlichkeitstest, erfolgt (Highhouse & Brooks, 2022, S. 528).
Neben Bias existiert in vielen Personalauswahlverfahren, insbesondere bei Vorstellungsgesprächen ein hohes Ausmaß von Noise, da die Beurteilungen der interviewenden Personen über dieselbe bewerbende Person erheblich unterschiedlich ausfallen können. Die Differenz in den Beurteilungen kann teilweise durch die Anwendung eines freizügigen holistischen Ansatzes während des Vorstellungsgesprächs durch die interviewende Person erklärt werden, welcher besonders von berufserfahrenen Personen als zielführend angesehen wird (Highhouse & Brooks, 2022, 523). Dabei hat die Forschung gezeigt, dass die Anwendung von holistischen Ansätzen keinen nennenswerten Beitrag zur Identifizierung der geeignetsten Person für eine ausgeschriebene Stelle liefert (Highhouse & Brooks, 2022, 523). Vielmehr wird dadurch die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das vorhandene Ausmaß an Noise durch situationsbezogene Fragen aufgrund des holistischen Ansatzes weiter zunimmt (Highhouse & Brooks, 2022, 521f.).
3.3. Messung von Noise in einem Personalauswahlverfahren
Um Noise in einem bestehenden Personalauswahlverfahren sichtbar zu machen, muss zunächst das aktuelle Ausmaß von Noise ermittelt bzw. gemessen werden. Diese Messung lässt sich durch ein Noise-Audit durchführen (Kahneman et. al., 2016, S. 42f.).
Hierzu werden von ausgewählten Mitarbeitenden mehrere realitätsnahe Fallbeispiele erstellt, die im Anschluss durch Mitarbeitenden des untersuchten Bereichs bearbeitet werden (Kahneman et. al, 2016, S.42f.). Beispielsweise würden ausgewählte Mitarbeitende aus dem Personalmanagement Fallbeispiele für Vorstellungsgespräche erstellen, die im Anschluss von interviewenden Personen bearbeitet und beurteilt werden. Während des Noise-Audits ist es wichtig, dass die Teilnehmenden nicht wissen dürfen, dass es bei den Fallbeispielen darum geht, die Zuverlässigkeit der Urteile zu messen (Kahneman et. al, 2016, S.42f.). Die ausgewerteten Fälle werden in Hinblick auf die Variabilität der Urteile von den einzelnen interviewenden Personen miteinander verglichen und die Ergebnisse in einem Noise-Index abgetragen (Kahneman et. al, 2016, S.42). Aus dem erstellten Noise-Index lässt sich das aktuelle Ausmaß von Noise ermitteln.
Nachdem das Ausmaß von Noise durch einen Noise-Audit ermittelt worden ist, kann mit der Minimierung von Noise durch unterschiedliche Maßnahmen begonnen werden.
4. Reduzierung von Noise bei der Personalauswahl
4.1. Änderung des Freiheitsgrades in den Vorstellungsgesprächen
Unterschiedliche Forschungsergebnisse kommen zu dem Schluss, dass das Ausmaß an Noise mit minimalen Eingriffen in ein bestehendes Personalauswahlverfahren reduziert werden kann (Highhouse & Brooks, 2022, S.524). Das gilt insbesondere für Vorstellungsgespräche, da diese den größten Faktor für Noise in einem Personalauswahlverfahren darstellen (Highhouse & Brooks, 2022, S.524).
Vorstellungsgespräche können nach Berthel und Becker in drei Freiheitsgrade aufgespalten werden: Unstrukturierte Interviews, Teilstrukturierte und Vollstrukturierte Interviews (Berthel & Becker, 2022, S. 464f.).
Unstrukturierte Vorstellungsgespräche zeichnen sich dadurch aus, dass sie keine festgelegten Fragen haben. Die interviewenden Personen formulieren sowohl die Kategorie der Fragen (beispielweise über die aktuelle berufliche Tätigkeit oder Hobbys und Interessen), als auch die sich daraus ergebenden spezifischen Fragen basierend aus der jeweiligen Gesprächssituation heraus (Berthel & Becker, 2022, S. 465). Die bewerbenden Personen können bei solchen Vorstellungsgesprächen qualitative Antworten ohne Einschränkungen geben, sodass der Freiheitsgrad der Antwortmöglichkeiten sehr hoch ausfällt (Berthel & Becker, 2022, S. 465). Weiter können sich bei unstrukturierten Vorstellungsgesprächen die gestellten Fragen je nach bewerbender Person unterscheiden, was dazu führen kann, dass die Anzahl der Fragen ebenfalls variiert (Berthel & Becker, 2022, S. 465).
Bei Vorstellungsgesprächen mit kompletter bzw. voller Struktur, werden den bewerbenden Personen fertig ausgearbeitete Fragen mit festen Antwortmöglichkeiten in fester Reihenfolge gestellt (Berthel & Becker, 2022, S. 468). Die Antworten der bewerbenden Person werden ohne jegliche Rückfragen zur Kenntnis genommen und kommentarlos notiert (Highhouse & Brooks, 2022, S. 525).
Eine feinere Unterteilung der Freiheitsgrade von Vorstellungsgesprächen führt nach Highhouse und Brooks zu vier verschiedenen Formaten: Vorstellungsgespräche ohne Struktur, mit minimaler Struktur, mit erhöhter Struktur und mit kompletter bzw. vollständiger Struktur (Highhouse & Brooks, 2022, S. 524). In Abbildung 3 ist diese Aufteilung grafisch dargestellt.
Abbildung 3: Formate von Vorstellungsgesprächen (eigene Darstellung nach Highhouse & Brooks, 2022, S. 524)
Abb. in Leseprobe nicht enthalten
Mit zunehmender Struktur im Vorstellungsgespräch nimmt das Ausmaß an Noise kontinuierlich ab (Highhouse & Brooks, 2022, S.524). Unstrukturierte Vorstellungsgespräche, welche in der unternehmerischen Praxis immer noch häufig zu beobachten sind, führen durch den holistischen Ansatz zum höchsten Ausmaß von Noise (Highhouse & Brooks, 2022, S.524). Bei vollständig strukturierten Vorstellungsgesprächen mit fest vorgegebenen Frage- und Antwortkatalog kann das Ausmaß an Noise am effektivsten minimiert werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.524f.). Grund hierfür ist, dass der Ablauf eines Vorstellungsgesprächs vielmehr einem Eignungstest mit vorformulierten Fragen gleicht, sodass unterschiedliche Beurteilung durch unabhängige Personalverantwortliche unwahrscheinlicher werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.525). Vorstellungsgespräche mit minimaler Struktur zeichnen sich dadurch aus, dass die holistische Beurteilung einer oder mehrere interviewenden Personen gegenüber einer bewerbenden Person in fest vorgegebenen berufsrelevanten Dimensionen zerlegt und einzeln bewertet werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.524). Die erhöhte Struktur unterscheidet sich von der minimalen insofern, dass die Fragen und Antwortmöglichkeiten vorgegeben sind, die Reihenfolge der Fragen aber nicht (Highhouse & Brooks, 2022, S.524).
4.2. Einsatz von Algorithmen im Personalauswahlverfahren
Eine weitere Methode zur Reduzierung von Noise ist der Einsatz von Algorithmen für bestimmte Entscheidungsprozesse (Kahneman et. al, 2016, S. 44). Algorithmen stellen dabei ein systematisches Verfahren dar, dass eine bestimmte Aufgabenstellung ohne Einflüsse wie kognitiven Verzerrungen in einer bestimmten Anzahl von Schritten durchführt (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Ein einmal etablierter Algorithmus wird demnach stets zum selben Ergebnis kommen, unabhängig von der Uhrzeit, Wetter oder anderen irrelevanten Faktoren. Ein Algorithmus im Personalauswahlverfahren könnte beispielsweise die Erstellung einer Durchschnittsbewertung aus den Urteilen von mehreren interviewenden Personen zu einer bewerbenden Person sein (Highhouse & Brooks, 2022, S.528f.). Im krassesten Fall ersetzen Algorithmen vollständig menschliche Urteile, was zu einem Stellenabbau innerhalb eines Unternehmens führen kann (Kahneman et. al, 2016, S. 41, 46). Ein Beispiel hierfür ist ein Algorithmus, der die geeignetste der bewerbenden Personen durch vorgegebene Prädiktoren auswählt, ohne dass eine Interaktion, wie in einem Vorstellungsgespräch zwischen den Personalverantwortlichen und den bewerbenden Personen stattfindet (Highhouse & Brooks, 2022, S.529).
Ein Algorithmus in der Personalauswahl sollte dabei die folgenden, in Abbildung 4 dargestellten, vier Komponenten berücksichtigen: Identifizierung der Stellenanforderungen, Aufschlüsselung der benötigten Fertigkeiten und Fähigkeiten, Methoden der praktischen Umsetzung zur Identifizierung der Fertigkeiten und Fähigkeiten, Abschließende Bewertung ob Stellenanforderungen erfüllt worden sind (Highhouse & Brooks, 2022, S.529).
Abbildung 4: Komponenten eines Algorithmus in der Personalauswahl (eigene Darstellung nach Highhouse & Brooks, 2022, S. 529)
Abb. in Leseprobe nicht enthalten
Dabei ist anzumerken, dass der Algorithmus selbst eine Quelle von Noise darstellen kann, da dessen Programmierung bislang von Menschen durchgeführt werden muss. Jeder der vier dargestellten Aspekte ist anfällig für Störungen, die Noise auslösen können (Highhouse & Brooks, 2022, S.529). Dieses Risiko sollte bei der Entwicklung eines Algorithmus mitberücksichtigt werden (Kahneman et. al, 2016, Highhouse & Brooks, 2022, S.529). Gleichzeitig stellt sich die Frage, wie die einzelnen Aspekte durch einen Algorithmus zufriedenstellend analysiert und ausgewertet werden können. Insbesondere gilt dies für die ersten drei Aspekte, wie in Abbildung 4 farblich hervorgehoben, die in der praktischen Anwendung bislang durch Algorithmen überwiegend ignoriert werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.529). Darüber hinaus sollte sichergestellt werden können, dass Menschen die endgültige Kontrolle über die Algorithmen durch Überwachung und Anpassung behalten müssen (Kahneman et. al, 2016, S 46).
5. Qualitative Evaluierung eines Personalauswahlverfahrens
Im Kontext der Seminararbeit erfolgte eine Befragung von drei Personalverantwortlichen zu einem bestehenden Prozess für ein Personalauswahlverfahren von neuen Mitarbeitenden im Außendienst. Jeder Person wurden sieben unterschiedliche Fragen in der gleichen Reihenfolge gestellt. Aus der Analyse der drei Interviews konnten fünf zentrale Befunde abgeleitet werden:
Alle drei Personalverantwortlichen gaben an, dass ein Vorstellungsgespräch, als zentrales Element für das Personalauswahlverfahren, zum Einsatz kommt. Die Beurteilung des Vorstellungsgesprächs entscheidet maßgeblich darüber, ob eine bewerbende Person eingestellt wird oder nicht.
Weiter gaben die drei Personalverantwortlichen an, dass es für die Vorstellungsgespräche keinen vorgegebenen Ablaufplan für die Durchführung gibt. Die gestellten Fragen sind größtenteils unstrukturiert und werden oftmals spontan oder basierend auf den eingereichten Bewerbungsunterlagen gestellt (holistischer Ansatz).
Der überwiegende Teil der Vorstellungsgespräche läuft zwischen einer interviewenden Person und einer bewerbenden Person ab. Nur in seltenen Fällen sind zwei interviewende Personen bei einem Vorstellungsgespräch anwesend. In den meisten Fällen trifft ausschließlich die interviewende Person die Entscheidung darüber, ob eine bewerbende Person eingestellt wird oder nicht. In Ausnahmefällen fließen noch andere Kriterien wie die
Bewerbungsunterlagen oder ein zweites Vorstellungsgespräch in die abschließende Bewertung ein.
Alle drei Personalverantwortlichen gaben am Ende der jeweiligen Interviews an, dass sie das Konzept von Noise und der dahinterstehenden Variabilität in Urteilen nicht kannten.
Die zentralen Befunde aus den Interviews legen nahe, dass der Personalauswahlprozess, in Hinblick auf die Durchführung der Vorstellungsgespräche, mehrere Faktoren enthält, die das Auftreten von Noise begünstigen. Die Durchführung eines Noise-Audits zur Sichtbarmachung des aktuellen Ausmaßes von Noise wäre ratsam. Anschließend könnten Maßnahmen zur Minimierung von Noise wie der Einführung eines vollständig strukturierten Vorstellungsgespräches herangezogen werden.
6. Kritische Betrachtung
Forschungsergebnisse aus der Arbeits- und Organisationspsychologie haben gezeigt, dass vollständig durchstrukturierte Vorstellungsgespräche sowohl von den interviewenden als auch von den bewerbenden Personen überwiegend abgelehnt werden (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Als ein Grund hierfür gaben die interviewenden Personen eine Bedrohung der eigenen Berufsautonomie an, da die Fragen für das Vorstellungsgespräch bereits formuliert und die Reihenfolge der Fragestellung fest vorgegeben sind (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Dadurch würde sich die Aufgabe einer interviewenden Person auf das einfache Ablesen der Aufgaben und dem Notieren der Antworten von der bewerbenden Person beschränken. Die Mehrheit der bewerbenden Personen empfinden vollständig strukturierte Vorstellungsgespräche als unpersönlich (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Weiter gaben sie an, dass durch eine komplette Struktur negative Empfindungen ausgelöst werden können, welche sich wiederum in einem veränderten Verhalten während des Vorstellungsgesprächs widerspiegeln (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Dieses veränderte Verhalten kann dazu führen, dass interviewende Personen zu verzerrten Urteilen über die Geeignetheit einer bewerbenden Person gelangen (Highhouse & Brooks, 2022, S.528). Eine Lösung des Problems gegenüber der Ablehnung von einer kompletten Struktur stellen die Zwischenformate mit minimaler und erhöhter Struktur dar, da bei diesen die interviewenden Personen, im Gegensatz zum vollständig strukturierten Vorstellungsgespräch, gewisse Freiheitsgrade in der Durchführung nutzen können (Highhouse & Brooks, 2022, S.524f.). Die bewerbenden Personen sind in ihren 15
Antwortmöglichkeiten bei solchen Durchführungswegen eines Vorstellungsgespräches wiederum freier. Allerdings birgt eine solche Vorgehensweise das Risiko, dass Noise nicht in dem, vom Unternehmen gewünschten, Ausmaß reduziert wird.
Algorithmen werden, wie vollständig strukturierte Vorstellungsgespräche bei interviewenden und bewerbenden Personen überwiegend negativ wahrgenommen, da die zwischenmenschliche Komponente ausgeklammert wird, sodass der Entscheidungsprozess als rein mechanisch empfunden wird (Highhouse & Brooks, 2022, S.528f., Berthel & Becker, 2022, S. 374). Auch spielt die Qualität des Algorithmus eine entscheidende Rolle, da dieser selbst Noise produzieren kann. Personalverantwortliche sollten sicherstellen, dass die Programmierer von Algorithmen keine eigenen Interessen verfolgen, die im Widerspruch zu den Zielen der Personalauswahl stehen. Auch bleibt es fraglich, wie genau ein Algorithmus zentrale Elemente eines Personalauswahlverfahrens, beispielsweise in dem Abgleich der Stellenanforderungen zu den Fertigkeiten und Fähigkeiten der bewerbenden Personen identifizieren soll (Highhouse & Brooks, 2022, S.528).
Neben dem Freiheitsgrad eines Vorstellungsgespräches stellt auch die bewerbende Person selbst eine Quelle von Noise dar (Highhouse & Brooks, 2022, S.527). Beispielsweise durch den Einfluss von Erfahrungen aus vergangenen Vorstellungsgesprächen, welche zum Vorteil genutzt werden oder dem aktuellen emotionalen und physischen Zustand, der das gezeigte Verhalten beeinflussen kann (Highhouse & Brooks, 2022, S.527). Diese Quelle von Noise wird eine interviewende Person während eines Vorstellungsgespräches nur sehr schwer bis gar nicht erkennen oder beeinflussen können. Die Folge daraus können Fehler der ersten oder zweiten Art sein, die zu Fehlentscheidungen in der Personalauswahl führen (Berthel & Becker, 2022, S. 424f).
Diese Punkte legen nahe, dass eine komplette Reduzierung von Noise in einem Personalauswahlverfahren in der Theorie zwar möglich ist, in der Praxis jedoch zu teils schweren negativen Konsequenzen führen würde. Ein gewisses Grundniveau von Noise wird daher in Entscheidungsprozessen wie der Personalauswahl stets vorhanden sein.
7. Fazit
Noise nimmt, im Gegensatz zu Bias, bei vielen Unternehmen aktuell noch keine große Rolle ein (Kahneman et. al, 2016, S.40f.). Die Folgen eines hohen Ausmaßes von Noise können sich in finanzielle Verluste, unteranderem durch personale Fehlentscheidungen, manifestieren (Kahneman et. al, 2016, S. 40). Um Noise effektiv reduzieren zu können, muss dessen Existenz und Ausmaß aktiv durch ein Noise-Audit gemessen werden, da in dieser Hinsicht sonst keine Verbesserung der Entscheidungsqualität stattfinden kann. Bleibt die Anerkennung von Noise im Unternehmen beispielsweise durch die Geschäftsführung aus, kann keine systematische Reduzierung von Noise stattfinden.
Doch auch die Anwendung aller, in dieser Seminararbeit, aufgezeigten Maßnahmen zur Reduzierung von Noise mit ihren einhergehenden negativen Konsequenzen, unteranderem für Mitarbeitende, können nicht gewährleisten, dass Noise vollständig beseitigt wird. Unternehmen sollten daher vielmehr das Bewusstsein darüber erlangen, dass Noise im Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit existiert. Im Anschluss sollte ein individueller Lösungsansatz geplant und etabliert werden, damit das bestehende Ausmaß an Noise auf ein akzeptables Level heruntergedrückt werden kann.
4 Literaturverzeichnis
Berthel, J., Becker, F.G. (2022). Personal-Management: Grundzüge für Konzeptionen betrieblicher Personalarbeit. Vol. 12th ed. Schäffer-Poeschel.
Highhouse, S., Brooks, M. (2022). Improving Workplace Judgments by Reducing Noise: Lessons Learned from a Century of Selection Research. In: Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, Vol. 10, pp. 519 - 533. Abgerufen am 21.08.2023 unter: https://www.annualre- views.org/doi/10.1146/annurev-orgpsych-120920-050708
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- Philip Ilgen (Author), 2023, Reduzierung von Entscheidungsmängeln bei Personalentscheidungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1618308
