Repräsentativitätsheuristik als Möglichkeit der Minimierung eignungsdiagnostischer Fehleinschätzungen bei der Personalauswahl

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis ...1

Abbildungsverzeichnis ...2

Einleitung ...3

1. Heuristiken ...4
1.1 Was sind Heuristiken? ...4
1.2 Beispiel Repräsentativitätsheuristik ...5

2. Erkenntnisse zur Repräsentativitätsheuristik ...6
2.1 Der Basisratenfehler ...6
2.2 Der Konjunktionseffekt ...7

3. Fallbeispiel für eignungsdiagnostische Fehlurteile bei der Personalauswahl durch die Repräsentativitätsheuristik ...8

4. Handlungsempfehlungen für die Personalauswahl ...12
4.1 Erstellen eines Anforderungsprofils ...13
4.2 Das strukturierte Interview ...15

5. Machbarkeit der Handlungsempfehlungen – Persönliche Stellungnahme ...19

6. Literaturverzeichnis ...21

Einleitung

Jedes Unternehmen ist bestrebt, die besten Mitarbeiter für sein Unternehmen zu finden und, nach Möglichkeit, langfristig zu binden. Dies ist gerade in aktuellen Zeiten des Fachkräftemangels wichtig, denn hauptsächlich der demografische Wandel sorgt im Bereich Personalmanagement dafür, dass zukünftig nicht genug bzw. ausreichend qualifizierte Arbeitskräfte zur Verfügung stehen werden (Achouri, 2010).

Wie und mit welchen Methoden man den besten Bewerber findet, damit beschäftigt sich die Eignungsdiagnostik. Die Verfahren bzw. Methoden der Eignungsdiagnostik werden seit vielen Jahren erforscht, weiterentwickelt und verbessert. Schuler (2014) bietet hierzu eine interessante Übersicht, von den ersten Schritten der Eignungsdiagnostik 1000 Jahre vor Christi (DuBois 1970, nach Schuler, 2014), über den eigentlichen Beginn der psychologischen Diagnostik Ende des 19. Jahrhunderts (Hermann, 1966; nach Schuler, 2014) bis zu den heutigen ISO- und DIN-standardisierten, online-gestützten Methoden (Schuler, 2014).

Doch auch wenn die Methoden der eignungsdiagnostischen Personalauswahl in der heutigen Zeit recht zuverlässig sind, bleiben die darauf basierenden Entscheidungen nicht frei von Fehlern. Grund dafür sind Störgrößen, wie bspw. Heuristiken. Diese Faustregeln erleichtern zwar Entscheidungen, weil sie schnell, sparsam und ausreichend genau sind, führen aber unter Umständen zu systematischen Fehleinschätzungen (Werth & Mayer, 2008). Und damit auch zur Fehlbesetzung der Vakanz als auch daraus resultierend zu Kosten.

Die nachfolgende Arbeit soll sich damit beschäftigen, wie durch Heuristiken hervorgerufene eignungsdiagnostische Fehleinschätzungen entstehen und wie diese sich minimieren lassen. Zu Beginn werden der Begriff Heuristik allgemein sowie beispielhaft die Repräsentativitätsheuristik definiert und erklärt. Anschließend werden die zentralen Erkenntnisse der Repräsentativitätsheuristik dargelegt, eher anhand eines selbst erdachten Beispiels die Gefahr von Heurisiken im Bereich der Personalauswahl aufgeführt wird. Im letzten Teil der Arbeit werden Handlungsempfehlungen vorgeschlagen, wie man eignungsdiagnostische Fehleinschätzungen im Bereich Personalauswahl minimieren kann. Zu diesen Empfehlungen erfolgt eine persönliche Einschätzung der Machbarkeit sowie eine abschließende Stellungnahme.

1. Heuristiken

1.1 Was sind Heuristiken?

Der Begriff Heuristik stammt aus dem Altgriechischen (heurisko) und kann übersetzt werden mit „suchen“ oder „finden“ (Grünig & Kühn, 2009). Eine in der Wissenschaft akzeptierte Definition des Begriffes stammt von Feigenbaum und Feldmann (1963, S.6, nach Grünig & Kühn, 2009, S. 53): „A heuristic… is a rule of thumb, strategy, trick, simplification, or any other kind of device which drastically limits search for solutions in large problem spaces.”

Diese „einfachen Denkstrategien für effizientere Urteile und Problemlösungen“ (Myers, 2008, S. 433), auch als Faustregeln oder Urteilsheuristiken bezeichnet, ermöglichen eine „schnelle, sparsame und meist hinreichend genaue Urteilsbildung“ (Werth & Mayer, 2008, S. 52).

Der Mensch wird tagtäglich mit vielen Informationen konfrontiert, gerade in der heutigen Zeit erfolgt durch die Massenmedien ein massiver Input. Da die Kapazität der Informationsbearbeitung bei Menschen aber begrenzt ist, greift er häufig zu diesen mentalen Abkürzungen, mal bewusst, mal unbewusst (Werth & Mayer, 2008). So können Urteile oder Entscheidungen in kurzer Zeit und mit geringem Wissen gefällt bzw. getroffen werden und führen dennoch in vielen Fällen zu einer befriedigenden Lösung.

Eine optimale Lösung durch Heuristiken kann allerdings nicht garantiert werden, man kann nicht einmal garantieren, dass überhaupt eine Lösung gefunden wird (Grünig & Kühn, 2009). Der Nachteil von Heuristiken ist, dass sie fehleranfällig sind und zu systematischen Fehleinschätzungen führen können. Diese Fehler oder Verzerrungen werden als biases bezeichnet (Werth & Meyer, 2008). Tversky und Kahneman (1974; nach Mattheus, 2014) fassten es so zusammen: „In general, these heuristics are quite useful, but sometimes they lead to severe and systematic errors”.

1.2 Beispiel Repräsentativitätsheuristik

Die Repräsentativitätsheuristik ist, neben der Verfügbarkeits-, der Anker- und Anpassungsheuristik sowie der Simulationsheuristik, eine der von Tversky und Kahneman (1974, nach Fischer, Asal, Krueger, 2013) eingeführten Heuristiken, deren Grundidee darin besteht, dass Menschen bei der Urteilsfindung stark von Ähnlichkeiten beeinflusst werden.

„If it looks like a duck, swims like a duck, and quacks like a duck, then it probably is a duck.” (Fischer et al., 2013).

Diese beispielhafte Aussage gibt anschaulich wider, wie die Repräsentativitätsheuristik funktioniert. Wenn ein Objekt (Ereignis, Sachverhalt, Person, etc.) bestimmte Eigenschaften aufweist, die für eine bestimmte Kategorie typisch sind, wird dieses der entsprechenden Kategorie zugeordnet (Fischer et al.,2013). Die Ereignisse können mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Kategorie zugeordnet werden (Beauducel, Leue, 2014).

Akert und Wilson (2010) sprechen von einem Prototypen, der in unserer Vorstellung existiert, und anhand dessen wir in der Lage sind, ähnliche Objekte entsprechend zu kategorisieren.

Wie alle Heuristiken birgt aber auch die Repräsentativitätsheuristik Fehler. So entsteht beispielweise eine Urteilsverzerrung, wenn man zu sehr auf die Ähnlichkeiten achtet, anstatt die grundlegenden Wahrscheinlichkeiten einer Kategorie zu beachten. Diesen Effekt bezeichnet man als Basisratenfehler (base rate neglect), der die bekannteste Urteilsverzerrung im Zusammenhang mit der Repräsentativitätsheuristik darstellt (Fischer et al., 2013).

Akert und Wilson (2010) beschrieben dazu ein Beispiel, bei dem die Herkunft eines Studenten einzig auf seine Äußerlichkeit zurückgeführt wurde, obwohl die Wahrscheinlichkeit, dass der Student aus der gleichen Stadt kommt, statistisch gesehen viel höher ist. Würde man von dieser basis rate ausgehen, wäre die Wahrscheinlichkeit, die korrekte Herkunft vorherzusagen, um einiges größer.

2. Erkenntnisse zur Repräsentativitätsheuristik

2.1 Der Basisratenfehler

Eine der Studien von Tversky und Kahneman (1973, nach Eysenck & Keane, 2005), das „lawyer-engineer problem“, führte zur Entdeckung des Basisratenfehlers. Bei dem Experiment gab es zwei Gruppen, deren Teilnehmer folgende Beschreibung erhielten: „ Jack is a 45-year-old man. He is married and has four children. He is generally conservative, careful, an ambitious. He shows no interest in political and social issues and spends most of his free time on his many hobbies wich include home carpentry, sailing, and mathematical pizzles ” (Tversky & Kahneman,1982, nach Gigerenzer, 1991, S. 11).

Die Teilnehmer wurden gefragt, ob Jack ein Jurist oder ein Ingenieur sei. Dabei wurde den Probanden mitgeteilt, dass diese Beschreibung per Zufall aus insgesamt 100 Beschreibungen herausgezogen wurde. Der einen Gruppe wurde mitgeteilt, dass diese 100 Beschreibungen zu 70 Juristen und 30 Ingenieuren gehörte, bei der zweiten Gruppe wurden 30 Juristen und 70 Ingenieure angegeben.

Trotz der unterschiedlichen Basisinformation entschieden sich knapp 90% der Teilnehmer dafür, dass Jack ein Ingenieur sei. Das heißt, die Probanden fällten ihr Urteil auf Basis der äußeren Beschreibung und beachteten die Basisinformationen nicht.

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