Zusammenfassung von Big Data in der Personalauswahl

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Big Data in der Personalauswahl Zusammenfassung
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Bewertung

8 Gesamtbewertung

8 Umsetzbarkeit

9 Innovationsgrad

8 Stil


Rezension

Noch können Personalmanager von der Facebook-Nutzung eines Bewerbers kaum auf dessen beruflichen Erfolg schließen. Zwar gibt es eine hohe Korrelation zwischen der Social-Media-Nutzung und zentralen Persönlichkeitsmerkmalen, doch der Zusammenhang zwischen diesen und dem Erfolg ist mäßig. Es wird jedoch eifrig daran gearbeitet, Prognosen mithilfe künstlicher Intelligenz zu verbessern. Nutzer sozialer Netzwerke sollten bedenken, dass ihr heutiges Klickverhalten ihre künftigen Bewerbungschancen beeinflussen wird, meint getAbstract – und Personaler tun gut daran, sich mit den neuesten Data-Analyse-Tools vertraut zu machen.

Nach der Lektüre dieser Zusammenfassung wissen Sie:

  • was Facebook-Profile von Bewerbern interessierten Personalmanagern verraten und
  • wo die heutigen Grenzen der Auswertungsmöglichkeiten liegen.
 

Über die Autoren

Heiko Weckmüller ist Professor für Human-Resource-Management an der FOM Hochschule Bonn. Ricardo Büttner lehrt Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Aalen.

 

Zusammenfassung

Algorithmen sind Personalmanagern klar überlegen, wenn es darum geht, aus den Facebook-Profilen von Bewerbern auf deren Persönlichkeit zu schließen. Dies ergaben Studien des Psychologen Michal Kosinski, der 180 000 Facebook-Nutzer befragte und etwa 70 Millionen Datenpunkte mit Statistiksoftware analysierte. Kosinski drückt Zusammenhänge in Korrelationskoeffizienten aus, die zwischen -1 für einen vollständig negativen und +1 für einen vollständig positiven Zusammenhang liegen können. Während die Prognosequalität bei Personalmanagern etwa bei null liegt, kommen Algorithmen bei einer Berücksichtigung der Facebook-Likes auf eine hohe Korrelation von +0,56.


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