Voor de beste ervaring schakelt u JavaScript in en gebruikt u een moderne browser!
EN

Werknemers beoordelen op hun toegevoegde waarde met als doel het aannamebeleid van bedrijven te optimaliseren. De kersverse universitair docent aan de Amsterdam Business School Colin Lee heeft een bijzondere fascinatie voor carrières.

‘Ik heb lange tijd fanatiek gehockeyd. Daar merkte ik al op jonge leeftijd dat ik het hockeyen benaderde als carrière. Ik keek naar anderen om te achterhalen hoe je het beste verder kon komen, wilde alsmaar meer leren en wilde graag bij de beste clubs spelen. Later bleek dat deze carrièrebril mij ook typeerde binnen mijn studie en werk.’

Het is niet toevallig dat Lee na zijn schooltijd voor een brede opleiding kiest. Lee studeert algemene sociale wetenschappen in Utrecht, een interdisciplinaire studie waarin sociale vraagstukken worden behandeld door kennis uit onder meer de psychologie en sociologie te combineren. Hij voegt daar een onderzoeksmaster Bedrijfskunde in Rotterdam aan toe om vervolgens te promoveren aan de Rotterdam School of Management. Zijn hockeycarrière heeft hij vaarwel gezegd. Deze was niet met een wetenschappelijk carrière te verenigen.

Na zijn promotie in 2016 werkt Lee als onderzoeker aan de University of Calgary. Sinds 1 april 2018 geeft hij als universitair docent onderwijs in Human Resource Analytics en Kwalitatieve analysemethode aan de Amsterdam Business School (ABS).

Promotie

Lee start zijn promotie met kwalitatief onderzoek naar de carrières van wetenschappers. Maar zijn interesse ligt elders. In zijn vrije tijd zet Lee een onderzoek op naar de voorselectie van (nieuwe) werknemers. ‘Ik leerde mezelf programmeren en zocht naar datasets. Uiteindelijk heb ik een draai gemaakt en daar een belangrijk deel van mijn proefschrift over geschreven.’

Hij onderzoekt de factoren die bepalen of iemand wordt uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek. Daarvoor digitaliseert Lee ruim 440.000 cv’s en aanvullende informatie van 48 bedrijven. Negentig procent van de cv’s wordt gecombineerd met de werkelijke uitkomst, namelijk of de sollicitant daadwerkelijk is uitgenodigd. Hieruit worden algoritmes afgeleid om een model te bouwen dat een goede voorspelkracht heeft. Om de kracht van het model te testen, wordt het getoetst aan de overige tien procent aan cv’s.

Een algemene formule om door de voorselectie te komen blijkt er niet te zijn. ‘Het belang van de factoren verschilt per beroep, bedrijf en sector.’ Wel kwam duidelijk naar voren dat ervaring en leeftijd over het algemeen zwaar meewegen in de afweging om iemand uit te nodigen voor een sollicitatiegesprek. Daarnaast baarde de nauwkeurigheid van zijn model opzien. ‘Voor de vacatures waar geen sollicitatiebrief nodig was, gaf het model in ongeveer 80% van de gevallen de goede voorspelling over of er een gesprek was gevolgd.’

Monocultuur

Het is dit laatste aspect dat het model aantrekkelijk maakt voor bedrijven. ‘Als recruiters met enige zekerheid weten welke sollicitanten aangenomen of afgewezen moeten worden, kunnen ze extra tijd besteden aan de grensgevallen’, zegt Lee. ‘Maar hierin schuilt een risico. Als je op basis van het verleden gaat selecteren, dan is de kans groot dat je goede kandidaten uit zal sluiten.’

Een gevaar van dergelijke modellen is dat gebruikers zich door de modeluitkomsten laten leiden en eenzijdig selecteren op bepaalde karakteristieken. Als uit het model bijvoorbeeld rolt dat hockeyers doorgaans beter presteren dan voetballers, zou die laatste groep vooraf eenvoudig terzijde gelegd kunnen worden. Mogelijk leidt dit tot een monocultuur binnen het bedrijf, worden ontwikkelingen op de arbeidsmarkt genegeerd en worden toekomstige hoogvliegers gemist.

‘Daar waak ik natuurlijk voor. Allereerst zou je in de praktijk geen demografische factoren meenemen die kunnen leiden tot enige vorm van discriminatie. Bovendien zou het model moeten corrigeren voor selectie op oneigenlijke gronden.’ Of iemand hockeyt of voetbalt is een gegeven dat Lee sowieso niet als criterium mee zou nemen. ‘Ook al zou het voorspellende waarde hebben, dan is er geen valide reden voor te bedenken. Je wilt niet dat het model te veel als black box functioneert, zoals bij sommige machine learning-technieken, maar altijd een indicatie blijft geven waarom het tot een bepaalde uitkomst is gekomen.’

Toepassing

Lee voerde gesprekken met bedrijven die zijn model in gebruik wilden nemen, maar heeft alleen verdere stappen gezet met een alternatief model dat werkprestaties inschat op basis van data uit academische artikelen en schattingen van experts.

Het zou veel beter onderbouwd kunnen worden als we data uit de praktijk zouden hebben, zegt Lee. ‘De huidige opzet komt in de buurt, maar we weten eigenlijk nog niet zeker hoe goed de schattingen zijn. Hiervoor moet je data zien te krijgen over hoe succesvol sollicitanten in de toekomst zijn op basis van werkprestaties binnen verschillende bedrijven, functies en sectoren op de langere termijn.’

Eenvoudig is dit echter niet. Gesprekken met enkele grote uitzendbedrijven om gegevens over het verdere carrièreverloop te krijgen, liepen tot dusver op niets uit. ‘Dit soort bedrijven hebben vaak goede sollicitantendata, maar weinig data over werkprestaties. En bij het koppelen van de gegevens uit de sollicitatieprocedure aan de werkprestaties stuiten wij onder meer op problemen omtrent privacy’, zegt Lee. ‘Daarnaast kunnen bij dit soort grootschalige onderzoeken commerciële belangen gaan knellen met vrije wetenschapsbeoefening.’

Vrijwilligers

Lee heeft het inmiddels over een andere boeg gegooid en is begonnen met het opzetten van een jobsite voor vrijwilligers. Een intensieve klus, waarbij hij via uitgebreide vragenlijsten informatie van zowel de vrijwilligers als hun werkgevers wil ophalen, daarbij rekening houdend met de privacy.

‘Het gaat bij dit onderzoek in de eerste plaats om het doorgronden van de match tussen individu en werk. Dit behelst het voorspellen van werkprestaties, maar ook het achterhalen van wat bepaalt of je lang bij een bepaalde organisatie of project blijft, en het voorspellen of je het werk leuk en betekenisvol vindt.’ Toch hoopt hij ook zijn eerdere model te kunnen toetsen. ‘In het beste geval leidt het model ertoe dat bedrijven op basis van kenmerken van de sollicitant altijd de goede persoon op de goede plek zetten.’ Belangrijk is dan wel de vraag of een model dat gebaseerd is op vrijwilligers ook een algemene toepassing kan vinden. ‘Dat moeten we nog onderzoeken.’

Meer weten? Email: C.I.S.G.Lee@uva.nl