7 feiten die je nog niet kende over vooroordelen in selectie

Peter Boerman Op 10 augustus 2016
Gem. leestijd 3 min 4355x gelezen
Deel dit artikel:
7 feiten die je nog niet kende over vooroordelen in selectie

Vooroordelen zijn een hardnekkig selectieprobleem. Maar wie deze 7 feiten kent, kan alvast veel ellende voorkomen.

Dat discriminatie voorkomt, bewust of onbewust, dat weten we nu onderhand wel. En dat we onszelf maar moeilijk op vooroordelen kunnen corrigeren, dat beseffen we waarschijnlijk ook wel, hoe goed bedoelend we misschien ook zijn. Maar was je je al bewust van deze 10 wetenschappelijk bewezen feiten over onze bias?

#1. Het overkomt ook de slimsten

In 2012 werd een experimenteel onderzoek gedaan, waarbij wetenschappers van vooraanstaande universiteiten in de VS kandidaten moesten kiezen voor een laboratoriummanager. Wat bleek? De fictieve ‘John’, wiens CV de ene helft van de respondenten kreeg voorgelegd, werd eerder aangenomen, kreeg meer salaris en werd als capabeler gezien dan ‘Jennifer’, de net zo fictieve dame wier (verder precies gelijke) CV de andere helft van de wetenschappers kreeg voorgelegd.

#2. Diversiteitstraining werkt niet

Het lijkt zo mooi: we maken mensen bewust van hun vooroordelen, en ze houden vanzelf op te bestaan. Maar zo werkt het niet, zo blijkt uit herhaaldelijk onderzoek. Integendeel zelfs: training lijkt het probleem zelfs te verergeren.  Het maakt het probleem in de praktijk eerder belachelijk dan dat het iets oplost.

#3. Wat wel werkt: samen doen

Door kandidaten gezamenlijk in plaats van individueel te evalueren, kunnen evalueerders de kwaliteit van hun beslissing verbeteren, en het effect van vooroordelen verminderen, constateerde Alexandra van Geen al in 2014.  De promovendus aan Harvard, nu verbonden aan de Erasmus Universiteit, tekent daarbij wel aan dat het zaak is vooraf de criteria – en het gewicht ervan – vooraf te bepalen. Anders werkt het niet: dan gaan evalueerders het gewicht van de criteria nog steeds zó afwegen dat alsnog de vooroordelen optreden die je juist wilde bestrijden.

#4. Je selecteert niet de beste doener, maar de beste prater

Onderzoek laat zien dat de baan meestal niet gaat naar de kandidaat met de beste kwalificaties, maar naar de kandidaat die het beste is in het presenteren van die kwalificaties. Dat heeft deels te maken met de kracht van personal branding, maar ook met de menselijke neiging tot het overschatten van onze capaciteiten. En hoe slechter die capaciteiten feitelijk zijn, hoe groter de zelfoverschatting, blijkt uit onderzoek. Wie dat weet, weet dus ook wat hem/haar te doen staat: de grootste schreeuwers negeren…

#5. We worden gedreven door context

We denken dat we rationeel CV’s beoordelen, maar in feite is de context uiterst belangrijk. In een onderzoek werden eens twee CV’s aan selecteurs voorgelegd. Het ene CV kreeg een mooi stevig clipboard mee, het ander een veel minder stevig. Wat bleek: de kandidaten met het stevige clipboard werden als veel serieuzer gezien en veel hoger aangeslagen dan de kandidaten met het slappe clipboard.

#6. Het is de vacaturetekst, stupid!

Steeds meer onderzoek laat zien dat alleen al de vacaturetekst discriminerend kan werken naar wie er solliciteert. Er zijn mannelijke woorden denkbaar (avontuurlijk, besluitvaardig), maar ook vrouwelijke (loyaal, communicatief). Er zijn trouwens ook steeds meer softwarepartijen (Textio, gender-decoder) die voor zulke impliciete vooroordelen in de vacaturetekst zeggen te kunnen corrigeren.

#7. Machines doen het beter

Dat diversiteit belangrijk is, blijkt wel uit een studie van McKinsey onder 366 bedrijven wereldwijd: de bedrijven met meer genderdiversiteit haalden 15 procent meer omzet dan de minder vrouwvriendelijke bedrijven; de etnisch divers samengestelde bedrijven deden het zelfs 35 procent beter.

Maar hoe die diversiteit te bereiken? Onderzoek van datzelfde McKinsey houdt het erop dat we meer zouden moeten vertrouwen op machines en de wetten van de grote getallen. Het voorbeeld: een bedrijf dat jaarlijks 250.000 sollicitaties kreeg. Door de eerste CV-selectie te automatiseren, en die gecomputeriseerde selectie te baseren op gebleken succesfactoren, werd niet alleen veel tijd en geld bespaard, maar bleken ook meer vrouwen te komen bovendrijven: 15 procent meer dan bij handmatige eerste screening. Het idee dat menselijke selectie de diversiteit meer en effectiever zou verhogen, bleek incorrect. Of, zo je wil: dat bleek een vooroordeel…

Lees meer over bias:

Foto via Pixabay

Deel dit artikel:

Peter Boerman

Hoofdredacteurbij Werf&
Hij heeft eigenlijk nog nooit een vacature uitgezet. En meer sollicitatiegesprekken gevoerd als kandidaat dan als recruiter of werkgever. Toch schrijft Peter Boerman alweer een jaar of 10 over weinig anders dan over de wondere wereld van werving en selectie, in al zijn facetten.
Bekijk volledig profiel

Premium partners Bekijk alle partners