week 7 Flashcards
cybervetting
online info verzamelen over sollicitanten.
kan zorgwekkend zijn voor kandidaten zijn wanneer prive info ook wordt gezocht.
applicant tracking systems (ATS)
software waarmee bedrijven hun werving en selectieprocessen kunnen beheren en automatiseren om cv’s te beheren te analysren en relevante kandidaten sneller te vinden
digitale selectie procedures (DSP)
geautomatiseerde processen die technologie en algoritmes gebruiken om kandidaten te beoordelen en te selecteren in bijv wervings of evaluatieprocessen.
5 soorten:
- onlinesollicitatieformulieren
- online psychometrische tests
- digitale interviews
- gamified assessments
- gebruik van sociale media
constructvaliditeit
verwijst naar de mate waarin een meetinstrument of test daadwerkelijk meet wat het beweert te meten. Het concept is fundamenteel in onderzoek, psychologie en sociale wetenschappen en wordt gebruikt om te bepalen of een test of meting representatief is voor het theoretische construct dat het probeert te meten.
criteriumvaliditeit
beoordeelt hoe goed een test relevante uitkomsten kan voorspellen
online sollicitaties
digitale formulieren waarmee kandidaten hun persoonlijke gegevens en relevante werkervaring delen.
voordelen:
- selectieprocess sneller
- goedkoper
- efficienter
- zorgen voor meer objectiviteit
nadelen;
- te veel focus op feitelijke informatie minder geschikt voor diepgaande evaluaties
implicaties:
- gebruiksvriendelijke process
- eerlijk verloop
- afgestemd op ieder kandidaat
online psychometrische tests
kandidaten online beoordelen
voordelen;
- gemak voor kandidaten
nadelen
- conistentie in resultaten
- beveiliging
- fraude
- omgeving waarin de test wordt afgenomen kan niet worden gecontroleerd
digitale interviews
kandidaten evaluaren dmv videogesprekken of opgenome antwoorden. ai systemen kunnen nonverbael signalen stemintonatie en taalgebruik analyseren.
voordelen:
- tijdsbesparend
- minder bevooroordeeld
nadelen
- kandidaten vinden het onpersoonlijk
- ai analyses blijven onzeker(is het consistent)
gamified assessments
speelse elementen in selectieprocedures om het gedrag van kandidaten in praktische scenarios te beoordelen
voordelen;
- kunnen kandidaten enthousiasmeren
- authentieke reacties uitlokken
nadelen;
- twijfels over hoe goed deze methoden eigenschappen meten die direct verband houden met werkprestaties
- betrouwbaarheid en toepasbaarheid moeten onderzocht worden
sociale media
gebruikt om aanvullende inzichten te krijgen in de vaardigheden interesses en persoonlijkheid van kandidaten
voordelen
- snel
- gemakkelijk
nadelen
- onvolledig of verkeerd geinterpreteerde informatie.
- kandidaten ervaren dit als inbreuk op privacy
voordelen DSP
- SNEL EN GOEDKOOP
- groter bereik
- kunstmatige intelligentie
validiteit DSP
- meetconsistentie
- situational judgement tests: tests waarbij kandidaten worden geconfronteerd met hypothetische scenarios die relevant zijn voor het werk. gebruik van media kan validiteit verhogen, maar twijfels over consistentie en eerlijkheid
- afwijkende resultaten: niet alle digitale test leveren dezelfde resultaten als hun traditionele tegenhangers en de mate waarin ze werkprestaties voorspellen (criterium validiteit) is vaak nog onvoldoende onderzocht)
- ethische overwegingen; het gebruik van sociale media als selectietool roept daarnaast vragen op over betrouwbaarheid en ethiek, omdat resultaten vaak zwak correleren met traditionele beoordelingsmethoden.
kandidaten ervaring DPS
- online sollicitaties: positief als ze gebruikersvriendleijk zijn
- psychometrische tests: stressvol of onpersoonlijk
- gamified assessments: positief, ze bieden kandidaten een actieve en relevante manier om hun vaardigheden te laten zien
- sociale media voor screening: oproepen over privacy en een gevoel van inbreuk op de persoonlijke levenssfeer
limitaties DPS
- gebrek aan wetenschappelijke bewijs dat aantoont hoe goed deze methoden werkprestaties voorspellen (criteriumvalididteit)
- constructvaliditeit: aandacht nodig voor wat dps zelf meten
- BIAS alghoritmen kunnen bias juist versterken als hun basis data dit bevat
- gebruik van sociale media roept vragen op over ethiek en privacy
- digitale tests of mobiele tests worden als onpersoonlijk of stressvol ervaren wat negatieve reacties kan veroorzaken
verbeteringen DPS
- meer onderzoek naar validiteit ) zowel wat ze meten; constructvaliditeit, als hun voorspellende waarde; criteriummvaliditeit)
- kijken hoe ia tools verschillende groepen beinvloeden om discriminatie te voorkomen
- rekening houden met de preceptie van kandidaten en zorgen voor transparantie en privacybescherming
- bij het testen van interperoonlijke vaardigheden meoten digitale methoden zorgvuldig worden overwogen
- aandacht besteden aan digitale ongelijkheid
voordelen AI
- verminderen menselijke vooroordelen
- consistente processen
- snelle terugkoppeling
- efficientie
- ondersteuning van recruiters
- meer diversiteit
risico’s van AI
- algoritmische bais
- privacy en machtsongelijkheid
- gebrek aan transparantie ( je kan niet zien waarom iemand wel of niet wordt geselecteerd)
- onduidelijke verantwoordelijkheid
- verminderde menselijke controle
- effecten op diversiteit: kan discriminatie of bias juist versterken
oplossingen voor IA risicos
regels en standaarden
- privacybescherming
- transparantie
- menselijke betrokkenheid
- ethische richtlijnen
historische bias
wanneer alghritme leert van gegevens die al bestaande vooroordelen of ongelijkheden bevatten.
representatiebias
door een scheve verdeling van bepaalde groepen in de trainingsdata
technische bias
technische beperkingen of fouten in het ontwerp van het alghoritme. wanneer de algortime de context niet begrijpt of menselijke concepten niet goed vertaalt naar programmeercode
emergente bias/cultural bias
verschijnt nadat algoritme in gebruik is genomen, wanneer veranderingen in de maatschappij of nieuwe informatie ervoor zorgen dat de aannames van het algoritme niet meer kloppen
impliciete bias
wanneer een algoritme onbedoeld discriminerende keuzes maakt door onbewuste vooroordelen in de data of het ontwerp. vaak subtiel en niet met opzet
bias in aanbevelingssystemen
in systemen die banen of kandidaten aabevelen. ze versterken bestaande stereotypen doordat ze leren van vroegere keuzes of gegevens waardoor ongelijkheden onbedoeld blijven bestaan.
