Personalauswahl in Zukunft über Facebook?

Wir verdrängen es immer wieder: Freiwillig geben wir im Netz einen digitalen Footrprint ab. Über uns wird gespeichert, welche Webseiten wir wie lange besuchen. Was wir kaufen, ist über Kreditkartenhistorie und die Besuche bei Amazon & Co. bekannt. Unsere Bewegungsprofile im Smartphone werden gespeichert und über unsere IP-Adresse sind wir identifizierbar. Selbst wer kein Facebook-Account hat, wird von diesen Leuten idendifziert, wenn wir Webseiten besuchen, die ein Like ermöglichen. Wenn also alles über uns bekannt ist, warum brauchen wir dann noch herkömmliche Auswahlverfahren?

Forschungsprojekt „myPersonality“.

Die Forschungsgrundlage dafür war ein Projekt mit dem Namen „myPersonality“. Facebooknutzern wurde angeboten, verschiedene psychometrische Tests zu bearbeiten, ein Big-Five-Fragebogen bis hin zu Raven Intelligenztests. Tatsächlich haben 10 Mio. Nutzer daran teilgenommen! Die relevante Frage kam dann am Ende des Testpools, ob die Facebook-Nutzer nämlich bereit seien, ihr Account den Forschern zu öffnen – damit Zugang zu allen Chats, Posts und Likes. Tatsächlich stimmten 30% zu, so dass wirklich Big Data vorlagen. Mittlerweile haben über 200 Forscher auf dieses Datenmaterial zugegriffen.

Eine Forschungsrichtung ist die Auswertung von Likes. Hier ist das Motto – Deine Likes zeigen Deine Persönlichkeit. Die erste Abbildung zeigt, dass wir mit ziemlicher Genauigkeit über die Likes vorhersagen können, ob wir Mann oder Frau sind oder in den USA welche Parteipräferenz wir haben. Mit diesen Daten wurde dann auch individualisierte Wahlwerbung gemacht.

Facebook für die Vorhersage von Persönlichkeitseigenschaften

Spannender ist jedoch, ob mit den Likes auch Persönlichkeitseigenschaften vorhergesagt werde können. In der Presse wurde ja behauptet, dass es in den USA sogar Wahlwerbung gab, personalisiert nach Persönlichkeitstyp. Die zweite Abbildung zeigt die Ergebnisse: Tatsächlich gibt es eine Korrelation zwischen den Fragebogenergebnissen und der Vorhersage durch die Likes. Allerdings ist die Höhe der Korrelation doch sehr bescheiden. Wenn man dies tatsächlich verwenden würde, hätte man mehr Zufall als Inhalt inkludiert. Allerdings – irgendwann kommen vielleicht noch bessere Algorithmen.

Quelle: Kosinski, M. (2016). Big data in HR and talent analytics. Paper at Cambridge University Psychometrics Centre and Microsoft Research.

Quelle: Liu, L, Preotiuc-Pietro, D., Riahi Samani, Z., Moghaddam, M., Ungar, L.: Analyzing Personality through Social Media Profile Picture Choice. In: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (2016)