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01. Juli 2020

Mensch oder Maschine...

Sind Daten aus Tests und Assessments zuverlässiger als das Urteil von Psychologen, oder ist es umgekehrt? Angesichts all der Entwicklungen rund um die Künstliche Intelligenz ist dieses Thema aktueller denn je.

Die Antwort auf diese Frage ist klar und eindeutig: Statistische Vorhersage (d.h. die Kombination von Informationen über vordefinierte Entscheidungsregeln) führt zu besseren Vorhersagen über erfolgreiches Funktionieren als klinische Vorhersage (lies: Informationen, die vom Psychologen/Berater "im Kopf" kombiniert werden). Im Durchschnitt sind statische Vorhersagen bis zu 50% genauer als klinische Vorhersagen. Diese Schlussfolgerung wird durch wissenschaftliche Literatur gestützt (s.u.).

Und es gibt einige Vorteile einer statistischen Vorhersage:

  • Die Art und Weise, wie eine Meinung gebildet wird, ist einheitlicher: gleiche Teile werden gleich gewichtet.
  • Es gibt auch mehr Transparenz: Die Art und Weise, wie ein Urteil zustande gekommen ist, kann genau erklärt und begründet werden.
  • Die Art und Weise, wie ein Urteil erstellt wird, lässt sich leichter verbessern: Da die verwendete Entscheidungsformel festgelegt ist, kann sie gegebenenfalls angepasst werden.

Wenn die Vorteile so klar sind, warum wird dann in der Praxis so wenig von Entscheidungsregeln Gebrauch gemacht? Der Hauptgrund dafür ist die - ungerechtfertigte - Überzeugung vieler Menschen, dass die Praxis zu komplex ist, um eine Entscheidung allein auf statistische Verfahren zu stützen. Insbesondere bei komplexeren Auswahl- und Karrierefragen wäre ein Berater besser in der Lage, den Gesamtkontext, in dem eine Person zu arbeiten hat, zu überblicken.

Menschen mögen es nicht, von statistischen Verfahren 'ins Abseits' gestellt zu werden.

Auf den ersten Blick scheint eine Schlussfolgerung offensichtlich: statistische Methoden sind vorzuziehen. Schließlich scheinen statistische Methoden den besten Vorhersagewert zu haben, wenn es um eine Auswahlentscheidung geht. Diese Schlussfolgerung bedarf jedoch einer Nuancierung. Schließlich hängt es ganz vom Kontext ab, ob ein Auswahlverfahren von einer klinischen oder statischen Methode profitiert. Oder vielleicht sogar eine Kombination aus beidem.

Niessen, Suzan, Rob Meijer, en Marvin Neumann, Mis(ver)standen in de selectiepraktijk, www.tijdschriftdepsycholoog.nl/artikelen 1/11/2019

 

 

 


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