Drie vragen aan: Reinout de Vries

Reinout de Vries is Professor aan de Vrije Universiteit Amsterdam

Algoritmes zijn nog niet beter dan assessoren en moeten een gedegen training ondergaan.

Op welke vraagstukken richt uw onderzoek zich?

Mijn huidige onderzoek richt zich voornamelijk op de vraag of het mogelijk is om met behulp van algoritmes persoonlijkheidsprofielen op te stellen van sollicitanten die – in het kader van selectie en assessment – een video-interview ondergaan. Meer in het algemeen ben ik geïnteresseerd in het antwoord op de vraag hoe we in selectie-interviews voor het werk belangrijke persoonlijkheidsrelevante informatie kunnen ontlokken. Daarvoor is het in de eerste plaats belangrijk dat er goede vragen gesteld worden die zo veel mogelijk persoonlijkheidsrelevante informatie opleveren. In de tweede plaats moet er voor gezorgd worden dat het algoritme – net zoals een echte assessor – een gedegen training ondergaat. Voor deze training hebben we niet alleen videodata nodig, maar ook accurate persoonlijkheidsoordelen, zodat het algoritme visuele, auditieve en verbale informatie uit het video-interview kan combineren en vergelijken met het daadwerkelijke persoonlijkheidsoordeel. In feite repliceren we met dit onderzoek dus wat een menselijke assessor ook moet doen: een gedegen training ondergaan waarmee geleerd wordt om via goede vragen een accurate beoordeling te geven. Het grote voordeel van een algoritme is uiteraard dat deze training maar eenmalig hoeft plaats te vinden en dat een algoritme daarna altijd een consistente beoordeling zal geven en niet beïnvloed zal worden door zaken als honger, herrie en/of humeur.

Als je graag wil ervaren hoe ons onderzoek er uit ziet en hoe automatische feedback er uit ziet op basis van een virtueel video-interview, dan kun je hier aan een video-interview deelnemen (Let op: dit video-interview is in het Engels en de feedback is gebaseerd op emoties; nog niet op persoonlijkheid!). Voor meer informatie kan je ook dit artikel over digitale video-interviews raadplegen.

Welke inzichten wilt u vanuit uw vakgebied graag delen met de assessmentpraktijk?

Het gebruik van algoritmes wordt enorm gehypet, maar tot nu toe is er weinig evidentie dat algoritmes op basis van interviews betere uitspraken doen dan menselijke assessoren of dat ze überhaupt het niveau van assessoren kunnen evenaren. Het is op basis van de huidige stand van wetenschappelijke kennis sterk af te raden om in een assessment enkel en alleen te vertrouwen op de beoordeling van algoritmes als er een beslissing genomen – of advies gegeven – moet worden over een kandidaat.

Als algoritmes op voldoende interviewdata getraind worden, dan kunnen ze een redelijke – maar niet perfecte – overeenstemming met interviewbeoordelingen van een menselijke assessor verkrijgen. De beoordelingen van het algoritme en van de menselijke assessor zijn beiden positief gerelateerd aan de zelfbeoordeling van de assessee, maar deze relatie is niet heel sterk. Zowel een assessor als een algoritme zullen dus maar in beperkte mate in staat zijn om de daadwerkelijke persoonlijkheid van iemand te achterhalen enkel en alleen op basis van een interview.

Specifieke persoonlijkheidsrelevante vragen leveren meer en betere informatie voor een persoonlijkheidstrek op waardoor er een nauwkeuriger en accurater oordeel op deze persoonlijkheidstrek gegeven kan worden. Goede vragen zijn vragen die er voor zorgen dat een assessee voor het werk persoonlijkheidsrelevante gedragingen gaat beschrijven. Het is dus belangrijk bij een interview goed te bedenken welke persoonlijkheidstrek relevant is en welke vragen hiervoor het beste gebruikt kunnen worden.

Afgezien van de inhoud van de antwoorden, lijken algoritmes bij een beoordeling in niet onbelangrijke mate af te gaan op visuele (gezicht) en auditieve (stemgeluid) kenmerken van de assessee – eigenlijk net zo als menselijke assessoren. Er moet goed uitgekeken worden dat een algoritme op basis van dit soort kenmerken niet geneigd is stereotypen te bevestigen. Het zou wellicht goed zijn als algoritmes aparte rapportages verschaffen van de persoonlijkheidskenmerken op basis van de geëxtraheerde nonverbale (visuele), paraverbale (auditieve) en verbale (inhoudelijke) informatie, zodat gekeken kan worden of er vertekeningen optreden in de rapportage op basis van één van deze drie modaliteiten.

Welke artikelen ziet u als ‘must reads’ in uw vakgebied?

Ik vind dat elke assessor kennis moet hebben van de artikelen van Funder (1995) en Tett en Burnett (2003). De ideeën in deze twee artikelen zijn van grote invloed geweest op mijn gedachten over hoe de beoordeling van persoonlijkheid tot stand komt (Funder, 1995) en in welke situaties persoonlijkheid relevant is (Tett en Burnett, 2003).

Daarnaast kan ik het niet nalaten om twee artikelen van mijzelf te noemen die deels voortbouwen op deze ideeën. In het Engelstalige artikel (De Vries et al., 2016) presenteer ik samen met mijn coauteurs een geïntegreerd model waarin wordt uitgelegd hoe de zes belangrijkste (HEXACO) persoonlijkheidstrekken in zes persoonlijkheidsrelevante situaties tot bepaalde keuzes, gedragingen en opbrengsten kunnen leiden. In het Nederlandstalige artikel (De Vries, 2016) werk ik dit verder uit voor drie van de zes voor het werk belangrijke persoonlijkheidstrekken, namelijk (lage) integriteit, (lage) consciëntieusheid en (lage) verdraagzaamheid. Ik bespreek in het artikel de belangrijkste maatregelen die bedrijven bij onder meer rekrutering, selectie, ‘onboarding’ en promotie kunnen nemen om de expressie van deze drie nachtmerrietrekken (‘Three Nightmare Traits’; TNT) te reduceren waardoor ze zichzelf beter tegen potentieel schadelijke gevolgen van deze trekken op het werk kunnen beschermen.