Automatisiertes Personalrecruiting und Headhunting in XING, LinkedIn & Co. - FOM forscht

Automatisiertes Personalrecruiting und Headhunting in XING, LinkedIn & Co.

Bisher geschah die Personalauswahl in den sozialen Netzwerken meist mit einer Suche nach Stichpunkten und basiert damit einzig und allein auf der Übereinstimmung von Begriffen. Damit kann aber nur die fachliche Eignung eines Bewerbers überprüft werden. Ob die Persönlichkeit eines Kandidaten zum Unternehmen oder auch in die Teamstruktur passt, welche Ziele und Interessen der Kandidat verfolgt und ob die fachlichen Informationen in seinem Profil überhaupt wahrheitsgemäß angegeben wurden, kann nur durch weitere manuelle kosten- und zeitaufwendige Auswahlschritte überprüft werden.

Genau an diesen Punkten setzt mein neues Forschungsprojekt EfficientRecruiting 2.0 – Effizientes Recruiting von Fachkräften im Web 2.0 an: Aus den sozialen Netzwerken lässt sich nämlich über die fachlichen Qualifikationen hinaus auch die Persönlichkeit eines Kandidaten ablesen. Voruntersuchungen von Psychologen zeigen, dass sich aus bestimmten Verhaltensweisen eines Netzwerkmitgliedes (z.B. der Häufigkeit von Blogeinträgen oder der Anzahl von Kontakten und Gruppen) Rückschlüsse auf dessen Ziele und Interessen ableiten lassen. Natürlich ersetzt dies alles keinen intensiven Persönlichkeitstest. Es kann aber einen großen Pool an potenziellen Kandidaten mit fachlicher Eignung schnell und kostengünstig auf einige wenige optimal passende Kandidaten reduzieren, die es dann im Anschluss noch intensiv zu überprüfen gilt.

Das Forschungsprojekt wird sich in erster Linie mit beruflichen Netzwerken beschäftigen. Der Grund: In Bezug auf die Qualität der verwendeten Daten lässt sich feststellen, dass vor allem in den beruflichen Netzwerken ein sehr hoher Wahrheitsgehalt vorhanden ist, da Unstimmigkeiten bei der hohen Vernetzung sofort auffallen. Zusätzlich wird die Datenqualität durch den Abgleich zwischen verschiedenen Netzwerken erhöht. Um den Arbeitnehmerdatenschutz sicher zu stellen, werden nur die Daten aus den sozialen Netzwerken verwendet, die die Nutzer für diesen Zweck auch freigeben. Gewährleistet werden soll das durch zwei so genannte Softwareagenten: Einer übernimmt die Suchfunktion, der andere stellt sicher, dass der erste nur auf freigegebene Daten zugreift.

Das Forschungsprojekt ist sehr anwendungsorientiert. Daran beteiligte Unternehmen verschiedener Größen binden erzielte Ergebnisse unmittelbar in ihren Recruitingprozess ein und können somit zeitnah Rückmeldung zur Umsetzbarkeit der Forschungsergebnisse geben und weiteren Forschungsbedarf anregen. Gefördert wird das Projekt vom BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung unter dem Kennzeichen 03FH055PX2.

Professor Dr. Ricardo Büttner, Professor für Wirtschaftsinformatik, Organisation und Personal

Barbara Daxenberger M.A., wissenschaftliche Mitarbeiterin

5 Comments on “Automatisiertes Personalrecruiting und Headhunting in XING, LinkedIn & Co.

  1. Eine interessante Idee, aber geht sie nicht an der Realität vorbei? Ich bin seit 2005 in den sozialen Business-Netzwerken als Recruiter unterwegs und konnte mich noch nie über eine zu große Anzahl passender Kandidaten (die dann auch noch auf meine Kontaktanfrage hin Interesse hatten!) beklagen. Wenn ich jetzt also noch anfange, neben den fachlichen Kriterien die Persönlichkeit eines Kandidaten vorab abzuprüfen, wie viele Kandidaten bleiben mir am Ende noch?
    Ich finde das Thema definitiv spannend und das Ergebnis Ihrer Forschungsarbeit interessiert mich sehr – aber die Notwendigkeit so einer Software stelle ich doch erheblich in Frage. Viel nutzbringender wäre doch die Anwendung an den schon vorhandenen Mitarbeitern, um z. B. Experten, die sich verbal im Unternehmen nicht äußern, in sozialen Netzwerken aber starke Kommunikatoren sind, zu identifizieren. Und sich dann zu fragen, wie ich sie intern so einsetzen kann, dass sie die gleiche Kommunikationsstärke auch im Job einsetzen. Nur so als Idee.

    Beste Grüße,
    Henrik Zaborowski

    1. Ja, bei der derzeitigen Arbeitsmarktsituation gibt es einige Stellen, für die der Bewerberpool sehr überschaubar ist. Aber auch hier können die Ergebnisse unseres Forschungsprojektes eingesetzt werden. Nehmen wir an, Sie haben für eine zu besetzende Stelle drei potentielle Kandidaten, die alle aber fachlich nicht zu 100% passen. Mit den Ergebnissen unseres Projektes gewinnen Sie jetzt noch weitere Informationen über diese Bewerber hinzu, nämlich ob auch die Persönlichkeit der Bewerber zu ihrer zukünftigen Stelle passen würde. So können Sie den Begriff Passung eines Bewerbers erweitern und vielleicht doch jemanden vorschlagen, der fachlich nicht zu 100%, dafür aber von seinen Persönlichkeitseigenschaften her sehr gut zu der ausgeschriebenen Stelle passen würde.

      Dafür stehen Ihnen dann, immer vorausgesetzt, dass die Bewerber ihr Einverständnis geben, über eine Milliarde Profile in den sozialen Netzwerken zur Verfügung.

      Ihre Idee, die Ergebnisse des Projektes für die Identifikation der Potentiale von vorhandenen Mitarbeitern zu nutzen, finden wir sehr gut und haben ebenfalls schon in diese Richtung gedacht. Dies ist sicher eine weitere und sinnvolle Anwendungsmöglichkeit unserer Forschungsergebnisse.

      Beste Grüße
      Ricardo Büttner

  2. Wird nur die Häufigkeit der Blogeinträge berücksichtigt , oder werden auch die Themenfelder analysiert? Angesichts der Konkurrenz der vielen sozialen Netzwerke von Facebook über Twitter bis google+ , kann man meiner Meinung nach schlecht bewerten, ob ein Kandidat anhand der Schreibfreude auf den beruflichen Netzwerken geeignet sind, denn all dies ist auch eine Zeitfrage. Auch die Anzahl der Kontakte lässt nicht unbedingt Rückschlüsse darauf zu, ob der Kandidat mit diesen auch beruflich in Kontakt steht . Stattdessen könnten es virtuelle Freundschaften sein, die in den diversen Gruppen entstanden sind.

  3. Unser langfristiges Visionspapier, in welches sich das effcientRecruiting Projekt einordnet, habe ich auf der diesjährigen HICSS (www.hicss.hawaii.edu/) in USA vorgestellt. Darin ist ein Forschungs- und Entwicklungsrahmen für zukünftige eRecruiting-Systeme enthalten.

    Buettner, R.: A Framework for Recommender Systems in Online Social Network Recruiting: An Interdisciplinary Call to Arms. In HICSS 2014 Proceedings: 47th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-47), Januar 6-9, 2014, Big Island, Hawaii, pp. 1415-1424, IEEE CS Press. http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/HICSS.2014.184

Leave a Reply

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht.

fünf + 1 =