EINE MÖGLICHKEIT, VOREINGENOMMENHEIT ZU ERKENNEN

Oktober 2015

Das wird viele überraschen, aber in manchen Fällen ist es möglich, Voreingenommenheit in einem Auswahlverfahren festzustellen, ohne etwas über den Bewerberpool zu wissen. Das ist spannend, weil es unter anderem bedeutet, dass Dritte diese Technik nutzen können, um Voreingenommenheit festzustellen, ob die Auswahlbehörden das wollen oder nicht.

Sie können diese Methode immer dann verwenden, wenn (a) Sie über mindestens eine Zufallsstichprobe der ausgewählten Bewerber verfügen, (b) deren nachfolgende Leistung gemessen wird und (c) die Fähigkeiten der verglichenen Bewerbergruppen ungefähr gleich verteilt sind.

Wie funktioniert das? Denken Sie darüber nach, was es bedeutet, voreingenommen zu sein. Wenn ein Auswahlverfahren zu Lasten von Bewerbern vom Typ x voreingenommen ist, bedeutet das, dass es für diese Bewerber schwieriger ist, durchzukommen. Das bedeutet, dass Bewerber vom Typ x besser sein müssen, um ausgewählt zu werden, als Bewerber, die nicht vom Typ x sind.

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Das bedeutet, dass Bewerber vom Typ x, die den Auswahlprozess bestehen, bessere Leistungen erbringen als andere erfolgreiche Bewerber. Und wenn die Leistung aller erfolgreichen Bewerber gemessen wird, wissen Sie, ob dies der Fall ist.

Natürlich muss der Test, den Sie zur Leistungsmessung verwenden, gültig sein. Und insbesondere darf er nicht durch die Voreingenommenheit, die Sie messen möchten, ungültig werden. Es gibt jedoch einige Bereiche, in denen Leistung gemessen werden kann, und in denen ist die Erkennung von Voreingenommenheit unkompliziert. Sie möchten wissen, ob der Auswahlprozess gegenüber einem bestimmten Bewerbertyp voreingenommen war? Prüfen Sie, ob dieser Bewerber besser abschneidet als die anderen. Dies ist nicht nur eine Heuristik zur Erkennung von Voreingenommenheit. Es geht darum, was Voreingenommenheit bedeutet.

Viele vermuten beispielsweise, dass Risikokapitalfirmen gegenüber Gründerinnen voreingenommen sind. Dies ließe sich leicht feststellen: Übertreffen Startups mit weiblichen Gründerinnen in ihren Portfoliounternehmen diejenigen ohne Gründerinnen? Vor ein paar Monaten veröffentlichte eine Risikokapitalfirma (mit ziemlicher Sicherheit unbeabsichtigt) eine Studie, die derartige Voreingenommenheiten aufzeigte. First Round Capital stellte fest, dass Startups mit weiblichen Gründerinnen in seinen Portfoliounternehmen diejenigen ohne Gründerinnen um 63 % übertrafen .

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Der Grund, warum ich zu Beginn sagte, dass diese Technik viele Leute überraschen würde, ist, dass wir Analysen dieser Art so selten sehen. Ich bin sicher, dass es für First Round eine Überraschung sein wird, dass sie eine solche durchgeführt haben. Ich bezweifle, dass irgendjemand dort erkannt hat, dass sie durch die Beschränkung ihrer Stichprobe auf ihr eigenes Portfolio keine Studie über Startup-Trends, sondern über ihre eigenen Vorurteile bei der Auswahl von Unternehmen erstellt haben.

Ich gehe davon aus, dass diese Technik in Zukunft häufiger zum Einsatz kommen wird. Die für solche Studien benötigten Informationen sind zunehmend verfügbar. Daten darüber, wer sich bewirbt, werden von den Organisationen, die die Auswahl treffen, normalerweise streng geheim gehalten. Heutzutage sind Daten darüber, wer ausgewählt wird, jedoch oft öffentlich zugänglich und für jeden zugänglich, der sich die Mühe macht, sie zusammenzutragen.

Hinweise

[ 1 ] Diese Technik würde nicht funktionieren, wenn bei der Auswahl der Bewerber unterschiedliche Kriterien berücksichtigt würden – zum Beispiel wenn ein Arbeitgeber Männer aufgrund ihrer Fähigkeiten einstellt, Frauen jedoch aufgrund ihres Aussehens.

[ 2 ] Wie Paul Buchheit betont, hat First Round sein erfolgreichstes Investment, Uber, von der Studie ausgeschlossen. Und obwohl es sinnvoll ist, Ausreißer aus einigen Arten von Studien auszuschließen, gehören Studien über Renditen aus Startup-Investitionen, bei denen es ausschließlich darum geht, Ausreißer zu treffen, nicht dazu.

Danke an Sam Altman, Jessica Livingston und Geoff Ralston für das Lesen der Entwürfe.