EIN WEG, UM VOREINGENOMMENHEIT ZU ERKENNEN

Oktober 2015

Das wird viele Menschen überraschen, aber in manchen Fällen ist es möglich, Voreingenommenheit in einem Auswahlverfahren zu erkennen, ohne etwas über den Bewerberkreis zu wissen. Das ist aufregend, denn unter anderem bedeutet es, dass Dritte diese Technik verwenden können, um Voreingenommenheit zu erkennen, unabhängig davon, ob diejenigen, die die Auswahl treffen, das wollen oder nicht.

Sie können diese Technik immer dann anwenden, wenn (a) Sie mindestens eine Zufallsstichprobe der ausgewählten Bewerber haben, (b) deren anschließende Leistung gemessen wird und (c) die Gruppen von Bewerbern, die Sie vergleichen, eine etwa gleiche Verteilung der Fähigkeiten aufweisen.

Wie funktioniert das? Denken Sie darüber nach, was es bedeutet, voreingenommen zu sein. Was es bedeutet, dass ein Auswahlverfahren gegen Bewerber vom Typ x voreingenommen ist, ist, dass es für sie 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 es durch den Auswahlprozess schaffen, besser abschneiden werden als andere erfolgreiche Bewerber. Und wenn die Leistung aller erfolgreichen Bewerber gemessen wird, werden Sie wissen, ob sie das tun.

Natürlich muss der Test, den Sie zur Leistungsmessung verwenden, ein gültiger sein. Und insbesondere darf er nicht durch die Voreingenommenheit, die Sie messen wollen, ungültig gemacht werden. Aber es gibt einige Bereiche, in denen die Leistung gemessen werden kann, und in diesen ist das Erkennen von Voreingenommenheit einfach. Möchten Sie wissen, ob der Auswahlprozess gegen eine bestimmte Art von Bewerbern voreingenommen war? Überprüfen Sie, ob sie besser abschneiden als die anderen. Das ist nicht nur eine Heuristik zum Erkennen von Voreingenommenheit. Das ist, was Voreingenommenheit bedeutet.

Zum Beispiel vermuten viele, dass Risikokapitalfirmen gegen Gründerinnen voreingenommen sind. Das wäre leicht zu erkennen: Schneiden unter ihren Portfoliounternehmen die Startups mit Gründerinnen besser ab als die ohne? Vor ein paar Monaten hat eine VC-Firma (höchstwahrscheinlich unbeabsichtigt) eine Studie veröffentlicht, die eine solche Voreingenommenheit zeigt. First Round Capital fand heraus, dass unter seinen Portfoliounternehmen Startups mit Gründerinnen 63 % besser abschnitten als solche ohne.

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

Ich prognostiziere, dass wir diese Technik in Zukunft häufiger sehen werden. Die für solche Studien erforderlichen Informationen sind zunehmend verfügbar. Daten darüber, wer sich auf etwas bewirbt, werden normalerweise von den auswählenden Organisationen streng gehütet, aber heutzutage sind Daten darüber, wer ausgewählt wird, oft für jeden öffentlich zugänglich, der sich die Mühe macht, sie zusammenzustellen.

Anmerkungen

[ 1 ] Diese Technik würde nicht funktionieren, wenn der Auswahlprozess von verschiedenen Bewerbertypen unterschiedliche Dinge verlangt - zum Beispiel, wenn ein Arbeitgeber Männer aufgrund ihrer Fähigkeiten, aber Frauen aufgrund ihres Aussehens einstellt.

[ 2 ] Wie Paul Buchheit anmerkt, hat First Round ihre erfolgreichste Investition, Uber, von der Studie ausgeschlossen. Und während es Sinn macht, Ausreißer aus bestimmten Arten von Studien auszuschließen, sind Studien zu Renditen aus Startup-Investitionen, bei denen es gerade um das Treffen von Ausreißern geht, nicht eine davon.

Danke an Sam Altman, Jessica Livingston und Geoff Ralston für das Lesen von Entwürfen dieses Textes.