Big data voorspelt wie op sollicitatiegesprek mag komen

Big data voorspelt wie op sollicitatiegesprek mag komen

Welk cv wordt door professionele recruiters als eerste uit de stapel sollicitatiebrieven geplukt? Promovendus Colin Lee van Rotterdam School of Management, Erasmus University (RSM) analyseerde bijna 450.000 cv’s en sollicitaties. Met die kennis schreef hij een algoritme dat tot circa 80% voorspelt wie wordt uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek. Volgens Lee is dit nog maar het begin van het gebruik van big data in recruitment.

Lee’s onderzoek is uniek omdat alle 441.769 cv’s die hij bestudeerde echt zijn en zijn beoordeeld door professionele recruiters. Zo kon hij achterhalen wat recruiters daadwerkelijk belangrijk vinden aan een cv, in tegenstelling tot wat ze zeggen belangrijk te vinden. Uit privacyoverwegingen konden sollicitatiebrieven niet worden meegenomen in het onderzoek. Maar zelfs zonder die begeleidende brief bij het cv te beoordelen, kan Lee’s algoritme nu met een nauwkeurigheid van 69% voorspellen wie wordt uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek. Wanneer een begeleidende brief geen vereiste is in de sollicitatieprocedure en het model dus ook -net als de recruiter- alleen het CV analyseert, loopt dit percentage zelfs op tot 81%.

 Om zoveel cv's te kunnen verwerken, maakte Lee gebruik van software die automatisch digitale cv’s scant op diverse variabelen als ervaring, leeftijd, afstand tot de werkplek en opleiding. Daarnaast kijkt de software naar contextuele factoren als 'Heeft de kandidaat op tijd gesolliciteerd?' en 'Werkt de kandidaat al bij de organisatie?'.

Voorspellen wie wordt uitgenodigd 
Om zijn voorspellingen voor alle sectoren te kunnen doen ontwierp Lee een zeer gedetailleerd computermodel van de arbeidsmarkt. Daarbij omschreef hij alle mogelijke functies in termen van de meest voorkomende werkzaamheden. Hiervoor vergeleek hij wat werknemers in soortgelijke functies, maar in verschillende sectoren, aan taken hebben. De werkzaamheden van een bedrijfsanalist in de bouwsector zijn namelijk anders dan die van een bedrijfsanalist in de gezondheidszorg. Vervolgens koppelde Lee de eigenschappen van de kandidaten die werden uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek aan de functies waarop die kandidaten hadden gesolliciteerd. Zo kon hij voor verschillende functies in diverse sectoren voorspellen welk type mensen hoogstwaarschijnlijk wordt uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek.

Uit de resultaten bleek - niet geheel onverwacht - dat recruiters vooral kijken naar het aantal jaren werkervaring van een kandidaat. Verrassender is dat ze het minder belangrijk lijken te vinden of vaardigheden en opleiding van de kandidaat aansluiten bij de functie waarop gesolliciteerd wordt.

Lee voorspelt dat zijn model van waarde kan zijn bij het screenen van grote aantallen cv's. Zijn model kan daarbij aangeven welke kandidaten zeker moeten worden uitgenodigd en welke kandidaten even wat aandachtiger bekeken moeten worden voordat ze worden afgewezen.

 Toekomstige banen
Het model van Lee kan daarnaast ook helpen bij het voorspellen welke kandidaten geschikt zijn voor banen die nu nog niet eens bestaan. Dit is met name relevant in innovatieve branches zoals de IT en de technologische sector, waar bedrijfsmodellen zeer snel kunnen veranderen en dus ook vaak nieuwe functies ontstaan. Met dit model kan aan de hand van de verwachte belangrijkste werkzaamheden voor de nieuw gecreëerde baan worden voorspeld wie daarvoor waarschijnlijk de beste kandidaat is.

Prestatiegegevens toevoegen
De onderzoeker verwacht dat het gebruik van big data in de arbeidsmarkt in de toekomst nog veel waardevoller gaat worden, wanneer de ook de prestaties van sollicitanten die zijn aangenomen worden gemeten en toegevoegd aan het algoritme. Dan kan het toekomstig functioneren van een sollicitant simpelweg worden voorspeld door het geüploade cv van de kandidaat te scannen, zo concludeert Lee.

Voor de video over het onderzoek van Colin Lee, klik hier.

Meer informatie

Ramses Singeling, Media Officer RSM, T (010) 408 2028 E singeling@rsm.nl