Personeelslog.nl maakt gebruik van cookies. Lees onze privacyverklaring voor meer informatie.

Balk sluiten

Personeelslog

Het weblog van Personeelsnet over HR, Werken 3.0 en Communicatie

Big data voor recruitment: Solliciteren bij een computer

maandag 28 maart 2016
Big data voor recruitment: Solliciteren bij een computer

Sollicitanten maken prachtige CV’s om maar op te vallen in de grote stapel. Maar mensenogen worden steeds minder belangrijk in de CV-selectie.
De computer neemt de eerste selectieronde over van de recruiter. Moderne technologie (big data) analyseert de CV’s en kiest welke kandidaten het best kunnen worden uitgenodigd.

Dat de ontwikkelingen razendsnel gaan, blijkt uit een onderzoek van Colin Lee, een promovendus van de School of Management van de Erasmus Universiteit. Hij analyseerde 441.769 cv’s en sollicitaties. Op basis hiervan heeft hij een algoritme geschreven dat met een nauwkeurigheid tot circa 80% kan voorspellen wie wordt uitgenodigd voor een sollicitatiegesprek. Volgens Lee is dit nog maar het begin van big data in recruitment.

MIS NIKS: Abonneer je op de gratis Personeelsnet-nieuwsbrief

Nauwkeurigheid van 81%
Alle 441.769 cv’s die Lee bestudeerde zijn echt 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 factoren als ‘Heeft de kandidaat op tijd gesolliciteerd?’ en ‘Werkt de kandidaat al bij de organisatie?’.

Voorspelling voor verschillende functies en sectoren
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. 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.

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.

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, is de voorspelling van Lee.

Alleen voorselectie?
Vooralsnog zullen big data vooral helpen bij de voorselectie, zodat recruiters méér tijd kunnen besteden aan de meest belovende kandidaten. Bij de gesprekken kunnen recruiters en managers zich vooral concentreren op de vraag in hoeverre de kandidaat binnen de bedrijfscultuur past, het bestaande team aanvult.
En als de algoritmes beter worden, zullen er ongetwijfeld stemmen opgaan die vinden dat de computer niet alleen de voorselectie moet doen, maar ook moet beslissen welke kandidaat de baan krijgt.

Race tussen mens en machine
En de sollicitanten? Investeren in een origineel CV loont niet meer. Nu al zijn er sollicitatiebegeleiders die kandidaten leren hoe ze het beste een CV schrijven voor de computer.

Om de eerste ronde door te komen, zullen kandidaten hun CV afstemmen op het selectiesysteem van de werkgever. Zo zal er een race ontstaan tussen mens en machine. De sollicitanten die het slimst inspelen op het algoritme dat de werkgever gebruikt, maken de meeste kans. In ieder geval op een uitnodiging voor een selectietest, -game of traditioneel selectiegesprek met de recruiter.

 

Méér informatie over het onderzoek
In deze video legt Colin Lee in 2 minuut en 30 seconden zijn onderzoek uit.

  • Dat iets mogelijk is wil nog niet zeggen dat het gemeengoed is. Sterker nog, ik ken geen enkele organisatie die een ATS de voorselectie laat maken bij sollicitaties op basis van een cv (!) en matching algoritmes.

    Gelukkig worden cv’s nog altijd gelezen bij een sollicitatie. Dat er partijen zijn die nu proberen geld te verdienen aan cv-workshops en trainingen aan loopbaanadviseurs door angst te zaaien is een kwalijke zaak.

  • Pingback: Voorspelen wie mag komen solliciteren door middel van Big Data? - Financieel Maandblad()

  • Geert-Jan Waasdorp

    Hoi Jacco,
    als je naar 2 van de 10 nominaties van de Werf& awards kijkt, zie je dat software de eerste selectie doet. Hoeveel bewijs wil je hebben? en dan hebben we het nog niet eens over harver.com. Actonomy en Search & Match van Textkernel (geintegreerd in nagenoeg alle Nederlandse ATS systemen) matchen CV’s en ranken deze naar geschiktheid. Alle grote Nederlandse intermediairs werken zo evenals veel werkgevers.
    De mensen die hun CV, software en recruiter vriendelijk schrijven hebben heel veel meer kans om uitgenodigd te worden dan personen die de traditionele jobmarketing manier kiezen. Dat zou jij als geen ander moeten weten. Het is namelijk precies zoals LinkedIn ook werkt als ze profielen matchen met vacatures.
    Hulde aan partijen die kennis van zaken hebben en werkzoekenden leren hoe het echt werkt op de markt. Je insinuatie (ik weet overigens niet op welke partijen deze slaat) is onjuist.

Eén pingback