Iemands taal- en woordgebruik verklapt veel over zijn of haar persoonlijkheid. Daarom worden zogeheten ‘linguïstische assessments’ een grote toekomst voorspeld. Hoe ver kunnen ze die belofte nu al waarmaken?
Linguïstische assessments zijn, kort samengevat, nieuwe testvormen die een persoonlijkheidsprofiel opstellen op basis van iemands taalgebruik. Dit is gebaseerd op enkele tientallen jaren wetenschappelijk onderzoek, dat bekend is onder de naam Linguistic Inquiry Word Count (LIWC). Eenvoudig uitgelegd: het woordgebruik, het soort woorden, de volgorde van deze woorden en het aantal keer dat bepaalde woorden voorkomen blijken een heel goede indicator van je persoonlijkheid.
Onderzoek vertaald naar algoritmes
De laatste jaren is dit wetenschappelijk onderzoek vertaald naar algoritmes die, met behulp van AI of machine learning, zichzelf steeds verbeteren. Momenteel zijn deze tools al goed genoeg om in te zetten in recruitment. Onder andere de (deels) Nederlandse bedrijven Seedlink en IamProgrez zijn hier inmiddels groot mee aan het worden.
De linguïstische analyses kunnen nu al goed de ‘Big Five’-eigenschappen van mensen vastleggen
De linguïstische analyses kunnen bijvoorbeeld nu al goed de ‘Big Five’-karaktereigenschappen van mensen vastleggen. Maar ze leren ook steeds meer. Zo zijn ze ook verdomd accuraat als het gaat om sociale voorkeuren en aandachtsfocus. Dit kunnen belangrijke criteria zijn als je een divers team wilt samenstellen dat wel goed kan samenwerken. Ik schreef al eerder een blog over mijn ervaringen met deze tools.
Eenvoud en gebrek aan ‘manipuleerbaarheid’
Volgens mij staan we momenteel nog maar aan het begin van deze ontwikkeling. Ik voorspel linguïstische analyses dan ook een grote toekomst. Dat heeft bijvoorbeeld te maken met de eenvoud van het gebruik ervan en het gebrek aan ‘manipuleerbaarheid’. Sturen in linguïstische analyse is volgens mij alleen weggelegd voor taalexperts.
Met vragenlijsten is sturen veel makkelijker, omdat je dan vaak al wel snapt wat je moet antwoorden
Met vragenlijsten is sturen veel makkelijker, omdat je dan vaak al wel begrijpt welke vraag op welke uitkomst van invloed is. Zo kom ik zelf in testen die zijn gebaseerd op zulke vragenlijsten altijd minder impulsief en meer sociaal gedragen over dan ik daadwerkelijk ben.
150 woorden is genoeg voor goede analyse
Het andere argument, de eenvoud in het gebruik, is voor mij misschien nog wel belangrijker. Een klein stukje tekst van 100 tot 150 woorden kan al een goede analyse opleveren. Als mensen bereid zijn hun sociale media ‘open te zetten’ kun je zelfs al heel gedegen analyses maken. Mits die kandidaten – uiteraard -voldoende (korte) Facebook-berichten geschreven of tweets verstuurd hebben.
Wat is dan de zwakke plek?
Zit er ook een zwakke plek in linguïstische assessments? Na het eerder aangehaalde artikel heb ik zelf meerdere tools mogen testen. Daar kwam wel uit dat ervaren auteurs een schrijfstijl hebben die soms niet meer helemaal bij hun karakter past. Zo heb ik zelf, als auteur van 5 boeken en meer dan 1.000 blogs, een schrijfstijl ontwikkeld die beter past bij mijn doelgroep, maar niet meer helemaal mijn karakter weergeeft.
Ik schrijf veel gestructureerder dan dat ik praat of denk
Ik schrijf nu bijvoorbeeld veel gestructureerder dan dat ik praat of denk. Ook is mijn schrijfstijl iets introverter geworden, omdat je als schrijver leert je publiek centraal te zetten in plaats van jezelf. Dat heeft invloed op hoe je scoort op linguïstische testen. Maar hoe precies? Daar is nog niet veel onderzoek naar gedaan.
De oplossing: in sociale media en conversaties
Mogelijke oplossingen voor deze zwakke plek zijn er echter ook. Ten eerste kun je bijvoorbeeld posts op sociale media analyseren. Op zulke media denken we vaak wel na over wát we posten, maar minder over het hóe. Daar zou dus ons ware karakter meer naar boven moeten komen.
Als auteur schrijf ik anders in een gesprek met een chatbot dan als ik een artikel schrijf
Een andere voor de hand liggende manier om de zwakke plek te omzeilen is door geen geschreven teksten te analyseren, maar gesproken teksten. Of: iets wat daarop lijkt. Denk aan een chatbot. Als auteur schrijf ik in een gesprek met zo’n bot anders dan als ik een artikel schrijf. Ik hanteer een andere schrijfstijl, die mogelijk dichter bij mijn eigen persoonlijkheid ligt.
Kun je een gesprek ook sturen?
Natuurlijk doemen hier ook weer vragen op over in hoeverre je zo’n gesprek kunt sturen. We weten dat we als mens in een gesprek vaak onze gesprekspartner nadoen. Of dat ook geldt als we contact hebben met een chatbot, dat is nog niet of nauwelijks onderzocht. Er liggen volgens mij in elk geval wel duidelijk kansen om deze zwakke plek van linguïstische analyse te ondervangen.
TalentSwot, nu ook in het Nederlands
Een partij die hierop inzet in het Australische TalentSwot. Zij hebben een chatbot ontwikkeld die sollicitatiegesprekken voert en van daaruit een persoonlijkheidsprofiel maakt. Deze partij heeft als eerste additionele nieuwe taal het Nederlands gekozen. Begin oktober lanceren ze hun tool op de Nederlandse markt. Hoe dit precies in zijn werk gaat? Op 20 september kun je het direct van ze horen, op Talent Acquisition Live.
- Bestel hier je kaarten
Over de auteur van dit blog
Bas van de Haterd is onder meer initiatiefnemer van Digitaal-Werven, een jaarlijks onderzoek naar welke organisatie aan kandidaten de beste digitale sollicitatie-ervaring biedt, en samen met Werf& organisator van TA Live.