Een algoritme is een eindige reeks instructies die vanuit een gegeven begintoestand naar een beoogd doel leiden. Onze hersenen zijn in de basis ook algoritmes. Vanuit een reeks instructies in ons hoofd, die we vaak onbewust geven, komen we tot een conclusie. Denk bijvoorbeeld aan: wie we uitnodigen voor een sollicitatiegesprek. Of: wie na zo’n gesprek de baan krijgt.
Strafblad minder erg dan moslim-naam
Tijdens mijn recente lezing op het NSvP OmkeerEvent heb ik verschillende voorbeelden laten zien van hoe het algoritme in onze hersenen kapot is. Een moslim-voornaam leidt tot slechts een derde van het aantal uitnodigingen ten opzichte van iemand met een Nederlandse naam en vergelijkbaar cv, zélfs als die Nederlandse naam in de begeleidende brief aangeeft een veroordeling te hebben.
Een anonieme vrouwelijke codeur krijgt meer waardering dan een man.
Ook kwam ik in mijn presentatie met het voorbeeld dat een vrouwelijke codeur hoger gewaardeerd wordt op Github dan een mannelijke, mits de screennaam niet verraadt dat ze vrouw is.
Paardenmiddelen soms nodig
Op de dag van het event werd bekend dat de TU Eindhoven voor de komende anderhalf jaar enkel nog vrouwen gaat aanstellen in wetenschappelijke posities. Het lukt de universiteit zonder dit soort paardenmiddelen eenvoudigweg niet om voldoende vrouwen aan te stellen.
De slimste vrouwen krijgen minder kansen op de arbeidsmarkt dan de gemiddelde vrouwen.
De verklaring daarvoor zit in het algoritme in ons hoofd. Dat algoritme is stuk. De avond van het event kreeg ik dit onderzoek onder ogen, van een Amerikaanse wetenschapper die solliciteerde op startersfuncties met steeds verschillende cijfergemiddelden (GPA). Het resultaat: voor mannen maakt het gemiddelde cijfer niet veel uit, hoewel het aantal callbacks licht stijgt met het cijfer – zoals je zou verwachten. Voor vrouwen maakt het cijfer wél uit. Vrouwen met lagere cijfers worden minder uitgenodigd, maar de hoogste cijfers ook. De slimste vrouwen krijgen minder kansen op de arbeidsmarkt dan de gemiddelde vrouwen en véél minder dan de slimste mannen.
De onderzoekster heeft ook verschillende ‘majors‘ meegegeven aan de verschillende mannen en vrouwen. Voor mannen blijkt opnieuw dat welke studie ze gedaan hebben geen significant verschil oplevert in het aantal keren dat ze worden uitgenodigd. Vrouwen die excelleren in wiskunde blijken echter extreem weinig te worden uitgenodigd.
Mocht iemand zich nog ooit afvragen waarom er zo weinig vrouwelijke programmeurs zijn? Of vrouwelijke technische hoogleraren? Dan is het antwoord: omdat we de besten aan het begin van hun carrière niet eens uitnodigen op gesprek.
Op naar een eerlijker arbeidsmarkt
Als mij dus de vraag gesteld wordt waarom ik zo positief ben over het gebruik van algoritmes in onze selectiepraktijk, dan is dat omdat het algoritme dat we nu gebruiken – het algoritme in ons hoofd – kapot is. Omdat ik geloof dat we de lat niet heel hoog leggen als we het beter willen doen dan nu. Dat wil niet zeggen dat het automatisch beter wordt. Als we niet opletten programmeren we al onze vooroordelen in de algoritmes. Maar als we het wel goed doen krijgt iedereen een eerlijke kans op de arbeidsmarkt.
Over de auteur van dit blog
Bas van de Haterd is onder meer initiatiefnemer van Digitaal-Werven, een jaarlijks onderzoek naar welke organisatie kandidaten de beste sollicitatie-ervaring biedt, en samen met Werf& organisator van TA Live. Over moderne assessmenttechnologie schreef hij recent een whitepaper.
Doe mee aan de challenge
De NSvP stelt 3x 10.000 euro aan subsidie ter beschikking voor innovatieve plannen die laten zien wat de meerwaarde is van AI in werving en selectie en die demonstreren dat de bijdrage van AI een betere en meer inclusieve arbeidswerking genereert ten opzichte van traditionele recruitmentprocessen.
Wil je meedoen aan deze AI x Recruitment Challenge? Of de informatie over de Challenge nog eens rustig nalezen? Kijk dan op de speciale Challenge-pagina. Op 4 september sluit de inschrijving.
Of kijk eerst eens rond in het dossier Algoritmisering van de Arbeidsmarkt.