Het algoritme zegt: geschikt!

Interview Colin Lee Door het algoritme dat wetenschapper Colin Lee ontwikkelde, kunnen computers met 80 procent nauwkeurigheid voorspellen of iemand op gesprek mag komen. Een eerste stap in recruiten met ‘big data’.

Illustratie Jenna Arts

Helaas, wéér niet uitgenodigd. ‘We bedanken je hartelijk voor je interesse, maar we hebben toch voor een andere kandidaat gekozen’. Waar ligt het aan? Je werkervaring? Je opleiding?

De Nederlandse wetenschapper Colin Lee van de Erasmus Universiteit weet het antwoord. Of tenminste, zijn algoritme.

Dit kan misschien in de toekomst: een computer die het cv scant en salarisadvies geeft

Hij promoveerde hier vorige maand mee aan de Rotterdam School of Management, van de Erasmus Universiteit.

In het kort werkt zijn methode zo: Lee analyseerde 441.769 cv’s van echte kandidaten en kreeg informatie over sollicitaties bij 48 bedrijven. Software scande de variabelen op die cv’s – zoals leeftijd en opleiding – en of de kandidaat wel of niet uitgenodigd werd op gesprek. Met die kennis ontwikkelde Lee een algoritme dat nu met een nauwkeurigheid van 80 procent kan voorspellen welk cv wordt door recruiters op de ‘ja-stapel’ wordt gelegd.

Zijn algoritme is nog maar „een voorzichtige stap”, zegt Lee. „Maar het gebruik van big data in het selecteren van kandidaten gaat in de toekomst wel veel vaker voorkomen.”

Kent u de geheime formule om altijd uitgenodigd te worden?

Lee: „Haha, nee, jammer genoeg niet. Ik kan niet zeggen dat je ‘altijd’ wordt uitgenodigd als je bijvoorbeeld minimaal tien jaar werkervaring hebt, want per bedrijf en per functie gelden weer andere eisen. En dan ligt het er ook maar aan hoeveel andere goede kandidaten er zijn.

„Het algoritme kan wel per baan voorspellen wanneer je een hoge kans hebt om uitgenodigd te worden. Zo is het voor een notaris belangrijk om veel werkervaring te hebben, terwijl het voor een functie als softwareontwikkelaar weer tegen je werkt als je al lang in het vak zit. Maar deze eisen verschillen te veel per vacature om te spreken van één geheime formule.”

Voor wie is het algoritme bedoeld?

„Het is vooral handig voor recruiters en bedrijven die heel veel cv’s ontvangen. Dankzij dit algoritme weet de computer: hee, dit is een kandidaat die je normaal gezien graag uitnodigt, dus bekijk dit cv even extra nauwkeurig. En het werkt dus ook andersom: als de computer afleest dat de kandidaat niet matcht met wat het bedrijf wil, weet-ie: waarschijnlijk is dit sowieso een ‘nee’. Het algoritme voorspelt dus met 70 tot 80 procent nauwkeurigheid wat de recruiter wil.”

Wat is de conclusie van uw onderzoek?

„Over het algemeen vinden recruiters werkervaring en leeftijd het belangrijkst. Als dat niet matcht met wat ze graag willen, is de kans om afgewezen te worden erg groot. Alle andere factoren, zoals vaardigheden of zelfs het opleidingsniveau, hebben een veel minder grote invloed op de beslissing. Het kan ook zijn dat die factoren zo verschillen van beroep tot beroep dat er niets algemeens over kan worden gezegd.”

Maakt het bij het solliciteren uit je vrouw of allochtoon bent?

„Het geslacht is zo’n factor die heel erg wisselt per beroep. Bij een vacature voor een ingenieur of actuaris is het waarschijnlijker dat je als man wordt uitgenodigd. Maar bij een vacature voor creatief therapeut of planoloog maak je als vrouw meer kans.

„Mijn data wijzen verder uit dat het bijna geen verschil maakt of je allochtoon of autochtoon bent in de kans om uitgenodigd te worden. Maar ik heb onder ‘allochtoon’ ook westerse allochtonen gerekend, zoals expats uit Amerika. Als hun sollicitatie tussen de stapel potentiële kandidaten ligt, zal dat cv waarschijnlijk op een bijzondere manier daar terecht zijn gekomen, misschien met een aanbeveling. Die kandidaten hebben dan weer een vrij grote kans om te worden uitgenodigd. Dus ik vrees dat die expats de cijfers voor allochtonen vertekenen.”

Het gebruik van big data in het selecteren van kandidaten gaat straks veel vaker voorkomen

Wanneer wordt het gebruiken van big data de meest gebruikelijke manier van recruiten?

„Het gebruik van big data in recruitment gebeurt nog nu alleen als ondersteuning. De komende vijf tot tien jaar zal het nog niet gebeuren dat we volledig gaan vertrouwen op computers. Bedrijven zijn er nog huiverig voor. Het maakt ze kwetsbaarder. Zodra je selectieprocessen in algoritmes gaat gieten, zijn ze te herleiden. Mocht je iets fout hebben gedaan, zoals discrimineren op afkomst of geslacht, dan is zo’n algoritme hard bewijs, mocht een zaak voor de rechter komen.”

Een algoritme kan bedrijven dus helpen om factoren mee te nemen die je eigenlijk niet mag meenemen in een selectieprocedure.

„Maar dat kan nu ook al gebeuren. We weten uit andere onderzoeken dat recruiters lang niet altijd de kandidaat kiezen die het beste zal gaan presteren, maar dat ze vooral geneigd zijn om mensen uit te nodigen die op henzelf lijken. Mannen van middelbare leeftijd nemen graag andere mannen van middelbare leeftijd aan. Autochtonen liever andere autochtonen. Dat gaat niet eens altijd bewust, maar simpelweg omdat we meer weten van of voelen voor mensen waar we iets mee gemeen hebben.

„Het is misschien eng om de computer mee te laten beslissen over wie welke baan zou moeten krijgen. Toch moet je haast tot de conclusie komen dat het eigenlijk nog veel enger is het selectieproces aan mensen over te laten.”

Hoe ziet de toekomst van big data op het werk eruit?

„Dit soort algoritmes gaat veel waardevoller worden zodra je daarmee ook de prestaties van werknemers meet en die informatie kunt toevoegen aan de database. Dingen als: hoelang blijft iemand in dienst, hoe presteert diegene, hoeveel omzet levert deze persoon op? Het toekomstig functioneren van een sollicitant kan dan simpelweg worden voorspeld door het profiel van de kandidaat te vergelijken met eerdere kandidaten met eenzelfde profiel. Daar kun je allerlei conclusies uit trekken, je kunt bijvoorbeeld voorspellen hoeveel omzet zo’n persoon gaat genereren. En dat zou je weer kunnen vertalen naar een passend salaris.

„Dus dit is hoe de toekomst er misschien uit gaat zien: een computer die het cv scant, en vervolgens een advies geeft over het salaris: deze persoon moet je niet meer dan 60.000 euro per jaar geven, deze kun je wel 100.000 euro per jaar geven.

„Wat ook interessant is: algoritmes kunnen in te toekomst voorspellen welke kandidaten geschikt zijn voor banen die nu nog niet eens bestaan. Oftewel: als je weet wat de belangrijkste werkzaamheden voor de nieuw gecreëerde baan worden, kan een algoritme voorspellen wie daarvoor de beste kandidaat is. Terwijl die kandidaat zelf nog geen idee heeft.”