„Ehrlich gesagt, weiß ich nicht genau, was die da machen“, erzählt die Perso­na­lerin. Und fügt hinzu: “Ich will es auch gar nicht wissen“. Immer mehr Perso­naler arbeiten mit den Daten­re­ports der inter­net­af­finen Recruiter. Auch Spezia­listen werden einbe­zogen: Back­ground­checks im Internet sind in vielen Unter­nehmen längst Alltag. Dabei werden zuneh­mend auch Persön­lich­keits­pro­file erstellt, die die verfüg­baren Daten bei Google, Linkedin, Face­book oder Google Mail verwenden. Der Bewerber wird durch­leuchtet — ohne es zu merken und zu wissen. Es gibt Programme, welche die Wahr­schein­lich­keit, ob jemand korrup­ti­ons­an­fällig ist, statis­tisch berechnen. Sie testen Inte­grität, ohne dass jemand dafür Fragen beant­worten muss — rein auf Basis der im Internet verfüg­baren Infor­ma­tionen. Viel­fach bewegen sich Unter­nehmen dabei in einer recht­li­chen Grau­zone.

Überall lauern die Daten­kraken

Wir haben immer mehr Daten, die immer mehr Infor­ma­tionen über uns verraten. Ob sie auch etwas über uns aussagen? Ich habe mir einen Probe­ac­count für den Super­ana­ly­sator IBM Watson geholt, der nicht nur die Medizin, sondern auch den Perso­nal­be­reich revo­lu­tio­nieren möchte. Watson kann mit Texten aus rund 3.000 Zeichen komplette Persön­lich­keits­pro­file auswerfen, die die Big Five bzw. OCEAN — also die fünf wesent­li­chen Persön­lich­keits­merk­male — sowie Motive und Werte eines Bewer­bers grafisch darstellen. Die Auswer­tung ist beein­dru­ckend.

Und ziem­lich treff­genau — aller­dings ist diese Anwen­dung nichts für die Massen und auch nicht ganz so einfach in der Bedie­nung. Das ist bei Apply­ma­gic­sauce anders. Diese Soft­ware hat erheb­li­chen Unter­hal­tungs­wert, denn sie wertet u.a. anhand der Face­­book-Likes die Big Five aus. Das ist derzeit jedoch nicht beson­ders treff­genau, weil die Soft­ware sich am ameri­ka­ni­schen Markt orien­tiert und unser Like-Verhalten sich von dem der Ameri­kaner unter­scheidet, schreibt Lars Lorber in seinem Typen­­test-Blog.

Crystal knows you

Achtung, stimmt nicht wirk­lich — mein Crystal-Profil bei Linkedin

Von Crystal­knows, einem ameri­ka­ni­schen Startup, hatte ich auch schon gehört. Aber erst eine Schu­lung für Linkedin zeigte mir, was wirk­lich dahin­ter­steckt. Crystal­knows bietet unter anderem ein kleines unschein­bares Plugin für Google­Chrome, das sich rechts in die Bedien­leiste einschleicht und von dort aus per Maus­klick in Sekun­den­schnelle die Profile in Linkedin analy­siert. Im Browser erstellt es Persön­lich­keits­pro­file dann basie­rend auf dem DISG®-Persönlichkeitsmodell. Diese beinhalten auch Quick Tipps zum Umgang mit der jewei­ligen Person. Das Ganze ist in einer Free Version kostenlos.

Anhand der Ergeb­nisse soll man schnell erkennen, wes Geistes Kind ein Bewerber oder Vertriebs­kon­takt ist. Bei mir steht: „Svenja ist very people-focused: Supportive and natu­rally empa­thec with a tendency to dive into long deep conver­sa­tions.” Diese Aussage hat bei fünf Personen ein Lächeln ausge­löst. Nicht wegen der Treff­si­cher­heit, sondern weil es so gar nicht stimmt. Ich bin oft schnell und kurz ange­bunden. Beim Kollegen Visbal steht „goal-orien­­tated“. Quick tip: „Speak directly, but be kind“.  Ich lächle, denn das stimmt. Besser keine langen Erklä­rungen, komm zum Punkt. Aber Moment, ist das nicht nur ein kleiner Aspekt von vielen?

Meine Mitar­bei­terin scheint ein weiterer Treffer zu sein. Ja, sie ist hilfs­be­reit und empa­thisch. Mein Mann dagegen: ein Analyse-Rein­­fall. Er sei laut Crystal nicht konfron­tativ und nicht direkt; das Gegen­teil ist zutref­fend. Das Crystal-Profil unseres Webent­wick­lers passt auch nicht: “He will almost never get into a verbal argu­ment (even when it might be neces­sary).” Ich schätze ihn gerade für seine klare Meinung. Das Verhältnis “passend” zu nicht “passend” verkehrt sich mit der Zahl ange­se­hener Profile. Am Ende finde ich kaum eines, das wirk­lich sehr zu dem Menschen zu passen scheint, den ich einge­geben habe. Mein Eindruck ist eher: Je weniger ich jemanden kenne, desto eher habe ich das Gefühl von Pass­ge­nau­ig­keit. Aber gehe ich da nicht einem Bias, der natür­li­chen Reduk­tion von Infor­ma­tionen auf den Leim? Je weniger man jemand kennt, desto einsei­tiger ist doch oft auch unsere Wahr­neh­mung. Wir schmeißen oben Infor­ma­tionen rein und unten kommen zwei, drei Attri­bute raus…

Barnum: Für jeden was dabei

Ich frage mich: Ist es Crystal? Sind es die verwen­deten Algor­hitmen? Und/oder ist es das zugrunde liegende System, also der DISG®, der ja bisweilen, so auch in der Wiki­pedia, in die Nähe der Astro­logie geschoben wird? Da gibt es ja den berühmten Barnum-Effekt: Auch in einem Astro­lo­gie­profil erkennt man etwas wieder. Es ist immer für jeden etwas dabei.

Ein anderes Profil, kenne ich gut — trifft eine Seite (von vielen).

Ich habe mehrere Versionen vom DISG® gemacht (Test­be­richt) und bin “alle Farben”, nur nicht „gelb“, also gewis­sen­haft und genau. Ich recher­chiere weiter und schaue mir die Persön­lich­keits­pro­file an, die man mit Crystal auf Basis der Gmail-Post machen kann. Zum ersten Mal in meinem Leben bin ich augrund meiner nun sprach­lich analy­sierten Mails “gelb”. „Detail-orien­­tated“ – ausge­rechnet ich? Über dieses Tool erhalte ich zwei weitere ‑E‑Mail-Analysen meiner Mitar­bei­terin Maja, die jeweils etwas anderes aussagen. Eine steht der Aussage des Linkedin-Plugins konträr gegen­über. Nein, sie ist nicht direkt und nicht konfron­tativ… . Und Crystal erkennt nicht mal seinen eigenen Wider­spruch.

Ich habe mein Profil nach dem Vertriebs­coa­ching bei Linkedin in den letzten Tagen umge­mo­delt. Infos sind jetzt ganz anders aufbe­reitet. Ich habe mich auch an anderen orien­tiert. Eigent­lich sollte man erwarten, dass sich nun auch meine Persön­lich­keit anders zeigt. Ich bin aber immer noch dieselbe, das heißt die Beschrei­bung trifft weiterhin nur zum klei­neren Teil zu. Ich frage mich außerdem, was Crystal zur Analyse heran­zieht. Ist es die Sprach­struktur? Sind es die Kontakte? Bilder? Begriffe können es eher nicht sein, denn offenbar gibt es keinen Unter­schied zwischen den Spra­chen. Crystal analy­siert alles.

Schwie­rig­keiten, wenn Sie Crystral für Linkedin aus Perso­naler- oder Karriere-Perspek­­tive nutzen:

1. Die Ergeb­nisse sind ungenau bis unzu­tref­fend

Die erste Schwie­rig­keit, die sich aus solchen Schnell­ana­lysen ergibt, ist also dass sie ungenau oder gar nicht zutref­fend sind. Meine Stich­probe hat nur wenige Über­ein­stim­mungen gezeigt: bei 10 von 30 Profilen dachte ich “ja, das ist es!”. Es gibt laut Crystal 64 Kombi­na­ti­ons­mög­lich­keiten. Crystal­knows erwähnt eine Treff­si­cher­heit von 70%. Dieser Wert von 70% vari­ierte bei keinem der ange­schauten 30 Profile. Auch kaum ausge­füllte Linkedin-Profile erzielen 70%. Woran macht die Soft­ware das fest? Oder ist es ein gene­reller, allge­meiner Wert der Treff­si­cher­heit solcher Profile? Wenn zufällig ein Stochas­tiker das liest, freue ich mich über eine Zufalls­wahr­schein­lich­keitbe­rech­nung. Ist Crystal besser als der Zufall? Ich habe Zweifel.

2. “Fremd­schreiben” nicht ausge­schlossen

Hier kommt die zweite Schwie­rig­keit: Je weniger Knowhow, zeit­li­ches Invest­ment und Inter­esse an der Platt­form, desto schlechter sind Online-Profile oft ausge­füllt. Viele nutzen noch den vorein­ge­stellten blauen “Ster­nen­himmel” von Linkedin und haben nur ein oder zwei Posi­tionen ausge­füllt. Über die Persön­lich­keit sagt das höchs­tens, dass jemand sich nicht vermarkten muss oder will. Nicht zu vergessen all die fremd­be­ar­bei­teten Profile. Viele Menschen lassen sich heute nicht nur Bewer­bungen schreiben, sondern auch Inter­net­pro­file. Einige schreiben auch bei den Linkedin-Stars ab. Man zeigt also nicht die eigene Persön­lich­keit, sondern die von anderen.

3. Die Persön­lich­keit wird auf wenige Aspekte redu­ziert

Die dritte Schwie­rig­keit: Menschen sind nicht eindi­men­sional. Sie können sich unter­schied­lich verhalten, je nach Situa­tion. Eine reifere Persön­lich­keit zeigt sich unter anderem an mehr Verhal­tens­mög­lich­keiten. Ihr Port­folio mögli­cher Hand­lungs­weisen ist größer. Solche Personen erkennt man also auch daran, dass sie situativ unter­schied­lich agieren, also weniger fest­ge­fahren sind. Diesen Aspekt kann so ein Quick­Check gar nicht sehen. Wir können uns also aufgrund solcher „komple­xi­täts­re­du­zie­render“ Tools kein Urteil erlauben, erst recht nicht über die Eignung für einen Job.

4. Kommu­­ni­­ka­­tions-Tipps könnten kontra­pro­duktiv sein

Eine vertiefte Auswer­tung bei Crystal. Die Spinne stimmt weder für mich noch für die andere Person. Das einzig Wahre ist, dass ich zu ratio­nalen Argu­menten tendiere.

Mit immer größerer Daten- und Infor­ma­ti­ons­ver­füg­bar­keit werden Laien zu “Experten” für Medizin und nun auch Persön­lich­keit. Ihnen fehlt aber ganz viel Wissen, etwa darüber wie dyna­misch Persön­lich­keit ist, wie das Gehirn wahr­nimmt (Bias und Heuris­tiken) Psycho­dy­na­miken und die Wirkung von “Zuschrei­bungen”. Wenn ich gehört habe, “Herr Meier ist ein Roter”, werde ich Herrn Meier nun mit diesem “Wissen” begegnen und — Stich­wort Selbst­be­stä­ti­gungs­ten­denz — höchst­wahr­schein­lich Belege finden. Ich werde Herrn Meyer Rück­melden, dass ich ihn auch ziem­lich ROT finde, das bestä­tigt ihn — und schon sind wir in einem schönen Bestä­ti­gungs­kreis­lauf.

Persön­lich­keits­mo­delle sind zwar geeignet, “Komple­xität” zu redu­zieren, aber gerade deshalb so gefähr­lich. Der Unfug der mit dem weit­ge­spannten Begriff “Intro­ver­sion” getrieben wird, zeigt mir die Gefahren. Plötz­lich ist jeder intro­ver­tiert, der eigent­lich nur ab und zu seine Ruhe braucht. Oder Intro­ver­sion wird mit längerem Nach­denken korre­liert — all das kann, aber muss nicht sein. Der Laie weiß es nicht. Und sagt dann z.B. seinem “intro­ver­tierten” Kind “studiere Infor­matik, das passt, weil da auch mehr andere Intro­ver­tierte sind”. Solche simplen Schlüsse sind nicht selten.

Crystal hat sich das Ziel gesetzt, auch die Kommu­ni­ka­tion zu erleich­tern. Doch auch dieser Schuss kann nach hinten losgehen. Die “Hofert” ist eine, bei der du “emails mit ideas” absetzen musst, rät Crystal. Ziem­lich schnell könnte ich davon genervt sein.

Fazit: Gefähr­liche Daten­spie­lerei

Persön­lich­keits­tests auf Frage­­bogen-Basis dürften ein Auslauf­mo­dell sein und Anbieter von Tests  wie MBTI®, DISG®, Insights® etc. müssen sich warm anziehen, denn sie sind unmit­telbar von der Digi­ta­li­sie­rung bedroht. Sie werden begraben auf dem großen Friedhof nicht mehr zeit­ge­mäßer Werk­zeuge. Denn eines ist klar: Die Daten­ana­lyse wird besser werden. Vieles mag der Tatsache geschuldet sein, dass es für das Engli­sche und nicht das Deut­sche entwi­ckelt wurde. Bald wird man — z.B. auch dank Siri und Amazon Echo — Stimm­daten besitzen. Gesichts­er­ken­nung, Mimik — es kann nicht lange dauern, bis auch das von den Daten­kraken einbe­zogen wird. Ich kann mir vorstellen, dass damit recht sichere Prognosen möglich werden, auch wenn Crystal derzeit noch nicht sehr aussa­ge­kräftig ist. Aber je mehr unter­schied­liche Daten verknüpft werden, desto besser müssten auch Vorher­sagen werden.

Aller­dings gibt es auch hier eine Einschrän­kung. Ich habe schnell mal den Mathe­ma­tiker und BI-Experten Conny Dethloff nach seiner Meinung gefragt. Er meint, wir machen einen Kate­go­rien­fehler zwischen dem Psychi­schen und Physi­schen beim Denken. Maschinen können niemals das “Warum” erfassen, das einen Menschen antreibt. Dazu hat er hier einen Beitrag geschrieben.

Es ist also aus verschie­denen Gründen grob fahr­lässig, wenn Perso­naler mit solchen Daten arbeiten. Sollten profes­sio­nel­lere Versionen von Crystal oder anderen Programmen folgen, glaube ich aller­dings, dass — wenn auch nicht das Warum — doch das Was und damit die Möglich­keiten und Begren­zungen einer Person erfasst werden können. Auch deren Intel­li­genz beispiels­weise könnte so fern­dia­gnos­ti­ziert werden.

Damit bekommt die Frage eine erheb­liche ethi­sche Dimen­sion, erst recht wenn auch Gesund­heit und Leis­tungs­fä­hig­keit vermessen werden. Es ist ein daten­tech­nisch Leichtes, “neuro­ti­sche” Personen zu erkennen, also labile und depres­sive Menschen. Wir entfernen uns damit immer mehr von Chan­cen­gleich­heit — ohne dass das die Politik merkt und gegen­steuert. Ich gehe soweit zu sagen: Dann ist die derzei­tige Gesell­schafts­form nicht mehr aufrecht zu erhalten, denn Daten zeigen Unter­schiede überall und jeder­zeit.