Internasjonale Kontorer Karrierer

Forstå ugunstig påvirkning: måter å øke mangfoldet på arbeidsplassen

10. Mars 2022

Skrevet av Rick Jacobs, Ph.D., Senior Vice President og medlem av Science Advisory Board

I mer enn et halvt århundre har en av de mest urovekkende problemene for fagfolk som er engasjert i å ta ansettelsesbeslutninger (ansettelser, promotering, nedbemanning) vært forskjellsutvalget av individer fra ulike grupper. Som medlemmer av I/O Psychology-fellesskapet søker vi å lage og implementere vurderingsprogrammer som er rettferdige og som resulterer i at personer med lik evne til å utføre jobben har lik mulighet til å få jobben. Bestemmelsen av ugunstig påvirkning, en tilnærming til å forstå om utvalgsprogrammer er rettferdige, har vært en del av landskapet vårt i flere tiår.

Selv om konseptet er enkelt, er vurderingen av ugunstig påvirkning et tema for stor debatt. Metoder for å løse uønskede konsekvenser er mange og kontroversielle. Vi søker fortsatt å bedre forstå de underliggende årsakene til vurderingsforskjeller på tvers av grupper – faktoren som går foran ethvert funn av uheldig påvirkning.

Uheldige virkninger: Verre å være stor enn å være dårlig?

Måten vi måler negativ påvirkning på har endret seg over tid. Tidlig så vi på det som ble kjent som 80 % eller 4/5-regelen: en enkel beregning som sammenligner seleksjonsraten til en gruppe med en annen, og deretter fastslår at satsene er innenfor eller utenfor rekkevidde. For eksempel, hvis hvite kandidater velges med en hastighet på 20 %, må utvelgelsesgraden for svarte kandidater være 16 % eller mer for å unngå en fastsettelse av negativ innvirkning.

Etter hvert som saker tok seg gjennom domstolene og data ble analysert ved hjelp av mer sofistikerte analyser, så vi mål på statistiske forskjeller mellom utvalgsrater. Statistisk signifikans har blitt standarden for evaluering, som samtidig gir større vitenskapelig strenghet sammen med en rekke analytiske komplikasjoner.

Et av de store problemene arbeidsgivere står overfor er muligheten til å tiltrekke seg et stort antall søkere via internettbasert testing og andre teknologiske fremskritt. Statistisk signifikanstesting er spesielt påvirket av utvalgsstørrelse. Så når det gjelder uheldig påvirkning, kan det være «verre å være stor enn å være dårlig.» (Jacobs, Murphy og Silva (2013)). Hvis organisasjonen din har et stort antall kandidater i sin analyse av negativ påvirkning, må du være klar over utvalgets størrelse. I tillegg starter statistisk signifikanstesting med en «nullhypotese», som angir forventningen om «ingen forskjell.»

Men dette er ikke alltid tilfelle. Ettersom tiår med forskning kan dokumentere for visse typer tester, eksisterer det kjente forskjeller. Hvis disse typene tester er indikert for bruk i et utvalgsprogram, vil «ingen forskjellshypotesen» skape en skjevhet av resultatene mot et funn av ugunstig påvirkning.

Så, hvordan reduserer vi negativ innvirkning?

Bortsett fra målemetoden beskrevet ovenfor, har I/O-psykologer søkt etter måter å redusere uønsket påvirkning med en viss grad av suksess.

Score Banding

Denne tilnærmingen ser i utgangspunktet på forskjeller i testresultater og reduserer disse forskjellene ved å sette sammen score som er svært like. Den kanskje enkleste måten å tenke på banding i en utvalgssammenheng er å se til noe vi alle er kjent med – skolekarakterer. I en hvilken som helst klasse kan instruktøren rangere elevene fra lav til høy, og vise poengsum fra under 50 % til nesten 100 %. I noen innstillinger blir disse poengsummene faktisk registrert – men oftere ser vi folk som får karakterene A, B, C osv. Noen som får karakteren B skåret et sted mellom 80 og 89 %. På denne måten skapes band.

Den samme prosessen kan brukes for å velge ansatte der kandidater får en kategoriscore i stedet for det som kan være en mer presis poengsum som inkluderer en viss grad av feil. Bredden på båndet er ofte knyttet til mengden feil som antas å være i et partitur.

Verktøy for flere valg

En annen metode for å redusere negativ påvirkning er å inkludere flere tester/verktøy i utvelgelsesprosessen. Her ser vi på jobbanalysen for å hjelpe med å avdekke nøkkelkunnskap, ferdigheter, evner og personlige egenskaper som fører til suksess. For eksempel ble politifolk i flere tiår valgt ut basert på tester av kognitive evner, ofte referert til som tester for siviltjenesten. Mange av disse var bredt baserte kunnskapsvurderinger sammen med et mål for tenkning. Da disse var den eneste måten å velge ut politifolk på, så vi overveiende hvite politistyrker. På begynnelsen av 80-tallet utvidet programmene på denne arenaen seg basert på ideen om at selv om du må være smart for å være politi, måtte du også ha gode kommunikasjonsevner, ha et nivå av empati og være komfortabel med å jobbe innenfor regler. Da vurderingene ble utvidet til å omfatte disse konseptene, begynte politiavdelingene å diversifisere.

Budskapet her er at en måte å redusere uheldig påvirkning på er å definere jobben mer fullstendig og inkludere flere og ulike typer vurderinger.

Negativ påvirkning er komplisert, og reduksjonen krever innsats på flere fronter. Det er viktig at arbeidsgivere holder styr på hvordan deres utvelgelses- og forfremmelsessystem fungerer og hvordan de kan forbedres både for å øke validiteten og for å øke mangfoldet.

Bygge bedre organisasjoner gjennom inkluderende ledelse

Temaet mangfold og inkludering (D&I) er et vektområde for mange organisasjoner akkurat nå.

Organisasjoner som har lykkes med å skape bærekraftig endring i D&I har hatt sterkt engasjement og handling blant sine ledere.

I denne whitepaperen vil du lære om rollen som ledere spiller i å skape en inkluderende kultur, en som streber etter å skape allierte, eller forkjempere for mangfold, samt lederskapskompetanser og -karakteristika som bidrar til inkluderende atferd og klima.

Last ned nå
building better organizations through inclusive leadership cta whitepaper cover
Decoration
Share