Eine Grundfrage unserer Gegenwart scheint zu sein: Wie zirkulieren Informationen, wer bearbeitet sie wie schnell und wer braucht überhaupt welche Informationen?
Auf die Themen Jobsuche und Recruiting übertragen, lauten die Fragen ergo:
Wer hat Informationen über Bewerber und Arbeitgeber? Was wird damit angestellt? Wer bearbeitet auf welche Weise Informationen von Bewerbern bei Arbeitgebern? Welche Informationen brauchen Arbeitgeber überhaupt von ihren Bewerbern?
Und so weiter. Zusammen mit den Digital Media Women gingen wir mit einer Podiumsdiskussion diesen Fragen nach – unterstützt von Expertinnen und Experten aus der Branche. Als da waren:
Constantin Gillies als unabhängiger Wirtschaftsjournalist. In seinem zweiten Leben verdingt er sich zusätzlich als Autor von Nerd-Romanen, allerdings brachte er bei uns seine Expertise als Big Data-Fachmann und kritischer Beobachter ein.
Stefan Berger für IBM/Kenexa. Das Softwareunternehmen setzt bereits Datenanalyse zur Bewerberauswahl ein. Die Human Resources versprechen sich davon mindestens zweierlei: große Zeitersparnis bei der Auswahl der Bewerber und letztlich sogar passendere Bewerber für das jeweilige Jobprofil.
Aylin Bruns für Talents Connect. Laut Aylin wurde die Plattform aus dem Gedanken „Jobsuche = Horror“ heraus gegründet. Sie verspricht, ähnlich wie eine Dating-Plattform, Job und Jobsuchenden zu matchen, also mittels Datenabgleich zueinander zu bringen.
Thomas Kerschbaumer ist Head of Business Development der Personalmarkt GmbH. Das Unternehmen betreibt mehrere Seiten, die auf einen großen Datensatz von Gehaltsprofilen zurückgreifen und Bewerbern so sagen können, in welchem Job wo wieviel verdient wird (bzw. werden sollte).
Diese verschiedenen Charaktere brachte Ute Blindert, Finanzchefin der DMW, gekonnt unter einen Hut. Sie brachte den Stein ins Rollen, indem sie fragte, welche Daten Unternehmen überhaupt an ihren Bewerbern interessieren? Da sind sich alle einig: Früher waren das tabellarische Lebensläufe, heute sind es Profile auf LinkedIn und Xing.
Und ist das denn jetzt ein Horror, wenn Algorithmen große Datenbestände automatisch handhabbar machen? Unter Bezug auf die Datenschutztypen (restriktiv, sensibilisiert, freigiebig) beziehen die drei versammelten Unternehmen routiniert Stellung – im Grunde gehe es um Effizienzsteigerung und nicht darum, menschliche Entscheidungen von Maschinen fällen zu lassen.
An dieser Stelle weist Constantin Gillies darauf hin, dass Big Data keine Versicherung gegen Diskriminierung sei – wenn die Daten selbst bereits Schlagseite hätten, gingen diese Tendenzen auch in die Analyse sein. Mehr noch: Datenanalyse könne nur so gut sein, wie die Ursprungsdaten es zulassen, ansonsten bestehe die Gefahr von Fehlinterpretationen. Und die könnten gerade im Jobsektor sehr ernste, realweltliche Konsequenzen haben.
Um diese und ähnliche möglichen Probleme geht es dann noch eine ganze Weile. Die Struktur bleibt dabei ähnlich: Ja, Big Data sind nicht der Weisheit letzter Schluss und nein, es gehe lediglich um Effizienzsteigerung und Arbeitserleichterung. Der Faktor Mensch sei nach wie vor der wichtigste in Jobfragen.
Ein interessanter Aspekt kam aus dem Publikum: Wie kann der Mittelstand überhaupt mit Big Data arbeiten? Große Konzerne können Budget investieren, um Datenberge algorithmisch erfassen zu lassen… kann das auch eine Schreinerei? Eher nicht. Aylin Bruns schätzt den Mittelstand – als Businesspartner – trotzdem mehr als die „Großen“. Denn man könne direkt mit dem Chef sprechen.
Den dynamischen Diskussionsverlauf hier im Detail wiederzugeben ist nahezu unmöglich – darum sei auf die Videos verwiesen, die demnächst an dieser Stelle eingebunden werden. Nicole Hundertmark, ebenfalls eine Digital Media Woman, hat ein Storify sowie eine Fotoreportage zusammengestellt. Danke dafür! Und ebenfalls ein großes Dankeschön an den DMW e.V., Ute Blindert sowie nicht zuletzt allen Panelisten. Es war schön mit Euch!
Die nächste Veranstaltung von geeks@cologne findet im August statt: Lichtjahre voraus! News dazu in Bälde. :)
sa
geeks@cologne 
Pingback: Big Data auch bei der Jobsuche | escienceblogging·