Data-analytiikka – vastaus eettisempään persoonallisuuden arviointiin?

05.04.2017 By Salla.Reinikainen

Data-analytiikka puhuttaa ja kiinnostaa laajasti HR-ammattilaisia, mutta samalla sen ympärillä leijailee paljon epämääräisyyttä ja epävarmuutta. Me Cubiksilla halusimme selvittää, miten  HR-analytiikkaan tällä hetkellä suhtaudutaan ja teetimme keväällä 2016 kansainvälisen kyselytutkimuksen HR-alan ammattilaisille.

Data-analytiikka puhuttaa ja kiinnostaa laajasti HR-ammattilaisia, mutta samalla sen ympärillä leijailee paljon epämääräisyyttä ja epävarmuutta. Me Cubiksilla halusimme selvittää, miten  HR-analytiikkaan tällä hetkellä suhtaudutaan ja teetimme keväällä 2016 kansainvälisen kyselytutkimuksen HR-alan ammattilaisille. Tutkimuksen mukaan 67 % kyselyyn vastanneista ei ollut hyödyntänyt data-analytiikkaa omassa organisaatiossaan. Samalla kuitenkin 81 % on sitä mieltä, että analytiikan hyödyntäminen parantaisi heidän rekrytointien laatua. Dataosaamisen puute oli tutkimuksen mukaan merkittävä tekijä sille, että analytiikka ei ollut jalkautunut osaksi monenkaan HR:n arkea, mutta myös pelko siitä, että ”ihmiset muutetaan numeroiksi” nousi esiin kyselyn vastauksissa. Dataan ja algoritmeihin luottaminen tuntuu vieraalta ja kylmältä tavalta tehdä ihmisten kehittämiseen ja rekrytointeihin liittyviä päätöksiä. HR:ssä luotetaan edelleen usein mieluummin omaan intuitioon ja subjektiiviseen harkintakykyyn kuin objektiiviseen tutkimukseen esimerkiksi menestymistä ennustavista tekijöistä. Ihmisen tekemä arviointi nähdään helposti eettisempänä tapana tehdä valintoja ja päätöksiä, mutta onko se kuitenkaan niin? Miten data-analytiikka voisi osaltaan auttaa organisaatioita kohti eettisempään ja laadukkaampaa arviointia? 


Persoonallisuustestin käyttämistä ainoana arviointimenetelmänä ennustamaan työssäsuoriutumista on kritisoitu. Persoonallisuustestien ennustevaliditeetit, eli se ennustaako tutkimusmenetelmän tulokset myöhemmin varsinaista työssäsuoriutumista, on laajoissa metatutkimuksissa jääneet valitettavan mataliksi. Yksittäisissä validointitutkimuksissa tulokset ovat olleet kuitenkin vakuuttavampia. Tutkimuksessa, jossa yleisen ennustevaliditeetin sijaan tarkastellaan tietyssä organisaatiossa, tietyssä tehtävässä menestymistä ennustavia tekijöitä, korrelaatiot persoonallisuuden ja suoriutumisen välillä ovat metatutkimuksia vahvempia.  Käytännössä räätälöidyssä validointitutkimuksessa voidaan tarkastella yksittäisessä tehtävässä toimivien työntekijöiden suoriutumista (esim. myyntiluvut, asiakastyytyväisyys, vertaisarviot) yhdessä työpersoonallisuuskyselyn tulosten kanssa, ja pyrkiä löytämään niiden väliltä yhteyksiä. Tätä informaatiota HR ja esimehet voivat sitten hyödyntää rekrytoinnissa ja potentiaalin tunnistamisessa jatkossa. Kun on tutkitusti selvillä, millä tavoin hyvin suoriutuvat työntekijät erottuvat muista työntekijöistä persoonallisuutensa suhteen, valinnassa voidaan keskittyä juuri kyseisen tehtävän kannalta oleellisiin osa-alueisiin. Hyvin tehty validointitutkimus lisää siis persoonallisuustestin käytön luotettavuutta ja näin ollen sitä voidaan hyödyntää jo varhaisessa vaiheessa rekrytointia - esimerkiksi esivalinnassa.

Kun persoonallisuuskyselyä hyödynnetään esivalinnassa, nousee analytiikan merkitys suureen arvoon. Monet asiakkaistamme ovat onnistuneet tehostamaan ja automatisoimaan esivalintaprosessiaan implementoimalla Cubiksin työkäyttäytymistä ja kykykapasiteettia mittaavat testit jo heti rekrytoinnin alkuvaiheeseen. Analytiikan ja huolellisesti tekemämme validointitutkimuksen avulla heidän ei ole kuitenkaan tarvinnut tinkiä menetelmän luotettavuudesta, sillä kriteerit on tarkkaan määritelty ja työkalu mittaa juuri kyseisessä tehtävässä menestymistä ennustavia tekijöitä. Rekrytointiprosessien lisäksi analytiikka on auttanut asiakkaitamme mm. potentiaalin tunnistamisessa. Tutkimalla organisaatiossa menestyneiden työntekijöiden käyttäytymistä ja persoonallisuutta, olemme rakentaneet algoritmeja, joiden avulla potentiaalin tunnistaminen ja urapolkujen rakentaminen on entistä helpompaa ja tehokkaampaa. 


Analysoimalla organisaatiossa ja tietyissä tehtävissä hyvin menestyvien henkilöiden persoonallisuutta voidaan todentaa HR:n jo olemassa olevia käsityksiä potentiaalisten kandidaattien ominaisuuksista, mutta tulokset voivat myös kumota joitain harhaluuloja. Esimerkiksi, eräälle organisaatiolle X tekemämme  tutkimuksen perusteella totesimme, että sosiaalista kanssakäymistä preferoivat työntekijät eivät olekaan niitä, jotka menestyvät kyseisessä puhelin- ja verkkopalvelumyyjän tehtävässä parhaiten, vaan tehtävässä parhaiten suoriutuvat ovat keskimääräistä asiakeskeisempiä eivätkä käytä aikaa niin paljon vuorovaikutukseen. Tähän asti yleiseen käsitykseen perustuen puhelin- ja verkkopalvelumyyjän tehtävänkuvauksessa on painotettu ulospäinsuuntautuneisuutta ja jos persoonallisuuskyselyn sosiaalisuuden skaalat ovat olleet matalat, kandidaattiin on saatettu suhtautua kriittisesti. Datan analysointi kuitenkin tarkensi tätä käsitystä, ja näin ollen rekrytoinneissa voidaan keskittyä jatkossa tutkitusti tehtävässä menestymistä ennustaviin tekijöihin mututuntuman sijaan.


Eettinen arviointi pitää sisällään paljon muutakin kuin tarkkaan määritellyt kriteerit ja niitä tutkitusti ennustavat menetelmät. Menetelmän käyttäjällä tulee olla riittävä koulutus ja kriittinen suhtautuminen menetelmästä saatuun tietoon. Lisäksi monimetelmäisyyden merkitystä ei voida väheksyä. Tutkimalla datan avulla työntekijöiden persoonallisuutta ja suoriutumista sekä luomalla tästä malleja rekrytoinnin ja kehittämisen tueksi, voidaan kuitenkin tehdä arviointia eettisemmin ja tarkemmin, kuin luottamalla vain intuitioon sekä yleisiin käsityksiin siitä, millainen persoona kussakin tehtävässä pärjää. Parhaimmillaan pystymme parantamaan sekä rekrytointiprosessin laatua että tehokkuutta. Data-analytiikan hyödyntäminen ei missään nimessä tarkoita koko prosessin koneistamista ja inhimillisen osaamisen sivuuttamista, mutta sen hyödyt laadukkaan ja eettisen arvioinnin mahdollistajana olisi hyvä tunnistaa. Teidänkin organisaatiossa on todennäköisesti valtava määrä HR-dataa, jonka analysointi voisi tehostaa, tarkentaa ja parantaa HR-prosessienne laatua.

Jos haluat kuulla lisää data-analytiikan hyödyntämisestä juuri sinun organisaatiossasi, ole meihin rohkeasti yhteydessä! Lähetä postia osoitteeseen infofinland@cubiks.com ja olemme yhteydessä sinuun!

Teksti: Salla Reinikainen, Cubiks Consultant