Sofia Sjöberg föreslår att rekryterare ska använda sig av matematiska formler när de anställer nya medarbetare. I sin doktorsavhandling i psykologi skriver Sofia Sjöberg om sin metod som kan hjälpa till att motarbeta diskriminering på arbetsmarknaden. Hon tror att metoden skulle leda till att fler kvinnor skulle få chefsjobb och att diskrimineringen av utlandsfödda minskar. 

1:08:30 in i sändningen

Klicka här för att lyssna på hela programmet

Emotionell intelligens lanserades som begrepp av både praktiker och forskare på 90-talet. Daniel Golemans bok från 1995 fick ett enormt genomslag i media. Nu handlade det inte bara om den kognitiva förmågan, det fanns också något som handlade om den känslomässiga delen som var minst lika viktig att belysa som den kognitiva intelligensen. Jag fick Golemans bok av min mentor Lars Nystedt på psykologiska institutionen som examenspresent när jag doktorerade. Jag läste boken och fascinerades av det Goleman skrev så fascinerande om. Några år senare när jag börjat jobba med testutveckling förstod jag problematiken, att det är en sak att teoretisk säga att något finns, men en helt annan sak att bedöma samma egenskap. Av någon anledning, jag misstänker att det var Hunter Mabon som passade frågan vidare, blev jag något av en talesperson att EQ var något av ”kejsarens nya kläder”. Men frågan är om vad jag sa för 14 år sedan verkligen står sig idag?

Idag är EQ ett begrepp som används i arbetslivet i både urvals- och utvecklingssammanhang. Internationellt har det blivit en stor affär för många firmor, i USA uppkattas det att 150 konsultorganisationer erbjuder EQ relaterade produkter och 75% av Fortune 500 företag har anammat EQ som en del av deras urval- och utvecklingsstrategi. Medvetet eller inte följer naturligtvis Norden trenden, idag erbjuds en hel del EQ relaterade bedömningstjänster. Naturligtvis har det vetenskapliga fältet varit skeptiska (och det är ju inte så konstigt, det är ju deras jobb). Inte minst för att det är oklart om det överhuvudtaget går att bedöma eller mäta EQ på samma sätt som kognitiv förmåga, dvs IQ

För att undersöka om det går att bedöma måste man skilja på två helt olika utgångspunkter, antingen är EQ en del av den kognitiva intelligensen (vilket lanserades långt innan Golemans bok), eller så är EQ en del av personligheten. Resultatet när det mäts på individnivå är tydlig, dessa två definitioner är svagt relaterade med varandra, dvs två olika EQ mått kan visa olika resultat, detta är inte så bra om syftet med mätningen är att en person ska få vägledning om sin känslomässiga status, eller om EQ mätningen ska vägas samman för ett urvalsbeslut.

Vad jag kommer ihåg av vad jag sade får 14 år sedan var att jag gillade teorin, men var skeptiskt avseende de mätningar av begreppet som fanns att tillgå. Nu verkar det som marknaden, inte helt, men delvis tagit till sig mätningarna av EQ, och detta genom att mäta EQ genom att testpersonen får ta ställning till ett antal påståenden som har med deras egen förmåga att göra, sk självrapporterad EQ. Ett annat vanligt sätt är att samla in bedömningar från andra personer, ofta närmaste arbetskamraterna. Den kognitiva mätningen av EQ (som jag förespråkade) har däremot lyst med sin frånvaro, åtminstone i arbetslivets bedömningstjänster.

Men åter 14 år tillbaka i tiden, detta sade jag på Stiftelsen för Tillämpad Psykologi (STP) testdag år 2000

• Mät IQ & EQ med prestationsmått (dvs den kognitiva definitionen)
  Mät personlighet med personlighetsinstrument (den andra definitionen)
  Om tio år kommer den generella intelligensfaktorn bestå av både känslo- och begåvningsmässig variation som mäts med prestationsmått (dvs den kognitiva definitionen)

Vad säger då forskningen idag?

2010 publicerade Joseph & Newman resultat som såg otroligt lovande för att den personlighetsdefinitionen verkligen bidrog till att förutsäga arbetsprestation, särkilt i yrken inom omvårdnad. Medan mätningar av den kognitiva aspekten av EQ visade på betydligt lägre kriterievaliditet (Anders Sjöberg, 2000 hade tokfel). Men läser man noga Joseph & Newman så var de själva förvånade av resultatet och lanserade inte på något sätt att detta resultat skulle generaliseras helt och hållet. Jag var och lyssnade på ett seminarium om EQ på SIOP 2011, och där fanns det naturligtvis stor förhoppning för de som hade hoppat på EQ-tåget, men forskarna, som alltid betonade att ytterligare forskning behövs innan vi kan säga hur detta praktiskt ska användas.

I senaste numret av Journal of Applied Psychology publicerar samma forskargrupp nya resultat (se referens nedan, Joseph et al, 2014). Forskarna går igenom samtliga resultat som behandlar den personlighetsmässiga definitionen av EQ och jämför mätningen av personlighet och dessa mätningars prediktiva kraft att förutsäga arbetsprestation. Vid en jämförande analys av EQ mätningar och personlighetsmätningar bidrar inte EQ något till att förutsäga vem som kommer prestera bra eller dåligt på arbetet. Närmare bestämt förklarar en kombination av IQ, kognitiv IQ, självrapporterad tidigare prestation, självförtroende, samvetsgrannhet, extraversion och emotionell stabilitet det mesta av variationen av EQ som det mäts i praktiken. Eller än mer förenklat, EQ handlar om personligheten i form av emotionell stabilitet och extraversion. När dessa faktorer konstanthålls mot kriteriet finns det noll procent av tilläggsvaliditet när EQ mäts enligt principen att EQ är en egenskap skilt från de kognitva delen av intelligensen. Så, för 14 år sedan hade jag rätt, detta är kejsarens nya kläder, men jag hade fel det är inte så att den den generella intelligensfaktorn består av både känslo- och begåvningsmässig variation som mäts med prestationsmått.

Vad betyder då detta praktiskt; ni som använder EQ i urvalsprocessen behöver inte byta det mot ett mått på personlighet (det är typ samma sak), ni som använder personlighet mätt med ett bra femfaktortest behöver inte heller byta (det är typ samma sak). Ni som använder EQ som en hjälp i utvecklingsarbetet ska var medveten att ni till stor del mäter personlighet när ni tolkar ert EQ mått.

Referenser

Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010a). Discriminant validity of selfreported emotional intelligence: A multitrait–multisource study. Educational
and Psychological Measurement, 70, 672–694. doi:10.1177/
0013164409355700

Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010b). Emotional intelligence: An integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology,
95, 54–78. doi:10.1037/a0017286

Joseph, D. L., Jin, J., Newman, D. A., & O’Boyle, E. H. (2014, September 22). Why does self-reported emotional intelligence predict job performance? A meta-analytic investigation of mixed EI. Journal of Applied Psychology. Advance online publication.
http://dx.doi.org/10.1037/a0037681

Intervju med Sofia Sjöberg om hur information om arbetssökande bör vägas samman inför urvalsbeslut (6 november 2014). Ca 3.20 in i klippet.

Att rekrytera fel är vanligt, kostsamt och mänskligt jobbigt. Men nya, allt bättre metoder där datorn gör urvalet kan underlätta när man ska anställa.

Läs hela artikeln här

En god intention räcker inte för att undvika diskriminering vid rekrytering. Det bästa är i stället att välja kandidat med en matematisk formel. Det menar Sofia Sjöberg, filosofie doktor i psykologi, som avslöjar hur i en ny avhandling. 

Som jag berättat tidigare är O*NET ett utomordentlig genväg när du ska göra en kravprofil. Att använda O*NET sparar både  tid och pengar för dig som arbetar med kravprofiler och kompetensmodeller. Istället för att subjektivt göra nya kravprofiler för varje ny rekrytering är det bara att söka på O*NET och få fram en färdig kravprofil för din rekrytering, och det bästa är att det är evidensbaserat och gratis.

Här kommer en snabb intro som jag hittade på youtube.

På radio stockholm idag intervjuades jag om audition som rekryteringsmetod (ca 2 minuter in i sändningen).

http://sverigesradio.se/sida/avsnitt/440003?programid=103

I tidigare inlägg har relationen mellan intelligens, personlighet och prestation i form av CWB (allt det som inte ska göras på jobbet) och OCB (allt det lilla extra jobbet som inte finns i arbetsbeskrivningen) och task perfomance (själva arbetsuppgiften) redovisats. En fråga som nu kan besvaras är hur olika testpoäng på personlighetstest och intelligenstest ska vägas samman när urvalsbeslut tas. Beroende vad du vill fokusera på bör de olika poängen väga olika mycket. Det är detta som gör att du kan maximera din urvalsprocess.

I många fall används personlighetstest och intelligenstest i kombination i en urvalsprocess. Istället för att väga ihop dessa testpoäng används ofta bedömarens/bedömarnas subjektiva förmåga att väga ihop de olika delarna. Men hur ska man då vikta de olika tespoängen? Nedan ser du en översikt hur du ska tänka kring dina poäng om du vill förutsäga olika typer av prestation på jobbet.

Som ni ser i grafen ovan så beror det på vad ni vill förutsäga. Om det är en procedur där du är intresserad av att screena ut riskbeteenden i form av CWB så ska du vikta in personlighet. Är det OCB som är av intresse så ska du vikta de olika delarna ungefär lika (något större vikt på intelligens) och är det själva arbetsuppgiften som är av intresse så ska intelligens vägas in till nästan 90% i jämförelse med Fem Faktor Modellens (FFM) testpoäng. Observera att detta är en översikt hur du ska tänka.

För att maximera ditt urvalsarbete måste du naturligtvis vikta de olika skalorna åt ”rätt” håll och även ta hänsyn inbördes relationer mellan skalor. Detta görs effektivt i en algoritmer som vi tagit fram på Henrysson, Åkerlund & Sjöberg AB. Våra första kunder har nu börjat använda detta istället för att luta sig mot subjektiva bedömningar i urvalsprocessen. Vi kan idag skräddarsy en algoritm för dig beroende vilka test du idag använder. Du kan läsa mer om detta genom att klicka här. Vi kallar den maximala sammanvägningen för EBU™ index.

• Job performance (EBU™ Index) as hierarchically organized with the construct general job performance as the highest order and most generalizable factor at the apex of the performance taxonomy and with primary job performance domains located at the level below, has gained strong empirical support. In reference to occupational settings, the general factor of job performance is defined as scalable actions, behavior and outcomes that employees engage in or bring about that are linked with and contribute to organizational goals. The general factor of job performance is an aggregation of the primary performance domains and there is strong support for a structure of three primary job performance domains – Task Performance (TP), Organizational Citizenship Behavior (OCB), and avoidance of counterproductive work behaviors (CWB).

Den vanligaste definitionen som används för arbetsprestation kan sammanfattas med att personen ska göra det man är anställd att göra (eng task performance). I tidigare inlägg har relationen mellan intelligens, personlighet och prestation i form av CWB (allt det som inte ska göras på jobbet) och OCB (allt det lilla extra jobbet som inte finns i arbetsbeskrivningen) redovisats.

Den vanligaste synen på arbetsprestation bland forskare är,

…job performance is hierarchically organized with the construct general job performance as the highest order and most generalizable factor at the apex of the performance taxonomy… the general factor of job performance is defined as “scalable actions, behavior and outcomes that employees engage in or bring about that are linked with and contribute to organizational goals” (Viswesvaran & Ones, 2000, p. 216).

Task performance är således själva kärnan i arbetsprestation för att det tydligt är kopplat till organisationens mål. Även om både avsaknad CWB och hög OCB bland medarbetare är viktiga beståndsdelar för organisationen är det task performance som står för den stora delen av variationen för att ta organisationen framåt. En personalstyrka med tydliga roller och funktioner som samtidigt jobbar med hög task performance ökar konkurrenskraften och effektiviteten.

Den generalisera korrelationen över alla yrken för intelligens uppksattas till runt .40 för de minst komplexa typerna av yrken, och långt över .70 för de mest komplexa (Lee & Schmidt, 2006). För yrken av medelkomplexitet (där den största gruppen av arbetskraft på arbetsmarknaden är verksam) uppskattas samandet till .69. Detta betyder enorm effektivitet att administrera intelligenstest i urvalsprocessen och sedan använda intelligenspoängen i urvalsbelutet (här är dock korrelationen lite lägre pga mätbrister i intelligenspoängen).

Detta strider mot den allmänna uppfattningen att begåvningstest enbart är gångbara för vissa typer av arbeten (och därmed inte för andra), vilket postuleras i den s.k. situationsspecifika teorin som har varit härskande under de senaste 40 åren. Även för de minst komplexa jobben så är intelligens fortfarande en effektiv prediktor.

En viktig detalj att påpeka är att intelligenspoängen inte har en direkt kausal effekt på task performance. Modellen som förklarar relationen mellan intelligens och prestation har en sk mediator (mellankommande variabel) som är kunskap. Utan kunskap, men med intelligens, ingen prestation. Det är inte heller konstigt ibland när praktiker inte tycker sig se ett samband mellan intelligens och arbetsprestation, anledningen till detta kan vara att det inte gått tillräckligt lång tid mellan mätning av intelligens och bedömningstillfället, mao kunskapen om uppgiften har inte helt utvecklats.

Slutsatsen är enkel använd intelligenspoäng när du vill förutsäga prestation, oavsett arbetsuppgifter. Om komplexiteten i arbetsuppgiften är hög, då ska då vikta upp intelligenspoängen gentemot andra prediktorer. Hur intelligenspoängen ställer sig i förhållande till personlighet att förutsäga prestation ser du i figuren längst upp i inlägget. Resultatet talar för sig själv.

Referens

Gonzalez-Mulé, E., Mount, M. K., & Oh, I.-S. (2014, August 18). A meta-analysis of the relationship between general mental ability and nontask performance. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/a0037547

Le, H., & Schmidt, F. L., (2006). Correcting for Indirect range restriction in meta-analysis: testing a new meta-analytic procedure. Psychological Methods, 11, 416–438.

Viswesvaran, C., & Ones, D. S. (2000). Perspectives on models of job performance. International Journal of Selection and Assessment, 8, 216–226.