UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische ... · zelfbeoordelingstest. Beperkingen...

1

UNIVERSITEIT GENT

Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen

Academiejaar 2012-2013

Tweede Examenperiode

DE ROL VAN HET VIJFFACTORMODEL IN REFERENTIES OP EEN

SOCIALE MEDIASITE

Scriptie neergelegd tot het behalen van de graad van Master in de Psychologie,

Optie Bedrijfspsychologie en Personeelsbeleid door Sarina Van Lysebetten

Promotor: Prof. Dr. Filip Lievens Begeleider: Prof. Dr. Filip Lievens

2

Ondergetekende geeft toestemming aan derden om deze scriptie in te kijken,

Sarina Van Lysebetten

3

DANKWOORD

Voorliggende scriptie wordt ingediend in het kader van het behalen van het

einddiploma master in de psychologie, optie bedrijfspsychologie en personeelsbeleid.

Graag zou ik hierbij enkele personen willen bedanken die mij hebben geholpen in het

realiseren hiervan.

Allereerst zou ik Prof. Dr. Filip Lievens willen bedanken voor de mogelijkheid

om deze scriptie uit te voeren en zijn begeleiding. Zonder zijn expertise in deze materie

en zijn bereidwillige hulp, zou deze scriptie geen kans op slagen gekend hebben. Ik heb

door het uitvoeren van deze scriptie de kans gekregen om mij te verdiepen in onderzoek

rond sociale media en persoonlijkheid en ik heb dit ervaren als een zeer leerrijk proces,

waar ik dankbaar voor ben.

Vervolgens zou ik graag het selectieadviesbureau Hudson bedanken die het

mede mogelijk hebben gemaakt om deze scriptie uit te voeren door ons toegang te

geven tot een deel van hun data. En in het bijzonder Ellen Volckaert en Amélie

Vrijdags, die mij steeds verder hielpen als ik vragen had.

Ook ben ik dank verschuldigd aan Cédric Velghe en Marjolein Feys voor hun

tips en geruststellingen als ik even twijfelde.

Tot slot wil ik nog mijn familie bedanken die mij tijdens het schrijven van deze

scriptie en gedurende mijn vijfjarige studie steeds hebben aangemoedigd en gesteund

waar nodig.

4

ABSTRACT

Aangezien social network sites steeds populairder worden, maar er nog steeds

een gebrek aan onderzoek is naar het gebruik hiervan in rekrutering en selectie, heeft

deze studie een poging gedaan om na te gaan of het nuttig kan zijn om referenties op

een LinkedInprofiel van een sollicitant te raadplegen. Deze studie heeft getracht om de

persoonlijkheidsconstructen in kaart te brengen die gebruikt worden in referenties op

LinkedIn. Om de persoonlijkheidsconstructen te onderzoeken werd een pool van

kandidaten opgezocht op LinkedIn en werden alle persoonlijkheidstermen uit de

teruggevonden referenties vanop het LinkedInprofiel van 151 kandidaten geëxtraheerd.

Het vijffactormodel werd gehanteerd als theoretisch kader om de

persoonlijkheidstermen te classificeren. Het aantal termen dat per dimensie van de Big

Five voorkwam, werd nagegaan. Vervolgens werd er onderzocht of er een relatie was

tussen persoonlijkheidsscores gebaseerd op de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen en

het aanwervingsadvies over de kandidaat. Tot slot werd gekeken naar het verband

tussen persoonlijkheidsscores gebaseerd op de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen en

persoonlijkheidsscores gebaseerd op een zelfbeoordelingspersoonlijkheidstest.

De resultaten toonden dat er een verscheidenheid aan termen wordt gebruikt,

maar er toch een voorkeur bestaat voor een bepaalde verzameling ervan. Er werden

termen waargenomen uit iedere Big Five dimensie, maar er werden beduidend meer

termen uit de dimensie ‘zorgvuldigheid’ vastgesteld. Zowel wat betreft de terminologie

als in het voorkomen van de dimensies werden verschillen geconstateerd met voorgaand

onderzoek rond persoonlijkheidsbeschrijvingen. Tussen de persoonlijkheidsscores op

basis van de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen en het eindadvies over de kandidaat

werd geen relatie teruggevonden. Alsook bleek er geen significant verband op eenzelfde

dimensie tussen de persoonlijkheidsscores op basis van de geëxtraheerde

persoonlijkheidstermen en de persoonlijkheidsscores op basis van de

zelfbeoordelingstest. Beperkingen van de studie worden besproken en suggesties voor

toekomstig onderzoek worden toegelicht.

5

INHOUDSOPGAVE

INLEIDING ...................................................................................................................... 8

Social network sites ............................................................................................................... 10

Social network sites en rekrutering & selectie ................................................................... 11

Referenties en rekrutering & selectie .................................................................................. 14

Persoonlijkheid en rekrutering & selectie .......................................................................... 15

Persoonlijkheid & SNSs ..................................................................................................... 19

Big Five als representatie van persoonlijkheidsconstructen ............................................. 19

HUIDIG ONDERZOEK ................................................................................................. 21

ONDERZOEKSVRAGEN ............................................................................................. 23

METHODE ..................................................................................................................... 23

Dataverzameling .................................................................................................................... 23

Subjecten en de selectieprocedure ....................................................................................... 24

Afhankelijke variabele .......................................................................................................... 25

BAQ S1 vragenlijst ................................................................................................................ 25

Classificatie persoonlijkheidstermen ................................................................................... 26

Persoonlijkheidsscores .......................................................................................................... 26

RESULTATEN .............................................................................................................. 27

Persoonlijkheidstermen ........................................................................................................ 27

Onderzoeksvraag 1 ............................................................................................................. 27

Dimensies van de Big Five ................................................................................................... 29


Verband tussen geëxtraheerde scores op de Big Five en advies ....................................... 30


Verband tussen geëxtraheerde scores en BAQ S1 scores .................................................. 32


DISCUSSIE .................................................................................................................... 33

Welke persoonlijkheidstermen worden gebruikt om personen te beschrijven in referenties op

een LinkedInprofiel? ............................................................................................................... 34

Naar welke dimensies van de Big Five verwijzen de teruggevonden persoonlijkheidstermen?

................................................................................................................................................. 36

6

Wat is de relatie tussen de beschrijvingen in referenties op een LinkedInprofiel en het

gegeven advies over de kandidaat? ......................................................................................... 38

Is er een verband tussen de scores gebaseerd op de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen uit

referenties op een LinkedInprofiel en de persoonlijkheidsscores gebaseerd op een

zelfbeoordelingstest? ............................................................................................................... 39

Beperkingen ........................................................................................................................... 41

Implicaties voor de praktijk ................................................................................................. 42

Suggesties voor toekomstig onderzoek ................................................................................ 43

REFERENTIES .............................................................................................................. 44

APPENDIX .................................................................................................................... 49

7

LIJST MET TABELLEN Tabel 2: Aantal geëxtraheerde persoonlijkheidstermen uit referenties per dimensie

............................................................................................................................................................. 29

Tabel 3: Geëxtraheerde scores op de Big Five uit referenties -‐ gemiddelde en

standaarddeviatie per dimensie, onderlinge correlaties tussen de dimensies

............................................................................................................................................................. 30

Tabel 4: Resultaten binaire logistische regressies -‐ persoonlijkheidsscores o.b.v.

referenties en advies ................................................................................................................. 31

Tabel 5: Resultaten binaire logistische regressies -‐ profielscores o.b.v.

zelfbeoordelingstest en advies .............................................................................................. 32

Tabel 6: Correlaties profielscores o.b.v. referenties en o.b.v. zelfbeoordelingstest

............................................................................................................................................................. 33

Tabel A: Frequentie van de termen per dimensie, vergelijking met ander

onderzoek ...................................................................................................................................... 49

8

INLEIDING

Social network sites (SNSs), zoals LinkedIn, Facebook en MySpace, zijn niet

meer weg te denken uit onze leefwereld. Ze kennen sinds hun opkomst miljoenen

gebruikers, waarvan velen hen dagelijks raadplegen (Boyd, & Ellison, 2008; Kluemper,

& Rosen, 2009). Het gebruik van SNSs in Human Resourcesprocessen zoals het

rekruterings- en selectieproces kent recent een sterke groei. Er is nog maar beperkt

onderzoek naar gedaan en door het stijgende gebruik is onderzoek noodzakelijk

geworden (Davison, Maraist, & Bing, 2011; Kluemper, Rosen, & Mossholder, 2012).

Er is echter een nijpend gebrek aan onderzoek of SNS informatie nuttig te gebruiken

valt voor het screenen van mogelijke kandidaten (Kluemper et al., 2012). Op SNSs is

het mogelijk om een profiel aan te maken en met andere gebruikers contact te leggen.

Op een persoonlijk profiel kan je het aantal connecties van de gebruiker terugvinden,

profielfoto’s, interesses en afhankelijk van het soort SNS, bijvoorbeeld LinkedIn, ook

vroegere werkervaringen, referenties en carrièrevooruitzichten (Boyd, & Ellison, 2008;

Linkedin, 2012; Guillory, & Hancock, 2012).

SNSs kunnen nuttig zijn voor rekrutering en selectie doordat ze kunnen helpen

bij het aantrekken van gekwalificeerde kandidaten en het verkrijgen van job relevante

karakteristieken van de kandidaat die men niet terugvindt op een CV (Davison, Maraist,

& Bing, 2011). SNSs worden door werkgevers steeds meer gebruikt om het wervings-

en selectieproces te versterken door gebruik te maken van de persoonlijke informatie

die terug te vinden is op een SNSprofiel (Kluemper, & Rosen, 2009). Ook voor

werkzoekenden kunnen SNSs nuttig zijn. Ze kunnen SNSs gebruiken om openstaande

vacatures op te sporen en zichzelf voor te stellen (Dineen, Ash, & Noe, 2002; Stepstone,

2010).

Referenties kunnen interessante informatie bevatten voor werkgevers, het is dan

ook sinds lange tijd dat deze geraadpleegd worden in het selectieproces (Tahan, &

Kleiner, 2001). Persoonlijkheid blijkt uit meerdere studies een goede voorspeller te zijn

voor later organisatiegedrag (Ones, Dilchert, Viswesvaran, & Judge, 2007; Barrick,

Mount, & Judge, 2001). In het rekruterings- en selectieproces wordt in de meeste

9

gevallen gebruik gemaakt van zelfrapporteringstests voor persoonlijkheid. Recent

onderzoek naar persoonlijkheidsbeoordelingen door anderen (other-ratings) brengt aan

het licht dat ook deze nuttig zouden kunnen gebruikt worden in het selectieproces,

aangezien ze predictieve validiteit bevatten voor job performance. Verder onderzoek

hiernaar is aangewezen (Connelly, & Ones, 2010; Zimmerman, Triana, & Barrick,

2010). In vorige studies is gevonden dat persoonlijkheidsconstructen die beoordelaars

neerschrijven tijdens interviews en assessment centers (AC) een invloed hebben op de

eindbeoordeling van de kandidaat (Van Dam, 1998; Lievens, De Fruyt, & Van Dam,

2001). Op een SNSprofiel kunnen we persoonlijkheidsconstructen terugvinden in

referenties die vroegere of huidige professionele contacten hebben geplaatst. Bij ons

weten is nog geen onderzoek gedaan of deze een invloed hebben in het selectieproces

en of deze verwijzingen naar de persoonlijkheid een verband hebben met de

zelfrapportage van de persoonlijkheid van de kandidaat.

In deze studie willen we nagaan welke persoonlijkheidsconstructen we kunnen

waarnemen in referenties op een LinkedInprofiel. We zullen deze vraag beantwoorden

door LinkedInprofielen na te kijken van kandidaten die reeds gesolliciteerd hebben voor

een bepaalde vacature. Als theoretisch kader maken we gebruik van de ‘Big Five’, dit

zullen we gebruiken om de termen in te delen en na te gaan welke dimensies het vaakst

voorkomen. Daarnaast wordt ook gekeken naar de relatie tussen het voorkomen van

deze persoonlijkheidsconstructen en de afhankelijke variabele, het advies om de

kandidaat wel of niet aan te werven. En of er een verband is tussen scores op de Big

Five dimensies die worden opgesteld a.d.h.v. de persoonlijkheidstermen teruggevonden

in de referenties op het LinkedInprofiel en het persoonlijkheidsprofiel aangegeven door

zelfrapportage.

Eerst wordt er gekeken naar de reeds bestaande literatuur rond SNSs en het

gebruik hiervan in R&S, vervolgens bespreken we het gebruik van referenties in het

selectieproces, het gebruik van persoonlijkheidstests in het selectieproces en de Big

Five als theoretisch raamwerk en weerspiegeling van de persoonlijkheidsconstructen.

Aangezien we referenties en persoonlijkheidsconstructen kunnen terugvinden op een

10

SNSprofiel, zoals LinkedIn, zijn deze het meest aangewezen om van naderbij te

bekijken.

Social network sites

Een mogelijke definitie van SNSs vinden we bij Boyd en Ellison (2008):

‘Sociale netwerk sites worden gezien als web-gebaseerde diensten die individuen

toelaten om 1) een publiek of gedeeltelijk-publiek profiel aan te maken binnen een

gebonden systeem 2) een lijst op te stellen met gebruikers waar ze een connectie mee

delen, en 3) de lijst met connecties te zien en te bewerken die ze hebben en die anderen

hebben in het systeem.’ Zo ontstaan er online communiteiten waarin mensen hun

interesses en activiteiten delen met elkaar. Het doel van deze sites is om contact te

maken met een sociaal netwerk en zo informatie uit te wisselen. Op een SNS zijn er

verscheidene manieren om dit te doen zoals e-mail- of chatfuncties (Kluemper, &

Rosen, 2009). Er is ook de mogelijkheid om contact te leggen met onbekenden en zo je

netwerk uit te breiden, al is dit niet het primaire doel volgens Boyd en Ellison (2008).

Er is een grote diversiteit aan SNSs beschikbaar. Ze variëren voornamelijk op het

gebied van zichtbaarheid en toelating tot het persoonlijk profiel. De verscheidene SNSs

differentiëren zich ook van elkaar doordat de culturen (professioneel, artistiek, sociaal)

waarin ze gebruikt worden verschillen. Als gevolg daarvan kennen ze een verschillend

gebruikersbestand. Verder onderzoek op het gebied van SNSs is zeker aangewezen, het

is een onderzoeksveld dat zich nog volop aan het ontwikkelen is (Boyd, & Ellison,

2008; Kluemper, & Rosen, 2009).

In dit onderzoek wordt de aandacht gericht op de SNS LinkedIn (LIn). LinkedIn

is een professioneel netwerk dat zich focust op de zakenwereld en professionele

contacten (Boyd, & Ellison, 2008). Het biedt de mogelijkheid om in contact te komen

met mensen, jobs en opportuniteiten. LIn heeft wereldwijd 135 miljoen gebruikers

(LinkedIn, 2012). Op LinkedIn is een profiel in principe gelijk aan een online CV, waar

je vroegere werkervaringen, opleidingen, hobby’s, interesses en referenties op kan

terugvinden (Guillory, & Hancock, 2012). Er is nog maar weinig onderzoek gedaan

naar het gebruik van LinkedIn in rekrutering en selectie, maar door het stijgend gebruik,

is het interessant om hier verder onderzoek naar te doen (Kluemper, Rosen, &

11

Mossholder, 2012). Volgens het Social Recruiting Activity Report (2012) uitgevoerd

door Bullhorn is LinkedIn leider op het gebied van frequentie en gebruik door

rekruteerders en het effectiefst voor het vinden van kandidaten, gevolgd door Twitter en

Facebook. LinkedIn wordt in het rekruterings- en selectieproces dan ook meer

geraadpleegd dan Facebook (Caers & Castelyns, 2010).

Social network sites en rekrutering & selectie

Recentelijk is de interesse om technologie te gebruiken in Human Resources

(HR) praktijken sterk toegenomen, bv. in rekrutering en selectie (Chapman, & Webster,

2003; Lievens, Van Dam, & Anderson, 2002). Het rekruterings- en selectieproces

bestaat uit verscheidene fases: a) adverteren van de openstaande positie b) ontvangen

van applicaties c) initiële screening, en d) de eindselectie (Chapman, & Webster, 2003).

In al deze fases zou het gebruik van technologie kunnen worden toegepast. Chapman en

Webster (2003) vonden vier mogelijke redenen waarom dit ook steeds meer het geval

is: a) kostenbesparend b) stijgende globalisatie van de economie en arbeidsmarkt c)

potentieel om de negatieve impact op beschermde groepen te verminderen d) efficiënter

maken van het wervingsproces bij automatische processen. In hun onderzoek werd ook

gevonden dat de meeste organisaties gebruik maken van een mix van traditionele

methodes en nieuwe technologieën in het rekruterings- en selectieproces. Het gebruik

van technologie in HR brengt meerdere uitdagingen met zich mee die zorgvuldig

moeten worden ingepland bij de implementatie. De meerderheid van de HR managers

waren van mening dat HR technologieën nog populairder zullen worden in de toekomst

en dat organisaties hier verder in moeten investeren.

Het gebruik van SNSs in rekrutering en selectie gaat de laatste jaren in een sterk

stijgende lijn doordat SNSs reeds wijdverspreid zijn en ze veel nuttige informatie

bevatten voor het rekruterings- en selectieproces (Kluemper, & Rosen, 2009). In 2008

rapporteerde the Society for Human Resource Management (SHRM) dat 13% van de

organisaties SNSs gebruiken om kandidaten te screenen en 18% was van plan dit in de

toekomst te gaan doen. Ongeveer de helft van de bedrijven die ondervraagd werden

door Stepstone (2010) zegt gebruik te maken van SNSs en dit voornamelijk voor

12

rekrutering en selectie. Uit het surveyonderzoek van Shea en Wesley (2006) bleek dat

50% van de ondervraagde werkgevers gebruik maakt van online technologie om

kandidaten te screenen. Hiervan beweerde 78% dat de informatie die ze online vonden

hun beslissing over de kandidaat beïnvloedde. Organisaties gebruiken SNSs in

rekrutering en selectie om nieuwe medewerkers te zoeken en om meer

achtergrondinformatie te vinden over de mogelijke kandidaten (Stepstone, 2010). Caers

en Castelyns (2010) hebben in hun onderzoek gevonden dat zowel Facebook als

LinkedIn gebruikt worden door rekruteerders om kandidaten te vinden, om meer

informatie over hen te verwerven en om te beslissen wie uitgenodigd wordt voor een

interview.

In het selectieproces wordt gekeken naar de CV van een kandidaat. De

informatie die hierop wordt teruggevonden zal bepalen of de persoon wordt uitgenodigd

voor een interview (Lievens, van Dam, & Anderson, 2002). Uit onderzoek blijkt dat

rekruteerders informatie over het type onderscheidingsgraad, universiteitsgraden,

vrijetijdsactiviteiten en werkervaringen gebruiken om interferenties te maken over de

motivatie, zorgvuldigheid, capaciteiten, en interpersoonlijke vaardigheden van de

kandidaat, factoren die relevant zijn voor job succes (Cole, Feild, & Giles, 2003), en dat

ze deze informatie gebruiken bij de beslissing om de kandidaat te interviewen of aan te

werven (Brown, & Campion, 1994). Cole, Feild, & Stafford (2005) vonden dat

rekruteerders in staat zijn om valide interferenties te maken over de persoonlijkheid van

de kandidaat enkel op basis van geschreven informatie, zoals een CV. De informatie die

we kunnen terugvinden op een LinkedInprofiel kan een meerwaarde toevoegen aan de

CV en zo het selectieproces versterken (Caers & Casteleyns, 2010). SNSs kunnen

interessante informatie bieden die nuttig kan gebruikt worden voor organisaties

(Kluemper et al., 2012). Werkgevers zijn bijvoorbeeld in staat kandidaten te filteren die

voldoen aan hun organisatie-eisen door zich te baseren op de informatie die ze vinden

op SNSs zoals groepsaffiliaties, foto’s en persoonlijke informatie. Uit het onderzoek

van Roulin en Bangerter (in press) bleek dat rekruteerders voornamelijk focussen op job

gerelateerde informatie die ze kunnen terugvinden op een SNS, zoals studies,

ervaringen, demografische informatie en burgerlijke status. Informatie die traditioneel

gezien ook terug te vinden is op een CV. Rekruteerders delen ook mee aandacht te

13

besteden aan het aantal personen waarmee een kandidaat geconnecteerd is op een SNS,

aangezien dit een indicatie geeft over de grootte van het netwerk van de kandidaat. Een

voordeel van SNSs is dat het informatie biedt die rechtstreeks afkomstig is van de

kandidaat. Deze informatie kan dan vergeleken worden met hetgeen de kandidaat vertelt

in het job interview (Shea, & Wesley, 2006). SNSs kunnen dus gelden als extra tool

voor het vinden van mogelijke kandidaten in het rekruterings- en selectieproces, maar

zijn niet in staat om de traditionele rekruteringskanalen te vervangen (Stepstone, 2010).

Er is echter nog steeds een gebrek aan onderzoek naar de rol van SNSs in het

beslissingsproces van rekrutering en selectie (Bohnert, & Ross, 2010).

De eigenaar van een SNSprofiel kan zelf beslissen welke informatie zichtbaar is

voor anderen. Zowel Bohnert et al. (2010) als Caers, & Castelyns (2010) gingen na hoe

de inhoud van een SNSprofiel de evaluatie van een job kandidaat beïnvloedde. In het

onderzoek van Caers, & Castelyns (2010) werd gevonden dat de informatie die

zichtbaar is voor rekruteerders op een LinkedInprofiel, zoals foto’s en het aantal

connecties van iemand, beïnvloedt of een persoon uitgenodigd wordt op een gesprek of

niet. In de studie van Bhonert et al. (2010) werd een onderscheid gemaakt tussen

hypothetische kandidaten die ofwel hoog of laag gekwalificeerd waren. Ook was er een

onderscheid tussen familie-, professioneel- of alcoholgeoriënteerde profielen. Uit de

resultaten bleek dat kandidaten die kwalitatief beter waren voor de job op basis van CV

ook meer op interview werden uitgenodigd en werden aangeworven. De kandidaten die

familie- en professioneelgeoriënteerd waren op hun SNSprofiel, werden meer geschikt

voor de job bevonden dan de personen met alcoholgeoriënteerde profielen.

Ook mensen die op zoek zijn naar een job kunnen handig gebruik maken van

SNSs. Ze kunnen hierbij zoeken naar nieuwe vacatures en meer in het algemeen kunnen

ze het World Wide Web raadplegen om meer informatie te vinden over de organisatie

waarin ze geïnteresseerd zijn. Deze informatie beïnvloedt dan de percepties van de

kandidaat omtrent de organisatiefit en de intentie om te solliciteren (Dineen, Ash, &

Noe, 2002). Uit het sociale media rapport van Stepstone (2010) bleek wel dat slechts

63% van de werkzoekenden die SNSs gebruiken dit doen om professionele redenen.

Nog niet iedereen gebruikt dus SNSs om zijn carrièremogelijkheden te verkennen of

14

zijn professioneel netwerk uit te breiden. Het is ook van belang dat de werkzoekenden

rekening houden met hetgeen ze op hun SNSprofiel plaatsen. Het blijkt namelijk dat één

op vier werkgevers een kandidaat geweigerd heeft op basis van onflatterend materiaal

dat ze konden vinden op het internet (Jobat, 2012). Kandidaten trachten zich steeds

beter voor te doen zodat de kans op een jobaanbieding groter wordt. Doordat een

LinkedInprofiel virtuele zelfpresentatie is, wordt de kans vergroot op misleiding en

impression management volgens de assumptie dat internetcommunicatie meer

misleidend is dan de traditionele formats. De informatie waarin kandidaten durven te

overdrijven op een LinkedInprofiel zijn echter niet van het grootste belang in het

selectieproces, het gaat voornamelijk over hobby’s en interesses (Guillory, & Hancock,

2012).

Referenties en rekrutering & selectie

Het nakijken van referenties is sinds lange tijd een belangrijk onderdeel van het

rekruterings- en selectieproces (Tahan, & Kleiner, 2001). In een survey van de Society

for Human Resource Management (2005) gaf 96% van de organisaties aan dat ze in het

rekruterings- en selectieproces gebruik maken van een referentiecheck procedure.

Organisaties willen nagaan of de informatie die de kandidaat over zichzelf en zijn

werkervaring meedeelt wel waarheidsgetrouw is (Ballam, 2002), en ze willen kijken of

de kandidaat wel de geschikte persoon is voor de job (Tahan, & Kleiner, 2001). Er zijn

verscheidene manieren om referenties te verkrijgen, zoals een telefoongesprek, een

formele aanbevelingsbrief (Evuleocha, Ughbah, & Law, 2009) of bijvoorbeeld een

geschreven referentie door vroegere of huidige professionele contacten op een

LinkedInprofiel. Uit het onderzoek van Caers & Castelyns (2010) blijkt dat 78% van de

ondervraagde rekruteerders vindt dat referenties op een Linkedinprofiel een persoon

kunnen helpen om zichzelf te promoten.

Rekruteerders vinden bij het selecteren van geschikte kandidaten tien

verschillende soorten informatie belangrijk die moeten terug te vinden zijn in referenties

en zo kunnen helpen bij het selectieproces: 1) mogelijkheid om met anderen te werken

2) werkethiek 3) omgang met werkdruk 4) vaardigheden om beslissingen te maken 5)

15

relatie tot de referentiegever 6) sterktes van de kandidaat 7) maturiteitslevel 8) zwaktes

9) fit met de organisatiecultuur en toekomstige collega’s, en 10) computervaardigheden

(Evuleocha et al., 2009). Volgens Cascio (1997) worden vier types van informatie, die

kunnen worden teruggevonden in referenties, doorgaans beschouwd als bruikbaar: 1)

werkervaring en educatie van de kandidaat 2) karaktertrekken van de kandidaat 3)

inschattingen van de job performance capaciteiten 4) bereidheid van de referentiegever

om de kandidaat aan te nemen of te behouden als medewerker. De verwijzingen naar de

karaktertrekken van een kandidaat kunnen worden teruggevonden door de

persoonlijkheidsconstructen in referenties op een LinkedInprofiel. In dit onderzoek

willen we nagaan welke persoonlijkheidsconstructen voornamelijk worden gebruikt en

dus welke karaktereigenschappen worden weergegeven en belangrijk worden geacht

door voormalige werkgevers of door hen worden opgemerkt.

Persoonlijkheid en rekrutering & selectie

Persoonlijkheidsmetingen zijn sinds de jaren ’90 goed ingeburgerd in het

selectieproces. Meerdere onderzoeken hebben reeds aangetoond dat

persoonlijkheidstrekken een indicator kunnen zijn voor later organisatiegedrag.

(Goldberg, 1990; Ones, Dilchert, Viswesvaran, & Judge, 2007). Persoonlijkheid blijkt

een goede voorspeller te zijn voor job performance, voornamelijk de trek

‘zorgvuldigheid’ (Barrick, Mount, & Judge, 2001). Rekruteerders blijken hier dan ook

rekening mee te houden en beslissen of de kandidaat geschikt is voor de job op basis

van hun perceptie of de kandidaat hoog of laag scoort op ‘zorgvuldigheid’ (Sears, &

Rowe, 2003).

Informatie omtrent iemands persoonlijkheid wordt in de meeste gevallen

verkregen via zelfrapportering. Er zijn twee grote redenen waarom het gebruik van

zelfrapportering van persoonlijkheid in rekrutering en selectie in twijfel wordt

getrokken, ten eerste is er de zorg over het sociaal wenselijk antwoorden van de

kandidaten, ze trachten de test misschien te beïnvloeden zodat ze voldoen aan de sociale

verwachtingen, en ten tweede is er de conclusie dat de huidige persoonlijkheidstests

(met zelfrapportering) maar een lage validiteit bevatten om job performance te

16

voorspellen (Morgeson et al., 2007). Het zou nuttig zijn om deze tests te herbekijken en

op zoek te gaan naar alternatieven voor metingen van persoonlijkheidsconstructen via

zelfrapportering. Bijvoorbeeld SNSs zouden ook kunnen dienen als bron om een beeld

te krijgen van iemands persoonlijkheid, want uit onderzoek is gebleken dat persoonlijke

websites, die dicht aanleunen bij profielen op SNSs enkele manifeste aspecten van de

persoonlijkheid weerspiegelen (Marcus, Machilek, & Schütz, 2006).

Het realistic accuracy model (RAM) van Funder (1995) biedt een theoretisch

kader dat kan verklaren waarom we referenties op een SNSs kunnen gebruiken als een

bron van informatie voor de weergave van de persoonlijkheid van een kandidaat. Het

model suggereert dat beoordelaars intuïtief persoonlijkheidscues evalueren op een

functioneel niveau van diagnostische accuraatheid. Deze theorie duidt de processen aan

van hoe persoonlijkheidstrekken accurater kunnen worden ingeschat en onder welke

condities. Het proces waarbij beoordelaars accuraat een inschatting kunnen maken van

iemands persoonlijkheid is afhankelijk van de omgeving waarin de beoordeling gebeurt.

De omgeving moet toelaten dat de beoordeelde zijn persoonlijkheidstrek ten volle kan

uiten (Relevance) zodat de beoordelaar deze trek kan waarnemen (Availability). De

beoordelaars moeten ook in staat zijn om de trekrelevante aanwijzingen te detecteren

(Detection) en deze te bundelen tot een impressie over de beoordeelde (Utilization).

Enkel als aan deze vier condities is voldaan, kan er een accurate inschatting gemaakt

worden van iemands persoonlijkheid. Door Funder en West (1993) zijn drie

accuraatheidscriteria vooropgesteld. Wanneer er meerdere beoordelaars zijn, kan de

tussenbeoordelaarsbetrouwbaarheid enkel sterk zijn wanneer a) de trek betekenisvol

geuit is via de RA-processen b) de percepties van de beoordelaars via de DU-processen

sterk gelinkt zijn aan de trekuitingen, en c) de percepties van de beoordelaars gemeten

zijn met een relatief kleine meetfout. Gelijkaardig kunnen de correlaties tussen

zelfbeoordelingen en beoordelingen door anderen enkel sterk zijn wanneer a) de trek

geuit is naar anderen toe via sterke RA-processen b) de andere beoordelaars hun

percepties overeen komen met de trekuitingen via sterke DU-processen c) de

zelfpercepties ook sterk overeen komen met de trekuitingen via RADU-processen, en d)

de percepties door het zelf en de anderen zijn gemeten met een relatief kleine meetfout.

17

Er zijn verscheidene moderators teruggevonden die het accuraat inschatten van

iemands persoonlijkheid beïnvloeden. Volgens Funder (1995) kunnen deze moderatoren

gebundeld worden tot vier overkoepelende determinanten voor accuraatheid: good

judge, good target, good trait, en good information. ‘Good judge’ beschrijft de

individuele verschillen in de mogelijkheid van beoordelaars om targets te beoordelen.

‘Good target’ verwijst naar het relatieve gemak waarmee anderen het specifieke target

kunnen beoordelen. ‘Good trait’ toont aan dat er verschillen zijn tussen de trekken in

hoe gemakkelijk ze kunnen worden waargenomen of geïnterpreteerd. En ‘Good

information’ refereert naar de accuraatheid van de beschikbare aanwijzingen van een

specifieke trek. Deze vier moderatoren kunnen actief zijn gedurende verschillende

onderdelen van de RADU-processen. Onderzoek heeft voor deze vier categorieën reeds

ondersteuning gevonden. Studies zijn er relatief goed in geslaagd om ‘good traits’ en

‘good information’ te identificeren die tot accuraatheid leiden. Bij het onderzoek naar

‘good trait’ heeft men gevonden dat goed zichtbare en niet-evaluatieve trekken

accurater worden ingeschat door anderen. ‘Extraversie’ en ‘zorgvuldigheid’ zijn daarbij

de trekken met de grootste tussenbeoordelaarsbetrouwbaarheid en ‘self-other’

correlaties, bijvoorbeeld ‘extraversie’ kan gezien worden als een duidelijk zichtbare trek

die zich uit in sociale gedragingen en dus goed op te merken is voor anderen. ‘Openheid

voor ervaringen’ en ‘emotionele stabiliteit’ zijn daarentegen trekken die zich meer uiten

in gedachten en gevoelens, waardoor verwacht wordt dat ze een lagere zichtbaarheid

hebben voor anderen. Deze trekken zullen enkel accurater worden ingeschat door

beoordelaars die een intieme band hebben met het target, aangezien ze dan meer

toegang zullen krijgen tot de gedachten en gevoelens van het target. We zouden dus

kunnen verwachten dat we meer aanwijzingen voor ‘extraversie’ zullen terugvinden in

referenties op een LinkedInprofiel omdat deze trek opvallender en duidelijker is voor

collega’s. Bij het onderzoek naar ‘good information’ werd gevonden dat hoe beter de

beoordelaar het target kent, hoe accurater de beoordeling zal zijn. En vooral indien de

beoordelaar een intieme relatie heeft met het target zijn de beoordelingen accurater en

‘self-other’ correlaties hoger. Een vergelijking van studies betreffende ‘good judge’ en

‘good target’ is moeilijk door de moeilijkheid in het meten van wie is een ‘good judge’

en wie is een ‘good target’ (Connelly, & Ones, 2010).

18

Recentelijk is er een meta-analyse van Connelly en Ones (2010) verschenen

over andere soorten metingen van persoonlijkheid dan de zelfbeoordeling in rekrutering

en selectie. De meta-analyse toonde aan dat persoonlijkheidsbeoordelingen door

anderen (other-ratings) een duidelijke link hebben met de persoonlijkheidstrekken en

dat personen zich consistent genoeg gedragen zodat anderen hun persoonlijkheid

accuraat kunnen inschatten. Er is ook gebleken dat als er meerdere beoordelaars zijn die

de persoonlijkheid beoordelen, de tussenbeoordelaarsbetrouwbaarheid stijgt (McCrae,

& Weiss, 2007), waardoor de beoordelingen accurater zijn en de criteriumvaliditeit

toeneemt. Al bereikt de betrouwbaarheid vanaf drie beoordelaars een plateau (Schmidt,

& Zimmerman, 2004).

In verscheidene onderzoeken werd gepeild naar de validiteit van ‘other-ratings’

en de mogelijkheid om job performance te voorspellen. Uit de meta-analyse van

Connelly en Ones (2010) bleek dat ‘other-ratings’ bepaalde trekken meer valide meten

dan de zelfrapporteringen voor sommige criteria zoals bv. job performance, maar niet

wanneer de beoordelaar enkel een eerste indruk heeft gekregen van de persoon. De

accuraatheid van de beoordelingen wordt niet groter met het aantal observaties van de

beoordeelde, maar hangt wel af van de relatie tussen de observeerder en de

geobserveerde en dus de kwaliteit van de observatie. Wanneer de observatie gemaakt is

door een levenspartner zal deze accurater zijn, dan wanneer de observatie gemaakt is

door een onbekende. Zimmerman, Triana en Barrick (2010) maakten gebruik van

meerdere beoordelaars voor de persoonlijkheidstrekken en de job criteria en ook zij

konden concluderen dat ‘other-ratings’ van de trekken ‘zorgvuldigheid’ en ‘emotionele

stabiliteit’ goede predictoren kunnen zijn voor job performance en dat de predictoren

incrementele validiteit bevatten bovenop de predictor algemene intelligentie. In het

onderzoek van Taylor, Pajo, Cheung en Stringfield (2004) werden telefonische

referenties afgenomen via een gestructureerd proces bij vroegere collega’s. Er werd

gepeild naar de trekken ‘zorgvuldigheid’ en ‘vriendelijkheid’, en klantenfocus. Uit de

studie bleek dat de aanvaarde kandidaten hun job performance voorspeld werd door de

beoordelingen van hun oversten verkregen via de referenties. Er werd hier geen bewijs

gevonden dat personen die korter met de kandidaten hadden samengewerkt hun

beoordelingen minder valide waren.

19

Persoonlijkheid en SNSs

In een onderzoek van Kluemper en Rosen (2009) werd gevonden dat

beoordelaars op basis van informatie op een SNSprofiel consistent een inschatting

konden maken van iemands persoonlijkheid. Ze konden hierbij ook een onderscheid

maken tussen hoog en laag scoorders op vier van de vijf persoonlijkheidstrekken. In een

recenter onderzoek van Kluemper et al. (2012) werd er dan ook vanuit gegaan dat op

een SNSprofiel genoeg kwantitatieve en kwalitatieve informatie te vinden is voor een

accurate inschatting van de Big Five persoonlijkheidstrekken. Uit de

onderzoeksresultaten bleek dat beoordelingen over de Big Five persoonlijkheidstrekken

op basis van een SNSprofiel overeenstemmen met iemands zelfbeoordeling over de vijf

trekken. De SNS beoordelingen correleerden met job performance, aanwervingskans en

academische performance criteria. En deze correlaties waren hoger dan voor

zelfbeoordelingen. Bij Kluemper (under review) wordt er gesteld dat onderzoek nodig is

naar de incrementele validiteit van beoordelingen van SNSsprofielen bovenop bv.

zelfbeoordelingstests van persoonlijkheid. In dit onderzoek richten we ons specifieker

op de referenties op een SNSprofiel.

Referenties verkregen door vroegere werkgevers betreffende de trekken

‘zorgvuldigheid’, ‘vriendelijkheid’ en ‘emotionele stabiliteit’ blijken uit vorig

onderzoek valide te zijn en voorspellende kracht te bevatten voor job performance. We

kunnen dus verwachten dat rekruteerders relevante informatie voor het selectieproces

zouden verkrijgen, moesten ze aandacht besteden aan de persoonlijkheidsconstructen

die verwijzen naar deze trekken in referenties op een LInprofiel.

Big Five als representatie van persoonlijkheidsconstructen

Persoonlijkheidsconstructen kunnen onderzocht worden door vrije (spontane)

beschrijvingen van personen over anderen te bekijken, bijvoorbeeld referenties, dus

beschrijvingen door vroegere of huidige professionele contacten over de kandidaat, en

deze dan te classificeren volgens een theoretisch kader. Het classificeren van

persoonlijkheidsconstructen volgens een theoretisch raamwerk komt in de literatuur

20

vaak voor (Bracke, 1997; Lievens et al., 2001; Mervielde, & De Fruyt, 2001; Van Dam,

1998).

Het bekendste en meest gebruikte theoretisch kader is het vijffactormodel, de

zogenaamde Big Five. Deze zijn gevonden na een studie van persoonlijkheid

beschrijvende adjectieven, via een lexicale benadering. De Big Five zijn vijf

orthogonale dimensies, deze zijn: Emotional Stability (stabiliteit), Extraversion

(extraversie), Openness to Experience (openstaan voor ervaringen), Agreeableness

(vriendelijkheid) en Conscientiousness (zorgvuldigheid) (Costa, 1996; Bracke, 1997).

Reeds meerdere studies hebben de validiteit van persoonlijkheidstrekken als

voorspellers van job relevant gedrag bewezen, waarbij men gebruikt maakte van het Big

Five model om de trekken te categoriseren (Barrick, Mount, & Judge, 2001).

Uit Barrick et al. (2001) blijkt dat ‘zorgvuldigheid’ de beste voorspeller is voor

algemene job performance. We zouden dus kunnen verwachten dat rekruteerders meer

aandacht aan deze trek zouden besteden en dat de personen die meer

persoonlijkheidsconstructen van deze twee dimensies hebben in hun referenties op hun

LinkedInprofiel positiever zouden worden beoordeeld. Enkele onderzoeken waarbij

men persoonlijkheid beschrijvende adjectieven classificeerden die beoordelaars hadden

genoteerd, toonden een relatie aan met de eindbeoordeling over de kandidaat (Bracke,

1997; Lievens et al., 2001; Van Dam, 1996). Van Dam (1996) heeft onderzocht hoe

spontane persoonlijkheidsbeschrijvingen die werden genomen door interviewers samen

hingen met het eindoordeel over de kandidaat. Ze gebruikte hierbij de AB5C-taxonomie

(Hofstee, De Raad, & Goldberg, 1992) om de persoonlijkheid beschrijvende adjectieven

te rangschikken. De adjectieven kregen een score op basis van hun eerste en tweede

lading op twee van de vijf factoren, zo ontstond er een Big Five persoonlijkheidsprofiel

van de kandidaat. In de beschrijvingen van de interviewers kwamen het vaakst

verwijzingen naar de trekken ‘vriendelijkheid’ en ‘extraversie’ voor. In de studie werd

een relatie gevonden tussen ‘stabiliteit’, ‘openstaan voor ervaringen’, en

‘zorgvuldigheid’, en de eindbeslissing over de kandidaat. In een onderzoek van Lievens

et al. (2001) werd deze procedure toegepast op de notities van assessoren terwijl ze

kandidaten observeerden tijdens AC oefeningen. In de notities van de assessors kwamen

21

verwijzingen naar alle vijf de persoonlijkheidstrekken voor en het vaakst naar de trek

‘stabiliteit’. Zowel de persoonlijkheidstrekken ‘openstaan voor ervaringen’,

‘extraversie’, en ‘zorgvuldigheid’ leverden een significante bijdrage tot de

aanwervingsbeoordeling. Dat in deze twee onderzoeken verschillende

persoonlijkheidstrekken het vaakst voorkomen, kan te wijten zijn aan het feit dat

interviews interpersoonlijke situaties zijn waarbij ‘vriendelijkheid’ en ‘extraversie’

meer benadrukt worden en een grotere rol kunnen spelen, terwijl tijdens AC’s alle

dimensies van persoonlijkheid worden weerspiegeld in het gedrag (Lievens et al.,

2001).

HUIDIG ONDERZOEK

Aangezien persoonlijkheid een voorspeller kan zijn van job relevant gedrag, is

het interessant voor rekruteerders om een beeld te hebben van de persoonlijkheid van de

kandidaat die hij selecteert. In dit onderzoek gaan we trachten scores op te stellen voor

iedere Big Five dimensie voor iedere kandidaat aan de hand van hun LInprofiel en de

persoonlijkheidstermen die we daarop terugvinden. Door het aanwezig zijn van

persoonlijkheidstrekken op een LInprofiel krijgt de rekruteerder reeds een zicht op de

kandidaten hun persoonlijkheid nog voor men hen ontmoet heeft. De bedoeling is om na

te gaan of er enige samenhang is tussen de persoonlijkheidstrekken geëxtraheerd uit de

referenties op het LinkedInprofiel en de aanwervingsbeslissing. Graag zouden we ook

nagaan wat het verband is tussen de geëxtraheerde persoonlijkheidstrekken vanuit de

referenties geplaatst door vroegere of huidige collega’s of oversten op een LInprofiel en

het persoonlijkheidsprofiel verkregen door een persoonlijkheidstest via zelfrapportering.

Uit vorig onderzoek is gebleken dat wanneer een collega iemands persoonlijkheid

beschrijft, dit een betere predictieve waarde heeft voor job performance dan bij

zelfrapportering van de persoonlijkheid. Met dit onderzoek willen we alvast nagaan of

er een even volledig beeld wordt geschetst van iemands persoonlijkheid in referenties

op een LInprofiel als bij zelfrapportage van de persoonlijkheid. Voor volgend

onderzoek zou het dan interessant kunnen zijn om na te gaan of rekruteerders in het

vervolg meer aandacht aan deze persoonlijkheidsbeschrijvingen zouden moeten

besteden bovenop de zelfrapporteringstesten.

22

De eerste onderzoeksvraag is een beschrijvende vraag en wil nagaan welke

termen vroegere of huidige professionele contacten vermelden in referenties op een

LInprofiel, wordt hier verwezen naar de persoonlijkheid van de kandidaat? We gaan de

persoonlijkheid beschrijvende termen classificeren met de AB5C taxonomie.

Als tweede vraag kunnen we dan stellen of we het volledige Big Five domein

terugvinden over een reeks van referenties en kandidaten heen en of er dus een volledig

beeld wordt geschetst van iemands persoonlijkheid. Indien dit inderdaad het geval is,

willen we graag nagaan welke dimensies het vaakste voorkomen. We vermoeden dat dit

zou kunnen samenhangen met de persoonlijkheidstrekken die het opvallendste zijn op

de werkvloer en die het positiefst worden geëvalueerd door vorige werkgevers. Op basis

van vorig onderzoek zouden we kunnen verwachten dat dit voornamelijk de trekken

‘extraversie’ en ‘zorgvuldigheid’ zijn.

De derde onderzoeksvraag houdt een praktische implicatie in, indien de

persoonlijkheidsconstructen inderdaad een predictieve validiteit hebben, zou het voor

kandidaten interessant kunnen zijn om hiermee rekening te houden en referenties te

laten plaatsen die een breder beeld van hun persoonlijkheid schetsen waarbij men de

meest positief beïnvloedende trek in de verf zou kunnen zetten. Ook rekruteerders

zouden meer aandacht kunnen bieden aan de referenties en de

persoonlijkheidsconstructen die ze terugvinden in de referenties op een LInprofiel

gebruiken als aanwijzing voor de persoonlijkheid van de kandidaat en ze zouden zo

kunnen kijken of er een fit zou kunnen zijn met de openstaande vacature.

Als laatste onderzoeksvraag willen we nagaan of er een verband is tussen

geëxtraheerde persoonlijkheidsconstructen vanuit de referenties op het LInprofiel en het

persoonlijkheidsprofiel opgesteld d.m.v. de antwoorden op de zelfrapporteringstest.

Indien blijkt dat er een volledig beeld wordt weergegeven van de persoonlijkheid in

referenties op een LInprofiel en het eventueel samenhangt met de zelfrapporteringstest,

zouden rekruteerders hier in het vervolg ook gebruik van kunnen maken.

23

ONDERZOEKSVRAGEN

Onderzoekvraag 1: De beschrijvingen die we terugvinden over de kandidaat in

de LinkedIn referenties, welke eigenschapstermen komen

daar in voor?

Onderzoeksvraag 2: Wordt het volledige domein van de Big Five

waargenomen, m.a.w., vinden we

persoonlijkheidsconstructen van iedere dimensie terug in

de referenties op LinkedIn?

Onderzoeksvraag 3: Is er een verband tussen de aanwezigheid van deze

persoonlijkheidsconstructen in referenties op een

LinkedInprofiel en het advies over de

aanwervingsbeslissing?

Onderzoeksvraag 4: Wat is het verband tussen de persoonlijkheidsconstructen

geëxtraheerd uit de referenties op een LinkedInprofiel en

het persoonlijkheidsprofiel opgesteld a.d.h.v. een

zelfbeoordelingspersoonlijkheidstest?

METHODE

Dataverzameling

De dataverzameling is tot stand gekomen in samenwerking met een groot

selectieadviesbureau die ons toegang gaf tot een pool van kandidaten die tussen 2006 en

2012 het selectieproces bij hen hebben doorlopen. Om antwoorden te vinden op de

onderzoeksvragen werd enerzijds gebruik gemaakt van de gegevens op het

LinkedInprofiel van de kandidaten en anderzijds van de resultaten op de

persoonlijkheidstest BAQ S1. Iedere kandidaat in deze pool die had deelgenomen aan

24

de selectieprocedure en bijgevolg de persoonlijkheidstest had afgelegd, werd tijdens de

eerste fase, tussen december 2012 en maart 2013, opgezocht via LinkedIn. Indien de

kandidaat beschikte over een LInprofiel, werd er gekeken naar de aanwezige referenties

die dan werden gekopieerd en opgeslagen in ons databestand. Vervolgens werden de

Engelse termen vertaald naar het Nederlands. De personen die niet teruggevonden

werden op LinkedIn of die niet beschikten over referenties, werden niet verder

opgenomen in het databestand.

In totaal werden er 1578 kandidaten opgezocht op LinkedIn, waarvan 151

personen beschikten over één of meerdere bruikbare (met persoonlijkheidstermen)

referenties (9.5%). Over alle kandidaten heen werden 238 referenties teruggevonden.

Subjecten en de selectieprocedure

Het uiteindelijke databestand bestaat uit gegevens van 151 personen, waarvan

114 mannen en 37 vrouwen. De kandidaten solliciteerden allen voor een junior positie

tussen de jaren 2006 en 2012. 121 kandidaten uit ons databestand solliciteerden voor

een economisch gerichte positie (audit of taks), al deze personen beschikken over een

economisch hogeschool of universitair diploma. 30 personen solliciteerden voor een

junior leadershipvacature, dit waren personen met een hoger of universitair, economisch

of ingenieursdiploma. We hebben bewust gekozen voor een databestand met een vrij

homogene groep personen die solliciteerden voor hetzelfde type vacature en beschikten

over een ingenieurs- of economisch, hogeschool of universitair diploma.

Tijdens de assessmentprocedure dienden de kandidaten verscheidene tests te

volbrengen. Hierbij werd gepeild naar elf competenties. Ze dienden twee

groepsoefeningen uit te voeren, een case study op te lossen, een competency based

interview, drie verschillende redeneertesten en een persoonlijkheidstest, de BAQ S1, af

te leggen. Op basis daarvan werd een eindbeslissing over de kandidaat gemaakt en werd

er advies gegeven aan de klant van het selectiebureau over het al dan niet aanwerven

van de kandidaat. Om de onderzoeksvragen te beantwoorden werd in dit onderzoek

enkel gebruik gemaakt van de persoonlijkheidsscores en de adviesbeslissing.

25

Afhankelijke variabele

De informatie over de eindbeslissing, namelijk het advies om de kandidaat al

dan niet aan te werven werd verkregen via het selectieadviesbureau en werd in deze

studie opgenomen als afhankelijke variabele. De afhankelijke variabele bestaat uit twee

categorieën, een positief of een negatief advies.1

BAQ S1 vragenlijst

Alle kandidaten hebben tijdens de selectieprocedure de BAQ S1 afgelegd. De

BAQ S1 peilt naar de Big Five en spits zich toe op het meten van persoonlijkheid van

universitairen of personen met een hogere opleiding in een professionele context. De

vragenlijst bestaat uit 12 items per dimensie. De items worden in blokken van 5 items

aan de kandidaat voorgelegd. Elk van de 5 items per blok hoort thuis bij een andere

dimensie. In totaal zijn er 30 blokken van 5 items. Op die manier wordt elke dimensie

doorheen de vragenlijst een keer vergeleken met iedere andere dimensie. In de BAQ S1

vragenlijst worden de items zowel normatief als ipsatief aangeboden. In het normatief

gedeelte dienen de kandidaten voor elk item aan te geven in welke mate zij het eens zijn

met het item. Zij kunnen het item beantwoorden aan de hand van een vijfpuntenschaal

(helemaal oneens, oneens, neutraal, eens, helemaal eens). Deze methode zorgt ervoor

dat de scores van kandidaten interindividueel vergelijkbaar zijn. In het ipsatief gedeelte

dienen de kandidaten per blok van 5 items de items met elkaar te vergelijken en een

rangorde op te stellen (5, 4, 3, 2, 1). De kandidaat wordt verplicht om elk cijfer maar

één keer aan te duiden. Daardoor wordt de kandidaat geforceerd om ook (relatief)

zwakkere eigenschappen bij zichzelf aan te duiden en zorgt dit voor een score die

minder beïnvloed wordt door sociaal wenselijkheid. (Hudson, 2007). Omdat wij voor

alle kandidaten enkel beschikten over de ipsatieve scores zijn deze scores opgenomen in

ons databestand. We hebben gebruik gemaakt van de ruwe Big Five scores op de test.

De interne consistentie varieert tussen .80 en .92 voor het ipsatieve gedeelte van de test 1 De personen uit de categorie ‘wait’ werden voor dit onderzoek in de categorie ‘negatief advies’ geplaatst, aangezien over deze personen niet onmiddellijk een positief advies werd gegeven.

26

en de splithalf betrouwbaarheid varieert tussen .60 en .85 voor de verschillende facetten.

Uit de testmanual blijkt dat de factoranalyse de Big Five terugvond (Hudson, 2007)

Classificatie persoonlijkheidstermen

Iedere referentie werd gescreend en hieruit werden de persoonlijkheidstermen

geselecteerd. Elke persoonlijkheidsterm werd geclassificeerd aan de hand van de

AB5C-taxonomie van Hofstee en De Raad (1991). In deze taxonomie worden termen op

basis van hun primaire en secundaire ladingen ondergebracht in een van de 90 facetten.

Door gebruik te maken van de lijst eigenschapstermen (n=1203) die Brokken (1978)

aanvankelijk had opgesteld en die daarna door De Raad (Hofstee en De Raad, 1991,

Hendriks, 1997) werden ingedeeld volgens het AB5C-algoritme. Hiernaast werd ook

het boek ‘idioticon van de persoonlijkheid’ van Doddema & De Raad (1997) gebruikt

dat naast de lijst van Brokken (1978) ook nog talrijke aanvullingen bevat. Als laatste

classificatietool werd de lijst van Van Dam (1996) gehanteerd. De termen in de lijst van

Van Dam werden niet op basis van hun ladingen ondergebracht in een van de 90

facetten, maar werden beoordeeld door twee onafhankelijke beoordelaars en op die

manier toegewezen aan de facetten van het AB5C-model. Termen waar geen consensus

over bestond, werden voorgelegd aan twee andere beoordelaars. Een

toewijzingsdrempel van 75% diende behaald te worden om de term op te nemen in het

bestand. Drie van de vier beoordelaars dienden het dus eens te zijn over de dimensies

waarover de persoonlijkheidsterm een uitspraak deed. Zo werden nog 127 termen

toegewezen in een van de facetten van het model die niet op de lijst van Brokken

voorkwamen. Voor de persoonlijkheidstermen die teruggevonden werden op het

LinkedInprofiel, maar die niet voorkwam in een van deze lijsten, werd een synoniem

gebruikt dat wel voorkwam in een van bovenstaande lijsten. Op deze manier werden

zoveel mogelijk termen geclassificeerd.

Persoonlijkheidsscores

27

Iedere kandidaat kreeg voor iedere voorkomende2 dimensie van de Big Five een

score, opgesteld aan de hand van de teruggevonden persoonlijkheidstermen. Dit

gebeurde door middel van een methode die door Hendriks en Hofstee werd ontwikkeld.

Van iedere persoonlijkheidsterm werd de primaire en secundaire dimensie bepaald. De

primair ladende dimensie van een persoonlijkheidsterm kreeg een score van +200 of -

200, afhankelijk van de richting van de lading. De secundair ladende dimensie kreeg

een score van +100 of -100. De persoonlijkheidsscores ontstond door de scores per

dimensie op te tellen en door het aantal teruggevonden termen van die persoon te delen.

Een kandidaat werd bijvoorbeeld omschreven als ‘volwassen’, ‘ijverig’ en ‘vriendelijk’.

De classificaties van deze termen zijn 4+5+ (volwassen), 3+1+ (ijverig) en 2+1+

(vriendelijk). De persoonlijkheidsscores werden dan op volgende wijze berekend: factor

één (extraversie) kreeg score 200 (100 voor ijverig en 100 voor vriendelijk), factor twee

kreeg score 200, factor drie kreeg ook score 200, factor vier kreeg score 200 en factor

vijf kreeg score 100. Vervolgens werden alle scores gedeeld door drie, aangezien er drie

termen teruggevonden werden op de LinkedInpagina. De persoonlijkheidsscores voor

deze kandidaat was I=66.67, II=66.67, III=66.67, IV=66.67, V=33.33. Voor de

personen met meerdere referenties gebeurde dit over alle termen uit deze referenties

heen. Dit kunnen we beschouwen als de persoonlijkheidsscores aan de hand van

beoordeling door ‘others’.

RESULTATEN

Persoonlijkheidstermen

Onderzoeksvraag 1

De eerste onderzoeksvraag wenste te peilen naar welke persoonlijkheidstermen

voorkomen in referenties op een LinkedInprofiel. In totaal werden 871

persoonlijkheidstermen geïdentificeerd in referenties. Het ging hierbij om 161

verschillende vertaalde termen over de referenties heen. Gemiddeld werden er 1.58

2 Enkel indien er persoonlijkheidstermen voorkwamen in de referenties op het LinkedInprofiel van de kandidaat die kon toegewezen worden aan de dimensie, kon er voor deze dimensie een score berekend worden.

28

referenties per kandidaat teruggevonden met per referentie gemiddeld 3.7

persoonlijkheidstermen.

Van de termen uit de referenties konden 117 termen geclassificeerd worden op

basis van de lijst van Brokken (1978) en het boek van Doddema & De Raad (1997) en

kregen op die manier een plaats in de AB5C-taxonomie; 7 trekken werden

geclassificeerd volgens de lijst van Van Dam (1996). Voor de resterende 38 trekken

werden synoniemen en beschrijvingen opgezocht, op basis hiervan konden nog 14

trekken geclassificeerd worden aan de hand van het boek van Doddema en De Raad

(1997) en kregen ook zij een plaats binnen de AB5C-taxonomie. Uiteindelijk konden 24

verschillende trekken die 52 keer voorkwamen (6%) niet worden geclassificeerd. Dit

waren voornamelijk trekken die sporadisch voorkwamen, (gemiddeld 2,2 keer) met

twee uitzonderingen, namelijk ‘probleemoplossend’, N=7 en ‘motiverend’, N=10. Dit

had als resultaat een databestand met 138 verschillende persoonlijkheidstermen die

samen 819 keer voorkwamen.

Verscheidene persoonlijkheidstermen werden teruggevonden, maar enkele

termen bleken toch populairder te zijn dan gemiddeld. De vijf meest teruggevonden

termen in de referenties vormden samen 21% van het totale databestand.

Tabel 1 Samenstelling databestand referenties

Aantal verschillende termen Totaal aantal gebruikte

termen

N % N %

Oorspronkelijke

gegevensbestand

162 100 871 100

Niet geclassificeerd 24 15 52 6

Uiteindelijke gegevensbestand 138 85 819 94

1. AB5C-taxonomie 117 85* 648 79*

2. Door beoordelaars aan een

facet toegewezen

7 5* 33 4*

29

3. Synoniemen 14 10* 148 18*

* in procenten van het uiteindelijke gegevensbestand

Dimensies van de Big Five

Onderzoeksvraag 2

De tweede onderzoeksvraag wou nagaan of het volledige domein van de Big

Five kan worden waargenomen in referenties op een LinkedInprofiel, m.a.w. of

personen termen uit alle dimensies gebruiken om collega’s of andere personen te

beschrijven. We vroegen ons hierbij ook af welke dimensies het vaakst en het minst

zouden voorkomen. Per dimensie werd vastgesteld hoe vaak een woord met een

primaire of secundaire lading3 op deze dimensie voorkwam. Tabel 2 geeft hiervan een

overzicht voor de termen uit de referenties.

Tabel 2 Aantal geëxtraheerde persoonlijkheidstermen uit referenties per dimensie

Primaire factor Secundaire factor

Extraversie 137 (17%) 234 (29%)

Vriendelijkheid 187 (23%) 143 (17%)

Zorgvuldigheid 255 (31%) 123 (15%)

Emotionele stabiliteit 92 (11%) 183 (22%)

Openstaan voor ervaringen 148 (18%) 136 (17%)

Totaal 819 (100%) 819 (100%)

In de referenties vonden we van iedere dimensie persoonlijkheidstermen terug.

De termen met als primaire lading ‘zorgvuldigheid’ kwamen met een duidelijke

voorsprong het vaakste voor. De dimensie ‘vriendelijkheid’ was de tweede grootste

factor als we naar de primaire lading van de termen keken. Wat opmerkelijk is, is dat

het grootste aantal termen als secundaire lading ‘extraversie’ had, terwijl ‘extraversie’

bij de primaire ladingen pas op de vierde plaats komt. ‘Emotionele stabiliteit’ is de

tweede grootste factor voor de secundaire ladingen en ongeveer een gelijk aantal termen

3 Het is niet voor iedere term correct om het woord lading te gebruiken, aangezien verscheidene termen aan facetten werden toegewezen door beoordelaars of op basis van hun synoniemen.

30

met een primaire of secundaire lading werd gebruikt voor ‘openstaan voor ervaringen’.

Als we kijken naar zowel de primaire als secundaire ladingen samen kunnen we op

basis daarvan besluiten dat de dimensies ‘zorgvuldigheid’ en ‘vriendelijkheid’ de

belangrijkste rol speelden en ‘extraversie’ en ‘stabiliteit’ bleken vooral belangrijk voor

het nuanceren van deze primaire beschrijvingen.

Aan de hand van de gevonden persoonlijkheidstermen werd een score opgesteld

per dimensie van de Big Five voor de betreffende kandidaat (volgens de methode

beschreven in de paragraaf ‘persoonlijkheidsscores’). De personen kregen voor elke

dimensie een score indien er in de referenties op hun LinkedInprofiel termen

voorkwamen die laadden op deze dimensie.

Tabel 3 Geëxtraheerde scores op de Big Five vanuit referenties - gemiddelde en

standaarddeviatie per dimensie, onderlinge correlaties tussen de dimensies

Dimensie N Gemiddelde

profielscore

SD I II III IV V

I 83 68, 37 49,48 -

II 127 56,19 82,88 .08 -

III 121 89, 42 46,46 -.21 -.07 -

IV 115 53, 43 42,52 -.07 -.04 .15 -

V 110 64,07 50,1 -.31* -.10 -.13 -.02 - Noot. I= extraversie, II= vriendelijkheid, III= zorgvuldigheid, IV= stabiliteit, V= openstaan voor

ervaringen. *p<.05

De trek ‘zorgvuldigheid’ kent de hoogste gemiddelde profielscore. Dit betekent dat er

voor deze trek meer positief ladende termen 4 voorkwamen dan voor de andere

dimensies.

Verband tussen geëxtraheerde scores op de Big Five en advies

Onderzoeksvraag 3

4 Zie bijlage A voor een overzicht

31

Met de derde onderzoeksvraag wouden we gaan kijken of er een verband bestaat

tussen de profielscores o.b.v. de persoonlijkheidstermen op een LinkedInprofiel en het

positieve of negatieve advies dat over de kandidaat gegeven wordt. De verwachtingen

lagen hier eerder laag, aangezien de adviesbeslissing gebeurt aan de hand van

verscheidene testen en proeven. Om de resultaten te analyseren werd gebruik gemaakt

van een logistische regressie met als onafhankelijke variabelen de profielscores op de

dimensies van de Big Five en als afhankelijke variabele de adviesbeslissing (positief of

negatief). Iedere onafhankelijke variabele werd apart ingegeven, aangezien de meeste

kandidaten geen scores hadden voor alle vijf de dimensies. Dit zorgde voor een groot

aantal missing values, waardoor de logistische regressie maar gebaseerd was op

gegevens van 34 kandidaten, indien we ze allemaal samen invoerden. Voor iedere

dimensie werd dus een aparte logistische regressie uitgevoerd, zodat de resultaten waren

gestaafd op basis van meer data. In de volgende tabel worden de uitkomsten van de

logistische regressies weergegeven.

Tabel 4 Resultaten logistische regressies - persoonlijkheidsscores o.b.v. referenties

en advies

N B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

I 80 .001 .005 .072 1 .788 1.001

II 124 -.004 .003 1.891 1 .169 .996

III 117 .000 .004 .011 1 .917 1.00

IV 112 -.008 .005 2.795 1 .095 .992

V 107 -.006 .004 2.010 1 .156 .994 Noot. I= extraversie, II= vriendelijkheid, III= zorgvuldigheid, IV= stabiliteit, V= openstaan voor ervaringen

Alle uitkomsten blijken niet significant te zijn. Er kan dus op basis van ons

databestand geen betekenisvol verband tussen de persoonlijkheidsscores op basis van de

32

geëxtraheerde persoonlijkheidstermen uit referenties en het advies teruggevonden

worden.

Om na te gaan of er een verband bestond tussen de persoonlijkheidsscores op

basis van de zelfbeoordelingstest en het advies werd hier ook een logistische regressie

uitgevoerd. Aangezien we voor 143 kandidaten scores hadden op alle vijf de dimensies,

vormde het hier geen probleem om alle variabelen in één keer in te voeren. Er bleek

enkel tussen de profielscores voor ‘extraversie’ en het advies een significant, maar klein

verband. Dit betekent dat de kans op een positief advies voor de kandidaten groter is als

men een hogere score heeft voor ‘extraversie’.

Tabel 5 Resultaten logistische regressies - profielscores o.b.v. zelfbeoordelingstest

en advies

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

EX .022 .011 4.222 1 .040 1.023

AL -.012 .010 1.464 1 .226 .988

CO -.006 .009 .450 1 .502 .994

ES -.003 .012 .070 1 .791 .997

OP -.012 .010 1.689 1 .194 .988

Verband tussen geëxtraheerde scores en BAQ S1 scores

Onderzoeksvraag 4

De vierde onderzoeksvraag wou nagaan of er een verband bestond tussen de

scores op de Big Five dimensies opgesteld aan de hand van de termen die anderen

gebruiken om de kandidaat te beschrijven en het persoonlijkheidsprofiel op basis van

een zelf gerapporteerde test.

33

Tabel 6 Correlaties persoonlijkheidsscores o.b.v. referenties en o.b.v.

zelfbeoordelingstest

Zelfbeoordelingstest

Referenties Extraversie Vriendelijkheid Zorgvuldigheid Stabiliteit Openstaan

I (N=81) .02 .03 .07 .08 .05

II (N=123) .01 .07 .15 .03 .04

III (N=117) -.05 -.03 .04 -.02 -.02

IV (N= 111) .16 .20* .16 .15 .02

V (N=105) -.14 -.21* -.03 -.00 .03

Noot. I= extraversie, II= vriendelijkheid, III= zorgvuldigheid, IV= stabiliteit, V= openstaan voor ervaringen *p<.05

Voor ons was voornamelijk van belang of er een verband bestond tussen de

geëxtraheerde score op een dimensie en de zelfbeoordelingsscore op deze zelfde

dimensie. We zouden dus significante verbanden dienen terug te vinden op de diagonaal

van de correlatietabel, maar dit is niet het geval. Er blijkt geen verband te zijn tussen de

persoonlijkheidsscores gebaseerd op de referenties en de scores gebaseerd op de

zelfbeoordelingstest.

DISCUSSIE

De doelstelling van dit onderzoek was om na te gaan welke

persoonlijkheidstermen en dimensies van de Big Five personen gebruiken om collega’s

of werknemers te beschrijven in referenties op een LinkedInprofiel. Bijkomend wouden

we onderzoeken of er een verband bestaat tussen de scores op de Big Five aan de hand

van deze geëxtraheerde persoonlijkheidstermen, de persoonlijkheidsscores o.b.v. een

zelfbeoordelingstest en het advies over de aanwervingsbeslissing. Dit is voornamelijk

een exploratief onderzoek en is dus meer beschrijvend van aard. Het vijffactormodel

werd als theoretisch kader gebruikt om persoonlijkheid in kaart te brengen. Er werden

vier onderzoeksvragen gesteld om de rol van het vijffactormodel in referenties op een

LinkedInprofiel na te gaan. De discussie wordt verder gestructureerd aan de hand van

34

de vier onderzoeksvragen om zo het overzicht te behouden. Eerst worden de

bevindingen per onderzoeksvraag besproken, daarna gaan we in op de beperkingen van

het onderzoek. Tot slot bespreken we nog enkele implicaties voor de praktijk en

suggesties voor toekomstig onderzoek.

Het belang van dit onderzoek kan gevonden worden in de meerwaarde die het

biedt in onderzoek naar de persoonsbeschrijving en het gebruik van sociale media in

rekrutering en selectie. In de meeste onderzoeken waarbij ‘other-ratings’ van

persoonlijkheid worden bestudeerd, dienen de beoordelaars de persoonlijkheid van de

andere persoon in te schatten aan de hand van een bepaalde vragenlijst en schaal. Ook is

dit het geval bij onderzoek waarbij een inschatting dient gemaakt te worden op basis

van het profiel van de kandidaat op een sociale mediasite. Enkele onderzoekers hebben

reeds persoonlijkheidsbeschrijvingen in een concrete context onderzocht, bijvoorbeeld

Van Dam (1996) heeft persoonlijkheidsbeschrijvingen van kandidaten die waren

neergeschreven door interviewers na een selectie-interview bestudeerd, bij Bracke

(1997) en Lievens (2001) werd de rol van het vijffactormodel in notities van assessoren,

nadat ze AC oefeningen hadden geobserveerd, in kaart gebracht. Dit onderzoek is

vernieuwend doordat we gebruik hebben gemaakt van beschrijvingen van kandidaten

door personen die hen kennen of met hen hebben samengewerkt (bv. hun vorige of

huidige werkgevers, collega’s, klanten of studiegenoten) op een social network site,

waarin men ook verwijst naar geobserveerde persoonlijkheidstrekken. Deze

verwijzingen naar de persoonlijkheid van de kandidaat hebben we in dit onderzoek op

een objectieve manier via de AB5C-taxonomie kunnen classificeren. Door de

afwijkende aanpak van het merendeel van het bestaande onderzoek, betekenen onze

resultaten een aanvulling op de bestaande kennis van de persoonlijkheidswaarneming.

Welke persoonlijkheidstermen worden gebruikt om personen (bv. huidige of vroegere

werknemers, collega’s, klanten, studiegenoten of vrienden) te beschrijven in referenties

op een LinkedInprofiel?

Door het stijgend gebruik van SNSs in rekrutering en selectie, ontstaat voor

kandidaten ook de kans om zichzelf te promoten op hun SNS profiel (Kluemper, under

35

review), door bijvoorbeeld een referentie te laten plaatsten door een werkgever of

collega. Onze resultaten suggereren echter dat nog maar een beperkt aantal personen

hier gebruik van maakt, slechts 9.5% van de opgezochte personen beschikten inderdaad

over één of meerdere referenties.

In de referenties die we terugvonden op LinkedIn werd een grote

verscheidenheid aan termen geïdentificeerd. In dit onderzoek hebben wij ons niet enkel

gericht op adjectieven zoals in voorgaand beschreven onderzoek, maar meer algemeen

op persoonlijkheid beschrijvende termen, waaronder ook persoonlijkheid beschrijvende

werkwoorden en naamwoorden, aangezien er empirische aanwijzingen zijn dat het

betekenisdomein van de persoonlijkheidstaal niet volledig gedekt wordt door een enkele

woordcategorie zoals adjectieven (De Raad, Mulder, Kloosterman, & Hofstee, 1988; De

Raad & Hofstee, 1993). Aan de hand van het boek van Doddema en De Raad (1997)

konden ook deze termen geclassificeerd worden. Zoals reeds in vorig onderzoek

aangetoond, beschrijven personen de persoonlijkheid van anderen met een grote

hoeveelheid verschillende termen (Bracke, 1997; Lievens, 2001; Mervielde, 1994; Van

Dam, 1996). Er blijkt echter wel een voorkeur te zijn voor een bepaalde verzameling

termen die vaker terugkomen in referenties op LinkedInprofielen.

Het merendeel van de termen waren positieve persoonlijkheidseigenschappen.

Zoals te zien in tabel A (appendix) laadde 95.9% van de termen positief op de vijf

dimensies. Dit was ook te verwachten aangezien de kandidaten zelf kunnen beslissen

welke informatie er op hun LinkedInprofiel verschijnt en de referenties dienen goed te

keuren. In het kader van het gebruik van referenties op een LinkedInprofiel om zichzelf

te promoten, is dit dus een verwachte uitkomst.

Een groot aantal van de termen die werd teruggevonden in de referenties, kon

geclassificeerd worden op basis van lijsten van persoonlijkheidstermen die aan de hand

van internationale studies opgesteld zijn (Bracke, 1997; Doddema, & De Raad, 1997;

Hofstee, & De Raad, 1991; Van Dam, 1996). Er werd echter ook een verzameling

termen teruggevonden die niet konden geclassificeerd worden of die niet

overeenstemden met voorgaand onderzoek. Als we de meest voorkomende termen

36

vergelijken met ander onderzoek dat gebruik maakte van

persoonlijkheidsbeschrijvingen, zien we toch enkele verschillen. In de referenties

komen termen voor die beschrijven hoe de kandidaat zijn werkgedrag gekenmerkt

wordt door zijn persoonlijkheid, maar die pas kunnen worden toegeschreven aan die

persoon als men hem of haar in meerdere situaties of voor langere tijd aan het werk

heeft gezien (bijvoorbeeld ijverig, toegewijd, betrouwbaar, collegiaal). Dit kan een

mogelijke verklaring vormen waarom we andere termen terugvinden dan studies die

persoonlijkheidsbeschrijvingen op basis van een selectie-interview of assessment center

in kaart hebben gebracht. Aangezien in deze onderzoeken beschrijvingen van korte

momentopnames worden geanalyseerd, waarbij tijdens interviews of assessment centers

deze trekken nog niet konden worden vastgesteld of gepercipieerd. Op deze manier

zouden referenties een breder beeld van de persoonlijkheid van de kandidaat kunnen

schetsen.

Naar welke dimensies van de Big Five verwijzen de teruggevonden

persoonlijkheidstermen?

Om deze vraag te beantwoorden werd gekeken naar het aantal termen dat per

dimensie voorkwam, zowel primair als secundair ladend. De resultaten geven aan dat de

beschrijvingen in referenties op LinkedIn primair gericht waren op de dimensies

‘zorgvuldigheid’ en ‘vriendelijkheid’. De dimensies ‘extraversie’ en ‘stabiliteit’ lijken

vooral belangrijk voor het nuanceren van deze primaire beschrijvingen.

Om deze resultaten beter te kunnen interpreteren, hebben we ze vergeleken met

resultaten van andere studies waarin beschrijvingen werden onderzocht.5 Er blijken

enkele verschillen te zijn in het percentage termen dat per dimensie werd

teruggevonden. In het onderzoek van Van Dam (1996) waarbij beschrijvingen van

interviewers tijdens het selectie-interview werden geanalyseerd, werden vooral termen

teruggevonden die verwezen naar de dimensies ‘vriendelijkheid’ en ‘extraversie’.

Mervielde (1994) vond in beschrijvingen van leerkrachten over hun leerlingen als

dimensies met het hoogste aantal termen ‘vriendelijkheid’ en ‘stabiliteit’ terug, in de

5 Zie bijlage A voor vergelijkingen met vorig onderzoek

37

studie van Bracke (1997) kwamen in de beschrijvingen van de assessoren voornamelijk

adjectieven voor die verwezen naar de dimensies ‘stabiliteit’ en ‘extraversie’.

We kunnen op basis van deze vergelijkingen, concluderen dat er naast

afwijkende terminologie bij het beschrijven van personen in referenties op een

LinkedInprofiel, er ook verschillen bestaan wat betreft het gebruik van termen uit de

vijf dimensies vergeleken met beoordelaars uit andere studies. Het lijkt er dus op dat in

al deze verschillende contexten, personen (zoals leerkrachten, selecteurs, assessoren,

werkgevers, collega’s) termen vanuit verschillende dimensies gebruiken in het

beschrijven van anderen. Dit zou kunnen wijzen op een meerwaarde om te kijken naar

termen die voorkomen in referenties op een Linkedinprofiel, aangezien er informatie

over andere aspecten van de persoonlijkheid van de kandidaat aanbod komen dan bij

interviews en assessment centers.

Een mogelijkheid waarom in deze studie meer termen voorkomen uit andere

dimensies in vergelijking met voorgaand onderzoek, zou kunnen zijn omdat in deze

studie ook werkwoorden en naamwoorden in de dataset werden opgenomen. Dit was

niet het geval in de vergelijkende studies. Doordat er dus met een groter domein van

woorden rekening werd gehouden, zou het kunnen dat andere dimensies meer op de

voorgrond treden.

Een andere verklaring voor de resultaten kan gevonden worden in onderzoek

waarbij men het ‘zero acquaintance’ principe toepast. Hierbij dienen beoordelaars de

persoonlijkheidstrekken in te schatten van anderen, zonder dat ze kunnen interageren

met deze personen. De beoordelaars dienen de personen scores te geven op de Big Five

dimensies. De resultaten van deze studies suggereerden dat ‘extraversie’ en

‘zorgvuldigheid’ trekken zijn die goed zichtbaar en opvallend zijn voor anderen en

hierdoor makkelijker in te schatten zijn (Albright, Kenny, & Malloy, 1988; Borkenau,

& Liebler, 1992). Dit wordt ondersteund door onderzoek van Funder (1995) rond de

RAM-theorie en de moderator ‘good trait’, deze stelt namelijk dat de trekken

‘extraversie’ en ‘zorgvuldigheid’ gemakkelijker kunnen worden waargenomen of

geïnterpreteerd en dat deze goed zichtbare en niet-evaluatieve trekken accurater kunnen

38

worden ingeschat door anderen. In de resultaten van ons onderzoek wordt ook

gesuggereerd dat ‘zorgvuldigheid’ een trek is die vaak wordt waargenomen aangezien

in de teruggevonden referenties de meeste termen verwijzen naar deze dimensie.

Wat is de relatie tussen de beschrijvingen in referenties op een LinkedInprofiel en het

gegeven advies over de kandidaat?

Om na te gaan of het inderdaad relevant is voor rekruteerders om ook gebruik te

maken van de informatie in referenties op een LinkedInprofiel, is er in deze studie

onderzocht of er een relatie bestaat tussen de persoonlijkheidsscores gebaseerd op de

teruggevonden persoonlijkheidstermen en het advies over de aanwerving van de

kandidaat aan de opdrachtgever. In dit onderzoek werden geen significante relaties

teruggevonden tussen de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen uit referenties op een

LinkedInprofiel en het advies over het al dan niet aanwerven van de kandidaat.

Op basis van deze resultaten lijkt de informatie rond de persoonlijkheid van de

kandidaat die terug te vinden is in referenties op zijn LinkedInprofiel geen

voorspellende waarde te hebben voor het eindadvies. Het lijkt niet relevant te zijn voor

zowel kandidaten als rekruteerders om aan deze referenties veel aandacht te besteden.

Als we kijken naar de relatie tussen de zelfbeoordelingspersoonlijkheidstest en

het advies over de aanwerving, zien we dat er enkel een significant resultaat wordt

teruggevonden voor de dimensie ‘extraversie’. De eindbeslissing over het al dan niet

aanwerven van de kandidaten werd dan ook gebaseerd op een verscheidenheid aan

oefeningen en testen, waarbij naar meerdere competenties werd gepeild en

persoonlijkheid dus een mindere rol speelde in de eindbeslissing. ‘Extraversie’ is

volgens onderzoek van Barrick en Mount (1991), een valide voorspeller voor job

performance en trainingsresultaten. Dit suggereert dat het niet onterecht is om rekening

te houden met de dimensie ‘extraversie’ voor het advies rond de aanwerving. Aangezien

ander onderzoek reeds heeft aangetoond dat ‘zorgvuldigheid’ de beste voorspeller voor

job performance blijkt te zijn (Barrick, & Mount, 2001), zou het echter aangewezen zijn

voor rekruteerders om deze dimensie ook enigszins bij hun beoordeling te betrekken.

39

Is er een verband tussen de scores gebaseerd op geëxtraheerde persoonlijkheidstermen

uit referenties op een LinkedInprofiel en de persoonlijkheidsscores gebaseerd op een

zelfbeoordelingstest?

Er werd geen verband teruggevonden tussen de score gebaseerd op de

geëxtraheerde persoonlijkheidstermen voor een dimensie op de Big Five en de score op

diezelfde dimensie gebaseerd op de zelfbeoordelingstest. Op basis van dit onderzoek

lijkt er dus geen verband te bestaan tussen de beoordeling door ‘others’, weergegeven

als een beschrijving over de kandidaat op een LinkedInprofiel en de zelfbeoordeling via

een persoonlijkheidstest voor de vijf dimensies. Uit de meta-analyse van Connelly en

Ones (2010) blijkt dat er in vorig onderzoek wel reeds verbanden zijn gevonden tussen

beoordelingen van de persoonlijkheid door ‘others’ en zelfbeoordelingen. Voornamelijk

voor de dimensies ‘zorgvuldigheid’ en ‘extraversie’. Er zijn verscheidene

mogelijkheden waarom er in ons onderzoek geen verband is teruggevonden, waaronder

ook de beperkingen van dit onderzoek die verder worden besproken.

Een verklaring waarom er geen verband wordt teruggevonden, kunnen we

vinden in de RAM theorie van Funder (1995). Een mogelijkheid zou kunnen zijn dat de

personen die een referentie hebben geschreven, geen accurate inschatting hebben

kunnen maken van de persoonlijkheid van de kandidaat. Volgens de theorie dient

namelijk aan vier voorwaarden voldaan te zijn, zoals reeds beschreven in het

literatuuroverzicht. Indien dit niet het geval was en zij geen accurate inschatting hebben

kunnen maken, is het aannemelijk dat er geen verband wordt gevonden tussen de

beschrijvingen op LinkedIn en de zelfbeoordelingstest van de kandidaat.

In de meta-analyse van Conelly en Ones (2010) en in het kader van onderzoek

naar de moderator ‘good information’ werd gevonden dat de accuraatheid van de

inschattingen van de persoonlijkheid door anderen afhangt van de relatie tussen de

observeerder en de geobserveerde. Hoe beter de relatie, hoe accurater de inschattingen

en hoe hoger de correlaties tussen de beoordelingen door ‘others’ en zelfbeoordelingen.

Het is dus mogelijk dat de beschrijvingen op Linkedin niet overeenkomen met de

zelfbeoordelingen doordat de beoordelaars geen kwaliteitsvolle relatie hebben of gehad

40

hebben met de kandidaat. Vaak wordt de leidinggevende gevraagd om een referentie te

schrijven omdat dit zorgt voor een goede indruk als deze persoon jou aanraadt als

werknemer. Dit wil echter niet zeggen dat deze persoon de beste inschatting kan maken

van de kandidaat. De relatie kan eerder oppervlakkig of vluchtig geweest zijn, waardoor

de beschrijving ook minder accuraat wordt.

Volgens het onderzoek van Kluemper et al. (2012) kunnen accurate

inschattingen gemaakt worden van persoonlijkheidstrekken op basis van SNSsprofielen.

In hun onderzoek zijn wel correlaties teruggevonden met zelfbeoordelingen, advies, job

performance en academische resultaten. De verschillende uitkomsten in vergelijking

met onze studie zouden kunnen bepaald zijn door de verschillende meetmethodes. In

hun onderzoek dienden de beoordelaars een vragenlijst in te vullen, waarbij ieder item

op een vijfpuntenschaal diende beoordeeld te worden, nadat ze het profiel op de SNS

hadden bekeken. In onze studie werd iedere beschrijving op dezelfde manier gescoord

via een objectieve sleutel, deze verschillende meetmethodes zouden de tegenstrijdige

resultaten kunnen verklaren. Een andere verklaring kan zijn doordat de beoordelaars

zich op meer konden richten dan enkel de referenties. Ze konden informatie afleiden uit

de foto’s, statussen, aantal vrienden, e.d.

Een grote bedreiging voor de betrouwbaarheid en de criteriumvaliditeit van de

informatie op SNSs, en meer bepaald uit referenties op LinkedInprofielen, is impression

management. Er is nog maar weinig geweten over invloed van impression management

op SNSs (Kluemper, under review). Er wordt geargumenteerd in het onderzoek van

Kluemper (under review) dat het moeilijk is om de informatie op een SNS te gaan

beïnvloeden. Via referenties op een LinkedInprofiel zou dit echter wel mogelijk zijn,

aangezien de kandidaat zelf de referentie dient goed te keuren voordat het op zijn

profiel verschijnt. Hij of zij heeft dus de volledige controle om te beslissen welke

informatie er via referenties op zijn of haar profiel wordt weergegeven. De kandidaten

kunnen op die manier trachten positieve informatie ten toon te spreiden over zichzelf

om zichzelf zo te promoten. Dit kan ervoor zorgen dat de beschreven trekken

overdreven zijn of niet echt toebehoren aan de persoonlijkheid van de kandidaat,

waardoor er in dit onderzoek dus geen verband is gevonden met de zelfbeoordelingen.

41

Op deze manier is er ook een soort van range restrictie opgetreden omdat de gevonden

termen vooral positief zijn. Deze range restrictie beïnvloedt ook de mogelijkheid om

significante correlaties te vinden.

Beperkingen

Dit onderzoek kent enkele beperkingen die hieronder worden besproken. Dit

zouden eventuele verklaringen kunnen vormen waarom we geen significante resultaten

hebben teruggevonden bij de derde en vierde onderzoeksvraag.

De lage samplegrootte is een van de opvallendste beperkingen. Er werden

minder personen teruggevonden met referenties dan verwacht. Dit heeft ertoe geleid dat

onze resultaten gebaseerd zijn op een beperkte dataset.

De betrouwbaarheid van de scores op de Big Five dimensies berekend aan de

hand van de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen is eerder laag, aangezien deze scores

voor sommige kandidaten slechts gebaseerd zijn op één of twee woorden. Het

gemiddelde aantal termen dat voorkwam is 5.4 per persoon over alle trekken heen.6 Het

gemiddelde aantal termen dat voorkwam per dimensie die als basis diende om een score

te berekenen was 4.47 voor ‘extraversie’, 2.6 voor ‘vriendelijkheid’, 3.12 voor

‘zorgvuldigheid’, 2.4 voor ‘stabiliteit’ en 2.6 voor ‘openstaan voor ervaringen’. De

dimensie ‘extraversie’ blijkt op deze manier dus het meest betrouwbaar gemeten. De

lagere betrouwbaarheid van de andere dimensies heeft ook een invloed op de

mogelijkheid om significante correlaties te vinden. Aangezien er meer ruis is, zal er dus

minder snel een verband gevonden worden.

Doordat de referenties in het Engels geschreven zijn op de LinkedInpagina’s en

daarna dienden vertaald te worden naar het Nederlands, is het mogelijk dat sommige

woorden anders gepercipieerd zijn of een andere nuance hebben meegekregen waardoor

de lading van de termen verschillend kan zijn, dan oorspronkelijk bedoeld door de

6 Het gemiddelde is gebaseerd op de termen die geclassificeerd konden worden, dus o.b.v. de 819 termen die het uiteindelijke databestand opleverden.

42

schrijver van de referentie. Dit geldt eveneens voor de synoniemen die gebruikt zijn, die

ervoor zorgden dat de termen uiteindelijk geclassificeerd konden worden.

De vergelijking tussen beoordelingen door ‘others’ en zelfbeoordelingen kan

gezien worden als een beperking voor dit onderzoek. Dit wordt verder nog besproken

onder het luik ‘suggesties voor toekomstig onderzoek’.

Het gebruik van de ipsatieve scores op de persoonlijkheidstest is niet optimaal.

De kandidaten dienden hier een geforceerde keuze te maken en daardoor kunnen de

scores enkel vergeleken worden ten opzicht van de persoon zelf. Het is mogelijk dat met

het gebruik van de normatieve scores andere resultaten waren bekomen.

De belangrijkste beperking is echter het gebrek aan onderzoek naar de validiteit

van de gehanteerde methode. Met dit onderzoek hebben we door de relatie te

onderzoeken met de aanwervingsbeslissing al een eerste stap gezet in het

validatieonderzoek in A&O-psychologie. In andere contexten heeft men deze wel deze

methode al uitvoeriger onderzocht. In het onderzoek van Mervielde (1998) heeft men

de validiteit van beschrijvingen van ouders over hun kinderen onderzocht. De

conclusies hierbij is dat een vrije beschrijving over een persoon niet kan gezien worden

als een valide methode voor een volledig assessment van de persoonlijkheid. Er wordt

wel gesuggereerd dat persoonlijkheidsbeschrijvingen een meerwaarde kunnen bieden

als tool om de persoonlijkheidstaal die individuele verschillen beschrijven, in kaart te

brengen. Er werd ook een verband gevonden tussen de beschrijvingen door

verschillende waarnemers over hetzelfde kind en ook een overeenkomst met de ratings

op de Big Five schalen.

Implicaties voor de praktijk

Bij Cascio (1997) vonden we terug dat werkgevers een verwijzing naar de

karaktertrekken van de kandidaten in referenties belangrijk vinden en betrouwbaar

achten. We kunnen het echter in twijfel trekken op basis van onze resultaten of ze hier

inderdaad zoveel waarde aan mogen hechten. We kunnen concluderen dat SNSs extra

informatie verschaffen over de kandidaat bovenop de informatie die men verkrijgt

43

tijdens selectie interviews en assessment centers. Zoals aangegeven door 78% van de

rekruteerders in het onderzoek van Caers & Casteleyns (2012), zouden positieve

referenties, geschreven door personen waarmee je hebt samengewerkt, kunnen helpen

om jezelf als kandidaat te promoten. Wij zouden op basis van dit onderzoek toch

aanraden aan rekruteerders om voorzichtig om te springen met deze informatie,

aangezien de bruikbaarheid en de betrouwbaarheid van deze informatie nog niet zijn

aangetoond. De kans bestaat namelijk ook dat men een vertekend positief beeld ophangt

van de persoon in referenties op een LinkedInprofiel en de betrouwbaarheid van de

informatie dus teniet wordt gedaan door impression management.

Suggesties voor toekomstig onderzoek

Dit onderzoek wou het gebruik van persoonlijkheidstermen in referenties op een

social network site in kaart brengen. Het onderzoek was exploratief en voornamelijk

beschrijvend van aard. Toekomstig onderzoek zou kunnen nagaan of er wel significante

verbanden kunnen worden gevonden indien aan de beperkingen van deze studie wordt

tegemoet gekomen. Een andere mogelijkheid is om de persoonlijkheidsscores gebaseerd

op de geëxtraheerde persoonlijkheidstermen te gaan vergelijken met andere ‘other’

beoordelingen in plaats van met zelfbeoordelingen. In de meta-analyse van Connelly en

Ones (2010) wordt gesteld dat ‘other’ metingen valide en betrouwbare voorspellers

kunnen zijn van job performance. Op die manier zou er mogelijk meer convergentie

bereikt kunnen worden. Er zijn namelijk ook beperkingen aan zelfrapporteringstesten.

Vorig onderzoek heeft reeds aangetoond dat ze gekenmerkt worden door een lage

validiteit om performance te voorspellen (Morgeson et al., 2007).

Toekomstig onderzoek zou de relatie tussen de gevonden scores voor de vijf

dimensies op basis van de referenties op Linkedin en job performance kunnen nagaan.

Aangezien in vorig onderzoek reeds is aangetoond dat referenties verkregen door vorige

werkgevers die handelen over de trekken ‘zorgvuldigheid’, ‘vriendelijkheid’ en

‘emotionele stabiliteit’ voorspellende kracht te bevatten voor job performance (Taylor

et al., 2004) en omdat hoge job performance van de geselecteerde kandidaat de

verwachte uitkomst is van het selectieproces. Als deze relatie zou onderzocht worden,

44

zou kunnen bevestigd worden of het nut heeft om rekening te houden met de informatie

afkomstig van referenties op een LinkedInprofiel of niet.

Een andere suggestie is gebaseerd op het onderzoek van McCrae en Weiss

(2007). Zij stellen dat wanneer er meerdere beoordelaars zijn om de persoonlijkheid van

de kandidaat te beoordelen, er een grotere tussenbeoordelaarsbetrouwbaarheid is,

waardoor de beoordelingen accurater zijn en de criteriumvaliditeit toeneemt. Voor

volgend onderzoek zou het dus interessant kunnen zijn om enkel kandidaten in het

databestand op te nemen die over meer dan één referentie beschikken zodat er telkens

beschrijvingen zijn van meerdere personen, waardoor de kans op meer accurate

metingen groter wordt.

REFERENTIES

Albright, L., Kenny, D. A., & Malloy, T. E. (1988). Consensus in personality judgments

at zero acquaintance. Journal of Personality and Social Psychology, 55, 387-

395.

Ballam, D. A. (2002). Speak no evil, hear no evil: A proposal for meaningful reform.

American business law journal, 39, 3, 445-466

Barrick, M. R., & Mount, M. K. (1991). The Big Five personality dimensions and job

performance: A meta-analysis. Personnel Psychology, 44, 1-26.

Barrick, M. R., Mount M. K., Judge T. A. (2001). Personality and performance at the

beginning of the new millenium: What do we know and where do we go next?

International Journal of Selection and Assessment, 9, 9-30.

Best, R. B. (1977). Don’t forget those reference checks! Public Personnel Management,

6, 6, 442-426.

Bohnert, D., & Ross, W. H. (2010). The influence of Social Networking Web Sites on

the Evaluation of Job Candidates. Cyberpsychology, Behavior and Social

Networking, 13, 3, 341-347.

Borkenau, P., & Liebler, A. (1992). Trait inferences: Sources of validity at zero

acquaintance. Journal of Personality and Social Psychology, 62, 645–657. Boyd, D. M., Ellison, N.B. (2007). Social network sites: Definition, history, and

45

scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13, 11.

Bracke, P. (1997-1998). Persoonlijkheidswaarnemingen in assessment centers,

ongepubliceerde masterproef van Universiteit Gent.

Brown, B. K., Campion, M. A. (1994). Biodata phenomenology: recruiters’ perceptions

and use of biographical information in résumé screening. Journal of Applied

Psychology, 74, 897-908.

Caers, R., & Castelyns, V. (2010). LinkedIn and Facebook in Belgium: The Influences

and Biases of Social Network Sites in Recruitment and Selection Procedures.

Social Science Computer Review, 29, 437-448.

Cascio, W. (1987). Applied psychology in personnel management (3rd ed.). Englewood

cliffs, NJ: Prentice Hall.

Chapman, D. S., & Webster, J., (2003). The Use of Technologies in the Recruiting,

Screening, and Selection Processes for Job Candidates. International Journal of

Selection and Assessment, 11, 2/3, 113-120.

Cole, M. S., Feild, H. S., & Giles, W. F. (2003). Using recruiter assessment of

applicants’s résumé content to predict applicant mental ability and Big Five

personality dimensions. International Journal of Selection & Assessment, 11,

78-88

Connelly, B. S., & Ones D. S. (2010). An Other Perspective on Personality: Meta

Analytic Integration of Observers’ Accuracy and Predictive Validity.

Psychological Bulletin, 136, 6, 1092-112.

Dam, K. van (1996). Persoonlijkheidswaarneming in het selectie-interview. Gedrag en

Organisatie, 9, 1, 1-14.

Davison H. K., Maraist C., & Bing M. N. (2011). Friend or Foe? The promise and

pitfalls of using social networking sites for HR decisions. Journal of business

and psychology, 26, 153-159.

De Raad, B., Mulder, E., Kloosterman, K., & Hofstee, W.K.B. (1988). Personality

descriptive verbs. European Journal of Personality, 2, 81-96.

De Raad, B., & Hofstee, W. K. B. (1993). A circumplex approach to the five factor

model: A facet structure of trait adjectives supplemented by trait verbs.

Personality and Individual differences, 15, 493-505.

Dineen, B. R., Ash, S. R., & Noe, R. A. (2002). A Web of applicant attraction: Person-

46

organization fit in the context of Web-based recruitment. Journal of Applied


Doddema-Winsemius, M. & de Raad, B. (1997) Idioticon van de persoonlijkheid: Het

karakteristieke vocabulaire van het spreken over mensen. Amsterdam:

Uitgeverij Nieuwezijds.

Evuleocha, S. U., Ughbah, S. D., & Law S. (2009). Recruiter perceptions of information

that employment references should provide to assist in making selection

decisions. Journal of employment couseling, 46, 3, 98-106.

Funder, D. C. (1995). On the accuracy of personality judgment; A realistic approach.

Psychological Review, 4, 652-670.

Funder, D. C., & West, S. G. (1993). Consensus, self-other agreement, and accuracy in

personality judgement: An introduction. Journal of Personnality, 61, 457-476.

Goldberg, L. R. (1990). An alternative description of personality: The Bige Five factor

structure. Journal of Personality and Social Psychology, 59, 1216-1229.

Guillory, J., & Hancock, J. T. (2012). The effect of Linkedin on Deception in resumes.

Cyberpsychology behavior and social networking, 15, 3, 135-140.

Hendriks, A.A. J. (1997). The construction of the Five-Factor Personality Inventory

(FFPI).

Hofstee, W. K. B., De Raad, B., & Goldberg, L. R. (1992). Integration of the Big Five

and circumplex approaches to trait structure. Journal of Personality and Social


Kluemper, D. H., & Rosen P. A. (2009), Future employment selection methods;

evaluating social networking web sites. Journal of Managerial Psychology, 24,

6, 567-580.

Kluemper, D. H., Rosen P. A., & Mossholder K. W. (2012), Social Networking

Websites, Personality Ratings, and the Organizational Context: More Than

Meets the Eye? Journal of Applied Social Psychology, 42, 5, 1143-1172

Kluemper, D. H. (Under review, publication expected 2013). Social network screening:

Pitfalls, possibilities, and parallels in employment selection. Advanced Series in

Management. Tanya Bondarouk and Miguel Olivas-Lujan (Eds.). Bingly, UK:

Emerald Group Publishing Ltd.

Lievens, F., De Fruyt, F., & Van Dam, K., (2001). Assessors’ use of personality traits in

47

descriptions of assessment centre candidates: A five-factor model perspective.

Journal of Occupational and Organizational Psychology, 74, 373-378.

Linkedin. (2012). Verkregen op 22/03/2012, van: be.linkedin.com/

Marcus, B., Machilek, F., & Schütz, A. (2006). Personality in cyberspace: Personal web

sites as media for personality expressions and impressions. Journal of

Personality and Social Psychology, 90, 1014-1031.

McCrae, R. R., & Weiss, A. (2007). Observer ratings of personality. In R. W. Robins,

R. C. Fraley, & R. F. Krueger (Eds.), Handbook of research methods in

personality psychology (pp. 259-272). New York: Guilford.

Mervielde, I. (1998). Validity of results obtained by analysing free personality

descriptions, In V. L. Havill (Eds.), G. A. Kohnstamm, C. F. Halverson, Jr., I.

Mervielde, Parental descriptions of Child Personality: Developmental

antecedents of the Big Five? (pp. 189-203). Ghent: Hillsdale.

Messmer, M. (2000). Reference checking: A crucial step in the hiring process. National

Public Accountant, 45, 3, 28-29.

Morgeson, F. P., Campion, M. A., Dipboye, R. L., Hollenbeck, J. R., Murphy, K.,

Schmitt, N., (2007). Reconsidering the use of personality tests in personnel

selection contexts. Personnel Psychology, 60, 3, 683-729.

Ones, D. S., Dilchert, S., Viswesvaran, C., & Judge, T. A. (2007). In support of

personality assessment in organizational settings. Personnel Psychology, 60,

995-1027.

Jobat, (2012). Verkregen op 02/04/2012 van: http://www.jobat.be/nl/artikels/online

uitspattingen-nekken-sollicitant/.

Rao L., 2012, Report: LinkedIn Leads In Social Job Recruiting Followed By Twitter

And Facebook. Verkregen op 18/02/2012 van:

http://www.bullhornreach.com/article/view/19477?referer=www.linkedin.com

shortlink=713227.

Roulin, N., & Bangerter, A. (in press) Social networking websites in personnel

selection: A signaling perspective on recruiters’ and applicants’ perceptions.

Journal of Personnel Psychology.

Schmidt, F. L., & Zimmerman, R. D. (2004). A counterintuitive hypothesis about

employment interview validity and some supporting evidence. Journal of

48

Applied Psycholgy, 89, 553-561.

Sears, G. J., Rowe, P. M. (2003). A personality-based similar-to-me effect in the

employment interview: conscientiousness, affect-versus competence-mediated

interpretations, and the role of job relevance. Canadian Journal of Behavioural

Science, 35, 13-24.

Shea, K., & Wesley, J. (2006). How social networking sites affect students, career

services, and employers. National Association of Colleges and Employers

Journal, 66, 3, 26-32.

Society for Human Resource Management. (2005). Reference and background checking

survey report. Alexandria, V. A.: Auteur. Verkregen op n.d. van: www.shrm.org

Society for Human Resource Management. (2008). Online Technologies and their

impact on recruitment strategies. Verkregen op n.d. van: www.shrm.org.

Stepstone. (2010). Rapport Sociale Media.

Tahan, S., & Kleiner, B. H. (2001). New developments concerning giving employment

references. Management Research News, 24, 94-96.

Taylor, P. J., Pajo, K., Cheung, G. W., & Stringfield, P. (2004). Dimensionality and

validity of a structured telephone reference check procedure. Personnel

Psychology, 57, 3, 745-772.

Zimmerman, R. D., Triana, M. C., & Barrick M. R. (2010). Predictive Criterion-Related

Validity of Osberver Ratings of Personality and Job-Related Competencies

Using Multiple Raters and Multiple Performance Criteria. Human Perfomance,

23, 361-378.

49

APPENDIX

Bijlage A: Vergelijkingen met ander onderzoek

Tabel A: Frequentie van de termen per dimensie, vergelijking met ander

onderzoek

Referenties Bracke (1997) Van Dam

(1996)

Mervielde

(1994)

Factor N % N % N % N %

Extraversie 137 16.7 422 14.30 1387 23.18 392 20.71

E+ 137 16.7 193 6.54 276 14.58

E- 0 0 229 7.76 116 6.13

Vriendelijkheid 187 22.8 479 16.23 1495 24.98 528 27.89

V+ 160 19.54 306 10.73 337 17.80

V- 27 3.30 173 5.86 191 10.09

Zorgvuldigheid 255 31.14 614 20.81 1140 19.05 286 15.11

Z+ 255 31.14 500 16.94 188 9.93

Z- 0 0 114 3.86 98 5.18

Stabiliteit 92 11.23 901 30.53 1248 20.86 420 22.19

S+ 91 11.11 505 17.11 182 9.61

S- 1 0.001 396 13.42 238 12.57

Openstaan 148 18.07 535 18.13 714 11.93 267 14.10

O+ 143 17.46 293 9.93 159 8.40

O- 5 0.06 242 8.20 108 5.71

UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische ... · zelfbeoordelingstest. Beperkingen...

Documents

Transcript of UNIVERSITEIT GENT Faculteit Psychologie en Pedagogische ... · zelfbeoordelingstest. Beperkingen...