Chancengleichheit in Berufungsverfahren: Digitale Unterstützung kann helfen impliziten Bias zu reduzieren

kriterienbasierte Entschiedung in Berufungsverfahren

Chancengleichheit in Berufungsverfahren: Digitale Unterstützung kann helfen impliziten Bias zu reduzieren

Zum heutigen Internationalen Tag der Frauen und Mädchen in der Wissenschaft haben wir zusammengestellt, wie Selectus Berufungskommissionen dabei unterstützen kann, impliziten Bias zu reduzieren und die Chancengleichheit in Berufungsverfahren zu verbessern.

Frauen sind immer noch in der Minderheit in akademischen Positionen. Während unterdessen etwas mehr Frauen als Männer ein Bachelor- oder Masterstudium abschliessen, liegt der Anteil der Professorinnen an Schweizer Hochschulen unter 25%. Im benachbarten Ausland sehen die Zahlen nicht besser aus.

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Viele Universitäten haben das Problem seit längerem erkannt und probieren, mit gezielten Massnahmenpaketen den Frauenanteil auf Stufe der Professuren zu erhöhen. So vielfältig die Ursachen sind, so unterschiedlich sind auch die Massnahmen, welche vorgeschlagen und umgesetzt werden.

Wissenschaftliche Studien zeigen auf, dass Frauen oft kritischer beurteilt werden als Männer

Ein besonderes Augenmerk wird dabei in letzter Zeit auf die Rolle des impliziten Bias bei der Beurteilung von (Forschungs-) Leistungen von Frauen und Männern gelegt. Zahlreiche wissenschaftliche Studien haben aufgezeigt, dass Frauen im Laufe ihrer akademischen Karriere einer Vielzahl von oft unbewussten Diskrimierungen ausgesetzt sind und kritischer beurteilt werden als Männer. Besonders aufschlussreich sind die Ergebnisse von experimentellen Studien, bei welchen das Geschlecht zufällig variiert wird.

So wurden in einer Studie Frauen für eine Position in einem Labor als weniger wissenschaftlich kompetent beurteilt als Männer. Zudem war die Bereitschaft eine Frau einzustellen geringer, der offerierter Lohn tiefer und das geplante Mentoring weniger unterstützend. Die CVs waren dabei bis auf den Namen der bewerbenden Person – John oder Jennifer – exakt gleich (Moss-Racusin et al. 2012).

In einer anderen experimentellen Studie wurden bei der Beurteilung von Beiträgen für eine Konferenz Abstracts, welche angeblich von Männern stammten, als qualitativ besser beurteilt als solche mit angeblich weiblicher Autorschaft. Das Geschlecht war dabei aber zufällig zugeordnet worden. Der Unterschied war besonders gross bei Themen, die als typische männlich gelten (Knobloch-Westerwick et al. 2013).

Viele weitere Studien zeigen ein ähnliches Bild auf. Eine sehr gute Übersicht über die Rolle von implizitem Bias im Faculty Recruiting und die wissenschaftliche Evidenz dazu gibt der Flyer Recruiting for Excellence der mathematisch-naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Zürich.

Impliziter Bias betrifft aber nicht nur Frauen. Bei Stellenprofilen, welche als weiblich gelten, sind Männer oft den gleichen unbewussten Diskriminierungen ausgesetzt (z.B. Uhlmann et al. 2005). Nur sind viele Fachrichtungen an Universitäten immer noch stark männlich dominiert und konnotiert.

Wie kann Selectus helfen impliziten Bias zu reduzieren?

In der wissenschaftlichen Literatur werden verschiedene Massnahmen vorgeschlagen um impliziten Bias zu reduzieren. Einen sehr guten Überblick darüber bietet das Buch What works von Iris Bohnet. Die Verwendung von Selectus in Berufungsverfahren kann helfen, einige dieser Massnahmen gezielt umzusetzen.

Vollständige & vergleichbare Unterlagen

Alle Bewerbenden geben in der Online-Bewerbungsmaske von Selectus die gleichen Daten ein und laden die gleichen Dokumente hoch. So werden die Bewerbungen einfacher vergleichbar. Lückenlose Unterlagen können verhindern, dass Lücken unbewusst mit stereotypen Vorstellungen und „Hörensagen“ gefüllt werden. Damit wird eine objektive Beurteilung unterstützt und impliziter Bias reduziert.

Unabhängige Beurteilung durch alle Kommissionsmitglieder

Viele Universitäten legen Wert auf divers besetzte Berufungskommissionen, welche eine Mindestanzahl von Frauen umfassen. Aus strukturellen Gründen sind die Frauen aber oft jünger oder in hierarchisch untergestellten Positionen (z.B. Assistenzprofessorinnen oder Mittelbauvertreterinnen). Dies kann dazu führen, dass sie in Kommissionssitzungen zurückhaltender sind oder weniger Beachtung finden.
Mit Selectus bewerten die Kommissionsmitglieder die Bewerbungen unabhängig (und im Fall des ABC-Ratings anonym) auf der Online-Plattform vor der Kommissionssitzung. Die Einschätzung aller Kommissionsmitglieder fliesst gleichwertig in die erste Beurteilung mit ein. Somit werden die unterschiedlichen Perspektiven einer diversen Berufungskommission auch tatsächlich berücksichtigt.

Klare Beurteilungskriterien

Mit den Review Tool und dem Decision Tool unterstützt Selectus die kriterienbasierte Beurteilung der Bewerbungen in den unterschiedlichen Stadien des Prozesses. Klare und transparente Beurteilungskriterien führen gemäss verschiedener Studien dazu, dass Beurteilungen weniger gebiast sind und mehr Frauen eingestellt werden. Wichtig dabei ist, dass die Kriterien vorgängig festgelegt und nicht ad hoc geändert werden. Eine interessante Studie zeigt auf, dass Frauen und Männer nicht unbedingt stereotypisch beurteilt werden. Jedoch werden bei typisch männlichen Stellen Charakteristiken, welche die männlichen Bewerbenden aufweisen, stärker und Charakteristiken welche die weiblichen Bewerbenden aufweisen, schwächer gewichtet (und umgekehrt). Werden die Kriterien aber ex ante verbindlich festgelegt, zeigt sich kein Bias bei der Beurteilung (Uhlmann et al. 2005).

Berücksichtigung des akademischen Alters

In Selectus kann das akademische Alter der Bewerbenden systematisch abgefragt werden. So können Karriereunterbrüche, welche Frauen immer noch überproportional betreffen, angemessen berücksichtigt werden.

Quervergleiche

Quervergleiche anhand verschiedener Aspekte der Bewerbungen führen zu einer objektiveren Beurteilung als wenn eine Bewerbung nach der anderen in ihrer Gesamtheit evaluiert wird. Mit dem Decision Tool, welches zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der Kommissionssitzung eingesetzt wird, sind solche Quervergleiche relativ einfach möglich. Eine Funktion um Bewerbungen mit dem Review Tool vergleichend zu betrachten und zu bewerten – d.h. vor der Sitzung unabhängig durch die einzelnen Kommissionsmitglieder – fehlt jedoch und wäre sicherlich eine interessante Erweiterung von Selectus.

Über Selectus:

Selectus ist eine Software, die kommissionsbasierte Auswahlverfahren an Hochschulen gezielt unterstützt. Ursprünglich für das Faculty Recruiting an der ETH Zürich entwickelt, wird Selectus unterdessen an mehreren Universitäten für verschiedenste Auswahlverfahren eingesetzt (Faculty Recruiting, Projektevaluationen, PhD Applications, Bewerbungen für Summer Schools etc.). Selectus ist ein Produkt der Firma frentix GmbH.

https://selectus.solutions

Über die Autorin:

Christine Benesch hat an der Universität Zürich Ökonomie studiert und promoviert. Danach war sie als Research Fellow an der Harvard Kennedy School und als Assistenzprofessorin an der Universität St. Gallen tätig, wo sie zu Politischer Ökonomie und Behavioral Economics forschte. Seit Januar 2019 leitet sie bei der frentix GmbH das Produktmanagement von Selectus und unterstützt Universitäten dabei, ihre Auswahlprozesse effizienter, fairer und erfolgreicher zu gestalten. Daneben ist sie als Dozentin an der Universität St. Gallen und der Hochschule für Wirtschaft Zürich tätig.

christine.benesch@frentix.com

Referenzen:

Bohnet, I. (2016). What Works: Gender Equality by Design. Harvard University Press. https://scholar.harvard.edu/iris_bohnet/what-works

Knobloch-Westerwick, S., Glynn, C. J., & Huge, M. (2013). The Matilda Effect in Science Communication: An Experiment on Gender Bias in Publication Quality Perceptions and Collaboration Interest. Science Communication, 35(5), 603–625. https://doi.org/10.1177/1075547012472684

Moss-Racusin C. A., Dovidio J. F., Brescoll V. L., Graham M. J. & Handelsman J. (2012). Science Faculty’s subtle gender biases favor male students. Proceedings of the National Academy of Sciences 109(41) 16474-16479. https://doi.org/10.1073/pnas.1211286109

Petchey, S, Gilland-Lutz, K., Siebert, P & Kohler, I. Recruiting for Excellence. Mathematisch-naturwissenschaftliche Fakultät, Universität Zürich. https://www.mnf.uzh.ch/en/mnf-gleichstellung/counteractingBias.html

Uhlmann, E. L., & Cohen, G. L. (2005). Constructed Criteria: Redefining Merit to Justify Discrimination. Psychological Science, 16(6), 474–480. https://journals.sagepub.com/doi/10.1111/j.0956-7976.2005.01559.x

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