Chefers beslutsfattande i samband med rekrytering har studerats av många forskare och inom många discipliner. I flera fall kritiseras chefer på grund av att de låter sitt beslutsfattande bygga på magkänsla och intuition istället för att tillämpa utvecklade modeller och processer som används av professionella rekryterare vid en mer strukturerad rekrytering. Bedömningsmatriser beskrivs som ett sätt att strukturera evalueringen av de sökandes meriter och kompetenser och är avsedda för att användas som stöd vid utvärderingen. Ofta kompletteras bedömningsmatriserna med en modell för poängsättning av kandidaternas meriter. En experimentell studie genomfördes på ett fiktivt rekryteringsproblem där fyra chefer fick tillämpa bedömning genom magkänsla samt genom två poängsättningsmetoder. Den ena metoden (här kallat MAUT-A) tillåter fri poängsättning från 0 och uppåt och bygger på Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) och den andra metoden använder en fast poängskala från 1–5. Syftet med detta arbete var att genomföra en komparativ analys mellan dessa två metoder, genom att analysera respondenternas upplevelse av att tillämpa metoderna och deras svar i termer av förhållanden mellan nyttodifferenser. En viss samstämmighet fanns mellan respondenternas olika bedömningar, men i flera fall hade bedömningsmetoden stor påverkan på hur olika skillnader i lämplighet förhöll sig till varandra. För två av de fyra respondenterna skilde sig dessa förhållanden så mycket åt mellan de två metoderna att rangordningen av kandidaterna påverkades. Men respondenterna upplevde att deras beslut blev säkrare och mer genomtänkta vid tillämpningen av poängsättningsmetoder än vid bedömning genom magkänsla. En fast poängskala 1–5 uppfattas av respondenterna som enkel att förstå och tillämpa men samtidigt begränsad och rigid. MAUT-A ger å andra sidan större flexibilitet vid den normativa bedömningen vilket uppskattas av användaren vid val av kandidat men samtidigt gör metoden något svårhanterlig. En tydligare förklaring och en fastare inramning kan göra metoden mer hanterbar då den kräver god insikt i hur den fria poängsättningen fungerar och vad olika poängskillnader egentligen innebär. / Managers' decision-making in connection with recruitment has been studied by many researchers and in many disciplines. In several cases, managers are criticized for allowing their decision-making to be based on gut feeling and intuition instead of applying developed models and processes used by professional recruiters in a more structured recruitment. Assessment matrices are described as a way of structuring the evaluation of the applicants' merits and competencies and are intended to be used as evaluation support. The assessment matrices are often supplemented with a model for scoring the candidates' merits. An experimental study was conducted on a fictitious recruitment problem where four managers had to apply assessment through gut feeling and through two scoring methods. The first method (here called MAUT-A) allows free scoring from 0 and up and is based on Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and the second method uses a fixed score scale from 1-5. The purpose of this work was to conduct a comparative analysis between these two methods, by analyzing the respondents' experience of applying the methods and their answers in terms of utility difference proportions. There was some coherence between the respondents' different assessments, but in several cases the assessment method had a major impact on how various differences are related to each other. For two of the four respondents, these proportions differed so much between the two methods that the ranking of the candidates was affected. However, the respondents experienced that their decisions became more secure and well-reasoned in the application of scoring methods than in assessment through gut feeling. A fixed score scale 1–5 is perceived by the respondents as easy to understand and apply but at the same time limited and rigid. MAUT-A, on the other hand, provides greater flexibility in the normative assessment, which is appreciated by the user when choosing a candidate, but at the same time makes the method somewhat difficult to handle. A clearer explanation and a firmer framework can make the method more manageable as it requires good insight into how the free scoring works and what various scoring differences actually mean.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hig-36089 |
Date | January 2021 |
Creators | Najem, Ghada |
Publisher | Högskolan i Gävle, Avdelningen för datavetenskap och samhällsbyggnad |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0012 seconds