CHRO/HRD fragt: Warum geben wir keine Daten zu einzelnen Personen weiter?
TL;DR:
- Risiko von Bias und Fehlinterpretationen
- Erfordert psychometrische Fachkenntnis
- Essenzialisierung und Etikettierung schadet Menschen
- Freigabe kann Schaden und Missbrauch verursachen
- Die Firma erhält Wirkung und Empfehlungen statt roher Zahlen
Warum legt Empatyzer keine Daten einzelner Personen offen?
Empatyzer übersetzt das Wissen über andere in praktische Tipps für die alltägliche Zusammenarbeit, anstatt den Benutzern die vollständigen Diagnosen und Rohergebnisse einer anderen Person zur Verfügung zu stellen.
Funktionen, die dich dabei unterstützen:
- Tipps:Geben dir praktische Tipps für die Arbeit mit einer bestimmten Person, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, was deiner Beziehung helfen kann.
- Vergleich:Zeigt die Unterschiede zwischen zwei Personen in relationaler Form, sodass der Benutzer den Mechanismus versteht, ohne auf das vollständige Profil einer anderen Person zugreifen zu müssen.
Rohdaten einzelner Personen geben wir nicht weiter, weil sie ohne fachliche Deutung praktisch keine Grundlage für richtige Entscheidungen liefern. Die Interpretation braucht psychometrische Kompetenzen und kontextuelles Wissen; fehlt beides, entstehen falsche Schlüsse und verstärkte Biases. Einzelprofile laden leicht zu Vereinfachungen und Essenzialisierung ein: Personen werden anhand weniger Kennzahlen etikettiert, was Vorurteile stärkt und Karrieren oder Teambeziehungen schaden kann. Empatyzer produziert stattdessen aggregierte Befunde und konkrete Empfehlungen – ein aufbereitetes Ergebnis, das sofort nutzbar ist. Das System verarbeitet Daten sicher und wertfrei und gibt Ratschläge, die an Beziehungskonstellationen und Kontext angepasst sind. Die Weitergabe roher Einzelwerte würde zudem das Risiko von Missbrauch in Jahresgesprächen, Recruiting oder internen Machtspielen erhöhen. Selbst erfahrene Psychologen können Einzelergebnisse falsch deuten, deshalb liefern wir Trends und Aggregationen. Aggregate helfen, kulturelle Risiken, Schulungsthemen und Interventionsfelder zu erkennen, ohne die Privatsphäre einzelner zu gefährden. Auch die Inhalte von Gesprächen bleiben geschützt: sie gelangen nicht an Vorgesetzte oder HR, Konten können gelöscht und Daten zurückgezogen werden. Diese Politik stärkt Vertrauen und Akzeptanz, die für den Erfolg des Tools auf Organisationsebene unerlässlich sind.
Wir geben keine personenbezogenen Rohdaten weiter, um Bias zu vermeiden, Privatsphäre zu schützen und der Firma einen praktischen Effekt statt roher Zahlen zu liefern.
Quellen und Forschung
- American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education. (2014). Standards for Educational and Psychological Testing. American Educational Research Association. Source
- Amos Tversky; Daniel Kahneman (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124–1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124 DOI: 10.1126/science.185.4157.1124
- William M. Grove; David H. Zald; Boyd S. Lebow; Beth E. Snitz; Chad Nelson (2000). Clinical versus mechanical prediction: A meta-analysis. Psychological Assessment, 12(1), 19–30. https://doi.org/10.1037/1040-3590.12.1.19 DOI: 10.1037/1040-3590.12.1.19
- DeYoung, C. G., Quilty, L. C., & Peterson, J. B. (2007). Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology, 93(5), 880–896. https://doi.org/10.1037/0022-3514.93.5.880 DOI: 10.1037/0022-3514.93.5.880
Autor: Empatyzer
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