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
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
Onderzoeksvraag 2 ............................................................................................................. 29
Verband tussen geëxtraheerde scores op de Big Five en advies ....................................... 30
Onderzoeksvraag 3 ............................................................................................................. 30
Verband tussen geëxtraheerde scores en BAQ S1 scores .................................................. 32
Onderzoeksvraag 4 ............................................................................................................. 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
Psychology, 87, 723-734.
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
Psychology, 63, 146-163.
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