Daten – Gute-Jobs.de

Grenzen der automatisierten Bewertungs- und Auswahlverfahren

Veröffentlicht am November 22, 2019 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Jo Diercks von Cyquest beschäftigt sich in seinem Blog hin und wieder kritisch, oder besser gesagt realistisch, mit dem bunten Treiben in der Welt der künstlichen Intelligenz aus der Recruiting Perspektive. Kürzlich ging es um das Thema der automatisierten Bewerber- und Mitarbeiterbewertungen.

Mehr Transparenz

Die Quintessenz des Posts war aus meiner Sicht die Forderung nach (technischer) Transparenz für maschinell gestützte Systeme und Verfahren, die im Falle von Fehlentscheidungen großen Schaden anrichten können. Automatisierte Bewerber- und Mitarbeiterbewertungen zählen zu solchen “ADM-Systemen” (Algorithmische Entscheidungssysteme).

ADM-Riskomatrix von Katharina A. Zweig, Digitale Gesellschaft 338/ Januar 2019

Zu einer sehr ähnlichen Forderungen kommen auch die Forscher der Cornell University in einem kürzlich erschienenem Paper mit dem Titel: “Mitigating Bias in Algorithmic Hiring: Evaluating Claims and Practices”. Diese lesenswerte Arbeit baut auf einer sehr konkreten Untersuchung von real existierenden Anbietern und Lösungen für automatisierte Bewertungs- und Auswahlverfahren. Ich persönlich kenne bis jetzt keine weiteren Untersuchungen dieser Art.

Woher kommen die Daten?

Die Forscher verwenden hier öffentlich zugängliche Angaben von 19 vergleichbaren Unternehmen im Feld und bewerten sie nach den 4 Kriterien: Assesment Typ, Verwendete Daten, Validierung der Ergebnisse und Voreingenommenheit (“Bias”).

Quelle: Paper, S. 7

Der spannendste Teil für mich ist die Frage nach den Daten, die als Grundlage für die jeweiligen Verfahren verwendet werden. In der Studie werden drei Optionen unterschieden. “C” – Daten kommen vom Arbeitgeber selbst. “S” – Daten werden passend zum Arbeitgeber “erstellt”. “P” – gleiche (standardisierte) Daten für alle.

Das Problem mit der künstlichen Intelligenz bzw. mit dem maschinellem Lernen ist, dass die Qualität der Ergebnisse äußerst stark von der Menge und der Qualität der für das Training (Lernen) verwendeten Daten abhängt. Passt ein Bewerber, passt er nicht? Um das zu beantworten, müsste bekannt sein, wer früher gepasst UND (idealerweise) wer nicht gepasst hat. Das gleiche Prinzip gilt für Performancebewertungen. Und natürlich sind solche Daten nicht universell einsetzbar. Denn Unternehmen unterscheiden sich erheblich von einander. Richtige Entscheidungen im Unternehmen A können sich als absolut falsch für das Unternehmen B erweisen.

Woher sollen dann die Daten für solche Verfahren nur kommen?! So wie ich unsere Recruiting Welt in den letzten 10+ Jahren kennen gelernt habe, erschließt sich mir die Antwort einfach nicht. Ich kenne keine Unternehmen, die konsistent, sauber über einen langen Zeitraum hinweg relevante (Personal-) Daten erfassen. Daher hege ich, trotz meiner grundlegenden Offenheit technologischen Experimenten gegenüber, eine gewisse Skepsis, wenn es um “intelligentes Matching” irgendeiner Art im Recruiting geht.

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Mensch vs. Maschine

Aber sagen wir mal, ich täusche mich an dieser Stelle. Euer Unternehmen ist anders. Ihr habt die letzten 5 Jahre jede Personalentscheidung anhand von 10 Kriterien und einer Skala von 1 bis 10 dokumentiert und auch die Performance der eingestellten Kandidaten ebenfalls konsistent nachvollziehbar beurteilt. Sehr gut. Das zweite Problem versteckt sich in dem “Ihr” – Menschen.

Auch noch so gut systematisch dokumentierte (Personal-) Entscheidungen, die von Menschen getroffen werden, sind voreingenommen. Eine Maschine, die auf Basis dieser Daten trainiert wird, übernimmt zwangsläufig diese Voreingenommenheit. Es ist praktisch gesehen sehr schwer, dagegen effektiv vorzugehen. Dennoch kommen wir Menschen und vor allem die Skeptiker unter uns auf die seltsame Idee, bessere und unvoreingenommene Entscheidungen von automatisierten Bewertungs- und Auswahlverfahren zu erwarten.

Und jetzt wird es ein wenig philosophisch. Warum sollten wir nicht voreingenommene Menschen durch gleichermaßen voreingenommene Maschinen ersetzen? Wenn die Datenbasis solide und sinnvoll ist und die Modelle entsprechend keinen totalen Mist verzapfen, mit welcher Berechtigung betrachten sich dann die Menschen als die funktionsfähigere Alternative? Ich komme an dieser Stelle jetzt völlig durcheinander.

HR Praxis: KI im Recruiting

Egal, wie Ihr zu diesem Thema Mensch vs. Maschine steht. Zwei nützliche Gedanken könntet Ihr hier heute mitnehmen.

1. Saubere, konsistente Daten in Eurem Unternehmen zu erheben, ist keine schlechte Idee. Glaubt man an die Ankunft des KI-Messias, hat man so auf jeden Fall gewonnen. Kommt er nicht, hat man zumindest nix verloren.

2. Wer auch immer Euch etwas mit KI, ML, AI, Matching verkaufen will, lasst Euch bitte glaubhaft erläutern, woher seine Daten kommen, die ausgerechnet auf Euer Unternehmen passen sollen. So viel Transparenz muss sein.

Vereinfachung ist der Klebstoff für die digitale Transformation

Veröffentlicht am Mai 11, 2016 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

[su_note note_color=”#c6deeb” text_color=”#094d70″]

Einen schlechten Prozess zu digitalisieren, führt zu einem schlechten digitalen Prozess.
Wissen ist Macht war früher, der Zugang zu Daten ist sie Grundlage des neuen Arbeitens.
Arbeitnehmer kümmern sich zukünftig selbst um die Weiterbildung.

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Die Digitalisierung beschleunigt das Arbeiten zwar, ist ohne die richtigen Strukturen aber nicht erfolgreich. Einen schlechten Prozess zu digitalisieren, hat als Ergebnis eben einen schlechten digitalen Prozess. So lautet das Fazit der diesjährigen re:publica, die in der vergangenen Woche in Berlin stattgefunden hat. In diesem Jahr ging es gar nicht so sehr darum, die Welt wieder einmal neu zu erfinden. Schließlich haben wir derzeit genügend neue Ideen, Trends und Technologien, die umgesetzt bzw. in unseren Alltag integriert werden müssen. Ich habe mich daher auf die Suche nach neuen Perspektiven und Wegen der erfolgreichen Umsetzung digitaler Technologien in Organisationen begeben. Denn der zukünftigen Gestaltung der Arbeit im Kontext der Digitalisierung galt eine besondere Aufmerksamkeit, der sich auch Bundesarbeitsministerin Andrea Nahles vor Ort gestellt hat.

Digitale Transformation durch Vereinfachung

Wie gelingt also die digitale Transformation von Unternehmen? In erster Linie geht es gar nicht um technische Aspekte, sonder darum, schlanke Prozesse zu definieren, logisch zu strukturieren und diese mittels digitaler Technologien zu unterstützen. Komplexität muss reduziert werden, denn “Vereinfachung ist der Klebstoff, der die Digitalisierung in Unternehmen möglich macht”, so Ulrich Irnich, der als Director Simplicity and Transformation bei Telefonica Deutschland die digitale Transformation nach dem Zusammenschluss mit der E-Plus-Gruppe vorantreibt. “Vereinfachung ist gleichzusetzen mit Schnelligkeit.”

Wissen ist nicht mehr Macht, sondern Grundlage für die Tranformation

Daten zur Performance des eigenen Unternehmens können heute in Echtzeit abgerufen werden und Schwachstellen direkt aufzeigen. Diese Daten müssen transparent und zugänglich gemacht werden. Das stellt insbesondere Führungskräfte vor neue Herausforderungen. Wissen ist Macht war früher, der Zugang zu Daten ist sie Grundlage des neuen Arbeitens, eine flächendeckende Datentransparenz ist unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu sein. Statt um Vormacht und Hierarchien geht es vielmehr um produktive Zusammenarbeit und Integration. Und kurze Abstimmungswege, um Informations- und Datenflüsse schneller zu gestalten. “Das Beste, was Vereinfachung ausmacht, ist Weglassen. Dinge, die ich weglasse, brauche ich auch nicht mehr zu digitalisieren.”

Arbeiten 4.0 wollen und lernen

Zukünftig wird nicht mehr die Stellung im Unternehmen relevant sein, sondern die eigene Rolle und damit der Wertschöpfungsbeitrag. Das setzt die Akzeptanz der Arbeitnehmer gegenüber neuen Strukturen voraus. Gleichzeitig aber auch eine offene Fehlerkultur, die schnelle bzw. frühe Fehler erlaubt, denn das führt zu einem frühzeitigen Erfolg. Außerdem sind Fehler ein wichtiger Bestandteil des Lernprozesses. Die Geschwindigkeit der digitalen Transformation erfordert eine hohe Lernbereitschaft. Aufgrund der Vielfältigkeit der Kompetenzen in einer digitalen Welt, können Unternehmen die umfassende Weiterbildung nicht mehr selbst gewährleisten. Hier werden die Arbeitnehmer stärker zur Verantwortung gezogen, sie müssen sich selbst um die eigene Entwicklung kümmern.

Klassenkampf der Roboter

Denn die persönliche Weiterentwicklung fördert auch die Auseinandersetzung mit den neuen Arbeitsbedingungen und die Einstellung gegenüber dem digitalen Fortschritt, auch um Sorgen zu begegnen. Mit einer dieser Sorgen wurde Andrea Nahles vor Ort konfrontiert – der Sorge um eine Vereinbarkeit von Automatisierung und Vollbeschäftigung bzw. die Angst um den umfassenden Wegfall von Arbeitsstellen. Jede tiefgreifende gesellschaftliche und damit auch wirtschaftliche Veränderung, zuletzt die Industrielle Revolution, hat durch Automatisierung verschiedene Berufsbilder verdrängt. Auch das steht uns mit der digitalen Transformation bevor. Es werden jedoch zahlreiche neue Aufgaben entstehen, es wird also zu einer Umverteilung von Arbeitsplätzen kommen.

Jede Veränderung setzt die aktive Beteiligung und damit auch das Verständnis der Akteure voraus. Um es mit den Worten von Ulrich Irnich abzuschließen: “Die digitale Transformation gelingt nur durch Tun, nicht durch Powerpoint-Präsentationen oder das Sprechen darüber.” Die diesjährige re:publica hat viele Impulse und Perspektiven geliefert, um eigene Strategien für den Umgang mit modernen Technologien und damit auch für die digitale Transformation zu entwickeln.

Die perfekte Stellenanzeige? Roboter hilft!

Veröffentlicht am Dezember 16, 2015 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Gibt man die perfekte Stellenanzeige in die Google-Suche ein, erhält man eine recht lange Liste mit How-To Artikeln und Checklisten. Sie alle ähneln sich sehr. Es geht im Grunde stets darum, das Unternehmen vorzustellen, die wichtigen Fragen und Anforderungen zu berücksichtigen sowie der Anzeige eine lesbare Struktur zu verpassen.

Eine weitere Gemeinsamkeit aller (mir bis dato) bekannten How-Tos ist, dass die verwendete Sprache an sich kein Thema ist. Welche Begriffe und welche Formulierungen sollte der Verfasser einer Ausschreibung verwenden und welche nicht? Wie lang sollten die Sätze bzw. die Anzeige insgesamt sein? Wie kriegt man “den richtigen Ton” hin?

sprundelnder_profi

Wer sich schon mal bewusst mit Stellenanzeigen beschäftigt hat, wird mir womöglich beipflichten, dass minimale Änderungen der Texte manchmal in deutlichen Verbesserungen der Ergebnisse resultieren können. Doch da es leider keinen systematischen Leitfaden für den richtigen Ton zu geben scheint, sind wir gezwungen, nach unserem Bauchgefühl vorzugehen. Manchmal funktioniert’s und manchmal eben nicht. Aber wir wissen nicht 100% genau wieso.

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Wäre es nicht schön… . Genau. Ich bin eben auf das Start-Up “Textio” gestoßen, das in die spannende Lücke der algorithmischen Stellenanzeigen-Analyse vorrückt. Man tippt seinen Text ein und bekommt Hinweise darauf, was in der Anzeige alles toll und was Schrott ist. So eine Art “Zielgruppen-Ton- und AGG-Checker”.

Textio Anzeigenanalyse

Die schlaue Maschine im Hintergrund generiert die Vorschläge natürlich auf Basis von sehr sehr vielen Auswertungen von Stellenanzeigen und derer erzielten Ergebnisse. Und so lassen sich auch eigene Anzeigen bzw. einzelne Muster daraus im Vergleich zur Datenbasis einordnen.

Ist die Anzeige z. B. zu kurz geraten, wird gezeigt und erklärt, dass eine erhebliche Anzahl von erfolgreichen Anzeigen eine höhere Text-Länge aufwies. Ist das Verhältnis von “Wir” und “Du” unvorteilhaft, wird man ebenfalls aufgeklärt. Genau wie bei einer ganzen Reihe weiterer Qualitätsmerkmale. Sehr schön gemacht.

Leider funktioniert das Tool nur mit englischen Texten. Ich bin sicher, es finden sich aber genug unter Euch, deren Firmen in englischer Sprache ausschreiben. Probiert’s aus. Übrigens, es gibt auch ein Recruiting-Mail Modul.

Kritisch zu hinterfragen ist auch bei dieser Daten getriebenen Lösung, wo zum Teufel die US-Firmen die notwendigen Mengen an Daten auftreiben. Wo gibt es diese Daten über erfolgreiche und nicht erfolgreiche Ausschreibung, auf denen Textio aufbaut? Wie haben sie diese gesammelt? Warum gibt’s die nicht in Deutschland, damit wir auch hier so etwas bauen können? Haben sie die Daten vielleicht von einem Bewerbermanagementsystem-Anbieter…? Und schließlich, wie trennen sie in der Praxis die Effekte der Sprache, des Inhalts und des Arbeitgeber-Image von einander? Naja, alles andere Themen.

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Lässt man sich darauf ein, dass das hier wirklich funktioniert, sind solche Lösungen in (naher) Zukunft Standard. Denn ein Mensch kann kaum einschätzen, wann es an der Zeit, in einer Anzeige oder auf der Karriere-Seite “Big Data” durch z.B.”Daten getrieben” zu ersetzen, weil das erstere den Techies inzwischen peinlich ist und die Bewerber eher vergrault. Eine Maschine, die genug Daten zur Verfügung hat, kann das. Roboter-Recruiting oder auch genannt Robot Recruiting ist somit auf dem Vormarsch.

Wieder mal 1:0 für Roboter-Recruiter vs. Bauchgefühl-Recruiter! Oder was meint Ihr?

Big Data in HR

Veröffentlicht am Februar 4, 2014 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Heute erschien bei Haufe HR-Management ein Artikel zum Thema Big Data in HR unter dem Titel Datenschutzbeauftragter rät: “Finger weg von Big Data im Personalbereich”. Bei dem zitierten Datenschutzbeauftragten handelt es sich um den Herrn Dr. Thilo Weichert, den Chef des unabhängigen Landeszentrums für Datenschutz Schleswig Holstein.

Ich empfinde solche plakativen Ausrufe als verstörend und schädlich (es sei denn, sie kommen von mir :)) und möchte daher gerne ein paar Punkte kommentieren.

Weichert: “Ich halte – ehrlich gesagt – vom Big-Data-Einsatz im Personalbereich überhaupt nichts. Personalentscheidungen sind höchstpersönliche Dinge, wo es um individuelle Erwartungen und Fähigkeiten geht. Derartiges ist über Big Data im Personalmanagement nicht in den Griff zu bekommen. Es gibt viel zu viele weiche Faktoren im Personalbereich, die per digitale Daten nur oberflächlich gehandhabt werden können. […]”

Hier habe ich den Eindruck, dass in der Vorstellung von Herrn Dr. Weichert Big Data im Bereich HR, vielleicht auch im Allgemeinen, eine absolut klar umrissene einheitliche Form besitzt. Big Data ist ein Ding. Irgendwas in der Art: “Alle persönlichen Daten der Mitarbeiter in den Unternehmen und in den sozialen Netzwerken.” Und nun macht sich dieses böse “Big Data” auf den Weg und trampelt den Datenschutz kaputt.

Big Data ist auch im HR unvermeidlich und längst nicht so furchteinflößend, wie viele denken.

Ich möchte Euch dagegen gerne eine andere Betrachtungsweise ans Herz legen. “Big Data” ist in meinen Augen kein Ding. Es ist in erster Linie ein Konzept, das das Zusammenspiel von Datenmengen, Datenvielfalt und Datengeschwindigkeit beschreibt (auch als 3Vs – volume, variety and velocity bekannt). Ein Konzept muss nicht per se schlecht sein. Es existieren nämlich unterschiedlichste Einsatzszenarien. Und was Ihr damit macht, hängt von Euch ab und nicht von “Big Data” als solches.

Beispiel: Warum sollten langfristig angelegte Auswertung über Personal-Fluktuationen in einem Konzern schlecht sein bzw. wer und was würde durch solche Auswertungen verletzt? Warum sollte ein Mittelständler nicht auf Big Data Analysen zugreifen können, die auf Grundlage umfassender Datenerhebungen bei unterschiedlichsten Unternehmen Szenarien der Mitarbeitermotivation über verschiedenste Maßnahmen zulässt?

Im Übrigen, was Einstellungsverfahren angeht, bestehen auch abseits der Big Data Diskussion durchaus berechtigte Zweifel daran, ob Entscheidungen aus dem Bauch heraus, tatsächlich stets für das Unternehmen als Ganzes das beste Ergebnis liefern. Und mal ganz ehrlich, was sind denn Assesments und Einstellungstests wenn nicht Vorläufer von Big Data gestützten Auswahlverfahren, die über Abgleiche von Qualifikationen mit einem riesigen Daten-Pool Performance-Szenarien erstellen lassen werden können.

Ach ja, schaut Euch in diesem Zusammenhang bitte die Firma Evolv an. Sie haben unter anderem für Xerox über 300.000 Einstellungstests von Call-Center Mitarbeitern ausgewertet und mit der Arbeits-Performance abgeglichen.

Haufe Online-Redaktion: “Was empfehlen Sie den mit den für die Mitarbeiterdaten Verantwortlichen, um die Risiken von Big Data insbesondere bei den Mitarbeiter- und Bewerberdaten in den Griff zu bekommen, ohne auf die Chancen verzichten zu müssen?”

Weichert: “Ich sehe in diesem Bereich keine vernünftigen Chancen. Deshalb ist mein Ratschlag: Finger weg.”

Nun, liebe “Mitarbeiterdaten Verantwortlichen”, wenn Ihr dem Rat von Dr. Weichert folgen wollt und bereits fleißig Steine für den Weg der Innovatoren in Euren Unternehmen sammelt, seit ihr schlecht beraten. Die Auswertung von Daten ist mit Sicherheit kein Allheilmittel, auch in HR nicht. Und natürlich muss man stets datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen. Den Datenschutz als Totschlagargument gegen jeglichen sinnvollen Einsatz von Big Data Lösungen im Dienste unserer Unternehmen einzusetzen, halte ich für unverantwortlich, sowie perspektivisch auch wirtschaftlich und gesellschaftlich gefährlich. Wir sind hier ohnehin nicht sonderlich für Fortschrittlichkeit berühmt.

Wie immer, sind es längst die anderen, die experimentieren, ausprobieren und sich bewusst für oder auch gegen den Einsatz von bestimmten Methoden entscheiden. Also, statt “Finger weg!” empfehle ich dringend “Augen und Ohren auf!” Leute, lasst Euch keine Angst einjagen. Wenn Ihr Interesse am Thema habt, klickt Euch bitte durch die Links in diesem Post. Ich habe da ein paar wirklich gute einführende Materialien zusammengetragen. 30-60 Minuten und Ihr könnt bei dem Thema Big Data in HR mitreden.

Viel Erfolg!

[HTTP410] LinkedIn-Umfrage: Personaler sehen fünf Recruiting-Trends

Veröffentlicht am Juli 31, 2013 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

LinkedIn veröffentlicht heute die Ergebnisse einer Umfrage unter mehr als 3000 HR-Fachkräften aus 19 Ländern. Wo sehen diese die aktuellen Recruiting-Trends? Die Ergebnisse sind nicht sonderlich überraschend, lassen aber zwischen den Zeilen einige Rückschlüsse auf den Stand der HR-Arbeiter zu.

Die Recruiting-Trends:

1. Online-Businessnetzwerke werden wichtiger

Auch wenn in Fragen und Antworten der Studie “Business” und “soziale” Netzwerke ein wenig durcheinander kommen, Fakt ist: 37% gaben an, dass diese bei der letzten Einstellung eine wichtige Rolle gespielt haben. 12% mehr als im Vorjahr. Hier lässt sich zumindest der Trend erkennen, dass immer mehr Personaler auf diese Netzwerke zurückgreifen. Bleibt zu hoffen, dass die hochqualifizierten Fachkräfte dort auch tatsächlich gepflegte Profile unterhalten. Noch ist die Nutzerzahl von Xing und LinkedIn in Deutschland überschaubar – wenn auch stetig steigend.

2. Die Arbeitgebermarke rückt ins Bewusstsein

Während 2011 Begriffe wie “Employer Branding” und “Arbeitgebermarke” oft noch als leere Worthülsen aus Vertrieblermündern dargestellt wurden, sehen es heute immerhin 84% als erheblichen Wettbewerbsvor- bzw. -nachteil. Beim Blick auf die geeigneten Kanäle zur Markenpflege wird allerdings deutlich, dass die Vorstellung darüber, was eine Marke ist und wie sie aufgebaut werden sollte, noch sehr in den Kinderschuhen steckt. Hier hofft man – so mein Eindruck – ein wenig auf den einen Kanal, bei dem man mit etwas Budget die besten Reaktionen bekommt. Etwas mehr ganzheitliches Kampagnendenken wäre hier angebracht.

3. Irgendwas mit Daten

Keine aktuelle Wirtschafts- und Werbepostille, die nicht den Begriff (Big) Data durch den Raum rollen würde. Also auch hier: 15% der deutscher HRler geben an, dass ihr Unternehmen “Daten gut nutzt, um die richtigen Mitarbeiter zu finden und einzustellen” – was immer wir hier unter “Daten” und “guter Nutzung” verstehen dürfen. (In Indien machen das übrigens über 50% oder sie haben einfach eine Vorstellung vom Inhalt der Frage). Ach ja, und “28% messen die Attraktivität Ihrer Arbeitgbermarke regelmäßig in quantitativer Form”. Die Antwort ist 42? 😉 Wie auch immer: Ein wachsendes Bewusstsein dafür, dass man Entscheidungen aufgrund bestmöglicher Information treffen sollte, ist nie verkehrt – nur ob und welche Daten/Zahlen Antworten auf welche Fragen liefern, ist die große Frage.

4. Interne Stellenbesetzungen

Je größer das Unternehmen, desto höher die Wahrscheinlichkeit, qualifiziertes Personal unter den eigenen Leuten zu finden. Dass man sich hier um eine verbesserte Kommunikation der Unternehmensentwicklung und Personalwünsche kümmert, ist eine tolle Entwicklung. Die Herausforderungen bleiben ähnlich: Auch hier muss ein(e) Angestellte(r) vom Job und dem Unternehmen/der Abteilung neu überzeugt werden.

5. Mobile Recruiting

87% glauben, dass sie nicht ausreichend in Mobile Recruiting investiert haben. Erstaunlich hohe Zahl. Sehr schön, denn es ist höchste Eisenbahn! Und wenn es im ersten Schritt nur eine Karrierepage ist, die sich mobil vernünftig aufrufen lässt und eine Bewerbung möglich macht. Weitere Hintergründe dazu hatten wir bereits in unserer Mobile Recruiting Studie. Ganz aktuell gibt es sogar noch akuteren Handlungsbedarf: Google straft zukünftig Seiten ab, die nicht mobil optimiert sind.

Weitere Ergebnisse und genaue Tabellen findet Ihr in der Slideshare-Präse zur Studie und in dieser Infografik:

[HTTP410] Context is King: Finden ohne zu suchen

Veröffentlicht am Juli 17, 2013 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Stellt Euch bitte als potentielle Bewerber oder aber Personaler Folgendes vor:

Ihr lauft durch die Stadt, haltet vor einem Gebäude, in dem die Firma X sitzt, und schüttelt Euer Handy. Ihr erhaltet als Jobsuchender eine Liste mit auf Euch zugeschnittenen Stellenangeboten dieses Unternehmens bzw. sämtliche (für Euch) relevante Informationen zur Einschätzung des Unternehmens. (Als Personaler würdet Ihr eine Liste mit potentiellen (wechselwilligen) Kandidaten für die von Euch gerade zu besetzenden Positionen erhalten.) Dabei musstet Ihr keinen einzigen Suchbegriff verwenden oder irgendwelche sonstigen Suchaktivitäten ausführen.

Wie kann das sein?!

Nun, ganz einfach, Euer Handy erkennt den aktuellen Kontext und liefert relevante Ergebnisse. Zum Beispiel anhand von Eurer Mail-Kommunikation und/oder Statusmeldungen in sozialen Netzwerken “weiss” es, dass Ihr gerade auf Jobsuche seid. Gerade “weiss” es, dass Ihr spontan vor einem Firmen-Gebäude steht, in dem ein Unternehmen sitzt, das für Euch interessant sein könnte. Es “kennt” Euren Werdegang, Eure Präferenzen usw. und kann ebenfalls einschätzen, welche Stelle, mit welchen Arbeitszeiten, in welcher Entfernung von zuhause für Euch in Frage kommt. Ich denke, den Rest könnt Ihr Euch selber ausmalen.

Das zugrunde liegende Prinzip “Providing results to parameterless search queries” wurde vor kurzem von Google als Patent erfolgreich eingetragen und ist damit weit mehr als reine Zukunftsphantasie.

Laut der Analyse des Patents bei SEO by the Sea soll das lernfähige System sich vor allem folgender Kontext-Informationen bedienen können:

Datum und Zeit
Positionsangaben
Kalender
Bewegungsgeschwindigkeit
Aktivitäten des Gerätes (z.B. Versenden von E-Mails)
Wetterbedingungen
Geschäfte in der Nähe
Geräuschpegel
Umgebungslicht
aufgenommene(s) Bild(er)
letzte Nutzeraktivität
übliche Nutzeraktivitäten
Interaktionen mit anderen Nutzern

Nicht übel. Natürlich ist mein ausgedachtes Szenario nur eines von vielen denkbaren Einsatzmöglichkeiten. Überall dort, wo Bedarf nach zusätzlichen Informationen besteht, könnte so ein System dank der kaum zu übertreffenden Einfachheit großen Nutzen bieten. Kritischere Geister werden natürlich gewisse Aspekte des Datenschutzes und der Privatsphäre bemängeln. Nichtsdestotrotz glaube ich, dass wir uns tatsächlich schon sehr bald mit solchen Lösungen konfrontiert sehen werden.

Was haltet Ihr davon? Würdet Ihr zugunsten der Einfachheit und des praktischen Nutzens ein weiteres Auge bei der (sowieso schon kaum vorhandenen) Privatsphäre zudrücken?

Wie immer ein Wort zum Sonntag für all diejenigen, die im Rahmen solcher Systeme gefunden werden wollen (würden): Eure Daten, Informationen, Jobs oder was auch immer müssen verfügbar, auffindbar und nachvollziehbar strukturiert sein.

Curiosity liefert erste Bilder von app.net

Veröffentlicht am August 23, 2012 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Ich habe vor 20 Tagen von dem neuen ehrgeizigen Projekt app.net berichtet – ein Soziales Netzwerk ohne Werbung, ein im technischen Sinne hindernisfreies Netzwerk, das Informationen und Daten ohne Einschränkungen rein- und rauslässt. Sprich ein absolutes Gegenteil zu dem, was wir von Facebook, Twitter & Co. inzwischen kennen.

Falls Euch im Detail interessiert, warum app.net tatsächlich den überfälligen Paradigmenwechsel herbeiführen könnte, empfehle ich den kleinen Artikel von Dan Wineman über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft des Internets.

Ansonsten sind wir sehr froh, dass app.net das benötigte Start-Geld inzwischen einsammeln konnte und wir bereits mit einem eigenen Developer-Account mit an Bord sind. Von dort aus werden wir nun die Entwicklung begleiten und Euch gerne davon berichten.

Und das ist also das app.net alpha…

Auf den ersten Blick eine aufgeräumte Kreuzung zwischen Facebook & Twitter, ohne Werbung, dafür aber mit 256 Zeichen für Eure Status-Meldungen. Neben dieser Ansicht unseres Profils gibt es noch die Hauptansicht “My Stream” mit den Meldungen der Leute, denen man folgt, den “Mentions” (also ähnlich wie bei Twitter), wenn man erwähnt oder angesprochen wird, sowie den “Global” Stream, wo man ähnlich wie bei identi.ca alle Meldungen in chronologischer Reihenfolge lesen kann.

Nicht mehr und nicht weniger wird im Moment den Pioneer-Nutzern, die sich im Augenblick größtenteils aus Entwicklern, Nerds und Internet-Begeisterten zusammensetzen, geboten. Aber es ist ja auch erst alpha.

Wesentlich spannender als die Oberfläche selbst, die selbstverständlich nach und nach um typische Funktionen wie Suche etc. erweitert wird, scheint für viele, die sich für das Projekt begeistern, das zu sein, was unter der Oberfläche passiert. Wird app.net dem Versprechen der absoluten Bewegungsfreiheit für die Daten und der uneingeschränkten Entwicklerfreundlichkeit gerecht? Es sieht ganz danach aus. Kaum zwei Wochen online kann app.net bereits mit einer stolzen App-Liste aufwarten. Die Funktionalität und gute Dokumentation der Schnittstellen sowie das Fehlen von Restriktionen sind nun mal ein gutes Rezept, um Entwickler zum Mitmachen zu animieren.

Aber auch für einfache Nutzer wird die Richtung bereits in dieser sehr frühen Phase der Entwicklung durchaus erkennbar. Mit einem Klick lassen sich die kompletten Daten (also Posts) ohne Probleme exportieren.

Bei app.net wird von Anfang an der Nutzer zum Besitzer der Daten und zum Lenker seiner Datenströme im Internet erklärt. Das gefällt mir!

Soviel zum ersten Eindruck. Bis nächste Woche werde ich mir ein paar app.net apps ansehen und berichten. Freue mich natürlich über Eure Fragen und Meinungen zu dem Thema.

Pic: cc2.0 by NASA Goddard Photo and Video

[HTTP410] Mitarbeiter/-innen “daten” Mitarbeiter/-innen

Veröffentlicht am Juli 11, 2012 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Ab einer gewissen Mitarbeiterzahl kann ein Unternehmen in puncto Anonymität und Einsamkeit schon mal locker mit einer Großstadt, in die man gerade alleine gezogen ist, mithalten. Vor allem für neue Mitarbeiter/-innen und/oder Mitarbeiter/-innen, die alleine an einer kleineren Aufgabe oder als Teil eines kleinen Teams arbeiten, oder, oder, oder.

Man entwickelt mit der Zeit seine festen Routen, kennt ein paar Leute, mit denen man unmittelbar zu tun hat, und geht immer in die gleichen drei Länden essen. Der ganze Rest zieht an einem irgendwie vorbei bzw. man zieht selbst Tag für Tag an dem ganzen Rest vorbei. Eine große bunte Stadt (und Firma) voller spannender Möglichkeiten und interessanter Leute wirkt im Alltag ganz klein und grau.

Dieses Muster lässt sich relativ schwer aufbrechen. In einer Großstadt ist wohl der einzige effektive Ausweg, neue Leute zu treffen. Irgendwann findet sich bestimmt jemand, der einem neue Perspektiven aufzeigt, und mit dem man sich erstaunlich gut versteht.

Dieses einfache Prinzip, das auch als “Daten” bekannt ist, machen sich jetzt die Kreativen von Scholz & Friends zu Nutze und übertragen das auf ihren Unternehmensalltag. Eine Blinddate-Plattform für Mitarbeiter/-innen liefert täglich per Zufallsgenerator Vorschläge für ein Mittagessen-Date. Theoretisch kann also jeder mit jedem essen gehen. Der Geschäftsführer mit dem Praktikanten, der Vertriebler mit dem Backend-Entwickler usw.

Man lernt ungezwungen neue Leute kennen, macht einfach mal was anderes und fühlt sich in der Firma und vielleicht auch automatisch in der Stadt besser. Einen finanziellen Anreiz gibt es auch: nach dem zehnten Date gibt es ein Essen auf Kosten der Firma.

Eine tolle Sache ist das – für die Firma und für die Menschen, die dort arbeiten. So sehen das auch bereits ein paar Kunden von Scholz & Friends und haben nachgefragt, ob sie die Plattform auch bei sich einsetzen können.

Wie findet Ihr die Idee? Würdet Ihr aus Eurer Firma die Kollegen daten?

Verschwindet unsere Kultur im digitalen Nebel?

Veröffentlicht am Mai 10, 2012 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Es ist ein Schock, wenn kulturelles Wissen in großem Maße verloren geht. Vor jetzt schon fast acht Jahren wurden große Teile der Anna-Amalia Bibliothek in Weimar Opfer der Flammen. Oder man denke an die Zerstörung der großen Bibliothek von Alexandria. Der unwiederbringliche Verlust von unschätzbar wertvollem Wissen über die Antike wird noch heute besonders von der Geschichtswissenschaft betrauert. Die Frage einer sicheren Langzeitarchivierung ist nicht erst durch den Brand der Anna-Amalia Bibliothek aufgekommen, sondern ist vor allem “brandaktuell” durch die fortschreitende Durchdringung unseres Lebens mit digitalen Daten für die bisher keine zuverlässigen Konzepte zur langfristigen Sicherung existieren. Ohne solche Konzepte besteht jedoch die reale Gefahr, diese Daten unwiederbringlich zu verlieren.

Der große Umschwung, den die Digitaltechnik mit sich brachte, besteht darin, dass die Verbindung von Information und Informationsträger aufgelöst ist. Es kommt zu einer Entmaterialisierung, einer Verflüssigung der Information, indem ihre Verbreitung nicht mehr an fassbare Informationsträger wie Papier und Film gebunden ist. Immer mehr Informationen von nachhaltig, kulturellem Wert liegen nur noch in digitaler Form vor. Seien es nun wissenschaftliche, wirtschaftliche, rechtliche oder anderweitig für die Kultur relevante Daten. Hinzu kommt, dass die Masse digitaler Daten stetig zunimmt und es bei vielen dieser Daten eine gesetzliche oder andere Verpflichtung zur Langzeitarchivierung gibt. Die Archivierung dient in diesem Fall dem Erhalt des kulturellen Erbes und so des kollektiven Gedächtnisses.

Digitale Medien sind jedoch auf den ersten Blick viel geeigneter für eine Archivierung als analoge: Bitströme lassen sich generell über längere Zeiträume ohne Informationsverlust aufbewahren und durch die rasant steigende Speicherkapazität und die fortwährende Miniaturisierung ist es möglich, eine große Anzahl von Daten Platz sparend zu speichern. Dabei ist es egal, ob es sich um Musik, Bilder, Texte, Animationen oder Filme handelt. Jede Information, die sich in den Binärcode übersetzen lässt, kann gespeichert werden und somit ergibt sich daraus eine attraktive, universell einsetzbare Basis für die Archivierung.

Die Probleme liegen woanders: Elektronische Datenträger sind für den Menschen nicht direkt lesbar. Sie benötigen ein geeignetes Abspielsystem, bestehend aus einer bestimmten Kombination aus Hard- und Software. Und hier liegt das Problem, denn schneller als die Datenträger altern diese Komponenten der Computersysteme. Bei der Archivierung von digitalen Daten muss also an zwei Punkten angesetzt werden. Einerseits bei den Datenträgern und andererseits bei der Abspielumgebung, in der die Daten interpretierbar bleiben.

Ein weiteres Problem sind technische Bedrohungen wie sie Hackerangriffe darstellen. Diese führen potentiell zu weit größeren Schäden als alle Bibliotheksbrände früherer Zeiten. Moderne Systeme können hier zwar Abhilfe schaffen, aber nur sofern sie richtig eingesetzt werden. Eine “Cloud” archiviert z.B. verlässlich, wenn sie als redundantes System aufgebaut ist, die Daten also an mehreren Stellen parallel gesichert und synchronisiert werden.

Meiner Meinung nach, sollte man sich jedoch eher über den Stellenwert der Archivierung selbst Gedanken machen. Im Zeitalter von “Big Data” wird der Wert der einzelnen Information verschwindend gering. Die Bewertung, die Verbindung und Interpretation der Datenströme stellt die Menschen vor viel größere Herausforderungen, als die Frage nach der Haltbarkeit einer einzelnen Datei.

Was meint Ihr, sollte der Fokus auf der Archivierung einzelner Daten liegen oder in der Aufklärung des digitalen Nebels?

Pic: springfeld (CC BY 2.0)

Google Think Insights: Eine Studien- und Datensammlung für Marketer

Veröffentlicht am November 11, 2011 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Think with Google ist eine Initiative, die aktuelle Untersuchungen, Umfragen und Studien vorstellt und selbst durchführt. Das kürzlich vorgstellte Think Quarterly Magazin kommt aus dieser Quelle, zahlreiche Events werden über diese Initiative ins Leben gerufen und vorgestellt. Neustes Projekt: Think Insights with Google – der “information and resource hub for marketers”.

In der Tat finden alle, die sich über die unterschiedlichsten Märkte, Marken und Interessen informieren möchten hier eine Unmenge an Informationen. Da diese zudem im neuen Google-Design daher kommen, sind diese Daten schick und sinnvoll aufbereitet – darin zu stöbern ein echter Genuss!

Sortiert sind die unterschiedlichen Inhalte über fünf Menüpunkte:

Latest News: Nomen est Omen. Beiträge aus allen Bereichen nach Aktualität sortiert.
Research Library: Hier finden sich alle Studien, Berichte und Stimmen in voller Länge. Wer hier hängen bleibt, der hat schnell zwei, drei Stunden verloren – aber auch viel gewonnen.
Planning Tools: Konkrete Anfragen an die Google Planning Tools, teils wird hier nur auf die bekannten Ad Planner & Co verlinkt, ich fand allerdings auch noch einige neue Tools. Durch die Fragestellungen des Interfaces auch neue Anwendungsgebiete für die bekannten.
Facts & Stats: Nackte Zahlen, einzelne ausgewählte Fakten aus den unterschiedlichen Studien. Hier hätte ich mir eine Verlinkung zu den Studien gewünscht. Sonst ganz nett zur “ergebnisoffenen Recherche”
Thinking Ahead: Bis jetzt ein Artikel über zukünftiges Konsumentenverhalten. Was genau hier kommt, ist mir noch nicht ganz klar. Vermutlich Artikel, Meinungen und Visionen.

Eines muss dazu gesagt werden: Alle diese Studien und Daten kommen direkt von Google oder hängen mehr oder weniger eng mit dem Konzern zusammen. Es ist keine technisch aggregierte Sammlung, sondern eine redaktionell moderierte. Auch wenn mir die Studien bis jetzt alle in sich schlüssig erscheinen – entsprechende Vorsicht ist (wie immer) geboten.