Fairness ist eine messbare Eigenschaft, kein Versprechen.

Ein Test, der im Durchschnitt gut vorhersagt, kann dennoch ungleichmäßig über Kandidatengruppen hinweg funktionieren. Bias-Audits sind der Weg, wie Xobin das erkennt, auf Item-Ebene und auf Score-Ebene, bevor es eine Einstellungsentscheidung beeinflusst. Jedes bewertete Item hinter einem Fähigkeitsknoten im Xobin Capability Graph (XCG) wird auf nachteilige Auswirkungen und differenzielle Item-Funktion überwacht.

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Fairness im Umfang definieren

Fairness bei Xobin beginnt damit, schriftlich die Untergruppen zu benennen, gegen die wir testen, und die Fairness-Definition, an die wir die Bewertung halten. Gruppendefinitionen werden durch den Compliance-Rahmen des Kunden festgelegt, typischerweise Geschlecht, Altersgruppe und Region, und werden nur aggregiert verwendet, niemals als Eingabe zur Bewertung eines einzelnen Kandidaten. Der Umfang ist im Beweisdossier der Bewertung dokumentiert, sodass ein Prüfer genau sehen kann, was geprüft wurde und was nicht.

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Durchführung der statistischen Tests

Für jedes bewertete Element und jede vollständige Bewertung führen wir eine Analyse der negativen Auswirkungen gemäß der Standardregel 4/5 durch, überprüfen Elemente auf differential item functioning (DIF), den Fall, in dem Kandidaten mit gleicher zugrunde liegender Fähigkeit ein Element unterschiedlich über Gruppen hinweg beantworten, und verfolgen die Gruppenmittelunterschiede im Laufe der Zeit. Die Ergebnisse werden zusammen mit Zuverlässigkeit und Validität berichtet, da ein fairer Test eine gemeinsame Behauptung über alle drei ist.

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Behebung dessen, was wir finden

Items, die konsistenten DIF zeigen, werden aus dem aktiven Item-Pool entfernt und zur Überprüfung, Neufassung oder Stilllegung an Fachexperten zurückgesendet. Bewertungen, die das Verhältnis von 4/5 in der Gesamtheit nicht bestehen, werden dem Kunden mit einer Empfehlung zur erneuten Validierung vor der weiteren Nutzung angezeigt. Bias-Audits sind ein Kreislauf, kein Zertifikat: dieselben Tests werden nach jeder Behebung erneut durchgeführt.

Die hier beschriebenen Fairness-Prüfungen werden kontinuierlich auf die Bewertungen angewendet, mit denen Kunden einstellen. Teams, die die gleiche Strenge bei ihrer eigenen Einstellung wünschen, können es direkt über Xobin.

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§ Aus dem Labor

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Die hier beschriebene Methodik ist das, was in jeder Xobin-Bewertung und jedem KI-Interview abläuft, damit Einstellungsteams Talententscheidungen auf der Grundlage von Beweisen und nicht von Instinkten treffen können. Siehe Xobin.

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