UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2013 – 2014
Facebook-profielfoto en aanwervingskansen: de rol van aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Economische Wetenschappen
Lisa Glorieux Willem Van Melkebeke onder leiding van Dr. Stijn Baert
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2013 – 2014
Facebook-profielfoto en aanwervingskansen: de rol van aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Economische Wetenschappen
Lisa Glorieux Willem Van Melkebeke onder leiding van Dr. Stijn Baert
PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits brondvermelding.
Lisa Glorieux Willem Van Melkebeke
Voorwoord Met het afronden van deze Masterproef sluiten we het mooie tijdsperk als studenten aan de Universiteit Gent af. Het schrijven van deze Masterproef heeft ons veel voldoening gegeven en is een bekroning van ons harde werk in het afgelopen jaar. Hiervoor wensen we enkele mensen te bedanken. Onze eerste woorden van dank gaan uit naar onze promotor dr. Stijn Baert. Ondanks de vele studenten die hij begeleidde het afgelopen jaar heeft hij ervoor gezorgd dat we deze Masterproef tot een goed einde konden brengen. Hij was steeds enthousiast en bleef in ons geloven wanneer we moeilijkheden ondervonden. Vervolgens bedanken we alle andere personen die ons dit jaar bijgestaan hebben. In de eerste plaats Niels De Schampheleire, die onze thesis volledig heeft nagelezen. In de tweede plaats onze ouders, die ons de kans gaven te studeren en ons daarbij steunden, vier jaar lang. In de derde plaats onze medestudenten in de richting Economische Wetenschappen met wie we een onvergetelijk jaar beleefd hebben. Met hen was het mogelijk om naast het harde werk ook eens te ontspannen. Onze laatste en meeste dank gaat uit naar elkaar. Het schrijven van een thesis met twee personen is zeker niet evident. Desondanks was het een zeer vlotte samenwerking zonder de minste discussie. We steunden mekaar voortdurend en probeerden samen alle hinderpalen op te lossen.
I
Inhoudsopgave Voorwoord ............................................................................................................................................................................. I Inhoudsopgave ................................................................................................................................................................... II Lijst Tabellen...................................................................................................................................................................... IV Hoofdstuk 1 : Inleiding ................................................................................................................................... 1 Hoofdstuk 2: Literatuurstudie .................................................................................................................... 4 1
2
Facebook als screeningsinstrument op de arbeidsmarkt ........................................................................4 1.1
Facebook als onderdeel van sociale media ..........................................................................................5
1.2
Facebook als screeningsinstrument .......................................................................................................5
1.2.1
Nadelen......................................................................................................................................................5
1.2.2
Voordelen .................................................................................................................................................7
1.2.3
Het gebruik van Facebook als screeningsinstrument ............................................................8
Impact van schoonheid op arbeidsmarktuitkomsten ............................................................................ 10 2.1
2.1.1
Veldexperimenten ............................................................................................................................. 11
2.1.2
Niet-experimenteel onderzoek..................................................................................................... 15
2.1.3
Verklaringen......................................................................................................................................... 17
2.2 3
Besluit ............................................................................................................................................................... 19
Impact van persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten.................................................................... 20 3.1
De Big Five-persoonlijkheidskenmerken .......................................................................................... 21
3.2
Empirie............................................................................................................................................................. 22
3.2.1
Persoonlijkheid en jobperformantie .......................................................................................... 22
3.2.2
Persoonlijkheid en arbeidsmarktuitkomsten ........................................................................ 23
3.3 4
Empirie............................................................................................................................................................. 10
3.2.2.1
Impact van persoonlijkheid op lonen ................................................................................... 23
3.2.2.2
Persoonlijkheid en de gender wage gap .............................................................................. 25
3.2.2.3
Persoonlijkheid en werkloosheidsduur ............................................................................... 27
Besluit ............................................................................................................................................................... 28
Aantrekkelijkheid en persoonlijkheid .......................................................................................................... 29 4.1
Verband tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid ................................................................ 29
4.1.1
De sociale verwachtingstheorie en het zelfvertrouwensmodel ..................................... 30
4.1.2
Aantrekkelijkheid en de Big Five kenmerken ........................................................................ 33
4.2
Aantrekkelijkheid, persoonlijkheid en arbeidsmarkt................................................................... 36
4.3
Besluit ............................................................................................................................................................... 48
Hoofdstuk 3: Onderzoeksontwerp.......................................................................................................... 49 II
1
Correspondentietest ............................................................................................................................................ 49 1.1
Algemeen......................................................................................................................................................... 49
1.1.1
Algemene opzet van de correspondentietest ......................................................................... 49
1.1.2
Voor- en nadelen van de correspondentietest ....................................................................... 50
1.1.3
Ethische overwegingen met betrekking tot de correspondentietest ........................... 51
1.2
Correspondentietest Facebook-profielen.......................................................................................... 52
1.3
Correspondentietest foto’s ...................................................................................................................... 53
2
Doel van het onderzoek ...................................................................................................................................... 53
3
Onderzoekspopulatie........................................................................................................................................... 54
4
Selectie van de foto’s ............................................................................................................................................ 55
5
Aanmaken van een Facebook-profiel ............................................................................................................ 56
6
CV’s en motivatiebrief ......................................................................................................................................... 57
7
8
6.1
Discriminatiegrond ..................................................................................................................................... 57
6.2
Opmaak en algemene inhoud ................................................................................................................. 57
6.3
Formeel wervingskanaal .......................................................................................................................... 58
6.4
Selectie vacatures en beroepen ............................................................................................................. 59
Verzendingskanaal-en procedure .................................................................................................................. 60 7.1
Kanaal ............................................................................................................................................................... 60
7.2
Verzendingsprocedure .............................................................................................................................. 60
Callback ..................................................................................................................................................................... 62 8.1
Verwerking ..................................................................................................................................................... 62
8.2
Beantwoording ............................................................................................................................................. 63
Hoofdstuk 4:Onderzoeksresultaten ....................................................................................................... 64 1
Beschrijvende statistieken ................................................................................................................................ 64
2
Regressie-analyses................................................................................................................................................ 72
3
2.1
Overzicht variabelen .................................................................................................................................. 72
2.2
Basisregressies ............................................................................................................................................. 73
2.3
Laaggeschoolden .......................................................................................................................................... 82
2.4
Hooggeschoolden......................................................................................................................................... 86
Discussie.................................................................................................................................................................... 92
Hoofdstuk 5: Besluit..................................................................................................................................... 94 Bronnenlijst ......................................................................................................................................................................... V Bijlagen ...................................................................................................................................................................................X
III
Lijst Tabellen Tabel 1 - Studies met betrekking tot het gebruik van Facebook als screeningstool Tabel 2 - Resultaten correspondentiemethoden
9 14
Tabel 3 - Methodologie van de studies over effect aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten
39
Tabel 4 - Resultaten Baert & Decuypere (2013)
41
Tabel 5 - Resultaten Scholz & Sicinski (2011)
43
Tabel 6 - Resultaten Robins, Homer & French (2011)
44
Tabel 7 - Resultaten Leigh & Borland (2007)
45
Tabel 8 - Resultaten Judge, Hurst & Simon (2009)
46
Tabel 9 - Resultaten Doran en Hersch (2009)
47
Tabel 10 - Overzicht van de vier fictieve sollicitanten
56
Tabel 11 - Verzendingsschema
61
Tabel 12 - Coderingssysteem callbacks
62
Tabel 13 - Descriptieve resultaten eigen onderzoek
64
Tabel 14 - Medium callback
65
Tabel 15 - nettodiscriminatiegraad sensu lato voor de Facebook-correspondentietest
67
Tabel 16 - nettodiscriminatiegraad sensu lato voor foto-correspondentietest
68
Tabel 17 - nettodiscriminatiegraad sensu stricto voor Facebook-correspondentietest
69
Tabel 18 - Nettodiscriminatiegraad sensu stricto voor foto-correspondentietest
70
Tabel 19- Overzicht van de gebruikte variabelen
72
Tabel 20 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (observaties in dataset waarbij met Facebook-profielen gewerkt werd)
76
Tabel 21 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (observaties in dataset waarbij met Facebookprofielen gewerkt werd)
77
Tabel 22 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (observaties in dataset waarbij met foto's gewerkt werd)
79
Tabel 23 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (observaties in dataset waarbij met foto's gewerkt werd)
80
Tabel 24 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef laaggeschoolden)
82
Tabel 25- Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef laaggeschoolden)
83
IV
Tabel 26 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef laaggeschoolden)
84
Tabel 27 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef laaggeschoolden)
85
Tabel 28 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef hooggeschoolden)
87
Tabel 29 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef hooggeschoolden)
88
Tabel 30 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef hooggeschoolden)
90
Tabel 31 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef hooggeschoolden)
91
V
Hoofdstuk 1 : Inleiding “Zeven op tien werkgevers screent Facebookprofiel sollicitanten”, “zwart op wit: bedrijven screenen sollicitanten op Facebook” en “afgewezen na een bezoekje aan je Facebookprofiel” (HLN, 2012; Vacature, 2010; Jobat, 2011). Het zijn maar een paar berichten over de opkomst van Facebook als screeningsinstrument. Facebook blies in februari 2014 10 kaarsjes uit en telt ondertussen wereldwijd 1.23 miljard gebruikers. De sociale netwerksite blijft maar aan populariteit winnen en ook rekruteerders hebben de weg naar Facebook gevonden. Bovenstaande koppen wijzen er op dat meer en meer bedrijven een kijkje nemen op Facebook om bijkomende informatie te winnen over potentiële sollicitanten. Maar ondanks deze berichten vanuit de populaire media is het bewijs hiervan beperkt tot beschrijvend onderzoek aan de hand van enquêtes. Zo kwam Cross-tab tot de bevinding dat 63 procent van de ondervraagde HRafdelingen in Duitsland, Frankrijk, Groot-Brittannië en Amerika gebruik maakt van sociale netwerksites om sollicitanten te screenen. Het meest aangehaalde argument om potentiële werknemers te screenen op Facebook is om meer te weten te komen over de levensstijl van de kandidaat, alsook het bekijken van misplaatste commentaar van zowel de sollicitant zelf als zijn/haar vrienden (Vacature, 2010). Onze Masterproef tracht deze lacune op te lossen. Aan de hand van een veldexperiment, meer bepaald een correspondentietest, confronteren we de voornoemde berichtgeving vanuit de populaire media op een wetenschappelijke manier. Onze eerste onderzoeksvraag luidt als volgt: “Houden werkgevers bij het nemen van eerste aanwervingsbeslissingen rekening met publiekelijk beschikbare Facebook-foto’s?”. Concreet gaan we dit na door vier fictieve Facebookprofielen aan te maken, waarbij enkel de profielfoto publiekelijk beschikbaar is, en fictieve sollicitaties uit te zenden waarbij het “Googlen” of “Facebooken” van deze kandidaten enkel tot deze profielen leidt. Verder zijn deze fictieve kandidaten compleet gelijk in termen van productiviteitsrelevante karakteristieken. Ongelijke behandeling van onze fictieve kandidaten kan dan ook enkel ingegeven zijn door een voorkeur op basis van de informatie vervat in de publiekelijk beschikbare Facebook-profielfoto. Onze Masterproef geeft een vervolg aan de pilootstudie van Decuypere (2013). In haar onderzoek werd gebruik gemaakt van drie fictieve Facebook-profielen, die elk verschilden in aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Één sollicitant scoorde goed op beide dimensies, één scoorde neutraal en één scoorde slecht. Een beperking is dat haar opzet niet toelaat om een 1
onderscheid te maken tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. De toegevoegde waarde van ons onderzoek bestaat er, naast het feit dat onze dataverzameling meer dan vier keer zo groot is als die van Decuypere (2013), in om deze restrictie weg te werken door een vierde fictieve Facebook-profiel aan te maken. Deze fictieve sollicitant heeft een verschillende score voor aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Dit opzet laat ons toe een onderscheid te maken tussen beide dimensies en vormt de basis voor onze tweede onderzoeksvraag: ‘Als werknemers rekening houden met de publiekelijk beschikbare Facebook-profielfoto, kijken ze dan vooral naar aantrekkelijkheid of persoonlijkheid?’ De methodologie van ons onderzoek steunt op de correspondentiemethode. Deze vorm van experimenteel onderzoek laat toe om discriminatie te meten in de eerste fase van het aanwervingsproces, i.e. de beslissing om kandidaten al dan niet uit te nodigen voor een jobgesprek. Bij een correspondentietest wordt een koppel van gepaarde CV’s opgestuurd naar een openstaande vacature. Het betreft CV’s die identieke essentiële kenmerken hebben, behalve de te testen discriminatiegrond. In ons opzet is dat aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, zoals gereveleerd door de publiek beschikbare Facebook-profielfoto. Door de positieve respons kunnen we nagaan of selectieverantwoordelijken discrimineren op basis van een Facebookprofielfoto. Wanneer de werkgever tweemaal dezelfde respons geeft kan dit twee oorzaken hebben. Enerzijds is het mogelijk dat de selectieverantwoordelijke zich niet laat beïnvloeden door de profielfoto en dus met andere woorden onverschillig zal zijn voor verschillen in aantrekkelijkheid en/of persoonlijkheid. Anderzijds kan het ook betekenen dat de bedrijven de sollicitanten gewoon niet screenen via Facebook. Om deze twee verklaringen te testen maken we gebruik van een tweede gelijktijdig uitgevoerde correspondentietest door Notebaert (2014) en Pennick (2014). In hun correspondentietest voegen ze rechtstreeks foto’s toe van de sollicitanten aan de CV’s in plaats van deze indirect via een Facebook-profiel beschikbaar te maken. Met behulp van de tweede correspondentietest kunnen we nagaan of werkgevers Facebook gebruiken om sollicitanten te screenen. Als rechtstreeks in het CV geplakte foto’s een effect sorteren, maar Facebook-profielfoto’s niet, dan kunnen we vermoeden dat werkgevers door de band Facebook niet screenen bij het nemen van hun eerste aanwervingsbeslissing. Het verloop van onze Masterproef is als volgt ingedeeld. Eerst bespreken we onze twee onderzoeksvragen aan de hand van de bestaande literatuur in hoofdstuk 2. In dit hoofdstuk bekijken we eerst het beschrijvend onderzoek met betrekking tot het gebruik van Facebook als screeningsinstrument. Vervolgens bespreken we de bestaande literatuur omtrent discriminatie op basis van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Het zwaartepunt van dit hoofdstuk ligt in een vierde subsectie. Naar analogie met ons onderzoek bespreken we het effect van het gezamenlijk
2
bestuderen
van
aantrekkelijkheid
en
persoonlijkheid
met
betrekking
tot
arbeidsmarktuitkomsten. We beëindigen dit hoofdstuk met een besluit. Daarna geven we een overzicht van ons onderzoeksontwerp in hoofdstuk 3. We beginnen met een gedetailleerde beschrijving van de correspondentiemethode alvorens het doel van ons onderzoek uit te leggen. Verder bespreken we de selectie van de in het experiment gebruikte foto’s alsook de opmaak van de sollicitatie- en motivatiebrieven. Eindigen doen we met een bespreking van de verzendingsprocedure en van de registratie van de antwoorden. Vervolgens analyseren we de verzamelde data in hoofdstuk 4. Met behulp van discriminatieratio’s en regressie-analyses trachten we een antwoord te geven op onze twee onderzoeksvragen. Daarnaast vergelijken we onze resultaten met de conclusies van de bestaande literatuur, zoals in hoofdstuk 2 geschetst. We beëindigen onze Masterproef met een conclusie in hoofdstuk 5.
3
Hoofdstuk 2: Literatuurstudie In dit hoofdstuk trachten we op basis van de bestaande literatuur onze twee onderzoeksvragen te beantwoorden. Deze zijn de volgende: ‘Houden werkgevers bij het nemen van eerste aanwervingsbeslissingen rekening met publiek beschikbare Facebook-foto’s?’ ‘Indien werkgevers rekening houden met Facebook-foto’s, kijken ze dan naar aantrekkelijkheid of persoonlijkheid?’ Dit hoofdstuk is als volgt ingedeeld. Eerst bespreken we de bestaande literatuur omtrent het gebruik van Facebook als screeningsinstrument op de arbeidsmarkt. Vervolgens staan we stil bij het effect van schoonheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten. We behandelen de aparte relaties respectievelijk in subhoofdstukken 2 en 3, alvorens het gezamenlijke effect van beide op arbeidsmarktuitkomsten te bestuderen in subhoofdstuk 4.
1 Facebook als screeningsinstrument op de arbeidsmarkt In dit onderdeel bespreken we de literatuur omtrent het gebruik van Facebook als screeningsinstrument op de arbeidsmarkt. We trachten hier een antwoord te bieden op onze eerste onderzoeksvraag: ‘Houden werkgevers bij hun eerste aanwervingsbeslissingen rekening met publiekelijk beschikbare Facebook-profielfoto’s?’ Er is een groeiend draagvlak van anekdotische verhalen waarbij men aanneemt dat werkgevers gebruikmaken van Facebook om hun sollicitanten te beoordelen, bovenop de traditionele screeningsinstrumenten zoals het evalueren van een CV of het voeren van sollicitatiegesprekken. Het bewijsmateriaal reikt echter meestal niet verder dan enquêtes. Een onderzoek gevoerd in 2007 door de Society for Human Resource Management (SHRM) is hier een voorbeeld van. Zij rapporteerden dat 15 procent van de HR managers die deelnamen aan het onderzoek op dat moment gebruik maakten van sociale netwerksites om de achtergrond van hun sollicitanten na te gaan. Zo’n 40 procent antwoordde dat ze hoogstwaarschijnlijk in het volgende jaar gebruik zouden maken van sociale netwerksites als screeningtool. De structuur van dit onderdeel is als volgt opgebouwd. Eerst geven we een korte uiteenzetting van Facebook als onderdeel van de sociale media. Daarna bespreken we of het gebruik van Facebook als screeningsinstrument eigenlijk wel wenselijk is. Daarom zullen we de voordelen en 4
de nadelen afwegen. In het laatste onderdeel gaan we na of Facebook effectief gebruikt wordt als screeningstool.
1.1 Facebook als onderdeel van sociale media Facebook behoort tot de sociale media en is onder te brengen onder de categorie sociale netwerksites. Ellison (2008) definieert sociale netwerksites als web-gebaseerde diensten die individuen toelaten om (i) binnen bepaalde grenzen een publiekelijk of semi-publiekelijk profiel te creëren, (ii) een lijst te creëren van andere gebruikers1 met wie ze een connectie delen en (iii) hun eigen lijst met connecties en lijsten gemaakt door andere gebruikers met wie ze geconnecteerd zijn te doorlopen. Het aangemaakte profiel is typisch samengesteld uit beschrijvingselementen zoals leeftijd, locatie, interesses en een “over mij” sectie. De meeste sociale netwerksites zoals Facebook moedigen gebruikers ook aan om een foto toe te voegen aan het profiel. Bovendien bezitten deze sites meestal een mechanisme voor gebruikers om berichten/commentaren na te laten op het profiel van vrienden. Facebook laat gebruikers ook toe private berichten te sturen naar elkaar. Facebook was in feite exclusief ontwikkeld voor het ondersteunen van het netwerk van Harvard. Nadien begon het steeds meer universiteiten te ondersteunen maar Facebook bleef relatief gesloten en contribueerde in gebruikers hun percepties van de site als een intieme en gesloten gemeenschap. Facebook bleef almaar uitbreiden en heeft nu een wereldwijde reikwijdte.
1.2 Facebook als screeningsinstrument 1.2.1
Nadelen
Aangezien de literatuur omtrent Facebook als screeningsinstrument vooral focust op de nadelen, bespreken we deze eerst. Wanneer werkgevers gebruik maken van sociale netwerksites zoals Facebook, om sollicitanten te beoordelen, ontstaan er potentieel praktische, legale en ethische problemen. Daarnaast is de informatie die individuen op hun Facebook-profiel plaatsen mogelijks niet accuraat. Eerst en vooral kunnen we ons afvragen of deze screeningspraktijken door werkgevers wel ethisch zijn. Je zou dit kunnen beschouwen als een inbreuk op de privacy van sollicitanten. 1
Facebook geeft de benaming “vrienden” aan deze connecties.
5
Brown & Vaughn (2011) stellen dat in beginsel de sollicitanten verantwoordelijk zijn voor het beheren van hun privacy-instellingen. In principe is informatie op het internet publiek toegankelijk dus op zich vormt dit geen inbreuk op de privacy. Andere auteurs zoals Hyatt, Stone & Stone-Romero (2003) en Walther et al. (2008) vinden het kort door de bocht om te stellen dat sollicitanten vrijwillig afstand doen van hun recht op privacy. Gebruikers willen hun informatie delen voor een selecte groep of in contact komen met gebruikers die dezelfde interesses delen. Vaak zouden zij deze informatie niet vrijwillig delen met werkgevers. Bijvoorbeeld als zij een fan zijn van gewelddadige films. Brandenburg (2008) haalt aan dat het zelfs met de meest beperkende privacy-instellingen mogelijk is om informatie te achterhalen. Zo is het bijvoorbeeld mogelijk om foto’s van iemand te zien via het profiel van een gemeenschappelijke vriend. Hiermee verwant is het probleem van legaliteit. Werkgevers riskeren rechtszaken als blijkt dat hun gevoerde selectieprocedures bevooroordeeld, inaccuraat, inconsistent of discriminerend zijn. Wanneer werkgevers Facebook gebruiken om hun sollicitanten te screenen krijgen zij meestal foto’s te zien. Door de visuele informatie die zij krijgen wordt het mogelijk om sollicitanten al in de eerste fase van het sollicitatieproces af te wijzen. Daarom loopt men het gevaar veroordeeld te worden voor discriminatie2, zelfs al wijzen ze een kandidaat af op basis van andere redenen (Zeidner, 2007). Het is dus van belang een transparante methode te gebruiken tijdens het aanwervingsproces. Als werkgevers de job-relevantie van de gebruikte informatie afkomstig van Facebook niet kunnen aantonen is er geen legale basis om op basis van deze informatie beslissingen te maken (Brown & Vaughn, 2011). Deze nood aan een transparante methode veroorzaakt echter een ander probleem. Job-relevante criteria opstellen die getoetst kunnen worden aan elk Facebook-profiel is praktisch niet haalbaar (Brown & Vaughn, 2011). Het type en de hoeveelheid informatie die sollicitanten ter beschikking stellen op hun Facebook-profiel is namelijk sterk verschillend. Bovendien zijn er ook sollicitanten die geen Facebook-profiel hebben. Sollicitanten hebben ook verschillende privacy-instellingen. Een ander praktisch probleem is het feit dat informatie afkomstig van Facebook mogelijks vertekend is. Dit is omwille van het concept van de fundamentele attributiefout, dat ook van toepassing is op Facebook. De fundamentele attributiefout is de neiging om (negatieve) informatie te beschouwen als representatief voor de sollicitant in kwestie, zonder rekening te houden met de specifieke context (Ross, 1977). Een voorbeeld hiervan wordt naar voor geschoven door Davison et al. (2009). Hierbij staat op het Facebook-profiel van een vrouw een Anti-discriminatiewet (10 mei 2007): verbod van discriminatie op grond van verschillende beschermde criteria (oa. leeftijd, seksuele geaardheid, handicap, geloof of levensbeschouwing, burgerlijke staat, geboorte, vermogen, politieke overtuiging). 2
6
foto afgebeeld waarbij zij ligt te slapen op de badkamervloer. Zonder context kan er verondersteld worden dat ze teveel alcohol geconsumeerd heeft, maar andere verklaringen zijn ook mogelijk, bijvoorbeeld een grapje van vrienden. Epstein (2008) heeft zijn bedenkingen over de accuraatheid van informatie op Facebook. Vooral bij jongeren is de informatie op hun Facebook-profiel niet altijd waarheidsgetrouw of sterk overdreven. Zij zijn namelijk nog op zoek naar hun identiteit. Volgens Zhao et al. (2008) zijn er twee mogelijkheden. Enerzijds heb je een groep jongeren die een “differentiation”-profiel aannemen. Zij willen uniek zijn en zich differentiëren van anderen. Anderzijds is er een dominante meerderheid van jongeren met een “self-enhancing”-profiel. Deze jongeren willen vooral populair zijn en net zoals anderen zijn. Bovendien wordt de identiteit op Facebook ook bepaald door anderen (Smith & Kidder, 2010). Het is mogelijk om ongunstige of inaccurate informatie te posten over iemand anders op Facebook, zonder dat die persoon daar weet van heeft of zonder zijn toestemming. Volgens Walther et al. (2008) is er een sociale norm op Facebook waarbij het ongepast is om commentaren van vrienden te verwijderen, zelfs al zijn die inaccuraat.
1.2.2
Voordelen
Ondanks de vele nadelen verbonden aan het gebruik van Facebook als screeningsinstrument zijn er ook enkele voordelen (Brown & Vaughn, 2011). Werkgevers beoordelen informatie op sociale netwerksites zoals Facebook omdat deze informatie niet verkrijgbaar is via het evalueren van een CV of door het voeren van jobgesprekken. Daarnaast is deze informatie vlot beschikbaar en zijn de kosten van deze screeningsprocedure minimaal zodat zelfs de kleinste bedrijven er gebruik van kunnen maken. Informatie afkomstig van Facebook kan gezien worden als een aanvulling op de meer traditionele procedures. Het levert inzicht in de betrouwbaarheid van informatie afkomstig van het CV van de sollicitant. Kluemper & Rosen (2009) gingen na of het gebruik van sociale netwerksites als screeningstool selectieprocessen bevordert. Zij kwamen tot de conclusie dat het wel degelijk mogelijk is om consistente inschattingen te maken omtrent individuen hun persoonlijkheid, intelligentie en performantie, enkel en alleen door het beoordelen van hun profielen op sociale netwerksites. Volgens hen is er dus geen probleem van inaccuraatheid van informatie op Facebook. Het laatste voordeel verbonden aan Facebook is dat het aan organisaties een opportuniteit biedt om hun identiteit te accentueren. Net zoals mensen kunnen ook bedrijven sociale netwerksites gebruiken om een wenselijk beeld van zichzelf te creëren (Smith & Kidder, 2009). Berkshire (2005) meent dat sociale netwerksites potentiële werknemers en organisaties met elkaar 7
connecteert,
1.2.3
terwijl
dit
via
andere
kanalen
niet
zou
gebeuren.
Het gebruik van Facebook als screeningsinstrument
Ondanks
het
wijdverspreide
geloof
dat
werkgevers
Facebook
gebruiken
als
screeningsinstrument is dit empirisch nog niet bewezen, zowel internationaal als in de Belgische context. Zoals eerder vermeld is de evidentie hiervoor eerder beschrijvend van aard. Tabel 1 geeft een overzicht van de voornaamste beschrijvende onderzoeken en de resultaten hiervan. Daarnaast is er de empirisch onderbouwde studie gevoerd door Decuypere (2013). Decuypere voerde een correspondentieonderzoek uit naar de impact van een Facebook-profielfoto op de aanwervingskansen in Vlaanderen met focus op de financiële sector. Methodologisch is de opzet van deze studie gelijkaardig aan onze studie, met het verschil dat er geen onderscheid gemaakt wordt tussen persoonlijkheid en schoonheid. Gegeven het beperkte experiment vatten we deze studie op als een pilootstudie. De eerste correspondentietest ging na of werkgevers tijdens de eerste fase van het rekruteringsproces gebruik maakten van Facebook en of ze zich daarbij lieten leiden door Facebook-profielfoto’s. Bij een correspondentietest wordt een koppel van gepaarde sollicitaties opgestuurd naar een openstaande vacature. De sollicitaties verschillen in wezen maar in één kenmerk. In deze correspondentietest zijn dat de Facebook-foto’s, die verschillen in gepercipieerde aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Decuypere kon geen bewijs vinden voor het
gebruik
van
Facebook
als
screeningsinstrument.
Daarom
werd
een
tweede
correspondentietest uitgevoerd, er werd namelijk onderzocht of foto’s toegevoegd aan CV’s een impact hadden op het rekruteringsproces. Meer concreet ging men dus na of werkgevers zich lieten beïnvloeden door verschillen in de persoonlijkheidskenmerken en in aantrekkelijkheid, geuit door de foto’s die rechtstreeks toegevoegd waren aan het CV. Hieruit bleek dat het individu met de goede eigenschappen wel degelijk het meeste respons kreeg, gevolgd door het individu met de neutrale eigenschappen en het individu met de slechte eigenschappen. Echter werden de verschillen niet significant bevonden. Bijgevolg kunnen we dus besluiten dat er voor België, alsook internationaal nog geen evidentie is omtrent het gebruik van Facebook als screeningstool. We willen nogmaals benadrukken dat de resultaten uit het onderzoek van Decuypere (2013) genuanceerd moeten worden vanwege de beperkte dataset. Wij trachten hieraan tegemoet te komen in ons eigen onderzoek.
8
Tabel 1 - Studies met betrekking tot het gebruik van Facebook als screeningstool Studie
% werkgevers die
Gebruik van informatie
gebruikmaken van SNS3 National Association of Colleges and Employers (Business & Legal Reports,
27% van de werkgevers geeft aan gebruik te maken van SNS’s voor het opzoeken van informatie over werknemers
Niet vermeld
25% van de rekruteerders hebben zoekopdrachten via Google uitgevoerd 12% bekeken SNS profielen
63% van de 12% die SNS bekeken gaf aan sollicitanten te weigeren op basis van informatie gevonden op deze SNS’s 20% van diegenen die opzoekingen deden gaven aan sollicitanten te weigeren op basis van de informatie die zij vonden
Inc., 2006) Careerbuilder.com (Brandenburg, 2008)
Society of Human Resource Management Survey (Zeidner, 2007)
50% van de rekruteerders hebben zoekopdrachten via Google en Yahoo! uitgevoerd 15% hebben SNS nagekeken 40% van de rekruteerders die op dat moment geen SNS nakeken waren wel van plan dit in de toekomst te doen
University of Dayton Survey
40% van de rekruteerders zou Niet vermeld
(Read, 2007)
SNS bekijken
Vault’s Social Networking
44% van de rekruteerders kijkt SNS na
82% gaf aan rekening te houden met negatieve informatie op SNS in hun aanwervingsbeslissingen
Careerbuilder.com (2008)
21% van de rekruteerders kijkt SNS na
34% gaven aan personeel te ontslaan waarvan negatieve informatie werd gevonden op SNS
Jackson Lewis LLP Survey
12% van de rekruteerders kijkt online sites na
Niet vermeld
43% van de rekruteerders kijkt SNS na om extra informatie in te winnen
Niet vermeld
25% van de rekruteerders kijkt SNS na
52% gaf aan dat de gevonden informatie een impact had op hun aanwervingsbeslissingen
Web Site Survey (Vault.com, 2009)
(Hrtools.com, 2008) Authors’ Human-Resources (HR) Personnel Survey (2008) Global Interviewing Practices and Perceptions Survey (Peacock, 2009)
3
Sociale Netwerk Sites.
9
Caers & Castelyns (2011)
26% van de rekruteerders maakt gebruik van LinkedIn tijdens selectieprocedures 38% maakt gebruik van Facebook Bron: Clark & Roberts (2010) en eigen verwerking
Niet vermeld
2 Impact van schoonheid op arbeidsmarktuitkomsten In de hedendaagse samenleving is schoonheid een belangrijke en behulpzame troef. Hakim (2010) spreekt zelfs van erotisch kapitaal, dat naast het economisch, cultureel en sociaal kapitaal een belangrijke rol speelt in het succes van een individu. Een onderdeel van erotisch kapitaal is vanzelfsprekend aantrekkelijkheid (Sala et al., 2013). Verscheidene auteurs vinden eveneens significante relaties tussen aantrekkelijkheid en succes in het huwelijk (Jaeger, 2011), socio-economische omstandigheden (Benzeval et al., 2013), zelfvertrouwen (Rosenblat et al., 2006) en vele andere factoren. In dit subhoofdstuk onderzoeken we het effect van schoonheid op arbeidsmarkuitkomsten. Op basis van bestaande literatuur bestuderen we het eerste deel van onze tweede onderzoeksvraag. We onderzoeken dus of werkgevers zich laten beïnvloeden door de gepercipieerde aantrekkelijkheid van een Facebook-profielfoto. Een eventuele discriminatie kan zich uiten in termen van een hoger (lager) loon voor de meer aantrekkelijke (onaantrekkelijke) sollicitanten. Een andere uitkomst van discriminatie jegens aantrekkelijkheid kan zich uiten in een hogere kans op een uitnodiging voor een interview voor een aantrekkelijke individu. Deze maatstaf wordt ook in onze masterproef gebruikt. Voor een verdere bespreking verwijzen we naar hoofdstuk 4 (onderzoeksresultaten), waar we onze resultaten zullen bespreken en linken met de resultaten uit de bestaande literatuur. Het verdere verloop van dit subhoofdstuk is als volgt ingedeeld. Eerst bespreken we de resultaten van de bestaande literatuur, die we opdelen volgens experimentele methode. Daarin bespreken we eerst de resultaten uit veldexperimenten, alvorens de resultaten uit ander (niet-) experimenteel onderzoek te bestuderen. Vervolgens kijken we naar de verklaringen die de bestaande literatuur aangeeft om het bestaan van een schoonheidspremium aan te tonen. Eindigen doen we met een besluit omtrent de besproken materie.
2.1 Empirie In deze sectie trachten we dieper in te gaan op de bestaande literatuur omtrent de impact van schoonheid op arbeidsmarktuitkomsten. In wat volgt splitsen we de studies op in twee delen. Eerst bekijken we de literatuur die gebruik maakt van de correspondentiemethode.
De
10
correspondentiemethode is een soort van veldexperiment. Veldexperimenten zijn een mengeling van zowel experimenteel onderzoek alsook veldonderzoek (Pager, 2007). Hiermee bedoelen we dat het gaat om een experiment dat wordt uitgevoerd in de echte wereld. Een gedetailleerde uitleg van de correspondentiemethode is terug te vinden in hoofdstuk 3. Studies die hier aan bod komen zijn die van Shtudiner & Ruffle (2010), Lopez Bóo, Rossi & Urzúa (2013) en Rooth (2009). Vervolgens bekijken we ook ander (niet-) experimenteel onderzoek. Dit zijn onderzoeken die gebruik maken van zelfbeoordelingsrapporten en longitudinale data4. Hamermesh & Biddle (1994), French (2002) en Fletcher (2007) bestuderen het effect van aantrekkelijkheid op het inkomen. Jaeger (2011) en Sala, Terraneo & Lucchini (2013) bestuderen de impact van aantrekkelijkheid op het socio-economisch succes. Jawahar & Mattson (2005) onderzoeken de relatie tussen aantrekkelijkheid, type van de job (typisch vrouwelijk/mannelijk) en de kans om aangeworven te worden. Onze focus ligt voornamelijk op de resultaten uit de correspondentiemethoden.
2.1.1
Veldexperimenten
In onze masterproef hanteerden we de correspondentiemethode. Deze populaire methode valt onder het begrip veldexperimenten en laat toe om discriminatie na te gaan in de eerste fase van de selectieprocedure. Dit is het al dan niet uitgenodigd worden voor een interview. Bij een correspondentiemethode wordt een koppel van gepaarde CV’s verstuurd naar een openstaande vacature. Het betreft paren van CV’s die slechts verschillen in een bepaald element, bijvoorbeeld aantrekkelijkheid (Riach & Rich, 2002). Voor een gedetailleerde beschrijving van de correspondentiemethode in het kader van onze Masterproef, verwijzen we naar hoofdstuk 3. Hieronder
volgt
een
bespreking
van
drie
studies
die
gebruik
maken
van
de
correspondentiemethode. Daarna bespreken we de resultaten. Hieruit blijkt dat er evidentie wordt gevonden voor een aantrekkelijkheidspremium. Shtudiner & Ruffle (2010) onderzochten de rol van schoonheid in de eerste fase van de selectieprocedure in Israël. In hun onderzoek stuurden ze 5312 gepaarde CV’s naar 2656 openstaande vacatures in de periode van juli 2008 tot januari 2010. Een paar bestond uit een CV met een foto van een (on)aantrekkelijke man of vrouw en een bijna identieke CV zonder foto. De paren van CV’s zijn identiek wat betreft opleidingsniveau, werkervaring, talenkennis en computervaardigheden. Dit laat toe om verschillen in uitnodigingen voor een interview toe te schrijven aan de foto van de sollicitant. Voor het gebruik van de foto’s werd beroep gedaan op Dit is een methode waarbij de metingen voor ieder individu op een aantal achtereenvolgende tijdstippen worden herhaald (Fletcher, 2007). 4
11
studenten aan de Ben-Gurion Universiteit (Israël). Na het kiezen van de foto’s werd er aan een panel van acht juryleden gevraagd om aan de gekozen foto’s een aantrekkelijkheidsrating te geven. De foto’s met de hoogste en laagste score werden toegevoegd aan de CV’s. In tegenstelling tot Shtudiner et al. gebruikten Lopez Bóo, Rossi & Urzúa (2013) een objectieve definitie van schoonheid. In hun onderzoek naar discriminatie op basis van gezichtsaantrekkelijkheid in Argentinië hanteerden ze hiervoor de ‘gouden regel’5 van Pallet et al. (2010). Voor het selecteren van de foto’s, werden er foto’s getrokken van 50 mannen en 50 vrouwen tussen de 20 en 30 jaar. Deze foto’s werden vervolgens gemanipuleerd door een computerprogramma. Voor aantrekkelijke individuen werden de foto’s gemanipuleerd naar de gouden regel toe, voor onaantrekkelijke mensen werden de foto’s gemanipuleerd weg van de gouden ratio’s. Net als in Lopez Bóo et al. manipuleerde ook Rooth (2009) foto’s van het gelaat door middel van een computerprogramma. Echter, Rooth gebruikte niet de gouden regel, maar maakte de sollicitanten
zwaarlijvig.
De
foto’s
werden
geselecteerd
via
de
internet
site
www.photosearch.com. Het betrof foto’s van mannen en vrouwen tussen de 20 en 30 jaar, met een normaal gewicht en verschillen in aantrekkelijkheid. De foto’s werden een score gegeven op basis van aantrekkelijkheid door 150 studenten aan de Kalmar universiteit. Uiteindelijk werden 7 paren (4 mannelijke en 3 vrouwelijke) gekozen die bijna identiek waren met betrekking tot kleding, haarkleur, lengte van het haar, vorm van het gezicht en aantrekkelijkheid. Vervolgens werd een foto van elk paar gemanipuleerd naar zwaarlijvig. Na de gewichtsmanipulatie werd opnieuw een aantrekkelijkheidsscore gegeven aan de foto’s. De gewichtsmanipulatie veranderde de rating van gemiddeld aantrekkelijk naar gemiddeld onaantrekkelijk. Dit maakt het mogelijk om een verschil in antwoorden (callbacks) toe te schrijven aan gewicht en/of aantrekkelijkheid. Ondanks de verschillende werkwijzen tussen de drie studies, wijzen de resultaten van alle drie de studies op het bestaan van een aantrekkelijkheidspremium. Hieronder bespreken we de resultaten van de drie bovenstaande studies. De belangrijkste conclusies zijn te vinden in tabel 2. Shtudiner et al. (2010) stuurden paren van CV’s, de ene met een foto van een aantrekkelijke of onaantrekkelijke man of vrouw en de andere zonder foto, naar 2656 bedrijven in Israël. Ze concludeerden dat het callbackpercentage6 voor aantrekkelijke mannen, 19.7 procent, hoger is dan dat voor mannelijke sollicitanten die geen foto toevoegen, 13.7 procent, en dat dit hoger is dan dat van onaantrekkelijke mannen, 9.2 procent. Dit betekent dat aantrekkelijke mannen gemiddeld 5 sollicitaties moeten uitsturen om uitgenodigd te worden voor een interview. Aantrekkelijkheid is optimaal wanneer de verticale afstand tussen mond en ogen 36 procent is van de lengte van het gezicht, en de horizontale afstand tussen de ogen 46 procent is van de breedte van het gezicht (Pallet et al.,2010). 6 Het aantal positieve reacties op het totaal aantal uitgestuurde sollicitaties. Het aantal sollicitaties dat een individu moet uitsturen om uitgenodigd te worden voor een gesprek is het omgekeerde van het callbackpercentage. 5
12
Onaantrekkelijke mannen moeten dan weer gemiddeld 11 sollicitaties uitsturen. De callback ratio7 voor mannen bedraagt 2.14. Dit betekent dat onaantrekkelijke mannen tweemaal zoveel CV’s moeten uitsturen om uitgenodigd te worden voor een interview ten opzichte van aantrekkelijke
mannen.
Voor
vrouwen
is
het
resultaat
helemaal
omgekeerd.
Het
callbackpercentage ligt het hoogst voor CV’s zonder foto, 16.6 procent, gevolgd door CV’s met een onaantrekkelijke foto, 13.6 procent, gevolgd door CV’s met een aantrekkelijke foto, 12.8 procent. Dit betekent dat het voor vrouwen beter is om geen foto toe te voegen aan hun CV. De callback ratio voor vrouwen bedraagt 0.94. Dit wil zeggen dat een onaantrekkelijke vrouw 0.94 zoveel keer CV’s moet uitsturen om uitgenodigd te worden voor een interview ten opzichte van een aantrekkelijke vrouw. Alle resultaten zijn significant op het 5 %-significantieniveau. De resultaten zijn ook robuust bij het opnemen van jobkenmerken en werkgeverskenmerken. Voor een verklaring waarom er geen aantrekkelijkheidspremium is gevonden voor vrouwen verwijzen we naar sectie 2.1.3 Lopez Bóo et al. (2013) stuurden 2540 paren van CV’s naar 1270 vacatures in Buenos Aires gedurende de periode van april 2010 tot juni 2010. Voor elk geslacht werd één CV opgesteld met een aantrekkelijke foto, één met een onaantrekkelijke foto en één zonder foto. Net zoals in Shtudiner et al. wordt er een aantrekkelijkheidspremium gevonden voor mannen. Maar Lopez Bóo et al. vinden ook een gelijkwaardige premium voor vrouwen. Het callbackpercentage voor aantrekkelijke mannen en vrouwen ligt 36 procent hoger dan het callbackpercentage voor onaantrekkelijke mannen en vrouwen. Dit resultaat is significant op het 5 %-significantieniveau. Het resultaat is ook robuust bij het opnemen van haar- en huidkleur. Rooth (2009) stuurde 1970 paren van CV’s (de ene met een foto van een zwaarlijvige sollicitant en de andere met een foto van een normaal wegende sollicitant) naar 985 bedrijven in Zweden gedurende de periode van januari 2006 tot augustus 2006. Ze vinden een iets grotere zwaarlijvigheidspenalty voor vrouwen dan voor mannen. Het callbackpercentage van normaal wegende mannen bedraagt 35 procent, die voor zwaarlijvige mannen bedraagt 29 procent. De callback ratio bedraagt 1.2, wat betekent dat zwaarlijvige mannen gemiddeld 1.2 maal zoveel sollicitaties moeten uitsturen om uitgenodigd te worden voor een interview ten opzichte van normaal wegende mannen. Het callbackpercentage voor normaal wegende vrouwen is 40 procent, dat van zwaarlijvige vrouwen bedraagt 32 procent. De callback ratio voor vrouwen bedraagt 1.25. Deze resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau. Omdat er een aantrekkelijkheidsscore werd gegeven, zowel voor als na de manipulatie van foto’s, kunnen we onderzoeken of het verschil in callbacks te wijten is aan aantrekkelijkheid en/of zwaarlijvigheid. Dit is het callbackpercentage voor aantrekkelijke mannen op het callbackpercentage voor onaantrekkelijke mannen. 7
13
Rooth concludeerde dat de resultaten voor vrouwen gedreven worden door gewicht en voor mannen door aantrekkelijkheid. Wanneer we alleen aantrekkelijkheid opnemen in de regressieanalyse blijkt dat een verhoging van een standaarddeviatie in onaantrekkelijkheid, de kans met vier procentpunten vermindert om uitgenodigd te worden voor een interview voor mannen en met drie procentpunten voor vrouwen. Wanneer we zowel aantrekkelijkheid als zwaarlijvigheid opnemen in de regressie-analyse blijkt dat, voor mannen, een verhoging van een standaarddeviatie in onaantrekkelijkheid de kans vermindert met 6 procentpunten om uitgenodigd te worden voor een interview, terwijl een verhoging van een standaarddeviatie in zwaarlijvigheid de kans om uitgenodigd te worden voor een gesprek niet beïnvloedt. Voor vrouwen vinden we net het omgekeerde. Een verhoging van een standaarddeviatie in onaantrekkelijkheid vermindert de kans niet om uitgenodigd te worden, terwijl een verhoging van een standaarddeviatie in zwaarlijvigheid de kans om uitgenodigd te worden voor een gesprek vermindert met 8 procentpunten. Net zoals Shtudiner et al. en Lopez Bóo et al. concludeerde Rooth dat aantrekkelijkheid een belangrijke rol speelt voor mannen. Wanneer we kijken naar zowel gewicht als aantrekkelijkheid, komen de resultaten van Rooth overeen met die van Shtudiner, namelijk dat aantrekkelijkheid voor vrouwen van ondergeschikt belang is.
Tabel 2 - Resultaten correspondentiemethoden Auteurs
Plaats
Shtudiner (2010)
Israël
Lopez Bóo, Rossi & Urzúa (2013)
Buenos Aires, Argentinië
Rooth (2009)
Zweden
Variabelen en meting Subjectieve meting van aantrekkelijkheid, door 8 juryleden Objectieve meting van aantrekkelijkheid, door middel van de gouden regel Subjectieve meting van aantrekkelijkheid, zowel voor als na gewichtsmanipulatie, door 150 studenten
Resultaat Callback ratio mannen:2.14 Callback ratio vrouwen:0.94 Callback ratio mannen en vrouwen: 1.36 Verhoging met 1 standaarddeviatie in onaantrekkelijkheid vermindert de kans op uitnodiging jobgesprek met: 4%-punten voor mannen 3%-punten voor vrouwen
Bron: eigen verwerking
14
2.1.2
Niet-experimenteel onderzoek
Er is ook ander (niet-) experimenteel onderzoek gevoerd naar discriminatie op basis van aantrekkelijkheid. Dit zijn onderzoeken die gebruik maken van zelfbeoordelingsrapporten en longitudinale data. Achtereenvolgens bespreken we drie studies die het effect onderzoeken van aantrekkelijkheid op het inkomen, twee studies die de impact van schoonheid bestuderen op socio-economisch succes en een studie die de relatie onderzoekt tussen aantrekkelijkheid, type van de job (typisch vrouwelijk/mannelijk) en de kans om aangeworven te worden. Zowel Hamermesh et al. (1994), French (2002) als Fletcher (2007) concluderen dat er een aantrekkelijkheidspremium bestaat in termen van een hoger loon voor aantrekkelijke individuen ten opzichte van individuen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. Hamermesh et al. gebruiken drie gezinsstudies, twee Amerikaanse en een Canadese, waarbij onafhankelijke interviewers de proefpersonen een schoonheidsscore gaven. De studies bevatten verder ook informatie over het uurloon, huwelijksstatus, opleidingsniveau en gezondheid. Uit de regressieanalyse blijkt er significant bewijs te zijn voor een aantrekkelijkheidspremium. Individuen met een hoger dan gemiddelde aantrekkelijkheid verdienen een uurloon dat gemiddeld 1 tot 13 procent hoger ligt dan het uurloon van individuen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. De onaantrekkelijkheidspenalty ligt iets hoger. Individuen met een lager dan gemiddelde aantrekkelijkheid verdienen een uurloon dat 1 tot 15 procent lager ligt dan individuen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. De schoonheidspremium voor mannen ligt iets hoger dan die voor vrouwen. Daartegenover staat dat de lelijkheidspenalty voor mannen hoger is dan voor vrouwen. French (2002) onderzocht of de resultaten van Hamermesh et al. ook stand hielden wanneer er gebruik werd gemaakt van zelfbeoordelingsrapporten. In totaal werd er aan 1692 werknemers van non-profit ziekenhuizen en scholen gevraagd om een vragenlijst in te vullen omtrent hun aantrekkelijkheid, loon, zelfvertrouwen en gebruik van alcohol. De resultaten liggen in de lijn van Hamermesh et al., suggererend dat aantrekkelijkheid belangrijk is voor het loon, maar dat het ook afhangt van het geslacht. French vond een significante aantrekkelijkheidspremium voor aantrekkelijke vrouwen. Vrouwen met een hoger dan gemiddelde aantrekkelijkheid verdienen een loon dat gemiddeld 8 procent hoger ligt ten opzichte dan dat van vrouwen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. Dit resultaat is significant op het 5 %-significantieniveau. Voor mannen is de premium niet significant op het 5-% significantieniveau. Dezelfde resultaten vinden we terug bij Fletcher (2007). Fletcher maakte hierbij gebruik van Add Health, een longitudinale dataset die adolescenten opvolgt. Deze studie neemt een vragenlijst af bij 12 tot 17 jarigen en volgt ze vervolgens op met interviews één tot zes jaar later. In deze studie werd data van 3537 studenten gebruikt. De Add Health data bevat 15
informatie over onder andere aantrekkelijkheid, inkomen, gezondheid en zelfvertrouwen. Uit de regressie-analyse blijkt dat aantrekkelijke of zeer aantrekkelijke mensen gemiddeld 5 tot 10 procent meer verdienen ten opzichte van individuen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. De resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau en robuust wanneer we gewicht, zelfvertrouwen en familiale achtergrond opnemen in de regressie-analyse. Jaeger (2011) en Sala et al. (2013) vinden verschillende resultaten bij het bestuderen van de impact van aantrekkelijkheid op socio-economisch succes. Jaeger deelt aantrekkelijkheid op in drie delen: gezichtsaantrekkelijkheid, gewicht en hoogte. Op basis van de Wisconsin longitudinale studie analyseerde Jaeger het effect van aantrekkelijkheid op socio-economisch succes (SES), huwelijkssucces en socio-economisch succes van de partner. De WLS bevat informatie
over
gezichtsaantrekkelijkheid,
hoogte,
gewicht,
socio-economisch
succes,
huwelijksstatus, inkomen en familiale achtergrond. De studie bestaat uit 10 317 studenten in hun late tienerjaren, die opgevolgd worden tot ze 60 jaar zijn. Uit de regressie-analyse blijkt dat gezichtsaantrekkelijkheid een significante positieve invloed heeft op het SES voor vrouwen van 54 jaar en gewicht een significante negatieve invloed heeft. Deze resultaten zijn significant op het 5 %-significantieniveau. Voor vrouwen die 35 jaar zijn is de relatie niet significant. Voor mannen is er geen significante relatie tussen SES en de drie onderdelen van aantrekkelijkheid. In tegenstelling tot Jaeger vinden Sala et al. (2013) dat de impact van gezichtsaantrekkelijkheid op socio-economisch succes wel constant is over de tijd. Op basis van de WLS onderzochten Sala et al. het effect van gezichtsaantrekkelijkheid op de Socio-Economische Index (SEI)8. De uiteindelijke dataset voor deze studie bestond uit 4258 studenten, waarbij er een score gegeven werd voor gezichtsaantrekkelijkheid op een schaal van 1 tot 11. Sala et al. concluderen dat een verhoging met een eenheid in gezichtsaantrekkelijkheid de SEI van het eerste beroep verhoogt met 6.07 punten voor vrouwen en 6.95 punten voor mannen. In tegenstelling tot Jaeger (2011), waar gezichtsaantrekkelijkheid enkel maar significant was voor het SES bij vrouwen op 54jarige leeftijd, vinden Sala et al. dat de impact van gezichtsaantrekkelijkheid op de SEI constant is over de tijd. Dit wil zeggen dat gezichtsaantrekkelijkheid een belangrijke determinant is van de SEI van mannen en vrouwen in het begin van hun carrière, maar ook in het midden en aan het eind van hun carrière. Jawahar et al. (2005) onderzochten de relatie tussen aantrekkelijkheid, type van de job (typisch vrouwelijk/mannelijk) en de kans om aangeworven te worden. Ze doen dit via twee experimenten. Het eerste experiment betrof een laboratoriumexperiment waar 213 Amerikaanse studenten in de huid kropen van de selectieverantwoordelijke. Vier individuen Dit is een ranking met betrekking tot de beroepsmatige sociale stand, gaande van 20 tot 960 (Sala et al., 2013). 8
16
(twee mannelijke en twee vrouwelijke) werden willekeurig gekoppeld aan een typisch mannelijke, een typisch vrouwelijke en een geslachtsneutrale job. De studenten moesten vervolgens kiezen welke van de vier sollicitanten ze zouden aanwerven. Het tweede experiment bestond uit dezelfde opzet. Alleen werd hier een enquête opgestuurd naar 225 HR professionals, waarvan er 61 de enquête volledig invulden. In beide experimenten werden meer mannen dan vrouwen aangeworven voor de typisch mannelijke job en werden meer vrouwen dan mannen aangeworven voor de typisch vrouwelijke job. Bovendien hadden aantrekkelijke sollicitanten meer kans om aangeworven te worden dan onaantrekkelijke sollicitanten. Daarenboven bleek uit het eerste experiment dat aantrekkelijke mannen meer kans hadden om aangeworven te worden voor een typisch vrouwelijke job dan onaantrekkelijke mannen en dat aantrekkelijke vrouwen meer kans hadden om aangeworven te worden voor een typisch mannelijke job dan onaantrekkelijke vrouwen.
2.1.3
Verklaringen
Bovenstaande studies tonen duidelijk dat aantrekkelijke individuen beter af zijn met betrekking tot arbeidsmarktuitkomsten dan onaantrekkelijke individuen. Doch zijn de oorzaken hiervan nog steeds een actueel discussiepunt. Verscheidene auteurs geven verschillende oorzaken aan. Hosada, Stone-Romero & Coats (2003) en Andreoni & Petrie (2008) vinden bewijs voor de impliciete persoonlijkheidstheorie. Maar ook zelfvertrouwen is een vaak aangehaalde oorzaak. Zo vinden Belot, Bhaskar & Van de Ven (2012) een significante relatie tussen gepercipieerd zelfvertrouwen en aantrekkelijkheid. Mobius & Rosenblat (2006) concluderen dat er drie kanalen zijn waarlangs aantrekkelijkheid de productiviteit verhoogt. Deze zijn het mondelinge en visuele stereotype kanaal en het zelfvertouwenskanaal. Volgens Shtudiner et al. (2010) zijn jaloersheid en negatieve signalering twee oorzaken voor het feit dat sommige onderzoeken geen schoonheidspremium vinden voor vrouwen. Hieronder worden de verschillende verklaringen meer gedetailleerd uiteengezet. Hosada et al. (2003) vinden op basis van een meta-analyse bewijs voor de impliciete persoonlijkheidstheorie. Deze theorie voorspelt dat aantrekkelijke individuen meer positief behandeld en beoordeeld worden dan onaantrekkelijke individuen. Zo zullen mensen op basis van eerder opgeslagen kennis over hoe individuen in elkaar zitten verwachtingen scheppen omtrent een onbekende aantrekkelijke persoon. Net zoals Hosada et al. vinden ook Andreoni et al. (2008) bewijs dat mensen meer meewerkend zijn met aantrekkelijke individuen. Op basis van een lineair publiek goederenspel onderzochten de auteurs de oorzaken van de 17
schoonheidspremium. Het spel bestond uit vier sessies van 20 personen. In elke sessie werden de deelnemers opgesplitst in vier groepen van vijf man. De deelnemers kregen aan het begin 20 tokens, die ze konden spenderen aan een publiek of privaat goed. Het private goed bracht één cent op per token geïnvesteerd door het individu. Het publieke goed bracht twee cent op per token geïnvesteerd door de volledige groep. Het spel bestond uit meerdere ronden. Er waren twee behandelingen. In de eerste behandeling kreeg elke deelnemer informatie over het betalingsgedrag van de andere spelers in de vorige ronde en kregen ze foto’s te zien van de andere spelers in hun groep. In de tweede behandeling kregen de deelnemers enkel foto’s te zien van de andere spelers in hun groep. Er werden 140 andere individuen aangesteld om een aantrekkelijkheidsrating te geven aan de deelnemers. De auteurs concluderen dat in de eerste behandeling onaantrekkelijke mensen gemiddeld 8 procent meer verdienen dan aantrekkelijke mensen. In de tweede behandeling verdienen aantrekkelijke mensen gemiddeld 12 procent meer dan onaantrekkelijke mensen. Hieruit concluderen de auteurs dat de schoonheidspremium verdwijnt wanneer mensen informatie winnen over anderen. Als verklaring geven ze de impliciete persoonlijkheidstheorie weer. Mensen zijn meer samenwerkend met mooiere mensen omdat ze denken dat mooiere mensen behulpzamer zullen zijn. Maar wanneer ze informatie verwerven en hun verwachtingen niet ingelost worden veranderen ze hun gedrag en zullen ze zelf minder meewerkend zijn met mooiere mensen. Mobius et al. (2006) vinden op basis aantrekkelijkheidspremium zelfvertrouwen,
het
met
mondelinge
betrekking en
het
van een laboratoriumexperiment dat de tot
het
visuele
loon
veroorzaakt
stereotype
kanaal.
wordt Volgens
door het
zelfvertrouwenskanaal hebben aantrekkelijke mensen meer zelfvertrouwen, wat zich door middel van mondelinge interactie met de werkgever vertaalt in hogere lonen. Volgens de twee stereotype kanalen verwacht de werkgever dat aantrekkelijke mensen beter presteren dan minder aantrekkelijke mensen bij zowel mondelinge als visuele interactie. In hun opzet traden Argentijnse studenten op als werknemer en werkgever. De werknemers moesten een doolhof oplossen op de computer en de werkgevers moesten hun productiviteit inschatten en zo hun loon bepalen. Ook het zelfvertrouwen van de werknemers werd gemeten. Op basis van hun experiment vinden Mobius et al. dat een verhoging met een standaarddeviatie in schoonheid het zelfvertrouwen verhoogt met 13 procent en het loon verhoogt met 12 procent. De auteurs besluiten dat deze schoonheidspremium voor 20 procent veroorzaakt wordt door zelfvertrouwen en voor 40 procent veroorzaakt wordt door elk van de stereotype kanalen. Van de Ven et al. (2012) vinden op basis van een tv show dat, in tegenstelling tot Mobius et al., er geen relatie bestaat tussen aantrekkelijkheid en zelfvertrouwen. Maar ze vinden wel een positieve relatie tussen aantrekkelijkheid en gepercipieerd zelfvertrouwen. In de Nederlandse tv 18
show “Does (s)he share or not” hangen de winsten van de deelnemers af van de accuraatheid van hun antwoorden, hoe snel ze op de buzzer kunnen drukken en van hun investeringsbeslissingen. Aan het einde van elke ronde bepaalt de speler met de hoogste score wie geëlimineerd wordt. Wanneer er nog twee spelers overblijven wordt er een prisoner’s dilemma spel gespeeld. Onafhankelijke juryleden gaven voor elk van de in totaal 345 deelnemers een score voor aantrekkelijkheid. Het zelfvertrouwen van de deelnemers werd afgeleid uit hun investeringsbeslissingen en hun antwoorden. De auteurs vinden geen relatie tussen schoonheid en prestatie, noch tussen schoonheid en zelfvertrouwen. Wel vinden ze een positieve relatie tussen gepercipieerd zelfvertrouwen en schoonheid. Aantrekkelijke deelnemers blijken meer zelfvertrouwen uit te stralen, maar gedragen zich niet zo. Daarboven vinden de auteurs evidentie voor discriminatie op basis van voorkeuren. Hiervoor werd er gekeken naar de beslissing van de speler met de hoogste score op het einde van elke ronde. Aantrekkelijkheid is hier de meest bepalende factor, op de tweede plaats staat de score van de tegenstander. Na de eerste ronde hebben minder aantrekkelijke mensen dubbel zoveel kans om geëlimineerd te worden dan aantrekkelijke deelnemers. In de hierboven besproken studie
van Shtudiner et al.
(2010) werd er geen
aantrekkelijkheidspremium gevonden voor vrouwen. Volgens Shtudiner is dit te wijten aan negatieve signalering en jaloersheid. Hiervoor verstuurde Shtudiner een enquête naar dezelfde bedrijven als naar dewelke gesolliciteerd werd. Uit de resultaten blijkt dat 36 procent van de gecontacteerde bedrijven positieve termen (zoals zelfzekerheid) gebruikt wanneer een man een foto toevoegt aan zijn CV. Maar 56 procent van de bedrijven gebruikt negatieve termen (zoals onzekerheid en ‘zichzelf niet serieus nemend’) wanneer een vrouw een foto toevoegt aan haar CV. Maar ook jaloersheid onder vrouwen is een oorzaak volgens Shtudiner. Er wordt bewijs gevonden dat vrouwelijke selectieverantwoordelijken jaloers zijn op aantrekkelijke vrouwelijke sollicitanten, omdat ze met hen zullen moeten vechten voor de aandacht van mannelijke werknemers. Hierdoor zullen vrouwelijke selectieverantwoordelijken sneller discrimineren tegen aantrekkelijke vrouwelijke sollicitanten.
2.2 Besluit In dit subhoofdstuk hebben we de impact van schoonheid op arbeidsmarktuitkomsten besproken. Uit de besproken correspondentiemethoden bleek dat sollicitanten met een hoger dan gemiddelde aantrekkelijkheid een hogere callback mogen verwachten dan sollicitanten met een gemiddelde aantrekkelijkheid. Zowel Shtudiner et al. (2010), Lopez Bóo et al. (2013) als 19
Rooth (2009) vonden een significante aantrekkelijkheidspremium voor mannen. Net zoals deze studies werken we ook in onze correspondentiemethode met enkel mannelijke sollicitanten. Ook in de besproken niet-experimentele methoden werden diverse premiums gevonden. Zo vinden Hamermesh et al. (1994), French (2002) en Fletcher (2007) dat aantrekkelijke mensen gemiddeld een hoger loon verdienen ten opzichte van mensen met een gemiddelde aantrekkelijkheid. Ondanks het duidelijk bestaan van aantrekkelijkheidspremiums, zijn de auteurs het niet altijd eens over de oorzaken hiervan. Hosada, et al. (2003) en Andreoni et al. (2008) vinden bewijs voor de impliciete persoonlijkheidstheorie. Belot et al. (2012) en Mobius et al. (2006) hebben het over (gepercipieerd) zelfvertrouwen als oorzaak. Shtudiner (2010), tenslotte, haalt negatieve signalering en jaloesie aan om de afwezigheid van aan aantrekkelijkheidspremium voor vrouwen te verklaren. We hebben in dit subhoofdstuk het eerste deel van onze tweede onderzoeksvraag bestudeerd. Het tweede deel, de impact van persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten, wordt in het volgende subhoofdstuk behandeld.
3 Impact van persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten Op basis van het voorgaande hoofdstuk kunnen we concluderen dat er evidentie is voor het bestaan
van
een
schoonheidspremium.
Mensen
met
een
hoger
dan
gemiddelde
aantrekkelijkheid worden vaker uitgenodigd voor sollicitatiegesprekken. Daarnaast hebben zij gemiddeld gezien hogere lonen. Dit is echter slechts één deel van onze tweede onderzoeksvraag. Wij willen namelijk nagaan in welke mate werkgevers bij aanwervingsbeslissingen rekening houden met aantrekkelijkheid dan wel met persoonlijkheid van individuen. Bijgevolg bespreken we
in
dit
onderdeel
de
literatuur
omtrent
de
impact
van
persoonlijkheid
op
arbeidsmarktuitkomsten. Omdat bijna elke studie gebruik maakt van het Big Five model als maatstaf voor persoonlijkheid zullen we aanvangen met een toelichting van de ‘Big Five persoonlijkheidsdimensies’. Vervolgens geven we een overzicht van de belangrijkste studies die de impact van zowel cognitief9 als niet-cognitief10 vermogen op de arbeidsmarktuitkomsten hebben onderzocht.
Met deze term wordt de intelligentie van een individu bedoeld. Deze wordt gemeten aan de hand van IQtesten. 10 Vaardigheden die verschillend zijn van het vermogen om problemen op te lossen en van traditionele maatstaven van menselijk kapitaal zoals training en ervaring (Lindqvist & Vestman, 2011). Bijvoorbeeld: doorzettingsvermogen, motivatie, emotionele stabiliteit en sociale vaardigheden. Deze term heeft in feite betrekking op de persoonlijkheidskenmerken van een individu. 9
20
3.1 De Big Five-persoonlijkheidskenmerken De laatste decennia zijn er talloze onderzoeken gevoerd naar de geschiktheid van persoonlijkheidsmaatstaven, met als doel deze te kunnen gebruiken bij de selectie van sollicitanten. De algemene conclusie van deze studies was dat de geschiktheid van persoonlijkheid als indicator voor job-performantie vrij laag was. Dit was echter te wijten aan het ontbreken van een algemeen aanvaarde taxonomie voor het classificeren van persoonlijkheidskenmerken. De laatste jaren is er desalniettemin consensus ontstaan onder psychologen. Het is algemeen aanvaard dat persoonlijkheid bestaat uit vijf relatief onafhankelijke dimensies die een betekenisvolle taxonomie bieden voor het bestuderen van individuele verschillen (Digman, 1990). De benamingen voor deze vijf dimensies kunnen soms variëren, al zijn ze inhoudelijk hetzelfde. Barrick & Mount (1991) geven volgende benamingen aan de vijf dimensies: “extraversie”, “emotionele stabiliteit”, “inschikkelijkheid”, “zorgvuldigheid” en “openheid voor ervaringen”. Extraversie onderscheidt individuen op basis van hoe sociaal/assertief/spraakzaam/actief ze zijn, en of ze van gezelschap houden. Emotionele stabiliteit onderscheidt individuen op basis van hoe angstig/depressief/boos/beschaamd/emotioneel/bezorgd/onzeker ze zijn. Vaak wordt de term vervangen door “neuroticisme”. Dit is het tegengestelde en houdt dus emotionele instabiliteit in. Inschikkelijkheid maakt een onderscheid tussen individuen op basis van hoe beleefd/flexibel/opgewekt/coöperatief/vergevingsgezind/goedhartig/tolerant
ze
zijn.
Zorgvuldigheid onderscheid hardwerkende/doelgerichte en koppige individuen van hun tegenhangers.
Openheid
voor
ervaringen
heeft
betrekking
op
hoe
creatief/cultureel/nieuwsgierig/origineel/openminded/intelligent individuen zijn. Toch bleef het Five Factor model niet zonder kritiek. Verschillende onderzoekers menen dat verschillende persoons-beschrijvende eigenschappen niet adequaat worden opgenomen in het Big Five model. Zo gingen Saucier & Goldberg (1998) op zoek naar kenmerken “beyond the Big Five”. Zij stellen vast dat vooral kenmerken die te maken hebben met aantrekkelijkheid onvoldoende gedekt worden door de Big Five. De mogelijke relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid heeft belangrijke implicaties voor de onderzoeksresultaten en wordt bijgevolg besproken in sectie 4 van dit hoofdstuk.
21
3.2 Empirie In dit onderdeel gaan we de evidentie na over de impact van persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten. Gebaseerd op een studie gevoerd door Barrick & Mount (1991) onderzoeken we de relatie tussen de vijf persoonlijkheidsdimensies en jobperformantie. Dit is van belang omdat we willen weten of het mogelijk is om op basis van een individu zijn persoonlijkheid een beeld te vormen over diens productiviteit. Eens deze relatie onderzocht is willen we weten welke persoonlijkheidsdimensies tot succes leiden in de arbeidsmarkt.
3.2.1
Persoonlijkheid en jobperformantie
Barrick & Mount (1991) onderzochten de relatie tussen de Big Five persoonlijkheidskenmerken en jobperformantie voor vijf verschillende beroepscategorieën (professionals, politie, managers, sales-managers en (semi-)geschoolde werknemers). Zij voerden een meta-analyse uit op basis van 117 studies die onderzoek deden naar de validiteit11 van verschillende criteria van persoonlijkheid. Deze studies werden gegroepeerd in de vijf beroepscategorieën en in drie perfomantie-criteria (jobgerelateerde vaardigheden, leervermogen, en data over het personeel12). Vervolgens werden al de onderzochte persoonlijkheidskenmerken gegroepeerd in de Big Five dimensies. Daarna werden analyses uitgevoerd per beroepscategorie en per performantie-criterium. Zorgvuldigheid bleek een valide voorspeller van jobperformantie, over alle beroepscategorieën en over alle performantiecriteria. Extraversie werd een goede indicator bevonden voor het presteren in twee beroepscategorieën: managers en sales. Sociale interactie is van groot belang in deze beroepen. Bovendien bleek extraversie alsook openheid voor ervaringen een bepalende factor te zijn voor het leervermogen van individuen. Correlaties voor emotionele stabiliteit en jobperformantie werden relatief laag bevonden. Men vermoedt dat dit het gevolg is van een “selecting-out proces”13. Een alternatieve verklaring stelt dat er mogelijks een non-lineaire14 relatie bestaat tussen emotionele stabiliteit en jobperformantie. Inschikkelijkheid blijkt geen Al deze 117 studies onderzochten de mate waarin verschillende criteria geschikt waren voor het meten van persoonlijkheid met als doel deze dan in te zetten in selectieprocedures. 12 Data over het personeel: salaris, verkoopcijfers, dienstverband, enzovoort. 13 Mensen die extreem neurotisch zijn, kunnen moeilijk zelfstandig functioneren en behoren waarschijnlijk niet tot de actieve beroepsbevolking, deze individuen hebben zich met andere woorden “ zelf uitgeselecteerd”. 14 Zolang een individu “voldoende” emotioneel stabiel is, wordt de voorspellende waarde van verschillen in deze dimensie geminimaliseerd. 11
22
belangrijke voorspeller te zijn van jobperformantie, zelfs niet in jobs die een grote sociale component inhouden. Nu we aangetoond hebben dat bepaalde persoonlijkheidskenmerken wel degelijk indicatoren kunnen zijn voor jobperformantie is het dus effectief mogelijk dat werkgevers hier rekening mee houden. Daarom zullen we in het volgende deel nagaan welke persoonlijkheidsdimensies beloond worden in de arbeidsmarkt.
3.2.2
Persoonlijkheid en arbeidsmarktuitkomsten
Niettegenstaande de interessante conclusies van Barrick & Mount, namelijk dat bepaalde persoonlijkheidskenmerken (met name zorgvuldigheid) indicatoren kunnen vormen voor jobperformantie blijft het onduidelijk in welke mate deze beloond worden in de arbeidsmarkt. We willen achterhalen welke persoonlijkheidsdimensies werkgevers belangrijk achten. Daarvoor
baseren
we ons
op studies
die
de
relatie
tussen
persoonlijkheid
en
arbeidsmarktuitkomsten nagaan. Een eerste groep studies tracht lonen van individuen te verklaren op basis van de persoonlijkheidskenmerken die zij bezitten. Een tweede groep tracht een bijdrage te leveren in het verklaren van de gender wage gap15, op basis van persoonlijkheidskenmerken. Een laatste groep studies is gericht op de impact van persoonlijkheidskenmerken op de werkloosheidsduur.
3.2.2.1
Impact van persoonlijkheid op lonen
Studies die lonen/inkomens van individuen verklaren aan de hand van de vijf persoonlijkheidsdimensies zijn: Nyhus & Pons (2004), Heineck (2011), Heineck & Anger (2010) en Lindqvist & Vestman (2011). Hieronder bespreken we de gebruikte methodologieën van de studies, alvorens de resultaten toe te lichten. Nyhus & Pons (2004) gingen na in welke mate persoonlijkheidskenmerken beloond worden in de arbeidsmarkt en in welke mate zij de onverklaarde variantie in inkomens kunnen verklaren. Zij haalden hun data uit de Dutch Household Survey die informatie bevat over zowel economische als psychologische variabelen. Hun methode bestond uit het schatten van de 15
De gender wage gap wordt berekend als het verschil tussen het gemiddelde van de mannelijke verdiensten en het gemiddelde van de vrouwelijke verdiensten, relatief ten opzichte van het gemiddelde van mannelijke verdiensten.
23
traditionele Minceriaanse loonvergelijkingen16, gebaseerd op het human capital model, uitgebreid door de vijf persoonlijkheidsdimensies te incorporeren. Deze werden voor vrouwen en mannen afzonderlijk geschat vanuit de assumptie dat mannen en vrouwen domineren in verschillende beroepen, waarbij elk soort beroep mogelijk een andere bundel van vaardigheden en persoonlijkheidskenmerken beloont. Net als Nyhus & Pons maakten Heineck (2011) en Heineck & Anger (2010) ook gebruik van het schatten van Minceriaanse loonvergelijkingen. Heineck (2011) achterhaalde eveneens de impact van persoonlijkheid op succes in de arbeidsmarkt maar dan voor het Verenigd Koninkrijk. Hiervoor werd er gebruik gemaakt van de British Household Panel Survey. Heineck & Anger (2010) onderzochten de relatie tussen het cognitief vermogen17 van individuen, hun persoonlijkheid en hun loon in Duitsland. Hiervoor maakten ze gebruik van de German SocioEconomic Panel Study. Deze dataset bevat socio-economische informatie over huishoudens en individuen in Duitsland. Intelligentie werd gemeten door een symbolen correspondentietest18 en wordt gerelateerd met fluïde kennis19. In tegenstelling tot Nyhus & Pons benadrukten zij het belang van het gezamenlijk bestuderen van intelligentie en persoonlijkheid omdat deze gerelateerd zijn met elkaar. Een ander verschilpunt met de voorgaande studie is dat zij naast de Big Five dimensies nog twee andere maatstaven van persoonlijkheid hanteerden. Gebaseerd op Rotter (1996) hanteerden zij een maatstaf die de “Locus of control” van individuen nagaat. De LOC verwijst naar een individu zijn perceptie over de relatie tussen eigen gedrag en de consequenties daarvan en kan zowel intern als extern gericht zijn. Een interne LOC houdt in dat individuen geloven dat hun leven gecontroleerd wordt door hun eigen acties. Bij een externe LOC daarentegen geloven individuen dat hun leven gecontroleerd wordt door externe factoren zoals toeval of door factoren die buiten hun controle vallen. De tweede bijkomende maatstaf voor persoonlijkheid betreft wederkerig gedrag (Fehr & Gächter, 2000). In tegenstelling tot de assumpties van het ‘eigen belang’ model zijn mensen vaak veel aardiger en coöperatiever als antwoord op vriendschappelijke acties. Daarentegen zijn ze wel veel brutaler en gemener als antwoord op vijandige acties. Lindqvist & Vestman (2011) gingen net zoals Heineck & Anger de gezamenlijke impact van niet cognitief vermogen en cognitief vermogen na maar dan in Zweden. Voor hun data doen ze beroep op socio-economische uitkomsten afkomstig van een steekproef 16
Uitgebreide Minceriaanse loonvergelijking: Ln Wit = α₀ + α₁Pit + α₂Xit + µit, waarbij W het uurloon is, P de Big Five persoonlijkheidskenmerken bevat en X additionele variabelen bevat die ook een invloed hebben op W, bijvoorbeeld scholing, aantal jaren ervaring, de regio waarin men woont enzovoort. Met cognitief vermogen bedoelt men de intelligentie van een individu. Respondenten moesten binnen 90 seconden zoveel mogelijk nummers en ongewone symbolen matchen, overeenkomstig een correspondentielijst die gegeven werd op een scherm. 19 Fluïde kennis bestaat grotendeels uit natuurlijke capaciteiten en refereert naar de performantie en de snelheid waarmee taken opgelost kunnen worden. Deze taken hebben betrekking op nieuw en onbekend materiaal. 17
18
24
van de Zweedse bevolking (LINDA) in combinatie met data die betrekking heeft op militairen in het Zweedse leger. Daarbovenop gebruikt men data van de Zweedse statistieken betreffende schoolresultaten, en het gevolgde schooltraject in het secundair onderwijs. Zij differentiëren zich van voorgaande studies doordat zij persoonlijkheid niet maten aan de hand van het Big Five model. Persoonlijkheid van de onderzochte individuen werd afgeleid uit interviews met psychologen. Deze psychologen leidden een score voor niet-cognitief vermogen af gaande van 1 tot 9. Eigenschappen die aanleiding gaven tot een hoge score waren: volharding, sociale skills en emotionele
stabiliteit.
Een
ander
verschilpunt
is
dat
zij
de
impact
op
drie
arbeidsmarktuitkomsten bestudeerden, namelijk lonen, werkloosheid en inkomen. Hieronder volgt een bespreking van de resultaten van de studies. Nyhus & Pons kwamen tot de conclusie dat emotionele stabiliteit positief geassocieerd wordt met lonen van zowel mannen als vrouwen. Inschikkelijkheid bleek geassocieerd met lagere lonen, alleen voor vrouwen. Mannen zouden dan weer beloond worden voor autonomie (dit stemt overeen met openheid voor ervaringen) naarmate hun anciënniteit toeneemt. Daarentegen werd zorgvuldigheid voornamelijk in het begin van een carrière beloond. Overeenkomstig met Nyhus & Pons vond Heineck (2010) een negatieve relatie tussen inschikkelijkheid en lonen voor zowel mannen als vrouwen. Daarnaast werd eveneens een positieve relatie tussen openheid voor ervaringen en lonen gevonden. Ook hier werd een positief verband gevonden tussen emotionele stabiliteit en lonen, echter alleen voor vrouwen. In tegenstelling tot Nyhus & Pons vonden Heineck & Anger (2011) geen significante effecten van de vijf persoonlijkheidsdimensies. Zij wijzen echter op het belang van de LOC maatstaf. Individuen met een externe LOC zouden gemiddeld gezien minder verdienen dan hun tegenhangers met een interne focus. Lindqvist & Vestman (2011) concludeerden dat niet-cognitief vermogen een betere indicator bleek te zijn voor arbeidsmarktparticipatie, inkomens van individuen die zich onderaan de inkomensdistributie bevinden en lonen van ongeschoolde individuen. Cognitief vermogen daarentegen zou een betere indicator zijn voor lonen van geschoolde individuen en voor inkomens van individuen boven de mediaan.
3.2.2.2
Persoonlijkheid en de gender wage gap
Een tweede groep studies verschillen van voorgaande studies omdat zij zich niet beperken tot het verklaren van lonen op basis van persoonlijkheidskenmerken en intelligentie. Mueller & Plug 25
(2006) en Nyhus & Pons (2012) gingen een stap verder en hebben getracht de gender wage gap te verklaren aan de hand van persoonlijkheidskenmerken. Zij stellen dat er twee kanalen zijn waardoor lonen tussen mannen en vrouwen kunnen afwijken. Enerzijds omdat mannen en vrouwen over verschillende persoonlijkheidskenmerken beschikken. Anderzijds omdat hun persoonlijkheidskenmerken op een verschillende wijze beloond worden door de arbeidsmarkt. Eerst volgt een bespreking van de methodologie van de twee studies. Daarna worden de resultaten weergegeven. Zowel Mueller en Plug (2006) als Nyhus & Pons (2012) stelden net zoals de eerste groep studies aparte Minceriaanse loonvergelijkingen op voor mannen en vrouwen. Daarna berekenden zij de gender wage gap. Beiden volgden ze Neumark zijn methode voor de decompostie20 van de wage gap. In tegenstelling tot Mueller & Plug (2006) hanteerden Nyhus & Pons (2012) naast het Big Five model nog twee andere maatstaven van persoonlijkheid. De eerste bijkomende maatstaf heeft betrekking op de tijdspreferentie21 van een individu. De tweede bijkomende maatstaf is de alreeds vermelde Locus Of Control. Een ander verschilpunt is dat ze geen IQ-scores opnemen in hun model. Hieronder volgt een bespreking van de resultaten. Met betrekking tot de Minceriaanse loonvergelijkingen kwamen Mueller en Plug (2006) tot volgende resultaten. Antagonisme22, emotionele stabiliteit en openheid hebben een positieve invloed op lonen van mannen. Ook intelligentie van mannen bleek een goede voorspeller te zijn. Voor vrouwen kwam men tot dezelfde conclusie met betrekking tot openheid en intelligentie. Daarbovenop bleek ook zorgvuldigheid een positieve invloed te hebben op hun lonen. Met betrekking tot de gender wage gap bleek inschikkelijkheid de meest verklarende factor voor verschillen in lonen tussen mannen en vrouwen. Enerzijds omdat vooral vrouwen deze eigenschap bezitten. Anderzijds omdat mannen afgestraft worden op deze eigenschap. De totale wage gap bedraagt 0.58, waarbij 7 procent van de totale wage gap te wijten is aan verschillen in persoonlijkheidskenmerken en 5 procent te wijten is aan verschillen in beloning/bestraffing door de arbeidsmarkt.
Decompositie gender wage gap: ln Wm – ln Wf = (Xm – Xf) βpool + Xm (βm – βpool) + Xf (βpool – βf) Wm en Wf stellen het gemiddelde voor van de lonen van respectievelijk mannen en vrouwen. Xm en Xf presenteren de gemiddelde karakteristieken van respectievelijk mannen en vrouwen. De eerste term in het rechter lid is de component van de wage gap die verklaard wordt door het model, dit is namelijk het deel van de wage gap die te wijten is aan verschillen in karakteristieken tussen mannen en vrouwen. De tweede term is de onverklaarde component, deze is te wijten aan een verschillende opbrengst die vrouwen en mannen ontvangen voor dezelfde karakteristieken. Dit is een reflectie van arbeidsmarktdiscriminatie. 21 de mate waarin een persoon rekening houdt met toekomstige gevolgen wanneer hij zijn huidig gedrag kiest. 22 Antagonisme is het tegenovergestelde van inschikkelijkheid. 20
26
Net zoals Mueller & Plug vinden Nyhus & Pons (2012) een positief verband tussen openheid en lonen voor mannen. Bovendien vinden zij een negatief verband tussen een externe LOC en mannen hun lonen. Het loon van vrouwen blijkt negatief beïnvloed te worden naarmate zij meer inschikkelijk zijn. Met betrekking tot de decompositie van de wage gap komen zij tot volgende bevindingen. Vrouwen blijken meer over het kenmerk inschikkelijkheid te bezitten en zij worden hiervoor afgestraft in de arbeidsmarkt. Bovendien scoren mannen lager op de dimensie openheid, en hiervoor worden zij beloond. De totale wage gap bedraagt 0.25, waarbij 11.5 procent te wijten is aan verschillen in persoonlijkheidskenmerken en minder dan 0.5 procent te wijten is aan verschillen in de opbrengst van persoonlijkheidskenmerken.
3.2.2.3
Persoonlijkheid en werkloosheidsduur
Naast studies die focussen op de relatie tussen persoonlijkheid en succes in de arbeidsmarkt bespreken we ook twee studies die focussen op de relatie tussen persoonlijkheid en mislukking in de arbeidsmarkt. Uysal & Pohlmeier (2011) en Viinikainen & Kokko (2012) gaan namelijk de impact van persoonlijkheid op de werkloosheidsduur van individuen na. Achtereenvolgens bespreken we de methodologieën en de resultaten van de twee studies. Uysal & Pohlmeier (2011) onderzochten de rol van de Big Five persoonlijkheidskenmerken in de transitie van werkloosheid naar werkgelegenheid voor Duitsland. Hun methode is gebaseerd op een theoretisch zoekmodel vooruitgeschoven door Han & Hausman (1990). Deze bestaat erin de hazard rate23 te verklaren op basis van de zoekkosten, de zoekintensiteit, het reservatieloon24, het aantal jobaanbiedingen en een vector van individuele kenmerken. Viinikainen & Kokko (2012) verschillen van voorgaande studie omdat zij de relatie tussen persoonlijkheid en werkloosheid benaderen vanuit drie perspectieven. Zij bestuderen namelijk de cumulatieve werkloosheidsduur, het aantal werkloosheidsperiodes, en de duur van afzonderlijke werkloosheidsperiodes. Een ander fundamenteel verschil met alle voorafgaande studies is dat zij persoonlijkheid van individuen op verschillende tijdstippen maten. Dit om na te gaan of persoonlijkheid kan wijzigen doorheen de tijd. Hun focus ligt wel op individuen die zich in de prime working age bevinden. Dit zijn individuen met een leeftijd tussen de 33 en 50 jaar. Hieronder bespreken we de resultaten van de besproken studies.
Kans op het overgaan van werkloosheid naar tewerkstelling, conditioneel op het werkloos zijn in de vorige periode. 24 Het minimale loon waarvoor een individu bereid is te werken. 23
27
Uysal & Pohlmeier concludeerden dat zorgvuldige individuen en individuen die hoog scoren op openheid gemiddeld gezien veel sneller een nieuwe job vinden, terwijl neuroticisme een eigenschap is die job opportuniteiten verhindert. Zorgvuldige individuen zouden lagere zoekkosten hebben omdat ze beter georganiseerd zijn en efficiënter zijn in het zoeken van jobs. Bijgevolg ontvangen zij meer jobaanbiedingen en geven zij betere signalen naar potentiële werkgevers waardoor ze ook hogere lonen aangeboden krijgen en dus rapper jobaanbiedingen accepteren. Open mensen zouden minder kieskeurig zijn en appliqueren voor een variëteit aan jobs waardoor ook zij meer jobaanbiedingen ontvangen. Neuroticisme verhoogt dan weer de zoekkosten en verlaagt de efficiëntie van jobzoekers. Bovendien zouden neurotische mensen negatieve signalen uitstralen naar potentiële werkgevers. De voornaamste conclusie van Viinikainen & Kokko is dat individuen die hoger scoren op openheid geassocieerd worden met een langere cumulatieve werkloosheidsduur. Naar alle waarschijnlijkheid
komt
dit
doordat
ze
frequenter
werkloos
worden
(aantal
werkloosheidsperiodes) en niet omdat hun werkloosheidsperiodes langer duren. Naar analogie met Uysal & Pohlmeier (2011) vinden zij ook een negatief verband tussen neuroticisme en de kans op het verlaten van de werkloosheid (langere duur van de werkloosheidsperiode).
3.3 Besluit In dit subhoofdstuk hebben we de impact van persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten besproken. We zijn het hoofdstuk begonnen met een uiteenzetting van de Big Five persoonlijkheidskenmerken, alvorens hun effect te bespreken op arbeidsmarktuitkomsten. Op basis van de meta-analyse van Barrick & Mount (1991) hebben we aangetoond dat bepaalde persoonlijkheidskenmerken (met name zorgvuldigheid) wel degelijk indicatoren kunnen zijn voor
jobperformantie.
Hierdoor
kunnen
we
het
effect
nagaan
van
de
persoonlijkheidskenmerken op lonen, gender wage gap en werkloosheidsduur. Zowel Nyhus & Pons (2004) en Heineck (2010) vonden een negatieve relatie tussen inschikkelijkheid en lonen van vrouwen en een positief verband tussen emotionele stabiliteit en lonen van vrouwen. Mueller & Plug (2006) en Nyhus & Pons (2012) concludeerden dat inschikkelijkheid de meest verklarende factor is voor verschillen in lonen tussen mannen en vrouwen. Viinikainen & Kokko (2012) en Uysal & Pohlmeier (2011) vonden allebei een negatief verband tussen neuroticisme en de kans op het verlaten van de werkloosheid (langere duur van de werkloosheidsperiode). In dit onderdeel hebben we aldus een antwoord geboden op het tweede deel van onze tweede
28
onderzoeksvraag. In het volgende onderdeel bespreken we de gezamenlijke impact van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten.
4 Aantrekkelijkheid en persoonlijkheid In de vorige twee subhoofdstukken hebben we de impact van schoonheid en van persoonlijkheid apart bestudeerd op verschillende arbeidsmarktuitkomsten. We vonden dat zowel aantrekkelijkheid als diverse persoonlijkheidskenmerken een invloed uitoefenden op arbeidsmarktuitkomsten. Bovenstaande hoofdstukken komen sterk overeen met de pilootstudie van Decuypere (2013). Doch maakt zij geen onderscheid tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Dit is een belangrijke beperking en vormt de toegevoegde waarde van ons onderzoek. In ons onderzoek bestuderen we het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Om onze tweede onderzoeksvraag adequaat te beantwoorden, is het dus noodzakelijk om de relatie tussen aantrekkelijkheid
en
persoonlijkheid
na
te
gaan.
Zo
kan
het
zijn
dat
de
aantrekkelijkheidspremium niet langer significant is wanneer we controleren voor de persoonlijkheidskenmerken. In bovenstaande papers werd persoonlijkheid niet opgenomen wanneer we het effect van schoonheid op arbeidsmarktuitkomsten onderzochten en werd schoonheid
niet
opgenomen
wanneer
we
het
effect
van
persoonlijkheid
op
arbeidsmarktuitkomsten bestudeerden. Door één van beide niet op te nemen, kan een eventuele relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid tot een vertekend resultaat leiden. Dit is precies hetgeen we in dit subhoofdstuk zullen onderzoeken. Het verloop is al volgt. Eerst bespreken we de relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid in het algemeen. Indien er weldegelijk een relatie is tussen beide, zal dit tot een vertekening leiden ten opzichte van wanneer we maar één van de twee opnemen. Vervolgens bespreken we het effect van het gezamenlijk bestuderen van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten. Hieruit zal blijken dat de resultaten veranderen wanneer we beide opnemen ten opzichte van het resultaat wanneer we maar één van de twee opnemen. Eindigen doen we met een conclusie.
4.1 Verband tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid Op basis van de bestaande literatuur vinden we een relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Dit heeft belangrijke implicaties. Zo zal het niet opnemen van één van beide tot 29
een vertekend resultaat leiden. In het volgende subhoofdstuk bekijken we daarom het effect van het
gezamenlijk
bestuderen
van
aantrekkelijkheid
en
persoonlijkheid
op
arbeidsmarktuitkomsten. Hieronder bespreken we eerst twee theorieën die aantrekkelijkheid linken met het gedrag en kenmerken van een individu. Een eerste theorie is de sociale verwachtingstheorie. Volgens deze theorie zullen aantrekkelijke mensen de verschillende behandeling en beoordeling die ze krijgen van anderen internaliseren, en ontwikkelen ze zo een verschillend zelfbeeld ten opzichte van onaantrekkelijke mensen. Een alternatieve theorie is het zelfvertrouwensmodel.
Deze
theorie
stelt
dat
globaal
zelfvertrouwen
hét
persoonlijkheidskenmerk is dat het sterkst gecorreleerd is met zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid. Na een korte uiteenzetting van de twee theorieën, bespreken we de studies van Langlois et al. (2000) en van Feingold (1992) die deze theorieën onderzoeken. Vervolgens bespreken we een vijftal studies die de relatie onderzoeken tussen aantrekkelijkheid en de Big Five kenmerken van persoonlijkheid.
4.1.1
De sociale verwachtingstheorie en het zelfvertrouwensmodel
De twee modellen die een mogelijke relatie tussen (zelfgerapporteerde) aantrekkelijkheid en het gedrag en kenmerken van een individu kunnen verklaren zijn de sociale verwachtingstheorie en het zelfvertrouwensmodel. Hieronder bespreken we eerst kort de twee theorieën, alvorens we beide onderzoeken via de meta-analyses van Feingold (1992) en Langlois et al. (2000). De sociale verwachtingstheorie bestaat uit twee elementen. Ten eerste voorspelt het model dat culturele normen het gedrag van zowel de waarnemer als van de (on)aantrekkelijke persoon zelf zal beïnvloeden. Dit betekent dat individuen binnen een bepaalde cultuur akkoord zullen zijn over wie wel en wie niet aantrekkelijk is. Ten tweede voorspelt het model dat sociale stereotypen hun eigen realiteit scheppen. Concreet gebeurt dit via volgend mechanisme. Ten eerste zal de gezichtsaantrekkelijkheid van individuen sociale stereotypering en verwachtingen uitlokken bij anderen met betrekking tot het gedrag en de kenmerken van (on)aantrekkelijke individuen. Vervolgens worden deze verwachtingen toegepast door anderen in de vorm van een verschillende beoordeling en behandeling van aantrekkelijke en onaantrekkelijke individuen. Deze verschillende beoordeling en behandeling zorgt voor de ontwikkeling van verschillende gedragingen en kenmerken bij (on)aantrekkelijke personen. Tenslotte zullen aantrekkelijke en onaantrekkelijke personen deze verschillende behandeling en beoordeling internaliseren en zullen ze uiteindelijk een verschillende zelfbeoordeling ontwikkelen (Feingold, 1992; Darley & Fazio, 1980; Zebrowitz, 1997).
30
Een
alternatieve
theorie
is
het
zelfvertrouwensmodel.
Dit
model
voorspelt
dat
zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid grotendeels veroorzaakt wordt door een hoog globaal zelfvertrouwen. Individuen met een groot eigenbelang zullen zich fysiek aantrekkelijker voelen dan personen die minder aan zichzelf denken. Het model veronderstelt dus dat globaal zelfvertrouwen het persoonlijkheidskenmerk is die het sterkst gecorreleerd is met zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid. Hieronder bespreken we twee studies die via een meta-analyse bovenstaande theorieën hebben getest. Langlois et al. (2000) vinden dat de sociale verwachtingstheorie een plausibele doch een grotendeels onbewezen verklaring is voor de relatie tussen aantrekkelijkheid en het gedrag van (on)aantrekkelijke individuen. Naast de sociale verwachtingstheorie gingen de auteurs ook drie ‘volkse’ gezegdes na. Ten eerste is er het gezegde dat schoonheid zich bevindt in het oog van de toeschouwer. Dit wil zeggen dat mensen verschillende meningen hebben over wie al dan niet aantrekkelijk is. Volgens het tweede gezegde mag je geen conclusies trekken over iemand enkel en alleen op basis van zijn of haar uiterlijk. Het derde gezegde stelt dat aantrekkelijkheid slechts oppervlakkig is. Dit betekent dat er geen noodzakelijke relatie bestaat tussen het uiterlijk en het gedrag van een aantrekkelijke persoon. Via een meta-analyse van 919 studies ging men deze gezegdes en de sociale verwachtingstheorie na. Er werden enkel studies opgenomen die een meting van gezichtsaantrekkelijkheid bevatten. Om de validiteit van de gezegdes en de sociale verwachtingstheorie na te gaan werden er vijf categorieën gecreëerd: betrouwbaarheid van aantrekkelijkheidsrating, beoordeling, behandeling, gedrag/kenmerken en zelfbeoordeling. Elke categorie (uitgezonderd zelfbeoordeling) werd verder nog weergegeven voor zowel kinderen als volwassenen. Uit de meta-analyse werden alle drie de gezegdes ontkracht. Zowel binnen een cultuur als over verschillende culturen heen werd er eensgezindheid gevonden over wie wel of niet aantrekkelijk is. Er wordt dus geen bewijs gevonden voor het eerste gezegde. Verschillende mensen hebben wel dezelfde mening over aantrekkelijkheid. Ook het tweede gezegde werd niet bevestigd. Zowel aantrekkelijke kinderen als volwassenen worden significant beter beoordeeld dan onaantrekkelijke kinderen en volwassenen. Mensen beoordelen dus weldegelijk anderen op basis van hun uiterlijk. Maar niet alleen worden aantrekkelijke individuen beter beoordeeld, ze worden ook beter behandeld dan onaantrekkelijke individuen. Dit ontkracht het derde gezegde, namelijk dat aantrekkelijkheid wel verder reikt dan louter de meningen die iemand heeft over een aantrekkelijke persoon. Om de validiteit van de sociale verwachtingstheorie na te gaan, werd gekeken naar de relatie tussen aantrekkelijkheid en het zelfbeeld van aantrekkelijke individuen. Hieruit blijkt dat aantrekkelijke personen een positiever zelfbeeld hebben dan onaantrekkelijke mensen. Ze zien zichzelf als meer competent en mentaal gezonder ten opzichte van minder aantrekkelijke mensen. Doch is deze relatie relatief klein. Zelfbeoordelingsrapporten blijken geen accurate voorspeller te zijn van het echte gedrag van een individu. Dit betekent dat, 31
als het voorgaande waar is, de sociale verwachtingstheorie incorrect kan zijn in de voorspelling dat een verschillende behandeling en beoordeling geïnternaliseerd zal worden en dat (on) aantrekkelijke mensen een verschillende zelfbeoordeling zullen ontwikkelen. De auteurs concluderen dat de sociale verwachtingstheorie een plausibele doch een grotendeels onbewezen verklaring is. Ten eerste is het effect van aantrekkelijkheid op het zelfbeeld relatief klein. Ten tweede werd er ook geen causale link gevonden tussen beoordeling, behandeling en gedrag. Er werd enkel een correlatie gevonden tussen aantrekkelijkheid en deze drie componenten apart. Feingold (1992) vindt een zwakke evidentie voor het zelfvertrouwensmodel. Op basis van een meta-analyse onderzocht Feingold de relatie tussen variabelen die gecorreleerd zijn met subjectieve metingen van fysieke aantrekkelijkheid en variabelen die gecorreleerd zijn met zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid. Indien het zelfvertrouwensmodel opgaat, dan moet zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid significant gerelateerd zijn met zelfvertrouwen en zou deze correlatie sterker moeten zijn dan de significante relaties tussen zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid en andere variabelen. Er werden vier categorieën van variabelen gecreëerd die mogelijks gecorreleerd zouden zijn met (zelfgerapporteerde) aantrekkelijkheid. Deze zijn persoonlijkheid, sociaal gedrag, cognitief vermogen en seksualiteit. Persoonlijkheid werd nog verder onderverdeeld in extraversie, mentale gezondheid, sociaal comfort25 en karakter26. Metingen van sociaal gedrag zijn: populariteit bij het andere geslacht, sociale vaardigheden en aantal vrienden van hetzelfde geslacht. Metingen van cognitief vermogen zijn academische punten en IQ. Metingen van seksualiteit zijn seksuele toegefelijkheid en seksuele ervaringen. Om de relatie tussen de subjectieve metingen van aantrekkelijkheid en deze vier categorieën na te gaan werd gebruik gemaakt van 93 studies. Fysieke aantrekkelijkheid was significant positief gecorreleerd met sociaal comfort, sociaal gedrag en seksualiteit. Daarenboven was fysieke aantrekkelijkheid
niet
gecorreleerd
met
zelfvertrouwen.
Om
de
relatie
tussen
zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid en deze vier categorieën na te gaan werd beroep gedaan op 57 studies. Hieruit bleek dat zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd is met extraversie, mentale gezondheid en sociaal comfort. Verder is er een bescheiden positieve relatie tussen zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid en populariteit bij het andere geslacht en seksualiteit. Zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid blijkt significant positief gerelateerd te zijn met zelfvertrouwen. Zelfvertrouwen heeft de sterkste correlatie met zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid, doch is ze niet veel groter dan de correlaties tussen mentale gezondheid, dominantie en zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid. Op basis hiervan concludeert Feingold dat er maar een zwakke evidentie is voor het zelfvertrouwensmodel.
25 26
Hiermee wordt de afwezigheid van sociale angstigheid en eenzaamheid bedoeld. Hiermee wordt zelfbewustzijn en manipulatief gedrag bedoeld.
32
Deze sectie onderzocht de sociale verwachtingstheorie en het zelfvertrouwensmodel ter verklaring van een mogelijke relatie tussen (zelfgerapporteerde) aantrekkelijkheid en het gedrag en kenmerken van een individu. Volgens de eerste theorie zouden aantrekkelijke mensen de verschillende behandeling en beoordeling die ze krijgen van anderen internaliseren, en ontwikkelen ze zo een verschillend zelfbeeld ten opzichte van onaantrekkelijke mensen. De tweede theorie stelt dat globaal zelfvertrouwen het persoonlijkheidskenmerk is dat het sterkst gecorreleerd is met zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid. Langlois et al. (2000) vinden dat de sociale verwachtingstheorie een plausibele doch een grotendeels onbewezen verklaring is. Feingold (1992) vindt tenslotte een zwakke evidentie voor het zelfvertrouwensmodel. Op basis van deze twee onderzoeken hebben we nog geen volledige zekerheid gekregen omtrent de relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. In de volgende sectie bekijken we een vijftal studies die de relatie onderzoeken tussen aantrekkelijkheid en de Big Five kenmerken van persoonlijkheid.
4.1.2
Aantrekkelijkheid en de Big Five kenmerken
Op basis van de bestaande literatuur vinden we een significante relatie tussen aantrekkelijkheid en de Big Five persoonlijkheidskenmerken. Dit betekent dat het niet opnemen van één van beide tot een vertekend resultaat zal leiden. In het volgende subhoofdstuk bekijken we daarom het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten. Hieronder bespreken we vijf studies die de relatie bestuderen tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken. Eerst bespreken we de verschillende methodologieën van de studies, alvorens te kijken naar hun resultaten. Dion, Walster & Berscheid (1972) onderzochten of fysiek aantrekkelijke individuen verwacht worden meer sociaal wenselijke eigenschappen te bezitten dan onaantrekkelijke individuen en of ze verwacht worden een beter leven te leiden. In hun studie kregen 30 vrouwelijke en 30 mannelijke studenten een set van drie enveloppes. In totaal waren er 12 verschillende sets. Elke set bestaat uit drie foto’s. Een foto van een aantrekkelijke, gemiddeld aantrekkelijke en een onaantrekkelijke persoon. Het betrof foto’s van andere studenten aan een andere universiteit met dezelfde leeftijd als de deelnemers. Op voorhand werd een aantrekkelijkheidsscore toegekend aan de foto’s door 100 andere studenten. De helft van de deelnemers kregen drie foto’s van drie meisjes, de andere helft kreeg drie foto’s van drie jongens. Eerst werd er gevraagd aan de studenten om de eerste enveloppe te openen en om de persoon op de foto een score te
33
geven voor 27 persoonlijkheidskenmerken27. Daarna werd er gevraagd om hetzelfde te doen voor de tweede en derde enveloppe. Vervolgens werd gevraagd om de foto’s te beoordelen op nog vijf andere kenmerken28. Ten slotte werd er gevraagd welke van de drie personen het meest en welke het minst succes zou hebben in het huwelijk, ouderschap, professionele leven en totale geluk. Schmitt & Buss (2000) onderzochten dan weer de relatie tussen zelfgerapporteerde seksuele aantrekkelijkheid en de Big Five persoonlijkheidskenmerken. Voor hun studie werd beroep gedaan op zelfbeoordelingsrapporten van 243 mannen en 331 vrouwen met betrekking tot de Big Five kenmerken. Daarnaast moesten de deelnemers zichzelf ook een rating geven met betrekking tot 105 seksuele adjectieven. Op basis van de zelfbeoordelingsrapporten ontwikkelden de auteurs zeven seksuele dimensies, waarvan seksuele aantrekkelijkheid er één van is29. Deze dimensie is sterk gecorreleerd met adjectieven zoals seksuele, sensuele, aantrekkelijke en verbluffende. Gosling, Rentfrow & Swann (2003) onderzochten de relatie tussen zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid en de zelfgerapporteerde Big Five persoonlijkheidskenmerken. Deze relatie werd gemeten volgens drie inventarissen. Deze zijn de BFI (Big Five Inventory), de FIPI (FiveItem Personality Inventory) en de TIPI (Ten-Item Personality Inventory). De BFI bestaat uit 44 items en is een veelgebruikt meetinstrument voor de Big Five dimensies (John & Srivastava, 1999). De FIPI en TIPI zijn veel kortere meetinstrumenten die gebruik maken van respectievelijk 5 en 10 items. In een eerste studie werd aan 1704 studenten gevraagd om zelfbeoordelingsrapporten in te vullen gebruik makend van zowel de FIPI als de BFI. De gebruikte
items
voor
de
FIPI
in
deze
studie
waren
extravert/enthousiast,
aangenaam/vriendelijk, emotioneel stabiel/kalm, open voor nieuwe ervaringen/fantasierijk en betrouwbaar/georganiseerd. Elk van deze items werd beoordeeld op een schaal van 1 (helemaal niet akkoord) tot 7 (helemaal akkoord). Elk van de 44 items van de BFI werden beoordeeld op een schaal van 1 (helemaal niet akkoord) tot 5 (helemaal akkoord). In een tweede studie werd aan 1813 studenten gevraagd om zelfbeoordelingsrapporten in te vullen gebruik makend van zowel de TIPI als de BFI. De gebruikte items voor de TIPI in deze studie waren extravert/enthousiast,
kritisch/ruziezoekend,
betrouwbaar/zelf-gedisciplineerd,
angstig/makkelijk van streek te maken, open voor nieuwe ervaringen/gecompliceerd, gereserveerd/stil, sympathiek/warm, ongeorganiseerd/zorgeloos, kalm/emotioneel stabiel en Stabiel, emotioneel, altruïstisch, conventioneel, assertief, opwindend, afhankelijk, veilig, interessant, authentiek, gevoelig, uitgaand, sensueel, eerlijk, warm, sociaal, competitief, duidelijk, aardig, bescheiden, sterk, serieus, seksueel warm, simpel, evenwichtig, hard en ingewikkeld. 28 Vriendelijkheid, enthousiasme, fysiek aantrekkelijk, sociaal evenwichtig en betrouwbaarheid. 29 De andere seksuele dimensies zijn relatie exclusiviteit, seksuele oriëntatie, seksuele terughoudendheid, seksuele lust, emotionele investering en geslacht oriëntatie. 27
34
conventioneel/niet creatief. Elk van deze items werd beoordeeld op een schaal van 1 (helemaal niet akkoord) tot 7 (helemaal akkoord). In beide studies werd er ook aan elke student gevraagd om een zelfbeoordelingsrapport in te vullen voor een hele reeks van andere variabelen, waaronder fysieke aantrekkelijkheid. Judge, Hurst & Simon (2009) onderzochten of zelf-evaluaties en opleidingsniveau het effect van aantrekkelijkheid en intelligentie op inkomen en financiële druk zullen matigen. De auteurs testen de hypothese dat aantrekkelijkheid en intelligentie gelinkt zijn aan inkomen via het opleidingsniveau en zelf-evaluaties. Daarenboven wordt verwacht dat inkomen en zelfevaluaties een direct effect zullen hebben op de financiële druk. De resultaten met betrekking tot het inkomen en de financiële druk bespreken we in het volgende subhoofdstuk. Om de relatie te schatten tussen aantrekkelijkheid en de zelf-evaluaties werd beroep gedaan op de Boston In Depth Study. Hierin staan gegevens van 429 deelnemers. Er werden drie interviews afgelegd met de deelnemers, met zes maanden tussen elk interview. Naar elke deelnemer werd een vragenlijst gestuurd, samen met verschillende intelligentietesten. Van elke deelnemer werd ook een foto genomen. Studenten aan de Boston universiteit gaven een aantrekkelijkheidsscore op basis van de foto’s. De zelf-evaluaties werden gemeten aan de hand van 15 items. Om de betrouwbaarheid van de 15 items na te gaan, werd aan 795 studenten gevraagd om zelfbeoordelingsrapporten in te vullen voor de 15 items en voor de Big Five kenmerken. Hieruit bleek dat de zelf-evaluaties die gebruikt werden in deze studie aan de hand van de 15 items betrouwbaar zijn en een gelijkaardig patroon vertonen als de Big Five kenmerken. Hieronder bespreken we de resultaten van bovenstaande papers. Dion et al. (1972) concluderen dat fysiek aantrekkelijke mensen verwacht worden meer sociaal wenselijke eigenschappen te bezitten dan fysiek onaantrekkelijke individuen. Bovendien worden fysiek aantrekkelijke mensen ook verwacht om meer succes te hebben in het huwelijk en in het professioneel leven. Schmitt et al. (2000) vinden een relatie tussen zelfgerapporteerde seksuele aantrekkelijkheid en de Big Five persoonlijkheidskenmerken. Op basis van zelfbeoordelingsrapporten ingevuld door 243 mannen en 331 vrouwen is seksuele aantrekkelijkheid bij mannen significant positief gerelateerd met extraversie. Voor vrouwen is naast extraversie ook openheid voor nieuwe ervaringen significant positief gecorreleerd met seksuele aantrekkelijkheid. Voor mannen is openheid voor nieuwe ervaringen negatief gecorreleerd met seksuele aantrekkelijkheid, doch niet significant verschillend van nul. Op basis van additioneel onderzoek wordt geconcludeerd dat seksuele aantrekkelijkheid ingedeeld kan worden onder de Big Five en dus geen extra
35
persoonlijkheidskenmerk is. Bijgevolg moeten we bij ons onderzoek geen extra aandacht schenken aan de seksuele aantrekkelijkheid van de sollicitanten. Gosling et al. (2003) concluderen dat zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd is met vier van de vijf persoonlijkheidskenmerken. Uit de 1704 zelfbeoordelingsrapporten van de eerste studie en de 1813 zelfbeoordelingsrapporten van de tweede studie blijkt dat (zowel onder de BFI, FIPI als TIPI) zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd is met extraversie, zorgvuldigheid, emotionele stabiliteit en openheid voor nieuwe ervaringen. Daarnaast is zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid ook significant positief geassocieerd met inschikkelijkheid, echter is dit alleen onder de FIPI en BFI. Judge et al. (2009) concluderen dat fysieke aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd is met zelf-evaluaties. Deze zelf-evaluaties tonen een gelijkaardig patroon als de Big Five. Dit resultaat is in overeenstemming met de resultaten uit Gosling et al. (2003), waar zelfgerapporteerde aantrekkelijkheid ook significant positief gerelateerd was met vier van de vijf persoonlijkheidskenmerken. In deze sectie hebben we een duidelijke link gevonden tussen aantrekkelijkheid en de persoonlijkheidskenmerken. Dit betekent dat het belangrijk is om beide op te nemen in de analyse, anders kan dit tot een vertekend resultaat leiden wanneer we maar één van beide opnemen. In het volgende subhoofdstuk bespreken we het effect wanneer we ze beide opnemen ten opzichte van de situatie wanneer we maar één van de twee opnemen met betrekking tot verschillende arbeidsuitkomsten.
4.2 Aantrekkelijkheid, persoonlijkheid en arbeidsmarkt Bovenstaande studies concluderen dat er een relatie bestaat tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Dit heeft belangrijke gevolgen voor de eerder besproken resultaten van studies die enkel gekeken hebben naar ofwel aantrekkelijkheid ofwel persoonlijkheid. Zo kan het zijn dat de gevonden aantrekkelijkheidspremium in sectie 2 niet langer significant is wanneer we de persoonlijkheidskenmerken invoegen in de regressie-analyse. Het is dus noodzakelijk om het effect van beide op arbeidsmarktuitkomsten te bestuderen. Het resultaat kan namelijk verschillen ten opzichte van het resultaat wanneer we maar één van beide opnemen. Hier ligt de toegevoegde waarde van ons onderzoek, waar we het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid nagaan op de kans uitgenodigd te worden voor een interview. Voor een 36
gedetailleerde uitleg over onze onderzoeksmethodologie verwijzen we naar hoofdstuk 3. Hieronder bespreken we zes studies die aantrekkelijkheid en persoonlijkheid gezamenlijk bestuderen op arbeidsmarktuitkomsten. Eerst bespreken we de methodologie van elke studie, alvorens dieper in te gaan op de resultaten. Een samenvatting van de methodologie is terug te vinden in tabel 3. Baert & Decuypere (2013) onderzochten het effect van gepercipieerde schoonheid en de gepercipieerde Big Five persoonlijkheidskenmerken tezamen op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Ze maakten hiervoor gebruik van een laboratorium experiment waarbij 195
studenten aan de Gentse
universiteit
in de huid
kropen van de
selectieverantwoordelijke. De studenten kregen 22 foto’s te zien van fictieve mannelijke sollicitanten. Eerst moesten de studenten elke foto beoordelen gebruik makend van een Nederlandse versie van de TIPI (cfr. supra p. 34-35). De deelnemers gaven een score aan de fictieve mannelijke sollicitanten met betrekking tot 10 items die gerelateerd zijn aan de Big Five persoonlijkheidskenmerken.
Ten
tweede
moesten
de
deelnemers
ook
een
aantrekkelijkheidsscore geven aan de sollicitanten en moesten ze de waarschijnlijkheid meedelen dat zij de sollicitanten zouden uitnodigen voor een interview. Scholz & Sicinski (2011) gingen het effect na van gezichtsaantrekkelijkheid op het inkomen en onderzochten of de schoonheidspremium nog significant was na het invoegen van hoge school ervaring, zelfvertrouwen en de Big Five. Voor deze studie gebruikten de auteurs de longitudinale Wisconsin studie. Deze dataset bevat informatie over onder andere gezichtsaantrekkelijkheid, zelfvertrouwen, hoge school ervaring, inkomen en de Big Five persoonlijkheidskenmerken. De studie bestaat uit 10 317 studenten in hun late tienerjaren, die opgevolgd worden via interviews in 1975 (wanneer de deelnemers ongeveer 35 jaar zijn) en in 1992 (wanneer de deelnemers ongeveer 50 jaar zijn). Gezichtsaantrekkelijkheid werd subjectief beoordeeld door 12 onafhankelijke juryleden op basis van jaarboekfoto’s. In de dataset vinden we twee metingen voor zelfvertrouwen, een meting van zelfaanvaarding en een meting voor wat je doel is in het leven. De Big Five persoonlijkheidskenmerken werden gemeten via een verkorte versie van de BFI (cfr. infra p. 34-35). Vier dimensies (extraversie, inschikkelijkheid, zorgvuldigheid en openheid voor nieuwe ervaringen) werden gemeten via zes vragen. Neuroticisme (afwezigheid van emotionele stabiliteit) werd gemeten via vijf vragen. Robins, Homer & French (2011) onderzochten het effect van fysieke aantrekkelijkheid, persoonlijke aantrekkelijkheid en de mate van verzorging op het uurloon. De auteurs maakten gebruik van de eerste en de derde golf van de longitudinale Add Health dataset, een studie die vragenlijsten aflegt bij 12 tot 17 jarigen en ze vervolgens opvolgt met interviews één tot zes jaar
37
later. De eerste stroming bevat 20 745 jong volwassenen uit 1994-1995, de derde golf bevat 15 170 observaties in 2001-2002, wanneer de kandidaten 18 tot 28 jaar zijn. In deze studie is de totale sample teruggebracht tot 6074 bruikbare observaties. Er werden verschillende vragen gesteld rond werkgelegenheid zoals aantal gewerkte uren, loon, inkomsten en beroep. De interviewers beantwoorden vragen omtrent de fysieke en persoonlijke aantrekkelijkheid en de mate van verzorging van de respondenten. De vragen werden als volgt geformuleerd: “Hoe fysiek aantrekkelijk is de respondent”, “hoe aantrekkelijk is de respondent zijn/haar persoonlijkheid” en “hoe goed is de respondent verzorgd”. De interviewer had voor de drie vragen keuze uit vijf antwoorden. Zeer aantrekkelijk/zeer verzorgd, aantrekkelijk/verzorgd, gemiddelde
aantrekkelijkheid/verzorging,
onaantrekkelijk/slecht
verzorgd
en
zeer
onaantrekkelijk/zeer slecht verzorgd. Leigh & Borland (2007) gingen het effect van schoonheid op het uurloon en de werkgelegenheid na
en
onderzochten
of
de
schoonheidspremium
veroorzaakt
werd
door
fysieke
aantrekkelijkheid of zelfvertrouwen. De auteurs maakten gebruik van de National Social Science Survey. Dit is een Australische dataset bestaande uit 769 mannelijke en 846 vrouwelijke observaties
in
1984.
Aantrekkelijkheid
werd
op
twee
manieren
gemeten.
De
zelfbeoordelingsrapporten van de deelnemers werd als een proxy voor zelfvertrouwen gebruikt. De score van de interviewers omtrent de aantrekkelijkheid van de deelnemers werd als proxy voor ‘echte’ schoonheid gebruikt. Judge, Hurst & Simon (2009) onderzochten of zelf-evaluaties en opleidingsniveau het effect van aantrekkelijkheid en intelligentie op inkomen en financiële druk zullen matigen. De auteurs testen de hypothese dat aantrekkelijkheid en intelligentie gelinkt zijn aan inkomen via het opleidingsniveau en zelf-evaluaties. Daarenboven wordt verwacht dat inkomen en zelfevaluaties een direct effect zullen hebben op de financiële druk. De zelf-evaluaties toonden een grote affiniteit met de Big Five persoonlijkheidskenmerken. Doran & Hersch (2009) onderzochten de robuustheid van de schoonheidspremium. Ze gebruikten hiervoor vijf datasets. Drie van de vijf datasets werden ook gebruikt in Hamermesh & Biddle (1994). Deze zijn de Quality of American Life Survey (1971), Quality of Employment Survey (1977) en Social Change in Canada Survey (1981). De andere twee datasets zijn de longitudinale studie van Adolescent Health Survey (1994-2002) en de National Survey of Black Americans (1979-1980). De QALF dataset bevat persoonlijke informatie over 2164 Amerikanen van 18 jaar. De QES dataset bevat informatie over verschillende aspecten van de werkgelegenheid zoals jobtevredenheid, arbeidsomstandigheden en impact van het werk op andere delen van het leven van 1515 Amerikaanse werkenden. De SCCS dataset bevat
38
persoonlijke, sociale en demografische informatie van ongeveer 3000 Canadese volwassenen. De Add Health is een studie die vragenlijsten aflegt bij 12 tot 17 jarigen en ze vervolgens opvolgt met interviews één tot zes jaar later. De NSBA bevat informatie over verschillende psychologische en demografische indicatoren. Het onderzoek bestond uit twee delen. Eerst gingen de auteurs dezelfde regressies na als in Hamermesh & Biddle (1994). De te verklaren variabele was telkens een meting van het uurloon. De verklarende variabelen waren aantrekkelijkheid, leeftijd, opleidingsniveau en ervaring. Vervolgens testten ze verschillende robuustheidproeven op de schoonheidspremium. Dit werd gedaan door onder andere subjectieve metingen van persoonlijkheid toe te voegen aan de basisregressie. Hieronder bespreken we de resultaten van bovenstaande studies. Hieruit zal blijken dat de aantrekkelijkheidspremium
verandert
wanneer
er
rekening
wordt
gehouden
met
persoonlijkheidskenmerken.
Tabel 3 - Methodologie van de studies over effect aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op arbeidsmarktuitkomsten Auteurs
Jaar
Baert & Decuypere
2013
Scholz & Sicinski
2011
Robin, Homer & French
2011
Leigh & Borland Judge, Hurst & Simon
2007
Doran & Hersch
2009
2009
Te verklaren variabele(n) Kans om uitgenodigd te worden voor een interview Inkomen
Verklarende variabelen
Gepercipieerde aantrekkelijkheid Gepercipieerde Big 5 kenmerken Gezichtsaantrekkelijkheid Big 5 kenmerken Zelfvertrouwen Hoge school ervaring Uurloon Fysieke aantrekkelijkheid Persoonlijke aantrekkelijkheid Verzorging Uurloon Fysieke aantrekkelijkheid Werkgelegenheid Zelfvertrouwen Inkomen Fysieke aantrekkelijkheid Financiële druk Zelf-evaluaties Opleiding Intelligentie Uurloon Fysieke aantrekkelijkheid Gepercipieerde persoonlijke aantrekkelijkheid Gepercipieerde intelligentie
Methodologie Laboratoriumexperiment
Longitudinale Wisconsin Study Eerste en derde golf van de longitudinale Adolescent Health Survey National Social Science Survey Boston In Depth Study
Quality of American Life Survey Quality of Employment Survey Social Change in Canada Survey Adolescent Health Survey National Survey of Black Americans
Bron: eigen verwerking 39
Baert & Decuypere (2013) maakten gebruik van een laboratoriumexperiment om het effect van gepercipieerde schoonheid en de gepercipieerde Big Five persoonlijkheidskenmerken tezamen te bestuderen op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. In het algemeen model, bestaande uit zowel mannelijke als vrouwelijke deelnemers wordt er een sterke significante positieve relatie gevonden tussen gepercipieerde aantrekkelijkheid en de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Een verhoging van een standaarddeviatie in gepercipieerde aantrekkelijkheid verhoogt de kans om uitgenodigd te worden met 29 procent van een standaarddeviatie. Dit resultaat is significant op het 1 %-significantieniveau. Tevens wordt er ook een significante positieve relatie gevonden tussen vier van de vijf gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken (emotionele stabiliteit, extraversie, zorgvuldigheid en openheid voor nieuwe ervaringen) en de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Deze resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau. Het effect van zorgvuldigheid (0.35) is zelfs hoger dan het effect van aantrekkelijkheid (0.29) op de kans om uitgenodigd te worden. De resultaten van de vrouwelijke substeekproef verschillen voor slechts twee variabelen. Ten eerste is er onder de vrouwelijke deelnemers een negatieve relatie tussen inschikkelijkheid en de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Dit resultaat is significant op het 10 %significantieniveau. Ten tweede is de relatie tussen extraversie en de kans op een interview niet langer significant verschillend van nul. Voor mannelijke deelnemers is er slechts één wijziging ten opzichte van het basismodel. Zo is de relatie tussen openheid voor nieuwe ervaringen en de kans om uitgenodigd te worden voor een interview niet langer meer significant verschillend van nul. In een uitgebreidere versie van het model wordt interactie toegelaten tussen de Big Five en de dummy variabelen voor aantrekkelijkheid. Deze interactie verandert de geschatte coëfficiënten in het basismodel nauwelijks. Echter, voor vrouwelijke kandidaten is er een significante positieve relatie tussen extraversie en de kans om uitgenodigd te worden, maar enkel voor sollicitanten die minder dan gemiddeld aantrekkelijk zijn. Daarenboven heeft inschikkelijkheid dan weer een significant negatief effect op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview, maar dit alleen voor aantrekkelijke sollicitanten. Emotionele stabiliteit heeft bij aantrekkelijke sollicitanten een significant positief effect. Een opmerkelijk resultaat is dat zowel bij de mannelijke als vrouwelijke deelnemers er een significante negatieve interactieterm bestaat tussen zorgvuldigheid bij aantrekkelijke sollicitanten en de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Dit betekent dat hogere zorgvuldigheid het positieve effect van aantrekkelijkheid op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview vermindert. Immers, in het basismodel hebben zowel aantrekkelijkheid (0.29) als zorgvuldigheid (0.36) een positief effect op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. De negatieve interactieterm tussen zorgvuldigheid en aantrekkelijkheid (-0.15) zorgt ervoor dat het positieve effect van aantrekkelijkheid iets kleiner wordt wanneer individuen hoog scoren op zorgvuldigheid. 40
Individuen zijn dus met andere woorden nog steeds beter aantrekkelijk én zorgvuldig, dan alleen maar aantrekkelijk. Deze studie vormt een belangrijk aanknopingspunt bij ons onderzoek. In tegenstelling tot Baert et al. (2013a) maken we in ons onderzoek gebruik van een veldexperiment, in plaats van een laboratoriumexperiment. Een gelijkenis is dat zowel Baert et al. als wij gebruik maken van enkel mannelijke sollicitanten.
Tabel 4 - Resultaten Baert & Decuypere (2013) Verklarende variabele
Kans op uitnodiging index Alle deelnemers
Mannelijke deelnemers
Vrouwelijke deelnemers
Aantrekkelijkheid
0.29***
0.26***
0.36***
Inschikkelijkheid
-0.03
-0.05
-0.02
Zorgvuldigheid
0.36***
0.35***
0.38***
Emotionele stabiliteit
0.13***
0.16***
0.14***
Extraversie
0.06**
0.03
0.10***
Openheid voor nieuwe ervaringen
0.06***
0.10***
0.01
Zorgvuldigheid*hoge aantrekkelijkheid
-0.15***
-0.19***
-0.11*
Inschikkelijkheid*hoge aantrekkelijkheid
0.03
-0.14**
0.03
Emotionele stabiliteit*hoge aantrekkelijkheid Inschikkelijkheid*lage aantrekkelijkheid
-0.02
0.15**
-0.09
0.07*
0.04
0.11*
Extraversie*lage aantrekkelijkheid
0.04
0.14***
-0.09
Bron: Baert & Decuypere (2013) en eigen verwerking Noot:*(**)((***)) betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 10(5)((1)) procent significantieniveau.
Scholz & Sicinski (2011) gebruikten de longitudinale Wisconsin studie om het effect van gezichtsaantrekkelijkheid en de Big Five op het inkomen na te gaan. De auteurs vinden dat gezichtsaantrekkelijkheid, gemeten in de hoge school, significant positief gerelateerd is met de inkomsten wanneer de individuen 35 en 50 jaar zijn. Een verhoging van een standaarddeviatie in gezichtsaantrekkelijkheid verhoogt de inkomsten met gemiddeld twee procentpunten in 1975 en met 3.2 procentpunten in 1992. Deze resultaten zijn significant op het 1 %41
significantieniveau. Deze premium is robuust wanneer er rekening wordt gehouden met de huwelijksstatus, opleidingsniveau, looptijd van de job en gezondheid. Echter, aantrekkelijkheid is significant positief gerelateerd met participatie in de schoolraad en het totaal aantal buitenschoolse activiteiten. Hoewel deze relatie sterk is verklaart ze de schoonheidspremium niet volledig. Wanneer we deze variabelen toevoegen aan het basismodel vermindert de premium van 2 procent naar 1.3 procent in 1975, doch blijft ze statistisch significant op het 10 %-significantieniveau. Participatie in de schoolraad en het totaal aantal buitenschoolse activiteiten hebben geen effect op het premium in 1992. Hiermee rekening houdend blijven er volgens Scholz & Sicinski (2011) nog vier verklaringen over voor de schoonheidspremium. De eerste is het zogenaamde visuele interactiekanaal, waarbij mensen bepaalde kenmerken en karakteristieken toeschrijven aan aantrekkelijke personen die ze al dan niet hebben (zie onder andere Mobius & Rosenblat, 2006). Daarnaast kan ook werkgeversdiscriminatie aan de basis liggen van de premium. Een derde verklaring is dat aantrekkelijke mensen meer zelfvertrouwen hebben. Volgens de laatste verklaring zou aantrekkelijkheid op zichzelf de productiviteit verhogen in de werkplaats. Op basis van de data wordt geen evidentie gevonden voor de eerste verklaring, terwijl de rol van werkgeversdiscriminatie niet kan worden uitgesloten. Doch zouden de auteurs verbaasd zijn mocht dit echt een grote oorzaak zijn van de schoonheidspremium. Daarom focussen ze zich meer op de twee laatste verklaringen. In de dataset vinden we twee metingen voor zelfvertrouwen, een meting van zelfaanvaarding en een meting voor wat je doel is in het leven. Gezichtsaantrekkelijkheid is sterk gecorreleerd met beide metingen. Wanneer ze beide ingevoegd worden in de basisregressie, verkleint de premium van 2 procent naar 1.4 procent in 1975 en van 3.2 procent naar 2.2 procent in 1992. Doch blijven de premiums statistisch significant op het 10 %-significantieniveau. Dit wil zeggen dat zelfvertrouwen de schoonheidspremium niet volledig verklaart en dat we dus moeten kijken naar de Big Five kenmerken. Gezichtsaantrekkelijkheid blijkt significant positief gerelateerd te zijn met extraversie en negatief significant met neuroticisme (de afwezigheid van emotionele stabiliteit). Wanneer de Big Five kenmerken toegevoegd worden aan het basismodel verkleint de premium met 0.7 procentpunten in 1975 en met 0.9 procentpunten in 1992. Beide premiums blijven wel significant op het 10 %-significantieniveau. Dit betekent dat ook de Big Five kenmerken de premium niet volledig kunnen verklaren. Wanneer we alle variabelen (hoge school activiteiten, totaal aantal buitenschoolse activiteiten, zelfvertrouwen en de Big Five kenmerken) toevoegen aan het basismodel is de schoonheidspremium niet langer significant verschillend van nul in 1975. Doch blijft ze significant op het 10 %-significantieniveau voor 1992. Hier worden twee verklaringen voor gegeven. De eerste verklaring is dat werkgeversdiscriminatie mogelijks toch aan de basis ligt van de premium. Ten tweede is er het verrassende resultaat dat gezichtsaantrekkelijkheid significant positief gerelateerd is met het aantal werkgevers dat 42
iemand heeft tussen 1975 en 1992. Aantrekkelijke mensen veranderen dus frequent van job, vooral van jobs waar er geen premium is naar jobs waar de premiums wel bestaan (Scholz et al., 2011).
Tabel 5 - Resultaten Scholz & Sicinski (2011) Verklarende variabelen Gezichtsaantrekkelijkheid
Inkomsten 1975
1992
0.02***
0.032***
Gezichtsaantrekkelijkheid * hoge school 0.013* 0.039*** ervaring Gezichtsaantrekkelijkheid * 0.014* 0.022* zelfvertrouwen Gezichtsaantrekkelijkheid * Big 5 0.013* 0.023* kenmerken Gezichtsaantrekkelijkheid * hoge school 0.008 0.026* ervaring * zelfvertrouwen * Big 5 kenmerken Bron: eigen verwerking Noot :*(**)((***)) betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 10(5)((1)) procent significantieniveau.
Robins et al. (2011) onderzochten het effect van fysieke aantrekkelijkheid, persoonlijke aantrekkelijkheid en mate van verzorging op het uurloon op basis van de longitudinale Add Health dataset. In het basismodel, waar enkel fysieke aantrekkelijkheid wordt opgenomen, vinden de auteurs een schoonheidspremium van 12 procent voor zeer aantrekkelijke mannen, 6.5 procent voor zeer aantrekkelijke vrouwen en 4 procent voor zowel aantrekkelijke mannen als vrouwen in termen van hoger uurloon. Deze resultaten zijn significant op het 1 %significantieniveau. Er wordt ook een lelijkheidspenalty gevonden van 1.8 procent voor mannen en 2.5 procent voor vrouwen, doch zijn ze in beide gevallen niet significant verschillend van nul. Wanneer we aan het basismodel de persoonlijke aantrekkelijkheid toevoegen, blijft de schoonheidspremium voor de zeer aantrekkelijke mannen en de aantrekkelijke mannen dezelfde, die van de zeer aantrekkelijke vrouwen vermindert met 2.7 procentpunten maar blijft significant op het tien %-significantieniveau. De premium voor de aantrekkelijke vrouwen daalt van 4.1 naar 2.4 procent, maar blijft significant op het 10 %-significantieniveau. Uit het voorgaande resulteert dan ook dat de persoonlijke aantrekkelijkheid geen statistisch significant effect heeft op het uurloon voor mannen. Voor vrouwen is er een persoonlijkheidspremium van 5.1 en 4.1 procent voor respectievelijk de persoonlijk zeer aantrekkelijke en de persoonlijk gemiddelde aantrekkelijke vrouwen. Wanneer we nu ook verzorging toevoegen aan het model daalt de schoonheidspremium met 2.2 procentpunten voor zeer aantrekkelijke mannen, maar 43
blijft significant op het 1 %-significantieniveau. De premium voor zeer aantrekkelijke vrouwen vermindert met 1.5 procentpunten en is niet langer significant verschillend van nul. Voor de aantrekkelijke mannen zakt de premium van 4 procent naar 2.7 procent, maar blijft significant op het 10 %-significantieniveau. Voor de aantrekkelijke vrouw zakt ze met 1.1 procentpunten, doch is ze niet langer verschillend van nul. Uit het voorgaande blijkt dat een zeer goede verzorging bij mannen een significant positief effect zal hebben op het uurloon. Deze premium is 5.1 procent en is significant op het 10 %-significantieniveau. Voor de verzorgde mannen is deze premium 4.3 procent en voor vrouwen is ze 3.4 procent. In allebei de gevallen is ze statistisch significant op het 1 %-significantieniveau. We kunnen concluderen dat fysieke aantrekkelijkheid het belangrijkste is voor mannen. Wanneer we alle variabelen gebruiken in de regressie is de schoonheidspremium
8.9
procent,
het
verzorgingspremium
5.1
procent
en
de
persoonlijkheidspremium is niet significant. Het omgekeerde resultaat vinden we bij de vrouwen. Hier is persoonlijke aantrekkelijkheid het belangrijkste met een premium van 4.2 procent, gevolgd door een verzorgingspremium van 3.4 procent en de schoonheidspremium is niet significant.
Tabel 6 - Resultaten Robins, Homer & French (2011) Verklarende variabelen
Fysieke aantrekkelijkheid
Uurloon zeer aantrekkelijke Mannen Vrouwen
Mannen
vrouwen
0.12***
0.044***
0.04***
0.065***
Uurloon aantrekkelijke
Fysieke aantrekkelijkheid * 0.11*** 0.038* 0.04*** 0.024* persoonlijke aantrekkelijkheid Fysieke aantrekkelijkheid * 0.089*** 0.023 0.027* 0.013 persoonlijke aantrekkelijkheid * verzorging Bron: eigen verwerking Noot :*(**)((***)) betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 10(5)((1)) procent significantieniveau.
Leigh & Borland (2007) gingen het effect van schoonheid na op het uurloon en de werkgelegenheid en onderzochten of de schoonheidspremium veroorzaakt werd door fysieke aantrekkelijkheid of zelfvertrouwen, gebruik makend van de National Social Science Survey. De zelfbeoordelingsrapporten van de deelnemers werd als een proxy voor zelfvertrouwen gebruikt. De score van de interviewers omtrent de aantrekkelijkheid van de deelnemers werd als proxy voor ‘echte’ schoonheid gebruikt. Uit de regressie-analyse blijkt dat er, voor zowel mannen als vrouwen, een significante positieve relatie is tussen de rating van de interviewer en de 44
werkgelegenheid. Een verhoging van een standaarddeviatie in schoonheid verhoogt de werkgelegenheid met gemiddeld 3.8 procentpunten voor mannen en 5.5 procentpunten voor vrouwen. Voor de mannelijke deelnemers zijn de resultaten significant op het 5 %significantieniveau, voor de vrouwelijke deelnemers op het 1 %-significantieniveau. Wanneer we beide proxy’s
gebruiken in de regressie blijft de geschatte coëfficiënt van de ‘echte’
schoonheid onveranderd en statistisch significant op het 5 %-significantieniveau voor beide geslachten. De resultaten zijn dezelfde wanneer we kijken naar het effect van de proxy’s op het uurloon. Voor mannen betekent een verhoging van een standaarddeviatie in schoonheid (rating van de interviewer) een stijging met gemiddeld 6.2 procentpunten in het uurloon. Dit resultaat is significant op het 1 %-significantieniveau. Voor vrouwen is de relatie niet significant verschillend van nul. Wanneer we beide proxy’s gebruiken in de regressie blijft de geschatte coëfficiënt van de ‘echte’ schoonheid onveranderd en statistisch significant op het 1 %significantieniveau voor mannen. Voor vrouwen blijft de geschatte coëfficiënt niet significant verschillend van nul. Deze resultaten suggereren dat de schoonheidspremium niet veroorzaakt wordt door zelfvertrouwen, maar wel door fysieke aantrekkelijkheid en de kenmerken die werkgevers er mee associëren. Dit bewijs ligt in de lijn van Mobius & Rosenblat (2006), die de schoonheidspremium voor 20 procent toewijzen aan zelfvertrouwen en 80 procent aan twee stereotype kanalen waarbij de werkgever verwacht dat aantrekkelijkere mensen beter presteren dan de minder aantrekkelijk mensen bij zowel visuele als mondelinge interactie (Mobius et al., 2006).
Tabel 7 - Resultaten Leigh & Borland (2007) Verklarende variabelen
Uurloon Mannen Vrouwen
Werkgelegenheid Mannen vrouwen
Fysieke aantrekkelijkheid
0.062***
0.024
0.038**
0.055***
Zelfvertrouwen
0.022
0.015
0.012
0.024
Fysieke aantrekkelijkheid * 0.060*** 0.022 0.037** 0.052** zelfvertrouwen Bron: eigen verwerking Noot :*(**)((***)) betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 10(5)((1)) procent significantieniveau.
Judge et al. (2009) testen de hypothese dat aantrekkelijkheid en intelligentie gelinkt zijn aan inkomen via het opleidingsniveau en zelf-evaluaties. Daarenboven wordt verwacht dat inkomen en zelf-evaluaties een direct effect zullen hebben op de financiële druk. Hierboven (cfr. supra p. 36) werd al gevonden dat fysieke aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd is met zelfevaluaties op het 1%-significantieniveau en dat deze zelf-evaluaties een gelijkaardig patroon als 45
de Big Five vertonen. Verder bleek fysieke aantrekkelijkheid een significante positieve invloed te hebben op opleiding en inkomen. Deze resultaten zijn significant op respectievelijk het 1 en 5 %significantieniveau. Ook intelligentie heeft een significante positieve invloed op zelf-evaluaties, opleiding en inkomen. Al deze resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau. Naast fysieke aantrekkelijkheid en intelligentie hebben ook zelf-evaluaties en opleiding een significant positief effect op het inkomen. Deze resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau. Inkomen en zelf-evaluaties hebben een significant negatief effect op financiële druk. Deze resultaten zijn significant op het 1 %-significantieniveau. Vervolgens gingen de auteurs het indirecte, directe en totale effect na van fysieke aantrekkelijkheid en intelligentie op inkomen en financiële druk. Hieruit blijkt dat fysieke aantrekkelijkheid zowel een indirect als direct effect heeft op inkomen. Het indirecte effect gebeurt via opleiding en zelf-evaluaties. Fysieke aantrekkelijkheid is gecorreleerd met opleiding en zelf-evaluaties, en deze twee zijn gecorreleerd met inkomen. Voor intelligentie geldt net hetzelfde. Zelf-evaluaties hebben dan weer een indirect en direct effect op financiële druk. Het indirecte effect verloopt via het effect dat zelf-evaluaties hebben op het inkomen, en het effect van het inkomen op financiële druk. De auteurs vinden significante matigingseffecten op het 5 %-significantieniveau. Van het totale effect dat fysieke aantrekkelijkheid en intelligentie op het inkomen hebben is respectievelijk 38.1 en 21.2 procent indirect. Van het totale effect dat zelf-evaluaties hebben op financiële druk is 21 procent te wijten aan het effect van inkomen op financiële druk. We kunnen concluderen dat, zelfs wanneer we controleren voor intelligentie, het inkomen hoger ligt bij meer aantrekkelijke individuen. Opleiding en zelf-evaluaties zijn belangrijke factoren die aantrekkelijkheid en intelligentie linken met inkomen. Het effect van intelligentie op inkomen is sterker dan het effect van aantrekkelijkheid op inkomen. Het effect van zelf-evaluaties op het inkomen is groter dan het effect van aantrekkelijkheid en bijna even sterk als het effect van intelligentie. Dankzij de gevonden affiniteit tussen de zelf-evaluaties en de Big Five persoonlijkheidskenmerken kunnen we dus concluderen dat aantrekkelijkheid gecorreleerd is met de Big Five en dat de Big Five een sterker effect hebben op het inkomen dan fysieke aantrekkelijkheid.
Tabel 8 - Resultaten Judge, Hurst & Simon (2009) Verklarende variabele Direct effect
Inkomen Indirect Totaal effect effect
Zelf-evaluaties
0.23**
0.23**
Opleiding
0.18**
0.18**
Financiële druk Direct Indirect Totaal effect effect effect -0.26**
-0.07*
-0.33**
-0.5
-0.5
46
Fysieke aantrekkelijkheid
0.13**
0.08**
0.21**
-0.13**
-0.13**
Intelligentie
0.41**
0.11**
0.52**
-0.22**
-0.22**
Bron: eigen verwerking Noot :*(**) betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 1(5) procent significantieniveau.
Doran et al. (2009) onderzochten de robuustheid van de schoonheidspremium op basis van vijf datasets. Eerst gingen de auteurs dezelfde regressies na als in Hamermesh & Biddle (1994), alvorens ze verschillende robuustheidproeven uitoefenden op het schoonheidspremium. Op basis van de QALF dataset vinden de auteurs een schoonheidspremium van 7.6 procent met betrekking tot het uurloon. Dit resultaat is statistisch significant op het 10 %-significantieniveau en komt overeen met het gevonden premium in Hamermesh et al. Om de robuustheid van deze premium te testen, voegden de auteurs de gepercipieerde intelligentie van de deelnemers toe. De schoonheidspremium verdwijnt en is niet langer significant verschillend van nul. Op basis van de longitudinale Add Health dataset vinden de auteurs een schoonheidspremium van 7.7 procent voor mannen. Deze premium is significant op het 1 %-significantieniveau. Om de robuustheid van deze premium te testen voegden de auteurs de gepercipieerde persoonlijke aantrekkelijkheid van de deelnemers toe. De schoonheidspremium verdwijnt en is niet langer significant verschillend van nul. In tegenstellig tot Robins et al. (2011) vinden Doran et al. dat (gepercipieerde) persoonlijke aantrekkelijkheid wel degelijk het schoonheidspremium volledig kan verklaren. De auteurs concluderen door de titel van hun werk ‘de schoonheidspremium is niet robuust’ te noemen. Dit onderzoek toont duidelijk het belang aan van het opnemen van zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid in de regressie-analyse. Echter wijzen de auteurs op een
aantal
mogelijke
problemen
in
hun
regressie-analyses.
Zo
brengen
ze
het
endogeniteitsprobleem aan, alsook een eventueel probleem met de weggelaten variabelen. Volgens de auteurs is er ofwel nog geen goed bewijs voor het effect van schoonheid op het loon, ofwel is er wel degelijk bewijs voor het effect van schoonheid op het loon maar is dit effect kleiner dan de standaarddeviatie of wordt het effect volledig tenietgedaan door andere variabelen die gecorreleerd zijn met aantrekkelijkheid.
Tabel 9 - Resultaten Doran en Hersch (2009) Dataset QALF Add Health
Verklarende variabelen Fysieke aantrekkelijkheid Fysieke aantrekkelijkheid * gepercipieerde intelligentie Fysieke aantrekkelijkheid Fysieke aantrekkelijkheid * gepercipieerde persoonlijke
Uurloon 0.076* 0.057 0.077** 0.024
47
aantrekkelijkheid Bron: eigen verwerking Noot :*(**)betekent dat het resultaat statistisch significant is op het 10(1) procent significantieniveau.
4.3 Besluit In ons onderzoek bestuderen we het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview. Om onze tweede onderzoeksvraag adequaat te beantwoorden, is het dus noodzakelijk om de relatie tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid na te gaan. Langlois et al. (2000) vonden een plausibele doch een grotendeels onbewezen verklaring voor de sociale verwachtingstheorie. Feingold (1992) vond dan weer een zwakke evidentie voor het zelfvertrouwensmodel. Gosling et al. (2003) concludeerden echter dat zelfgerapporteerde fysieke aantrekkelijkheid significant positief gecorreleerd was met vier van de vijf persoonlijkheidskenmerken. Ook Schmitt et al. (2000)
en
Judge
et al.
(2009)
vonden een
relatie
tussen aantrekkelijkheid
en
persoonlijkheidskenmerken. Dit betekent dat het belangrijk is om zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid op te nemen in de analyse, anders kan dit tot een vertekend resultaat leiden ten opzichte van het resultaat wanneer we maar één van beide opnemen. Een belangrijke studie is die van Baert et al. (2013). Wanneer er interactie wordt toegelaten tussen de Big Five en de dummy’s voor aantrekkelijkheid, vinden de auteurs dat de resultaten nauwelijks wijzigen ten opzichte van het resultaat wanneer we maar één van beide opnemen. Verschillende auteurs vinden dat persoonlijkheidskenmerken het schoonheidspremium doet verminderen, alhoewel ze het premium niet volledig kunnen verklaren met betrekking tot het inkomen of het uurloon (Scholz et al.,2011 en Robins et al.,2011). In tegenstelling hiermee vinden Doran et al. (2009) bewijs dat gepercipieerde persoonlijke aantrekkelijkheid de schoonheidspremium volledig kan verklaren.
Doch
wijzen
zij
op het bestaan
van
eventuele
problemen zoals
het
endogeniteitsprobleem of een probleem met de weggelaten variabelen. In het volgende hoofdstuk geven
we een
correspondentiemethode.
Op
gedetailleerde basis
van
uitleg
over onze
bovenstaande
onderzoeksmethode,
studies
hebben
we
de
zowel
aantrekkelijkheid als de Big Five persoonlijkheidskenmerken opgenomen in ons onderzoek.
48
Hoofdstuk 3: Onderzoeksontwerp In dit hoofdstuk geven we een gedetailleerde uiteenzetting van het gebruikte onderzoeksdesign in onze Masterproef. Het hoofdstuk wordt ingeleid met een algemene beschrijving van de gebruikte methode, i.e. de correspondentietest. Vervolgens gaan we in op de specifieke elementen van onze eigen correspondentietest, i.e. de correspondentietest die gebruik maakt van Facebook-profielen als de te testen discriminatiegrond, en beschrijven we ook de controlecorrespondentietest, i.e. de correspondentietest waarbij de foto’s rechtstreeks worden toegevoegd aan het CV. Hierna geven we het doel weer van ons onderzoek. Verder geven we de onderzoekspopulatie weer en beschrijven we de selectie van de foto’s, hetzij rechtstreeks toegevoegd aan het CV, hetzij de Facebook-profielfoto. Daarnaast bekijken we hoe de sollicitatiebrieven en motivatiebrieven werden opgesteld en bespreken we de gebruikte vacaturepool. Eindigen doen we met de verzendingsprocedure te beschrijven en de registratie van de antwoorden te bespreken.
1 Correspondentietest 1.1 Algemeen In ons onderzoek hanteerden we de correspondentiemethode om ongelijke behandeling na te gaan in de eerste fase van het aanwervingsproces. Deze methode is een soort van veldexperiment. Veldexperimenten zijn een combinatie van experimenteel onderzoek en veldonderzoek (Pager, 2007). Hiermee bedoelen we dat het gaat om een experiment dat wordt uitgevoerd in de echte wereld. Hieronder bespreken we in detail de correspondentiemethode, alvorens te kijken naar de voor- en nadelen van deze methode. Eindigen doen we met een korte ethische overweging omtrent de correspondentietest.
1.1.1
Algemene opzet van de correspondentietest
Bij een correspondentietest wordt een koppel van gepaarde sollicitaties opgestuurd naar een openstaande vacature. Het betreft gelijkaardige, fictieve sollicitaties die slechts verschillen in één element. De sollicitatiebrieven en CV’s worden zo opgesteld dat ze in essentie dezelfde kenmerken reveleren, zoals opleiding, leeftijd, buitenschoolse activiteiten, woonplaats en ervaring. De verstuurde sollicitaties verschillen in wezen maar in één kenmerk. Dit is de 49
eigenschap waarvoor men wil nagaan of er al dan niet tegen gediscrimineerd wordt (Pager, 2007). In onze correspondentietest is dat een foto die beschikbaar is via Facebook en die verschilt in gepercipieerde aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken. In de controlecorrespondentietest worden dezelfde foto’s rechtstreeks toegevoegd aan het CV. Voor zowel de CV’s als voor de motivatiebrieven worden twee verschillende types opgesteld. Deze verschillen in opmaak en details. Deze twee types van CV’s en motivatiebrieven worden afwisselend gekoppeld aan de verschillende foto’s en Facebook-profielen. Voor een gedetailleerde beschrijving van de verzendingsprocedure verwijzen we naar sectie 7.2.
Voor een
gedetailleerde beschrijving van de sollicitatiebrieven en motivatiebrieven in ons onderzoek verwijzen we naar sectie 6.2 en bijlagen 3 en 4. Vervolgens worden de antwoorden van de bedrijven bewaard en onderzocht. Aan de hand van positieve antwoorden (callbacks) kunnen de onderzoekers nagaan of er al dan niet ongelijke behandeling plaats vindt in de eerste fase van het aanwervingsproces. Hierbij maken we nog het onderscheid tussen een positieve callback sensu stricto en een positieve callback sensu lato. De positieve callback in strikte zin bevat enkel uitnodigingen voor een interview. De positieve callback in ruime zin bevat daarenboven ook nog de vraag van werkgevers naar meer info, zoals de vraag om terug te bellen. Omdat de uitgestuurde sollicitatiebrieven naar een openstaande vacature dezelfde essentiële kenmerken reveleren, maakt de correspondentiemethode het mogelijk om verschillen in callbacks enkel en alleen toe te schrijven aan de te testen discriminatiegrond. De gebruikte analysemethodes hiervoor zijn de netto-discriminatiegraad en regressie-analyses. Voor een bespreking van deze methodes verwijzen we naar hoofdstuk 4.
1.1.2
Voor- en nadelen van de correspondentietest
De correspondentiemethode heeft heel wat voordelen ten opzichte van haar tegenhanger binnen de categorie der veldexperimenten, i.e. de audittest. Zowel op methodologisch als praktisch vlak zijn correspondentietesten vaak te verkiezen boven de audittesten. Door gebruik te maken van fictieve sollicitanten vermijdt de onderzoeker de complexiteit van de audittesten. De onderzoeker heeft dus veel meer controle over de kenmerken van de sollicitanten (Riach & Rich, 2002). Op praktisch vlak is de correspondentiemethode een zeer goedkope methode. Het volstaat CV’s op te stellen, e-mailadressen aan te maken en gsm’s te kopen. Bij audittesten zijn de kosten en tijdsinspanningen veel hoger. Zo moeten de testers een training krijgen zodanig dat ze zo gelijk mogelijk over komen. Bovendien vergt het ook heel wat tijd om testers te vinden die gelijkaardige kenmerken hebben zoals lengte, hoogte, gewicht en aantrekkelijkheid (Pager, 2007). 50
Terwijl de correspondentiemethode veel aantrekkelijke eigenschappen bezit, zijn er bepaalde nadelen en beperkingen aan verbonden. Een eerste nadeel is dat de correspondentietest enkel (een eventuele) ongelijke behandeling kan nagaan in de eerste fase van de aanwerving. Dit is de uitnodiging voor een interview. Omdat alleen callbacks geregistreerd worden, kan de correspondentiemethode een eventuele ongelijke behandeling
in de latere fasen van de
aanwerving niet nagaan. Zo kan een ongelijke behandeling tot uiting komen in een lager loon of het niet krijgen van een promotie (Baert, Cockx, Gheyle & Vandamme, 2013). Een tweede nadeel is dat er in de correspondentiemethode op geen enkel ogenblik persoonlijk contact kan gemaakt worden tussen de sollicitant en de selectieverantwoordelijke. Dit betekent dat alle relevante informatie over de sollicitanten vermeld moet worden op de sollicitatiebrieven. Een mogelijk probleem wordt gegeven door Riach en Rich (2002). Wanneer de te testen discriminatiegrond ras is, worden de namen van de sollicitanten zo gekozen dat het gaat om een typische AfroAmerikaanse naam en typische blanke naam. Maar Riach en Rich wijzen erop dat studies hebben aangetoond dat typische Afro-Amerikaanse namen geassocieerd worden met een lagere socioeconomische status. Het gebruik van namen om te testen voor verschillen in ras wordt dus bemoeilijkt door de relatie tussen raciaal onderscheidende namen en hun socio-economische positie. Een derde nadeel is de gelimiteerde vacaturepool. Dit nadeel heeft betrekking op de types van jobs die beschikbaar zijn. Correspondentietesten worden typisch gebruikt bij het versturen van sollicitatiebrieven naar administratieve beroepen. Pager (2007) geeft aan dat voor de meerderheid van starter-jobs zoals boodschapper, handarbeider of kassier het niet gepast is om een CV te versturen. Voor deze jobs is persoonlijk contact met de selectieverantwoordelijke noodzakelijk.
1.1.3
Ethische overwegingen met betrekking tot de correspondentietest
Naast de voor- en nadelen bespreken we ook kort even de ethische kant van de correspondentietest. Ten eerste is er de onmogelijkheid om de toestemming te bekomen van de selectieverantwoordelijken. Indien we de bedrijven zouden inlichten over ons onderzoek zouden onze resultaten vertekend en onbruikbaar zijn. Er is dus vooral vanuit methodologisch oogpunt
de
noodzaak
om
geen
instemmingsverklaring
te
bekomen
van
de
selectieverantwoordelijken. Een tweede ethische kwestie is de misleiding van de werkgevers. Dit volgt uit het feit dat de werkgevers verkeerdelijk denken dat er interesse is in hun vacatures. Riach en Rich (2004) geven vier rechtvaardigingen voor deze ethische kwestie. Een eerste rechtvaardiging is dat de afwezigheid van waarheidsgetrouwheid eigen is aan de arbeidsmarkt. Veldexperimenten nemen nu eenmaal plaats in markten waar misleiding een regelmatige en 51
erkende activiteit is. Zo zullen selectieverantwoordelijken ook niet altijd even eerlijk zijn tegen de sollicitanten. Eerlijkheid in de arbeidsmarkt kan dus niet beschouwd worden als een legitieme verwachting. Een tweede rechtvaardiging bestaat erin dat discriminatie op de arbeidsmarkt grote sociale schade verricht. Zo dienden verschillende veldexperimenten als bewijs voor discriminatie in rechtszaken in Amerika. Dit laatste komt voor omdat er geen andere goede methoden zijn om discriminatie te meten. Dit brengt ons bij de derde rechtvaardiging, i.e. het argument dat de kosten van de correspondentietest niet opwegen tegen de voordelen ervan en dat de gewonnen informatie niet bekomen kan worden via een andere test. Een laatste rechtvaardiging is dat selectieverantwoordelijken maar een minimaal niveau van ongemak ervaren. Zo argumenteert Bovenkerk (1992) dat het ongemak wordt geminimaliseerd door een uitnodiging voor een interview onmiddellijk af te slaan. Dit passen we ook toe in ons eigen onderzoek (cfr. sectie 8.2.). In wat volgt beschrijven we de correspondentietesten toegepast in ons onderzoek.
1.2 Correspondentietest Facebook-profielen In de eerste correspondentietest maken we gebruik van Facebook-profielen als de te testen discriminatiegrond. We verstuurden een koppel van gepaarde sollicitaties naar openstaande vacatures. Wanneer de werkgever de naam van de fictieve sollicitanten opzocht via een zoekmachine kwam hij welgeteld één zoekterm uit. Dit is het Facebook-profiel. Het enige wat de selectieverantwoordelijke te zien kreeg is de naam, het e-mailadres en de profielfoto. De profielfoto’s van de Facebook-profielen verschillen in gepercipieerde aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken. Doordat de verstuurde sollicitatiebrieven in wezen maar één verschillend kenmerk hebben, i.e. het Facebook-profiel, kunnen we een verschil in positieve callback sensu lato en sensu stricto toeschrijven aan het Facebook-profiel. Op basis van deze correspondentietest kunnen we dus onze eerste onderzoeksvraag beantwoorden, i.e. of selectieverantwoordelijken sollicitanten screenen via Facebook. Wanneer we gemiddeld genomen een verschillende respons ontvangen van de selectieverantwoordelijke, betekent dit dat de sollicitanten gescreend werden via Facebook. Echter, het is belangrijk om op te merken dat wanneer de selectieverantwoordelijke tweemaal hetzelfde antwoord gaf aan de sollicitanten, dit twee betekenissen kan hebben. Enerzijds is het mogelijk dat de selectieverantwoordelijke zich niet liet beïnvloeden door het Facebook-profiel. Dit betekent dat wanneer de werkgever de twee sollicitanten screende op Facebook, hij of zij onverschillig was ten aanzien van de profielfoto en dus met andere woorden ongevoelig was voor de verschillen in aantrekkelijkheid en/of persoonlijkheid tussen de twee sollicitanten. Anderzijds kan het ook betekenen dat de 52
selectieverantwoordelijke de twee sollicitanten helemaal niet screende via Facebook. Om deze twee verklaringen te testen maken we hiervoor gebruik van een tweede correspondentietest.
1.3 Correspondentietest foto’s In deze controle-correspondentietest, uitgevoerd door Notebaert (2014) en Pennick (2014) worden foto’s rechtstreeks toegevoegd aan het CV. Het betreft dezelfde foto’s als in de eerste correspondentietest. De fictieve sollicitanten in de controle-correspondentietest hebben dus geen Facebook-profiel. Zoals hierboven vermeld gebruiken we deze correspondentietest als een controle voor de twee mogelijke redenen ter verklaring van een gelijke reactie. Wanneer uit de eerste correspondentietest zou blijken dat er geen evidentie is dat selectieverantwoordelijken sollicitanten screenen via Facebook, kunnen we kijken naar de resultaten van de controlecorrespondentietest. Wanneer er bewijs is van een ongelijke behandeling in de controlecorrespondentietest, dan geeft dit evidentie dat de selectieverantwoordelijke de sollicitanten niet screent via Facebook. De selectieverantwoordelijken laten zich immers beïnvloeden door de foto’s toegevoegd aan het CV, maar wanneer dezelfde CV’s opgestuurd worden zonder foto maar met Facebook-profiel is er geen ongelijke behandeling. Wanneer er op basis van de controlecorrespondentietest geen bewijs is voor een ongelijke behandeling, kunnen we nog altijd niet onderscheiden of selectieverantwoordelijken zich niet laten beïnvloeden door het Facebookprofiel of dat selectieverantwoordelijken sollicitanten niet screenen via Facebook. De controle-correspondentietest wordt ook gebruikt om onze tweede onderzoeksvraag te beantwoorden. Dit is de vraag of selectieverantwoordelijken, bij het screenen van sollicitanten, zich laten beïnvloeden door aantrekkelijkheid of persoonlijkheid.
2 Doel van het onderzoek Het doel van ons onderzoek is tweeledig. Via een correspondentietest willen we volgende twee onderzoeksvragen nagaan: ‘Houden werkgevers bij het nemen van eerste aanwervingsbeslissingen rekening met publiek beschikbare Facebook-foto’s?’ ‘Indien werkgevers rekening houden met Facebook-foto’s, kijken ze dan naar aantrekkelijkheid of persoonlijkheid?’
53
Zoals
hierboven
vermeld,
gaan
we
deze
twee
onderzoeksvragen
na
via
twee
correspondentietesten. In de eerste correspondentietest is de te testen discriminatiegrond het Facebook-profiel. Een verschil in positieve callback sensu stricto en sensu lato zal ons dus een eerste bewijs geven voor onze eerste onderzoeksvraag. De controle-correspondentietest draagt hieraan bij door een onderscheid te maken tussen twee redenen ter verklaring van een gelijke reactie in de eerste correspondentietest. Bovendien zullen de twee correspondentietesten ook een antwoord kunnen bieden op onze tweede onderzoeksvraag. Decuypere (2013) geldt als een pilootstudie voor ons onderzoek. Decuypere ging aan de hand van een beperkt experiment enkel na of werkgevers gebruik maakten van Facebook als screeningsinstrument. Decuypere’s pilootstudie bestond uit drie mannelijke sollicitanten. Eén sollicitant scoorde hoog op aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken, één scoorde laag op allebei en één scoorde gemiddeld op allebei de dimensies30. Dit betekent dat een mogelijke discriminatie werd toegewezen aan een combinatie van zowel (hetzij gunstige, hetzij ongunstige) aantrekkelijkheid als aan persoonlijkheid. In ons onderzoek gaan we een stap verder en nuanceren we onze tweede onderzoeksvraag door een onderscheid te maken tussen ongelijke behandeling op basis van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, zoals gepercipieerd via een Facebook-profielfoto. We maakten hiervoor gebruik van vier fictieve mannelijke sollicitanten. Elke sollicitant heeft een Facebook-profiel waarop enkel de naam, het e-mailadres en de Facebook-profielfoto te zien is. Sectie 4 bespreekt de selectie van de foto’s, zoals te zien op het Facebook-profiel, in meer detail.
3 Onderzoekspopulatie In ons onderzoek maakten we een onderscheid tussen zowel laaggeschoolde als hooggeschoolde mannelijke schoolverlaters. Beide populaties behaalden hun diploma in juni 2013. De toegekende diploma’s aan de laaggeschoolden zijn TSO-Handel, -Boekhouden, -Informatica, Informaticabeheer, -Toerisme. De toegekende diploma’s aan de hooggeschoolden zijn Master in de toegepaste economische wetenschappen en Master in de handelswetenschappen. De ervaring van beide populaties is beperkt tot twee vakantiejobs. Een gedetailleerde uitleg over de opmaak van de CV’s wordt besproken in sectie 6.
Volgens Decuypere (2013) scoorde deze sollicitant gemiddeld op aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Maar eigenlijk zijn de scores voor aantrekkelijkheid eerder goed. In ons onderzoek gebruiken we de goede score voor aantrekkelijkheid. 30
54
4 Selectie van de foto’s Zoals hierboven vermeld zijn de foto’s een belangrijk element in ons onderzoek. In de eerste correspondentietest vormen zij de Facebook-profielfoto’s en in de tweede correspondentietest worden zij rechtstreeks toegevoegd aan het CV. Om onderscheid te kunnen maken tussen ongelijke behandeling op basis van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid moeten deze foto’s verschillen met betrekking tot gepercipieerde aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken. In wat volgt bespreken we de totstandkoming van de gebruikte foto’s. Zoals reeds eerder vermeld maakte Decuypere (2013) in haar pilootstudie gebruik van drie fictieve mannelijke sollicitanten. De uiteindelijk gekozen foto’s hiervoor werden bekomen via twee stappen. Eerst werden online fotodatabases geraadpleegd31. Uit deze databases werden er testfoto’s geselecteerd. Het betrof foto’s van jonge mannen, aangezien onze fictieve sollicitanten mannelijke schoolverlaters zijn. Op basis van de testfoto’s werden er uiteindelijk 22 foto’s geselecteerd (Decuypere, 2013). In een tweede stap werden de 22 foto’s voorgelegd aan 195 studenten. De studenten moesten onder andere vragen beantwoorden omtrent de aantrekkelijkheid en persoonlijkheid van de personen op de 22 foto’s. Voor de meting van de Big Five persoonlijkheidskenmerken werd gebruik gemaakt van een Nederlandse versie van de 10 item TIPI-test32. Aan de studenten werd gevraagd 10 items met betrekking tot elke persoonlijkheidsdimensie te scoren volgens een schaal gaande van 1 (sterk oneens) tot 7 (sterk eens). Verder moesten de studenten de aantrekkelijkheid van de 22 foto’s beoordelen op basis van dezelfde schaal. Op basis van de gemiddelde scores werden er in de pilootstudie van Decuypere (2013) drie foto’s gekozen. Zoals reeds eerder vermeld maakte Decuypere gebruik van een sollicitant die hoog scoorde op persoonlijkheid en aantrekkelijkheid, een die laag scoorde en een die gemiddeld scoorde op beide dimensies. De bijbehorende foto’s zijn dus foto’s die respectievelijk hoog, gemiddeld en laag scoren op beide dimensies. Voor ons onderzoek maken we gebruik van een vierde fictieve mannelijke sollicitant. Zoals eerder vermeld is de toegevoegde waarde van ons onderzoek het onderscheid tussen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Daar waar Decuypere (2013) discriminatie toeschreef aan aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, maken wij een nuancering door te zeggen dat een eventuele ongelijke behandeling toegeschreven kan worden aan aantrekkelijkheid en/of persoonlijkheid. Hiervoor hebben we dus een vierde sollicitant nodig. Een sollicitant die niet
31 32
www.123rf.com en www.dreamstime.com De Ten-Item Personality Inventory kwam aan bod in hoofdstuk 2 (Gosling et al., 2013).
55
eenzelfde score haalt voor beide dimensies. Uiteindelijk hebben we gekozen voor een mannelijke schoolverlater die goed scoort op persoonlijkheid, maar gemiddeld scoort op aantrekkelijkheid. Tabel 10 vat de vier profielen samen. Voor de foto’s van de vier fictieve mannelijke sollicitanten verwijzen we naar bijlage 1. Een screenshot van de Facebook-profielen is te vinden in bijlage 2.
Tabel 10 - Overzicht van de vier fictieve sollicitanten Profiel
Naam sollicitant
Score
Score
Persoonlijkheid
Aantrekkelijkheid
Profiel 1
Thibaut Schoors
Hoog
Hoog
Profiel 2
Kjell Lievevrouw
Hoog
Gemiddeld
Profiel 3
Joannes Bombeek
Gemiddeld
Hoog
Profiel 4
Bregt Van Acoleyen
Laag
Laag
Bron: eigen verwerking
5
Aanmaken van een Facebook-profiel
Na het selecteren van de foto’s werden er Facebook-profielen aangemaakt voor onze sollicitanten. Aangezien wij voortbouwen op de pilootstudie van Decuypere (2013), moest enkel nog het profiel worden aangemaakt voor onze vierde fictieve sollicitant. De overige drie werden in 2013 aangemaakt en waren al te vinden via zoekmachines. Zoals hierboven vermeld is enkel de naam, het e-mailadres en de profielfoto te zien op het Facebook-profiel. In hoofdstuk 2 werd al aangegeven dat de informatie op het internet publiek toegankelijk is en dus geen inbreuk vormt op de privacy (Brown et al., 2011). Een screenschot van de vier Facebook-profielen zijn te vinden in bijlage 2. Na het aanmaken van het Facebook-profiel van onze vierde sollicitant hebben we gewacht met CV’s uit te sturen totdat Google het profiel vond. Om dit proces te versnellen werd er een oproep gedaan aan eigen vrienden om bevriend te worden met ons Facebook-profiel. Daarnaast werden er een tiental ‘vind-ik-leuks’ gegeven aan verschillende pagina’s. Omdat het de bedoeling is dat Google enkel een link geeft naar het Facebook-profiel wanneer de naam van de sollicitanten wordt ingegeven, werden de ‘vind-ik-leuks’ verwijderd van zodra Google het Facebook-profiel detecteerde.
56
6 CV’s en motivatiebrief Zoals reeds vermeld maken we in ons onderzoek gebruik van vier verschillende Facebookprofielen. Desondanks hebben wij ervoor geopteerd om voor elke vacature slechts tweemaal te solliciteren. Reden hiervoor is dat solliciteren met de vier profielen argwaan zou kunnen opwekken bij de selectieverantwoordelijken. Bijgevolg dienden twee types CV’s en bijbehorende motivatiebrieven (type A en type B) opgesteld te worden voor zowel de laaggeschoolden als de hooggeschoolden. Naderhand worden deze types CV’s afwisselend gekoppeld aan twee van de vier fictieve job-kandidaten. In sectie 8 wordt meer uitleg gegeven over de verzendingsprocedure. Het afwisselen tussen beide types CV’s en motivatiebrieven voorkomt discriminatie op basis van voorkeur voor een bepaalde inhoud en lay-out van cv’s en motivatiebrieven.
6.1 Discriminatiegrond Zoals reeds uiteengezet wensen wij in onze correspondentietest een ongelijke behandeling op basis van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, zoals gepercipieerd via een Facebook-profielfoto na te gaan. De discriminatiegrond in onze correspondentietest betreft dus het Facebook-profiel. Hiervoor werden de vier job-kandidaten gekoppeld aan vier verschillende Facebook-profielen waarvan alleen de Facebook-profielfoto zichtbaar is voor werkgevers. De Facebook-profielfoto’s hebben onderscheidene scores voor aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. In geval we geen evidentie vinden voor het gebruik van Facebook als screeningstool, zullen we een controle-correspondentietest uitvoeren met behulp van de gelijktijdig gevoerde studies van Notebaert (2014) en Penninck (2014) (cfr. supra p. 54). De discriminatiegrond van deze correspondentietest betreft de foto die toegevoegd wordt aan het CV. Hiervoor werden de vier job-kandidaten gekoppeld aan vier verschillende foto’s, (dezelfde foto’s als onze Facebookprofielfoto’s) die rechtstreeks aan de CV’s van deze personen werden toegevoegd.
6.2 Opmaak en algemene inhoud Allereerst werden CV’s opgemaakt, zowel voor de laaggeschoolden als hooggeschoolden. Zoals eerder vermeld, werd er per vacature tweemaal gesolliciteerd waardoor er dus twee types CV’s 57
moeten opgemaakt worden. Omdat het de bedoeling is een verschillende respons enkel en alleen toe te schrijven aan het Facebook-profiel moeten deze twee CV’s over dezelfde job-relevante kenmerken beschikken. Beide CV’s verschillen dus enkel in niet-essentiële kenmerken en in opmaak (lettertype, lettergrootte, indelingen). Nadien werden de motivatiebrieven opgemaakt. Hier is er een duidelijk verschil zichtbaar tussen de motivatiebrieven van de laaggeschoolden en hooggeschoolden. Alhoewel ze in essentie dezelfde inhoud bevatten, zijn de motivatiebrieven van de hooggeschoolden beter geformuleerd. Alle motivatiebrieven bevatten volgende drie zaken. In de eerste zin wordt steeds de functie vermeldt waarvoor men wenst te solliciteren en wordt aangegeven dat de betreffende vacature gevonden werd via de VDAB. Daarop volgt steeds de richting waarin men is afgestudeerd en de mededeling dat hun ervaring beperkt is tot vakantiewerk. Tegelijkertijd benadrukken ze dat hun profiel goed aansluit bij de vacature waarvoor gesolliciteerd wordt. In het laatste deel drukken de sollicitanten hun hoop uit uitgenodigd te worden voor een sollicitatiegesprek, waarbij ze de werkgevers zouden kunnen overtuigen van hun capaciteiten. Net zoals bij de CV’s verschillen de motivatiebrieven van het type A en het type B vooral in opmaak (lettertype, lettergrootte, indeling). De inhoud wordt zo algemeen mogelijk gehouden zodat de motivatiebrieven mits kleine wijzigen voldoen aan de vereisten van alle vacatures. Het voordeel is vanzelfsprekend de efficiëntie en de tijdswinst bij het uitsturen van sollicitaties. In bijlagen 3 en 4 worden voorbeelden gegeven van beide types CV’s en motivatiebrieven.
6.3 Formeel wervingskanaal De dag van vandaag zijn er tal van kanalen waar werkaanbiedingen worden tentoongesteld. De meest frequent gebruikte kanalen zijn onder andere jobsites, bedrijfswebsites, netwerksites, jobbeurzen en kranten. Desondanks hebben wij de zoektocht naar vacatures slechts via één kanaal gevoerd, namelijk de Vlaamse Dienst voor Arbeidsbemiddeling en Beroepsopleiding (VDAB). De reden hiervoor is dat de VDAB de meest uitgebreide zoekopties heeft. Zo kun je selecteren op volgende criteria: beroep, diploma, type job, soort job, vacaturedatum en regio. Bovendien blijkt uit een studie van Doyen & Lamberts (2001) dat de meest bezochte website, voor individuen die op zoek zijn naar werk, die van de VDAB is.
58
6.4
Selectie vacatures en beroepen
Zoals hierboven vermeld, maakten we gebruik van de VDAB-site voor het vinden van vacatures. De vacatures voor de laaggeschoolden werden geselecteerd op basis van twee zoekcriteria: “diploma” en “regio”. Als diploma werd “TSO3” ingevoerd. Dit betekent eender welk diploma voor
de
3de
graad
TSO.
Een
restrictie
hierbij
was
dat
TSO-
Handel/Toerisme/Informaticabeheer/Boekhouden-Informatica (de diploma’s waarover onze laaggeschoolde fictieve sollicitanten beschikken) formeel in aanmerking moest komen. Vacatures die naar een ander specifiek TSO-diploma vroegen werden niet in beschouwing genomen. De regio’s waarin gezocht mocht worden zijn beperkt tot Antwerpen, Brabant en Leuven. Een andere restrictie had betrekking tot de gevraagde werkervaring. Er werd enkel gesolliciteerd voor vacatures waarbij ten hoogste 2 jaar werkervaring vereist was. Wat betreft de hooggeschoolden werden de vacatures geselecteerd op basis van twee criteria: “diploma” en “beroep”. Omdat hooggeschoolden over het algemeen mobieler zijn dan laaggeschoolden werd er geen restrictie opgelegd wat betreft de regio. In het diploma-criterium werd de vacaturepool beperkt tot deze die vragen naar een Master in het studiegebied ‘Handelswetenschappen en bedrijfskunde’ of in het studiegebied ‘Economische en toegepast economische wetenschappen’. Daarnaast werd er ook gesolliciteerd voor vacatures die vragen naar een Master-diploma in het algemeen, in combinatie met één van volgende beroepen: (i) Aankoop, verkoop en distributie (ii) Algemene administratie en Human Resources (iii) Financiën, verzekeringen en recht (iv) Logistiek en transport (v) Management en (vi) Marketing, communicatie en media. Hierbij werd de restrictie opgelegd dat de studierichting TEW en HAWE formeel in aanmerking moest komen. Er werd dus niet gesolliciteerd voor vacatures waar er specifiek naar een ander diploma gevraagd werd. Net zoals bij de laaggeschoolden werd er gesolliciteerd voor vacatures waar er ten hoogste 2 jaar werkervaring gevraagd werd. Zoals eerder vermeld hebben we in ons onderzoek ervoor gekozen verder te gaan met de fictieve sollicitanten gebruikt in het onderzoek van Decuypere (2013). Omdat we ook dezelfde namen gebruiken voor onze sollicitanten was er een zwarte lijst met bedrijven waarvoor niet gesolliciteerd mocht worden. Dit is van belang om detectie door werkgevers te vermijden. Deze zwarte lijst betreft dus in eerste instantie de bedrijven waarvoor Decuypere gesolliciteerd heeft in haar onderzoek. Bovendien hebben we eerder aangehaald dat we gebruik maken van een controle-correspondentietest uitgevoerd door Notebaert (2014) en Penninck (2014). De zwarte lijst werd dus continu bijgewerkt met de bedrijven waarvoor Notebaert & Penninck solliciteerden. Ook de bedrijven waar we zelf voor solliciteerden werden telkens in deze lijst geplaatst. Voor elk bedrijf mocht namelijk slechts eenmaal gesolliciteerd worden. Wat betreft 59
interimkantoren kon er maar naar één filiaal gesolliciteerd worden. Als er bijvoorbeeld gesolliciteerd werd bij Randstad Leuven was het niet toegelaten later te solliciteren voor Randstad Antwerpen.
7 Verzendingskanaal-en procedure 7.1 Kanaal Wegens efficiëntieredenen hebben we ervoor gekozen te solliciteren via e-mail. Zoals eerder aangehaald werden voor onze vier fictieve sollicitanten e-mailadressen aangemaakt, dit zowel voor de laaggeschoolde als de hooggeschoolde subgroep. De woonadressen die vermeld werden in de sollicitaties, daarentegen waren fictief zodat reactie per post niet kon geregistreerd worden. Dit zou ons onderzoek echter niet mogen vertekenen. Ten eerste is het waarschijnlijk dat werkgevers reageren per e-mail aangezien wij zelf solliciteren per e-mail (Bursell, 2007). Ten tweede is de kans op reactie per post voor alle sollicitanten even klein. De e-mails die verstuurd werden bevatten inhoudelijk de motivatiebrief. Het CV werd in de bijlage toegevoegd. De e-mails van het A-type bevatten als onderwerpregel “sollicitatie” deze van het B-type bevatten als onderwerpregel de naam van de functie waarvoor gesolliciteerd werd. Alvorens het versturen van e-mails, controleerden we de gegevens over de auteur van de CV’s. Dit mocht vanzelfsprekend niet onze eigen naam zijn.
7.2 Verzendingsprocedure Het uitsturen van sollicitaties dient te gebeuren op een gestructureerde wijze. Hierbij dient er nagedacht te worden over drie zaken, namelijk het aantal sollicitaties per vacature, de volgorde van versturing en de koppeling tussen het type sollicitatie en het Facebook-profiel. Eerder besloten we al twee sollicitaties te versturen per vacature om geen argwaan te wekken bij de werkgevers. Wat betreft de volgorde van versturing en de koppeling tussen type sollicitatie en het Facebook-profiel, wordt er geroteerd over de vier profielen en over de twee types van CV’s en motivatiebrieven. De gebruikte verzendingsprocedure wordt schematisch weergegeven in tabel 11. Aangezien er vier profielen en twee types van CV’s zijn er in totaal 24 mogelijke combinaties. In onderstaande tabel zie je hoe er geroteerd wordt over de profielen en over de types. 60
Tabel 11 - Verzendingsschema Vacaturenummer 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Bron: eigen verwerking
Dag X
Dag X+1
Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 2 Type B + Profiel 2 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 3 Type B + Profiel 3 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 4 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 2 Type A + Profiel 3 Type B + Profiel 3 Type B + Profiel 2 Type A + Profiel 2 Type A + Profiel 4 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 2 Type A + Profiel 3 Type A + Profiel 4 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 3
Type B + Profiel 2 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 2 Type B + Profiel 3 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 3 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 1 Type A + Profiel 1 Type A + Profiel 4 Type B + Profiel 3 Type B + Profiel 2 Type A + Profiel 2 Type A + Profiel 3 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 2 Type A + Profiel 2 Type A + Profiel 4 Type B + Profiel 4 Type B + Profiel 3 Type A + Profiel 3 Type A + Profiel 4
De procedure werkt dus als volgt. Bij het uitsturen van de eerste sollicitatie werd de CV en motivatiebrief (van het type A) van profiel 1 (met een goede score voor zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid) verzonden. Binnen een tijdspanne van 24 uur werd een tweede sollicitatie naar dezelfde vacature verstuurd. Ditmaal de CV en motivatiebrief (van het type B) van profiel 2 (met een goede score voor persoonlijkheid en een gemiddelde score voor aantrekkelijkheid). Bij de tweede vacature werd de CV en motivatiebrief (van het type A), gekoppeld aan profiel 2, het eerst verzonden. Daarna werd de CV en motivatiebrief (van het type B), gekoppeld aan profiel 1 verzonden. Bij de derde vacature werd ten opzichte van de tweede vacature dezelfde volgorde van verzending aangehouden. Echter werd hier de CV en motivatiebrief van het type B nu teruggekoppeld aan profiel 2 en de CV en motivatiebrief van het type A aan profiel 1. Met het oog op onze statistische analyses werden volgende gegevens nauwkeurig bijgehouden in een Excel-file: (i) het verzendingsschema zoals hierboven aangegeven (ii) de kenmerken van de vacature - datum van de vacature, datum laatste wijziging, naam bedrijf, adres werkgever, provincie van tewerkstelling, of de functie (on) bepaalde duur is en of het voltijds werk betreft of niet-, (iii) naam en geslacht van de contactpersoon en (iv) gegevens over de callback voor de vier
61
profielen (datum verzending, datum call back, medium call back, letterlijke inhoud call back en de codering (cfr. sectie 8.1)). Bij het solliciteren gingen we dus rij per rij af, beginnende bij de eerste rij. Na de 24ste sollicitatie werd het patroon terug van begin af aan overlopen. Deze procedure werd zo elf keer herhaald. Dit betekent dat er totaal 264 vacatures verzameld werden, voor zowel de laaggeschoolden als de hooggeschoolden. Omdat er steeds tweemaal gesolliciteerd werd betekent dit dat we in totaal 1056 (264*2*2) sollicitaties uitgestuurd hebben.
8 Callback In dit onderdeel bespreken we de callback van werkgevers. Dit betreft de reacties van werkgevers op onze sollicitaties. Eerst en vooral bespreken we de mogelijke reacties van werkgevers en de codering ervan. Nadien bespreken we de manier waarop deze reacties afgehandeld werden.
8.1
Verwerking
Zoals aangegeven in de vorige sectie, werden verschillende gegevens bijgehouden in een Excelfile, waaronder gegevens over de callback door werkgevers. Een callback door werkgevers kan op twee manieren geregistreerd worden. Enerzijds via de e-mailadressen waarmee de sollicitaties uitgestuurd werden. Anderzijds via de gsm’s van de vier fictieve sollicitanten. Zoals reeds aangehaald stonden deze gsm’s steeds uit maar werden zij frequent aangezet om de voicemails van werkgevers te beluisteren. Vanzelfsprekend zijn de reacties van werkgevers zeer uiteenlopend, toch hebben wij deze reacties geclassificeerd in vijf mogelijke reacties. Tabel 12 geeft een weergave van het gehanteerde coderingssysteem.
Tabel 12 - Coderingssysteem callbacks Code 0 1 2
Betekenis Geen reactie Uitnodiging op jobgesprek Andere positieve reactie (vraag om meer info of vraag om terug te bellen) 3 Belofte om later terug te bellen 4 Afwijzing Bron: Eigen verwerking Een positieve callback kan op twee manieren geïnterpreteerd worden. Enerzijds is er de positieve callback sensu stricto. Hierbij wordt een sollicitant effectief uitgenodigd voor een 62
jobgesprek, dit komt dus overeen met de eerste code. Daarnaast is er de positieve callback sensu lato. Hierbij wordt code 2 ook als een positieve reactie geïnterpreteerd. Reden hiervoor is dat reacties die onder code 2 vallen blijk geven van interesse vanwege de werkgever. De laatste 2 codes (belofte om later terug te bellen en afwijzing) worden geïnterpreteerd als negatieve callbacks. De eerste code betreft de sollicitaties waarbij geen reactie ontvangen werd. Merk op dat werkgevers 30 dagen de tijd kregen om te reageren. Als ze reageerden buiten deze tijdspanne kregen ze ook de code 0 toegekend.
8.2
Beantwoording
In geval van een positieve call back sensu lato hebben we een e-mail gestuurd met de mededeling de sollicitatieprocedure bij de betreffende werkgever af te breken wegens een ander interessanter aanbod.
63
Hoofdstuk 4:Onderzoeksresultaten In dit hoofdstuk trachten we een antwoord te bieden op onze twee onderzoeksvragen. Op basis van de bestaande literatuur, besproken in hoofdstuk 2, kwamen we tot de vaststelling dat een kandidaat met een CV met een foto die hoog scoort op aantrekkelijkheid en persoonlijkheid een hogere kans heeft om uitgenodigd te worden voor een interview. De toegevoegde waarde van deze Masterproef bevindt zich enerzijds in de focus op het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, anderzijds in het reveleren van foto’s met verschillende kenmerken inzake aantrekkelijkheid en persoonlijkheid via Facebook. Dit hoofdstuk is als volgt ingedeeld. Eerst bekijken we een aantal beschrijvende statistieken met betrekking tot de experimenteel verzamelde data. Hierbij wordt een overzicht gegeven van de uitgestuurde vacatures per opleiding, regio en geslacht van de selectieverantwoordelijke. Verder wordt in de eerste sectie ook de nettodiscriminatiegraad, een in de literatuur veelgebruikte maatstaf inzake aanwervingsdiscriminatie, besproken. De tweede sectie bespreekt de resultaten van de regressie-analyses. Hierin bespreken we eerst de volledige dataset, alvorens een onderscheid te maken tussen laag-en hooggeschoolden. Eindigen doen we met een discussie, waarin we de resultaten zullen bespreken in het licht van de besproken literatuur in hoofdstuk 2.
1 Beschrijvende statistieken In dit onderdeel trachten we een overzicht te geven van onze dataset. In totaal werden 1056 sollicitaties verzonden naar 528 vacatures. Aangezien we voor twee opleidingsniveaus kozen (laaggeschoold en hooggeschoold) hebben we tweemaal voor 264 vacatures gesolliciteerd. In tabel 13 wordt onze dataset gesorteerd volgens het opleidingsniveau, de plaats van tewerkstelling en het geslacht van de contactpersoon. Het aantal vacatures per categorie wordt telkens in absolute en relatieve termen weergegeven.
Tabel 13 - Descriptieve resultaten eigen onderzoek Aantal verstuurde sollicitaties Totaal Opdeling naar opleiding Laaggeschoold TSO-Handel TSO-Boekhouden-Informatica
Absoluut Relatief 528 100% 264 223 24
50% 42.23% 4.55% 64
TSO-Toerisme TSO-Informaticabeheer Hooggeschoold HAWE-Accountancy HAWE-Bedrijfsmanagement en ondernemerschap HAWE-Finance and risk management HAWE-Humanresourcemangement HAWE-Marketingmanagement TEW-Accountancy en financiering TEW-Entrepreneurship TEW-International business, strategie en innovatie TEW-Marketing TEW-Personeel en organisatie Opdeling naar plaats van tewerkstelling Oost-Vlaanderen West-Vlaanderen Antwerpen Brussel Limburg Brabant Andere of niet vermeld Opdeling naar geslacht contactpersoon Man Vrouw Ongekend Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data.
12 5 264 31 38 20 14 23 25 28 23 27 35
2.27% 0.95% 50% 5.87% 7.20% 3.79% 2.65% 4.36% 4.73% 5.30% 4.36% 5.11% 6.63%
47 32 165 75 45 152 12
8.90% 6.06% 31.25% 14.20% 8.52% 28.79% 2.27%
194 270 64
36.71% 51.14% 12.12%
In tabel 14 staat een overzicht van de media via dewelke de vier fictieve sollicitanten gecontacteerd werden. E-mail blijkt het meest gebruikte medium te zijn. Dit hoeft niet te verbazen aangezien de werkgevers zelf ook via e-mail gecontacteerd werden.
Tabel 14 - Medium callback Medium Profiel 1 Profiel 2 Gsm 9 8 E-mail 123 142 Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data.
Profiel 3 11 140
Profiel 4 9 135
Naast bovenstaande descriptieve statistieken vermelden we in dit subhoofdstuk ook nog de nettodiscriminatiegraad. Met de nettodiscriminatiegraad kunnen we het gedrag van de selectieverantwoordelijken op het niveau van de individuele vacature onderzoeken. Wanneer we een paar CV’s uitsturen heeft de werkgever immers verschillende mogelijkheden. Hij kan naar beide sollicitanten een positieve reactie sturen, hij kan ze allebei afwijzen of hij kan slechts één van beide uitnodigen voor een interview. De nettodiscriminatiegraad wordt geïnterpreteerd als de verwachte kans per sollicitatie, die voor minstens één van de kandidaten een positieve respons sorteert, om gediscrimineerd te worden. Hoe dichter de nettodiscriminatiegraad bij nul 65
ligt, hoe kleiner de ongelijke behandeling. Belangrijk om op te merken is dat, gegeven het beperkte aantal observaties voor substeekproeven waarbij twee foto's worden vergeleken, we deze statistieken zeer voorzichtig moeten interpreteren. Omwille van deze reden vermelden we de nettodiscrimintiegraad bij de beschrijvende statistieken. Om onze onderzoeksvragen te onderzoeken leggen we voornamelijk de klemtoon op de regressie-analyses (cfr. sectie 2). Vooraleer we de nettodiscriminatiegraad berekenen is het belangrijk om te vermelden dat we ten eerste een onderscheid maken tussen een positieve callback sensu stricto en een positieve callback sensu lato. Zoals besproken in hoofdstuk 3 maakt de positieve callback sensu stricto enkel gebruik van codering nummer 1, zijnde uitgenodigd worden voor een interview. De positieve callback sensu lato maakt daarnaast ook nog gebruik van codering nummer 2. Dit is het ontvangen van een andere positieve reactie, zoals de vraag om terug te bellen. Ten tweede moeten we ook een keuze maken met betrekking tot de interpretatie van de observaties waarbij beide kandidaten een negatief antwoord kregen. Deze keuze heeft belangrijke implicaties voor de berekening van de nettodiscriminatiegraad. Indien we kiezen voor de ‘symmetrische behandeling’ dan beschouwen we een negatief antwoord voor beide sollicitanten als een gelijke behandeling. Kiezen we echter voor de keuze van ‘non-observaties’ dan worden deze observaties buiten beschouwing gelaten bij het berekenen van de netto-discriminatiegraad. Afgaande op de bestaande literatuur hanteren we in onze Masterproef de keuze van ‘nonobservaties’. Riach en Rich (2002) interpreteren discriminatie als “het geven van een geprefereerde voorkeur aan een bepaalde minderheidsgroep (bijvoorbeeld onaantrekkelijke individuen) wanneer men bewust wordt geconfronteerd met minderheidskenmerken tijdens het besluitvormingsproces”. Er zijn tal van redenen waarom sollicitanten kunnen afgewezen worden zonder dat de selectieverantwoordelijke geconfronteerd wordt met het Facebook-profiel. Zo kan een initiële screening gebaseerd zijn op de tijd van applicatie, ervaring of woon-werkafstand. De keuze voor ‘non-observaties’ betekent dat de noemer van de nettodiscriminatiegraad bestaat uit enkel het aantal observaties waarbij er ten minste één van beide een positieve callback kreeg. In wat volgt bespreken we eerst de nettodiscriminatiegraad sensu lato, vervolgens de nettodiscriminatiegraad sensu stricto. Tabel 15 geeft de nettodiscriminatiegraad sensu lato weer voor onze eerste correspondentietest, waar er gebruik wordt gemaakt van Facebook-profielen. Pro memorie: Facebook 1 is het profiel dat hoog scoort op allebei de dimensies, Facebook 2 scoort hoog op persoonlijkheid maar gemiddeld op aantrekkelijkheid, Facebook 3 scoort gemiddeld op persoonlijkheid en gemiddeld tot hoog op aantrekkelijkheid en Facebook 4 scoort laag op beide dimensies.
66
Tabel 15 - nettodiscriminatiegraad sensu lato voor de Facebookcorrespondentietest Sollicitaties
Facebook 1 versus Facebook 2 Facebook 1 versus Facebook 3 Facebook 1 versus Facebook 4 Facebook 2 versus Facebook 3 Facebook 2 versus Facebook 4 Facebook 3 versus Facebook 4
(1) Aantal vacatures
(2) Geen/negatieve callback beide
(3) Beide positieve callback
(4) Enkel eerste profiel positieve callback
88
64
14
7
88
68
15
88
63
88
(5) Enkel tweede profiel positieve callback
(6) Nettodiscriminatiegraad
(7) X²-test
3
16,7%
1,600
2
3
-5,0%
0,200
18
4
3
4,0%
0,143
61
19
4
4
0,0%
0,000
88
75
10
1
2
-7,7%
0,333
88
66
12
7
3
18,2%
1,600
Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data. Noot: De nettodiscriminatiegraad wordt berekend door het aantal situaties waarin het profiel met de goede kenmerken werd bevoordeeld, te verminderen met het aantal situaties waarin het profiel met de minder goede kenmerken werd bevoordeeld en dit verschil te delen door het aantal situaties waarbij minstens één van beide een uitnodiging ontving. De chikwadraattoets voor de nettodiscriminatiegraad test de nulhypothese dat beide kandidaten even vaak ongunstig behandeld werden.***(**)((*)) geeft significantie op het 1(5)((10)) % significantieniveau. Aan de hand van tabel 15 kunnen we afleiden dat Facebook-profiel 3 geprefereerd wordt boven Facebook-profiel 1. Het profiel dat hoog scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid heeft een verwachte kans van 5 procent per vacature waarvoor minstens één positieve reactie kwam, om gediscrimineerd te worden ten opzichte van het profiel dat gemiddeld scoort op persoonlijkheid en gemiddeld tot goed scoort op aantrekkelijkheid. Verder blijkt ook dat het Facebook-profiel dat laag scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid geprefereerd wordt boven het Facebook-profiel dat hoog scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid. Deze voorkeursordeningen, hetzij niet significant, liggen niet in de lijn van onze verwachtingen. De gevonden geprefereerde behandelingen zijn dus niet verschillend van nul, maar enige voorzichtigheid in de interpretatie is echter op zijn plaats. De niet-significantie van de voorkeursordening is waarschijnlijk te wijten aan de beperkte steekproef bij paarsgewijze vergelijkingen. We vinden dus dat wanneer we de profielen twee aan twee vergelijken, we de nulhypothese van geen geprefereerde behandeling niet kunnen verwerpen. 67
Dit kan enerzijds betekenen dat de selectieverantwoordelijken zich niet laten beïnvloeden door de Facebook-profielfoto’s. Anderzijds is het mogelijk dat de werkgever de sollicitanten helemaal niet screent via Facebook. Hiervoor gaan we vervolgens de nettodiscriminatiegraad sensu lato van de foto-correspondentietest na. Dit is de correspondentietest waarbij er foto’s werden toegevoegd aan het CV. Zoals eerder vermeld (cfr. supra p. 54) is dit de controlecorrespondentietest waarbij dezelfde foto’s worden gebruikt als in de Facebookcorrespondentietest. In plaats van de foto’s te linken aan Facebook-profielen worden ze rechtsreeks in de CV’s gevoegd.
Tabel 16 - nettodiscriminatiegraad sensu lato voor foto-correspondentietest Sollicitaties
Foto 1 versus Foto 2 Foto 1 versus Foto 3 Foto 1 versus Foto 4 Foto 2 versus Foto 3 Foto 2 versus Foto 4 Foto3 versus Foto 4
Enkele eerste profiel positieve callback
Enkel tweede profiel positieve callback
Nettodiscrimin atiegraad
X²-test
Aantal vacatures
Geen/negatieve callback beide
Beide positieve callback
88
65
12
3
8
-21,7%
2,273
88
71
9
6
2
23,5%
2,000
88
64
14
6
4
8,3%
0,400
88
78
9
1
0
10,0%
1,000
88
65
18
3
2
4,3%
0,200
88
73
8
5
2
20,0%
1,286
Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data. Noot: De nettodiscriminatiegraad wordt berekend door het aantal situaties waarin het profiel met de goede kenmerken werd bevoordeeld, te verminderen met het aantal situaties waarin het profiel met de minder goede kenmerken werd bevoordeeld en dit verschil te delen door het aantal situaties waarbij minstens één van beide een uitnodiging ontving. De chikwadraattoets voor de nettodiscriminatiegraad test de nulhypothese dat beide kandidaten even vaak ongunstig behandeld werden. ***(**)((*)) geeft significantie op het 1(5)((10)) % significantieniveau. Uit tabel 16 kunnen we concluderen dat de tweede foto geprefereerd wordt boven de eerste foto. Het profiel met de hoge score voor beide dimensies heeft een verwachte kans van bijna 22 procent per vacature waarvoor minstens één positieve reactie kwam, om gediscrimineerd te worden ten opzichte van het profiel dat een hoge score heeft voor persoonlijkheid en een gemiddelde score voor aantrekkelijkheid. Op basis van de nettodiscriminatiegraden krijgen we 68
een andere voorkeursordening, doch niet significant, dan in de Facebook-correspondentietest. In de foto-correspondentietest wordt foto 2 geprefereerd over foto 1, die geprefereerd wordt over foto 3, die dan weer geprefereerd wordt over foto 4. Uit de χ²-test die voor elke paarsgewijze vergelijking uitgevoerd wordt, blijkt dat de nulhypothese van geen geprefereerde behandeling niet verworpen kan worden. Dit betekent dus dat alle kandidaten even vaak ongunstig behandeld werden. Deze gelijke behandeling voldoet dus niet aan onze verwachtingen in de foto-correspondentietest. Alweer mogen deze resultaten niet te ‘strikt’ opgevat worden. Zoals eerder vermeld is de niet-significantie van de resultaten waarschijnlijk te wijten aan de beperkte steekproef gegeven de paarsgewijze vergelijkingen. We kunnen concluderen dat het toevoegen van een foto aan het CV met een onderscheidende score voor de Big Five persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid de kans op een interview niet zal beïnvloeden. In de Facebook-correspondentietest werd geen ongelijke behandeling gevonden. Bovendien kunnen we niet besluiten of de selectieverantwoordelijken sollicitanten niet screenen via Facebook of niet beïnvloed worden door de Facebook-profielen. Toch moeten we voor beide conclusies voorzichtig zijn, gegeven het beperkte aantal observaties. De klemtoon met betrekking tot het gebruik van Facebook als screeningsinstrument ligt bij de regressie-analyses. In wat volgt bespreken we ook de nettodiscriminatiegraad sensu stricto. Hierin worden alleen uitnodigingen voor een interview opgenomen.
Tabel 17 - nettodiscriminatiegraad sensu stricto voor Facebookcorrespondentietest Aantal vacatures
Geen/negatieve callback beide
Beide positieve callback
Enkele eerste profiel positieve callback
88
77
7
4
0
36,4%*
4,000
88
81
5
1
1
0,0%
0,000
88
78
6
3
1
20,0%
1,000
88
77
9
2
0
18,2%
2,000
88
85
2
0
1
-33,3%
1,000
Sollicitaties
Facebook 1 versus Facebook 2 Facebook1 versus Facebook 3 Facebook 1 versus Facebook 4 Facebook 2 versus Facebook 3 Facebook 2 versus Facebook 4
Enkel tweede profiel positieve callback
Nettodiscrimin atiegraad
X²-test
69
Facebook3 versus Facebook 4
88
83
4
1
0
20,0%
1,000
Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data. Noot: De nettodiscriminatiegraad wordt berekend door het aantal situaties waarin het profiel met de goede kenmerken werd bevoordeeld, te verminderen met het aantal situaties waarin het profiel met de minder goede kenmerken werd bevoordeeld en dit verschil te delen door het aantal situaties waarbij minstens één van beide een uitnodiging ontving. De chikwadraattoets voor de nettodiscriminatiegraad test de nulhypothese dat beide kandidaten even vaak ongunstig behandeld werden.***(**)((*)) geeft significantie op het 1(5)((10)) % significantieniveau. Uit tabel 17 kunnen we concluderen dat Facebook 1 geprefereerd wordt over Facebook 2. Het profiel dat hoog scoort op persoonlijkheid maar gemiddeld op aantrekkelijkheid heeft een verwachte kans van 36 procent per vacature waarvoor minstens één positieve reactie kwam, om gediscrimineerd te worden ten opzichte van het profiel dat hoog scoort op allebei de dimensies. Deze voorkeursordening ligt in de lijn van onze verwachtingen. Uit tabel 17 blijkt echter dat de rest van de voorkeursordening niet significant verschillend van nul is. Deze gelijke behandeling is dan weer niet volgens onze verwachtingen, maar enige voorzichtigheid in de interpretatie is echter op zijn plaats. De niet-significantie voor de rest van de voorkeursordening is waarschijnlijk te wijten aan de beperkte steekproef bij paarsgewijze vergelijkingen. Als controle bekijken we ook de nettodiscriminatiegraad sensu stricto voor de foto-correspondentietest.
Tabel 18 - Nettodiscriminatiegraad sensu stricto voor foto-correspondentietest Aantal vacatures
Geen/negatieve callback beide
Beide positieve callback
Enkele eerste profiel positieve callback
Enkel tweede profiel positieve callback
Nettodiscriminatiegraad
X²-test
88
81
3
0
4
-57,1%**
4,000
88
84
2
2
0
50,0%
2,000
88
76
7
4
1
25,0%
1,800
88
78
9
1
0
10,0%
1,000
88
79
3
5
1
44,4%
2,667
Sollicitaties
Foto 1 versus Foto 2 Foto 1 versus Foto 3 Foto 1 versus Foto 4 Foto 2 versus Foto 3 Foto 2 versus Foto 4
70
Foto 3 versus Foto 4
88
83
1
3
1
40,0%
1,000
Bron: Eigen berekeningen op basis van eigen data. Noot: De nettodiscriminatiegraad wordt berekend door het aantal situaties waarin het profiel met de goede kenmerken werd bevoordeeld, te verminderen met het aantal situaties waarin het profiel met de minder goede kenmerken werd bevoordeeld en dit verschil te delen door het aantal situaties waarbij minstens één van beide een uitnodiging ontving. De chikwadraattoets voor de nettodiscriminatiegraad test de nulhypothese dat beide kandidaten even vaak ongunstig behandeld werden.***(**)((*)) geeft significantie op het 1(5)((10)) % significantieniveau. Uit tabel 18 blijkt dat de tweede foto geprefereerd boven de eerste. Het profiel met de hoge score voor beide dimensies heeft een verwachte kans van 57 procent per vacature waarvoor minstens één positieve reactie kwam, om gediscrimineerd te worden ten opzichte van het profiel dat een hoge score heeft voor persoonlijkheid en een gemiddelde score voor aantrekkelijkheid. Deze voorkeur lijkt ingegeven te zijn door een hogere score voor zorgvuldigheid voor Foto 2. Deze voorkeursordening is statistisch significant op het 5 %significantieniveau, maar voldoet echter niet aan onze verwachtingen. Uit tabel 18 blijkt dat de rest van de voorkeursordening niet significant verschillend van nul is. Ook deze gelijke behandeling is dan weer niet volgens onze verwachtingen, maar enige voorzichtigheid in de interpretatie is alweer op zijn plaats. De niet-significantie voor de rest van de voorkeursordening is waarschijnlijk te wijten aan de beperkte steekproef bij paarsgewijze vergelijkingen. De resultaten waarbij de positieve callbacks in enge zin geïnterpreteerd worden verschillen dus voor de twee correspondentietesten. In de foto-correspondentietest wordt de foto met een hoge score voor persoonlijkheid en een gemiddelde score voor aantrekkelijkheid geprefereerd boven de foto die hoog scoort op beide dimensies. Deze foto scoort opmerkelijk beter op betrouwbaarheid, het belangrijkste Big Five-kenmerk inzake productiviteit. Een mogelijke verklaring is dat (i) selectieverantwoordelijken onbewust beïnvloed worden door de persoonlijkheidskenmerken geuit door de foto in het CV en (ii) selectieverantwoordelijken die op zoek gaan naar foto’s via Facebook in de eerste plaats geïnteresseerd zijn in een indruk van de mooiheid van die persoon. Op basis van het voorgaande kunnen we besluiten dat er zeer lichte evidentie is voor het gebruik van Facebook als screeningsinstrument. We moeten er wel bijzeggen dat dit maar suggestief
71
bewijs is, gegeven de beperkte observaties bij paarsgewijze vergelijkingen. Een meer duidelijker bewijs moeten we zoeken via regressie-analyses.
2
Regressie-analyses
Op basis van de nettodiscriminatiegraden-analyse was er een eerste, zij het lichte evidentie voor het gebruik van Facebook als screeningsinstrument. Echter was dit bewijs eerder suggestief gegeven de beperkte steekproeven van paarsgewijze vergelijkingen. In deze sectie gaan we dieper in op de verschillende variabelen die een eventuele ongelijke behandeling beïnvloeden. Met behulp van regressie-analyses trachten we een antwoord te bieden voor onze twee onderzoeksvragen: (i) Wordt Facebook gebruikt als screeningsinstrument en (ii) Indien ja, wordt er dan gekeken naar aantrekkelijkheid of persoonlijkheid? We beginnen deze sectie met een overzicht te geven van de gebruikte variabelen in de regressies. Vervolgens beantwoorden we onze twee onderzoeksvragen met behulp van de resultaten van de regressie-analyses. We doen dit eerst voor de volledige dataset, alvorens een onderscheid te maken tussen laag-en hooggeschoolden. Eindigen doen we met een discussie, waar we de gevonden resultaten bespreken aan de hand van de bestaande literatuur aangebracht in hoofdstuk 2.
2.1 Overzicht variabelen In tabel 19 wordt een overzicht gegeven van de gebruikte variabelen in de regressies. Variabelen waarvan de eerste letter met een D begint zijn dummyvariabelen en nemen de waarde 1 aan indien voldaan is aan de beschrijving en de waarde 0 in het omgekeerde geval.
Tabel 19- Overzicht van de gebruikte variabelen Variabele: gebruikte afkorting DCBs
Beschrijving Positieve callback sensu stricto
DCBl
Positieve callback sensu lato
DFA₁
Facebookprofiel met hoge score voor Big Five en aantrekkelijkheid Facebookprofiel met hoge score voor Big Five en gemiddelde score voor aantrekkelijkheid
DFA₂
72
DFA₃
DHOO
Facebookprofiel met gemiddelde score voor Big Five en hoge score voor aantrekkelijkheid Foto met hoge score voor Big Five en aantrekkelijkheid Foto met hoge score voor Big Five en gemiddelde score voor aantrekkelijkheid Foto met gemiddelde score voor Big Five en hoge score voor aantrekkelijkheid Observaties waarbij met Facebook gewerkt werd en niet met foto’s uit cv’s Hooggeschoold
ATTR
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
CONC
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
EXTR
Extraversie (gestandaardiseerd)
AGR
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
EMOT
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
OPEN
Openheid (gestandaardiseerd)
DFO₁ DFO₂ DFO₃ DFAC
Bron: eigen verwerking
2.2
Basisregressies
Vooraleer we een onderscheid maken tussen laaggeschoolden en hooggeschoolden bekijken we eerst de resultaten van de regressie-analyses met betrekking tot de volledige dataset. In tabellen 20, 21, 22 en 23 bespreken we onze twee onderzoeksvragen op basis van de volledige dataset. We bekijken eerst de regressie-analyses waarin er gebruik wordt gemaakt van de Facebookprofielen. De basisregressie, aan de hand van de kleinste kwadratenschatter, voor respectievelijk de kans op een positieve callback sensu lato en de kans op een positieve callback sensu stricto is als volgt: DCBl = α + β₁ DFA₁ + β₂ DFA₂ + β₃ DFA₃ + Ɛ DCBs = α + β₁ DFA₁ + β₂ DFA₂ + β₃ DFA₃ + Ɛ De resultaten van deze regressies zijn te zien in kolom (1) van tabel 20 en 21. In de regressieanalyse wordt Facebook 4 als referentie gebruikt. Dit is het profiel die laag scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid. De constante (α) geeft de kans weer op een positieve callback voor Facebook 4. De kans op een positieve callback voor de andere profielen wordt gevonden door de coëfficiënten van de profielen op te tellen bij de constante. 73
Naast het effect van de Facebook-profielen op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview, willen we ook nagaan of een eventuele ongelijke behandeling ingegeven wordt door aantrekkelijkheid
of
persoonlijkheid.
Hiervoor
bespreken
we
een
aantal
andere
regressievergelijkingen. Het effect van aantrekkelijkheid, ingegeven door de Facebook-profielen, wordt weergegeven via volgende vergelijkingen: DCBl = α + β₁ ATTR + Ɛ DCBs = α + β₁ ATTR + Ɛ De resultaten van deze vergelijkingen zijn steeds te zien in kolom (2) van de regressie-tabellen. Deze kolom geeft het effect weer van een verhoging van een standaardafwijking in aantrekkelijkheid op de kans op een positieve callback. Het effect van zorgvuldigheid, ingegeven door de Facebook-profielen, wordt weergeven via volgende vergelijkingen: DCBl = α + β₁ CONC + Ɛ DCBs = α + β₁ CONC + Ɛ De resultaten van deze regressies zijn steeds te vinden in kolom (3). Deze kolom geeft het effect weer van een verhoging van een standaardafwijking in zorgvuldigheid op de kans op een positieve callback. Het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid, ingegeven door de Facebook-profielen, wordt weergeven via volgende vergelijkingen: DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + Ɛ DCBs = α + β₁ ATTR + β2 CONC + Ɛ De resultaten van deze regressies zijn steeds te vinden in kolom (4). Het gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid,
zorgvuldigheid
en
extraversie
wordt
weergegeven
via
volgende
vergelijkingen: DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 EXTR + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 EXTR + Ɛ De resultaten van deze regressies zijn steeds te vinden in kolom (5). Het is niet mogelijk alle persoonlijkheidskenmerken samen op te nemen aangezien we slechts 4 foto's hebben en de opname van aantrekkelijkheid en meer dan 2 persoonlijkheidskenmerken samen daardoor aanleiding geeft tot perfecte multicollineariteit. Elke waarde van een vierde kenmerk kan immers geschreven worden als een lineaire combinatie van de constante, de waarde voor aantrekkelijkheid en de waarden voor twee andere persoonlijkheidskenmerken. Het 74
gezamenlijke effect van aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid met respectievelijk emotionele stabiliteit, inschikkelijkheid en openheid voor nieuwe ervaringen wordt weergegeven via volgende vergelijkingen: DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 EMOT + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 EMOT + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 AGR + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 AGR + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 OPEN + Ɛ DCBl = α + β₁ ATTR + β2 CONC + β3 OPEN + Ɛ
De resultaten van deze vergelijkingen zijn steeds terug te vinden in respectievelijk kolommen (6), (7) en (8). Zorgvuldigheid wordt telkens opgenomen omdat het de belangrijkste voorspeller is van productiviteit (Barrick & Mount, 1991). Tabel 20 (Tabel 21) geeft de schattingsresultaten weer voor de verschillende regressies voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback. Hierbij staan de standaardfouten tussen haakjes. Deze standaardfouten werden geclusterd op het niveau van de vacature. Dit is belangrijk aangezien de kans die de eerste sollicitant heeft om uitgenodigd te worden voor een jobgesprek gecorreleerd kan zijn met de kans voor de tweede sollicitant voor dezelfde vacature. De lezer zal bovendien opmerken dat de standaardfouten vanaf kolom (5) veel hoger zijn, dit is vanwege de hoge correlatie tussen de verschillende persoonlijkheidskenmerken. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big Five persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. Dit heeft als voordeel dat voor kolommen (2) tot en met (8) de constante de gemiddelde kans op een positieve callback weergeeft.
75
Tabel 20 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (observaties in dataset waarbij met Facebook-profielen gewerkt werd) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.045 (0.027)
Facebook 2
0.011 (0.030)
Facebook 3
0.045 (0.031)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.022* (0.011)
0.023 (0.024)
0.022 (0.015)
0.023 (0.031)
0.022 (0.023)
-0.006 (0.011)
-0.004 (0.041)
-0.005 (0.014)
-0.005 (0.012)
-0.005 (0.019)
Facebook 4 (referentie) Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.020* (0.009)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.003 (0.010)
Extraversie (gestandaardiseerd)
-0.002 (0.055)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.001 (0.032)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.001 (0.018)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
-0.001 (0.031) 0.182*** (0.024)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.275
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
1.000
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.251
Observaties
1056
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
0.207*** (0.017)
1056
1056
1056
1056
1056
1056
1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
76
Tabel 21 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (observaties in dataset waarbij met Facebookprofielen gewerkt werd) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.045** (0.019)
Facebook 2
0.023 (0.020)
Facebook 3
0.023 (0.018)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.013* (0.007)
-0.001 (0.017)
-0.003 (0.020)
0.008 (0.008)
0.002 (0.014)
0.004 (0.007)
-0.019 (0.029)
0.002 (0.008)
0.000 (0.009)
-0.004 (0.013)
Facebook 4 (referentie) Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.014** (0.006)
Betrouwbaarheid (gestandaardiseerd)
0.009 (0.007)
Extraversie (gestandaardiseerd)
0.031 (0.037)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
0.018 (0.022) 0.010 (0.012)
Mildheid (gestandaardiseerd) Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.018 (0.021) 0.053*** (0.014)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.272
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
0.296
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
1.000
Observaties
1056
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
0.076*** (0.011)
1056
1056
1056
1056
1056
1056
1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Aan de hand van de resultaten uit kolom (1) van tabel 20 en tabel 21 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 18.2 procent en 5.3 procent is voor Facebook 4. Het opnemen van Facebook 1, het profiel dat hoog scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid, verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto met 4.5 procentpunten voor allebei de benaderingen van een positieve callback. Enkel de sensu stricto-benadering van positieve callbacks is statistisch significant op het 5%significantieniveau. Dit betekent dat bij het gebruik van Facebook 1 de kans op een positieve callback sensu stricto stijgt van 5.3 procent naar 9.8 procent. Dit is een stijging van 85 procent. Door het invoegen van Facebook 2 en 3 zal de kans op een positieve callback toenemen, al zijn deze effecten niet verschillend van nul. De resultaten voldoen aan onze verwachtingen. Het 77
profiel met de hoogste score op beide dimensies heeft de hoogste kans om uitgenodigd te worden voor een interview, het profiel met de laagste score op beide dimensies heeft de laagste kans. Omdat uit de regressieresultaten niet kan worden afgeleid of de profielen onderling een significant verschillend resultaat opleveren worden extra F-testen uitgevoerd. Zowel bij de sensu lato als bij de sensu stricto is (op het eerder aangegeven verschil tussen Facebook 1 en Facebook 4 na) het verschil tussen de profielen niet significant verschillend van nul. Aan de hand van de resultaten in kolom (2) kunnen we concluderen dat een verhoging van de aantrekkelijkheid van de via het Facebook-profiel gereveleerde foto met een standaardafwijking, de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto verhoogt met respectievelijk 2.0 procentpunt en 1.4 procentpunt. Dit effect is significant op het respectievelijk 10%- en 5%significantieniveau. Verder zien we ook nog dat het effect van zorgvuldigheid op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview niet verschillend is van nul. Bij het opnemen van zowel aantrekkelijkheid als zorgvuldigheid, blijft de schoonheidspremium significant op het 10%-significantieniveau in het geval van zowel de sensu lato als sensu stricto-benadering van positieve callbacks. Op basis van tabellen 20 en 21 kunnen we concluderen dat het toevoegen van het Facebookprofiel dat hoog scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid de kans significant verhoogt met 85 procent om uitgenodigd te worden voor een interview, in vergelijking met het Facebook-profiel dat laagt scoort op aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Bovendien volgt de voorkeursordening met betrekking tot de overige profielen, zij het dan niet significant, onze verwachtingen. Dit geeft een eerste bewijs dat selectieverantwoordelijken wel degelijk sollicitanten screenen via Facebook. Met betrekking tot onze tweede onderzoeksvraag kunnen we stellen dat selectieverantwoordelijken voornamelijk kijken naar aantrekkelijkheid wanneer zij Facebook-profielen bezoeken waarop slechts één foto beschikbaar is. Als controle voor deze conclusie bekijken we vervolgens de resultaten van de regressie-analyse van de fotocorrespondentietest. De basisregressie voor de foto-correspondentietest is als volgt: DCBl = α + β₁ DFO₁ + β₂ DFO₂ + β₃ DFO₃ + Ɛ DCBs = α + β₁ DFO₁ + β₂ DFO₂ + β₃ DFO₃ + Ɛ Pro memorie: Foto 1 scoort hoog op zowel aantrekkelijkheid en persoonlijkheid, foto 2 scoort hoog op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid, foto 3 scoort gemiddeld op persoonlijkheid en hoog op aantrekkelijkheid en foto 4 scoort laag op beide dimensies. 78
Net zoals bij de regressies op basis van de Facebook-correspondentietest wordt ook hier foto 4 gebruikt als referentie. Naast het effect van de foto’s rechtstreeks toegevoegd aan het CV op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview, willen we ook nagaan of een eventuele ongelijke behandeling ingegeven wordt door aantrekkelijkheid of persoonlijkheid. Hiervoor bespreken we een aantal andere regressievergelijkingen. Deze regressievergelijkingen zijn dezelfde als in de regressies op basis van de Facebook-correspondentietest (cfr. supra p 75-76), zij het hier dat de coëfficiënten van aantrekkelijkheid en de Big Five persoonlijkheidskenmerken ingegeven zijn door de foto’s toegevoegd aan het CV. Tabel 22 (Tabel 23) geeft de schattingsresultaten weer voor de verschillende regressies voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback
Tabel 22 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (observaties in dataset waarbij met foto's gewerkt werd) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.042 (0.028)
Foto 2
0.057* (0.030)
Foto 3
0.038 (0.029)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.008 (0.10)
0.013 (0.025)
0.014 (0.029)
0.010 (0.014)
0.012 (0.021)
0.017 (0.011)
0.026 (0.041)
0.018 (0.012)
0.018 (0.014)
0.020 (0.019)
Foto 4 (referentie) 0.014 (0.010)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.020* (0.010)
-0.013 (0.053)
Extraversie (gestandaardiseerd) Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.007 (0.031)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.004 (0.017) -0.007 (0.030)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.148*** (0.022)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.625
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.902
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.506
Observaties
1056
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
0.182*** (0.015)
1056
1056
1056
1056
1056
1056
1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon
79
achterhaald worden.
Tabel 23 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (observaties in dataset waarbij met foto's gewerkt werd) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.015 (0.016)
Foto 2
0.042** (0.021)
Foto 3
0.004 (0.019)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.005 (0.006)
-0.007 (0.017)
-0.007 (0.019)
-0.006 (0.008)
-0.007 (0.014)
0.018** (0.008)
0.015 (0.030)
0.017* (0.009)
0.017* (0.010)
0.016 (0.014)
Foto 4 (referentie) 0.002 (0.006)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.016** (0.007)
0.004 (0.036)
Extraversie (gestandaardiseerd)
0.002 (0.021)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.001 (0.012) 0.002 (0.020)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.053*** (0.014)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.230
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
0.565
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.029
Observaties
1056
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
0.068*** (0.010)
1056
1056
1056
1056
1056
1056
1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Aan de hand van de resultaten uit kolom (1) van tabel 22 en tabel 23 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 14.8 procent en 5.3 procent is voor foto 4. In tegenstelling tot de resultaten op basis van de Facebookcorrespondentietest is het effect van het opnemen van het profiel dat goed scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid niet verschillend van nul. Echter, het opnemen van Foto 2 verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto met respectievelijk 5.7 procentpunten en 4,2 procentpunten. Beide zijn statistisch significant respectievelijk op het 80
10%-significantieniveau en op het 5%-significantieniveau. Dit wil zeggen dat door het opnemen van het profiel dat hoog scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid, gereleveerd door de foto toegevoegd aan het CV, de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto stijgt van respectievelijk 14.8 procent naar 20.5 procent en van 5.3 procent naar 9.5 procent. Dit laatste is een stijging van bijna 80 procent. Kijkend naar de F-testen is enkel bij sensu stricto het verschil in effect tussen foto 2 en foto 3 significant. Aan de hand van de resultaten in kolom (2) kunnen we concluderen dat een verhoging van de aantrekkelijkheid van de foto toegevoegd aan het CV met een standaardafwijking de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto verhoogt met respectievelijk 1.4 procentpunt en 0.2 procentpunt. Deze effecten zijn echter niet verschillend van nul. De schoonheidspremium is dus niet significant. Het effect van zorgvuldigheid op de kans op een positieve callback is echter wel significant. Een verhoging van de zorgvuldigheid van de foto toegevoegd aan het CV met een standaardafwijking verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto met respectievelijk 2 procentpunten en 1.6 procentenpunten. Bij de sensu stricto blijft de persoonlijkheidspremium robuust wanneer ook aantrekkelijkheid wordt toegevoegd aan de regressie. Merk op dat het net foto 2 is die het hoogst scoort op het persoonlijkheidskenmerk zorgvuldigheid. We kunnen dus concluderen dat het toevoegen van een foto die hoog scoort op persoonlijkheid en gemiddeld scoort op aantrekkelijkheid de kans verhoogt om uitgenodigd te worden voor een interview met 4.2 procentpunten, ten opzichte van het profiel die laag scoort op aantrekkelijkheid
en
persoonlijkheid.
Dit
effect
lijkt
voornamelijk
ingegeven
door
zorgvuldigheid. In deze sectie bespraken we onze twee onderzoeksvragen op basis van de volledige dataset. Op basis van de basisregressies kunnen we de hypothese dat selectieverantwoordelijken sollicitanten screenen via Facebook niet verwerpen. Hierbij is vooral aantrekkelijkheid van belang. Wanneer foto’s worden toegevoegd aan het CV is vooral persoonlijkheid van belang. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat (i) selectieverantwoordelijken onbewust beïnvloed worden door
de
persoonlijkheidskenmerken
geuit
door
foto’s
in
CV’s
en
dat
(ii)
selectieverantwoordelijken die op zoek gaan naar foto’s via Facebook in de eerste plaats geïnteresseerd zijn in een indruk van de mooiheid van die persoon.
81
2.3 Laaggeschoolden
In deze sectie beperken we onze observaties tot enkel de laaggeschoolden. Zoals besproken in hoofdstuk 3, werden zowel in de Facebook-correspondentietest als in de foto-correspondentietest sollicitaties verstuurd afkomstig van laaggeschoolde en hooggeschoolde profielen. We gaan opnieuw onze twee onderzoeksvragen na, zij het nu voor de substeekproef laaggeschoolden. Beginnen doen we met de regressie-analyse van de Facebook-correspondentietest. De regressievergelijkingen zijn dezelfde als in de vorige sectie, alleen worden ze nu toegepast op 528 observaties in plaats van 1056 observaties. Tabel 24 (Tabel 25) geeft de schattingsresultaten voor de verschillende regressies weer voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback.
Tabel 24 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef laaggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.023 (0.038)
Facebook 2
0.023 (0.038)
Facebook 3
-0.008 (0.036)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.002 (0.013)
-0.020 (0.030)
-0.023 (0.034)
-0.008 (0.017)
-0.017 (0.026)
0.011 (0.014)
-0.020 (0.046)
0.008 (0.015)
0.05 (0.016)
0.001 (0.021)
Facebook 4 (referentie) 0.003 (0.012)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.010 (0.014)
0.042 (0.062)
Extraversie (gestandaardiseerd) Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
0.025 (0.036)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.013 (0.020) 0.024 (0.035)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.129*** (0.029)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
1.000
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.413
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.407
Observaties
528
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
0.138*** (0.020)
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau
82
en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Tabel 25- Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef laaggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.015 (0.018)
Facebook 2
0.023 (0.022)
Facebook 3
0.015 (0.018)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.003 (0.006)
0.006 (0.016)
0.007 (0.019)
0.004 (0.008)
0.005 (0.014)
0.007 (0.008)
0.012 (0.030)
0.007 (0.009)
0.008 (0.010)
0.009 (0.015)
Facebook 4 (referentie) 0.005 (0.006)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.008 (0.008)
-0.008 (0.037)
Extraversie (gestandaardiseerd)
-0.004 (0.022)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.002 (0.121) -0.004 (0.021)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.023* (0.013)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.735
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
1.000
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.658
Observaties
528
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
0.036*** (0.011)
528
58
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in enge zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Op basis van de resultaten uit kolom (1) van tabel 24 en tabel 25 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 12.9 procent en 2.3 procent is voor Facebook 4. Het opnemen van andere Facebook-profielen verhoogt de kans op een positieve callback, al is dit effect niet verschillend van nul. Uit de F-testen blijkt bovendien dat het verschil in effect tussen de Facebook-profielen niet verschillend is van nul. Op basis hiervan kunnen we niet verwerpen dat selectieverantwoordelijken laaggeschoolden niet screenen via Facebook. 83
Aan de hand van de resultaten uit kolom (2) kunnen we concluderen dat de aantrekkelijkheidspremium niet significant verschillend is van nul. Verder is ook het effect van zorgvuldigheid op de kans om uitgenodigd te worden voor een interview niet significant verschillend van nul. Ook alle andere Big Five persoonlijkheidskenmerken hebben, wanneer we deze opnemen in combinatie met aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid, een effect dat niet significant verschillend is van nul. Op basis van deze bevindingen kunnen we de hypothese niet verwerpen dat Facebook niet gebruikt wordt als screeningsinstrument voor laaggeschoolden. Een alternatieve verklaring is dat de Facebook-profielfoto’s geen effect hebben op de aanwervingsbeslissing van de selectieverantwoordelijke voor laaggeschoolden. Om dit na te gaan voeren we dezelfde regressies uit op basis van de foto- correspondentietest voor de substeekproef laaggeschoolden. Tabel 26 (Tabel 27) geeft de schattingsresultaten voor de verschillende regressies weer voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback.
Tabel 26 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef laaggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.038 (0.029)
Foto 2
0.106*** (0.037)
Foto 3
0.023 (0.033)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.010 (0.010)
-0.004 (0.030)
-0.003 (0.036)
-0.008 (0.015)
-0.005 (0.026
0.042*** (0.014)
0.051 (0.053)
0.043*** (0.015)
0.044** (0.017)
0.046** (0.025)
Foto 4 (referentie) 0.006 (0.010)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.038*** (0.013)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
-0.013 (0.066)
Extraversie (gestandaardiseerd) Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.007 (0.039)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.004 (0.021) -0.007 (0.037)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.076*** (0.023)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.066
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.686
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.009
Observaties
528
0.117*** (0.019)
0.117*** (0.018)
0.117*** (0.018)
0.117*** (0.018)
0.117*** (0.018)
0.117*** (0.018)
0.117*** (0.018)
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor
84
aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Tabel 27 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef laaggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.008 (0.020)
Foto 2
0.053** (0.026)
Foto 3
-0.015 (0.024)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.015* (0.009)
-0.023 (0.021)
-0.024 (0.024)
-0.018 (0.011)
-0.021 (0.017)
0.027* (0.010)
0.014 (0.037)
0.025** (0.012)
0.024* (0.13)
0.022 (0.018)
Foto 4 (referentie) -0.005 (0.007)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.021** (0.009)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.018 (0.045)
Extraversie (gestandaardiseerd) Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
0.011 (0.026)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.006 (0.014) 0.010 (0.025)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.045** (0.018)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.121
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.356
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.005
Observaties
528
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
0.057*** (0.013)
528
58
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Aan de hand van de resultaten uit kolom (1) van tabel 26 en tabel 27 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 7.6 procent en 4.5 procent is voor Foto 4. In overeenstemming met de basisregressies heeft het opnemen van foto 2 een significant effect op de kans voor een positieve callback. Door gebruik te maken van de foto die hoog scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid verhoogt de kans op een 85
positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk van 7.6 procent naar 18.2 procent en van 4.5 procent naar 9.8 procent. Dit zijn stijgingen van respectievelijk 140 procent en 117 procent. Het opnemen van foto 3 vermindert de kans op een interview, al is dit effect niet verschillend van nul. Zoals we konden vermoeden blijkt uit de F-testen dat enkel het verschil in effect tussen foto 2 en foto 3 significant is. Bovenstaand effect wordt duidelijk ingegeven door persoonlijkheidskenmerken, meer bepaald door zorgvuldigheid. Een verhoging van de zorgvuldigheid geuit door de foto toegevoegd aan het CV met een standaardafwijking verhoogt de kans op een positieve callback sensu stricto met 2.1 procentpunt.
Dit
effect
is
significant
op
het
5%-significantieniveau.
De
aantrekkelijkheidspremium is niet verschillend van nul. Wanneer we zowel aantrekkelijkheid als zorgvuldigheid opnemen in de regressie blijft de persoonlijkheidspremium significant op het 5%-significantieniveau. In het geval van de sensu lato benadering van een positieve callback blijft de persoonlijkheidspremium zelfs significant op het 1%- significantieniveau. Hieruit kunnen we concluderen dat het toevoegen van een foto die hoog scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid de kans significant verhoogt op een positieve callback, ten opzichte van het toevoegen van een foto die laag scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid. Dit effect wordt voornamelijk ingegeven door zorgvuldigheid. Merk op dat in de Facebook-correspondentietest geen significante ongelijke behandeling gevonden werd voor
laaggeschoolden
terwijl
dit
hier
wel
het
geval
is.
Dit
wijst
erop
dat
selectieverantwoordelijken de Facebook-profielen van laaggeschoolden hoogstwaarschijnlijk niet screenen. In deze sectie bespraken we onze twee onderzoeksvragen met betrekking tot de substeekproef laaggeschoolden. We kunnen de hypothese niet verwerpen dat selectieverantwoordelijken laaggeschoolden niet screenen via Facebook. Wanneer laaggeschoolden een foto toevoegen aan de sollicitatiebrief kijken de werkgevers vooral naar zorgvuldigheid.
2.4 Hooggeschoolden In deze sectie beperken we onze observaties tot enkel de hooggeschoolden. Beginnen doen we met de regressie-analyse van de Facebook-correspondentietest. De regressievergelijkingen zijn dezelfde als in de vorige sectie, alleen worden ze nu toegepast op 528 observaties in plaats van 1056 observaties.
86
Tabel 28 (Tabel 29) geeft de schattingsresultaten voor de verschillende regressies weer voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback.
Tabel 28 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef hooggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.068 (0.045)
Facebook 2
0.000 (0.046)
Facebook 3
0.098** (0.050)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.045** (0.018)
0.065 (0.043)
0.069 (0.044)
0.053** (0.024)
0.061* (0.037)
-0.022 (0.017)
0.011 (0.068)
-0.019 (0.019)
-0.016 (0.022)
-0.010 (0.031)
Facebook 4 (referentie) 0.037** (0.014)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.005 (0.015)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
-0.046 (0.087)
Extraversie (gestandaardiseerd) Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.027 (0.052)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.015 (0.028) -0.026 (0.052)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.235*** (0.037)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.176
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.547
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.034
Observaties
528
0.277*** (0.026)
0.277*** (0.026)
0.277*** (0.026)
0.277*** (0.026)
0.277*** (0.026)
0.277*** (0.026)
0.227*** (0.026)
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
87
Tabel 29 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef hooggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Facebook 1
0.076** (0.034)
Facebook 2
0.023 (0.023)
Facebook 3
0.030 (0.032)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.032** (0.011)
-0.007 (0.028)
-0.013 (0.034)
0.011 (0.015)
-0.002 (0.024)
0.001 (0.012)
-0.049 (0.049)
-0.004 (0.013)
-0.008 (0.015)
-0.018 (0.022)
Facebook 4 (referentie) 0.023** (0.011)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.010 (0.011)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.070 (0.064)
Extraversie (gestandaardiseerd)
0.041 (0.038)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.022 (0.021) 0.039 (0.036)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.083*** (0.024)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (pwaarde)
0.125
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (pwaarde)
0.224
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (pwaarde)
0.800
Observaties
528
0.116*** (0.019)
0.116*** (0.019)
0.116 (0.019)
0.116*** (0.019)
0.116*** (0.019)
0.116*** (0.019)
0.116*** (0.019)
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Aan de hand van de resultaten uit kolom (1) van tabel 28 en tabel 29 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 23.5 procent en 8.3 procent is voor Foto 4. Het opnemen van Facebook 1, het profiel dat hoog scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid, verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto met respectievelijk 6.8 procentpunten en 7.6 procentpunten. Dit effect is significant op het 5%-significantieniveau enkel voor de sensu stricto-benadering van positieve callbacks. Dit betekent dat het toevoegen van Facebook 1 de kans op een positieve callback sensu stricto doet toenemen van 8.3 procent naar 15.9 procent. Dit is een stijging van 92 procent. Het toevoegen van Facebook 3 verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato met 9.8 procentpunten. Dit effect is significant op het 5%-significantieniveau. De resultaten voldoen deels aan onze verwachtingen. In de sensu stricto – benadering van een positieve callback heeft 88
het profiel met de hoogste score op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid de hoogste kans om uitgenodigd te worden voor een interview, het profiel met de laagste score op beide dimensies heeft de laagste kans. In de sensu lato – benadering van een positieve callback heeft het profiel met een hoge score voor aantrekkelijkheid en een gemiddelde score voor persoonlijkheid een hogere kans om uitgenodigd te worden voor een interview, ten opzichte van het profiel die laag scoort op beide dimensies. Wat hier afwijkt van onze verwachtingen is dat het profiel die het hoogst scoort op beide dimensies geen significant hogere kans heeft om uitgenodigd te worden voor een interview ten opzichte van de overige profielen. Uit de F-testen in de sensu lato – benadering van de positieve callback blijkt dat het verschil in effect tussen Facebook 2 en Facebook 3 significant is. Bovenstaande effecten zijn vooral ingegeven door aantrekkelijkheid. Een verhoging van de aantrekkelijkheid van de via het Facebook-profiel gereveleerde foto met een standaardafwijking verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto met respectievelijk 3.7 procentpunt en 2.3 procentpunt. Deze effecten zijn significant op het 5%-significantieniveau. Het effect van zorgvuldigheid op een positieve callback is niet verschillend van nul. We kunnen dus concluderen dat het toevoegen van het Facebook-profiel dat hoog scoort op zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheid de kans significant verhoogt met 92 procent om uitgenodigd te worden voor een interview (in de sensu stricto benadering van positieve callback), in vergelijking met het Facebook-profiel dat laagt scoort op aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Bovendien volgen de overige voorkeursordeningen, zij het dan niet significant, onze verwachtingen. Dit bewijst dat selectieverantwoordelijken wel degelijk sollicitanten screenen via Facebook. Met betrekking tot onze tweede onderzoeksvraag kunnen we stellen dat selectieverantwoordelijken voornamelijk naar aantrekkelijkheid kijken wanneer zij Facebookprofielen waarop enkel een foto beschikbaar is bezoeken. Als controle voor deze conclusie bekijken we vervolgens de resultaten van de regressie-analyse van de foto-correspondentietest. Om dit na te gaan voeren we dezelfde regressies uit op basis van de foto- correspondentietest op de substeekproef laaggeschoolden. Tabel 30 (Tabel 31) geeft de schattingsresultaten voor de verschillende regressies weer voor de sensu lato (sensu stricto) – benadering van positieve callback.
89
Tabel 30 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (substeekproef hooggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.045 (0.046)
Foto 2
0.008 (0.047)
Foto 3
0.053 (0.046)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.025 (0.018)
0.030 (0.040)
0.031 (0.046)
0.027 (0.022)
0.029 (0.034)
-0.009 (0.018)
0.000 (0.064)
-0.008 (0.019)
-0.007 (0.021)
-0.005 (0.030)
Foto 4 (referentie) Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.021 (0.016)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.001 (0.016)
Extraversie (gestandaardiseerd)
-0.013 (0.083)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.008 (0.049)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.004 (0.027)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.246 (0.024) 0.220 (0.036)***
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.441
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
0.877
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.327
Observaties
528
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
0.246 (0.024)***
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in ruime zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
90
Tabel 31 - Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (substeekproef hooggeschoolden) Verklarende variabele
(1)
Foto 1
0.023 (0.025)
Foto 2
0.030 (0.033)
Foto 3
0.023 (0.030)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
0.005 (0.009)
0.009 (0.026)
0.010 (0.030)
0.007 (0.013)
0.008 (0.022)
0.008 (0.011)
0.016 (0.046)
0.009 (0.014)
0.010 (0.016)
0.011 (0.032)
Foto 4 (referentie) Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
0.008 (0.009)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.010 (0.011)
Extraversie (gestandaardiseerd)
-0.010 (0.056)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.006 (0.033)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.003 (0.018)
Openheid (gestandaardiseerd) Constante
0.061 (0.021)***
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.820
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
1.000
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.758
Observaties
528
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
0.080 (0.015)***
528
528
528
528
528
528
528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
Aan de hand van de resultaten uit kolom (1) van tabel 28 en tabel 29 kunnen we afleiden dat de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk 22.0 procent en 6.1 procent is voor Foto 4. Het opnemen van de andere foto’s verhoogt de kans op een positieve callback, al is dit effect niet verschillend van nul. Bovendien wijzen de F-testen erop dat de verschillen in de foto’s hun effect op de positieve callback niet significant zijn. Hierdoor kunnen we de hypothese dat selectieverantwoordelijken zich laten beïnvloeden door foto’s toegevoegd aan CV’s verwerpen. Zoals verwacht zijn zowel de aantrekkelijkheidspremium als de persoonlijkheidspremium niet significant verschillend van nul.
91
In deze sectie bespraken we onze twee onderzoeksvragen met betrekking tot de substeekproef hooggeschoolden. We concludeerden dat er evidentie is dat selectieverantwoordelijken hooggeschoolden
screenen
via
Facebook.
Hierbij
wordt
er
vooral
gekeken
naar
aantrekkelijkheid. Wanneer hooggeschoolden foto’s toevoegen aan de sollicitatiebrief zal dit geen effect hebben op de aanwervingskeuze van de werkgever.
3 Discussie In deze sectie trachten we een antwoord te formuleren op onze twee onderzoeksvragen aan de hand van onze regressie-resultaten. Daarnaast blikken we terug op de bestaande literatuur besproken in hoofdstuk 2. Het antwoord op de eerste onderzoeksvraag “Maken werkgevers gebruik van Facebook als screeningstool?” is positief. De regressieresultaten wijzen op een significant verschil in positieve call backs sensu stricto tussen een persoon wiens naam naar een Facebook-profiel leidt dat slecht scoort op de eigenschappen aantrekkelijkheid en persoonlijkheid en een persoon wiens naam naar een Facebook-profiel leidt dat goed scoort op beide dimensies. Een persoon wiens Facebook-profielfoto gunstige kenmerken reveleert inzake aantrekkelijkheid en persoonlijkheid ontvangt 4.5 procentpunt meer positieve callbacks sensu stricto (sensu lato) in vergelijking met een
persoon
wiens
Facebook-profielfoto
ongunstige
kenmerken
reveleert
inzake
aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Bijkomend gingen we op zoek naar verschillen tussen laaggeschoolden en hooggeschoolden. Enkel voor de hooggeschoolden konden gelijkaardige resultaten gevonden worden. Het positieve antwoord op onze eerste onderzoeksvraag ligt deels in lijn met onze verwachtingen. In onze literatuurstudie concludeerden we reeds dat het bewijs omtrent Facebook als screeningstool eerder van beschrijvende aard is. Via enquêtes door onder andere Caers en Castelyns (2011) bleek dat 38 procent van de Vlaamse selectieverantwoordelijken aangeven gebruik te maken van Facebook tijdens selectieprocedures. Op basis van de Facebookcorrespondentietest voor laaggeschoolden, kan geen evidentie worden gevonden omtrent het gebruik van Facebook als screeningsinstrument. Via de controle-correspondentietest trachten we vervolgens een onderscheid te maken tussen de verklaring dat te weten te komen of selectieverantwoordelijken Facebook-profielen van laaggeschoolden gewoon weg niet screenen, of de verklaring dat ze zich niet laten beïnvloeden door de gereveleerde kenmerken die uit een Facebook-profielfoto blijkt. Selectieverantwoordelijken blijken zich wel degelijk te laten beïnvloeden door foto’s in CV’s. Door gebruik te maken van de foto die hoog scoort op 92
persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid verhoogt de kans op een positieve callback sensu lato en sensu stricto respectievelijk met 10.6 procentpunt en 5.3 procentpunt. Op basis hiervan concluderen we dat werkgevers de Facebook-profielen van laaggeschoolden niet screenen. De tweede onderzoeksvraag “Houden werkgevers bij het screenen van sollicitanten voornamelijk rekening met aantrekkelijkheid of persoonlijkheid” kan niet eenduidig beantwoord
worden.
Zoals
reeds
vermeld
geven
onze
resultaten
aan
dat
selectieverantwoordelijken enkel Facebook-profielen van hooggeschoolden screenen. De regressie-resultaten wijzen erop dat selectieverantwoordelijken het Facebook-profiel van een hooggeschoolde screenen met als doel het voorkomen van de sollicitant na te gaan. Dit resultaat ligt binnen onze verwachtingen. In onze literatuurstudie wezen we al reeds op het bestaan van een aantrekkelijkheidspremium. Zo concludeerden Rooth (2009), Studiner et al. (2010) en Lopez Boo et al. (2013) dat de aantrekkelijkheidspremium voor mannelijke sollicitanten significant was in termen van een hogere kans voor een uitnodiging van een interview. Bij de laaggeschoolden,
laten
werkgevers
zich
onbewust
beïnvloeden
door
het
persoonlijkheidskenmerk zorgvuldigheid die gereveleerd wordt uit foto’s ingevoegd in CV’s. Dit resultaat ligt binnen de verwachtingen. Barrick & Mount (1991) concludeerden reeds dat zorgvuldigheid het belangrijkste Big Five kenmerk is inzake productiviteit.
93
Hoofdstuk 5: Besluit In deze masterproef gingen we aan de hand van een correspondentietest na of mannelijke schoolverlaters ongelijk behandeld worden op basis van de foto die zij publiek beschikbaar stellen als profielfoto op hun Facebook-profiel. Ten eerste gingen we op zoek naar evidentie voor het gebruik van Facebook als screeningstool. Ten tweede trachten we te achterhalen in welke mate werkgevers zich hierbij laten leiden door aantrekkelijkheid en persoonlijkheid. Hiermee onderscheiden wij ons van een gelijkaardig (piloot)onderzoek die gevoerd werd door Decuypere (2013). Ons veldexperiment werd uitgevoerd door fictieve gematchte paren van motivatiebrieven en CV’s te versturen naar openstaande vacatures. Aan de hand van de naam in de sollicitatiebrief konden de werkgevers het Facebookprofiel van de vier fictieve mannelijke sollicitanten opzoeken. Er werden CV’s en motivatiebrieven opgesteld voor zowel laaggeschoolden als hooggeschoolden. In totaal verstuurden we 1056 sollicitaties naar 528 vacatures. Alle callbacks werden nauwkeurig geregistreerd en op basis hiervan werd het mogelijk onze onderzoeksvragen te beantwoorden. Vooraleer de resultaten weer te geven gingen we op zoek naar antwoorden op onze onderzoeksvragen via de bestaande literatuur in hoofdstuk 2. We stelden hierbij vast dat de empirische evidentie voor het gebruik van Facebook als screeningstool, gegeven de onderzoeksmethode, niet overtuigend was. Het werd wel aangetoond via beschrijvend onderzoek die gebruik maakten van enquêtes. Vanuit de literatuur kwamen we tot de verwachting dat een foto die hoog (neutraal) scoort op aantrekkelijkheid een hogere callback zal hebben dan een foto die neutraal (laag) scoort op aantrekkelijkheid. Een andere verwachting op basis van de bestaande literatuur is dat een foto die hoog (neutraal) scoort op de Big Five persoonlijkheidskenmerken een hogere callback zal hebben dan een foto die neutraal(laag) scoort op aantrekkelijkheid. Aan de hand van regressie-analyses in hoofdstuk 4, kunnen bovenstaande verwachtingen deels ingelost worden. Het profiel met de hoogste score voor aantrekkelijkheid en persoonlijkheid heeft ten opzichte van het profiel met de laagste score voor aantrekkelijkheid en persoonlijkheid een grotere kans op een positieve callback sensu stricto. Vanuit deze bevinding concludeerden we dat werkgevers Facebook gebruiken als screeningstool. Uit de resultaten blijkt bovendien dat werkgevers voornamelijk rekening houden met de aantrekkelijkheid van sollicitanten wanneer ze de Facebook-profielen ‘googlen’. Indien we de substeekproeven van de laaggeschoolden en de hooggeschoolden onderzoeken blijkt dat het hierboven gevonden effect vooral te wijten is aan selectieprocedures die uitgevoerd worden bij het screenen van hooggeschoolden. 94
Daarnaast werden er ter controle en ter vergelijking ook nog resultaten weergegeven met betrekking tot de foto-correspondentietest die in plaats van publiek zichtbare Facebookprofielfoto’s gebruik maakt van foto’s rechtstreeks toegevoegd in CV’s. De gebruikte foto’s zijn identiek als diegene die in onze eigen correspondentietest gebruikt werden. Hier wordt de foto met een hoge score voor persoonlijkheid en een gemiddelde score voor aantrekkelijkheid het meest geprefereerd, in plaats van de foto die op beide dimensies hoog scoort. Dit resultaat lijkt gedreven te worden door een hogere score voor het persoonlijkheidskenmerk zorgvuldigheid van die eerste foto. Wanneer werkgevers zich laten beïnvloeden door foto’s in CV’s blijken ze dus voornamelijk rekening te houden met de persoonlijkheid die deze foto’s reflecteren. Indien we de substeekproeven van de laaggeschoolden en de hooggeschoolden onderzoeken blijkt dat het gevonden resultaat in de controle-correspondentietest gedreven wordt door de selectieprocedures die uitgevoerd worden bij het screenen van laaggeschoolden. De verschillende bevindingen in de twee correspondentietesten kan verklaard worden door het idee dat de beïnvloeding door persoonlijkheidskenmerken gereveleerd via foto’s mogelijk onbewust gebeurt en dat selectieverantwoordelijken die Facebook screenen dit mogelijk in de eerste plaats doen om een beeld te krijgen van het voorkomen van de kandidaat.
95
Bronnenlijst Andreoni, J., & Petrie, R. (2008). Beauty, gender and stereotypes: Evidence from laboratory experiments. Journal of Economic Psychology, 29(1), 73-93. Baert, S., & Decuypere, L. (2013). Better sexy than flexy? A lab experiment assessing the impact of perceived attractiveness and personality traits on hiring decisions (No. 7847). IZA Discussion Paper. Baert, S., Cockx, B., Gheyle, N., & Vandamme, C. (2013). Do employers discriminate less if vacancies are difficult to fill? Evidence from a field experiment (No. 7145). Discussion Paper Series, Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit. Barrick, M. R., & Mount, M. K. (1991). The big five personality dimensions and job performance: a meta‐analysis. Personnel psychology, 44(1), 1-26. Belot, M., Bhaskar, V., & Van De Ven, J. (2012). Beauty and the Sources of Discrimination. Journal of Human Resources, 47(3), 851-872. Benzeval, M., Green, M. J., & Macintyre, S. (2013). Does Perceived Physical Attractiveness in Adolescence Predict Better Socioeconomic Position in Adulthood? Evidence from 20 Years of Follow Up in a Population Cohort Study. PloS one, 8(5), e63975. Berkshire, J.C. (2005). Social network recruiting. HRMagazine, 50 (4), 95. Brandenburg, C. (2007). Newest Way to Screen Job Applicants: A Social Networker's Nightmare, The. Fed. Comm. LJ, 60, 597. Bovenkerk, F. (1992). Testing Discrimination in Natural Experiments: A Manuel for International Comparative Research on Discrimination on the Grounds of Race and Ethnic Origin. International Labour Office. Brown, V. R., & Vaughn, E. D. (2011). The writing on the (Facebook) wall: The use of social networking sites in hiring decisions. Journal of Business and Psychology, 26(2), 219-225. Bursell, M. (2007). What’s in a name? A field experiment test for the existence of ethnic discrimination in the hiring process. SULCIS WP, 7(7).
V
Caers, R., Castelyns, V. (2011). LinkedIn and Facebook in Belgium: the influences and biases of social network sites in recruitment and selection procedures. Social Science Computers Review, Vol. 29, p. 437-448. Darley, J. M., & Fazio, R. H. (1980). Expectancy confirmation processes arising in the social interaction sequence. American Psychologist, 35(10), 867. Davison, H. K., Maraist, C. C., Bing, M. N., Papinchock, J., Southwell, M., & Tamanini, K. (2009). The accidental résumé: Legal and practical issues of e-screening. Panel discussion conducted at the Society of Industrial and Organizational Psychology. Decuypere, L. (2013). Correspondentieonderzoek naar de impact van een Facebook-profielfoto op de aanwervingskansen in Vlaanderen met focus op de financiële sector. Masterproef. Digman, J. M. (1989). Five robust trait dimensions: Development, stability, and utility. Journal of Personality, 57(2), 195-214. Dion, K., Berscheid, E., & Walster, E. (1972). What is beautiful is good. Journal of personality and social psychology, 24(3), 285. Doran, K., & Hersch, J. (2009). The Beauty Premium is Not Robust. Unpublished preliminary work, University of Notre Dame. Doyen, G., & Lamberts, M. (2001). Hoe zoeken werkzoekenden. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven (HIVA), Viona-onderzoek. Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship. Journal of Computer‐Mediated Communication, 13(1), 210-230. Epstein, D. (2008). Have I been Googled? Character and fitness in the age of Google, Facebook, and YouTube. The Georgetown Journal of Legal Ethics, 21 (3), 715–727. Fehr, E., & Gächter, S. (2000). Fairness and retaliation: The economics of reciprocity. The journal of economic perspectives, 159-181. Feingold, A. (1992). Good-looking people are not what we think. Psychological bulletin, 111(2), 304. Fletcher, J. M. (2009). Beauty vs. brains: Early labor market outcomes of high school graduates. Economics Letters, 105(3), 321-325. French, M. T. (2002). Physical appearance and earnings: further evidence. Applied Economics, 34, 569-572. Goldberg, L. R., & Saucier, G. (1998). What is beyond the Big Five?. Journal of Personality, 66(4), 495-524.
VI
Gosling, S. D., Rentfrow, P. J., & Swann Jr, W. B. (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in personality, 37(6), 504-528. Hakim, C. (2010). Erotic capital. European Sociological Review, 26(5), 499-518. Hamermesh, D. S., & Biddle, J. E. (1993). Beauty and the labor market (No. w4518). National Bureau of Economic Research. Han, A., & Hausman, J. A. (1990). Flexible parametric estimation of duration and competing risk models. Journal of applied Econometrics, 5(1), 1-28. Heineck, G. (2011). Does it pay to be nice? Personality and earnings in the United Kingdom. Industrial and Labor Relations Review, 1020-1038. Heineck, G., & Anger, S. (2010). The returns to cognitive abilities and personality traits in Germany. Labour Economics, 17(3), 535-546. Hosoda, M., Stone‐Romero, E. F., & Coats, G. (2003). The effects of physical attractiveness on job‐ related outcomes: a meta‐analysis of experimental studies. Personnel Psychology, 56(2), 431-462. Jæger, M. M. (2011). " A Thing of Beauty is a Joy Forever"?: Returns to Physical Attractiveness over the Life Course. Social Forces, 89(3), 983-1003. Jawahar, I. M., & Mattsson, J. (2005). Sexism and beautyism effects in selection as a function of self-monitoring level of decision maker. Journal of Applied Psychology, 90(3), 563. John, O. P., & Srivastava, S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. Handbook of personality: Theory and research, 2, 102-138. Judge, T. A., Hurst, C., & Simon, L. S. (2009). Does it pay to be smart, attractive, or confident (or all three)? Relationships among general mental ability, physical attractiveness, core selfevaluations, and income. Journal of Applied Psychology, 94(3), 742. Kluemper, D. H., & Rosen, P. A. (2009). Future employment selection methods: evaluating social networking web sites. Journal of managerial Psychology, 24(6), 567-580. Langlois, J. H., Kalakanis, L., Rubenstein, A. J., Larson, A., Hallam, M., & Smoot, M. (2000). Maxims or myths of beauty? A meta-analytic and theoretical review. Psychological bulletin, 126(3), 390. Leigh, A., & Borland, J. (2007). Unpacking the Beauty Premium: Is it Looks or Ego?. Unpublished Manuscript, Australian National University and University of Melbourne.
VII
Lindqvist, E., & Vestman, R. (2011). The labor market returns to cognitive and noncognitive ability: Evidence from the Swedish enlistment. American Economic Journal: Applied Economics, 101-128. López Bóo, F., Rossi, M. A., & Urzua, S. S. (2013). The labor market return to an attractive face: Evidence from a field experiment. Economics Letters, 118(1), 170-172. Mobius, M. M., & Rosenblat, T. S. (2006). Why beauty matters. The American Economic Review, 222-235. Mueller, G., & Plug, E. (2006). Estimating the effect of personality on male and female earnings. Industrial and Labor Relations Review, 3-22. Nyhus, E. K., & Pons, E. (2005). The effects of personality on earnings. Journal of Economic Psychology, 26(3), 363-384. Nyhus, E. K., & Pons, E. (2012). Personality and the gender wage gap. Applied Economics, 44(1), 105-118. Pager, D. (2007). The use of field experiments for studies of employment discrimination: Contributions, critiques, and directions for the future. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 609(1), 104-133. Pallett, P. M., Link, S., & Lee, K. (2010). New “golden” ratios for facial beauty. Vision research, 50(2), 149-154. Riach, P. A., & Rich, J. (2002). Field Experiments of Discrimination in the Market Place*. The economic journal, 112(483), F480-F518. Riach, P. A., & Rich, J. (2004). Deceptive field experiments of discrimination: are they ethical?. Kyklos, 57(3), 457-470. Robins, P. K., Homer, J. F., & French, M. T. (2011). Beauty and the labor market: accounting for the additional effects of personality and grooming. Labour, 25(2), 228-251. Rooth, D. O. (2009). Obesity, attractiveness, and differential treatment in hiring a field experiment. Journal of human resources, 44(3), 710-735. Ross, L. (1977). The intuitive psychologist and his shortcomings: Distortions in the attribution process. Advances in experimental social psychology, 10, 173-220.
VIII
Rotter, J. B. (1966). Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement. Psychological monographs: General and applied, 80(1), 1. Ruffle, B., & Shtudiner, Z. E. (2010). Are good-looking people more employable?. Ben-Gurion University of the Negev. Discussion Paper, (10-06). Sala, E., Terraneo, M., Lucchini, M., & Knies, G. (2013). Exploring the impact of male and female facial attractiveness on occupational prestige. Research in Social Stratification and Mobility, 31, 69-81. Schmitt, D. P., & Buss, D. M. (2000). Sexual dimensions of person description: beyond or subsumed by the Big Five?. Journal of Research in Personality,34(2), 141-177. Scholz, J. K., & Sicinski, K. (2011). Facial attractiveness and lifetime earnings: Evidence from a cohort study. Review of Economics and Statistics, (0). Smith, W. P., & Kidder, D. L. (2010). You’ve been tagged!(Then again, maybe not): Employers and Facebook. Business Horizons, 53(5), 491-499. Society for Human Resource Management (2007). HR Magazine: How Deep Can You Probe. URL:
. (30/04/2014). Stone‐Romero, E. F., Stone, D. L., & Hyatt, D. (2003). Personnel selection procedures and invasion of privacy. Journal of Social Issues, 59(2), 343-368. Uysal, S. D., & Pohlmeier, W. (2011). Unemployment duration and personality. Journal of Economic Psychology, 32(6), 980-992. Viinikainen, J., & Kokko, K. (2012). Personality traits and unemployment: Evidence from longitudinal data. Journal of Economic Psychology, 33(6), 1204-1222. Walther, J. B., Van Der Heide, B., Kim, S. Y., Westerman, D., & Tong, S. T. (2008). The role of friends’ appearance and behavior on evaluations of individuals on Facebook: Are we known by the company we keep?. Human Communication Research, 34(1), 28-49. Zebrowitz, L. A. (1997). Reading faces: Window to the soul?. Westview Press. Zeidner, R. (2007). How deep can you probe? HRMagazine, 52 (10), 57–60 Zhao, S., Grasmuck, S., & Martin, J. (2008). Identity construction on Facebook: Digital empowerment in anchored relationships. Computers in human behavior, 24(5), 1816-1836.
IX
Bijlagen Bijlage 1: Foto’s sollicitanten Profiel 1: Profiel dat goed scoort op persoonlijkheid en aantrekkelijkheid. De gemiddelde waarden zijn de volgende: extraversie 1.07, inschikkelijkheid 0.66, zorgvuldigheid 0.43, emotionele stabiliteit 1.13, openheid 1.09 en aantrekkelijkheid 0.34.
Facebook-correspondentietest: Thibaut Schoors Foto-correspondentietest : Peter Baert voor laaggeschoolden en Dieter De Bruyne voor hooggeschoolden
X
Profiel 2: Profiel dat goed scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid. De gemiddelde waarden zijn de volgende: extraversie 1.04, inschikkelijkheid 0.32, zorgvuldigheid 0.86, emotionele stabiliteit 0.30, openheid 0.60 en aantrekkelijkheid -0.47
Facebook-correspondentietest: Kjell Lievevrouw Foto-correspondentietest: Thomas De Grootte voor laaggeschoolden en Hans Van Damme voor hooggeschoolden
XI
Profiel 3: Profiel dat gemiddeld scoort op persoonlijkheid en gemiddeld/goed op aantrekkelijkheid. De gemiddelde waarden zijn de volgende: extraversie 0.10, inschikkelijkheid 0.11, zorgvuldigheid 0.23, emotionele stabiliteit 0.49, openheid 0.29 en aantrekkelijkheid 0.22
Facebook-correspondentietest: Joannes Bombeek Foto-correspondentietest: Sven De Clerck voor laaggeschoolden en Joris Roman voor hooggeschoolden. XII
Profiel 3 : Profiel dat laag scoort op persoonlijkheid en aantrekkelijkheid. De gemiddelde waarden zijn de volgende: extraversie -1.12, inschikkelijkheid -0.02, zorgvuldigheid -0.10, emotionele stabiliteit -0.34, openheid -0.45 en aantrekkelijkheid -1.15
Facebook-correspondentietest : Bregt Van Acoleyen Foto-correspondentietest : Bart De Sutter voor laaggeschoolden en Rob De schutter voor hooggeschoolde
XIII
Bijlage 2: Screenshots van de Facebookprofielen Thibaut Schoors: Facebook-profiel dat goed scoort op persoonlijkheid en aantrekkelijkheid.
Kjell Lievevrouw: Facebook-profiel die goed scoort op persoonlijkheid en gemiddeld op aantrekkelijkheid
XIV
Joannes
Bombeek:
Facebook-profiel
dat
gemiddeld
scoort
op
persoonlijkheid
en
gemiddeld/goed op aantrekkelijkheid.
Bregt Van Acoleyen: Facebook-profiel dat slecht scoort op persoonlijkheid en aantrekkelijkheid
XV
Bijlage 3: Sollicitatiebrieven Voorbeeld cv laaggeschoolde type A:
Curriculum vitae PERSOONLIJKE INFORMATIE
Joannes Bombeek Jozef Wautersstraat 101, 3010 Kessel-Lo (0486)160836 [email protected] Geslacht Man | Geboortedatum 10/11/1995 | Nationaliteit Belg
VAKANTIEJOBS Juli 2012 tot augustus 2012
Schoonmaak Flextra-Interim
Juli 2011 tot augustus 2011
Administratie en onthaal Hotel Ibis
ONDERWIJS EN OPLEIDING 2007-2013
TSO-Handel GO! atheneum Leuven
PERSOONLIJKE VAARDIGHEDEN Moedertaal Andere talen
Computervaardigheden
Rijbewijs
Nederlands Frans, Engels
▪ Goede beheersing MS Office ▪ Goede beheersing van het internet
▪B
AANVULLENDE INFORMATIE Hobby’s
Tennis Basgitaar
XVI
Voorbeeld cv laaggeschoolde type B
CV Joannes Bombeek Gebroeders Tassetstraat 121 3018 Wijgmaal (0486)160836 [email protected] Geboren op 5 maart 1995 te Leuven Burgerlijke staat: ongehuwd
Diploma 2007-2013
Handel (TSO) – Miniemeninstituut Leuven
Talen Nederlands Frans Engels
Moedertaal Goede kennis (lezen, spreken, schrijven) Heel goede kennis (lezen, spreken, schrijven)
Werkervaring Juli 2012 Augustus 2011
M - Museum (vakantiejob) taken: administratief werk en onthaal Dockx (vakantiejob) taken: schoonmaak en algemene taken
Vaardigheden ICT Rijbewijs
Microsoft Office – Goede kennis B
Lidmaatschappen Lid van amateurtoneelvereniging Augustijner Theater Lid van fitnessclub Basic Fit
XVII
Voorbeeld cv hooggeschoolde type A:
Joannes Bombeek Henricus Wittebolstraat 2, 3018 Wijgmaal (0470)338275 [email protected]
Algemene informatie Geslacht:
Man
Geboortedatum:
23/06/1991 te Landen
Nationaliteit:
Belg
Opleiding 2009-2013
HUBrussel (Brussel) Master in de handelswetenschappen Afstudeerrichting Accountancy (geslaagd met onderscheiding)
2003-2009
Sint-Pieterscollege Leuven (Leuven) Afstudeerrichting ASO Economie-Wiskunde
Werkervaring 15/03 - 15/03/2012
Stage bij Bayer (Antwerpen)
Zomer 2010 - 2011
Vakantiejob bediende – AB InBev (Leuven)
Talenkennis Nederlands: moedertaal Frans: zeer goed Engels: zeer goed ICT-kennis Microsoft Office: goede kennis Internet en e-mail: goede kennis Varia Rijbewijs B (en eigen wagen). Actief bezig met sport (fitness en voetbal) en bij KSJ Leuven. Zelfstandig en sociaal. Flexibel en gemotiveerd.
XVIII
Voorbeeld cv hooggeschoolde type B: CURRICULUM VITAE Geslacht: man
[Naam] Laurent Benoit Dewezlaan 51
Geboortedatum: 17 februari 1991 (Leuven)
3010 Kessel-Lo
Belgische nationaliteit
(0470)338275
In bezit van rijbewijs B
[email]
VAKANTIEWERK Promoteam Kinepolis
augustus 2009 en augustus 2010
STUDIES HUB, Master Handelswetenschappen Afstudeerrichting: Accountancy
2009-2013 Onderscheiding
Stage: Daikin, Oostende Heilige-Drievuldigheidscollege Leuven, Economie-Wiskunde
2003-2009
NEVENACTIVITEITEN Lid studentenraad HUB Roeien, recreatief
2010-2012 1999-heden
TALENKENNIS Nederlands
moedertaal
Engels
vloeiend
Frans
vloeiend
COMPUTERKENNIS Microsoft Office
zeer goed
Microsoft Windows
zeer goed
VERDERE KENMERKEN Geen probleem met weekendwerk Bereid om te verplaatsen XIX
Harde werker Team player Leergierig
Het eerste element betreft de naam van de sollicitant. Hiervoor hebben wij de namen overgenomen uit het onderzoek van Decuypere (2013). Omdat wij nog een vierde Facebook-profiel hebben gecreëerd zijn we nog op zoek gegaan naar een vierde naam die niet verschijnt bij een zoekopdracht via google en die niet refereert naar een vreemde afkomst. Aldus zijn dit onze vier sollicitanten: Thibaut Schoors (gerelateerd aan de Facebook-profielfoto die hoog scoort op de Big five-persoonlijkheidskenmerken en op aantrekkelijkheid), Kjell Lievevrouw (gerelateerd aan de Facebook-profielfoto die hoog scoort op de
Big five-persoonlijkheidskenmerken en gemiddeld op aantrekkelijkheid
Joannes Bombeek (gerelateerd aan de Facebook-profielfoto die gemiddeld scoort op de Big five-persoonlijkheidskenmerken en hoog op aantrekkelijkheid) Bregt Van Acoleyen (gerelateerd aan de Facebook-profielfoto die laag scoort op
de Big five-persoonlijkheidskenmerken en op aantrekkelijkheid)
Het tweede element betreft de woonplaats van de sollicitant. De woonplaats vermeld in type A betreft Kessel-Lo en de woonplaats vermeld in type B betreft Wijgmaal. Beide zijn deelgemeentes van Leuven en behoren dus tot de provincie Vlaams Brabant. Merk op dat dit het geval is voor de cv’s van zowel de laaggeschoolden als de hooggeschoolden. Deze woonadressen bestaan in realiteit, afgezien van het huisnummer. We zijn dit nagegaan door het gebruik van een gps en het opzoeken van deze adressen via Google Maps. De daaropvolgende elementen zijn het telefoonnummer en het e-mailadres. In totaal werden er acht gsm-nummers (vier voor de laaggeschoolden en vier voor de hooggeschoolden) geactiveerd. Werkgevers konden de sollicitanten dus effectief opbellen. Hiervoor werden ons acht gsm’s overhandigd door de Ugent. De gsm’s waren steeds uitgeschakeld zodat
XX
werkgevers steeds terechtkwamen op de voicemail33. Nadien werden de gsm’s frequent aangezet voor het beluisteren van deze voicemails. Overeenkomstig werden er ook acht emailadressen34 gecreëerd. Met deze emailadressen werden de sollicitaties verstuurd en de reacties hierop ontvangen. Alle vier de sollicitanten zijn van het geboortejaar 1991 en hebben de Belgische nationaliteit. Hun geslacht wordt nog eens expliciet vermeld. Daarnaast hebben zij allen het rijbewijs B waarbij ze over een eigen wagen bezitten. Qua opleiding zijn er verschillen tussen de hooggeschoolden en laaggeschoolden. Alle sollicitanten hebben een normaal schooltraject afgelegd zonder een jaar te moeten overdoen. De laaggeschoolden volgden een TSO-opleiding35 terwijl de hooggeschoolden een ASOopleiding36 volgden in het middelbaar. Het GO! Atheneum Leuven en het Sint-Pieterscollege Leuven zijn de scholen aangegeven in het type A cv voor respectievelijk de laaggeschoolden en hooggeschoolden, overeenkomstig zijn het Miniemeninstituut Leuven en het SintPietercollege Leuven de scholen aangegeven in de B-types. Voor zowel de laaggeschoolden als de hooggeschoolden werden de scholen bewust zo gekozen dat ze een gelijkwaardige reputatie hebben. Verder hebben enkel de hooggeschoolden hogere studies aangevat. Hierbij was er de keuze tussen de academische opleiding Handelswetenschappen37, gevolgd aan de Hogeschool-Universiteit Brussel en Toegepast Economische Wetenschappen38, gevolgd aan de KU Leuven. De keuze tussen deze twee richtingen en hun bijbehorende afstudeerrichtingen hing af naargelang de vacature waarvoor gesolliciteerd werd. Aangezien onze onderzoekspopulatie schoolverlaters betreft is de ervaring van onze fictieve sollicitanten beperkt tot vakantiewerk. Het voordeel hiervan is dat potentiële werkgevers hoogstwaarschijnlijk niet zullen geneigd zijn werkgevers van vakantiejobs te contacteren. Bovenop het vakantiewerk hebben de hooggeschoolden ervaring opgedaan door de stage die zij volgden in het kader van hun hogere studies. De stageplaatsen in de twee types cv’s zijn Bayer en Daikin.
De voicemails van de acht profielen (vier laaggeschoolden en vier hooggeschoolden) werden door acht verschillende mannen ingesproken met een leeftijd tussen de 18 en 22 jaar). Hierbij werd enkel de naam van de sollicitant in kwestie uitgesproken. 34 De accounts werden aangemaakt via Hotmail en Yahoo! 35 De richtingen waaruit gekozen kon worden: Handel, Boekhouden-informatica, Informaticabeheer en toerisme 36 Alle hooggeschoolden volgden de ASO-richting economie-wiskunde 37 Keuze tussen vijf afstudeerrichtingen: (i) Accountancy (ii) Bedijfsmanagement en ondernemerschap (iii) Finance and risk management (iv) Humanresourcemanagement en (v) Marketingmanagement 38 Keuze tussen vijf afstudeerrichtingen: (i) Accountancy en financiering (ii) Entrepreneurship (iii) International business, strategie en innovatie (iv) Marketing en (v) Personeel en organisatie 33
XXI
Wat betreft de talenkennis hebben al onze fictieve sollicitanten het Nederlands als moedertaal. Bovendien beheersen zij in een bepaalde mate ook het Frans en het Engels, waarbij de kennis van de hooggeschoolden verder rijkt. Daarnaast is er nog de ICT-kennis. Zowel de laaggeschoolden als de hooggeschoolden kunnen vlot werken met Microsoft Office, internet en e-mail. De mate waarin ze hiermee kunnen werken wordt bij de laaggeschoolden aangeduid als ‘goed’ en bij de hooggeschoolden als ‘zeer goed’. Met betrekking tot de persoonskenmerken werd ernaar gestreefd de sollicitanten zo gelijk mogelijk te maken. Toch werden niet exact dezelfde kenmerken toegekend aan het A-type en B-type om detectie te vermijden. Zo zijn de hobby’s van hooggeschoolden in het A-type fitness, voetbal en KSJ. De hobby’s van hooggeschoolden in het B-type zijn dan weer roeien en deel uitmaken van de studentenraad van de HUB.
XXII
Bijlage 4: Motivatiebrieven Motivatiebrief laaggeschoolde type A
Geachte meneer /mevrouw,
Ik heb uw vacature gevonden in de databank van de “vdab”. Graag zou ik solliciteren voor de job van (). Vorig schooljaar heb ik mijn opleiding Handel afgewerkt. Ook heb ik reeds twee vakantiejobs afgewerkt. In één van beide heb ik reeds wat praktijkervaring in administratief werk opgedaan zodat ik denk dat ik een goede kandidaat ben voor deze job. De details staan in mijn cv. Als u nog vragen hebt dan wil ik daar graag op antwoorden in een gesprek.
Hoogachtend,
(naam)
Motivatiebrief laaggeschoolde type B
Beste, Ik heb interesse in de functie als () die verschenen is op de VDAB-website. Ik ben net afgestudeerd in de richting TSO - Handel. In deze richting heb ik veel geleerd dat mij zal helpen om goed werk te leveren in uw bedrijf. Mijn ervaring is beperkt tot vakantiewerk maar ik ben wel zeer gemotiveerd. Ik wacht op nieuws van u en ik hoop dat u me zal uitnodigen voor een gesprek. Met vriendelijke groeten, (naam)
XXIII
Motivatiebrief hooggeschoolde type A Geachte meneer/mevrouw, Ik heb uw vacature gevonden in de vdab-databank. Graag zou ik solliciteren voor de job van [ ]. Het afgelopen academiejaar werkte ik mijn Master in de handelswetenschappen af. Ik vermoed dat de kennis die ik tijdens deze opleiding opdeed prima aansluiten bij de functiebeschrijving in de vacature. De details staan in mijn cv. Ik hoop me bij u verder te kunnen ontplooien. Als u nog vragen hebt dan wil ik daar graag op antwoorden in een gesprek. Hoogachtend, [NAAM]
Motivatiebrief hooggeschoolde type B
Beste, Ik heb interesse in de functie als [ ] die verschenen is op de website van de VDAB. Ik ben afgestudeerd in de richting Handelswetenschappen aan de Hogeschool-Universiteit Brussel. Mijn werkervaring is beperkt tot vakantiewerk maar ik ben wel zeer gemotiveerd. Alle verdere informatie vindt u in mijn Curriculum Vitae. Ik wacht op nieuws van u en ik hoop dat ik u tijdens een gesprek zal kunnen overtuigen van mijn motivatie. Met vriendelijke groeten, [NAAM]
XXIV
XXV
