Neumann, Marvin
Meta-Analysen zeigen, dass die Kombination von Informationen anhand eines (simplen) Algorithmus (mechanische Entscheidungsfindung) in valideren Leistungsvorhersagen resultiert als die Kombination von Informationen „im Kopf“ (holistische Entscheidungsfindung). Eine algorithmische, mechanische Entscheidungsfindung wird in der Personalauswahl jedoch selten akzeptiert und praktiziert. Ich präsentiere, wie die Akzeptanz mechanischer Entscheidungsfindung gesteigert werden kann, um somit validere Leistungsvorhersagen zu treffen.
