Psychometrics Sweden & Assessment Engine

Det saknas idag en seriös och modern bedömningsmetod på den svenska marknaden för att mäta motivationsdrivande intresse. I och med de senaste årens reformering av Arbetsförmedlingen så har ett stor antal kunniga psykologer slutat och med dem en fin och värdefull tradition inom arbetsförmedlingen försvunnit; att ha en forsknings- utvecklingsavdelning som verkar för kvalitet i bedömningstjänsterna. Staten ska genom Arbetsförmedlingen fortsatt ha myndighetsansvaret för arbetsmarknadspolitiken, men ett nytt system ska utvecklas där fristående aktörer ska ”matcha” och rusta arbetssökanden med och för lediga jobben. Exakt hur dessa aktörer ska ”matcha” arbetssökanden och jobben verkar dock inte någon av parterna vara speciellt klar över. 

Inte heller verkar forskningsfinansiärer vara intresserade av att ge pengar till utveckling av evidensbaserade metoder för vägledning av människor i arbetslivet. Detta får allvarliga samhällsekonomiska konsekvenser och drabbar enskilda individer. Ett av de viktigaste områdena inom arbetspsykologin är, enligt mig, att yrkeskunniga psykologer och beteendevetare har standardiserade och högkvalitativa metoder och verktyg att använda i sitt arbete med att stödja och vägleda arbetssökanden på olika sätt. Och att kartlägga och uppmuntra de grundläggande intressen som individen innehar. På så sätt kan människor motiveras att söka sig till nya områden och på så sätt utveckla sin fulla potential. 

Assessment Engine

Assessment Engine har utvecklat en modern bedömningstjänst avsedd att kartlägga vilka intresseområden som är motivationsdrivande för varje enskild individ.  I sin första version ska denna tjänst vägleda genom en ökad förståelse för vilka intresseområden som motiverar en individ till ett målinriktade beteende. 

Vill du vara med i utvecklingen av denna moderna bedömningstjänst så har du möjlighet att kostnadsfritt besvara frågorna som ligger till grund för vår forskningsversion. Klicka på länken nedan för att komma till frågorna. Är du intresserad av att använda detta verktyg i din verksamhet? Maila oss på team@assessmentengine.se så kan vi prata mer.

https://assessmentengine.se/#/interests

Vill du läsa mer om utvecklingen av denna bedömningstjänst innan du besvarar frågorna kan du läsa texten nedan.

Intresse och motivation

Redan i början av förra seklet identifierades intressen som ett viktigt begrepp för att förstå motivation som en drivkraft för målinriktat beteende präglat av fokus, uthållighet och engagemang.  Man upptäckte att ett intresse för vissa objekt kan förändras över tid inom en individ och att skillnader mellan individer skiljer sig åt avseende intressen för vissa objekt.

I dagsläget finns i princip tre olika metateoretiska utgångspunkter vid studier av intressen. Den första utgångspunkten tar sikte på att intressen är relativt stabila dispositioner hos individen. Den andra teorin, som är diametral mot den första, utgår ifrån att det är i kontexten intressen utvecklas. Den tredje teorin utgår att det är en interaktion mellan person och situation som bäst förklarar individuella skillnader i intressen.

Mätning av intressen i Assessment Engine

I utvecklingen av Assessment Engines nya bedömningstjänst för att mäta intressen har vi utgått ifrån att intressen är relativt stabila, men också att dessa intressen utvecklas i interaktionen med olika stimuli. Utgångspunkten är att varje individ har en unik kombination av olika intressen och att dessa intressen i sin tur påverkar motivationen hos individen. 

Intresseområdena mäts som dimensioner. Genom att på mätnivå fråga om många specifika aktiviteter (t ex bygga en garderob, ta hand om skadade djur eller köra en lastbil) så kan dessa specifika aktiviteter aggregeras till övergripande intressedimensioner.

Intresset för olika områden kan tolkas på två sätt; som skillnader mellan individer (vilket kan vara intressant i samband med rekrytering och urval) och som skillnader inom en individ som ger svar på vad är hen är mest respektive minst intresserad av (vilket oftast är relevant vid yrkesrådgivning). Vilken typ av tolkning som är relevant beror på syftet med kartläggningen av intresseområdena. Skillnader mellan individer benämns ibland som normativ tolkning medan skillnader inom en individ i regel benämns som ipsativ tolkning.

Vid en inledande genomgång av litteraturen om intressen i arbetslivet upptäcktes att det saknas en modell för hur olika intressen kan mätas som dimensioner, dvs en modell som avspeglar att vissa individer kan ha ett starkt eller svagt intresse för många områden medan andra individer har få intressen. 

Den klassiska modellen är RIASEC modellen (Holland,1959; Fritszsche & Powell, 1994) utgår ifrån intresseområden Realistic, Investigative, Artistic, Social, Enterprising and Conventional och placerar individer enligt två oberoende dimensioner: Data-Idéer respektive Människor-Saker. Varje individ erhåller en bokstavskombination som placerar individen på en punkt i en hexagon. Även om Hollands teori är användbar begränsas denna tolkning betydligt av att det endast är två basdimensioner som utgör tolkningen. Dessutom, vilket kanske är det starkaste argumentet till att utveckla en ny mätmetod, är att denna modell utvecklades på 1950-talet. Idag, 70 år senare så ser arbetsmarknaden annorlunda ut. En del yrken försvunnit (tex inom industrin) men framförallt så finns det idag yrken inom hälsosektorn och tekniksektorn som inte fanns när RIASEC modellen togs fram. Dessa saknas i RIASEC-modellen.

I en nyligen publicerad studie så tog Su, Tay, Liao, Zhang och Rounds (2018) en förnyad titt på den dimensionella intressemodellen för att fånga utvecklingen under de senaste decennierna. Att identifiera en uppdaterad och mer omfattande uppsättning intressedimensioner är av särskild betydelse med tanke på de förnyade diskussionerna om att använda intressemätningar som verktyg i rekrytering, urval och även inom andra områden inom personalarbete.

Su et al. (2018) fann att ingen av de befintliga intressemodellerna (inklusive RIASEC) täcker hela intresseområden och yrkeskategorier på ett tillfredsställande sätt. De flesta mätinstrumenten saknar t ex en grundläggande intresseskala som representerar användning av datorer, data och informationsteknologi. En del bedömningsmetoder saknar mått på grundläggande intressen för transport, fysiska arbetet, manuellt arbete, teknik och/eller personlig service. Intressen i humaniora och främmande språk saknas ofta helt i befintliga metoder. Dessutom så drogs slutsatsen att befintliga grundläggande intresseskalor varierar i specificitetsnivå – vissa är för heterogena för att betecknas som grundläggande intresseskalor och andra är för specifika. För att fastställa relevanta grundläggande intressedimensioner är det nödvändigt att utveckla en ny uppsättning grundläggande intresseskalor som uppfyller kravet på innehållsspecificitet och homogenitet, och som representerar ett mer komplett utbud av branscher, industrier och yrken. I tillägg så behöver man ta hänsyn till både traditionella och framväxande arbetsområden, den förändrade karaktären av jobb och arbetsuppgifter, och dessutom ta hänsyn tillutvidgade krav i arbeten och att olika intressen kan kombineras, t ex psykologi och intresse för miljöfrågor.

Su et al. (2018) föreslår en hierarkisk modell med tre skikt: preferenser för specifika arbetsaktiviteter på lägsta nivå (bedömd med hjälp av så kallade intressepunkter), grundläggande intressen för homogena klasser av aktiviteter återfinns på mellannivå (utvärderas med hjälp av grundläggande intresseskalor), och breda dimensioner som beskriver allmänna tendenser hos individer att vara intresserade av och motiveras av breda typer av yrkeskategorier i toppen.

Den hierarkiska mätmodellen manifesteras i en ”bottom up” modell där intressepunkter på den lägsta nivån sammanfattas i grundläggande skalor som i sin tur sammanfattas i den allmänna intressedimensionen i toppen av modellen. Nedan återfinns de övergripande dimensionerna som Assessment Engines verktyg bygger på 

Liv & Hälsa

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för aktiviteter som kretsar kring kunskap om liv och hälsa hos människor, djur och andra organismer. 

Kreativa uttryck

Detta område fångar ett grundläggande och brett intresse för aktiviteter som präglas av olika former av konstnärliga, fantasifulla och kreativa idéer och uttryck. 

Teknologi 

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för aktiviteter som karaktäriseras av problemlösning och innovation inom områden som IT, matematik, fysik och statistik. 

Människor

Detta område avspeglar ett grundläggande och brett intresse för aktiviteter som inbegriper och handlar om människor; enskilda människor eller människor i grupp. Att hjälpa andra, att förstå mänskligt beteenden och det mänskliga samhället både historiskt och i nutid, utgör kärnan i denna dimension. 

Organisation

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för aktiviteter som framträder i strukturerade affärsrelaterade miljöer och som tjänar organisatoriska mål. Här ingår aktiviteter som handlar om att arbeta med information och olika typer av data; prioritering, planering, organisering, uppföljning, bearbetning och sammanställning och redovisning. 

Inflytande/Påverkan

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för att på olika sätt leda, påverka, utöva inflytande och övertyga andra. Att ha frekvent kontakt med andra människor i syfte att vägleda, råda och hjälpa dem tillrätta på olika sätt är ytterligare en aspekt av detta område liksom att ta ledningen och instruera andra och även att ha uppsikt över andra och att styra och påverka deras förehavanden. 

Natur/Miljö

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för djur, natur, miljö och utomhusaktiviteter generellt. Denna typ av aktiviteter förekommer ofta inom yrkesområden såsom jordbruk, skogsbruk, lantbruk, och olika typer av klimat- och miljöarbete. 

Praktiskt arbete

Detta område avspeglar ett brett och grundläggande intresse för mekaniska, praktiska och fysiska aktiviteter. Aktiviteter som inbegriper hantering av saker och verktyg, framförandet eller reparation och underhålla av fordon och maskiner, och aktiviteter som kräver arbete med den egna kroppen ryms inom detta intresseområde. 

Bidra till forskningen

Vill du vara med i utvecklingen av denna moderna bedömningstjänst så har du möjlighet att kostnadsfritt besvara frågorna som ligger till grund för vår forskningsversion. Klicka på länken nedan för att komma till frågorna. Är du intresserad av att använda detta verktyg i din verksamhet? Maila oss på team@assessmentengine.se så kan vi prata mer.

https://assessmentengine.se/#/interests

Referenser

Holland, J. L. (1959). A theory of vocational choice. Journal of Counseling Psychology, 6,35–45. http://dx.doi.org/10.1037/h0040767

Holland, J. L. (1997). Making vocational choices (3rd ed.).Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.

Holland, J. L., Fritzsche, B. A., & Powell, A. B. (1994). Self-Directed Search (SDS) technical manual. Odessa, FL: Psychological AssessmentResources.

Su, R., Tay, L., Liao, H.-Y., Zhang, Q., & Rounds, J. (2018, December 13). Toward a Dimensional Model of Vocational Interests. Journal of Applied Psychology.Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/apl0000373

I mina tidigare inlägg granskade jag litteraturen avseende Extraversion och Sympatiskhet. Dessa personlighetsdimensioner sätter samspelet med andra människor i fokus. Nedan kommer jag redovisa min spaning om dimensionen Neuroticism vilket istället för samspel mellan människor handlar om hur människor inom sig själva känner och tänker. Neuroticism inbegriper individens känslomässiga tillstånd och avspeglar tendensen att uppleva negativa känslotillstånd såsom rädsla, nedstämdhet, förlägenhet, ilska, skuld och till och med avsky. Därför har denna faktor en direkt koppling till individens välmående både på och utanför jobbet. Och det är också därför denna faktor alltid varit intressant för psykologer och forskare. Nedan kommer jag gå igenom tidiga definitioner, mätning av Neuroticism och hur denna faktor relaterar till för arbetslivet viktiga beteenden. 

Tidiga definitioner

Begreppet Neuroticism kan spåras tillbaka till det antika Grekland där detta sk temperament benämndes melankoli. Melankolin har genom tiderna varit förknippad med ett svårmod och en tungsinthet. I moderna modeller av personlighet tenderar Neuroticism att identifieras som den första övergripande personlighetsfaktorn, dvs den faktorn med den bredaste kraften för att förklara individuella skillnader. Min egen erfarenhet av alla de tusentals analyser jag gjort de senaste 20 åren av personlighetstest är att denna faktor dels finns ”närvarande” i hela Fem Faktor Modellen (FFM) och dels att Neuroticism är den ”lättaste” faktorn att mäta av hela FFM, psykometriskt uttryckt, Neuroticism har alltid har högst reliabilitet.  Även om begreppets titel fokuserar på en ytterlighet ingår båda polerna av fenomenet i mätningen av Neuroticism, det vill säga det innefattar å ena sidan egenskapen att vara känslomässigt stabil, välanpassad och balanserad i motsats till att vara ångestdriven, oberäknelig och osäker på sig själv. Av central betydelse är egenskaper som förmågan att anpassa sig, hur väl man kan motstå impulser, i vilken utsträckning man upplever och hanterar stress och vilken sinnesstämning man i allmänhet har.

Eftersom denna faktor enskilt gränsar till sjukdomstillstånd såsom depression och ångestsyndrom är den också känsligast att prata om inom arbetslivet. Inom den svenska arbetslivsforskningen pratar man ofta om denna faktor som påverkbar av arbetsmiljön, dvs om det bara var bättre arbetsmiljö skulle Neurotiska drag hos individer försvinna. Även om miljön är viktig (både på och utanför jobbet) finns det en stor ärftlighetsfaktor i Neuroticism, dvs om dina föräldrar har/hade ett drag av Neuroticism ökar sannolikheten att även du har en tendens i allmänhet att känna samma känslor. Någonstans mellan 40-50% av de individuella differenser i Neuroticism vi ser hos människor beror på ärftlighet (Vukasović & Bratko, 2015). Ytterligare en indikation att denna faktor, trots sin centrala plats inom psykologin, utesluts från mätmodeller är att populära modeller såsom Meyers Briggs och även olika typer av färgmodeller inte inbegriper Neuroticism över huvudtaget.

Andra personlighetsmodeller har stråk av denna faktor i modellen men ofta alltför ”snävt” definierade. Detta betyder att en del modeller mäter alltför lite av denna faktor, detta kallas under-respresentation av begreppet och påverkar begrepps-validiteten negativt. För att mäta denna faktor behövs tämligen ”skarpa” frågor om känslotillstånd hos individen. Om vi tittar närmare på begreppet Neuroticism så byggs detta upp av ett antal facetter som kan sammanfattas i olika aspekter av faktorn.

Facetterna

Oro och Temperament de två första facetterna av Neuroticism, är de två grundläggande känslomässiga tillstånden: rädsla och ilska. Alla upplever dessa känslor från tid till annan, men frekvensen och intensiteten med vilken de känns varierar från person till person. Individer som är höga i känslan av ångest är nervösa, ansträngda och spända. De är benägna att oroa sig; de bygger på vad som kan gå fel. Temperamentsfulla människor visar en motsvarande benägenhet att uppleva ilska. De tenderar att vara irritabla och kan visa sig ha svårt att komma överens med andra personer.

Två olika känslor, sorg och skam, utgör grunden för facetterna av Nedstämdhet och Självosäkerhet. Ett drag är depression, dipositionen att uppleva sorg, hopplöshet och ensamhet; deprimerade människor har ofta skuldkänslor och minskat egenvärde. Individer med hög grad av osäkerhet är mer benägna att känna skam eller förlägenhet. De är särskilt känsliga för andras kommentarer, eftersom de ofta känner sig underlägsna andra.

Två av facetterna till Neuroticism är oftare manifesta i beteenden än i känslomässiga tillstånd. Impulsivitet är en tendens att ge efter för frestelser och att bli överväldigade av önskningar. Sårbarhet är en facett som speglar en disposition att hantera stress på ett adekvat sätt. Sårbara människor tenderar att få känslor av panik i nödsituationer, att gå sönder och bli beroende av andras hjälp för att minska stressen inom dem.

Utvecklingen av Personality150

Anledningen att vi valde ovan nämna facetter (Oro, Temparemet, Nedstämdhet, Självosäkerhet, Impulsivitet och Sårbarhet) när vi byggde vårt test i Assessment Engine är att dessa facetter och aspekter av Neuroticism har stöd i forskningen. När vi nu är klara med detta ville vi testa hur väl vi lyckades med detta. Vi samlade därför in data från 400 testpersoner valda från normalpopulation, det enda kravet vi hade för att delta var att de skulle ha ett arbete, då personality150 ska mäta personligheten hur den tar sig uttryck på arbetet. Vi testade vår modell genom en rad sk faktor analyser, en metod som testar flera olika modeller eftersom litteraturen föreslår en mängd olika modeller (McCrae, & Costa, 2003). Dock finns det en modell som föreslagits av (DeYoung, Quilty, & Peterson, 2007) som har starkast stöd i forskningen den föreslår att Neuroticism bäst kan beskrivas med de ovan nämnda facetterna som i sin tur kan förklaras av två aspekter av Neuroticism. Den första beskrivs som Fientlighet och består av facetterna (Temperament och Impulsivitet). Dessa individer blir ofta arga, irriterade, vill gärna argumentera även om småsaker och de har även stora humörsvängningar. Den andra aspekten beskrivs som Flyktighet och består av facetterna (Oro, Nedstämdhet, Självosäkerhet och Sårbarhet) . Dessa människor känner sig ofta oroliga för småsaker, hotade av andra, blir överväldiga lätt och känner sig allmänt otillfredställda med sig själva. Den modell som finns i Personality150 visas i nedan figuren nedan.

Neuroticism,  aspekter och facetters relation med andra variabler

Även om Neuroticism har en korrelation som är negativ mot arbetsprestation är den ytterst svag (-.10), när Neuroticism delas upp i aspekterna är det först och främst Fientlighet som bidrar till den lägre prestationen (-.12) i jämförelse med (Flyktighet). När detta resultat närmare granskas är det särskilt facetten Temperament som bidrar till det negativa sambandet (-.13; Judge et al, 2013). . 

OCB är en viktig del av arbetsprestation.

”OCB, represents willful behaviors that contribute to the effective functioning of organizations by supporting the overall organizational, social, or psychological environment” (Sjöberg, 2014).

Om vi granskar OCB:s relation med aspektskalornaså är det särskilt Fientlighet som bidrar till det negativa sambandet (-.21). Med andra ord har det betydelse om vi tolkar övergripande faktor, aspekterna eller facetterna (Judge et al, 2013). 

Slutsatser

• Neuroticism är en mångfacetterad faktor som bäst kan beskrivas som en kombination av två aspekter, Fientlighet och Flyktighet
• Beroende på vilken facett eller aspekt av Neuroticism och vilket kriterie som ska prediceras kan sambanden var allt från noll till svagt negativa
• Sambandet mellan Fientlighet och OCB är väsentligt högre i jämförelse med om den övergripande faktorn används för prediktion

Referenser

McCrae, R. R., & Costa, P. T., Jr. (2003). Personality in adulthood: A Five-Factor Theory perspective. New York: Guilford.

Brooner, R. K., Schmidt, C. W., Jr., & Herbst, J. H. (1994). Personality trait characteristics of opioid abusers with and without comorbid personality disorders. In P. T. Costa, Jr. & T. A. Widiger (Eds.), Personality disorders and the five-factor model of personality (pp. 131-148). Washington, DC, US: American Psychological Association.

DeYoung, C. G., Quilty, L. C., & Peterson, J. B. (2007). Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology, 93(5), 880-896.

Judge, T. A., Rodell, J. B., Klinger, R. L., Simon, L. S., & Crawford, E. R. (2013, September 9). Hierarchical Representations of the Five-Factor Model of Personality in Predicting Job Performance: Integrating Three Organizing Frameworks With Two Theoretical Perspectives. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. doi: 10.1037/a0033901

Sjöberg, S. (2014). Utilizing research in the practice of personnel selection.
General mental ability, personality, and job performance. Thesis, Stockholm University.

Vukasović, T., & Bratko, D. (2015). Heritability of personality: A meta-analysis of behavior genetic studies. Psychological Bulletin, 141(4), 769-785.

I mitt förra inlägg granskade jag litteraturen avseende Extraversion. Senaste veckorna har jag gjort samma resa med faktorn som ofta benämns Vänlighet eller Sympatiskhet (Agreeableness på engelska). Sympatiskhet sätter liksom Extraversion prägel på hur en person verkar i sitt samspel med andra. Tidigt föreslog Adler (1936) att Sympatiskhet handlar om personens ”Gemeinschaftsgefühl”, på svenska ”känsla av gemenskap”. I detta inlägg kan ni läsa om mina slutsatser.

Tidiga definitioner

I syfte att undersöka hur många faktorer som skulle krävas för att allsidigt beskriva ”normalpersonligheten”, identifierade forskarna Gordon Allport och Harold Odbert (1936) cirka 17 953 personlighets-beskrivande adjektiv i den engelska ordboken. Med tanke på den ohanterligt stora mängden, föreslogs att man skulle försöka reducera antalet adjektiv till ett mindre antal grupper av närbesläktade beskrivningar. I den första kolumnen kategoriserade ord som var, enligt Gordon Allport och Harold Odbert, objektiva beskrivningar på personlighet. Det blev utgångspunkten för bla Raymond Catells forskning om 16 personlighetsfaktorer. Men det fanns sammanlagt fyra kolumner, i kolumns 3 återfanns ord som vänlig, tillmötesgående, älskvärd, åtråvärd och snäll, det var ord som bedömdes som högst subjektiva, därför uteslöts dessa beskrivande adjektiv länge inom forskningen. Goldberg (1981) däremot menade istället att personlighetsdrag som beskrivs med flest antal ord i vårt språk utgör kärnan för att förstå personligheten. Goldberg formulerade några frågar som människor ställer till sig själva när de träffar främlingar varav en fråga är: Är X en trevlig eller otrevlig person att umgås med?

Sympatiskhet handlar om att en vissa människor känner mer eller mindre denna känsla i mötet med andra människor. En känsla att ”inte bry sig om andra människor” är ett tecken på personens låga Sympatiskhet. Horney (1945) illustrerade låg sympatiskhet med att beskriva människors tendens ”moving against people” (emot andra) och stor sympatiskhet ”moving toward people” (till andra). Denna känsla hos individen har naturligtvis en enorm påverkan hur andra uppfattar personen. Dessa personer som rör sig emot andra människor uppfattas som reserverade, avvaktande och skeptiskt inställda till sin omgivning och antar lättare ett kritiskt synsätt. De lägger inte lika stor vikt vid andra människors känslor, önskningar eller åsikter och känner sällan något behov av att anpassa sitt eget beteende för att vara till lags, ni kan säkert känna igen några människor i er omgivning, eller kanske er själva? På jobbet blir det ganska enkelt att identifiera personer med avsaknad av sympatiskhet efter ett tag, då dessa personer:

• är oberoende av andra människor
• är fokuserade på sig själva
• har det egna jaget i fokus.
• är upptagna av konkurrens och tävling
• kräver respekt
• är självcentrerade

I arbetslivet tar sig dessa personer framåt genom att deras ”sätt av vara” ofta uppfattas av andra som starka drag, inte minst för att leda andra människor. Det uppfattas genom sin självcentrering och stora JAG styrka också kunna ta ”tuffa beslut” som ingen annan vågar, då de helt enkelt inte bryr sig om vad andra tycker. Deras tävlingssinne gör att det är tilltalande att anställa dessa på ledande positioner, särskilt när organisationen står inför utmaningar att öka effektiviteten eller dra ned på personalstyrkan. Har själv stött på dessa personer i mitt arbetsliv några gånger, och efter ett tag märker man ganska tydligt att dessa personer ger ”en dålig stämning i rummet”.

I motsats till dessa personer har vi de som har en stor skopa Sympatiskhet inom sig som tydligt märks av människor runt dem eftersom de gör sig själva beroende av andra människor. Dessa personer har en grundläggande tilltro till andra människor. De är altruistiska, omtänksamma och uppmärksammar och bryr sig om vad andra tycker, tänker och känner. De anpassar sitt eget beteende för att ta hänsyn till andra och de blir lätt berörda och engagerar sig i andras problem och känslomässiga tillstånd. De vill gärna hjälpa till och finnas till hands för att stötta. Dessa personer gråter ofta när de ser något sorgligt eller glatt framför sig, helt enkelt för att ”de känner” med andra människor, både i motgång och framgång. Därför uppfattas de av andra som i sanning SYMPATISKA, ni kan säkert känna igen några människor i er omgivning, eller kanske er själva i denna beskrivning?

Även de är lätta att känna igen på arbetsplatsen för dessa personer

• är inriktade på samarbete
• vill fatta beslut i konsensus
• vill sååå gärna att alla ska vara nöjda,
• är vänliga och mjuka mot andra människor

Ofta är dessa personer naturligtvis mycket bekväma och trevliga att ha runt omkring sig och de tar sig vanligtvis fram mycket bra i organisationer eftersom de ofta är följsamma och inte ifrågasätter eller driver igenom sina åsikter, en bra arbetskompis helt enkelt, då de är både toleranta och ödmjuka.

Dagens definition och mätning av Sympatiskhet

Men om vi tittar närmare på Sympatiskhet, så ser vi att även denna faktor kan nyanseras. Precis som Extraversion handlar det om hur en person verkar i sitt samspel med andra människor. När vi utvecklade vårt personlighetstest i Assessment Engine tog vi avstamp i forskningen och definierade byggstenarna i Sympatiskhet bestående av dessa sex facetter.

• Tilllit
• Altruism
• Medkänsla
• Följsamhet
• Blygsamhet
• Kommunikation

Tillit

Denna facett mäter benägenheten att känna tillit till andra. Personer med höga poäng har en grundläggande disposition för att lita på andra, att känna förtroende för andras intentioner, och tilltro till att andra är ärliga och välvilliga. Personer med låga poäng tenderar att vara mer skeptiska och ibland även cyniska gentemot andra, och de kan bli misstänksamma när andra är vänliga eller hjälpsamma. De är mer benägna att misstro andras intentioner och avsikter.

Altruism

Denna facett mäter graden av altruism och omtanke om andra. Personer med höga poäng har en stor omtanke om andras välbefinnande. De är villiga att hjälpa andra som är i behov och är villiga att göra det på bekostnad av dem själva. Personer med låga poäng är mindre benägna att stötta och finnas till för andra, särskilt om det innebär någon kostnad eller belastning för dem själva. Personer med låga poäng uppfattas ofta som något mer självcentrerad eftersom de i regel sätter sig själva i första rummet och de är vanligtvis mer ovilliga att engagera sig i andras problem.

Medkänsla

Denna facett mäter grad av sympati för andra. Personer med höga poäng påverkas av andras behov, de uppfattar och lägger vikt vid den mänskliga aspekten i olika kontexter, konflikter och sociala frågor. Personer med låga poäng är mer distanserade, de är mindre benägna att påverkas av och att känna med andras behov, och de berörs sällan till att känna medlidande med andra. Personer med låga poäng är mer benägna att uppfattas som kyliga och hårdhudade, medan de betraktar sig själva som realister som fattar rationella beslut baserat på logik.

Följsamhet

Denna facett mäter graden av följsamhet. Personer med höga poäng är följsamma och tillmötesgående, de är benägna att hålla tillbaka aggression (ilska och frustration) och att underkasta sig andra. Personer med höga poäng uppfattas som milda och ibland även undfallande. Personer med låga poäng är mer konfrontativa och mer benägna att använda denna aggression för att försvara sin ställning i konflikter. De kan vara skarpa i sin kommunikation och är vanligtvis bra på att argumentera för deras åsikter och ställningstaganden. Sammantaget är de höga poäng mer benägna att samarbeta, medan personer med låga poäng föredrar tävling och konkurrens.

Blygsamhet

Denna facett mäter nivå av blygsamhet. Personer med höga poäng är blygsamma och ödmjuka. De kan känna sig obekväma med att prata om sina förtjänster inför andra (det betyder dock inte att de nödvändigtvis saknar självförtroende eller självkänsla). Personer med höga poäng skryter inte om sig själva, de kan till och med ha svårt med att ta emot beröm från andra. Personer med låga poäng saknar blygsamhet och ödmjukhet, de är bra på att framhäva sig själva och sina förtjänster. De skäms inte för att berömma sig själva inför andra och är ofta ivriga med att berätta för andra om sina prestationer.

Kommunikation

Denna facett mäter graden av rättframhet. Personer med höga poäng är rättframma och uppriktiga i sin kommunikation med andra. De lindar inte in eller försöker undanhålla information eller deras sanna känslor och åsikter till andra, de är öppenhjärtiga och frimodiga. Personer med låga poäng är mer benägna att tänja på sanningen och undanhålla sina sanna känslor och åsikter om de finner det relevant. De är också mer benägna att använda smicker, list och att tänja på sanningen ifall situationen så kräver.

Utvecklingen av Personality150

Anledningen att vi valde dessa facetter när vi byggde Assessment Engine är att dessa aspekter av Sympatiskhet har ett stöd i forskningen (vi använde INTE kompetensmodeller). När vi utvecklade Personality150, som består av sex facetter under varje Big Five faktor, var vi noga med att formulera frågor som speglar den senaste forskningen om Sympatiskhet. När vi nu är klara med detta ville vi testa hur väl vi lyckades. Vi samlade därför in data från 400 testpersoner valda från normalpopulation, det enda kravet vi hade för att delta var att de skulle ha ett arbete, då personality150 ska mäta personligheten hur den tar sig uttryck på arbetet. Vi testade vår Sympatiskhetsmodell genom en sk faktor analys, en metod som testar våran antagna modell, eftersom vi på förhand visste vad vi var ute efter.

Test av modell

Vi testade några olika modeller, den första antog att det i svarsmönstret från 400 individer endast döljer sig en övergripande Sympatiskhet faktor enligt den tidigaste definitionen av Horney. Denna modell passade inte data. Istället för en övergripande modell visade analysen att det döljer sig facetter under den övergripande faktorn. Här har det föreslagits en modell med två aspekter av Sympatiskhet, nämligen Medlidande och Hövlighet där Medlidande handlar om vilka känslor personer har gentemot alla andra de träffar, i detta fall på jobbet. Den andra aspekten, hövlighet, har snarare att göra med hur vi rent kognitivt tänker om andra människor, alltså hur personen väljer hur hen relaterar till andra människor. Det finns naturligtvis ett inbördes positivt samband mellan Medlidande och Hövlighet pga av hur vi känner påverkar hur vi tänker, och hur vi tänker påverkar vad vi känner, därför är det övergripande begreppet Sympatiskhet en bra beskrivning av det övergripande stilen man har i relationer.

Genom att testa olika modeller och sedan jämföra dem sinsemellan så följs gängse kriterier inom psykometrin för att utröna om enklare modeller (en övergripande sympatiskhetfaktor) är bättre på att förklara variationen mellan individer jämfört med mer komplexa modeller, som t ex modellen som visas i figuren. Principen är att alltid välja den enklaste modellen. Den första är den enklaste modellen och alla andra modeller betydligt mer komplexa. För att utröna vilken modell som passar data bäst (eng. goodness of fit) genomfördes sammanlagt två olika faktoranalyser (eng. Confirmatory Factor Analysis, CFA). Den modell som fick bästa stöd visas i nedan figur. Modellen visar på att det finns tre nivåer av Sympatiskhet, de två aspekterna (Medlidande och Hövlighet) och sex facetter.

Resultatet visar tydligt att den bästa modellen mäter en bred faktor, samtidigt som den på aspekt-nivån kan delas upp i Medlidande och Hövlighet som föreslagits inom personlighetsforskningen (DeYoung, Quilty, & Peterson, 2007; Judge et al, 2013) med undantag från facetten Tillit som endast hör till den breda faktorn Sympatiskhet. Såeldes kan vårt nya personlighetstest tolkas på tre nivåer; Big Five, aspekt och facett nivå.

Sympatiskhet, aspekter och facetters relation med andra variabler

Men vad säger då forskningen om de olika nivåernas samband med prestation på jobbet. Judge et al (2013) redovisar dessa samband med uppdelningen på ”task performance” och ”contextual performance”, även kallad organisational Citizenship behavior, förkortat OCB.

”Task performance refers to activities and behaviors that, firstly, contribute to the core objectives of the organization in terms of the production of a good or the provision of a service and, secondly, that are formally recognized as part of the job (Borman & Motowidlo, 1993; Conway, 1999).

och

”OCB, on the other hand, represents willful behaviors that contribute to the effective functioning of organizations by supporting the overall organizational, social, or psychological environment” (Borman & Motowidlo, 1993).

Task performance är arbetsspecifik, dvs beroende på vad arbetet går ut på. Tex när en person jobbar inom vården ser vi ofta en större grad av Sympatiskhet bland personalen i jämförelse med en person som arbetar i icke vårdande arbeten.

OCB däremot är generaliserbart över yrken och arbetsuppgifter,  i form av att medarbetaren är stödjande och hjälpsam och gör det där ”lilla extra”, vilket är premieras i alla yrken och arbeten. Men på vilken nivå ska man tolka detta på? Detta beror på vad man vill förutsäga, övergripande prestation (job performance), uppgiftsspecifik prestation (task) eller stödjande prestation (OCB). I nedan redovisad figur ser ni skillnaden i resultat uppdelat på job performande, task och OCB på de olika nivåerna inom Big Five (på y axeln redovisas multiple R multiplicerat med 100)

När det gäller job performance blir det ingen tillägsvaliditet beroende på nivå, däremot för både Task och OCB höjs validiteten betydligt när vi rör oss närmare facetterna, särskilt när man går ända ned på facettnivå.

Som exempel kan vi ta prediktionen av OCB på facettnivå, där validiteten höjs från ca .10 till .33, en höjning av validiteten på ca 70%, inte illa. Om vi tittar vidare på OCB på facettnivå, vilka facetter är det då som bidrar till denna höjning? I bilden nedan ser ni vilka facetter inom Big Five faktorn Sympatiskhet som bäst predicerar OCB.

 

Sympatiskhet och de två aspekterna Hövlighet och Medlidande har begränsad validitet i att predicera OCB. Istället bör Tillit (från aspekten Medlidande) och Följsamhet (från aspekten Hövlighet) vara de aspekter som ”vägs tyngst” om intresset från rekryteraren är att plocka ut de kandidater som mest sannolikt bidrar till en bra stämning på jobbet. Beskrivningen av en sådan person lyder:

”Denna person är benägen att hålla tillbaka aggression (ilska och frustration) och att underkasta sig andra samtidigt har denna person en förmåga att känna tillit till andra och misstror inte andras goda intentioner och avsikter. Dessa personer upplevs ofta som varma och tillmötesgående”

Slutsats

Sympatiskhet består av flera dimensioner och bör tolkas på facettnivå. Nedan kommer några slutsatser.

• När tolkning sker på facettnivå kommer man upp i effektnivåer som är högre i jämförelse med hela Big Five, inklusive Målmedvetenhet (C).
• Om en bedömning på ett väsentligt sätt ska beskriva en persons Sympatiskhet bör samtliga 6 facetter tolkas tillsammans och ibland delas upp i mindre ihopslagna kluster (sk compound traits).
• Om intresse är att anställa en person med hög OCB bör facetterna Tillit och Följsamhet utgöra de testpoäng ni ska tolka och fatta beslut för inom Big Five faktorn Sympatiskhet, alltså skippa den den övergripande faktorn Sympatiskhet.

Avslutande ord

Det är spännande att djupdyka i forskningen, nu har jag tre faktorer kvar, N, O, och C, vilken faktor tycker ni att jag ska skriva om i nästa inlägg? Maila till info@psychometrics.se och argumentera för varför du tycker det är spännande att läsa mer om just denna faktor.

Referenser

Adler, A. (1964). Social interest: A challenge to mankind. New York: Capricorn. (Original work published 1938)

Cattell, R. B. (1957). Personality and motivation: Structure and measurement. Yonkers-on- Hudson, NY: World Book.

Costa, P. T., Jr., McCrae, R. R., & Dembroski, T. M. (1989). Agreeableness versus Antagonism; Explication of a Potential Risk Factor for CHD. In A. Siegman & T. M. Dembroski (Eds.), In search ofcoronary-prone behavior (pp. 41-63). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

DeYoung, C. G., Quilty, L. C., & Peterson, J. B. (2007). Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology, 93, 880–896. doi:10.1037/0022-3514.93.5.880

Digman, J. M., & Inouye, J. (1986). Further specification of the five robust factors of personality. Journal of Personality and Social Psychology, 50, 116-123.

Digman, J. M., & Takemoto-Chock, N. K. (1981). Factors in the natural language of personality: Re-analysis, comparison, and interpretation of six major studies. Multivariate Behavioral Research, 16, 149-170.

Fiske, D. W. (1949). Consistency of the factorial structure of personality ratings from different sources. Journal of Abnormal and Social Psychology, 44, 329-344. ’

Goldberg, L. R. (1981). Language and individual differences: The search for universals in personality lexicons. In L. Wheeler (Ed.), Review of personality and social psychology (Vol. 2. pp. 141-165). Beverly HUls, CA: Sage.

Goldberg, L. R. (1992). The development of markers for the big-five factor structure. Journal of Personality and Social Psychology, 4, 26-42.

Hogan, R. T. (1983). A socioanalytic theory of personality. In M. Page (Ed.), Nebraska Symposium on Motivation: Personality-Current theory and research (pp. 58-89). Lincoln: University of Nebraska Press.

Horney, K. (1945). Our inner conflicts. New York: Norton.

Judge, T. A., Rodell, J. B., Klinger, R. L., Simon, L. S., & Crawford, E. R. (2013, September 9). Hierarchical Representations of the Five-Factor Model of Personality in Predicting Job Performance: Integrating Three Organizing Frameworks With Two Theoretical Perspectives. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. doi: 10.1037/a0033901

Tupes, E. C, & Cristal, R. E. (1961). Recurrent personality factors based on trait ratings (USAF ASD Tech. Rep. No. 61-97). Lackland Air Force Base, TX: U.S. Air Force. Underwood, B., & Moore, B. (1982). Perspective-taking and altruism. Psychological Bulletin, 91, 143-173.

Extraversion har inkluderats som en högre ordningens faktor i alla personlighetsteorier som har utvecklats under de senaste 100 åren. Men nu är det dags att på allvar börja tolka de olika spekterna och facetterna av extraversion. Jag har tittat bakåt i historien om hur extraversion har tolkats, varit med att utveckla ett helt nytt test som mäter alla aspekter och facetter av extraversion, samt läst den absolut senaste meta analysen om hur extraversion förhåller sig till intressanta beteenden och känslor på arbetsplatsen. Nedan kommer en sammanfattning.

Tidiga definitioner

Eysenck menade för drygt 40 års sedan att den typiska extraverta personen är sällskaplig, gillar fester, har många vänner, behöver ha människor att prata med och tycker inte om att läsa eller studera själv. Hen vill ha spänning i livet, tar chanser, sticker ofta ut från andra, handlar i stundens ingivelse och är generellt en väldigt impulsiv individ. Hen är förtjust i ”practical jokes” har alltid ett svar på tal samt är optimistisk och sorglös. Denna person går inte alltid att lita på, och är ibland direkt opålitlig.

Tio år senare föreslog Costa och McCrae (1985) ”att extraverta tycker om andra människor och föredrar stora grupper och sammankomster, är påstridiga, aktiva och pratsamma. De gillar spänning och stimulans, och tenderar att vara glada och positiva till sin läggning. Extraverta är även i grunden energiska och optimistiska”. Eysenck men inte Costa och
McCrae argumenterar för att extraverta kan vara impulsiva och lite opålitliga. Generellt sett verkar Eysencks extraverta sämre socialiserade i jämförelse med vad som beskrivs av Costa och McCrae. Andra konceptualiseringar (Hogan, 1983; Tellegen ,1985) av extraversion betonar att extraverta är socialt insiktsfulla och inflytelserika, är ambitiösa, hårt arbetande och prestationsinriktade individer. Således, även om det finns gemensamma egenskaper, verkar dessa individer avlägsnas från den orealiserade, impulsiva men samtidigt älskvärda personen som beskrivs av Eysencks.

Varför skiljer sig då definitionerna av extraversion mellan olika forskare. För att förstå detta tittade jag tillbaka i historien om personlighet och där fann jag att den första forskaren som berörde distinktionen mellan introverta och extraverta beteenden var William James (1907) som pekade på skillnaden mellan individer avseende undvikande och påstridighet i relation till andra människor, men det var Jung (1921) som var först att definiera Introversion – Extraversion (I-E) som en typologi. Jung pratade inte om individuella differenser utan att typologin (I-E) representerar olika attityder eller orienteringar mot världen. Introverta är orienterade mot inre, subjektiv erfarenhet, med inriktning på sina egna tankar, känslor, och perceptioner. Följaktligen tenderar de att vara introspektiva och självupptagna, och förefaller avskilda, tysta, reserverad för andra människor. I kontras är extraverta mer externt och objektivt fokuserade; de är mer oroade för vad andra människor tycker och inriktade sig mer mot handling än tanke. De ses som aktiva, utåtriktade och sällskapliga.

J. P. Guilford var dock den första forskaren att föreslå en dela upp extraversion i olika subfaktorer. Han kallade på den tiden Extraversion för Social aktivitet. Denna aktivitet kunde sedan delas upp i tre primär faktorer, den första benämndes för dominans, den andra för energi/aktivitet, och den tredje för socialt intresse. Det betyder att människor som är extremt aktiva uppfyller kravet på att både ha energin, vara påstridiga samtidigt som de är genuint intresserade av det sociala livet, vilket gör att andra bedömer dem som trevliga och sällskapliga. På detta sätt tar sig dessa extraverta människor framåt i sociala sammanhang, inte alltid genom att vara duktiga på något utan snarare på att andra betraktar dem som något av en ledare, även om man inte alltid kan lita på dem.

Liksom Guilford var Raymond Cattell intresserad av primära drag snarare än högre ordningens dimensioner. Faktoranalyser av hans test 16PF bekräftar en extraversionsfaktor som i stor utsträckning definieras med fem primära egenskaper (Cattell et al., 1980): A (varmhjärtad), E (dominant), F (entusiastisk), H (djärv, äventyrlig) och Q2 (socialt engagerad). Detta stämmer ganska väl med tidiga definitioner av extraversion tagna från både Guilford och Eysencks.

Som ni ser är extraversion ett multidimensionellt begrepp som genom tiderna har mycket gemensamt men olika forskare har nyanserat begreppet på lite olika sätt. Det betyder att extraversion ska tolkas på facettnivå för att kunna beskriva en person på ett adekvat sätt. Tyvärr betyder de olika definitionerna att olika mätinstrument mäter olika dela av extraversion. Det är inte helt tydligt tex att Hogan Assessment mäter extraversion på samma sätt som 16PF, mycket för att de definierar extraversion på lite olika sätt. Det har visat att extraversion över olika mätisntrument endast har en korrelation runt .50, dvs delar variationen endast till 50%. Detta talar för att olika instrument mäter extraversion på olika sätt.

Dagens definition och mätning av Extraversion

När vi gick igenom litteraturen avseende Extraversion när vi utvecklade vårt nya personlighetstest som ingår i Assessment Engine lutar vi oss mot den absolut senaste forskningen avseende personlighetens struktur. Mycket talar för att just Extraversion består av en blandning av ovan definitioner som i första ledet betyder att det finns en övergripande extraversionsfaktor (på Big Five nivå), denna faktor kan först delas upp i två aspekter; Entusiasm och Påstridighet. Under den nivån delas dessa två aspketer upp i sex facetter.

• Gladlynthet
• Tillgivenhet
• Sällskaplighet
• Dominans
• Energi
• Spänningssökande

I den första aspekten som speglar den positiva affektiva delen av extraversion (Entusiasm) som gör att dessa personer är omtyckta i sociala sammanhang återfinner vi Gladlynthet, Tillgivenhet och Sällskaplighet. Bob Hogan har ibland benämnt denna faktor som ”getting along with others”, medans den andra faktorn med Dominans, Energi och Spänningssökande som, som här benämsn Påstridighet, snarare kan betecknas som ”getting ahead of others”. Att vara dominant, energisk och lite våghalsig kan ge status i grupper, men inte nödvändigtvis bidra till att andra människor känner att denna person förtjänar att vara omtyckt.

Utvecklingen av Personality150

När vi utvecklade Personality150 som består av sex facetter under varje Big Five faktor var vi noga med att formulera frågor som speglar den senaste forskningen om extraversion. När vi nu är klara med detta ville vi testa hur väl vi lyckades med detta. Vi samlade därför in data från 400 testpersoner valda från normalpopulation, det enda kravet vi hade var att de skulle ha ett arbete, då personality150 ska mäta personligheten hur den tar sig uttryck på arbetet. Vi testade vår Extraversionsmodell genom en sk faktor analys, en metod som testar våran antagna modell), eftersom vi på förhand visste vad vi var ute efter.

Test av modell

Vi testade några olika modeller, den första antog att det i svarsmönstret från 400 individer endast döljer sig en övergripande Extraversions faktor enligt den tidigaste definitionen av Williams och Jung. Denna modell passade inte data. Istället för en övergripande modell visade analysen att det döljer sig facetter under den övergripande faktorn. Här har det föreslagits olika modeller, där ibland tillgivenhet har tagits bort eftersom den antas ha för mycket med en annan faktor att göra, nämligen vänlighet. En annan modell som föreslagits är att spänningssökande är en separat faktor som inte bör ingå tillsammans med de andra facetterna i Extraversion. Vi provade sammanlagt tio modeller av olika karaktär och den bästa modellen som återspeglar hur Extraversion som mäts med personality150 är en modell med Extraversion och två underfaktorer; Entusiasm och Påstridighet, där Entusiasm i sin tur består av facetterna Gladlynthet, Tillgivenhet och Sällskaplighet. Påstrighetsfaktorn i sin tur består av Spänningssökande, Energi och Dominans. Detta stödjer en stor del av tidigare forskningsresultat.

Genom att testa olika modeller och sedan jämföra dem sinsemellan så följs gängse kriterier inom psykometrin för att utröna om enklare modeller (en övergripande extraversionsfaktor) är bättre på att förklara variationen mellan individer jämfört med mer komplexa modeller, som t ex modellen som visas i figuren. Principen är att alltid välja den enklaste modellen. Den första är den enklaste modellen och alla andra modeller betydligt mer komplexa. För att utröna vilken modell som passar data bäst (eng. goodness of fit) genomfördes sammanlagt nio olika faktoranalyser (eng. Confirmatory Factor Analysis, CFA).Den modell som fick bästa stöd visas i nedan figur. Modellen visar på att det finns tre nivåer av Extraversion, inklusive de två aspekterna och sex facetter.

 

Samtliga CFA-analyser utfördes med lavaan (Rosseel, 2012) i programmeringsspråket R, Version 3.4.3 (R Development Core Team, 2017).

Extraversion, aspekter och facetters relation med andra variabler

Hur förhåller sig då denna modell till andra arbetsrelaterade faktorer. En nyligen publicerad meta analys (Wilbot, Wanberg., Kammeyer-Mueller ,& Ones,  2019, May 23) visar att det är värt att kolla närmare på alla nivåer av Extraversion, men särskilt på de sex facetterna separat. Analysen konstaterar att Entusiasm faktorn har ett högre samband med arbetsprestation (.19) i jämförelse med den övergripande faktor Extraversion (.10). Även Påstrighetsfaktorn (.17) visade på ett högre samband. Men även facetterna visade på starkare samband. Nedan visas sambandet mellan samtliga facetter och arbetsprestation.

• Gladlynthet = .18
• Tillgivenhet (fanns ej med i meta-analysen)
• Sällskaplighet = -.07
• Spänningssökande = .00
• Energi =.14
• Dominans  = .15 

Detta i sig visar att Extraversion som övergripande faktor har ett begränsat samband med arbetsprestation. Utan istället är det intressant att se på facetterna och dess koppling till andra beteenden och känslor på arbetsplatsen som har en indirekt påverkan på arbetstprestation.

Och då, vid en närmare granskning av facetten Gladlynthet (eng positive emotions) visar denna egenskap som betyder att en person i allmänhet är ”Mycket glad och sprudlande av positiva känslor. Upplever och uttrycker positiva känslor såsom lycka, glädje och upphetsning, intensivt och ofta. Skrattar mycket och visar inför andra när man är uppspelt och glad, samt uppfattas ofta av andra som sprudlande och översvallande.” Gladlynthet har tydliga positiva samband med:

• ”employee engangement” = .62 
• ”organizational commitment =. 40 
• ”transformativt ledarskap” .53 

När det gäller effektivitet i ledarskapet, har extraversion en högst framträdande roll för effektiviteten. Nedan beskrivs de aspekter och facetter av extraversion som har högst samband med ”leadership effectiveness”

• Påstridighet = .48
• Entusiasm = .25
• Energi = .24
• Dominans = .38

Slutsats

Här kommer mina slutsatser och de saker vi kommer jobba vidare med när vi skräddarsyr framtidens personlighetstest avseende Extraversion.

• Extraversion består av flera dimensioner och bör tolkas på både aspekt- och facettnivå.
• Extraversion när det tolkas aspekt- och facettnivå kommer upp i effektnivåer som är högre i jämförelse med hela Big Five, inklusive Målmedvetenhet
• Om ett test på ett väsentligt sätt ska beskriva en persons Extraversion bör samtliga 6 facetter tolkas tillsammans och ibland delas upp i Entusiasm och Påstridighet.
• Beroende på vad som framgår av arbetsanalysen och vad som ska förutsägas vid en rekrytering bör antingen aspekt- och/eller facettnivån användas. 

Referenser

Cattell, R. B. (1945). The principal trait clusters for describing personality. Psychological Bulletin, 42, 129-161.

Cattell, R. B. (1946). The description and measurement of personality. Yonkers-on-Hudson,NY: World Book.

Costa, P. T., Jr., & McCrae, R. R. (1985). The NEO Personality Inventory manual, Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.

Costa, P. T., Jr., & McCrae, R. R. (1988). From catalog to classification: Murray’s needs and the five-factor model. Journal of Personality and Social Psychology, 55, 258-265.

Costa, P. T., Jr., & McCrae, R. R. (1992). Revised NEO Personality Inventory (NEO-PIR) and NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI) professional manual Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.

Eysenck, H. J. (1959). Manual of the Maudsley Personality Inventory. San Diego, CA: Educational and Industrial Testing Service.

Eysenck, H. J., & Eysenck, S. B. G. (1968). Manual of the Eysenck Personality Inventory. San Diego, CA: Educational and Industrial Testing Service.

Eysenck, H. J., & Eysenck, S. B. G. (1969). Personality structure and measurement. San Diego, CA: Knapp.

Eysenck, H. J., & Eysenck, S. B. G. (1975). Manual of the Eysenck Personality Questionnaire. San Diego, CA: Educational and Industrial Testing Service.

Eysenck, H. J., & Eysenck, M. W. (1985). Personality and individual differences. New York: Plenum Press.

Guilford, J. P. (1975). Factors and factors of personality. Psychological Bulletin, 82, 802-814.

Guilford, J. P., & Braly, K. W. (1930). Extroversion and introversion. Psychological Bulletin, 27, 96-107.

Guilford, J. P., & Guilford, R. B. (1934). An analysis of the factors in a typical test of introversion-extroversion. Journal of Abnormal and Social Psychology, 28, 377-399.

Guilford, J. P., & Guilford, R. B. (1936). Personality factors S, E, and M and their measurement. Journal of Psychology, 2, 109-127.

Guilford, J. P., & Zimmerman, W. S. (1949). The Guilford-Zimmerman Temperament Survey: Manual Beverly Hills, CA: Sheridan Supply.

Wilmot, M. P., Wanberg, C. R., Kammeyer-Mueller, J. D., & Ones, D. S. (2019, May 23). Extraversion Advantages at Work: A Quantitative Review and Synthesis of the Meta-Analytic Evidence. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/apl0000415

Inom urval pratas det ofta om erfarenhet, det är inte ovanligt i slutklämmen av en lång urvalsprocess att det är antal år av erfarenhet som sökande har, som fäller avgörandet. Men vad säger forskningen om detta? Jag har som vanligt när jag undrar över något gjort en djupdykning i forskningslitteraturen för att testa hypotesen om erfarenhet och arbetsprestation.

Arbetserfarenhet kan vara generell, dvs att man haft ett arbete. Där visar forskningen att korrelationen är svag positiv (r = .13), dvs att ha ett tidigare arbete har en begränsad effekt på arbetsprestationen. Det intressanta här är dels att detta samband påverkas (modereras) av komplexitet i arbetsuppgiften där högkomplexa arbeten visar på ett starkare samband (r = .17) i jämförelse med lågkomplexa arbeten. Dvs det är skillnad mellan standardiserade arbeten där samma arbetsmoment upprepas och arbeten när den anställde utsätts för nya saker att lösa på arbetet. Ytterligare ett intressant resultat är att sambandet mellan erfarenhet och arbetsprestation sjunker med antal år i arbete, och efter ca 15 år är sambandet noll (r = .00), sedan blir det negativt, dvs ju längre erfarenhet desto sämre arbetsprestation, även om sambandet fortfarande är relativt mycket svagt (r = -.08).

Arbetserfarenhet kan också vara organisationsspecifk, dvs man har jobbat en tid i samma organisation, kanske med samma, eller liknande uppgifter, eller bytt jobb inom organisationen. I stort sätt samma mönster följs som ovan, en svag generell positiv korrelation återfinns här (r = .06), och även här är sambandet starkare för högkomplexa arbeten (r = .08) i jämförelse med lågkomplexa arbeten (r = .03). Men i stort sätt triviala samband. Sambandet är dock högre i de studier som har ”objektiv” prestation som utfallsmått (r = . .28) istället för närmaste chefens bedömning (r = .12), troligen för att objektiva mått på prestation är mer tillförlitliga (egentligen högre reliabilitet). Även här ”vänder” sambandet efter ca 15 (exakt 14,2 år) och blir negativt.

När det gäller ålder och prestation är det även här en trivial korrelation (r = .03), här vänder sambandet vid 49 år, och blir svagt negativt (r = -.03). 

”Själv är jag 55 och har jobbat sedan jag var 18, så ni kan ju dra era egna slutsatser. Det blir inte bättre än så här”

De tidigare meta analyserna visade på ovan nämnda triviala samband,  men i praktiken är det ofta så att de sökande har haft liknande arbetsuppgifter, men i en annan organisation än den organisation som har initierat urvalsprocessen. Ett exempel kan vara att en organisation söker en IT-chef, och då finns ofta i kravprofilen att vederbörande som söker ska ha minst tre års erfarenhet av att vara IT-chef. Implicit antar den rekryterande organisationen att sökande som har den profilen har haft tid på sig att tillskansa sig kunskap, utvecklat färdigheter och har en förståelse av att jobba som IT-chef. Bör inte sambandet vara högre där?

Nej, faktiskt inte. Resultatet visar generellt på samma låga samband. När det gäller exemplet ovan med IT -chefen, sambandet är lågt (r = .06). I denna studie finns det många sk moderatorer (typ av prestation, typ av erfarenhet, hur mycket av relevant erfarenhet etc etc). Den enda gång som sambandet blir lite högre är när det gäller lågkomplexa arbeten (r = .16).

När forskarna gick igenom platsannaonser på monster.com var det 82% av annonserna som lade vikt på tidigare erfarenhet. Detta är också min erfarenhet, och det jag också lärt ut på universitetet, att det är viktigt, åtminstone för vissa jobb med erfarenhet.

Men resultatet kan ej bekräfta detta, det är förmodligen inte så viktigt som vi tror. En förklaring kan vara att organisationer är olika, det tar tid att lära känna nya personer och förstå den organisations specifika politiken för att kunna prestera. Detta resultat stämmer inte heller överens med tanken i human kapital teorin, där erfarenhet betraktas som en byggsten att bygga human kapital. 

Om man höjer blicken vilka andra saker vi kan bedöma i en urvalsprocess, som tex intelligens, personlighet och att mäta kunskap genom arbetsprov ter sig erfarenhet stå sig ganska dåligt i jämförelse. Detta gör att min rekommendation är att väga ned erfarenhet generellt som en viktig parameter i de flesta urvalssituationerna, och framför allt använda mer valida bedömingar för att förutsäga arbetsprestation.

Referenser

Sturman, M. C. (2003). Searching for the Inverted U-Shaped Relationship Between Time and Performance: Meta-Analyses of the Experience/Performance, Tenure/Performance, and Age/Performance Relationships. Journal of Management, 29(5), 609–640. https://doi.org/10.1016/S0149-2063_03_00028-X

Van Iddekinge, CH, Arnold, JD, Frieder, RE, Roth, PL. A meta‐analysis of the criterion‐related validity of prehire work experience. Personnel Psychology. 2019; 1– 28. https://doi.org/10.1111/peps.12335

Många testleverantörer pratar om att det har ett så kallat ”Big Five” eller ”femfaktortest” test. Vid en närmare granskning är det dock få som vid konstruktionen av sina instrument de facto använt Big Five som utgångspunkt i utvecklingsarbetet. Big Five är vad det låter; fem breda faktorer som förvisso visat sig användbara för urvalsbeslut men också kritiserats för att vara en alltför bred kategorisering. Denna kritik har vi tagit stor hänsyn till i utvecklingen avsett ett helt nytt och komplett Big Five test baserat på den kompletta modellen med fem breda faktorer, vilka i sin tur har sex facetter (underskalor). Vi kallar detta instrumentet Personality150.

Inom forskningen har två delvis olika tolkningsmodeller inom personlighet föreslagits. Dessa benämns ”broad” och ”specific”. ”Broad” det vill säga den breda modellen, föreslår att det är de fem breda faktorerna som ska utgöra utgångspunkten när personlighet ska beskrivas eller användas för att förutsäga beteenden eller känslor (t ex prestation och arbetstrivsel). Företrädare för den specifika modellen anser att de fem breda faktorerna inte är tillräckliga för att användas som modell, utan att man istället bör utgå ifrån att personligheten bäst kan beskrivas med mer specifika faktorer. Ett exempel är den breda faktorn Extraversion, under den faktorn finns sex olika facetter: Tillgivenhet, Sällskaplighet, Dominans, Energi, Spänningssökande och Gladlynthet. När vi utvecklade Personality150 bad vi 400 personer besvara frågor om just Extraversion.

På gruppnivå fann vi en ganska hög korrelation mellan de sexfacetterna vilket ger en hög träffsäkerhet (reliabilitet) när det gäller att fånga den generella faktorn Extraversion (Omega Total = .85). Om man tar bort det unika som facetterna står för i den övergripande faktorn Extraversionsfaktorn så sjunker reliabiliteten betydligt (Omega Hierarchical = .60). Detta betyder att det finns unik variation i facetterna som inte kan förklaras av den övergripande faktorn Extraversion. Nu blev det lite väl tekniskt, eller hur? Låt mig förklara utifrån min egen grad av Extraversion. På den övergripande faktorn Extraversion ligger jag klart över medelvärdet.

Men detta betyder INTE att jag har högt på samtliga facetter Tillgivenhet, Sällskaplighet, Dominans, Energi, Spänningssökande och Gladlynthet.

Låt oss titta närmare på två av dessa faktorer, nämligen Energi och Spänningssökande. Här ser vi att den relativt höga nivån på Extraversion handlar inte om att jag söker det oförutsägbara, det som för många personer är själva ”grejen”, att söka spänning tycker jag bara är jobbigt. Däremot har jag fullt tempo i mitt arbetsliv (anställd, eget företag, fotbollscoach, styrelseledamot och bloggare). Jag blir rastlös när det inte finns något att fundera på, lösa eller göra. Med andra ord så finns det reliabilitet i facetterna, det övergripande Extraversion resultatet kan nyanseras i facetterna, i mitt fall skillnaden mellan Energi och Spänningssökande.  

Vad kan detta resultat användas till? Och vilka praktiska konsekvenser får det? För det första ger det helt klart en mer heltäckande bild av individens personlighet. Detta ger en ökad förståelse för hur individen själv kan förstå varför och hur hen tänker och känner inför olika arbetssituationer. Det kan också användas för att öka förutsägelsen av t ex arbetsprestation. Judge och hans kollegor (2013) fann att Extraversion (breda perspektivet) hade betydligt lägre samband med arbetsprestation (r = .20) i jämförelse med det specifika perspektivet där alla 6 facetter (Tillgivenhet, Sällskaplighet, Dominans, Energi, Spänningssökande och Gladlynthet) tillsammans användes för att förutsäga arbetsprestation (r = .40). Både Energi och Spänningssökande bidrog starkt till det relativt höga sambandet (högt resultat på båda facetterna leder till hög arbetsprestation).

När vi konstruerade Personality150, som levereras via vår plattform Assessment Engine, var vi ytterst noga med att inte ta något avsteg från den kunskap vi kan hämta från forskningen. Vi samlade all den forskning som finns om personlighet och dess koppling till både bra och dåliga beteenden på arbetsplatsen.

Det var ett krav att alla frågor skulle kunna appliceras på arbetet, ingen fråga skulle beröra beteenden utanför arbetets domän. Detta gjordes för att forskning visat att kontextualiseringen av frågor kan öka validiteten (Shaffer, J.A., & Postlethwaite, 2013). Detta gjordes också på grund av att vi anser att frågor vid urval och coaching i arbetslivet ska handla om arbetet, inte om vad som händer utanför arbetet (arbete definieras inte här endast som lönearbete).

När detta genomförts administrerades testet till 400 personer, samtliga var för tillfället i arbete (dvs ej studerande, arbetssökande eller dylikt). Detta urval utgör ett tvärsnitt av den svenska arbetande befolkningen. Dessa personer utgör den normgrupp som varje individuellt resultat jämförs med. Vi anser inte att normguppen ska utgöra specifika grupper av den anledningen att när du återkopplar resultatet till individen så ska hen jämföras med en generell normgrupp, inte ett gäng personer från en viss yrkesgrupp, bransch eller organisation.

Efter psykometriska analyser (ni kan beställa manualen från team@assessmentengine.se) så validerades testet mot olika arbetsrelaterade utfall (lön, organizational cititzenship behavior, occupational prestige och komplexitet i arbetsuppgiften).  När detta var klart skrevs alla texter till återkopplingen som ligger till grund för den standardiserade tolkningen av resultatet. 

Om du vill kolla på hur resultatet presenteras kan du ladda ned en exempelrapport här. Ladda ned en exempelrapport

Nu finns personality150 tillgängligt för alla som är redan nu uppkopplade mot Assessment Engine. Vill du börja använda detta i ditt arbete? Anmäl din mailadress här. 

Vi bjuder på assessments upp till 5000 SEK, så det är bara att börja bedöma personlighet på ett tillförlitligt sätt.

Nästa steg i Assessment Engine är att tillhandahålla en kompletterande datarapport (testpoängbeskrivning) som kan användas till den redan publicerade rapporten.

Men naturligtvis nöjer vi oss inte med detta, Assessment Engine utvecklas i takt med att forskningen inom assessment går framåt. Vi kommer inom kort med fler nyheter för att underlätta dina personbedömningar i arbetslivet.

Referenser

Judge, T. A., Rodell, J. B., Klinger, R. L., Simon, L. S., & Crawford, E. R. (2013, September 9). Hierarchical representations of the Five-Factor Model of Personality in predicting job performance: Integrating three organizing frameworks with two theoretical perspectives.Journal of Applied Psychology. Advance online publication. doi: 10.1037/a0033901

Shaffer, J.A., & Postlethwaite, B. E. (2013). A matter of context : A  meta-analytic invetsigation of the relative validity of contextualized and noncontextualized personality measures.Personnel Psychology, 65(3), 445-493.

Hej!
Under tiden jag varit på SIOP har mina kollegor jobbat vidare med uppdateringar. Nedan ser ni några nyheter.

Förbättrad återkopplingsrapport. För att göra det enklare för dig som administratör att ge feedback till dina respondenter så har vi utifrån våra kunniga kunders synpunkter nu förbättrat återkopplingsrapporten. Med beskrivningar för varje resultatnivå, tydligare grafik och mer omfattande riktlinjer för tolkning, så nu är rapporten bättre lämpad att ge som en fristående återkoppling till respondenter. Klicka här om du vill se ett exempel på hur en rapport kan se ut.

På gång. Vi kommer snart att lansera en stor personlighetsrapport som är komplett med 5 faktorer och 30 facetter och normerat på normalpopulation, samt ett nytt intelligenstest, kanske det bästa jag sett. Kommer hålla er uppdaterade.

Vill du testa Assessment Engine Klicka här

Glad Påsk!
The Assessment Engine Team

”

Eftersom vi är experter på det
vi gör så kan vi skapa processer
som maximerar både kvalitet
och enkelhet för våra
användare i alla led. En styrka
är också att vi är nära våra
användare och deras behov, det
finns inga mellanhänder, våra
användare har direktkontakt
med expertisen.
– ANDERS SJÖBERG

Senast månaden har vi sett en ökad trafik på Assessment Engine och snart kommer vi redan efter ett halvår efter start med nyutvecklade Assessments och rapporter. Alla delar i Assessment Engine är väl utprövade under svenska förhållande. Assessment Engines alla delar stödjer naturligtvis ISO10667, bedömningstjänster i arbetslivet. För någon vecka blev jag intervjuad av Josefin Malmer (Home of Recruitment) om vårt arbete med att utveckla Assessment Engine.

Här kan du läsa hela intervjun

Andra dagen på SIOP i Washington inleddes med en diskussion om ”job performance”. Den som avslutade diskussionen var självaste Campbell, J.P., känd forskare som ägnat hela sitt liv åt att validera bedömningstjänster i arbetslivet. Han påminde att arbetsprestation är individuella differenser (prestationer) som individen själv kan påverka. Han var därför kritisk mot begreppen team performance, organization performance. Utgångspunkten enligt Campbell alla prestationsmodeller bör vara individens prestation. För övrigt bjöd seminariet på två nya modeller som jag ska kolla närmare på när jag får tillgång till papers, den ena handlade om fysisk prestation som ofta behandlats i studier och modeller på ett övergripande sätt. De nya modellerna bryter istället ned den fysiska prestationen i mindre komponenter. Detta kan i sin tur innebära att de fysiska test som genomförs inom tex försvarsmakten kan förbättras i framtiden. Den andra nya modellen som föreslogs har tagit utgångspunkt i Campbells ursprungliga prestationsmodell och Dave Bartrams Big Eight model. Utgångspunkten i deras utveckling var, precis det som vi använder i Assessment Engine, tre breda prestationsdimensioner, task performance, organizational citizenship behavior och counterproductive work behavior. Sedan bryter modellen ned dessa beteende i mindre komponenter.  

Nästa seminarium handlade om kandidatens upplevelse av rekryteringsprocessen som fått enormt genomslag senaste åren. I den paneldebatt jag var på kan man konstatera att detta är ett högts diffust begrepp, samtidigt som det är ytterst viktigt för organisationer. Det ramlar ned till att organisationer vill attrahera rätt kandidater, och även om kandidaterna inte får jobbet vill de inte att de pratar ”skit” om organisationen. Inom forskningen, sedan 1939, kallas det att höja baskvoten, dvs att få bra sökande till tjänsten. Jag blev inte klokare av denna paneldiskussion än vad jag redan vet, nämligen att organisationer tvekar att använda valida metoder för att de är rädda att skrämma bort kandidater. Men ingen kan presentera data på att vissa metoder skrämmer bort kandidater, så vad är problemet? 

På eftermiddagen ägnade jag min tid att gå runt på utställningen där både assessment leverantörer och bokförlag visar sina produkter. En reflektion är att stora företag som IBM är med (det lite komiska var att de hade teknikproblem och kunde inte starta sina datorer!). När jag frågade en av utställare från IBM, efter de fått igång sina datorer,  vad de menar med AI och hur det går till fick jag massa buzzwords som att ”vi matchar sökande till jobb med AI och machine learning”?????

Behållningen denna dag var istället en kille jag träffade (Garett N Howardson) som hade utvecklat en ny analysmetod för att kunna analysera beteende i väldigt små grupper, samtidigt som analysformen går att presentera på ett begripligt sätt till praktiker som kanske inte är intresserad av statistik. Allt helt gratis om du använder R.

Jag tittade sedan in på ett seminarium som behandlade AI. Några frågor som togs upp av panelen var dessa.

1. Hur kan AI användas i vanlig testning?
2. Hur reagerar kandidater att AI används för att analysera?
3. Hur ska algoritmer utvecklas?
4. Kommer AI ersätta IO psychologist?
5. Är det lagligt att använda Facebook i urval?

Det blev en intressant diskussion, men återigen är det svårt att diskutera AI utan en gemensam definition. Inget nytt för mig denna gång.

På lördagen började jag dagen med en session om personlighetsbedömning som INTE är självrapporterade mätningar (traditional testing), sk icke-traditionell testning. Som exempel på icke-traditionell testning togs exemplet upp där forskare tagit data från facebook och kollat sambandet mellan Likes på facebook och din personlighet. Jag har inte varit imponerad av resultatet då korrelationerna ofta bara uppnår .30 -.40 mellan ”LIKES” och personlighets-testpoäng. Att säga att man då kan mäta personlighet med AI liknande metoder (som egentligen är text mining) är att överskatta resultatet, tycker jag. Detta hade professor Harms undersökt betydlig mer djuplodande än jag. Och ha kom fram till dessa slutsater.

1. Personer utan bakgrund inom psykologisk forskning har varit inblandade i de inledande analyserna (läs Cambridge Analytica).
2. I stort sätt alla studier har använt personlighetstest där validiteten är tveksam
3. När man kollar noga i resultatet så upptäcker man konstiga resultat för Big Data metoden, tex att öppenhet och extraversion har ett negativt samband. Big Data analyserna visar också på en dålig diskriminering mellan de fem faktorerna, dvs det finns en hög korrelation mellan faktorerna (medel r = .37)
4. Och varför har ingen undersökt facetterna under Big Five? Onekligen går det att göra. Harms Misstänker att forskarna mörkat detta då resultatet skulle bli än mer tveksamt.

Sammantaget visar resultatet på oklara samband avseende Big Data analysernas förmåga att ersätta personlighetstestningen.

Nästa presentatör, Piers Steel från University of Calgary presenterade en mycket intressant studie där han jämförde hur mycket Big Five kan förklara av variationen i arbetstillfredställelse, karriär tillfredsställelse och livstillfredställelse i jämförelse med om vi analyserar facetterna under Big Five, sammanlagt 30 facetter. Resultatet visar att med facetterna kan förklara lite mer än Big Five i tillfredställelse, men över 100% mer förklarad varians mer i tillfredställelse med arbetskarriären och i livet i stort. Detta går emot gängse mot hypotesen att Big Five ska användas när breda kriterier ska förutsägas. I Piers analyser finns stöd för att det är facetterna under Big Five som är den drivande kraften för att predicera senare känslor och beteenden. Detta stämmer också överens med professor Oswalds resonemang (redan förra året på SIOP) att i framtiden  kan vi öka validiteten för personlighet genom att kolla på alla nivåer samtidigt, generell personlighet (1 faktor), Getting along and Getting Ahead (2 faktorer), Big Five, 30 facetter och till och med gå ned på itemnivå (frågenivå). Mycket spännande, eller hur.

Ett trevligt återseende blev det med Jeff Foster som i många år har jobbat för Hogans, nu har han startat eget (https://passkeysint.com) och presenterade sin egen research där han kunde visa att det går att öka validiteten i personlighetsbedömningar om man också tar hänsyn till hur andra bedömer personens personlighet. Jeff var med på två seminarier som jag följde med på. Det andra handlade om att det går att få ut unik information av att bara ställa en fråga, om tex personlighet, sk short scales. Intressant då detta alltid har varit ett BIG NO, dvs att bara ställa en eller några fåtal frågor för att bedöma personlighet. 

Detta tog vi delvis utgångspunkt vid utvecklingen av personality30. När vi utvecklade personlighetstestet som finns i Assessment Engine landade vi i 150 item som kan delas upp i 30 facetter som kan sammanfattas i Big Five. När vi var klara med detta tog vi ut 30 item med hjälp av Item Response Theory och en teoretisk tolkning att 1 item kan spegla 1 facett. I vårt korta test (personality30) har vi låg reliabilitet i varje Big Five faktor (mätt med cronbach alpha). Men vad som händer, som kan verka väldigt kontraintuitivt, är att validiteten ökar. Nedan ser ni validiteten (korrelationen, r) mellan tre av Big Five faktorerna (N, E och C) bedömt med 150 item i jämförelse med 30 item. Reliabiliteten är låg i personality30 (runt .64) men vad ni ser i tabellen ser är att N (känslomässig instabilitet) har en lika hög negativ korrelation med lön för både den långa versionen och den korta versionen av testet. Och för E (Extraversion) och C (Målmedvetenhet) har den långa versionen inget signifikant samband med lön, till skillnad från den korta versionen av samma test.

 

 

 

 

Detta betyder att det är fullt tillräckligt med 30 item för att på ett väsentligt sätt rangordna individer för i detta fall predicera vilken lön de har (samma sak visade sig för flera arbetsrelaterade variabler, om ni vill se våra psykometriska analyser maila mig på info@psychometrics.se. Vi har naturligtvis sammanfattat psykometrin i en manual).

Innan jag tog taxin till flygplatsen var jag naturligtvis tvungen att titta på SIOP:s höjdpunkt, dvs den första presentationen av den nya metanalysen av sambandet mellan begåvning och prestation i arbetslivet. Det är Jack Kostar och Deniz Ones som granskat 25 tidsskrifter,k sammanlagt har de hittat 178 olika test, de har haft tillgång till 59 test manualer och sammanlagt hittat 14 516 studier med sammanlagt 747 976 individer. Faktum är att denna uppdatering är den första sedan 70-80 talet, även om Hunter & Schmidts sammanfattning kom 1998 så var det data från en svunnen tid som utgjorde den stora delen av datan som låg till grund för estimatet .51. 

Och vad blev då resultatet, det tänker jag inte säga nu. Det kommer jag säga när artikeln är publicerad, men jag kan säga att mycket tyder på att jag ska revidera algoritmerna i Assessment Engine snart, inte minst pga att att verbala test är en nödvändighet att ha med i bedömningen, det räcker inte med ett matristest för att förutsäga prestation i arbetslivet, vilket jag sagt i många år.

Sammantaget en mycket bra SIOP konferens, 50% av det man hinner med handlar om att falsifiera sina egna nollhypoteser, dvs gå på de seminarier man egentligen inte tror på. Tyvärr är det fortfarande mycket marknadsföring hos företag på SIOP som har lite med den seriösa forskningen att göra, vilket jag tycker är synd. Tråkigt när stora företag står och säger sig ha löst många problem inom tex urval medan forskarna tycker tvärtom i ett angränsande rum, detta borgar inte för att minska gapet mellan forskning och praktik. Min sammanfattande trendspaning är följande.

• AI, Big Data, påväg ned i intresse
• EQ helt borta på kartan
• Personlighet, särskilt ett intresse för den mörka sidan
• Lite mer om begåvning, med särskild betoning på andra faktorer än generell intelligens
• Psykometrisk forskning sker nu i R, ingen analyserar med SPSS längre. 

Och Washington är trevligt, och roligt att vi var en hel del nordbor på plats, träffade flera norska kollegor och många från Sverige.

Nästa år är det bara att borsta av cowboyhatten, då är SIOP i Texas.

Läs mer här

 

 

 

 

Idag startade SIOP i Washington DC, världens största kongress för arbets- och organisationspsykologer (5200 deltagare). Vi är ett gäng svenskar som är på plats. Det är ett intressant program med föreläsningar, posters och workshops. 

I inledningen av SIOP påpekades det stora arbetet med att minska gapet mellan Science and Practice, flera av årets pristagare var just de som både arbetar men forskning men också jobbar som konsulter så att deras forskningsresultat blir verklighet, något vi kan ta lärdom av i Norden där forskare och praktiker inte alltid pratar samma språk.

För övrigt bjöd dagen på intressanta möten. Ett av dem var ett symposium med titeln ”Theoretical advance in vocational interest research: Moving beyond Holland theory.

Hollands teori (en typologi) handlar om hur intressen hör ihop med olika yrken. Denna teori utvecklades på 60-70 talet. Den utgår från att individers intressen kan dela sin i följande sk Typer (RIASEC)

• Realistic
• Investigate
• Artistic
• Social
• Enterprising
• Conventional

En av grundtankarna med teorin är att du kommer att trivas i ett yrke vars profil överensstämmer med din egen profil. Målet med yrkesvalsteorin är att hitta din intresseprofil som ger vidare vägledning till yrken som passar just dig.

Jag har testat ca 400 blivande psykologer och den vanligaste profilen är kombinationen Social, Artistic och Investigate (i nämnd ordning). Det är särskilt S som är framträdande, vilket ofta uttrycks som att ”vi vill hjälpa andra människor”.

Den vanligaste användningssättet för RIASEC modellen är att använda den som vägledning inför yrkesval, eller utbildningsval. På svenska heter detta test Vägvisaren. Arbetsförmedlingen använder denna modell för att vägleda arbetssökande;

https://www.arbetsformedlingen.se/For-arbetssokande/Valj-yrke/Intresseguide/

(jag vet inget om detta test är validerat så tolka med försiktighet, vill du testa med ett validerat test ska du testas med vägvisaren som idag säljs av Assessio (http://www.assessio.se/testlosningar/vagvisaren/).

Men nu tillbaka till seminariet. .. Moving beyond Holland theory. Samtliga presentatörer var överens om att RIASEC modellen HAR varit en bra modell för att kartlägga intressen, så är det INTE det längre. Modellen utvecklades när arbetsmarknaden såg annorlunda ut, särskilt har den tekniska utvecklingen gjort att många arbeten idag inte var uppfunna vid tiden RIASEC modellen utvecklades. Idag finns yrken som handlar om att bevara vår miljö, samtidigt som en mängd olika yrken inom vården vuxit fram.

Men hur ska vi lösa det? Det finns lite olika förslag på det. Ett förslag är bygga ihop modeller om personlighet och intressen. Teorin bakom detta är att vissa trait inom personlighet har en direkt påverkan hur du utvecklar intressen. Tex har extraverta betydligt högre sannolikhet att utveckla intressen som har med att hjälpa eller leda andra människor i jämförelse med introverta personer. Ett annat förslag var att överge typologin och istället fokusera på att det är en mängd olika basintressen som interagerar med mer hur generella intressen utvecklas. En hel del forskning visar också att vissa intressen har negativ korrelation med prestation, tex om du är intresserad av nya idéer samtidigt som du jobbar i en stark hierarkisk organisation (tex militären) bidrar ditt intresse negativt till prestationen. Mycket av forskningen handlar om att utveckla nya sätt att mäta intressen både för att vägleda individer men också för att förutsäga prestation. 

En del föredrag på SIOP handlar om nya tekniker för att analysera information, AI och maskininlärning är några begrepp som flitigt används. Men detta år är det en betydligt mer återhållsam argumentation. Det finns företag på SIOP som säger sig ha löst detta, men ingenting jag såg idag tyder på att detta är löst. Snarare säger forskningen att en hel del ”nya” problem dyker upp, inte minst etiska aspekter. Intressant är att många av begreppen som används kan summeras till text analys, dvs text mining. Jag har själv provat denna analysform och kan bara hålla med, ibland kan det var att gå över ”ån efter vatten”. Men i och med att forskarna detta år använder AI som en övergripande term som kan innefatta väldigt mycket, men samtidigt kräver en stringens vid presentationerna vad som gjorts och vad analysen bidragit, till kommer det snart utkristalliseras vad som funkar och inte funkar. 

För övrigt var jag på seminarier som var mer psykometriskt orienterade. Bland annat om hur vi kan använda item response theory för att utveckla nya mätmetoder och ett seminarium som handlade om hur man kan testa vilken fördelning man har på sina mått. Vi har inom psykometrin fram tills nu fokuserat på normalfördelningen, men vissa av våra mått är EJ normalfördelade, och frågan är om hur vi ska göra analysera vår data i framtiden. Speciellt tack till Harry Joo och Kyle Bradely som delade med sig av sin programmering i R som jag kan använda i min forskning. En hälsning till mina akademiska kollegor, ingen använder SPSS längre.

Återkommer med mer info, nu pustar jag ut efter en första hektisk dag.