Günter F. Müller, Friedhelm Nachreiner - Rainer Hampp Verlag

Relevanz generierter Entscheidungsmerkmalen eingehender zu beleuchten,
Meinungsverschiedenheiten abzuklären und Bedeutungskonsens zu erzielen.
Die Diskussionen machen zumeist deutlich, wie argumentativ abgesichert
und überzeugend die Selektionsrelevanz einzelner Merkmale begründet
erscheint und welche Merkmalsausprägungen für notwendig gehalten werden,
um Optimallösungen des Auswahlproblems zu erreichen. Indem
Merkmalspräferenzen offen gelegt und der Kritik anderer Experten ausgesetzt
werden, reduziert sich der ursprüngliche Merkmalskatalog zumeist
erheblich. Die verbleibenden, übereinstimmend als bedeutsam erkannten
Merkmale werden sodann geordnet, nach Ähnlichkeit gruppiert und ihrem
Allgemeinheitsgrad entsprechend hierarchisch zusammengefaßt. Es ergibt
sich daraus in der Regel ein bestimmter Merkmalsbaum, der den gewünschten
Zielzustand ("beste Eignungsvoraussetzungen für die Endauswahl") durch
eine begrenzte Anzahl von Dimensions- und Einzelmerkmalen definiert und
aufschlüsselt. Die Basismerkmale sollten dabei stets operationalisierbar
sein bzw. durch empirische Indikatoren gemessen werden können. Der
Merkmalsbaum enthält die Essenz inhaltlicher Komponenten des
Entscheidungsproblems; er legt damit auch die zentralen Merkmale fest,
nach denen einzelne Bewerber(innen) später zu bewerten und auszuwählen
sind.
Im weiteren (Verfahrensschritte 5-7) erfolgt das Gewichten und Normieren
der Merkmale, wofür Edwards & Newman (1982) verschiedene Skalierungs- und
Rechenprozeduren vorschlagen. Eine gewisse Vorziehenswürdigkeit läßt
folgende Prozedur erkennen: Nach dem Rangordnen klassifizierter Merkmale
erhalten die Experten ein sogenanntes Ankergewicht von 10 Punkten, das
dem jeweils unwichtigsten Merkmal einer Klasse zuzuteilen ist. Alle
wichtigeren Merkmale müssen dann entsprechend ihrer vermuteten Bedeutung
höher gewichtet werden, z.B. mit 20 Punkten für doppelt so wichtig, mit
25 für 2,5 Mal so wichtig oder 50 mit 5 Mal so wichtig, usw.. Auf diese
Weise gelingt es, die relative Bedeutung ähnlicher Merkmale auf
Verhältnisskalen abzubilden. Eine Normierung der Skalenwerte ermöglicht
überdies den Vergleich mit anderen Merkmalsklassen. Werden die
Gewichtspunkte auf eine gemeinsame Skala zwischen 0 und 1 transformiert,
können sie, wie Edwards & Guttentag (1977) darlegen, als
Wahrscheinlichkeitsurteile interpretiert werden. Um normierte Gewichte
der (operationalisierbaren) Basismerkmale zu erhalten, muß der gesamte
Merkmalsbaum von oben nach unten durchmultipliziert werden. Auf diese
Weise resultieren Werte, die alle vertikal und horizontal verzweigten
Bedeutungsrelationen des Merkmalsbaums zusammenfassen und in normierten
Zahlenverhältnissen zum Ausdruck bringen (s.u. Beispielsfall und Abb. 1).
In den nächsten Schritten (8-10) werden vorliegende Bewerbungsunterlagen
im Rahmen der erarbeiteten Entscheidungsgrundlage durchgesehen und
bezüglich nutzenrelevanter Merkmalsausprägungen bewertet. Einzelne
Merkmalsmessungen werden sodann mit den vorher ermittelten
Gewichtsfaktoren multipliziert und zu Gesamtnutzenwerten addiert. Um den
relativen "Ort" (location) von Merkmalsausprägungen einzelner Bewerber(innen)
zu bestimmen, kann ein Rating-Verfahren verwendet werden, das
mit Skalen zwischen 0 und 100 operiert. "0" definiert dabei
Merkmalsausprägungen, die den geringsten zu erwartenden Nutzen
indizieren, "100" definiert Ausprägungen mit dem größten zu erwarteten
Nutzen. Die Qualität von Informationen aus Bewerbungsunterlagen bringt es
mit sich (s. 1. Problem), daß nicht alle Angaben für Merkmalsmessungen
geeignet erscheinen. Auf der sicheren Seite befindet man sich jedoch,
wenn primär tätigkeitsbiographische Daten ausgewertet werden (vgl. Owens,
1976). Entsprechende Daten liegen zwar selten in standardisierter Form
vor, es können verschiedene Quellen jedoch (Lebenslauf, Ausbildungs- und
Beschäftigungsnachweise, in Zeugnissen enthaltene
Tätigkeitsbeschreibungen) zumindest qualitativ ausgewertet werden, um die