Arbeitgeber setzen auf KI zur Überprüfung der sozialen Medien von Kandidaten: Best Practices zur Minimierung rechtlicher Risiken
Ungefähr 70 % der Arbeitgeber überprüfen mittlerweile die Profile in sozialen Medien im Rahmen des Bewerbungsprozesses. Das manuelle Durchsehen von Facebook-Beiträgen, X-Feeds und Instagram-Fotos ist jedoch zeitaufwendig und inkonsistent. Hier kommen KI-gestützte Untersuchungswerkzeuge für soziale Medien ins Spiel, die versprechen, den Prozess zu optimieren.
Diese Plattformen nutzen Natural Language Processing (NLP), um die öffentlichen Beiträge von Kandidaten zu scannen, Sprachmuster und -stimmungen zu analysieren und Persönlichkeitsbewertungen zu erstellen, die Eigenschaften wie Teamarbeit, Offenheit, Anpassungsfähigkeit oder Führungspotenzial vorhersagen. Der Ansatz ist überzeugend: tiefere Einblicke in die „echten“ Persönlichkeiten der Kandidaten zu erhalten, die über das hinausgehen, was Lebensläufe und Interviews zeigen, und gleichzeitig das HR-Team von unzähligen Stunden Arbeit zu entlasten. Vor der Implementierung von KI zur Durchsuchung der sozialen Medien von Bewerbern sollten jedoch die erheblichen rechtlichen Risiken dieser Werkzeuge verstanden und einige Best Practices in Betracht gezogen werden.
Risiken von sozialen Medien-Screenings
Wie bei allen Werkzeugen birgt die Nutzung von KI-gestützten Untersuchungswerkzeugen für soziale Medien Risiken.
Voreingenommenheit und falsche Schlussfolgerungen
Es besteht ein echtes Risiko von Voreingenommenheit und der Schaffung falscher Schlussfolgerungen. Falsche Schlussfolgerungen können durch kulturelle oder sprachliche Stile, Code-Switching, Slang, Sarkasmus und Memes verursacht werden, was zu Fehlklassifikationen durch NLP führen kann. Zudem kann Voreingenommenheit auftreten, wenn „Proxy“-Signale (Folgen, Netzwerke, Standort) analysiert werden, da diese geschützte Merkmale offenbaren oder darstellen können.
Datenschutzprobleme
Es gibt zahlreiche Datenschutz, Transparenz- und Einwilligungsbedenken zu berücksichtigen. Einige Bundesstaaten haben umfassende Verbraucherdatenschutzgesetze, die möglicherweise Benachrichtigung, Wahl oder Bewertungen erfordern. Globale Bewerber können auch internationale Gesetze wie die DSGVO betreffen, die eine rechtliche Grundlage, Transparenz und eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) erfordert und Einschränkungen hinsichtlich sensibler Daten hat.
Biometrische Bedenken
Zusätzlich können solche Werkzeuge auch biometrische Probleme aufwerfen, insbesondere wenn Gesichtsanalyse verwendet wird. Einige Bundesstaaten erfordern ausdrückliche Zustimmung, und andere haben Gesetze, die den Zugang zu Passwörtern einschränken.
Roboterbeschränkungen
Die aktuellen Einschränkungen dieser Werkzeuge werfen auch Fragen zu Genauigkeit, Authentizität und Kontext auf. In ihrer bestehenden Form verstehen KI-Werkzeuge keinen Kontext oder Sarkasmus und sind anfällig für Fehlinterpretationen von Humor, Zitaten oder historischen Beiträgen. Sie können zudem durch Identitätsbetrug oder falsche Übereinstimmungen zu falschen positiven Ergebnissen führen.
Diskriminierungspotenzial
Die Überprüfung von sozialen Medien kann Informationen über Religion, Behinderung, Schwangerschaft, Alter, politische Ansichten und eine Vielzahl anderer geschützter Faktoren offenbaren, die bei der Einstellung nicht berücksichtigt werden sollten. Wenn solche Werkzeuge genutzt werden, könnte Wissen über diese Faktoren dem Arbeitgeber zugeschrieben werden, was die Einstellungsentscheidungen beeinträchtigen könnte.
Fair Credit Reporting Act
Selbst wenn ein Dritter einen „Sozialen Medienbericht“ bereitstellt, könnte dies die Anforderungen des FCRA auslösen, einschließlich Offenlegung, Genehmigung und Verfahren zur Anfechtung und Genauigkeit.
Datensicherheit
Diese Werkzeuge können auch Sicherheits- und Aufbewahrungsrisiken darstellen. Die gesammelten Daten führen zu Risiken von Datenverletzungen und Rechtsstreitigkeiten.
Sonstige Gesetze
Schließlich können Schutzmaßnahmen für rechtmäßiges Verhalten und Whistleblower-Schutz relevant sein, wenn soziale Medien überwacht werden. Arbeitgeber könnten auch Schwierigkeiten haben, nachzuweisen, dass die Ergebnisse jobbezogen und geschäftlich notwendig sind.
Best Practices zur Risikominderung
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Risiken der Nutzung dieser Werkzeuge zu mitigieren.
Definieren Sie einen klaren und rechtmäßigen Zweck
Dokumentieren Sie die spezifischen, arbeitsbezogenen Gründe für die Überprüfung und welche Arten von Informationen für die Position relevant sind. Vermeiden Sie vage Begründungen wie „Kulturfit“ oder „Gesamtpersönlichkeit“. Stattdessen sollten Sie konkrete Merkmale oder Warnsignale identifizieren.
Verwendung von Drittanbietern oder Firewall-Überprüfern
Erwägen Sie, die Überprüfungen von sozialen Medien von jemandem außerhalb der Einstellungsentscheidung durchführen zu lassen, um sicherzustellen, dass geschützte Merkmale nicht die Entscheidungen der Entscheidungsträger beeinflussen.
Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutz- und KI-Gesetzen
Überprüfen Sie Ihre Praktiken gegen staatliche Datenschutzgesetze und neue, KI-spezifische Vorschriften.
Validieren und dokumentieren Sie die Jobbezogenheit
Wenn Ihre KI-Tools Bewertungen basierend auf den Daten aus sozialen Medien produzieren, behandeln Sie sie wie andere Einstellungstests: Sie müssen validiert werden, um nachzuweisen, dass sie tatsächlich die Arbeitsleistung vorhersagen.
Schulung von HR und Entscheidungsträgern
Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten verstehen, was sie berücksichtigen können und was nicht, und wie sie Voreingenommenheit vermeiden.
Transparenz und Rechtsmittelverfahren bereitstellen
Informieren Sie die Kandidaten darüber, dass ihre öffentlichen sozialen Medien überprüft werden können, und geben Sie ihnen die Möglichkeit, potenziell ausschließende Inhalte zu erklären.
FCRA-Verfahren befolgen (falls zutreffend)
Falls ein Dritter die Überprüfung durchführt und einen Bericht bereitstellt, der die Charaktere, den Ruf oder die persönlichen Merkmale des Kandidaten betrifft, müssen die FCRA-Anforderungen beachtet werden.
Datenkollektion und -aufbewahrung begrenzen
Erheben und speichern Sie nur die für die Entscheidung notwendigen Daten und vermeiden Sie das Scraping ganzer Profile.
