Matching en online recruitment: made in heaven, 3

puzzelstukjes In de serie zegeningen van matching zou ik vandaag eigenlijk in moeten gaan op de mogelijkheden om vacatures op volgorde van relevantie te tonen.

Maar het lijkt me verstandiger om eerst nog eens het principe van matching verder uit te werken.

En via die weg direct een voorbeeld te hebben waarmee ik vervolgens alle verschillende mogelijkheden van matching verder kan verduidelijken.

Dus eerst nog even naar de tekentafel…

Profielen, profielen
In onderstaand schema heb ik een sterk vereenvoudigd profiel van een kandidaat en een vacature weergegeven:

Matchprofiel

De linker kolom laat het kandidaatprofiel zien, de rechterkolom het profiel van de vacature.

De kandidaat zoekt een functie als als algemeen chirurg, het ziekenhuis biedt een functie als orthopedisch chirurg.

De kandidaat zoekt een bepaald salaris; het ziekenhuis biedt een (lager) salaris

De kandidaat heeft ervaring als chirurg en als algemeen arts; het ziekenhuis verwacht ervaring als orthopedisch chirurg en algemeen arts.

 

De kandidaat heeft een opleiding met en een zonder diploma; het ziekenhuis verwacht voor beide opleidingen een diploma.

 

Tot zover alles duidelijk? Goed zo, dan gaan we nu door naar de volgende ronde.

Affiniteitsmatrices
Nee, niet meteen afhaken als je een eng woord ziet! Gewoon doorlezen, want het is helemaal niet zo eng als je denkt.

In bovenstaande twee profielen zijn er meerdere verschillen tussen wat de kandidaat zoekt en het ziekenhuis biedt. Laten we eerst even naar de functie kijken: chirurg versus orthopedisch chirurg.

Die functies lijken op elkaar, maar zijn niet hetzelfde. Maar we kunnen natuurlijk wel de ‘nabijheid’ van deze twee functies bepalen. En daarvoor gebruiken we een afffiniteitsmatrix. En dat ziet er bijvoorbeeld zo uit:

Affiniteitsmatrix functie

Wat zoveel betekent dat vanuit het perspectief van de functie Chirurg, de functie Orthopedisch chirurg voor 90% overeenkomt. Maar dat vanuit het persectief van de functie Orthopedisch chirurg, de functie van Chirurg maar voor 75% overeen komt.

Dat viel toch wel mee? Toch?

Berekeningen, berekeningen
Dankzij affiniteitesmatrices (voor functie, salaris, werkervaring, etc. etc.) kunnen we dus heel eenvoudig berekenen hoe goed de kandidaat en de functie bij elkaar passen.

Als voorbeeld gebruik ik voor het gemaakt de ene affiniteitsmatrix voor de gezochte/geboden functie.

Vanuit het perspectief van de kandidaat (die op zoek is naar een positie als chirurg) past de geboden functie van orthopedisch chirurg dus voor 90% op zijn vraag. De matchscore vanuit het perspectief van de kandidaat is dus: 90%

Vanuit het perspectief van het ziekenhuis (op zoek naar een orthopedisch chirurg, past de functie die de kandidaat zoekt maar voor 75%  op de behoefte. De matchscore vanuit het perspectief van de kandidaat is dus: 75%

En dat betekent dat de matchscore vanuit beide perspectieven voor dit ene criterium als volgt kan worden berekend:

(90% + 75%)/2 = 82,5%

Eenvoudig he!

Waarbij je dus ook direct kan zien dat de gezamenlijke matchscore afwijkt van elk van de individuele matchscores.

Slotwoord
Vanaf de volgende aflevering gaan we dan echt de verschillende mogelijkheden van matching in detail behandelen, maar het leek me goed om matching toch nog iets dieper te behandelen.

Geef een reactie

6 Comments
  • Marc Drees
    says:

    @Niek:
    Het bepalen van scores is geen natte vingerwerk, hoewel hier vanzelfsprekend interpretatie om de hoek komt kijken. Wat overigens geen slechte zaak hoeft te zijn.

    Bij het maken van het kandidaats- of vacatureprofiel wordt echter wle iets verwacht. Van werkzoeker en werkgever. Slecht invullen betekent een kwalitatief minder nauwkeurige match.

  • Niek
    says:

    In mijn opmerking zit eigenlijk de vraag verborgen hoe deze percentages worden bepaald. Een goed algoritme hiervoor is volgens mij de heilige graal voor de recruiters die dagelijks cvʼs  zitten door te spitten. Immers, Het omzetten van taal in getallen is een hele lastige klus waarmee snel fouten worden gemaakt.

    Volgens mij is het bepalen van de deelscores echter nog steeds natte vinger werk.  Staat er SAP in je CV  omdat je ooit een technische implementatie hebt gedaan en ben je ook een tijdje Perl programmeur geweest  en betreft de functie een SAP-programmeur dan is er een 100% match terwijl dit om 2 heel verschillende zaken gaat. Daarom is zoʼn affiniteitsmatrix wel aardig bedacht maar werkt het in de praktijk, en zeker in een geautomatiseerde match, maar zeer beperkt.

  • Marc Drees
    says:

    @Niek:
    De percentages zijn natuurlijk … voorbeelden. En daar moet je vanzelf heel voorzichtig mee zijn.

    Er is overigens aan aanzienlijk grotere kans een toppertje mis te lopen met de huidige manier van zoeken en vinden…

  • Niek
    says:

    Hoe kom je aan de percentages van 90% en 75% ? Waarom niet 80% en 60%?  Of 70% en 50%?
    Wellicht studeert de kandidaat binnnenkort af waardoor hij wel over beide diploma’s beschikt maar toch wordt afgewezen.
    Met dat automatisch matchen  moet je volgens mij heel voorzichtig omgaan in de huidige markt want anders loop je grote kans een toppertje mis te lopen!