Bài kiểm tra tính cách thường được sử dụng trong quá trình tuyển dụng nhằm tìm hiểu thêm tính cách của ứng viên. Tuy nhiên, những bài đánh giá trả lời câu hỏi trên giấy có xu hướng thiên vị vì đôi lúc ứng viên sẽ không trả lời thành thật. Tổ chức Institution for a Global Society (ISG), Nhật Bản đã sử dụng công nghệ thử nghiệm Liên tưởng ẩn (iAT) để phát triển thành phương thức đánh giá nhằm tối thiểu hóa tính thiên vị trong phần trả lời của ứng viên (GROW-IAT).

Thực tế, nhiều phương thức đã được hình thành bắt đầu từ năm 1980 nhằm đánh giá những đặc điểm nhận thức ngầm. Cụ thể là công nghệ iAT được GREENWALD tìm ra (năm 1988) đã trở nên phổ biến rộng rãi và được xem như là một công cụ đánh giá đáng tin cậy trong lĩnh vực tâm lý xã hội. STEFFENS & KOENIG (năm 2006) cũng như GRUMM & COLLANI (năm 2007) phát biểu rằng công nghệ này cũng được dùng cho bài kiểm tra tính cách Big Five. IGS đã phát triển bài đánh giá tính cách trả lời câu hỏi theo mô hình Big Five dựa trên tiêu chuẩn Nhật Bản như là NEO-FFI/NEO-PI-R và FFPQ.

Cụ thể, trong nghiên cứu này, IGS đã cải tiến công nghệ iAT hiện có và tạo thêm công cụ đánh giá tính cách Big Five, GROW-IAT để hạn chế tính sai lệch đối với câu trả lời của người dùng, đặc biệt là trong buổi phỏng vấn xin việc. Họ tính toán điểm số dựa trên khái niệm phân chia theo mốc thời gian trả lời khi ứng viên di chuyển trỏ chuột, kiểm chứng tính hợp lệ và độ tin cậy của số điểm đó.

Đánh giá tính cách bằng iAT

IAT có thể so sánh sức mạnh liên kết của một đối tượng cụ thể giữa hai khái niệm khách quan và thái độ chắc chắn bằng cách thực hiện công việc phân loại và đánh giá thái độ tiềm ẩn của cá nhân. Cặp khái niệm liên kết mạnh mẽ có xu hướng phân loại vào cùng một nhóm hơn là cặp khái niệm liên kết yếu. IAT đánh giá việc liên kết 2 khái niệm mạnh với nhau như thế nào bằng cách sử dụng thời gian phản hồi của các nhóm tính cách.

Chẳng hạn, trong bài đánh giá thực tế, màn hình sẽ hiển thị như sau:

Hình 1: Màn hình của bài kiểm tra iAT

Trong tình huống này, vì từ “Hòa đồng” thuộc phạm trù tính cách “Hướng ngoại” nên sẽ được di chuyển sang bên trái màn hình. Tuy nhiên, nếu người dùng nghĩ rằng nó là hướng nội, sẽ rất khó để họ đặt vào nhóm tính cách “Hướng ngoại” phía bên trái mà hình, và do đó lựa chọn sẽ bị trì hoãn.

Tuy nhiên, iAT cũng có giới hạn riêng của nó vì nó sẽ đánh giá các điểm mạnh của các liên kết tiềm ẩn chỉ dựa trên thời gian trả lời. Người dùng phải trải qua rất nhiều hoạt động tinh thần để trả lời câu hỏi và những hoạt động tâm lý sẽ phản ánh được suy nghĩ của họ. Sẽ rất khó nắm bắt đầy đủ quy trình của những hoạt động tinh thần này chỉ với thời gian phản hồi bằng click trên bàn phím.

Đánh giá liên kết sức mạnh bằng tốc độ di chuyển trỏ chuột

GROW-iAT đã được triển khai và ghi nhận lại quá trình lựa chọn các nhóm tính cách, tốc độ di chuyển trỏ chuột cũng như thời gian phản hồi để hiểu được các hoạt động tinh thần diễn ra trong quá trình làm bài đánh giá. Nếu các khái niệm có liên kết mạnh mẽ với nhau, tốc độ di chuyển ngón tay dự kiến sẽ hiển thị như một chuyển động tiếp cận đơn giản hoặc các chuyển động tương tự. Mặt khác, nếu tính liên kết quá yếu, người dùng dự kiến sẽ do dự hoặc suy ngẫm trước khi đưa ra quyết định, làm cho tốc độ di chuyển chuột hoàn toàn khác so với những ví dụ trước đó. Vì lý do này, độ lệch của con trỏ được sử dụng như một giá trị để tính toán điểm số cho GROW-iAT.

Sự phát triển của GROW-iAT

Giao diện

Để có được dữ liệu của giao diện thời gian phản hồi và tốc độ di chuyển ngón tay, GROW-iAT đã được triển khai thông qua một ứng dụng hoạt động trên các thiết bị đầu cuối. Giao diện sẽ hiển thị như dưới đây:

Hình 2: Màn hình của GROW-iAT

Nhóm tính cách sẽ hiển thị phía trên bên phải và bên trái của màn hình, từ khóa đưa ra sẽ xuất hiện ở phía dưới của trung tâm màn hình. Người dùng sẽ quyết định từ khóa này cho một trong các nhóm tính cách phía trên bằng cách di chuyển chúng thông qua chạm vào màn hình.

Một vài ví dụ cụ thể là những từ khóa “các cấp độ của Tính hướng ngoại” hiển thị ở phía dưới màn hình được thể hiện ở Bảng 1. Những trường hợp từ khóa khác cũng sẽ được cấu trúc tương tự như vậy, chẳng hạn “Tính cởi mở, Tâm thức”, “ Dễ chịu” và “Chủ nghĩa thần kinh”.

Bảng 1: Hạng mục ví dụ được sử dụng cho bài đánh giá “Hướng ngoại”

Tính toán điểm số như thế nào?

IGS sẽ tính toán sự khác biệt của điểm số đối với thời gian phản hồi của người dùng dựa theo mốc thời gian phản hồi trung bình giữa các liên kết sau - GREENWALD (1998).

Đối với tốc độ di chuyển ngón tay, IGS sẽ tính toán tỷ lệ độ lệch từ việc chuyển động tiếp cận đơn giản. Tổng hợp các dữ liệu này sẽ đưa ra điểm số của GROW-iAT.

Tháng 4/2017, IGS đã sử dụng GROW-iAT để đánh giá tính cách của 63 sinh viên tại Đại học Keio nhằm kiểm chứng giá trị thực tế và độ tin cậy của công nghệ này. Mối quan hệ giữa những giá trị liên quan đến tiêu chuẩn và các chỉ số công khai đã được kiểm chứng. Để thực hiện bài kiểm tra ký hiệu Onami, mối tương quan giữa điểm số của FFPQ và GROW-iAT được chuyển đổi như sau: 0.2 đến lớn hơn 1, giữa 0.2 và -0.2 đến 0, dưới -0.2 đến -1. Kết quả cho thấy rằng giữa chúng có mối tương quan đáng kể.

Phát triển công nghệ GROW-iAT sử dụng công cụ đánh giá tính cách Big Five đo lường thời gian phản hồi của người dùng cho từng nhóm tính cách cụ thể và công nghệ Thử nghiệm liên tưởng ẩn để tính toán tốc độ di chuyển trỏ chuột đã thành công. Trong tương lai, IGS sẽ kết hợp kiểm chứng sự khác biệt đối với những chỉ số tiềm ẩn của phương thức đánh giá này và chỉ số công khai của bảng câu hỏi sẽ dùng để đánh giá để hoàn thiện sản phẩm hơn.

Theo Insitution for a Global Society