Yahoo Finanzen Stanford-Studie: Künstliche Intelligenz kann das Gehalt für einen Job vorhersagen – anhand der Stellenanzeige
In vielen Stellenanzeigen kommunizieren die Arbeitgeber nicht eindeutig, was ihr in der offenen Position verdienen könnt – schließlich ist das Gehalt häufig nicht in Stein gemeißelt, Arbeitgeber und Arbeitnehmer verhandeln den Lohn oft frei. Die Abteilung für Künstliche Intelligenz an der Stanford University in Kalifornien hat jedoch ein Programm entwickelt, das dabei hilft, das Gehalt anhand der Stellenanzeige vorauszusagen.
Sarah Bana, Forscherin am Stanford Institute for Human Centered Artificial Inntelligence, wertete in einem Experiment anhand eines Programms zur Verarbeitung natürlicher Sprache aus, was die Wörter in Stellenausschreibungen über das spätere Gehalt aussagen. Dafür analysierte das Programm "BERT" den Text aus einer Million Stellenanzeigen von der Jobplattform Greenwich.HR.
Mit fast 90 prozentiger Sicherheit
BERT ist ein sogenanntes NLP-Modell (steht für „Natural Language Processing“) und wurde 2018 von Google vorgestellt. Der Algorithmus analysiert und verarbeitet Texte, um dadurch zu lernen, wie Menschen kommunizieren. Stanford-Forscherin Bana gab BERT den Text aus 800.000 Stellenanzeigen und die dazugehörigen Gehälter, damit er Zusammenhänge zwischen der Sprache und dem Lohn finden konnte.
Im Anschluss ließ sie BERT bei den restlichen 200.000 Stellen voraussagen, wie hoch die Gehälter sein werden. Das Ergebnis: BERT lag bei 87 Prozent der Fälle richtig. „Es stellte sich heraus, dass wir den Text von Stellenangeboten nutzen können, um die gehaltsrelevanten Merkmale von Stellen nahezu in Echtzeit zu bewerten“, sagt Bana in einer Pressemitteilung der Universität. „Diese Informationen könnten die Bewerbung um eine Stelle transparenter machen und unseren Ansatz für die Aus- und Weiterbildung von Arbeitskräften verbessern.“
Noch weitere Forschung nötig für mehr Klarheit
Welche Wörter genau darüber Auskunft geben, wie hoch das Gehalt wird, ist noch nicht klar. Das wird Banas nächster Forschungsschritt sein, wie sie erzählt. Ihr Ziel ist es, eine Liste von Wörtern zusammenzustellen, die eher für ein niedriges oder hohes Gehalt sprechen könnten.
Aktuell gebe es wenig Klarheit darüber, wie man an höhere Gehälter kommt, sagt Bana. Tools wie BERT könnten Arbeitssuchenden helfen, ihre Jobaussichten zu verbessern. Arbeitgebern wiederum könnten die Analysen dabei helfen, ihre Belegschaft bei der Weiterentwicklung zu helfen. Und politische Entscheidungsträger können damit besser auf wirtschaftliche Veränderungen reagieren, so die Autorin.
