fbpx

Hoe algoritmen van vacaturezoekmachines stiekem seksistisch zijn

Vacaturezoekmachines bieden ons graag een baan aan die past bij onze traditionele genderrol. Dat blijkt uit recent onderzoek in opdracht van het College voor de Rechten van de Mens.

Joost de Ruiter on april 26, 2021 Gemiddelde leestijd: 3 min
Deel dit artikel:
Hoe algoritmen van vacaturezoekmachines stiekem seksistisch zijn

Zoek je op een vacatureplatform als Indeed of de Nationale Vacaturebank naar de functie ‘leraar’? Dan krijg je meer resultaten dan wanneer je ‘lerares’ intikt. En ben je als vrouw op zoek naar een functie in de houtbewerking? Dan moet het maar net in je opkomen om te zoeken naar vacatures voor ‘timmerman’. ‘Timmervrouw’ levert namelijk (bijna) geen resultaten op.

Algoritmen discrimineren op gender

Het wordt zelfs gekker: zoek je op ‘lerares’ in plaats van ‘leraar’, dan krijg je niet alleen minder resultaten. De resultaten die je krijgt, veranderen namelijk ook. Wie ‘leraar’ intikt ziet bijvoorbeeld vooral functies als middelbare schooldocent. De zoekopdracht ‘lerares’ levert daarentegen vaker functies als onderwijsassistent op.

De zoekopdracht ‘lerares’ levert niet middelbare schooldocent, maar onderwijsassistent als resultaat op

De algoritmen van vacaturezoekmachines dragen kortom nog altijd bij aan het discrimineren op gender op de arbeidsmarkt. De hierboven genoemde voorbeelden illustreren dat. In hoeverre vacatureplatformen mensen precies weerhoudt van het vinden van functies die niet bij hun traditionele genderrol passen, blijkt nu uit onderzoek van de Utrecht Data School. Dit aan de Universiteit Utrecht gebonden platform stelde in opdracht van het College voor de Rechten van de Mens een rapport erover op.

Niet op profiel, wel op zoekterm

Om tot de resultaten te komen, doorzochten de onderzoekers met fictieve profielen de vier grootste vacaturebanken van Nederland. Hun zoekprofielen weken in geslacht, etniciteit en leeftijd sterk van elkaar af.

De zoektocht maakte in de eerste plaats duidelijk dat de algoritmen niet aantoonbaar discrimineren op basis van het profiel waarmee je zoekt. Aicha El Amrani krijgt dezelfde vacatures te zien als Henk de Jong. Wie zijn of haar zoekterm aan het eigen geslacht aanpast – schoonmaker in plaats van schoonmaakster bijvoorbeeld – wordt echter wel aan de discriminerende praktijken van de algoritmen overgelaten.

Minder vacatures, minder kans

Dat is een probleem, weet Adriana van Dooijeweert, voorzitter van het College voor de Rechten van de Mens. “Computers zijn niet immuun voor genderongelijkheid. Als vrouwen minder of minder geschikte vacatures zien dan mannen, hebben zij minder kansen op de arbeidsmarkt.”

“Als vrouwen minder vacatures zien dan mannen, hebben zij ook minder kans op de arbeidsmarkt”

“Het is een onbedoeld effect van de werking van de algoritmes die deze websites gebruiken. Wij vinden het daarom belangrijk dat bij vacaturesites te gebruiken algoritmes goed onder de loep worden genomen.”

De oplossing? Meer complexiteit!

De oplossing voor het probleem kan niet alleen bij vacaturebanken worden gezocht. Mensen die zoeken naar ‘leraar’ krijgen immers vooral meer resultaten dan mensen die zoeken naar ‘lerares’, omdat vacatureteksten voor het eerste, mannelijke label kiezen. Schrijvers van die vacatureteksten moeten dus vooral in de spiegel kijken.

Dat betekent niet dat de vacatureplatforms vrijuit gaan. Door gebruik te maken van complexe in plaats van simpele algoritmen zouden ze namelijk al een flinke slag kunnen slaan, weten de onderzoekers.

“Een zoekalgoritme dat complexere methoden gebruikt, kan vooringenomenheid corrigeren”

“Een simpel zoekalgoritme dat alleen letterlijk de ingevoerde zoekterm overneemt, is niet in staat om vooringenomenheid tegen te gaan,” zeggen zij. “Een zoekalgoritme dat complexere methoden gebruikt, kan die vooringenomenheid in potentie wel corrigeren.”

Tags:
Deel dit artikel:

Premium partners Bekijk alle partners

Intelligence Group
LDC
Recruitment Tech
Werf&

Blijf op de hoogte met onze nieuwsbrief

Naam*
Toestemming*
Nieuwsbrief*