Similarity-Attraction-Bias: Definition & Beispiele

Similarity-Attraction-Bias: Definition

Der Similarity-Attraction-Bias beschreibt die Neigung, Menschen positiver zu bewerten, die uns ähnlich sind – im Bildungsweg, in der Herkunft, in Interessen, Humor oder Weltsicht. Die theoretische Grundlage hat der Sozialpsychologe Donn Byrne mit dem Ähnlichkeits-Attraktions-Paradigma gelegt (Byrne, 1971): Je mehr Übereinstimmung wir mit einer Person wahrnehmen, desto sympathischer erscheint sie uns. Im Privatleben ist das harmlos. In der Personalauswahl wird daraus ein Auswahlkriterium, das in keinem Anforderungsprofil steht.

Im Recruiting ist der Affinity Bias, der sogenannte Mini-Me-Effekt, die bekannteste Erscheinungsform dieses Prinzips. Der Similarity-Attraction-Bias ist der Mechanismus dahinter: Ähnlichkeit erzeugt Sympathie, und Sympathie wird mit Eignung verwechselt.

Wie er im Auswahlprozess konkret wirkt

Ein Beispiel: Zwei Personen bewerben sich auf eine Stelle im Produktmanagement. Kandidat A hat an derselben Hochschule studiert wie der Interviewer, beide waren in derselben Branche unterwegs, beide laufen Marathon. Das Gespräch läuft mühelos, man lacht an denselben Stellen, die Stunde vergeht schnell. Kandidatin B beantwortet die fachlichen Fragen präziser, aber das Gespräch bleibt distanzierter. Im Nachgespräch fällt über A der Satz: „Passt einfach gut ins Team.“ Woran genau sich das festmacht, kann niemand sagen.

Dass dieser Mechanismus nicht nur in Einzelfällen wirkt, hat die Soziologin Lauren Rivera in Auswahlprozessen von Beratungen, Kanzleien und Investmentbanken gezeigt (Rivera, 2012). Auswählende behandelten kulturelle Ähnlichkeit – Freizeitgestaltung, Auftreten, Erfahrungshintergrund – als eigenständiges Einstellungskriterium, teils gleichrangig mit der fachlichen Qualifikation. Eingestellt wurde bevorzugt, wer den Entscheider:innen selbst ähnelte.

Praktisch folgenreich ist der Bias, weil er nicht punktuell wirkt, sondern kumulativ. Jede Auswahlrunde verstärkt die Ähnlichkeit im Team, und jedes neue homogene Mitglied verschiebt den Maßstab für die nächste Runde. Am Ende steht eine Belegschaft, die sich in Denkstil und Hintergrund gleicht – und der genau die Perspektiven fehlen, die neue Probleme lösen würden.

Warum er so schwer zu bemerken ist

Er fühlt sich wie ein Qualitätsurteil an. Ein flüssiges Gespräch, gemeinsames Lachen, das Gefühl, sich schon lange zu kennen – all das erleben wir als Beleg für Kompetenz und Passung. Tatsächlich belegt es nur Ähnlichkeit. Der Eindruck „gutes Gespräch“ sagt oft mehr über die Übereinstimmung zwischen zwei Personen aus als über die Eignung einer davon.

Er hat ein legitimes Vokabular. „Cultural Fit“ klingt nach einem sachlichen Kriterium. Solange aber niemand definiert hat, was Passung für diese Stelle konkret bedeutet, ist der Begriff oft nur die höfliche Übersetzung von „ist wie wir“.

Das Korrektiv fehlt. Wer wegen Unähnlichkeit aussortiert wurde, taucht in keiner Statistik auf. Ob die Person die bessere Besetzung gewesen wäre, erfährt niemand. Der Bias produziert keine sichtbaren Fehler – und was keine sichtbaren Fehler produziert, wird nicht korrigiert.

Was strukturell dagegen hilft

Den Bias zu kennen, schützt nicht davor, ihm zu erliegen. Dobbin und Kalev (2016) fanden in Längsschnittdaten aus 829 US-Unternehmen keine messbare Wirkung verpflichtender Bias-Trainings auf die Zusammensetzung des Managements. Was bleibt, sind Eingriffe in den Prozess:

• Passung definieren, bevor Menschen im Raum sind. Ein Anforderungsprofil mit beobachtbaren Kriterien legt fest, was für die Stelle zählt. „Team-Fit“ gehört nur hinein, wenn er als konkretes Verhalten beschrieben ist, nicht als Gefühl.
• Strukturierte Interviews. Gleiche Fragen in gleicher Reihenfolge lassen weniger Raum für den Small Talk, in dem Ähnlichkeit ihre Wirkung entfaltet.
• Schriftlich bewerten, dann diskutieren. Wer das eigene Urteil direkt nach dem Gespräch entlang der Kriterien festhält, kann es später schlechter unbemerkt an die eigene Sympathie anpassen.
• Standardisierte Vorauswahl. Verfahren der Eignungsdiagnostik, die Merkmale unabhängig von Werdegang, Hobby und Habitus erfassen, geben unähnlichen Kandidat:innen überhaupt erst die Chance, ins Gespräch zu kommen.

Aivy setzt an diesem letzten Punkt an: Die Testverfahren erfassen berufsrelevante Merkmale standardisiert und unabhängig davon, wem eine Person ähnelt. Über 1 Million durchgeführte Assessments bei 200+ Unternehmen zeigen, dass Vorauswahl auch ohne Ähnlichkeitssignale funktioniert.

Der Similarity-Attraction-Bias ist eines von vielen Mustern, die Urteile in der Personalauswahl verzerren. Der Überblick steht unter Unconscious Bias im Recruiting.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Similarity-Attraction-Bias und Affinity Bias?

Der Similarity-Attraction-Bias ist das sozialpsychologische Grundprinzip: Wahrgenommene Ähnlichkeit erzeugt Sympathie (Byrne, 1971). Der Affinity Bias ist seine bekannteste Ausprägung im Recruiting – die Bevorzugung von Kandidat:innen, die den Auswählenden ähneln. In der Praxis werden beide Begriffe oft synonym verwendet.

Ist Ähnlichkeit im Team nicht auch ein Vorteil?

Geteilte Werte und Arbeitsprinzipien können Zusammenarbeit tragen – aber dann gehören sie als definierte Kriterien ins Anforderungsprofil. Problematisch ist Ähnlichkeit als unausgesprochener Maßstab: Sie selektiert auf Herkunft und Habitus statt auf Verhalten und erzeugt Teams, die sich gegenseitig bestätigen, statt sich zu ergänzen.

Woran erkenne ich den Similarity-Attraction-Bias im eigenen Auswahlprozess?

Am zuverlässigsten an vagen Begründungen: „passt gut zu uns“, „gutes Bauchgefühl“, „die Chemie stimmte“. Ein zweites Warnsignal ist Homogenität im Bestand – wenn Neueinstellungen den vorhandenen Profilen auffällig gleichen, hat vermutlich Ähnlichkeit mitentschieden.

Quellen

• Byrne, D. (1971). The Attraction Paradigm. New York: Academic Press.
• Rivera, L. A. (2012). Hiring as Cultural Matching: The Case of Elite Professional Service Firms. American Sociological Review, 77(6), 999–1022.
• Dobbin, F. & Kalev, A. (2016). Why Diversity Programs Fail. Harvard Business Review, 94(7/8), 52–60.