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Die konsistente Nutzung von Informationen wurde als ein kritisches Problem identifiziert, das die Vorhersagen von Experten untergraben kann. Mit drei Datensätzen zur Personalbeurteilung führen wir Monte-Carlo-Simulationen durch, um die Genauigkeit der Expertenurteile zur Vorhersage der Arbeitsleistung von Managern mit vier verschiedenen Gewichtungsschemata zu vergleichen: konsistente Zufallsgewichte, völlig zufällige Gewichte, Einheitsgewichte und optimale Gewichte. Die Genauigkeit der Experten fiel in zwei Stichproben innerhalb der Verteilung der völlig zufälligen Gewichte und am unteren Ende der Verteilung der konsistenten Zufallsgewichte in einer Stichprobe. Mit anderen Worten, konsistente Zufallsgewichte übertrafen zuverlässig das Expertenurteil bei Einstellungsentscheidungen über drei Datensätze mit einer Gesamttichprobengröße von 847. Wir sehen dies als einen Aufruf, Entscheidungsfindungssysteme zu entwickeln, die helfen, die Konsistenz zu steuern, oder die Konsistenz zu verwalten, indem mehrere Expertenurteile aggregiert werden.
Yu et al. (2020) haben diese Frage untersucht.