title: Honesty-Humility's effect on data sharing decisions in the context of HR-analytics
Creators: name: Bauer, Benedikt
Publisher: name: :none
Year: 2024

description: Mit der steigenden Popularität und Implementierung von Human Resource Analytics (HRA) stehen immer mehr Mitarbeiter vor der Entscheidung, ob sie ihre Daten teilen und wägen Vorteile und Risiken ab. Im Kontrast zu bisheriger Forschung des Gebiets bietet diese Studie anhand des Wechsels von BIG-5 zu HEXACOs Honesty-Humility (HH) und der Manipulation des Nutzens anstelle der Bestrafung, einen neuen Blickwinkel. In einem Online-Experiment werden 496 Proband:innen eine Vignette zu HRA, welche entweder einen kollektiven oder individuellen Vorteil beschreibt, gefragt ob sie ihre Daten teilen möchten. In der Gruppe des individuellen Nutzens wird erwartet, dass Teilnehmer:innen mit niedrigeren HH Werten eher bereit sind Daten zu teilen, während Personen mit hohen HH Werten kontextungebunden teilbereiter sind. Darüber hinaus wurden Datenschutzbedenken gemessen und erwartet, dass diese einen negativen Zusammenhang zur Wahrscheinlichkeit des Teilens der Daten aufweisen. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Korrelation in die entgegengesetzte Richtung und werden diskutiert. Da die Manipulationsprüfung nicht signifikant war, wurde der erwartete, ebenfalls nicht signifikante Interaktionseffekt der Manipulation mit HH auf das Teilen der Daten untersucht und eine zusätzliche Interaktion zwischen HH und Datenschutzbedenken exploriert. Niedrige, aber nicht mittlere und hohe Werte der Persönlichkeitseigenschaft interagieren mit der Sorge um Datenschutz bei der Entscheidung diese zu teilen. Auf jedem Niveau sagen sie das Teilen der Daten voraus, sofern Datenschutzbedenken im Modell aufgenommen wurden. Die Ergebnisse stehen im Einklang mit vergangener Forschung, welche zeigt, dass Personen mit einer hohen Ausprägung von HH unabhängig vom Kontext prosozial handeln. Abschließend werden die Effekte der demografischen Faktoren dargestellt.
description: With Human Resource Analytics showing a consistent trend of both rising popularity and implementation, employees are faced with the decision to share their data and weighing benefits and risks. In comparison to past research, this study presents a novel perspective by replacing BIG-5 with HEXACO’s Honesty-Humility (HH) and experimentally manipulating the benefit instead of punishment. In an online experiment 496 participants are presented a vignette with either a collective or individual advantage to their choice. The proposed interaction effect, in which higher levels of HH are expected to be more likely to share data regardless of context, while lower levels of HH are predicted to be more selfish and thus more likely to share in the individual benefit manipulation, was not found. Privacy concern was measured and theorized to predict decreased likeliness to share yet showed a significant effect to increase it. Possible explanations are discussed. As the manipulation check was not significant, the expected, but also not significant interaction effect with HH on data sharing is explored and an additional interaction between HH and privacy concern found. Low levels of the personality trait interact with privacy concern in the decision to share data, while higher levels do not. At any level, HH predicts higher data sharing when including privacy concern in the model. Thus, the results align with past research showing that individuals with high levels of HH act prosocial regardless of the context. Lastly effects of demographic measures are explored.