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Applicants' storytelling in behavioral interviews: examining the roles of technology, culture and response framing in interview processes, outcomes, and criterion validity
Maison d'édition
Neuchâtel : Université de Neuchâtel
Date de parution
2025
Nombre de page
61
Mots-clés
Résumé
Les entretiens d’embauche permettent aux recruteur-euse-s d’évaluer les caractéristiques des candidat-e-s dans le cadre d’une situation sociale où tou-te-s se rencontrent et échangent des informations les un-e-s sur les autres. Cependant, l’émergence de formats d’entretien digitaux comme les entretiens vidéo asynchrones (asynchronous video interview, AVIs) et de l’intelligence artificielle (IA) a transformé les entretiens, posant de nouveaux défis et de
nouvelles opportunités. De plus, les comportements sociaux sont influencés par les normes culturelles, déterminant ainsi les comportements de chacun-e lors d’entretiens d’embauche.
Cette thèse se concentre sur les processus d’entretien comme les réponses des candidat-e-s et les résultats comme les perceptions et évaluations des recruteur-euse-s en examinant le rôle du cadrage des réponses, des innovations technologiques et des dynamiques culturelles ; elle examine également la capacité des AVIs à prédire la performance au travail et le potentiel de l’IA pour aider les candidats dans ce processus.
Quatre études ont été menées pour répondre à ces questions. L’étude 1 a exploré l’impact du cadrage émotionnel des réponses sur les évaluations des recruteur-euse-s. L’étude 2 a examiné la manière dont le média d’entretien et la culture de chacun-e affectent les réponses des candidat-e-s et la manière dont ils vont être évalués par les recruteureuse-s. L’étude 3 a investigué les effets des AVIs par rapport aux entretiens face à face sur les réponses et la performance des candidat-e-s ainsi que leur capacité à prédire la performance au travail. Finalement, l’étude 4 a développé des modèles utilisant l’IA pour identifier le contenu des réponses directement depuis des enregistrements audios de réponses dans le but d’ouvrir la voie à des plateformes de coaching automatisées pour les candidat-e-s.
Les résultats ont montré que le cadrage émotionnel des réponses joue un rôle dans la manière dont les recruteur-euse-s les perçoivent et les évaluent. De plus, le médium d’entretien ainsi que les normes culturelles des candidat-e-s influencent le contenu des réponses et les perceptions des recruteurs. Néanmoins, les réponses des candidat-e-s et les évaluations des compétences sont comparables d’un médium à l’autre. De plus, les résultats montrent que les AVIs prédisent la performance au travail aussi bien que les entretiens face à face. Finalement, nos modèles utilisant l’IA démontrent qu’il est possible d’automatiser l’analyse du contenu des réponses à partir d’enregistrements audios de réponses.
Cette thèse permet de mieux comprendre de ce qui influencent les réponses des candidat-e-s ainsi que les résultats des entretiens d’embauche et encourage à investiguer le potentiel de l’IA pour la préparation personalisée des entretiens. Elle apporte des implications pratiques pour la recherche et la pratique tout en discutant de ses limites.
ABSTRACT
Job interviews are a way for recruiters to assess applicants’ characteristics in a social encounter where recruiters and applicants meet and exchange information about each other. Yet, the emergence of technology-mediated interview formats such as asynchronous video interviews (AVIs) and artificial intelligence (AI) have transformed job interviews and pose new challenges and opportunities. Moreover, social behaviors are influenced by culture, thus governing one’s behavior in job interviews. This thesis focuses on interview processes such as applicants’ responses and outcomes, like recruiters’ perceptions and evaluations, examining the role of response framing, technological innovations and cultural dynamics; it also investigates the ability of AVIs to predict job performance and the potential of AI in helping applicants in this process.
This thesis presents four studies that address these questions. Study 1 explored the impact of emotional framing in responses on recruiters’ evaluations. Study 2 examined how interview media and individuals’ culture affect applicants’ responses and recruiters’ perceptions of applicants. Building on this, Study 3 further examined the effects of AVIs versus face-to-face interviews on applicants’ responses and performance and established how well AVI helps predict job performance. Finally, Study 4 developed AI models to analyze the content of applicants’ responses, paving the way for automated coaching platforms for applicants.
Findings indicate that the emotional framing of responses plays a role in how recruiters perceive them. Also, both the interview medium and applicants’ cultural background influence the content of responses and recruiters’ evaluations. However, the response content and interview performance were mostly comparable across interview media.
Results also indicate that AVIs can predict applicants’ job performance as effectively as face-to-face interviews. Finally, our AI model demonstrates that it is possible to automate the analysis of response content from audio recordings.
This thesis helps to understand what affects applicants’ responses and affects interview outcomes and encourages to further investigate the potential of AI to provide personalized interview training. It offers implications for interview research and practice and discuss its limits.
nouvelles opportunités. De plus, les comportements sociaux sont influencés par les normes culturelles, déterminant ainsi les comportements de chacun-e lors d’entretiens d’embauche.
Cette thèse se concentre sur les processus d’entretien comme les réponses des candidat-e-s et les résultats comme les perceptions et évaluations des recruteur-euse-s en examinant le rôle du cadrage des réponses, des innovations technologiques et des dynamiques culturelles ; elle examine également la capacité des AVIs à prédire la performance au travail et le potentiel de l’IA pour aider les candidats dans ce processus.
Quatre études ont été menées pour répondre à ces questions. L’étude 1 a exploré l’impact du cadrage émotionnel des réponses sur les évaluations des recruteur-euse-s. L’étude 2 a examiné la manière dont le média d’entretien et la culture de chacun-e affectent les réponses des candidat-e-s et la manière dont ils vont être évalués par les recruteureuse-s. L’étude 3 a investigué les effets des AVIs par rapport aux entretiens face à face sur les réponses et la performance des candidat-e-s ainsi que leur capacité à prédire la performance au travail. Finalement, l’étude 4 a développé des modèles utilisant l’IA pour identifier le contenu des réponses directement depuis des enregistrements audios de réponses dans le but d’ouvrir la voie à des plateformes de coaching automatisées pour les candidat-e-s.
Les résultats ont montré que le cadrage émotionnel des réponses joue un rôle dans la manière dont les recruteur-euse-s les perçoivent et les évaluent. De plus, le médium d’entretien ainsi que les normes culturelles des candidat-e-s influencent le contenu des réponses et les perceptions des recruteurs. Néanmoins, les réponses des candidat-e-s et les évaluations des compétences sont comparables d’un médium à l’autre. De plus, les résultats montrent que les AVIs prédisent la performance au travail aussi bien que les entretiens face à face. Finalement, nos modèles utilisant l’IA démontrent qu’il est possible d’automatiser l’analyse du contenu des réponses à partir d’enregistrements audios de réponses.
Cette thèse permet de mieux comprendre de ce qui influencent les réponses des candidat-e-s ainsi que les résultats des entretiens d’embauche et encourage à investiguer le potentiel de l’IA pour la préparation personalisée des entretiens. Elle apporte des implications pratiques pour la recherche et la pratique tout en discutant de ses limites.
ABSTRACT
Job interviews are a way for recruiters to assess applicants’ characteristics in a social encounter where recruiters and applicants meet and exchange information about each other. Yet, the emergence of technology-mediated interview formats such as asynchronous video interviews (AVIs) and artificial intelligence (AI) have transformed job interviews and pose new challenges and opportunities. Moreover, social behaviors are influenced by culture, thus governing one’s behavior in job interviews. This thesis focuses on interview processes such as applicants’ responses and outcomes, like recruiters’ perceptions and evaluations, examining the role of response framing, technological innovations and cultural dynamics; it also investigates the ability of AVIs to predict job performance and the potential of AI in helping applicants in this process.
This thesis presents four studies that address these questions. Study 1 explored the impact of emotional framing in responses on recruiters’ evaluations. Study 2 examined how interview media and individuals’ culture affect applicants’ responses and recruiters’ perceptions of applicants. Building on this, Study 3 further examined the effects of AVIs versus face-to-face interviews on applicants’ responses and performance and established how well AVI helps predict job performance. Finally, Study 4 developed AI models to analyze the content of applicants’ responses, paving the way for automated coaching platforms for applicants.
Findings indicate that the emotional framing of responses plays a role in how recruiters perceive them. Also, both the interview medium and applicants’ cultural background influence the content of responses and recruiters’ evaluations. However, the response content and interview performance were mostly comparable across interview media.
Results also indicate that AVIs can predict applicants’ job performance as effectively as face-to-face interviews. Finally, our AI model demonstrates that it is possible to automate the analysis of response content from audio recordings.
This thesis helps to understand what affects applicants’ responses and affects interview outcomes and encourages to further investigate the potential of AI to provide personalized interview training. It offers implications for interview research and practice and discuss its limits.
Notes
Dissertation committee :
Prof. Adrian Bangerter, thesis director, University of Neuchâtel, Swirtzerland
Prof. Maike Debus, internal examiner, University of Neuchâtel, Switzerland
Prof. Markus Langer, external examiner, University of Freiburg, Germany
Defense: 3rd February, 2025
No de thèse : 3173
Prof. Adrian Bangerter, thesis director, University of Neuchâtel, Swirtzerland
Prof. Maike Debus, internal examiner, University of Neuchâtel, Switzerland
Prof. Markus Langer, external examiner, University of Freiburg, Germany
Defense: 3rd February, 2025
No de thèse : 3173
Identifiants
Type de publication
doctoral thesis
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