Artikler om: Våre bakgrunnssjekker

Hvordan vurderes adferd i et åpent kildesøk?

Et åpent kildesøk innebærer at offentlig tilgjengelig informasjon blir gjennomgått for å vurdere om det finnes innhold som kan være relevant for ansettelsesprosessen.

For denne kontrollen bruker Manymore et analyseverktøy som benytter maskinlæring til å identifisere bestemte typer adferd i tekst og bilder publisert i åpne sosiale medier.

Målet er ikke å vurdere personlighet eller meninger, men å avdekke eventuell offentlig atferd som kan ha betydning for omdømme, integritet eller profesjonell egnethet.

Hvordan fungerer analysen?

Verktøyet henter offentlig tilgjengelige innlegg og bilder fra kandidatens åpne profiler.

Hver post blir analysert og vurdert mot 13 adferdskategorier og et tilpasset sett med nøkkelord.

Når systemet finner innhold som har høy sannsynlighet for å falle innenfor én av disse kategoriene, blir innholdet flagget for manuell vurdering.

Flaggingen skjer automatisk, men alle funn vurderes av mennesker før eventuelle resultater tas med i rapporten.

Et innlegg kan for eksempel ha 65 % sannsynlighet for å inneholde nedsettende språk (“Disparaging”) og 73 % for fordomsfullt innhold (“Prejudice”).

I et slikt tilfelle vil innlegget flagges for Prejudice, som den mest relevante kategorien.

Dersom både tekst og bilde utløser flagg, vises begge årsaker i vurderingen.

Hvilken adferd vurderes?

Følgende atferdskategorier benyttes som rammeverk i vurderingen:

Hvilken atferd vurderes

Kategori	Beskrivelse
Nedsettende omtale	Omtale av personer på en fornærmende eller nedsettende måte, for eksempel basert på utseende, intelligens eller egenskaper.
Omtale av rusmidler/alkohol	Tekst som omhandler bruk av narkotika, rusmidler eller alkohol.
Bilder av rusmidler	Bilder som viser rusmidler, piller, sprøyter, flasker eller lignende.
Voldsinnhold	Bilder som viser vold, blod, skade eller døde personer.
Nakenhet eller seksuelt innhold	Bilder som inneholder nakenhet eller seksuelt ladet innhold.
Politikk og myndigheter	Ytringer som omhandler politikk, myndigheter, politiske ledere eller samfunnsspørsmål.
Forutinntatthet og diskriminering	Diskriminerende, hatefulle eller truende ytringer mot grupper basert på rase, religion, kjønn eller seksuell orientering.
Grov språkbruk	Bruk av banning, grove eller svært vulgære uttrykk.
Støtende symboler eller gester	Bilder eller symboler som kan oppfattes som støtende, inkludert nazisymboler eller ekstreme politiske markører.
Selvskading	Referanser til selvskading, selvmord eller tilsvarende atferd.
Seksuelt ladet innhold	Seksuelt ladet språk eller innhold som kan oppfattes som trakasserende.
Trusler	Ytringer som uttrykker trusler om vold eller skade.
Våpen og eksplosiver	Bilder av våpen, eksplosiver eller ammunisjon.
Nøkkelord	Egendefinerte søkeord som kunden ønsker å inkludere i vurderingen.

Hvordan behandles funn?

Alle flaggede innlegg blir gjennomgått av en fagperson hos Manymore før rapportering.

Den manuelle vurderingen tar hensyn til kontekst, tid, språkbruk og humor/sarkasme, slik at enkeltord ikke feiltolkes.

Rapporten beskriver eventuelle funn nøytralt og uten tolkning, for eksempel:

“Innlegg fra offentlig profil datert 2022 indikerer bruk av grovt språk i offentlig kontekst.”

Det er alltid arbeidsgivers ansvar å vurdere om innholdet har betydning for rollen eller ansettelsesprosessen.

Juridiske og etiske hensyn

Analysen gjelder kun offentlig tilgjengelig informasjon.
Verktøyet bruker maskinlæring, men beslutninger tas alltid av mennesker.
Vurderingen skal aldri baseres på politisk ståsted, religion, livssyn, helse eller privatliv.
Kandidaten har rett til innsyn og kommentar dersom det registreres funn.
Kategorier som Self-Harm og Politics/Government vurderes med særskilt varsomhet for å unngå brudd på personvernlovgivning eller diskrimineringsregler.

Hvordan unngår vi feilvurderinger?

Maskinlæring er et hjelpemiddel, ikke et bevis.

Derfor gjennomføres alltid en menneskelig kvalitetskontroll før et funn tas med i rapporten.

Formålet er å sikre rettferdighet, relevans og proporsjonalitet, i tråd med GDPR og arbeidsrettens krav til saklig behandling.

Oppdatert på: 10/11/2025

Var denne artikkelen nyttig?

Tusen takk!