2022-09-30 14:07:09
LinkedIn протягом 5 років проводив соціальні експерименти з 20 мільйонами користувачів
New York Times випустив матеріал
про дослідження LinkedIn, яке тривало у період з 2015 по 2019 рік і стосувалося алгоритму рекомендацій “People You May Know” (“Люди, яких ви можете знати”). Редакція “Наймарні” ознайомилась, переклала і пропонує вашій увазі головні меседжі статті.
В експериментах, які проводилися по всьому світу з 2015 по 2019 рік, LinkedIn випадковим чином варіював пропорцію слабких і сильних контактів, запропонованих алгоритмом “Люди, яких ви можете знати” — автоматизованою системою для рекомендацій. Слабкі контакти — люди, з якими учасники LinkedIn мали лише 10 взаємних зв’язків — виявилися набагато продуктивнішими для пошуку роботи, ніж сильніші контакти, з якими користувачі мали більше 20 взаємних зв’язків.
Фахівці з LinkedIn, Массачусетського технологічного університету, Стенфорда та Гарвардської школи бізнесу проаналізували сукупні дані тестів у дослідженні, опублікованому цього місяця в журналі Science.
Алгоритмічні експерименти LinkedIn можуть стати несподіванкою для мільйонів людей, оскільки компанія не повідомила користувачів про дослідження. У своїй заяві LinkedIn зазначили, що під час дослідження вони “дотримувалися” угод із користувачами, політики конфіденційності та налаштувань учасників. У політиці конфіденційності зазначено, що LinkedIn використовує особисті дані учасників для дослідницьких цілей. У заяві додається, що компанія використовувала найновіші, “неінвазивні” методи соціальних наук, щоб відповісти на важливі дослідницькі питання “без будь-яких експериментів на людях”.
Мета дослідження полягала в тому, щоб “допомогти людям масштабуватися”, — сказав Картік Раджкумар, науковий співробітник LinkedIn.
Дослідження в Science перевірило впливову соціологічну теорію під назвою “сила слабких зв’язків”, яка стверджує, що люди з більшою ймовірністю отримають роботу та інші можливості через взаємини на рівні витягнутої руки, аніж через близьких друзів.
Алгоритм “Люди, яких ви можете знати” аналізує такі дані, як історія зайнятості учасників, назви посад та зв’язки з іншими користувачами. Потім він намагається оцінити ймовірність того, що користувач LinkedIn надішле запрошення (connect), а також ймовірність того, що це запрошення буде прийняте іншим користувачем.
Під час тестування користувачам, які натискали інструмент “Люди, яких ви можете знати” та переглядали рекомендації, призначалися різні шляхи. Деякі з цих опцій змусили користувачів LinkedIn конектитись із людьми, з якими вони мали слабкі соціальні зв’язки. Люди, які отримували більше рекомендацій щодо помірно слабких контактів, зазвичай подавали заявки та погоджувалися на більше вакансій — результати, які узгоджувалися з теорією слабких зв’язків.
Згідно з дослідженням, 20 мільйонів користувачів, залучених до експериментів LinkedIn, створили понад 2 мільярди нових соціальних зв’язків і заповнили понад 70 мільйонів заявок на роботу, що призвело до створення 600 000 нових робочих місць. Слабкі зв’язки виявилися найбільш корисними для тих, хто шукає роботу в діджитал-сферах, таких як штучний інтелект, тоді як міцні зв’язки виявилися стали у пригоді під час працевлаштування в галузях, які менше покладаються на програмне забезпечення, йдеться в дослідженні.
У LinkedIn заявили, що застосували висновки про слабкі зв’язки у роботі з кількома функціями, включно з тією, що сповіщає учасників, коли зв’язок першого чи другого ступеня наймає на роботу.
#наймарня_articles | #наймарня_summary
606 views11:07
Н
