LinkedIn realizó experimentos sociales con 20 millones de usuarios durante cinco años

LinkedIn ha experimentado con más de 20 millones de usuarios durante cinco años, lo que, si bien tenía la intención de mejorar la forma en que funciona la plataforma para los miembros, podría haber tenido un impacto en los medios de vida de algunas personas, según un nuevo estudio.

En experimentos realizados en todo el mundo entre 2015 y 2019, Linkedin cambió aleatoriamente la proporción de contactos débiles y fuertes sugeridos por el algoritmo People You May Know, el sistema automatizado de la empresa para recomendar nuevos contactos a sus usuarios. Investigadores de LinkedIn, MIT, Stanford y Harvard Business School luego analizaron los datos recopilados de las pruebas. en un estudio Fue publicado este mes en la revista Science.

Los experimentos de algoritmos de LinkedIn pueden sorprender a millones de personas porque la empresa no les ha dicho a los usuarios que las pruebas están en curso.

Los gigantes tecnológicos como LinkedIn, la red profesional más grande del mundo, realizan experimentos a gran escala de forma rutinaria en los que prueban diferentes versiones de funciones de aplicaciones, diseños web y algoritmos en diferentes personas. La larga práctica, llamada prueba A/B, tiene como objetivo mejorar las experiencias de los consumidores y mantenerlos comprometidos, ayudando a las empresas a ganar dinero a través de cuotas de membresía premium o publicidad. Los usuarios a menudo no tienen idea de que las empresas están realizando pruebas en ellos. (New York Times Utiliza tales pruebas Para evaluar la redacción de titulares y tomar decisiones sobre los productos y características que lanza la empresa).

Pero los cambios realizados por LinkedIn sugieren que tales ajustes a los algoritmos ampliamente utilizados podrían convertirse en experimentos de ingeniería social con consecuencias que podrían cambiar la vida de muchas personas. Los expertos que estudian los impactos sociales de la informática han dicho que los experimentos prolongados y a gran escala en personas pueden afectar sus perspectivas laborales, de manera invisible para ellos, lo que genera dudas sobre la transparencia de la industria y la supervisión de la investigación.

“Los resultados indican que algunos usuarios tienen un mejor acceso a las oportunidades laborales o una diferencia significativa en el acceso a las oportunidades laborales”, dijo. Michael ZimmerD., profesor asociado de informática y director del Centro de Datos, Ética y Sociedad de la Universidad de Marquette. «Esas son las consecuencias a largo plazo en las que pensar cuando pensamos en la ética de participar en este tipo de investigación de big data».

Estudiar en Ciencias puso a prueba una influyente teoría de la sociología llamada La fuerza de las relaciones débiles‘, que afirma que es más probable que las personas consigan trabajo y otras oportunidades a través de conocidos con armas que a través de amigos cercanos.

Los investigadores analizaron cómo los cambios algorítmicos en LinkedIn afectaron la movilidad laboral de los usuarios. que ellos Descubrí que los lazos sociales son relativamente débiles. LinkedIn ha demostrado ser el doble de efectivo para asegurar oportunidades de trabajo que las relaciones sociales más sólidas.

En un comunicado, LinkedIn dijo que durante el estudio «actuó de manera consistente» con el acuerdo de usuario, la política de privacidad y la configuración de miembros de la compañía. los política de privacidad Indica que LinkedIn utiliza los datos personales de los miembros con fines de investigación. La declaración agregó que la compañía usó la última tecnología de ciencias sociales «no invasiva» para responder importantes preguntas de investigación «sin ningún experimento en órganos».

LinkedIn, que es propiedad de Microsoft, no respondió directamente a una pregunta sobre cómo la empresa consideraba las posibles consecuencias a largo plazo de sus experimentos sobre la situación laboral y económica de los usuarios. Pero la compañía dijo que la investigación no benefició desproporcionadamente a algunos usuarios.

Dijo que el objetivo de la investigación es «ayudar a las personas a gran escala». Karthik Rajkumar, científico de investigación aplicada en LinkedIn y fue uno de los coautores del estudio. «Nadie ha sido puesto en desventaja para encontrar un trabajo».

Sinan Aral, profesor de gestión y ciencia de datos en el MIT y autor principal del estudio, dijo que los experimentos de LinkedIn eran un intento de garantizar que los usuarios tuvieran las mismas oportunidades de empleo.

«Ejecutar un experimento con 20 millones de personas y luego generar un mejor algoritmo de perspectivas laborales para todos como resultado del conocimiento que se aprende de esto es lo que están tratando de hacer». señor aral Dijo: “En lugar de escanear a algunas personas con movilidad social y otras no”. (El profesor Aral realizó un análisis de datos para The New York Times y recibió un premio Beca de beca de investigación de Microsoft en 2010.)

Las experiencias de los usuarios por parte de las principales empresas de Internet tienen un historial accidentado. hace ocho años, Estudio de Facebook Se ha publicado una descripción de cómo la red social ha manejado discretamente las publicaciones que aparecían en las noticias de los usuarios para analizar la difusión de sentimientos negativos y positivos en su plataforma. La prueba de una semana en 689,003 usuarios generó rápidamente una reacción violenta.

El estudio de Facebook, cuyos autores incluyeron a un investigador de la empresa y profesor de la Universidad de Cornell, confirmó que las personas aceptaron tácitamente experimentar manipulación emocional cuando se registraron en Facebook. «Todos los usuarios dan su consentimiento antes de crear una cuenta de Facebook y constituyen un consentimiento informado para esta investigación», dijo el estudio.

Los críticos no estuvieron de acuerdo con algunos, y algunos atacaron a Facebook porque invadió la privacidad de las personas, explotó su estado de ánimo y les causó angustia emocional. Otros enfatizaron que el proyecto utilizó un coautor académico para dar credibilidad a las prácticas de investigación de las empresas problemáticas.

Cornell dijo más tarde que no se le había pedido a su junta de ética interna que revisara el proyecto porque Facebook realizó el estudio de forma independiente y que el profesor, que ayudó a diseñar la investigación, había No compartir directamente En experimentos con humanos.

Las experiencias de redes profesionales de LinkedIn han sido diferentes en intención, alcance y escala. Fue diseñado por Linkedin como parte del esfuerzo continuo de la compañía para mejorar la relevancia de su algoritmo «Personas que quizás conozcas», que sugiere nuevas conexiones de miembros.

El algoritmo analiza datos como el historial de empleo de los miembros, los títulos de trabajo y las relaciones con otros usuarios. Luego intenta medir la probabilidad de que un miembro de LinkedIn envíe una invitación de amigo a una nueva conexión propuesta, así como la probabilidad de que esta nueva conexión acepte la invitación.

Para los experimentos, LinkedIn modificó un algoritmo para cambiar aleatoriamente la distribución de enlaces fuertes y débiles recomendados por el sistema. El estudio indicó que la primera ola de pruebas, realizada en 2015, «involucró a más de cuatro millones de sujetos experimentales». La segunda ola de pruebas, realizada en 2019, involucró a más de 16 millones de personas.

Durante las pruebas, a las personas que hicieron clic en la herramienta People You May Know y miraron las recomendaciones se les asignaron diferentes rutas de algoritmo. Algunas de estas «variables terapéuticas», como las llamó el estudio, provocaron que los usuarios de LinkedIn establecieran más relaciones con personas con las que tenían vínculos sociales deficientes. Otras modificaciones hicieron que se formaran menos relaciones con los débiles.

Se desconoce si la mayoría de los miembros de LinkedIn entienden que pueden pasar por experiencias que pueden afectar sus perspectivas de empleo.

LinkedIn política de privacidad Él dice que la compañía puede «usar los datos personales que tenemos disponibles» para investigar «tendencias en el lugar de trabajo, como la disponibilidad de trabajo y las habilidades para esos trabajos». que eso Política de Investigadores Externos Buscar analizar los datos de la empresa indica claramente que estos investigadores no podrán «experimentar o realizar pruebas en nuestros miembros».

Sin embargo, ninguna política informa explícitamente a los consumidores que LinkedIn puede experimentar o realizar pruebas en sus miembros.

En un comunicado, LinkedIn dijo: «Somos transparentes con nuestros miembros a través de nuestra sección de búsqueda de nuestro acuerdo de usuario».

En una declaración editorial, Science dijo: «Entendemos, y los revisores entienden, que los experimentos realizados por LinkedIn están operando bajo las pautas de sus acuerdos de usuario».

Después de la primera ola de pruebas computacionales, investigadores de LinkedIn y MIT tuvieron la idea de analizar los resultados de esos experimentos para probar la teoría de la fuerza de los enlaces débiles. Aunque la teoría de hace décadas se ha convertido en la piedra angular de las ciencias sociales, no se ha probado rigurosamente en un experimento prospectivo a gran escala que asignó aleatoriamente a personas a vínculos sociales de diferente fuerza.

Investigadores externos analizaron los datos recopilados de LinkedIn. El estudio informó que las personas que recibieron más recomendaciones sobre contactos relativamente débiles generalmente solicitaron y aceptaron más trabajos, resultados consistentes con la teoría del vínculo débil.

De hecho, los contactos relativamente débiles, es decir, las personas con las que los miembros de LinkedIn compartieron solo 10 conexiones mutuas, demostraron ser mucho más productivos en la búsqueda de empleo que los contactos más fuertes con usuarios que compartían más de 20 conexiones mutuas, encontró el estudio.

Después de un año de contacto en LinkedIn, las personas que recibieron más recomendaciones de contactos bastante débiles tenían el doble de probabilidades de obtener trabajos en las empresas donde trabajaban esos contactos en comparación con otros usuarios que recibieron más recomendaciones de conexiones sólidas.

“Descubrimos que estos vínculos algo débiles son una mejor opción para ayudar a las personas a encontrar nuevos trabajos y mucho más que relaciones más sólidas”, dijo el Sr. Rajkumar, investigador de LinkedIn.

El estudio informó que 20 millones de usuarios que participaron en las experiencias de LinkedIn crearon más de 2 mil millones de nuevas conexiones sociales y completaron más de 70 millones de solicitudes de empleo que generaron 600 000 nuevos puestos de trabajo. El estudio dijo que los vínculos débiles demostraron ser más beneficiosos para los buscadores de empleo en campos digitales como la inteligencia artificial, mientras que los vínculos fuertes demostraron ser más beneficiosos para el empleo en industrias que dependen menos del software.

LinkedIn dijo que aplicó los hallazgos sobre relaciones deficientes con varias funciones, incluida una nueva herramienta Notificar a los miembros Cuando se asigna una conexión de primer o segundo orden. Pero la compañía no ha realizado cambios relacionados con el estudio en la función Personas que quizás conozcas.

El profesor Aral del Instituto de Tecnología de Massachusetts dijo que el significado más profundo del estudio es que demostró la importancia de los poderosos algoritmos de redes sociales, no solo para amplificar problemas como la desinformación, sino también como indicadores clave de condiciones económicas como el empleo y el desempleo.

Catherine Flick, investigadora principal en informática y responsabilidad social en la Universidad De Montfort en Leicester, Inglaterra, describió el estudio como un ejercicio de marketing institucional.

«El estudio tiene un sesgo inherente», dijo el Dr. Flick. «Muestra que si quieres conseguir más trabajos, tienes que estar más en LinkedIn».