Nueva investigación publicada en Ciencias a principios de este mes arrojó luz sobre una teoría de larga data sobre el valor de las conexiones sociales débiles para quienes buscan trabajo, pero ha causado revuelo entre algunos éticos digitales y defensores de la privacidad debido a su metodología, informó el New York Times 24 de septiembre.
los estudiar , que fue publicado por investigadores de LinkedIn, el Instituto de Tecnología de Massachusetts y la Escuela de Negocios de Harvard, analizó datos de las redes de LinkedIn de más de 20 millones de personas durante un período de cinco años, de 2015 a 2019. May Know”, los investigadores encontraron que es más probable que las conexiones sociales débiles ayuden a los usuarios de LinkedIn a encontrar trabajo, en lugar de las fuertes.
Pero un aspecto del estudio ha levantado banderas rojas éticas: las perspectivas laborales de algunos usuarios de LinkedIn pueden haberse visto afectadas por la investigación, y no está claro si sabían que se estaba realizando.
El estudio de LinkedIn probó el valor de las conexiones sociales débiles
El experimento de cinco años probó un teoría social que se remonta a 1973. Desarrollada por el sociólogo de Stanford Mark Granovetter, esta teoría postula que las conexiones 'infrecuentes y a distancia', en lugar de las conexiones sociales cercanas, son más beneficiosas para la carrera de uno, lo que lleva a más nuevas oportunidades de empleo, promociones y salarios más altos. aumenta
Para probar esta teoría en relación con el empleo, los investigadores analizaron datos de múltiples experimentos aleatorios a gran escala que 'variaron la prevalencia de lazos fuertes y débiles' en la herramienta 'Personas que quizás conozcas' de LinkedIn, que recomienda nuevas conexiones a los usuarios en la red. sitio.
Los investigadores concluyeron que los lazos de LinkedIn relativamente más débiles, como un conocido con el que un usuario comparte solo 10 conexiones mutuas, eran dos veces más efectivos que los más fuertes para ayudar a los usuarios a encontrar trabajo. Esto fue particularmente cierto para los profesionales del sector digital cuyos trabajos dependen más de tecnología como el software, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.
La metodología de LinkedIn criticada
Aunque los hallazgos del estudio son potencialmente útiles, también sugieren que 'algunos usuarios tenían un mejor acceso a las oportunidades laborales o una diferencia significativa en el acceso a las oportunidades laborales', Michael Zimmer, profesor asociado de informática y director del Center for Data. , Ética y Sociedad de la Universidad de Marquette, al New York Times. Continuó diciendo que tales 'consecuencias a largo plazo' deben considerarse 'cuando pensamos en la ética de participar en este tipo de investigación de big data'.
Los experimentos que realizó LinkedIn son una práctica común en el mundo de la tecnología y los medios, señaló el Times. Pruebas A/B permite a las empresas probar diferentes versiones de algoritmos o titulares, por ejemplo, para determinar cuál funciona mejor con los usuarios. LinkedIn política de privacidad afirma que utiliza datos para realizar investigaciones con el objetivo de brindar a los usuarios 'una experiencia mejor, más intuitiva y personalizada', y la compañía le dijo al Times que esta investigación reciente 'actuó de manera consistente con' el acuerdo de usuario, la política de privacidad y la configuración de miembros de LinkedIn.
No todos rechazaron el enfoque de LinkedIn. Evelyn Gosnell, científica del comportamiento y directora general de laboratorios irracionales , argumentó en Twitter la investigación brindó información valiosa para los buscadores de empleo, y fue necesario realizar un experimento para llegar a tales hallazgos. Agregó que si bien es importante que las empresas obtengan el consentimiento de los usuarios para realizar dicha investigación, 'deberíamos suponer que todas las plataformas están realizando experimentos'. En un intercambio de mensajes directos en Twitter, Gosnell dijo que las empresas a menudo obtienen el consentimiento informado al incluirlas en largos acuerdos de términos y condiciones que los usuarios tienden a pasar por alto, lo que representa un 'difícil desafío' para este tipo de experimentación.
Ahora, por supuesto, el consentimiento del usuario es importante.
Creo que, a estas alturas, deberíamos suponer que todas las plataformas están realizando experimentos.
Todas las empresas deberían abrocharse los términos y condiciones para asegurarse de que se indique allí, pero creo que esa debería ser nuestra suposición corriente.
— Evelyn Gosnell (@evelyngosnell) 25 de septiembre de 2022
Aunque teóricamente es posible que el estudio pudiera haber perjudicado a los usuarios de LinkedIn, el estudio en sí mismo parece plantear pocas preocupaciones éticas, argumentó Marian-Andrei Rizoiu, profesora titular de ciencia de datos de comportamiento en la Universidad de Tecnología de Sydney, en una pieza del 15 de septiembre para La Conversación.
“Sin embargo”, agregó, “es un recordatorio para preguntarse hasta qué punto nuestras decisiones profesionales más íntimas, como seleccionar una nueva carrera o lugar de trabajo, están determinadas por algoritmos de inteligencia artificial de caja negra cuyo funcionamiento no podemos ver”.
