LinkedIn puede tener una reputación como una red social relativamente aburrida, una versión virtual de una hora feliz de redes llena de personas que usan cordones, pero está en las noticias por algunas investigaciones recientes y los resultados interesantes a los que ha llevado.
Un equipo de investigadores de Harvard, Stanford, MIT y LinkedIn publicó recientemente en la revista los resultados de un estudio de cinco años de duración sobre las conexiones sociales y la movilidad laboral. Ciencias.
De 2015 a 2019, Linkedin jugó con su algoritmo subyacente que impulsó su función «Personas que quizás conozcas» que varió aleatoriamente la cantidad de contactos débiles y fuertes sugeridos como nuevas conexiones para sus 20 millones de usuarios. LinkedIn mide las conexiones mutuas y las interacciones entre los usuarios para correlacionar «lazos fuertes» con amigos cercanos y «lazos débiles» con conocidos más ocasionales.
En una serie de microexperimentos que luego analizó con otros expertos, descubrió que es más probable que las personas obtengan trabajo a través de «vínculos débiles», especialmente en industrias más digitales. Este hallazgo es consistente con una tendencia dominante Teoría sociológica propuesta en 1973 Establece que los contactos casuales tienden a ser fuentes más importantes de nueva información y oportunidades que los amigos cercanos.
LinkedIn, una plataforma propiedad de Microsoft, pretendía utilizar estos conocimientos para crear un mejor algoritmo para todos sus usuarios. y en medio Política de privacidad, la empresa señala que los datos personales de los usuarios pueden utilizarse con fines de investigación. Pero los expertos han expresado recientemente sus preocupaciones Los New York Times Eso podría tener consecuencias negativas a largo plazo para los usuarios de este ajuste detrás de escena.
«Los hallazgos sugieren que algunos usuarios tenían un mejor acceso a las oportunidades laborales o diferencias significativas en el acceso a las oportunidades laborales». Michael ZimmerProfesor asociado de informática y director del Centro de Datos, Ética y Sociedad de la Universidad de Marquette. NYT. «Estas son las consecuencias a largo plazo en las que se debe pensar cuando pensamos en la política de participar en este tipo de investigación de big data».
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La transparencia no es el único problema al que se enfrentan estas empresas. LinkedIn también ha abordado el fenómeno emergente fraude de conexiónSegún una investigación reciente de Revisión técnica del MIT mostró que los estafadores con identidades falsas se aprovecharon de las conexiones mutuas para ganarse la confianza de sus víctimas.
No es raro que las empresas de tecnología realicen pruebas piloto Varias características en pequeños grupos de usuarios. Sin embargo, los experimentos sociales inéditos a gran escala realizados por grandes empresas tecnológicas históricamente han tenido una recepción mixta. A Estudio de Facebook de 2014 Cómo analizar el estado de ánimo del usuario pueden ser afectados La manipulación del contenido de las noticias, por ejemplo, fue recibida con una reacción violenta. OKCupid, ese mismo año, También confesó Para manipular el puntaje de consistencia para ver su efecto en el comportamiento del usuario en el sitio.
Spotify, por otro lado, está realizando estudios de observación más pasivos, y tanto YouTube como Twitter están probando activamente funciones como el aprendizaje de identificación de información errónea y el etiquetado de contenido de fuentes múltiples para ayudar a los usuarios a tener una mejor experiencia en la plataforma.
Los psicólogos y sociólogos modernos también buscan utilizar Internet y sus diversas aplicaciones Como una forma de estudiar las amistades, las redes sociales, la cultura en línea y su influencia en el comportamiento. Pero la psicología, como campo, ha sido controvertida durante mucho tiempo. Cuestiones éticas Entre experimentos y conceptos engañando a sus participantes. Muchos estudios clásicos de la década de 1900, afortunadamente, no serían posibles de realizar hoy (solo piense prueba de gemelos y el experimento de la prisión de Stanford). Comprender dónde están los límites entre los investigadores, las plataformas tecnológicas y los usuarios involuntarios es, en cierto modo, una iteración del siglo XXI de este desafío continuo.
