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

Por Natasha Singer reportera de negocios en The New York Times 24 de Setiembre de 2022

LinkedIn realizó experimentos con más de 20 millones de usuarios durante cinco años que, si bien tenían la intención de mejorar el funcionamiento de la plataforma para los miembros, podrían haber afectado los medios de vida de algunas personas, según un nuevo estudio.

En experimentos realizados en todo el mundo entre 2015 y 2019, Linkedin varió aleatoriamente la proporción de contactos débiles y fuertes sugeridos por su algoritmo “Personas que quizás conozcas”, el sistema automatizado de la empresa para recomendar nuevas conexiones a sus usuarios. Investigadores de LinkedIn, M.I.T., Stanford y Harvard Business School luego analizaron datos agregados de las pruebas en un estudio publicado este mes en la revista Science.

Los experimentos algorítmicos de LinkedIn pueden sorprender a millones de personas porque la empresa no informó a los usuarios que las pruebas estaban en marcha.

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 práctica de larga data, llamada prueba A/B, tiene como objetivo mejorar las experiencias de los consumidores y mantenerlos comprometidos, lo que ayuda a las empresas a ganar dinero a través de tarifas de membresía premium o publicidad. Los usuarios a menudo no tienen idea de que las empresas están realizando las pruebas en ellos. (The New York Times usa tales pruebas para evaluar la redacción de los titulares y tomar decisiones sobre los productos y características que lanza la compañía).

Pero los cambios realizados por LinkedIn son indicativos de cómo tales ajustes a los algoritmos ampliamente utilizados pueden convertirse en experimentos de ingeniería social con consecuencias que pueden alterar la vida de muchas personas. Los expertos que estudian los impactos sociales de la computación dijeron que realizar experimentos largos y a gran escala en personas que podrían afectar sus perspectivas laborales, de formas que son invisibles para ellos, planteó preguntas sobre la transparencia de la industria y la supervisión de la investigación.

“Los hallazgos sugieren que algunos usuarios tenían un mejor acceso a las oportunidades laborales o una diferencia significativa en el acceso a las oportunidades laborales”, dijo Michael Zimmer, profesor asociado de informática y director del Centro de Datos, Ética y Sociedad de la Universidad de Marquette. “Este es el tipo de consecuencias a largo plazo que deben contemplarse cuando pensamos en la ética de participar en este tipo de investigación de big data”.

El estudio en Science probó una influyente teoría en sociología llamada “la fuerza de los lazos débiles”, que sostiene que es más probable que las personas obtengan empleo y otras oportunidades a través de conocidos cercanos que a través de amigos cercanos.

Los investigadores analizaron cómo los cambios algorítmicos de LinkedIn habían afectado la movilidad laboral de los usuarios. Descubrieron que los lazos sociales relativamente débiles en LinkedIn demostraron ser dos veces más efectivos para asegurar el empleo que los lazos sociales más fuertes.

Ver nota completa en https://www.nytimes.com/2022/09/24/business/linkedin-social-experiments.html?smid=nytcore-ios-share&referringSource=articleShare

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