El trabajo analiza “la influencia de las asociaciones débiles” -es decir, conocidos contra amigos- para conseguir oportunidades laborales.
Expansión
LinkedIn realizó experimentos durante cinco años con más de 20,000,000 usuarios. Entre 2015 y 2019, la plataforma hizo estudios aleatorios basados en el algoritmo de “Gente que podrías conocer”, a través del cual se hacen recomendaciones de amistad a los miembros de la plataforma.
Los resultados de la investigación, que se elaboró en conjunto con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad de Stanford y la Facultad de Negocios de la Universidad de Harvard, fueron publicados en la revista Science .
El trabajo analiza “la influencia de las asociaciones débiles”, una teoría científica social que destaca la importancia de las asociaciones débiles -como conocidos frente a amistades cercanas- para influir en la transmisión de información a través de las redes sociales.
Los experimentos mostraron que los lazos débiles aumentan las transmisiones de trabajo, pero solo hasta cierto punto, después del cual hay rendimientos marginales decrecientes para la debilidad de los lazos.
Los autores muestran que los lazos más débiles, es decir los conocidos, tuvieron el mayor impacto en la movilidad laboral, mientras que los lazos más fuertes tuvieron el menor.
En resumen, la investigación plantea que existen más posibilidades de conseguir mejores oportunidades laborales a través de un conocido (lazo débil), que a través de aquellas personas más cercanas.
Cuestionan uso de datos
Aunque LinkedIn sostiene que la investigación mejora la movilidad laboral en la plataforma, también ha sido cuestionado por no informar a sus usuarios sobre la realización del experimento, pues además del uso de datos, se ha cuestionado si algunos usuarios perdieron oportunidades sobre otros más beneficiados debido a ello.
“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”, refirió Michael Zimmer , profesor asociado de informática y director del Centro de Datos, Ética y Sociedad de la Universidad de Marquette.
Sinan Aral, autor principal del estudio y profesor del MIT, defendió las pruebas argumentando que LinkedIn simplemente está tratando de encontrar un algoritmo más útil para sus usuarios.
¿Qué dice Linkedin?
En un comunicado, Linkedin dijo durante el estudio que había «actuado de manera consistente con» el acuerdo de usuario, la política de privacidad y la configuración de miembros de la compañía.
La política de privacidad señala que LinkedIn utiliza los datos personales de los miembros con fines de investigación.
