LinkedIn telah bereksperimen dengan lebih dari 20 juta pengguna selama lima tahun, yang, meskipun dimaksudkan untuk meningkatkan cara platform bekerja untuk anggota, dapat berdampak pada mata pencaharian beberapa orang, menurut sebuah studi baru.

Dalam eksperimen yang dilakukan di seluruh dunia dari 2015 hingga 2019, Linkedin secara acak mengubah proporsi kontak lemah dan kuat yang disarankan oleh algoritme People You May Know — sistem otomatis perusahaan untuk merekomendasikan kontak baru kepada penggunanya. Para peneliti di LinkedIn, MIT, Stanford, dan Harvard Business School kemudian menganalisis data yang dikumpulkan dari tes dalam sebuah studi Itu diterbitkan bulan ini di jurnal Science.

Eksperimen algoritma LinkedIn mungkin mengejutkan jutaan orang karena perusahaan belum memberi tahu pengguna bahwa tes sedang berlangsung.

Raksasa teknologi seperti LinkedIn, jaringan profesional terbesar di dunia, secara rutin menjalankan eksperimen skala besar di mana mereka mencoba berbagai versi fitur aplikasi, desain web, dan algoritme pada orang yang berbeda. Praktik panjang, yang disebut pengujian A/B, bertujuan untuk meningkatkan pengalaman konsumen dan membuat mereka tetap terlibat, membantu perusahaan menghasilkan uang melalui biaya keanggotaan premium atau iklan. Pengguna sering tidak tahu bahwa perusahaan menjalankan tes pada mereka. (Waktu New York Menggunakan tes seperti itu Untuk mengevaluasi penyusunan judul dan membuat keputusan tentang produk dan fitur yang dirilis perusahaan.)

Tetapi perubahan yang dibuat oleh LinkedIn menunjukkan bahwa perubahan seperti itu pada algoritme yang digunakan secara luas dapat menjadi eksperimen rekayasa sosial dengan konsekuensi yang berpotensi mengubah hidup banyak orang. Para ahli yang mempelajari dampak sosial dari komputasi mengatakan bahwa eksperimen skala besar yang panjang pada orang dapat memengaruhi prospek pekerjaan mereka, dengan cara yang tidak terlihat oleh mereka, menimbulkan pertanyaan tentang transparansi industri dan pengawasan penelitian.

“Hasilnya menunjukkan bahwa beberapa pengguna memiliki akses yang lebih baik ke peluang kerja atau perbedaan yang signifikan dalam akses ke peluang kerja,” katanya. Michael ZimmerD., profesor ilmu komputer dan direktur Pusat Data, Etika dan Masyarakat di Universitas Marquette. “Itu adalah konsekuensi jangka panjang yang harus dipikirkan ketika kita berpikir tentang etika terlibat dalam jenis penelitian data besar ini.”

Belajar di Sains menguji teori berpengaruh dalam sosiologi yang disebut Kekuatan hubungan yang lemah‘, yang menegaskan bahwa orang lebih mungkin mendapatkan pekerjaan dan peluang lain melalui kenalan dengan tangan daripada melalui teman dekat.

Para peneliti menganalisis bagaimana perubahan algoritme di LinkedIn memengaruhi mobilitas pekerjaan pengguna. bahwa mereka Saya menemukan bahwa ikatan sosial relatif lemah LinkedIn telah terbukti dua kali lebih efektif dalam mengamankan peluang kerja dibandingkan hubungan sosial yang lebih kuat.

Dalam sebuah pernyataan, LinkedIn mengatakan bahwa selama penelitian itu “bertindak secara konsisten” dengan perjanjian pengguna perusahaan, kebijakan privasi dan pengaturan anggota. Itu Kebijakan pribadi Menunjukkan bahwa LinkedIn menggunakan data pribadi anggota untuk tujuan penelitian. Pernyataan itu menambahkan bahwa perusahaan menggunakan teknologi ilmu sosial “non-invasif” terbaru untuk menjawab pertanyaan penelitian penting “tanpa eksperimen pada organ.”

LinkedIn, yang dimiliki oleh Microsoft, tidak secara langsung menanggapi pertanyaan tentang bagaimana perusahaan mempertimbangkan potensi konsekuensi jangka panjang dari eksperimennya terhadap pekerjaan dan situasi ekonomi pengguna. Tetapi perusahaan mengatakan penelitian itu tidak menguntungkan beberapa pengguna secara tidak proporsional.

Dia mengatakan tujuan dari penelitian ini adalah untuk “membantu orang dalam skala besar”. Karthik Rajkumar, seorang ilmuwan riset terapan di LinkedIn dan merupakan salah satu rekan penulis studi tersebut. “Tidak ada yang dirugikan untuk mencari pekerjaan.”

Sinan Aral, seorang profesor manajemen dan ilmu data di MIT yang merupakan penulis utama studi tersebut, mengatakan eksperimen LinkedIn adalah upaya untuk memastikan pengguna memiliki kesempatan kerja yang sama.

“Untuk menjalankan eksperimen pada 20 juta orang dan kemudian menghasilkan algoritme prospek pekerjaan yang lebih baik untuk semua orang sebagai hasil dari pengetahuan yang Anda pelajari dari ini adalah apa yang mereka coba lakukan,” Pak Aral Dia berkata, “Alih-alih memindai beberapa orang dengan mobilitas sosial dan beberapa tidak.” (Profesor Aral melakukan analisis data untuk The New York Times, dan menerima penghargaan Beasiswa Beasiswa Penelitian dari Microsoft pada tahun 2010.)

Pengalaman pengguna oleh perusahaan internet besar memiliki sejarah kotak-kotak. delapan tahun yang lalu, Studi Facebook Sebuah deskripsi telah diterbitkan tentang bagaimana jejaring sosial diam-diam menangani posting yang muncul di umpan berita pengguna untuk menganalisis penyebaran sentimen negatif dan positif di platformnya. Uji coba selama seminggu pada 689.003 pengguna, dengan cepat menghasilkan reaksi.

Studi Facebook, yang penulisnya termasuk peneliti perusahaan dan profesor Cornell University, mengkonfirmasi bahwa orang secara diam-diam setuju untuk mengalami manipulasi emosional ketika mereka mendaftar ke Facebook. “Semua pengguna setuju sebelum membuat akun Facebook, dan merupakan persetujuan untuk penelitian ini,” kata studi tersebut.

Kritikus tidak setuju dengan beberapa, dengan beberapa menyerang Facebook karena menyerang privasi orang, mengeksploitasi suasana hati mereka dan menyebabkan mereka tertekan secara emosional. Lainnya menekankan bahwa proyek tersebut menggunakan rekan penulis akademis untuk memberikan kredibilitas pada praktik penelitian perusahaan yang bermasalah.

Cornell kemudian mengatakan bahwa dewan etika internalnya tidak diminta untuk meninjau proyek tersebut karena Facebook melakukan penelitian secara independen dan bahwa profesor, yang membantu merancang penelitian, telah Jangan langsung dibagikan Dalam percobaan pada manusia.

Pengalaman jaringan profesional LinkedIn berbeda dalam maksud, cakupan, dan skala. Ini dirancang oleh Linkedin sebagai bagian dari upaya berkelanjutan perusahaan untuk meningkatkan relevansi algoritme “Orang yang Mungkin Anda Kenal”, yang menyarankan koneksi anggota baru.

Algoritme menganalisis data seperti riwayat pekerjaan anggota, jabatan, dan hubungan dengan pengguna lain. Kemudian mencoba mengukur probabilitas bahwa anggota LinkedIn akan mengirim undangan pertemanan ke koneksi baru yang diusulkan serta kemungkinan koneksi baru ini akan menerima undangan.

Untuk percobaan, LinkedIn memodifikasi algoritme untuk secara acak mengubah penyebaran tautan kuat dan lemah yang direkomendasikan oleh sistem. Studi tersebut menyatakan bahwa gelombang pertama tes, yang dilakukan pada 2015, “melibatkan lebih dari empat juta subjek eksperimental”. Tes gelombang kedua, yang dilakukan pada 2019, melibatkan lebih dari 16 juta orang.

Selama pengujian, orang yang mengeklik alat Orang yang Mungkin Anda Kenal dan melihat rekomendasi diberi jalur algoritme yang berbeda. Beberapa dari “variabel terapeutik” ini, seperti yang disebut studi tersebut, menyebabkan pengguna LinkedIn membentuk lebih banyak hubungan dengan orang-orang yang memiliki ikatan sosial yang buruk dengan mereka. Modifikasi lain menyebabkan lebih sedikit hubungan yang terbentuk dengan yang lemah.

Apakah sebagian besar anggota LinkedIn memahami bahwa mereka mungkin mengalami pengalaman yang dapat memengaruhi prospek pekerjaan mereka tidak diketahui.

LinkedIn Kebijakan pribadi Dia mengatakan perusahaan mungkin “menggunakan data pribadi yang tersedia bagi kami” untuk meneliti “tren tempat kerja, seperti ketersediaan pekerjaan dan keterampilan untuk pekerjaan itu.” itu Kebijakan Peneliti Eksternal Mencari untuk menganalisis data perusahaan dengan jelas menunjukkan bahwa para peneliti ini tidak akan dapat “bereksperimen atau melakukan tes pada anggota kami”.

Namun, tidak ada kebijakan yang secara eksplisit memberi tahu konsumen bahwa LinkedIn sendiri dapat bereksperimen atau melakukan tes pada anggotanya.

Dalam sebuah pernyataan, LinkedIn mengatakan, “Kami transparan dengan anggota kami melalui bagian pencarian kami dari perjanjian pengguna kami.”

Dalam pernyataan editorial, Science mengatakan: “Kami memahami, dan pengulas memahami, bahwa eksperimen yang dilakukan oleh LinkedIn beroperasi di bawah pedoman perjanjian pengguna mereka.”

Setelah gelombang pertama tes komputasi, para peneliti di LinkedIn dan MIT muncul dengan ide untuk menganalisis hasil eksperimen tersebut untuk menguji teori kekuatan tautan lemah. Meskipun teori berusia puluhan tahun telah menjadi landasan ilmu-ilmu sosial, itu belum terbukti secara ketat dalam eksperimen prospektif skala besar yang secara acak menempatkan orang-orang pada ikatan sosial dengan kekuatan yang berbeda.

Peneliti eksternal menganalisis data yang dikumpulkan dari LinkedIn. Studi tersebut melaporkan bahwa orang yang menerima lebih banyak rekomendasi tentang kontak yang relatif lemah umumnya melamar dan menerima lebih banyak pekerjaan — hasil yang konsisten dengan teori tautan lemah.

Faktanya, kontak yang relatif lemah – yaitu, orang-orang yang hanya berbagi 10 koneksi timbal balik dengan anggota LinkedIn – terbukti jauh lebih produktif dalam pencarian kerja daripada kontak yang lebih kuat dengan pengguna yang berbagi lebih dari 20 koneksi timbal balik, studi tersebut menemukan.

Setelah satu tahun kontak di LinkedIn, orang yang menerima lebih banyak rekomendasi untuk kontak yang cukup lemah dua kali lebih mungkin untuk mendapatkan pekerjaan di perusahaan tempat kontak tersebut bekerja dibandingkan dengan pengguna lain yang menerima lebih banyak rekomendasi untuk koneksi yang kuat.

“Kami menemukan bahwa tautan yang agak lemah ini adalah pilihan yang lebih baik untuk membantu orang menemukan pekerjaan baru dan lebih dari sekadar hubungan yang lebih kuat,” kata Rajkumar, seorang peneliti di LinkedIn.

Studi tersebut melaporkan bahwa 20 juta pengguna yang berpartisipasi dalam pengalaman LinkedIn menciptakan lebih dari 2 miliar koneksi sosial baru dan menyelesaikan lebih dari 70 juta lamaran pekerjaan yang menghasilkan 600.000 pekerjaan baru. Studi tersebut mengatakan bahwa tautan lemah terbukti paling bermanfaat bagi pencari kerja di bidang digital seperti kecerdasan buatan, sementara tautan kuat terbukti lebih bermanfaat bagi pekerjaan di industri yang kurang mengandalkan perangkat lunak.

LinkedIn mengatakan telah menerapkan temuan tentang hubungan yang buruk dengan beberapa fitur termasuk alat baru Beri tahu anggota Ketika koneksi urutan pertama atau kedua ditetapkan. Tetapi perusahaan belum membuat perubahan terkait studi pada fitur Orang yang Mungkin Anda Kenal.

Profesor Aral dari Massachusetts Institute of Technology mengatakan pentingnya penelitian yang lebih dalam adalah bahwa hal itu menunjukkan pentingnya algoritma jaringan sosial yang kuat – tidak hanya dalam memperkuat masalah seperti informasi yang salah tetapi juga sebagai indikator kunci dari kondisi ekonomi seperti pekerjaan dan pengangguran.

Catherine Flick, seorang peneliti senior di bidang komputasi dan tanggung jawab sosial di De Montfort University di Leicester, Inggris, menggambarkan penelitian ini lebih sebagai latihan pemasaran institusional.

“Studi ini memiliki bias yang melekat,” kata Dr. Flick. “Ini menunjukkan bahwa jika Anda ingin mendapatkan lebih banyak pekerjaan, Anda harus lebih sering berada di LinkedIn.”