LinkedIn может иметь репутацию относительно скучной социальной сети - виртуальной версии счастливого часа нетворкинга, заполненной людьми в ремешках, но она находится в новостях благодаря недавно проведенному исследованию и интересным выводам, к которым оно привело.
Группа исследователей из Гарварда, Стэнфорда, Массачусетского технологического института и LinkedIn недавно опубликовала в журнале Science результаты пятилетнего исследования социальных связей и мобильности при трудоустройстве.
С 2015 по 2019 год LinkedIn играла со своим базовым алгоритмом, на котором основана функция "Люди, которых вы можете знать", случайным образом изменяя количество слабых и сильных контактов, предлагаемых в качестве новых связей 20 миллионам своих пользователей. LinkedIn измерял взаимные связи и взаимодействия между пользователями, чтобы соотнести "сильные связи" с близкими друзьями, а "слабые связи" - с более случайными знакомыми.
В ходе серии микроэкспериментов, которые она позже проанализировала вместе с другими экспертами, она обнаружила, что люди чаще получают работу через "слабые связи", особенно в более цифровых отраслях. Этот вывод согласуется с влиятельной социологической теорией, предложенной в 1973 году, которая гласит, что случайные контакты, как правило, являются более важными источниками новой информации и возможностей, чем близкие друзья.
LinkedIn, платформа, принадлежащая Microsoft, намеревалась использовать эти данные для создания лучшего алгоритма для всех своих пользователей. И в своей политике конфиденциальности компания отмечает, что личные данные пользователей могут быть использованы в исследовательских целях. Однако эксперты недавно высказали свои опасения газете The New York Times, что эти закулисные изменения могут иметь долгосрочные негативные последствия для пользователей.
"Полученные результаты позволяют предположить, что некоторые пользователи имели лучший доступ к возможностям трудоустройства или значимую разницу в доступе к возможностям трудоустройства", - сказал NYT Майкл Циммер, доцент информатики и директор Центра данных, этики и общества в Университете Маркетт. "Это те долгосрочные последствия, которые необходимо учитывать, когда мы думаем об этике участия в такого рода исследованиях больших данных".
Прозрачность - не единственная проблема, над которой бьются эти компании. LinkedIn также имеет дело с возникающими случаями мошенничества при установлении связей, поскольку недавнее расследование MIT Tech Review показало, что мошенники с фальшивыми именами использовали преимущества взаимных связей, чтобы завоевать доверие своих жертв.
Для технологических компаний нет ничего необычного в том, что они проводят пилотное тестирование различных функций на небольших группах пользователей. Однако масштабные, нераскрытые социальные эксперименты крупных технологических компаний исторически были встречены неоднозначно. Например, исследование Facebook 2014 года, в котором анализировалось, как можно влиять на настроение пользователей, манипулируя содержимым новостной ленты, было встречено негативно. В том же году компания OKCupid призналась в подтасовке оценок совместимости, чтобы проследить их влияние на поведение пользователей на сайте.
С другой стороны, Spotify проводит более пассивные, наблюдательные исследования, а YouTube и Twitter активно тестируют такие функции, как обучение распознаванию дезинформации и маркировка контента с помощью толпы, пытаясь помочь пользователям получить лучший опыт работы на платформе.
Современные психологи и социологи также стремятся использовать Интернет и его различные приложения для изучения дружеских отношений, социальных сетей, сетевой культуры и ее влияния на поведение. Но психология, как область, уже давно сталкивается с вопросами, связанными с этикой экспериментов и концепцией обмана участников. Многие из классических исследований 1900-х годов, к счастью, невозможно провести сегодня (вспомните эксперименты с близнецами и Стэнфордский тюремный эксперимент). Понимание того, где проходят границы между исследователями, технологическими платформами и невольными пользователями, в некотором смысле является просто итерацией этой постоянной проблемы 21 века.