Teste do LinkedIn pode ter reduzido número de vagas que você encontrou na rede

Durante cerca de cinco anos, o LinkedIn realizou uma pesquisa envolvendo mais de 20 milhões de usuários em sua plataforma. O intuito era o de descobrir se as pessoas conseguiam mais ou menos oportunidades de empregos quando se conectavam com diferentes indivíduos. No entanto, a rede social precisou mexer constantemente em seus algoritmos, afetando as recomendações de contatos. Isso pode ter prejudicado a chance dos envolvidos de encontrar um novo emprego.

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A partir do formato teste A/B, a pesquisa usou o círculo de amigos de cada usuário para determinar o peso na hora de procurar por novas vagas. Se a pessoa tivesse em sua lista mais nomes conhecidos ou de estranhos, será que isso afetaria suas oportunidades de garantir o próximo trabalho?

Sendo assim, o algoritmo de “Pessoas que você pode conhecer” foi alterado para os pesquisados, oferecendo sugestões dentre contatos relevantes ou completos desconhecidos em todos os sentidos. Os testes foram publicados no Science.

Entretanto, nenhum dos usuários ficou sabendo que estava participando dos estudos.

Alguns especialistas ficaram preocupados com a forma que o LinkedIn conduziu o processo. Isso porque, já que os indivíduos não estavam cientes das mudanças no algoritmo, muitos podem ter se associado a pessoas que pouco ajudaram no quesito possibilidade de emprego.

Michael Zimmer, diretor do Centro de Dados, Éticas e Sociedade na Universidade Marquette, disse para o NYT:

Os achados sugerem que alguns usuários tiveram melhor acesso a oportunidades de trabalho ou uma diferença significativa no acesso a eles.

Outros experts demonstraram preocupação, pois acreditam que isso “levantou questões sobre transparência do setor e supervisão de pesquisa”.

Além disso, o relatório indicou ser possível que isso tenha afetado questões financeiras e de sustento de famílias, já que impactou nas chances de alguém conseguir uma vaga no mercado de trabalho durante os testes.

LinkedIn discorda dos especialistas

Após a publicação da reportagem do New York Times, um porta-voz da rede social afirmou ao ARS Technica que “a empresa contesta essa caracterização de seu estudo, ninguém foi desfavorecido pelos experimentos”.

Karthik Rajkumar, um dos autores do ensaio, disse:

Nosso teste A/B de ‘Pessoas que você pode conhecer’ foi com o propósito de melhorar a relevância das recomendações de conexão, e não estudar os resultados do trabalho. Relatórios como o do NYT confundem a projeção e a natureza de observação dos dados, fazendo com que pareça mais como uma experimentação em pessoas, o que é impreciso.

A plataforma ressaltou que não estudou exclusivamente apenas duas opções, mas 7 tratamentos de variações do algoritmo. No final, o LinkedIn entendeu que se os laços com terceiros forem fracos, a mobilidade de emprego será maior.

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