LinkedIn testa chance de emprego de 20 milhões de perfis sem avisar
Experimento de cinco anos tinha o objetivo de identificar quais sugestões do “Pessoas que talvez você conheça” dariam melhores resultados
O LinkedIn testou o algoritmo do “Pessoas que talvez você conheça” com mais de 20 milhões de perfis da plataforma entre 2015 e 2019. A análise foi publicada neste mês na revista científica Science. Os usuários não foram informados sobre esses testes, mas consentiram em participar de pesquisas assim ao aceitar os termos de uso da rede social.
Os resultados dos testes foram posteriormente avaliados por pesquisadores do LinkedIn, do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts), da Universidade Stanford e da Harvard Business School.
Como foi o experimento do LinkedIn
O LinkedIn variou, aleatoriamente, os tipos de conexões sugeridos para as pessoas, entre contatos mais e menos próximos.
O experimento testou a chamada “força dos laços fracos”, que propõe que pessoas com quem temos laços mais fracos (como conhecidos) podem nos conectar a uma quantidade maior de grupos do que pessoas com quem temos laços mais fortes, como amigos próximos.
Para a rede social, isso significaria que sugerir conhecidos um pouco mais distantes poderia ser uma estratégia eficaz para ajudar o usuário em busca de emprego. E a hipótese foi comprovada nos testes.
“Os autores mostram que os laços mais fracos tiveram o maior impacto na mobilidade de emprego, enquanto os laços mais fortes tiveram o menor”, diz um trecho do estudo.
Qual o impacto do experimento do LinkedIn?
Embora sejam comuns e tenham o intuito de melhorar a experiência dos usuários, testes longos e em larga escala, para testar novos recursos e o funcionamento de algoritmos, podem ter consequências relevantes na vida das pessoas — neste caso, na vida profissional delas.
Em resumo: as perspectivas de trabalho dos 20 milhões de perfis envolvidos no experimento foram alteradas para melhor ou pior nestes cinco anos dos testes. E isso sem que essa informação tenha se tornado pública até agora. Isso levanta dúvidas sobre a transparência do LinkedIn e de pesquisas desse tipo.
“Essas descobertas sugerem que alguns usuários tiveram melhor acesso a oportunidades de emprego ou uma diferença significativa no acesso a essas oportunidades. Esse é o tipo de consequência a longo prazo que precisa ser contemplado quando pensamos na ética de conduzir esse tipo de pesquisa de big data”, disse Michael Zimmer, diretor do Centro de Dados, Ética e Sociedade na Universidade Marquette (EUA), ao jornal The New York Times.
Por outro lado, é possível que a partir desses testes seja garantida certa equidade entre usuários em relação ao acesso a conexões que possibilitem oportunidades de trabalho.
“Fazer um experimento com 20 milhões de pessoas e implementar um algoritmo melhor para as perspectivas de emprego de todo mundo, como resultado do conhecimento que adquiriram, é isso o que estão tentando fazer, em vez de dotar alguns de mobilidade social e outros não”, disse ao The New York Times o professor Sinan Aral, que leciona Ciência de Dados no M.I.T. e foi o autor principal do estudo.
Em comunicado emitido ao New York Times, o LinkedIn afirmou que durante a realização do estudo agiu de maneira consistente ao contrato do usuário e às políticas de privacidade da plataforma. Neles constam a informação de que o LinkedIn usa dados pessoais dos seus membros para fins de pesquisa.
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