Das Experiment, dessen Ergebnisse diesen Monat in der Zeitschrift Science veröffentlicht wurden, ist auf LinkedIn. „schwache Bindungen“oder Bekannte identifiziert als „starke Bindungen“Er versuchte festzustellen, ob enge Mitarbeiter und Freunde, bekannt als „Angestellte“, am kompetentesten darin waren, Menschen dabei zu helfen, neue Möglichkeiten zu ergreifen.
Für diejenigen, die glauben, dass starke Bindungen die am besten geeigneten Personen sind, um bei ihrer nächsten Berufserfahrung zu helfen, stellte die Studie fest, dass das Gegenteil der Fall ist.
In der Zusammenfassung des Artikels „Die Autoren zeigen, dass die schwächsten Bindungen den größten Einfluss auf die berufliche Mobilität haben, während die stärksten Bindungen den geringsten haben. Zusammengenommen tragen diese Ergebnisse dazu bei, das scheinbare Paradoxon der schwachen Bindungen aufzulösen, und liefern Beweise für die Stärke der Theorie der schwachen Bindungen.“Sätze waren enthalten.
Wie ist es passiert?
Forscher bei LinkedIn, Harvard Business School und MIT „Leute die Sie vielleicht kennen“ führte mehrere groß angelegte Zufallsexperimente mit der Funktion durch. Dieser Teil der Website und der App zeigt Profile, die ein Benutzer aufgrund seiner gemeinsamen Interessen und Hintergründe nützlich finden könnte, und empfiehlt Einzelpersonen, sich mit ihnen zu vernetzen. Nach dem Netzwerken können sich Einzelpersonen gegenseitig Papiere schicken, sehen, wie sie beruflich vorankommen, die Beiträge der anderen verfolgen oder sich gegenseitig Jobs vorschlagen.
Das Experiment beinhaltete die Analyse der zwei Milliarden Kontakte, die über einen Zeitraum von fünf Jahren bei mehr als 20 Millionen Benutzern installiert wurden, und wie diese Kontakte die Akzeptanz von 600.000 neuen Jobs förderten.
Für diesen Test, LinkedIn „Leute die Sie vielleicht kennen“ Es änderte seinen Algorithmus von Zeit zu Zeit, um die Kombination von starken und schwachen Kontaktangeboten für einige Benutzer zu randomisieren, sodass Forscher testen und messen konnten, wie sich dies auf spätere Geschäftsänderungen auswirkt. In dem als A/B-Test bezeichneten Experiment wurde eine Fülle von Informationen generiert, die darauf hindeuteten, ob enge oder lose Kontakte für Arbeitssuchende wertvoller waren, indem einigen Benutzern ein A-Status und anderen ein B-Status angezeigt wurde.
Professor für Verwaltung am MIT und Co-Autor des neuen Artikels Sinan AralIn einer früheren Erklärung „Mäßig schwache Bindungen sind die besten. Nicht die schwächsten, aber etwas stärker als die schwächsten“sagte.
Der positive Effekt schwacher Bindungen auf die Jobsuche nimmt ab, wenn ein Nutzer mehr als zehn gemeinsame Kontakte mit einem anderen Nutzer teilt. MIT-Team, „Wenn Sie mit jemandem (mehr als 10 geteilte Links) auf LinkedIn teilen, wird Ihre Beziehung zu der anderen Person für die Jobsuche weniger vorteilhaft sein.“er erklärte.
Ethische Diskussionen
Die Studie macht aus anderen Gründen als diesem Ergebnis auf sich aufmerksam. LinkedIn wurde dafür kritisiert, seine Nutzer nicht über das Experiment zu informieren.
Außerordentlicher Professor für Informatik und Direktor des Zentrums für Information, Ethik und Gesellschaft an der Marquette University. Michael ZimmerIn seiner Einschätzung gegenüber der New York Times, „Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass einige Benutzer einen besseren Zugang zu Stellenangeboten haben oder dass es einen signifikanten Unterschied beim Zugang zu Stellenangeboten gibt. Dies sind langfristige Auswirkungen, die bei der Betrachtung der Ethik der Teilnahme an dieser Art von großen Wissensumfragen berücksichtigt werden sollten. „benutzte seine Worte.
Forscher weisen die Behauptungen zurück
Der Autor der Studie teilt jedoch nicht die Ansicht, dass Nutzer getäuscht werden. Applied Research Scientist bei LinkedIn und Co-Autor der Studie Karthik Rajkumar, „Niemand wurde bei der Jobsuche benachteiligt“ sagte. Aral vom MIT fügte hinzu, dass das Ziel der Forschung darin bestehe, einen besseren Algorithmus zu entwickeln, um Menschen bei der Jobsuche zu helfen.
Ara, sagte er.
Öffentliches Fernsehen
