Neue Forschungsergebnisse veröffentlicht in Wissenschaft Anfang dieses Monats eine lang gehegte Theorie über den Wert schwacher sozialer Verbindungen für Arbeitssuchende beleuchtet, die jedoch aufgrund ihrer Methodik bei einigen Digitalethikern und Befürwortern des Datenschutzes für Aufsehen gesorgt hat, berichtete die New York Times 24. September.
Das lernen , das von Forschern von LinkedIn, dem Massachusetts Institute of Technology und der Harvard Business School veröffentlicht wurde, analysierte über einen Zeitraum von fünf Jahren, von 2015 bis 2019, Daten aus den LinkedIn-Netzwerken von mehr als 20 Millionen Menschen May Know“-Algorithmus fanden die Forscher heraus, dass schwache soziale Verbindungen LinkedIn-Benutzern eher helfen, Jobs zu finden, als starke.
Aber ein Aspekt der Studie hat ethische Warnsignale geweckt: Die Jobaussichten einiger LinkedIn-Nutzer könnten durch die Forschung beeinträchtigt worden sein, und es ist nicht klar, ob ihnen bewusst war, dass sie durchgeführt wurde.
LinkedIn-Studie testete den Wert schwacher sozialer Verbindungen
Das fünfjährige Experiment testete a Gesellschaftstheorie Sie geht auf das Jahr 1973 zurück. Diese Theorie wurde vom Stanford-Soziologen Mark Granovetter entwickelt und postuliert, dass „seltene Kontakte auf Armlänge“ eher als enge soziale Verbindungen für die Karriere vorteilhafter sind und zu mehr neuen Beschäftigungsmöglichkeiten, Beförderungen und höheren Löhnen führen steigt.
Um diese Theorie in Bezug auf die Beschäftigung zu testen, analysierten die Forscher Daten aus mehreren groß angelegten randomisierten Experimenten, die „die Prävalenz starker und schwacher Bindungen variierten“ im LinkedIn-Tool „People You May Know“, das den Benutzern im Netzwerk neue Verbindungen empfiehlt Seite? ˅.
Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass relativ schwächere LinkedIn-Bindungen, wie z. B. ein Bekannter, mit dem ein Benutzer nur 10 gemeinsame Verbindungen teilt, bei der Jobsuche doppelt so effektiv waren wie stärkere. Dies galt insbesondere für Fachleute im digitalen Sektor, deren Jobs stärker von Technologien wie Software, künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen abhängen.
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Die Methodik von LinkedIn wird kritisiert
Obwohl die Ergebnisse der Studie möglicherweise nützlich sind, deuten sie auch darauf hin, dass „einige Benutzer einen besseren Zugang zu Beschäftigungsmöglichkeiten oder einen bedeutenden Unterschied beim Zugang zu Beschäftigungsmöglichkeiten hatten“, Michael Zimmer, außerordentlicher Professor für Informatik und Direktor des Center for Data , Ethik und Gesellschaft an der Marquette University, gegenüber der New York Times. Er fuhr fort, dass solche „langfristigen Folgen“ berücksichtigt werden sollten, „wenn wir an die Ethik der Beteiligung an dieser Art von Big-Data-Forschung denken“.
Die von LinkedIn durchgeführten Experimente seien eine gängige Praxis in der Tech-Welt und den Medien, stellte die Times fest. A/B-Tests ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, verschiedene Versionen von Algorithmen oder Schlagzeilen auszuprobieren, um festzustellen, welche bei den Nutzern am besten ankommt. LinkedIns Datenschutz-Bestimmungen erklärt, dass es Daten verwendet, um Forschung mit dem Ziel durchzuführen, den Benutzern „eine bessere, intuitivere und personalisiertere Erfahrung“ zu bieten, und das Unternehmen sagte der Times, dass diese jüngste Studie „im Einklang mit“ der Benutzervereinbarung, der Datenschutzrichtlinie und den Mitgliedereinstellungen von LinkedIn gehandelt habe.
Nicht alle haben den Ansatz von LinkedIn zurückgewiesen. Evelyn Gosnell, Verhaltensforscherin und Geschäftsführerin bei Irrationale Labore , argumentierte auf Twitter Die Forschung lieferte Arbeitssuchenden wertvolle Erkenntnisse, und es war notwendig, ein Experiment durchzuführen, um zu solchen Erkenntnissen zu gelangen. Sie fügte hinzu, dass es zwar wichtig ist, dass Unternehmen die Zustimmung der Benutzer zu solchen Forschungen einholen, „wir aber alle einfach davon ausgehen sollten, dass alle Plattformen Experimente durchführen“. In einem direkten Nachrichtenaustausch auf Twitter sagte Gosnell, dass Unternehmen oft eine informierte Zustimmung erhalten, indem sie sie in langwierige Geschäftsbedingungen aufnehmen, die die Benutzer gerne beschönigen, was eine „harte Herausforderung“ für diese Art von Experimenten darstellt.
Jetzt ist natürlich die Zustimmung des Benutzers wichtig.
Ich denke, dass wir mittlerweile alle davon ausgehen sollten, dass auf allen Plattformen Experimente durchgeführt werden.
Unternehmen sollten alle ihre AGBs zuknöpfen, um sicherzustellen, dass dies dort angegeben ist, aber ich denke, das sollte unsere laufende Annahme sein.
– Evelyn Gosnell (@evelyngosnell) 25. September 2022
Obwohl es theoretisch möglich ist, dass die Studie LinkedIn-Nutzern geschadet haben könnte, scheint die Studie selbst nur wenige ethische Bedenken aufzuwerfen, argumentierte Marian-Andrei Rizoiu, Dozent für Verhaltensdatenwissenschaft an der University of Technology Sydney. in einem Stück vom 15. September für Das Gespräch.
„Trotzdem“, fügte er hinzu, „ist es eine Erinnerung daran, uns zu fragen, wie sehr unsere intimsten beruflichen Entscheidungen – wie die Wahl einer neuen Karriere oder eines neuen Arbeitsplatzes – von Black-Box-Algorithmen für künstliche Intelligenz bestimmt werden, deren Funktionsweise wir nicht sehen können.“
