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      1. 領(lǐng)英悄悄拿2000萬(wàn)用戶(hù)做實(shí)驗(yàn)發(fā)Science:找工作不熟的人更靠譜

        更新時(shí)間:2022-10-02 14:07:26作者:智慧百科

        領(lǐng)英悄悄拿2000萬(wàn)用戶(hù)做實(shí)驗(yàn)發(fā)Science:找工作不熟的人更靠譜

        魚(yú)羊 發(fā)自 凹非寺
        量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

        當(dāng)2000萬(wàn)人在領(lǐng)英搞職場(chǎng)社交的時(shí)候,殊不知平臺(tái)正在悄悄拿他們做實(shí)驗(yàn)。

        足足五年后,最新結(jié)論出現(xiàn):

        那些跟你沒(méi)那么熟的朋友,比你的親密友人更能幫你找到工作。

        研究來(lái)自領(lǐng)英和哈佛商學(xué)院等研究機(jī)構(gòu),已經(jīng)在Science上發(fā)表。



        具體而言,他們?cè)?年時(shí)間里,利用A/B測(cè)試,在“猜您認(rèn)識(shí)”這項(xiàng)推薦功能中,向2000萬(wàn)用戶(hù)推送了不同版本的算法。

        結(jié)果發(fā)現(xiàn),對(duì)找工作最有幫助的,往往不是那些與你互動(dòng)最頻繁、聯(lián)系最緊密的好友,而是“中等關(guān)系”好友。

        對(duì),就是列表跟你有10個(gè)左右共同聯(lián)系人,但平時(shí)也不咋互動(dòng)的人。



        具體怎么一回事兒,一起來(lái)看。

        面向2000萬(wàn)人的5年期社會(huì)實(shí)驗(yàn)

        要說(shuō)清楚這個(gè)事兒,咱們還得從“弱關(guān)系”(weak tie)理論說(shuō)起。

        1973年,美國(guó)社會(huì)學(xué)家馬克·格蘭諾維特發(fā)表了一篇名為《弱關(guān)系的力量》的論文。

        這篇論文被認(rèn)為是最具影響力的社會(huì)學(xué)論文之一,引用次數(shù)已達(dá)到近6.7萬(wàn)次。

        格蘭諾維特在論文中提出:

        人們與頻繁接觸的親朋好友的關(guān)系,屬于一種“強(qiáng)關(guān)系”,通過(guò)這種關(guān)系獲取的往往是同質(zhì)化的信息。
        社會(huì)上更為廣泛的是一種并不深入的人際關(guān)系。這種弱關(guān)系能夠使個(gè)體獲得通過(guò)強(qiáng)關(guān)系無(wú)法獲取到的信息,從而在工作和事業(yè)上,在信息的擴(kuò)散上起到?jīng)Q定作用。

        簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是沒(méi)那么熟的人往往能提供來(lái)自另一個(gè)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的信息。

        具體到找工作這種事上,也就是求職者能從“弱關(guān)系”里獲得更豐富的職位信息。



        此番領(lǐng)英的超大規(guī)模實(shí)驗(yàn),正是給這一理論提供了支持性證據(jù)。

        論文作者、領(lǐng)英數(shù)據(jù)科學(xué)家Karthik Rajkumar提到,在研究中,他們?cè)O(shè)置了7種“猜您認(rèn)識(shí)”算法的變體。

        比如,其中一種變體會(huì)讓用戶(hù)之間形成更多的聯(lián)系,包括更多的弱關(guān)系。而另一種變體在給用戶(hù)推薦更多聯(lián)系人時(shí),只推薦具有強(qiáng)關(guān)系的人。

        在為期5年、面向2000萬(wàn)用戶(hù)的大規(guī)模測(cè)試之后,領(lǐng)英獲得了大量隨機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示:

        在領(lǐng)英上,相對(duì)較弱的社會(huì)關(guān)系在促成就業(yè)方面的效果,能達(dá)到較強(qiáng)社會(huì)關(guān)系的2倍



        △左圖為最小二乘法回歸分析

        這里“較弱的社會(huì)關(guān)系”指的是擁有10個(gè)共同好友的情況,而“較強(qiáng)的社會(huì)關(guān)系”指的是擁有20個(gè)以上共同好友的情況。



        需要說(shuō)明的是,盡管在以共同好友數(shù)量(上圖)和以互動(dòng)強(qiáng)度(下圖)為關(guān)系評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)中,最小二乘法回歸分析均顯示,強(qiáng)關(guān)系與換工作的概率增加有關(guān),但針對(duì)大量樣本、持續(xù)5年、覆蓋世界各地區(qū)的實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果均顯示了相反的情況。



        最終,研究人員得到了三個(gè)主要結(jié)論:

        1. 相對(duì)弱的關(guān)系更能增加工作流動(dòng)的可能性。
        2. 以共同好友數(shù)量為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),關(guān)系強(qiáng)弱和工作流動(dòng)之間存在一個(gè)倒U型關(guān)系,即中等關(guān)系增加工作流動(dòng)的可能性最大,強(qiáng)關(guān)系增加工作流動(dòng)的可能性最??;以互動(dòng)強(qiáng)度為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),弱關(guān)系對(duì)工作流動(dòng)影響最大,強(qiáng)關(guān)系則影響最小。
        3. 增加共同好友數(shù)適中、互動(dòng)性較弱的關(guān)系節(jié)點(diǎn),對(duì)找工作這件事最有利。

        另外,論文還提到,弱關(guān)系的力量是因行業(yè)而異的:數(shù)字化程度較高的行業(yè)中,弱關(guān)系力量更強(qiáng);而在數(shù)字化程度較低的行業(yè)中,強(qiáng)關(guān)系對(duì)找工作更有利。



        實(shí)驗(yàn)引發(fā)爭(zhēng)議

        在領(lǐng)英的這一實(shí)驗(yàn)結(jié)果引發(fā)關(guān)注的同時(shí),爭(zhēng)議之聲也隨之而來(lái)。

        紐約時(shí)報(bào)就援引專(zhuān)家觀點(diǎn),尖銳地指出:

        領(lǐng)英的做法可能改變了許多人的生活。對(duì)人們進(jìn)行長(zhǎng)期、大規(guī)模的實(shí)驗(yàn),可能會(huì)影響他們的工作前景。
        并且領(lǐng)英用戶(hù)對(duì)此實(shí)驗(yàn)并不知情。

        但也有網(wǎng)友指出,A/B測(cè)試是科技公司應(yīng)用算法的常見(jiàn)手段,陰謀論大可不必。但關(guān)鍵是各組之間的差異到底有多大。

        如果差別大到有如白天和黑夜,那么領(lǐng)英這么做確實(shí)不道德。



        領(lǐng)英的官方發(fā)言人亦對(duì)此事進(jìn)行了回應(yīng):

        我們只是在努力為用戶(hù)做出更好的推薦。
        在測(cè)試期間,有一些人比其他人早一兩個(gè)星期得到了更好的算法,這就會(huì)在數(shù)據(jù)中產(chǎn)生足夠的變化,使我們能夠觀察到并進(jìn)行分析。
        實(shí)驗(yàn)的對(duì)象是算法而不是人。

        那么,你怎么看?

        參考鏈接:
        [1]https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4476
        [2]https://arstechnica.com/tech-policy/2022/09/experts-debate-the-ethics-of-linkedins-algorithm-experiments-on-20m-users/