LinkedIn führte über fünf Jahre soziale Experimente mit 20 Millionen Nutzern durch

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LinkedIn führte über fünf Jahre Experimente mit mehr als 20 Millionen Nutzern durch, die laut einer neuen Studie, obwohl sie die Funktionsweise der Plattform für Mitglieder verbessern sollten, den Lebensunterhalt einiger Menschen beeinträchtigt haben könnten.

In Experimenten, die von 2015 bis 2019 weltweit durchgeführt wurden, variierte Linkedin zufällig den Anteil schwacher und starker Kontakte, die von seinem „People You May Know“-Algorithmus vorgeschlagen wurden – dem automatisierten System des Unternehmens, das seinen Benutzern neue Verbindungen empfiehlt. Die Tests wurden in einer Studie detailliert beschrieben, die diesen Monat in der Zeitschrift Science veröffentlicht und von Forschern von LinkedIn, MIT, Stanford und der Harvard Business School mitverfasst wurde.

Die algorithmischen Experimente von LinkedIn könnten Millionen von Menschen überraschen, da das Unternehmen die Benutzer nicht darüber informiert hat, dass die Tests im Gange sind.

Tech-Giganten wie LinkedIn, das weltweit größte berufliche Netzwerk, führen routinemäßig groß angelegte Experimente durch, bei denen sie verschiedene Versionen von App-Funktionen, Webdesigns und Algorithmen an verschiedenen Personen ausprobieren. Die langjährige Praxis, A/B-Tests genannt, soll die Erfahrungen der Verbraucher verbessern und sie binden, was den Unternehmen hilft, durch Premium-Mitgliedsbeiträge oder Werbung Geld zu verdienen. Benutzer haben oft keine Ahnung, dass Unternehmen die Tests an ihnen durchführen.

Die von LinkedIn vorgenommenen Änderungen zeigen jedoch, wie solche Optimierungen an weit verbreiteten Algorithmen zu Social-Engineering-Experimenten mit potenziell lebensverändernden Folgen für viele Menschen werden können. Experten, die die gesellschaftlichen Auswirkungen von Computern untersuchen, sagten, dass die Durchführung langer, groß angelegter Experimente an Menschen, die ihre Berufsaussichten auf eine für sie unsichtbare Weise beeinflussen könnten, Fragen zur Branchentransparenz und Forschungsaufsicht aufwirft.

„Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass einige Benutzer einen besseren Zugang zu Beschäftigungsmöglichkeiten oder einen bedeutenden Unterschied beim Zugang zu Beschäftigungsmöglichkeiten hatten“, sagte Michael Zimmer, außerordentlicher Professor für Informatik und Direktor des Zentrums für Veri, Ethik und Gesellschaft an der Marquette University. „Das sind die langfristigen Konsequenzen, die berücksichtigt werden müssen, wenn wir an die Ethik der Beteiligung an dieser Art von Big-Data-Forschung denken.“

Die Studie in Science testete eine einflussreiche Theorie in der Soziologie namens „Die Stärke schwacher Bindungen“, die besagt, dass Menschen eher durch Bekanntschaften auf Armlänge als durch enge Freunde eine Beschäftigung und andere Möglichkeiten erhalten.

Die Forscher analysierten, wie sich die algorithmischen Änderungen von LinkedIn auf die berufliche Mobilität der Nutzer ausgewirkt hatten. Sie fanden heraus, dass sich relativ schwache soziale Bindungen auf LinkedIn als doppelt so effektiv bei der Sicherung von Arbeitsplätzen erwiesen wie stärkere soziale Bindungen.

In einer Erklärung sagte Linkedin, dass es während der Studie „in Übereinstimmung mit“ der Benutzervereinbarung, der Datenschutzrichtlinie und den Mitgliedereinstellungen des Unternehmens gehandelt habe. Die Datenschutzerklärung weist darauf hin, dass LinkedIn die personenbezogenen Daten der Mitglieder zu Forschungszwecken verwendet. Die Erklärung fügte hinzu, dass das Unternehmen die neuesten, „nicht-invasiven“ sozialwissenschaftlichen Techniken einsetzte, um wichtige Forschungsfragen „ohne Experimente an Mitgliedern“ zu beantworten.

LinkedIn, das zu Microsoft gehört, beantwortete nicht direkt eine Frage darüber, wie das Unternehmen die potenziellen langfristigen Folgen seiner Experimente auf die Beschäftigung und den wirtschaftlichen Status der Benutzer berücksichtigt hatte. Das Unternehmen sagte jedoch, die Forschung habe einigen Benutzern keinen unverhältnismäßigen Vorteil gebracht.

Das Ziel der Forschung war es, „Menschen in großem Maßstab zu helfen“, sagte Karthik Rajkumar, ein angewandter Forschungswissenschaftler bei LinkedIn, der einer der Co-Autoren der Studie war. „Niemand wurde benachteiligt, um einen Job zu finden.“

Sinan Aral, Management- und Datenwissenschaftsprofessor am MIT und Hauptautor der Studie, sagte, die Experimente von LinkedIn seien ein Versuch, sicherzustellen, dass Benutzer gleichen Zugang zu Beschäftigungsmöglichkeiten haben.

„Ein Experiment mit 20 Millionen Menschen durchzuführen und dann einen besseren Algorithmus für die Jobaussichten aller einzuführen, als Ergebnis des Wissens, das man daraus lernt, ist das, was sie versuchen zu tun“, sagte Professor Aral, „anstatt einige zu salben Menschen sollen soziale Mobilität haben und andere nicht.“ (Professor Aral hat Datenanalysen für die New York Times durchgeführt und 2010 ein Forschungsstipendium von Microsoft erhalten.)

Nutzerexperimente großer Internetkonzerne haben eine geprüfte Vorgeschichte. Vor acht Jahren wurde eine Facebook-Studie veröffentlicht, in der beschrieben wurde, wie das soziale Netzwerk die Beiträge in den Newsfeeds der Benutzer stillschweigend manipuliert hatte, um die Verbreitung negativer und positiver Emotionen auf seiner Plattform zu analysieren. Das einwöchige Experiment, das an 689.003 Benutzern durchgeführt wurde, löste schnell eine Gegenreaktion aus.

Die Facebook-Studie, zu deren Autoren ein Forscher des Unternehmens und ein Professor an der Cornell University gehörten, behauptete, dass Menschen dem Emotionsmanipulationsexperiment implizit zugestimmt hätten, als sie sich bei Facebook angemeldet hatten. „Alle Benutzer stimmen zu, bevor sie ein Konto auf Facebook erstellen“, heißt es in der Studie, „was eine Einverständniserklärung für diese Forschung darstellt.“

Kritiker waren anderer Meinung, einige griffen Facebook an, weil es in die Privatsphäre der Menschen eingedrungen sei, während es ihre Stimmungen ausgenutzt und ihnen emotionalen Stress verursacht habe. Andere behaupteten, dass das Projekt einen akademischen Co-Autor eingesetzt habe, um problematischen Forschungspraktiken von Unternehmen Glaubwürdigkeit zu verleihen.

Cornell sagte später, sein interner Ethikrat sei nicht verpflichtet gewesen, das Projekt zu überprüfen, da Facebook die Studie unabhängig durchgeführt habe und der Professor, der an der Konzeption der Forschung mitgewirkt habe, sich nicht direkt an Experimenten mit Menschen beteiligt habe.

Ob die meisten LinkedIn-Mitglieder verstehen, dass sie Experimenten ausgesetzt sein könnten, die ihre Beschäftigungsmöglichkeiten beeinträchtigen könnten, ist unbekannt. Anerkennung… verlinkt

Die Experimente zum professionellen LinkedIn-Networking unterschieden sich in Absicht, Umfang und Umfang. Sie wurden von Linkedin als Teil der kontinuierlichen Bemühungen des Unternehmens entwickelt, die Relevanz seines „People You May Know“-Algorithmus zu verbessern, der den Mitgliedern neue Verbindungen vorschlägt.

Der Algorithmus analysiert Daten wie die Beschäftigungsgeschichte der Mitglieder, Berufsbezeichnungen und Verbindungen zu anderen Benutzern. Dann versucht es, die Wahrscheinlichkeit abzuschätzen, dass ein LinkedIn-Mitglied eine Freundeseinladung an eine vorgeschlagene neue Verbindung sendet, sowie die Wahrscheinlichkeit, dass diese neue Verbindung die Einladung annimmt.

Für die Experimente passte LinkedIn seinen Algorithmus an, um die Prävalenz von starken und schwachen Bindungen, die das System empfahl, zufällig zu variieren. Die erste Testwelle, die 2015 durchgeführt wurde, „hatte über Millionen Versuchspersonen“, berichtete die Studie. An der zweiten Testwelle, die 2019 durchgeführt wurde, waren mehr als 16 Millionen Menschen beteiligt.

Während der Tests wurden Personen, die auf das Tool „People You May Know“ geklickt und Empfehlungen angesehen haben, verschiedenen algorithmischen Pfaden zugeordnet. Einige dieser „Behandlungsvarianten“, wie die Studie sie nannte, führten dazu, dass LinkedIn-Nutzer mehr Verbindungen zu Personen aufbauten, mit denen sie nur schwache soziale Bindungen hatten. Andere Optimierungen führten dazu, dass Menschen weniger Verbindungen mit schwachen Bindungen aufbauten.

Ob die meisten LinkedIn-Mitglieder verstehen, dass sie Experimenten ausgesetzt sein könnten, die ihre Beschäftigungsmöglichkeiten beeinträchtigen könnten, ist unbekannt.

In der Datenschutzrichtlinie von LinkedIn heißt es, dass das Unternehmen „die uns zur Verfügung stehenden personenbezogenen Daten verwenden“ darf, um „Arbeitsplatztrends wie die Verfügbarkeit von Stellen und die für diese Stellen erforderlichen Fähigkeiten“ zu recherchieren. Seine Richtlinie für externe Forscher, die Unternehmensdaten analysieren möchten, besagt eindeutig, dass diese Forscher nicht in der Lage sein werden, „mit unseren Mitgliedern zu experimentieren oder Tests durchzuführen“.

Aber keine der Richtlinien informiert die Verbraucher ausdrücklich darüber, dass LinkedIn selbst mit seinen Mitgliedern experimentieren oder Tests durchführen kann.

In einer Erklärung sagte LinkedIn: „Wir sind gegenüber unseren Mitgliedern durch unseren Forschungsabschnitt unserer Nutzungsvereinbarung transparent.“

In einem Leitartikel sagte Science: „Nach unserem Verständnis und dem der Rezensenten sollte das Experiment von LinkedIn durchgeführt werden, das gemäß den Richtlinien ihrer Benutzervereinbarungen betrieben wird.“

Nach der ersten Welle algorithmischer Tests kamen die Forscher LinkedIn und MIT auf die Idee, die Ergebnisse dieser Experimente zu analysieren, um die Theorie der Stärke schwacher Bindungen zu testen. Obwohl die jahrzehntealte Theorie zu einem Eckpfeiler der Sozialwissenschaften geworden war, war sie in einem groß angelegten prospektiven Versuch, der Menschen nach dem Zufallsprinzip sozialen Verbindungen unterschiedlicher Stärke zuordnete, nicht rigoros bewiesen worden.

Die von außen analysierten Forscher aggregieren Daten von LinkedIn. Die Studie berichtete, dass Menschen, die mehr Empfehlungen für mäßig schwache Kontakte erhielten, sich im Allgemeinen auf mehr Jobs bewarben und akzeptierten – Ergebnisse, die mit der Theorie der schwachen Bindung übereinstimmen.

Tatsächlich erwiesen sich relativ schwache Kontakte – also Personen, mit denen LinkedIn-Mitglieder nur 10 gemeinsame Verbindungen hatten – als viel produktiver für die Jobsuche als stärkere Kontakte, mit denen Benutzer mehr als 20 gemeinsame Verbindungen hatten, so die Studie.

Ein Jahr nach der Verknüpfung auf LinkedIn war die Wahrscheinlichkeit, dass Personen, die mehr Empfehlungen für Kontakte mit mäßig schwacher Bindung erhalten hatten, doppelt so wahrscheinlich eine Stelle bei den Unternehmen an Land zu ziehen, in denen diese Bekannten arbeiteten, im Vergleich zu anderen Benutzern, die mehr Empfehlungen für Kontakte mit starker Bindung erhalten hatten.

„Wir finden, dass diese mäßig schwachen Bindungen die beste Option sind, um Menschen bei der Suche nach neuen Jobs zu helfen, und zwar viel mehr als stärkere Bindungen“, sagte Mr. Rajkumar, der Linkedin-Forscher.

Die 20 Millionen Benutzer, die an den Experimenten von LinkedIn beteiligt waren, schufen mehr als 2 Milliarden neue soziale Verbindungen und füllten mehr als 70 Millionen Bewerbungen aus, die zu 600.000 neuen Jobs führten, berichtete die Studie. Schwache Bindungen erwiesen sich als am nützlichsten für Arbeitssuchende in digitalen Bereichen wie künstlicher Intelligenz, während starke Bindungen sich als nützlicher für die Beschäftigung in Branchen erwiesen, die weniger auf Software angewiesen sind, so die Studie.

LinkedIn sagte, es habe die Erkenntnisse über schwache Bindungen auf mehrere Funktionen angewendet, darunter ein neues Tool, das Mitglieder benachrichtigt, wenn eine Verbindung ersten oder zweiten Grades einstellt. Das Unternehmen hat jedoch keine studienbezogenen Änderungen an seiner Funktion „People You May Know“ vorgenommen.

Professor Aral vom MIT sagte, die tiefere Bedeutung der Studie bestehe darin, dass sie die Bedeutung leistungsfähiger Algorithmen für soziale Netzwerke zeige – nicht nur bei der Verstärkung von Problemen wie Fehlinformationen, sondern auch als grundlegende Indikatoren für wirtschaftliche Bedingungen wie Beschäftigung und Arbeitslosigkeit.

Catherine Flick, eine leitende Forscherin für Informatik und soziale Verantwortung an der De Montfort University in Leicester, England, beschrieb die Studie eher als eine Marketingübung für Unternehmen.

„Die Studie hat eine inhärente Verzerrung“, sagte Dr. Flick. „Es zeigt, dass Sie mehr auf LinkedIn sein sollten, wenn Sie mehr Jobs bekommen wollen.“

Die New York Times

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