Дослідження понад 20 мільйонів людей у LinkedIn доводить: якщо шукаєте роботу, краще звертатися не до друзів, а до далеких знайомих. Маріан-Андрей Різойю, старший викладач науки про поведінкові дані в Технологічному університеті Сіднея, написав про це для The Conversation. Ми даємо основне.
Дослідження понад 20 мільйонів людей у LinkedIn доводить: якщо шукаєте роботу, краще звертатися не до друзів, а до далеких знайомих. Маріан-Андрей Різойю, старший викладач науки про поведінкові дані в Технологічному університеті Сіднея, написав про це для The Conversation. Ми даємо основне.
Нове дослідження понад 20 мільйонів людей, опубліковане в Science, показує, що ваші близькі друзі (на LinkedIn) не є вашим найкращим вибором для того, щоб спитати про роботу. Натомість вам слід звернути увагу на знайомих, яких ви не знаєте достатньо добре, щоб мати з ними особистий зв’язок.
У 1973 році американський соціолог Марк Грановеттер ввів фразу «сила слабких зв’язків» у контексті соціальних мереж. Він стверджував, що чим міцніші зв’язки між двома людьми, то більше їхні дружні зв’язки перетинатимуться. Простіше кажучи, ви, найімовірніше, знаєте всіх друзів свого близького друга, але мало знаєте друзів своїх знайомих.
Отже, якщо ви шукаєте роботу, ви, мабуть, уже знаєте все, що може запропонувати ваше найближче оточення. Інтуїтивно зрозуміло, що саме слабкі зв’язки — ваші знайомства — пропонують найбільше можливостей для нових відкриттів.
Команда дослідників із LinkedIn, Гарвардської школи бізнесу, Стенфорда та Массачусетського технологічного інституту вирішила зібрати деякі емпіричні докази того, як слабкі зв’язки впливають на робочу мобільність.
Їхні дослідження спиралися на алгоритм рекомендацій «Люди, яких ви можете знати».
LinkedIn регулярно оновлює цей алгоритм, який рекомендує нових людей для додавання до вашої мережі. Одне з таких оновлень дало змогу провести тест: частині людей рекомендували формувати міцні зв’язки — у рекомендаціях спливали близькі друзі; частині радили додавати знайомих і друзів друзів.
Потім дослідники спостерігали за користувачами, які брали участь у цьому «A/B-тестуванні», щоб побачити, чи вплинула різниця на їхні результати працевлаштування.
Для цього випадковим чином розподілили понад 20 млн користувачів соціальної мережі. У результаті частина груп утворила міцніші зв’язки, частина — слабкіші. Після цього команда виміряла, на скільки вакансій подали заявки користувачі в кожній групі та скільки відбулося «передачі вакансій».
Передача вакансії становить особливий інтерес, оскільки вона визначається як отримання роботи в тій самій компанії, що й новий контакт. Тобто новий контакт допоміг отримати роботу.
Є три важливі висновки.
Оскільки було виявлено, що зв’язки, які найбільше допомагають отримати роботу, — це ваші знайомі, люди, яких ви зустрічаєте в професійному середовищі, або друзі друзів, а не ваші найближчі друзі, це можна перевести в алгоритмічні рекомендації, які можуть зробити механізми рекомендацій мереж типу LinkedIn ще більш досвідченими, допомагаючи шукачам роботи знайти роботу.
Водночас громадськість часто насторожено ставиться до того, що великі соціальні медіакомпанії проводять експерименти над своїми користувачами.
Отже, чи міг експеримент LinkedIn зашкодити користувачам? Теоретично користувачі в групі «сильних зв’язків» могли пропустити слабкі зв’язки, які могли б привести їх до наступної роботи. Проте всі групи мали певний ступінь робочої мобільності — деякі лише трохи більше, ніж інші. Крім того, оскільки дослідники спостерігали за інженерним експериментом, саме дослідження, схоже, викликає мало етичних проблем.
А проте варто задуматися, наскільки наші найінтимніші професійні рішення, такі як вибір нової кар’єри чи місця роботи, визначаються алгоритмами «чорної скриньки» штучного інтелекту.
