Исследование более 20 миллионов человек в LinkedIn доказывает: если ищете работу, лучше обращаться не к друзьям, а к дальним знакомым. Мариан-Андрей Ризойю, старший преподаватель науки о поведенческих данных в Технологическом Сиднеевском университете, написал об этом для The Conversation. Мы даем основное.
Исследование более 20 миллионов человек в LinkedIn доказывает: если ищете работу, лучше обращаться не к друзьям, а к дальним знакомым. Мариан-Андрей Ризойю, старший преподаватель науки о поведенческих данных в Технологическом Сиднеевском университете, написал об этом для The Conversation. Мы даем основное.
Новое исследование более 20 миллионов человек, опубликованное в Science, показывает, что ваши близкие друзья (на LinkedIn) не являются вашим лучшим выбором для того, чтобы спросить о работе. Вам следует обратить внимание на знакомых, которых вы не знаете достаточно хорошо, чтобы иметь с ними личную связь.
В 1973 году американский социолог Марк Грановеттер ввел фразу «сила слабых связей» в контексте социальных сетей. Он утверждал, что чем крепче связи между двумя людьми, тем больше их дружеские связи будут пересекаться. Проще говоря, вы, скорее всего, знаете всех друзей своего близкого друга, но мало знаете друзей своих знакомых.
Итак, если вы ищете работу, вы, вероятно, уже знаете все, что может предложить ваше ближайшее окружение. Интуитивно понятно, что именно слабые связи — ваши знакомства — предлагают больше возможностей для новых открытий.
Команда исследователей из LinkedIn, Гарвардской школы бизнеса, Стэнфорда и Массачусетского технологического института решила собрать некоторые эмпирические доказательства, как слабые связи влияют на рабочую мобильность.
Их исследования опирались на алгоритм рекомендаций «Люди, которых вы можете знать».
LinkedIn регулярно обновляет этот алгоритм, рекомендующий новых людей для добавления в вашу сеть. Одно из таких обновлений позволило провести тест: части людей рекомендовали формировать прочные связи — в рекомендациях всплывали близкие друзья; части советовали добавлять знакомых и друзей друзей.
Затем исследователи наблюдали за пользователями, участвовавшими в этом «A/B-тестировании», чтобы увидеть, повлияла ли разница на их результаты трудоустройства.
Для этого случайным образом распределили более 20 млн пользователей социальной сети. В результате часть групп образовала более крепкие связи, часть — более слабые. После этого команда измерила, на сколько вакансий подали заявки пользователи в каждой группе и сколько «передачи вакансий».
Передача вакансии представляет особый интерес, поскольку она определяется как получение работы в той же компании, что и новый контакт. То есть новый контакт помог получить работу.
Есть три важных вывода.
Поскольку было обнаружено, что связи, наиболее помогающие получить работу, — это ваши знакомые, люди, которых вы встречаете в профессиональной среде, или друзья друзей, а не ваши ближайшие друзья, это можно перевести в алгоритмические рекомендации, которые могут сделать механизмы рекомендаций сетей типа LinkedIn еще более опытными, помогая соискателям работы найти работу.
При этом общественность часто настороженно относится к тому, что крупные социальные медиакомпании проводят эксперименты над своими пользователями.
Итак, мог ли эксперимент LinkedIn повредить пользователям? Теоретически пользователи в группе «сильных связей» могли упустить слабые связи, которые могли бы привести их к следующей работе. Однако все группы имели определенную степень рабочей мобильности — некоторые лишь немного больше других. Кроме того, поскольку исследователи наблюдали за инженерным экспериментом, само исследование, похоже, вызывает мало нравственных проблем.
Тем не менее стоит задуматься, насколько наши самые интимные профессиональные решения, такие как выбор новой карьеры или места работы, определяются алгоритмами черного ящика искусственного интеллекта.
