で発表された新しい研究 化学 は今月初め、求職者との弱い社会的つながりの価値についての長年の理論に光を当てましたが、その方法論のために一部のデジタル倫理学者とプライバシー擁護者の間で物議を醸しています。 ニューヨーク・タイムズが報じた 9月24日。
の 勉強 リンクトイン、マサチューセッツ工科大学、ハーバード ビジネス スクールの研究者が発表した .研究者たちは、ソーシャル コネクションが弱いと、LinkedIn ユーザーが仕事を見つけるのに役立つ可能性が高いことを発見しました。
しかし、調査の 1 つの側面で倫理的な警告が発せられました。一部の LinkedIn ユーザーの仕事の見通しは、調査によって損なわれた可能性があり、調査が行われていることに気付いていたかどうかは明らかではありません。
LinkedIn の調査では、弱い社会的つながりの価値をテストしました
5 年間の実験で、 社会理論 1973 年にさかのぼります。スタンフォード大学の社会学者 Mark Granovetter によって開発されたこの理論は、密接な社会的つながりよりも、「まれな腕の長さ」のつながりが自分のキャリアにとってより有益であり、より多くの新しい雇用機会、昇進、およびより高い賃金につながると仮定しています。増加します。
雇用に関連するこの理論をテストするために、研究者は、ネットワーク上のユーザーに新しいつながりを推奨するLinkedInの「People You May Know」ツールで「強いつながりと弱いつながりの普及率を変化させた」複数の大規模無作為化実験からのデータを分析しました。サイト。
研究者は、ユーザーが 10 の相互接続を共有する知人など、LinkedIn の比較的弱いつながりは、ユーザーが仕事を見つけるのを助ける上で、より強いつながりよりも 2 倍効果的であると結論付けました。これは、ソフトウェア、人工知能、機械学習などのテクノロジーに大きく依存しているデジタル セクターの専門家に特に当てはまります。
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リンクトインの方法論は批判された
この調査結果は有用である可能性がありますが、「一部のユーザーは、雇用機会へのアクセスが向上したり、雇用機会へのアクセスに大きな違いがあった」ことも示唆しています」と、コンピュータ サイエンスの准教授であり、データ センターの所長である Michael Zimmer 氏は述べています。 、マーケット大学の倫理と社会は、ニューヨークタイムズに語った.彼は続けて、「この種のビッグデータ研究に従事する倫理を考えるとき」、そのような「長期的な結果」を考慮する必要があると述べました。
LinkedIn が実施した実験は、テクノロジーの世界とメディアでは一般的な慣行である、と Times は指摘しています。 A/B テスト たとえば、企業はさまざまなバージョンのアルゴリズムや見出しを試して、どのバージョンがユーザーにとって最も効果的かを判断できます。リンクトインの プライバシーポリシー は、データを使用してユーザーに「より優れた、より直感的でパーソナライズされたエクスペリエンス」を提供することを目的とした調査を実施すると述べており、同社はタイムズに、この最近の調査はLinkedInのユーザー契約、プライバシーポリシー、およびメンバー設定と「一貫して機能した」と語った.
誰もがLinkedInのアプローチに反対したわけではありません。行動科学者でマネージング ディレクターの Evelyn Gosnell は、 不合理な実験室 、 ツイッターで反論 この調査は求職者に貴重な洞察を提供し、そのような調査結果に到達するには実験を行う必要がありました。彼女は、企業がそのような調査を行うためにユーザーの同意を確保することが重要である一方で、「すべてのプラットフォームが実験を行っていると想定すべきです」と付け加えました。 Gosnell 氏は、Twitter でのダイレクト メッセージ交換で、企業は、ユーザーが見落としがちな長い利用規約にインフォームド コンセントを含めることでインフォームド コンセントを取得することが多く、この種の実験には「困難な課題」を突きつけていると述べました。
もちろん、ユーザーの同意は重要です。
今では、すべてのプラットフォームが実験を実行していると想定する必要があると思います。
企業はすべて、そこに記載されていることを確認するために T&C のボタンを押す必要がありますが、それが私たちの実行中の仮定であるべきだと思います。
— エヴリン・ゴスネル (@evelyngosnell) 2022 年 9 月 25 日
理論的にはこの研究がLinkedInユーザーに損害を与えた可能性はあるが、研究自体は倫理的な懸念をほとんど引き起こしていないようだと、シドニー工科大学の行動データ科学の上級講師であるMarian-Andrei Rizoiuは主張した。 9月15日の作品で 会話のために。
「それにもかかわらず、新しいキャリアや職場の選択など、私たちの最も親密な専門的決定が、私たちが見ることができないブラックボックスの人工知能アルゴリズムによってどの程度決定されているかを再確認する必要があります.」
