В ноябре группа пользователей LinkedIn инициировала эксперимент под названием #WearthePants, чтобы проверить, влияет ли пол профиля на видимость публикаций в ленте соцсети. Женщины изменяли свои профили, указывая мужской пол, и зафиксировали существенное увеличение охвата постов.
Об этом сообщает News IO
Детали эксперимента и результаты
Одна из участниц, стратег продукта, использовавшая имя Мишель, изменила пол в LinkedIn на мужской и взяла имя Майкл. Несмотря на то, что у нее было более 10 тысяч подписчиков, а у мужского профиля – около 2 тысяч, публикации обоих получали примерно одинаковое количество просмотров. Это вызвало подозрение, что пол может влиять на алгоритмическое продвижение постов.
Основательница компании Мерилин Джойнер также провела аналогичный эксперимент и отметила 238% роста охвата за одни сутки после изменения пола в профиле. Подобные результаты получили и другие участницы, среди которых Меган Корниш, Рози Тейлор, Джессика Дойл Меккес, Эбби Найдам, Фелисити Менсис и Люси Фергюсон.
“Я изменила пол в своем профиле с женского на мужской, и мои показатели охвата выросли на 238% в течение суток”, – поделилась Мерилин Джойнер.
Во время эксперимента женщины публиковали те же посты, что и мужчины с меньшим количеством подписчиков, однако именно мужские профили получали значительно больший охват. Инициаторки эксперимента, Синди Геллоп и Джейн Эванс, обратились к LinkedIn с призывом признать возможное наличие алгоритмических предвзятостей.
Реакция LinkedIn и позиция экспертов
В LinkedIn официально опровергают, что алгоритмы или AI-системы учитывают пол, возраст или расу для определения видимости контента в ленте, подчеркивая, что отдельные случаи не свидетельствуют о дискриминации. В компании объясняют, что демографические данные используются только для тестирования равных условий показа контента, а алгоритмы регулярно проверяются и корректируются для минимизации предвзятости.
Эксперты по социальным алгоритмам указывают, что явный сексизм маловероятен, однако не исключают, что в сложной системе ленты могут быть скрытые предвзятости. Консультант по этике данных Брандейс Маршалл отмечает, что на ранжирование влияют не только демографические параметры, но и стиль написания, тип контента, активность в сети и другие характеристики профиля. В то же время LLM-модели, на которых основаны современные алгоритмы, могут воспроизводить человеческие предвзятости, существующие в реальной жизни.
По словам Чада Джонсона, активного пользователя LinkedIn, платформа теперь меньше обращает внимание на количество лайков, комментариев и время публикации, вместо этого предпочитая содержательность, четкость и полезность информации.
Споры вокруг прозрачности алгоритмов
Многие пользователи LinkedIn, независимо от пола, отмечают снижение охвата, что порождает разочарование среди создателей контента с большой аудиторией. Некоторые же, наоборот, получили значительный рост благодаря публикациям на узкоспециализированные темы, что соответствует новым требованиям алгоритма. Рост числа пользователей LinkedIn привел к увеличению конкуренции в ленте: за год количество постов увеличилось на 15%, а объем комментариев – на 24%.
Платформа лучше всего продвигает профессиональные советы, отраслевые новости, аналитический и образовательный контент. В то же время пользователи стремятся к большей прозрачности относительно принципов работы алгоритма, однако LinkedIn не раскрывает деталей, чтобы избежать манипулирования лентой. Вопросы справедливости и влияния различных факторов на продвижение контента остаются открытыми, поскольку точный механизм ранжирования неизвестен даже экспертам.