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\n M\u00e1s de medio mill\u00f3n de usuarios holandeses de la red social LinkedIn formaron parte inconscientemente de un extenso experimento. LinkedIn manipul\u00f3 redes de 20 millones de personas en todo el mundo entre 2015 y 2019. Cuando se le pregunt\u00f3, el portavoz de LinkedIn ‘Global Impact’, Simone Bell, dijo que contiene datos de ‘aproximadamente 554,000’ usuarios holandeses.\n <\/p>\n \n El jueves, la revista cient\u00edfica public\u00f3 Ciencias<\/i> un estudio de los datos. Los cinco investigadores estadounidenses, de LinkedIn, el National Bureau of Economic Research y las universidades de Harvard, Stanford y MIT, aportan nuevas evidencias de que una influyente teor\u00eda del soci\u00f3logo estadounidense Mark S. Granovetter sobre las ‘carretillas’ es correcta.\n <\/p>\n \n Granovetter public\u00f3 en 1973 el art\u00edculo La fuerza de los lazos d\u00e9biles<\/i> sobre la utilidad de los conocidos superficiales. \u00c9l resolvi\u00f3 eso en el libro. Conseguir un trabajo<\/i>, un estudio sobre la influencia de las redes en la b\u00fasqueda de empleo. Seg\u00fan Granovetter, las personas tienen m\u00e1s de cuatro veces m\u00e1s probabilidades de encontrar trabajo a trav\u00e9s de conocidos superficiales o conexiones d\u00e9biles que a trav\u00e9s de conexiones s\u00f3lidas con buenos colegas, amigos o familiares.\n <\/p>\n Conexiones comunes \n LinkedIn parece haber modificado el algoritmo de la secci\u00f3n “personas que quiz\u00e1s conozcas”, las sugerencias que reciben los usuarios para establecer nuevas conexiones, a gran escala y de forma aleatoria. A algunos usuarios de LinkedIn se les recomendaron conexiones m\u00e1s d\u00e9biles, mientras que a otros se les recomendaron conexiones fuertes. Debido a que no se puede ver directamente en LinkedIn si las personas tienen una conexi\u00f3n fuerte o d\u00e9bil, se consider\u00f3 que una conexi\u00f3n era m\u00e1s fuerte cuantas m\u00e1s personas tuvieran conexiones comunes en LinkedIn.\n <\/p>\n \n Con base en estos datos, los investigadores pudieron seguir a las personas que cambiaron de trabajo durante cinco a\u00f1os. Tambi\u00e9n examinaron si estas personas ten\u00edan m\u00e1s contacto con conexiones d\u00e9biles o con personas con las que ten\u00edan un v\u00ednculo m\u00e1s fuerte antes de encontrar un nuevo trabajo. Los investigadores encontraron una relaci\u00f3n causal entre tener conexiones d\u00e9biles y encontrar un trabajo.\n <\/p>\n \n Vincent Buskens, profesor de sociolog\u00eda te\u00f3rica en la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Utrecht, llama al experimento “impresionante” por su tama\u00f1o. Por ejemplo, muestra que si quieres encontrar trabajo a trav\u00e9s de otra persona, no debes tener un v\u00ednculo demasiado fuerte con esa persona. \u201cCon 10 conexiones conjuntas, tienes una probabilidad de 4 en 1,000 de conseguir ese trabajo. Con 30 conexiones comunes, la posibilidad se ha reducido a 1 en 1.000.’ Buskens agrega que esta es una diferencia significativa, “pero eso, por supuesto, no significa que tambi\u00e9n haga una diferencia sustancial, se trata de peque\u00f1as oportunidades”.\n <\/p>\n ‘Menos posibilidades de un trabajo’ \n Es precisamente el enorme alcance de esta investigaci\u00f3n lo que hace que diferencias tan peque\u00f1as, pero significativas, sean visibles en la pr\u00e1ctica. Buskens: ‘Esta es una valiosa adici\u00f3n a la teor\u00eda sobre las conexiones d\u00e9biles, pero tambi\u00e9n puedes preguntarte si el fin justifica los medios aqu\u00ed. Despu\u00e9s de todo, ha hecho que algunos usuarios de LinkedIn tengan menos probabilidades de conseguir un trabajo al recomendar sus conexiones menos \u00fatiles. Me molesta que no se escriba nada sobre esto en el art\u00edculo.\n <\/p>\n \n Los investigadores informan que el comit\u00e9 de \u00e9tica del MIT hab\u00eda dado su aprobaci\u00f3n. Cuando se le pregunt\u00f3 si a los usuarios de LinkedIn tambi\u00e9n se les solicit\u00f3 el consentimiento, el investigador del MIT Sinan Aral responde por correo electr\u00f3nico que LinkedIn solicita el consentimiento para los experimentos de forma predeterminada en la letra peque\u00f1a de los t\u00e9rminos de uso: “LinkedIn realiz\u00f3 los experimentos y los analizamos”.\n <\/p>\n\n
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