¿El algoritmo de LinkedIn promueve los perfiles masculinos sobre los femeninos?
Aparentemente, eso es lo que varios usuarios han encontrado, al realizar sus propios experimentos improvisados en la aplicación, donde las mujeres cambian sus perfiles a imágenes y nombres de perfil masculino, y luego publican exactamente el mismo contenido que tenían como usuarias, para probar los resultados.
Y, según se informa, algunos usuarios han visto grandes variaciones, con hasta un 700% más de impresiones en las mismas publicaciones compartidas con un perfil masculino en comparación con un nombre e identidad femeninos.
¿Podría ser eso cierto? ¿Podría haber algún elemento en el algoritmo de LinkedIn, intencionado o no, que impulse activamente las publicaciones de perfiles masculinos en la aplicación?
Según la cantidad de publicaciones bajo el hashtag #wearthepants en la aplicación, parece que hay algo en ello, tanto es así que LinkedIn ahora respondió a la controversia y explicó que el género del usuario no es un factor algorítmico.
Como lo explica Sakshi Jain de LinkedIn:
“Nuestro algoritmo y sistemas de inteligencia artificial no utilizan información demográfica (como edad, raza o género) como señal para determinar la visibilidad del contenido o el perfil., o publicaciones en el feed. Nuestros equipos de productos e ingeniería han probado varias de estas publicaciones y comparaciones, y si bien diferentes publicaciones obtuvieron diferentes niveles de participación, descubrimos que su distribución no estaba influenciada por el género, los pronombres ni ninguna otra información demográfica.“
Entonces, ¿cuál es el trato? ¿Por qué los usuarios obtienen más alcance cuando publican como hombres, en lugar de compartir publicaciones iguales o similares como mujeres en la aplicación?
Jain dice que hay muchos factores que influyen en el alcance y es difícil dar una respuesta simple de por qué una publicación genera más impresiones que otra.
“Una instantánea de las actualizaciones de su propio feed que no son perfectamente representativas o de igual alcance no implica automáticamente un trato injusto o parcial. Además, estamos viendo que el volumen de contenido creado diariamente en LinkedIn ha crecido rápidamente durante el último año, lo que significa más competencia por la atención, pero también más oportunidades para los creadores y espectadores por igual”.
Lo cual es una respuesta un poco vaga, pero esencialmente, Jain está diciendo que muchas cosas, desde la hora del día en que publicas hasta los usuarios que están activos y lo ven, determinarán un mayor alcance e impresiones.
Pero no es el género ni ningún otro entorno demográfico lo que decide esto. Al menos no desde la perspectiva de LinkedIn.
Otra consideración podría ser el sesgo inherente de los usuarios de LinkedIn, que pueden estar más inclinados a interactuar con una publicación de un hombre que de una mujer. Estas pruebas no tienen en cuenta esta posibilidad, pero esencialmente, podría ser que los usuarios de LinkedIn sean más propensos a reaccionar ante una publicación de un hombre cuando la ven en el feed.
No sé cómo corregir eso, pero podría ser otra consideración a tener en cuenta. Aunque, de nuevo, algunas de las personas que probaron esto no cambiaron su nombre o imagen de perfil, simplemente cambiaron el género en el elemento “Información demográfica personal” de su configuración. Entonces tal vez la naturaleza humana no sea la culpable.
Por parte de LinkedIn, Jain señala además que LinkedIn tiene pruebas internas para garantizar que nadie sea “sistemáticamente clasificado más bajo en relación con otro”, con el fin de maximizar las oportunidades, mientras que también prueba:
“…si la calidad del alimento para un grupo demográfico es sistemáticamente peor que la de otro, por ejemplo, si las mujeres ven más alimentos irrelevantes en comparación con los hombres.“
Aunque el hecho de que LinkedIn pruebe esto sugeriría que tiene configuraciones relacionadas con usuarios masculinos y femeninos, y que es algo que LinkedIn está midiendo, al menos hasta cierto punto.
Eso no significa que LinkedIn esté ponderando las publicaciones de un grupo u otro de manera diferente, pero el hecho de que LinkedIn esté midiendo esta experiencia también implica que podría cambiar el algoritmo para influir en el alcance de las publicaciones de un grupo sobre otro, si así lo decide.
No lo sé, parece un punto extraño a resaltar en este contexto, pero esencialmente, LinkedIn dice que no tiene en absoluto ninguna ponderación en su sistema que haría que las usuarias obtuvieran menos alcance que los hombres en el feed.
Y, por supuesto, no debería ser así, mientras que LinkedIn específicamente ha pasado años trabajando para maximizar las oportunidades económicas para todos los usuarios de la aplicación.
Entonces, en todo caso, esperaría que LinkedIn estuviera más en sintonía con esto, lo que se remonta a sus pruebas de sesgo.
Será interesante ver si más usuarios continúan planteando esta preocupación, pero según LinkedIn, no hay prejuicios de género dentro de sus sistemas.
