Un Experimento Revelador en LinkedIn
Un caso intrigante ha captado la atención en LinkedIn. Michelle, una usuaria de la plataforma, decidió cambiar su perfil de mujer a hombre como parte de la iniciativa #WearthePants. Esta acción busca explorar si el algoritmo de la red profesional muestra un sesgo de género en la visibilidad de las publicaciones.
Las quejas sobre la disminución de la participación y las impresiones en LinkedIn han estado en el aire durante varios meses.
Estas preocupaciones se intensificaron tras un anuncio de Tim Jurka, vicepresidente de ingeniería de la plataforma. Jurka reveló que se habían implementado modelos de lenguaje de aprendizaje automático (LLM) para mejorar la relevancia del contenido que se muestra a los usuarios.
Resultados del experimento
Michelle, quien tiene más de 10,000 seguidores, se dio cuenta de que su contenido tenía la misma visibilidad que el de su esposo. A pesar de contar solo con 2,000 seguidores, él lograba resultados comparables.
Para ella, la única variable que parecía influir era el género.
Otro caso interesante es el de Marilynn Joyner, que cambió su género en el perfil y vio un aumento del 238% en las impresiones de su contenido en un solo día. Este fenómeno no fue aislado; otras mujeres, como Megan Cornish y Jessica Doyle, también reportaron resultados similares tras ajustar sus perfiles.
La respuesta de LinkedIn
En respuesta a las acusaciones de sesgo, LinkedIn afirmó que su algoritmo no se basa en información demográfica como la edad, raza o género para determinar la visibilidad de las publicaciones.
Sin embargo, expertos en algoritmos sociales advierten sobre la posibilidad de un sesgo implícito. Brandeis Marshall, consultora en ética de datos, destaca que los algoritmos de estas plataformas son un entramado complejo de factores que pueden influir en cómo se presenta el contenido.
El experimento #WearthePants nació de la iniciativa de dos emprendedoras, Cindy Gallop y Jane Evans, quienes querían explorar si el género afecta la visibilidad de las publicaciones.
Al comparar la difusión de su contenido con el de dos hombres que publicaron lo mismo, los resultados fueron sorprendentes: los hombres alcanzaron una visibilidad mucho mayor a pesar de tener menos seguidores.
Implicaciones del sesgo en el contenido
Las críticas hacia el algoritmo de LinkedIn no se limitan únicamente a la cuestión de género. Expertas en el tema señalan que el entrenamiento del modelo de IA puede haber incorporado un enfoque eurocéntrico y masculinizado, reflejando así los sesgos de quienes diseñaron estos sistemas. Esto significa que publicaciones que utilizan un estilo de comunicación más típico de hombres, caracterizado por ser más directas y concisas, pueden recibir más atención que aquellas que se expresan en un tono más emocional o suave, frecuentemente asociado a las mujeres.
Un caso interesante es el de Michelle, quien notó que al adoptar un estilo de escritura más directo, similar al de su esposo, sus impresiones aumentaron drásticamente. Este cambio sugiere que el algoritmo podría estar priorizando los estilos de comunicación que se alinean más con las expectativas tradicionales de género. ¿Quién no se ha dado cuenta de cómo cambia la percepción según el tono utilizado?
La complejidad del algoritmo de LinkedIn
La inteligencia artificial de LinkedIn tiene en cuenta diversos factores al decidir qué contenido se promueve. La interacción del usuario con otras publicaciones, el tipo de contenido que suele consumir y su perfil profesional completo son elementos que influyen en la visibilidad de su propio contenido. Así, el algoritmo parece amplificar ciertas señales ya presentes en la plataforma.
La creciente competencia en LinkedIn es notable, con un aumento del 15% en las publicaciones y del 24% en los comentarios. Esto ha dificultado aún más alcanzar visibilidad. Aunque algunos usuarios han visto un incremento en su alcance, persiste la confusión sobre el funcionamiento real del algoritmo.
Muchos usuarios, sin distinción de género, expresan su frustración por la falta de claridad respecto a cómo se determina la visibilidad en LinkedIn. La necesidad de transparencia es evidente; sin embargo, las plataformas suelen ser reacias a revelar los detalles de sus algoritmos, temiendo el abuso y la manipulación.
