¿Qué sucede con el algoritmo de LinkedIn?

Una notable experiencia ha resonado en el mundo profesional digital, específicamente en LinkedIn, donde varias mujeres han confirmado lo que parece ser un sesgo de género en el algoritmo de visibilidad de la plataforma. El experimento, conocido como #WearthePants, comenzó con una product strategist que, para probar la hipótesis de que LinkedIn estaba discriminando a las usuarias femeninas, cambió su perfil de “Michelle” a “Michael” y notó un notable aumento en la visibilidad de sus publicaciones.

Durante meses, usuarios pesados de LinkedIn habían observado descensos en la interacción y en las impresiones de sus contenidos, coincidiendo con una actualización del algoritmo de la plataforma, introducido para optimizar el contenido mediante modelos de lenguaje. Michelle, quien posee más de 10,000 seguidores, notó que sus publicaciones generaban el mismo nivel de impresiones que las de su esposo, quien tiene solo 2,000 seguidores. La única variable significativa que ella identificó fue su género.

Marilynn Joyner, otra participante del experimento, añadió su propia experiencia: al cambiar su género de femenino a masculino, los impresiones de su publicaciones se incrementaron un 238% en cuestión de un día. Este fenómeno fue reproducido por otras mujeres, quienes corroboraron resultados similares que sugieren un patrón preocupante.

LinkedIn ha sostenido que su algoritmo y sistemas de inteligencia artificial no emplean información demográfica como edad, raza o género para determinar la visibilidad de los contenidos. Sin embargo, expertos en algoritmos sociales sugieren que puede haber sesgos implícitos en cómo se prioriza el contenido.

Brandeis Marshall, consultora de ética de datos, mencionó que los algoritmos de las plataformas son una “sinfónica intrincada” de factores; el cambio en la foto de perfil y el nombre son solo algunas de las palancas que pueden afectar el rendimiento de las publicaciones. En este sentido, se plantea que el estilo de comunicación también juega un papel fundamental. Michelle, al adoptar un tono más directo y simplista, experimentó un aumento del 200% en impresiones y del 27% en la interacción.

Estas observaciones ponen de manifiesto la existencia de estereotipos en la comunicación que podrían estar influyendo en la eficacia del contenido, donde los estilos asociados a hombres parecen recibir una mayor valoración, sugiriendo un sesgo implícito en el sistema.

A raíz de estos hallazgos, Joyner expresó su deseo de que LinkedIn asuma responsabilidad por cualquier posible sesgo en su algoritmo. Aunque la plataforma ha intentado modificar sus sistemas para proporcionar una experiencia menos sesgada, el secreto que rodea a estos modelos propicia una falta de transparencia que dificulta el análisis de su funcionamiento.

Es evidente que muchos usuarios, independientemente de su género, han expresado su descontento con el algoritmo de LinkedIn, que parece haber creado una dinámica confusa que ha dejado a muchos preguntándose sobre la verdadera causa de las variaciones en el rendimiento de sus publicaciones. Algunos profesionales han reportado caídas notables en sus impresiones, mientras que otros, al centrarse más en la creación de contenido específico para audiencias concretas, han visto mejoras en su alcance.

LinkedIn continúa investigando y ajustando su algoritmo para proporcionar un entorno de menor sesgo, pero queda claro que los factores detrás de la variabilidad en la visibilidad siguen siendo un misterio. La necesidad de claridad y transparencia en estos procesos es cada vez más urgente para los creadores de contenido en la plataforma.

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