Перевод статьи The power of weak ties in gaining new employment

«чем сильнее были вновь добавленные связи, тем меньше вероятность того, что они приведут к передаче работы».

Как найти работу с помощью слабых связей

Если у вас есть учетная запись LinkedIn, ваши связи, вероятно, состоят из основной группы людей, которых вы хорошо знаете, и большего числа людей, которых вы знаете менее хорошо. Последние эксперты называют «слабыми связями». Уникальный крупномасштабный эксперимент, проведенный под руководством ученого из Массачусетского технологического института, показывает, что в LinkedIn эти слабые связи с большей вероятностью помогут вам найти новую работу, чем ваши связи с людьми, которых вы знаете лучше.

«Когда мы смотрим на экспериментальные данные, слабые связи в среднем лучше способствуют мобильности рабочих мест, чем сильные связи», — говорит Синан Арал, профессор менеджмента в Массачусетском технологическом институте и соавтор новой статьи с подробным изложением результатов исследования. участвовали миллионы пользователей LinkedIn.

Эксперимент подтверждает идею, впервые высказанную почти 50 лет назад, о том, что слабые связи имеют ценность, а сильные связи — нет. Люди, которых вы знаете лучше всего, могут иметь социальные сети, очень похожие на ваши собственные, и, таким образом, могут не приносить вам особой пользы при поиске работы. С другой стороны, ваши более случайные знакомые имеют социальные сети, которые меньше пересекаются с вашими, и могут предоставить вам связи или информацию, к которой вы иначе не смогли бы получить доступ.

Однако в последние годы некоторые ученые предположили, что существует «парадокс слабых связей», при котором сильные связи на самом деле более полезны на рынке труда. Но новый эксперимент свидетельствует об обратном; слабые связи действительно более полезны, и этот вывод особенно применим к отраслям, более ориентированным на цифровые технологии.

«Наш эксперимент дает доказательства, противоположные «парадоксу слабых связей», — говорит Эйрал.

Статья «Причинная проверка силы слабых связей» опубликована сегодня в журнале Science. Авторами являются Картик Раджкумар, специалист по информационным технологиям в LinkedIn; Гийом Сен-Жак, доктор философии 18 года, старший менеджер Apple, ранее работавший научным сотрудником и менеджером в LinkedIn; Явор Божинов, доцент Гарвардской школы бизнеса и бывший специалист по данным в LinkedIn; Эрик Бриньолфссон, профессор Джерри Янга и Акико Ямазаки и старший научный сотрудник Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, и директор Стэнфордской лаборатории цифровой экономики; и Эйрел, профессор менеджмента Дэвида Остина в Школе менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института и директор Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике.

Новое испытание слабых связей

Мысль о том, что в более непрочных связях в вашей социальной сети есть что-то особенно полезное, восходит к очень влиятельной статье 1973 года стэнфордского социолога Марка Грановеттера «Сила слабых связей» из «Американского журнала социологии». В нем Грановеттер определил слабые связи как ключевой источник «распространения влияния и информации, возможности мобильности и организации сообщества».

Идеи Грановеттера широко распространились в научных кругах и Силиконовой долине, особенно с ростом онлайновых социальных сетей, но их было сложно проверить. Например, что касается поиска работы, может быть трудно отделить влияние чьей-либо социальной сети от их навыков общения. Как отмечают ученые в статье, также сложно найти надежные наборы данных, связывающие социальные сети и поиски работы в первую очередь.

Нынешнее исследование привлекает особое внимание к проблеме уникальным образом, поскольку пятилетний эксперимент с использованием алгоритма LinkedIn «Люди, которых вы можете знать» (PYMK), который предлагает новые связи с пользователями сайта. Для проведения эксперимента с 2015 по 2019 год LinkedIn скорректировал алгоритм PYMK, чтобы некоторые пользователи сайта видели более высокую концентрацию предложений PYMK, с которыми у них были сильные связи, а другие получали больше предложений PYMK от людей, с которыми у них были слабые связи.

Ученые также определили силу связи двумя способами: по интенсивности взаимодействия, основанной на количестве обменов сообщениями между людьми, и структурно, на основе количества общих друзей у двух пользователей.

В общей сложности в эксперименте приняли участие около 20 миллионов пользователей LinkedIn, которые за пять лет установили около 2 миллиардов новых контактов на сайте, зарегистрировали более 70 миллионов заявлений о приеме на работу и в итоге приняли 600 000 новых вакансий, определенных через сайт.

«Это, безусловно, крупнейший лонгитюдный рандомизированный контролируемый эксперимент по силе слабых связей из когда-либо проводившихся», — говорит Эйрал. «Я не думаю, что есть какие-то настоящие дебаты по этому поводу».

И из этой массы данных возникла четкая закономерность. Как пишут исследователи в статье, «чем сильнее были вновь добавленные связи, тем меньше вероятность того, что они приведут к передаче работы».

Перевернутая U-образная форма

Тот факт, что слабые связи привели к большему количеству возможностей трудоустройства, в целом является лишь одним из множества связанных результатов исследования. Ученые также обнаружили, что связь между прочностью структурных связей и передачей работы не существует в простой обратной форме.

«Сила слабых связей нелинейна, — говорит Эйрал. Изучая взаимосвязь между силой структурной связи — количеством общих связей с кем-то — и полезностью, ученые обнаружили, что эти два свойства имеют перевернутую U-образную форму. Соединительная полоса между двумя сторонами буквы «U» — это место, где находятся умеренно слабые связи, представляющие наиболее продуктивные связи, которые люди имеют в LinkedIn.

«Умеренно слабые связи — это самое лучшее», — говорит Эйрел. «Не самый слабый, но чуть сильнее самого слабого». Точка перегиба – около 10 взаимных связей между людьми; если вы поделитесь чем-то большим с кем-то в LinkedIn, полезность вашей связи с другим человеком с точки зрения поиска работы уменьшится.

Однако когда дело доходит до интенсивности взаимодействия — как часто вы с кем-то общаетесь — результаты выглядят немного более линейными. В этом случае возникает идея о том, что самые слабые связи дают наибольшие результаты, а самые прочные связи обеспечивают наименьшую передачу работы.

«Эти две меры ведут себя по-разному, — говорит Эйрал. «Важно думать о слабых связях многогранно, с интенсивностью взаимодействия и структурными мостами».

Наконец, полезность слабых связей зависит от отрасли в LinkedIn. Сила слабых связей на площадке особенно сильна в высокотехнологичных отраслях.

«Слабые связи лучше в более цифровых отраслях», — говорит Эйрал, определяя их как области, которые «больше подходят для машинного обучения, искусственного интеллекта, более интенсивного программного обеспечения, больше подходят для удаленной работы и так далее. В этих отраслях слабые связи еще более важны. В аналоговых отраслях более тесные связи могут быть более важными».

Это может быть связано с тем, что Арал в предыдущем исследовании назвал «частотой обновления» цифровых отраслей, в которой они продолжают быстро развиваться, что делает более важным наличие широкого круга связей — особенно слабых — в этих областях. Тем не менее, отмечает Эйрел, «мы призываем к дополнительным исследованиям, потому что нам нужно больше знать о том, почему эти различия существуют в разных отраслях».

Разработано в Массачусетском технологическом институте

Генезис исследования восходит к нескольким годам, когда Сен-Жак работал над своей докторской диссертацией в Массачусетском технологическом институте Sloan под руководством Бриньолфссона (тогда работавшего в Массачусетском технологическом институте) и Эйрела. Группа разработала идею исследовательского проекта, и после того, как Сен-Жак присоединился к LinkedIn, у нее появилась возможность разработать крупномасштабный эксперимент.

Огромный размер исследования, отмечает Эйрал, позволил исследователям с уверенностью сделать многочисленные выводы.

«Для этого необходим масштаб эксперимента, потому что вам нужна большая статистическая мощность, чтобы изучить вопрос с такой степенью детализации», — замечает Эйрел.

Другие ученые говорят, что исследование является важным дополнением к литературе о социальных и профессиональных сетях и слабых связях.

Со своей стороны, Эйрел говорит, что рассматривает текущее исследование как часть более масштабных усилий, в которых участвуют как он сам, так и другие члены Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике, чтобы понять реальное влияние цифровых социальных платформ.

«Основная тема разговоров об этих платформах сегодня в мире была о том, как они влияют на общество, например, на психическое здоровье подростков, демократию и наши выборы и распространение фальшивых новостей, а также влияет ли дезинформация на глобальную пандемию и нерешительность в отношении вакцин», — сказал Арал. говорит.

В этом случае Эйрел добавляет: «Что действительно подчеркивает это исследование, так это то, что мы должны добавить к этому: как эти платформы влияют на мировую экономику? … Это показывает, что один из алгоритмов LinkedIn может влиять на модели занятости, и это самая большая профессиональная сеть на планете. Нам нужно добавить это к дискуссии о влиянии цифровых социальных сетей на мир».