Muazzam Bir LinkedIn Araştırması Bu İşi Almanıza Gerçekten Kimin Yardım Ettiğini Ortaya Çıkardı



Muazzam Bir LinkedIn Araştırması Bu İşi Almanıza Gerçekten Kimin Yardım Ettiğini Ortaya Çıkardı

Yeni bir iş istiyorsanız, sadece arkadaşlarınıza veya ailenize güvenmeyin. Sosyal bilimlerdeki en etkili teorilerden birine göre, “zayıf bağlar”, az sayıda sahip olduğunuz gevşek tanıdıklar karşılıklı bağlantılar. Sosyolog Mark Granovetter bu fikri ilk olarak bir 1973 kağıt 65.000’den fazla atıf aldı. Ancak “zayıf bağların gücü” olarak adlandırılan teori, Granovetter’in araştırmasının başlığından sonra, onlarca yıldır nedensel kanıtlardan yoksundu. Şimdi, 20 milyondan fazla kişiye profesyonel olarak bakan kapsamlı bir çalışma sosyal ağ sitesi LinkedIn beş yıllık bir süre sonunda, zayıf bağlar kurmanın gerçekten de işe yaradığını gösteriyor. insanların yeni işler bulmasına yardımcı olun. Ve iş arayanlar için hangi tür bağlantıların en önemli olduğunu ortaya koyuyor.

Northwestern Üniversitesi’ndeki Kellogg School of Management’ta profesör olan ve yeni çalışmaya dahil olmayan Dashun Wang, zayıf bağların gücü “gerçekten sosyal bilimlerin temel taşıdır” diyor. Orijinal 1973 araştırması için Granovetter, kariyerlerinin sonlarına doğru insanlarla röportaj yaptı ve onlara iş değişiklikleriyle ilgili deneyimlerini sordu. Çığır açan makalesinden önce, birçok kişi yeni pozisyonların, iyi bir söz söyleyen yakın kişisel arkadaşlar, güçlü adaylar veya kamu ilanları arayan kelle avcıları gibi kaynaklardan geldiğini varsaymıştı. Ancak Granovetter’in analizi, insanların yeni işlere en sık arkadaşlarının – genellikle iş arayan kişinin yeni bir pozisyon aramaya başlamadan önce tanımadığı biri – aracılığıyla ulaştığını gösterdi. Kellogg Okulu’nda profesör olan Brian Uzzi, “Bu, insanları gerçekten sarstı çünkü insanların hayattaki en iyi işleri nasıl bulduklarına dair varsayımlar doğru görünmüyor – görünüşe göre aslında yabancılar sizin için en iyi bağlantılar olabilir” diyor. Yeni çalışmada yer almayan Yönetim.

Yabancılara arkadaşlara üstünlük sağlayan nedir? Granovetter, yakın bağlantıların – aynı çevredeki insanların – büyük ölçüde aynı gerçeklere ve profesyonel seçeneklere sahip olduğunu öne sürdü. Ancak farklı topluluklara mensup insanlar yepyeni bir dizi bilgi ve faydalı bağlantılar sunabilir. Ortak bir arkadaş, iş avcısını farklı bir gruptaki bir kişiyle bağlayarak yeni fırsatlar sağlayan bir köprü görevi görebilir.

Bu açıklama, zayıf bağlar ve iş hareketliliği arasında bir korelasyon gösteren gözlemsel verilere dayanıyordu. Ancak korelasyon nedensellik değildir ve Granovetter’in fikrini ilk ortaya koymasından bu yana geçen yaklaşık 50 yıl içinde, araştırmacılar, bir başvuranın zayıf bağlarının, onları bu yeni işi kapmalarına neden olan belirli şey olduğunu kanıtlayamamıştı. Sinan Aral, yirmi yıl önce yüksek lisans öğrencisiyken bu boşluğu fark etmekten kendini alamadı. Yeni çalışmanın kıdemli yazarı ve şimdi bir profesör olan Aral, “Bu literatürün odasının ortasında 500 kiloluk bir goril var, bu teorilerin hiçbiri için nedensel kanıtımız yok” diyor. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde yönetim. “Zayıf bağların iyilikle ilişkili olup olmadığını bilmiyoruz. [such as new jobs] çünkü zayıf bağların kendileri iyidir ya da zayıf bağlar kuran insanların, onları daha üretken, iyi fikirlere sahip ve daha iyi işler, terfiler ve ücretler elde etmelerini sağlayan bazı gözlemlenmemiş özelliklere sahip olmaları nedeniyle.” Wang’ın belirttiği gibi, “İnsanlar bu teoriyi ve ilişkili kavramları çok çeşitli fenomenleri açıklamak için kullanırlar, ancak zayıf bağların nedensel olarak iş fırsatlarıyla bağlantılı olup olmadığına dair nedensel bir test yapılmamıştır. Ve bu gazetenin yaptığı da bu.” Çalışma yayınlanan Bilim Perşembe günü.

Bu teorinin deneysel kanıtını geliştirmek son derece zordur. Rastgele bir klinik araştırmanın titizliği ile nedenselliği test etmek için, araştırmacıların iki eşdeğer insan grubunu alması, bir gruba daha zayıf, diğerine daha az bağ vererek sosyal ağlarını deneysel olarak manipüle etmesi ve ardından grupların farklı sonuçlar yaşayıp yaşamadığını gözlemlemesi gerekecekti. Ancak Aral ve meslektaşları, LinkedIn’in zaten neredeyse aynı derecede iyi bir şey yaptığını keşfetti. Profesyonel ağ sitesi mühendisleri, “Tanıyor Olabileceğiniz Kişiler”i önermek için algoritmayı değiştirdikçe, birçok doğal sosyal deney gerçekleştirdiler. Bir durumda, LinkedIn, kullanıcılar için gösterdiği zayıf bağ, güçlü bağ ve toplam önerilerin sayısını rastgele değiştirir; burada bir bağın gücü, karşılıklı ve karşılıklı olmayan bağlantıların oranına bağlıdır. Bu, Granovetter’in fikrini test etmek için mükemmel bir deney sağladı. LinkedIn uygulamalı araştırma bilimcisi Karthik Rajkumar ve MIT lisansüstü öğrencisi Guillaume Saint-Jacques tarafından yönetilen araştırmacılar, bu verilerin beş yılını analiz ederek, algoritmik olarak daha zayıf tavsiyeler atanan (ve dolayısıyla daha zayıf bağlar oluşturan) LinkedIn kullanıcılarını karşılaştıran kişilerle karşılaştırdı. daha güçlü bağ önerileri verildi. Ardından, güçlü veya zayıf bir bağ eklemenin deneklerin sonraki iş hareketliliğini nasıl etkilediğini tahmin ettiler. LinkedIn’in algoritmik deneyleri sayesinde ekip, bağın etkisini ayırt edebildi. kuvvet yeni bağların toplam sayısından.

Sonuçlar yalnızca Granovetter’in teorisini desteklemekle kalmadı, aynı zamanda birkaç iyileştirme de ekledi. İlk olarak, tüm zayıf bağlar eşit derecede yardımcı olmadı. Bir bağın gücü karşılıklı temasların sayısına bağlıysa, o zaman iki kişinin yaklaşık 10 tanıdık paylaştığı orta derecede zayıf bağlar en önemliydi. Ancak bağların gücü, etkileşim yoğunluğu veya zayıf kravatlı tanıdıklarınızla iletişim kurma sıklığınızla da ölçülebilir. Araştırmacılar bu metriği incelediklerinde, en faydalı bağların insanların çok sık etkileşimde bulunmadığı bağlar olduğunu buldular. Son olarak, ekip bu etkilerin sektöre göre değişiklik gösterdiğini buldu: LinkedIn’deki zayıf bağlar, “analog” endüstrilere kıyasla makine öğrenimi, yapay zeka, robotizasyon, yazılım kullanımı ve uzaktan ve hibrit çalışmayı içeren dijital endüstrilerde özellikle faydalı oldu. şahsen mevcudiyet gerektirir.

Bu sonuçlar, sosyal ağlarını nasıl oluşturacaklarını ve geliştireceklerini düşünen iş arayanlara fayda sağlayabilir. Örneğin, LinkedIn’in bağlantı kurulacak kişilere yönelik önerileri söz konusu olduğunda, “bunları görmezden gelmek istemeyebilirsiniz” diyor Aral. “Ve eğer birisi için bir tavsiye alırsanız ve bağlantının ne olabileceğini göremiyorsanız,” yine de keşfetmeye değer olabilirler. “Bunlar… bir sonraki işinizin kaynağı olabilecek zayıf bağlardır” diye ekliyor.

Wang, bu sonuçlara rağmen güçlü bağları ihmal etmemenin önemli olduğunu söylüyor. Bu çalışma, başarılara, yani yeni iş bulan insanlara odaklandı. Ancak başarıdan önce yaşanan tüm başarısızlıkları ve reddedilmeleri incelememiştir. Yorucu bir iş arayışına devam etmek için, sosyal destek sağlamak için güçlü bağlara ihtiyacımız var. Wang, “Yalnızca başarıları gözlemlemek bize hikayenin sadece bir kısmını anlatacak” diyor. “Sonunda gerçekten başarılı olmak için gerçekten güçlü bağlarınıza ihtiyacınız var.” Bu güçlü bağlar, yaşadıkları ayrımcılık ve diğer baskılarla başa çıkmak için genellikle sıkı sıkıya bağlı topluluklar oluşturan göçmenler gibi gruplar için hayati önem taşır. Ancak bu aynı zamanda, zayıf bağlara sahip fırsatlara erişmekte zorlanabilecekleri anlamına da gelir. Uzzi, “Göçmen gruplarını veya dezavantajlı grupları geride tutan şeylerden bazıları, bu zayıf bağlara sahip olmanın onlar için daha zor olduğu gerçeğidir” diyor.

İş arayanların yanı sıra, politika yapıcılar da yeni makaleden öğrenebilirler. Aral, “Çalışmanın vurguladığı şeylerden biri, algoritmaların istihdam ve işsizlik gibi temel, temel, önemli sonuçlara rehberlik etme derecesidir” diyor. LinkedIn’in Tanıyor Olabileceğin Kişiler işlevinin yeni bir iş bulmada oynadığı rol, “algoritmaların istihdam ve muhtemelen ekonominin diğer faktörleri üzerinde sahip olduğu muazzam kaldıracı” göstermektedir. Aynı zamanda, bu tür algoritmaların ekonomik değişiklikler için öncüler yaratabileceğini öne sürüyor: Aral, Federal Rezerv’in faiz oranlarını artırıp artırmamaya karar vermek için Tüketici Fiyat Endeksine baktığı gibi, LinkedIn gibi ağların politikaya yardımcı olmak için yeni veri kaynakları sağlayabileceğini öne sürüyor. yapımcılar ekonomide neler olduğunu ayrıştırır. “Bu dijital platformların bunun önemli bir kaynağı olacağını düşünüyorum” diyor.



Kaynak : https://www.scientificamerican.com/article/a-massive-linkedin-study-reveals-who-actually-helps-you-get-that-job/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir