LinkedIn nega il gender bias algoritmico nella determinazione della portata dei post

L’algoritmo di LinkedIn favorisce i profili maschili rispetto a quelli femminili?

Questo è ciò che pare abbiano scoperto diversi utenti, conducendo esperimenti improvvisati nell’app, in cui le donne hanno cambiato i loro profili con immagini e nomi maschili, pubblicando poi gli stessi contenuti che avevano come utenti femminili, per testare i risultati.

Alcuni utenti hanno riscontrato grandi variazioni, con un aumento fino al 700% delle impressioni sugli stessi post condivisi con un profilo maschile rispetto a quelli con un nome e un’identità femminili.

Potrebbe essere vero? Potrebbe esserci qualche elemento nell’algoritmo di LinkedIn, voluto o meno, che favorisce attivamente i post dei profili maschili nell’app.

In base alla quantità di post con l’hashtag #wearthepants nell’app, sembra che ci sia qualcosa di vero, tanto che LinkedIn ha risposto alla controversia spiegando che il genere degli utenti non è un fattore algoritmico.

Come ha spiegato Sakshi Jain di LinkedIn:

“Il nostro algoritmo e i nostri sistemi di intelligenza artificiale non utilizzano informazioni demografiche (come età, razza o sesso) come segnale per determinare la visibilità di contenuti, profili o post nel Feed.I nostri team di prodotto e di ingegneria hanno testato una serie di post e confronti e, sebbene i diversi post abbiano ottenuto livelli diversi di coinvolgimento, abbiamo scoperto che la loro distribuzione non è stata influenzata da genere, pronomi o altre informazioni demografiche”

Qual è allora il problema? Perché gli utenti ottengono un maggior numero di visualizzazioni quando postano come uomini, rispetto a quando condividono gli stessi post, o post simili, come donne nell’app?

Jain afferma che sono molti i fattori che incidono sulla portata e che è difficile dare una risposta semplice al perché un post ottenga più impressioni di un altro.

“Un’istantanea affiancata degli aggiornamenti del tuo feed che non sono perfettamente rappresentativi o che non hanno la stessa portata, non implica automaticamente un trattamento ingiusto o un pregiudizio. Inoltre, nell’ultimo anno il volume di contenuti creati quotidianamente su LinkedIn è cresciuto rapidamente, il che significa maggiore competizione per l’attenzione ma anche maggiori opportunità per i creatori e gli spettatori”

Si tratta di una risposta un po’ vaga, ma in sostanza Jain sta dicendo che molti fattori, dall’ora del giorno in cui pubblichi i contenuti agli utenti che sono attivi e li vedono, determineranno la portata e le impressioni estese.

Ma non è il sesso, o qualsiasi altra impostazione demografica, a decidere. Almeno, non dal punto di vista di LinkedIn.

Un’altra considerazione potrebbe essere il pregiudizio intrinseco degli utenti di LinkedIn, che potrebbero essere più inclini a partecipare a un post di un uomo piuttosto che di una donna. Questi test non tengono conto di questa possibilità, ma in sostanza potrebbe essere che gli utenti di LinkedIn siano più propensi a reagire a un post di un uomo quando lo vedono nel feed.

Non so come si possa correggere questo aspetto, ma potrebbe essere un’altra considerazione da tenere in considerazione.

Da parte di LinkedIn, Jain osserva inoltre che LinkedIn effettua dei test interni per assicurarsi che nessuno venga “sistematicamente classificato più in basso rispetto a un altro”, al fine di massimizzare le opportunità, mentre verifica anche:

“…se la qualità del feed per un gruppo demografico è sistematicamente peggiore di un altro, ad esempio se le donne vedono più elementi irrilevanti nel feed rispetto agli uomini”

Tuttavia, il fatto che LinkedIn effettui dei test in tal senso suggerisce che esistono delle impostazioni relative agli utenti di sesso maschile e femminile e che si tratta di qualcosa che LinkedIn sta misurando, almeno in una certa misura.

Questo non significa che LinkedIn stia valutando in modo diverso i post di un gruppo o di un altro, ma il fatto che LinkedIn stia misurando questa esperienza implica anche che potrebbe modificare l’algoritmo per influenzare la portata dei post di un gruppo rispetto a un altro, se decidesse di farlo.

Non so, sembra un punto strano da sottolineare in questo contesto, ma in sostanza LinkedIn afferma di non avere assolutamente alcuna ponderazione nel suo sistema che possa far sì che gli utenti di sesso femminile vengano raggiunti meno di quelli di sesso maschile nel feed.

E ovviamente non dovrebbe, visto che LinkedIn ha lavorato per anni per massimizzare le opportunità economiche di tutti gli utenti dell’applicazione.

Quindi, se non altro, mi aspetterei che LinkedIn sia più attento a questo aspetto, che si rifà ai suoi test sui pregiudizi.

Sarà interessante vedere se altri utenti continueranno a sollevare questo problema, ma secondo LinkedIn non ci sono pregiudizi di genere nei suoi sistemi.