sakila movies lambotube.mobi sex sex videos waxtube hindipornsite.com black ambush www.phonerotica..com chineseporntrends.com funvidporn xnxx indian women barzoon.info indeyan sax مومس مصرية xvideoz.mobi سكس كرينا كبور نيك الكلاب pornwap.pro ولدبينيك امه filmfree4u diabloporn.mobi tamilxxxaunty kanga hentai hentairips.com hentai prostitution فيلم سكس قصة ahpornom.net سكس فلاحة tamil maja videos pakistanisexporn.com kidnap sex sandalee indianhardcoreporn.com hindi xxx film new indian xnxx palimas.mobi saxy vidyo locanto bangalore women seeking men cumshotporntrends.com arabic sex video dytto dancer juliamovies.mobi khatrimaza pro سكس علنى arabeng.org سكس الجدة مترجم
مقالات عامة

أظهرت دراسة ضخمة على LinkedIn للتو الاتصالات الأفضل عند البحث عن وظيفة

مجلة المذنب نت متابعات عالمية:

لنفترض أنك تبحث عن وظيفة جديدة. أنت تتوجه إلى LinkedIn لتجميل ملفك الشخصي وإلقاء نظرة على شبكتك الاجتماعية.

ولكن من الذي يجب أن تتواصل معه للحصول على مقدمة عن صاحب عمل جديد محتمل؟ أظهرت دراسة جديدة أجريت على أكثر من 20 مليون شخص ، نُشرت في Science ، أن أصدقائك المقربين (على LinkedIn) ليسوا أفضل رهان لك: بدلاً من ذلك ، يجب أن تبحث عن معارف لا تعرفهم جيدًا بما يكفي لمشاركة اتصال شخصي معهم.

قوة العلاقات الضعيفة

في عام 1973 ، صاغ عالم الاجتماع الأمريكي مارك غرانوفيتر عبارة “قوة الروابط الضعيفة” في سياق الشبكات الاجتماعية. وقال إنه كلما كانت العلاقات بين شخصين أقوى ، كلما تداخلت شبكات الصداقة بينهما.

ببساطة ، من المرجح أن تعرف جميع أصدقاء صديق مقرب ، ولكن القليل من أصدقاء أحد معارفك.

لذلك إذا كنت تبحث عن وظيفة ، فمن المحتمل أنك تعرف بالفعل كل ما يقدمه منطقتك المباشرة. بشكل حدسي ، فإن الروابط الضعيفة – معارفك – هي التي توفر معظم الفرص لاكتشافات جديدة.

العلاقات والوظائف الضعيفة

تبدو نظرية Granovetter صحيحة ، لكن هل هي كذلك؟ شرع فريق من الباحثين من لينكد إن ، وكلية هارفارد للأعمال ، وستانفورد ، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في جمع بعض الأدلة التجريبية حول مدى تأثير العلاقات الضعيفة على التنقل الوظيفي.

تدعم أبحاثهم جهود المهندسين في LinkedIn لاختبار وتحسين خوارزمية توصية “الأشخاص الذين قد تعرفهم” الخاصة بالمنصة. يقوم LinkedIn بتحديث هذه الخوارزمية بانتظام ، والتي توصي بأشخاص جدد لإضافتهم إلى شبكتك.

اختبر أحد هذه التحديثات آثار التشجيع على تكوين روابط قوية (التوصية بإضافة أصدقائك المقربين) مقابل العلاقات الضعيفة (التوصية بمعارف وأصدقاء الأصدقاء). ثم تابع الباحثون المستخدمين الذين شاركوا في “اختبار أ / ب” هذا لمعرفة ما إذا كان الاختلاف قد أثر على نتائج توظيفهم.

تم تعيين أكثر من 20 مليون مستخدم على LinkedIn في جميع أنحاء العالم بشكل عشوائي لمجموعات علاج محددة جيدًا. تم عرض توصيات اتصال جديدة مختلفة قليلاً للمستخدمين في كل مجموعة ، مما أدى بالمستخدمين في بعض المجموعات إلى تكوين روابط أكثر قوة والمستخدمين في مجموعات أخرى لتشكيل المزيد من الروابط الضعيفة.

بعد ذلك ، قام الفريق بقياس عدد الوظائف التي تقدم لها المستخدمون في كل مجموعة ، وعدد “عمليات نقل الوظائف” التي حدثت. تعتبر عمليات نقل الوظائف ذات أهمية خاصة ، حيث يتم تعريفها على أنها الحصول على وظيفة في نفس الشركة مثل جهة الاتصال الجديدة. يشير نقل الوظيفة إلى أن جهة الاتصال الجديدة ساعدت في الحصول على الوظيفة.

العلاقات الضعيفة إلى حد ما هي الأفضل

تستخدم الدراسة التحليل السببي لتجاوز الارتباطات البسيطة وربط تكوين الارتباط بالتوظيف. هناك ثلاث نتائج مهمة.

أولاً ، يقوم محرك التوصية بشكل كبير بتشكيل تشكيل الارتباط. شكل المستخدمون الذين أوصوا بمزيد من الروابط الضعيفة روابط أضعف بشكل ملحوظ ، وشكل المستخدمون الذين أوصوا بمزيد من الروابط القوية روابط أكثر قوة.

ثانيًا ، تقدم التجربة دليلًا سببيًا على أن الروابط الضعيفة إلى حد ما هي أكثر من ضعف فعالية الروابط القوية في مساعدة الباحث عن عمل على الانضمام إلى صاحب عمل جديد. ما هو التعادل الضعيف “المعتدل”؟ وجدت الدراسة أن انتقال الوظائف يكون على الأرجح من المعارف الذين تشاركهم حوالي 10 أصدقاء مشتركين ونادرًا ما تتفاعل معهم.

ثالثًا ، تباينت قوة الروابط الضعيفة حسب الصناعة. في حين زادت الروابط الضعيفة من التنقل الوظيفي في المزيد من الصناعات الرقمية ، زادت الروابط القوية من تنقل الوظائف في الصناعات الرقمية الأقل.

توصيات أفضل

دراسة LinkedIn هذه هي الأولى التي تثبت بشكل سببي نظرية Granovetter في سوق العمل. يعد التحليل السببي أمرًا أساسيًا هنا ، حيث أظهرت الدراسات واسعة النطاق للارتباطات بين قوة الروابط ونقل الوظيفة أن الروابط القوية أكثر فائدة ، فيما كان يعتبر حتى الآن مفارقة.

تحل هذه الدراسة المفارقة وتثبت مرة أخرى قيود دراسات الارتباط ، والتي تقوم بعمل ضعيف في فك تشابك العوامل المربكة وتؤدي أحيانًا إلى استنتاجات خاطئة.

من وجهة نظر عملية ، تحدد الدراسة أفضل المعايير لاقتراح روابط جديدة. كشفت أن الاتصالات الأكثر فائدة في الحصول على وظيفة هي معارفك ، أو الأشخاص الذين تقابلهم في أماكن مهنية ، أو أصدقاء الأصدقاء ، بدلاً من أقرب أصدقائك – الأشخاص الذين تشاركهم حوالي 10 جهات اتصال متبادلة والذين تقل احتمالية أن يتواصل أحد معهم. تتفاعل بانتظام.

يمكن ترجمة هذه إلى توصيات خوارزمية ، والتي يمكن أن تجعل محركات التوصية للشبكات المهنية مثل LinkedIn أكثر كفاءة في مساعدة الباحثين عن عمل في الحصول على وظائف.

قوة الصناديق السوداء

غالبًا ما يكون الجمهور حذرًا عندما تجري شركات وسائط اجتماعية كبيرة تجارب على مستخدميها (انظر تجربة العاطفة سيئة السمعة على Facebook لعام 2014).

إذن ، هل يمكن أن تكون تجربة LinkedIn قد أضرت بمستخدميها؟ من الناحية النظرية ، قد يكون المستخدمون في مجموعة العلاج “الرابط القوي” قد فاتتهم الروابط الضعيفة التي كان من الممكن أن تجلب لهم وظيفتهم التالية.

ومع ذلك ، كان لدى جميع المجموعات درجة معينة من التنقل الوظيفي – بعضها أكثر قليلاً من البعض الآخر. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن الباحثين كانوا يراقبون تجربة هندسية ، يبدو أن الدراسة نفسها تثير القليل من المخاوف الأخلاقية.

ومع ذلك ، فإنه تذكير أن نسأل إلى أي مدى يتم تحديد قراراتنا المهنية الأكثر حميمية – مثل اختيار مهنة جديدة أو مكان عمل – بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ذات الصندوق الأسود التي لا يمكننا رؤيتها.


نشكركم على قراءة المنشور عبر مجلة المذنب نت, المتخصصة في التداول والعملات الرقمية والمشفرة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى
Immediate Matrix