¿Es LinkedIn sexista? Un experimento revela sesgos en su algoritmo

En noviembre, una estratega de productos, a quien llamaremos Michelle (nombre ficticio), decidió cambiar su género en LinkedIn a masculino y su nombre a Michael. Esta acción formó parte de un experimento denominado #WearthePants, donde un grupo de mujeres buscó comprobar si el nuevo algoritmo de LinkedIn mostraba sesgos de género.

Durante meses, usuarios frecuentes de LinkedIn habían reportado una disminución en la interacción y visibilidad de sus publicaciones. Esto ocurrió tras el anuncio de Tim Jurka, vicepresidente de ingeniería de la plataforma, quien mencionó que se habían implementado modelos de lenguaje (LLM) para mejorar la relevancia del contenido mostrado a los usuarios.

Michelle, quien cuenta con más de 10,000 seguidores y escribe publicaciones para su esposo, que tiene alrededor de 2,000, notó que ambos recibían un número similar de impresiones en sus publicaciones, lo que la llevó a sospechar de un posible sesgo. "La única variable significativa era el género", afirmó.

Otra participante, Marilynn Joyner, también cambió su perfil a masculino y observó un aumento del 238% en las impresiones de sus publicaciones en un solo día. Otras mujeres, como Megan Cornish y Rosie Taylor, reportaron resultados similares.

LinkedIn, por su parte, declaró que su algoritmo no utiliza información demográfica como edad, raza o género para determinar la visibilidad de contenido. Sin embargo, expertos en algoritmos sociales sugieren que el sesgo implícito podría estar presente.

Brandeis Marshall, consultora en ética de datos, explicó que los algoritmos de las plataformas son complejos y pueden estar influenciados por múltiples factores, incluyendo el estilo de comunicación de los usuarios. "El cambio en la foto de perfil y el nombre es solo uno de esos factores", indicó.

El experimento #WearthePants fue iniciado por las emprendedoras Cindy Gallop y Jane Evans, quienes pidieron a dos hombres que publicaran el mismo contenido que ellas para evaluar si el género afectaba la visibilidad. Gallop reportó que su publicación alcanzó solo 801 personas, mientras que el hombre que publicó el mismo contenido llegó a 10,408, más del 100% de sus seguidores.

LinkedIn ha sido criticado por la falta de transparencia en cómo se entrenan sus modelos de IA. Aunque la compañía asegura que no hay sesgo de género, muchos usuarios continúan sintiéndose desmotivados por la disminución de la visibilidad de sus publicaciones.

La investigadora Sarah Dean afirmó que la demografía de un usuario puede influir en cómo se determina el contenido que se muestra. LinkedIn, en respuesta, aseguró que su sistema considera múltiples señales para decidir qué contenido es relevante para cada usuario.

En conclusión, aunque LinkedIn niega que su algoritmo sea sexista, los resultados del experimento y las experiencias de los usuarios sugieren que el problema es más complejo de lo que parece. La falta de claridad sobre cómo funcionan estos algoritmos podría estar alimentando la frustración de muchos creadores de contenido.

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