دراسة ضخمة لـ20 مليون شخص تكشف من يمكنه مساعدتك في الحصول على وظيفة!

العلوم والتكنولوجيا

دراسة ضخمة لـ20 مليون شخص تكشف من يمكنه مساعدتك في الحصول على وظيفة!
صورة تعبيرية
انسخ الرابطhttps://ar.rt.com/ttv2

أظهرت دراسة جديدة أجريت على أكثر من 20 مليون شخص، نُشرت في Science، أن أصدقاءك المقربين (على LinkedIn) ليسوا أفضل رهان لك لإيجاد وظيفة جديدة.

وبدلا من ذلك، يجب أن تبحث عن أناس لا تعرفهم جيدا بما يكفي لمشاركة اتصال شخصي معهم.

وفي 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.

وببساطة، 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 تقدمه منطقتك المباشرة. وبشكل حدسي، فإن الروابط الضعيفة - معارفك - هي التي توفر معظم الفرص لاكتشافات جديدة.

وشرع فريق من الباحثين من LinkedIn، وكلية هارفارد للأعمال، وستانفورد، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، في جمع بعض الأدلة التجريبية حول مدى تأثير العلاقات الضعيفة على التنقل الوظيفي.

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

واختبر أحد هذه التحديثات تأثيرات التشجيع على تكوين روابط قوية (التوصية بإضافة أصدقائك المقربين) مقابل العلاقات الضعيفة (التوصية بمعارف وأصدقاء الأصدقاء). ثم تابع الباحثون المستخدمين الذين شاركوا في هذا "اختبار A/B" لمعرفة ما إذا كان الاختلاف أثر على نتائج توظيفهم.

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

وبعد ذلك، قام الفريق بقياس عدد الوظائف التي تقدم لها المستخدمون في كل مجموعة، وعدد "عمليات نقل الوظائف" التي حدثت. وتعتبر عمليات نقل الوظائف ذات أهمية خاصة، حيث يتم تعريفها على أنها الحصول على وظيفة في نفس الشركة مثل جهة الاتصال الجديدة. ويشير 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. وهناك ثلاث نتائج مهمة.

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

ثانيا، تقدم التجربة دليلا سببيا 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.

ووجدت الدراسة أن انتقال الوظائف يكون على الأرجح من المعارف الذين تشاركهم حوالي 10 أصدقاء مشتركين ونادرا ما تتفاعل معهم.

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

وتعد دراسة LinkedIn هذه، الأولى التي تثبت بشكل سببي نظرية جرانوفيتر في سوق العمل. ويعد التحليل السببي أمرا أساسيا هنا، حيث أظهرت الدراسات واسعة النطاق للارتباطات بين قوة الروابط ونقل الوظيفة أن الروابط القوية أكثر فائدة، فيما كان يعتبر حتى الآن مفارقة.

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

ومن وجهة نظر عملية، تحدد الدراسة أفضل المعايير لاقتراح روابط جديدة.

وكشفت أن الاتصالات الأكثر فائدة في الحصول على وظيفة هي معارفك، أو الأشخاص الذين تقابلهم في أماكن مهنية، أو أصدقاء الأصدقاء، وبدلا من أقرب أصدقائك.

ويمكن 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.

ومن الناحية النظرية، قد يكون المستخدمون في مجموعة علاج "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 قليلا من البعض الآخر. وعلاوة على ذلك، نظرا لأن الباحثين كانوا يراقبون تجربة هندسية، يبدو أن الدراسة نفسها تثير القليل من المخاوف الأخلاقية.

يذكر أن التقرير تم بمشاركة ماريان أندريه ريزويو، محاضر أول في علوم البيانات السلوكية، جامعة التكنولوجيا في سيدني.

المصدر: ساينس ألرت

مونديال قطر
موافق

هذا الموقع يستخدم ملفات تعريف الارتباط .بامكانك قراءة شروط الاستخدام لتفعيل هذه الخاصية اضغط هنا