¿Sesgo de género en LinkedIn? Experimentos revelan dudas sobre su algoritmo

El experimento #WearthePants: mujeres prueban el algoritmo cambiando su género

Un día de noviembre, una estratega de productos a la que llamaremos Michelle (no su nombre real) inició sesión en su cuenta de LinkedIn y cambió su género a masculino. También modificó su nombre a Michael, según declaró. Formaba parte de un experimento llamado #WearthePants, donde mujeres probaban la hipótesis de que el nuevo algoritmo de LinkedIn tenía un sesgo en su contra.

Durante meses, usuarias frecuentes de LinkedIn se quejaron de caídas en el compromiso y las impresiones de sus publicaciones. Esto ocurrió después de que el vicepresidente de ingeniería de la plataforma, Tim Jurka, anunciara en agosto que se habían implementado modelos de lenguaje grande (LLMs) para ayudar a mostrar contenido útil.

Testimonios: impresiones que se disparan al cambiar el género

Michelle, con más de 10,000 seguidores, notó que sus publicaciones obtenían un rendimiento similar al de su marido, quien tiene solo 2,000. «La única variable significativa era el género», afirmó. Tras cambiar su perfil a masculino, dijo que sus impresiones aumentaron un 200% y el compromiso un 27%.

Marilynn Joyner, fundadora de una empresa, reportó un resultado similar: «Cambié mi género de femenino a masculino, y mis impresiones saltaron un 238% en un día». Otras profesionales como Megan Cornish, Rosie Taylor, Jessica Doyle Mekkes, Abby Nydam, Felicity Menzies y Lucy Ferguson también compartieron experiencias parecidas.

La respuesta oficial de LinkedIn: negación de sesgo demográfico

LinkedIn ha declarado que su «algoritmo y sistemas de IA no utilizan información demográfica como edad, raza o género como señal para determinar la visibilidad del contenido». La empresa sostiene que comparaciones laterales de alcance no implican automáticamente un trato injusto.

«Probamos millones de publicaciones para conectar a los usuarios con oportunidades. Los datos demográficos se usan solo para pruebas, para ver si las publicaciones de diferentes creadores compiten en igualdad de condiciones», explicó un portavoz.

Origen del experimento

#WearthePants comenzó con las emprendedoras Cindy Gallop y Jane Evans, quienes pidieron a dos hombres que publicaran el mismo contenido que ellas. La publicación de Gallop alcanzó a 801 personas, mientras que la del hombre llegó a 10,408, más del 100% de sus seguidores.

Análisis de expertos: sesgos implícitos y la caja negra algorítmica

Expertos en algoritmos sociales coinciden en que el sexismo explícito puede no ser la causa, pero los sesgos implícitos podrían estar operando. Brandeis Marshall, consultora de ética de datos, señaló que estas plataformas «innatamente tienen incrustado un punto de vista blanco, masculino y centrado en Occidente» debido a quiénes entrenan los modelos.

Sarah Dean, profesora de ciencias de la computación en Cornell, agregó que la demografía puede afectar «ambos lados del algoritmo: lo que ven los usuarios y quién ve lo que publican».

Factores ocultos: estilo de escritura y comportamiento

Marshall y otros expertos apuntan a variables desconocidas. Por ejemplo, Michelle admitió que al publicar como Michael, ajustó su tono a un estilo más directo y simplista, similar al que usa para su marido. Los estilos de escritura estereotípicamente masculinos, percibidos como más concisos, podrían estar siendo premiados por el algoritmo.

Chad Johnson, un experto en ventas activo en LinkedIn, describió que el nuevo sistema «ya no se preocupa por la frecuencia de publicación, sino por si tu escritura muestra comprensión, claridad y valor».

Confusión general y el llamado a la transparencia

Muchos usuarios, independientemente de su género, expresan descontento o desconcierto. Shailvi Wakhulu, científica de datos, dijo que antes veía miles de impresiones y ahora apenas llega a unos cientos. «Es desmotivador para creadores de contenido con una gran base leal», afirmó.

LinkedIn ofrece algunas pistas: la base de usuarios creció, las publicaciones aumentaron un 15% interanual y los comentarios un 24%, lo que significa más competencia en el feed. Los contenidos sobre lecciones profesionales, análisis de industria y educación están teniendo buen rendimiento.

«Quiero transparencia», pidió Michelle. Sin embargo, dada la naturaleza de secreto comercial que rodea a estos algoritmos, satisfacer esa demanda parece poco probable.