En un experimento revelador titulado #WearthePants, Michelle, una estratega de productos, decidió cambiar su género de femenino a masculino en LinkedIn, adoptando el nombre de Michael. La decisión de Michelle se produjo tras un aumento en las quejas de varios usuarios sobre la disminución del compromiso en sus publicaciones en la plataforma. A medida que LinkedIn implementaba nuevos algoritmos basados en modelos de aprendizaje automático (LLM) que, según la compañía, no deberían influir en la visibilidad basándose en el género o la demografía, Michelle y otros participantes buscaban averiguar si realmente existía un sesgo implícito de género en el algoritmo de LinkedIn. Su experiencia fue respaldada cuando notó un aumento significativo en las impresiones de sus publicaciones tras el cambio de nombre.
Otros participantes, como Marilynn Joyner, documentaron experiencias similares, con Joyner reportando un aumento del 238% en impresiones de sus publicaciones tras cambiar su género a masculino. Estos resultados han levantado una serie de interrogantes sobre cómo funcionan realmente los algoritmos de visibilidad en las redes sociales, especialmente en plataformas como LinkedIn, donde muchos profesionales dependen de la visibilidad de sus publicaciones para avanzar en sus carreras. LinkedIn, mientras tanto, defendió su sistema operativo, afirmando que no utiliza datos demográficos para determinar la popularidad de las publicaciones, lo que ha generado sospechas y controversias sobre el funcionamiento interno del algoritmo.
Expertos como Brandeis Marshall, consultor de ética en datos, han enfatizado la complejidad del tema, sugiriendo que si bien el sexismo explícito no podría ser responsable de la caída en el compromiso de las mujeres en LinkedIn, el sesgo implícito podría ser una factor. Marshall explicó que los algoritmos en plataformas sociales son muy intrincados y están influenciados por múltiples variables, como la δραστηριότητα previa de los usuarios y la forma en que interactúan con el contenido. En este contexto, cambiar el género o la fotografía de perfil puede ser un factor que influye en cómo el algoritmo prioriza cierto contenido sobre otro.
El experimento #WearthePants se originó por iniciativa de emprendedores como Cindy Gallop y Jane Evans, quienes llevaron a cabo el primer test comparativo entre sus publicaciones y las de hombres con menos seguidores. Los resultados sorprendentes, que mostraban altos índices de visibilidad para los hombres, llevaron a la conclusión de que el contenido de mujeres con gran cantidad de seguidores no estaba recibiendo el mismo nivel de atención. A medida que más mujeres comenzaron a participar, quedó claro que había un patrón, aunque LinkedIn desestimara la noción de sesgo de género, reafirmando que sus algoritmos procuran experimentar con la experiencia de los usuarios sin dividirlas según género u otras demografías.
Con el crecimiento de la plataforma y el aumento en la competencia por la atención del usuario, muchos han solicitado una mayor transparencia de LinkedIn respecto a cómo su algoritmo decide la visibilidad de las publicaciones. Michelle, por su parte, sigue abogando por un análisis más profundo que reconozca la posibilidad de que ciertos estilos de comunicación, a menudo asociados con las mujeres, no estén recibiendo el valor adecuado que el sistema debe otorgar. Con la comunidad de usuarios variando en sus experiencias, queda claro que la inquietud sobre el sesgo en las redes sociales es un tema que no puede ignorarse, y que aún queda mucho por desentrañar y comprender sobre el funcionamiento de estos algoritmos.
