麻省理工學(xué)院哈佛大學(xué)和斯坦福大學(xué)的一個(gè)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)

就業(yè)是影響經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題，隨著全球數(shù)千萬(wàn)個(gè)工作崗位的消除或轉(zhuǎn)型，就業(yè)獲得了更多的關(guān)注。隨著大部分經(jīng)濟(jì)數(shù)字化，重要的是要考慮社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)就業(yè)的影響。來(lái)自哈佛大學(xué)，斯坦福大學(xué)，麻省理工學(xué)院和LinkedIn的研究人員團(tuán)隊(duì)，由斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院最近的博士畢業(yè)生Karthik Rajkumar和紀(jì)堯姆·圣雅克領(lǐng)導(dǎo)，包括麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院教授Sinian Aral教授，斯坦福大學(xué)教授Erik Brynjolfsson和哈佛商學(xué)院教授。 伊亞沃爾·博吉諾夫(Iavor Bojinov)最近對(duì)社交媒體對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響進(jìn)行了迄今為止最大的實(shí)驗(yàn)研究，發(fā)現(xiàn)較弱的社會(huì)關(guān)系對(duì)工作流動(dòng)性的有利影響大于較強(qiáng)的聯(lián)系。

“'弱關(guān)系的力量'是過(guò)去一百年來(lái)最有影響力的社會(huì)理論之一，它認(rèn)為，不頻繁的、公平的關(guān)系——被稱(chēng)為弱關(guān)系——比強(qiáng)關(guān)系更有利于就業(yè)機(jī)會(huì)、晉升和工資。盡管在過(guò)去50年中被引用了65，000多次，但該理論與就業(yè)有關(guān)，沒(méi)有大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)因果測(cè)試，“Aral說(shuō)。

“在我們最近的論文中，我和我的同事們提出了第一個(gè)關(guān)于強(qiáng)關(guān)系和弱聯(lián)系對(duì)工作流動(dòng)性的因果影響的大規(guī)模，縱向?qū)嶒?yàn)證據(jù)，”Rajkumar說(shuō)。他們的論文“弱聯(lián)系強(qiáng)度的因果測(cè)試”剛剛由《科學(xué)》雜志發(fā)表。

弱聯(lián)系理論的優(yōu)勢(shì)是基于這樣一種觀點(diǎn)，即弱聯(lián)系允許遙遠(yuǎn)的人群獲得可以帶來(lái)新機(jī)會(huì)，創(chuàng)新和提高生產(chǎn)力的新信息。該理論的作者馬克·格拉諾維特(Mark Granovetter)在1973年認(rèn)為，弱聯(lián)系在提供新的就業(yè)機(jī)會(huì)方面特別有用，因?yàn)樗鼈儗⑿碌膭趧?dòng)力市場(chǎng)信息引入了更廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)。然而，迄今為止對(duì)這一理論最大規(guī)模的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了科學(xué)家所說(shuō)的“弱聯(lián)系悖論”，在這種悖論中，強(qiáng)聯(lián)系，而不是弱聯(lián)系，是提供就業(yè)機(jī)會(huì)的人。不幸的是，由于這些先前的研究不是實(shí)驗(yàn)性的，它們無(wú)法可靠地確定弱和強(qiáng)聯(lián)系對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)性的因果影響。

在他們的研究中，研究小組克服了這些障礙，對(duì)全球2000萬(wàn)人進(jìn)行了為期五年的LinkedIn實(shí)驗(yàn)，在此期間創(chuàng)造了60萬(wàn)個(gè)新工作崗位。正如Saint-Jacques所指出的：“我們使用LinkedIn'你可能認(rèn)識(shí)的人'(PYMK)算法上進(jìn)行的大規(guī)模隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試弱領(lǐng)帶理論及其對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響。

通過(guò)隨機(jī)分配一些LinkedIn用戶從PYMK算法接收更多弱領(lǐng)帶建議，其他用戶從PYMK算法接收更強(qiáng)的領(lǐng)帶建議，然后檢查兩組在五年內(nèi)的勞動(dòng)力流動(dòng)性，他們的分析證實(shí)，較弱的領(lǐng)帶增加了工作流動(dòng)性的可能性最大。但研究人員還發(fā)現(xiàn)，領(lǐng)帶強(qiáng)度和工作流動(dòng)性之間存在倒U形關(guān)系，適度較弱的紐帶增加工作流動(dòng)性最大，最強(qiáng)的聯(lián)系增加工作流動(dòng)性最少。

“這不是'越弱越好'或'越強(qiáng)越壞'的問(wèn)題，”Bojinov解釋說(shuō)。“我們的研究結(jié)果表明，最大的工作流動(dòng)性來(lái)自適度較弱的關(guān)系 - 最弱的聯(lián)系與平均關(guān)系強(qiáng)度之間的關(guān)系之間的社會(huì)聯(lián)系。

此外，研究人員研究了各行各業(yè)的差異，發(fā)現(xiàn)增加薄弱的聯(lián)系會(huì)在經(jīng)濟(jì)的數(shù)字和高科技領(lǐng)域創(chuàng)造更多的勞動(dòng)力市場(chǎng)流動(dòng)性。弱聯(lián)系導(dǎo)致更多的工作申請(qǐng)，而不是IT強(qiáng)度更高的行業(yè)，軟件強(qiáng)度，機(jī)器人化和更適合機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能和遠(yuǎn)程工作的行業(yè)。“弱關(guān)系效應(yīng)的強(qiáng)度平均而言是正確的，但對(duì)于更多數(shù)字行業(yè)的就業(yè)來(lái)說(shuō)甚至更強(qiáng)，”Brynjolfsson指出。

他指出，政策制定者用來(lái)分析勞動(dòng)力市場(chǎng)的傳統(tǒng)方法并不完整，很快就會(huì)過(guò)時(shí)。“政策制定者需要認(rèn)識(shí)到，與經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面一樣，勞動(dòng)力市場(chǎng)正在被數(shù)字化。Brynjolfsson強(qiáng)調(diào)了了解數(shù)字平臺(tái)算法如何影響勞動(dòng)力市場(chǎng)，就業(yè)率和全球經(jīng)濟(jì)整體健康狀況的重要性。“這些數(shù)字平臺(tái)和運(yùn)行它們的算法已成為勞動(dòng)力市場(chǎng)必不可少的驅(qū)動(dòng)力。

此外，Aral指出，社交媒體公司可以在其平臺(tái)設(shè)計(jì)中使用這些信息來(lái)增加雇主和雇員的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。“LinkedIn在科學(xué)的平臺(tái)設(shè)計(jì)方法方面處于領(lǐng)先地位。他們積極尋求有關(guān)其平臺(tái)健康狀況及其對(duì)雇主，雇員和整個(gè)經(jīng)濟(jì)的影響的最基本問(wèn)題的科學(xué)答案。

至于雇主和求職者，這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了積極管理社交網(wǎng)絡(luò)的重要性，以確保它們盡可能廣泛。“社交網(wǎng)絡(luò)上的弱聯(lián)系可能是管理你的職業(yè)，晉升，晉升甚至工資的一個(gè)非常有用的部分，”Aral補(bǔ)充道。