哈佛大學(xué)和斯坦福大學(xué)的科學(xué)家團隊發(fā)現(xiàn)較弱的聯(lián)系對LinkedIn上的求職者更有利

就業(yè)是影響經(jīng)濟的一個關(guān)鍵問題隨著全球數(shù)以千萬計的工作崗位被取消或轉(zhuǎn)變，它得到了更多的關(guān)注。隨著經(jīng)濟的大部分數(shù)字化，重要的是要考慮社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)對工作的影響。一個由哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和 LinkedIn的研究人員組成的團隊，由斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院的博士畢業(yè)生Karthik Rajkumar和Guillaume Saint-Jacques領(lǐng)導(dǎo)，其中包括麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院 教授Sinan Aral、斯坦福大學(xué)教授。Erik Brynjolfsson和哈佛商學(xué)院教授Iavor Bojinov最近對社交媒體對勞動力市場的影響進行了迄今為止規(guī)模最大的實驗研究，發(fā)現(xiàn)較弱的社會聯(lián)系比加強聯(lián)系對工作流動性的有利影響更大。

“‘弱關(guān)系的力量’是過去一百年來最有影響力的社會理論之一，它認為不常見的、保持距離的關(guān)系——被稱為弱關(guān)系——比強關(guān)系更有利于就業(yè)機會、晉升和工資. 盡管在過去的 50 年中被引用超過 65,000 次，但由于該理論與就業(yè)有關(guān)，還沒有進行大規(guī)模的實驗性因果檢驗，”Aral 說。

Rajkumar 說：“在我們最近的論文中，我和我的同事提出了第一個關(guān)于強弱關(guān)系對工作流動性的因果影響的大規(guī)?？v向?qū)嶒炞C據(jù)。” 他們的論文“弱關(guān)系強度的因果檢驗”剛剛由《科學(xué)》雜志發(fā)表。

弱關(guān)系理論的優(yōu)勢是基于這樣一種觀點，即弱關(guān)系允許遙遠的人群獲得新的信息，從而帶來新的機會、創(chuàng)新和提高生產(chǎn)力。這一理論的作者Mark Granovetter在 1973 年論證說，弱關(guān)系特別有助于提供新的就業(yè)機會，因為它們將新的勞動力市場信息引入更廣泛的社會網(wǎng)絡(luò)。然而，迄今為止對該理論進行的最大實證檢驗發(fā)現(xiàn)了科學(xué)家所謂的“弱關(guān)系悖論”，其中強關(guān)系而非弱關(guān)系提供了就業(yè)機會。不幸的是，由于這些先前的研究不是實驗性的，因此它們無法可靠地確定弱聯(lián)系和強聯(lián)系對勞動力流動性的因果影響。

在他們的研究中，研究團隊克服了這些障礙，在 LinkedIn 上對全球 2000 萬人進行了為期五年的實驗，在此期間創(chuàng)造了 60 萬個新工作崗位。正如 Saint-Jacques 所說：“我們使用了在 LinkedIn 的“你可能認識的人”(PYMK) 算法上進行的大規(guī)模隨機實驗的數(shù)據(jù)來測試弱關(guān)系理論及其對勞動力市場的影響。

通過隨機分配一些 LinkedIn 用戶從 PYMK 算法中接收更多的弱關(guān)系推薦，并讓其他用戶接收更多強關(guān)系推薦，然后檢查兩組在五年內(nèi)的勞動力流動性，他們的分析證實，較弱的關(guān)系增加了工作流動性最大。但研究人員還發(fā)現(xiàn)，紐帶強度與工作流動性之間存在倒 U 型關(guān)系，適度弱的紐帶增加工作流動性最大，而最強的紐帶增加工作流動性最少。

“這不是‘越弱越好’或‘越強越差’的問題，”Bojinov 解釋道。“我們的研究結(jié)果表明，最大的工作流動性來自中等薄弱的聯(lián)系——最薄弱的聯(lián)系和平均關(guān)系強度的聯(lián)系之間的社會聯(lián)系。”

此外，研究人員還研究了各行業(yè)之間的差異，發(fā)現(xiàn)增加薄弱聯(lián)系會顯著增加數(shù)字和高科技經(jīng)濟部門的勞動力市場流動性。在 IT 密集度、軟件密集度、機器人化程度更高的行業(yè)以及更適合機器學(xué)習(xí)、人工智能和遠程工作的行業(yè)中，弱聯(lián)系比強聯(lián)系帶來的工作申請更多。Brynjolfsson 指出：“平均而言，弱聯(lián)系效應(yīng)的強度是真實的，但對于更多數(shù)字行業(yè)的工作來說，它甚至更強大。”