LinkedInアルゴリズムの疑問：性別によるエンゲージメント格差か？
ビジネス向けソーシャルネットワークのLinkedInが最近導入したアルゴリズムの変更が、ユーザーの間で波紋を広げています。特に「#WearthePants」と名付けられた実験では、女性ユーザーが自身の性別を「男性」に変更したところ、投稿のエンゲージメントが顕著に増加したとの報告が相次ぎ、アルゴリズムにおける潜在的な性別バイアスが指摘されています。
この動きは、LinkedInがコンテンツ表示にLLM（大規模言語モデル）を導入したと発表して以来、多くのヘビーユーザーがエンゲージメントやインプレッションの減少を訴えていた中で起きました。
「#WearthePants」実験の衝撃
あるプロダクトストラテジストのミシェル氏は、自身のLinkedInアカウントで性別を男性に変更し、名前も「マイケル」にしました。すると、彼女の投稿のインプレッションは200%増、エンゲージメントは27%上昇したといいます。同様に、マリリン・ジョイナー氏も性別を女性から男性に変更したところ、わずか1日で投稿のインプレッションが238%急増したと報告しています。この実験には、他にも数多くの女性ユーザーが参加し、同様の結果を共有しました。
LinkedIn側の見解と専門家の分析
LinkedInは、このバイアス疑惑に対し公式見解を発表しています。同社は「アルゴリズムとAIシステムは、年齢、人種、性別のような人口統計学的情報をコンテンツの可視性のシグナルとして使用しない」と主張し、LLMはユーザーにとって有用なコンテンツを浮上させるために導入されたと説明しています。
しかし、ソーシャルアルゴリズムの専門家は、明示的な性差別ではない可能性があるとしつつも、暗黙のバイアスが作用している可能性を指摘しています。データ倫理コンサルタントのブランディス・マーシャル氏は、プラットフォームのアルゴリズムは「特定の数学的および社会的レバーを同時に、絶えず操作する複雑なシンフォニー」であると述べ、性別や名前の変更は数あるレバーの一つに過ぎないと説明しています。また、モデルが訓練される際の人間の関与によって、「白人男性中心の視点」が内在している可能性についても言及しました。
アルゴリズムの複雑性と潜在的バイアス
コーネル大学のコンピューターサイエンス助教授であるサラ・ディーン氏は、LinkedInのようなプラットフォームは、コンテンツのブーストを決定する際に、ユーザーのプロフィール全体や行動を考慮すると述べています。これには、ユーザーの職歴や通常エンゲージするコンテンツのタイプなどが含まれます。
また、ミシェル氏の経験では、性別変更と同時に「マイケル」としてより簡潔で直接的なコミュニケーションスタイルで投稿したところ、エンゲージメントが急増しました。彼女はこの結果から、システムが「明示的に性差別的」ではないものの、女性に一般的に関連付けられるコミュニケーションスタイルを「価値が低い」と見なしている可能性があると結論付けています。LLMが男性的なステレオタイプに合致する文章を優先するように訓練されているとすれば、それは微妙で暗黙的なバイアスとなります。
- アルゴリズムが報酬を与えているとされるコンテンツタイプ：
- 専門的な洞察とキャリアの教訓
- 業界ニュースと分析
- 仕事、ビジネス、経済に関する教育的または情報的なコンテンツ
ユーザーの不満と透明性への要望
多くのユーザーは、性別に関わらず、新しいアルゴリズムに対して不満や混乱を抱いています。データサイエンティストのシャイルヴィ・ワクル氏は、以前は数千のインプレッションを得ていたが、現在は数百に減少したと述べ、「忠実なフォロワーを持つコンテンツクリエーターにとってやる気をそぐ」と語っています。
ユーザーからはアルゴリズムの透明性を求める声が上がっていますが、コンテンツピックアップアルゴリズムは常に企業秘密として厳重に守られており、その要望が満たされる可能性は低いと見られています。
元記事: https://techcrunch.com/2025/12/12/ok-whats-going-on-with-linkedins-algo/