领英悄悄拿2000万用户做实验发《Science》：找工作不熟的人更靠谱

具体而言，他们在5年时间里，利用A/B测试，在“猜您认识”这项推荐功能中，向2000万用户推送了不同版本的算法。

结果发现，对找工作最有帮助的，往往不是那些与你互动最频繁、联系最紧密的好友，而是“中等关系”好友。

对，就是列表跟你有10个左右共同联系人，但平时也不咋互动的人。

具体怎么一回事儿，一起来看。

面向2000万人的5年期社会实验

要说清楚这个事儿，咱们还得从“弱关系”（weak tie）理论说起。

1973年，美国社会学家马克·格兰诺维特发表了一篇名为《弱关系的力量》的论文。

这篇论文被认为是最具影响力的社会学论文之一，引用次数已达到近6.7万次。

格兰诺维特在论文中提出：

人们与频繁接触的亲朋好友的关系，属于一种“强关系”，通过这种关系获取的往往是同质化的信息。社会上更为广泛的是一种并不深入的人际关系。这种弱关系能够使个体获得通过强关系无法获取到的信息，从而在工作和事业上，在信息的扩散上起到决定作用。

简单来说，就是没那么熟的人往往能提供来自另一个社会关系网络的信息。

具体到找工作这种事上，也就是求职者能从“弱关系”里获得更丰富的职位信息。

此番领英的超大规模实验，正是给这一理论提供了支持性证据。

论文作者、领英数据科学家Karthik Rajkumar提到，在研究中，他们设置了7种“猜您认识”算法的变体。

比如，其中一种变体会让用户之间形成更多的联系，包括更多的弱关系。而另一种变体在给用户推荐更多联系人时，只推荐具有强关系的人。

在为期5年、面向2000万用户的大规模测试之后，领英获得了大量随机实验数据。数据分析结果显示：

在领英上，相对较弱的社会关系在促成就业方面的效果，能达到较强社会关系的2倍。

△左图为最小二乘法回归分析

这里“较弱的社会关系”指的是拥有10个共同好友的情况，而“较强的社会关系”指的是拥有20个以上共同好友的情况。

需要说明的是，尽管在以共同好友数量（上图）和以互动强度（下图）为关系评价标准的实验中，最小二乘法回归分析均显示，强关系与换工作的概率增加有关，但针对大量样本、持续5年、覆盖世界各地区的实验分析结果均显示了相反的情况。

最终，研究人员得到了三个主要结论：

相对弱的关系更能增加工作流动的可能性。
以共同好友数量为评价标准，关系强弱和工作流动之间存在一个倒U型关系，即中等关系增加工作流动的可能性最大，强关系增加工作流动的可能性最小；以互动强度为评价标准，弱关系对工作流动影响最大，强关系则影响最小。
增加共同好友数适中、互动性较弱的关系节点，对找工作这件事最有利。

另外，论文还提到，弱关系的力量是因行业而异的：数字化程度较高的行业中，弱关系力量更强；而在数字化程度较低的行业中，强关系对找工作更有利。