LinkedIn algoritması tartışılıyor: Kadınlar cinsiyetlerini erkek yapınca etkileşim patladı iddiası

LinkedIn’in yenilenen algoritması kadın kullanıcılar arasında sert bir tartışmayı tetikledi. Bir grup kadın içerik üretici, profillerindeki cinsiyet bilgisini geçici olarak erkek olarak değiştirince, paylaşımlarının gösterim ve etkileşim sayılarında ciddi artışlar gördüklerini iddia ediyor. Platform ise içerik görünürlüğünde cinsiyetin sinyal olarak kullanılmadığını savunuyor.

#WearthePants deneyi: Cinsiyet değişince rakamlar da mı değişiyor?

Kasım ayında bir ürün stratejisti, adını burada Michelle olarak anacağımız kullanıcı, LinkedIn hesabındaki cinsiyet bilgisini kadın yerine erkek olarak değiştirdi; adını da Michael yaptı. Amaç, platformda konuşulmaya başlanan yeni algoritmanın kadınlara karşı dezavantajlı çalışıp çalışmadığını test etmekti. Bu girişim, giderek büyüyen #WearthePants adlı deneyin parçasıydı.

Michelle’in 10 binden fazla takipçisi var ve daha az takipçisi olan eşinin adına da sık sık gönderiler yazıyor. Buna rağmen, kendi paylaşımlarının gösterim sayıları ile eşinin paylaşımlarının gösterimleri birbirine çok yakın seyrediyordu. Ona göre değişen tek anlamlı değişken cinsiyetti.

Bir diğer girişimci Marilynn Joyner da profilindeki cinsiyet bilgisini kadın yerine erkek olarak güncellediğini ve uzun süredir düşüşte olan görünürlüğünün, bu değişimden yalnızca bir gün sonra %238 arttığını söyledi. Benzer sonuçları Megan Cornish, Rosie Taylor, Jessica Doyle Mekkes, Abby Nydam, Felicity Menzies ve Lucy Ferguson gibi birçok kadın kullanıcının da bildirdiği aktarılıyor.

Deneyin kökeni: Aynı içerik, farklı cinsiyet, farklı erişim

#WearthePants akımı, iki kadın girişimcinin, takipçi sayıları daha düşük iki erkekle çalışarak aynı içeriği paylaşmalarıyla başladı. Kadınların toplamda 150 bini aşkın takipçisine karşın, erkeklerin yaklaşık 9.400 takipçisi bulunuyordu.

Deneyde, kadınlardan birinin paylaşımı yalnızca yüzlerce kişiye ulaşırken, aynı içeriği paylaşan erkek kullanıcının gönderisi, kendi takipçi sayısını fazlasıyla aşan on binlerce kişiye erişti. Bu fark, özellikle işini LinkedIn üzerinden pazarlayan kadınlar için algoritmik cinsiyetçilik şüphesini güçlendirdi.

Joyner, LinkedIn’in olası bir algoritma önyargısı varsa bunu şeffaf şekilde kabul edip düzeltmesini istediğini vurguluyor.

LinkedIn’in yanıtı: Algoritma cinsiyete bakmıyor

LinkedIn, tartışmalara yanıt olarak yaptığı açıklamada, algoritma ve yapay zeka (AI) sistemlerinin; yaş, ırk, cinsiyet gibi demografik bilgileri içerik, profil veya gönderi görünürlüğünü belirlemek için bir sinyal olarak kullanmadığını belirtiyor.

Şirket, kullanıcıların kendi hesapları üzerinden yaptıkları karşılaştırmaların, sistem genelindeki işleyişi ispatlamaya yetmeyeceğini; tek tek örneklerin adilsiz davranış anlamına gelmeyebileceğini savunuyor. LinkedIn’e göre demografik veriler; yalnızca, farklı gruplardan gelen içeriklerin haber akışında eşit şartlarda rekabet edip etmediğini test etmek için kullanılıyor.

Platform ayrıca, kullanıcı sayısının hızla arttığını, bununla birlikte paylaşımların yıldan yıla yaklaşık %15, yorumların ise %24 arttığını, dolayısıyla haber akışında her içerik için daha fazla rekabet oluştuğunu söylüyor. Şirket, özellikle profesyonel içgörüler, kariyer dersleri, sektör haberleri ve analizleri ile iş, ekonomi ve çalışma hayatına dair eğitici, bilgilendirici içeriklerin yeni sistemde daha iyi performans gösterdiğini aktarıyor.

Uzmanlar: Sorun açık cinsiyetçilikten çok örtük önyargı olabilir

Sosyal platform algoritmaları üzerine çalışan uzmanlar, LinkedIn’in sisteminin doğrudan cinsiyetçi bir kurala dayanmasa da, örtük önyargılar üretebileceğini belirtiyor.

Bir veri etiği danışmanı, sosyal platformların işleyişini; aynı anda onlarca matematiksel ve sosyal kaldıraç çeken karmaşık sistemler olarak tanımlıyor. Profil fotoğrafı, isim, yazı dili, etkileşim alışkanlıkları, bağlantı ağı ve daha yüzlerce sinyal, hangi içeriğin kime gösterileceğini etkiliyor. Bu uzman, bir kullanıcının yalnızca ismini ve profil cinsiyetini değiştirmesinin, çok daha geniş ve görünmeyen bir mekanizmanın sadece küçük bir parçası olduğuna dikkat çekiyor.

Buna ek olarak, günümüzde kullanılan büyük dil modellerinin (LLM) çoğu, insan üretimi metinler üzerinde eğitildiği için, cinsiyetçilik ve ırkçılık gibi insani önyargıları da kısmen miras alıyor. Modellerin geliştirilme sürecine çoğu zaman Beyaz, erkek, Batı merkezli bakış açısına sahip ekipler hâkim olduğu için, bu önyargıların sistemlere sızma riski daha da artıyor.

Yazı tarzı da bir sinyal: ‘Erkek’ üslup öne mi çıkıyor?

Michelle, profilini erkek hale getirdiği hafta yalnızca cinsiyet bilgisini değil, yazı stilini de değiştirdiğini söylüyor. Eşinin adına yazarken kullandığı gibi, daha sade, doğrudan ve basit bir üsluba yönelmiş. O hafta gönderilerinde gösterimlerin %200, etkileşimlerin %27 arttığını görüyor.

Deneyin sonunda Michelle, sistemin açıkça kadınları hedef alan bir cinsiyetçi kurala dayanmadığını; fakat kadınlara atfedilen iletişim tarzlarını daha düşük değerli içerik gibi algılayan bir yapı olabileceğini düşünüyor. Geleneksel olarak “erkek” olarak görülen yazı stilleri çoğu zaman daha kısa, net ve iddialı kabul edilirken; “kadın” yazı stilleri daha duygusal ve yumuşak olarak etiketleniyor. Eğer bir LLM, bu kalıplara daha çok uyan içerikleri otomatik olarak yükseltiyorsa, bu durum ince ama etkili bir önyargı yaratmış oluyor.

Bir bilgisayar bilimi akademisyeni, platformların, bir gönderiyi öne çıkarırken yalnızca kullanıcı davranışına değil, profilin tamamına baktığını; kişinin işi, sektörü, daha önce etkileşimde bulunduğu içerik türlerinin de algoritma kararlarında rol oynadığını vurguluyor. Ona göre, bir kullanıcının demografik özellikleri, hem gördüğü içerikleri hem de içeriklerinin kimlere gösterileceğini dolaylı yoldan etkileyebiliyor.

Kullanıcıların yeni algoritmayla imtihanı: Kimi düşüş yaşıyor, kimi yükseliyor

Tartışma, yalnızca kadın kullanıcılarla sınırlı değil. Uzun süredir her gün paylaşım yapan bazı kullanıcılar, geçmişte binlerce gösterim alan gönderilerinin artık birkaç yüzle sınırlı kaldığını; bunun da motivasyonlarını düşürdüğünü söylüyor.

Bazı erkek kullanıcılar son aylarda %50’ye varan etkileşim kaybı bildirdiğini aktarırken, diğerleri; belirli bir niş konuda, belirli bir hedef kitleye yazmaya başladıklarından beri erişimlerini ikiye katladıklarını dile getiriyor. Bu kullanıcılar, yeni sistemin daha çok dar ama tutarlı hedef kitleye yönelik içerikleri ödüllendirdiğini savunuyor.

Buna karşılık, siyah bir kadın olan bazı uzmanlar, kişisel deneyimlerini anlattıkları gönderilerin, kimlikleriyle ilgili daha genel içeriklere göre daha düşük performans gösterdiğini gözlemlediğini belirtiyor. Eğer siyah kadınlar yalnızca “siyah kadın olmak” üzerine konuştuklarında etkileşim alıyor; uzmanlık alanları hakkında yazdıklarında geri planda kalıyorsa, bu durum da başka bir tür algoritmik önyargı olarak yorumlanabilir. Yine de bunlar, sistemin geneline dair kesin kanıt sayılmıyor.

Algoritma kara kutusu ve bitmeyen şeffaflık talebi

LinkedIn, kullanıcıların haber akışına hangi içeriğin düşeceğine karar verirken, bir kişinin profili, ağı ve platformdaki aktivitelerinden elde edilen yüzlerce sinyali kullandığını söylüyor. Kullanıcıların neye tıkladığı, neyi kaydettiği, hangi formatları sevdiği ve hangi konulara ilgi gösterdiği, algoritmanın sürekli güncellenen bir geri bildirim döngüsü oluşturmasına neden oluyor.

Bütün bu karmaşık yapı yüzünden, #WearthePants deneyinin sonuçlarını tek bir nedene bağlamak kolay değil. Cinsiyet bilgisini değiştirmek, viral bir trende katılmak, uzun süre sonra ilk kez paylaşım yapmak veya yazı tarzını değiştirmek gibi pek çok etken aynı anda devreye girmiş olabilir.

Yine de tablo net: Kullanıcılar, algoritmanın nasıl çalıştığını anlamadıklarını ve daha fazla şeffaflık istediklerini söylüyor. Ancak içerik sıralama sistemleri uzun süredir teknoloji şirketlerinin en sıkı korunan sırları arasında. Platformlar, algoritmaların tamamen açığa çıkmasının onları kolayca manipüle edilebilir hale getireceğini düşünüyor. Bu nedenle, pek çok kullanıcının talep ettiği düzeyde bir şeffaflığın sağlanması, yakın gelecekte pek olası görünmüyor.