Science发文解决就业问题：找工作，熟人推荐可能更靠不住

找工作是每个学生都曾经头疼过的问题，而每年的毕业季，更是频频刷屏，几乎都会重新定义一遍“最难就业季”。有问题，就有人研究。当无数人还在茫茫海投简历，刷爆各大求职软件的时候。求职软件却已经反向研究求职者，并顺利在Science发表！

这还真的不是开玩笑！

2022年9月15日，全球著名职场社交平台领英与哈佛商学院等机构合作在Science杂志上在线发表了基于5年2000万份求职数据对找工作中不同联系强度的好友作用进行对比分析研究，结果表明：在找工作这种事儿上，不熟的陌生人可能更加靠得住！

在我们人际交往的各类关系中，朋友数量的多少常常被认为是评价一个人社交能力的一个重要指标。甚至社会上很多人的信条就是：“多个朋友多条路”、“朋友多了好办事”等等。然而，来自Science最新研究却给这些大部分人从小到大的认知打上了一个大大的 “？”

在美国社会学家马克格兰诺维特在1973年提出的弱联系理论中，按照沟通交流频率的高低可以将人与人之间的关系划分为强联系和弱联系。其中，弱联系可能比强联系在某些事情上对我们的帮助更大。这项新发表的Science则通过5年大数据分析进一步证明和完善了弱联系理论，并提出：在找工作这件事上，陌生人可能更加有用！

弱联系理论自从提出就在信息传播、产业发展、社交活动、个人就业等方面产生了巨大影响。然而，迄今为止仍然缺乏对于弱联系理论的大数据分析和网络分析。

Fig.1 Experiment design and summary statistics.

为了解决弱联系理论中存在的实证缺失问题，研究人员利用全球最大的求职社交网络平台领英进行了大规模随机试验，从而对弱联系理论进行实证检验。

在这项研究中，研究人员设计开发了一种机器学习算法PYMK，并在5年时间内利用该算法随机给不同的领英用户推送“你可能认识的人”，从而改变了超过2000万名领英用户的强联系和弱联系分布。

Fig.2 displays the number of experimental units in the 2015 and 2019 experiments

通过评估两个用户之间互发消息的数量和他们共同拥有的好友数量，研究人员分别在2015年对超过400万个用户和2019年对1600万个用户的强弱联系和工作进行了分析。

   Fig.3 Network statistics and first stage effects of experimental treatments.

通过5年的2000万人次的调查，研究人员发现大多数人在找工作时，并不是与你发消息最多，共同好友最多的强联系好友，而往往是那些中等互动消息和好友水平的人对找工作的帮助最大！且两者间找工作的差异可以达到2倍之多！

Fig.4 Node-level job transmission regression

进一步地，研究人员又对好友数量进行了分析，结果表明找工作和好友亲密度不呈现线性关系而是“倒U型”关系，并且，这个倒U型的拐点体现为10个左右共同好友。也就是说：那些与你有10个左右共同好友，且与你平时几乎不发消息的人，很可能就是未来帮助你找到新工作的“贵人”。

Fig. 5 Edge-level relationship between interaction intensity and job transmission

最后，可能有聪明的读者开始发散思维考虑：不同的行业会不会有差异呢？已经有研究表明弱联系理论在不同的行业中具有不同的影响力。因此研究人员还对工作性质对于上述关系的影响进行了分析。结果表明类似于IT行业这样需要更多信息化的行业中，弱联系对于找工作的帮助更大；而传统行业则更依赖于强联系。这一点与我们中国人对于找工作的认知是基本一致的，可见这项研究能发表于Science，还是有很多干货的，并不是单纯的博眼球之作。

综上所述，这项研究通过大规模社交网络平台分析进一步证实了弱联系理论。并且，证明了好友联系和找工作这件事之间的关系为非线性的“倒U型”关系，其中中等弱联系和低交互强度最佳。换句话说:与你有10个共同好友，但是平时又不怎么联系的可能最容易帮你推荐工作。

读完这篇文章，还不赶紧去翻翻自己通讯录里的“贵人”？

参考文献：

Rajkumar, Karthik, Guillaume Saint-Jacques, Iavor Bojinov, Erik Brynjolfsson, and Sinan Aral. "A causal test of the strength of weak ties." Science 377, no. 6612 (2022): 1304-1310.

撰文｜王尔德

编辑｜小耳朵