İşi getiren en yakın arkadaş değil: zayıf bağlar bulgusu mezun ağı tasarımına ne söyler

Zayıf bağların iş bulmadaki rolü, sosyal bilimlerin en çok atıf alan savlarından biri. Elli yıl boyunca bu sav büyük ölçüde gözlemsel verilerle sınandı: insanlara işi kimden duydukları soruldu, cevaplar sayıldı. Sorun şuydu ki, bir kişinin ağındaki zayıf bağ oranı ile iş değiştirme olasılığı birlikte hareket ettiğinde hangisinin hangisini ürettiği anlaşılamıyordu.

Science dergisinde yayımlanan bir çalışma bu boşluğu kapatmayı denedi. LinkedIn'in "tanıyor olabileceğiniz kişiler" öneri sisteminde rastgeleleştirilmiş denemeler yapıldı; kullanıcıların önüne çıkan önerilerin bağ gücü bilerek değiştirildi ve sonrasındaki iş geçişleri izlendi [1][2]. Ölçek büyük: 2015-2019 arasında yaklaşık 20 milyon kullanıcı, 2 milyarın üzerinde yeni bağlantı, 70 milyondan fazla iş başvurusu ve yaklaşık 600 bin kabul edilmiş iş [1][4].

Bulgu, popüler özetinden daha ölçülü. İlişki gücü ile iş geçişi arasındaki ilişki düz bir çizgi değil, ters U. Yapısal ölçüde — iki kişinin ortak tanıdık sayısı — en verimli bölge orta derecede zayıf bağlar; MIT'nin özetinde azami faydanın yaklaşık on ortak bağlantı civarında olduğu belirtiliyor [1][3]. Etkileşim yoğunluğu ölçüsünde, yani mesajlaşma sıklığında, ilişki daha doğrusal görünüyor [1]. Kısacası "ne kadar uzak o kadar iyi" değil.

Mezun ağına çevirmenin ilk engeli: mesafe kayıtta yok

Bu bulgunun kurumsal karşılığını sorabilmek için önce bir ölçü gerekir: iki mezun arasındaki mesafe nedir? Mezun ofisleri genellikle üye sayısı, etkinlik sayısı ve katılımcı sayısı tutar; iki kişi arasındaki mesafeyi tutmaz. Oysa kayıt sisteminde mesafenin ham maddesi zaten vardır: mezuniyet yılı, bölüm, şehir, sektör, daha önce aynı etkinlikte bulunup bulunmadıkları.

Kaba bir karşılık kurmak mümkün. Aynı yıl, aynı bölüm, aynı şehir: güçlü bağ. On yıl arayla, ilgisiz alan, hiç ortak tanıdık yok: çok zayıf bağ. Deneyin söylediği, verimli bölgenin bu ikisinin arasında bir yerde olduğu — komşu kohortlar, yakın ama aynı olmayan alanlar, birkaç ortak tanıdık. Bir mezun ağının kurduğu eşleşmelerin bu ölçekte nereye düştüğünü yayımladığına dair örnek bulmak zor.

Derinleştirmek mi, yeni bağ üretmek mi

Sorunun bütçeye dönüşen hali şu: kaynak var olan tanışıklığı derinleştirmeye mi (mentorluk, küçük gruplar, sınıf buluşmaları), yoksa yeni ve seyrek bağ üretmeye mi (kohortlar arası karışık eşleştirme, sektör temelli tanıştırma) gitmeli?

Deneyin kendisi ikinci tarafa yakın duruyor: yapılan şey var olan ilişkiyi güçlendirmek değil, yeni bağ önermekti. Ama ters U tam burada frene basıyor — olabildiğince uzak, olabildiğince rastgele eşleştirme de tepeyi kaçırır. Ayrıca deneyde müdahale bir öneri listesiydi; kurumların müdahalesi genelde bir davet, bir panel ya da bir mentor eşleşmesidir. Aynı şey değil ve bu farkın etkiyi ne kadar değiştirdiği bilinmiyor.

Karşılaştırılabilir hale getirmek için ölçülmesi gereken üç sayı var; hiçbiri yeni veri toplamayı gerektirmiyor:

• Kurulan eşleşmelerin ortak tanıdık sayısına göre dağılımı.
• Hiç ortak tanıdığı olmayan iki mezunu tanıştıran temasların toplam içindeki payı.
• İş çıktısının (görüşme, teklif, geçiş) bağ mesafesine göre kırılımı.

Kanalın kendisi bir değişken

İkinci bir uyarı başka bir çalışmadan geliyor. Nature Human Behaviour'da yayımlanan araştırma, 61 binden fazla ABD çalışanının verisiyle, tüm şirket uzaktan çalışmaya geçtiğinde gruplar arası işbirliğine ayrılan zamanın payının önceki döneme göre yaklaşık dörtte bir azaldığını buldu; yeni işbirlikçi eklemek yavaşladı, eşzamanlı iletişim azalıp eşzamansız iletişim arttı, ağ daha durağan ve daha silolu hale geldi [5][6]. Bu bir şirket içi bulgu, mezun ağına doğrudan taşınamaz. Ama aynı yöne işaret ediyor: yalnızca çevrimiçi yürüyen bir temas düzeni köprü bağları kendiliğinden üretmiyor, var olan kümeyi sıkıştırıyor.

Bulgunun sektöre göre değiştiği de not edilmiş: zayıf bağlar yazılım, makine öğrenmesi ve uzaktan yürütülebilen işlerin yoğun olduğu alanlarda daha çok işe yarıyor, fiziksel varlık gerektiren alanlarda daha az [1][2][3]. Mezunları ağırlıklı olarak ikinci gruba giden bir kurumun aynı sonucu beklemesi için gerekçe zayıf.