1. Résultats de la recherche : Lors de la recherche de certains titres de poste ou compétences, l'algorithme de LinkedIn peut donner la priorité aux résultats qui correspondent aux stéréotypes de genre traditionnels. Par exemple, les recherches sur « ingénieur logiciel » peuvent donner lieu à plus de candidats masculins que de candidates féminines, perpétuant ainsi l'idée selon laquelle les rôles technologiques sont majoritairement dominés par les hommes.
2. Suggestions de saisie automatique : La fonction de remplissage automatique de la barre de recherche de LinkedIn peut suggérer certains titres de poste ou compétences en fonction du comportement des utilisateurs et des données historiques. Si les données montrent une concentration plus élevée d'hommes dans des rôles spécifiques, les suggestions de saisie automatique pourraient renforcer les stéréotypes de genre en présentant ces rôles comme étant associés aux hommes.
3. Recommandations de mise en réseau : L'algorithme de LinkedIn suggère des connexions potentielles en fonction de divers facteurs, tels que les connexions partagées, les titres de poste et les intérêts mutuels. Si le réseau est majoritairement dominé par les hommes, l’algorithme peut suggérer davantage de connexions masculines aux utilisatrices, limitant ainsi leur accès à des réseaux professionnels diversifiés.
4. Algorithmes de recherche : Les algorithmes de recherche sous-jacents peuvent ne pas prendre explicitement en compte les préjugés sexistes. Le moteur de recherche de LinkedIn s'appuie sur des facteurs tels que la pertinence, l'engagement et les interactions des utilisateurs pour classer les résultats. Cependant, ces facteurs pourraient par inadvertance perpétuer les préjugés sexistes si les données de formation ou les modèles de comportement des utilisateurs présentent des disparités entre les sexes.
Il est important que LinkedIn et d'autres plateformes s'attaquent activement aux préjugés sexistes dans leurs algorithmes et garantissent une représentation équitable et des opportunités pour tous les utilisateurs. Cela peut impliquer des audits réguliers, des analyses de données et des ajustements algorithmiques pour atténuer les biais.
