LinkedIn’de cinsiyet deneyi: Algoritmalar erkekleri daha mı çok seviyor?

Daha önce hiç kadın olduğunuz için LinkedIn’de daha az görünür olduğunuzu hissettiniz mi? Cevabınız “Evet” ise pek de haksız sayılmazsınız. Zira teknoloji sektöründe çalışan bir ruh sağlığı uzmanının yakın zamanda LinkedIn’de yaptığı bir cinsiyet deneyi, platform algoritmalarının erkek kullanıcıları daha fazla sevdiğine işaret ediyor. Deney ayrıca, son zamanlarda yüzlerce kadını LinkedIn’de görünür olabilmek için platformda “erkek maskesi” takarak akıma katılmaya teşvik ediyor. 

Söz konusu akım, kariyer platformlarının algoritmalarındaki cinsiyet temelli önyargıları ve kadınların bir kariyer inşa ederken erkeklerle eşit fırsatlara sahip olup olmadığına yönelik soruları da yeniden tartışmaya açıyor. 

Arka plan: Aylarca LinkedIn’deki etkileşiminin azalmasının nedenleri üzerine kafa yoran ruh sağlığı uzmanı Megan Cornish, geçen yılın sonbahar aylarında profilini daha çok bir erkeğe benzeyecek şekilde yeniden düzenleyerek minik bir test yapmaya karar verdi. Platformda yaklaşık 50 bin takipçiden oluşan bir topluluğu bulunan Cornish'in gönderilerinin görüntüleme sayısı, 2 bin ile 4 bin aralığında kalıyordu. Cinsiyet deneyini yaptıktan sonraki bir hafta içinde ise Cornish’in LinkedIn’deki görüntülenme sayıları 4 katına çıktı. 

Söz konusu deneyi hayata geçirmek için Cornish, profilinde iki önemli değişiklik yaptı. Bunlardan ilki, profildeki cinsiyet etiketinin “Erkek” olarak değiştirilmesi oldu. Cornish, ikinci olarak profil bilgilerindeki ve gönderilerindeki iletişim dilini değiştirdi. Profilindeki “Hakkında” bölümü ve birkaç eski gönderiyi daha geleneksel, erkek kodlu ve aktif bir retorikle güncelleyen Cornish, güncellenen tüm metinlerin aynı fikirler ve konuları içerdiğini, yalnızca tonunun değiştirildiğini vurguladı. 

• Cornish, profiline daha erkeksi bir hava katmak için ChatGPT’yi kullandı. Martyn Redstone’un LinkedIn algoritmalarının taşıdığı cinsiyet temelli önyargılar üzerine yazdığı bir makaleyi ChatGPT’ye veren Cornish, komutunda “Bu makaleye dayanarak profilimi daha erkek kodlu hâle getirmek istiyorum. LinkedIn profilimi aşağıda paylaşıyorum ve düzenlemeler yapmanı istiyorum” ifadelerini kullandı. 
• Daha sonra Substack’te “LinkedIn beni erkek olarak daha çok seviyor” başlıklı bir gönderi paylaşan Cornish, bu gönderide ChatGPT’nin yaptığı değişikliklerden örneklere de yer verdi. 
• ChatGPT, Cornish'in komutuna dayanarak profilden “iletişimci” ve “klinik tedavi savunucusu” gibi ifadeleri kaldırdı ve bunları “davranışsal sağlıkta etik büyümeyi teşvik etme” gibi ifadelerle değiştirdi. 

Rakamlar: Cornish, bu değişiklikleri yaptıktan hemen sonra etkileşim sayısında bir artış gözlemledi. Deneyin yapıldığı ilk hafta 116 bin 251 görüntülenme elde eden Cornish, ikinci hafta bu sayının 144 bin 622’ye çıktığını gördü. Bu, deneye başlamadan önceki haftaya kıyasla %415’lik bir artış anlamına geliyordu.  

Substack’teki gönderi, çok hızlı bir şekilde viral oldu ve yüzlerce kadın görüntülenme sayısına ilişkin hayal kırıklıklarını ifade ettikleri yorumlar paylaştı. Yorum atan bazı kişiler, yalnızca zamirleri değiştirmenin ve gönderileri eril bir dille yeniden düzenlemenin bu kadar büyük bir fark yaratabileceğine inanamadıklarını dile getirdi. 

• Takip eden haftalarda LinkedIn, cinsiyetlerini gizledikten ve profillerini daha erkeksi gösterdikten sonra görünürlüklerinin arttığını ifade eden kadınların gönderileriyle dolup taştı. 

• Bu durum, insanlarda ve makinelerdeki önyargıların profesyonel alanlarda kimin sesini duyurmak için daha çok çalışması gerektiğini nasıl belirlediğine dair soruları da gündeme taşıdı. 

Cevap hakkı: LinkedIn, konuya ilişkin açıklamasında yapay zeka sistemlerinin ve algoritmaların yüzlerce işaretten yararlandığını ve akışta hangi profil veya gönderilerin öne çıkacağını belirlemek için yaş, ırk ya da cinsiyet gibi demografik verileri kullanmadığını açıkladı. 

Platformun sorumlu yapay zeka ve yapay zeka denetimi operasyonlarından sorumlu başkanı Sakshi Jain ise The Washington Post’a verdiği demeçte “Profilinizde cinsiyetinizi değiştirmeniz, içeriğinizin arama sonuçlarında veya akışta nasıl görüneceğini etkilemez” dedi. 

Bununla birlikte: Cinsiyet deneyleri, LinkedIn'in trafik artışında büyük bir ivme yakaladığı bir dönemde geldi. Platform, yakın zamanda paylaşım sayısının yıllık bazda %15, yorum sayısının ise %24 arttığını açıkladı. Yaklaşık 1 milyar kullanıcı ve milyonlarca iş ilanına ev sahipliği yapan platform, trafik artışındaki güçlü büyüme nedeniyle kullanıcıları da görünürlük kazanmak için yoğun bir rekabete itmeye başladı. 

‘Kadınlarla ilişkilendirilen dil değersizleştiriliyor’

Virginia Üniversitesi İşletme Bölümü’nde yardımcı doçent olarak görev alan Allison Elias, Cornish’in deneyinin geleneksek olarak kadınlarla ilişkilendirilen dilin veya özelliklerin nasıl değersizleştirildiğini ve bu değersizleştirmenin sistemlere nasıl yerleştiğini ortaya koyduğuna işaret etti. Elias, cinsiyet temelli önyargıların mesleklerin algılanma biçimini hâlâ etkilediğini de sözlerine ekledi. 

Geniş açı: Analistlere göre finans, teknoloji ve mühendislik gibi sektörlerdeki yüksek kazançlı meslekler, hâlâ erkek egemen olmaya devam ederken kadınlar; eğitim, bakım ve perakende gibi alanlardaki düşük ücretli rollerde orantısız bir biçimde daha fazla temsil ediliyor. Bu durumun ABD’de giderek büyüyen ücret eşitsizliğinin de en önemli nedenlerinden biri olduğu belirtiliyor. 

• ABD Nüfus Sayım Bürosu verilerine göre 2024 itibarıyla kadınlar, erkeklerin kazandığı her 1 dolara karşılık 80,9 sent kazanıyor.

Teknolojinin toplumsal değerleri yansıttığını vurgulayan Elias, LinkedIn yönetiminin platform algoritmalarının tarafsız olduğunu düşündüğüne, fakat LinkedIn kullanan kişilerin bilinçaltında bir cinsiyet önyargısı varsa bu durumun algoritmayı da şekillendireceğine dikkat çekiyor. 

Benzer şekilde: Güney Avustralya Üniversitesi’nde profesör olarak görev alan Carol Kulik de Cornish’in ilham verdiği çevrimiçi cinsiyet deneyinin, cinsiyet kalıplarının profesyonel yeteneklere dair beklentileri nasıl etkilediğini ortaya koyan çok özel bir örnek olduğuna işaret ediyor. 

LinkedIn’in profesyonel bir platform olduğunu ve platformdaki dilin son derece erkek egemen olduğunu vurgulayan Kulik, LinkedIn algoritmasının belirli demografik grupları baskılamak üzere tasarlanmadığına inandığını, fakat algoritmaların cinsiyetçi dili benimsemeye müsait olduğunu dile getiriyor. 

Öte yandan: Yönetim, psikoloji, kadın çalışmaları ve ekonomi gibi birçok disiplinde kadın liderliği üzerine yapılan çalışmalardan oluşan akademik literatürün incelenmesi sonucunda 2025 yılında yayımlanan bir çalışma, cinsiyet kalıplarının kadınların üst kademelerde ilerlemesini engellemeye devam ettiği sonucuna varıyor. 

Bu çalışmaya referans yapan Kulik, “Ürün, ister bir şiir, bir bilgisayar programı, bir özgeçmiş, bir bilimsel makale ya da çevrimiçi eğitim olsun; insanlar bu ürünün erkek bir yazar veya erkek bir kişi tarafından üretildiğini öğrendikleri anda onu daha kaliteli olarak algılama eğilimi gösteriyor” diyor. 

• Bazı analistler ise Cornish’in deneyinin insan ve makine önyargıları arasında çok fazla sayıda kesişim olduğunu kanıtladığına dikkat çekiyor. 

Irk da algoritmik önyargıları tetikliyor 

Kapsayıcılık stratejisti ve yazar Cass Cooper ise Cornish’in deneyini ırk gibi diğer faktörleri dikkate almadan tekrarlayan beyaz kadınların paylaşımlarını görünce hayal kırıklığına uğradığını ve deneyin tüm kullanıcılarda aynı sonuçları doğurmayacağını ifade ediyor. Kendisi de bir siyahi olan ve profilini beyaz bir erkek profili gibi görünecek şekilde düzenleyen Cooper, yalnızca bir gün içinde görüntülenme sayısının önemli ölçüde azaldığını, fakat profili siyahi bir erkek gibi görünecek şekilde ayarladığında etkileşimin daha da kötüleştiğini söylüyor. 

Ek olarak: Bir profilin etkileşim sayısını belirleyen faktörlerin oldukça karmaşık olduğuna dikkat çeken Cooper, teknolojinin pasif bir deneyim olmadığını vurguluyor. Cooper ayrıca, “Çevrimiçi platformlardaki önyargı, görünürlük ve etki hakkında konuşacaksak hepimizin aynı ayarlardan yola çıktığını varsayamayız” diyor. 

Öte yandan: Cinsiyet deneyinden bir hafta sonra 50 binden fazla takipçisine kendi kimliğiyle hitap etmeye devam eden Cornish, esasında deney için girişimci Cindy Gallop’tan ilham aldı. Gallop, geçen yıl LinkedIn’deki etkileşim sayısının devasa bir düşüş göstermesinin ardından platformdaki algoritmik önyargıya ilişkin endişelerini dile getirmişti. 

20 yıldır LinkedIn kullanan ve platformu “iş hedeflerinize kesin olarak ulaşabileceğiniz bir yer” olarak tanımlayan Gallop, LinkedIn'i küçük işletme sahibi kadınlar için yeni finansman fırsatlarını 140 binden fazla takipçisine duyurmak amacıyla kullanıyordu. Fakat Gallop, LinkedIn’in gönderileri sınıflandırmak ve kullanıcıların akışlarında yayımlamak için kullandığı algoritmayı değiştirmesinin ardından amacını hayata geçirmenin daha da zorlaştığını ifade etmişti. 

AI entegrasyonu ne kadar etkili? 

LinkedIn’ın mühendislik operasyonlarından sorumlu başkan yardımcısı Tim Jurka, Ağustos ayında yayımladığı bir yazıda platformun öneri algoritmalarına büyük dil modelleri entegre ettiğini duyurdu. Bu entegrasyondan kısa bir süre sonra pek çok kullanıcı, yeni algoritmayı alt etmek için geliştirdikleri stratejilerin yer aldığı ya da susturulmuş olmaktan dolayı duydukları hayal kırıklığını dile getirdikleri paylaşımlar yaptı. 

Bu süreçte Gallop da kadın girişimciler için ele aldığı konuların LinkedIn’de eskisi kadar ilgi görmediğini gözlemlemeye başladı. Şirket yetkililerine etkileşimdeki bu ani düşüşün algoritma temelli bir nedeni olup olmadığını defalarca soran Gallop, aldığı cevaplardan memnun kalmadı ve teorisini yaz boyunca test etmeye karar verdi. Bunun üzerine Gallop, daha az takipçisi olan erkeklerin de aralarında bulunduğu bazı arkadaşlarını kendisiyle aynı paylaşımları yapmaya ve nasıl bir performans gösterdiğini takip etmeye davet etti. 

• Gallop’un bir paylaşımı, yaklaşık 800 kişiye, yani takipçilerinin %1’inden azına ulaşırken iki erkek arkadaşı tarafından yapılan aynı paylaşım, birkaç bin görüntülenme elde etti. Hatta bir arkadaşının paylaşımı, takipçilerinin %100’üne ve takipçisi olmayan kişilere de ulaştı. 

Gallop’un deneyi, yapay zeka girişimi Trustable’ın kurucu ortağı Rachel Maron’a da ilham verdi. Kendi platform deneyimi üzerine düşünen Maron, sonbaharda LinkedIn’deki cinsiyet deneyi trendini haftalarca ilgiyle takip ettikten sonra kendisi de denemeye karar verdi. Gerekli değişiklikleri yaptıktan sonra 150’den daha az görüntüleme alan yapay zeka denetimi içeriğini yeniden paylaşan Maron, içeriğin bu kez 30 bin 717 kez görüntülendiğini tespit etti. 

“Geçen hafta zamirleri kaldırdım. Bu hafta LinkedIn’deki cinsiyet etiketimi erkek olarak değiştirdim. Ve birden platform beni görebilmeye başladı” diyen Maron, çoğunlukla büyük dil modellerinden güç alan günümüz sistemlerinin şirketlere belirli sonuçları nasıl ve neden ürettikleri konusunda çok az bilgi veren bir “kara kutu” olduğunu dile getirdi. 

Perspektif: Tüm bu denemeler, belirli demografik gruplara dayalı mevcut önyargıların sosyal medya platformlarının algoritmalarına da sağlam bir biçimde yerleştiğini ortaya koyuyor. Bu durum, hâlihazırda cinsiyet eşitsizliğinin bulunduğu profesyonel alanlarda eşitsizliği daha da derinleştiriyor. Dijital platformlar, tarafsız ve kapsayıcı olmaya yönelik çalışmalar yapsalar da beslendikleri dünyadan bağımsız kalamıyor.