Com o crescimento das redes sociais, as empresas estão cada vez mais recorrendo a práticas como a avaliação de perfis online em plataformas como LinkedIn, Facebook e Twitter para decidir quem contratar. No entanto, nesse cenário, o LinkedIn se destaca como a maior rede profissional, com quase um bilhão de usuários. Mas será que os recrutadores conseguem realmente entender a personalidade de alguém só olhando para um perfil no LinkedIn?
Pesquisas mostram que recrutadores frequentemente usam informações disponíveis no LinkedIn para tentar inferir características como autoconfiança e inteligência. Por exemplo, ter uma seção “Sobre” no perfil sinaliza habilidade em se apresentar bem. Porém, o LinkedIn vai além do básico, oferecendo detalhes como os interesses seguidos pelo usuário e recomendações de colegas, que trazem uma visão mais completa.
Apesar disso, o potencial do LinkedIn para prever a personalidade ainda é motivo de debate. Quando recrutadores tentam avaliar a personalidade por meio do LinkedIn, eles não costumam ser tão precisos quanto imaginam. Isso pode acontecer tanto pela dificuldade em encontrar sinais claros quanto pela má interpretação das informações disponíveis.
Para esclarecer essa questão, pesquisadores decidiram investigar se o LinkedIn pode realmente prever traços de personalidade. Eles usaram uma abordagem baseada em modelos de aprendizado de máquina para analisar perfis e identificar padrões consistentes. O foco principal foi em dois traços específicos: narcisismo, que se relaciona com uma autoconfiança exagerada, e inteligência, um fator-chave para o desempenho profissional.
Como os Pesquisadores Conduziram o Estudo no LinkedIn?
Os pesquisadores recrutaram 406 usuários do LinkedIn que falam alemão e possuem uma base de conexões significativa, ou seja, redes com contatos relevantes tanto em quantidade quanto em qualidade. Portanto, envolvendo colegas de trabalho, profissionais da área e outras pessoas com interesses similares. A média de idade foi de 29 anos e mais da metade tinha diploma universitário ou estava estudando. No entanto, uma parte considerável estava trabalhando em áreas como negócios e economia. Para participar, cada pessoa conectou seu perfil a uma página específica no LinkedIn, permitindo aos pesquisadores coletar várias informações, como o comprimento do perfil, foto de perfil e outras seções relevantes.
Para medir o narcisismo, os pesquisadores usaram um questionário que avalia tanto a autoconfiança exagerada quanto a tendência à rivalidade com outros. Eles dividiram a inteligência em duas categorias: fluida, que envolve habilidades de raciocínio e resolução de problemas, e cristalizada, que se refere ao conhecimento acumulado ao longo do tempo (leia mais sobre esses tipos de inteligência clicando aqui). Além disso, eles aplicaram testes padronizados, como o Teste de Matrizes de Hagen e o Teste de Inteligência de Berlim, para capturar essas dimensões de maneira objetiva e rápida.
Teste de Matrizes de Hagen e Teste de Inteligência de Berlim
O Teste de Matrizes de Hagen é uma avaliação de inteligência que mede a capacidade de raciocínio abstrato e resolução de problemas, utilizando padrões visuais. O teste é baseado em uma série de figuras geométricas incompletas, onde o participante deve identificar a peça que completa a sequência lógica. Esse tipo de teste foca na inteligência fluida, ou seja, na habilidade de pensar de forma lógica e independente do conhecimento adquirido.
O Teste de Inteligência de Berlim também é uma avaliação de inteligência, mas é mais abrangente, medindo tanto a inteligência fluida quanto a cristalizada. Ele inclui questões de raciocínio, resolução de problemas e conhecimento acumulado, fornecendo uma visão mais ampla das habilidades cognitivas do participante. Ambos os testes são amplamente utilizados em pesquisas para avaliar traços cognitivos de maneira objetiva.
Para garantir resultados consistentes, os pesquisadores derivaram 64 características ou sinais específicos nos perfis do LinkedIn que poderiam ajudar a prever traços de personalidade, como narcisismo e inteligência. Então, os pesquisadores dividiram essas pistas em duas categorias: objetivas, como o número de habilidades listadas no perfil, e subjetivas, que envolvem a percepção dos codificadores, como a avaliação da atratividade física. Além disso, eles treinaram a equipe responsável pelo estudo para garantir que todos usassem os mesmos critérios na análise.
Analisando os Dados Obtidos no LinkedIn
Com tantas variáveis em jogo, os pesquisadores optaram por usar algoritmos de aprendizado de máquina para processar os dados. Eles optaram por essa abordagem, pois esse tipo de tecnologia permite identificar padrões gerais que, muitas vezes, passam despercebidos para os humanos. Para isso, eles aplicaram um método chamado elastic net, que combina o poder preditivo com a capacidade de evitar exageros ao interpretar dados – o que torna o modelo mais confiável e aplicável a novos casos.
O método elastic net é uma técnica de aprendizado de máquina que combina as vantagens de dois métodos populares de regularização: Lasso e Ridge. Esses métodos de regularização ajudam a selecionar as variáveis mais relevantes e a evitar o problema de “overfitting”, quando o modelo se ajusta demais aos dados e perde sua capacidade de generalizar para novos casos.
- Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) tende a reduzir a importância de variáveis irrelevantes, eliminando algumas delas ao forçar seus coeficientes a zero. Isso ajuda a identificar as variáveis realmente essenciais.
- Ridge também reduz a importância de variáveis menos relevantes, mas faz isso de forma mais gradual, sem excluir totalmente nenhuma variável.
O elastic net combina as forças desses dois métodos, oferecendo um equilíbrio entre seleção de variáveis (Lasso) e estabilidade do modelo (Ridge). Com isso, ele melhora o poder preditivo, garantindo previsões mais precisas e confiáveis ao minimizar exageros e capturar os padrões mais importantes nos dados. O objetivo final foi avaliar se as pistas identificadas nos perfis do LinkedIn realmente conseguem prever traços como narcisismo e inteligência de forma precisa e consistente.
Quais Foram os Principais Resultados?
Perfil de Pessoas com Tendências Narcisistas no LinkedIn
Perfis no LinkedIn de indivíduos com tendências narcisistas apresentaram características específicas que os diferenciam. Por exemplo:
- Presença de fotos de fundo: No LinkedIn, além da foto de perfil, os usuários podem adicionar uma imagem de fundo personalizada na parte superior da página. Indivíduos narcisistas tendem a usar essa opção para criar uma apresentação mais chamativa ou destacar seu status profissional.
- Mais habilidades listadas: O LinkedIn permite que os usuários adicionem habilidades específicas ao seu perfil, como “liderança”, “comunicação” ou “análise de dados”. Dessa forma, perfis narcisistas geralmente têm uma quantidade maior de habilidades exibidas, o que pode indicar um esforço para impressionar ao demonstrar uma ampla gama de competências.
- Conquistas relacionadas a organizações: Esses perfis costumam destacar realizações como prêmios, certificações e participações em projetos de prestígio. Isso inclui atividades ligadas a empresas, associações e grupos profissionais, reforçando a imagem de sucesso.
- Mais recomendações recebidas: Recomendações são textos escritos por colegas ou líderes, elogiando as habilidades e o desempenho do usuário. Indivíduos narcisistas tendem a acumular um número maior dessas recomendações, o que pode ser uma forma de buscar validação social e profissional.
- Interesses seguidos por um grande número de pessoas: No LinkedIn, os usuários podem seguir empresas, influenciadores e grupos. Perfis narcisistas geralmente seguem interesses populares, o que pode ser uma estratégia para alinhar sua imagem com as tendências mais admiradas.
- Perfis em inglês: Manter o perfil em inglês, mesmo que o idioma nativo seja outro, sugere uma tentativa de atingir um público mais amplo e internacional. Perfis narcisistas frequentemente adotam essa prática para ampliar sua rede e impressionar potenciais conexões globais.
Perfil de Pessoas com Inteligência Elevada no LinkedIn
Perfis no LinkedIn de indivíduos com alta pontuação em inteligência também exibem características específicas que os distinguem:
- Fotos de perfil mais simples: Em perfis associados à inteligência, a foto de perfil costuma ser mais neutra, sem muita produção ou edições exageradas. Essas imagens geralmente focam o rosto, mostrando apenas a área acima dos ombros (cabeça e pescoço), transmitindo uma imagem mais direta e profissional.
- Descrições detalhadas das experiências educacionais: Esses perfis tendem a destacar a formação acadêmica com descrições extensas e detalhadas. Informações como cursos relevantes, projetos acadêmicos e menções a áreas de especialização são frequentemente incluídas, demonstrando um conhecimento profundo.
- Maior número de experiências voluntárias: Perfis com altas pontuações em inteligência muitas vezes apresentam um histórico mais extenso de atividades voluntárias. Essas experiências refletem não só compromisso social, mas também a busca por desenvolvimento pessoal e profissional fora do ambiente de trabalho formal.
- Mais conquistas e publicações: Esses usuários frequentemente listam prêmios acadêmicos, certificações, artigos publicados e outras realizações que evidenciam sua competência intelectual. A presença dessas conquistas ressalta o foco em resultados concretos e o destaque na área de atuação.
- Escolas seguidas por muitas pessoas: Outro indicador importante é o interesse por instituições de ensino renomadas, como universidades e centros de pesquisa seguidos por um grande número de usuários. Assim, isso acaba refletindo uma busca por informações e tendências atualizadas no campo do conhecimento.
- Perfis em inglês: Assim como no caso do narcisismo, perfis de indivíduos com alta inteligência costumam estar em inglês, indicando um desejo de comunicar com um público global e se posicionar em mercados internacionais.
- Perfis mais longos: Os perfis dessas pessoas geralmente são mais extensos e completos. Eles detalham cuidadosamente suas experiências e habilidades, sugerindo uma abordagem meticulosa e uma preocupação em transmitir informações precisas.
Estudo Revela Potencial de Utilização do LinkedIn para Identificar Traços de Personalidade
A pesquisa explorou a capacidade do LinkedIn de fornecer pistas confiáveis sobre traços como narcisismo e inteligência. Os resultados mostram que perfis no LinkedIn, de fato, oferecem sinais úteis para inferir esses traços, como mostrado acima.
Os pesquisadores usaram algoritmos de aprendizado de máquina, que conseguiram identificar esses traços com uma precisão notável. Isso demonstra que, quando se utilizam pistas válidas de forma sensível e consistente, o LinkedIn pode ser uma ferramenta poderosa para analisar traços de personalidade. Essa capacidade preditiva é comparável ao que outras plataformas de redes sociais, como Facebook, conseguem fazer, mas com foco em um contexto profissional.
A Inteligência Artificial Pode Superar os Humanos na Análise de Perfis?
Ao comparar o desempenho dos algoritmos com o de recrutadores humanos, ficou claro que a tecnologia tem uma vantagem importante: ela elimina as inconsistências que os humanos frequentemente apresentam ao avaliar candidatos. Os algoritmos analisam as informações de forma uniforme, sem deixar que vieses subjetivos interfiram, assim resultando em uma precisão superior.
Enquanto recrutadores humanos tendem a se apoiar em sinais menos relevantes, como o número de conexões ou o formato do perfil, os algoritmos identificaram que pistas como ter um perfil em inglês ou exibir muitas conquistas acadêmicas são muito mais valiosas para prever traços de inteligência e narcisismo. Isso evidencia que uma combinação de análise automatizada e avaliação humana pode ser o caminho mais eficaz para decisões mais assertivas em processos de seleção.
Como Essas Descobertas Podem Impactar as Empresas?
Com essas descobertas, fica claro que o LinkedIn pode ser mais do que apenas uma vitrine profissional. Para as empresas, isso significa que há um grande potencial em explorar a análise de perfis de forma mais estruturada e baseada em evidências. No entanto, o uso exclusivo de tecnologia para tomar decisões também traz desafios. Questões éticas, como possíveis discriminações, precisam ser cuidadosamente consideradas, já que até mesmo algoritmos bem treinados podem reproduzir vieses.
Uma abordagem equilibrada seria usar essas tecnologias como suporte para os recrutadores, filtrando candidatos com base em critérios precisos e deixando para os humanos a análise das nuances que a tecnologia ainda não consegue captar. Além disso, empresas podem se beneficiar ao treinar seus recrutadores para reconhecer e usar as pistas mais relevantes, otimizando a precisão das suas decisões.
No entanto, ainda não é hora de depender inteiramente de avaliações automatizadas. À medida que as plataformas e as tecnologias evoluem, as empresas precisarão estar preparadas para ajustar constantemente suas práticas de seleção, garantindo sempre resultados justos, éticos e eficazes.
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