LinkedIn: Mulheres mudam género no perfil e disparam na rede social

O alerta foi feito por Megan Cornish, uma utilizadora da rede social profissional LinkedIn que, tal como tantas outras mulheres ao longo dos últimos meses, começou a dar conta de que a visibilidade e interação das suas publicações estava a diminuir, mesmo tendo um número significativo de ligações. A psicóloga pediu então a uma ferramenta de Inteligência Artificial que escrevesse as suas publicações de uma forma mais masculina, e retirou referências ao seu género, no perfil do LinkedIn. Numa semana, as interações com as suas publicações naquela rede social quadruplicaram.

Cornish publicou a sua experiência num artigo no Substack que acabaria por chegar à imprensa internacional, sobretudo depois de várias mulheres procederem precisamente à mesma experiência e obterem os mesmos resultados: retiraram as referências ao género feminino, testaram linguagem mais simples e com um tom mais masculino e viram as interações disparar. O que significa, também, que aumentam a visibilidade e as oportunidades laborais.

O LinkedIn, entretanto, reagiu. Num comunicado citado pelo Washington Post, a empresa garante que os seus sistemas de Inteligência Artificial – que, segundo o mesmo LinkedIn foram ajustados para classificar publicações e distribuí-las nos feeds dos utilizadores que mais se adequam a cada uma delas – se baseiam em centenas de critérios, mas que esses não incluem quais informações demográficas. Salienta o LinkedIn que idade, etina ou género não são considerados para determinar a “visibilidade de conteúdo, perfil ou posts no feed".

"Mudar o género no perfil não afeta a forma como o conteúdo aparece na pesquisa ou feed", garantiu Sakshi Jain, diretor das áreas de governance e responsabilidade de IA da empresa, citado pelo mesmo jornal.

No entanto, não é isso que reportam as centenas de mulheres que, entretanto, se dedicaram a fazer exatamente a mesma experiência que Cornish, e que têm relatado os resultados nos seus perfis ou outras plataformas e redes sociais.

Os especialistas não estão particularmente surpreendidos – são vários, aliás, os estudos que ao longo do tempo têm mostrado o viés de ferramentas de Inteligência Artificial [e outras] em favor dos homens. Isto porque estas ferramentas são programadas, precisamente, por humanos, que não são neutros. Qualquer pessoa que programe estas ferramentas vai, inevitavelmente, passar-lhes as suas crenças e preconceitos, mesmo que não dê conta.

Allison Elias, professora assistente de administração de empresas na Universidade da Virgínia, ouvida pelo Washington Post, sublinhou que a experiência de Cornish levanta questões "sobre a forma como a linguagem ou características tradicionalmente associadas às mulheres são mais desvalorizadas e incorporadas nos nossos sistemas estruturais”. Ou seja, o viés não é consciente – o LinkedIn não diz à ferramenta para tratar de forma diferente homens e mulheres – mas ele existe, porque replica o que existe na sociedade.

As plataformas são “uma sinfonia complexa de algoritmos que acionam alavancas matemáticas e sociais específicas, simultaneamente e constantemente”, notou Brandeis Marshall, consultor de ética de dados, ao TechCrunch, que também escreveu sobre o assunto. Marshall salientou que a maioria dessas plataformas “tem inerentemente incorporado um ponto de vista branco, masculino e ocidentalocêntrico” devido a quem treinou os modelos. Os investigadores encontram evidências de preconceitos humanos, como sexismo e racismo, em modelos grandes modelos de linguagem (LLM) populares porque estes são treinados com conteúdo gerado por humanos, e os humanos muitas vezes estão diretamente envolvidos no pós-treino ou no reforço da aprendizagem.

Ainda assim, a forma como cada empresa implementa os seus sistemas de IA está envolta no segredo da caixa preta algorítmica, nota a publicação.

E aqui é que reside grande parte do problema. Idealmente estas ferramentas deviam ajudar a reduzir esses enviesamentos, ao invés de os replicarem. A tecnologia "reflete valores sociais, e muitas vezes esses valores nem são notórios para nós, enquanto os mantemos", continuou Allison Elias. "O LinkedIn acha que o seu algoritmo é muito neutro... mas se as pessoas que usam o LinkedIn têm, implicitamente, um viés de género, então isso pode estar a moldar o algoritmo", admitiu.

O mesmo comportamento tem sido, não raras vezes, reportado por candidatos a empregos e até por profissionais de Recursos Humanos que recorrem a ferramentas de IA para triar currículos. Experiências partilhadas no mesmo LinkedIn – e em outros contextos, como entrevistas ou conversas informais tidas com alguns empresários e responsáveis de RH – revelam que deixar as escolhas simplesmente nas mãos de Inteligência Artificial tem sido penalizador para as mulheres.

Carol Kulik, da Universidade da Austrália do Sul, confirma a visão de Elias. "O LinkedIn é uma plataforma profissional, e a linguagem de negócios é muito masculina". Embora ela não duvide da afirmação do LinkedIn de que seu algoritmo não foi projetado para suprimir ou discriminar certos grupos de identidade, a especialista em Recursos Humanos e Diversidade e Inclusão é perentória: O algoritmo "vai ser sensível à linguagem de género? Claro que sim!"

Acredita-se que os estilos de escrita estereotipados masculinos sejam mais concisos, enquanto os estilos de escrita estereotipados femininos são imaginados como mais suaves e emocionais. Se um grande modelo de linguagem (LLM) é treinado para melhorar a escrita que está em conformidade com os estereótipos masculinos, representa um preconceito subtil e implícito, escreve ainda o Tech Crunch. E o facto é que os investigadores acreditam que os LLM estão cheios deles pelas razões descritas acima.

Outro dos casos reportado pelo Washington Post – o Tech Crunch, por seu lado, também ouviu centenas de mulheres que participaram desta experiência orgânica – foi o de Rachel Maron, fundadora de uma empresa de Inteligência Artificial, que foi acompanhando o debate no LinkedIn antes de decidir experimentar no seu próprio perfil. "Na semana passada, removi os meus pronomes. Esta semana, mudei o meu marcador de género no LinkedIn para masculino. E, de repente, a plataforma pode ver-me", publicou Maron naquela rede socal. Os resultados surpreenderam-na profundamente: descobriu que o mesmo conteúdo sobre governança de IA, que anteriormente tinha obtido menos de 150 impressões, agora rendia "30.717 impressões", publicou na sua rede.

É certo que um texto, ou centenas de mulheres a experimentar trocar o seu género e a ter resultados idênticos, não provam que todo o algoritmo do LinkedIn esteja errado. Mas sinaliza, pelo menos, que é preciso olhar para a questão de forma transparente, e perceber o que pode estar a acontecer. Mais que não seja porque os números continuam a mostrar um aumento da desigualdade de género. Pelo menos em Portugal.

Dados do Boletim Estatístico 2025: Igualdade de Género em Portugal, relatório elaborado pela Comissão para a Cidadania e Igualdade de Género (CIG) mostram o seguinte: Seis em cada dez pessoas com ensino superior completo eram mulheres, em 2024. Elas representam 59,1% dos licenciados, 60,2% dos mestres e 53,1% dos doutorados. No entanto, quando se olha para as remunerações, nota-se que as mulheres ganham menos em todas os níveis de habilitação e que a diferença é maior quanto mais alta é a formação. “Com o ensino básico, as mulheres ganham em média menos 161,30 €/mês de remuneração base do que os homens (diferencial salarial de 13,9%), sendo que entre as pessoas com ensino superior, as mulheres ganham em média menos 564,8 €/mês do que os homens (diferencial salarial de 26,0%). A disparidade é ainda mais acentuada quando se consideram os ganhos totais (incluindo complementos), com as mulheres com formação superior a receberem em média menos 673,8 €/mês do que os homens, o que corresponde a um diferencial salarial de 26,2%”, lê-se no relatório.

Números mais do que suficientes para alimentar a reflexão.