Publicização do Número de Candidatos por Vaga em Estudo Experimental no LinkedIn
Publicização do Número de Candidatos por Vaga em Estudo Experimental no LinkedIn
Qual era o objetivo?
Encorajar usuários a completarem candidaturas a vagas pela plataforma.
Onde e quando?
O estudo experimentalOs estudos experimentais utilizam mecanismos aleatórios (isto é, sorteios) para definir quem será e quem não será contemplado por um determinado programa ou política pública, garantindo que as diferenças futuras entre estes grupos possam ser atribuídas com maior credibilidade à intervenção em si — e não a diferenças entre quem é e quem não é "tratado". foi realizado em março de 2012 e envolveu 2,3 milhões de usuários.
Como era o desenho?
Foi incorporada à plataforma informação sobre quantas pessoas já tinham clicado no botão que iniciava o processo de candidatura a vagas. Assim, por exemplo, quando um usuário visualizava uma vaga, ele era apresentado também à mensagem “162 pessoas clicaram aqui”.
O que aprendemos com o monitoramento e avaliação?
Foram documentadas, no artigo listado na seção abaixo, as seguintes evidências a respeito do impacto causal da iniciativa:
- aumento de 1,9% a 3,6% (ou de 0,21 a 0,36 pontos percentuaisO efeito de um programa em termos percentuais (%) é diferente do efeito do programa em pontos percentuais! Por exemplo, se uma variável binária teria média de 10% na ausência da iniciativa, um impacto de 5 pontos percentuais representa um aumento de 50% (=5/10).) na taxa de indivíduos que iniciaram e de 3,5% a 3,7% (ou de 0,089 a 0,094 pontos percentuais) na taxa de indivíduos que finalizaram algum processo de candidatura a vagas pela plataforma, no horizonte de 16 dias de duração do estudo [1];
- o efeito sobre as chances de finalização acima foram particularmente pronunciados para mulheres, o que sugere que a informação adicional aumentou a diversidade das candidaturas recebidas pelas empresas [1].
Quais as fontes da informação?
- Gee, L. K. (2019). The More You Know: Information Effects on Job Application Rates in a Large Field Experiment. Management Science, 65(5), 2077-2094.
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