1. Zoekresultaten: Bij het zoeken naar bepaalde functietitels of vaardigheden kan het algoritme van LinkedIn prioriteit geven aan resultaten die aansluiten bij traditionele genderstereotypen. Zoekopdrachten naar 'software engineer' kunnen bijvoorbeeld meer mannelijke kandidaten opleveren dan vrouwelijke kandidaten, waardoor het idee wordt bestendigd dat technische functies overwegend door mannen worden gedomineerd.

2. Suggesties voor automatisch aanvullen: De functie voor automatisch aanvullen in de zoekbalk van LinkedIn kan bepaalde functietitels of vaardigheden voorstellen op basis van gebruikersgedrag en historische gegevens. Als de gegevens een hogere concentratie mannen in specifieke rollen laten zien, kunnen de suggesties voor automatisch aanvullen de genderstereotypen versterken door deze rollen als mannen-geassocieerd voor te stellen.

3. Netwerkaanbevelingen: Het algoritme van LinkedIn suggereert potentiële connecties op basis van verschillende factoren, zoals gedeelde connecties, functietitels en wederzijdse interesses. Als het netwerk overwegend door mannen wordt gedomineerd, kan het algoritme vrouwelijke gebruikers meer mannelijke connecties suggereren, waardoor hun toegang tot diverse professionele netwerken wordt beperkt.

4. Zoekalgoritmen: De onderliggende zoekalgoritmen houden mogelijk niet expliciet rekening met gendervooroordelen. De zoekmachine van LinkedIn vertrouwt op factoren als relevantie, betrokkenheid en gebruikersinteracties om de resultaten te rangschikken. Deze factoren kunnen echter onbedoeld gendervooroordelen in stand houden als de trainingsgegevens of gebruikersgedragspatronen genderverschillen vertonen.

Het is belangrijk dat LinkedIn en andere platforms gendervooroordelen actief aanpakken in hun algoritmen en zorgen voor een eerlijke vertegenwoordiging en kansen voor alle gebruikers. Dit kan regelmatige audits, data-analyse en algoritmische aanpassingen inhouden om vooroordelen te verminderen.