ETD

• LinkedIn
• Recruiting
• Risorse Umane

Questa tesi di laurea magistrale analizza il ruolo di LinkedIn come co-recruiter nel mercato del lavoro contemporaneo, esplorando come la datificazione e le logiche algoritmiche ridefiniscono i processi di selezione.

Attraverso una cornice teorica basata sulla Platform Society, lo studio decostruisce l’illusione di oggettività del Match Score e dei sistemi di ranking, evidenziando come tali infrastrutture socio - tecniche possono cristallizzare bias sistematici e penalizzare i percorsi di carriera atipici. La metodologia adotta un approccio qualitativo tramite l’utilizzo del Walkthrough Method per l’analisi delle interfacce di LinkedIn Recruiter. I risultati documentano una negoziazione costante tra l’intuito professionale umano e la rigidità dei dati sintetici, rivelando l’emergere di strategie di resistenza manuale volte a preservare la diversità e l’equità organizzativa. La ricerca sottolinea l’urgenza di una supervisione umana critica e di una nuova alfabetizzazione algoritmica per i professionisti delle risorse umane. In conclusione, il lavoro propone un modello di governance multidisciplinare che riafferma la centralità del giudizio morale e professionale del selezionatore, impedendo che l’efficienza computazionale sostituisca il riconoscimento del valore umano individuale.