LinkedIn introduce herramientas para detectar spam

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LinkedIn, la red social para profesionales, ha lanzado nuevas herramientas que detectan si los mensajes recibidos son spam. A través de un sistema de aprendizaje automático, se detectarán los mensajes no deseados, indicándoselo como tal al usuario.

Además, en la bandeja de entrada de los mensajes de la red social, dos nuevas pestañas clasificarán los mensajes acorde a los parámetros del algoritmo de aprendizaje, que los habrá detectado como mensajes legítimos o no.

Estos nuevos botones serán «Focused», para los más relevantes y de interés para los usuarios, y «Otros» para el resto de mensajes.

Estas nuevas herramientas responden a un intento de la compañía de mejorar la experiencia en la red social. La misma ha afirmado que, cada segundo, 21 mensajes directos son enviados y recibidos, los cuales incluyen ofertas laborales o vacantes. Estas se mezclan con otros mensajes menos destacados, por lo que su separación en dichas etiquetas facilitará el trabajo de reclutadores y de los trabajadores que buscan empleo.

Funciones en fase de prueba

Todas estas herramientas y nuevas funciones se encuentran todavía en fase de prueba. LinkedIn no ha informado sobre cuándo se implementará de forma generalizada en toda la plataforma. Sin embargo, sí que ha afirmado que será opcional, quedando a criterio del usuario su activación o desactivación en función de sus necesidades particulares.

Medios como TechCrunch, han destacado que la red social recurrirá a un algoritmo de aprendizaje automático para clasificar los mensajes. De esta forma, podrá detectar automáticamente aquellos no deseados o que se puedan considerar spam.

El mismo medio ha indicado que se están llevando a cabo ensayos con esta herramienta en grupos reducidos. Después, se irá integrando a nivel global en toda la red social.

Además, LinkedIn ha informado de que, entre los mensajes no deseados, existirá una opción para informar a la propia plataforma de que, además de spam, el contenido incluye texto inapropiado.

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