लिंक्डइन को अपने AI में आपके डेटा का उपयोग न करने के लिए कैसे कॉन्फ़िगर करें

¿लिंक्डइन को कैसे कॉन्फ़िगर करें ताकि यह अपने AI में आपके डेटा का उपयोग न करे? हाल के महीनों में, लिंक्डइन ने अपने सदस्यों की जानकारी के प्रबंधन के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव किया है: इसने डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करके अपने और सहयोगी प्रदाताओं के कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने की क्षमता को सक्षम कर दिया है। प्लेटफ़ॉर्म के अनुसार, यह निर्णय अधिक उपयोगी सुविधाएँ और बेहतर अनुभव प्रदान करने का प्रयास करता है, लेकिन इसका तात्पर्य यह है कि आपकी पोस्ट, इंटरैक्शन और प्राथमिकताएँ जनरेटिव एल्गोरिदम को फीड कर सकते हैं; यदि आप लिंक्डइन को अपने डेटा का उपयोग करने से रोकना चाहते हैं, तो अपनी गोपनीयता सेटिंग्स की समीक्षा करें।

हालाँकि यह पेशेवर नेटवर्क कुछ समय से एआई सुविधाओं को शामिल कर रहा है—लेखन सहायकों से लेकर ऐसे टूल तक जो आपके एप्लिकेशन को बेहतर ढंग से परिभाषित करने में आपकी मदद करते हैं—लेकिन अनुबंध में बदलाव ने चिंताएँ बढ़ा दी हैं। माइक्रोसॉफ्ट के स्वामित्व वाली इस कंपनी ने चैटजीपीटी-प्रकार के सिस्टम को सपोर्ट करने वाली इकोसिस्टम तकनीक के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को और मज़बूत किया है, जिससे लिंक्डइन डेटा और के बीच और भी गहरा संबंध होने का संकेत मिलता है। उत्पादक क्षमताएं अपने उत्पादों में इसका प्रयोग किया।

लिंक्डइन पर क्या बदलाव आया है और यह आपको क्यों प्रभावित करता है?

नई नीति के अनुसार, लिंक्डइन और कुछ विक्रेता, जनरेटिव एआई कार्यों को संचालित करने वाले मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए सदस्यों की जानकारी संसाधित कर सकते हैं। इस प्रसंस्करण में आपके द्वारा साझा की जाने वाली सामग्री, भाषा सेटिंग्स, टिप्पणियाँ, उपयोग आवृत्ति और सेवा के विभिन्न क्षेत्रों से जुड़े गतिविधि संकेत शामिल होंगे। जब कंपनी आंतरिक रूप से मॉडलों को प्रशिक्षित करती है, तो वह तकनीकों को लागू करने का दावा करती है। पहचान योग्य संदर्भों को कम करें जहां तक ​​संभव हो।

इसके साथ ही, प्लेटफ़ॉर्म ने अपनी AI-संचालित उपयोगिताओं की सूची का विस्तार किया है: करियर-कोच-प्रेरित चैटबॉट, रेज़्यूमे और कवर लेटर रीराइटर, और अन्य सहायक उपकरण जो उम्मीदवारों और भर्तीकर्ताओं के रोज़मर्रा के कामों को आसान बनाते हैं। इसका घोषित लक्ष्य प्रतिभा की आपूर्ति और मांग के बीच संतुलन को बढ़ाना और लिंक्डइन के उपयोग को अधिक उत्पादक बनाना है, हालाँकि इसके लिए यह आवश्यक है कि मॉडल सीखने का एक हिस्सा सामुदायिक गतिविधि पर निर्भर रहें।

कई बाज़ारों में, यह डेटा उपयोग बिना पूर्व स्पष्ट सहमति के (ऑप्ट-आउट मॉडल) सक्षम होता है, जिसका अर्थ है कि जब तक आप विकल्पों को मैन्युअल रूप से अक्षम नहीं करते, तब तक आप डिफ़ॉल्ट रूप से ऑप्ट-इन रहते हैं। यह दृष्टिकोण सेटिंग्स की समीक्षा करने और जहाँ उचित हो, वहाँ आपत्ति करने का भार उपयोगकर्ता पर डाल देता है, जो उन लोगों के लिए एक संवेदनशील मुद्दा है जो इस पर ज़ोर देते हैं। सूचित सहमति और पारदर्शिता।

इसी तरह, विभिन्न संचार और अद्यतनों ने समय संबंधी बारीकियों को पेश किया है: कुछ पाठ नवंबर 2024 में परिवर्तनों के कार्यान्वयन को रखते हैं, और अन्य उद्देश्यों के लिए माइक्रोसॉफ्ट की सहायक कंपनियों के साथ डेटा एक्सचेंज के विस्तार की उम्मीद करते हैं। एआई और विज्ञापन इसके बाद लागू होने के साथ। अपने खाते के गोपनीयता अनुभाग की जाँच करना उचित है और यह भी कि लिंक्डइन को निजी बनाएं, क्योंकि विकल्प के नाम और दायरा क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं।

यह नीति कहां और किसे प्रभावित करती है?

लिंक्डइन ने संकेत दिया है कि आज की तारीख में, वह यूरोपीय संघ, यूरोपीय आर्थिक क्षेत्र और स्विट्ज़रलैंड के निवासियों के डेटा से मॉडलों को प्रशिक्षित नहीं कर रहा है। बाकी बाज़ारों के लिए, प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए प्रोसेसिंग डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम हो सकती है। हाल के दस्तावेज़ों में स्पष्ट रूप से उल्लेख किया गया है कि यूरोप में प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए सार्वजनिक सामग्री का उपयोग कुछ शर्तों के तहत हो सकता है, और संयुक्त राज्य अमेरिका या हांगकांग जैसे देशों में, इसके साथ अधिक साझाकरण होगा। माइक्रोसॉफ्ट और उसके सहयोगी विज्ञापन प्रभावशीलता में सुधार करने के लिए.

किसी भी स्थिति में, कंपनी ने उपयोगकर्ताओं के लिए इस उपयोग को सीमित करने हेतु एक तंत्र लागू किया है। EU/EEA/स्विट्जरलैंड/UK से बाहर के खातों के लिए, सेटिंग्स में एक विशिष्ट स्विच को अक्षम किया जा सकता है। उन क्षेत्रों के भीतर के खातों के लिए, इस विकल्प को अक्षम करने की एक प्रक्रिया है। औपचारिक आपत्ति जिसे एक फॉर्म के माध्यम से भेजा जाता है, तथा सहायता केंद्र से अनुवर्ती कार्रवाई की जाती है।

ध्यान दें कि प्रशिक्षण अक्षम होने पर भी, कंपनी स्पष्ट करती है कि कुछ डेटा का उपयोग प्लेटफ़ॉर्म के भीतर ही संचालित अन्य जनरेटिव AI कार्यों के लिए किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, जब आप प्लेटफ़ॉर्म के भीतर किसी संवादी सहायक के साथ बातचीत करते हैं)। प्रशिक्षण मॉडल और विशिष्ट कार्यों के लिए परिचालन उपयोग के बीच यह अंतर समझने के लिए महत्वपूर्ण है। ऑप्ट-आउट सीमा वास्तव में क्या है?इसके अतिरिक्त, यदि आप प्रदर्शित सामग्री पर अधिक नियंत्रण चाहते हैं, तो आप अपने फ़ीड में सामग्री छिपाएँ जोखिम को कम करने के लिए।

इन नीतियों को लागू करने का तरीका स्थिर नहीं है: लिंक्डइन नियम और सेटिंग स्क्रीन को नियमित रूप से अपडेट करता रहता है। इसलिए, समय-समय पर गोपनीयता अनुभागों की समीक्षा करने से आपको विकल्पों में संभावित नाम या दायरे में बदलावों का पता लगाने में मदद मिलेगी, जैसे कि “जनरेटिव एआई के लिए डेटा” या इससे जुड़े अनुभाग विज्ञापन और सहयोगी.

चरण दर चरण: लिंक्डइन को AI को प्रशिक्षित करने के लिए आपके डेटा का उपयोग करने से कैसे रोकें

सबसे आसान तरीका है अपनी अकाउंट सेटिंग से ट्रेनिंग की अनुमति को बंद करना। भाषा और क्षेत्र के आधार पर यह तरीका थोड़ा अलग हो सकता है, लेकिन सामान्य तौर पर, चरण इस प्रकार हैं, और ये आपको ऐसा करने में मदद करेंगे। अपनी जानकारी के उपयोग को सीमित करें मॉडल प्रशिक्षण में:

1. वेब या ऐप से अपने खाते में लॉग इन करें और "मैं" लेबल वाले मेनू के अंतर्गत ऊपरी दाएं कोने में अपनी तस्वीर पर टैप करें।
2. सभी उपलब्ध सेटिंग श्रेणियां देखने के लिए “सेटिंग्स और गोपनीयता” पर जाएं।
3. साइड पैनल में, डेटा प्रोसेसिंग विकल्प खोलने के लिए "डेटा गोपनीयता" का चयन करें।
4. "जनरेटिव एआई के लिए डेटा" या "जनरेटिव एआई को बेहतर बनाने के लिए डेटा" अनुभाग खोजें (नाम अलग-अलग हो सकते हैं)। "सामग्री बनाने वाले एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मेरे डेटा का उपयोग करें" के बगल में स्थित स्विच पर टैप करें और टॉगल करें।
5. यदि संकेत मिले तो अपने परिवर्तन सहेजें; आप देखेंगे कि चयनकर्ता अक्षम अवस्था में चला गया है, जिससे चयनकर्ता का उपयोग कम हो गया है। आपके संकेत और सामग्री प्रशिक्षण में हूं।

कुछ देशों में आपको एक और सेटिंग ज़रूर देखनी चाहिए: "सेटिंग और गोपनीयता" में, "विज्ञापन डेटा" सेक्शन देखें। वहाँ, "तीसरे पक्ष या सहयोगियों के साथ डेटा शेयर करें" जैसा कोई विकल्प है या नहीं, यह देखने के लिए टॉगल को बंद कर दें। विनिमय रद्द करेंइससे सहयोगियों के साथ साझा करने सहित, विस्तृत विज्ञापन लक्ष्यीकरण के लिए आपकी गतिविधि के उपयोग को सीमित करने में मदद मिलती है।

उपरोक्त सेटिंग्स के अलावा, लिंक्डइन प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए प्रसंस्करण पर आपत्ति करने के लिए एक आपत्ति फ़ॉर्म भी प्रदान करता है। आपको अपना पहला और अंतिम नाम, ईमेल पता, और यह संक्षिप्त विवरण भरना होगा कि आप प्लेटफ़ॉर्म को इस उद्देश्य के लिए अपने व्यक्तिगत डेटा का उपयोग क्यों नहीं करने देना चाहते। सबमिट करने के बाद, सिस्टम एक केस नंबर जनरेट करता है जिसे आप सहायता केंद्र में अपने अनुरोध की स्थिति पर नज़र रखने के लिए देख सकते हैं, हालाँकि कंपनी चेतावनी देती है कि इसमें कुछ खामियाँ हो सकती हैं। उच्च मांग के कारण देरीयदि आप चाहें, तो आप यह भी कर सकते हैं लिंक्डइन से सदस्यता समाप्त करें.

यदि आप यूरोपीय संघ, ईईए, यूके या स्विट्ज़रलैंड में रहते हैं, तो क्षेत्रीय नियमों के कारण, प्रक्रिया में टॉगल स्विच का उपयोग करने की तुलना में इस आपत्ति मार्ग की अधिक आवश्यकता हो सकती है। फिर भी, "डेटा गोपनीयता" पर जाएँ और जाँचें कि क्या वर्कआउट सेटिंग सूचीबद्ध है: यदि यह दृश्यमान और सक्रिय है, तो इसे अनचेक करें; यदि नहीं, तो का उपयोग करें विरोध प्रपत्र.

कौन सा डेटा इस्तेमाल किया जा सकता है और यह कहां से आता है

लिंक्डइन की नीति विभिन्न प्रकार की सूचनाओं को कवर करती है। सबसे पहले, वह डेटा जो आप स्वेच्छा से प्रदान करते हैं: आप अपनी प्रोफ़ाइल में क्या शामिल करते हैं, आप जो सामग्री प्रकाशित करते हैं, आप जो फ़ॉर्म भरते हैं (सर्वेक्षणों से लेकर आवेदनों तक), या वे दस्तावेज़ जिन्हें आप अनुलग्नक के रूप में संलग्न करते हैं। बायोडाटा या पत्र.

इसमें तीसरे पक्षों से भी जानकारी शामिल है: वे लोग जो टिप्पणियों, पोस्ट, लेखों या वीडियो में आपके बारे में जानकारी का उल्लेख या साझा करते हैं; लिंक्डइन के ग्राहक और इकोसिस्टम पार्टनर; और माइक्रोसॉफ्ट जैसी संबंधित संस्थाएँ। डेटा की यह परत हमेशा आपके सीधे नियंत्रण में नहीं होती, लेकिन यह आपके डेटा के उपयोग को प्रभावित कर सकती है। सिस्टम की रूपरेखा आपकी रुचियां या संबंध.

एक और महत्वपूर्ण स्रोत उपयोग संकेत हैं: आप किसी खास सेक्शन में कितना समय बिताते हैं, पोस्ट और विज्ञापनों के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, आप क्या सर्च करते हैं, या आप ऑफ़र के लिए आवेदन करते हैं या कंपनियों को फ़ॉलो करते हैं। ये सभी मॉडल और एल्गोरिदम की मदद करते हैं। पैटर्न का अनुमान लगाना गतिविधि का।

हम कुकीज़ और इसी तरह की अन्य तकनीकों के साथ-साथ डिवाइस और स्थान डेटा (जैसे, आईपी पता, मोबाइल वाहक, या इंटरनेट प्रदाता) भी जोड़ सकते हैं। इस जानकारी का उपयोग खाते की सुरक्षा बनाए रखने, आपके अनुभव को बेहतर बनाने और संभावित रूप से आपके खाते को सुरक्षित रखने के लिए किया जाता है। अनुकूलन क्षमताओं.

अंत में, नेटवर्क के भीतर आपके द्वारा किए जाने वाले संचार (संदेश, निमंत्रण, कार्यक्रम), आपकी कंपनी या शैक्षणिक संस्थान द्वारा लिंक्डइन सेवाएँ खरीदने पर प्रदान किया जाने वाला डेटा, और प्लेटफ़ॉर्म से जुड़ी तृतीय-पक्ष सेवाओं (विज्ञापन, ऐड-ऑन, एकीकरण) का उपयोग करते समय आपके द्वारा छोड़ा गया प्रभाव, सभी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। जब आप लिंक्डइन के भीतर एक जनरेटिव एआई फ़ंक्शन के साथ इंटरैक्ट करते हैं, तो आपके इनपुट, उत्पन्न परिणाम और उन्हें संसाधित करने के तरीके, सभी का विश्लेषण किया जाता है। आप उस उपकरण का उपयोग करते हैं.

सीमाएँ, कानूनी बारीकियाँ और निष्क्रिय होने पर क्या नहीं बदलता

एक महत्वपूर्ण स्पष्टीकरण: प्रशिक्षण के लिए आपके डेटा के उपयोग को अक्षम करने से पहले से शामिल जानकारी से प्राप्त कोई भी सीख मिट नहीं जाती। दूसरे शब्दों में, ऑप्ट-आउट आगे की कार्रवाई करता है। इसके अलावा, लिंक्डइन निर्दिष्ट करता है कि यह वरीयता आपके डेटा को प्लेटफ़ॉर्म पर ही संचालित होने वाले अन्य जनरेटिव एआई कार्यों में उपयोग करने से नहीं रोकती है, उदाहरण के लिए जब आप किसी के साथ चैट करते हैं। लिंक्डइन में सहायक.

मूल बहस सहमति के इर्द-गिर्द घूमती है। ऑप्ट-इन मॉडल (आप तभी प्रवेश करते हैं जब आप स्वीकार करते हैं) और ऑप्ट-आउट मॉडल (आप तब तक भाग लेते हैं जब तक आप ऑप्ट-आउट नहीं करते) के बीच का अंतर बहुत बड़ा है। सख्त नियमों वाले क्षेत्रों में, नियामक दबाव ने अधिक सक्रिय सहमति को बढ़ावा दिया है, जबकि अन्य जगहों पर, कंपनियां एक ऐसी प्रणाली की ओर बढ़ रही हैं जहाँ उपयोगकर्ता को खोजें और अचिह्नित करें बक्से। यह विषमता घर्षण और भ्रम पैदा करती है।

कुछ संचार भर्ती उत्पादों और चयन उपकरणों को मज़बूत करने के लिए डेटा के इस्तेमाल की ज़रूरत पर ज़ोर देते हैं, जो लिंक्डइन और माइक्रोसॉफ्ट के लिए एक अहम पहलू है। बड़ी कंपनियों द्वारा चयन समय कम करने के लिए भर्ती सहायकों का इस्तेमाल करने के मामले सामने आए हैं, जो इस बात की व्याख्या करते हैं। वास्तविक डेटा की मांग सटीकता के प्रतिस्पर्धी स्तर हासिल करने के लिए। बड़े और विविध वॉल्यूम के बिना, मॉडल की गुणवत्ता प्रभावित हो सकती है।

उपयोगकर्ता पक्ष में, पारदर्शिता और आपत्ति दर्ज करने के अवसर को लेकर आलोचनाएँ हैं। जिन लोगों ने फ़ॉर्म के माध्यम से आपत्ति दर्ज करने का अनुरोध किया है, उन्हें केस नंबर और एक ट्रैकिंग चैनल प्राप्त हुआ है, लेकिन अनुरोधों की अधिक संख्या के कारण लंबा इंतजार सामान्य से ज़्यादा। आपका सबसे अच्छा बचाव न केवल उपयुक्त विकल्पों को अक्षम करना है, बल्कि यह भी नियमित रूप से जांचना है कि सेटिंग्स में नए टॉगल दिखाई दिए हैं या नहीं।

प्रशिक्षण के क्षेत्रीय दायरे पर लिंक्डइन का संचार कुछ बिंदुओं पर स्पष्ट रहा है (जैसे, कुछ समय पर यूरोपीय संघ/ईईए/स्विस निवासियों के डेटा के साथ प्रशिक्षण न देना), और कुछ अन्य बिंदुओं पर बदलाव के लिए ज़्यादा खुला है (जैसे, विज्ञापन या विश्लेषण के लिए सहयोगियों के साथ साझाकरण का विस्तार करना)। इस ढर्रे को देखते हुए, एक नियमित समीक्षा कार्यक्रम अपनाना एक अच्छा विचार है। डेटा गोपनीयता और विज्ञापन आपके खाते में

एक पैटर्न जो पूरे उद्योग में दोहराया जाता है

लिंक्डइन अकेला मामला नहीं है: कई सेवाओं ने एआई उद्देश्यों के लिए उपयोगकर्ता डेटा के उपयोग को सक्षम करने के लिए अपनी नीतियों को फिर से लिखा है। कुछ संगीत प्लेटफ़ॉर्म ने व्यक्तिगत संकेतों पर आधारित अनुशंसाओं को बेहतर बनाने के लिए शर्तों में बदलाव किया है; बड़े सोशल नेटवर्क्स ने यूरोप में सार्वजनिक पोस्ट का उपयोग करने की कोशिश की है और उन्हें संगठित विरोध का सामना करना पड़ा है; संवादात्मक सहायक प्रदाता वार्तालापों का उपयोग करने और अवधारण समय बढ़ाने के लिए प्राधिकरण मांग रहे हैं; और यहाँ तक कि भंडारण और स्थानांतरण सेवाएँ भी आलोचना के बाद सुधारा गया साझा फ़ाइलों को प्रशिक्षण सामग्री के रूप में उपयोग करने का प्रयास करने के लिए।

सामान्य कारक डेटा की भूख है। कंपनियाँ जनरेटिव एआई को विशिष्ट उत्पाद बनाने के एक तरीके के रूप में देखती हैं, लेकिन उस महत्वाकांक्षा और उपयोगकर्ता की अपनी जानकारी के बारे में निर्णय लेने की क्षमता के बीच संतुलन लगातार बदलता रहता है। इसलिए यह सुनिश्चित करना ज़रूरी है कि भागीदारी का पिटारा खुला रहे। "सामान्य नज़रों से ओझल और यह कि अधिकारों का प्रयोग करने के स्पष्ट मार्ग हैं।

लिंक्डइन पर आपकी गोपनीयता की सुरक्षा के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

हालाँकि प्लेटफ़ॉर्म विशिष्ट सेटिंग्स प्रदान करता है, फिर भी कुछ आदतें सुरक्षा की परतें जोड़ती हैं। "सेटिंग्स और गोपनीयता" ("डेटा गोपनीयता" और "विज्ञापन डेटा" अनुभाग) की मासिक समीक्षा करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपकी प्राथमिकताएँ वैसी ही रहें जैसी आपने उन्हें छोड़ी थीं। जाँच करें कि क्या विज्ञापन से संबंधित नए विकल्प दिखाई दिए हैं। प्रशिक्षण, सहयोगी या विज्ञापन.

• अपनी सार्वजनिक गतिविधि की दृश्यता कम करें (उदाहरण के लिए, मेरी प्रोफ़ाइल कौन देख सकता है या आपके अपडेट), यदि आपको अपने व्यावसायिक लक्ष्यों के लिए उस एक्सपोजर की आवश्यकता नहीं है।
• क्रॉस-साइट ट्रैकिंग को प्रतिबंधित करने के लिए, जहां उपलब्ध हो, संबंधित अनुभाग में कुकीज़ और समान प्रौद्योगिकियों के उपयोग को प्रतिबंधित करें।
• प्रकाशन से पहले, मूल्यांकन करें कि क्या सामग्री में संवेदनशील जानकारी (ईमेल, टेलीफोन नंबर, पहचानकर्ता) है और उन्हें प्रतिस्थापित करें गैर-पहचान योग्य डेटा जब यह संभव है।
• समय-समय पर डाउनलोड टूल से अपने डेटा की एक प्रति डाउनलोड करें ताकि यह बेहतर ढंग से समझा जा सके कि प्लेटफ़ॉर्म आपकी गतिविधि के बारे में क्या संग्रहीत करता है।

अगर आप लिंक्डइन में एआई फ़ीचर्स के साथ काम करते हैं, तो याद रखें कि आपके इनपुट और टूल के साथ आपके इंटरैक्ट करने के तरीके को उसी फ़ीचर को बेहतर बनाने के लिए प्रोसेस किया जा सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि अगर आपने ऑप्ट-आउट कर लिया है, तो उनका इस्तेमाल सामान्य मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए अपने आप हो जाएगा, लेकिन वे प्रभावित कर सकते हैं। व्यक्तिगत अनुभव आपको क्या मिलेगा

हकीकत यह है कि ये नीतियाँ तेज़ी से बदलती रहती हैं। इसलिए, आज ही बदलाव करने के अलावा, अपने कैलेंडर में एक रिमाइंडर सेट करना भी एक अच्छा विचार है ताकि आप बाद में इस समीक्षा को दोहरा सकें। इस नियमित प्रक्रिया से, आप अपनी नीतियों पर बेहतर नियंत्रण रख पाएँगे। आपका डेटा और आपकी प्राथमिकताएँभले ही भविष्य में शर्तें बदल जाएं।

उपरोक्त सभी बातों को ध्यान में रखते हुए, मुख्य बात यह है कि प्रत्येक समायोजन के वास्तविक दायरे को समझें, पहचानें कि क्या सीमित है (मॉडल प्रशिक्षण) और क्या सक्रिय रह सकता है (परिचालन एआई विशेषताएँ), क्षेत्रीय अंतरों का आकलन करें, और "जनरेटिव एआई के लिए डेटा" टॉगल और आपत्ति प्रपत्र और विज्ञापन अनुभागों दोनों का उपयोग करें; उस दृष्टिकोण के साथ, आप अपने डेटा के साथ प्रशिक्षण को दूर रख सकते हैं जबकि अभी भी यह तय कर सकते हैं कि कितना आप अनुकूलन स्वीकार करते हैं लिंक्डइन पर अपने दैनिक जीवन में क्या बदलाव लाएँ।