論文の概要: Practical Skills Demand Forecasting via Representation Learning of Temporal Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09508v1
• Date: Wed, 18 May 2022 04:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:53:05.789484
• Title: Practical Skills Demand Forecasting via Representation Learning of Temporal Dynamics
• Title（参考訳）: 時間的ダイナミクスの表現学習による実践的需要予測
• Authors: Maysa M. Garcia de Macedo and Wyatt Clarke and Eli Lucherini and Tyler Baldwin and Dilermando Queiroz Neto and Rogerio de Paula and Subhro Das
• Abstract要約: 急速な技術革新は、世界の労働力の多くを置き去りにする恐れがある。 政府や市場は、スキルの供給が需要の変化に反応する速度を早める方法を見つけなければならない。 本稿では,10年間の月次技術需要観測を用いて,複数段階の予測を未来に向けて一斉に行うパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.536775100566484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rapid technological innovation threatens to leave much of the global workforce behind. Today's economy juxtaposes white-hot demand for skilled labor against stagnant employment prospects for workers unprepared to participate in a digital economy. It is a moment of peril and opportunity for every country, with outcomes measured in long-term capital allocation and the life satisfaction of billions of workers. To meet the moment, governments and markets must find ways to quicken the rate at which the supply of skills reacts to changes in demand. More fully and quickly understanding labor market intelligence is one route. In this work, we explore the utility of time series forecasts to enhance the value of skill demand data gathered from online job advertisements. This paper presents a pipeline which makes one-shot multi-step forecasts into the future using a decade of monthly skill demand observations based on a set of recurrent neural network methods. We compare the performance of a multivariate model versus a univariate one, analyze how correlation between skills can influence multivariate model results, and present predictions of demand for a selection of skills practiced by workers in the information technology industry.
• Abstract（参考訳）: 急速な技術革新は、世界の労働力の多くを置き去りにする恐れがある。 今日の経済は、デジタル経済に参加する準備が整っていない労働者にとって、熟練労働者に対するホワイトホットな需要を減少させている。 長期資本配分の結果と数十億の労働者の生活満足度を測る、あらゆる国にとって危機と機会の瞬間である。 この瞬間を満たすためには、政府や市場は需要の変化にスキルの供給が反応する速度を早める方法を見つけなければならない。 労働市場のインテリジェンスをより完全かつ迅速に理解することは一つの道です。 本研究では,オンライン求人広告から収集したスキル需要データの価値を高めるため,時系列予測の有用性を検討する。 本稿では,一連の繰り返しニューラルネットワーク手法に基づいて,毎月10回のスキル要求観測を用いて,一発のマルチステップ予測を行うパイプラインを提案する。 我々は,多変量モデルと単変量モデルの性能を比較し,スキル間の相関が多変量モデルにどのように影響するかを分析し,情報技術産業における労働者のスキル選択に対する需要予測を示す。

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