論文の概要: Multi-generational labour markets: data-driven discovery of
multi-perspective system parameters using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10146v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 18:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 14:38:42.466225
- Title: Multi-generational labour markets: data-driven discovery of
multi-perspective system parameters using machine learning
- Title（参考訳）: 多世代労働市場:機械学習を用いたマルチパースペクティブシステムパラメーターのデータ駆動検出
- Authors: Abeer Abdullah Alaql, Fahad Alqurashi, Rashid Mehmood
- Abstract要約: 我々は、ビッグデータと機械学習を用いて、多世代労働市場におけるマルチパースペクティブパラメーターを発見する。
学術的視点のパラメータは、1958-2022年の間、Web of Scienceから35,000の論文を要約して発見されている。
データ駆動パラメータ発見のための完全な機械学習ソフトウェアツールが開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Economic issues, such as inflation, energy costs, taxes, and interest rates,
are a constant presence in our daily lives and have been exacerbated by global
events such as pandemics, environmental disasters, and wars. A sustained
history of financial crises reveals significant weaknesses and vulnerabilities
in the foundations of modern economies. Another significant issue currently is
people quitting their jobs in large numbers. Moreover, many organizations have
a diverse workforce comprising multiple generations posing new challenges.
Transformative approaches in economics and labour markets are needed to protect
our societies, economies, and planet. In this work, we use big data and machine
learning methods to discover multi-perspective parameters for
multi-generational labour markets. The parameters for the academic perspective
are discovered using 35,000 article abstracts from the Web of Science for the
period 1958-2022 and for the professionals' perspective using 57,000 LinkedIn
posts from 2022. We discover a total of 28 parameters and categorised them into
5 macro-parameters, Learning & Skills, Employment Sectors, Consumer Industries,
Learning & Employment Issues, and Generations-specific Issues. A complete
machine learning software tool is developed for data-driven parameter
discovery. A variety of quantitative and visualisation methods are applied and
multiple taxonomies are extracted to explore multi-generational labour markets.
A knowledge structure and literature review of multi-generational labour
markets using over 100 research articles is provided. It is expected that this
work will enhance the theory and practice of AI-based methods for knowledge
discovery and system parameter discovery to develop autonomous capabilities and
systems and promote novel approaches to labour economics and markets, leading
to the development of sustainable societies and economies.
- Abstract（参考訳）: インフレ、エネルギーコスト、税金、金利といった経済問題は、私たちの日常生活において常に存在しており、パンデミック、環境災害、戦争といった世界的な出来事によって悪化している。
金融危機の持続的な歴史は、近代経済の基盤における重大な弱点と脆弱性を明らかにしている。
もうひとつの大きな問題は、多くの人々が仕事を辞めることだ。
さらに、多くの組織は、新しい課題を示す複数の世代からなる多様な労働力を持っています。
経済や労働市場における変革的アプローチは、我々の社会、経済、惑星を保護するために必要である。
本研究では,ビッグデータと機械学習を用いて多世代労働市場のマルチパースペクティブパラメータを探索する。
学術的視点のパラメータは、1958-2022年のウェブ・オブ・サイエンスの35,000の論文の要約と、2022年のLinkedInの57,000の投稿を用いて専門家の視点で発見されている。
合計28のパラメータを発見し,これらを5つのマクロパラメータ,学習・技能,雇用セクター,消費者産業,学習・雇用問題,世代固有の課題に分類した。
データ駆動パラメータ発見のための完全な機械学習ソフトウェアツールが開発されている。
様々な定量化および可視化手法を適用し,多世代労働市場を探索するために複数の分類群を抽出した。
100以上の研究論文を用いた多世代労働市場の知識構造と文献レビューを行う。
この研究は、自律的な能力とシステムを開発するための知識発見とシステムパラメータ発見のためのaiベースの方法の理論と実践を強化し、労働経済学と市場への新しいアプローチを促進し、持続可能な社会と経済の発展に繋がると予想されている。
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