論文の概要: JobPulse: A Big Data Approach to Real-Time Engineering Workforce Analysis and National Industrial Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11014v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 18:36:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.642963
• Title: JobPulse: A Big Data Approach to Real-Time Engineering Workforce Analysis and National Industrial Policy
• Title（参考訳）: JobPulse: リアルタイムエンジニアリングワークフォース分析と国家産業政策へのビッグデータアプローチ
• Authors: Karen S. Markel, Mihir Tale, Andrea Belz,
• Abstract要約: 我々は、Webスクレイピングツールと新しいデータ処理スキームを使用して、半導体産業向けのジョブポストデータセットを構築します。 各種業務機能の雇用主基盤と相対的ニーズについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Employment on a societal scale contributes heavily to national and global affairs; consequently, job openings and unemployment estimates provide important information to financial markets and governments alike. However, such reports often describe only the supply (employee job seeker) side of the job market, and skill mismatches are poorly understood. Job postings aggregated on recruiting platforms illuminate marketplace demand, but to date have primarily focused on candidate skills described in their personal profiles. In this paper, we report on a big data approach to estimating job market mismatches by focusing on demand, as represented in publicly available job postings. We use commercially available web scraping tools and a new data processing scheme to build a job posting data set for the semiconductor industry, a strategically critical sector of the United States economy; we focus on Southern California as a central hub of advanced technologies. We report on the employer base and relative needs of various job functions. Our work contributes on three fronts: First, we provide nearly real-time insight into workforce demand; second, we discuss disambiguation and semantic challenges in analysis of employer data bases at scale; and third, we report on the Southern California semiconductor engineering ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 社会規模での雇用は国家や世界的な問題に大きく貢献し、雇用創出や失業推定は金融市場や政府にも重要な情報を提供する。 しかし、このような報告は求職市場の供給(求職者)側のみを記述し、スキルミスマッチは理解されていないことが多い。 採用プラットフォームに集約された求人投稿は、市場需要を照らすものだが、これまでは主に個人プロフィールに記載された候補者スキルに焦点を当ててきた。 本稿では、公開求人情報に代表される、需要に着目して求人市場のミスマッチを推定するビッグデータアプローチについて報告する。 我々は、商用で利用可能なウェブスクラップツールと、米国経済の戦略的に重要なセクターである半導体産業のためのジョブポストデータセットを構築するために、新しいデータ処理スキームを使用します。 各種業務機能の雇用主基盤と相対的ニーズについて報告する。 第一に、労働需要に関するほぼリアルタイムな洞察を提供し、第二に、大規模雇用者データベースの分析における曖昧さと意味的な課題について議論し、第三に、南カリフォルニアの半導体エンジニアリングエコシステムについて報告します。

関連論文リスト

• JobHop: A Large-Scale Dataset of Career Trajectories [48.881023210777585]
  ジョブホップ(JobHop)は、ベルギーのフランドルにある公共雇用サービスVDABが提供する匿名の履歴書から派生した大規模なパブリックデータセットである。 構造化されていない履歴データを処理して、構造化された経歴情報を抽出し、標準化された ESCO の職業コードにマッピングする。 これにより、230万以上の作業経験の豊富なデータセットが抽出され、391,000以上のユーザ履歴書にまとめられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T15:22:29Z)
• Nasdaq-100 Companies' Hiring Insights: A Topic-based Classification Approach to the Labor Market [0.0]
  本稿では,現代のオンライン労働市場における職種分類のためのデータマイニング手法を提案する。 マーケティング、ブランディング、セールス、ソフトウェアエンジニアリング、ハードウェアエンジニアリング、産業エンジニアリング、プロジェクトマネジメントの13の職種が、最も頻繁に投稿される職種である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T08:18:56Z)
• Job-SDF: A Multi-Granularity Dataset for Job Skill Demand Forecasting and Benchmarking [59.87055275344965]
  Job-SDFは、ジョブスキルの需要予測モデルをトレーニングし、ベンチマークするために設計されたデータセットである。 2021年から2023年にかけて、中国の大手オンライン求人プラットフォームから集められた1035万件の求人広告に基づいている。 本データセットは,職業,企業,地域レベルなど,さまざまな粒度でのスキル需要予測モデルの評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:22:51Z)
• Professional Network Matters: Connections Empower Person-Job Fit [62.20651880558674]
  本稿では,プロフェッショナルネットワークをPerson-Job Fitモデルに組み込むことの重要性を強調する。 CSAGNNにジョブ固有のアテンション機構を導入し、ノイズの多いプロフェッショナルネットワークを処理する。 提案手法の有効性を,LinkedInの3つの実世界の採用データセットを用いて実験的に評価することで実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T06:44:44Z)
• A practical method for occupational skills detection in Vietnamese job listings [0.16114012813668932]
  正確でタイムリーな労働市場情報の欠如は、スキルミスマッチにつながる。 従来のアプローチは、既存の分類学および/または大きな注釈付きデータに依存している。 ベトナムの求人求職者におけるスキル検出のための実践的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T10:23:18Z)
• Toward Knowledge Discovery Framework for Data Science Job Market in the United States [1.7205106391379024]
  本稿では、米国内におけるデータサイエンス関連業務の求人市場分析のためのフレームワークを提案する。 提案するフレームワークには,連続データ収集,情報抽出,Webベースの視覚化ダッシュボードの3つのサブモジュールが含まれている。 このアプリケーションの現在のバージョンはWeb上にデプロイされており、個人や機関がデータサイエンスのポジションに必要なスキルを調査することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T21:23:15Z)
• DataOps for Societal Intelligence: a Data Pipeline for Labor Market Skills Extraction and Matching [5.842787579447653]
  データOpsモデルを用いて,この問題を定式化し,解決する。 そして、履歴書からスキルを抽出する重要なタスクに焦点を合わせます。 実データに応用機械学習を適用した予備結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T15:37:25Z)
• Job2Vec: Job Title Benchmarking with Collective Multi-View Representation Learning [51.34011135329063]
  Job Title Benchmarking (JTB) は、様々な企業で同様の専門知識を持つ職種をマッチングすることを目的としている。 従来のJTBのアプローチは主に手作業による市場調査に依存しており、それは高価で労働集約的である。 我々はJTBをジョブ-グラフ上のリンク予測のタスクとして再編成し、ジョブタイトルにマッチするリンクはリンクを持つべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-16T02:33:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。