Fugu-MT 論文翻訳(概要): LinkedIn Profile Characteristics and Professional Success Indicators

論文の概要: LinkedIn Profile Characteristics and Professional Success Indicators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12905v1
Date: Mon, 17 Nov 2025 02:54:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.622751
Title: LinkedIn Profile Characteristics and Professional Success Indicators
Title（参考訳）: LinkedInのプロファイル特性とプロフェッショナルな成功指標
Authors: Tania-Amanda Fredrick Eneye, Ashlesha Malla, Pawan Paudel,
Abstract要約: 本研究では,LinkedInのプロフィール特性と職業的成功との関係について検討し,昇進の指標,追随者数,キャリアの進展率に着目した。 62,000以上の匿名化されたLinkedInプロファイルのデータセットを活用することで、機械学習技術を用いて予測モデルを開発し、プロフェッショナルの成功を導く最も影響力のある要因を特定しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This study explores the relationship between LinkedIn profile characteristics and professional success, focusing on the indicators of promotions, follower count, and career progression rate. By leveraging a dataset of over 62,000 anonymized LinkedIn profiles, we developed predictive models using machine learning techniques to identify the most influential factors driving professional success. Results indicate that while promotions are highly predictable, follower growth exhibits greater complexity. This research provides actionable insights for professionals seeking to optimize their LinkedIn presence and career strategies.
Abstract（参考訳）: 本研究では,LinkedInのプロフィール特性と職業的成功との関係について検討し,昇進の指標,追随者数,キャリアの進展率に着目した。 62,000以上の匿名化されたLinkedInプロファイルのデータセットを活用することで、機械学習技術を用いて予測モデルを開発し、プロフェッショナルの成功を導く最も影響力のある要因を特定しました。その結果、プロモーションは非常に予測可能である一方で、フォロワーの成長はより複雑であることが示唆された。この研究は、LinkedInの存在とキャリア戦略を最適化しようとするプロフェッショナルに実用的な洞察を提供する。

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