論文の概要: Measuring Digital Labour Market Transitions with a Digital Semantic Score: An AI-Based Methodology Applied to the Dutch Labour Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24222v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 08:27:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.870245
- Title: Measuring Digital Labour Market Transitions with a Digital Semantic Score: An AI-Based Methodology Applied to the Dutch Labour Market
- Title（参考訳）: デジタルセマンティックスコアを用いたデジタル労働市場移行の測定--オランダ労働市場に応用したAI手法
- Abstract要約: オランダ労働市場のデジタルトランスフォーメーション : 職業言語、キャリアパス、職業関連スキルを変革する。
本稿では、数百万のオランダ人求職者を対象としたデータを用いて、デジタル化を分析するAIベースの手法を開発する。
また、デジタル・セマンティック・スコアを導入し、デジタル・コンセプトと肩書やスキルがいかに結びついているかを測定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The digital transformation of the Dutch labour market is reshaping occupational language, career pathways, and job-related skills. Addressing these changes requires granular labour market intelligence. This paper develops an AI-based methodology to analyse digitalisation using data covering millions of Dutch job profiles. The methodology combines embedding-based similarity search and large language model classification to map unstructured job information to harmonised ESCO occupations. We also introduce a Digital Semantic Score that measures how strongly job titles and skills are associated with digital concepts relative to a non-digital reference. Using embeddings and cosine similarity to transparent digital and non-digital anchor groups, this indicator moves beyond keyword-based approaches by capturing broader digital meanings in occupational language and worker skill profiles. It enables analysis across occupations, career transitions, emerging job-title vocabulary, and skill digitality. The findings reveal that digitalisation is unevenly distributed across the labour market. Digital job-title language is most prominent among managerial, professional and ICT-related occupations, but is increasingly visible in hybrid business, marketing and automation-related roles. Career-transition analyses show that movement toward digital work is pathway-dependent, while skill analyses highlight the multidimensional nature of digital capability, encompassing technical, hybrid and business-systems skills. By combining profile data, AI-supported occupational classification and semantic scoring, this study advances AI-driven labour market analytics and provides a scalable framework for monitoring digital labour market change. The methodology helps identify emerging skill needs, support reskilling strategies, and inform policies addressing skills mismatches and labour shortages in the Netherlands.
- Abstract（参考訳）: オランダの労働市場のデジタルトランスフォーメーションは、職業言語、キャリアパス、職業関連スキルを変革している。
これらの変化に対処するには、細かな労働市場インテリジェンスが必要である。
本稿では、数百万のオランダ人求職者を対象としたデータを用いて、デジタル化を分析するAIベースの手法を開発する。
この手法は、埋め込みに基づく類似性探索と大規模言語モデル分類を組み合わせて、構造化されていないジョブ情報を調和した ESCO の職業にマッピングする。
また,デジタル・セマンティック・スコアを導入し,非デジタル・レファレンス(非デジタル・レファレンス)に対して,肩書きやスキルがデジタル概念とどのように結びついているかを測定する。
埋め込みやコサインの類似性を透明なデジタルアンカーグループや非デジタルアンカーグループと組み合わせることで、この指標は、職業言語や労働者のスキルプロファイルにおいてより広いデジタル意味を捉え、キーワードベースのアプローチを超えていく。
職業、キャリア移行、新しい役職の語彙、スキルのデジタル化などを分析することができる。
その結果、デジタル化は労働市場に不均一に分散していることが明らかとなった。
デジタル求職言語は、管理職、専門職、ICT関連の職業において最も顕著であるが、ハイブリットビジネス、マーケティング、オートメーション関連の役割においてますます顕著である。
キャリア・トランジション・アナリティクスは、デジタルワークへの動きが経路に依存していることを示しているが、スキル分析は、技術、ハイブリッド、ビジネスシステムスキルを含む、デジタル能力の多次元的な性質を強調している。
この研究は、プロファイルデータ、AIによる職業分類、セマンティックスコアリングを組み合わせることで、AIによる労働市場分析を進め、デジタル労働市場の変化を監視するためのスケーラブルなフレームワークを提供する。
この方法論は、新たなスキルニーズを特定し、リスキル戦略をサポートし、オランダのスキルミスマッチや労働不足に対処するポリシーを通知するのに役立つ。
関連論文リスト
- Organizing in the Digital Age: Understanding Community, Challenges, and Consequences in Digitally-facilitated Labor Organizing [5.7666197849300245]
本研究では、様々な労働組合の労働者がデジタル・テキスト・ベースのコミュニケーション・プラットフォームをどのように活用しているかを詳細に分析する。
この結果から,デジタルツールは現代の労働成功に不可欠なものではあるが,新たな複雑さももたらしていることが明らかとなった。
これらの知見に基づいて、デジタル組織化のより広範な理解と、組合におけるデジタルツールの役割とを関連づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-18T15:36:07Z) - Learning after COVID-19 and the ICT career aspirations: Are students entering the AI era with weaker skills? [7.765662835417495]
この分析は、学生の自律性、デジタルスキル、教師サポートの指標を組み合わせた、PISA 2018と2022の国レベルのデータを利用している。
その結果、ICTのキャリアへの期待は、世界的だが不均一な増加を示している。
デジタルスキルは最強で一貫した予測者として登場し、教師サポートは補完的な役割を果たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-17T13:30:36Z) - Can Online GenAI Discussion Serve as Bellwether for Labor Market Shifts? [62.386835769570006]
本稿では,大規模言語モデルに関するオンライン議論が,労働市場の変化の早期指標として機能するかどうかを検討する。
我々は、公共の談話が雇用の変化の先駆けとなる領域と時間枠を特定するために、4つの異なる分析的アプローチを採用している。
調査の結果,求職率,純雇用率,在職期間,失業期間など,複数の指標で1～7ヶ月の雇用変化を事前に予測していることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-20T04:18:25Z) - JobHop: A Large-Scale Dataset of Career Trajectories [43.84577100931558]
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、構造化された経歴情報を抽出し、標準化された ESCO の職業コードに正規化する。
この結果、361,000人以上の履歴書から抽出され、グループ化された166万以上の作業経験の豊富なデータセットが得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T15:22:29Z) - An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。
本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。
我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T03:40:36Z) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z) - Machine-assisted quantitizing designs: augmenting humanities and social sciences with artificial intelligence [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人文科学や社会科学におけるデータ分析をスケールアップする前例のない機会であることが示された。
設計原則を定量化し、変換し、言語学から特徴分析し、人間の専門知識と機械のスケーラビリティを透過的に統合する混合手法を構築します。
このアプローチは、1ダース以上のLDM支援ケーススタディで議論され、9つの多様な言語、複数の規律、タスクをカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T14:21:50Z) - Do Digital Jobs Need an Image Filter? Factors Contributing to Negative
Attitudes [3.441021278275805]
我々は、社会心理学と情報システムの両方の理論を組み合わせて、デジタルジョブの知覚を調査した。
デジタル職業の個人は、一致した確立した職業の個人よりも、好ましくないと認識され、勤勉でないと認識された。
デジタルの仕事は社会的価値を脅かし、あまり役に立たないと見なされた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T14:17:37Z) - Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models [72.27121528451528]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ(TTI)システムにおける社会的バイアスを探索する新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、プロンプト内の性別や民族のマーカーを列挙して生成された画像の変動を特徴づけることに依存している。
我々はこの手法を利用して3つのTTIシステムによって生成された画像を分析し、そのアウトプットが米国の労働人口層と相関しているのに対して、彼らは常に異なる範囲において、限界化されたアイデンティティを低く表現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:32:49Z) - 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) - Automatic Image Content Extraction: Operationalizing Machine Learning in
Humanistic Photographic Studies of Large Visual Archives [81.88384269259706]
本稿では,機械学習による大規模画像アーカイブの検索と解析のための自動画像コンテンツ抽出フレームワークを提案する。
提案する枠組みは、人文科学と社会科学のいくつかの分野に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-05T12:19:24Z) - 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。