Bildung = Berufsbildung?!

 

6. Österr. Berufsbildungsforschung Konferenz, 5.-6.7.2018, Steyr/OÖ

Paper

Stellenmarktmonitoring in Österreich - von manuell zu digital.Potenziale und Fallstricke

Von:
Kostera, Doris; 3s Unternehmensberatung, Österreich

Session: Papersession P11
Zeit: Freitag, 8.7.2016, 10:30 - 12:00
Ort: FH-SKF
Typ: Paper
Stichworte: Arbeitsmarktmonitoring, Big Data, semantische Technologien

Stellenmarktmonitoring in Österreich – von manuell zu digital. Potenziale und Fallstricke.

Der österreichische Stellenmarkt wird bereits seit 1996 (im Auftrag des AMS) systematisch untersucht, um Aussagen über die Größe und Struktur von Stellenvakanzen treffen zu können. War der Stellenmarkt in den 90er Jahren des letzten Jahrhunderts noch ein reiner Print-Stellenmarkt, so begann er sich ab den Nuller Jahren immer stärker in Richtung eines Online-Stellenmarktes hin zu wandeln. Zu dieser Zeit rückte seitens des Auftraggebers auch immer mehr die Frage in den Vordergrund, wie der Inserate-Text qualitativ analysiert und bspw. für die Früherkennung von Qualifikationsbedarfen genutzt werden kann.

Die Basis der Stellenmarktanalyse bildete bislang immer ein Random-Sample aus mehr als 600 Zeitungs- und Zeitschriftenausgaben jährlich, das zu Beginn ausschließlich quantitativ ausgewertet und anschließend hochgerechnet wurde. Manuell erfasst wurden pro Inserat die Zahl der offenen Stellen, die Berufsbezeichnung, Beschäftigungsausmaß und Beschäftigungsverhältnis, das Qualifikationsniveau sowie das Bundesland. Mit dem Launch des Qualifikationsbarometers 2003 wurde dieses Zeitungssample um ein Online-Monitoring ergänzt, das zusätzlich auch die in einem Stelleninserat nachgefragten Qualifikationen (hard und soft skills) erhob. Pro Jahr wurden so im Schnitt um die 25.000 Datensätze generiert (in Zeiten der Hochkonjunktur weit mehr als 30.000 Datensätze). Dieses Online-Monitoring basierte jedoch auf keiner Zufallsauswahl, sondern auf der Erhebung der an 2 Stichtagen im Jahr in den größten Jobbörsen vorgefundenen Jobangebote. Eine Projektion der Ergebnisse auf den gesamten Online-Stellenmarkt war somit nicht möglich. Zudem reichte die Anzahl der erfassten Qualifikationen vor allem in weniger nachgefragten Berufsbereichen nicht aus, um hier valide Aussagen treffen zu können.

Mit dem Einsatz semantischer Technologien eröffnen sich für Analysen des Arbeitsmarktes jetzt viele neue Möglichkeiten. Big Data Plattformen bieten in Zukunft tagesaktuelle Informationen über Jobangebote und Arbeitgeber am Online-Stellenmarkt und stellen damit eine de facto Vollerhebung dar. A la longue wird es nicht nur möglich sein, profunde Qualifikationsprofile zu definieren – welche Qualifikationen werden bei welchen Berufen nachgefragt -, sondern ebenso Tätigkeitsprofile herauszuarbeiten: welche Tätigkeiten sind bei welchen Berufen zu verrichten und wie ändern sich diese im Laufe der Zeit – bspw. im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung (Stichwort Industrie 4.0). Zeitreihen- und regionale Arbeitsmarktanalysen werden auf einer Big-Data-Basis umfassender und tiefer gehend durchgeführt werden können als bisher.

Änderungen können schließlich mittels der digitalen Methodik auch bei der Berechnung der Stellenandrangziffer vorgenommen werden – einem Indikator, der die Zahl der Arbeitslosen pro beim AMS gemeldeter offener Stelle angibt. Basis ist dann nicht nur wie bisher der AMS Stellenmarkt, sondern alle am Arbeitsmarkt angebotenen offenen Stellen können in die Berechnung einbezogen werden – was die Aussagekraft und Seriosität des Parameters deutlich erhöhen würde.

Die Fallstricke der neuen methodischen Möglichkeiten liegen hauptsächlich in der automatisierten Erkennung von Berufstiteln, die vor allem bei komplizierteren, speziellen Berufsbezeichnungen (bzw. deren Synonymen) an ihre Grenzen stößt. Zwar lernt die Maschine, doch gerade im qualifizierten Berufssegment wird es wohl bis auf weiteres noch einer manuellen Nachbearbeitung bedürfen, um die Inseratstitel den richtigen Berufsbereichen zuzuordnen.

LITERATUR:

C. Larsen, S. Rand, A. Schmidt, M. Mezzanzanica, S. Dusi (Eds.): Big Data and the Complexity of Labour Market Policies: New Approaches in Regional and Local Labour Market Monitoring for Reducing Skills Mismatches, München 2015



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