Bildung = Berufsbildung?!

 

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

Paper

Automatisiert verarbeitete Online-Stellenanzeigen als Informationsquelle für regionales Arbeitsmarkt-Monitoring

Von:
Plaimauer, Claudia; 3s Unternehmensberatung, Österreich

Session: Papersession P11
Zeit: Freitag, 8.7.2016, 10:30 - 12:00
Ort: FH-SKF
Typ: Paper
Stichworte: Arbeitsmarkt-Monitoring, Interpretation von Stellendaten, Big Data-Analysen

Eine der wichtigsten Aufgaben der Arbeitsmarktpolitik ist, Nachfrage und Angebot aufeinander abzustimmen. Für den nationalen Bedarf repräsentative, alle Sektoren umfassende, detaillierte Information zu erhalten, ist allerdings mit herkömmlichen Methoden - wie z.B. Betriebsbefragungen, Stelleninserate-Analysen, Delphi-Verfahren - nur zu hohen Kosten und mit einigem Zeitverzug möglich.

Der Arbeitsmarkt wird durch Web 2.0 und Big Data aber immer dynamischer: Riesige Datenmengen werden tagtäglich erzeugt und sind jederzeit in Echtzeit über das Internet verfügbar. Was läge also näher als diese „real time labour market information“, insbesondere Online-Stellenvakanzen, für die Arbeitsmarkt-Forschung zu nutzen? Zeigen doch Big-Data-Plattformen wie "Jobfeed" oder "Labour Insight" (1), dass es technisch bereits möglich ist, unstrukturierten (bzw. unterschiedlich strukturierten) Inserate-Text schnell und flächendeckend aus dem Internet zu extrahieren und systematisch aufzubereiten. Information zu aktuell nachgefragten Kompetenzen, Bildungsabschlüssen, Arbeitserfahrungen und dergleichen werden dadurch mit hohem Detailliertheitsgrad und nur minimaler Zeitverzögerung für die Fragestellungen von Personalvermittlung, Arbeitsmarkt-Administration, Berufs- und Bildungsberatung oder für die Aus- und Weiterbildungsplanung erschlossen. Auch Zeitverläufen in der Nachfrage-Entwicklung, welche bisher nur schwer untersuchbar waren, lassen sich nun schnell und flexibel erforschen.

Seit kurzem ist "Jobfeed" in einem ersten Prototypen für Österreich verfügbar. Mit Anfang 2016 enthält das System bereits annähernd 760.000 unique (2) Stellenangebote von beinahe 4.000 verschiedenen Websites (Job-Plattformen, Social Media, Firmen-Websites etc.). Diese Daten warten nun auf die Fragen der Forschung.

Da aber auch modernste Systeme nur dann verlässliche Einsichten in arbeitsmarktpolitische Fragen ermöglichen, wenn man sie richtig einzusetzen weiß, sollen die verheißungsvollen Möglichkeiten (aktuelle, unmittelbare, detaillierte Information zu Arbeitsmarktbedarf schnell, kostengünstig und flexibel in der Fragestellung erforschbar zu machen) vor dem Hintergrund der hier lauernden analytischen Herausforderungen diskutiert werden: Abgesehen von den spezifischen Interpretationsfallen der Quelle „(Online-)Stelleninserat“ (u.a. Unvollständigkeit, Bias, schwierige Quantifizierbarkeit), welche mittels textlinguistisch-pragmatischer Untersuchung identifiziert werden (siehe z.B. Plaimauer, im Ersch.), ist bei automatisiert gesammelten und verarbeiteten Massendaten zu berücksichtigen, dass gegebenenfalls ungenügende Marktabdeckung, fehlerhafte Datenreinigung (Deduplizierung, Historisierung) und -aufbereitung (Extraktion, Normalisierung) Ergebnisse verzerren können (siehe z.B. Carnevale et al., 2014; Dusi et al., 2015; Kureková et al., 2014). Unter Verweis auf die aktuelle Diskussion sollen daher Wege aufgezeigt werden, wie man hier durch entsprechende Anpassung der Auswertungsmethode gegensteuern könnte, etwa durch Verwendung spezieller statistischer Methoden oder ergänzender Datenquellen.

Anmerkungen:

(1) Jobfeed“ gibt es seit 2002 für den niederländischen Arbeitsmarkt. Nach und nach wird das Service auf weitere europäische Staaten ausgedehnt. „Labour Insight“ existiert seit 2010 für die USA, und wurde danach auch für Singapur, Großbritannien, Australien, Neuseeland und Kanada umgesetzt, Näheres unter http://www.textkernel.com/de/hr-software/jobfeed/ bzw. http://burning-glass.com/labor-insight/

(2) Mehrfach inserierte Vakanzen werden vom System unter einem Datensatz zusammengefasst.

Literatur in Auswahl:

Carnevale, A. P. et al. (2014). Understanding Online Job Ads Data. Online: https://cew.georgetown.edu/wp-content/uploads/2014/11/OCLM.Tech.Web.pdf

Dusi, S. et al. (2015): Big Data meets Job Vacancies: Trends, Challenges and Development Directions. In: Larsen, Ch. et al. (2015), p. 31-44.

Kureková, L. M. et al. (2014): Using online vacancies and web surveys to analyse the labour market: A methodological inquiry. Online unter: http://www.izajole.com/content/4/1/18

Labrinidis, A. et al. (2012): Challenges and Opportunities with Big Data. Online unter https://hpc-for-ge.cineca.it/files/CoursesDev/public/2014/ToolsTechniquesData_Analysis/papers/p2032-labrinidis.pdf

Laney, D. (2001): 3-D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Online unter http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf

Larsen, Ch. et al. (2015): Big Data and the Complexity of Labour Market Policies: New Approaches in Regional and Local Labour Market Monitoring for Reducing Skills Mismatches. München & Mering.

Plaimauer, C. (2016): Big Data als Informationsquelle für regionales Arbeitsmarkt-Monitoring: Online-Stellenanzeigen analysieren mittels Jobfeed. AMS info 339. Online unter http://www.ams-forschungsnetzwerk.at/deutsch/publikationen/amspub.asp?jahr=2016&first=0&sid=574531188

d.s. (im Ersch.): Validation of OSPs [Occupational Skills Profiles] using semantic technologies. CEDEFOP-Projektbericht.



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