Оценка человеческого капитала на основе платформенных данных цифровых посредников рынка труда
| Parent link: | Векторы благополучия: экономика и социум=Journal of Wellbeing Technologies: сетевое издание/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2019-.— 2658-4956 Т. 53, № 4.— 2025.— С. 308-318 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Summary: | В исследованиях последних лет, посвящённых региональным различиям, кадровым дефицитам, оценке качества занятости, а также проблемам формирования знаний, умений и навыков работников, всё чаще используются данные сайтов-агрегаторов вакансий и резюме. Статья подготовлена на основе систематизации и критического анализа существующих в международной практике подходов к определению и классификации цифровых посредников рынка труда, а также сопоставлению функционирующих в России и Казахстане платформ такого типа. Актуальность. Развитие цифровых технологий и появление платформ нового типа, предоставляющих аналитические сервисы и инструменты адаптации к сигналам рынка труда, усиливают интерес к применению таких источников в академической практике. В связи с этим особенно значимой становится задача определить научную ценность и границы использования цифровой информации, собираемой платформами, которые фиксируют параметры спроса на персонал и предложения рабочей силы. Цель: выявление возможностей и ограничений применения данных цифровых посредников рынка труда при диагностике состояния занятости и оценке человеческого капитала (на примере онлайн-сервисов России и Казахстана). Методы: общенаучные методы индукции и дедукции, анализа, сравнения и обобщения. Сравнение и обобщение применялись для уточнения типологии цифровых посредников; библиометрический анализ – для выявления трансформаций тематической структуры научного дискурса о человеческом капитале; сопоставление показателей напряжённости рынка труда России и Казахстана – для обоснования выводов, сформулированных в заключительной эмпирической части работы. Результаты: сайты-агрегаторы вакансий и резюме превратились в гибридные платформы, которые выполняют не только функции размещения и поиска вакансий и резюме, но и предоставляют сервисы, ориентированные на планирование профессиональных траекторий и адаптацию к требованиям рынка труда. В настоящий момент формируется класс платформ нового типа, применяющих инструменты машинного обучения и искусственный интеллект. Эти платформы генерируют и транслируют сигналы о кадровых дефицитах, структуре спроса на профессии и компетенции, тем самым оказывая влияние на процессы формирования, накопления и использования человеческого капитала. В работе предложена типология цифровых посредников рынка труда, показаны исследовательские возможности их применения для межстрановых сравнений в условиях несопоставимой или отсутствующей официальной статистики, а также зафиксированы ключевые методологические ограничения, которые необходимо учитывать при планировании этапов научной работы Recent studies on regional differences, labor shortages, employment quality assessments, and the development of employee knowledge, skills, and abilities have increasingly relied on data from job posting and resume aggregator websites. This article is based on the systematization and critical analysis of existing international approaches to defining and classifying digital labor market intermediaries, as well as a comparison of similar platforms operating in Russia and Kazakhstan. Relevance. The development of digital technologies and the emergence of new platforms offering analytical services and tools for adapting to labor market signals have increased interest in the use of such sources in academic practice. Therefore, determining the scientific value and scope of digital information collected by platforms that record parameters of personnel demand and labor supply is particularly important. Aim. To identify the potential and limitations of using data from digital labor market intermediaries in assessing employment and human capital (using online services in Russia and Kazakhstan as examples). Methods. Research design was developed based on the use of general scientific methods of induction and deduction, analysis, comparison, and generalization. Comparison and generalization were used to refine the typology of digital intermediaries; bibliometric analysis was used to identify transformations in the thematic structure of scientific discourse on human capital; and a comparison of labor market tension indicators in Russia and Kazakhstan was used to substantiate the conclusions presented in the final empirical part of the study. Results. Job and resume aggregator websites evolved into hybrid platforms that not only post and search for job openings and resumes but also provide services focused on career planning and adaptation to labor market demands. A new class of platforms is currently emerging that utilize machine learning and artificial intelligence tools. These platforms generate and transmit signals about personnel shortages and the structure of demand for professions and competencies, thereby affecting formation, accumulation, and use of human capital. The paper proposes a typology of digital labor market intermediaries, demonstrates the research potential of their application for cross-country comparisons in the context of incomparable or absent official statistics, and identifies key methodological limitations that must be taken into account when planning the stages of research work Текстовый файл |
| Language: | Russian |
| Published: |
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | 1410.pdf https://doi.org/10.18799/26584956/2025/4/2076 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=684773 |
| Summary: | В исследованиях последних лет, посвящённых региональным различиям, кадровым дефицитам, оценке качества занятости, а также проблемам формирования знаний, умений и навыков работников, всё чаще используются данные сайтов-агрегаторов вакансий и резюме. Статья подготовлена на основе систематизации и критического анализа существующих в международной практике подходов к определению и классификации цифровых посредников рынка труда, а также сопоставлению функционирующих в России и Казахстане платформ такого типа. Актуальность. Развитие цифровых технологий и появление платформ нового типа, предоставляющих аналитические сервисы и инструменты адаптации к сигналам рынка труда, усиливают интерес к применению таких источников в академической практике. В связи с этим особенно значимой становится задача определить научную ценность и границы использования цифровой информации, собираемой платформами, которые фиксируют параметры спроса на персонал и предложения рабочей силы. Цель: выявление возможностей и ограничений применения данных цифровых посредников рынка труда при диагностике состояния занятости и оценке человеческого капитала (на примере онлайн-сервисов России и Казахстана). Методы: общенаучные методы индукции и дедукции, анализа, сравнения и обобщения. Сравнение и обобщение применялись для уточнения типологии цифровых посредников; библиометрический анализ – для выявления трансформаций тематической структуры научного дискурса о человеческом капитале; сопоставление показателей напряжённости рынка труда России и Казахстана – для обоснования выводов, сформулированных в заключительной эмпирической части работы. Результаты: сайты-агрегаторы вакансий и резюме превратились в гибридные платформы, которые выполняют не только функции размещения и поиска вакансий и резюме, но и предоставляют сервисы, ориентированные на планирование профессиональных траекторий и адаптацию к требованиям рынка труда. В настоящий момент формируется класс платформ нового типа, применяющих инструменты машинного обучения и искусственный интеллект. Эти платформы генерируют и транслируют сигналы о кадровых дефицитах, структуре спроса на профессии и компетенции, тем самым оказывая влияние на процессы формирования, накопления и использования человеческого капитала. В работе предложена типология цифровых посредников рынка труда, показаны исследовательские возможности их применения для межстрановых сравнений в условиях несопоставимой или отсутствующей официальной статистики, а также зафиксированы ключевые методологические ограничения, которые необходимо учитывать при планировании этапов научной работы Recent studies on regional differences, labor shortages, employment quality assessments, and the development of employee knowledge, skills, and abilities have increasingly relied on data from job posting and resume aggregator websites. This article is based on the systematization and critical analysis of existing international approaches to defining and classifying digital labor market intermediaries, as well as a comparison of similar platforms operating in Russia and Kazakhstan. Relevance. The development of digital technologies and the emergence of new platforms offering analytical services and tools for adapting to labor market signals have increased interest in the use of such sources in academic practice. Therefore, determining the scientific value and scope of digital information collected by platforms that record parameters of personnel demand and labor supply is particularly important. Aim. To identify the potential and limitations of using data from digital labor market intermediaries in assessing employment and human capital (using online services in Russia and Kazakhstan as examples). Methods. Research design was developed based on the use of general scientific methods of induction and deduction, analysis, comparison, and generalization. Comparison and generalization were used to refine the typology of digital intermediaries; bibliometric analysis was used to identify transformations in the thematic structure of scientific discourse on human capital; and a comparison of labor market tension indicators in Russia and Kazakhstan was used to substantiate the conclusions presented in the final empirical part of the study. Results. Job and resume aggregator websites evolved into hybrid platforms that not only post and search for job openings and resumes but also provide services focused on career planning and adaptation to labor market demands. A new class of platforms is currently emerging that utilize machine learning and artificial intelligence tools. These platforms generate and transmit signals about personnel shortages and the structure of demand for professions and competencies, thereby affecting formation, accumulation, and use of human capital. The paper proposes a typology of digital labor market intermediaries, demonstrates the research potential of their application for cross-country comparisons in the context of incomparable or absent official statistics, and identifies key methodological limitations that must be taken into account when planning the stages of research work Текстовый файл |
|---|---|
| DOI: | 10.18799/26584956/2025/4/2076 |