Социальные данные как инструмент специалиста по управлению человеческими ресурсами организации
Автор: Калиновская И.Н.
Журнал: Вестник Витебского государственного технологического университета @vestnik-vstu
Рубрика: Экономика
Статья в выпуске: 1 (38), 2020 года.
Бесплатный доступ
Объемы, изменчивость, скорость генерации, разнообразие социальных данных требуют от аналитиков и управленческого состава организации новых технологичных способов их получения, накопления и обработки. Для этих целей используется технология People Data, позволяющая обрабатывать данные о человеческих ресурсах, полученные из внешней и внутренней среды организации. Анализ используемых на сегодняшний день направлений People Data в управлении человеческими ресурсами (HR - менеджменте) показал узость технического инструментария и технологических решений в управлении человеческими ресурсами. Для решения данной проблемы предлагается использовать программные продукты с технологией Big Data на базе искусственного интеллекта. Цель исследования состоит в изучении применения HR - специалистами цифровых технологий при получении и анализе социальных данных. На основании проведенных исследований разработана архитектура программного продукта, позволяющего с помощью технологий кадрового профайлинга по электронным следам в соцсетях оценить степень готовности соискателя выполнять круг профессиональных обязанностей должности, на которую он претендует. Для сбора и анализа социальных данных при подборе персонала предлагается программный продукт HR Analytics на базе искусственного интеллекта. Достоинством данной программы является: быстродействие, прозрачность процесса анализа собранной информации, получение расширенного списка деловых качествах и личностных характеристик кандидата, простота восприятия итогового отчета о претенденте на должность, возможность экспорта отчета в формате Excel для дальнейшей работы с данными. Рассмотрена практическая применимость предложенной программы в управлении человеческими ресурсами.
Технология people data, социальные данные, управление человеческими ресурсами, подбор персонала, искусственный интеллект
Короткий адрес: https://sciup.org/142224633
IDR: 142224633 | DOI: 10.24411/2079-7958-2020-13818
Список литературы Социальные данные как инструмент специалиста по управлению человеческими ресурсами организации
- Ванкевич, Е. В. (2011), Кадровые службы: направления активизации, Беларуская думка, 2011, No 1, С. 52-59.
- Vankevich, A. (2005), Personnel strategy and their realization at the Belarusian enterprises, Journal of Business Economics and Management, (2005), No 6 (2), рр. 101-112.
- Вайгенд, А. (2018), Big data. Вся технология в одной книге, [пер. с англ. С. Богданова], Москва: Эксмо, 2018, 384 с.
- Нехорошева, Л. Н. (2017), Глобальные вызовы в контексте четвертой промышленной революции: новые требования к национальной экономике и угроза возникновения "техно - логической пропасти", Стратегия развития экономики Беларуси: вызовы, инструменты реализации и перспективы: сборник научныхстатей, Минск: Институт системных исследований в АПК НАН Беларуси, (2017), С. 95-110.
- Вичугова, А. (2020), Что ждет Big Data в 2020: итоги ушедшего десятилетия и будущие перспективы, Школа больших данных, Режим доступа: https://www.bigdataschool.ru/bigdata/big-data-2020-perspectives-and-plans.html, Дата доступа: 01.03.2020.
- Чернецова, В. (2019), HR - аналитика: HR - метрики и еще раз о Big Data, HR Docs: только практические инструменты. Режим доступа: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/hr-metriki-big-data, Дата доступа: 01.03.2020.
- Totah, Z. (2019), HR Trends in 2020: The Future of Human Resource Management, Select Hub, Режим доступа: https://www.selecthub.com/hris/future-of-hr-software-trends/, Дата досту-па: 02.03.2020.
- Долженко, Р. А. (2019), People data ("Данные о людях") как новое направление работы с человеческими ресурсами, Вестник Омского университета. Серия "Экономика", 2019, Т. 17, No 1, С. 63-72.
- Kern, P., Rizoiu, M.-A., McCarthi, P. X. (2019), Robot career advisor: AI may soon be able to analyse your tweets to match you to a job, The Conversation Trust. December 17, 2019, URL: https://theconversation.com/robot-career-advisor-ai-may-soon-be-able-to-analyse-your-tweets-to-match-you-to-a-job-128777.
- Cristani, M., Vinciarelli, A., Segalin, C., Perina, A. (2013), Unveiling the multimedia unconscious: Implicit cognitive processes and multimedia content analysis, Proceedings of the 21st ACM international conference on Multimedia, 2013, рр. 213-222.
- Liu, L., Preotiuc-Pietro, D., Samani, Z. R., Moghaddam, M. E., Ungar, L. (2016), Analyzing personality through social media profile picture choice, Proceedings of the Tenth International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2016), 2016, рр. 211-220.
- Chandra, S., Lin, W., Carpenter, J., Keong, W., Lyle, H., Preoţiuc - Pietro, D. (2017) Studying personality through the content of posted and liked images on Twitter, Conference: ACM Web Science, 17, June 25 - 28, 2017, Troy, NY, USA, 10.1145/3091478.3091522 URL: https://www.sas.upenn.edu/~danielpr/files/persimages17websci.pdf.
- DOI: 10.1145/3091478.3091522URL
- Латышев, А. В. (2019), Методы оценки личностных факторов по визуальной информации, публикуемой в социальных сетях (обзор), Мир науки. Педагогика и психология, 2019, No 1, Режим доступа: https://mir-nauki.com/PDF/27PSMN119.pdf, Дата доступа 03.02.2020.
- Филатов, А. В. (2017), Профайлинг. Как разбираться в людях и прогнозировать их поведение, Москва: Интеллектуальная издательская системе Ridero, 2017, 413 с.
- Галантэ, М. В. (2008), Корреляционные исследования взаимосвязи характеристик личности в рамках акмеологической оценки специалиста, Акмеология, 2008, No 4, С. 60-66.
- Коршунов, А. [и др.] (2014), Анализ социальных сетей: методы и приложения, Труды Института системного программирования РАН (Труды ИСП РАН), 2014, No 1, С. 439-456.
- Щебетенко, С. А. (2013), "Большая пятерка" черт личности и активность пользователей в социальной сети "Вконтакте", Вестник Южно - Уральского государственного университета. Серия: Психология, 2013, Том 6, No 4, С. 439-456.
- Ванкевич, Е. В., Коробова, Е. Н. (2019), Эмпирическое исследование занятости и безработицы молодежи в Беларуси (региональный аспект), Вестник Витебского государственного технологического университета, 2019, No 2 (37), С. 115-129.
- Калиновская, И. Н. (2019), Технология использования нейронных сетей в когнитивном маркетинге на примере белорусского обувного предприятия, Материалы и технологии, 2019, No 1 (3), С. 90-96.
- Калиновская, И. Н. Тенденции развития искусственного интеллекта и применение интеллектуальных диалоговых систем, построенных на принципах машинного обучения / И. Н. Калиновская // 52 Международная научно-техническая конференция преподавателей и студентов УО "ВГТУ": материалы докладов, апрель 2019 г., УО ВГТУ: Витебск, 2019, С. 217-220.
