Современные методы сбора и обработки информации о рынке труда и направления их использования в практике управления человеческими ресурсами

В статье представлены результаты исследования методов получения данных о рынке труда из веб - источников. Актуальность исследований обусловлена необходимостью поиска инновационных методов сбора и анализа данных о рынке труда, обеспечивающих получение полной, достоверной и своевременной информации в условиях цифровой трансформации общества. Цель исследования - сравнение методов сбора и анализа информации, выявление их преимуществ и недостатков. Методологическая база исследований опирается на междисциплинарный подход, объединяя методы науки о данных, машинного обучения, обработки естественного языка и управления человеческими ресурсами. Эмпирическая база - результаты экспертного опроса руководителей белорусских IT-компаний, данные платформы Artificial Analysis. Определено, что большие языковые модели (LLM) превосходят другие методы по скорости, качеству и простоте использования. Представлен рейтинг топ-10 моделей, в котором GPT-4о признана самой эффективной. GPT-4о определена как приоритетная для бизнес - задач и экономического анализа. Выявлены преимущества и недостатки методов сбора и анализа данных. Научная новизна исследований состоит в получении новых теоретических и эмпирических результатов, раскрывающих потенциал использования LLM для получения данных о рынке труда, а также в определении приоритетных направлений развития методологии и инструментария в этой области. Практическая значимость заключается в разработке методики сравнительного анализа эффективности методов сбора и анализа информации о рынке труда с веб - источников; обосновании перспективных направлений развития методов сбора информации, открывающих возможности для создания инновационных решений в области управления человеческими ресурсами на базе искусственного интеллекта и обработки больших данных. Исследование выполнено при финансовой поддержке «Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований» в рамках научного проекта «Теоретические подходы и методическое обеспечение анализа рынка труда в Республике Беларусь с применением больших данных» № Г24-013.