И. Л. Сизова. Особенности подбора персонала: интеллектуальный анализ текстов резюме и вакансий

https://doi.org/10.15507/2413-1407.129.033.202502.271-293
EDN: https://elibrary.ru/sudwcp
УДК / UDC 331.5-051

Аннотация

Введение. Рассматриваются особенности подбора персонала на российском рынке труда с акцентом на проблеме дисбаланса между требованиями работодателей и ожиданиями соискателей. В фокусе внимания – различия в репрезентации запросов сторон, позволяющие систематизировать кадровые потребности экономики через призму компетенций и трудовых обязанностей. Актуальность исследования обусловлена низкой сопряженностью взаимодействия субъектов рынка труда в условиях цифровизации, что порождает системные сбои в поиске работы и подборе кадров. Между тем данная тематика редко становится предметом социологического анализа и недостаточно представлена в научном поле.

Материалы и методы. Разработана авторская методика анализа больших данных рынка труда на основе 5 347 805 текстов резюме и вакансий, собранных на трех крупнейших российских платформах в 2019–2023 гг. Для обработки данных применялись алгоритмы NLP (Natural Language Processing), включая тематическое моделирование и кластеризацию, что позволило создать две иерархические таксономии: 55 параметров компетентности и 423 группы должностных обязанностей. Статистический анализ реализован методами описательной статистики, корреляционного анализа и моделирования временны́х рядов.

Результаты исследования. Эмпирический анализ выявил устойчивую информационную асимметрию между работодателями и соискателями. Стороны демонстрируют недостаточное понимание функционального назначения ключевых разделов объявлений о работе (компетенций и должностных обязанностей). Соискатели склонны указывать больше параметров компетентности, чем требуется работодателями, что указывает на гипертрофированное представление о рыночном спросе. Наблюдается рост интереса работодателей к отдельным группам должностных обязанностей, несмотря на это формулировки вакансий сохраняют общий характер, контрастирующий с детализацией специализированного опыта в резюме.

Обсуждение и заключение. Проанализирована степень сопряженности запросов субъектов рынка труда, акцентированы текущие и будущие дисбалансы между параметрами спроса и предложения. Определено, что рынок труда функционирует в условиях ограниченной рациональности. Тексты объявлений выполняют различные функции в зависимости от интерпретации сторонами. Параметры компетенций и должностные обязанности в вакансиях и резюме не согласованы, что приводит к длительным и неэффективным процессам отбора кандидатов. Результаты исследования могут быть использованы для разработки рекомендаций по оптимизации текстов о поиске работы и подборе персонала.

Ключевые слова: вакансии, резюме, подбор персонала, компетенции, должностные обязанности, алгоритмы машинного обучения, таксономия, HR-технологии, обработка естественного языка (NLP)

Конфликт интересов. Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование. Статья подготовлена при поддержке РНФ, проект № 23-28-00011 «Дефицит компетенций работников на открытых дистанционных рынках труда в условиях социально-экономической неопределенности».

Для цитирования: Сизова И.Л. Особенности подбора персонала: интеллектуальный анализ текстов резюме и вакансий. Регионология. 2025;33(2):271–293. https://doi.org/10.15507/2413-1407.129.033.202502.271-293

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Garousi V., Giray G., Tüzün E., Catal C., Felderer M. Aligning Software Engineering Education with Industrial Needs: A Meta-Analysis. Journal of Systems and Software. 2019;(156):65–83. https://doi.org/10.1016/j.jss.2019.06.044

2. Колесникова Е.М., Куденко И.А. Интерес к STEM-профессиям в школе: проблемы проф­ориентации. Социологические исследования. 2020;(4):124–133. https://doi.org/10.31857/S013216250009117-1

Kolesnikova E.M., Kudenko I.A. Interest in STEAM Professions at School: Problems of Career Guidance. Sotsiologicheskie issledovaniya. 2020;(4):124–133. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.31857/S013216250009117-1

3. Сизова И.Л., Русакова М.М., Александрова А.А. Рынок труда соискателей и трения в поиске работы на современных онлайн-платформах. Экономическая социология. 2022;23(5):45–77. https://doi.org/10.17323/1726-3247-2022-5-45-77

Sizova I.L., Rusakova M.M., Alexandrova A.A. The Job Seekers Market and the Frictions of Finding Jobs on Online Platforms. Journal of Economic Sociology. 2022:23(5):45–77. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17323/1726-3247-2022-5-45-77

4. Гимпельсон В.Е. Человеческий капитал в эпоху санкций и контрсанкций: некоторые последствия его перераспределения. Журнал Новой экономической ассоциации. 2022;55(3):234–238. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-55-3-16

Gimpelson V.E. Russian Human Capital in Times of Sanctions and Countersanctions: Some Redistributive Implications. Journal of the New Economic Association. 2022;55(3):234–238. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-55-3-16

5. Коковихин А.Ю. Управление компетенциями в региональной экономической политике стран ОЭСР и Европейского союза. Управленец. 2020;11(5):81–96. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2020-11-5-7

Kokovikhin A.Yu. Skills Management in Regional Economic Policy of the OECD and the EU Member Countries. The Manager. 2020;11(5): 81–96. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.29141/2218-5003-2020-11-5-7

6. Noordegraaf M., Schinkel W. Professionalism as Symbolic Capital: Materials for a Bourdieusian Theory of Professionalism. Comparative Sociology. 2011;(10):67–96. https://doi.org/10.1163/156913310X514083

7. Сизова И.Л., Орлова Н.С., Елагина Е.Д. Компетентность работников в условиях социально-экономической неопределенности. Социологический журнал. 2023;29(4):31–55. https://doi.org/10.19181/socjour.2023.29.4.2

Sizova I.L., Orlova N.S., Elagina E.D. Employee Competence in Conditions of Socio-Economic Uncertainty. Sociological Journal. 2023;29(4):31–55. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.19181/socjour.2023.29.4.2

8. Medaris A. What Do People Really Want in Their Work? Meaning and Stability. Monitor on Psychology. 2024;55(1):64. Available at: https://www.apa.org/monitor/2024/01/trends-meaning-stability-workplaces (accessed 06.11.2024).

9. Hawkes C.L., Weathington B.L. Competency-Based Versus Task-Based Job Descriptions: Effects on Applicant Attraction. Journal of Behavioral and Applied Management. 2014;15(3):190–211. Available at: https://psycnet.apa.org/record/2014-36174-004 (accessed 6.11.2024).

10. Switasarra A.V., Astanti R.D. Literature Review of Job Description: Meta-Analysis. International Journal of Industrial Engineering Management (IJEEM). 2021;3(1):33–41. https://doi.org/10.24002/ijieem.v3i1.4923

11. Hirudayaraj M., Baker R., Baker F., Eastman M. Soft Skills for Entry-Level Engineers: What Employers Want. Education Sciences. 2021;11(10):641. https://doi.org/10.3390/educsci11100641

12. Pato B.Sz.G. Formal Options for Job Descriptions: Theory Meets Practice. Journal of Management Development. 2017;36(3):1008–1028. https://doi.org/10.1108/JMD-01-2016-0019

13. Fitzpatrick E.L., Askin R.G. Forming Effective Worker Teams With Multi-Functional Skill Requirements. Computer and Industrial Engineering (CAIE). 2005;48(3):593–608. https://doi.org/10.1016/j.cie.2004.12.014

14. Raju K.K., Banerjee S. A Study on Job Description and its Effect on Employee Performance: Case of Some Selected Manufacturing Organizations in the City of Pune, India. International Journal of Latest Technology in Engineering, Management and Applied Science (IJLTEMAS). 2017;6(2):1–10. Available at: https://www.ijltemas.in/DigitalLibrary/Vol.6Issue2/01-10.pdf (accessed 06.11.2024).

15. Комарова Л.А., Соловьев В.И., Колосов А.М. Сравнение языковых моделей в задаче извлечения навыков из вакансий и резюме. Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2024;20(1):157–163. http://doi.org/10.25559/SITITO.020.202401.157-163

Komarova L.A., Soloviev V.I., Kolosov A.M. Comparison of Language Models in Skills Extraction From Vacancies and Resumes. Modern Information Technologies and IT-Edu­cation. 2024;20(1):157–163. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.25559/SITITO.020.202401.157-163

16. Asudani D.S., Nagwani N.K., Singh P. Impact of Word Embedding Models on Text Analytics in Deep Learning Environment: A Review. Artificial Intelligence Review. 2023;(56):10345–10425. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10419-1

17. Сизова И.Л., Карапетян Р.В., Орлова Н.С. Особенности цифровизации труда современных российских работников. Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2022:(5):231–256. https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.5.2246

Sizova I.L., Karapetyan R.V., Orlova N.S. Features of the Digital Work Culture of Modern Russian Workers. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. 2022;(5):231–256. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.14515/monitoring.2022.5.2246

Об авторе:

Сизова Ирина Леонидовна, доктор социологических наук, профессор кафедры прикладной и отраслевой социологии Санкт-Петербургского государственного университета (199034, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, Университетская набережная, д. 7–9), ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5656-0670, Researcher ID: AAJ-7300-2020, Scopus ID: 56195417000, SPIN-код: 7517-3320, sizovai@mail.ru

Доступность данных и материалов. Наборы данных, использованные и/или проанализированные в ходе текущего исследования, можно получить у автора по обоснованному запросу.

Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.

Поступила 11.11.2024; одобрена после рецензирования 14.01.2025; принята к публикации 25.01.2025.