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Die Analyse des Job-Hopping-Verhaltens ist wichtig, um die Jobpräferenzen und den Karriereverlauf von berufstätigen Personen zu verstehen. Wenn auf der Ebene der Arbeitsbevölkerung analysiert, hilft die Analyse des Job-Hoppings, Einblicke in den Talentfluss zwischen verschiedenen Jobs und Organisationen zu gewinnen. Traditionell werden Umfragen unter Arbeitssuchenden und Arbeitgebern durchgeführt, um das Job-Hopping-Verhalten zu untersuchen. Über Umfragen hinaus kann das Job-Hopping-Verhalten auch in einer hoch skalierbaren und zeitnahen Weise mit einem datengestützten Ansatz untersucht werden, als Antwort auf die sich schnell ändernde Joblandschaft. Glücklicherweise hat das Auftreten von Online-Professionellen Netzwerken (OPNs) es möglich gemacht, eine umfassende Analyse des Talentflusses durchzuführen. In diesem Papier präsentieren wir ein neues Datenanalyse-Framework zur Analyse der Talentflussmuster von fast 1 Million berufstätigen Fachleuten aus drei verschiedenen Ländern/Regionen anhand ihrer öffentlich zugänglichen Profile in einem etablierten OPN. Da OPN-Daten ursprünglich für professionelle Netzwerkapplikationen erstellt werden, nutzen wir unser vorgeschlagenes Framework, um dieselben Daten für eine andere Analysaufgabe umzuwidmen. Vor der Durchführung der Job-Hopping-Analyse entwickeln wir ein Verfahren zur Normalisierung von Jobtiteln, um die Menge an Rauschen in den OPN-Daten zu mildern. Anschließend entwickeln wir verschiedene Metriken, um die benötigte Berufserfahrung für die Annahme eines Jobs zu messen, die Dauer der Existenz eines Jobs (auch als Jobalter bekannt) zu bestimmen und die Korrelation zwischen der oben genannten Metrik und der Neigung zu Job-Hopping zu ermitteln. Wir untersuchen auch, wie das Job-Hopping-Verhalten mit Beförderungen/Demissionen zusammenhängt. Schließlich führen wir eine Verbindungsanalyse auf Job- und Organisationsebene durch, um Einblicke in den Talentfluss sowie in die Wettbewerbsfähigkeit von Jobs und Organisationen zu gewinnen.
Oentaryo et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.