Multi-generational labour markets: data-driven discovery of multi-perspective system parameters using machine learning

要約

インフレ、エネルギー コスト、税金、金利などの経済問題は、私たちの日常生活に常に存在しており、パンデミック、環境災害、戦争などの世界的な出来事によって悪化しています。
金融危機の持続的な歴史は、現代経済の基盤における重大な弱点と脆弱性を明らかにしています。
現在、もう 1 つの重要な問題は、大量の離職者です。
さらに、多くの組織には、複数の世代からなる多様な労働力があり、新たな課題が生じています。
私たちの社会、経済、地球を守るためには、経済と労働市場における変革的なアプローチが必要です。
この作業では、ビッグデータと機械学習手法を使用して、多世代の労働市場の多面的なパラメーターを発見します。
学術的観点のパラメータは、1958 年から 2022 年までの期間の Web of Science からの 35,000 件の記事の要約を使用して発見され、専門家の観点については、2022 年からの 57,000 件の LinkedIn 投稿を使用して発見されました。合計 28 個のパラメータを発見し、それらを 5 つのマクロに分類しました。
パラメータ、学習とスキル、雇用セクター、消費者産業、学習と雇用の問題、および世代固有の問題。
完全な機械学習ソフトウェア ツールは、データ主導のパラメーター発見のために開発されています。
さまざまな定量的および視覚化方法が適用され、複数の分類法が抽出されて、多世代の労働市場が調査されます。
100 以上の研究記事を使用して、多世代労働市場の知識構造と文献レビューが提供されます。
この研究により、AI を活用した知識発見とシステム パラメータ発見の手法の理論と実践が強化され、自律的な機能とシステムが開発され、労働経済と市場への新しいアプローチが促進され、持続可能な社会と経済の発展につながることが期待されます。

要約(オリジナル)

Economic issues, such as inflation, energy costs, taxes, and interest rates, are a constant presence in our daily lives and have been exacerbated by global events such as pandemics, environmental disasters, and wars. A sustained history of financial crises reveals significant weaknesses and vulnerabilities in the foundations of modern economies. Another significant issue currently is people quitting their jobs in large numbers. Moreover, many organizations have a diverse workforce comprising multiple generations posing new challenges. Transformative approaches in economics and labour markets are needed to protect our societies, economies, and planet. In this work, we use big data and machine learning methods to discover multi-perspective parameters for multi-generational labour markets. The parameters for the academic perspective are discovered using 35,000 article abstracts from the Web of Science for the period 1958-2022 and for the professionals’ perspective using 57,000 LinkedIn posts from 2022. We discover a total of 28 parameters and categorised them into 5 macro-parameters, Learning & Skills, Employment Sectors, Consumer Industries, Learning & Employment Issues, and Generations-specific Issues. A complete machine learning software tool is developed for data-driven parameter discovery. A variety of quantitative and visualisation methods are applied and multiple taxonomies are extracted to explore multi-generational labour markets. A knowledge structure and literature review of multi-generational labour markets using over 100 research articles is provided. It is expected that this work will enhance the theory and practice of AI-based methods for knowledge discovery and system parameter discovery to develop autonomous capabilities and systems and promote novel approaches to labour economics and markets, leading to the development of sustainable societies and economies.

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