【研究】：互聯(lián)網如何重塑了工作

【研究】：互聯(lián)網如何重塑了工作

但是，假如我們將目光對準勞動力市場，我們會發(fā)現，整個情況是倒過來的——即那些需求方的信息反而被數字化了。在CareerBuilder，M，Indeed，SimplyHired這樣的招聘網站上，我們往往看到，一篇招聘帖子涵蓋了關于工作性質、所需技能、工作地點、工資的詳細描述，但是那些求職者，也就是那些出賣勞動力的一方，通常情況下卻不會創(chuàng)建很詳細的個人頁面介紹自己。有人會說，這兩類信息存在本質上的不同，所以才會有上面的這種情況，但我不這么看。假如你仔細看看特定的勞動力市場，你會發(fā)現，它們的供應方信息已經在被數字化——主要是通過LinkedIn(在很大程度上)以及諸如oDesk這樣的網站(相比之下規(guī)模更小，但卻更加徹底)。在這類網站上，求職者會創(chuàng)建永久性的、可被雇主搜索到的，包含豐富的跟工作相關數據的個人頁面。而隨著LinkedIn的崛起，我們也看到了一股史無前例的，用戶自發(fā)地收集并將勞動力市場供應方信息數字化的趨勢。在LinkedIn上，每個個體用戶都可以創(chuàng)建自己的公共頁面，然后將教育背景、職業(yè)資格證書、參加的協(xié)會社團、技能、當前和過往的工作經驗，以及很重要的一點，他們在職業(yè)上的人脈資源(通過鏈接到這些人自己的LinkedIn頁面上)，全部羅列出來。實際上，到了今年的7月24日，將近19%的美國網民擁有了自己的LinkedIn主頁(是我根據GoogleConsumerSurveys隨進抽樣調查計算出來的，這個工具很好用)。而根據LinkedIn自己的數據，截至今年的3月12日，總共有超過1億6千萬的人在網站上創(chuàng)建了個人主頁，而且在很多行業(yè)，所有求職者都被要求擁有自己的LinkedIn頁面。事實上，我問過oDesk(一個著名的外包平臺)的一名企業(yè)招聘人員，到底有多少申請oDesk內部職位的候選人擁有自己的LinkedIn主頁，她告訴我說：“我得說這個數字接近100%(而且這個比例在可行的候選人中占到了100%)。我實在想不出，有哪個過手的候選人是沒有LinkedIn賬號的?！边@種數字化將會很有影響力，因為一旦供應方的數字化實現了，那些諸如LinkedIn這樣的平臺就可以同時為市場的兩端，即供應方和需求方做以數據為驅動的，高度符合實際情況的推薦。換句話說，這類平臺所擁有的數據越詳細，他們就越能為求職者推薦高度相關的工作，也越能幫雇主找到合適的候選人。不僅如此，這類平臺還可以基于勞動力市場的一個整體供求情況來做推薦。這是因為，在一個以計算機為媒介的市場，基本上所有的數據，不管是流向市場的數據還是由市場產生的數據，都需要被存儲于一個電子數據庫中，而這大批的數據就可以在推薦的時候用到。沒錯，一般的招聘網站也可以通過向求職者暗示各種職位空缺來做推薦，但這類推薦通常都只是根據搜索詞，或者根據雙方的地域、工資等限制條件來實現，而不能根據一個人的工作歷史、教育背景、經驗技能、當前的就業(yè)情況、他的人脈資源、資格證書、人品、考試成績，以及其他用于匹配的參考因素來實現推薦，更不用提試圖避免市場中勞動力過于稀缺或者過于擁擠的問題了。但很不幸的是，目前很多這類推薦都是在一些公司的內部完成并處在一個半保密的狀態(tài)。不過我還是希望能有足夠的信息能向其他人開放，這樣他們也可以貢獻自己所知的信息了，這就像Netflix專門設了一個算法大獎一樣。目前來說，有一點讓人覺得可悲，即我們的整個社會將更多機器學習方面的研究精力花在了預測人們喜歡看哪類電影上，而不是預測他們適合哪些工作，盡管實際后者，即優(yōu)化勞動力市場可以帶來巨大