क्या आप फुलस्टैक निंजा हैं जो मज़ेदार कार्यालयों के साथ बेतहाशा तेजी से बढ़ते स्टार्टअप के बारे में उत्साहित हैं? या क्या आप एक विचारशील डेवलपर हैं जो उन्नति की क्षमता वाले सहायक कार्यस्थल की तलाश कर रहे हैं?
या तो भाषा की शैली का उपयोग उसी स्थिति का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है, और इस तरह के विकल्प ऐसे उम्मीदवारों के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं, जिन्हें कंपनी की आवश्यकता है। कार्यस्थल से मेल खाती आवाज़ को सहजता से चुनना एक स्वाभाविक रणनीति की तरह लगता है। लेकिन जब आप एक विस्तृत जाल डालना चाहते हैं, तो आगे का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
हमें इस बात में रुचि है कि पाठ सामग्री जैसी चीजें अन्य मैट्रिक्स के साथ कैसे संबंधित हैं - जैसे "नौकरी पर लागू करें" क्लिक। पाठ दस्तावेजों की विशेषताओं को मापने और उनकी तुलना करने के लिए एक विधि (कई के बीच) भावना विश्लेषण है। मोटे तौर पर, भावनाओं के विश्लेषण के तरीके अक्सर "सकारात्मक" या "नकारात्मक" मापते हैं कि एक पाठ दस्तावेज़ उन दो शब्दों के साथ जुड़े महत्वपूर्ण शब्दों और शब्दों को गिनता है।
भावना यह जानने के लिए कि नौकरी के क्लिक को कैसे प्रभावित किया जा सकता है, के लिए एक त्वरित अनुभव प्राप्त करने के लिए, हमने टेक्सटाइलोब नामक टूल के अंदर एक पूर्व-प्रशिक्षित भावना विश्लेषक का उपयोग किया। हमने इसका उपयोग उन सभी नौकरियों के पाठ का विश्लेषण करने के लिए किया है जो कभी भी द म्यूजियम पर लाइव थे। नीचे दिए गए इस कथानक से पता चलता है कि इस ऑफ-द-शेल्फ उपकरण के अनुसार, अधिकांश जॉब पोस्ट्स में हल्के सकारात्मक भाषा का उपयोग किया जाता है।
प्रत्येक जॉब के साथ एक सेंटिमेंट स्कोर सौंपा गया, हमने सभी जॉब पोस्ट्स को 6-समान आकार के समूहों में रखा, जिनमें से अधिकांश नेगेटिव-से-पॉजिटिव सेंटीमेंट हैं। प्रत्येक समूह के भाव वितरण की तुलना नीचे दिए गए कथानक में की जा सकती है:
यह एक प्रकार का डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जिसे बॉक्स प्लॉट कहा जाता है और यह सारांशित करने में मदद करता है कि हमारे 6 समूह कैसे भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, प्रत्येक आयत के बीच की रेखा प्रत्येक समूह के लिए मध्यमान भाव का अंक देती है; एक समूह में नौकरियों के लिए विशिष्ट भावना स्कोर इस लाइन के पास हैं। पूर्ण आयत 50% डेटा को संलग्न करता है जो इस लाइन (यानी, सबसे विशिष्ट) के सबसे करीब हैं। इस तरह का सारांश (जो कुछ कच्चे डेटा को ओवरलेड करता है) हमें यह समझने में मदद करता है कि नौकरी जो अधिक सकारात्मक शब्द पेश करती है, जब सभी नौकरी श्रेणियों को देखते हुए, ऐतिहासिक रूप से अधिक क्लिक प्राप्त होते हैं।
इन गुणों को देखने के लिए और अधिक परिष्कृत तरीके हैं, और ऊपर दिए गए प्लॉट केवल उस सतह को खरोंचते हैं जो हमें समझने में मदद कर सकती है। साथ ही विभिन्न कंपनियों के पास अपनी नौकरी पोस्टिंग के लिए अलग-अलग लक्ष्य हैं - उदाहरण के लिए, नौकरी आवेदकों की गुणवत्ता या विशिष्टता अधिक महत्वपूर्ण मात्रा हो सकती है।
द म्यूजियम में, हम इन और अन्य समस्याओं को समझने के लिए डेटा का उपयोग कर रहे हैं ताकि नौकरी चाहने वालों को उनके सपनों की नौकरी मिल सके, और कंपनियों को सपनों के कर्मचारियों को काम पर रखने में मदद मिल सके। यदि आप इस तरह की समस्याओं पर काम करने में रुचि रखने वाले डेवलपर हैं, तो लोगों को अपने सपनों की नौकरी ढूंढने में मदद करें, कृपया संपर्क करें।
