【研究】：互聯(lián)網(wǎng)如何重塑了工作

【研究】：互聯(lián)網(wǎng)如何重塑了工作

但是，假如我們將目光對(duì)準(zhǔn)勞動(dòng)力市場(chǎng)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，整個(gè)情況是倒過(guò)來(lái)的——即那些需求方的信息反而被數(shù)字化了。在CareerBuilder，M，Indeed，SimplyHired這樣的招聘網(wǎng)站上，我們往往看到，一篇招聘帖子涵蓋了關(guān)于工作性質(zhì)、所需技能、工作地點(diǎn)、工資的詳細(xì)描述，但是那些求職者，也就是那些出賣勞動(dòng)力的一方，通常情況下卻不會(huì)創(chuàng)建很詳細(xì)的個(gè)人頁(yè)面介紹自己。有人會(huì)說(shuō)，這兩類信息存在本質(zhì)上的不同，所以才會(huì)有上面的這種情況，但我不這么看。假如你仔細(xì)看看特定的勞動(dòng)力市場(chǎng)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，它們的供應(yīng)方信息已經(jīng)在被數(shù)字化——主要是通過(guò)LinkedIn(在很大程度上)以及諸如oDesk這樣的網(wǎng)站(相比之下規(guī)模更小，但卻更加徹底)。在這類網(wǎng)站上，求職者會(huì)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(guān)數(shù)據(jù)的個(gè)人頁(yè)面。而隨著LinkedIn的崛起，我們也看到了一股史無(wú)前例的，用戶自發(fā)地收集并將勞動(dòng)力市場(chǎng)供應(yīng)方信息數(shù)字化的趨勢(shì)。在LinkedIn上，每個(gè)個(gè)體用戶都可以創(chuàng)建自己的公共頁(yè)面，然后將教育背景、職業(yè)資格證書、參加的協(xié)會(huì)社團(tuán)、技能、當(dāng)前和過(guò)往的工作經(jīng)驗(yàn)，以及很重要的一點(diǎn)，他們?cè)诼殬I(yè)上的人脈資源(通過(guò)鏈接到這些人自己的LinkedIn頁(yè)面上)，全部羅列出來(lái)。實(shí)際上，到了今年的7月24日，將近19%的美國(guó)網(wǎng)民擁有了自己的LinkedIn主頁(yè)(是我根據(jù)GoogleConsumerSurveys隨進(jìn)抽樣調(diào)查計(jì)算出來(lái)的，這個(gè)工具很好用)。而根據(jù)LinkedIn自己的數(shù)據(jù)，截至今年的3月12日，總共有超過(guò)1億6千萬(wàn)的人在網(wǎng)站上創(chuàng)建了個(gè)人主頁(yè)，而且在很多行業(yè)，所有求職者都被要求擁有自己的LinkedIn頁(yè)面。事實(shí)上，我問(wèn)過(guò)oDesk(一個(gè)著名的外包平臺(tái))的一名企業(yè)招聘人員，到底有多少申請(qǐng)oDesk內(nèi)部職位的候選人擁有自己的LinkedIn主頁(yè)，她告訴我說(shuō)：“我得說(shuō)這個(gè)數(shù)字接近100%(而且這個(gè)比例在可行的候選人中占到了100%)。我實(shí)在想不出，有哪個(gè)過(guò)手的候選人是沒(méi)有LinkedIn賬號(hào)的?！边@種數(shù)字化將會(huì)很有影響力，因?yàn)橐坏┕?yīng)方的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)了，那些諸如LinkedIn這樣的平臺(tái)就可以同時(shí)為市場(chǎng)的兩端，即供應(yīng)方和需求方做以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的，高度符合實(shí)際情況的推薦。換句話說(shuō)，這類平臺(tái)所擁有的數(shù)據(jù)越詳細(xì)，他們就越能為求職者推薦高度相關(guān)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(tái)還可以基于勞動(dòng)力市場(chǎng)的一個(gè)整體供求情況來(lái)做推薦。這是因?yàn)椋谝粋€(gè)以計(jì)算機(jī)為媒介的市場(chǎng)，基本上所有的數(shù)據(jù)，不管是流向市場(chǎng)的數(shù)據(jù)還是由市場(chǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都需要被存儲(chǔ)于一個(gè)電子數(shù)據(jù)庫(kù)中，而這大批的數(shù)據(jù)就可以在推薦的時(shí)候用到。沒(méi)錯(cuò)，一般的招聘網(wǎng)站也可以通過(guò)向求職者暗示各種職位空缺來(lái)做推薦，但這類推薦通常都只是根據(jù)搜索詞，或者根據(jù)雙方的地域、工資等限制條件來(lái)實(shí)現(xiàn)，而不能根據(jù)一個(gè)人的工作歷史、教育背景、經(jīng)驗(yàn)技能、當(dāng)前的就業(yè)情況、他的人脈資源、資格證書、人品、考試成績(jī)，以及其他用于匹配的參考因素來(lái)實(shí)現(xiàn)推薦，更不用提試圖避免市場(chǎng)中勞動(dòng)力過(guò)于稀缺或者過(guò)于擁擠的問(wèn)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(nèi)部完成并處在一個(gè)半保密的狀態(tài)。不過(guò)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(xiàn)自己所知的信息了，這就像Netflix專門設(shè)了一個(gè)算法大獎(jiǎng)一樣。目前來(lái)說(shuō)，有一點(diǎn)讓人覺(jué)得可悲，即我們的整個(gè)社會(huì)將更多機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究精力花在了預(yù)測(cè)人們喜歡看哪類電影上，而不是預(yù)測(cè)他們適合哪些工作，盡管實(shí)際后者，即優(yōu)化勞動(dòng)力市場(chǎng)可以帶來(lái)巨大