【研究】：互联网如何重塑了工作

【研究】：互联网如何重塑了工作

但是，假如我们将目光对准劳动力市场，我们会发现，整个情况是倒过来的——即那些需求方的信息反而被数字化了。在CareerBuilder，M，Indeed，SimplyHired这样的招聘网站上，我们往往看到，一篇招聘帖子涵盖了关于工作性质、所需技能、工作地点、工资的详细描述，但是那些求职者，也就是那些出卖劳动力的一方，通常情况下却不会创建很详细的个人页面介绍自己。有人会说，这两类信息存在本质上的不同，所以才会有上面的这种情况，但我不这么看。假如你仔细看看特定的劳动力市场，你会发现，它们的供应方信息已经在被数字化——主要是通过LinkedIn(在很大程度上)以及诸如oDesk这样的网站(相比之下规模更小，但却更加彻底)。在这类网站上，求职者会创建永久性的、可被雇主搜索到的，包含丰富的跟工作相关数据的个人页面。而随着LinkedIn的崛起，我们也看到了一股史无前例的，用户自发地收集并将劳动力市场供应方信息数字化的趋势。在LinkedIn上，每个个体用户都可以创建自己的公共页面，然后将教育背景、职业资格证书、参加的协会社团、技能、当前和过往的工作经验，以及很重要的一点，他们在职业上的人脉资源(通过链接到这些人自己的LinkedIn页面上)，全部罗列出来。实际上，到了今年的7月24日，将近19%的美国网民拥有了自己的LinkedIn主页(是我根据GoogleConsumerSurveys随进抽样调查计算出来的，这个工具很好用)。而根据LinkedIn自己的数据，截至今年的3月12日，总共有超过1亿6千万的人在网站上创建了个人主页，而且在很多行业，所有求职者都被要求拥有自己的LinkedIn页面。事实上，我问过oDesk(一个著名的外包平台)的一名企业招聘人员，到底有多少申请oDesk内部职位的候选人拥有自己的LinkedIn主页，她告诉我说：“我得说这个数字接近100%(而且这个比例在可行的候选人中占到了100%)。我实在想不出，有哪个过手的候选人是没有LinkedIn账号的。”这种数字化将会很有影响力，因为一旦供应方的数字化实现了，那些诸如LinkedIn这样的平台就可以同时为市场的两端，即供应方和需求方做以数据为驱动的，高度符合实际情况的推荐。换句话说，这类平台所拥有的数据越详细，他们就越能为求职者推荐高度相关的工作，也越能帮雇主找到合适的候选人。不仅如此，这类平台还可以基于劳动力市场的一个整体供求情况来做推荐。这是因为，在一个以计算机为媒介的市场，基本上所有的数据，不管是流向市场的数据还是由市场产生的数据，都需要被存储于一个电子数据库中，而这大批的数据就可以在推荐的时候用到。没错，一般的招聘网站也可以通过向求职者暗示各种职位空缺来做推荐，但这类推荐通常都只是根据搜索词，或者根据双方的地域、工资等限制条件来实现，而不能根据一个人的工作历史、教育背景、经验技能、当前的就业情况、他的人脉资源、资格证书、人品、考试成绩，以及其他用于匹配的参考因素来实现推荐，更不用提试图避免市场中劳动力过于稀缺或者过于拥挤的问题了。但很不幸的是，目前很多这类推荐都是在一些公司的内部完成并处在一个半保密的状态。不过我还是希望能有足够的信息能向其他人开放，这样他们也可以贡献自己所知的信息了，这就像Netflix专门设了一个算法大奖一样。目前来说，有一点让人觉得可悲，即我们的整个社会将更多机器学习方面的研究精力花在了预测人们喜欢看哪类电影上，而不是预测他们适合哪些工作，尽管实际后者，即优化劳动力市场可以带来巨大