想象一下你高中畢業(yè)前的世界。

然而，現(xiàn)在你必須決定從事什么職業(yè)。你想找一份既能付賬又能享受的工作。畢竟，你會把大部分時間花在工作上。

但是，如何做出可靠的選擇——除了父母可能追求的目標，還是你最后一學(xué)年的成績會讓你直接進入。

我們今天發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》的研究發(fā)現(xiàn)，不同的職業(yè)吸引著心理特征完全不同的人。

在尋找新的職業(yè)時，你可以拜訪職業(yè)顧問，回答一系列問題來確定你的興趣和優(yōu)勢。這些結(jié)果被用來為你匹配一組潛在的職業(yè)。

然而，這種方法依賴于長期調(diào)查，沒有考慮到隨著技術(shù)改變就業(yè)模式，許多職業(yè)正在改變或消失的事實。

21世紀的求職

我們想知道能否根據(jù)一個人在網(wǎng)上透露的心理痕跡，開發(fā)出一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來匹配合適的職業(yè)。

研究表明，人們通過網(wǎng)絡(luò)語言和網(wǎng)絡(luò)行為留下自己的痕跡。

我們能否對此進行分析，找出做同樣工作的人在多大程度上具有同樣的性格特征？

在我們的研究中，我們確定了超過10萬名推特用戶，每個用戶的用戶檔案包含3513個位置中的一個。

然后，利用IBM基于云的人工智能引擎Watson提供的工具，以及其Personality Insights服務(wù)，我們根據(jù)每個帖子的語言為他們提供了十個與個性相關(guān)的功能的分數(shù)。

我們使用各種數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來探索每個職業(yè)的個性。

例如，為了創(chuàng)建“職業(yè)羅盤圖”，我們使用無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法將職業(yè)個性數(shù)據(jù)聚類成20個不同的聚類，從而將個性最相似的職業(yè)分組。

一直以來，就我們的性格、價值觀、興趣愛好而言，如果工作適合我們這個人，一直被認為更有成就感。

我們的結(jié)果證實了這一點，我們發(fā)現(xiàn)不同的職業(yè)往往有非常不同的性格特征。

例如，軟件程序員和科學(xué)家通常更愿意體驗新的活動，對知識充滿好奇，傾向于思考符號和抽象，覺得重復(fù)很無聊。另一方面，優(yōu)秀的網(wǎng)球運動員往往更認真、更有組織、更容易接受。

我們的發(fā)現(xiàn)表明，使用社交媒體上共享的數(shù)據(jù)將個人與合適的工作相匹配是可能的。

根據(jù)推斷的性格特征，我們使用機器學(xué)習(xí)來聚類1000多個字符。我們發(fā)現(xiàn)許多類似的工作可以合并。

例如，一個集群包含不同的技術(shù)任務(wù)，如軟件編程、Web開發(fā)和計算機科學(xué)。另一組包括體育館管理、后勤協(xié)調(diào)和音樂會推廣。

您可以使用我們制作的互動在線地圖探索更多內(nèi)容。

然而，盡管許多組合與現(xiàn)有的職業(yè)分類器(政府和其他組織目前用來將工作組合在一起的正式分組)一致，但一些集群中包含的角色傳統(tǒng)上并沒有組合在一起。

例如，制圖員、種糧農(nóng)民和地質(zhì)學(xué)家最終聚集在一起，并與許多技術(shù)專業(yè)人員分享相似的個性特征。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的專業(yè)指南針。

通過我們的結(jié)果，我們探索了建立一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的職業(yè)指南針的想法：一個可以找到適合某人個性的最佳職業(yè)的推薦系統(tǒng)。

我們搭建了一個系統(tǒng)，可以推薦一個符合人的性格特征的職業(yè)，準確率超過70%。

即使我們的系統(tǒng)有問題，也不是很遠，它指向技能非常相似的行業(yè)。例如，這可能意味著詩人已經(jīng)成為一個虛構(gòu)的作家。

由于自動化和技術(shù)的突破，行業(yè)正在迅速變化。在我們互聯(lián)的數(shù)字世界里，我們留下了自己的痕跡。我們的工作提供了使用這些痕跡的有效方法。

這種方法也許有一天可以用來幫助人們找到理想的職業(yè)，或者至少可以幫助我們更好地理解不同角色隱藏的性格特征。

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