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|title=Un’Analisi del Mondo del Lavoro e un Modello Predittivo per Potenziali Nuove Occupazioni
(An Analysis of the Job Market and a Predictive Model for Potential New Jobs)
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|volume=Vol-1911
|authors=Gabriella Pasi,Mirko Cesarini,Stefania Marrara,Fabio Mercorio,Marco Viviani,Mario Mezzanzanica,Marco Pappagallo
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==Un’Analisi del Mondo del Lavoro e un Modello Predittivo per Potenziali Nuove Occupazioni
(An Analysis of the Job Market and a Predictive Model for Potential New Jobs)==
https://ceur-ws.org/Vol-1911/21.pdf
Un’analisi del mondo del lavoro e un modello
predittivo per potenziali nuove occupazioni
Gabriella Pasi1 , Mirko Cesarini2 , Stefania Marrara1 , Fabio Mercorio2 , Marco
Viviani1 , Mario Mezzanzanica2 , and Marco Pappagallo1
1
DISCo, Università degli Studi di Milano-Bicocca,
Edificio U14, Viale Sarca 336, 20126 Milano, Italy
2
DISMeQ, Università degli Studi di Milano-Bicocca,
Edificio U7, Via Bicocca degli Arcimboldi 8, 20126 Milano, Italy
Sommario Questo articolo presenta un approccio basato su Language
Model per l’identificazione di potenziali nuove occupazioni in annunci
di lavoro, ovvero professioni non codificate dalla tassonomia standard
europea ISCO. Poter riconoscere tali nuove occupazioni permette di fil-
trare il flusso di annunci che verrà poi classificato dal sistema WoLMIS,
sviluppato dall’Università degli Studi di Milano-Bicocca per l’Agenzia
europea CEDEFOP, secondo la tassonomia ISCO. Ciò facilita il lavo-
ro degli esperti europei incaricati di estendere ISCO aggiungendo nuove
professioni. L’approccio è stato testato su un dataset di annunci in lingua
inglese ottenendo risultati promettenti.
1 Introduzione
Negli ultimi decenni un numero crescente di aziende e di persone in cerca di lavoro si
affida al Web per far entrare in contatto domanda e offerta. Se opportunamente recu-
perata e analizzata, l’enorme quantità di offerte di lavoro disponibile oggi sui portali
online dedicati è in grado di fornire informazioni dettagliate e preziose circa le dinami-
che e le tendenze del mercato del lavoro sul Web. Queste informazioni possono essere
particolarmente utili a diverse categorie di operatori, pubblici e privati, che svolgono
un ruolo nel mercato del lavoro europeo, offrendo analisi di trend, valutazioni delle poli-
tiche per il mercato del lavoro e supporto all’orientamento (Vocational ad Educational
Training - VET).
In questo contesto si situa WoLMIS,3 un sistema prototipale progettato e sviluppa-
to nell’ambito di una gara d’appalto europea con l’obiettivo di raccogliere e classificare
automaticamente offerte di lavoro pubblicate sul Web in cinque paesi europei: Italia,
Regno Unito, Repubblica Ceca, Irlanda e Germania, nelle rispettive lingue. In partico-
lare, WoLMIS classifica automaticamente gli annunci estratti dal Web sulla base della
tassonomia standard per le occupazioni esistenti ISCO (International Standard Classi-
fication of Occupation), al fine di costruire una base di conoscenza relativa al mercato
del lavoro europeo.
3
Il progetto è frutto di una collaborazione internazionale tra cinque paesi europei sotto la guida del
Centro di Ricerca CRISP, con la collaborazione del Dipartimento di Statistica e Metodi Quan-
titativi (DISMeQ) e del Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione (DISCo)
dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.
Il lavoro presentato in questo articolo si inserisce nell’attività di ricerca legata al
progetto WoLMIS, e ne rappresenta una possibile estensione. Il nucleo principale di
WoLMIS è il sistema di classificazione degli annunci di lavoro, che adotta tecniche di
apprendimento automatico (machine learning). Per sua natura, il classificatore basato
su machine learning presenta dei limiti per quanto riguarda la classificazione di nuove
occupazioni, vale a dire occupazioni per le quali non esiste un’adeguata classe (o co-
dice) ISCO predefinita. Tale problema è di particolare interesse, dato che sempre più
settori come il turismo, i servizi bancari, le assicurazioni, o la moda, si sono trasformati
negli ultimi anni seguendo l’evoluzione digitale, creando nuove figure professionali che
non trovano adeguata descrizione nella tassonomia ISCO esistente. Alcune professioni
sono state create ex-novo, mentre altre sono il risultato della fusione di due o più oc-
cupazioni esistenti. Ciò richiede il possesso di competenze trasversali (ad esempio per
la professione di Data Scientist).
L’obiettivo di questo lavoro, quindi, è quello di estendere il sistema di classificazione
proposto da WoLMIS, definendo una metodologia basata su tecniche statistiche e di
analisi testuale per l’identificazione di potenziali nuove occupazioni nel mercato del
lavoro.
2 Un approccio basato su Language Model per il
riconoscimento di nuove occupazioni
Alla base dell’idea proposta in questo lavoro c’è la considerazione che le offerte di
lavoro sono, principalmente, documenti non strutturati. Di conseguenza, attraverso
un’analisi del linguaggio in essi utilizzato è possibile non solo determinare le peculiarità
di ogni singola professione esistente, ma anche comprendere se si tratta o meno di
annunci relativi a professioni non codificate dalla tassonomia ISCO. Partendo da questa
intuizione, l’approccio proposto si fonda su una modellazione del linguaggio utilizzato
nel testo di un’offerta di lavoro mediante Language Model [2]. I Language Model sono
un modello probabilistico, che offre una rappresentazione formale di un documento
attraverso distribuzioni di probabilità di parole in un linguaggio.
Dopo una fase iniziale di pre-processing degli annunci di lavoro (rimozione di stop-
word e riconoscimento di sostantivi e aggettivi tramite Pos-Tagging [1]), è stato co-
struito un modello basato su bigrammi [3] per ogni professione esistente poiché, da una
fase preliminare di analisi, si è notato che mediamente i nomi delle occupazioni, sia
nuove che attuali, sono costituiti principalmente da due parole; l’idea si è rivelata cor-
retta e l’approccio basato sui bigrammi ha ottenuto risultati migliori rispetto ad una
soluzione di test sviluppata usando semplici unigrammi. Per quanto riguarda la meto-
dologia di smoothing, è stato utilizzato l’algoritmo add-k smoothing [4] in quanto, a
livello computazionale, si è dimostrata la soluzione più opportuna tra quelle disponibili
in letteratura, presentando comunque buoni risultati in termini di efficacia.
La creazione di un Language Model per ciascuna delle professioni codificate dalla
tassonomia ISCO, ha permesso il riconoscimento di quei documenti il cui testo non è
generato da nessuno dei Language Model generati. Questi documenti rappresentano
quindi delle potenziali nuovi occupazioni. L’approccio presentato è stato testato su an-
nunci in lingua in inglese ma è estendibile alle altre lingue presenti in WoLMIS. Nella
fase di creazione dei Language Model delle professioni già codificate ISCO è stato utiliz-
zato un dataset fornito dal Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi contenente
una serie di annunci acquisiti dal Web (tipicamente costituiti da un identificatore, un
titolo e una o più descrizioni). Il dataset è costituito da circa 36.000 annunci.
Le fasi principali dell’approccio proposto sono riassumibili come segue:
1. Filtraggio del dataset iniziale. Il dataset filtrato contiene esclusivamente documenti
relativi ad annunci che descrivono professioni già codificate dalla tassonomia.
2. Ripartizione del dataset in un insieme di training (75%) e uno di test (25%).
3. Apprendimento supervisionato. Questa fase si suddivide in:
(a) costruzione di un documento per ciascuna professione esistente, raggruppando
gli annunci identificati dallo stesso codice ISCO all’interno del training set;
(b) rappresentazione formale di ciascun documento creato per ogni codice ISCO
tramite Language Model (modello basato su bigrammi);
(c) classificazione dei singoli annunci del dataset di test, utilizzati come que-
ry, identificando per ciascun offerta lavorativa il Language Model che più
probabilmente genera il testo di ogni singolo annuncio.
Lo scopo di questa fase è quello di determinare i valori dei parametri relativi allo
smoothing e determinare il comportamento dei Language Model creati in termini
di accuratezza.
4. Calcolo degli intervalli, ad un livello di confidenza del 99%, entro i quali si è as-
sunto che un annuncio sia generato dal dato Language Model, uno per ciascuna
professione esistente.
5. Test eseguito su un insieme di annunci riguardanti sia occupazioni già esistenti nella
tassonomia ISCO, sia occupazioni non ancora codificate in essa (ovvero potenziali
nuove professioni).
L’approccio proposto basato su Language Model è in grado di discriminare le po-
tenziali nuove professioni da quelle esistenti associando, ad ogni annuncio filtrato, una
lista di occupazioni già codificate ISCO più simili come descrizione e competenze richie-
ste. Tale approccio pone le basi per un ulteriore sviluppo di WoLMIS durante la fase
di realizzazione del sistema di classificazione per tutti i 28 paesi dell’Unione Europea.
3 Risultati sperimentali
Per la valutazione sperimentale del lavoro proposto è stato sviluppato un prototipo
in Java. Per esigenze di valutazione è stato utilizzato un ulteriore dataset fornito da
WoLMIS, contenente annunci di lavoro riguardanti sia professioni già codificate ISCO
che non. Questo ulteriore campione di test contiene al più cinque offerte di lavoro per
ciascuna occupazione esistente (codificata ISCO), più un centinaio di annunci relativi
a occupazioni non codificate.
Come visibile in Tabella 1, i risultati ottenuti mostrano una buona separazione tra
annunci riguardanti potenziali nuove occupazioni (colonna "NEW"), indicate con l’e-
tichetta Unknown (quinta riga della tabella), e quelli relativi ad occupazioni esistenti.
La colonna "LM#1" indica quanti annunci hanno trovato una corretta attribuzione nel
Language Model identificato dal tool come il più probabile. Si può notare che media-
mente, su cinque annunci di professioni esistenti, al più uno non viene correttamente
riconosciuto e pertanto identificato come "NEW". Al contrario, tra gli annunci relativi
a professioni non codificate, ben 108 vengono correttamente riconosciuti come "NEW".
La fase di sperimentazione ha mostrato le potenzialità del sistema sviluppato, grazie
all’identificazione di offerte di lavoro come potenziali nuove professioni. L’uso dei limiti
inferiori degli intervalli di confidenza come valore soglia, può essere una buona soluzio-
ne nel distinguere queste nuove tipologie di occupazioni in un insieme misto di offerte
di lavoro.
Occupation_L4 LM#1 NEW
Data entry clerks 4 1
Dispensing opticians 4 1
Hotel receptionists 4 1
Sales and marketing managers 4 1
Unknown 9 108
Advertising and marketing professionals 5 0
Athletes and sports players 1 0
Cashiers and ticket clerks 5 0
Chemists 5 0
Tabella 1. Alcuni risultati sperimentali
4 Conclusioni
In questo articolo è stato proposto un approccio per il riconoscimento di occupazio-
ni non codificate rispetto ad una tassonomia standard (ISCO) nell’ambito del Web
Labour Market, e per questo definite come nuove occupazioni. L’approccio è basato
sulla definizione di un classificatore che implementa un modello generativo, mediante
l’utilizzo di Language Model. Tale approccio rappresenta una possibile evoluzione del
sistema WoLMIS, una piattaforma di classificazione di annunci di lavoro reperiti sul
Web basata su tecniche di apprendimento automatico.
L’approccio proposto è in grado di discriminare tra tipologie di occupazioni diverse
con una minima percentuale di errore. Così, non soltanto è possibile dotare il sistema
WoLMIS della funzionalità di filtro offerta dal suddetto approccio, incrementando la
sua efficacia nella classificazione, ma viene offerta la possibilità di facilitare il compito
di analisi e identificazione di potenziali nuove occupazioni con cui estendere ISCO da
parte di esperti, fornendo loro un insieme di annunci da analizzare prefiltrato e pertanto
considerevolmente meno numeroso rispetto all’intero dataset.
La fase di sperimentazione ha mostrato le potenzialità dell’approccio proposto,
grazie all’identificazione di annunci relativi a potenziali nuove professioni (ad esempio,
Data Scientist, Mystery Shopper e Data Analyst). Questo pone le basi per un ulteriore
sviluppo del sistema durante la fase progettuale che prevede la realizzazione del sistema
di classificazione su tutti i 28 paesi dell’Unione Europea.
Riferimenti bibliografici
1. David Nadeau and Satoshi Sekine. A survey of named entity recognition and
classification. Lingvisticae Investigationes, 30(1):3–26, 2007.
2. Fei Song and W Bruce Croft. A general language model for information retrieval.
In Proceedings of the eighth international conference on Information and knowledge
management, pages 316–321. ACM, 1999.
3. Munirathnam Srikanth and Rohini Srihari. Biterm language models for document
retrieval. In Proceedings of the 25th annual international ACM SIGIR conference
on Research and development in information retrieval, pages 425–426. ACM, 2002.
4. Jinsong Su, Deyi Xiong, Yang Liu, Xianpei Han, Hongyu Lin, Junfeng Yao, and
Min Zhang. A context-aware topic model for statistical machine translation. In
ACL (1), pages 229–238, 2015.
An Analysis of the Job Market and a Predictive
Model for Potential New Jobs
Gabriella Pasi1 , Mirko Cesarini2 , Stefania Marrara1 , Fabio Mercorio2 , Marco
Viviani1 , Mario Mezzanzanica2 , and Marco Pappagallo1
1
DISCo, Università degli Studi di Milano-Bicocca,
Edificio U14, Viale Sarca 336, 20126 Milano, Italy
2
DISMeQ, Università degli Studi di Milano-Bicocca,
Edificio U7, Via Bicocca degli Arcimboldi 8, 20126 Milano, Italy
Abstract. In this paper we present an approach based on Language
Model to identify potential new jobs in job posts and new job types
which have not been encoded in the European ISCO standard taxon-
omy. Identifying these new jobs calls for filtering the posts and even-
tually identifying them with reference to the ISCO taxonomy through
the WoLMIS system developed by the University of Milan Bicocca for
the CEDEFOP European Agency. This helps the European experts in
extending ISCO by adding new job types. The overall approach has been
tested on a dataset for the English language with very promising results.