CC BY
96
«Гуманитарный научный журнал» Электронный научный журнал
2021, №3 ПАРАДИГМА ISSN 2078-9661
УДК 331.108
Каткова Д. А.
Саратовский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия
«Цифровой след» в системе составления цифрового портрета
для подбора персонала
Аннотация: В данной статье рассматриваются особенности влияния информационных технологий на формирования цифрового следа соискателя, который в процессе систематизации и интеграции открытой дополнительной информации дополняется и превращается в цифровой портрет. Особенности показателей поиска, процессов отбора, целей, способов и инструментов данного метода показывают полную картину подбора персонала с учетом быстроменяющейся среды.
Ключевые слова: набор персонала, цифровой портрет, цифровые технологии, информационные технологии, управление персоналом
Образец цитирования: Каткова Д. А. «Цифровой след» в системе составления цифрового портрета для подбора персонала // Гуманитарный научный журнал. 2021. №3. C 64-70.
Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution License (CC-BY 4.0)_
Использование информационных технологий привело к тому, что любое действие человека оставляет «цифровой след» - точную и систематизированную информацию о его действиях. Эта информация, отраженная в Интернете и информационных базах, применяется в различных сферах жизни, одной из которых выступает управление персоналом с использованием технологии Big Data.
Актуальность данной теме придет то, что HR- менеджеры в настоящее время стали активно применять анализ активности соискателя в Интернете. Сюда можно отнести оформление аккаунта в соцсетях; интересы, указанные в личном профиле и качество изложенной биографии, публикуемое соискателем.
Деткина Д.А. и Королева В.В. выделяют ряд направлений, на которые обращают внимание hr менеджеры при первичной оценке репутации кандидата в Интернете (таблица 1)[1].
Таблица 1 - Общие показатели поиска «Цифрового следа» соискателя
Показатель Характеристика
Качественное фото Любой работодатель заинтересуется внешностью соискателя, поэтому в резюме необходимо публиковать качественное фото. Фотографии на личных страницах в социальных сетях могут много рассказать о человеке.
Онлайн-портфолио Информация о профессиональных достижениях на предыдущем месте работы указывается в резюме, которое можно дополнить личным блогом или сайтом.
Интернет Активное взаимодействие онлайн с другими экспертами в конкретной профессиональной сфере также принимается во внимание экспертами по подбору персонала
Информация о характере и психике НК менеджеры, просматривая социальные страницы будущего работника, будут обращать внимания на общение и характер поведения, на отношения с друзьями и коллегами, его взгляды и суждения по различным аспектам.
«Гуманитарный научный журнал» ^^Ьч Электронный научный журнал
2021, №3 ПАРАДИГМА ^БЫ 2078-9661
Таким образом, отслеживание цифрового следа является дополнительным инструментом для анализа и оценки кандидата. Данные о кандидате помогут определить, сможет ли человек влиться в уже сложившийся коллектив и каким образом можно выстраивать систему адаптации в каждом конкретном случае. Но, на мой взгляд, данным перечнем показателей нельзя ограничить применение метода цифрового следа.
Фурсов А. Л. также раскрывает тему цифрового следа и структурирует процесс отбора персонала с применением цифрового отслеживания (рисунок 1)[4].
Получение анкеты-резюме
Сопоставление информации из анкеты с данными из
других источников
Формирование «цифрового портрета»
Рисунок 1 - Процесс отбора персонала с применением цифрового отслеживания
Оставленный соискателем в соцсетях «цифровой след» позволяет дополнить «цифровой портрет» сведениями о круге друзей и контактах, перемещениях, политических взглядах и привычках.
Также Фурсов А.Л[2]. расширяет характеристики «цифрового следа» и приводит дополнительные пути поиска информации (таблица 2).
Таблица 2 -Расширенный список показателей поиска «Цифрового следа» соискателя
Показатели Характеристика
Основные данные возраст, образование, стаж, трудовая биография
Анализ фото соискателя анатомические особенности лица сопоставляются с личностными чертами, а запись видеособеседования, помогает определить по мимике соискателя, жестам и голосу темперамент, уровень стресса и процент искренности.
Онлайн-портфолио то, что соискатель хочет показать
Анализ активности соискателя в Интернете слова, действия (покупки, поездки, общественная активность), контакты, комментарии и публикации
Самопрезентация в соцсетях оформление аккаунта, информация профиля, интересы, биография, открытость/закрытость, уровень желаний, уровень доходов, фото-видео презентации
Речь грамотность, эрудиция, словарный запас, владение профессиональными терминами, культурность, этичность, умение вести дискуссии, входить и выходить из них, информация о характере и психологических особенностях.
Анализ активности соискателя в Интернете Коллеги, семья, единомышленники и друзья по хобби
Электронный научный журнал ¡88М 2076-96бГ
Данная интерпретация показателей поиска информации о соискателях представляется наиболее здравой, так как только комплексное исследование поможет минимизировать риски при принятии на работу нового сотрудника.
Полученные данные позволят составить прогноз поведения соискателя в заданном наборе ситуаций и определить его степень адаптивности к новым условиям.
Создание и постоянное дополнение цифровых портретов сотрудников позволяют устанавливать соответствие компетенций соискателя профилю должности при отборе, а в дальнейшем дают возможность использовать профили «идеальных» сотрудников в процессе оценки и аттестации персонала.
Также Фурсов А.Л. акцентирует внимание на автоматизации применения данного инструмента, но существующие программные комплексы анализа социальных сетей для большинства работодателей в сфере малого бизнеса являются чрезмерно дорогими.
О.В. Гайдаш выделяет 2 основные цели составление социального портрета человека по средствам цифрового следа (рисунок 2)[3].
Человек не способен на автоматизме проводить полный анализ данных личности, исходя из истории посещения в браузере, данную характеристику совпадений может выявить только искусственный интеллект, но также не существует достоверного механизма для выявления «патологий» у пользователей лишь на основе политических и религиозных взглядов. Таким образом, не стоит акцентировать внимание лишь на личностных характеристиках при отборе сотрудников. Как религиозная принадлежность не сможет служить критерием отбора персонала, так и предпочтения в музыке не являются прямым отражением трудоспособности человека. религиозная принадлежность не сможет служить критерием отбора персонала.
Маркетинговые компании
Работодатель
* реклама товаров и услуг , которые ранее пользователь искал через поисковую систему или просматривали товар в интернет-магазине. Причём искать пользователь мог на стационарном компьютере, а рекламные пр едложения демонстрируются на его смартфоне.
• человек устраивается на новое место работы и по своим профессиональным качествам имеет все шансы получить высокую должность. Но посты с какого-либо события, которые соискатель репостит к себе на аккаунт в социальной сети, могут создать негативное впечатление у потенциал ьн ого работодателя. В последнее время неоднократно получали широкую огласку случаи увольнения людей различных профессий за неосторожные высказывания или фотографии в соцсетях.
Рисунок 2 - Цели составление социального портрета человека
66
Электронный научный журнал ISSN 2078-9661
Кожич О. Ю. пишет о том, что анализ личных аккаунтов потенциальных кандидатов, как часть цифрового следа, оценили более 70% рекрутеров за скорость мониторинга, доступность информации, возможность прямого общения с кандидатами, около 10% рекрутеров считают профили пользователей частной территорией, в которую не нужно заглядывать [5].
В свою очередь И.Н. Калиновская пишет о связи цифрового следа и Big Data совместно с искусственным интеллектом, которая преобразовалась в инструмент управления человеческими ресурсами [6]. На рисунке 2 описываются задачи искусственного интеллекта подбора кадров, которые в 2021 году представляют наибольшую ценность (рисунок 3).
Пйис-к кацдодагии
6D%,
Проведение □□бе^едсвання
Размещение из^яиснй
Ü l; !нк а танpyiqjra
Программы £m.i:Li|iitftrji
П гжисоианив гобе^эдо^нкп
Рисунок 3 -Применение искусственного интеллекта при подборе кадров
По примеру Мантуленко В.В. составим три основные области потенциала цифрового следа для поиска кандидатов и формирования коллектива компании [7].
• обеспечение преемственности и интеграции (например, применение опыта в аналогичной сфере);
• организация рабочего процесса (например, создание индивидуальных обучающих программ);
• управление рабочей системой (например, в аспектах обеспечения качества услуг, конкурентоспособность компании (имидж, брендинг и др.).
Е. Н. Лузгина уверена, что роль социальных сетей как связующего звена в отношениях «соискатель-работодатель» определяется характером интернет-соединений, который характерен для молодежного рынка труда,
«Гуманитарный научный журнал» ^^Ьч Электронный научный журнал
2021, №3 ПАРАДИГМА ^БЫ 2078-9661
на примере виртуальной ярмарки вакансий [8].Современные каналы связи в процессе приема на работу, которые включают: электронную почту; аудио- и видеоконференцсвязь ^куре и др.) для интервью; сервисы мгновенного обмена сообщениями (мессенджеры) для оперативной связи соискателя и работодателя или рекрутера; сайты со специализированными формами подачи резюме и электронные портфели, помогают облегчить и удешевить поиск персонала и составление цифрового портфеля.
Е.А. Андреев, к примеру, разработал схему формирования цифрового портрета на примере студента. Структурируя данный процесс под адаптивную систему внутри организации, вполне возможно вывести «формулу» идеального кандидата[11].
Е.В. Листвина [9] в своей работе подробно описывает работу А.М. Кондакова и А.А. Костылевой о комплексе данных о человеке в Интернете, которая разбита на три условных слоя цифрового следа:
Первый слой — это данные, которые человек сам оставляет о себе в мобильных приложениях, социальных сетях и которые он, как ему кажется, контролирует: там фигурируют только те данные о возрасте, поле, образовании, интересах, контакты, запросы, выбранные им фотографии, которыми он хочет делиться, он вправе делать закрытые для остальных пользователей профили и пр.
Второй слой складывается из совокупности информации о поведении индивида в интернет-пространстве.
Третий слой представляет собой соединение первого и второго. В его рамках происходит анализ алгоритмов действий индивида для использования различными социальными структурами.
Также Е.В. Листвина приводит пример, что в Китае с 2014 г. Поэтапно внедряется «Система социального кредита», отслеживающая законопослушность, честность, потребительское поведение и ранжирующая по этим критериям граждан.
Петров А.А. выделяет источники скоринговых данных для формирования морально-этического, психологического и репутационного портрета гражданина (рисунок 4)[10].
Электронный научный журнал ISSN 2078-9661
интересы и предпочтения человека, уровень его образования и в каком учебном заведении обучался,
раоота, должность,
стаж на последнем месте работы
финансовые
онлайн операции и электронные кошельки
ЭМАЛТ-камеры наблюдения, оборудованные программным
обеспечением с искусственным интеллектом и технологией распознавания лиц
интернет-информация
биометри ческие данные
сервисы доставки
статистические веб-сервисы
наличие недвижимости и транспортных средств
сотовые операторы
онпаин-бухгалтерия
государственны е органы
турагентства
семейное положение
Интернет и социальные
интернет-магазины и курьерская доставка
геосервисы
онлайн активность
Рисунок 4 - Источники поиска данных
Однако в большинстве случаев имеющиеся данные, собранные фрагментарно и разрозненно, оказываются слабо структурированными, недостаточными, сопряженными с риском ошибки, что влияет на их интерпретацию и качество принимаемых управленческих решений. Для решения данной проблемы на помощь аналитикам и руководителям всех уровней организации приходит технология Big Data, использующая возможности искусственного интеллекта и позволяющая обрабатывать и структурировать информацию, находить в ней взаимосвязи.
Но, не стоит забывать, что работодатель не может отказать соискателю или уволить сотрудника, если ему не понравились фотография или пост, которые тот разместил в Интернете. Это регламентируется статьей 64 ТК РФ, в которой говорится о запрете безосновательного отказа в заключении трудового договора.
Невзирая на эффективность современных технологий и программных продуктов, мнение человека должно оставаться основополагающим элементом при оценке альтернатив, которые предполагают принятие управленческого решения, касающегося функционирования организации и разработки стратегии ее дальнейшего развития.
Библиографический список
1. Деткина, Д. А. Цифровой след - современное портфолио конкурентоспособного работника / Д. А. Деткина, В. В. Королева // Электронное
2021, №3
«Гуманитарный научный журнал»
Электронный научный журнал
ISSN 2078-9661
информационное пространство для науки, образования, культуры : Материалы VII Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции, Орел, 19 декабря 2019 года / Научный редактор и составитель Д.Н. Грибков. - Орел: Орловский государственный институт культуры, 2020. - С. 83-88.
2. Фурсов, А. Л. Новые методы в отборе персонала: основные характеристики "цифрового следа" соискателя должности / А. Л. Фурсов // Актуальные проблемы социально-гуманитарных наук и образования: сущность, концепции, перспективы : Материалы VII Международной научной конференции, Саратов, 15 апреля 2019 года. -Саратов: Издательство "Саратовский источник", 2019. - С. 1057-1062.
3. Гайдаш, О. В. Место цифрового следа в социальном портрете соискателя / О. В. Гайдаш // Современная наука: проблемы, идеи, тенденции : Материалы Международной (заочной) научно-практической конференции, Нефтекамск, 23 июня 2020 года / Под общей редакцией А.И. Вострецова. - Нефтекамск: Научно-издательский центр "Мир науки" (ИП Вострецов Александр Ильич), 2020. - С. 631-635.
4. Фурсов, А. Л. Использование Больших данных ("Big Data") в отборе персонала / А. Л. Фурсов // Вестник современных исследований. - 2018. - № 9.4(24). - С. 314-316.
5. Кожич, О. Ю. Поиск персонала через социальные сети / О. Ю. Кожич // Профессиональная ориентация. - 2020. - № 1. - С. 8.
6. Калиновская, И. Н. Социальные данные как инструмент специалиста по управлению человеческими ресурсами организации / И. Н. Калиновская // Вестник Витебского государственного технологического университета. - 2020. - № 1(38). - С. 173-187. - DOI 10.24411/2079-7958-2020-13818.
7. Мантуленко В. В. Перспективы использования цифрового следа в высшем образовании // Преподаватель XXI век. 2020. №3-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-ispolzovaniya-tsifrovogo-sleda-v-vysshem-obrazovanii (дата обращения: 13.05.2021). 05.2021).
8. Лузгина, Е. Н. Современное состояние молодежного рынка труда на примере виртуальной ярмарки вакансий / Е. Н. Лузгина // Глобальные социальные процессы 2.0: трансформация социальной реальности в условиях цифровизации и пандемии : Сборник статей / Под редакцией А.В. Петрова (отв. ред.) [и др.]. - Санкт-Петербург : Центр научно-информационных технологий "Астерион", 2020. - С. 20-27.
9. Листвина, Е. В. Цифровое общество: социокультурный анализ цифрового следа / Е. В. Листвина // Аспирантский вестник Поволжья. - 2020. - № 7-8. - С. 14-18. - DOI 10.17816/2072-2354.2020.20.4.14-18.
10. Петров, А. А. Информационно-цифровой след: коммерческие и социальные аспекты в цифровую эпоху / А. А. Петров // Торговая политика. - 2020. - № 2(22). - С. 62-86. - DOI 10.17323/2499-9415-2020-2-22-62-86.
11. Андреев, Е. А. Информационная система для формирования цифрового портрета / Е. А. Андреев // Информатика и вычислительная техника (ИВТ-2020) : Сборник научных трудов XII Всероссийской научно-технической конференции аспирантов, студентов и молодых ученых, Ульяновск, 15-16 июня 2020 года. - г. Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет, 2020. - С. 25-30.
