{"title":"Técnicas digitales para el estudio de las competencias y perfiles profesionales","authors":"Raquel Escandell-Poveda, Natalia Papí-Gálvez, Maria-Teresa Iglesias-García","doi":"10.54886/scire.v29i1.4877","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"\nLa relevancia de los medios digitales requiere de nuevas metodologías para su investigación dada la naturaleza del entorno online. En la cultura digital, el conocimiento del mercado laboral tiene implicaciones tanto para la economía como para la educación por su compromiso de fomentar la empleabilidad entre el estudiantado. En el contexto de la comunicación digital, surgen nuevos perfiles que pueden ser estudiados a partir de los requerimientos que empresas e instituciones demandan a partir de las ofertas de empleo. Se diseña un marco metodológico orientado a investigaciones que requieran el análisis de la demanda laboral, a partir la recolección, extracción y volcado del contenido de las ofertas de trabajo, asociadas a una de las nuevas figuras profesionales surgidas en comunicación digital: el SEO o especialista en posicionamiento en buscadores. Se expone el método que combina fases manuales y automatizadas así como el empleo de técnicas digitales como el web scraping para la descarga masiva de datos. Gracias a esta técnica, se convierte la información desestructurada proveniente de Linkedin y el portal de empleo Infojobs en un corpus de datos ordenados a partir del cual realizar análisis cuantitativos o cualitativos. En este artículo, se evidencia la utilidad del método y su aplicabilidad en futuros estudios sobre características, competencias y requerimientos laborales. Igualmente se detectan limitaciones que plantean la urgencia de mejorar las herramientas en el marco de la investigación social.\n","PeriodicalId":42071,"journal":{"name":"Scire-Representacion y Organizacion del Conocimiento","volume":"13 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.1000,"publicationDate":"2023-06-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Scire-Representacion y Organizacion del Conocimiento","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54886/scire.v29i1.4877","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE","Score":null,"Total":0}
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Abstract
La relevancia de los medios digitales requiere de nuevas metodologías para su investigación dada la naturaleza del entorno online. En la cultura digital, el conocimiento del mercado laboral tiene implicaciones tanto para la economía como para la educación por su compromiso de fomentar la empleabilidad entre el estudiantado. En el contexto de la comunicación digital, surgen nuevos perfiles que pueden ser estudiados a partir de los requerimientos que empresas e instituciones demandan a partir de las ofertas de empleo. Se diseña un marco metodológico orientado a investigaciones que requieran el análisis de la demanda laboral, a partir la recolección, extracción y volcado del contenido de las ofertas de trabajo, asociadas a una de las nuevas figuras profesionales surgidas en comunicación digital: el SEO o especialista en posicionamiento en buscadores. Se expone el método que combina fases manuales y automatizadas así como el empleo de técnicas digitales como el web scraping para la descarga masiva de datos. Gracias a esta técnica, se convierte la información desestructurada proveniente de Linkedin y el portal de empleo Infojobs en un corpus de datos ordenados a partir del cual realizar análisis cuantitativos o cualitativos. En este artículo, se evidencia la utilidad del método y su aplicabilidad en futuros estudios sobre características, competencias y requerimientos laborales. Igualmente se detectan limitaciones que plantean la urgencia de mejorar las herramientas en el marco de la investigación social.