Expertise finding
નિપુણતા શોધ એ વ્યક્તિગત કુશળતા શોધવા અને મૂલ્યાંકન કરવા માટેના સાધનોનો ઉપયોગ છે. ભરતી ઉદ્યોગમાં, કુશળતા શોધવી એ ચોક્કસ જરૂરી કુશળતા સેટ સાથે રોજગારક્ષમ ઉમેદવારોની શોધ કરવાની સમસ્યા છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, તે મનુષ્યને કુશળતાના ક્ષેત્રો સાથે જોડવાનો પડકાર છે, અને જેમ કે કુશળતા પુનઃપ્રાપ્તિની પેટા સમસ્યા છે (બીજી સમસ્યા કુશળતાની રૂપરેખા છે). કુશળતાનું મહત્વ એવી દલીલ કરી શકાય છે કે માનવ કુશળતા મૂડી, ઉત્પાદનના સાધનો અથવા બૌદ્ધિક સંપત્તિ કરતાં વધુ મૂલ્યવાન છે. કુશળતાથી વિપરીત, મૂડીવાદના અન્ય તમામ પાસાઓ હવે પ્રમાણમાં સામાન્ય છેઃ મૂડીની પહોંચ વૈશ્વિક છે, જેમ કે ઉત્પાદનના ઘણા ક્ષેત્રો માટે ઉત્પાદનના માધ્યમોની પહોંચ છે. બૌદ્ધિક સંપત્તિને સમાન રીતે લાઇસન્સ આપી શકાય છે. વધુમાં, કુશળતા શોધવી એ સંસ્થાકીય યાદશક્તિનું એક મુખ્ય પાસું પણ છે, કારણ કે તેના નિષ્ણાતો વિના સંસ્થાને અસરકારક રીતે શિરચ્છેદ કરવામાં આવે છે. જો કે, આ સંસાધનોના અસરકારક ઉપયોગની ચાવી શોધવી અને "લાઇસન્સિંગ" કુશળતા, ખૂબ જ મુશ્કેલ રહે છે, જેની શરૂઆત ખૂબ જ પ્રથમ પગલાથી થાય છેઃ તમે વિશ્વાસ કરી શકો તેવી કુશળતા શોધવી. ખૂબ જ તાજેતરમાં સુધી, કુશળતા શોધવા માટે વ્યક્તિગત, સામાજિક અને સહયોગી પ્રથાઓનું મિશ્રણ જરૂરી હતું, જે શ્રેષ્ઠ રીતે અવ્યવસ્થિત પ્રક્રિયા હતી. મોટે ભાગે, તેમાં ટ્રસ્ટ ધરાવતી વ્યક્તિઓનો સંપર્ક કરવો અને તેમને રેફરલ્સ માટે પૂછવું સામેલ છે, જ્યારે આશા છે કે તે વ્યક્તિઓ વિશેનો કોઈનો ચુકાદો ન્યાયી છે અને તેમના જવાબો વિચારશીલ છે. છેલ્લા પંદર વર્ષોમાં, કુશળતા શોધવાની ગુણવત્તાને સરળ બનાવવા અને સુધારવા માટે જ્ઞાન વ્યવસ્થાપન સોફ્ટવેરનો એક વર્ગ ઉભરી આવ્યો છે, જેને "કુશળતા શોધવાની પ્રણાલીઓ" કહેવામાં આવે છે. આ સોફ્ટવેરમાં સોશિયલ નેટવર્કિંગ સિસ્ટમ્સથી માંડીને જ્ઞાનના પાયા સુધીની શ્રેણી છે. કેટલાક સોફ્ટવેર, જેમ કે સોશિયલ નેટવર્કિંગ ક્ષેત્રમાં, એકબીજાને જોડવા માટે વપરાશકર્તાઓ પર આધાર રાખે છે, આમ "ભલામણ પ્રણાલીઓ" તરીકે કામ કરવા માટે સોશિયલ ફિલ્ટરિંગનો ઉપયોગ કરે છે. સ્પેક્ટ્રમના બીજા છેડે વિશિષ્ટ જ્ઞાનના પાયા છે જે નિષ્ણાતો પર તેમની કુશળતા અને યોગદાનના સ્વ-નિર્ધારિત ક્ષેત્રો સાથે વિશિષ્ટ પ્રકારના ડેટાબેઝને વસવાટ કરવા માટે આધાર રાખે છે, અને વપરાશકર્તાની ભલામણો પર આધાર રાખતા નથી. હાઇબ્રિડ કે જે વપરાશકર્તાની ભલામણો સાથે નિષ્ણાત-વસ્તીવાળી સામગ્રી ધરાવે છે તે પણ અસ્તિત્વમાં છે, અને આમ કરવા માટે દલીલપૂર્વક વધુ મૂલ્યવાન છે. હજુ પણ અન્ય કુશળતા જ્ઞાન પાયા કુશળતાના બાહ્ય અભિવ્યક્તિઓ પર સખત આધાર રાખે છે, જેને અહીં "ગેટેડ ઓબ્જેક્ટ્સ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, દા. ત., વૈજ્ઞાનિક કાગળો અથવા ડેટા માઇનિંગ અભિગમો માટે સાઇટેશન અસરો જેમાં નિષ્ણાતના ઘણા કાર્ય ઉત્પાદનો એકત્રિત કરવામાં આવે છે. આવી પ્રણાલીઓ વપરાશકર્તા દ્વારા રજૂ કરાયેલા પૂર્વગ્રહ (દા. ત., રિસર્ચસ્કોરકાર્ડ) થી મુક્ત હોવાની શક્યતા વધુ હોય છે, જોકે કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ અન્ય પૂર્વગ્રહ રજૂ કરી શકે છે. એવા વર્ણસંકર અભિગમો પણ છે જે વપરાશકર્તા-જનરેટેડ ડેટા (દા. ત., સભ્ય રૂપરેખાઓ), સમુદાય-આધારિત સંકેતો (દા. ત., ભલામણો અને કૌશલ્ય સમર્થન) અને વ્યક્તિગત સંકેતો (દા. ત., શોધક અને પરિણામો વચ્ચેનું સામાજિક જોડાણ) નો ઉપયોગ કરે છે. ઉપર દર્શાવેલ પ્રણાલીઓના ઉદાહરણો કોષ્ટક 1 માં સૂચિબદ્ધ છે. કોષ્ટક 1: કુશળતા સ્થાન પ્રણાલીઓનું વર્ગીકરણ તકનીકી સમસ્યાઓ કુશળતા શોધ પ્રણાલીઓના ઉપયોગથી સંખ્યાબંધ રસપ્રદ સમસ્યાઓ અનુસરે છેઃ બિન-નિષ્ણાતના પ્રશ્નોને હાલની કુશળતાના ડેટાબેઝ સાથે સરખાવવા સ્વાભાવિક રીતે મુશ્કેલ છે, ખાસ કરીને જ્યારે ડેટાબેઝ જરૂરી કુશળતાનો સંગ્રહ કરતું નથી. બિન-નિષ્ણાત તરફથી વધતી અજ્ઞાનતા સાથે આ સમસ્યા વધુ તીવ્ર બને છે કારણ કે લાક્ષણિક શોધ સમસ્યાઓમાં બિનસંરચિત ડેટાને શોધવા માટે કીવર્ડ્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે જે અર્થપૂર્ણ રીતે સામાન્ય નથી, તેમજ નિષ્ણાતે તેમના વર્ણનાત્મક સામગ્રી પૃષ્ઠોને કેટલી સારી રીતે સેટ કર્યા છે તેમાં પરિવર્તનશીલતા છે. સુધારેલ પ્રશ્ન મેળ એ એક કારણ છે કે રિસર્ચસ્કોરકાર્ડ અને બાયોમેડએક્સપર્ટ્સ જેવી તૃતીય-પક્ષ અર્થપૂર્ણ રીતે સામાન્યીકૃત પ્રણાલીઓ બિન-નિષ્ણાત વપરાશકર્તાઓના પ્રશ્નોના વધુ સારા જવાબો પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ હોવી જોઈએ. સિસ્ટમના વપરાશકર્તાઓ તરફથી ઘણા બધા પ્રશ્નો/વિનંતીઓને કારણે નિષ્ણાત-થાકને ટાળવો (સંદર્ભ. 1). અન્યાયી કુશળતાની વિશ્વસનીયતા મેળવવા માટે સિસ્ટમની "રમત" ટાળવાની રીતો શોધવી. ગર્ભિત કુશળતા પર નિપુણતા દર્શાવો. વપરાશકર્તાઓ સામાન્ય રીતે તેમની પાસેની તમામ કુશળતાને જાહેર કરતા નથી, તેથી તેમની ગર્ભિત કુશળતાને અનુમાનિત કરવી મહત્વપૂર્ણ છે જે તેમની સ્પષ્ટ કુશળતાને ખૂબ જ સંબંધિત છે. અનુમાન પગલું કુશળતા શોધમાં યાદમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરી શકે છે. જો ક્વેરી દ્વારા પરત ફરેલા નિષ્ણાતોની સંખ્યા મુઠ્ઠીભર કરતાં વધારે હોય તો વર્ગીકરણ અને રેન્કિંગ કુશળતા (અને તેથી નિષ્ણાતો) ના માધ્યમો આવશ્યક બની જાય છે. આનાથી આવી પ્રણાલીઓ સાથે સંકળાયેલી નીચેની સામાજિક સમસ્યાઓ ઊભી થાય છેઃ કુશળતાનું નિરપેક્ષપણે મૂલ્યાંકન કેવી રીતે કરી શકાય? શું તે પણ શક્ય છે? વપરાશકર્તાની ભલામણો જેવી કુશળતાના બિનસંરચિત સામાજિક મૂલ્યાંકનો પર આધાર રાખવાના પરિણામો શું છે? કોઈ વ્યક્તિ અધિકૃતતાને કુશળતાના પ્રોક્સી મેટ્રિક તરીકે સરળ લોકપ્રિયતાથી કેવી રીતે અલગ પાડે છે, જે ઘણીવાર સારી સામાજિક ભાવના સાથે પોતાની જાતને વ્યક્ત કરવાની ક્ષમતાનું કાર્ય છે? ઓથોરિટી રેન્કિંગના ઉપયોગ સાથે સંકળાયેલા સામાજિક અથવા વ્યાવસાયિક કલંકના સંભવિત પરિણામો શું છે, જેમ કે ટેક્નોરાટી અને રિસર્ચસ્કોરકાર્ડમાં વપરાય છે)? દરેક વ્યક્તિગત શોધક માટે કુશળતા રેન્કિંગને વ્યક્તિગત કેવી રીતે બનાવવું? આ ભરતીના હેતુ માટે ખાસ કરીને મહત્વનું છે કારણ કે સમાન કુશળતાને ધ્યાનમાં રાખીને, વિવિધ કંપનીઓ, ઉદ્યોગો, સ્થાનોમાંથી ભરતી કરનારાઓ માટે ઉમેદવારોની વિવિધ પસંદગીઓ અને તેમની કુશળતાના વિવિધ ક્ષેત્રો હોઈ શકે છે. કુશળતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે માહિતીના સ્રોત કુશળતાનું અનુમાન કરવા માટે ઘણા પ્રકારના માહિતી સ્રોતોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. તેઓ નિષ્ણાત દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ "કાચા" યોગદાનને માપે છે કે નહીં, અથવા આ યોગદાન પર કોઈ પ્રકારનું ફિલ્ટર લાગુ કરવામાં આવે છે કે કેમ તેના આધારે તેમને વ્યાપક રીતે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. અનફિલ્ટર્ડ ડેટા સ્ત્રોતો કે જેનો ઉપયોગ કોઈ ચોક્કસ ક્રમમાં કુશળતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કરવામાં આવ્યો નથીઃ નેટવર્કિંગ પ્લેટફોર્મ્સ પર સ્વ-અહેવાલિત કુશળતા પ્લેટફોર્મ દ્વારા કુશળતા વહેંચવામાં વપરાશકર્તા ભલામણો ડેસ્ક ટિકિટોને મદદ કરે છેઃ સમસ્યા શું હતી અને વપરાશકર્તાઓના દસ્તાવેજો વચ્ચે ઈ-મેલ ટ્રાફિકને કોણે ઠીક કર્યો, પછી ભલે તે ખાનગી હોય કે વેબ પર, ખાસ કરીને પ્રકાશનો વપરાશકર્તા-જાળવેલા વેબ પૃષ્ઠોના અહેવાલો (તકનીકી, માર્કેટિંગ, વગેરે) ફિલ્ટર કરેલા ડેટા સ્ત્રોતો, એટલે કે, યોગદાન કે જેને તૃતીય પક્ષો (અનુદાન સમિતિઓ, રેફરીઓ, પેટન્ટ ઓફિસ, વગેરે) દ્વારા મંજૂરીની જરૂર હોય છે. કુશળતાને એવી રીતે માપવા માટે ખાસ કરીને મૂલ્યવાન છે કે જે લોકપ્રિયતા અથવા અન્ય સામાજિક પરિબળોને અનુસરતા પૂર્વગ્રહને ઘટાડેઃ પેટન્ટ, ખાસ કરીને જો જારી કરાયેલ વૈજ્ઞાનિક પ્રકાશનો અનુદાન જારી કરે (નિષ્ફળ અનુદાન દરખાસ્તો ભાગ્યે જ લેખકોની બહાર ઓળખાય છે) ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ ઉત્પાદન ફાર્માસ્યુટિકલ દવાઓ શરૂ કરે છે નિષ્ણાતો દ્વારા જાતે (દા. ત., સ્કિલહાઇવ) અથવા ક્યુરેટર (એક્સપર્ટાઇઝ ફાઇન્ડર) ઓટોમેટેડ, દા. ત., સોફ્ટવેર એજન્ટો (દા. ત., એમઆઇટીના એક્સપર્ટફાઇન્ડર) અથવા એજન્ટોના સંયોજન અને માનવ ક્યુરેશન (દા. ત., રિસર્ચસ્કોરકાર્ડ) નો ઉપયોગ કરીને કુશળતા સામગ્રી મેન્યુઅલ બનાવવા માટે અભિગમ, ઔદ્યોગિક કુશળતા શોધ એન્જિનમાં (દા. ત., લિંક્ડઇન), રેન્કિંગ કાર્યોમાં ઘણા સંકેતો આવે છે, જેમ કે, વપરાશકર્તા - વધુમાં, વપરાશકર્તા પ્રશ્નોમાં જરૂરી કુશળતાને બદલે અન્ય ઘણા પાસાઓ હોઈ શકે છે, જેમ કે, સ્થાનો, ઉદ્યોગો અથવા કંપનીઓ. આમ, ટેક્સ્ટ મેચિંગ જેવી પરંપરાગત માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ સુવિધાઓ પણ મહત્વપૂર્ણ છે. ક્રમ શીખવાનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે આ તમામ સંકેતોને રેન્કિંગ કાર્યમાં એકસાથે જોડવા માટે થાય છે સહયોગી શોધ શિક્ષણવિદ્યામાં, સંબંધિત સમસ્યા સહયોગી શોધ છે, જ્યાં ધ્યેય સંશોધકને યોગ્ય સહયોગીઓ સૂચવવાનો છે. જ્યારે કુશળતા શોધવી એ એક અસુમેળ સમસ્યા છે (કર્મચારીની શોધ કરતી નોકરીદાતા), સહયોગી શોધને વધુ સમપ્રમાણ સંબંધો (સહયોગ) સ્થાપિત કરવામાં મદદ કરીને કુશળતા શોધથી અલગ કરી શકાય છે. ઉપરાંત, જ્યારે કુશળતામાં કાર્ય શોધવાનું ઘણીવાર સ્પષ્ટ રીતે દર્શાવી શકાય છે, ત્યારે શૈક્ષણિક સંશોધનમાં આવું નથી, જ્યાં ભવિષ્યના લક્ષ્યાંકો વધુ અસ્પષ્ટ હોય છે. એકરમેન, માર્ક અને મેકડોનાલ્ડ, ડેવિડ (1998) "જસ્ટ ટોક ટુ મીઃ એ ફિલ્ડ સ્ટડી ઓફ એક્સપર્ટાઇઝ લોકેશન" પ્રોસિડિંગ્સ ઓફ ધ 1998 એસીએમ કોન્ફરન્સ ઓન કમ્પ્યુટર સપોર્ટેડ કો-ઓપરેટિવ વર્ક. હ્યુજીસ, ગેરેથ અને ક્રોડર, રિચાર્ડ (2003) "અત્યંત અનુકૂલનશીલ કુશળતા શોધક પ્રણાલીઓની રચનામાં અનુભવો" DETC પરિષદની કાર્યવાહી 2003. મેબરી, એમ., ડી 'અમોર, આર., હાઉસ, ડી. (2002). "સંસ્થાકીય કુશળતાની જાગૃતિ". ઇન્ટરનેશનલ જર્નલ ઓફ હ્યુમન-કમ્પ્યુટર ઇન્ટરેક્શન 14 (2): 199-217. મેબરી, એમ., ડી 'અમોર, આર., હાઉસ, ડી. (2000). સ્વયંચાલિત નિષ્ણાત શોધ. ઇન્ટરનેશનલ જર્નલ ઓફ ટેક્નોલોજી રિસર્ચ મેનેજમેન્ટ. 43 (6): 12-15. મેબરી, એમ., ડી 'અમોર, આર, અને હાઉસ, ડી. ડિસેમ્બર (2001). સહયોગી વર્ચ્યુઅલ વાતાવરણ માટે નિષ્ણાત શોધ. ACM 14 (12) ના સંદેશાવ્યવહારઃ 55-56. રગુસા, જે. અને બોચેનેક, જી. (આવૃત્તિઓ) માં. સહયોગ વર્ચ્યુઅલ ડિઝાઇન વાતાવરણ પર વિશેષ વિભાગ. મેબરી, એમ., ડી 'અમોર, આર. અને હાઉસ, ડી. (2002). સ્વયંચાલિત શોધ અને નિપુણતાનું મેપિંગ. એકરમેન, એમ., કોહેન, એ., પિપેક, વી. અને વુલ્ફ, વી. (એડ.). જ્ઞાન વ્યવસ્થાપનથી આગળઃ નિપુણતા વહેંચવી. કેમ્બ્રિજઃ એમ. આઈ. ટી. પ્રેસ. મેટોક્સ, ડી., એમ. મેબરી, વગેરે. (1999). "એન્ટરપ્રાઇઝ નિષ્ણાત અને જ્ઞાન શોધ". હ્યુમન-કમ્પ્યુટર ઇન્ટરેક્શન્સ (એચસીઆઈ ઇન્ટરનેશનલ 99) પર 8મી આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદની કાર્યવાહી, મ્યુનિક, જર્મની. તાંગ જે., ઝાંગ જે., યાઓ એલ., લી જે., ઝાંગ એલ. અને સુ ઝેડ. (2008) "આર્નેટ માઇનરઃ શૈક્ષણિક સામાજિક નેટવર્ક્સનું નિષ્કર્ષણ અને ખાણકામ" જ્ઞાન શોધ અને ડેટા માઇનિંગ પર 14 મી ACM SIGKDD આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદની કાર્યવાહી. વિવાક્વા, એ. (1999). "કુશળતા સ્થાન માટે એજન્ટો". 1999 એએએઆઈ સ્પ્રિંગ સિમ્પોસિયમ ઓન ઇન્ટેલિજન્ટ એજન્ટ્સ ઇન સાયબરસ્પેસ, સ્ટેનફોર્ડ, સીએની કાર્યવાહી. મૂલ્યાંકન પદ્ધતિઓ મેટ્રિક્સ વિશ્લેષણ અસર મૂલ્યાંકન જ્ઞાન વહેંચણી પુસ્તકાલય વિજ્ઞાન માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ શૈલીઓ વિજ્ઞાન અભ્યાસ