Expertise finding
विशेषज्ञता खोज व्यक्तिगत विशेषज्ञता को खोजने और मूल्यांकन करने के लिए उपकरणों का उपयोग है। भर्ती उद्योग में, विशेषज्ञता प्राप्त करना कुछ आवश्यक कौशल सेट के साथ रोजगार योग्य उम्मीदवारों की खोज करने की समस्या है। दूसरे शब्दों में, यह मनुष्यों को विशेषज्ञता क्षेत्रों से जोड़ने की चुनौती है, और इस तरह विशेषज्ञता पुनर्प्राप्ति की एक उप-समस्या है (दूसरी समस्या विशेषज्ञता प्रोफाइलिंग है)। विशेषज्ञता का महत्व यह तर्क दिया जा सकता है कि मानव विशेषज्ञता पूंजी, उत्पादन के साधनों या बौद्धिक संपदा से अधिक मूल्यवान है। विशेषज्ञता के विपरीत, पूँजीवाद के अन्य सभी पहलू अब अपेक्षाकृत सामान्य हैंः पूँजी तक पहुँच वैश्विक है, जैसा कि विनिर्माण के कई क्षेत्रों के लिए उत्पादन के साधनों तक पहुँच है। बौद्धिक संपदा को भी इसी तरह से लाइसेंस दिया जा सकता है। इसके अलावा, विशेषज्ञता की खोज भी संस्थागत स्मृति का एक प्रमुख पहलू है, क्योंकि इसके विशेषज्ञों के बिना किसी संस्थान का प्रभावी रूप से सिर कलम किया जाता है। हालाँकि, इन संसाधनों के प्रभावी उपयोग की कुंजी, विशेषज्ञता को खोजना और "लाइसेंस" देना, बहुत कठिन रहता है, जिसकी शुरुआत पहले चरण से होती हैः ऐसी विशेषज्ञता खोजना जिस पर आप भरोसा कर सकते हैं। बहुत हाल तक, विशेषज्ञता खोजने के लिए व्यक्तिगत, सामाजिक और सहयोगात्मक प्रथाओं के मिश्रण की आवश्यकता होती थी, जो सबसे अच्छी तरह से एक अव्यवस्थित प्रक्रिया थी। ज्यादातर, इसमें उन व्यक्तियों से संपर्क करना शामिल था जिन पर कोई भरोसा करता है और उनसे रेफरल के लिए पूछता है, जबकि यह उम्मीद करते हुए कि उन व्यक्तियों के बारे में किसी का निर्णय उचित है और उनके उत्तर विचारशील हैं। पिछले पंद्रह वर्षों में, विशेषज्ञता खोजने की गुणवत्ता को सुविधाजनक बनाने और सुधारने के लिए ज्ञान प्रबंधन सॉफ्टवेयर का एक वर्ग उभरा है, जिसे "विशेषज्ञता का पता लगाने वाली प्रणालियाँ" कहा जाता है। ये सॉफ्टवेयर सोशल नेटवर्किंग सिस्टम से लेकर ज्ञान आधार तक हैं। कुछ सॉफ्टवेयर, जैसे कि सोशल नेटवर्किंग क्षेत्र में, एक-दूसरे को जोड़ने के लिए उपयोगकर्ताओं पर भरोसा करते हैं, इस प्रकार "अनुशंसा प्रणाली" के रूप में कार्य करने के लिए सामाजिक फ़िल्टरिंग का उपयोग करते हैं। स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर विशेष ज्ञान आधार हैं जो विशेषज्ञता और योगदान के अपने स्व-निर्धारित क्षेत्रों के साथ एक विशेष प्रकार के डेटाबेस को आबाद करने के लिए विशेषज्ञों पर भरोसा करते हैं, और उपयोगकर्ता की सिफारिशों पर भरोसा नहीं करते हैं। हाइब्रिड जो उपयोगकर्ता की सिफारिशों के संयोजन में विशेषज्ञ-आबादी वाली सामग्री की सुविधा देते हैं, वे भी मौजूद हैं, और यकीनन ऐसा करने के लिए अधिक मूल्यवान हैं। फिर भी अन्य विशेषज्ञता ज्ञान आधार विशेषज्ञता की बाहरी अभिव्यक्तियों पर सख्ती से निर्भर करते हैं, जिन्हें इसमें "गेटेड ऑब्जेक्ट्स" कहा गया है, उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक पत्रों या डेटा माइनिंग दृष्टिकोणों के लिए उद्धरण प्रभाव जिसमें एक विशेषज्ञ के कई कार्य उत्पादों को एकत्रित किया जाता है। ऐसी प्रणालियाँ उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए गए पूर्वाग्रहों (जैसे, रिसर्चस्कोरकार्ड) से मुक्त होने की अधिक संभावना है, हालांकि कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग अन्य पूर्वाग्रहों को पेश कर सकता है। ऐसे संकर दृष्टिकोण भी हैं जो उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न डेटा (जैसे, सदस्य प्रोफ़ाइल), समुदाय-आधारित संकेतों (जैसे, सिफारिशें और कौशल समर्थन), और व्यक्तिगत संकेतों (जैसे, खोजकर्ता और परिणामों के बीच सामाजिक संबंध) का उपयोग करते हैं। ऊपर उल्लिखित प्रणालियों के उदाहरण तालिका 1 में सूचीबद्ध हैं। तालिका 1: विशेषज्ञता स्थान प्रणालियों का वर्गीकरण तकनीकी समस्याएं विशेषज्ञता खोजने वाली प्रणालियों के उपयोग से कई दिलचस्प समस्याएं सामने आती हैंः गैर-विशेषज्ञ से मौजूदा विशेषज्ञता के डेटाबेस में प्रश्नों का मिलान स्वाभाविक रूप से मुश्किल है, खासकर जब डेटाबेस आवश्यक विशेषज्ञता को संग्रहीत नहीं करता है। यह समस्या गैर-विशेषज्ञ की ओर से बढ़ती अज्ञानता के साथ और भी तीव्र हो जाती है क्योंकि विशिष्ट खोज समस्याओं में असंरचित डेटा को खोजने के लिए मुख्य शब्दों का उपयोग शामिल है जो शब्दार्थ रूप से सामान्य नहीं हैं, साथ ही साथ एक विशेषज्ञ ने अपने वर्णनात्मक सामग्री पृष्ठों को कितनी अच्छी तरह से स्थापित किया है, इसमें परिवर्तनशीलता है। बेहतर प्रश्न मिलान एक कारण है कि रिसर्चस्कोरकार्ड और बायोमेडएक्सपर्ट्स जैसी तृतीय-पक्ष शब्दार्थिक रूप से सामान्यीकृत प्रणालियों को गैर-विशेषज्ञ उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के बेहतर उत्तर प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए। सिस्टम के उपयोगकर्ताओं से बहुत सारे प्रश्नों/अनुरोधों के कारण विशेषज्ञ-थकान से बचना (संदर्भ। 1)। अनुचित विशेषज्ञता विश्वसनीयता प्राप्त करने के लिए प्रणाली के "खेल" से बचने के तरीके खोजना। अंतर्निहित कौशल पर विशेषज्ञता प्रदान करें। चूँकि उपयोगकर्ता आम तौर पर अपने सभी कौशल की घोषणा नहीं करते हैं, इसलिए उनके अंतर्निहित कौशल का अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है जो उनके स्पष्ट कौशल से अत्यधिक संबंधित हैं। अनुमान कदम विशेषज्ञता खोजने में याद करने में काफी सुधार कर सकता है। विशेषज्ञता श्रेणीकरण वर्गीकरण और श्रेणीकरण विशेषज्ञता (और इसलिए विशेषज्ञ) के साधन आवश्यक हो जाते हैं यदि किसी प्रश्न द्वारा वापस किए गए विशेषज्ञों की संख्या मुट्ठी भर से अधिक हो। इससे ऐसी प्रणालियों से जुड़ी निम्नलिखित सामाजिक समस्याएं उत्पन्न होती हैंः विशेषज्ञता का मूल्यांकन वस्तुनिष्ठ रूप से कैसे किया जा सकता है? क्या यह भी संभव है? विशेषज्ञता के असंरचित सामाजिक मूल्यांकनों पर भरोसा करने के क्या परिणाम हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता की सिफारिशें? कोई व्यक्ति प्रामाणिकता को सरल लोकप्रियता से विशेषज्ञता के एक छद्म मीट्रिक के रूप में कैसे अलग करता है, जो अक्सर एक अच्छी सामाजिक भावना के साथ खुद को व्यक्त करने की क्षमता का एक कार्य है? एक प्राधिकरण रैंकिंग के उपयोग से जुड़े सामाजिक या पेशेवर कलंक के संभावित परिणाम क्या हैं, जैसे कि टेक्नोराटी और रिसर्चस्कोरकार्ड में उपयोग किया जाता है)? प्रत्येक व्यक्तिगत खोजकर्ता के लिए विशेषज्ञता रैंकिंग को व्यक्तिगत कैसे बनाया जाए? यह भर्ती के उद्देश्य के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि समान कौशल को देखते हुए, विभिन्न कंपनियों, उद्योगों, स्थानों से भर्ती करने वालों की उम्मीदवारों और उनकी विशेषज्ञता के विभिन्न क्षेत्रों के लिए अलग-अलग प्राथमिकताएं हो सकती हैं। विशेषज्ञता का आकलन करने के लिए डेटा के स्रोत विशेषज्ञता का अनुमान लगाने के लिए कई प्रकार के डेटा स्रोतों का उपयोग किया गया है। उन्हें व्यापक रूप से इस आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है कि क्या वे विशेषज्ञ द्वारा प्रदान किए गए "कच्चे" योगदान को मापते हैं, या क्या इन योगदानों पर किसी प्रकार का फिल्टर लागू किया जाता है। बिना फ़िल्टर किए गए डेटा स्रोत जिनका उपयोग किसी विशेष श्रेणी क्रम में विशेषज्ञता का आकलन करने के लिए किया गया हैः नेटवर्किंग प्लेटफॉर्म पर स्व-रिपोर्ट की गई विशेषज्ञता प्लेटफॉर्म के माध्यम से विशेषज्ञता साझा करना उपयोगकर्ता की सिफारिशें डेस्क टिकटों की मदद करती हैंः क्या समस्या थी और उपयोगकर्ता के दस्तावेजों के बीच ई-मेल यातायात को किसने ठीक किया, चाहे वह निजी हो या वेब पर, विशेष रूप से प्रकाशन उपयोगकर्ता द्वारा बनाए गए वेब पृष्ठों की रिपोर्ट (तकनीकी, विपणन, आदि)। फ़िल्टर किए गए डेटा स्रोत, यानी, ऐसे योगदान जिन्हें तीसरे पक्ष (अनुदान समितियों, रेफरी, पेटेंट कार्यालय, आदि) द्वारा अनुमोदन की आवश्यकता होती है। विशेषज्ञता को इस तरह से मापने के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हैं जो लोकप्रियता या अन्य सामाजिक कारकों से आने वाले पूर्वाग्रहों को कम करता हैः पेटेंट, विशेष रूप से यदि जारी किए गए वैज्ञानिक प्रकाशन अनुदान जारी करते हैं (असफल अनुदान प्रस्ताव शायद ही कभी लेखकों से परे जाने जाते हैं) नैदानिक परीक्षण उत्पाद औषधीय दवाओं को लॉन्च करते हैं विशेषज्ञता सामग्री बनाने के लिए दृष्टिकोण मैनुअल, या तो स्वयं विशेषज्ञों द्वारा (जैसे, स्किलहाइव) या एक क्यूरेटर (विशेषज्ञ खोजकर्ता) द्वारा स्वचालित, जैसे, सॉफ्टवेयर एजेंटों का उपयोग करना (जैसे, एमआईटी का विशेषज्ञ खोजकर्ता) या एजेंटों और मानव उपचार (जैसे, रिसर्चस्कोरकार्ड) का संयोजन औद्योगिक विशेषज्ञता खोज इंजनों (जैसे, लिंक्डइन) में, रैंकिंग कार्यों में कई संकेत आ रहे हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता - इसके अलावा, उपयोगकर्ता प्रश्नों में आवश्यक विशेषज्ञता के बजाय कई अन्य पहलू हो सकते हैं, जैसे कि स्थान, उद्योग या कंपनियाँ। इस प्रकार, पाठ मिलान जैसी पारंपरिक जानकारी पुनर्प्राप्ति सुविधाएँ भी महत्वपूर्ण हैं। रैंक के लिए सीखना आम तौर पर इन सभी संकेतों को एक रैंकिंग फ़ंक्शन में एक साथ जोड़ने के लिए उपयोग किया जाता है सहयोगी खोज शिक्षाविदों में, एक संबंधित समस्या सहयोगी खोज है, जहां लक्ष्य एक शोधकर्ता को उपयुक्त सहयोगियों का सुझाव देना है। जबकि विशेषज्ञता खोजना एक अतुल्यकालिक समस्या है (नियोक्ता कर्मचारी की तलाश कर रहा है), सहयोगी खोज को अधिक सममित संबंध (सहयोग) स्थापित करने में मदद करके विशेषज्ञता खोजना से अलग किया जा सकता है। इसके अलावा, जबकि विशेषज्ञता में कार्य खोजने को अक्सर स्पष्ट रूप से वर्णित किया जा सकता है, शैक्षणिक अनुसंधान में ऐसा नहीं है, जहां भविष्य के लक्ष्य अधिक अस्पष्ट हैं। एकरमैन, मार्क और मैकडॉनल्ड, डेविड (1998) "जस्ट टॉक टू मीः ए फील्ड स्टडी ऑफ एक्सपर्टाइज लोकेशन" कंप्यूटर समर्थित सहकारी कार्य पर 1998 एसीएम सम्मेलन की कार्यवाही। ह्यूजेस, गैरेथ और क्राउडर, रिचर्ड (2003) "अत्यधिक अनुकूलनीय विशेषज्ञता खोज प्रणाली को डिजाइन करने में अनुभव" डी. ई. टी. सी. सम्मेलन 2003 की कार्यवाही। मेबरी, एम., डी 'अमोर, आर., हाउस, डी. 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