就職ポータルサイトにおける企業のアピールポイントと学生の志望理由のマッチング分析モデルに関する一考察

IPSJ Open Access

Bibliographic Information

Other Title
  • A Latent Class Model to Analyze the Relationship Between Companies' Appeal Points and Students' Reasons for Application

Search this article

Abstract

近年，企業の採用活動や学生の就職活動において，就職ポータルサイトが多く活用されている．サイト上で，企業は自社の広報活動を行うことで学生からのエントリを募ることができ，学生は多種多様な企業を志望することが可能である．つまり，採用・就職活動は企業と学生のある種のマッチング活動ととらえられ，就職ポータルサイトがそのマッチングをサポートする機能を提供していると考えられる．一方，企業が自社の強みとして掲載するアピールポイントと，学生が感じるその企業の魅力（企業に対する志望理由）は必ずしもマッチしていない可能性を指摘することができる．そのようなマッチングは，選考段階や採用後の企業と学生の相性不良につながる恐れがあるため，何らかの解決策が望まれる．そのため，企業のアピールポイントに対して学生がどのような理由で企業を志望するかを分析する必要がある．そこで本研究では，企業のアピールポイントと学生の志望理由の関係性を分析するためのモデルを提案する．両者の関係性の背景には，各企業特有の情報やアピールの仕方，また，各学生の嗜好には互いに異なるグループが混在していると考えられるため，潜在クラスモデルを用いて関係モデルを構築する．また，対象データ構造がベクトルである場合に対応するため，学習アルゴリズムを改良する．最後に，実際に大手就職ポータルサイトAのデータに提案モデルを適用し，有効性を示す．

Recently, many Japanese university students use Internet portal sites that help them in their job-hunting activities. Companies are able to use these sites for public relations activities in order to gather applications from students, and students are able to get information about a wide variety of companies and apply to companies that they want to work for. For companies, in the part of public relation activities, they post their appeal points such as welfare and technological strength; however, they do not always match with students' reasons for their application. This matching relationship between companies and students may lead to incompatibility in the screening stage and its solution is desired. In this study, we propose a model to analyze their matching relationship. We introduce a latent class model because it is considered that information specific to each company, how company appeals, and different preferences for each student are mixed in the background of the relationship. Also, we improve a parameter estimation algorithm in order to adopt cases which the target data structure is a co-occurrence of vectors. Finally, we demonstrate the analysis based on the proposed model by applying to a practical data.

Journal

Related Projects

See more

Keywords

Details 詳細情報について

Report a problem

Back to top