Sociální sítě v Human Resources Managementu (model pro podporu náboru zaměstnanců)

Lucie Böhmová

Doctoral thesis

Social Media Networks in Human Resources Management (Model Supporting a Recruitment of Employees)

Abstract:

Hlavním cílem a zároveň i přínosem práce je vytvoření artefaktu v podobě modelu pro podporu náboru zaměstnanců pomocí sociálních sítí a jeho nasazení do praxe. Za tímto účelem je provedena hloubková analýza současného stavu zkoumané problematiky vedoucí k nalezení mezer, které lze modelem řešit. Autorka při tvorbě modelu vychází ze znalostí načerpaných z rešerše literatury a vlastních výzkumů, konkrétně se jedná o analýzu typů obsahu zkoumaných sociálních sítí a konkrétních dat získaných manuálně i automatizovaně; komparační analýzu možností inzerce nabídek práce; periodické dotazníkové šetření mezi personalisty. Součástí vlastního výzkumu je také rešerše existujících rámců pro podporu náboru zaměstnanců pomocí sociálních sítí. Z analýzy současného stavu zkoumané problematiky vyplývá, že existuje jen málo modelů náboru věnujících se konkrétně využití sociálních sítí. Navíc těmto modelům chybí přidaná hodnota v podobě hodnocení kandidáta na základě chování na sociálních sítích.Artefakt v podobě modelu pro podporu náboru zaměstnanců zahrnuje návrh automatizovaného řešení týkajícího se stahování dat uživatelů a návrh na následné analytické zpracování dat a vytvoření prediktivního modelu pro hodnocení chování uživatelů na sociální síti. Závěrečné posouzení účelnosti navrženého modelu je provedeno formálním ověřením a případovou studií. Pro ověření případovou studií byl navržený artefakt implementován v praxi s názvem Model PM, který využívá náborovou aplikaci (Práce na míru) pro extrakci facebookových dat. Pro stanovení prediktorů chování uživatelů na sociální síti byl využit osobnostní test (MBTI). Pomocí shlukové analýzy a strojového učení (resp. rozhodovacích stromů) vznikl stochastický prediktivní model, který určuje osobnostní typ kandidátů (správnost predikce osobnostní kategorie MBTI je v rozpětí mezi 68 % až 84 % u jednotlivých případů s konfidencí v rozpětí mezi 43 % až 81 %). Případová studie potvrdila účelnost modelu pro podporu náboru zaměstnanců a došlo k jeho reálnému nasazení do praxe.

Abstract:

The main goal and contribution of this thesis are to create an artifact in the form of model that supports a recruitment of employees via social media networks and its implementation into practice. For this purpose has been used a depth analysis of current state of researched problematics leading to finding gaps that could be eventually solved while using mentioned model.The Author takes advantage of knowledge obtained from literature research and also from self-created research, particularly the analysis of content type investigated social media networks and specific data obtained manually and automatically; Comparative analysis of job advertisements; periodic questionnaire survey amongst HR staff. A significant part of the research has also been an investigation of already existing frames of social media networks recruitment.A depth analysis of current state determines that there is existence only of few models dealing with social media networks recruiting. Furthermore, these models lack candidate evaluation based on the social media networks behavior.Artifact as a model that supports a recruitment of employees via social media networks contains a suggestion of an automatic solution dealing with user´s data downloading and also a suggestion of subsequent analytical data processing and the creation of a predictive model for assessing the user´s behavior on the social media networks. Final evaluation of the effectiveness of the proposed model is done through the formal verification process and the case study.The case study verification has the suggested artifact been implemented in practice with a name Model PM that is using a recruiting application (Práce na míru) for an extraction of Facebook´s data. For user´s behavior predictor setting has been used a character test (MBTI). With the help of the cluster analysis and machine learning (Decision trees) has been created Stochastic predictive model that determines a character type of particular candidate (The accuracy of the prediction of the MBTI personality category is in the range between 68 % to 84 % in individual cases with confidence value between 43 % and 81 %). The case study verified a usefulness of model that supports a recruitment of employees via social media networks, and afterward, the mode has been implemented into the practice.

Keywords

nábor, sociální sítě, Human Resources Management, datová analýza, analýza sociálních sítí, model

Keywords

Data Analysis, Human Resources Management, Hiring, Social Media Networks, Social Networks Content Analysis, Model

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 3. 2013

Thesis defence

• Date of defence: 2017
• Supervisor: Vlasta Střížová
• Reader: Josef Basl, Petra Horváthová, Bohdan Wojnar

Vysoká škola ekonomická v Praze

Doctoral programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika