Enhancing Career Guidance with Personality Insights: A Machine Learning Approach

Abstract

Traditional career guidance systems often rely on self-reported skills, interests, and qualifications to provide career recommendations. However, personality traits play a significant role in determining job satisfaction and career success.

Традиційні системи професійної орієнтації часто покладаються на самооцінку навичок, інтересів та кваліфікацій для надання рекомендацій щодо кар'єри. Однак, особистісні риси відіграють значну роль у визначенні задоволеності роботою та успіху в кар'єрі. Це дослідження пропонує новий підхід, який інтегрує інсайти особистості, отримані з даних соціальних мереж, у систему професійної орієнтації за допомогою методів машинного навчання. Аналізуючи профілі користувачів у соціальних мережах, система витягує особистісні риси на основі моделі Великої П'ятірки [5]. Ці інсайти особистості потім комбінуються з традиційними даними, пов'язаними з кар'єрою, для надання більш комплексних і персоналізованих рекомендацій щодо кар'єри. Запропоновану систему оцінено за допомогою набору даних з 1,000 користувачів, і результати демонструють покращену точність та задоволеність користувачів порівняно з традиційними підходами.