國外基于本體技術的組織人崗智能匹配研究述評

□ 光 暉 吳慈生1 趙旭陽1 王云輝

(1.合肥工業(yè)大學 管理學院, 安徽 合肥 230009; 2.北方民族大學 管理學院, 寧夏 銀川 750003)

一、引 言

隨著電子化人力資源管理、智能招聘系統(tǒng)、電子就業(yè)服務平臺等技術在人崗匹配中應用程度的不斷加深,以及人工智能技術的日漸成熟,存儲和使用與人崗匹配相關的知識將變得更加智能化和個性化。在此背景下,如何構建模型，使海量的人與崗位的多重語義資源重用，并測算相似度，是人崗匹配智能化的關鍵,而本體(ontology)技術可以解決這一問題。

同以往傳統(tǒng)的在線招聘等技術相比,人崗匹配的知識本體智能技術可以使人崗匹配信息智能集成,便于管理者智能在線檢索與推薦,簡化和加快人與崗位的匹配過程,并且能夠提供關于人員與崗位的更多信息,從而為管理者提供更廣泛和精準的人員信息,在實現(xiàn)智能推理的過程中,為管理者提供個性化的、持續(xù)的、動態(tài)的、精準的員工智能推薦服務。

作為一個新的研究主題,學術界目前尚未厘清人崗匹配知識本體智能技術的概念和研究框架?；诖?本文的研究在回顧國內(nèi)外現(xiàn)有相關文獻的基礎上,總結了人崗匹配知識本體智能技術的概念內(nèi)涵,并探討了在理論構建、實踐成果、應用領域三方面研究范式下,人崗匹配的實踐成果及其對應的主要功能特點,最后,指出了人崗匹配知識本體智能技術研究存在的不足及未來的研究方向。

二、基于知識本體智能技術的組織人崗匹配概念與研究現(xiàn)狀

(一)人崗匹配知識本體智能技術的概念內(nèi)涵

本體的概念最早起源于哲學,是客觀存在的一個系統(tǒng)的解釋或說明,關心的是客觀現(xiàn)實的抽象本質。在人工智能界,Fensel[1]提出,“本體是共享概念化的、形式化的、明確的規(guī)范”。Oh等[2]對人崗匹配進行了清晰地界定,即人崗匹配既包含了員工的知識、技能、能力和工作崗位的要求相稱,又包含了個人屬性和組織的特征之間的匹配。雖然基于知識本體智能技術的人崗匹配研究越來越多,但當前學術界和實務界并沒有關于人崗匹配知識本體智能技術的正式定義。本研究認為,人崗匹配知識本體智能技術，是指在互聯(lián)網(wǎng)技術和信息技術發(fā)展的背景下產(chǎn)生的,通過定義人崗匹配領域統(tǒng)一的術語概念、屬性、關系等,在語義一致的人崗匹配知識本體間通過映射和相似度計算,實現(xiàn)人崗匹配知識間的共享和重用,最終達到人與崗位精準匹配的智能技術。

(二)基于知識本體智能技術的組織人崗匹配的研究現(xiàn)狀

1.基于人力資源管理領域的人崗知識本體智能匹配研究

學術界將知識本體應用于人力資源管理領域的研究,相較于其他領域來說比較晚,知識本體在人員與崗位和組織匹配的理論研究,主要在于構建和完善人力資源知識本體的基本通用框架,這種理論上的構建與不斷完善,能夠使其他學者在此基礎上進行更加自動化、智能化的人崗匹配系統(tǒng)實踐研究,并應用于人力資源管理研究的其他領域。

(1)人力資源領域知識本體開發(fā)

為了使崗位標準和匹配更加具體,人力資源知識本體基本通用框架的研究,成為基于人力資源管理領域的人崗知識本體智能匹配研究的理論重點。Mochol等[3]研究了電子就業(yè)的本體論和人力資源本體的開發(fā),使得知識得到重用、廣泛的標準和分類得到整合,提出了代表能力概念的教育、就業(yè)、行業(yè)、崗位、組織、技能和人員子本體。Pérez等[4]更進一步地研究了人力資源領域知識本體通用框架,將參考本體描述為一種通用的語言,并以一組詞匯表的形式來體現(xiàn),節(jié)省了整個系統(tǒng)開發(fā)過程的時間。其他學者也對人力資源知識本體的通用框架進行了更細致的研究,提供了一些人力資源開發(fā)的通用詞匯表。

(2)自動化人崗匹配系統(tǒng)

基于人力資源管理領域的人崗知識本體智能匹配實踐研究的一個重要實踐成果,是自動化人崗匹配系統(tǒng)的建立。早期提出的基于計算機化的人力資源信息系統(tǒng),以實現(xiàn)人崗匹配的優(yōu)化應該是動態(tài)的、長期的以及自動化的,但是當時研究的系統(tǒng)不太可能為每一項特定的工作生成一套標準。因此,只能根據(jù)崗位需求之間的相似性,將所有工作分類為集群或工作群組與員工進行匹配。例如,Kearns和Huo[5]展示了如何在基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的集群分析,生成有效的工作分類系統(tǒng),在同一集群中,可以使用一組標準搜索潛在的優(yōu)秀候選者。因此,自動化的人崗匹配系統(tǒng),是基于人力資源管理領域的人崗知識本體智能匹配研究的主要研究成果。

(3)提供知識推理能力

基于人力資源管理領域的人崗知識本體智能匹配實踐研究的另一個實踐成果,就是知識推理能力。一些研究發(fā)現(xiàn),知識本體除了實現(xiàn)知識的共享和重用之外,還可以支持對隱性知識進行推理,方便異構知識服務之間實現(xiàn)互操作,例如,Miranda 等[6]提出了一種新穎的基于知識本體的體現(xiàn)勝任力的模型,能夠體現(xiàn)勝任力更廣范圍的內(nèi)容,使多源異構的概念間有互操性和合作性,最后對這些勝任力實現(xiàn)檢索和推理操作,目的是實現(xiàn)人與崗位之間更好更長期地匹配。

(4)預測培訓、招聘、失業(yè)率、績效、電子學習

學者們基于網(wǎng)絡挖掘技術來捕獲概念、語義及其關系,構建人力資源領域知識本體,并為人力資源管理各個模塊提供了應用渠道,包括培訓、招聘、失業(yè)率預測、績效評估、電子學習過程等。例如,Li等[7]利用領域知識本體和搜索引擎查詢,提高失業(yè)率預測的有效性;Zhukova等[8]構建了人力資源管理智能決策支持系統(tǒng)的原型,實現(xiàn)選擇最有效的員工績效評估方法。

2.基于組織能力管理的人崗知識本體智能匹配研究

以知識為基礎的現(xiàn)代企業(yè)人力資源管理中,人與崗位的匹配必須比過去更詳細地考慮勞動力的勝任能力的匹配。隨著對勝任能力更復雜的描述,以及企業(yè)中不同的組織之間需要交換勝任能力信息的要求,有必要對勝任能力和其他相關概念的描述進行標準化,以實現(xiàn)自動化的人崗匹配,而知識本體智能技術可以實現(xiàn)對勝任能力的標準化描述。

(1)基于知識本體的勝任能力管理模型

基于組織能力管理的人崗知識本體智能匹配研究的理論構建研究,在于基于知識本體的勝任能力管理模型構建,用本體論研究培養(yǎng)員工勝任能力的想法在文獻中并不少見,最早基于知識本體的勝任能力管理通用框架的研究,涉及能力、資源、背景和目標4個概念,涵蓋了理論知識、過程知識、技能和行為能力四種類型的資源。通過人力資源開發(fā)參考本體,將勝任能力管理和技術強化的工作場所學習結合起來,開發(fā)了一系列基于知識本體的勝任能力參考系統(tǒng)模型,目的是為了開發(fā)建立在本體上的、以知識為基礎的操作系統(tǒng),來進行勝任能力管理。

(2)勝任能力管理系統(tǒng)

知識本體在勝任能力管理的系統(tǒng)構建中扮演著重要的角色,基于知識本體的勝任能力管理系統(tǒng),可以實現(xiàn)人與組織匹配中的員工與組織戰(zhàn)略一致性、工作能力的長期匹配、勝任能力管理與工作場所結合,以及組織內(nèi)部的能力管理。為了將勝任能力特征和基于知識本體的操作進行規(guī)范化,Tarasov[9]提出了一種基于知識本體的勝任能力配置管理的抽象模型,Kimble等[10]構建了知識密集型組織的基于知識本體驅動的勝任能力管理系統(tǒng),旨在以結構化的方式對員工在知識密集型組織中對勝任能力進行管理。Brandmeier等[11]建立的勝任能力管理系統(tǒng),它能識別所有的能力,并提高能力的檢索功能。

基于組織能力管理的人崗知識本體智能匹配研究的應用領域十分廣泛,例如,知識管理、勞動力市場供需均衡[12]、創(chuàng)業(yè)能力管理[13]等。

3.基于招聘與就業(yè)的人崗知識本體智能匹配研究

(1)招聘領域知識本體開發(fā)

人崗知識本體智能匹配在招聘與就業(yè)中應用的理論研究同樣也開發(fā)了領域知識本體,大多是在前人構建的人力資源知識本體的基礎上進行改進和調整,開發(fā)了與招聘相關的子本體,建立了招聘領域知識本體。例如,En?chescu[14]建立了較完整的IT行業(yè)電子招聘本體的知識表示圖,其構建的基于知識本體的工作推薦系統(tǒng),能更方便快速地更新人員和崗位信息,實現(xiàn)更精確的人崗匹配,Kumaresh和Sankar[15]基于內(nèi)容和概念相似性的聚類方法,構建了招聘領域知識本體框架。

(2)知識本體映射與相似度計算匹配

在知識本體匹配方法研究上,過去的10多年中,電子招聘在全球范圍內(nèi)傳播,許多人試圖將招聘過程自動化、智能化。學者們根據(jù)人力資源知識本體框架,提出了一些基于知識本體的能夠使電子招聘智能化、精準化的工具和方法,包括語義匹配[16]、混合方法[17]、本體映射技術[18]等。學者們從技術層面，運用不同方法，研究了知識本體在基于招聘與就業(yè)的人崗匹配中的應用,為后來的研究者們在更廣范圍或更具體領域，以及更深程度的匹配研究奠定了基礎。

(3)基于知識本體的智能招聘系統(tǒng)

學者們根據(jù)人力資源知識本體框架,利用計算機語義技術,開發(fā)了人崗匹配的智能招聘應用平臺和匹配系統(tǒng),知識本體還可以支持更豐富的服務發(fā)現(xiàn)、匹配和組合,提高自動化程度,從在線招聘廣告信息中收集和分析當前雇主需求信息[19],也可以在用戶輸入最少信息的情況下,直接從求職者的簡歷中智能地提取信息,并與崗位所需條件進行相似性計算,使信息檢索的效率大大提高[20]?；谥R本體的智能招聘系統(tǒng),是基于招聘與就業(yè)的人崗知識本體智能匹配實踐研究的一個重要實踐成果。

(4)人才社區(qū)

基于招聘與就業(yè)的人崗知識本體智能匹配實踐研究的另一個重要實踐成果,就是人才社區(qū),人們通過平臺的匹配,找到最適合自己專業(yè)的人才社區(qū),使人才社區(qū)內(nèi)成員相互學習,并持續(xù)提高其工作能力和就業(yè)能力[21-22]。

(5)隱性知識開發(fā)

基于招聘與就業(yè)的人崗知識本體智能匹配實踐研究的第三個重要實踐成果,就是隱性知識的開發(fā)。隨著信息技術的發(fā)展,基于知識本體的招聘與就業(yè)的人崗匹配系統(tǒng)不斷得到升級,由于本體知識可以支持對隱性知識進行推理,方便異構知識服務之間實現(xiàn)互操作,方便融入領域專家知識及經(jīng)驗知識結構化等,例如,Faliagka等[23]根據(jù)求職者的博客,自動提取出他們的性格特征、情緒以及社會取向等隱性知識。

三、人崗匹配知識本體智能技術的研究述評

(一)研究不足

目前基于知識本體的人崗匹配研究中,還存在以下幾點不足之處:(1)人崗匹配知識本體智能技術的匹配效度問題。建立的系統(tǒng)在識別出的最佳候選人與候選人真實績效水平之間是否存在差異,存在的差異值有多少,自動化招聘系統(tǒng)的準確度有多高,系統(tǒng)的準確度會不會隨著高級職位對復雜能力需求的提高而降低。(2)人崗匹配知識本體智能技術的標準設置問題。創(chuàng)建選擇的標準是建立一個智能匹配系統(tǒng)的關鍵任務,然而,不太可能為每一項特定的工作生成一套標準。(3)人崗匹配知識本體智能技術的自動化局限性問題。可以使用知識本體來智能匹配出潛在的優(yōu)秀候選者,但在結束遴選之前,仍應通過面談或其他常規(guī)篩選方法進行最終評估,并不能實現(xiàn)所有人崗匹配程序的自動化。(4)人崗匹配知識本體智能技術的相似度計算問題。相似函數(shù)只能說明崗位要求與求職者能力之間有區(qū)別,但卻不能說明這些區(qū)別的具體細節(jié)信息,而且相似性函數(shù)無法解釋結果之間的差異。(5)人崗匹配知識本體智能技術的研究范圍問題。推薦機制的成功很大程度上取決于領域知識本體的范圍,但目前,學者們研究的對象范圍主要局限于某一類知識型員工(如軟件工程師),或某一地區(qū)。

(二)未來的研究方向

未來基于知識本體智能技術的組織人崗匹配研究,具體可以從以下幾方面開展進一步探索:(1)改進知識本體映射和相似度計算方法以提高匹配精度。需要提出一種協(xié)同本體映射計算方法,在進行本體結構的映射計算時,可以自上到下對整體本體結構模型展開遍歷,以有效提高知識本體映射的精度。(2)擴大候選人篩選標準的范圍。在篩選系統(tǒng)中,針對特定工作標準的候選人的篩選是基于簡歷數(shù)據(jù)的,今后,將擴大篩選的范圍,考慮候選人在社交網(wǎng)站的參與、技術論壇的貢獻、研究的貢獻、候選人的社會活動和朋友名單。(3)提高基于知識本體的人崗匹配系統(tǒng)的個性化推理能力。基于知識本體的人崗匹配系統(tǒng)的未來必須提供推理能力或個性化推薦能力,以便表達兩個本體之間的量化匹配,這樣的功能將使用智能系統(tǒng)進行交互。(4)擴大人崗匹配領域本體構建的數(shù)據(jù)源。擴大領域本體構建的數(shù)據(jù)源,充分利用社交網(wǎng)絡,社交網(wǎng)絡是隱性知識轉移的主要渠道,組織對社交網(wǎng)絡信息的有效利用,能夠幫助組織及時鎖定符合組織發(fā)展戰(zhàn)略的目標人群,找到與組織職位相匹配的合適人才。(5)擴展知識應用領域。長期目標是開發(fā)一個可伸縮的架構,以幫助管理那些能夠擴展到其他應用領域的組織中的隱性知識?！?/p>