就業(yè)類微信公眾號發(fā)展研究

張子怡 王潁 束容霞

關(guān)鍵詞：就業(yè)類微信公眾號;信息處理;文本分類;精確化

中圖分類號：F713.5 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）06-0121-03

一、研究背景

教育部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2020年應(yīng)屆高校畢業(yè)生有874萬，同比增長40萬。習(xí)近平總書記高度重視就業(yè)工作，就全面強(qiáng)化穩(wěn)就業(yè)舉措、更好發(fā)揮市場在促進(jìn)就業(yè)中的作用，作出一系列重要指示。針對高校畢業(yè)生就業(yè)問題，最重要的是提高勞動者與崗位匹配的效率，解決勞動者與用人單位之間信息不對稱問題。

在疫情影響下，國家提出最新就業(yè)政策，要求加強(qiáng)網(wǎng)上就業(yè)服務(wù)，在疫情有效緩解之前，暫停教育系統(tǒng)舉辦的各類高校畢業(yè)生現(xiàn)場招聘活動，大力推進(jìn)網(wǎng)上就業(yè)服務(wù)，推動各地各高校開展網(wǎng)上面試、網(wǎng)上簽約以及網(wǎng)上辦理就業(yè)手續(xù)。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)空間最重要的信息基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)信息體系最基礎(chǔ)的承載平臺。歐美等發(fā)達(dá)國家一向高度重視教育信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，投資建設(shè)面向教育行業(yè)的專用網(wǎng)絡(luò)，以及建造多層次的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。由此看來，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)和云時代的技術(shù)，加深對就業(yè)信息領(lǐng)域的研究擴(kuò)展，可以突破傳統(tǒng)就業(yè)活動時間和空間的限制，進(jìn)行形式和內(nèi)容上的創(chuàng)新。

二、就業(yè)類微信公眾號發(fā)展特點及信息處理方法

逐步形成的新興互聯(lián)網(wǎng)媒體環(huán)境，使得新媒體、融媒體的概念滲透入人們的日常生活中。羅繁明等（2020）在關(guān)于智庫平臺的研究中指出，“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的發(fā)展正驅(qū)動人類生產(chǎn)方式的深刻變革。擁有大數(shù)據(jù)平臺的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借指數(shù)級增加的數(shù)據(jù)存儲空間，利用“信息檢索+人工智能”技術(shù)為用戶洞察市場趨勢實施精準(zhǔn)營銷提供決策選擇。

近幾年，微信公眾號發(fā)展迅猛，從服務(wù)于政府、媒體、企業(yè)到個人，突出了其信息傳播廣、速度快、受眾多的特點。作為我國新媒體社交平臺的代表之一，微信在移動終端設(shè)備上的發(fā)展，依托于微信的社交功能，經(jīng)歷了從信息獲取到信息處理再到信息發(fā)布的全過程?；谖⑿殴娖脚_在信息傳播方面的優(yōu)勢，近年來其被大量應(yīng)用于各個領(lǐng)域的信息推送，但在大學(xué)生精準(zhǔn)就業(yè)工作中微信公眾號只用于簡單的無差別信息推送。鄧倩（2019）提出，微信平臺信息推送方式仍存在以下問題：一是信息推送頻率低，資源配置供需不平衡;二是推送信息內(nèi)容單一，用戶信息反饋機(jī)制欠佳，個性化服務(wù)功能欠缺，平臺建設(shè)亟待優(yōu)化。李鳳春（2017）在對吉林大學(xué)就業(yè)信息平臺的研究中指出，“精準(zhǔn)就業(yè)平臺”欄目還沒有真正起到作用，沒有得到各個畢業(yè)生培養(yǎng)單位的重視。在招聘信息的精準(zhǔn)推送方面，還缺少必要的手段和模式。

以訂閱號“吉大就業(yè)創(chuàng)業(yè)”為例進(jìn)行具體分析，吉大就業(yè)創(chuàng)業(yè)訂閱號為吉林大學(xué)官方賬號，涉及內(nèi)容包含信息服務(wù)、咨詢指導(dǎo)、職業(yè)規(guī)劃、政策發(fā)布。通過對其功能查詢與試用和近3個月（2020年9—11月）推文統(tǒng)計總結(jié)其服務(wù)特征與出現(xiàn)的問題：最近3個月以平均每日一篇的頻率發(fā)送推文，時間不定;內(nèi)容為各類就業(yè)信息，包括校園招聘、公務(wù)員招錄、基層招聘等;無法通過關(guān)鍵字自動獲取就業(yè)信息;后臺留言回復(fù)慢或不回復(fù)。另外，通過對部分使用過此訂閱號搜集信息的用戶進(jìn)行訪問我們了解到：就業(yè)信息的冗余復(fù)雜導(dǎo)致用戶在檢索需求的信息時浪費(fèi)了很多人力和物力。微信公眾號的質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致信息的來源和準(zhǔn)確性有待商榷，信息推文發(fā)送的頻率和效率問題也亟待解決。同時，碎片化閱讀使得受眾對于內(nèi)容的包容性日趨下降，碎片化的信息的轉(zhuǎn)型融合成為吸引用戶的關(guān)鍵點。

以上問題同樣是其他高校及其他就業(yè)信息平臺如就業(yè)網(wǎng)、就業(yè)指導(dǎo)APP普遍存在的問題。這些問題是推進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè)工作的難點所在，而其根本任務(wù)是對冗雜的信息進(jìn)行篩選、分類、個性化推送，利用大數(shù)據(jù)手段構(gòu)建新的信息處理機(jī)制、共享模式來推進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè)工作或成為值得嘗試的方法。

將大數(shù)據(jù)與就業(yè)聯(lián)系起來，是目前社會關(guān)注的熱點話題之一。通過查閱文獻(xiàn)資料等方式發(fā)現(xiàn)，研究主要聚焦在三個方面，一是信息共享，二是模式創(chuàng)新，三是精準(zhǔn)就業(yè)。林婭楠（2019）總結(jié)分析：大數(shù)據(jù)的利用對于高校就業(yè)工作并不遙遠(yuǎn)，可以通過有意識地分析和挖掘，創(chuàng)新工作模式，實現(xiàn)精準(zhǔn)就業(yè)服務(wù)工作的創(chuàng)新。Lei Jing（2019）在國際學(xué)會會議中也提出，為了促進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè)，應(yīng)建立一個精確的就業(yè)服務(wù)信息系統(tǒng)，豐富準(zhǔn)確大數(shù)據(jù)時代就業(yè)服務(wù)工作的內(nèi)涵和模式。并認(rèn)為，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)可以提高高校畢業(yè)生就業(yè)服務(wù)的精準(zhǔn)度，也是大數(shù)據(jù)背景下高校精準(zhǔn)就業(yè)服務(wù)的新重點。

葛寶山（2019）分析提出：大數(shù)據(jù)技術(shù)為大學(xué)生精準(zhǔn)就業(yè)提供科學(xué)依據(jù)，且通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以突破大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)工作方面的時空限制。方長春（2020）在構(gòu)建大學(xué)生就業(yè)信息服務(wù)體系時指出，依托各類云計算平臺提供的計算服務(wù)，通過虛擬化技術(shù)，建立就業(yè)數(shù)據(jù)中心，該數(shù)據(jù)中心將招聘會、就業(yè)崗位、推薦表、協(xié)議書等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并儲存在云數(shù)據(jù)中心，利用MapReduce實現(xiàn)對海量就業(yè)數(shù)據(jù)的動態(tài)更新、存儲、索引及高效檢索，提高平臺的管理效率與靈活性。

值得注意的是，微信公眾號所做的工作是信息服務(wù)的生產(chǎn)過程，而不是信息的生產(chǎn)過程。陳建龍（2017）在關(guān)于信息可視化的研究中解釋到，信息服務(wù)的生產(chǎn)過程是指在一定的生產(chǎn)關(guān)系下，服務(wù)者以信息資源為勞動對象，借助信息技術(shù)等勞動資料，采用傳遞、處理、咨詢或經(jīng)紀(jì)等服務(wù)行為，經(jīng)過需求對接、內(nèi)容調(diào)研和綜合集成等交互環(huán)節(jié)，形成可得、可見、可用的信息服務(wù)產(chǎn)品，并幫助信息用戶解決問題的全過程。微信公眾號對于信息的處理是完成信息的可視化，因此除去信息的個性化推送外，就業(yè)信息的質(zhì)量提升也是推進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè)工作的一個重要環(huán)節(jié)。信息質(zhì)量判斷的標(biāo)準(zhǔn)包括其真實性、準(zhǔn)確性、時效性以及大學(xué)生對于該信息的偏好程度。關(guān)于偏好程度，應(yīng)對在校以及畢業(yè)大學(xué)生進(jìn)行意愿調(diào)查，得出目前最受關(guān)注的就業(yè)信息類別，通過調(diào)整推送頻率來實現(xiàn)對大學(xué)生信息偏好的滿足，并可根據(jù)推文WCI指數(shù)的變化進(jìn)行判斷，繼而反饋調(diào)整。由此，立足于大數(shù)據(jù)的微信公眾號信息推送，在保證信息內(nèi)容的準(zhǔn)確性和完整性的同時，滿足用戶的使用方式和多樣需求，增強(qiáng)用戶黏性。

三、就業(yè)類微信公眾號發(fā)展對策

信息是人與外界的一種交互通信的信號量。在此之前，信息需要進(jìn)行處理，即信息的接收、存儲、轉(zhuǎn)化、傳送和發(fā)布等。信息處理生產(chǎn)出價值含量高、方便用戶利用的二次信息，使得信息增值。

微信公眾號內(nèi)容的呈現(xiàn)基于大量的信息處理過程，該過程使得公眾號的內(nèi)容直觀、鮮明，從而實現(xiàn)其功能和吸引更大的流量。目前微信公眾號的信息處理有多種方法，而適用于本題研究的主要包括文本分類和信息匹配精確化兩種方法。

（一）文本分類

通過建設(shè)有效的文本信息檢索方式來快速處理微信公眾號內(nèi)容文本，對已有的文本信息進(jìn)行快速有效的檢索和分析，提取與用戶需求相關(guān)性大的關(guān)鍵詞信息，通過關(guān)鍵詞來對文本信息進(jìn)行高度總結(jié)，減少了用戶閱讀大量無關(guān)信息的時間，提高獲取信息的效率。

通過文本分類的方法來提取文本關(guān)鍵詞是目前運(yùn)用較廣泛的檢索方法之一。

文本分類即用電腦對文本集按照一定的分類體系或標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動分類標(biāo)記。根據(jù)一個已經(jīng)被標(biāo)注的訓(xùn)練文檔集合，找到文檔特征和文檔類別之間的關(guān)系模型，然后利用這種學(xué)習(xí)得到的關(guān)系模型對新的文檔進(jìn)行類別判斷。文本分類基于分類體系的自動分類，基于資訊過濾和用戶興趣的自動分類。從人對文本和類別之間相關(guān)性判斷來學(xué)習(xí)文件用字和標(biāo)記類別之間的關(guān)聯(lián)。一般包括了文本的表達(dá)、分類器的選擇與訓(xùn)練、分類結(jié)果的評價與反饋等過程。

宋巖等（2019）針對從眾多的文本數(shù)據(jù)中有效地獲取有效信息的問題，提出基于層次特征提取的文本分類模型，考慮文本中句子級別和文本級別的語義內(nèi)容，構(gòu)建模型從而得到關(guān)于文本的全面特征，進(jìn)而基于此特征對文本進(jìn)行分類。王芝輝（2020）研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法，認(rèn)為文本分類的核心問題是如何選取文本的特征以保證有效和快速地分類。在深度學(xué)習(xí)的相關(guān)研究中，王曉明（2020）提出在中文文本分類任務(wù)中，重要特征在中文文本中的位置是分散的、稀疏的，且不同特征對類別識別的貢獻(xiàn)也不同。張迪（2019）提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的中文文本分類多特征融合模型，利用文本預(yù)處理完成中文文本的分割和矢量化，通過嵌入層提取不同層次、不同特征的文本特征。最后，通過融合層對文本特征進(jìn)行融合，并通過分類器進(jìn)行分類。

文本分類本質(zhì)上與其他分類問題是一致的，是根據(jù)待分類數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行匹配從而劃歸到正確的類別，因此，核心問題就可歸納為如何選取文本的特征以保證有效和快速地分類。

在傳統(tǒng)的文本分類方法的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適應(yīng)于微信公共號發(fā)布信息的模型，提取不同類型的特征詞，提出基于主題相似性聚類的文本分類算法，將大量缺乏結(jié)構(gòu)的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選整合，最終組織成規(guī)范的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

（二）信息匹配精確化

要做到明確微信公眾號的定位，明確目標(biāo)群體是有就業(yè)需求的高校畢業(yè)生，從用戶的角度出發(fā)，了解其目的、需求及存在的問題，從而查找自身信息處理方式的不足，例如信息的推送時間、信息的排版、信息的關(guān)鍵詞等。最終要實現(xiàn)滿足用戶個性化需求的系統(tǒng)，在特定的情境下，以專業(yè)為主要導(dǎo)向，輔以用戶的多方面需求，進(jìn)行符合要求的精準(zhǔn)化信息推送。

文本閱讀中的信息精確化推理就是在文本閱讀中，文本的字面意思呈現(xiàn)的是模糊、不精確的信息，但是讀者通過進(jìn)行精確推理，可以得出文本表達(dá)的確切信息。讀者進(jìn)行信息精確化推理不僅浪費(fèi)時間，降低閱讀效率，而且容易忽視關(guān)鍵信息，主觀上的判斷容易造成文意扭曲，從而失去了文本信息的價值。所以，在大量信息推送的背景下，將文本信息精確化是主流發(fā)展趨勢。

其次，要解決信息的匹配問題可以將文本匹配的研究應(yīng)用到大量的自然語言處理任務(wù)中。將就業(yè)信息提取關(guān)鍵詞后，與用戶的需求標(biāo)準(zhǔn)相匹配，從而將符合需求的就業(yè)信息片段準(zhǔn)確地發(fā)送給用戶。在已有的研究里，關(guān)于深度文本匹配有如下三種方法：傳統(tǒng)文本匹配學(xué)習(xí)模型、基于深度學(xué)習(xí)的文本匹配學(xué)習(xí)模型、基于多語義文檔表達(dá)的深度學(xué)習(xí)模型。

四、就業(yè)類微信公眾號發(fā)展趨勢及建議

截至2019年年底，我國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模達(dá)到13.19億，占據(jù)全球網(wǎng)民總規(guī)模的32.17%。強(qiáng)大的群眾基礎(chǔ)使得中國的互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)有著充足的前進(jìn)和創(chuàng)新動力。從外部環(huán)境來看，網(wǎng)絡(luò)型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展賦予創(chuàng)新活力，持續(xù)助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，各領(lǐng)域市場規(guī)模穩(wěn)定增長，新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)層出不窮，服務(wù)模式迭代演進(jìn)，市場格局洗牌革新。

2020年，中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告在社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)方面指出，社交領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新探索，新興社交產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。從文字社交、圖片社交發(fā)展到多媒體社交和垂直領(lǐng)域社交，部分社交應(yīng)用嘗試泛娛樂媒介方式和新興技術(shù)綜合運(yùn)用，以創(chuàng)新用戶交互方式、刺激用戶表達(dá)欲，以提升用戶黏性。戰(zhàn)略布局不斷深化，由支撐型基礎(chǔ)設(shè)施向提升“效率”轉(zhuǎn)變。

微信公眾號作為一種機(jī)制靈活、科學(xué)且創(chuàng)新的媒體形式，在信息的產(chǎn)生、傳播過程中，在文字的基礎(chǔ)上增加音頻動畫等新媒體元素，使得信息的呈現(xiàn)形式更加的多樣化。增加信息的廣泛來源，實現(xiàn)同組同類就業(yè)信息共享，增加微信公眾號平臺的交互性，加強(qiáng)以用戶需求為導(dǎo)向，構(gòu)建完整的信息交流體系。

微信公眾號信息傳播本身就具有社交屬性，所以，想要獲得用戶的青睞，一方面，應(yīng)深耕垂直領(lǐng)域，在大數(shù)據(jù)的環(huán)境背景下，立足于就業(yè)信息數(shù)據(jù)庫，將豐富準(zhǔn)確的信息資源作為競爭力基礎(chǔ)，在定位上突出服務(wù)、互動、專業(yè)化三方面特征;另一方面，應(yīng)通過精準(zhǔn)定位就業(yè)類信息的專業(yè)服務(wù)，打造滿足用戶個性化需求的內(nèi)容服務(wù)，技術(shù)服務(wù)、推送服務(wù)人性化，增加用戶黏性，積極探索傳播機(jī)制創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)：

[1] ?羅繁明，袁俊，趙恒煜.基于大數(shù)據(jù)的特色新型智庫平臺建設(shè)研究——以廣東智庫信息化平臺為例[J].情報資料工作，2020，（5）：42-48.

[2] ?鄧倩.基于微信平臺的高校圖書館精準(zhǔn)信息推送研究[J].山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院學(xué)報，2019，（8）：17-19.

[3] ?李鳳春，郭小平，楊波.大數(shù)據(jù)環(huán)境下吉林大學(xué)就業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)研究[J].情報科學(xué)，2017，（8）：79-83+88.

[4] ?林婭楠.微信公眾號在高校就業(yè)精準(zhǔn)服務(wù)模式中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代信息科技，2019，（3）：125-127.

[5] ?Lei Jing.Research of Precision Employment Service of Chinese College Graduates in the Big Data Era[C]//Institute of Management Science and Industrial Engineering.Proceedings of 2019 International Conference on Management，F(xiàn)inance and Social Sciences Research（MFSSR 2019）.Institute of Management Science and Industrial Engineering：計算機(jī)科學(xué)與電子技術(shù)國際學(xué)會（Computer Science and Electronic Technology International Society），2019：6.

[6] ?葛寶山，董茗堯.大數(shù)據(jù)技術(shù)何以促進(jìn)大學(xué)生精準(zhǔn)就業(yè)[J].人民論壇，2019，（17）：104-105.

[7] ?方長春.大數(shù)據(jù)時代大學(xué)生就業(yè)信息服務(wù)體系構(gòu)建研究[J].情報科學(xué)，2020，（9）：137-140+177.

[8] ?陳建龍，劉合翔.信息服務(wù)與可視化的關(guān)系辨析[J].圖書情報工作，2017，（16）：31-37.

[9] ?宋巖，劉漢永，寧向南，等.基于層次特征提取的文本分類研究[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2020，（2）：68-72+77.

[10] ?王芝輝，王曉東.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究[J].計算機(jī)工程，2020，（3）：11-17.

[11] ?王曉明.基于深度學(xué)習(xí)的中文文本分類的關(guān)鍵技術(shù)研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2020.

[12] ?張迪.基于深度學(xué)習(xí)的中文文本分類算法研究[D].西安：西安科技大學(xué)，2019.

3640500589269