Parunāsim par darba aprakstiem: īpaši izmantojot datus, lai noteiktu, kuru valodu lietot

Vai jūs esat pilna staba ninja, kas ir sajūsmā par mežonīgi strauji augošiem jaunuzņēmumiem, kuriem ir jautri biroji? Vai arī jūs esat pārdomāts izstrādātājs, kurš meklē atbalstošu darba vietu ar potenciālu virzībai uz priekšu?

Abu valodu stilu var izmantot, lai aprakstītu vienu un to pašu pozīciju, un šāda veida izvēle var būt kritiska, lai piesaistītu uzņēmumam vajadzīgos kandidātus. Intuitīvi izvēlēties darba vietai atbilstošu balsi šķiet dabiska stratēģija. Bet, ja vēlaties iegūt plašu tīklu, kāds ir labākais ceļš uz priekšu?

Mēs esam ieinteresēti, kā tādas lietas kā teksta saturs korelē ar citām metrikām, piemēram, klikšķiem “pieteikties uz darbu”. Viena no teksta dokumentu raksturlielumu mērīšanas un salīdzināšanas metodēm (starp daudzām) ir sentimenta analīze. Kopumā sentimentālās analīzes metodes bieži mēra, cik “pozitīvs” vai “negatīvs” ir teksta dokuments, saskaitot atslēgas vārdus un terminus, kas saistīti ar šiem diviem pretstatiem.

Lai ātri saprastu, kā noskaņojums var ietekmēt klikšķus uz darba pieteikumiem, rīkā ar nosaukumu textblob mēs izmantojām iepriekš apmācītu sentiment analizatoru. Mēs to izmantojām, lai analizētu visu to darbu tekstu, kuri jebkad ir parādījušies vietnē The Muse. Šis zemāk redzamais attēls parāda, ka saskaņā ar šo vispārpieņemto rīku lielākajā daļā darba vietu tiek izmantotas viegli pozitīvas valodas.