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ETI NEURALI PER IL JOB PLACEMENT
Nel 2008 il CASPUR, in Associazione Temporanea di Scopo con le Università La Sapienza e Roma Tre, ha rea-lizzato, utilizzando i finanziamenti messi a disposizione dal Fondo Sociale Europeo, il portale di placement universitario SOUL (Sistema Orientamento Università Lavoro). La forza dell’iniziativa ha aperto la strada al-l’adesione, nei tre anni successivi, di tutte le università statali della Regione Lazio ed oggi, il portale www.job-soul.it rappresenta un punto di riferimento per oltre 42.000 utenti iscritti e più di 3.000 imprese registrate. Il motore di prossimità neurale, sviluppato dal CASPUR per valutare il livello di corrispondenza tra un’offerta di lavoro e gli elementi presenti in un curriculum vitae (CV), rappresenta l’aspetto tecnologicamente più in-novativo del portale. L’algoritmo basato su reti neurali è in grado di analizzare ogni CV ed ogni opportunità di lavoro identificandone non solo gli elementi caratteristici, che possono provenire dai campi strutturati (titoli di studio conseguiti o richiesti, sede di lavoro indicata etc.), ma soprattutto le informazioni normal-mente descritte nei campi a testo libero (descrizione dell’attività, di esperienze lavorative etc.).
Offerta
L’algoritmo di prossimità neurale, realizzato per il sistema SOUL, è basato sull’utilizzo delle Self-Organizing Map (SOM) per la classificazione di documenti testuali su una mappa nella quale la distanza esprime l’attinenza dei contenuti.
Da anni il Consorzio applica questa metodologia alla classificazione di articoli scientifici, sulla base di un in-sieme di codici altamente ottimizzati e performanti.
L’efficacia di un’elaborazione quantitativa di testi in linguaggio naturale dipende, in modo critico, da una ro-busta metodologia di trattamento preliminare degli elementi linguistici estratti da ogni documento della base documentale. Il CASPUR ha acquisito significative competenze in quest’ambito, sia negli aspetti indipendenti dalla lingua utilizzata e dal dominio a cui i testi si riferiscono, che in quelli che ne dipendono significativamente.
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Fig. 1 Lo stand SOUL ad un evento di orientamento al la-voro.
Collaborazioni
Sia offerte di lavoro che CV sono composti da un insieme di informazioni rigidamente strutturate e di descrizioni discorsive. Le SOM sono estremamente efficaci nel valorizzare il contenuto di queste ultime. Le attività nel corso del 2009 e 2010 si sono concentrate sull’in-tegrazione delle informazioni strutturate nella misura di prossimità.
L’offerta formativa universitaria degli ultimi anni è caratterizzata da una forte interdisci-plinarietà, sia nella definizione dei corsi di laurea che nella loro afferenza alle facoltà, diversa da ateneo ad ateneo. I ricercatori del CASPUR hanno sviluppato algoritmi per estrarre dalle facoltà elencate in un’offerta di lavoro, il profilo pesato delle competenze disciplinari corri-spondenti e per commisurarlo al profilo derivato dai percorsi formativi del candidato. L’espe-rienza ha consentito anche lo sviluppo di euristiche per l’identificazione di errori di inserimento dati nei curricula.
In collaborazione con i docenti universitari e il personale coinvolto in SOUL, si è poi prov-veduto a sviluppare un modello di valutazione quantitativa delle altre informazioni strutturate disponibili, contestualizzato all’ambito del job placement, ed un algoritmo parametrico non lineare di scoring che la combina con la valutazione espressa dalla SOM.
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Risultati
L’algoritmo di prossimità neurale, attivo sul portale JobSoul da settembre 2010, ha mo-strato un’alta affidabilità delle valutazioni espresse dal sistema ed un riscontro positivo da parte dell’utenza. Tra l’altro, l’algoritmo di scoring consente di fornire al candidato una valu-tazione analitica di ciò che nel suo CV è più o meno corrispondente ad una determinata of-ferta di lavoro. Questa nuova funzionalità stimola i candidati a perfezionare il proprio CV ed a fornire maggiori informazioni su di sé, verificando subito l’efficacia delle modifiche.
L’approccio e i risultati ottenuti hanno suscitato molto interesse, anche in altri contesti applicativi. Sono in fase di valutazione possibili sviluppi della metodologia per fornire ulteriori servizi di analisi del mercato del lavoro rivolti ad università ed enti locali.
Bibliografia essenziale
AA.VV. (2008). Università e politiche attive per il lavoro – Sistema Orientamento Università Lavoro, Edizioni Nuova Cultura, Roma.
Gruppo di Fluidodinamica e Fisica Michela Botti m.botti@caspur.it Federico Massaioli f.massaioli@caspur.it Gruppo Servizi e Applicazioni di Rete Andrea Paladin a.paladin@caspur.it
