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소셜미디어를 통한 직원의 기업전망 평가와 고용증가와의 상관성 : 잡플래닛 기업전망을 대상으로 (Employee's Business Outlook Disclosed Through Social Media And Employment Growth : The Case of Jobplanet)

  • 김병수;강주영
    • 스마트미디어저널
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    • 제11권10호
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    • pp.9-21
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    • 2022
  • 최근 소셜미디어의 사용 확대는 사회, 경제, 정치, 문화 등 여러 방면에서 이용자들의 의견을 실시간으로 표현할 수 있는 계기가 되었고, 기업에 관한 다양한 정보를 제공하는 플랫폼들이 많이 늘어났다. 그중에서 2008년 미국에서 시작된 글래스도어(Glassdoor.com)는 기업의 전현직 직원이 자신이 근무한 기업의 처우를 평가하고 기업의 성장성에 관한 전망을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼은 취업 또는 이직하려는 구직자에 필요한 정보를 제공하는 효용성이 있다. 이 외에도 여러 연구에서 이러한 플랫폼을 통해 제공되는 기업의 정보가 투자자에게도 유용하다는 점이 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 국내에서 글래스도어와 대표적으로 유사한 기능을 하는 플랫폼인 잡플래닛(Jobplanet)에서 제공되는 직원들의 기업성장 전망이 실재 기업성장을 예측하는 예측력이 있는지 파악하였다. 잡플래닛에서 제공되는 전망과 에프앤가이드에서 받은 기업의 재무지표 데이터를 취합하여 패널데이터로 구성한 뒤 고정효과 모형 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그 결과 긍정적인 전망을 받은 회사가 부정적인 전망을 받은 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다. 전망이 중립인 경우에도 전망이 부정적인 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다.

MBTI 조직성격유형화에 따른 기업분류: 기업리뷰 빅데이터를 활용하여 (Firm Classification based on MBTI Organizational Character Type: Using Firm Review Big Data)

  • 이한준;신동원;안병대
    • 아태비즈니스연구
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    • 제12권3호
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    • pp.361-378
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    • 2021
  • Purpose - The purpose of this study is to classify KOSPI listed companies according to their organizational character type based on MBTI. Design/methodology/approach - This study collected 109,989 reviews from an online firm review website, Jobplanet. Using these reviews and the descriptions about organizational character, we conducted document similarity analysis. Doc2Vec technique was hired for the analysis. Findings - First, there are more companies belonging to Extraversion(E), Intuition(N), Feeling(F), and Judging(J) than Introversion(I), Sensing(S), Thinking(T), and Perceiving(P) as organizational character types of MBTI. Second, more companies have EJ and EP as the behavior type and NT and NF as the decision-making type. Third, the top-3 organizational character type of which firms have among 16 types are ENTJ, ENFP, and ENFJ. Finally, companies belonging to the same industry group were found to have similar organizational character. Research implications or Originality - This study provides a noble way to measure organizational character type using firm review big data and document similarity analysis technique. The research results can be practically used for firms in their organizational diagnosis and organizational management, and are meaningful as a basic study for various future studies to empirically analyze the impact of organizational character.

머신러닝 기반의 기업가치 예측 모형: 온라인 기업리뷰를 활용하여 (Machine Learning based Firm Value Prediction Model: using Online Firm Reviews)

  • 이한준;신동원;김희은
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.79-86
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    • 2021
  • 빅데이터 분석의 유용성이 주목을 받으면서 경영학 분야에서도 이를 활용하여 기업의 성과를 예측하고자 하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 선행연구들은 주로 뉴스 기사나 SNS 등 기업 외부의 자료에 의존하고 있다. 직원의 만족도나 기업에 대한 직원의 인식, 장단점 평가와 같은 기업 내부의 목소리는 기업가치에 대한 잠재적인 영향력에도 불구하고 상대적으로 확보가 어려워 관련 연구가 아직 충분치 못하다. 이에 본 연구에서는 국내 유가증권시장 상장 기업을 대상으로 임직원의 기업리뷰가 기업가치에 미치는 영향을 살펴보고, 이를 기반으로 기업가치를 예측하는 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업리뷰 사이트인 잡플래닛(Jobplanet)에 2014년부터 2019년까지 전·현직원이 남긴 97,216건의 기업리뷰를 수집하고 동 데이터에 근거하여 머신러닝 기반의 예측 모형을 제안하였다. 제안한 모형 중 LSTM 기반 모형의 정확도가 73.2%로 가장 높았고 MAE 또한 0.359로 가장 낮은 오차를 보였다. 본 연구는 국내에서 머신러닝을 활용한 기업가치 연구 분야에 유용한 사례가 될 것으로 기대한다.

직원을 위한 내부마케팅이 기업의 시가 총액 변동률에 미치는 영향 분석: 잡플래닛 기업 리뷰를 중심으로 (An Analysis of the Internal Marketing Impact on the Market Capitalization Fluctuation Rate based on the Online Company Reviews from Jobplanet)

  • 최기철;이상용
    • 경영정보학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.39-62
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    • 2018
  • 컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

토픽모델링 기법을 활용한 산업별 직무만족요인 비교 조사 : 잡플래닛 리뷰를 중심으로 (Comparative Analysis of Job Satisfaction Factors, Using LDA Topic Modeling by Industries : The Case Study of Job Planet Reviews)

  • 김동욱;강주영;임재익
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.157-171
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    • 2016
  • As unemployment rates and concerns about turnover keep growing, the need for information is also increasing. In these situations, the job reviews which share information about the company catch people's attention because they are usually created by people who worked at the company. The development of SNS and mobile environments has led to an increase in the web services that provide job reviews. For example, Jobplanet is a job review service in Korea, and Glassdoor.com offers a similar service in the US. Despite this attention, however, research utilizing job reviews is insufficient. This paper asks whether there are differences in ratios of job satisfaction factors by industry, using LDA topic modeling and co-occurrence analysis to explore the differences. Through the results of LDA, we find that the ratios of job satisfaction factors are similar by industry. At the same time, the results of co-occurrence analysis show that the co-occurrence frequency of some job satisfaction factors appears high: pay and welfare, balance of work and life, company culture. We expect that the result of this research will be helpful in comparative analysis of job satisfaction factors by industry. Furthermore, in this paper we suggest how to use the job review data in organizational behavior research.

직무 리뷰 분석을 통한 산업군별 직무만족/존속 요인 및 직무불만족/이직 요인에 관한 연구 (A Study on Job Satisfaction/Retention Factors and Job Unsatisfaction/Turnover Factors by Industries using Job Reviews)

  • 이종서;김성근;강주영
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.1-26
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    • 2017
  • Keeping good, talented people is one of the most significant factors in a company's success. HR analytics is an important area for applying big data analysis techniques to human resources. It provides organizational insight that enables effective management of employees, allowing management to reach their business goals quickly and efficiently. Job satisfaction and employee turnover analysis are the keys to HR analytics. Job review web services have been becoming popular. Because people exchange information about job satisfaction and turnover through these web services, useful information about HR Analytics is accumulated on the job review web sites. In this paper, we identified factors of employee retention by analyzing a Job Satisfaction/Retention group, and the factors of employee turnover by analyzing a Job Unsatisfaction/Turnover group. In order to do this, we first classified employees according to whether their self-reported job satisfaction or turnover was true. We collected and analyzed data from Jobplanet, a popular job review site. Through dominance analysis and LDA topic modeling, we found major factors, topics, and keywords of the classified groups by IT, service, and manufacturing domains. Our approach is a novel model to apply the analysis of reviews and text mining to the HR domain, and it will be practically helpful for setting new strategies that improve job satisfaction.

기업 리뷰 웹 사이트 텍스트 분석을 통한 직원 불만 표현 추출과 불만 원인 도출 및 해소 방안 (Employee's Discontent Text Analysis on Anonymous Company Review Web and Suggestions for Discontent Resolve)

  • 백혜연;박용석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.357-364
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    • 2019
  • 전현직 직원에 의한 산업정보 유출 비율이 80%에 이르나 산업정보유출 사고에 대한 뉴스기사나 정보유출 행위의 원인에 대한 연구들에서는 그 원인들을 처우나 인사 불만 등으로 간략하게 설명하고 있다. 본 연구에서는 전현직 직원들이 익명 기업리뷰 웹사이트에 남긴 기업에 대한 평가 텍스트를 분석하여 기업에 대한 불만 내용들을 더욱 구체적으로 확인하였다. 이 중 어떠한 불만사항이 퇴직이나 퇴사, 나아가 산업인력유출의 결과로 이어질 수 있는지 파악하기 위해 불만 분야에 대한 의미사전목록을 제시하고 부분문법그래프(LGG)를 구축하였다. 또한 텍스트 분석 결과에서 나타난 전현직 직원들의 불만사항과 기존 연구들에서 설문을 통해 정리한 인력유출 원인을 서로 비교하였다. 추가적으로 분석된 불만을 바탕으로 기업불만 해소를 통한 인력유출 방지 방안을 간략 제시하였다. 기존 설문 위주의 산업 인력 유출에 대한 분석에 더하여, 웹 크롤링을 통한 자유롭고 솔직한 불만 분석을 제공하는 데 의의가 있다.