Верификация рынка труда с помощью академической краудсорсинговой системы

В настоящее время студенты, желающие иметь преимущество на рынке труда, готовы платить значительные деньги за информацию о потенциальных возможностях трудоустройства, тогда как получение диплома волнует их все в меньшей степени. Рассматривая поведение этого рынка труда в качестве теории предметной области в условиях неопределённости, ожидаются некоторые противоречия в виде уровней заработной платы, которые невозможно классифицировать из-за высокой противоречивости и изменчивости. Нами представлен алгоритм верификации теории предметной области рынка труда на основе краудсорсинговой академической системы, в которой обратная связь о возможных противоречиях формируется в результате консультаций с экспертами на рынке и группируется в различных контекстах. Нами обнаружено, что процесс проверки может повторяться итеративно, если общая стоимость обучения студентов равна или превышает количество, частично определяемое числом различных профилей студентов.

Verification of a labor market domain using an academic crowdsourcing system

Students desiring to become a valuable good in the labor market are willing to pay a considerable monetary cost to obtain knowledge about their prospective job opportunities, nowadays with a diminishing interest in the obtainment of a diploma. Considering the behavior of the labor market as a domain theory under uncertainty, it is straightforward to expect the presence of contradictions, in the form of salaries unable to be classified due to high inconsistency and variation. We provide an algorithm to verify a labor market domain theory based on a crowdsourcing academic system, in which feedback about possible contradictions is generated as a result of consultations with experts inside of the market and clustered into different contexts. We found that the verification process can be repeated iteratively as long as the students’ overall tuition is equal or greater than a quantity partially defined by the number of different profiles of the students.