Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (4/11) – Wie repräsentativ sind die Daten?

In dieser Blogreihe berichten Expert:innen über Lösungsansätze zu methodischen Herausforderungen, die bei der Analyse von Online-Stellenanzeigen (OJA – Online Job Advertisement) entstehen können. Die Vortragsvideos stammen vom OJV Forum, welches vom Bundesinstitut für Berufsbildung und der Bertelsmann Stiftung im November 2021 ausgerichtet wurde. Das Forum hat zum Ziel, Expert:innen für die Analyse von OJA miteinander zu vernetzen, über methodische Herausforderungen zu diskutieren und sich gegenseitig auf den aktuellen Forschungsstand zu bringen. Darüber hinaus soll es dazu beitragen, das Potential der OJA-Analyse weiter auszuschöpfen und den Weg für weitere Studienideen und Kooperationen zu bereiten.  

Video: Verteilungsanalyse und Vergleiche zu Beschäftigungsstatistiken 

Gabriel da Silva Zech von der Bertelsmann Stiftung stellt sich in seinem Vortrag die Frage wie gut OJA-Daten die reale Arbeitsmarktnachfrage in der deutschen Wirtschaft abbilden. Um mögliche Über- und Unterrepräsentation sowie Verzerrungen zu prüfen, werden die OJA-Daten mit Statistiken der Bundesagentur für Arbeit zu Beschäftigten und begonnenen Beschäftigungsverhältnissen verglichen. Bei der Durchführung von solchen Vergleichen ist die Herausforderung, dass die Variablen unterschiedliche Aspekte des Arbeitsmarktes abbilden. Vergleiche können trotzdem wichtige Einblicke dazu liefern, ob Verzerrungen, Ausreißer oder Engpässe vorliegen. Ein Beispiel ist hierfür die Branche der Arbeitnehmerüberlassung. Ihr Anteil fällt in der Statistik für begonnene Beschäftigungsverhältnisse wesentlich geringer aus als in den OJA-Daten (Differenz von 35 %). Solche Auffälligkeiten sind dann in weiteren Analysen näher zu betrachten. Als ein weiteres Instrument zur Überprüfung der Repräsentativität stellt Herr da Silva Zech die Bildung von Indikatoren vor, bei welchen z. B. die Anzahl von Online-Stellenanzeigen ins Verhältnis zu den begonnen Beschäftigungsverhältnissen gesetzt oder die Fluktuation von Arbeitnehmer:innen gemessen wird. 

 

Weitere spannende Arbeiten von Herrn da Silva Zech bzw. der Bertelsmann Stiftung finden Sie unter den folgenden Links: 

 

Weitere Beiträge aus der Reihe „Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen“:

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (1/11) – Aufbereitung eines Datenschatzes

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (2/11) – Erkennung von Dubletten

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (3/11) – Sicherung der Qualität

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (4/11) – Wie repräsentativ sind die Daten?

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (5/11) – Evaluation

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (6/11) – Aufdecken von versteckten Informationen

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (7/11) – Mit Machine Learning zur Antwort

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (8/11) – Zuordnung von Berufe

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (9/11) – Gewinnung von Taxonomien

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (10/11) – Genese und Anreicherung von Kompetenzwörterbüchern

Gewusst wie: Analyse von Online-Stellenanzeigen (11/11) – Werben mit Nachhaltigkeit in Azubistellen



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