国外基于本体技术的组织人岗智能匹配研究述评

□ 光 晖 吴慈生1 赵旭阳1 王云辉

(1.合肥工业大学 管理学院, 安徽 合肥 230009; 2.北方民族大学 管理学院, 宁夏 银川 750003)

一、引 言

随着电子化人力资源管理、智能招聘系统、电子就业服务平台等技术在人岗匹配中应用程度的不断加深,以及人工智能技术的日渐成熟,存储和使用与人岗匹配相关的知识将变得更加智能化和个性化。在此背景下,如何构建模型，使海量的人与岗位的多重语义资源重用，并测算相似度，是人岗匹配智能化的关键,而本体(ontology)技术可以解决这一问题。

同以往传统的在线招聘等技术相比,人岗匹配的知识本体智能技术可以使人岗匹配信息智能集成,便于管理者智能在线检索与推荐,简化和加快人与岗位的匹配过程,并且能够提供关于人员与岗位的更多信息,从而为管理者提供更广泛和精准的人员信息,在实现智能推理的过程中,为管理者提供个性化的、持续的、动态的、精准的员工智能推荐服务。

作为一个新的研究主题,学术界目前尚未厘清人岗匹配知识本体智能技术的概念和研究框架。基于此,本文的研究在回顾国内外现有相关文献的基础上,总结了人岗匹配知识本体智能技术的概念内涵,并探讨了在理论构建、实践成果、应用领域三方面研究范式下,人岗匹配的实践成果及其对应的主要功能特点,最后,指出了人岗匹配知识本体智能技术研究存在的不足及未来的研究方向。

二、基于知识本体智能技术的组织人岗匹配概念与研究现状

(一)人岗匹配知识本体智能技术的概念内涵

本体的概念最早起源于哲学,是客观存在的一个系统的解释或说明,关心的是客观现实的抽象本质。在人工智能界,Fensel[1]提出,“本体是共享概念化的、形式化的、明确的规范”。Oh等[2]对人岗匹配进行了清晰地界定,即人岗匹配既包含了员工的知识、技能、能力和工作岗位的要求相称,又包含了个人属性和组织的特征之间的匹配。虽然基于知识本体智能技术的人岗匹配研究越来越多,但当前学术界和实务界并没有关于人岗匹配知识本体智能技术的正式定义。本研究认为,人岗匹配知识本体智能技术，是指在互联网技术和信息技术发展的背景下产生的,通过定义人岗匹配领域统一的术语概念、属性、关系等,在语义一致的人岗匹配知识本体间通过映射和相似度计算,实现人岗匹配知识间的共享和重用,最终达到人与岗位精准匹配的智能技术。

(二)基于知识本体智能技术的组织人岗匹配的研究现状

1.基于人力资源管理领域的人岗知识本体智能匹配研究

学术界将知识本体应用于人力资源管理领域的研究,相较于其他领域来说比较晚,知识本体在人员与岗位和组织匹配的理论研究,主要在于构建和完善人力资源知识本体的基本通用框架,这种理论上的构建与不断完善,能够使其他学者在此基础上进行更加自动化、智能化的人岗匹配系统实践研究,并应用于人力资源管理研究的其他领域。

(1)人力资源领域知识本体开发

为了使岗位标准和匹配更加具体,人力资源知识本体基本通用框架的研究,成为基于人力资源管理领域的人岗知识本体智能匹配研究的理论重点。Mochol等[3]研究了电子就业的本体论和人力资源本体的开发,使得知识得到重用、广泛的标准和分类得到整合,提出了代表能力概念的教育、就业、行业、岗位、组织、技能和人员子本体。Pérez等[4]更进一步地研究了人力资源领域知识本体通用框架,将参考本体描述为一种通用的语言,并以一组词汇表的形式来体现,节省了整个系统开发过程的时间。其他学者也对人力资源知识本体的通用框架进行了更细致的研究,提供了一些人力资源开发的通用词汇表。

(2)自动化人岗匹配系统

基于人力资源管理领域的人岗知识本体智能匹配实践研究的一个重要实践成果,是自动化人岗匹配系统的建立。早期提出的基于计算机化的人力资源信息系统,以实现人岗匹配的优化应该是动态的、长期的以及自动化的,但是当时研究的系统不太可能为每一项特定的工作生成一套标准。因此,只能根据岗位需求之间的相似性,将所有工作分类为集群或工作群组与员工进行匹配。例如,Kearns和Huo[5]展示了如何在基于经验数据的集群分析,生成有效的工作分类系统,在同一集群中,可以使用一组标准搜索潜在的优秀候选者。因此,自动化的人岗匹配系统,是基于人力资源管理领域的人岗知识本体智能匹配研究的主要研究成果。

(3)提供知识推理能力

基于人力资源管理领域的人岗知识本体智能匹配实践研究的另一个实践成果,就是知识推理能力。一些研究发现,知识本体除了实现知识的共享和重用之外,还可以支持对隐性知识进行推理,方便异构知识服务之间实现互操作,例如,Miranda 等[6]提出了一种新颖的基于知识本体的体现胜任力的模型,能够体现胜任力更广范围的内容,使多源异构的概念间有互操性和合作性,最后对这些胜任力实现检索和推理操作,目的是实现人与岗位之间更好更长期地匹配。

(4)预测培训、招聘、失业率、绩效、电子学习

学者们基于网络挖掘技术来捕获概念、语义及其关系,构建人力资源领域知识本体,并为人力资源管理各个模块提供了应用渠道,包括培训、招聘、失业率预测、绩效评估、电子学习过程等。例如,Li等[7]利用领域知识本体和搜索引擎查询,提高失业率预测的有效性;Zhukova等[8]构建了人力资源管理智能决策支持系统的原型,实现选择最有效的员工绩效评估方法。

2.基于组织能力管理的人岗知识本体智能匹配研究

以知识为基础的现代企业人力资源管理中,人与岗位的匹配必须比过去更详细地考虑劳动力的胜任能力的匹配。随着对胜任能力更复杂的描述,以及企业中不同的组织之间需要交换胜任能力信息的要求,有必要对胜任能力和其他相关概念的描述进行标准化,以实现自动化的人岗匹配,而知识本体智能技术可以实现对胜任能力的标准化描述。

(1)基于知识本体的胜任能力管理模型

基于组织能力管理的人岗知识本体智能匹配研究的理论构建研究,在于基于知识本体的胜任能力管理模型构建,用本体论研究培养员工胜任能力的想法在文献中并不少见,最早基于知识本体的胜任能力管理通用框架的研究,涉及能力、资源、背景和目标4个概念,涵盖了理论知识、过程知识、技能和行为能力四种类型的资源。通过人力资源开发参考本体,将胜任能力管理和技术强化的工作场所学习结合起来,开发了一系列基于知识本体的胜任能力参考系统模型,目的是为了开发建立在本体上的、以知识为基础的操作系统,来进行胜任能力管理。

(2)胜任能力管理系统

知识本体在胜任能力管理的系统构建中扮演着重要的角色,基于知识本体的胜任能力管理系统,可以实现人与组织匹配中的员工与组织战略一致性、工作能力的长期匹配、胜任能力管理与工作场所结合,以及组织内部的能力管理。为了将胜任能力特征和基于知识本体的操作进行规范化,Tarasov[9]提出了一种基于知识本体的胜任能力配置管理的抽象模型,Kimble等[10]构建了知识密集型组织的基于知识本体驱动的胜任能力管理系统,旨在以结构化的方式对员工在知识密集型组织中对胜任能力进行管理。Brandmeier等[11]建立的胜任能力管理系统,它能识别所有的能力,并提高能力的检索功能。

基于组织能力管理的人岗知识本体智能匹配研究的应用领域十分广泛,例如,知识管理、劳动力市场供需均衡[12]、创业能力管理[13]等。

3.基于招聘与就业的人岗知识本体智能匹配研究

(1)招聘领域知识本体开发

人岗知识本体智能匹配在招聘与就业中应用的理论研究同样也开发了领域知识本体,大多是在前人构建的人力资源知识本体的基础上进行改进和调整,开发了与招聘相关的子本体,建立了招聘领域知识本体。例如,Enăchescu[14]建立了较完整的IT行业电子招聘本体的知识表示图,其构建的基于知识本体的工作推荐系统,能更方便快速地更新人员和岗位信息,实现更精确的人岗匹配,Kumaresh和Sankar[15]基于内容和概念相似性的聚类方法,构建了招聘领域知识本体框架。

(2)知识本体映射与相似度计算匹配

在知识本体匹配方法研究上,过去的10多年中,电子招聘在全球范围内传播,许多人试图将招聘过程自动化、智能化。学者们根据人力资源知识本体框架,提出了一些基于知识本体的能够使电子招聘智能化、精准化的工具和方法,包括语义匹配[16]、混合方法[17]、本体映射技术[18]等。学者们从技术层面，运用不同方法，研究了知识本体在基于招聘与就业的人岗匹配中的应用,为后来的研究者们在更广范围或更具体领域，以及更深程度的匹配研究奠定了基础。

(3)基于知识本体的智能招聘系统

学者们根据人力资源知识本体框架,利用计算机语义技术,开发了人岗匹配的智能招聘应用平台和匹配系统,知识本体还可以支持更丰富的服务发现、匹配和组合,提高自动化程度,从在线招聘广告信息中收集和分析当前雇主需求信息[19],也可以在用户输入最少信息的情况下,直接从求职者的简历中智能地提取信息,并与岗位所需条件进行相似性计算,使信息检索的效率大大提高[20]。基于知识本体的智能招聘系统,是基于招聘与就业的人岗知识本体智能匹配实践研究的一个重要实践成果。

(4)人才社区

基于招聘与就业的人岗知识本体智能匹配实践研究的另一个重要实践成果,就是人才社区,人们通过平台的匹配,找到最适合自己专业的人才社区,使人才社区内成员相互学习,并持续提高其工作能力和就业能力[21-22]。

(5)隐性知识开发

基于招聘与就业的人岗知识本体智能匹配实践研究的第三个重要实践成果,就是隐性知识的开发。随着信息技术的发展,基于知识本体的招聘与就业的人岗匹配系统不断得到升级,由于本体知识可以支持对隐性知识进行推理,方便异构知识服务之间实现互操作,方便融入领域专家知识及经验知识结构化等,例如,Faliagka等[23]根据求职者的博客,自动提取出他们的性格特征、情绪以及社会取向等隐性知识。

三、人岗匹配知识本体智能技术的研究述评

(一)研究不足

目前基于知识本体的人岗匹配研究中,还存在以下几点不足之处:(1)人岗匹配知识本体智能技术的匹配效度问题。建立的系统在识别出的最佳候选人与候选人真实绩效水平之间是否存在差异,存在的差异值有多少,自动化招聘系统的准确度有多高,系统的准确度会不会随着高级职位对复杂能力需求的提高而降低。(2)人岗匹配知识本体智能技术的标准设置问题。创建选择的标准是建立一个智能匹配系统的关键任务,然而,不太可能为每一项特定的工作生成一套标准。(3)人岗匹配知识本体智能技术的自动化局限性问题。可以使用知识本体来智能匹配出潜在的优秀候选者,但在结束遴选之前,仍应通过面谈或其他常规筛选方法进行最终评估,并不能实现所有人岗匹配程序的自动化。(4)人岗匹配知识本体智能技术的相似度计算问题。相似函数只能说明岗位要求与求职者能力之间有区别,但却不能说明这些区别的具体细节信息,而且相似性函数无法解释结果之间的差异。(5)人岗匹配知识本体智能技术的研究范围问题。推荐机制的成功很大程度上取决于领域知识本体的范围,但目前,学者们研究的对象范围主要局限于某一类知识型员工(如软件工程师),或某一地区。

(二)未来的研究方向

未来基于知识本体智能技术的组织人岗匹配研究,具体可以从以下几方面开展进一步探索:(1)改进知识本体映射和相似度计算方法以提高匹配精度。需要提出一种协同本体映射计算方法,在进行本体结构的映射计算时,可以自上到下对整体本体结构模型展开遍历,以有效提高知识本体映射的精度。(2)扩大候选人筛选标准的范围。在筛选系统中,针对特定工作标准的候选人的筛选是基于简历数据的,今后,将扩大筛选的范围,考虑候选人在社交网站的参与、技术论坛的贡献、研究的贡献、候选人的社会活动和朋友名单。(3)提高基于知识本体的人岗匹配系统的个性化推理能力。基于知识本体的人岗匹配系统的未来必须提供推理能力或个性化推荐能力,以便表达两个本体之间的量化匹配,这样的功能将使用智能系统进行交互。(4)扩大人岗匹配领域本体构建的数据源。扩大领域本体构建的数据源,充分利用社交网络,社交网络是隐性知识转移的主要渠道,组织对社交网络信息的有效利用,能够帮助组织及时锁定符合组织发展战略的目标人群,找到与组织职位相匹配的合适人才。(5)扩展知识应用领域。长期目标是开发一个可伸缩的架构,以帮助管理那些能够扩展到其他应用领域的组织中的隐性知识。□