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Autor/inFung, Esabella
TitelA machine learning approach for assessing labor supply to the online labor market.
Gefälligkeitsübersetzung: Ein Ansatz des maschinellen Lernens zur Bewertung des Arbeitsangebots auf dem Online-Arbeitsmarkt.
QuelleMünchen (2023), 28 S.
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ReiheMPRA paper. 118844
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; Monographie
SchlagwörterDemografischer Faktor; Sozialer Faktor; Künstliche Intelligenz; Lernen; Computerprogramm; Fremdsprachenkenntnisse; Englisch; Klima; Digitalisierung; Determinante; Technologische Entwicklung; Globalisierung; Ökonomische Determinanten; Beschäftigungsentwicklung; Arbeitskräfteangebot; Arbeitsmarkt; Arbeitsmarktforschung; Berufsgruppe; Qualifikation; Arbeitspapier; Einflussfaktor; Internet; Migrant; Selbstständiger; Online
Abstract"The online labor market, comprised of companies such as Upwork, Amazon Mechanical Turk, and their freelancer workforce, has expanded worldwide over the past 15 years and has changed the labor market landscape. Although qualitative studies have been done to identify factors related to the global supply to the online labor market, few data modeling studies have been conducted to quantify the importance of these factors in this area. This study applied tree-based supervised learning techniques, decision tree regression, random forest, and gradient boosting, to systematically evaluate the online labor supply with 70 features related to climate, population, economics, education, health, language, and technology adoption. To provide machine learning explainability, SHAP, based on the Shapley values, was introduced to identify features with high marginal contributions. The top 5 contributing features indicate the tight integration of technology adoption, language, and human migration patterns with the online labor market supply." The study refers to the period 2017-2022. (Author's abstract, IAB-Doku)..
Erfasst vonInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, Nürnberg
Update2024/1
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