Metodología basada en web scraping para el estudio de las tendencias de la demanda de trabajo y de habilidades laborales requeridas en Argentina

Abstract

Este trabajo se sitúa en el contexto del avance de la transformación digital y su impacto en las dinámicas organizacionales. Se reconoce como una de sus características fundamentales el hecho de que las interacciones humanas se ven, cada vez más, mediadas por tecnologías digitales. En este escenario, las estrategias de las organizaciones se enfocan en la extracción y procesamiento de datos como estrategia de creación de valor. La perspectiva planteada en este estudio, postula que el desafío actual no radica en obtener una comprensión más profunda del fenómeno general, sino en la creación de herramientas organizacionales específicas dirigidas a problemáticas particulares, en el contexto de la transformación digital. En este caso, la atención se dirige al análisis de la demanda laboral, la cual ha experimentado un desplazamiento significativo desde la prensa impresa hacia plataformas de empleo en línea, impulsado por la transformación digital. Este cambio se traduce en una notoria abundancia y diversidad de información, así como una alta frecuencia de publicación. La recopilación y análisis de estos datos revelan gran potencial para la generación de conocimiento en este ámbito. Los portales en línea proporcionan acceso a un segmento importante del mercado laboral, ofreciendo la oportunidad de caracterizar, de manera significativa, la demanda de ocupaciones. Para tales fines se desarrollaron herramientas de recolección de datos, basadas en web scraping, métodos semiautomáticos de extracción de datos de páginas web, y herramientas de procesamiento de datos basadas en data mining, detectando patrones a los que hacen alusión los textos estudiados a través de los cuales se aproxima el contenido semántico de manera que es posible sistematizarlo y procesarlos estadísticamente generando nuevo conocimiento.