İnşaat Mühendisleri için Açılan İş İlanlarının Metin Madenciliği ile Değerlendirilmesi
Evaluation of Job Advertisements for Civil Engineers with Text Mining
Yazar: Özbaşaran, Hakan; Taşcı, Gökçenur; Tuna, Mert; Karataş, İpek; Çelik, Arif; Gümüş, Mesut; Birşen, Mert
Dergi: Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 24 No. 3, 2023
Anahtar kelimeler: Civil Engineering (Other) ; İnşaat Mühendisliği (Diğer) ; Civil engineering,Job advertisement,Text mining,N-gram,Hierarchical clustering,ChatGPT ; İnşaat mühendisliği,İş ilanı,Metin madenciliği,N-gram,Hiyerarşik kümeleme,ChatGPT

Bu çalışmanın amacı, inşaat mühendisleri için açılan güncel iş ilanlarında aranan temel becerileri tespit etmek ve kariyer yolculuğuna yeni başlayacak inşaat mühendisleri için faydalı bir kaynak oluşturmaktır. Bu amaç doğrultusunda, çeşitli internet sitelerinde inşaat mühendisleri için verilen toplam 1374 benzersiz iş ilanı toplanarak metin madenciliği yöntemleri ile incelenmiştir. Web sitelerinden toplanan veri önce ön işlemeye tabi tutularak normalize edilmiş ve temizlenmiştir. Temizlenmiş veriye ait unigram, bigram ve trigram analizleri sunularak en sık tekrarlanan kelime ve kelime öbekleri tartışılmıştır. Temizlenmiş veride geçen kelimeler hiyerarşik kümeleme ile kümelere ayrılmış ve her kümede frekansı en yüksek olan kelimeler dikkate alınarak güncel iş ilanlarında aranan adayın profili belirlenmeye çalışılmıştır. Hiyerarşik kümeleme yoluyla çıkarılan bilgiye dayanarak, ideal adayın kişisel özellikleri, çalışma biçimi, teknoloji okuryazarlığı seviyesi, saha becerileri ve ofis becerileri belirlenmeye çalışılmıştır. İnşaat mühendisleri için verilen güncel iş ilanlarının genel yapısını okuyucular ile paylaşabilmek için yapay zekâ ile tipik bir iş ilanı oluşturulmuştur. Teknik bilgiden önce gelen beceriler ve tecrübeli aday kısır döngüsü gibi önemli bulgular ise son kısımda özetlenmiştir.

The purpose of this study is to identify the essential skills sought in current job advertisements for civil engineers and to create a useful reference for junior civil engineers embarking on their career journey. In line with this objective, a total of 1374 unique job advertisements for civil engineers were collected from various websites and analyzed using text mining methods. The collected data from websites were first subjected to preprocessing, normalized, and cleaned. Unigram, bigram, and trigram analyses of the cleaned data were presented, discussing the most frequently repeated words and phrases. The words in the cleaned data were clustered through hierarchical clustering, and profiles of candidates sought in current job postings were attempted to be determined by considering the words with the highest frequencies in each cluster. Based on the information extracted through hierarchical clustering, the personal characteristics, working style, technological literacy level, field skills, and office skills of an ideal candidate were attempted to be determined. Finally, a typical job advertisement was generated by artificial intelligence to share the general structure of current job advertisements for civil engineers with the readers. The crucial findings, such as skills taking precedence over technical knowledge and the experienced candidate paradox, are summarized in the last section.