基于共词分析法的毕业生就业趋势研究

2021-05-24 08:02贾淑颖徐莹莹
就业与保障 2021年6期
关键词:天津师范大学共词意愿

文/贾淑颖 徐莹莹

根据教育部的统计数据,2020届普通高校毕业生规模达874万人,较2019年增加约40万人。高校本科毕业生群体的就业意愿事关稳定就业大局,本文以天津师范大学作为案例,采用问卷调查的方式,以具体案例进行调查分析,对得到的数据进行处理,以此分析得出本科生就业意愿趋势[1]。

一、研究案例及相关数据

(一)案例介绍

天津师范大学本科生约占学生总人数的80%,是就业服务的主要服务对象,其中2017年本科毕业生6034人,2018年本科毕业生5793人,2019年本科毕业生5476人,2021年本科毕业生预计达到5500人左右。此次研究依靠天津师范大学学生处学生就业指导中心提供的针对2021届毕业生设计的问卷得到的数据作为研究基础。

(二)数据来源

采用问卷调查法,针对2021年本科毕业生设计问卷,向该校25个学院投放问卷,设置针对毕业生就业意愿的相关问题,诸如期待具体职业等问题,用获得的问卷中2021届本科毕业生填写的答案,如考研、高中教师等作为就业意愿关键词,时间跨度为2020年6月~9月,最终回收有效问卷1674份。通过Excel软件统计数据,得到就业意愿关键词3768个,职业类别785个。经过原始数据统计得到的就业意愿关键词中为606,因此得到为34,即职业类别排行在34,关键词词频为15,作为界定高频关键词的阈值。

二、就业意愿关键词分析

(一)数据去重

大量的毕业生就业意愿关键词形成就业大数据,将这些由关键词构成的数据进行分析,可以更加合理精准地判断就业趋势,这类关键词数据的分析手段通常采用共词分析法。共词分析法是共现分析法的一种方法类型,一般认为关键词(主题词)对在同一篇文献中出现的次数越多,则代表这些关键词(主题词)的关系越密切,进而所反映的主题内容关系也就越紧密[2]。

对数据进行初步统计后发现数据出现大量的同义问题,为保证共词分析更加精准地反映就业意愿之间的联系,对关键词进行去重。例如将高中教师、初中教师合并为中学教师等,同时剔除非职业意愿关键词,这一步还可以将频次为1的低频关键词与高频关键词进行合并,得到更为精准的就业意愿关键词词频,并且可以根据实际情况适当降低关键词阈值,以使高频关键词范围更加精准地反映就业意愿,因此根据去重后的实际情况,将阈值设定为关键词频次10,得到去重后的就业意愿高频关键词,对于如教师等合集型的就业意愿关键词进行剔除,原因在于教师的子类型过多,师范类院校学生未进行区分,因此在数据分析中,仅将教师作为一类关键词合集,进行剔除,具体如图1。

(二)数据可视化分析

对就业意愿高频关键词进行共现分析的第一步是构建完全共词矩阵,完全共词矩阵是一个相关的、对称的矩阵,对角线上的数据即为该词出现的频次,非主对角线单元格的数据为两个关键词共同出现的频次,如表1所示。

通过就业意愿高频关键词构建的完全共词,使用Citespace软件根据共词表进行可视化分析。根据表1相关调查得出,当前出现的频繁就业意向包括:公务员、高校教师、高校辅导员、小学教师、中学教师等等;其就业发展的状况,取决于社会对就业的需求程度,并通过所需求的方向进行结构调整。除此以外,求职的总体供应状况是指当年的就业层次及整体数量来决定的,就业的总体供应趋势越饱和,就业难度就会相对较大,反之则会变小。

三、研究结果

通过对天津师范大学的问卷调查得到的就业意愿关键词数据进行处理及可视化分析后,得到如下三个主要结论:1.师范类院校特色依旧,毕业生就业选择仍集中在教师岗、编制内等传统方向上,同时形成就业意愿关系团,也代表了大部分学生的就业趋势;2.学生就业方向同样存在多样化,数据统计中未列入数据分析的关键词,即统计频次为1的就业意愿为573个类别,占总类别的73%,这部分学生就业也应该是就业服务关注的重点,力求做到特色化服务;3.对于就业无目标的应届毕业学生应该加大力度引导,在统计数据中,虽然选择无就业意愿关键词不纳入最后可视化分析的图谱中,但也客观表明了仍存在不少没有就业目标的学生。

表1 部分就业意愿高频关键词完全共词矩阵/名

针对可视化的分析结果,为提高高校就业服务,提出以下三种方案:1.增加举办专门招聘会的场数,积极开展线上云招聘,对由高中教师、高校辅导员、小学教师、公务员形成紧密的关系团,举办专门场次,对关系团内毕业生感兴趣的意愿职业同时举办招聘会,满足大多数毕业生的就业需求;2.改变混合招聘会,对传统招聘会进行分类,对关系紧密的意愿职业进行组合,如固定编制与辅导员、医生,同时开展针对性的宣讲会,提高这类职业的应试技巧;3.新增特色职业介绍和宣讲,针对毕业生的个性化职业选择,比如自媒体工作、手办原型师、插画师等职业,制作专门的宣讲页,提高具有特色需求学生的职业认可度,同时高校就业服务处还可以联系已经从事这些职业的毕业生回校对从事职业进行全面介绍、分析发展前景等内容进行宣讲。

四、结语

通过对案例高校—天津师范大学进行问卷调查后得到的数据进行共词分析,得到可视化图谱,更好地分析即将毕业的本科学生的就业需要和就业意愿趋势,同时对高校就业服务部门如何更好、更积极、更精准地开展就业服务提供新的思路和方案,对提高高校毕业生就业率和减轻社会压力具有一定的参谋作用。

猜你喜欢
天津师范大学共词意愿
“不速之客”
天津师范大学美术与设计学院作品选登
天津师范大学美术与设计学院水彩作品选登
兰花
基于突变检测与共词分析的深阅读新兴趋势分析
充分尊重农民意愿 支持基层创新创造
交际意愿研究回顾与展望
基于共词知识图谱技术的国内VLC可视化研究
基于关键词共词分析的我国亲子关系热点研究
An Analysis on Deep—structure Language Problems in Chinese