Resumen de Las ocupaciones laborales en función de los requisitos de competencias lingüísticas: una categorización mediante redes neuronales artificiales

María del Carmen Molina Cobo, María Teresa Sorrosal Forradellas, Antoni Vidal Suñe

• español

  Este trabajo tiene como objetivo agrupar las distintas ocupaciones laborales en diversas categorías en función de la semejanza en los requisitos que presenta cada ocupación en cuanto a competencias lingüísticas. Para ello, se utilizan los datos para las ocupaciones definidas en la O’Net-SOC-2010 para EE.UU. en 2015. Se conside-ran tres clasificaciones, en función del nivel de desagregación que presentan los datos de O’Net. El análisis se efectúa mediante redes neuronales artificiales, en concreto, los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM). Se pretende así analizar si el nivel de desagregación de las ocupaciones influye en la clasificación de dichas ocupaciones en función del nivel requerido de competencias lingüísticas. La aportación que se reali-za es novedosa, ya que, hasta donde conocemos, no existe ningún trabajo previo que utilice los SOM para la clasificación de las ocupaciones laborales considerando las competencias lingüísticas requeridas. Dicho análisis puede ayudar a los investigadores sociales en el estudio del impacto e influencia que presentan los componentes lingüís-ticos del trabajo en la productividad laboral, la empleabilidad de los trabajadores, los resultados empresariales y la generación de ventajas competitivas basadas en el lenguaje, entre otras

• English

  The aim of this study is to classify different types of occupations according to similarities in their requirements with regard to language skills. To do so, we use data on these occupations from the O NET-SOC-2010 for the USA in 2015. Three classifications, depending on the level of disaggregation of the O’NET data, are considered. Our analysis is conducted using artificial neural networks – specifically, Kohonen’s self-organizing maps (SOM) – to determine whether the level of disaggregation of the occupations influences their classification by the level of linguistic competence required. This is a novel contribution since, as far as we know, no previous study has used SOMs to classify occupations according to required language competence. Our analysis may help social researchers to study how the linguistic components of an occupation influence productivity, worker employability, business results, and the generation of competitive advantages based on language, etc.