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01.12.2019 | Original Article | Ausgabe 1/2019

Social Network Analysis and Mining 1/2019

Building a soft skill taxonomy from job openings

Zeitschrift:
Social Network Analysis and Mining > Ausgabe 1/2019
Autoren:
Imane Khaouja, Ghita Mezzour, Kathleen M. Carley, Ismail Kassou
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Soft skills are crucial for candidates in the job market, and analyzing these skills listed in job ads can help in identifying the most important soft skills required by recruiters. This analysis can benefit from building a taxonomy to extract soft skills. However, most prior work is primarily focused on building hard skill taxonomies. Unfortunately, methodologies for building hard skill taxonomies do not work well for soft skills, due to the wide variety of terminologies used to list soft skills in job ads. Moreover, prior work has mainly focused on extracting soft skills from job ads using a simple keyword search, which can fail to detect the different forms in which soft skills are listed in job ads. In this paper, we develop TaxoSoft, a methodology for building a soft skill taxonomy that uses DBpedia and Word2Vec in order to find terms related to different soft skills. TaxoSoft also uses social network analysis to build a hierarchy of terms. We use this method to build soft skill taxonomies in both English and French. We evaluate TaxoSoft on a sample of job ads and find that it achieves an F-score of 0.84, while taxonomies developed in prior work achieve an F-score of only 0.54. We then use the proposed methodology to analyze soft skills listed in job ads in order to find the skills most required in the American and Moroccan job markets. Our findings can offer insights to universities about the top soft skills requested in the job market.

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