{"id":30858405,"date":"2019-10-21T13:28:08","date_gmt":"2019-10-21T11:28:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/?p=30858405"},"modified":"2019-10-24T15:30:15","modified_gmt":"2019-10-24T13:30:15","slug":"investigadores-de-la-upo-y-la-us-analizan-el-mercado-laboral-espanol-mediante-tecnicas-de-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/ciencia\/2019\/10\/investigadores-de-la-upo-y-la-us-analizan-el-mercado-laboral-espanol-mediante-tecnicas-de-big-data\/","title":{"rendered":"Investigadores de la UPO y la US analizan el mercado laboral espa\u00f1ol mediante t\u00e9cnicas de Big Data"},"content":{"rendered":"
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Carlos Usabiaga, profesor de Econom\u00eda, M\u00e9todos Cuantitativos e H\u00aa Econ\u00f3mica<\/figcaption><\/figure>\n

Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide y de la Universidad de Sevilla han analizado, mediante t\u00e9cnicas computacionales, los cambios producidos en el mercado laboral espa\u00f1ol a partir de la \u00faltima crisis econ\u00f3mica. Sus conclusiones indican que han aparecido nuevos focos de generaci\u00f3n de empleo que apuntan a posibles cambios en la movilidad geogr\u00e1fica y sectorial de los trabajadores. Sin embargo, el cambio no es radical, ya que, por ejemplo, siguen manteniendo su importancia los cl\u00fasteres de generaci\u00f3n de empleo caracterizados por la existencia de trabajadores no cualificados.<\/p>\n

En este trabajo se procesan, mediante t\u00e9cnicas de Big Data, datos de creaci\u00f3n de empleo, con el objetivo de describir la situaci\u00f3n del mercado laboral espa\u00f1ol en los a\u00f1os de la crisis econ\u00f3mica (2011-2013) y en los a\u00f1os posteriores de recuperaci\u00f3n econ\u00f3mica (2014-2016). La comparaci\u00f3n de ambos periodos muestra que los focos de creaci\u00f3n de empleo sufren tres posibles situaciones: algunos permanecen estables, otros se reestructuran y otros se separan.<\/p>\n

Aproximadamente un tercio de los cl\u00fasteres permanecen pr\u00e1cticamente sin cambios en su localizaci\u00f3n y en su sector de actividad tras la crisis econ\u00f3mica. Por ejemplo, se mantiene la generaci\u00f3n de empleo correspondiente a trabajadores no cualificados de los sectores del transporte, la hosteler\u00eda y las comunicaciones en el centro de la pen\u00ednsula.<\/p>\n

Al mismo tiempo, aparecen nuevos cl\u00fasteres de generaci\u00f3n de empleo creados a partir de dos o m\u00e1s cl\u00fasteres del periodo anterior. Por ejemplo, dos cl\u00fasteres de trabajadores no cualificados en la Administraci\u00f3n P\u00fablica en el noroeste de la pen\u00ednsula (antes de la crisis) se han unido en uno solo en el nuevo periodo, disminuyendo su volumen de colocaciones y su presencia en actividades como la educaci\u00f3n o la construcci\u00f3n. Otro ejemplo ser\u00eda el cambio de estructura de un cl\u00faster de trabajadores no cualificados de la agricultura en el sur del pa\u00eds, por su integraci\u00f3n con trabajadores de otros sectores de actividad o situaci\u00f3n geogr\u00e1fica, lo que puede constituir una se\u00f1al de que est\u00e1 aumentando la movilidad laboral.<\/p>\n

Por \u00faltimo, entre los cl\u00fasteres que se dividen en varios, encontramos uno que agrupa a trabajadores de actividades manufactureras en el norte de Espa\u00f1a, que se separa en dos grupos m\u00e1s peque\u00f1os en el nuevo periodo: uno que permanece con caracter\u00edsticas similares en el noreste y otro, en el noroeste de la pen\u00ednsula, dedicado principalmente a los sectores de transporte y hosteler\u00eda. Este tipo de divisiones podr\u00eda reflejar una disminuci\u00f3n de la movilidad de los trabajadores pertenecientes a los segmentos laborales del cl\u00faster inicial.<\/p>\n

Este trabajo describe de manera clara y estructurada el proceso de generaci\u00f3n de empleo y la movilidad laboral subyacente en el mercado de trabajo espa\u00f1ol. Este tipo de estudio puede ayudar a los intermediarios laborales p\u00fablicos y a las agencias privadas de colocaci\u00f3n a orientar, geogr\u00e1fica y sectorialmente\/ocupacionalmente, la b\u00fasqueda de empleo por parte de los trabajadores.<\/p>\n

De las posibles t\u00e9cnicas de Big Data que la Inteligencia Artificial proporciona, se ha aplicado la conocida como clustering, cuyo objetivo es dividir un conjunto de registros en subgrupos o cl\u00fasteres de manera que los elementos que pertenecen al mismo cl\u00faster guardan una elevada similitud entre ellos y, a su vez, se diferencian de los registros de los otros cl\u00fasteres.<\/p>\n

En este estudio se ha partido de dos grandes bases de datos, una para cada periodo analizado, extra\u00eddas de la Muestra Continua de Vidas Laborales (MCVL), procedente del Ministerio de Trabajo, Migraciones y Seguridad Social. La MCVL integra informaci\u00f3n de los registros de la Seguridad Social, informaci\u00f3n fiscal de la AEAT e informaci\u00f3n del Padr\u00f3n Continuo facilitada por el INE. El uso de t\u00e9cnicas de Big Data resulta obligado por el elevado volumen de registros analizados, ya que el primer periodo, correspondiente a los a\u00f1os de crisis econ\u00f3mica, presenta un total de 1.967.523 contrataciones, mientras que la base de datos del periodo 2014-2016 recoge 2.459.686 contrataciones.<\/p>\n

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Referencia bibliogr\u00e1fica:<\/strong><\/p>\n

Analysis of the Evolution of the Spanish Labour Market through Unsupervised Learning<\/em><\/strong>.<\/p>\n

IEEE Access, 2019, Volumen 7, p\u00e1gs. 121695-121708.<\/p>\n

DOI 10.1109\/ACCESS.2019.2935386<\/p>\n

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Carlos Usabiaga. Departamento de Econom\u00eda, M\u00e9todos Cuantitativos e Historia Econ\u00f3mica (UPO)<\/p>\n

Fernando N\u00fa\u00f1ez. Departamento de Organizaci\u00f3n Industrial y Gesti\u00f3n de Empresas I (US)<\/p>\n

Jos\u00e9 M\u00aa Luna, Mar\u00eda Mart\u00ednez, Jos\u00e9 C. Riquelme. Departamento de Lenguajes y Sistemas Inform\u00e1ticos (US)<\/p>\n

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