基于小數據思維的大學生就業指導與服務創新研究

何藝寧，宋宏宇，馬騰

（哈爾濱工業大學，黑龍江 哈爾濱）

一 引言

習近平總書記在黨的十九大報告中指出，就業是最大的民生。要堅持就業優先戰略和積極就業政策，實現更高質量和更充分就業。采用互聯網+就業的新模式，不斷構建和完善就業服務體系是提升就業指導工作能力、保障就業質量的必要手段。在當今大數據物聯網時代背景下，如何利用好處理好龐大的就業數據信息，為每一個就業服務對象提供個性化、精準化的就業服務變得更加重要。

目前眾多高校和有關部門已經將大數據技術融入就業指導與服務中，并進行了一定實踐和應用，但存在著無法精準刻畫用戶畫像、難以描述個性需求、缺乏針對性與精準性等問題。小數據作為大數據技術的補充，以其特有的精準描述需求能力以及為用戶提供個性化服務的能力得到了發展和應用。小數據技術應用于就業指導服務當中有助于深入挖掘用戶個性偏好與實際需求，提升就業服務推送的準確性。建立起完善的基于小數據的精準就業指導與服務模式能夠為提高就業指導與服務水平提供幫助。

二 大數據與小數據

（一）基于大數據的就業指導與服務體系

由于大數據具有大容量、多樣性、快速度以及高價值這四大特征，因此高校利用大數據分析與數據挖掘等相關信息處理技術，統合學校各部處，逐步建立起了基于大數據的智能化、個性化就業指導與服務體系[1]。基于大數據的智能就業指導與服務體系的構建既為高校畢業生就業提供了更加充分的數據支撐，也打破了傳統就業指導與服務模式的時間空間限制，通過多樣化的就業服務課程和生涯指導咨詢，極大地方便了來訪學生和指導教師之間的溝通與交流。

但由于求職數據的獲取成本與篩選難易程度不同，以及不同個體對相關信息的認知能力存在差異，大數據在反映集體和潮流傾向的同時缺少個體精細化需求的關注。雖然深度學習等數據處理工具不斷升級讓分析和處理大規模數據并對其進行匯總與概括成為可能，但大數據處理過程中仍存在著對個體用戶心理與人格刻畫的本質缺失[2]。因此“大數據的最后一公里”——小數據的概念被提出，并在圖書館管理、檔案館信息處理以及高校學生思想政治教育領域得到廣泛應用。

（二）小數據的概念及其優勢

在研究中，學者們常常將小數據定義為大數據的補充和擴展，有時也指代面向單獨有需求的個體的信息數據，主要用來彌補信息處理過程中大數據的一些資源利用缺陷。大數據主要是利用龐大數據體量所包含的海量信息資源進行相關數據處理和分析的技術，而與之相對應，小數據主要是基于單獨用戶個體運行互動過程中產生的精細化數據及個性化信息進行深入分析和挖掘，其在數據類型的選擇上呈現出更加個性化、精細化和精準化的特點。小數據與大數據兩者在處理方式、數據量級以及整體結構等方面存在著較大差異[3]。

隨著研究的深入，學者們發現與大數據相比，由于小數據在數據整合以及數據建立過程中對單獨個體的行為特征和選擇存在更明顯的傾向性，因此小數據可以更為精準地刻畫用戶個體的邏輯行為與個性偏好，從而能夠對用戶的實際需求做出更為精準的預測以提供針對性的個性化服務。具體來說，小數據相比大數據具有以下幾方面優勢：

首先，數據對用戶個體偏好數據的分析程度更加深入。小數據通過針對用戶個體行為偏好的全方位信息收集，實現服務對象個性化數據的存儲、分析以及決策，在信息處理過程當中對收集到的用戶信息進行多方面類比處理，科學判斷用戶需求。

其次，小數據能夠為用戶提供更加精細化的服務模式。隨著信息時代的快速發展，各類相關信息的指數型增長，信息的篩選與匹配越來越重要。將小數據融入服務模式當中，可以推進更加精細化的服務體系構建，在確保服務內容豐富、服務體系高效的同時，實現精細化服務。

最后，小數據能夠有效利用用戶模型提供符合個性化需求的精準就業服務。將小數據思維引入就業指導服務精準推送當中，可以依據就業服務對象的具體需求進行高效地篩選細分，通過對個人興趣愛好、求職需求等信息的大規模收集與篩選，將各方就業信息進行有效的整理和優化，最終為服務對象提供精準化個性化的就業指導與服務，推進精準就業和智慧就業的落實，提高就業相關部門的資源整合效率。

三 基于小數據開展精準就業指導與服務的可行性

（一）智慧就業理念的全面落實

《國家教育事業發展“十三五”規劃》中明確指出，進一步完善就業創業服務體系，充分利用“互聯網＋就業”新模式，建立精準就業服務機制，提高高校就業創業指導水平和服務能力。

黨和政府始終堅持就業優先戰略和積極的就業政策，為實現更高質量和更加充分就業提供充足的政策保障。而高校作為畢業生就業服務主體，充分利用互聯網、大數據技術，努力構建智慧就業服務平臺，為實現就業信息的精準對接以及就業指導與服務的精準推送做出了巨大的貢獻。智慧就業服務平臺在為招聘單位和畢業生提供可靠便捷服務的同時也為高校掌握畢業生就業去向、制定人才培養計劃提供了科學決策依據[4]。

（二）相關信息技術的落實與完善

精準就業指導與服務體系的構建離不開信息技術的支撐。近年來用戶畫像刻畫技術、數據倉儲技術、數據挖掘與分析技術不斷發展，使得小數據思想應用于精準就業指導與服務當中成為可能。

用戶畫像技術通過對不同用戶個體的細分構建精準用戶模型，為提供差異化、精準化、個性化就業指導與服務奠定了基礎；而數據倉儲技術則為就業服務小數據建立起系統化、規模化的信息存儲環境，形成一種便于分析和綜合的數據環境；數據挖掘技術的不斷進步則使得從就業指導與服務對象小數據庫中發掘和分析出用戶感興趣的有效信息變得更加方便快捷。隨著信息技術的不斷創新與發展、就業指導與服務人才的培育與進步，用戶畫像刻畫、數據倉儲以及數據分析和挖掘與就業指導服務之間的融合將更加緊密[5]。

（三）小數據在圖書館等領域的應用為就業領域提供范例

小數據作為服務個性化智能化的重要發展方向，在教育、圖書館以及檔案信息等領域的應用能夠為就業領域提供借鑒和樣例。在教育領域，有學者建立起相關課程平臺，通過小數據處理技術為不同學生提供個性化課程計劃，改善學校課程體系，為學生提供更為靈活多變的教育內容；在圖書館領域，通過小數據分析處理幫助圖書館管理人員與閱讀者發現讀者興趣、發掘隱性知識需求，不斷提高滿足讀者多樣化信息需求的能力，完善個性化精準服務；在檔案館領域，構建基于小數據的檔案信息精準服務模式，為檔案管理用戶提供信息處理更為智能化、內容更為個性化的服務，不斷促進檔案信息管理服務的社會化與數據化[6]。

以上領域小數據的成功應用都為就業領域小數據的應用提供了參考范例，可以將成功的應用經驗用于建立小數據開展精準就業指導與服務模式。

（四）用戶信息合法合規利用的法律政策環境初步形成

就業指導與服務對象的數據采集與利用是提供精準就業指導與服務的前提。長期以來，公眾通過向有關企業或集體讓渡個人信息來獲取便捷高效服務的同時，也深受不法分子盜取、倒賣、非法利用個人信息的毒害。國家和政府對此高度重視，出臺了一系列相關法律法規，引導各領域社會組織對用戶個體信息的合理收集、處理與使用，同時通過對違法收集和利用個人信息的企業和集體進行約談、懲罰、責令整改等方式不斷提高社會和個人對個人信息合法合規利用的意識。

近年來，中央網信辦、工業和信息化部、公安部、市場監管總局等多個部門頒布和實施了如《關于開展APP違法違規收集使用個人信息專項治理的公告》等多項法律規定，為我國民眾信息權意識的進一步提升以及個人信息保護法律體系的健全提供了政策保證，這也將為精準就業指導與服務體系的構建提供更加穩定良好的外部環境和信息環境。

四 基于小數據的精準就業指導與服務模式

（一）采集處理就業數據

高校就業管理部門可以通過制定規范、統一的樣式在各類就業指導與服務時采集學生的基本特征數據，通過無線傳感器網絡采集、網絡瀏覽信息數據歸納以及問卷調查反饋等方式收集學生個性化小數據。此外，還可以與第三方達成合作協議，通過第三方數據庫獲取服務對象畫像的精準刻畫。

考慮到信息數據獲取渠道的多樣性以及所獲數據價值密度的減弱，應對收集得到的學生數據進行清洗和預處理，通過數據變換、去除異常數據、補充遺失信息等方式將采集到的第一手數據信息轉換成適合進行學生需求分析和存儲的形式。此外，還需對通過不同途徑渠道獲得的學生就業數據進行組合融合，不斷豐富不同學生的個體畫像，并通過不同來源數據之間的相互佐證提高和驗證數據的可信度，從而為就業服務對象需求的精準化分析及預測提供幫助。

（二）精準推送就業指導與服務

就業指導與服務精準推送包括就業數據信息內容的精確性和就業服務個性化兩方面。對明確自身條件和未來發展、表達出求職需求的學生，相關部門要結合課程學習，實習實踐等手段方式，指導其順利求職就業；對于處于職業生涯迷茫期、沒有明確具體求職方向的學生，相關部門要結合興趣開發和生涯指導課程探索自身特點，提供個性化、精準化就業指導與服務。

此外，相關部門還應針對采集到的反映學生客觀狀態以及當前認知層次的數據，通過就業信息與學生個體特征性的細粒度管理與匹配，從而提高就業指導與服務效率；通過數據挖掘和深入分析，探索學生的潛在就業服務需求，預測學生對就業指導與服務的需要，讓就業職業與服務的工作更具有前瞻性。

（三）建立動態信息反饋系統

就業數據來源廣泛、形式多樣且不斷變化，同時學生的需求也隨著年級、學歷等因素不斷改變，因此要構建起就業指導與服務部門與學生之間的雙向溝通渠道，建立起動態信息反饋系統。作為就業指導服務的提供主體，相關部門在開展就業指導和服務工作時，要在分析學生數據基礎上對就業信息數據庫進行及時更新，不斷優化調整就業指導服務策略，為學生提供更為精準的就業指導與服務推送。

相關部門還需要通過對學生實時反饋的數據整理分析，進一步掌握學生的性格特點與實際需求，并將實時數據分析結果反饋給就業指導與服務模式的各個環節，不斷迭代優化整體服務模式，確保指導與服務的精準性和時效性。針對一些異常反饋，也需及時干預，了解學生具體狀態，避免危機事件發生。

（四）強化就業指導與服務團隊

隨著就業服務不斷向著智慧化就業方向發展，通過業務培訓、學科交叉、參觀學習和繼續深入教育等方式充分了解小數據思維，增強就業指導與服務團隊的知識儲備和技能儲備，更好地利用小數據平臺提供精準就業服務。

同時，要充分利用好高校上下各層級各部門人員，統籌規劃，將就業指導與服務工作滲透入到日常教育教學環節，培養和建立豐富多彩的就業指導與服務項目。在此基礎上，利用好小數據分析為學生提供個性化的就業指導與服務，幫助學生在生涯各個階段認清自身定位，探索外部世界，制定長遠而切實可行的職業規劃目標，不斷提高精準就業指導與服務水平。

五 基于小數據的精準就業指導與服務優化路徑

（一）拓寬數據收集渠道

數據采集是利用小數據開展精準就業指導與服務工作的前提。現階段，獲取就業信息數據以及學生數據的途徑主要有以下三種：一是學生和相關用人單位登記在案的各項數據信息，這類數據主要包含學生與就業單位最基本的特征數據；二是學生參加各項就業活動以及瀏覽相關就業網站產生的個人信息數據，這類數據是用戶需求的集中反映；三是用人單位和學生的反饋數據，對這些信息進行收集與處理可以提升和優化精準就業指導與服務。除此之外，可以嘗試用更多的渠道收集數據，注重加強各種就業信息數據和學生特征數據的利用與收集，進一步實現就業指導與服務精準化。

（二）保障系統數據安全

當今時代，學生通過網絡瀏覽等方式獲取就業信息和就業指導服務已成常態，就業指導與服務活動開展的載體也變得更加多樣化。學生在瀏覽相關就業信息、參加就業活動過程中會產生大量帶有個性化特征化數據的信息，這些數據既可以作為推廣優化就業指導與服務的數據支撐，也容易被泄露和惡意利用，對相關部門和學生帶來極大的不良影響。因此在學生數據采集、存儲和利用過程當中的數據安全問題不容忽視。在提供精準就業指導與服務內容的同時，管理者應當避免傳統個性推薦模式當中的條框限制，將加密技術、智能處理技術引入其中，保障學生的個人隱私和數據安全，為精準就業指導與服務推送的可靠運行保駕護航[7]。

（三）實現 “大小數據”的融合發展

無論是大數據還是小數據，都是為了給學生提供更好、更精準的就業指導與服務，只是兩類數據的關注點和處理方式不同。因此，基于小數據的精準就業指導與服務不應完全與大數據進行剝離，而是要與大數據的就業分析相結合。例如在基于小數據的精準就業指導與服務模式中，還應提供學校就業質量報告、行業分析報告、就業市場分析等大數據分析結果，讓學生對外部世界有充分的了解和認知，將自我探索與外部世界探索相結合，反饋更加有效和精準的個人小數據，為小數據精準刻畫用戶畫像，分析用戶需求，提供優質就業指導與服務創造更加便利條件。

六 結語

為提高精準就業指導與服務能力，保證畢業生就業質量，本文對大數據和小數據的概念進行了介紹，并對其聯系和區別進行分析。針對基于大數據的現有就業指導與服務體系缺陷，引入小數據思維，充分發揮和利用小數據個性化、精準化優勢，建立高效、便捷的精準就業指導與服務模式。本文從政策保障、技術積累和實踐樣例等方面對構建基于小數據的精準就業指導與服務模式進行了可行性論證，建立了基于數據采集處理、精準推送、動態信息反饋、就業團隊強化的小數據就業指導與服務模式，并從拓展數據采集渠道、保障系統數據安全和實現“大小數據”的融合發展等方面提出優化路徑，不斷提高智慧就業水平，為學生提供更加精準化、個性化、智能化的就業指導與服務。