基于小数据思维的大学生就业指导与服务创新研究

何艺宁，宋宏宇，马腾

（哈尔滨工业大学，黑龙江 哈尔滨）

一 引言

习近平总书记在党的十九大报告中指出，就业是最大的民生。要坚持就业优先战略和积极就业政策，实现更高质量和更充分就业。采用互联网+就业的新模式，不断构建和完善就业服务体系是提升就业指导工作能力、保障就业质量的必要手段。在当今大数据物联网时代背景下，如何利用好处理好庞大的就业数据信息，为每一个就业服务对象提供个性化、精准化的就业服务变得更加重要。

目前众多高校和有关部门已经将大数据技术融入就业指导与服务中，并进行了一定实践和应用，但存在着无法精准刻画用户画像、难以描述个性需求、缺乏针对性与精准性等问题。小数据作为大数据技术的补充，以其特有的精准描述需求能力以及为用户提供个性化服务的能力得到了发展和应用。小数据技术应用于就业指导服务当中有助于深入挖掘用户个性偏好与实际需求，提升就业服务推送的准确性。建立起完善的基于小数据的精准就业指导与服务模式能够为提高就业指导与服务水平提供帮助。

二 大数据与小数据

（一）基于大数据的就业指导与服务体系

由于大数据具有大容量、多样性、快速度以及高价值这四大特征，因此高校利用大数据分析与数据挖掘等相关信息处理技术，统合学校各部处，逐步建立起了基于大数据的智能化、个性化就业指导与服务体系[1]。基于大数据的智能就业指导与服务体系的构建既为高校毕业生就业提供了更加充分的数据支撑，也打破了传统就业指导与服务模式的时间空间限制，通过多样化的就业服务课程和生涯指导咨询，极大地方便了来访学生和指导教师之间的沟通与交流。

但由于求职数据的获取成本与筛选难易程度不同，以及不同个体对相关信息的认知能力存在差异，大数据在反映集体和潮流倾向的同时缺少个体精细化需求的关注。虽然深度学习等数据处理工具不断升级让分析和处理大规模数据并对其进行汇总与概括成为可能，但大数据处理过程中仍存在着对个体用户心理与人格刻画的本质缺失[2]。因此“大数据的最后一公里”——小数据的概念被提出，并在图书馆管理、档案馆信息处理以及高校学生思想政治教育领域得到广泛应用。

（二）小数据的概念及其优势

在研究中，学者们常常将小数据定义为大数据的补充和扩展，有时也指代面向单独有需求的个体的信息数据，主要用来弥补信息处理过程中大数据的一些资源利用缺陷。大数据主要是利用庞大数据体量所包含的海量信息资源进行相关数据处理和分析的技术，而与之相对应，小数据主要是基于单独用户个体运行互动过程中产生的精细化数据及个性化信息进行深入分析和挖掘，其在数据类型的选择上呈现出更加个性化、精细化和精准化的特点。小数据与大数据两者在处理方式、数据量级以及整体结构等方面存在着较大差异[3]。

随着研究的深入，学者们发现与大数据相比，由于小数据在数据整合以及数据建立过程中对单独个体的行为特征和选择存在更明显的倾向性，因此小数据可以更为精准地刻画用户个体的逻辑行为与个性偏好，从而能够对用户的实际需求做出更为精准的预测以提供针对性的个性化服务。具体来说，小数据相比大数据具有以下几方面优势：

首先，数据对用户个体偏好数据的分析程度更加深入。小数据通过针对用户个体行为偏好的全方位信息收集，实现服务对象个性化数据的存储、分析以及决策，在信息处理过程当中对收集到的用户信息进行多方面类比处理，科学判断用户需求。

其次，小数据能够为用户提供更加精细化的服务模式。随着信息时代的快速发展，各类相关信息的指数型增长，信息的筛选与匹配越来越重要。将小数据融入服务模式当中，可以推进更加精细化的服务体系构建，在确保服务内容丰富、服务体系高效的同时，实现精细化服务。

最后，小数据能够有效利用用户模型提供符合个性化需求的精准就业服务。将小数据思维引入就业指导服务精准推送当中，可以依据就业服务对象的具体需求进行高效地筛选细分，通过对个人兴趣爱好、求职需求等信息的大规模收集与筛选，将各方就业信息进行有效的整理和优化，最终为服务对象提供精准化个性化的就业指导与服务，推进精准就业和智慧就业的落实，提高就业相关部门的资源整合效率。

三 基于小数据开展精准就业指导与服务的可行性

（一）智慧就业理念的全面落实

《国家教育事业发展“十三五”规划》中明确指出，进一步完善就业创业服务体系，充分利用“互联网＋就业”新模式，建立精准就业服务机制，提高高校就业创业指导水平和服务能力。

党和政府始终坚持就业优先战略和积极的就业政策，为实现更高质量和更加充分就业提供充足的政策保障。而高校作为毕业生就业服务主体，充分利用互联网、大数据技术，努力构建智慧就业服务平台，为实现就业信息的精准对接以及就业指导与服务的精准推送做出了巨大的贡献。智慧就业服务平台在为招聘单位和毕业生提供可靠便捷服务的同时也为高校掌握毕业生就业去向、制定人才培养计划提供了科学决策依据[4]。

（二）相关信息技术的落实与完善

精准就业指导与服务体系的构建离不开信息技术的支撑。近年来用户画像刻画技术、数据仓储技术、数据挖掘与分析技术不断发展，使得小数据思想应用于精准就业指导与服务当中成为可能。

用户画像技术通过对不同用户个体的细分构建精准用户模型，为提供差异化、精准化、个性化就业指导与服务奠定了基础；而数据仓储技术则为就业服务小数据建立起系统化、规模化的信息存储环境，形成一种便于分析和综合的数据环境；数据挖掘技术的不断进步则使得从就业指导与服务对象小数据库中发掘和分析出用户感兴趣的有效信息变得更加方便快捷。随着信息技术的不断创新与发展、就业指导与服务人才的培育与进步，用户画像刻画、数据仓储以及数据分析和挖掘与就业指导服务之间的融合将更加紧密[5]。

（三）小数据在图书馆等领域的应用为就业领域提供范例

小数据作为服务个性化智能化的重要发展方向，在教育、图书馆以及档案信息等领域的应用能够为就业领域提供借鉴和样例。在教育领域，有学者建立起相关课程平台，通过小数据处理技术为不同学生提供个性化课程计划，改善学校课程体系，为学生提供更为灵活多变的教育内容；在图书馆领域，通过小数据分析处理帮助图书馆管理人员与阅读者发现读者兴趣、发掘隐性知识需求，不断提高满足读者多样化信息需求的能力，完善个性化精准服务；在档案馆领域，构建基于小数据的档案信息精准服务模式，为档案管理用户提供信息处理更为智能化、内容更为个性化的服务，不断促进档案信息管理服务的社会化与数据化[6]。

以上领域小数据的成功应用都为就业领域小数据的应用提供了参考范例，可以将成功的应用经验用于建立小数据开展精准就业指导与服务模式。

（四）用户信息合法合规利用的法律政策环境初步形成

就业指导与服务对象的数据采集与利用是提供精准就业指导与服务的前提。长期以来，公众通过向有关企业或集体让渡个人信息来获取便捷高效服务的同时，也深受不法分子盗取、倒卖、非法利用个人信息的毒害。国家和政府对此高度重视，出台了一系列相关法律法规，引导各领域社会组织对用户个体信息的合理收集、处理与使用，同时通过对违法收集和利用个人信息的企业和集体进行约谈、惩罚、责令整改等方式不断提高社会和个人对个人信息合法合规利用的意识。

近年来，中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局等多个部门颁布和实施了如《关于开展APP违法违规收集使用个人信息专项治理的公告》等多项法律规定，为我国民众信息权意识的进一步提升以及个人信息保护法律体系的健全提供了政策保证，这也将为精准就业指导与服务体系的构建提供更加稳定良好的外部环境和信息环境。

四 基于小数据的精准就业指导与服务模式

（一）采集处理就业数据

高校就业管理部门可以通过制定规范、统一的样式在各类就业指导与服务时采集学生的基本特征数据，通过无线传感器网络采集、网络浏览信息数据归纳以及问卷调查反馈等方式收集学生个性化小数据。此外，还可以与第三方达成合作协议，通过第三方数据库获取服务对象画像的精准刻画。

考虑到信息数据获取渠道的多样性以及所获数据价值密度的减弱，应对收集得到的学生数据进行清洗和预处理，通过数据变换、去除异常数据、补充遗失信息等方式将采集到的第一手数据信息转换成适合进行学生需求分析和存储的形式。此外，还需对通过不同途径渠道获得的学生就业数据进行组合融合，不断丰富不同学生的个体画像，并通过不同来源数据之间的相互佐证提高和验证数据的可信度，从而为就业服务对象需求的精准化分析及预测提供帮助。

（二）精准推送就业指导与服务

就业指导与服务精准推送包括就业数据信息内容的精确性和就业服务个性化两方面。对明确自身条件和未来发展、表达出求职需求的学生，相关部门要结合课程学习，实习实践等手段方式，指导其顺利求职就业；对于处于职业生涯迷茫期、没有明确具体求职方向的学生，相关部门要结合兴趣开发和生涯指导课程探索自身特点，提供个性化、精准化就业指导与服务。

此外，相关部门还应针对采集到的反映学生客观状态以及当前认知层次的数据，通过就业信息与学生个体特征性的细粒度管理与匹配，从而提高就业指导与服务效率；通过数据挖掘和深入分析，探索学生的潜在就业服务需求，预测学生对就业指导与服务的需要，让就业职业与服务的工作更具有前瞻性。

（三）建立动态信息反馈系统

就业数据来源广泛、形式多样且不断变化，同时学生的需求也随着年级、学历等因素不断改变，因此要构建起就业指导与服务部门与学生之间的双向沟通渠道，建立起动态信息反馈系统。作为就业指导服务的提供主体，相关部门在开展就业指导和服务工作时，要在分析学生数据基础上对就业信息数据库进行及时更新，不断优化调整就业指导服务策略，为学生提供更为精准的就业指导与服务推送。

相关部门还需要通过对学生实时反馈的数据整理分析，进一步掌握学生的性格特点与实际需求，并将实时数据分析结果反馈给就业指导与服务模式的各个环节，不断迭代优化整体服务模式，确保指导与服务的精准性和时效性。针对一些异常反馈，也需及时干预，了解学生具体状态，避免危机事件发生。

（四）强化就业指导与服务团队

随着就业服务不断向着智慧化就业方向发展，通过业务培训、学科交叉、参观学习和继续深入教育等方式充分了解小数据思维，增强就业指导与服务团队的知识储备和技能储备，更好地利用小数据平台提供精准就业服务。

同时，要充分利用好高校上下各层级各部门人员，统筹规划，将就业指导与服务工作渗透入到日常教育教学环节，培养和建立丰富多彩的就业指导与服务项目。在此基础上，利用好小数据分析为学生提供个性化的就业指导与服务，帮助学生在生涯各个阶段认清自身定位，探索外部世界，制定长远而切实可行的职业规划目标，不断提高精准就业指导与服务水平。

五 基于小数据的精准就业指导与服务优化路径

（一）拓宽数据收集渠道

数据采集是利用小数据开展精准就业指导与服务工作的前提。现阶段，获取就业信息数据以及学生数据的途径主要有以下三种：一是学生和相关用人单位登记在案的各项数据信息，这类数据主要包含学生与就业单位最基本的特征数据；二是学生参加各项就业活动以及浏览相关就业网站产生的个人信息数据，这类数据是用户需求的集中反映；三是用人单位和学生的反馈数据，对这些信息进行收集与处理可以提升和优化精准就业指导与服务。除此之外，可以尝试用更多的渠道收集数据，注重加强各种就业信息数据和学生特征数据的利用与收集，进一步实现就业指导与服务精准化。

（二）保障系统数据安全

当今时代，学生通过网络浏览等方式获取就业信息和就业指导服务已成常态，就业指导与服务活动开展的载体也变得更加多样化。学生在浏览相关就业信息、参加就业活动过程中会产生大量带有个性化特征化数据的信息，这些数据既可以作为推广优化就业指导与服务的数据支撑，也容易被泄露和恶意利用，对相关部门和学生带来极大的不良影响。因此在学生数据采集、存储和利用过程当中的数据安全问题不容忽视。在提供精准就业指导与服务内容的同时，管理者应当避免传统个性推荐模式当中的条框限制，将加密技术、智能处理技术引入其中，保障学生的个人隐私和数据安全，为精准就业指导与服务推送的可靠运行保驾护航[7]。

（三）实现 “大小数据”的融合发展

无论是大数据还是小数据，都是为了给学生提供更好、更精准的就业指导与服务，只是两类数据的关注点和处理方式不同。因此，基于小数据的精准就业指导与服务不应完全与大数据进行剥离，而是要与大数据的就业分析相结合。例如在基于小数据的精准就业指导与服务模式中，还应提供学校就业质量报告、行业分析报告、就业市场分析等大数据分析结果，让学生对外部世界有充分的了解和认知，将自我探索与外部世界探索相结合，反馈更加有效和精准的个人小数据，为小数据精准刻画用户画像，分析用户需求，提供优质就业指导与服务创造更加便利条件。

六 结语

为提高精准就业指导与服务能力，保证毕业生就业质量，本文对大数据和小数据的概念进行了介绍，并对其联系和区别进行分析。针对基于大数据的现有就业指导与服务体系缺陷，引入小数据思维，充分发挥和利用小数据个性化、精准化优势，建立高效、便捷的精准就业指导与服务模式。本文从政策保障、技术积累和实践样例等方面对构建基于小数据的精准就业指导与服务模式进行了可行性论证，建立了基于数据采集处理、精准推送、动态信息反馈、就业团队强化的小数据就业指导与服务模式，并从拓展数据采集渠道、保障系统数据安全和实现“大小数据”的融合发展等方面提出优化路径，不断提高智慧就业水平，为学生提供更加精准化、个性化、智能化的就业指导与服务。