La guía definitiva para el Job Scraping en línea, es Pros y Contras

Suciu Dan el 25 Jul 2023

El mercado laboral moderno depende en gran medida de las actividades en línea. Las empresas buscan talentos en Internet, y los solicitantes de empleo acuden a la red para informarse sobre nuevas oportunidades de trabajo a distancia. Hoy en día, la mayoría de las personas con talento buscan puestos vacantes en Internet [4]. No es de extrañar que cada vez surjan más soluciones de automatización.

El scraping de datos de empleo es una de las soluciones que pueden utilizar organizaciones y particulares. En esta guía, nos hemos asociado con Jooble para cubrir todos los entresijos del job data scraping.

El porqué y el cómo del scraping de datos de ofertas de empleo en línea

En primer lugar, ¿qué es el job scraping? Es un proceso automático de recopilación de información sobre ofertas de empleo en Internet. Para ello, una empresa o un particular crea un script que rastrea los sitios y recopila la información en un archivo. Estos datos pueden utilizarse en una aplicación móvil, una hoja de cálculo o una base de datos.

Por ejemplo, un bot o script de este tipo puede recopilar datos críticos de una publicación, a saber:

Título del puesto;
Empleador;
Salario;
Ubicación;
Fecha de publicación;
Tipo de puesto (a tiempo completo, a tiempo parcial, a distancia, etc.)

Toda esta información va a un lugar designado, ya sea una base de datos o una hoja de cálculo.

¿Por qué utilizar Job Scraping?

Ahora hablemos de por qué las empresas o los particulares crean estos scripts y recopilan datos relacionados con la publicación de ofertas de empleo.

Hay varias razones de peso para hacerlo:

Las organizaciones pueden buscar estadísticas y tendencias del mercado laboral para su propio proceso de contratación;
Los particulares pueden utilizarla para agilizar su búsqueda de empleo. En lugar de buscar manualmente en varios sitios, se puede obtener toda la información en un solo lugar;
Estos algoritmos alimentan diferentes aplicaciones y soluciones con funciones de agregador de trabajos;
Los organismos públicos pueden utilizarla con fines estadísticos.

Por ejemplo, Jess DiBiase publicó un estudio de caso sobre el scraping de datos de la Oficina de Trabajo y Estadísticas de EE.UU. [1]. En él, el autor explica los pasos para construir los algoritmos y crear marcos de datos. Basándose en ello, el autor fue capaz de producir conjuntos de datos analíticos para ver el porcentaje de crecimiento por ocupación con los rangos salariales medios.

Otro ejemplo de uso es la investigación de Boro Nikic (Oficina de Estadística de la República de Eslovenia) para la Conferencia Internacional sobre Big Data en Estadísticas Oficiales [2]. El estudio muestra los pasos para crear un algoritmo de este tipo y el trabajo con los datos recibidos.

Fuentes de datos importantes

La siguiente pregunta a responder es de dónde procede la información. El scraping puede recopilar datos de todos los sitios web abiertos en línea. Sin embargo, es esencial saber cuáles son útiles para un fin específico.

He aquí las fuentes de información más importantes.

Páginas profesionales

Casi todas las empresas u organizaciones tienen una página con puestos vacantes en sus sitios web. A menudo es el primer lugar donde aparece el anuncio. Estas páginas contienen información relevante y actualizada. Pero ir a la página de cada empresa manualmente es redundante y lleva mucho tiempo. En su lugar, se puede utilizar un algoritmo de scraping.

Bolsas de trabajo

Otra fuente crucial de información son los portales de empleo de Internet. En la actualidad, uno de cada cinco puestos de trabajo se contrata en estos portales. Además, los portales de empleo atraen la mitad de todas las solicitudes en línea [3]. Existen muchos sitios y agregadores. Algunos se centran en sectores específicos; otros trabajan con todo tipo de ofertas. Recopilarlas todas en una permite ahorrar una enorme cantidad de tiempo.

Redes sociales

Sitios como LinkedIn, Facebook o Instagram también pueden aportar muchos datos valiosos. Sin embargo, es esencial ser cuidadoso con este tipo de sitios, ya que a menudo restringen este tipo de actividades. Así que surgen problemas legales particulares al intentar recopilar información de Facebook, LinkedIn y Craiglist.

ATS

Muchas grandes empresas utilizan sistemas de seguimiento de candidatos. También proporcionan muchos datos que pueden utilizarse para estadísticas o investigación.

Cómo utilizan los datos las empresas

En cuanto a los particulares, el uso es relativamente sencillo. Se puede crear una solución para automatizar la búsqueda de empleo o realizar investigaciones personales. En cuanto a las organizaciones, pueden beneficiarse de la recopilación de información de varias maneras, a saber:

Construir un agregador. Si alguien quiere crear un sitio como Jooble o una app similar con varias ofertas, debe crear un algoritmo de este tipo. Permite encontrar fácil y automáticamente nuevas ofertas para la app/sitio.
Las empresas también pueden conocer mejor las tendencias salariales a través de un análisis de este tipo. Puede ser útil si una empresa pone en marcha un nuevo departamento y necesita investigar para presupuestar la ampliación. O un departamento de RRHH puede querer saber con seguridad que su oferta está dentro del rango del sector. De lo contrario, una empresa podría perderse un talento.
Generar contactos entre diversas empresas y empleadores.
Análisis del mercado laboral. Una organización puede conocer mejor qué profesionales se demandan o qué tendencias prevalecen en el mercado laboral actual. Tal propósito se espera en el sector inmobiliario, EdTech, consultoría y RRHH.
Analizar a la competencia. Si observa qué profesionales buscan sus competidores, podrá averiguar a qué aspiran. Por ejemplo, pueden estar contratando a varios ingenieros de IA, lo que significa un posible proyecto relacionado con la IA.

Cómo funciona el proceso

Si desea crear un algoritmo de raspado de información, necesita un especialista a bordo, junto con una estrategia eficaz.

El borrador del plan de diseño, desarrollo y aplicación de la herramienta de raspado de datos de empleo es el siguiente:

Establezca el objetivo. Como con cualquier otra estrategia, es importante empezar por lo que se quiere conseguir. Los objetivos definirán todos los pasos siguientes. ¿Necesitas un análisis de la competencia? ¿O busca tendencias del mercado en términos de salarios? Los datos que buscas influyen en los marcos.

Identificar las fuentes de información. El siguiente paso es definir los sitios más valiosos para recopilar la información deseada. Si decide incluir Facebook o LinkedIn en el conjunto, asegúrese de tener en cuenta los posibles problemas legales.

Decidir qué herramientas de scraping utilizar. Aquí es donde entra en juego un desarrollador profesional. Solo un experto puede aconsejar sobre qué herramientas existen y cuáles pueden utilizarse con seguridad para los objetivos de la empresa.

Tras elegir la herramienta, el desarrollador la construye e implementa. Ahora se recopila la información. Es esencial decidir cómo se va a almacenar y analizar.

El siguiente paso es trabajar con la información adquirida. Empiece por eliminar los duplicados. Muchas veces, las mismas ofertas se publican en sitios diferentes. Si no eliminas las copias antes del análisis, los resultados no serán exactos.

Establecer marcos de datos. En esta fase, debe decidir qué perspectiva va a utilizar para los informes. Qué se busca y cómo se puede presentar de forma exhaustiva. Puede ser una infografía o un informe de texto.

Una vez establecidos los marcos de datos, es hora de elaborar los informes. Ahora ya tiene la información que buscaba.

Riesgos potenciales del Job Scraping

Además de posibles problemas legales con determinados sitios de redes sociales, este proceso tiene otros contras. Tratarlos como complicaciones que deben abordarse de inmediato es vital.

La primera es la diversidad de fuentes. Es fácil decidirse a utilizar todas las fuentes de información que existen. Sin embargo, todos los sitios tienen estructuras diferentes. Así que un desarrollador necesita crear un script que funcione para cada estructura en particular. El bot necesita saber dónde está la información en la página para obtenerla.

El simple algoritmo que funciona con un tipo concreto de arquitectura de sitio web no funcionará en otro. Por eso es importante decidir qué fuentes utilizar y cómo establecer la complejidad, la longevidad y el precio del proyecto.

El segundo riesgo está relacionado con las soluciones anti-scraping. Algunos sitios las utilizan para proteger la información de otros. Estas soluciones se presentan de varias formas, desde funciones de inicio de sesión hasta bloqueos de IP. Tal vez no puedas descifrar algunos de los sitios que quieres. O tendrás que idear una solución creativa para superar esas medidas.

Y la tercera cuestión es el coste del proyecto. Puede ser muy asequible o bastante caro en función del alcance y los objetivos. Por ejemplo, si quiere recopilar datos una sola vez de un par de sitios, será rápido y relativamente barato. Sin embargo, el precio aumentará considerablemente si necesita actualizaciones constantes de varios sitios web.

Sin embargo, existen programas de scraping listos para usar, como Octoparse, que un particular o una empresa pueden utilizar. No son ideales porque son más genéricos. Esto significa que no están diseñados para satisfacer sus necesidades y requisitos específicos. Sin embargo, son útiles para fines de investigación general.

Las soluciones listas para usar son relativamente baratas y suelen basarse en una suscripción. Cualquiera puede utilizarlas sin conocimientos de programación. Estos programas son escalables, rápidos y eficaces. Pero hay una curva de aprendizaje. Además, las opciones de personalización son escasas o nulas, lo que constituye su principal desventaja.

Otra alternativa al desarrollo de una solución interna es asociarse con una empresa que ofrezca el raspado de datos como servicio. En este caso, la empresa obtiene un enfoque personalizado. Se trata de un enfoque más caro en comparación con el software ya disponible.

Principales conclusiones

El raspado de datos de empleo da acceso a información valiosa;
Organizaciones y particulares pueden utilizarlo para analizar las tendencias del mercado, descubrir nuevas oportunidades o hacer un análisis de la competencia;
Una empresa puede crear una solución interna, utilizar un software ya creado o asociarse con un proveedor de servicios;
La estrategia y el enfoque son cruciales para el éxito de la recogida y el análisis de datos;
Cuando se trabaja en una estrategia, es esencial reconocer y abordar los riesgos potenciales.