JoblessBERT деп аталган система, колдонуучулар жумуштарын жоготкондугу тууралуу маалымат берген Twitter (X) постторун анализдөөгө үйрөтүлгөн. Конкреттүү фразаларды издөөгө негизделген традициялык ыкмалардан айырмаланып, бул нейрондук тармак сүйлөмдөрдү, сленгди жана 심지어 типографиялык каталарды тааный алат, бул ага жумуш жоготуу учурларын 13 эсе көп тактык менен аныктоого мүмкүнчүлүк берди.
Twitter аудиториясынын кемчиликтерин эске алуу үчүн, изилдөөчүлөр колдонуучулардын профилдерине негизделип, жашын, жынысын жана географиялык жайгашуусун аныктап, маалыматтарды эл каттоонун жыйынтыктары менен тууралашты.
Модельдин текшерилиши 2020-жылдан 2022-жылга чейинки мезгилдеги маалыматтарда жүргүзүлдү, пандемия учурун да камтыган. Мисалы, 2020-жылдын мартында жумушсуздук боюнча пособие алуу үчүн арыздар 252 миңден 2,9 миллионго чейин көбөйгөндө, традициялык болжолдор 327 миңге жакын болгон, ал эми JoblessBERT отчеттук жума аяктагандан эки күн мурун 2,66 миллионду болжолдоду.
JoblessBERT системасынын эки жумадык горизонт боюнча болжолдорунун тактыгы, улуттук деңгээлде традициялык ыкмалардан 54% жогору, штаттар боюнча болсо 36% жакшы болду. Бул система ошондой эле жеке шаарлардын деңгээлинде маалыматтарды анализдөө жана статистикадагы боштуктарды толтуруу үчүн колдонулушу мүмкүн, ал жерде маалыматтар туруктуу жарыяланбайт.
Авторлор өздөрүнүн ыкмаларынын чектөөлөрүн баса белгилешет: изилдөө англис тилиндеги публикациялар менен гана жүргүзүлгөн, ал эми 2023-жылдан баштап Twitter маалыматтарына жетүү чектелген. Бирок, алар ыкманы башка социалдык платформаларга жана тилдерге ылайыкташтырууга болорун ишенишет, бул өзгөчө жумуш рыногу тууралуу маалыматка жеткиликтүүлүгү чектелген өнүгүп келе жаткан өлкөлөр үчүн актуалдуу.
