managementranepaУправленческое консультированиеAdministrative Consulting1726-11391816-8590Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. North-West Institute of Management.10.22394/1726-1139-2024-3-141-153HMBPDZmanagementranepa-2529Research ArticleОБЩЕСТВО И РЕФОРМЫSOCIETY AND REFORMSКатегоризация профессиональных предпочтений в IT-сфереIT Job Preference CategorizationХлобыстоваА. О.KhlobystovaA. O.

Хлобыстова Анастасия Олеговна, младший научный сотрудник лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики

Санкт-Петербург 

Anastasiia O. Khlobystova, Junior Research Associate of Laboratory of Theoretical and Interdisciplinary Problems of Informatics

Saint Petersburg 

aok@dscs.proАбрамовМ. В.AbramovM. V.

Абрамов Максим Викторович, старший научный сотрудник лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики, кандидат технических наук

Санкт-Петербург 

Maxim V. Abramov, Senior Research Associate of Laboratory of Theoretical and Interdisciplinary Problems of Informatics, Senior Research Associate, Laboratory of Theoretical and Interdisciplinary Problems of Informatics PhD of Eng. Sci.

Saint Petersburg 

mva@dscs.proТулупьеваТ. В.TulupyevaT. V.

Тулупьева Татьяна Валентиновна, старший научный сотрудник лаборатории теоретическихи междисциплинарных проблем информатики; профессор кафедры государственного и муниципального управления, кандидат психологических наук, доцент

Санкт-Петербург

Tatiana V. Tulupyeva, Senior Research Associate of Laboratory of Theoretical and Interdisciplinary Problems of Informatics, Prof. of State and Municipal Administration Department, PhD in Psychology, associate professor

Saint Petersburg 

tvt100a@mail.ruСанкт-Петербургский федеральный исследовательский центр Российской академии наукSt. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of SciencesСанкт-Петербургский федеральный исследовательский центр Российской академии наук ; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации Северо-Западный институт управления РАНХиГС)St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences ; Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (North-West Institute of Management of RANEPA)20241507202403141153Copyright © Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В., 20242024Хлобыстова А.О., Абрамов М.В., Тулупьева Т.В.Khlobystova A.O., Abramov M.V., Tulupyeva T.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2529

Цель исследования заключается в разработке опросника, интегрирующего традиционные методики профориентации и категоризацию IT-профессий за счет анализа существующих классификаций и интервьюирования IT-специалистов. Методы. Для достижения поставленной цели был произведен выбор традиционной методики профориентации путем анализа существующих и выбора из них той, которая наилучшим образом соответствует цели исследования. Разработана система категоризации ITспециальностей за счет анализа существующих классификаций и интервьюирования IT-специалистов. Результаты. Среди существующих традиционных методик профориентации был выбран тест Голланда, как имеющий потенциал для адаптации к IT-сфере. Анализ существующих классификаций IT-специальностей показал отсутствие единства, в связи с этим была разработана собственная категоризация, включающая пять основных категорий: разработка, QA-специалисты, работа с данными и исследования, менеджмент, дизайн. Выводы. По результатам исследования была выдвинута гипотеза о существовании различий по степени выраженности социально-профессиональных типов Голланда среди различных IT-специальностей. А также приведено предполагаемое соответствие различных категорий IT-направлений и преобладающего типа Голланда. Исследование закладывает основу для разработки программного продукта, направленного на помощь людям в определении наиболее подходящих для них ITспециальностей.

The aim of the study is to develop a questionnaire integrating traditional career guidance techniques and categorization of IT professions by analyzing existing classifications and interviewing IT specialists. Methods. In order to achieve the objective, we selected a traditional career guidance methodology by analysing the existing ones and selecting the one that best corresponds to the research objective; we also selected a system of categorisation of IT specialties by analysing the existing classifications and interviewing IT specialists. Results. Among the existing traditional career guidance techniques, the Holland Test was selected as having the potential to be adapted to the IT field. The analysis of the existing classifications of IT specialities showed the lack of unity, in this context our own categorisation was developed, including five main categories: development, QA specialists, working with data and research, management, design. Conclusions. Based on the results of the study, it was hypothesised that there are differences in the degree of expression of the Holland types among the different IT professions. Also, the presumed correspondence between different categories of IT professions and the predominant Holland types is given. The study forms the basis for the development of a software product that will help people to identify the most suitable IT professions for them.

профориентациясоциальные сетиIT-специальностикарьера в ITкатегоризациятест Голландаcareer guidancesocial mediaIT specialtiesIT career LandscapecategorizationRIASECReferencesОлисеенко В. Д., Абрамов М. В. Предсказание результатов 16-факторного теста Р. Кеттелла на основе анализа текстовых постов пользователей социальной сети // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 2. С. 279–288. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-2-279-288Oliseenko V. D., Abramov M. V. Prediction of the results of R. Kettell’s 16-factor test based on the analysis of text posts by users of the social network // Scientific and Technical Bulletin of Information Technologies, mechanics and Optics [Nauchno-tekhnicheskii vestnik informatsionnykh tekhnologii, mekhaniki i optiki]. 2023. Vol. 23. N 2. pp. 279-288. DOI: 10.17586/2226-1494-2023-23-2-279-288Bushmelev F. V., Stoliarova V., Abramov M. V. Bayesian belief network for association between clusters of social media users with similar personality traits profiles and color characteristics of their avatar images // Proceedings of the Seventh International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23). Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham, 2023. Vol. 777. DOI: 10.1007/978-3-031-43792-2_1Bushmelev F. V., Stoliarova V., Abramov M. V. Bayesian belief network for association between clusters of social media users with similar personality traits profiles and color characteristics of their avatar images // Proceedings of the Seventh International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23). Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham, 2023. Vol. 777. DOI: 10.1007/978-3-031-43792-2_1Dağıstanlı Ö., Erbay H., Kör H., Yurttakal A. H. Reflection of people’s professions on social media platforms // Neural Computing and Applications. 2022. P. 1–12. DOI: 10.1007/s00521-022-07987-8Dağıstanlı Ö., Erbay H., Kör H., Yurttakal A. H. Reflection of people’s professions on social media platforms // Neural Computing and Applications. 2022. P. 1–12. DOI: 10.1007/s00521-022-07987-8Dandannavar P. S., Mangalwede S. R., Kulkarni P. M. Predicting the primary dominant personality trait of perceived leaders by mapping linguistic cues from social media data onto the big five model // International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications. Springer, Singapore, 2021. P. 417–428. DOI: 10.1007/978-981-15-3383-9_37Dandannavar P. S., Mangalwede S. R., Kulkarni P. M. Predicting the primary dominant personality trait of perceived leaders by mapping linguistic cues from social media data onto the big five model // International Conference on Advanced Machine Learning Technologies and Applications. Springer, Singapore, 2021. P. 417–428. DOI: 10.1007/978-981-15-3383-9_37Daniel C. Careers in IT. 2023.Daniel C. Careers in IT. 2023.Hillebrand P., Westner M. Success factors of long-term CIOs // Information Systems and e-Business Management. 2022. Vol. 20. N 1. P. 79–122. DOI: 10.1007/s10257-021-00546-zHillebrand P., Westner M. Success factors of long-term CIOs // Information Systems and eBusiness Management. 2022. Vol. 20. N 1. P. 79–122. DOI: 10.1007/s10257-021-00546-zJohn T., Clarke D., Coore D., Monrose F., McHugh J. Virtual Career Advisor System // International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. P. 264–277. DOI: 10.1007/978-3-031-39764-6_18John T., Clarke D., Coore D., Monrose F., McHugh J. Virtual Career Advisor System // International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. P. 264–277. DOI: 10.1007/978-3-031-39764-6_18José-García A., Sneyd A., Melro A., Ollagnier A., Tarling G., Zhang H., Stevenson M., Everson R., Arthur R. C3-IoC: A career guidance system for assessing student skills using machine learning and network visualisation // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2022. P. 1–28. DOI: 10.1007/s40593-022-00317-yJosé-García A., Sneyd A., Melro A., Ollagnier A., Tarling G., Zhang H., Stevenson M., Everson R., Arthur R. C3-IoC: A career guidance system for assessing student skills using machine learning and network visualisation // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2022. P. 1–28. DOI: 10.1007/s40593-022-00317-yKern M. L., McCarthy P. X., Chakrabarty D., Rizoiu M. A Social media-predicted personality traits and values can help match people to their ideal jobs // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019. Vol. 116. №. 52. P. 26459–26464. DOI: 10.1073/pnas.1917942116Kern M. L., McCarthy P. X., Chakrabarty D., Rizoiu M. A Social media-predicted personality traits and values can help match people to their ideal jobs // Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019. Vol. 116. № 52. P. 26459–26464. DOI: 10.1073/pnas.1917942116Korepanova A. A., Abramov M. V. Application of Random Forest in Choosing a Method of Recovering the Age of Social Network Users // Scientific and Technical Information Processing. 2022. Vol. 49. P. 317–324. DOI: 10.3103/S0147688222050057Korepanova A. A., Abramov M. V. Application of Random Forest in Choosing a Method of Recovering the Age of Social Network Users // Scientific and Technical Information Processing. 2022. Vol. 49. P. 317–324. DOI: 10.3103/S0147688222050057McKenzie S., Bennett D. Understanding the career interests of Information Technology (IT) students: a focus on choice of major and career aspirations // Education and Information Technologies. 2022. Vol. 27. N 9. P. 12839–12853. DOI: 10.1007/s10639-022-11141-1McKenzie S., Bennett D. Understanding the career interests of Information Technology (IT) students: a focus on choice of major and career aspirations // Education and Information Technologies. 2022. Vol. 27. N 9. P. 12839–12853. DOI: 10.1007/s10639-022-11141-1Saeidi S. Identifying personality traits of WhatsApp users based on frequently used emojis using deep learning // Multimedia Tools and Applications. 2023. P. 1–14. DOI: 10.1007/s11042-023-15209-zSaeidi S. Identifying personality traits of WhatsApp users based on frequently used emojis using deep learning // Multimedia Tools and Applications. 2023. P. 1–14. DOI: 10.1007/s11042-023-15209-zShminan A. S., Choi L. J., Barawi M. H., Hashim W. N. W., Andy H. InVesa 1.0: The Conceptual Framework of Interactive Virtual Academic Advisor System based on Psychological Profiles //2021 13th International Conference on Information & Communication Technology and System (ICTS). IEEE, 2021. P. 112–117. DOI: 10.1109/ICTS52701.2021.9608182Shminan A. S., Choi L. J., Barawi M. H., Hashim W. N. W., Andy H. InVesa 1.0: The Conceptual Framework of Interactive Virtual Academic Advisor System based on Psychological Profiles //2021 13th International Conference on Information & Communication Technology and System (ICTS). IEEE, 2021. P. 112–117. DOI: 10.1109/ICTS52701.2021.9608182Sirasapalli J. J., Malla R. M. A deep learning approach to text-based personality prediction using multiple data sources mapping // Neural Computing and Applications. 2023. P. 1–12. DOI: 10.1007/s00521-023-08846-wSirasapalli J. J., Malla R. M. A deep learning approach to text-based personality prediction using multiple data sources mapping // Neural Computing and Applications. 2023. P. 1–12. DOI: 10.1007/s00521-023-08846-wSu J. H., Liao Y. W., Xu J. Z., Zhao Y. W. A Personality-Driven Recommender System for Cross-Domain Learning Based on Holland Code Assessments // Sustainability. 2021. Vol. 13. N 7. P. 3936. DOI: 10.3390/su13073936Su J. H., Liao Y. W., Xu J. Z., Zhao Y. W. A Personality-Driven Recommender System for CrossDomain Learning Based on Holland Code Assessments // Sustainability. 2021. Vol. 13. N 7. P. 3936. DOI: 10.3390/su13073936

The authors declare that there are no conflicts of interest present.