AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe study offers empirical contributions based on data mining regarding the transformation of the language used in recruitment processes.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to provide an assessment of digital recruitment practices by examining the content of job advertisements published on LinkedIn using qualitative analysis methods supported by data mining. 100 job advertisements from April 2025 were analyzed based on variables such as position level, required skills, experience period, and work model. While social media-based recruitment processes are mostly addressed from the perspective of users or employers in the literature, this study directly evaluated the advertisement content with a data-driven approach. During the analysis process, advertisement texts were categorized, word frequencies and patterns were determined, and graphical visualizations (e.g. word cloud, bar chart) were produced with relational analyses. The findings show that there are many repetitive expressions in the advertisement texts, most of them target candidates with medium-level experience, and positions for young talents are limited. In addition, the fact that salary information is not specified in most advertisements draws attention as an important deficiency in terms of transparency. The study offers empirical contributions based on data mining regarding the transformation of the language used in recruitment processes.
Özet
Bu çalışma, LinkedIn üzerinde yayımlanan iş ilanlarının içeriklerini veri madenciliği destekli nitel analiz yöntemleriyle inceleyerek dijital işe alım pratiklerine dair değerlendirme sunmayı amaçlamaktadır. Nisan 2025'e ait 100 iş ilanı, pozisyon seviyesi, aranan beceriler, deneyim süresi ve çalışma modeli gibi değişkenler üzerinden analiz edilmiştir. Literatürde sosyal medya temelli işe alım süreçleri çoğunlukla kullanıcı algısı ya da işveren perspektifinden ele alınırken, bu çalışmada doğrudan ilan içerikleri veri odaklı bir yaklaşımla değerlendirilmiştir. Analiz sürecinde ilan metinleri kategorize edilmiş, kelime sıklığı ve örüntüler belirlenmiş, ilişkisel analizlerle grafiksel görselleştirmeler (ör. kelime bulutu, bar grafik) üretilmiştir. Bulgular, ilan metinlerinde tekrar eden kalıp ifadelerin yoğun olduğunu, çoğunun orta düzey deneyime sahip adayları hedeflediğini ve genç yeteneklere yönelik pozisyonların sınırlı kaldığını göstermektedir. Ayrıca maaş bilgisinin çoğu ilanda belirtilmemesi, şeffaflık açısından önemli bir eksiklik olarak dikkat çekmektedir. Çalışma, işe alım süreçlerinde kullanılan dilin dönüşümüne dair veri madenciliği temelli ampirik katkılar sunmaktadır.