Social recruitment in the context of the demographic crisis in the labor market

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The article examines the key trends in the labor market and their impact on the choice of recruitment technologies. The significance of the digital information space is determined. The digital information space sets new requirements for the choice of search tools. Social networks are analyzed as one of the digital channels of communication with candidates. The definition of social recruitment is given. The advantages and disadvantages of using different social networks for selection are studied. The prospects of using the VKontakte network with its ability to select target audiences of candidates, promote the employer's brand, etc. are assessed.

作者简介

Ivan Pichurin

The Ural State University of Economics (USUE)

编辑信件的主要联系方式.
Email: ipichurin@gmail.com
магистрант кафедры экономики труда и управления персоналом

Nataliya Serbina

The Ural State University of Economics (USUE)

Email: serbina_nv@usue.ru
доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, кандидат искусствоведения

参考

  1. Агеев М.Н., Семина А.П. Использование технологии SMM в подборе и отборе персонала // Московский экономический журнал. – 2019. – № 2. – c. 1. – doi: 10.24411/2413-046X-2019-12001.
  2. Ахмедов Ф.К., Мохамд А.А. Современные тенденции найма персонала в цифровой экономике // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 1. – c. 173-186. – doi: 10.18334/lim.9.1.114283.
  3. ВКонтакте подвела итоги второго квартала 2022 года. Vk.com. [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/press/q2-2022-results (дата обращения: 19.01.2023).
  4. Возможности подбора персонала через социальные сети. Kelly Services. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kellyservices.ru/blog/tag/issliedovaniia-kelly?source=yandex.ru (дата обращения: 09.12.2023).
  5. Герчикова Т.Я, Дегтярёв Н.И., Кириленко В.В. Развитие цифровых компетенций персонала // Экономика труда. – 2021. – № 6. – c. 585-600. – doi: 10.18334/et.8.6.112185.
  6. Глевицкая Н.С. Поиск персонала через социальные сети // Профессиональная ориентация. – 2017. – № 1. – c. 282-289.
  7. Данилов Д. Прирост и убыль населения России 2021-2022: таблицы по годам и рейтинги по регионам. Top-rf.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://top-rf.ru/places/566-prirost-naseleniya-rossii.html (дата обращения: 19.01.2023).
  8. Зинич А.В., Ревякина Ю.Н., Ревякин П.И. Молодежь на рынке труда в цифровую эпоху: социально-профессиональный аспект // Экономика труда. – 2022. – № 10. – c. 1605-1616. – doi: 10.18334/et.9.10.116408.
  9. Карташова Л.В., Шарипова О.М. Предпосылки и направления трансформации подходов к оценке персонала в HR-менеджменте // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 1. – c. 259-274. – doi: 10.18334/lim.9.1.114289.
  10. Мажкенов С.А. Совершенствование системы мотивации персонала на основе нового взгляда на пирамиду потребностей А. Маслоу // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 3. – c. 723-736. – url: https://1economic.ru/lib/114446.
  11. Невмывако В.П. Цифровая экономика и Индустрия 4.0: новые вызовы для малого и среднего предпринимательства // Проблемы рыночной экономики. – 2021. – № 1. – c. 96-109. – doi: 10.33051/2500-2325-2021-1-96-109.
  12. Подвербных О.Е., Самохвалова С.М., Соколова Е.Л., Кукушкин С.Г., Дятлов Д.В., Рошкова Н.С. О развитии инструментария прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия // Экономика труда. – 2021. – № 11. – c. 1297-1314. – doi: 10.18334/et.8.11.113801.
  13. Покида А.Н., Зыбуновская Н.В. Об основных тенденциях на теневом рынке труда // Теневая экономика. – 2022. – № 1. – c. 11-30. – doi: 10.18334/tek.6.1.114392.
  14. Сербина Н.В. «Цифровой след» в киберпространстве как технология формирования персонального бренда молодого специалиста // Человек и общество в современном киберпространстве: Материалы Международной научно-практической конференции. Москва, 2022. – c. 131-134.
  15. Социальные сети в России: цифры и тренды. Brand Analytics. [Электронный ресурс]. URL: https://br-analytics.ru/blog/social-media-russia-2022/ (дата обращения: 20.01.2023).
  16. Социальные сети в России. Mail.Ru Group. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cossa.ru/upload/medialibrary/240314 %20Social_network_MailRuGroup.pdf (дата обращения: 09.12.2022).
  17. Степанов Д.А. Обеспечение устойчивого функционирования и развития промышленных предприятий в условиях цифровой экономики // Проблемы рыночной экономики. – 2021. – № 1. – c. 110-119. – doi: 10.33051/2500-2325-2021-1-110-119.
  18. Стукен Т.Ю. Эффективность использования социальных сетей при трудоустройстве // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. – 2008. – № 3. – c. 70-75.
  19. HH-индекс. Статистика по России. УрФО. Hh.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://stats.hh.ru/?from=menu (дата обращения: 19.01.2023).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Pichurin I.V., Serbina N.V., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».