Details
| Title | Обзор практик моделирования исчезновения сотрудников: возможности и ограничения предиктивной аналитики как инструмента прогнозирования гостинга = Review of employee departure modeling practices: capacities and limitations of predictive analytics as a forecasting tool for ghosting // Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем: сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции, 27–28 февраля 2025 года |
|---|---|
| Creators | Покровская Надежда Николаевна |
| Organization | Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина); Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-242 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\79517 |
| Record create date | 7/16/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Цифровая трансформация социальной и социопрофессиональной жизни привела к резкому увеличению интенсивности интеракций, что, в свою очередь, породило явление гостинга. Если ранее внезапный обрыв коммуникации был чрезвычайным и редким, то в условиях непрерывного присутствия в информационном пространстве люди находятся в состоянии постоянной обработки сигналов, из которых они выбирают только те сообщения, ответить на которые они мотивированы. Проблема гостинга состоит в резком, неожиданном прекращении взаимодействия без предупреждения и в отсутствии сведений о том, что кандидат или сотрудник изменил свои планы, поскольку человек прекратил контакты. В данном материале систематизированы методы прогнозирования гостинга на основе моделирования поведения сотрудников с учетом технологий больших данных на основе накопленного работодателем специфического опыта. На примере ряда кейсов рассматриваются перспективы применения предиктивной аналитики для прогнозирования неожиданного исчезновения сотрудника на основе моделирования потенциала гостинга сотрудников в конкретной компании, ее подразделении, в социопрофессиональной категории, а также сформулированы предложения по улучшению подходов к сбору данных о поведенческих моделях с применением семантического анализа и по преодолению сложностей, связанных с прерыванием контактов, путем вовлечения нестандартных путей связи с сотрудником. Показано, что гостинг может быть вызван как объективным переполнением сотрудника задачами, выгоранием и неспособностью управлять своими ресурсами, так и недостаточно внимательным отслеживанием слабых признаков гостинга, ухода от контакта. Предложены подходы для моделирования поведения сотрудника с учетом оценки потенциала гостинга и социально-управленческие технологии, включая инструменты социального инжиниринга, для решения данной проблемы.
Digital transformation of social and socio-professional life has led to a sharp increase in the intensity of interactions, which has given rise to the phenomenon of ghosting. Previously, a sudden interruption of communication was extraordinary and rare, but in conditions of continuous presence in the information space, people are in a state of constant signal processing, they choose only those messages that they are motivated to respond to. The ghosting is the abrupt, unexpected termination of interaction without warning and the lack of information that the candidate or employee has changed their plans because the person has stopped contacting. This article systematizes methods for predicting ghosting based on employee behavior modeling, with big data of specific experience accumulated by the employer. The prospects of using predictive analytics of unexpected disappearance of an employee based on modeling the potential of employee ghosting are considered, and proposals are formulated to improve approaches to collecting data on behavioral patterns using semantic analysis and to overcome the difficulties associated with interrupting contacts by involving non-standard ways to communicate with an employee. It is shown that ghosting can be caused by an employee's objective overfilling with tasks, burnout, and inability to manage their resources, as well as by management that is insufficiently adapted to the new digital world, and by managers' unwillingness to carefully monitor weak signs of possible ghosting and withdrawal from contact. Digital tools for modeling employee behavior, taking into account the assessment of the potential of ghosting, and social management technologies, including social engineering tools, are proposed to solve this problem.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
