O guia definitivo para a recolha de trabalho online, os seus prós e contras

Suciu Dan em Jul 25 2023

O mercado de trabalho moderno depende em grande medida das actividades em linha. As empresas procuram talentos em linha e os candidatos a emprego vão à Internet para se informarem sobre novas oportunidades de trabalho à distância. Atualmente, a maioria dos talentos procura vagas em linha [4]. Não admira que surjam regularmente mais soluções de automatização.

A recolha de dados de emprego é uma dessas soluções que as organizações e os indivíduos podem utilizar. Neste guia, fizemos uma parceria com a Jooble para cobrir todos os detalhes da recolha de dados de emprego.

Porquê e como extrair dados de anúncios de emprego em linha

Antes de mais, o que é o job scraping? É um processo automático de recolha de informações sobre ofertas de emprego em linha. Para isso, uma empresa ou um indivíduo cria um script que rastreia sites e recolhe informações num ficheiro. Esses dados podem ser utilizados numa aplicação móvel, numa folha de cálculo ou numa base de dados.

Por exemplo, um bot ou script deste tipo pode recolher dados críticos de uma publicação, nomeadamente:

Título do emprego;
Empregador;
Faixa salarial;
Localização;
Data de afixação;
Tipo de cargo (a tempo inteiro, a tempo parcial, à distância, etc.)

Todas estas informações vão para um local específico, seja uma base de dados ou uma folha de cálculo.

Porquê utilizar o Job Scraping?

Vamos agora falar sobre a razão pela qual as empresas ou indivíduos criam esses scripts e recolhem dados relacionados com anúncios de emprego.

Há várias razões importantes para o fazer:

As organizações podem procurar estatísticas e tendências do mercado de trabalho para o seu próprio processo de contratação;
As pessoas podem utilizá-lo para racionalizar os seus esforços de procura de emprego. Em vez de procurar manualmente nos sítios Web, é possível obter todas as informações num único local;
Esses algoritmos alimentam diferentes aplicações e soluções com a funcionalidade de agregador de empregos;
As agências governamentais podem utilizá-lo para fins estatísticos.

Por exemplo, Jess DiBiase publicou um estudo de caso sobre a recolha de dados do Gabinete de Trabalho e Estatísticas dos EUA [1]. Aqui, o autor explica os passos para construir os algoritmos e criar quadros de dados. Com base nisso, o autor conseguiu produzir conjuntos de dados analíticos para ver a percentagem de crescimento por profissão com os intervalos de salários médios.

Outro exemplo de utilização é a investigação realizada por Boro Nikic (Serviço de Estatística da República da Eslovénia) para a Conferência Internacional sobre Big Data nas Estatísticas Oficiais [2]. O estudo mostra as etapas de criação de um algoritmo deste tipo e o trabalho com os dados recebidos.

Fontes de dados importantes

A próxima pergunta a responder é de onde é que a informação vem. A raspagem pode recolher dados de todos os sítios Web abertos em linha. No entanto, é essencial saber quais os que são úteis para um objetivo específico.

Eis as fontes de informação mais importantes.

Páginas de carreiras

Quase todas as empresas ou organizações têm uma página com vagas em aberto nos seus sítios Web. É frequentemente o primeiro sítio onde aparece o anúncio. Essas páginas contêm informações relevantes e actualizadas. Mas ir manualmente à página de cada empresa é redundante e consome muito tempo. Em vez disso, pode ser utilizado um algoritmo de raspagem.

Boards de emprego

Outra fonte crucial de informação é o segmento dos classificados de emprego da Internet. Atualmente, estes sítios são responsáveis por cada 5 contratações a nível mundial. Além disso, os painéis de emprego atraem metade de todas as candidaturas em linha [3]. Existem muitos sítios e agregadores. Alguns centram-se em sectores específicos, outros trabalham com todos os tipos de ofertas. Reuni-los todos num só permite poupar imenso tempo.

Redes sociais

Sítios como o LinkedIn, o Facebook ou o Instagram também podem fornecer muitos dados valiosos. No entanto, é essencial ter cuidado ao fazer scraping nesses sites, porque muitas vezes eles restringem essas actividades. Assim, surgem problemas legais específicos ao tentar recolher informações do Facebook, LinkedIn e Craiglist.

ATS

Muitas das grandes empresas utilizam sistemas de acompanhamento de candidatos. E estes também fornecem muitos dados que podem ser utilizados para estatísticas ou investigação.

Como é que as empresas utilizam esses dados

No que respeita aos particulares, a utilização é relativamente simples. É possível criar uma solução para automatizar a procura de emprego ou efetuar pesquisas pessoais. Quanto às organizações, estas podem beneficiar da recolha de informações de várias formas, nomeadamente:

Construir um agregador. Se alguém quiser criar um sítio como o Jooble ou uma aplicação semelhante com várias ofertas, tem de criar um algoritmo desse tipo. Este permite encontrar fácil e automaticamente novas ofertas para a aplicação/site.
As empresas podem também ficar a saber mais sobre as tendências salariais através de uma análise deste tipo. Pode ser útil se uma empresa iniciar um novo departamento e necessitar de investigação para orçamentar a extensão. Ou um departamento de RH pode querer ter a certeza de que a sua oferta está dentro da gama do sector. Caso contrário, uma empresa pode perder um talento.
Gerar contactos entre várias empresas e empregadores.
Análise do mercado de trabalho. Uma organização pode saber mais sobre que profissionais estão a ser procurados ou que tendências prevalecem no mercado de trabalho atual. Este objetivo é esperado no sector imobiliário, EdTech, consultoria e RH.
Analisar a concorrência. Ao analisar os profissionais que os seus concorrentes estão à procura, pode descobrir qual é o seu objetivo. Por exemplo, podem estar a contratar vários engenheiros de IA, o que significa um potencial projeto relacionado com a IA.

Como funciona o processo

Se quiser criar um algoritmo de recolha de informações, precisa de um especialista a bordo, juntamente com uma estratégia eficaz.

O projeto de plano para a conceção, o desenvolvimento e a aplicação da ferramenta de recolha de dados sobre o emprego tem o seguinte aspeto:

Definir o objetivo. Como em qualquer outra estratégia, é importante começar com o que se pretende alcançar. Os objectivos definirão todas as etapas seguintes. Precisa de uma análise da concorrência? Ou está a estudar as tendências do mercado em termos de salários? Os dados que procura têm impacto nos quadros.

Identificar as fontes de informação. O passo seguinte é definir os sítios mais valiosos para recolher as informações pretendidas. Se decidir incluir o Facebook ou o LinkedIn no conjunto, não se esqueça de ter em atenção os potenciais problemas legais.

Decidir quais as ferramentas de raspagem a utilizar. É aqui que entra em jogo um programador profissional. Só um especialista pode aconselhar sobre as ferramentas existentes e as que podem ser utilizadas com segurança para os objectivos da empresa.

Depois de escolher a ferramenta, o programador constrói e implementa a ferramenta. Agora, a informação é recolhida. É essencial decidir como é que as vai armazenar e analisar.

O passo seguinte é trabalhar com as informações adquiridas. Comece por eliminar os duplicados. Muitas vezes, as ofertas exactas são publicadas em sites diferentes. Se não eliminar as cópias antes da análise, os resultados não serão exactos.

Definir quadros de dados. Nesta fase, tem de decidir qual a perspetiva a utilizar nos relatórios. O que procura e como pode ser apresentado de uma forma abrangente. Pode ser um infográfico ou um relatório de texto.

Depois de definidos os quadros de dados, é altura de elaborar os relatórios. Agora já tem a informação que estava à procura.

Riscos potenciais do Job Scraping

Para além de potenciais problemas legais com sítios específicos das redes sociais, este processo tem outros contras. É fundamental tratá-los como complicações que devem ser resolvidas imediatamente.

A primeira é a diversidade das fontes. É fácil decidir utilizar todas as fontes de informação existentes. No entanto, todos os sítios têm estruturas diferentes. Por isso, um programador precisa de criar um script que funcione para cada estrutura específica. O bot precisa de saber onde está a informação na página para a obter.

O algoritmo simples que funciona com um determinado tipo de arquitetura de sítio Web não funciona com outro. Por isso, é importante decidir quais as fontes a utilizar e como estabelecer a complexidade, a longevidade e o preço do projeto.

O segundo risco é lidar com soluções anti-raspagem. Alguns sítios utilizam-nas para proteger as informações de terceiros. Estas soluções existem sob várias formas, desde funcionalidades de início de sessão a bloqueios de IP. Talvez não seja possível fazer scrap em alguns dos sítios que pretende. Ou terá de encontrar uma solução criativa para ultrapassar essas medidas.

E a terceira questão é o custo do projeto. Pode ser muito acessível ou bastante caro, consoante o âmbito e os objectivos. Por exemplo, se quiser recolher alguns dados de alguns sítios uma vez, será rápido e relativamente barato. No entanto, o preço aumentará significativamente se precisar de actualizações constantes de vários sítios Web.

No entanto, existem programas de raspagem prontos a utilizar, como o Octoparse, que um indivíduo ou uma empresa podem utilizar. Estes programas não são ideais, uma vez que são mais genéricos. Isso significa que não foram concebidos para se adaptarem às suas necessidades e requisitos específicos. No entanto, são úteis para fins de investigação geral.

As soluções prontas a usar são relativamente baratas e normalmente baseadas numa subscrição. Qualquer pessoa pode utilizá-las sem ter conhecimentos de programação. Este tipo de software é escalável, rápido e eficaz. Mas existe uma curva de aprendizagem. Além disso, existem poucas ou nenhumas opções de personalização, o que constitui a principal desvantagem.

Outra alternativa ao desenvolvimento de uma solução interna é a parceria com uma empresa que oferece a extração de dados como um serviço. Nesse caso, a empresa obtém uma abordagem personalizada. Trata-se de uma abordagem mais dispendiosa em comparação com o software já disponível.

Principais conclusões

A extração de dados do trabalho dá acesso a informações valiosas;
As organizações e os indivíduos podem utilizá-lo para analisar as tendências do mercado, descobrir novas oportunidades ou fazer uma análise da concorrência;
Uma empresa pode criar uma solução interna, utilizar um software já criado ou estabelecer uma parceria com um fornecedor de serviços;
A estratégia e a abordagem são cruciais para uma recolha e análise de dados bem sucedidas;
Quando se trabalha numa estratégia, é essencial reconhecer e abordar os riscos potenciais.