IT 기업 직원의 만족 및 불만족 요인에 따른 이직률 예측: 토픽모델링과 머신러닝을 활용하여 (Turnover rate prediction among IT firms according to job satisfaction and dissatisfaction factors: Using topic modeling and machine learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 32권 / 5호 / 1035 ~ 1047페이지
· 저자명 : 최진욱, 신동원, 이한준

초록

IT 산업에서의 이직은 기술 축적과 개발 및 관리에 있어 기업들에게 큰 어려움이 되고 있어 이에 대한 연구가 긴요한 실정이다. 하지만 아직까지 IT 분야의 이직 및 인력 관리와 관련된 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 이직률에 영향을 미치는 직원들의 만족 요인과 불만족 요인들을 살펴보고 이를 활용한 IT 기업의 이직률 예측 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 온라인 기업 리뷰 사이트인 잡플래닛에서 국내 유가증권시장에 상장된 129개 IT 기업에 종사하는 직원들의 리뷰 21,589건을 수집하고 토픽모델링을 실시하였다. 추출된 토픽들을 활용하여 이직률에 대한 머신러닝 기반의 예측 모델을 제안하였다. 또한 변수 중요도 평가를 통하여 이직률에 영향을 미치는 직원들의 만족 및 불만족 요인별 영향 정도를 분석하여 제시하였다.

영어초록

Job turnover in the IT industry is a major challenge for companies in technology accumulation, development, and management, and thus, research on this is essential. However, there are still few studies related to turnover and personnel management in the IT field. This study examines the satisfaction and dissatisfaction factors of employees that affect the turnover rate and proposes a model for predicting the turnover rate of IT companies using these factors. To this end, we collected 21,589 reviews from employees of 129 IT companies listed on the domestic stock market on Jobplanet, an online company review site, and conducted topic modeling. Using topics extracted, machine learning-based predictive models for turnover rate were proposed. In addition, this study analyzed the degree of influence of each employee satisfaction and dissatisfaction factor on the turnover rate through variable importance evaluation.

참고자료

· 없음