Emparejando a empleadores y buscadores de empleo a través de las redes sociales

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1 Emparejando a empleadores y buscadores de empleo a través de las redes sociales Iván Andrés Ordóñez-Castaño 1, Alba Patricia Guzmán-Duque 2 1 Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Administrativas Económicas y Contables. Carrera 73 No. 2 A-80 Barrio Buenos Aires. Cali. ivan.ordonezc@campusucc.edu.co 2 Programa de Administración de Empresas, Facultad de Ciencias Socio Económicas y Empresariales, Unidades Tecnológicas de Santander. Calle de los Estudiantes, Ciudadela Real de Minas. Bucaramanga. albapatrig@gmail.com Resumen La interacción que se genera entre los usuarios de las redes sociales mejora los mecanismos de comunicación. En este artículo se muestra como a partir de la formulación de un algoritmo, se establecen relaciones entre empleadores y los demandantes del trabajo, para facilitar la búsqueda de empleo que se genera en las redes sociales, Facebook, Twitter y LinkedIn, con base en los datos recogidos de la encuesta Social Job Seeker Survey. El principal hallazgo de la investigación es que se comprueba el desacoplamiento que existe entre los empleadores y los demandantes de empleo, contrario a lo que exponen los planteamientos económicos del mercado laboral, debido a que los empleadores utilizan como herramienta a LinkedIn y los demandantes de empleo usan Facebook o Twitter. Palabras clave: Algoritmo, búsqueda de empleo, mercado laboral, redes sociales. Abstract The interaction that is generated among users of social networks improved mechanisms for communication. This article shows how from the formulation of an algorithm, establishing relations between employers and claimants in the work, to facilitate the search for employment that is generated in social networks, Facebook, Twitter and LinkedIn, based on the data collected from the survey Job Seeker Social Survey. The main finding of the research is the prove of decoupling between the employers and job seekers, contrary to what exposed economic approaches of the labor market, due to which the employers used as a tool to LinkedIn and job seekers use Facebook or Twitter. Keywords: Algorithm, labor market, job search, social networks sites.

2 Introducción Las relaciones que se generan dentro del mercado laboral actual fomentan la creación de redes que establecen nexos entre sus usuarios, quienes tras un proceso de contratación pasan a pertenecer a una empresa. En el mercado laboral existen tres tipos de agentes: el empleador (solicita la mano de obra), el demandante (que busca el puesto de trabajo), y los intermediarios (se lucran facilitando la conexión entre el empleador y el demandante) (López y Soler, 2005). Cuando se genera una oferta de trabajo, se emite un mensaje o señal que es información que se genera a través del perfil de cargo, sea por el empleador o el demandante de empleo. En esta situación, si la oferta de trabajo se publica en internet, es posible que la contratación sea más rápida y que mayor número de usuarios de la red puedan ver dicha oferta y aplicar en ella (Kossinets y Watts, 2009). Y, si se considera que se crean relaciones en la red, entonces se accede a publicar información en las redes sociales, como herramientas que facilitan la comunicación y permiten a sus usuarios conectarse con otros (Camacho, 2012; González, s.f.), entonces se promueve la conexión entre ellos en el proceso de búsqueda de empleo. Considerando el anterior planteamiento, surge la inquietud sobre cómo buscar la forma en que se pueden acoplar al empleador y a los demandantes de empleo a través de las redes sociales donde se encuentren en un mismo sitio para mejorar la interacción entre ellos. Como una solución, se considera que el algoritmo puede facilitar la evidencia de estas relaciones, mostrando la trayectoria en la red desde que se emite la señal (oferta o demanda de trabajo), hasta que responde quien la requiere (empleador o demandante de empleo), para detectar el flujo de información. Precisamente, en el siguiente artículo se plantea un algoritmo que facilita la medición de las relaciones en la búsqueda de empleo, a través de las trayectorias que se generan entre el empleador-demandante, empleador-intermediario y el demandante-intermediario. Esta investigación hace parte de la tesis de maestría análisis de las fuentes de financiación de las actividades productivas informales: un enfoque en la teoría de redes del Programa de Economía de la Universidad del Valle. Las relaciones en el mercado laboral Dentro de la economía laboral se encuentran los aspectos relacionados con la búsqueda de empleo para generar riqueza en las familias a través de un puesto de trabajo. La oferta, la demanda y los diferentes mecanismos para retribuir el trabajo que desarrollan los ciudadanos (Margalit, 2013) implica la necesidad de crear relaciones con las empresas para generar el ambiente laboral. Este aspecto evidencia que cuando una empresa o una persona

3 deciden participar en este mercado, sea porque demanda el empleo o porque requiere emplear a alguien, entonces se genera la participación en el proceso dentro del mercado laboral, promoviendo la decisión de uno o de otro de publicar la información. Por ejemplo, en zonas que son apartadas y que están rodeadas del conflicto social y que por lo tanto no tienen la facilidad de acceder a diferentes condiciones de comunicación, se dificulta para los participantes el acceso al mercado laboral, sea para los demandantes de empleo o para los oferentes. Precisamente, en estudios de (Azmeh, 2014) relacionados con el tema de la contratación que realizan empresas norteamericanas a mano de obra de Egipto y Jordania, se destaca que si bien existen barreras legales entre estas naciones, a través de las relaciones que se generan entre ellos, se crea un acuerdo soportado en una red que aporta a su interacción y por ende a establecer una relación donde empleadores y demandantes se ven beneficiados. De hecho, las redes de trabajo se crean sobre las motivaciones para los demandantes y las diferentes circunstancias laborales de los empleadores, hecho que posibilita el acceso al mercado laboral de manera inmediata. Finalmente, estas relaciones generan unas trayectorias que se describen a través de la información que fluye entre el empleador y el demandante de empleo para al final convertirse en una relación laboral. García (2012) afirma que en el proceso de contratación se pierde eficiencia, debido a la presión de los empleadores para realizar una contratación rápida, hace que en la decisión no se consideren las alternativas óptimas de contratación. Las redes sociales: facilitador de la relación en el mercado laboral Desde la socialización de internet a través de su aplicaciones generadas por la web 2.0 se ha facilitado el acceso a la información para cualquier usuario de internet (Guzmán, Gil y Carot, 2013). De hecho, las diferentes aplicaciones que crean comunidades, como los blogs y las redes sociales, entre otras herramientas, se orientan a diferenciarse por la interacción entre los usuarios, debido a que la red se convierte en el territorio local (Capece y Costa, 2013). Esta facilidad de comunicación ha dinamizado la información que se publica en internet en el ámbito mundial, y precisamente con herramientas como las redes sociales a través de las tecnologías de software que se encuentran detrás, permiten que la información se publique de manera inmediata (Kozey, 2008), facilitando las dinámicas relacionales, como por ejemplo las relaciones laborales y la manera en que se cubre una vacante en una región. Considerando que las redes sociales son sitios dentro de la web que facilitan la interacción entre sus usuarios alrededor de un mismo tema (Guzmán, Gil y Carot, 2013), son diferentes los sitios en internet que facilitan estas relaciones. CNN (2013) asegura que las más grandes, considerando el número de usuarios registrados son: Facebook (1,184 millones), Twitter (500 millones) y LinkedIn (225 millones). En sus investigaciones, Guzmán, Gil y Carot (2013) indican que estas tres redes sociales son las más populares, y las clasifica como generalistas y profesionales. Las primeras permiten la publicación de cualquier tipo

4 de tema y se dirigen a todas las audiencias, en esta clasificación se encuentran Facebook y Twitter. En cuanto a las profesionales, que se especializan en la publicación de temas específicos, se encuentra LinkedIn, que vincula a sus usuarios por medio de relaciones laborales actuales y antiguas. Ahora, en una publicación del Social Job Seeker Survey del año 2012 (Tabla 1), se destaca que los empleadores prefieren publicar sus señales (o vacantes laborales) en LinkedIn, y que los demandantes buscan empleo a través de Facebook. Además, establece que las redes sociales han revolucionado las formas de relacionar personas, pero que en la búsqueda de empleo, prevalece el contacto a través de familiares y amigos con un 41,0% de los buscadores, frente a un 29,0% por medio de redes sociales (Marino, 2012). Tabla 1. Emisión y recepción de señales según el canal. Red Social Empleadores (Emisores de señales de empleo) Demandantes de empleo (Receptores de señales) Facebook 55% 66% 48% 52% Twitter 87% 93% 30% 38% LinkedIn 47% 54% 26% 34% Lo anterior evidencia una discrepancia, donde los empleadores utilizan una red y los demandantes otra. Esto implica que ambos están desenfocados de la dirección hacia la cual acudir para generar la interacción y por ende la relación entre ambos, con la final consecución del empleo. Esta desproporción se conoce como homofilia, debido a que la relación se genera por amistad, más no por la necesidad y se convierte en la forma habitual en que los demandantes buscan su empleo, generados a través de la creación de una red (Hellerstein, Kutzbah y Neumark, 2014). Además, Kossinets y Watts (2009) indican que la búsqueda de empleo se genera precisamente a través de relaciones con otros usuarios que son conocidos con la intención de generar relaciones beneficiosas en la contratación, así sea de manera inconsciente. El algoritmo: herramienta explicativa de las relaciones Los algoritmos son una forma coherente de explicar una problemática en forma metódica, evidenciada a través de las relaciones entre variables, debido a que facilitan la comprensión de una temática. Sin embargo, existen diferentes alternativas para plantearlos. Precisamente, Valenzuela (2003) indica que la elección del algoritmo, depende de diversos factores: tamaño del problema, su planteamiento, el tipo y la potencia del equipo de que se disponga para resolverlo. Por ejemplo para la búsqueda de grafos se utilizan: algoritmos de

5 búsqueda de anchura, de profundidad, del vecino más cercano, de Bellman-Ford, de Dijkstra, de Ford-Fulkerson, entre otros (Cormen, Leiserson, Rivest y Stein, 2009). Los anteriores algoritmos presentan un referente común, como es la búsqueda de la distancia entre la señal y el receptor, dejando de un lado el emparejamiento de las relaciones, a través de intermediarios, y considerando las medidas de centralidad. Para plantear el emparejamiento a través del algoritmo, es necesario considerar varios aspectos: los nodos que se generan en la red, los túneles o vínculos que relacionan a los actores y las señales que se emiten entre ellos. Una red es un conjunto de nodos (individuos) que a través de sus vínculos genera un flujo de información en diferentes puntos de la misma red, siendo la capacidad de interconexión entre los nodos la que permite el envío de diferentes señales, (Watts, 2003) considerando estas señales como la información que transita o se difunde entre los nodos por sus vínculos. El ejemplo que cita el autor se refiere a dos mundos, el mundo de las Cavernas (considerada como una red cerrada, donde solo interactúan sus miembros) versus el mundo Solaris (con ilimitado número de relaciones), convirtiéndose en un clustering (coeficiente de agrupamiento) que facilita la representación de la red entre los dos mundos: a mayor grado de relaciones en el mundo Solaris, menor el grado de agrupamiento y mayor probabilidad de encontrar nodos más alejados, y a mayor grado de relaciones en el mundo de las Cavernas, menos opción de lograr contacto con nodos lejanos, debido a que la información circula dentro de la comunidad. Referente a lo anterior, se puede considerar que un grupo de nodos con vínculos entre sí, conforman comunidades (Onnela, et al., 2007), lo que implica que se creen subdivisiones según el grado de información que se encuentra en cada nodo, pero siempre dependiendo de su posición (en términos de su centralidad) y de la conformación de vínculos débiles o fuertes (Palla, Derenyi, Farkas y Vicsek, 2005). Los túneles (o vínculos débiles) entre las comunidades, donde Kleinberg (2006) citando a Granovetter en su investigación, afirma que cuando los vínculos son de largo alcance, entonces se dirigen directamente al objetivo, o sea hacia el nodo que contiene la información solicitada por el empleador o por el buscador de empleo, que permite emparejar dos de ellos. Además, los túneles o atajos establecen la dirección entre cada relación, y los vínculos con dirección al objetivo (Kelinberg, 2006), para que el nodo permita crear el enlace con otras comunidades (o círculos de información) y así se analicen los cliqué (o grupo de nodos dentro de la comunidad que se interconectan), y cuando se conectan a través de varios nodos, se consideran cliques adyacentes (Palla, Derenyi, Farkas y Vicsek, 2005). El otro factor a considerar, son las señales que envía el empleador y el individuo que busca el empleo. Esta señal puede ser enviada por cualquiera de las partes (quien la emite se denomina oscilador y quienes la reciben receptores). Por ejemplo, (Newman, Watts y Strogatz, 2002) explica que en una red donde los nodos en su mayoría no son vecinos entre sí, pero dos nodos pueden alcanzarse con pocos intermediarios, esto se conoce como seis

6 grados de separación (refiriéndose a la Teoría de los Seis Grados que distancian a dos sujetos entre sus conocidos), o sea la distancia promedio entre un nodo oscilador y uno receptor (Kozey, 2008). Así, una señal de un oscilador puede desplazarse rápidamente por una red, sin que tenga una mayor preponderancia su ubicación o distancia. De esta manera las relaciones que se generan entre los actores a través de la red, deben terminar en el emparejamiento, considerado como la interacción entre dos grupos (buscadores y empleadores), y que se hace evidente en el momento en que un buscador aplica para una oferta de un empleador, porque considera que cumple con el perfil publicado, lo más coherente es que ambos nodos se emparejen, debido a las preferencias de ambos actores (Roth, 1984). Por ejemplo, una aplicación del proceso de emparejamiento entre dos nodos es el juego del matrimonio, propuesto por Gale y Shapley en 1962, y citado por Roth (1984) y la asignación de médicos residentes en hospitales. Sin embargo, el mercado laboral no es perfecto, pues presenta diferentes fallas, debido a la información que se genera entre sus agentes (Roth, 1984). Lo anterior implica que el algoritmo sea una opción para explicar la problemática que se genera entre los empleadores y demandantes para que sigan un mismo trayecto, puedan emparejar sus señales, y no como sucede en la actualidad, donde se ha expuesto en las páginas anteriores que cada uno va por aparte, permitiendo reducir una red compleja compuesta por las comunidades en internet, a la ejemplificación de la búsqueda de empleo en las redes sociales. Finalmente, se ha considerado la teoría de grafos para explicar dichas relaciones, debido a que permite graficar a la red social considerando nodos y aristas que permiten su conexión, realizando así un análisis sobre las características formales de la red (Molina, 2004) en este caso, las redes sociales. Metodología En el presente artículo se plantea un algoritmo para esclarecer la manera en que se crean las relaciones entre los empleadores y los buscadores (que utilizan las redes sociales), como un mecanismo para buscar la solución hacia el emparejamiento de las señales de los dos actores. Para el planteamiento del algoritmo se utilizan los datos de la encuesta Social Job Seeker Survey publicada en el año 2012, constituida por observaciones realizadas a individuos mayores de 18 años, donde el 60,0% son parte de la fuerza laboral, y, el 51,6% está vinculado por lo menos a una red social, el 38,4% al menos dos, y el 26,4% cuentan con tres perfiles en las redes sociales. El 44,9% respondieron estar buscando un empleo (considerando a las redes sociales dentro de los instrumentos de búsqueda), donde el 13,8% recibieron respuesta sobre una oferta de trabajo por medio de las redes sociales (positiva o negativa).

7 Las redes sociales consideradas para obtener el grafo completo fueron Facebook, LinkedIn o Twitter. Sin embargo, debido a su tamaño se dificulta establecer su grafo completo, para ello se utilizó la teoría de grafos con las medidas de centralidad que facilitan la exposición de formas o estructuras en las redes sociales (entre ellos estrella o árbol), para exponer la unión de estos grafos para conformar una comunidad. Resultados: Planteamiento del algoritmo Tras recoger los datos a través de los resultados de la Encuesta Social Job Seeker Survey, se describe el proceso con el cual se formula el algoritmo, como un mecanismo para proponer una solución para el emparejamiento de quien busca un empleo y quien requiere la mano de obra, utilizando los conceptos de la teoría de grafos, considerando que los empleadores utilizan a LinkedIn y los buscadores de empleo a Facebook o Twitter. Existen medios especializados para la búsqueda de empleo en internet: las páginas directas de los portales de empleo, referidos de conocidos, o la forma como circula la información en la red. Sin embargo, los demandantes en su mayoría y como medio de mayor eficacia tienden a buscar o pasar la información de la búsqueda a través de sus amigos y conocidos, y así alcanzar las relaciones con sus futuros empleados. Desde esta perspectiva, la Figura 1 muestra la representación de las tres redes consideradas en el estudio: Facebook, LinkedIn y Twitter. Piraveenan, Prokopenko y Hossain (2013) expone que esta es la forma más adecuada para medir la información de tipo viral que inunda una red con un propósito, en el caso de este estudio es la que envía el empleador a la red y ésta se multiplica con el paso de los contactos. Así, el algoritmo es una aproximación al planteamiento de las dinámicas actuales en las redes sociales, por su número de nodos, y la existencia de vínculos entre nodos pertenecientes a cada red o incrustados simultáneamente en ellas. De otro lado, ante la ausencia del grafo real de cada red, por su tamaño, la representación gráfica se expone por medio de un círculo, cuyo diámetro se asocia al número de usuarios en cada una de ellas, generando una proporcionalidad en sus tamaños, donde las flechas de dirección (A, B, C, D, E, F), representan el flujo de información entre las redes. Lo anterior, permite aseverar que la información puede darse por vínculos, que hacen parte a la vez de las dos o las tres redes, o por vínculos directos entre nodos incrustados en las redes superpuestas e interconectadas.

8 Figura 1. Representación gráfica de las tres redes sociales y sus trayectorias de información. Es importante destacar que dentro de cada red, hay un número finito muy alto de comunidades, que interactúan mediante vínculos correlacionados. Bajo esta condición, se consideran las comunidades en línea como subgrupos de la red para realizar el estudio (Guzmán, Gil y Carot, 2013). A partir de lo anterior, el propósito desde la teoría, es identificar la trayectoria más eficiente entre un buscador de empleo (nodo de Facebook o Twitter) y un empleador que emite una señal (nodo en LinkedIn). El modo informal de búsqueda de empleo hace alusión al uso de contactos personales o de redes sociales para conseguirlo (Figura 1), considerándose como grandes redes, las que tienen más de nodos, según la descripción realizada por Molina y Rivero (2012), y considerando que en las tres redes consideradas se cumple esta condición. Tras el análisis empírico, se ha focalizado la búsqueda de empleo para determinar la eficiencia y la efectividad de las alternativas usadas en la búsqueda (Jiménez, 2012): cómo se hace y cuánto dura. Aunque, el problema real para concretar un empleo, es emparejar al aspirante y al empleador, mediante la emisión de una señal (perfil laboral), considerando el riesgo de selección que se manifiesta cuando un desempleado deje pasar la información. Por tal motivo, la ruta de búsqueda no tiene una sola dirección, de ahí que se plantee la búsqueda sobre redes aleatorias por el tamaño de las redes propuestas (dónde se encuentran, quienes emiten las señales, el buscador en Facebook o en Twitter, y el empleador en LinkedIn), abordando para el análisis los conceptos de: emparejamiento, los túneles y las señales emitidas en una red. El planteamiento para el algoritmo se centra en encontrar una trayectoria que permita un emparejamiento entre el empleador y el buscador de empleo, el proceso se describe así: - El empleador (e) pertenece a una comunidad cualquiera (Ci) y está en LinkedIn (R L ), pero no tiene vínculo alguno con un nodo de Facebook (R F ).

9 - El buscador de empleo (b) que pertenece a una comunidad cualquiera (Ci) y que está en Facebook (R F ), pero b no tiene vincula alguno con el nodo de LinkedIn (R L ). El planteamiento anterior, supone que no hay un vínculo directo entre e y b. De esta forma, la única opción es encontrar una trayectoria de nodos intermedios (a l ). Estos son los que pasan la información porque no es de su interés. Para plantear el problema de búsqueda en esta perspectiva, y con el tamaño de cada una de las redes (R x ), con x que representa a Facebook o LinkedIn, implica que la red de cada una será la sumatoria de sus comunidades. Una comunidad se compone un número finito de nodos, con vínculos en su mayor proporción con cierres triádicos, donde i representa la cantidad de comunidades existentes en esa red social. En (1) se indica una red social construida por la suma de sus comunidades que permite plantear que un número menor de i, y que implica una probabilidad mayor de clustering, asimilándose al mundo de las Cavernas, y, por ende, mayor i denota el mundo Solaris, los dos planteados por Watts (2003). Por lo tanto, según los datos de las redes, el planteamiento se acerca hacia el último. R x C i i Por otra parte, un nodo que está contenido en una comunidad, puede estar contenido en otras (Blondel, Guillaume, Lambiotte y Lefebvre, 2008), esto hace que la suma de las comunidades complete una red, sujeto al planteamiento de los nodos e y b. Su representación según (2), denotando cuando una comunidad que pertenece a Facebook, como una sumatoria de nodos con algún vínculo, siendo: (1) C b i a l l (2) Para el caso de nodo que se encuentra en LinkedIn, la ecuación se plantea como: C e i a l l (3) Con los planteamientos anteriores y de acuerdo a (2), para que exista una comunidad, debe existir algún tipo de vínculo entre sus nodos (b y a l ), y para que se consolide R F por lo menos algún nodo al debe tener algún vínculo con otra comunidad, también perteneciente a R F. Hasta este momento se ha planteado la estructura de la red, donde está incrustado el buscador de empleo o aspirante. Para el caso del empleador en (3), la descripción es igual, aunque para consolidar R L. Con base en lo anterior, surge la pregunta Cómo R F y R L logran vincularse? Para responder a este interrogante, es necesario implicar que haya un nodo contenido en una comunidad que pertenece a la red social Facebook vinculado con otro nodo contenido en una comunidad que pertenece a la red LinkedIn, por donde fluya información: acrac l i F ; l i R L (4) V

10 Es decir, el sólo vínculo como de tener un conocido no es una condición única, sino que debe ser un nodo de alta conectividad por el cual fluya la información. A su vez esto implica que este nodo haya decidido no involucrarse en esta oferta quizá porque su salario de reserva en más alto según la teoría económica o la información no cumple con su expectativa siendo un nodo puente en exclusivo, como lo denota la teoría de redes. Así V ψ representa un vínculo de un nodo que está en R F, con otro que se encuentra en R L. Otra opción es que haya un nodo a l que pertenezca tanto a R F y R L, así el nodo siendo un interceptor entre las redes Facebook y LinkedIn, teniendo vínculo con algún nodo que sólo pertenezca a alguna de las redes, en este caso: arrac l F L ; l i R F (5) V arrac l F L ; l i R L (6) V El nodo a l que logra el vínculo V ψ, se denominará de alta conexión, porque es el nodo con información de R F y R L, fluyendo las señales por medio de él, que para el caso se considera valiosa para el buscador y emisor. La primera (5), hace referencia al planteamiento de los túneles desde la red Facebook, al igual que (6) desde la red LinkedIn, pero el planteamiento del algoritmo se centrará en encontrar una solución basada en la segunda expresión o nodos de alta conexión (capturando la relación entre la medida de centralidad y clustering de la red). El problema se concentra en encontrar una trayectoria entre el nodo e, que tiene n vínculos con nodos intermedios, representados por n-1 vínculos con nodos a l, donde al menos un nodo intermedio, tiene un vínculo con otro a l incrustado en la red a la que pertenece b; o un a l que pertenece al mismo tiempo a la red donde está e y a la red que pertenece b. Para resolver a la anterior problemática, se plantea un algoritmo con dos componentes, que se aplicarán en forma simultánea: el que ubique la ruta y el que logre el emparejamiento. A continuación se describen los pasos para la formulación del algoritmo: 1. El planteamiento está dado por i comunidades que pertenecen a R x, en primera instancia se debe identificar el camino mediante nodos presentes en una trayectoria rodeando las comunidades (Figura 2). Es decir, debe encontrar los nodos intermedios que pertenezcan a dos comunidades (Figura 3). Este tipo de nodo generará un vínculo de simultaneidad (V ε ), con el propósito de identificar a l con esta característica: acca C V ; l i 1 i l i (7) acca C V ; l i 1 i l 1 i (8) Los Vε, guardan una similitud planteada por Blondel, Guillaume, Lambiotte y Lefebvre (2008), donde su algoritmo, tiene el propósito de determinar a cuál comunidad se asigna el nodo. En este, los Vε, no se removerán, es decir no tendrán una asignación específica, cumplirá una función de paso o eslabón para llegar al nodo e o b dependiendo dónde

11 comience el primero. Por ejemplo, un estudio detallado entre el tipo de información que transmite y la que se está buscando, es posible solucionar un problema que fundamenta el sesgo de selección en la economía laboral, por medio de identificar el salario de reserva en un desempleado. Figura 2. Nodos al interior de la red. Una vez identificados los nodos intermedios, el criterio estará en función de la señal, es decir, si la señal que emitió e o b es tomada por el nodo intermedio al y transmitida hacia la ruta, implicando que se acote por los nodos que conformen los Vε. En relación a lo determinado por Salazar (2013) de realizar una búsqueda incluyendo una característica o señal, concepto retomado en el planteamiento de éste algoritmo. Al identificar el camino que sigue la señal, hasta los al, los más probables a conformar Vψ, están al extremo de la Rx, donde cada uno ha recibido la señal y será el nodo de alta conexión que realizará el emparejamiento. Esto se logra, porque hay un nodo que emite la señal, donde tanto el buscador de empleo como el empleador, emiten señales diferentes que llegan al nodo de alta conexión. Por lo tanto, a éste le llegan ambas emisiones y si calzan se produce el emparejamiento. Aunque la función del nodo de alta conexión es emparejar, lo que el lector puede definir como una oficina de empleo, el caso de este estudio contempla que la información es libre y en ella no hay un cobro por una labor específica, así el retorno en la búsqueda tiene a ser mayor. La Figura 4, evidencia cómo el nodo Vψ, cumple la función de compilar la información entre el empleador y el buscador de empleo: emparejándolos.

12 Figura. 3. Nodos que rodean las comunidades. El algoritmo, como la ruta en un mapa, con puntos de referencia, denota lo siguiente: b na ana e l l l (9) Donde: b: El buscador de empleo que emite una señal. a -l : a l : Los nodos intermedios que pertenecen una comunidad (C i ) y ella a R F ó R I El nodo de alta conexión que realiza el emparejamiento. e: El empleador que emite una señal. n: La cantidad de nodos intermedios que separan al nodo emisor de la señal y al nodo de alta conexión que empareja. Así, para detectar el nodo de alta conexión en una trayectoria entre el aspirante y el empleador, es necesario encontrar un nodo incrustado en la intercepción de las redes que contribuya a generar la modularidad informativa: esta es la ganancia en información sobre empleo, derivada de la detección de una comunidad que anida un cierto número de redes de ego (Salazar, 2013).

13 Figura 4. Emparejamiento logrado por el nodo de alta conexión. Llevando el concepto de modularidad informativa al algoritmo descrito, a red social será R x, en donde se anidan las C i que representan las redes de ego. El nodo de alta conexión puede ser diferente en cada red instantánea estudiada o analizada por medio del algoritmo, lo importante es que cumpla con la condición de emparejar las señales emitidas por el empleador y el aspirante. También el nodo de alta conexión no siempre es el mismo esto depende del su propio interés en la información, de esta forma, su rol en la búsqueda puede ser de dejar fluir la información a convertirse en un buscador emparejado. Conclusión El propósito del artículo es describir un algoritmo que permite conectar a los buscadores de empleo y a los empleadores, para analizar las relaciones que se generan entre ellos y la conveniencia de hacer las búsquedas a través de internet. Tras detectar la forma en que se generan dichas relaciones, es importante analizar los diferentes tipos que se generan alrededor de las redes sociales y su vínculo con el mundo virtual y laboral, permitiendo esto esclarecer las dinámicas en las búsquedas de empleo para unir los requerimientos entre empleadores y buscadores, aún ante dificultades de tipo social, territorial y de distancia. Precisamente, el algoritmo propicia el inicio de un interesante tema de discusión, y que se encuentra relacionado con las diferentes opciones que brindan las redes sociales, como mecanismo de interacción, entre los empleadores y los buscadores de empleo, donde no se detecta un emparejamiento entre ellos en el momento de emitirse una señal (perfil laboral). Otro elemento importante develado en la construcción del algoritmo es el nodo de alta conexión e intermedios, finalmente son los nodos por los cuales fluye la información que cuando también son buscadores y en la red así lo han manifestado será posible medir su salario de reserva mediante una confrontación entre la asignación salarial de la oferta y la oferta que finalmente los empareje en su mutación de rol, dando una solución de

14 aproximación pero de mayor exactitud a la que hoy permite la economía laboral frente a este aspecto para un segmento similar a este tipo de nodo. Esto permite aseverar que en la construcción de dicho algoritmo, quedan abiertas nuevas líneas de investigación para profundizar, como son: el análisis de la eficiencia del algoritmo, las diferentes alternativas de emparejamiento entre los vínculos de las relaciones, entre otros. Finalmente, si bien las redes sociales son mecanismos que permiten la comunicación rápida entre los empleadores y los buscadores de empleo, cada uno de estos agentes va por su cuenta, y es por esto que se plantea el objetivo de hacer la medición a los diferentes usuarios para comprobar el algoritmo. Referencias Bibliográficas Azmeh, S. (2014). Labour in global production networks: workers in the qualifying industrial zones (QIZs) of Egypt and Jordan. Global Networks. Blondel, V.; Guillaume, J.-L.; Lambiotte, R.; Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment(10). Capece, G.; Costa, R. (2013). The new neighbourhood in the internet era: Network communities serving local communities. Behaviour and Information Technology, Vol. 32 No. 5, pp García, M. (2012). Editorial. Cuadernos de Economía, Vol. 31, No. (Julio - Diciembre), pp Guzmán, A. P.; Gil, H.; Carot, J.M. (2013). Factores Críticos de Éxito en el uso de las redes sociales en el ámbito universitario: Aplicación a Twitter. Valencia: Editorial Universitat Politècnica de València. Hellerstein, J.K.; Kutzbach, M.J.; Neumark, D. (2014). Do Labor Market Networks Have An Important Spatial Dimension? Journal of Urban Economics, No. 79, pp Jiménez, D. M. (2012). La búsqueda de información en el mercado laboral desde un enfoque alternativo: las redes sociales y el mercado laboral. Documentos de Trabajo CIDSE. Kleinberg, J. (2006). Complex Networks and Decentralized Search Algorithms. Madrid: European Mathematical Society. Kossinets, G.; Watts, D. J. (2009). Origins of Homophily in an Evolving Social. AJS - The University of Chicago, Vol. 115, No. 2, pp

15 Kozey, R. S. (2008). The impact of social support and organizational commitment on network centrality and job satisfaction in a faith-based, nonprofit organization. ProQuest Dissertations and Theses, pp López, J.T.; Soler, A.M. (2005). Trabajo, empleo y desempleo en la teoría económica: la nueva ortodoxia. Principios, No. 3, pp Margalit, Y. (2013). Explaining social policy preferences: Evidence from the Great Recession. American Political Science Review, Vol. 107, No. 1, pp Marino, K. (2012). Online Colleges. Recuperado el 21 de 11 de 2013, de Molina, J. L. (2004). La ciencia de las redes. Apuntes de Ciencia y Tecnología, Vol. 11, No. 1, pp Molina, M.A.; Rivero, D. (2012). Redes Complejas. Teoría y Práctica. TLATEMOANI, Diciembre. Vol. 11. pp Newman, M. E.; Watts, D. J.; Strogatz, S. H. (2002). Random graph models of social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Vol. 99, No. 1, pp Onnela, J.; Saramäki, J.; Hyvönen, J.; Szabó, G.; Lazer, D.; Kaski, K.; Barabási, L. (2007). Structure and tie strengths in mobile communication networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 104, No. 18, pp Palla, G.; Derenyi, I.; Farkas, I.; Vicsek, T. (2005). Uncovering the overlapping community structure of complex networks in nature and society. Nature, No. 435, pp Piraveenan, M.; Prokopenko, M.; Hossain, L. (2013). Percolation Centrality: Quantifying Graph-Theoretic Impact of Nodes during Percolation in Networks. PLoS On, Vol. 8, No. 1. pp Roth, A. (1984). The evolution of the labor market for medical interns and residents: a case study in game theory. The Journal of Political Economy, Vol. 92, No. 6, pp Salazar, B. (2013). Comunidades y modularidad en el hallazgo de empleo en redes sociales. Cali. CIDCE Valenzuela, V. (2003). Manual de análisis y diseño de algoritmos. Copiapó: INACAP. Watts, D. (2003). Six Degrees: The Science of a Connected Age. New York: WW Norton & Co.