Praca magisterska przygotowana na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu została doceniona w konkursie Komitetu Statystyki i Ekonometrii Polskiej Akademii Nauk. Autorzy, mgr Konrad Wasiak i mgr Manuela Walczak, pod kierunkiem promotora dr. Macieja Beręsewicza, prof. UEP, przeanalizowali ogromny zbiór danych dotyczących naborów w służbie cywilnej, aby wskazać czynniki wpływające na to, czy stanowisko zostanie obsadzone.

Co i jak zbadano

Badanie objęło prawie 100 000 ogłoszeń o naborach z lat 2018–2023 pochodzących z ponad 1 660 różnych instytucji. Autorzy zastosowali metody regresji oraz techniki uczenia maszynowego, by zidentyfikować cechy ogłoszeń i praktyk rekrutacyjnych korelujące z sukcesem procesu zatrudnienia. Analiza nie ograniczała się wyłącznie do prostych statystyk — wykorzystano także zaawansowane techniki, które pozwoliły na ocenę względnego wpływu poszczególnych czynników.

Najważniejsze wnioski badania

Jednym z kluczowych ustaleń jest stwierdzenie, że najsilniejszy wpływ na to, czy nabór zakończy się obsadzeniem stanowiska, ma przynależność do konkretnej instytucji. Innymi słowy, różnice między organizacjami — ich kultura, sposób prowadzenia rekrutacji czy wewnętrzne procedury — okazały się ważniejsze niż większość mierzalnych cech samych ogłoszeń. To odkrycie sugeruje, że działania zmierzające do poprawy skuteczności naborów powinny uwzględniać kontekst instytucjonalny, a nie tylko optymalizację treści ogłoszeń.

W pracy wskazano też konkretne elementy ogłoszeń, które wpływają na szanse obsadzenia stanowiska. Przykładowo, doprecyzowanie wymagań edukacyjnych zwiększa prawdopodobieństwo zatrudnienia o około 20 punktów procentowych. To praktyczna wskazówka dla jednostek ogłaszających nabory: jasne i precyzyjne sformułowanie oczekiwań może znacząco poprawić efektywność procesu rekrutacji.

Nowatorskie metody i udostępnione dane

Autorzy opracowali także metodę dekompozycji predykcji, która pozwala rozłożyć wpływ poszczególnych elementów ogłoszenia na wynik naboru. Dzięki temu możliwe jest wskazanie, które fragmenty treści działają na korzyść procesu rekrutacyjnego, a które mogą go utrudniać. Taka analiza daje praktyczne narzędzie dla osób odpowiedzialnych za tworzenie ogłoszeń oraz dla menedżerów procesów HR w instytucjach publicznych.

Ważnym aspektem projektu jest udostępnienie zebranych danych — zestaw danych został umieszczony publicznie w repozytorium RepOD. Dzięki temu inni badacze oraz praktycy mogą weryfikować wyniki, prowadzić dalsze analizy lub wykorzystywać zgromadzony materiał w celu optymalizacji własnych procesów rekrutacyjnych.

Znaczenie dla urzędów i jednostek miejskich

Wyniki pracy mają bezpośrednie zastosowanie praktyczne — mogą służyć do usprawnienia procesów rekrutacyjnych w urzędzie miasta oraz jednostkach miejskich. Ponieważ różnice między instytucjami okazały się kluczowe, wnioski te mogą skłonić do refleksji nad wewnętrznymi procedurami, komunikacją z kandydatami i kulturą rekrutacyjną. W praktyce może to oznaczać konieczność przeprowadzenia audytów rekrutacyjnych, standaryzacji niektórych procedur czy szkoleń dla osób tworzących ogłoszenia i prowadzących nabory.

Dla mieszkańców Poznania i okolic rezultaty takich zmian przekładają się na sprawniejsze funkcjonowanie urzędów — lepiej obsadzone stanowiska to szybsze załatwianie spraw publicznych, mniejsze obciążenie pracowników i wyższa jakość usług. Z punktu widzenia osób poszukujących pracy, jaśniejsze wymagania w ogłoszeniach mogą pomóc w lepszym dopasowaniu kandydatów do ofert.

Praktyczne wskazówki i dalsze kroki

Na podstawie badania można sformułować kilka praktycznych zaleceń dla jednostek ogłaszających nabory:

Precyzuj wymagania edukacyjne i doświadczenie — to zwiększa szansę na obsadzenie stanowiska. Analizuj własne procesy rekrutacyjne i porównuj ich efektywność z innymi instytucjami — różnice instytucjonalne mają duże znaczenie. Wykorzystuj metody dekompozycji predykcji, by identyfikować fragmenty ogłoszeń, które warto modyfikować. Upubliczniaj i dokumentuj dane rekrutacyjne, by umożliwić dalsze badania i udostępnić materiały innym praktykom.

Autorzy i promotor podkreślają praktyczny wymiar pracy — badanie zostało wyróżnione m.in. dlatego, że jego wyniki mogą być wykorzystane w realnych działaniach instytucji publicznych i podmiotów biznesowych.

Informacja	Szczegóły
Autorzy	mgr Konrad Wasiak, mgr Manuela Walczak
Tytuł pracy	„Obsadzone czy nieobsadzone? Statystyczna analiza wyników naborów w służbie cywilnej z wykorzystaniem metod analizy regresji i uczenia maszynowego”
Promotor	dr Maciej Beręsewicz, prof. UEP
Zakres danych	Prawie 100 000 ogłoszeń z lat 2018–2023, ponad 1 660 instytucji
Główne metody	Regresja, uczenie maszynowe, dekompozycja predykcji
Dostępność danych	Repozytorium RepOD (zestaw udostępniony publicznie)
Wyróżnienie	Konkurs Komitetu Statystyki i Ekonometrii PAN

Wyróżnienie tej pracy magisterskiej podkreśla znaczenie badań empirycznych prowadzonych na UEP i pokazuje, że odpowiednio przygotowane analizy danych mogą przekładać się na konkretne udoskonalenia w działaniu instytucji publicznych. Projekt łączy teorię z praktyką — od metodologii statystycznej po rekomendacje operacyjne.

Źródło: ue.poznan.pl/