IT 기업 직원의 만족 및 불만족 요인에 따른 이직률 예측: 토픽모델링과 머신러닝을 활용하여

최진욱; 신동원; 이한준

doi:10.7465/jkdi.2021.32.5.1035

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최진욱 (고려대학교) 신동원 (명지대학교) 이한준 (명지대학교)

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제5호

발행연도: 2021.9

수록면: 1,035 - 1,047 (13page)

DOI: 10.7465/jkdi.2021.32.5.1035

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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.

#기업 리뷰:머신러닝 #이직률 #직원 만족 #토픽모델링 #Employee satisfaction #firm review #machine learning #topic modeling #turnover rate

참고문헌 (38)

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Ahuja, M. K. / 2007 / IT road warriors : Balancing work-family conflict, job autonomy, and work overload to mitigate turnover intentions / MIS Quarterly 31:1~17

안병대 / 2020 / 기업개성이 직원의 직무만족과 기업 이직률의 관계에 미치는 영향 : 잡플래닛 기업 리뷰를 중심으로 / 한국IT서비스학회지 19(3):35~56

Atkins, A. / 2018 / Financial news predicts stock market volatility better than close price / The Journal of Finance and Data Science 4:120~137

방한솔 / 2019 / 텍스트마이닝을 이용하여 텍스트의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 연구 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1259~1276

Bartol, K. M. / 1982 / Managing information systems personnel : A review of the literature and managerial implications / MIS Quarterly (Special Issue):49~70

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