Visualización de las habilidades profesionales mediante el análisis de anuncios de sitios web de empleos
DOI:
https://doi.org/10.32480/rscp.2026.e3102Palabras clave:
habilidades profesionales, anuncios de empleo, portales de empleo, web scraping, análisis de redes socialesResumen
La transformación del mercado laboral, impulsada por el avance tecnológico, exige una actualización permanente de los planes de estudio universitarios. Ante ello, este estudio identificó las habilidades profesionales más demandadas en distintas carreras de una Facultad de Ingeniería a partir del análisis de anuncios de empleo publicados en el portal Indeed en Ecuador. Se recopilaron 512 anuncios mediante técnicas de web scraping, a partir de los cuales se identificaron 755 habilidades profesionales. Los datos fueron analizados utilizando Análisis de Redes Sociales (ARS), construyendo redes que relacionan habilidades y áreas de conocimiento. Los resultados evidencian redes con baja densidad, lo que refleja una alta especialización y dispersión de las competencias demandadas. No obstante, se identificaron nodos con alta centralidad, principalmente vinculados al desarrollo de software y al manejo de datos, destacándose habilidades como Java, SQL, JavaScript y bases de datos, especialmente en Ingeniería en Sistemas e Ingeniería en Software. En otras áreas, se observaron patrones específicos asociados a herramientas técnicas especializadas, como AutoCAD en Arquitectura e Ingeniería Mecánica, y ArcGIS y MapInfo en Ingeniería Ambiental. Estos hallazgos permiten caracterizar la demanda de competencias según el área del conocimiento y aportan evidencia para orientar procesos de actualización curricular universitaria.
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Referencias
1. Stefanik M, Lyócsa Š, Bilka M. Using online job postings to predict key labour market indicators. Soc Sci Comput Rev. 2023;41:1630–49.
2. Adecco, Infoempleo. Informe Infoempleo & Adecco 2020. The Adecco Group. España; 2021.
3. Apatsidis I, Georgiou K, Mittas N, Angelis L. A Study of Remote and On-site ICT Labor Market Demand using Job Offers from Stack Overflow. Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications. 2021;252–9. Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/document/9582599
4. Schultheiss T, Backes-Gellner U. Does updating education curricula accelerate technology adoption in the workplace? Evidence from dual vocational education and training curricula in Switzerland. Journal of Technology Transfer. Springer US; 2024;49:191–235. Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007/s10961-022-09971-9
5. Jimenez Chaves VE, García Torres M. Análisis de la Educación Inicial en Paraguay a través de las Técnicas de Aprendizaje Automático. Revista de la Sociedad Científica del Paraguay. 2019;24(2):293–304. Disponible en: https://sociedadcientifica.org.py/ojs/index.php/rscpy/article/view/85/80
6. Kim YA, Kim KA, Tzokas N. Entrepreneurial universities and the effect of the types of vocational education and internships on graduates’ employability. Studies in Higher Education. 2022;47(5):1000–9. Disponible en: https://repository.essex.ac.uk/32772/1/Final%20Submission%20SHE%20SI_KimKimTzokas.pdf
7. Guerra DDD, Gamboa AJP, Cano CAG. Social network analysis in virtual educational environments: Implications for collaborative learning and academic community development. Awari. 2023;4:1–12. Disponible en: https://awari.pro-metrics.org/index.php/a/article/view/59
8. Yao Q, Li RYM, Song L, Crabbe MJC. Safety knowledge sharing on Twitter: A social network analysis. Saf Sci. 2021;143:105411.
9. Pascual-Ferrá P, Alperstein N, Barnett DJ. Social Network Analysis of COVID-19 Public Discourse on Twitter: Implications for Risk Communication. Disaster Med Public Health Prep. 2022;16(2):561–9. Disponible en: https://doi.org/10.1017/dmp.2020.347
10. Ponce J, Vicuña A, Erazo O, Samaniego E. Caracterización de factores que influyen en la baja producción científica de las universidades usando análisis de redes sociales. RISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao. 2019;(E17):156 – 169. Disponible en: 354087364_Caracterizacion_de_factores_que_influyen_en_la_baja_produccion_cientifica_de_las_universidades_usando_analisis_de_redes_sociales
11. Chang V, Hall K, Xu QA, Doan LMT, Wang Z. A social network analysis of two networks: Adolescent school network and Bitcoin trader network. Decision Analytics Journal. 2022;3:100065. Disponible en: https://pure.aston.ac.uk/ws/portalfiles/portal/84494824/1_s2.0_S2772662222000236_main.pdf
12. Romanko O, O’mahony M. The Use of Online Job Sites for Measuring Skills and Labour Market Trends: A Review. Economic Statistic Centre of Excellence (ESCoE). 2022. Disponible en: https://ideas.repec.org/p/nsr/escoet/escoe-tr-19.html
13. Milovanović S, Bogdanović Z, Labus A, Despotović-Zrakić M, Mitrović S. Social recruiting: an application of social network analysis for preselection of candidates. Data Technologies and Applications. 2022;ahead-of-p. Disponible en: 358591024_Social_recruiting_an_application_of_social_network_analysis_for_preselection_of_candidates
14. Kumar N, Gupta M, Sharma D, Ofori I. Technical Job Recommendation System Using APIs and Web Crawling. Comput Intell Neurosci. 2022. Disponible en: https://doi.org/10.1155/2022/7797548
15. Ming D, Lee Y, Wei D, Ang X, Mei G, Pua C, et al. A Social Network Analysis of Jobs and Skills. In: Institutional Knowledge at Singapore Management University A social network analysis of jobs and skills. 2020:5747–9. Disponible en: https://ink.library.smu.edu.sg/cgi/viewcontent.cgi?article=6651&context=sis_research
16. Suleman F, Suleman A, Cunha F. Employability skills of graduates: Insights from job advertisements. International Conference on Higher Education Advances. 2020:247–54.
17. Walek B, Pektor O. Data mining of job requirements in online job advertisements using machine learning and sdca logistic regression. Mathematics. 2021;9(19). Disponible en: https://doi.org/10.3390/math9192475
18. Lipovac I, Babac M. Content Analysis of Job Advertisements for Identifying Employability Skills. Interdisciplinary Description of Complex Systems. 2021;19(4):511–25.
19. Graham CM, Lu Y. Skills Expectations in Cybersecurity: Semantic Network Analysis of Job Advertisements. Journal of Computer Information Systems. 2022;63(4):1–13.
20. Maghsoudi M. Uncovering the skillsets required in computer science jobs using social network analysis. Educ Inf Technol (Dordr). 2024;29(10):12759–80. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2308.08582
21. Guerrero Herrera LA, Cordero AT, Torres YS. Global Labour Skills Market from Network Theory. Redes. 2023;34(2):254–65. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8926863
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