part1では使用技術について書きましたが、part2では野望について書いてみます。

part1は以下から。

転職ドラフト：検討中を分析してみた part1（2018/09/23）

ちなみに、現時点で0の方は232人、4以上は43人となっています。ランダムに抽出して母数揃えるべきかなーとも思ったんですが、とりあえず全体の傾向を見たいのでこのままでいきます。

この視点から見たらどうよ、それ間違ってない？、あるいは単純に良かったよ！など、何かご意見などありましたらコメント頂けると幸いです。

野望もタグクラウド作ってみた

使用技術と同じく、一覧で目を引くのが野望です。検討中を多く貰ってる人と少ない人で、使ってる単語や文の書き方などに差があるんじゃなかろうか、という話です。

一覧の野望を取得し、形態素解析。その結果から名詞、動詞、副詞、形容詞のみを抽出して使用しています。形態素解析にはmecabを使っていますが、辞書はデフォルトのものを使っています。本当はmecab-ipadic-neologdを使いたかったのですが、Windows環境だと厳しいので…。後は同じ意味の言葉をまとめるとかすると、もうちょい見やすくなりそうですね。

比べやすいように左右に並べてみました。

ぱっと見、開発、サービス、技術、エンジニアあたりは共通していますね。後はなるとか、するとか。4以上の方で目立って0の方で目立たないものは、自分、作る（作っ）、成長などでしょうか。

…いまいち差がよく分からないですね。

次は各品詞に絞って調べてみます。

名詞のみ

名詞に絞って作った結果がこれです。

大きいところはあまり差がなく、開発、エンジニア、サービス、技術という感じですね。4以上の方で成長、自分が目立ちます。

小さいところでいくと、0の方では世界、収益、価値、現場、生活、貢献、提供、組織、レベルアップ、トップなどなど。4以上の方ではフルスタックエンジニア、スマホアプリエンジニア、アプリ、社会、活躍、改善、世の中、フロントエンドエンジニアなどなど。

0の方が少しふわっとしているというか、4以上の方が具体的な感じはしますね。気になったので一覧で見てみましたが、実際に0の方は野望が大きすぎたり、ふわっとしていて会社に入ってからどう価値を発揮するのかが見えなかったり、という印象でした。半面、4以上の方は企業に入ってからこういう働き方をしたいんだろうな、というのが想像できる人が多かったです。

…と言いつつ、野望が空欄の人も4貰ってたりするのでアレですが。レジュメを見た、とか非公開情報の部分も取れればなぁ…と思いますが、だったら自分でサービス起こせって言う話ですね。転職ドラフトの中で色々分析してるっぽいので、レポートに期待っていう感じです。

動詞のみ

意味あるのかなーと思いつつ、動詞のみです。

結構差ができたかなと思っていて、0の方はできる、なり、する、なるなど。4以上の方は作り、作っ、立ち、携わり、いる、など。

0の方はできる、なり、なるなど、今はできないけど将来的にはなっていたいという願望的な書き方。4以上の方は、する、なる、いる、作り、など将来的にこれをするという意思がある書き方、という印象です（リーダーになりたいor リーダーになる、なっている）。

野望なので、こうなってたらいいなーではなく、こうなっているんだ！という書き方が大事。ということですかね。

形容詞のみ

形容詞のみバージョン。

あんまし差がないですね、としか言いようが…。以上です。

副詞

副詞バージョンです。

結構差が出た感じがしますね。

4以上の方のワクワクの存在感。まあ、副詞自体あまり使われていないですが（4以上の方で8、0の方で24）。

強いて言うなら、0の方が、より、どんどん、さらに、ふたたび、まだまだ、など現在の延長をイメージさせる言葉が見受けられる、という感じでしょうか。

影響はありそうですが、もっと数が欲しいですね。

感想

いまいちコレだ！っていうのが見つからなくて残念な感じではあります。まあ、本当は検討中ではなくて、レジュメを見た、と相関が深いはずなのでレジュメを見た、の数を取れればいいんですけどねぇ…。それだったらもう少し何か見えそうな気がする。

検討中だと、レジュメを見たうえでの中身、なんですよね。ただし、検討中が多い人はレジュメも多くの企業に見られていると考えられるので、まったく意味はないとは思わないですが。

今回は単純に単語の数から色々考察してみましたが、第14回が終わったらもっと分析してみたいですね。母数が少ないのであれば、過去14回分全てを利用することもできますし。

企業側の属性も影響あると思うんですよね（使ってる技術、Web系/SIer、規模、0to1 or 1to100…）。

後、分析方法ももっと色々あるはずなので試してみたいです（特徴量取って～とか、学生の頃にやったなぁと…。後で読み直そう）。

実は小説家になろう、のタイトルやあらすじ、タグを分析しよう、というのが元だったりするんですが。自分はそこらへん苦手なので、タイトル入れたらどれくらいウケそうか判定するサービスを作ろうとか考えていたんですよね。んで、最後は自動生成。

小説のタイトルが野望、タグが使用技術、と良い感じに重なっている気がします。転職ドラフトの分析で分析手法勉強したら、今度はそれを小説家になろうの分析に転用していければなーとか…。

以上、余談でした。