Expertise finding
ಪರಿಣತಿಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. ನೇಮಕಾತಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಕೆಲವು ಅಗತ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಾರ್ಹ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಪರಿಣತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಪರಿಣತಿಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ಉಪ-ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ (ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಪರಿಣತಿಯ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್). ಪರಿಣತಿಯ ಮಹತ್ವ ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯು ಬಂಡವಾಳ, ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಬಹುದು. ಪರಿಣತಿಯ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಬಂಡವಾಳಶಾಹಿಯ ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಅಂಶಗಳು ಈಗ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆಃ ಬಂಡವಾಳದ ಲಭ್ಯತೆಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿದೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವಿಧಾನಗಳ ಲಭ್ಯತೆ ಇದೆ. ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿಗೂ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರವಾನಗಿ ನೀಡಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಸಹ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸ್ಮರಣೆಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ತಜ್ಞರಿಲ್ಲದೆ ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಶಿರಚ್ಛೇದವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಬಳಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು "ಪರವಾನಗಿ" ನೀಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ, ಇದು ಮೊದಲ ಹಂತದಿಂದಲೇ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆಃ ನೀವು ನಂಬಬಹುದಾದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೂ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರಿ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಮಿಶ್ರಣ, ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಬ್ಬರ ತೀರ್ಪು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಉತ್ತರಗಳು ಚಿಂತನಶೀಲವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಆಶಿಸುತ್ತಾ, ಒಬ್ಬರು ನಂಬುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಇದರಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ಕಳೆದ ಹದಿನೈದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಜ್ಞಾನ ನಿರ್ವಹಣಾ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಒಂದು ವರ್ಗವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ, ಇದನ್ನು "ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿವೆ. ಕೆಲವು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿರುವಂತೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು "ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿ" ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನ ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳಿವೆ, ಅದು ಪರಿಣತಿಯ ಮತ್ತು ಕೊಡುಗೆಗಳ ಸ್ವಯಂ-ನಿರ್ಧರಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ತಜ್ಞರನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಿಶ್ರತಳಿಗಳು ಸಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಮತ್ತು ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು ವಾದಯೋಗ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆ. ಇನ್ನೂ ಇತರ ಪರಿಣತಿಯ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳು ಪರಿಣತಿಯ ಬಾಹ್ಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ, ಇಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು "ಗೇಟೆಡ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಬಂಧಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಥವಾ ತಜ್ಞರ ಅನೇಕ ಕೆಲಸದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳು. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಿಸರ್ಚ್ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್), ಆದಾಗ್ಯೂ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಇತರ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ರಚಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸದಸ್ಯರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು), ಸಮುದಾಯ ಆಧಾರಿತ ಸಂಕೇತಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯ ಅನುಮೋದನೆಗಳು) ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶೋಧಕ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಪರ್ಕ) ಬಳಸುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳೂ ಇವೆ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕ 1ರಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಕೋಷ್ಟಕ 1: ಪರಿಣತಿಯ ಸ್ಥಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಹಲವಾರು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆಃ ಪರಿಣತರಲ್ಲದವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಣತಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದತ್ತಸಂಚಯವು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದಿದ್ದಾಗ. ಶಬ್ದಾರ್ಥಿಕವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದ ರಚನೆರಹಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಹುಡುಕಾಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಪರಿಣತರಲ್ಲದವರ ಕಡೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಇನ್ನಷ್ಟು ತೀವ್ರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ತಜ್ಞರು ತಮ್ಮ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ಪುಟಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ರಿಸರ್ಚ್ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಡ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ಸ್ನಂತಹ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಜ್ಞರಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲು ಒಂದು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಹಲವಾರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು/ವಿನಂತಿಗಳಿಂದಾಗಿ ತಜ್ಞ-ಆಯಾಸವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು (ರೆಫ್. 1). ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಲ್ಲದ ಪರಿಣತಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ "ಗೇಮಿಂಗ್" ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಸೂಚ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಮ್ಮಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಅವರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಅವರ ಸೂಚ್ಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ತೀರ್ಮಾನದ ಹಂತವು ಪರಿಣತಿಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಹಿಂದಿರುಗಿದ ತಜ್ಞರ ಸಂಖ್ಯೆ ಬೆರಳೆಣಿಕೆಯಷ್ಟು ಇದ್ದರೆ, ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು (ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ತಜ್ಞರು) ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆಃ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು? ಅದು ಕೂಡ ಸಾಧ್ಯವೇ? ಬಳಕೆದಾರರ ಶಿಫಾರಸುಗಳಂತಹ ಪರಿಣತಿಯ ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಯಾವುವು? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರಜ್ಞೆಯೊಂದಿಗೆ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿರುವ ಸರಳ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯಿಂದ ಪರಿಣತಿಯ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು? ಟೆಕ್ನೋರಾಟಿ ಮತ್ತು ರಿಸರ್ಚ್ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ಪ್ರಾಧಿಕಾರದ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿಪರ ಕಳಂಕದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಯಾವುವು? ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಶೋಧಕರಿಗೆ ಪರಿಣತಿಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ನೇಮಕಾತಿ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದೇ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ವಿವಿಧ ಕಂಪನಿಗಳು, ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು, ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ನೇಮಕಾತಿದಾರರು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವರ ಪರಿಣತಿಯ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ತಜ್ಞರು ಒದಗಿಸಿದ "ಕಚ್ಚಾ" ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಈ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡದ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳುಃ ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ-ವರದಿ ಮಾಡಿದ ಪರಿಣತಿ, ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಳಕೆದಾರರ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಡೆಸ್ಕ್ ಟಿಕೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆಃ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವೆ ಇ-ಮೇಲ್ ದಟ್ಟಣೆಯನ್ನು ಯಾರು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು, ಖಾಸಗಿಯಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ವೆಬ್ನಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರ-ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ವೆಬ್ ಪುಟಗಳ ವರದಿಗಳು (ತಾಂತ್ರಿಕ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಇತ್ಯಾದಿ). ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳು, ಅಂದರೆ, ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೊಡುಗೆಗಳು (ಅನುದಾನ ಸಮಿತಿಗಳು, ರೆಫರಿಗಳು, ಪೇಟೆಂಟ್ ಕಚೇರಿ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಜನಪ್ರಿಯತೆ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಅನುಸರಿಸುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಪೇಟೆಂಟ್ಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿವೆಃ ಪೇಟೆಂಟ್ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು ಅನುದಾನವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ (ವಿಫಲವಾದ ಅನುದಾನ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳು ಲೇಖಕರನ್ನು ಮೀರಿ ವಿರಳವಾಗಿ ತಿಳಿದಿವೆ) ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಉತ್ಪನ್ನವು ಔಷಧೀಯ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಪರಿಣತಿಯ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿಧಾನಗಳು ತಜ್ಞರು ಸ್ವತಃ ಕೈಪಿಡಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಕಿಲ್ಹೈವ್) ಅಥವಾ ಕ್ಯುರೇಟರ್ (ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟೈಸ್ ಫೈಂಡರ್) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಂಐಟಿಯ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಫೈಂಡರ್) ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಕ್ಯುರೇಶನ್ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರಿಸರ್ಚ್ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್) ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪರಿಣತಿಯ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಿಂಕ್ಡ್ಇನ್), ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬರುವ ಅನೇಕ ಸಂಕೇತಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರ - ಇದಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ಥಳಗಳು, ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಂಪನಿಗಳಂತಹ ಅಗತ್ಯವಾದ ಪರಿಣತಿಯ ಇತರ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಪಠ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಸಹಯೋಗಿ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಅಕಾಡೆಮಿಯಾದಲ್ಲಿ, ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಸಹಯೋಗಿ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಸಹಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅಸಿಂಕ್ರೊನಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದ್ದರೂ (ಉದ್ಯೋಗದಾತನು ಉದ್ಯೋಗಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾನೆ), ಸಹಯೋಗಿ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಸಹಯೋಗಗಳು) ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಪರಿಣತಿಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಹಾಗಲ್ಲ, ಅಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಗುರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಕರ್ಮನ್, ಮಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್, ಡೇವಿಡ್ (1998) "ಜಸ್ಟ್ ಟಾಕ್ ಟು ಮೀಃ ಎ ಫೀಲ್ಡ್ ಸ್ಟಡಿ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟೈಸ್ ಲೊಕೇಷನ್" ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ 1998 ಎಸಿಎಂ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಪೋರ್ಟೆಡ್ ಕೋಆಪರೇಟಿವ್ ವರ್ಕ್. ಹ್ಯೂಸ್, ಗರೆಥ್ ಮತ್ತು ಕ್ರೌಡರ್, ರಿಚರ್ಡ್ (2003) "ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಪರಿಣತಿಯ ಶೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿನ ಅನುಭವಗಳು" ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ ಡಿಇಟಿಸಿ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ 2003. ಮೇಬರಿ, ಎಮ್., ಡಿ 'ಅಮೋರ್, ಆರ್., ಹೌಸ್, ಡಿ. (2002). "ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪರಿಣತಿಯ ಅರಿವು". ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಹ್ಯೂಮನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ 14 (2): 199-217. ಮೇಬರಿ, ಎಮ್., ಡಿ 'ಅಮೋರ್, ಆರ್., ಹೌಸ್, ಡಿ. (2000). ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು. ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ರಿಸರ್ಚ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್. 43 (6): 12-15. ಮೇಬರಿ, ಎಮ್., ಡಿ 'ಅಮೋರ್, ಆರ್, ಮತ್ತು ಹೌಸ್, ಡಿ. ಡಿಸೆಂಬರ್ (2001). ಸಹಯೋಗದ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಣತರ ಅನ್ವೇಷಣೆ. ಎಸಿಎಂ 14 (12) ರ ಸಂವಹನಃ 55-56. ರಘುಸಾದಲ್ಲಿ, ಜೆ. ಮತ್ತು ಬೋಚೆನೆಕ್, ಜಿ. (ಆವೃತ್ತಿಗಳು). ವರ್ಚುವಲ್ ಡಿಸೈನ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ಗಳ ಸಹಯೋಗದ ವಿಶೇಷ ವಿಭಾಗ. ಮೇಬರಿ, ಎಮ್., ಡಿ 'ಅಮೋರ್, ಆರ್. ಮತ್ತು ಹೌಸ್, ಡಿ. (2002). ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯ ನಕ್ಷೆ. ಅಕರ್ಮನ್, ಎಮ್., ಕೋಹೆನ್, ಎ., ಪಿಪೆಕ್, ವಿ. ಮತ್ತು ವುಲ್ಫ್, ವಿ. (eds.). ಜ್ಞಾನ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮೀರಿಃ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ಃ ಎಂಐಟಿ ಪ್ರೆಸ್. ಮ್ಯಾಟಾಕ್ಸ್, ಡಿ., ಎಮ್. ಮೇಬರಿ, ಮತ್ತು ಇತರರು. (1999). "ಉದ್ಯಮ ತಜ್ಞ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಅನ್ವೇಷಣೆ". ಜರ್ಮನಿಯ ಮ್ಯೂನಿಚ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂವಹನಗಳ 8ನೇ ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮ್ಮೇಳನದ (ಎಚ್. ಸಿ. ಐ. ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ 99) ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು. ಟ್ಯಾಂಗ್, ಜೆ., ಜಾಂಗ್ ಜೆ., ಯಾವೊ ಎಲ್., ಲಿ ಜೆ., ಜಾಂಗ್ ಎಲ್. ಮತ್ತು ಸು ಝಡ್. (2008) "ಆರ್ನೆಟ್ ಮೈನರ್ಃ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಷನ್ ಅಂಡ್ ಮೈನಿಂಗ್ ಆಫ್ ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಸೋಶಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್" ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ 14 ನೇ ಎಸಿಎಂ ಸಿಗ್ಕೆಡಿಡಿ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ನಾಲೆಡ್ಜ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಅಂಡ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್. ವಯಾಕ್ವಾ, ಎ. (1999). "ಪರಿಣತಿಯ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು". 1999ರ ಎಎಎಐ ಸ್ಪ್ರಿಂಗ್ ಸಿಂಪೋಸಿಯಂ ಆನ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಏಜೆಂಟ್ಸ್ ಇನ್ ಸೈಬರ್ಸ್ಪೇಸ್, ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್, ಸಿಎ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾಪನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಜ್ಞಾನ ಹಂಚಿಕೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯ ವಿಜ್ಞಾನ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕಾರಗಳು ವಿಜ್ಞಾನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು