Facebook大數(shù)據(jù)揭秘「子承父業(yè)」

大數(shù)據(jù)

當(dāng)你走出校門邁向職場(chǎng),擇業(yè)時(shí)也許很難完全避免來(lái)自父母的影響。而這種影響甚至還不是一時(shí),而是打你一出生就已經(jīng)開(kāi)始了。

“龍生龍鳳生鳳”,父母的職業(yè)在多大程度上會(huì)影響子女的職業(yè)呢 Facebook的兩位數(shù)據(jù)科學(xué)家通過(guò)分析Facebook社交平臺(tái)上的數(shù)百萬(wàn)條職業(yè)和人際關(guān)系數(shù)據(jù),為我們揭示了父母和子女的職業(yè)代際傳承關(guān)系的“真相”。

子女選什么職業(yè),多大程度上受到父母的影響

父母和子女間的關(guān)系不只限于基因。父母是孩子的榜樣,會(huì)為他們提供機(jī)會(huì),還會(huì)為他們的職業(yè)道路提供建議。那么,孩子最終會(huì)和父母從事同樣的工作嗎 其他的兄弟姐妹也會(huì)選擇一樣的職業(yè)嗎 不同的職業(yè),父母對(duì)孩子的影響會(huì)有什么不同

為了弄清這些問(wèn)題,F(xiàn)acebook憑借自己的社交大數(shù)據(jù)對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行了研究。

Facebook分析了移除身份信息后的兩組相關(guān)的數(shù)據(jù):

兄弟姐妹的職業(yè)選擇

父母子女的職業(yè)選擇

樣本包括了英語(yǔ)語(yǔ)言區(qū)在Facebook上關(guān)聯(lián)了各種家人、親戚關(guān)系的這些人,當(dāng)然這些人也都填寫了自己的職業(yè),但需要注意,這些信息都沒(méi)有經(jīng)過(guò)驗(yàn)證。

Facebook把各類職業(yè)劃分為幾個(gè)主要類別,其中軍事職業(yè)類別存在重復(fù)的情況,因?yàn)檫@個(gè)類別同時(shí)包括了雇主身份、職業(yè)分類以及過(guò)往的服役記錄,而其他工作分類只是基于選擇的職業(yè)分類。

由于數(shù)據(jù)不包括那些無(wú)法在Facebook上勾選的職業(yè),因此它可能并不代表整體人口,但瑕不掩瑜,研究本身還是很有趣的。

下面這兩張圖展示的是父親和兒子、母親和女兒的職業(yè)關(guān)聯(lián)度情況:


大數(shù)據(jù)

根據(jù)圖片來(lái)看,子女和父母選擇同一個(gè)特定職業(yè)的可能性,確實(shí)因職業(yè)而異。


Facebook一共收集了560萬(wàn)份數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都來(lái)自英語(yǔ)語(yǔ)言區(qū),且父母和子女都填寫了職業(yè)信息。Facebook先計(jì)算了在給定父母職業(yè)的情況下子女從事某一職業(yè)的概率,比如,一個(gè)律師父親有一個(gè)醫(yī)生兒子的概率是5%。然后,F(xiàn)acebook還計(jì)算出這一概率相對(duì)于其他行業(yè)的情況是個(gè)什么程度。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在這個(gè)案例里,法律從業(yè)者的兒子比其他行業(yè)從業(yè)者的兒子,從事醫(yī)藥行業(yè)的概率高4.6倍。

對(duì)學(xué)歷要求較高的職業(yè),父母子女間的代際關(guān)聯(lián)度較高

在下面這張可視化網(wǎng)絡(luò)圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示“職業(yè)-性別”的配對(duì),藍(lán)色表示男性,紫色表示女性,例如,標(biāo)有science字樣的紫色節(jié)點(diǎn)意思是“女性科學(xué)家”。

另外,職業(yè)標(biāo)簽都是縮寫的。2個(gè)節(jié)點(diǎn)間的連線和箭頭方向,表示父母是某一職業(yè)的小孩會(huì)在多大程度上選擇另外一個(gè)職業(yè)(注:衡量的標(biāo)準(zhǔn)是和人群的平均水平的比較)。所有線條只有當(dāng)比平均概率至少大2.5倍以上才會(huì)顯示,線條越粗,意味著子女選擇另個(gè)職業(yè)的概率更高。


大數(shù)據(jù)

通過(guò)這樣的可視化網(wǎng)絡(luò),我們可以了解父母與子女職業(yè)之間的聯(lián)系。比如說(shuō),從藍(lán)色的military(軍事、軍隊(duì)相關(guān)工作)和藍(lán)色的protective service(安保類工作)間這條線可以看出,父親在軍隊(duì)中工作的話,兒子比平均水平更可能從事安保類的服務(wù)(注:至少比平均水平高2.5倍以上)。


通過(guò)展示這樣一個(gè)關(guān)系網(wǎng),并且使用力引導(dǎo)布局算法(force-directed network layout algorithm)把那些代際關(guān)系比一般水平高很多的關(guān)系放在更靠近的地方,我們可以看到,在上圖的左側(cè),那些需要更高學(xué)歷知識(shí)的職業(yè)會(huì)聚集得更緊密;另一方面,相對(duì)低學(xué)歷需求的職業(yè)在右側(cè)。

盡管相對(duì)來(lái)說(shuō),一個(gè)孩子很有可能跟隨父母的腳步,但絕對(duì)百分比可能還是很低的。比如你的父親在軍隊(duì)工作,則你入伍的概率是普通情況的5倍,這聽(tīng)上去非??鋸垼鋵?shí)如果看絕對(duì)值,父親是軍人的兒子中,每4個(gè)兒子只有1個(gè)會(huì)選擇入伍,也就是25%而已。至于父親從事農(nóng)業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)的,只有3%的子女繼承了這個(gè)行業(yè),但還是比總體水平高出了7.6倍。

母親是白領(lǐng)或者行政人員的女兒里,有20%會(huì)從事同樣的職業(yè),但這只比一般概率大了兩倍。另一方面,如果母親是醫(yī)護(hù)人員,那女兒有8.5%的幾率同樣成為醫(yī)護(hù)人員,并且這是總體的3.75倍。

我們也能看到跨性別的職業(yè)“繼承”,例如:科學(xué)家父親有一個(gè)科學(xué)家女兒的概率是總體的3.9倍,而律師母親的兒子也干這一行的概率是總體的6.6倍。

另外需要注意的是,由于家庭背景,孩子進(jìn)入某些職業(yè)的可能性會(huì)非常小。比如說(shuō),對(duì)于父親從事法律的人來(lái)說(shuō),他們進(jìn)入到建筑行業(yè)、維修、維護(hù)行業(yè)的可能性只是平均水平的85%。

除了父母,兄弟姐妹也會(huì)影響你的職業(yè)選擇

接下來(lái)我們來(lái)看看兄弟姐妹們會(huì)不會(huì)選擇一樣的職位

兄弟姐妹們不僅有一樣的父母,對(duì)于雙胞胎來(lái)說(shuō),他們還擁有相同的基因。對(duì)于同卵雙胞胎來(lái)說(shuō),他們有完全一樣的基因,對(duì)于異卵雙胞胎來(lái)說(shuō),從基因上來(lái)說(shuō),他們和兄弟姐妹們沒(méi)有區(qū)別。但不管是同卵還是異卵,雙胞胎都是從相似的環(huán)境中成長(zhǎng)起來(lái)的,盡管隨著家里孩子數(shù)量的增加,父母的教養(yǎng)方式可能會(huì)產(chǎn)生變化,比如一個(gè)家庭中,對(duì)老大的教育可能比較嚴(yán)格,對(duì)最小的可能比較寵愛(ài)。但我們一般認(rèn)為雙胞胎受到的教養(yǎng)方式還是接近的。

為了分析兄弟姐妹的職業(yè),F(xiàn)acebook收集了237萬(wàn)份數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)對(duì)象都是美國(guó)的同性別兄弟姐妹,并且他們?cè)趥€(gè)人資料中填寫了職業(yè)信息。

Facebook把兄弟姐妹分成三組:

同性別雙胞胎,

年齡相差不超過(guò)兩歲的同性別的兄弟姐妹,

大樣本中任意兩個(gè)年齡相差不超過(guò)兩歲的同性別人士。

他們將會(huì)比較這三組樣本中從事相同工作的概率。不難看出第三組是參照組。

在第二組中,也就是年齡相差不超過(guò)兩歲的兄弟姐妹間,有15%的幾率選擇同樣的工作,這比第三組任意兩個(gè)同性別同年齡的人選擇相同工作的概率8.6%要高。但更驚人的數(shù)據(jù)是,雙胞胎選擇同樣職業(yè)的概率是24.7%。

下面這些柱狀圖將這個(gè)結(jié)論按照職業(yè)和性別進(jìn)行了更具體的細(xì)分。


大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)

如圖,每條柱子有三種不同深淺的顏色。顏色最深最不透明的代表了基準(zhǔn)線的概率。稍淺一點(diǎn)的代表了同性別的非雙胞胎擁有相同工作的概率。最淺的代表了雙胞胎擁有相同工作的概率。


第一張圖是按照雙胞胎從事同一類職業(yè)比例的大小來(lái)排序,第二張是按照兄弟姐妹間的大小來(lái)排,第三張是基準(zhǔn)組。

總結(jié)來(lái)說(shuō),我們可以發(fā)現(xiàn),來(lái)自一個(gè)家庭的成員傾向于選擇相同的職業(yè),特別是對(duì)于雙胞胎來(lái)說(shuō)。然而,絕大多數(shù)的孩子都還是選擇了走自己的道路,選擇與父母或兄弟姐妹不同的職業(yè)。

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2017-11-16
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