Este trabajo tiene como objetivo agrupar las distintas ocupaciones laborales en diversas categorías en función de la semejanza en los requisitos que presenta cada ocupación en cuanto a competencias lingüísticas. Para ello, se utilizan los datos para las ocupaciones definidas en la O’Net-SOC-2010 para EE.UU. en 2015. Se consideran tres clasificaciones, en función del nivel de desagregación que presentan los datos de O’Net. El análisis se efectúa mediante redes neuronales artificiales, en concreto, los mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM). Se pretende así analizar si el nivel de desagregación de las ocupaciones influye en la clasificación de dichas ocupaciones en función del nivel requerido de competencias lingüísticas. La aportación que se realiza es novedosa, ya que, hasta donde conocemos, no existe ningún trabajo previo que utilice los SOM para la clasificación de las ocupaciones laborales considerando las competencias lingüísticas requeridas. Dicho análisis puede ayudar a los investigadores sociales en el estudio del impacto e influencia que presentan los componentes lingüís- ticos del trabajo en la productividad laboral, la empleabilidad de los trabajadores, los resultados empresariales y la generación de ventajas competitivas basadas en el lenguaje, entre otras.

No abstract