19
Moving: An explora0on of how far we go for work. Solomon Bisker Special Topics in Interac0ve Art and Computa0onal Design, Spring 2010 (Golan Levin’s Studio)

Moving: Resume Visualization

  • Upload
    sbisker

  • View
    1.293

  • Download
    1

Embed Size (px)

DESCRIPTION

A project for Golan Levin's electronic design and art studio at Carnegie Mellon University in Spring 2010. http://golancourses.net/2010spring/01/27/project-1-moving/

Citation preview

Page 1: Moving: Resume Visualization

Moving:  An explora0on of how far we go for work. 

Solomon Bisker Special Topics in Interac0ve Art and Computa0onal Design, Spring 2010 (Golan Levin’s Studio) 

Page 2: Moving: Resume Visualization

Resume: Statement of corporate conformity?… 

Page 3: Moving: Resume Visualization

…or reminder of who I am, and where I’ve been? 

Page 4: Moving: Resume Visualization

The most popular reason for moving is a change of job (according to Ryder.) What do the worlds’ aRempts at geSng hired tell us about who we are  – and where our lives take us? 

Page 5: Moving: Resume Visualization

Idea: Find a ton of resumes. Find where people live now (ZIP CODE), and where they used to live (CITIES.)   

Places I used to live.  Where I 

live now 

Page 6: Moving: Resume Visualization

Step One: Collect Resumes Python script uses the Google and Bing APIs to find and download resumes, using the query "filetype:pdf resume.pdf”. “Buzzwords” salt searches to drum up addi0onal unique results. 

Page 7: Moving: Resume Visualization

Step Two: Eliminate Duplicates Duplicates of resumes are found and deleted using an open‐source Python script, Duplinator Coverflow confirms results and, op0onally, lets us look for false posi0ve “Sample Resumes.” 

Page 8: Moving: Resume Visualization

Step Three: Convert PDFs to TXT format. On Macs, this is done with Apple’s Automator workflow tool. 

Page 9: Moving: Resume Visualization

Step Four: Extract loca0on informa0on from each resume into its own file. With Python, read in Ben Fry’s “Zip Decode” zip‐to‐city‐name mapping to determine valid US ci0es and valid US zipcodes. We’ll use his project again later. 

Page 10: Moving: Resume Visualization

Step Five: Plot loca0on informa0on in Processing Much of the visualiza0on code came from reverse‐engineering Ben Fry’s “Zip Decode”, leSng us plot both ci0es and zipcodes easily, and adding a Resume object model. 

Ben Fry 

Me (Thanks to Ben Fry) 

Page 11: Moving: Resume Visualization

~1,600 Resumes ~600 Uniques ~450 With Complete Loca0on informa0on (Number PloRed) 

Page 12: Moving: Resume Visualization

Finding: There seem to be vastly more jobs (red dots) than home ci0es (blue dots). 

Page 13: Moving: Resume Visualization

Finding: Lots of people jump coasts for work (especially to and from San Francisco) 

Page 14: Moving: Resume Visualization

Finding: Other people simply Love New York. (Or Boston, or Philadelphia).  

Page 15: Moving: Resume Visualization

Finding: Few people seem willing to leave Texas, even for work. 

Page 16: Moving: Resume Visualization

Finding: Some people manage to find many new jobs in the same city (especially near big ci0es, but in smaller ones too).  

Page 17: Moving: Resume Visualization

Known Issues 

What’s the deal with 

this one guy? 

Can I zoom in on 

Boston? 

Where is this curve going? 

The Red and Blue dots cover each oher! 

Page 18: Moving: Resume Visualization

Possible Next Steps 

Page 19: Moving: Resume Visualization

Thank you (and discussion)