Идея и концепция проекта
Проект «Карта профессий» создан для того, чтобы наглядно показать, как меняются сферы занятости и востребованность специалистов в современном мире с внедрением ИИ-инструментов.
В графиках используются данные по уровню безработицы в России, чтобы проанализировать, насколько внедрение нейросетей отражается на занятости населения. Дополнительно изучены риски, связанные с ИИ, в зависимости от профессии, страны проживания и гендера. В постере также представлена инфографика по уровню образования, поскольку, согласно аналитикам, наибольшие риски автоматизации испытывают люди без высшего образования.
Выбор темы обусловлен её высокой актуальностью: всё больше людей задумываются о влиянии нейросетей на свою профессиональную сферу и испытывают тревогу по этому поводу. Кроме того, я ориентировалась на практическую пользу проекта: такой постер можно использовать для рекламы образовательных учреждений, курсов повышения квалификации или помещать в центрах занятости. Круг его применения достаточно широк, что делает тему особенно востребованной сегодня.
Постер и его применение в среде
Описание процесса работы
При начале работы с постером я придумала сеточную систему для систематизации всех графиков и данных. Затем приступила к анализу данных, построению сводных таблиц, визуализации информации инструментами Google Tabs и дальнейшей редакции диаграмм в Figma
Для работы над графиком, посвященном безработице, я использовала статистику Росстата. Визуализация данных была выполнена с помощью RAWGraph. Затем я доработала графики в Figma: подобрала шрифты, настроила композицию и удалила лишние элементы.
Для работы с данными об уровне образования я нашла данные на Statbase, основанные на исследованиях ЮНЕСКО. Исходная визуализация была переработана и адаптирована под общий стиль проекта в Figma.
Для анализа находящихся в зоне риска профессий я создала сводную таблицу и диаграмму в RAWGraph на основе датасета c Kaggle.
Для анализа информации о гендерном риске я использовала данные Организации Объединенных Наций. На их основе была создана сводная таблица и выполнена визуализация в Google Таблицах. В дальнейшем диаграммы были доработаны в Figma: информация была перераспределена между двумя круговыми диаграммами, а их внешний вид адаптирован под задачи проекта.
Для анализа распространения ИИ по странам я взяла датасет из источника GitHub. На его основе были созданы сводная таблица и визуализация в Google Таблицах, после чего графические материалы были доработаны в Photoshop, где был удалён фон.
Для редактирования текстов, использованных в плакате, применялся ChatGPT. Инструмент использовался для исправления грамматических, орфографических и стилистических ошибок, а также для улучшения ясности и связности текста, написанного мной. Один из мокапов был сгенерирован с помощью Nano Banana.
