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https://hdl.handle.net/10419/341980 Year of Publication:
2026
Series/Report no.:
MPIfG Discussion Paper No. 26/1
Publisher:
Max Planck Institute for the Study of Societies, Cologne
Abstract:
LinkedIn data offers a unique way to study how professional groups and organizations underpin economic and political life. This paper shows how LinkedIn's advertising reach data, which provides anonymized counts of users by job title, skills, employer, and location, can be used to study organizational and professional dynamics relevant to a wide range of issues in political economy and economic sociology. We showcase the potential through five illustrative cases: 1) the revolving doors between Wall Street and US financial regulators; 2) the geography of professionals such as accountants and bankers; 3) the professional composition of interdisciplinary firms such as antitrust consulting firms; 4) recruitment by different industries and specifically big professional services firms in the face of new regulatory demands for sustainability reporting; and 5) the emergence of a profession of cyber security professionals over time. Alongside these examples, we provide a step-by-step guide for implementing the method in practice and discuss how linking professional attributes with geographical or organizational characteristics can provide new answers to various research questions. We hope this paper serves as a helpful practical guide as well as inspiration for new research questions.
Abstract (Translated):
LinkedIn-Daten bieten eine besonders geeignete Basis, die Einflussnahme von Berufsgruppen und Organisationen auf das wirtschaftliche und politische Leben zu untersuchen. Die Werbezielgruppen-Daten der Plattform beinhalten anonymisierte Zahlen zu Nutzern nach Berufsbezeichnung, Fähigkeiten, Arbeitgeber und Standort. In unserem Artikel zeigen wir, wie diese Daten für die Analyse organisationaler und beruflicher Dynamiken genutzt werden können, die für eine Vielzahl von Themen in der politischen Ökonomie und der Wirtschaftssoziologie relevant sind. Wir veranschaulichen ihr Potenzial anhand der folgenden fünf Beispielfälle: 1) des Drehtür-Effekts zwischen Wall Street und US-Finanzaufsichtsbehörden; 2) der geografischen Verteilung von Fachpersonal für Wirtschaftsprüfung und Bankwesen; 3) der Kombination von Berufen in Unternehmen mit gemischten Berufsprofilen (zum Beispiel in der Kartellrechtsberatung); 4) der Rekrutierung durch verschiedene Branchen und insbesondere durch große Professional-Services-Unternehmen angesichts neuer regulatorischer Anforderungen an die Nachhaltigkeitsberichterstattung; und 5) der Entstehung einer Berufsgruppe von Expertinnen und Experten für Cybersicherheit. Ergänzend zu diesen Beispielen bieten wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Anwendung der Methode und zeigen, wie die Verknüpfung beruflicher Attribute mit geografischen oder organisationalen Merkmalen neue Antworten auf verschiedene Forschungsfragen liefern kann. Wir hoffen, dass dieser Beitrag als hilfreicher praktischer Leitfaden und als Inspiration für neue Forschungsfragen dienen wird.
Subjects:
computational social science
LinkedIn
organizational behavior
professionals
social media
computergestützte Sozialwissenschaft
Fachpersonal
LinkedIn
Organisationsverhalten
Social Media
organizational behavior
professionals
social media
computergestützte Sozialwissenschaft
Fachpersonal
Organisationsverhalten
Social Media
Persistent Identifier of the first edition:
Creative Commons License:
Document Type:
Working Paper
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