Design de l'information pour améliorer les comportements de recherche d'emploi

Information design and jobseekers strategies

• Auteur / Autrice : Aurélien Frot
• Direction : Bruno CrÉpon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Economie
• Date : Inscription en doctorat le 06/03/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREST - Centre de recherche en économie et statistique
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Pôle d'Économie

Mots clés

Mots clés libres

Anticipations

Essais contrôlés randomisés

Recherche d'emploi

Données de panel

Machine learning

Design de l'information

Expectations

Random control trials

Job search

Panel Data

Machine learning

Information design

Résumé

La thèse s'inscrit dans le cadre du partenariat entre le Crest et Pôle Emploi. Elle cherchera dans un premier temps à évaluer les biais des demandeurs d'emploi vis à vis des conditions de leur retour à l'emploi : durée de la période de chômage, salaire à l'embauche. Un premier objectif sera de caractériser les profils en fonction de leur niveau d'optimisme. Ensuite, nous évaluerons l'impact de ces biais sur les comportements de recherche des demandeurs d'emplois pour analyser leur caractère pénalisant ou non. Enfin, nous testerons diverses interventions reposant sur le design de l'information transmise aux demandeurs d'emploi avec pour objectif d'améliorer les conditions du retour à l'emploi des demandeurs d'emploi (satisfaction, durée de recherche, salaire à l'embauche). Les divers traitements élaborés seront tester via des essais randomisés contrôlés en tenant compte de l'hétérogénéité des effets en fonction des profils.

The PHD project involves both the Crest and Pole Emploi and will focus on the assessment of jobseekers bias regarding their expectation on the duration of their unemployement periods. We will look to distinguished jobseekers profils that are associated with over optimism from those that are more likely to be over pessimistic. In a second chapter, we will analyze the impact of such biases on the actual outcomes of jobseekers and determine whether they are negative and for which profiles. Finally, we will look at information design interventions that could potentially improve the outcomes of jobseekers (speed of employement, satisfaction, salary). We will test the effectiveness of these interventions by running random control trials, what will allow us the als test of effect heterogeneity and to allocate interventions optimally.