圣达菲研究所 职业流动网络中自动化程度的估计
弗雷和奥斯本[8]估计的不同职业的计算机化概率直方图，表明呈双峰分布
职业流动网络，其中节点代表职业，链接代表职业之间可能的工人转换
红色节点的自动化程度高，蓝色节点的自动化程度低
节点的大小表示每个职业中员工数量的对数
学分:《皇家学会界面杂志》(2021)
DOI: 10
1098/rsif
2020
0898 在2021年1月发表在《皇家社会界面杂志》上的一项研究中，SFI外部教授多恩·法默、第一作者玛丽亚·德尔里奥-查诺娜以及他们在牛津大学的同事探讨了自动化对低收入工人的影响
新冠肺炎大流行加快了自动化的步伐，他们认定低收入工人面临双重打击，他们更有可能因自动化而失业，也不太可能有技能转向新创造的工作岗位
这项工作基于一个数据驱动模型，该模型旨在分析员工如何通过经验得出的职业流动网络来应对自动化场景
通过识别长期失业风险最大的工人，研究人员的模型可以更好地针对工人支持和再培训项目，以帮助低工资工人适应不断变化的经济
该研究还显示，失业风险不仅限于那些被自动化直接取代的人
自动化风险较低的儿童保育工作者可能会面临更具挑战性的就业市场，因为其他失业工人试图进入他们的行业
法默说:“如果没有适当的行动，自动化可能会导致更深的痛苦。”
“但有了正确的政策框架，包括对低收入工人有针对性的支持，就能为所有人带来更好的经济
" 《职业流动性和自动化:数据驱动模型》发表在《皇家学会界面杂志》上
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