JD Coded Dataset for AJF Framework Study (v3: with SLTM 2026 conference paper and slides)

Version 2 update (2026-06-08): Added two supplementary appendix datasets for the SLTM 2026 paper. Appendix A — Cross-Role Radiation Validation (N=62, design 31 + engineering 16 + planning 15). Appendix B — Practitioner Persona × LLM × AJF 12-indicator simulation. The original 51-JD main dataset (v1) is retained. This dataset is the supplementary research data for the paper "An Exploratory Study on Changes in Art Competencies in the AI Era" (Lee & Tang, 2026, SLTM Conference). The main dataset contains 51 fully de-identified and coded job descriptions (31 current postings from 2025-2026 + 20 baseline postings from 2023-2024) from the Greater China region (Taiwan-primary, Hong Kong-secondary). Data is encoded according to the AJF (Awareness-Judgment-Formation) framework with four skill tiers (L1 Execution / L2 Application / L3 Integration / L4 Decision) and includes industry codes, region codes, platform-type codes, salary buckets, and AJF-classified skill counts. Original job description texts and identifiable company information are NOT included to comply with platform terms of service. Researchers seeking original data verification may contact the author under NDA. See CODEBOOK.md, METHODOLOGY.md, and README.md inside each archive for full documentation. --- 本資料集 v2 版本 (2026-06-08) 新增 SLTM 2026 論文兩份附錄補充資料:附錄 A — 跨職能輻射驗證 (N=62,設計 31 + 程式 16 + 企劃 15);附錄 B — 實務原型 Persona × LLM × AJF 12 指標模擬編碼。原 51 筆主資料集 (v1) 保留。 本資料集為論文〈AI 時代美術職能變化之探索性研究〉(李世彬、唐政元,2026,SLTM 智慧生活科技與管理研討會) 之佐證資料。資料集包含 51 筆完全去識別化編碼之職缺資料 (現況 31 筆 2025-2026 + 基線 20 筆 2023-2024),涵蓋大中華地區 (台灣為主、香港為輔)。資料依 AJF 框架 (感知覺醒-判斷結構化-職能重定位) 分至四層技能層級編碼,並包含產業、區域、平台類型、薪資區間等代碼。原始職缺文字與可辨識公司資訊未公開以遵循平台服務條款。版本2更新（2026年6月8日）：为SLTM 2026会议论文新增两份附录补充数据集。附录A——跨职能辐射验证（样本量N=62，其中设计岗31份、工程岗16份、策划岗15份）；附录B——实务角色原型（Persona） × 大语言模型（LLM） × AJF 12指标模拟。原始的51条职位描述主数据集（v1）予以保留。 本数据集为论文《AI时代美术职能变革探索性研究》（Lee与Tang，2026，SLTM会议）的配套研究数据。 主数据集包含51条经完全去标识化与编码处理的职位描述，其中2025-2026年的现行招聘帖31条、2023-2024年的基准招聘帖20条，采集自大中华地区（以中国台湾地区为主，中国香港地区为辅）。 数据依据AJF（Awareness-Judgment-Formation，感知-判断-构建）框架划分为四级技能层级（L1执行层 / L2应用层 / L3整合层 / L4决策层）进行编码，同时包含行业代码、区域代码、平台类型代码、薪资区间以及AJF分类的技能计数项。 为遵守平台服务条款，原始职位描述文本与可识别的企业信息均未纳入本数据集。如需验证原始数据的研究者可在保密协议（NDA）框架下联系论文作者。 各压缩包内的CODEBOOK.md、METHODOLOGY.md与README.md文件包含完整的文档说明。