# 如何審視 LinkedIn 個人檔案資料中的關係聲稱 先對上個人檔案紀錄，再判斷一項關係。對上紀錄並不會把標題套到每一個機構。對上紀錄也不證明現時受薪工作。對照確切的公開欄位，審視每項聲稱。然後只保留那些欄位所能支持的狹窄解讀。 Actor 是一個託管的資料收集程式。[LinkedIn Profile Scraper](https://apify.com/chronometrica/linkedin-profile-scraper) 是本文的 Actor。Task 是為 Actor 儲存的輸入預設。Actor 收集公開個人檔案欄位。你審視關係聲稱。Actor 不判定關係。它不核對受僱情況。它不建立潛在客戶名單。 ## 收集一個已知個人檔案 build 是 Actor 的帶編號公開版本。目前的公開 build 是 1.0.28。這個 build 接受一份 `startUrls` 清單。每一項必須是已知的公開個人檔案 URL。該 URL 必須包含 `/in/`。用一個預定的 URL 取代整份已儲存的範例清單。已儲存的 Task 只是起始輸入。它不是這次審視會自行發生的證明。 按這個輸入，把你已知的個人檔案 URL 放進 `startUrls`。 ```json { "startUrls": [ "https://www.linkedin.com/in/your-intended-public-profile" ] } ``` 收集一個已知個人檔案 把該範例路徑改成你選定的真實公開個人檔案。不要在清單中留下舊的範例 URL。 讀取個人檔案紀錄上的這些欄位： - `profileId`：個人檔案的穩定 ID - `profileUrn`：同一個人檔案的另一個穩定 ID - `publicIdentifier`：URL 路徑中的公開名稱 - `url`：公開個人檔案地址 - `name`：個人檔案上顯示的姓名 - `headline`：整個個人檔案的一段文字字串 - `currentOrganizations`：機構名稱清單 - `organizationDetails`：載有機構事實的物件 - `education`：教育項目清單 - `educationDetails`：第二份清單，載有教育文字和日期 - `status`：這次讀取是否成功 - `statusReason`：讀取失敗或被阻擋時的原因 - `observedAt`：這次公開讀取的時間 `headline` 是個人檔案層級的文字。它並不儲存在某一個機構物件之內。 每個 `organizationDetails` 物件可以有 `name`、`url` 和 `location`。它沒有職位名稱。它沒有合約類型，例如全職或兼職。它沒有職位開始日期或職位結束日期。它沒有角色配對 ID。角色配對 ID 會把一個角色連到一個機構。 僱主關係就是一個角色與一個僱主之間的那條連繫。欄位路徑是紀錄中一個值所在的位置。`headline` 是一條欄位路徑。`organizationDetails.name` 是另一條欄位路徑。這裏沒有欄位路徑寫明僱主關係。 每個 `educationDetails` 項目可以有 `name`、`url` 和 `description`。它也可以有 `startDate` 和 `endDate`。日期是文字字串或 null。null 表示該值不存在。不存在並不等於零。描述並不證明學位。它並不證明牌照或執業權利。 一次 run 是使用 Actor 一次。該 run 報告 `inputCount`、`usefulRows`、`failedRows` 和 `stopReason`。`inputCount` 是送入的 URL 數目。`usefulRows` 是成功儲存、狀態為 ok 的個人檔案列數目。非 ok 的列會被儲存，但計入 `failedRows`。`stopReason` 說明該 run 為何停止。這些數字只描述該 run。它們不計算關係聲稱。四項已審視的聲稱並不會使 `usefulRows` 等於四。 一份已核對的公開個人檔案紀錄與已知的個人檔案 ID 相符。它有一個 `currentOrganizations` 項目。它有一個 `organizationDetails` 物件。該物件有名稱、URL 和地點。標題不存在。`education` 清單是空的。`educationDetails` 清單是空的。狀態顯示成功。成功並沒有加上你可能想要的角色欄位。它沒有證明現時受薪工作。它沒有證明完整職業歷程。空的教育清單表示公開文字未能取得。它們並不證明該人沒有教育。不存在的標題是未知文字。它不是沒有角色存在的證明。 ## 做這八個審視步驟 只有在個人檔案身分相符之後，才做這些步驟。[身分核對](/zh-Hant/articles/linkedin-%E8%B2%BC%E6%96%87-%E7%95%99%E8%A8%80-%E5%80%8B%E4%BA%BA%E6%AA%94%E6%A1%88-%E6%AD%A3%E7%A2%BA%E9%80%A3%E6%8E%A5/)屬於另一份身分指南。本文不接合帖文、留言或其他個人檔案。 1. 從已知的個人檔案 URL 和你需要回答的問題開始。你可能想要一間公司和一個角色。個人檔案紀錄可能顯示標題和機構名稱。那些文字並不是對每一個機構都已核對的角色對僱主連繫。先收集那份小型公開紀錄。把 `status`、`statusReason` 和 `observedAt` 一併保留。在那之前不要寫下關係聲稱。 2. 確認該紀錄是預定的個人檔案。你需要非空白的 `profileId` 和相符的公開 URL。當 `profileUrn` 存在時，你可以同樣使用它。如果該 ID 是空白、缺失，或與 URL 衝突，就停止。把該紀錄排除在關係審視之外。在旁邊寫下原因。單靠姓名並不足夠。 3. 把每項擬議關係各自寫成一項聲稱。在判斷之前先這樣做。一項聲稱可能說該人是某指名公司的工程師。另一項可能說該連繫是現時全職受薪工作。另一項可能說一項教育項目證明已完成的學位。個人檔案姓名和 ID 並不證明那些聲稱。 4. 找出確切的欄位路徑和原始值。`headline` 是整個個人檔案的文字。`currentOrganizations` 列出機構名稱。`organizationDetails` 加上名稱、URL 和地點。它不加上角色、合約類型或職位日期。不要把同一個標題與每一個機構配對。不要用清單位置作為接合鍵。清單位置只是項目的次序。不要把機構 URL 當作職位的證明。 5. 給該聲稱一個審視狀態。你在審視期間建立這些狀態。它們不是 Actor 欄位。`supported_only_at_source_scope` 表示紀錄在該時間顯示該狹窄事實。`unsupported_pairing` 表示兩項事實都出現，但沒有欄位把它們連在一起。`unsupported_employment_state` 表示紀錄沒有顯示薪酬、工時或現時合約。`unsupported_credential_claim` 表示紀錄沒有顯示已完成的學位、學歷頒授或牌照。`needs_source_review` 表示紀錄不清楚，需要再查看來源。缺少證明並不使該聲稱為假。它表示這份紀錄沒有確立該聲稱。矛盾是不同的。只有當另一個已核對來源明確不同意時，才使用它。不要把缺口稱為矛盾。 6. 用最狹窄而誠實的句子取代未獲支持的聲稱。按紀錄原樣保留標題的原文。按紀錄原樣保留每個機構名稱。把標題和機構名稱寫成各自獨立的事實。不要寫該人是兩間機構的工程師。如果你需要僱主關係，使用寫明該關係的來源。記錄該來源和它自己的時間。不要假設這個 Actor 藏有完整的職業部分。 7. 用相同規則審視教育。未來的 `endDate` 並不證明今天畢業。描述不是經核實的學位或牌照。按所給的精確度保留日期字串。只有年份的值不會變成確切日子。空的教育清單是未能取得的公開文字。它不是沒有資格存在的證明。被阻擋的紀錄也不證明這一點。未知保持未知。未知不是零。 8. 審視完成後，做一張聲稱表。每行聲稱有七個儲存格。寫明來源個人檔案和觀察時間。然後寫擬議聲稱。然後寫確切欄位值。然後寫狀態和原因。然後寫修正後的措辭。然後寫你仍然需要的進一步證據。把聲稱的計數與個人檔案分開。把聲稱的計數與機構物件分開。把聲稱的計數與教育物件分開。這是事實審視。它不是就業資料庫。它不是角色點算。它不是資歷核對。[角色點算](/zh-Hant/articles/linkedin-%E7%95%99%E8%A8%80%E4%BD%9C%E8%80%85%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%81%B7%E5%8B%99/)屬於另一份角色編碼指南。 ## 以虛構資料做的審視範例 本節的個人檔案和各項欄位值都是虛構。它們是教學例子，不是 Actor 結果。它們不是真人經核實的受僱情況。 這則虛構使用一個名為 P1 的個人檔案。假定的觀察時間是 2026-06-15T12:00:00Z。該時間只為例子而假定。 原始標題值是 Engineer | advisor。保持該原始文字不變。 `currentOrganizations` 包含兩個名稱。名稱是 Cedar Labs 和 North Club。 機構物件 1 是 Cedar Labs。它只有名稱、URL 和地點。機構物件 2 是 North Club。它只有名稱、URL 和地點。兩個物件都沒有角色、合約類型、職位日期或角色配對 ID。 有一個教育物件。它的名稱是 Cedar College。它的描述是 Engineering。它的 `startDate` 是 2024。它的 `endDate` 是 2027。那些日期值是年份標籤，不是確切日子。 沒有欄位把角色連到僱主。沒有欄位給出學歷頒授狀態。Cedar Labs 是第一個機構名稱。North Club 是第二個。該次序不是接合鍵。Cedar College 與 Cedar Labs 共用 Cedar 這個詞。共用的詞不是機構對學校的連繫。 這次審視有四項聲稱。它使用一個個人檔案、兩個機構物件和一個教育物件。不要把四項聲稱變成四個人。 | 來源個人檔案和觀察 | 擬議聲稱 | 確切欄位值 | 狀態 | 原因 | 修正後措辭 | 仍需的進一步證據 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 虛構 P1，假定時間 2026-06-15T12:00:00Z | R1. P1 是 Cedar Labs 的工程師 | 標題是上文的原始個人檔案文字。`currentOrganizations` 包含 Cedar Labs。Cedar Labs 物件只有名稱、URL 和地點。 | unsupported_pairing | 標題沒有僱主連繫。沒有欄位把那些角色字詞與 Cedar Labs 配對。 | 在假定時間，標題是上文的原始文字。紀錄也列出 Cedar Labs。這些事實保持分開。 | 另一個已核對來源，把這個角色連到 Cedar Labs，並帶有它自己的時間。 | | 虛構 P1，假定時間 2026-06-15T12:00:00Z | R2. P1 目前為 North Club 全職工作 | `currentOrganizations` 包含 North Club。North Club 物件只有名稱、URL 和地點。它沒有合約類型，也沒有職位日期。 | unsupported_employment_state | 列出的機構並不證明全職工作或現時薪酬。 | 在假定時間，紀錄列出 North Club，並有名稱、URL 和地點。它沒有寫明合約。 | 另一個已核對來源，寫明 North Club 的合約類型和日期。 | | 虛構 P1，假定時間 2026-06-15T12:00:00Z | R3. P1 於 2026 年從 Cedar College 畢業 | 教育名稱是 Cedar College。描述是 Engineering。`startDate` 是 2024。`endDate` 是 2027。 | unsupported_credential_claim | `endDate` 標籤是 2027，不是 2026 年的學歷頒授。沒有欄位顯示已完成的學歷頒授。年份標籤不是確切日子。 | 項目名稱是 Cedar College。描述標籤是 Engineering。`startDate` 標籤是 2024。`endDate` 標籤是 2027。這些是原始標籤，不是經核實的註冊或學歷頒授。 | 如果你需要那項更強的聲稱，則要另一份已核對的學歷頒授紀錄。 | | 虛構 P1，假定時間 2026-06-15T12:00:00Z | R4. 這份已核對的公開個人檔案在已儲存的該次觀察中列出那三項確切文字欄位 | 上文的標題文字、Cedar Labs 和 North Club 這兩個名稱，以及帶有日期標籤的 Cedar College 項目。 | supported_only_at_source_scope | 這則虛構紀錄在假定時間包含那些公開文字。支持只限於紀錄中有這些文字。 | 在假定時間，虛構個人檔案 P1 列出該標題、那兩個機構名稱，以及那一個教育項目。 | 就這些文字出現在紀錄中本身而言，不需要進一步證據。這些文字的出現並不證明那些職位或一個學位。 | 第二個虛構個人檔案的狀態是 ok。它的標題缺失。基於該標題的角色聲稱是未知。不要把 P1 的標題或 P1 的角色給它。缺失的標題不是空白職位。它不是零個角色。這些虛構情況都不是真實的受僱結果。 ## 下一步 從你自己的個人檔案紀錄選出一句僱主與角色的句子。檢查 `headline`、`currentOrganizations` 和 `organizationDetails`，看該角色與該僱主之間是否有真實連繫。如果連繫不存在，寫下更狹窄的措辭，並寫明你仍然需要的證據。用 [LinkedIn Profile Scraper](https://apify.com/chronometrica/linkedin-profile-scraper) 收集公開欄位。只有在你取代已儲存的範例 URL 之後，才從 [LinkedIn Profile Organization and Education Data](https://apify.com/chronometrica/linkedin-profile-scraper/examples/linkedin-profile-organization-education-data) Task 開始。 ## 來源與延伸閱讀 - [LinkedIn Profile Scraper](https://apify.com/chronometrica/linkedin-profile-scraper) - [LinkedIn Profile Organization and Education Data](https://apify.com/chronometrica/linkedin-profile-scraper/examples/linkedin-profile-organization-education-data) - [r/linkedin 1cqpg97](https://www.reddit.com/r/linkedin/comments/1cqpg97/is_it_possible_to_export_data_from_linkedin_to_an/)