論文の概要: Reputation Agent: Prompting Fair Reviews in Gig Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06022v1
• Date: Fri, 8 May 2020 01:56:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 12:08:18.427219
• Title: Reputation Agent: Prompting Fair Reviews in Gig Markets
• Title（参考訳）: 評判のエージェント:ギグマーケットで公正なレビューを促す
• Authors: Carlos Toxtli, Angela Richmond-Fuller, Saiph Savage
• Abstract要約: Reputation Agentは、ギグマーケットの依頼者(従業員または顧客)からのより公正なレビューを促進する。 不公平なレビューは、要求者が労働者のコントロール外の要因を考えるときに作成され、ギグワーカーを悩ませることが知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.100029131772499
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Our study presents a new tool, Reputation Agent, to promote fairer reviews from requesters (employers or customers) on gig markets. Unfair reviews, created when requesters consider factors outside of a worker's control, are known to plague gig workers and can result in lost job opportunities and even termination from the marketplace. Our tool leverages machine learning to implement an intelligent interface that: (1) uses deep learning to automatically detect when an individual has included unfair factors into her review (factors outside the worker's control per the policies of the market); and (2) prompts the individual to reconsider her review if she has incorporated unfair factors. To study the effectiveness of Reputation Agent, we conducted a controlled experiment over different gig markets. Our experiment illustrates that across markets, Reputation Agent, in contrast with traditional approaches, motivates requesters to review gig workers' performance more fairly. We discuss how tools that bring more transparency to employers about the policies of a gig market can help build empathy thus resulting in reasoned discussions around potential injustices towards workers generated by these interfaces. Our vision is that with tools that promote truth and transparency we can bring fairer treatment to gig workers.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ギグマーケットにおける依頼者(従業員や顧客)の公正なレビューを促進するための新たなツールであるReputation Agentを提案する。 不公平なレビューは、要求者が労働者の支配外の要因を考慮すれば、ギグワーカーを苦しめることで知られ、仕事の機会を失い、市場から立ち去ることさえある。 本ツールは,機械学習を活用して知的インターフェースを実装している。(1) 個人が不公平な要因(市場の方針に応じた労働者の統制外の要素)をいつ含んでいるかを自動的に検出し,(2) 不公平な要因を取り入れた場合,再考を促す。 評価エージェントの有効性を検討するため,異なるギグ市場を対象とした制御実験を行った。 提案実験は,従来のアプローチとは対照的に,市場全体において,ギグワーカーのパフォーマンスをより公平にレビューするモチベーションを担っていることを示す。 我々は、ギグマーケットのポリシーに関する雇用者への透明性を高めるツールが、共感を構築するのにどう役立つかについて議論し、その結果、これらのインターフェースによって生成された労働者に対する潜在的な不正に関する合理的な議論につながった。 私たちのビジョンは、真実と透明性を促進するツールによって、ギグワーカーに公平な治療をもたらすことです。

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