論文の概要: Earning Sans Learning: Noisy Decision-Making and Labor Supply on Gig Economy Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00002v1
• Date: Thu, 28 Oct 2021 04:13:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-02 18:00:25.643411
• Title: Earning Sans Learning: Noisy Decision-Making and Labor Supply on Gig Economy Platforms
• Title（参考訳）: sans学習の獲得--ギグエコノミープラットフォームにおける騒がしい意思決定と労働供給
• Authors: Daniel Freund and Chamsi Hssaine
• Abstract要約: ギグエコノミー・プラットフォームの課題は、参加決定を限られた情報に基づける労働者に対して、収益に関して最適な補償策を見出すことである。 経験的文献とデータ駆動による観察の両方が、ギグエコノミーのプラットフォームで普及している可能性があることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a gig economy platform's problem of finding optimal compensation schemes when faced with workers who myopically base their participation decisions on limited information with respect to their earnings. The stylized model we consider captures two key, related features absent from prior work on the operations of on-demand service platforms: (i) workers' lack of information regarding the distribution from which their earnings are drawn and (ii) worker decisions that are sensitive to variability in earnings. Despite its stylized nature, our model induces a complex stochastic optimization problem whose natural fluid relaxation is also a priori intractable. Nevertheless, we uncover a surprising structural property of the relaxation that allows us to design a tractable, fast-converging heuristic policy that is asymptotically optimal amongst the space of all policies that fulfill a fairness property. In doing so, via both theory and extensive simulations, we uncover phenomena that may arise when earnings are volatile and hard to predict, as both the empirical literature and our own data-driven observations suggest may be prevalent on gig economy platforms.
• Abstract（参考訳）: ギグエコノミー・プラットフォームにおける、収益に関する限られた情報に基づいて参加決定を下す労働者に対して、最適な報酬スキームを求める問題について検討する。 私たちが考えるスタイル化されたモデルは、オンデマンドサービスプラットフォームの運用に関する以前の作業から欠落している2つの重要な、関連する特徴をキャプチャする。 (i)収益の引出先に関する情報の不足、及び (二)収益の変動に敏感な労働者の決定 その構造的性質にもかかわらず, 本モデルは, 自然流体の緩和が優先的かつ難解な複雑な確率的最適化問題を引き起こす。 それにもかかわらず、公平性特性を満たすすべてのポリシーの空間において漸近的に最適である、扱いやすい、高速に収束するヒューリスティックなポリシーを設計することができる緩和の驚くべき構造的性質を明らかにする。 そうすることで、理論と広範なシミュレーションの両方を通じて、ギグエコノミーのプラットフォームで、経験的文献とデータ駆動型観測の両方が普及している可能性を示唆するので、収益が不安定で予測が難しい場合に生じる現象を明らかにすることができる。

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