論文の概要: Unpacking Invisible Work Practices, Constraints, and Latent Power
Relationships in Child Welfare through Casenote Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05169v1
- Date: Thu, 10 Mar 2022 05:48:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 15:31:19.212887
- Title: Unpacking Invisible Work Practices, Constraints, and Latent Power
Relationships in Child Welfare through Casenote Analysis
- Title（参考訳）: 児童福祉における非可視的作業実践・制約・潜在力関係の事例分析
- Authors: Devansh Saxena, Erina Seh-Young Moon, Dahlia Shehata, Shion Guha
- Abstract要約: ケースワーマーは、チャイルドウェルフェア(CW)の家族に関する詳細な物語を書いている。
ケースノートは、現場のケースワーカーの経験を理解するためのユニークなレンズを提供する。
本研究は,ケースノートの最初の計算検査を行い,SIGCHIコミュニティに紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.739243122393041
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Caseworkers are trained to write detailed narratives about families in
Child-Welfare (CW) which informs collaborative high-stakes decision-making.
Unlike other administrative data, these narratives offer a more credible source
of information with respect to workers' interactions with families as well as
underscore the role of systemic factors in decision-making. SIGCHI researchers
have emphasized the need to understand human discretion at the street-level to
be able to design human-centered algorithms for the public sector. In this
study, we conducted computational text analysis of casenotes at a child-welfare
agency in the midwestern United States and highlight patterns of invisible
street-level discretionary work and latent power structures that have direct
implications for algorithm design. Casenotes offer a unique lens for
policymakers and CW leadership towards understanding the experiences of
on-the-ground caseworkers. As a result of this study, we highlight how
street-level discretionary work needs to be supported by sociotechnical systems
developed through worker-centered design. This study offers the first
computational inspection of casenotes and introduces them to the SIGCHI
community as a critical data source for studying complex sociotechnical
systems.
- Abstract（参考訳）: ケースワーカーは、コラボレーティブなハイテイク意思決定を通知するチャイルド・ウェルフェア(CW)の家族に関する詳細な物語を書くように訓練されている。
他の行政データとは異なり、これらの物語は、労働者と家族との交流に関してより信頼できる情報源を提供し、意思決定における体系的要因の役割を強調する。
SIGCHIの研究者は、公共セクター向けに人間中心のアルゴリズムを設計できるように、ストリートレベルでの人間の判断を理解する必要性を強調している。
本研究では,米国中西部の児童福祉機関において,ケースノートの計算テキスト解析を行い,アルゴリズム設計に直接的な意味を持つ街路レベルの裁量作業や潜時パワー構造の特徴を強調した。
casenotesは、政策立案者やcwリーダーシップにとって、現場のケースワーカーの体験を理解するためのユニークなレンズを提供する。
本研究では,労働者中心設計によって開発された社会工学的システムを用いて,街路レベルの裁量作業をどのように支援する必要があるかを明らかにする。
本研究は,ケースノートの計算検査を初めて提供し,複雑な社会工学システムを研究する上で重要なデータソースとしてSIGCHIコミュニティに紹介する。
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