論文の概要: Quantifying Spatial Under-reporting Disparities in Resident Crowdsourcing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08620v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 17:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 20:04:30.791017
• Title: Quantifying Spatial Under-reporting Disparities in Resident Crowdsourcing
• Title（参考訳）: クラウドソーシングにおける空間的未報告格差の定量化
• Authors: Zhi Liu, Nikhil Garg
• Abstract要約: 本研究では,外部の地中真実データを用いずに(異質な)報告率を同定する手法を開発した。 我々は,ニューヨーク市公園再生局の住民10万人以上の報告に,シカゴ交通省と水道管理省の90万人以上の報告に本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.303412095240532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern city governance relies heavily on crowdsourcing ("co-production") to identify problems such as downed trees and power lines. A major concern is that residents do not report problems at the same rates, with reporting heterogeneity directly translating to downstream disparities in how quickly incidents can be addressed. Measuring such under-reporting is a difficult statistical task, as, by definition, we do not observe incidents that are not reported or when reported incidents first occurred. Thus, low reporting rates and low ground-truth incident rates cannot be naively distinguished. We develop a method to identify (heterogeneous) reporting rates, without using external ground truth data. Our insight is that rates on $\textit{duplicate}$ reports about the same incident can be leveraged to disambiguate whether an incident has occurred with its reporting rate once it has occurred. Using this idea, we reduce the question to a standard Poisson rate estimation task -- even though the full incident reporting interval is also unobserved. We apply our method to over 100,000 resident reports made to the New York City Department of Parks and Recreation and to over 900,000 reports made to the Chicago Department of Transportation and Department of Water Management, finding that there are substantial spatial disparities in reporting rates even after controlling for incident characteristics -- some neighborhoods report three times as quickly as do others. These spatial disparities correspond to socio-economic characteristics: in NYC, higher population density, fraction of people with college degrees, income, and fraction of population that is White all positively correlate with reporting rates.
• Abstract（参考訳）: 現代の都市統治は、倒木や電力線といった問題を特定するためにクラウドソーシング(共同生産)に大きく依存している。 主な懸念は、住民が同じ率で問題を報告しないことであり、インシデントへの対処の迅速さにおいて、下流の格差に直結する異質性を報告していることである。 このようなアンダーレポートの測定は、定義上、報告されていないインシデントや報告されたインシデントの発生を観測しないため、難しい統計的タスクである。 したがって、報告率の低さと地中インシデント率の低さは、内在的に区別できない。 外部の事実データを用いずに(ヘテロジェンシーな)報告率を識別する手法を開発した。 我々の洞察では、同じインシデントに関する$\textit{duplicate}$のレポートは、インシデントが発生した時にその報告レートで発生したかどうかを曖昧にするために利用することができる。 Using this idea, we reduce the question to a standard Poisson rate estimation task -- even though the full incident reporting interval is also unobserved. We apply our method to over 100,000 resident reports made to the New York City Department of Parks and Recreation and to over 900,000 reports made to the Chicago Department of Transportation and Department of Water Management, finding that there are substantial spatial disparities in reporting rates even after controlling for incident characteristics -- some neighborhoods report three times as quickly as do others. これらの空間的格差は社会経済的特徴に対応しており、ニューヨーク市では人口密度が高く、大学の学位を持つ人の比率、収入、人口の比率は報告率と正の相関がある。

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