論文の概要: The Data-Production Dispositif

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11963v1
• Date: Tue, 24 May 2022 10:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 01:45:56.138377
• Title: The Data-Production Dispositif
• Title（参考訳）: Data-Production Dispositif
• Authors: Milagros Miceli and Julian Posada
• Abstract要約: 本稿では,ベネズエラの3つのプラットフォームとアルゼンチンのBPOを調査し,ラテンアメリカにおける機械学習データワークのアウトソースについて検討する。 我々は、データ生産の処分を、データと労働の力と知識の関係を(再)生み出すために戦略的に配置された言論、行動、対象の集合として定義するために、フーカウルディアンの処分の概念に頼っている。 我々は、疎外化や先制化と戦ってデータ生産不備に対処することの重要性を強調し、データ労働者が高品質なデータを求めて資産になるよう促すことで、結論付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) depends on data to train and verify models. Very often, organizations outsource processes related to data work (i.e., generating and annotating data and evaluating outputs) through business process outsourcing (BPO) companies and crowdsourcing platforms. This paper investigates outsourced ML data work in Latin America by studying three platforms in Venezuela and a BPO in Argentina. We lean on the Foucauldian notion of dispositif to define the data-production dispositif as an ensemble of discourses, actions, and objects strategically disposed to (re)produce power/knowledge relations in data and labor. Our dispositif analysis comprises the examination of 210 data work instruction documents, 55 interviews with data workers, managers, and requesters, and participant observation. Our findings show that discourses encoded in instructions reproduce and normalize the worldviews of requesters. Precarious working conditions and economic dependency alienate workers, making them obedient to instructions. Furthermore, discourses and social contexts materialize in artifacts, such as interfaces and performance metrics, limiting workers' agency and normalizing specific ways of interpreting data. We conclude by stressing the importance of counteracting the data-production dispositif by fighting alienation and precarization, and empowering data workers to become assets in the quest for high-quality data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)はモデルをトレーニングし検証するためのデータに依存する。 組織はしばしば、ビジネスプロセスアウトソーシング(BPO)企業やクラウドソーシングプラットフォームを通じて、データ作業に関連するプロセス(すなわち、データの生成とアノテート、アウトプットの評価)をアウトソーシングする。 本稿では,ベネズエラの3プラットフォームとアルゼンチンのBPOを用いて,ラテンアメリカにおけるMLデータワークのアウトソースについて検討する。 我々は、データ生産の処分を、データと労働の力と知識の関係を(再)生み出すために戦略的に配置された言論、行動、対象の集合として定義するために、フーカウルディアンの処分の概念に頼っている。 分析は,データワーク指導文書210点,データワーカー,管理者,依頼者との55点の面接,参加者の観察からなる。 その結果,指示書にエンコードされた談話は,依頼者の世界観を再現し,正規化することがわかった。 労働条件や経済的依存は労働者を疎外させ、命令に従順にする。 さらに、会話や社会的文脈は、インターフェースやパフォーマンスメトリクス、労働者の代理店の制限、データ解釈の特定の方法の標準化といったアーティファクトで実現されている。 我々は、疎外化や先制化と戦ってデータ生産不備に対処することの重要性を強調し、データ労働者が高品質なデータを求めて資産になるよう促すことで結論付ける。

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