論文の概要: Institutionalizing Folk Theories of Algorithms: How Multi-Channel Networks (MCNs) Govern Algorithmic Labor in Chinese Live-Streaming Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20623v1
• Date: Tue, 27 May 2025 02:04:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:52:49.945559
• Title: Institutionalizing Folk Theories of Algorithms: How Multi-Channel Networks (MCNs) Govern Algorithmic Labor in Chinese Live-Streaming Industry
• Title（参考訳）: アルゴリズムの民俗理論の制度化--中国ライブストリーミング産業におけるマルチチャネルネットワーク(MCN)のアルゴリズム労働
• Authors: Qing Xiao, Rongyi Chen, Jingjia Xiao, Tianyang Fu, Alice Qian Zhang, Xianzhe Fan, Bingbing Zhang, Zhicong Lu, Hong Shen,
• Abstract要約: 本稿では,これらの組織が労働管理のツールとして,アルゴリズムの民生理論を制度的に構築し,運用する方法について述べる。 我々は,マルチチャネルネットワーク (MCN) が二重アルゴリズム理論を開発・循環していることを示す。 我々はCSCWとプラットフォーム労働文献に貢献し、非公式なアルゴリズム知識が、一旦制度化されると、いかにソフトコントロールの基盤となるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.660089073612404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As algorithmic systems increasingly structure platform labor, workers often rely on informal "folk theories", experience-based beliefs about how algorithms work, to navigate opaque and unstable algorithmic environments. Prior research has largely treated these theories as bottom-up, peer-driven strategies for coping with algorithmic opacity and uncertainty. In this study, we shift analytical attention to intermediary organizations and examine how folk theories of algorithms can be institutionally constructed and operationalized by those organizations as tools of labor management. Drawing on nine months of ethnographic fieldwork and 37 interviews with live-streamers and staff at Multi-Channel Networks (MCNs) in China, we show that MCNs develop and circulate dual algorithmic theories: internally, they acknowledge the volatility of platform systems and adopt probabilistic strategies to manage risk; externally, they promote simplified, prescriptive theories portraying the algorithm as transparent, fair, and responsive to individual effort. They have further operationalize those folk theories for labor management, encouraging streamers to self-discipline and invest in equipment, training, and routines, while absolving MCNs of accountability. We contribute to CSCW and platform labor literature by demonstrating how informal algorithmic knowledge, once institutionalized, can become infrastructures of soft control -- shaping not only how workers interpret platform algorithms, but also how their labor is structured, moralized and governed.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムシステムはプラットフォーム労働をますます構成するので、労働者は不透明で不安定なアルゴリズム環境をナビゲートするために、しばしば非公式な「フォーク理論」、すなわちアルゴリズムの動作に関する経験に基づく信念に頼る。 これまでの研究は、これらの理論をアルゴリズムの不透明さと不確実性に対処するためのボトムアップでピア主導の戦略として主に扱ってきた。 本研究では,中間組織に分析的注意を向け,これらの組織が労働管理のツールとして,アルゴリズムの民生理論を制度的に構築・運用する方法について検討する。 中国マルチチャネルネットワーク(MCN)のライブストリーマーやスタッフとの37回のインタビューから、MCNは内部的には、プラットフォームシステムのボラティリティを認識し、リスクを管理するための確率論的戦略を採用する。 彼らはこれらの民間理論を労働管理のためにさらに運用し、ストリーマーに自己規律を奨励し、機器、訓練、ルーチンに投資し、MCNの説明責任を解消した。 我々は、CSCWとプラットフォーム労働文献に貢献し、非公式なアルゴリズム知識が組織化されたら、いかにソフトコントロールの基盤になるかを示す。

関連論文リスト

• A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8285345915925]
  推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。 我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T01:27:49Z)
• Towards a Systems Theory of Algorithms [9.4471844989393]
  我々は、他のアルゴリズム、物理システム、人間、データベースと相互作用するオープンな動的システムとして、アルゴリズムを見ることを好む。 注目すべきことに、システム理論の傘下で開発された多様体ツールは、アルゴリズム領域における様々な課題に対処するのに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:20:21Z)
• Human-Centric Multimodal Machine Learning: Recent Advances and Testbed on AI-based Recruitment [66.91538273487379]
  人間中心のアプローチでAIアプリケーションを開発する必要性には、ある程度のコンセンサスがある。 i)ユーティリティと社会的善、(ii)プライバシとデータ所有、(iii)透明性と説明責任、(iv)AIによる意思決定プロセスの公正性。 異種情報ソースに基づく現在のマルチモーダルアルゴリズムは、データ中の機密要素や内部バイアスによってどのように影響を受けるかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T16:44:44Z)
• Algorithmic Collective Action in Machine Learning [35.91866986642348]
  機械学習アルゴリズムをデプロイするデジタルプラットフォーム上でのアルゴリズム集合行動について研究する。 本稿では,企業の学習アルゴリズムと相互作用する集合の単純な理論的モデルを提案する。 我々は,フリーランサーのためのギグプラットフォームから数万の履歴書を含むスキル分類タスクについて,体系的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T18:55:49Z)
• Investigating Bi-Level Optimization for Learning and Vision from a Unified Perspective: A Survey and Beyond [114.39616146985001]
  機械学習やコンピュータビジョンの分野では、モチベーションやメカニズムが異なるにもかかわらず、複雑な問題の多くは、一連の密接に関連するサブプロトコルを含んでいる。 本稿では,BLO(Bi-Level Optimization)の観点から,これらの複雑な学習と視覚問題を一様に表現する。 次に、値関数に基づく単一レベル再構成を構築し、主流勾配に基づくBLO手法を理解し、定式化するための統一的なアルゴリズムフレームワークを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T16:20:23Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• F2A2: Flexible Fully-decentralized Approximate Actor-critic for Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning [110.35516334788687]
  分散マルチエージェント強化学習アルゴリズムは複雑なアプリケーションでは実践的でないことがある。 本稿では,大規模で汎用的なマルチエージェント設定を扱える,柔軟な完全分散型アクター批判型MARLフレームワークを提案する。 当社のフレームワークは,大規模環境におけるスケーラビリティと安定性を実現し,情報伝達を低減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T14:56:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。