集団データでプラットフォーム労働者をエンパワーメントする
プラットフォームワーカーの課題と解決策についてのワークショップ。
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目次
このワークショップは、プラットフォーム労働者が今日直面している課題や機会に焦点を当てているよ。プラットフォーム労働者は、ライドシェアやフリーランス、配達サービスなどのオンラインプラットフォームを通じて仕事を見つける人たちだね。これらの仕事は柔軟性を提供する一方で、ルールが不明確だったり監視のリスクがあったりと、多くの困難をもたらすんだ。ワークショップの目的は、労働者に関する情報を集めて共有するグループ、データコレクティブがどのように労働条件を改善し、企業に責任を持たせる手助けができるかを話し合うことだよ。
プラットフォーム労働の理解
最近、プラットフォームベースの仕事に転職する人が増えてるよ。このタイプの仕事は、自分のスケジュールを決めたり、どこでも働ける自由を与えてくれるんだ。でも、問題もあるんだよね。労働者は不当な扱いや保護の欠如、個人データの悪用に直面することがあるんだ。世界中のギグワーカーの数は1億5400万から4億3500万と推定されていて、これが問題の規模を示しているよ。
プラットフォーム労働は独立性や収入を得るチャンスを約束するから魅力的だけど、多くの労働者は不当な賃金や常時監視、他の労働者との孤立などの問題を抱えてる。世界中の国々がこうしたプラットフォームを規制する方法を模索し始めているけど、労働者の経験に関するデータが不足していることが多いんだ。
データコレクティブの役割
データコレクティブは、労働条件や経験についての情報を共有するために集まったグループだよ。彼らは、労働者が自分たちの権利を主張するためのツールやリソースを提供することで、労働者をエンパワーメントすることを目指しているんだ。たとえば、いくつかの労働者は自分の仕事を追跡したり、より良い賃金や労働条件を交渉するのに役立つ情報を集めるためにテクノロジーを利用しているよ。
コレクティブはさまざまな形を取ることができる。オンラインコミュニティ、ソーシャルメディアグループ、物理的な労働組合など、労働者を組織するために使われるんだ。データを共有することで、労働者は職場の権力関係に挑戦し、企業に対してその行動に責任を持たせることができるんだ。
効果的なデータコレクティブの設計
データコレクティブを効果的に機能させるためには、慎重に設計する必要があるよ。ワークショップでは、いくつかの重要な質問に焦点を当てる予定だ:
- 労働者コレクティブが収集したデータは誰が管理すべき?
- プライバシーを維持しつつ、政策立案者と価値のある情報を共有するにはどうすればいい?
- 労働者の advocacy 活動に最も役立つデータは何だ?
- すべての労働者、特にマイノリティグループがこの議論に声を持つことをどう保証する?
これらの質問に取り組むことで、持続可能なデータコレクティブを作り出し、労働者を支援して条件を改善する手助けができるよ。
現在のプラットフォーム労働の課題
多くのプラットフォーム労働者は、以下のようなさまざまな課題に直面している:
- 監視: 労働者は常に見られていると感じることが多く、これはストレスや不安を引き起こすことがあるよ。
- 賃金の盗難: 一部の労働者は、不明確なポリシーや不公平な慣行のために支払われるべき賃金を受け取れないことがあるんだ。
- 差別: マイノリティグループは、プラットフォーム労働で成功するのが難しくなる追加の課題に直面することがあるんだ。
これらの問題に注目することで、ワークショップは労働者がその課題を乗り越える手助けをしようとしているよ。
ワークショップのアクティビティ
ワークショップでは、参加者が洞察を共有したり、アイデアをブレインストーミングしたり、データコレクティブを設計するためのいくつかのアクティビティが用意されているんだ。以下はアクティビティの簡単な概要だよ:
1. ウェルカム基調講演
イベントの開始時に、労働擁護に経験のある基調講演者がプラットフォーム労働の現在の状況と労働者のエンパワーメントの重要性について話すよ。
2. ライトニングトーク
参加者が自己紹介をし、プラットフォーム労働における権力やデータに関連する重要な質問についての見解を共有するよ。これにより、各参加者がどこから来ているのかを理解できるようになるんだ。
3. 課題の設計
グループでデータコレクティブが直面する可能性のある課題をブレインストーミングし、現在のプラットフォーム労働の条件に関連する問題をどう解決するかを話し合うよ。
4. コデザインセッション
参加者は小グループに分かれて、異なるタイプのプラットフォーム労働のための具体的なデータコレクティブの構造を設計するよ。どんなデータを収集して、どのようにそのデータを効果的に提示するかを考えるんだ。
5. プレゼンテーションと議論
デザインセッションの後、各グループは自分たちのアイデアをみんなで共有するよ。参加者は質問をしたり、提案されたデザインの影響について議論したりすることが奨励されるんだ。
ワークショップ後のコラボレーション
ワークショップ終了後、参加者にはコラボレーションを続ける機会が用意されているよ。議論された重要なポイントやイベント中に作成されたデザインをまとめたドキュメントが提供されるから、モメンタムを維持し、労働者のエンパワーメントに焦点を当てた今後のプロジェクトにインスピレーションを与えることができるんだ。
結論
このワークショップは、さまざまなバックグラウンドを持つ人々が集まり、プラットフォーム労働者の条件を改善するために協力することを目的としているよ。データコレクティブに焦点を当てることで、これらの労働者が直面する課題に取り組み、彼らの声が聞かれ、権利が尊重される未来を作り出すことができるんだ。この取り組みの成功は、研究者、擁護者、そして労働者自身が変化を求め、プラットフォームに責任を持たせるための共同の努力にかかっているよ。
力を合わせることで、すべての人にとってより公平な労働環境を目指すことができるんだ。
タイトル: Data Collectives as a means to Improve Accountability, Combat Surveillance and Reduce Inequalities
概要: Platform-based laborers face unprecedented challenges and working conditions that result from algorithmic opacity, insufficient data transparency, and unclear policies and regulations. The CSCW and HCI communities increasingly turn to worker data collectives as a means to advance related policy and regulation, hold platforms accountable for data transparency and disclosure, and empower the collective worker voice. However, fundamental questions remain for designing, governing and sustaining such data infrastructures. In this workshop, we leverage frameworks such as data feminism to design sustainable and power-aware data collectives that tackle challenges present in various types of online labor platforms (e.g., ridesharing, freelancing, crowdwork, carework). While data collectives aim to support worker collectives and complement relevant policy initiatives, the goal of this workshop is to encourage their designers to consider topics of governance, privacy, trust, and transparency. In this one-day session, we convene research and advocacy community members to reflect on critical platform work issues (e.g., worker surveillance, discrimination, wage theft, insufficient platform accountability) as well as to collaborate on codesigning data collectives that ethically and equitably address these concerns by supporting working collectivism and informing policy development.
著者: Jane Hsieh, Angie Zhang, Seyun Kim, Varun Nagaraj Rao, Samantha Dalal, Alexandra Mateescu, Rafael Do Nascimento Grohmann, Motahhare Eslami, Min Kyung Lee, Haiyi Zhu
最終更新: Sep 1, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.00737
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.00737
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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