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网约工，团结起来！
解决网上劳工带来的挑战
摘要
zhāi摘 yagrave;o要
The ongoing rise of human computation as a means of
不断进步的人类计算作为一种解决计算问题的方法，创造了一个环境，在这里，人类工人常常被认为是无名的、不露面的计算机资源。有些人已经开始将在线任务视为“远程人员呼叫”。在本论文中，我们围绕在线劳动，总结了道德上和实践中的劳动问题，并提供一套指导方针以支持更多的设计和使用网约工。工人和请求者之间的积极关系也是如此，所以两者都可以从互动中获得最大的好处。
作者关键词：人类计算、HCOMP、集体智慧，众包，群众智慧。
介绍
“人工计算”[11]领域的最新发展也带来了对在线劳动力更大的兴趣。在线劳动力包括有报酬的人执行“请求者”发布的基于网站的任务，是由亚马逊机械土耳其推广（AMT - mturk.com）的，现在可以通过其他类似的服务获得，比如CrowdFlower (crowdflower.com)和CloudCrowd(cloudcrowd.com)。这也是涉及集体智慧[9]、众包[7]，群体的智慧[14]，这往往是基于志愿者的参与。即使有工资，工人和请求者也通常保持匿名。
通过执行来自世界各地的任务，这些“网约工”提供了一种既便宜又高效的服务，解决了各种各样的只有人类可以解决的问题。网约工有潜力赚钱，但是在相同领域的其他地方，却就业前景惨淡。不幸的是，和任何劳动市场一样，一旦涉及到人和钱，就有大量的问题浮出表面。从侵犯隐私到无偿或工资过低的劳动力，这些技术的使用，会带来真正的社会风险。[4,13]。
虽然这些社会风险乍一看似乎超出了HCI研究人员(特别是技术人员)的研究范围，但是我们认为，解决这些问题正是我们的责任。我们应该从一开始，作为设计师，而不是伦理学家或政策制定者，有能力影响技术建立，在造成任何伤害之前就降低风险。这是尤其重要的，因为技术往往是建立在其基础之上的，所以一旦被忽略，它就难以或不可能逆转其社会效应[5,8]。
为预示这些问题，所有各方的匿名性、请求者对支付的控制以及一般信息的不平衡是此类工作的许多挑战的根源。
本文的主要贡献是：
关于网约工的道德问题的总结。
对与公平工资相关的问题进行具体探讨。
设计策略以帮助缓解这些问题。
网约工的问题
只有少数研究论文研究了网约工面临的问题[4,12,13]。一篇论文研究了网络工作者自己关注的问题[13]。 所有人提出的最大问题都集中在工资上。人们对不公平被拒绝的工作，缓慢支付，以及不公平地反映为给定任务执行的工作的支付提出了许多担忧。此外，偶尔也会出现技术问题，其成本由工人承担。当这些问题出现时，工作人员经常抱怨请求者对电子邮件没有响应(这些邮件由AMT进行调解以保持匿名)。
这种对工资的担忧反映在Turker Nation[15]上的评论中，这是一个基于网络的论坛，AMT员工(通常被称为“Turkers”)可以自由地公开讨论他们的情况。他们经常强调他们所关心的问题。这些问题可以用一般的程序来讨论，也可以通过指定特定的请求者和遇到的问题来讨论。该站点包含一个用户维护的请求者黑名单。另一个主要的资源是Turkopticon[16]，它是Firefox浏览器的插件，允许工作人员对请求者的可信度进行评级。Turkopticon根据请求者的沟通能力、公平性、慷慨度和及时性，用请求者的集体评分对每个网约工进行注释。
这些基层工作的存在和运行是很有趣的，因为它表明，至少有一些网约工认为他们没有得到现有基础设施的充分支持。同样明显的是，许多工作人员在请求者旁边的行为很糟糕，他们所花费的努力不超过为完成一次任务而获得报酬所必需的最低限度[3,10]。
考虑到道德风险[6]理论，这种行为并不令人惊讶，该理论认为，当一方不承担其行为的全部成本时，他们的行为往往更具风险性，从而增加了其他相关方的成本。由于AMT中所有参与者都是匿名的，因此道德风险得到了充分发挥。因为请求者很少面临后果，他们可以并且确实发布不道德甚至非法的任务，或者拒绝为完成的工作支付报酬。同样，工人们可能会做不合格的工作，或者更明目张胆地作弊。作弊往往以随机点击或输入的形式,使用脚本输入无用的输入,或者使用在线资源来找到答案,不是有用的请求者,但就足以带来有关付款(即使用一个在线翻译引擎翻译成Turker不知道的一种语言)。
这些行为对承担成本的一方显然是有害的，对整个市场也有明显的负面影响。“柠檬市场”理论模拟了当购买者在决定购买之前不能准确判断单个产品的质量时所发生的情况，导致购买者在决定支付[1]多少钱时，将所有类似产品的质量平均起来。这就促使卖家降低了商品的质量，因为无论如何，他们都会得到平均价格，因此，如果他们收到的付款大于他们付出的价值，他们就能从每笔交易中获得更多的好处。另一方面，优秀员工往往会离开市场，因为他们的工资低于实际价值。其结果是，市场的整体质量下降，导致市场只销售质量差的产品，这就是柠檬理论。
网上劳动本来就是很难自动判断工作的质量，因为工作对计算机来说太难了。虽然请求者可以选择不为糟糕的工作付费，但是AMT动态与柠檬的经典市场类似。请求者开发了复杂的技术来缓解这个问题，例如，使用其他web工作者来判断第一轮工作[11]的质量。这些措施一旦生效，就会大大增加完成工作的成本，从而首先降低在线劳动力市场的价值。其他的解决方案提供商，如CrowdFlower和CloudCrowd，都有自动识别提交低质量工作的工人的系统。这通常使用一些黄金标准数据和员工声誉来完成。
Jonathan Zittrain提出的另一个值得关注的领域是[17]的“道德价值”，它假设匿名性超越了工作者和请求者，一直延伸到工作本身的性质和目的。有许多任务显然是令人反感的(例如，要求对员工不熟悉的产品发表正面评论)。然而，任务常常从较大的工作中提取出小块，然后断章取义地呈现给工人，这样工人就不理解他们正在做的工作的目的。这更具挑战性，因为如果工作人员理解其上下文，那么工作可能会令人反感。例如，Zittrain给出了一个匹配人物照片的例子，这个任务在今天的热门话题中有时会出现。同样的任务也可以被一个压迫性政权用来查明公民，例如，合法参加政治示威的公民。
网约工的工资问题
工资问题一直是网约工抱怨最多的地方。他们说，请求者有时会延迟付款、少付或根本不付。在创建任务之前，请求者必须向亚马逊帐户中添加足够的资金来完成所有工作。然而，这些资金被冻结，在请求者确认工作令人满意之前不会支付给工人。不满意的工作的资金会被退回。为了解决请求者可能忽略批准工作的问题，请求者需要指定一个“自动批准延迟”，在此之后资金将发放给工作人员。最长延迟期限为三十天。我们认为将延迟时间设置为最多三天或一周是有礼貌的，如果付款尚未获得批准，我们会在一两天之后定期收到员工的电子邮件。这表明了网约工对网页速度的期望，也可能是网约工和请求者之间缺乏信任。由于自动审批延迟对工人来说是不可见的，所以他们无法看到何时能拿到工资。
考虑到网约工还抱怨一些请求者不公平地、任意地拒绝优秀的工作成果，这种信任的缺乏也许并不奇怪。AMT的设置使得请求者对这个重要的判断拥有不受限制的权力。没有反驳的流程，如果请求者没有支付工人工资，那么唯一的办法就是在将来避免冒犯请求者，并通过Turkopticon或Turker Nation之类的论坛抱怨。
尽管存在这些问题，但是从以下角度考虑，可以看出为什么AMT是这样构建的。如果工人有更大的权力要求纠正，他们总是可以声称他们的工作是合法的，即使很明显不是这样。例如，在我们最近进行的一项实验中，我们发布了中文语言任务，每项任务0.05美元，并为在最后28小时内完成至少100项任务的员工提供0.05美元的奖金。在收到的8498份回复中，有3174份是由一名工人欺骗性地提交的，显然是使用了一个脚本。
最微妙的问题是最基本的问题:工人的工作应该得到多少报酬?假设工作是诚实地完成的，仍然很难判断网约工通常挣多少钱。很明显，工作存在着显著的差异，任何工人的实际小时工资取决于许多因素，这些因素超出了每项任务的明显价格和完成任务所需的时间。例如，有些任务有明显的学习曲线。因此，只有在有很多实例的情况下，工作人员才能证明花在理解任务上的时间是合理的。
虽然每小时的工资很难预测，但还是可以估算的。但是，基于所花费的时间而不是所完成的工作来提供支付系统是个好主意吗?在现实世界中，这两种模型通常都得到了固定员工和临时员工的支持，临时员工通常按小时计酬，合同工按工作计酬。雇主提供不同的工资结构有不同的动机。尽管工资是安排好的，工人们仍然经常尽他们最大的努力使他们的小时工资最大化。
有了这种结构，以及对网约工如何工作的监视的困难，就很容易理解为什么请求者可能不愿意提供像小时工资这样的东西。即便如此，每小时工资仍是一个热门话题，路易斯bull;冯bull;安bull;巴布(Luis von Ahn[2])的一篇文章就代表了这一点。最根本的问题是，是否应该根据网约工的工作时间来支付报酬。
考虑到目前的在线劳动力结构，这似乎是一个不切实际的想法。但在现实世界中，最低工资时薪不仅普遍存在，而且在世界绝大多数国家的许多情况下都是法律规定的。因此，我们认为至少考虑最低工资的特点，根据网约工的工作时间来支付报酬是值得的。
最低工资的根本目的是，它可能通过确保工人挣到足够的钱来维持生计，从而减少贫困。还有一种道德上的观点认为，当雇主知道工人没有其他选择时，不应该利用工人给其不适宜生活的工资。也有一些切实的论点，比如最低工资比福利更能帮助穷人，因为它要求人们为政府的援助做些实际的事情。更高的工资也有可能吸引更高水平的员工，这可能会形成一个良性循环，改善相关产业。
然而，有很多人反对最低工资。最大的问题是，事实上，最低工资可能无法成功地减少贫困，因为尽管一些工人得到了更高的工资，但其他人可能会完全失业，因为一些雇主将无法支付更高的工资。还有一个与“柠檬市场”有关的担忧，即保证最低工资将会给低质量工人过高的工资，从而使优秀工人无法把工作做好。
网约工的特性带来了许多关于最低工资的额外关注。首先，垄断雇主之所以会虐待工人，是因为他们提供了该地区唯一的就业机会，这种观点在很大程度上已经不成立了，因为网络劳动的分散性增加了工人的选择。一个重要的实际问题是，最低工资与当地工人生活水平挂钩。尽管在不同的地区建立不同的最低工资标准是可能的，但这将是有问题的，因为在线劳动力是一个真正的全球市场。这种方法将把工作引向最低工资最低的地区，而不包括最低工资较高地区的工人。最后，还有一个实际问题，即不可能可靠地确定网约工在给定任务上实际工作多长时间。
这些问题使得传统的在线劳工最低小时工资可能不可能实现。然而，网约工的忧虑为我们提供了足够的动力，让我们至少考虑小时工资问题。
我们认为，对于请求者来说，一个很好的开始是计算执行任务的工人的预期小时工资——通过在家里执行一些任务以及监视(不作弊的)网约工所花费的时间的组合。即使请求者选择提供尽可能低的工资，他们仍然可以发布他们所拥有的信息。一个系统(如AMT)可以通过发布任务的估计小时工资来更进一步发展。
系统设计指南
任何系统都可能被滥用，但我们认为系统的设计可以鼓励较少的问题使用。为此目的，我们向请求者提出以下建议，我们认为，如果实施这些建议，将使这种劳动力资源得到更合乎道德的利用，从而产生更高质量和更有效的经济效益，使各方受益。
经济设计指南
- 小时工资:按时间计算任务的价格。在发布点击率之前，可以在内部估计完成任务的时间。
- 薪酬披露:披露预期时薪。
- 重视员工的时间:优化任务，有效利用员工的时间。我们已经看到许多AMT上的点击数设计得很糟糕，迫使工作人员花费过多的时间浏览任务界面、等待网络活动或处理技术问题。
4. 目标质量量度:根据预先定义并向员工公开的目标量度，决定批准或拒绝工作。
5. 即时质量反馈:向员工提供即时反馈，显示可用的任何指标。CrowdFlower的系统就是这种技术的一个例子，它在任务上方显示了一个面板，到目前为止，工人们对这个面板的估计精度都还不错。
- 长期反馈:对问题员工提出警告。例如，我们的系统向提交低于质量阈值10次点击的工人发送电子邮件。在20次不满意的打击之后，我们阻止了工人，这既是为了我们的利益，也是为了一个困惑的工人不会浪费时间去做我们最终不会付钱的工作。
7. 披露付款条件:提前披露付款时间。Turkers已经向我们表明，24-48小时是提交工作和收到付款之间可以接受的最大延迟时间。
8. 遵守付款条件:尽快付款，并始终在披露的时间框架内付款。理想情况下，该服务(如AMT)将更明确地披露所有点击率的支付时间。
- 提供申诉程序:为员工提供公平的方法，要求对被拒绝的工作进行审查。因为让请求者保持对工作报酬的完全控制会造成权力的不平衡。至少，请求者应该通过电子邮件向工作人员解释为什么他们的工作被拒绝，以及他们应该怎么做才能让工作通过。理想情况下，当工人无法接受简单的谈判时，可以建立一个由社区管理的仲裁制度。虽然这样的仲裁制度没有约束力，但结果可以公开，并包括在Turkopticon这样的简单服务中。
非经济设计指南
1. 提供任务环境:考虑到做讨厌的工作的风险，应该在为什么要做工作的上下文中描述任务。这不仅可能让员工对工作更满意，而且还能让员工在如何安排时间方面做出明智的道德选择。
2. 限制匿名性:当前大多数在线劳动系统的互匿名性是本文提出的许多问题的重要驱动因素。请求者的匿名性使他们几乎可以不受惩罚地拒绝好的工作
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