A Crowded Future: Working against Abstraction on Turker Nation
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines digital labor and community through an ethnography of a discussion board supporting short-term digital contract workers on the Amazon Mechanical Turk (mTurk). First, we give a thorough overview of mTurk, the crowdsourcing marketplace, and Turker Nation, a discussion board for workers on mTurk. We trace the experience of interacting with this infrastructure on mTurk as worker and employer. Following, we look at scholarship on software infrastructure and autonomous Marxist theorizations of contemporary work. We demonstrate how the labor of participating on the discussion board Turker Nation helps to counter the abstraction the infrastructure provides. We show how workers on Turker Nation use the platform to structure time, build socializing spaces at work and initiate collective organizing. In doing so, we argue that workers’ labor belies conventional class classification, such as white-collar and blue-collar labor and instead lays the groundwork for how to structure future digital workplaces. We argue that this laboring resists the assumed logic of capitalism for digital labor that subsumes and takes over workers’ lives and conclude by looking at the limitations of the community’s collective organizing in terms of agreeing on points to communicated to the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,033 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».