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Enregistrement W4391903528 · doi:10.24251/hicss.2023.763

Measuring Workers’ Perceptions of Algorithmic Control: Item Development and Content Validity Assessment

2023· article· en· W4391903528 sur OpenAlexaff
Armin Alizadeh, Felix E. Hirsch, Alexander Benlian, Martin Wiener, W. Alec Cram

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementProcess (computing)Set (abstract data type)Computer scienceScale (ratio)Empirical researchKey (lock)Perspective (graphical)Control (management)Work (physics)Information technologyProcess managementBusinessEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Algorithmic control (AC) refers to organizations’ use of increasingly intelligent algorithms and related digital technology to steer worker behavior. While previous studies have identified and conceptualized various forms of AC in both platform and traditional work contexts, the presented conceptualizations lack measurability. This key shortcoming hampers further empirical research on the current use of AC and its manifold consequences. In this study, we report on the item development process for a scale for measuring perceived AC from a workers’ perspective. Following well-established approaches, an initial item pool was developed. The items were discussed and refined with the support of five academic experts and three AC workers. A subsequent rating study with 98 workers was conducted to ensure the content validity of all items. On this basis, the study at hand presents a comprehensive set of items for both AC in general and its seven sub-dimensions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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