Design Tensions in Online Freelancing Platforms: Using Speculative Participatory Design to Support Freelancers' Relationships with Clients
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the design challenges that arise in supporting online freelancers to navigate relationships with clients. Prior studies have shown that current platform designs can lead to worker precarity in freelancer-client relationships, such as power imbalances, information asymmetry, and labor abuse. To envision alternative designs that empower workers in managing their relationships with clients, we engaged 22 Upwork freelancers in participatory speculative design activities. Through this co-design process, we identified design tensions that constrain design options as a result of conflicting values and priorities that could only be balanced and compromised rather than completely resolved. Six design tensions were identified in the context of designing for four different phases of freelancing. We observed three patterns in these tensions: 1) the freelancers' need for client involvement in their tasks and career growth, which conflicted with their skepticism that clients had sufficient incentives to be involved; 2) that there was often no viable balancing option for some tensions, but they could be addressed through changes in the platform's incentive structure; and 3) some tensions occurred not only between freelancers and clients, but also within the freelancer community. We present three approaches for addressing these design tensions and discuss how this research can support more equitable and healthy freelancer-client relationships.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».