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Transparency Fallacy: Perceived Fairness in Algorithmic Management
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OA
AI
DOI：10.1007/s12599-025-00963-1.png)
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摘要
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算法化管理（AM）可能对数字劳动平台（DLPs）上的工作者构成严重挑战，例如剥削和缺乏透明度。先前信息系统研究将这些挑战定性为不公平的实践，特别是在平台功能与流程（如薪资）方面。本研究探讨了披露AM的功能与流程信息如何影响其感知公平性。基于组织公正理论（OJT），该理论区分了分配公正、程序公正和信息公正，研究采用了感知公平性作为公正的衡量指标。作者在一款自研DLP上对234名DLP工作者进行了一项在线实验，该平台上算法分配适宜的任务。工作者被分配到三个不同透明度类型组——分配透明、信息透明、分配与信息双重透明——以及一个无增强透明度的对照组。结果表明，AM实践和决策过程的透明度提供既不影响信息公正的感知，也不影响分配与信息双重公正的感知，反而影响AM在DLP上的分配公正感知。尽管根据OJT和人与计算机交互研究，个体差异会影响对透明度措施的感知公平性，但诸如技术亲和力及人机信任等因素并未被发现是适合的调节变量。然而，结果揭示这些因素是感知公平性的重要预测因子，独立于所提供的透明度水平。
Keyword:
Algorithmic management
Transparency
Fairness
Justice
Digital labor platform
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
10.4
论文数:
862
被引数:
4.0K
机构
引用论文
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