ライドシェアドライバーは乗客のピックアップにバイアスを示します

UberやLyftなどのライドシェアアプリの優れている点は、利便性です。何も考える必要はありません。車に飛び乗って、必要な場所にたどり着くだけです。しかし、それが簡単な状況は不均一に分布しており、研究に現れるには十分に悪いです。逸話は誇張ではありません。ライドシェアドライバーは、特定のグループの人々に対してより多くのキャンセルを行います。

インディアナ大学の共著者であるホルヘ・メジア氏は、「過小評価されているマイノリティは、白人の2倍以上、乗車がキャンセルされる可能性が高いことがわかった。これは、8%に対して約3%だ」と語った。 「人種的偏見に加えて、LGBTの偏見は根強く残っていますが、性別による偏見の証拠はありません。」

研究者は、ライドシェアプラットフォームが顧客のライドリクエストから識別情報または分類情報を取り除き始めた時期にこの調査を開始しました。しかし、運転手がその要求を受け入れると、プロフィール画像は運転手に乗客の写真を示しました。場合によっては、プロフィール写真にレインボーフィルターや画像も含まれていました。言い換えれば、受け入れ段階での偏見を減らすための会社の努力はうまくいきました。その後、問題が発生しました。

もちろん、お金はお金であり、人種的バイアスの影響はピーク時に減少しました。しかし、それはまだ気がかりな発見です。研究チームは、この格差を修正するための負担はライドシェア会社にあると言います。 「ドライバーを罰するための1つの可能な方法は、ドライバーが偏ったキャンセル行動を示したときに優先リストの下に移動することです。これにより、ドライバーは乗車要求が少なくなります」とMejia氏は述べています。 「あるいは、罰則の少ない措置は、マイノリティのライダーにとって特に低いキャンセル率を示すドライバーに「バッジ」を提供する可能性があります。」

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