From Double to Triple Burden: Gender Stratification in the Latin American Data Annotation Gig Economy
Lauren Benjamin Mushro
本文研究了拉丁美洲数据注释零工经济中的性别分层,特别关注女性承担的“三重负担”:无薪护理责任,经济困境以及平台介导的劳动力的波动性。 数据注释曾经被称赞为全球零工经济中民主化的力量,已经演变成一个以低工资、有限的保护以及获得高技能注释任务的不平等为特征的细分劳动力市场。 这项研究借鉴了对30个拉丁美洲数据注释者的探索性调查,辅以定性账户和比较次要文献,将女性注释者置于更广泛的劳动经济学辩论中,包括分割理论,平台劳动力中的垄断力量和劳动力后备军。 调查结果显示,由于委内瑞拉、哥伦比亚和秘鲁等国的照顾义务和政治经济不稳定,妇女被不成比例地吸引到注释中。 受访者强调低工资,不规范地获得任务和缺乏福利是核心挑战,同时也对他们的工作是否相对于男性同行的价值表示矛盾。 通过将注释作为性别生存策略和全球人工智能供应链中的关键投入,本文主张将注释识别为熟练劳动力,并用于解决平台问责制,工资抑制和区域不平等的监管干预措施。
This paper examines gender stratification in the Latin American data annotation gig economy, with a particular focus on the "triple burden" shouldered by women: unpaid care responsibilities, economic precarity, and the volatility of platform-mediated labor. Data annotation, once lauded as a democratizing force within the global gig economy, has evolved into a segmented labor market characterized by low wages, limited protections, and unequal access to higher-skilled annotation tasks. Drawing on ...