The companies communicated only general rules of assignment, e.g., “th的简体中文翻译

The companies communicated only gen

The companies communicated only general rules of assignment, e.g., “the closest drivers get assigned,” and this general understanding helped drivers create their work strategies. The lack of details of the assignment algorithm, however, seemed to foster drivers’ ambivalent, sometimes negative feelings toward the companies: “Uber is very close lipped about what actually happens right I mean they say ‘oh we route it to the closest driver’ or whatever but who really knows what’s going on behind the scene it’s up to whoever engineers their iPhone app (P4).” More knowledge more advantageOur findings suggest drivers benefited from deeper knowledge of the assignment algorithm. Drivers with more knowledge created workarounds to avoid undesirable assignments, whereas those with less knowledge rejectedundesirable assignments, lowering their acceptance rating, or unwillingly fulfilled the uneconomical rides. For example, P2 had knowledge that Lyft’s assignment algorithms take into consideration how long drivers have been online and that a driver’s radius for pickups will increase as they wait for passenger assignments. He used his knowledge to periodically turn on and off his driver application while at traffic signals, so that he did not get distant requests. However, this information was not publicly made available to all drivers, and in our interviews, Lyft drivers who did not have this knowledge attributed the distant assignment to the error of the assignment system, or drivers with higher ratings getting priority. These drivers could not create workaround strategies to avoid distant requests.
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公司只传达了分配的一般规则,例如,“分配最近的司机”,这种普遍的理解帮助司机制定他们的工作策略。然而,分配算法细节的缺乏似乎助长了司机对公司的矛盾,有时甚至是负面情绪:“优步对实际发生的事情守口如瓶,我的意思是他们说'哦,我们把它路由到最近的司机那里'或者别的什么,但谁真正知道幕后发生了什么,这取决于设计他们的 iPhone 应用程序的人(P4)。” <br>更多知识更多优势<br>我们的研究结果表明,司机受益于更深入的分配算法知识。拥有更多知识的司机创造了变通办法来避免不受欢迎的任务,而知识较少的司机拒绝不受欢迎的任务,降低他们的接受度,或者不情愿地完成不经济的行程。例如,P2 知道 Lyft 的分配算法会考虑司机在线的时间,以及司机在等待乘客分配时的接送半径会增加。他曾经<br>他知道在交通信号灯处定期打开和关闭他的驱动程序应用程序,这样他就不会收到遥远的请求。然而,这些信息并未向所有司机公开,在我们的采访中,不了解这些信息的 Lyft 司机将远程分配归因于分配系统的错误,或者<br>评分较高的司机获得优先权。这些驱动程序无法创建解决方法来避免远程请求。
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公司只传达一般的分配规则,例如,“最接近的司机被分配”,这种一般性的理解有助于司机制定他们的工作策略。然而,分配算法缺乏细节似乎助长了驾驶员的矛盾情绪,有时对这些公司产生负面情绪:“优步对实际发生的事情守口如瓶,我的意思是他们说‘哦,我们把它送到最近的司机那里去’或其他什么,但谁真正知道幕后发生了什么,这取决于谁设计了他们的iPhone应用程序(P4)。”<br>知识越多,优势越大<br>我们的研究结果表明,驾驶员受益于对分配算法的深入了解。拥有更多知识的司机创造了一些变通办法,以避免不必要的任务,而那些知识较少的司机拒绝了不必要的任务,降低了他们的接受率,或者不情愿地完成了不经济的任务。例如,P2知道,Lyft的分配算法考虑了驾驶员在线的时间,并且驾驶员在等待乘客分配时的上车半径会增加。他用<br>他知道在交通信号灯前定期打开和关闭驾驶员应用程序,这样他就不会收到遥远的请求。然而,该信息并未向所有驾驶员公开,在我们的采访中,不了解该信息的Lyft驾驶员将远距离作业归因于作业系统的错误,或<br>评分较高的司机获得优先权。这些驱动程序无法创建变通策略来避免远程请求。
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这些公司只传达了分配的一般规则,例如,“最接近的司机被分配”,这种普遍的理解帮助司机制定他们的工作策略。然而,分配算法细节的缺乏似乎助长了司机对公司的矛盾情绪,有时甚至是负面情绪:“优步对实际发生的事情守口如瓶,我的意思是他们说‘哦,我们把它交给最近的司机’或其他什么,但谁真正知道幕后发生了什么,这取决于谁设计他们的iPhone应用程序(P4)。”更多的知识更有优势我们的发现表明,驾驶员受益于对分配算法更深入的了解。知识水平较高的司机会想办法避免不必要的任务,而知识水平较低的司机则会拒绝不必要的任务,降低他们的接受度,或者不情愿地完成不经济的驾驶。例如,P2知道,Lyft的分配算法会考虑司机在线的时间,并且司机在等待乘客分配时,皮卡的半径会增加。他用了他的知识是在交通信号时定期打开和关闭他的司机应用程序,这样他就不会收到遥远的请求。然而,这些信息并没有向所有驾驶员公开,在我们的采访中,不了解这些信息的Lyft驾驶员将遥远的任务归因于任务分配系统的错误,或者评级较高的司机获得优先权。这些驱动程序无法创建变通策略来避免遥远的请求。
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