The Human Labour of Data Work: Capturing Cultural Diversity through World Wide Dishes
计算机与社会
2025-09-04 v3
摘要
本文通过分享构建 World Wide Dishes（WWD）的经验，为构建和维护参与式 AI 项目的基础设施提供指导。我们将 WWD 作为一种参与式数据集创建的示例，其中社区成员既指导研究过程的设计，又贡献给众包数据集。这种方法融合了本地化的专业知识和知识，以解决在参与式 AI 话语中所认识的网络爬虫 Internet 数据集的局限性。我们表明，这种方法可以结果于精选的高质量数据，支持来自由于各种系统性因素而通常不 contrib ute to datasets 的社区的分散贡献。我们的项目表明，参与式调解者在支持社区参与方面至关重要，识别他们所执行的劳动类型，以使 WWD 成为可能。我们揭示了参与式调解者在进行参与式数据集构建中所执行的三个劳动维度：与社区成员建立信任、使参与变得可及、以及将社区价值语境化以支持有意义的数据收集。基于我们的发现，我们提出了五项建设性建议，以支持未来参与式 AI 努力的基础设施。
引用
@article{arxiv.2502.05961,
title = {The Human Labour of Data Work: Capturing Cultural Diversity through World Wide Dishes},
author = {Siobhan Mackenzie Hall and Samantha Dalal and Raesetje Sefala and Foutse Yuehgoh and Aisha Alaagib and Imane Hamzaoui and Shu Ishida and Jabez Magomere and Lauren Crais and Aya Salama and Tejumade Afonja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.05961},
year = {2025}
}