Новое исследование показывает, что переход от пятизвездочной системы оценки к системе «большой палец вверх/вниз» практически устраняет расовую дискриминацию в оценках клиентов, потенциально изменяя способ оплаты труда миллионов фрилансеров.

Исследователи обнаружили, что это простое изменение устранило значительный разрыв в заработной плате, когда небелые работники зарабатывали всего 91 цент на каждый доллар, выплаченный белым работникам за идентичные рабочие места в сфере обслуживания, — открытие с далеко идущими последствиями для таких платформ, как Uber, TaskRabbit и бесчисленное множество других цифровых рынков.

Как небольшие различия в рейтингах создают серьезное неравенство в доходах

В исследовании, опубликованном в Nature 19 февраля 2025 года, были изучены данные платформы домашних услуг, которая связывает клиентов с подрядчиками для проведения ремонтных и профилактических работ. При использовании традиционной пятизвездочной рейтинговой системы небелые работники постоянно получали несколько более низкие оценки, чем их белые коллеги, несмотря на одинаковое качество работы.

Хотя на бумаге разница может показаться небольшой — небелые работники получали пять звезд в 83,4% случаев против 86,9% у белых работников — эти небольшие расхождения имели драматические финансовые последствия. Платформа использовала рейтинги, чтобы определить, какую часть дохода получают работники по каждому рабочему месту, создавая сложный эффект, в результате которого небелые работники зарабатывают примерно 91 цент на каждый доллар, заработанный белыми работниками.

«Хотя объективная разница в среднем между оценками белых и небелых работников очень мала, она имеет значение из-за влияния, которое она оказывает на доходы, подчеркивая важность структуры и организационного дизайна для расового равенства на работе», — сказала Кэтрин ДеСеллес, профессор организационного поведения в Школе менеджмента Ротмана Университета Торонто, которая была в составе исследовательской группы из четырех человек.

Как дихотомизация устраняет расовые предрассудки

Исследователи обнаружили нечто примечательное, когда платформа перешла на двухбалльную систему рейтинга, которая просто спрашивала клиентов, будут ли они снова использовать подрядчика (большой палец вверх или большой палец вниз). Расовый разрыв в рейтингах практически исчез.

Это простое изменение имело глубокие последствия:

• Был устранен расовый разрыв в получении высших оценок
• Новые работники, пришедшие на работу после перехода, не показали расовых различий в заработке
• Доходы небелых работников, которые ранее зарабатывали меньше, чем белые работники, выросли до равного уровня
• Улучшение произошло сразу после изменения рейтинговой системы

Что делает этот вывод особенно важным, так это то, что он не потребовал изменения отношения или осведомленности клиентов — простое изменение структуры оценки устранило дискриминацию.

Современный расизм и скрытая дискриминация

Исследовательская группа, в которую входили Деметриус Хьюмс, аспирант Ротмана, Тристан Ботельо из Йельского университета и Сора Джун из Университета Райса, провела дополнительные эксперименты, чтобы понять, почему двухбалльная система так эффективно снижает предвзятость.

В отличие от открытого расизма, когда кто-то может отказать в обслуживании работникам определенных рас, современная расовая дискриминация часто проявляется в тонких проявлениях, которые оценщики могут даже не заметить в себе. Исследователи обнаружили, что многоточечные шкалы создают идеальные условия для возникновения этой тонкой дискриминации.

Их эксперименты показали, что люди, придерживающиеся современных расистских убеждений, значительно чаще немного снижают свои оценки расовых меньшинств при использовании пятибалльной шкалы. Например, дать 4 звезды вместо 5 небелому работнику, который хорошо справился с работой.

Почему так происходит? Исследователи обнаружили, что многобалльные шкалы позволяют оценщикам учитывать их личные мнения и предубеждения, не бросая вызов их самовосприятию как непредвзятых людей. 4-звездочный рейтинг все еще можно рационализировать как положительный, даже если он слегка наказывает работника.

Двухточечные шкалы заставляют сосредоточиться на производительности

Когда у оценщиков есть только два варианта, они должны сосредоточиться исключительно на том, была ли выполненная работа хорошей или плохой. Это структурное изменение коренным образом меняет подход людей к оценке.

«Люди могут более четко оценить, была ли чья-то работа хорошей или нет, а не «насколько она была хороша?», что является относительно более субъективным и неоднозначным — вот где мы ожидаем более серьезной проблемы с расовыми предубеждениями в оценках», — сказал профессор ДеСель.

Участники экспериментов подтвердили это, сообщив, что двухбалльная шкала сделала их менее склонными включать свои личные мнения и предубеждения в рейтинги и с большей вероятностью сосредоточиться только на производительности какВ то же время.

Последствия для цифровых платформ и за их пределами

Поскольку гиг-экономика продолжает расти, а миллионы работников зависят от платформенных оценок, эти результаты предлагают простое решение постоянной проблемы неравенства. Исследователи рекомендуют платформам:

1. Перейдите на более простые рейтинговые системы, которые сосредотачивают оценщиков на основном вопросе о том, было ли обслуживание удовлетворительным

2. Регулярно проверяйте свои системы на предмет систематических вариаций в оценках, которые могут указывать на систематическую погрешность

3. Предоставьте клиентам альтернативные способы предоставления подробных отзывов без ущерба для компенсации работникам

Это исследование имеет потенциально более широкое применение за пределами гиг-экономики. Полученные данные свидетельствуют о том, что дихотомизация может уменьшить аналогичную предвзятость в других контекстах оценки, таких как решения о найме, обзоры эффективности и академические оценки.

Что особенно многообещающе в этом подходе, так это его практичность. В отличие от многих антидискриминационных мер, которые требуют обширного обучения или повышения осведомленности, это решение является простым, немедленным и не требует изменения отношения людей — только структуры, через которую эти отношения выражаются.

Поскольку рейтинговые системы все больше влияют на то, кто получает возможности и сколько они зарабатывают в цифровой экономике, это исследование предлагает мощный инструмент, помогающий обеспечить справедливую оценку работников, независимо от их расы.