उच्च गुणवत्ता वाले क्राउडवर्क को प्रोत्साहित करना

हम वित्तीय प्रोत्साहनों के क्राउडवर्क की गुणवत्ता पर होने वाले कारणात्मक प्रभावों का अध्ययन करते हैं। हम प्रदर्शन-आधारित भुगतान (PBPs) पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो उन श्रमिकों को उच्च गुणवत्ता का कार्य प्रदान करने पर पुरस्कार के रूप में दिया जाता है। हम लोकप्रिय क्राउडसोर्सिंग प्लेटफार्म अमेज़न मेकैनिकल टर्क पर यादृच्छिक व्यवहारात्मक प्रयोग डिज़ाइन करते हैं और उन्हें चलाते हैं, जिसका लक्ष्य यह समझना है कि PBPs कब, कहाँ, और क्यों सहायक होते हैं, भुगतान की विशेषताओं, भुगतान संरचना, और स्वयं कार्य की पहचान करना, जो इन्हें सबसे प्रभावशाली बनाते हैं। हम ऐसे कार्यों के उदाहरण प्रस्तुत करते हैं जिनके लिए PBPs गुणवत्ता में सुधार करते हैं। ऐसे कार्यों के लिए, PBPs की प्रभावशीलता उस गुणवत्ता के लिए आवश्यक सीमा पर बहुत संवेदनशील नहीं होती है जो बोनस प्राप्त करने के लिए आवश्यक होती है, जबकि बोनस की मात्रा इतनी बड़ी होनी चाहिए कि पुरस्कार स्पष्ट हो सके। हम ऐसे कार्यों के उदाहरण भी प्रस्तुत करते हैं जिनके लिए PBPs गुणवत्ता में सुधार नहीं करते हैं। हमारे परिणाम सुझाते हैं कि PBPs की गुणवत्ता में सुधार के लिए, कार्य को प्रयास-संवेदनशील होना चाहिए: कार्य को श्रमिकों को अधिक प्रयास करके उच्च गुणवत्ता का कार्य करने की अनुमति देनी चाहिए। हम यह भी बताते हैं कि किसी कार्य के प्रयास-संवेदनशील होने का निश्चय कैसे किया जा सकता है। इसके अलावा, हमारे प्रयोग बताते हैं कि मेकैनिकल टर्क पर सभी भुगतान कुछ न कुछ डिग्री में अनImplicit रूप से प्रदर्शन-आधारित होते हैं, क्योंकि श्रमिक मानते हैं कि यदि उनके प्रदर्शन में काफी कमी है, तो उनका कार्य अस्वीकृत किया जा सकता है। अंत में, हम श्रमिक के व्यवहार का एक नया मॉडल प्रस्तावित करते हैं जो अर्थशास्त्र से मानक प्रिंसिपल-एजेंट मॉडल को इस बात में विस्तारित करता है कि श्रमिक के अपने भुगतान की संभावना के बारे में निजी विश्वास को含 किया जाए, और यह दिखाते हैं कि इस मॉडल की भविष्यवाणियाँ हमारे प्रयोगात्मक निष्कर्षों के अनुरूप हैं। यह मॉडल क्राउडसोर्सिंग बाजारों में प्रोत्साहनों के सैद्धांतिक अध्ययनों के लिए एक आधार के रूप में उपयोगी हो सकता है।