Abstract
בעבודה זו התמקדנו בבעיות המאתגרות של חיזוי תוצאות שיבוץ עובדים בשוקי העבודה המקוונים. שווקים אלו מאפשרים גיוס רבבות עובדים לתקופת זמן קצרה למשימות מוגדרות. התמקדנו בחיזוי ביצועי צמדי עובדים הפועלים על משימה טורית משותפת בשוקי עבודה מקוונים, כמקרה בסיסי של עבודת צוות בשווקים אלו. באופן ספציפי בחנו את יכולת החיזוי (Predictability) של איכות ביצועי עובדים משותפים המבוססת על עבודת כל עובד בנפרד וגם על הסינרגיה בין העובדים. השערת המחקר היא כי ישנה תרומה ליכולת החיזוי של ביצועי העובדים המשותפים כאשר משתמשים במידע על מאפייני שני העובדים. כלומר, מודל חיזוי המתבסס על וקטור המאפיינים של שני העובדים יאפשר חיזוי טוב יותר ממודלי חיזוי המתבססים על כל אחד מהעובדים בנפרד. על מנת לבחון זאת מימשנו ניסוי בפלטפורמת העבודה המקוונת Amazon Mechanical Turk שבו ציוותנו אלפי עובדים לטובת ניתוח משותף של כתבות פיננסיות. על ידי שימוש הציוותים הללו כמקורות מידע, ניסינו לחזות את ביצועי העובדים על בסיס מאפייניהם האישיים, כפי שהפלטפורמה מאפשרת לסנן למעסיקיה, ובאמצעות שימוש במידע היסטורי על ביצועי העובדים בחלק מהמקרים. הצלחנו להראות כי בהינתן מידע מועיל בנתונים (כמו נתונים היסטוריים על ביצועי העובד) ושימוש באלגוריתם רגרסיה חזק דיו, קיים שיפור מסוים עבור מודל חיזוי ביצועי הצלחת העובדים המתבסס על נתוני שני העובדים לעומת מודל בסיסי (המסתמך על נתוני אחד העובדים) או נאיבי (המתבסס על ממוצע הצלחת כלל העובדים). עם זאת, השערתנו לא נתמכה במקרה שבו אין נתונים היסטוריים לגבי כל עובד (בעיית Cold start). תרומת העבודה היא בעצם ניסוח בעיית ציוותי העובדים כבעיה עסקית מבוססת נתונים, ובבחינת יכולת החיזוי של ביצועי עובדים משותפים. (מתוך המאמר)
Translated title of the contribution | Predicting Joint Worker Performance in Sequential Tasks in Online Markets |
---|---|
Original language | Hebrew |
Pages (from-to) | 106-116 |
Number of pages | 11 |
Journal | חידושים בניהול |
Volume | 15 |
State | Published - 2024 |
IHP Publications
- ihp
- Telecommuting
- Teams in the workplace
- Labor market
- Performance
- Employees
- Forecasting