Mikro görevli kalabalık çalışma

Mikro görevli kalabalık çalışma, yüksek beceri seviyesi gerektirme-yen görevlerin kalabalık bir çalışan grubu tarafından yerine getirildiği, sa-nal platformların alt bir diğer kümesini ifade etmektedir. Ücretli kalabalık çalışma temelde mikro görevli ve yarışma tabanlı olmak üzere iki çeşittir.

Mikro görevli çalışmaya muhtemelen en iyi karşılık gelen ifade Lilly Irani ta-rafından sunulan “bilişsel parça başı çalışma” olmuştur. Luis von Ahn ise mikro görevli çalışmayı “insan hesaplaması” (human computation) olarak adlandırmaktadır. Mikro görevli çalışma, geniş ve belirsiz bir kalabalık işçi grubuna dağıtılmış, çok sayıda, küçük ve tekrarlayan görevleri içermekte-dir. İşçiler genellikle görevleri kendileri seçmektedirler. Bu görevler genel-likle vasıfsız ve dolayısıyla birbirinin yerini kolaylıkla alabilen bir işçi grubu tarafından yapılmaktadır. Görevlerin yapım süreci mümkün olduğunca oto-matikleştirilmiştir, iş organizasyonu kayan üretim bandına benzemektedir ve hem işçilerin hem de müşterilerin kimliği çoğu zaman gizli kalmaktadır.

Görevlerin çoğunluğu, en iyi şekilde insanın bilişsel yetenekleriyle çözüle-bilen; ancak sonuçları bir bilgisayar tarafından değerlendirilen ve derlenen veri işleme problemlerine dayanmaktadır. Mikro görevli çalışmanın bu te-mel ilkelerinin, geçmişte uygulanan Frederick Taylor’ın Bilimsel Yönetim İlkeleri ile birçok ortak noktası bulunmaktadır. Kısaca değinmek gerekirse, Bilimsel Yönetim İlkeleri, kolayca uygulanabilir yönetim araç ve tekniklerini içermektedir. Taylor’ın işyerinde işin örgütlenmesi konusunda geliştirdiği bir dizi yönetim pratiği genel olarak üç farklı düzeyde toplanmaktadır. Bun-lar; 1) işin tasarımı, 2) işin yapılışının kontrol edilme biçimi ve 3) bu kont-rol biçiminin içerdiği istihdam ve ücret politikası şeklinde sıralanmaktadır.

Buna göre, işin tasarımı açısından ilk yapılması gereken şey, üretim süreci-nin sistematik bir analizisüreci-nin yapılması ve bazı ilkeler doğrultusunda küçük parçalara ayrılmasıdır. Taylor’a göre kontrol kavramı, yani işçiye işin tam olarak nasıl yapılacağının dikte ettirilmesi, iyi bir yönetim için mutlak bir zorunluluktur. En basitinden en karmaşık olanına kadar her parça işin nasıl yapılacağı konusunda yönetim tam bir kontrole sahip olmalıdır. Ayrıca işçi-nin daha çok çalışmasının, iş performansı ile kazancı arasında sıkı bir ilişki kurulması ile sağlanabileceği ileri sürülmektedir. Parça başı ücret sistemi-nin temelinde yatan budur (Ansal, 1999, s. 10). Taylor’ın Bilimsel Yönetim İl-keleri ile kıyaslandığında, mikro görevli kalabalık çalışma biçimi için, “Dijital Taylorizasyon” ifadesini kullanmak yerinde olacaktır. Mikro görevli kala-balık çalışma platformları da, benzer şekilde görevleri beceri düzeyi düşük platform çalışanlarının yapabileceği kadar küçük parçalara ayırmakta; za-mana göre değil, görev başına ücret vermektedir. Bu yönüyle geçmişe bir

geri dönüş olarak değerlendirilse de, mikro görevli kalabalık çalışma plat-formları, çalışanlar için geçmişteki gibi iş güvencesi sunmamaktadır (Cher-ry, 2016, p. 3).

Mikro görevli kalabalık çalışma biçimi ile otomasyonun birbirine kar-şılıklı bağımlı bir ilişkisi bulunmaktadır. Söz konusu görevlerin birçoğunun yakın gelecekte otomatik olması muhtemel görünmektedir. Microsoft Rea-search‘ün kalabalık çalışma araştırmacısı Mary L. Gray, mikro görevleri; bü-yük veri işleme operasyonlarının içerdiği görevler arasından hâlen düşük yetenek seviyesine sahip insanların bilgisayarlardan daha ucuza ve daha az hata payı ile çözebildikleri görevler şeklinde ifade etmekte ve “otomas-yonun son kilometresi” olarak tanımlamaktadır. Mikro görevli kalabalık çalışma platformlarında çalışma koşullarına ilişkin daha katı düzenleme-ler getirilmeye başlanmasının, bu görevdüzenleme-lerin otomasyonuna yönelik eğilimi hızlandırması olası görünmektedir. Bununla birlikte, mikro görevli kalaba-lık çalışma platformlarında yer alan çalışanlar zaten yakın gelecekte ken-dilerinin yerini alması beklenen makineleri eğitmektedir. Şöyle ki; makine öğrenimindeki ilerleme büyük ölçüde kalabalık çalışan grubunun yarattığı orijinal veri setlerine bağlıdır ve makineler bu veri setleri aracılığıyla görev-leri insanlar olmaksızın yapmayı öğrenebilmektedir (Schmidt, 2017, p. 15).

Mikro görevler; mevcut veri tabanlarının onayı, kartvizitlerin dijital-leştirilmesi, ses kayıtlarının transkripsiyonu, ürün açıklamalarının yazımı, duygu analizi⁽⁹⁾ ve en önemlisi içerik yönetimi gibi görevleri içermektedir.

Günümüzde tüm kullanıcılar oluşturdukları içerikleri sosyal medya sitele-rine yükleyebilmektedir. İçerik analizi ise, oluşturulan bu içerikler arasında en azından diğer kullanıcılar tarafından şikâyet edilen içeriklerin zararsız ve hizmet şartlarına uygun olup olmadıklarının tespit edilmesine ilişkin gö-revleri içermektedir. İçerik analizi gögö-revleri çoğunlukla Filipinler gibi ülke-lerde yapılmaktadır. İçerik analizi yapan platform çalışanlarının bazılarında, izledikleri içeriklere bağlı travma sonrası stres bozuklukları gelişebilmek-tedir (http-9).

Amazon, mikro görevli çalışmanın gelişiminde kilit bir rol oynamıştır.

Başlangıçta şirket, online depo kataloğuna gereksiz veya yanlış girişleri senkronize etmek veya kaldırmak için yollar aramaktadır. Bu görev ise in-sanların bilgisayarlardan çok daha iyi çözebileceği bir sorundur ve Amazon bu görev için az sayıda niteliksiz çalışana para ödemeye başlamıştır. 2005 yılında ise şirket kendi yeni dış kaynak kullanımı yöntemine ilişkin hizme-ti “Amazon Mechanical Turk” (MTurk) adıyla dış müşterilere de sunmaya başlamıştır. Şirket MTurk’e ilişkin bilgileri paylaşmak konusunda oldukça katıdır; ancak yaklaşık yarım milyon insanın bu platform üzerinde çalıştığı

(9) Duygu analizi, bilişimsel dilbilimi ve veri madenciliği içerisinde yer alan bir alt disiplin-dir. Duygu analizinin ana amacı kişilerin ruh halini, davranışlarını ve fikirlerini metinsel dokümanlardan keşfetmektir. Mikro blog servislerinin artmasıyla, bu servislere ait ka-musal veriler; politika, ekonomi ve finans gibi farklı sosyolojik alanları hedef alan duygu analizi çalışmalarında kullanılmaktadırlar (Eliaçık ve Erdoğan, s. 783).

tahmin edilmektedir. Farklı ülkelerden insanların oluşturduğu bu platform çalışanları “Turkers” olarak adlandırılmaktadır. MTurk birkaç yıl boyunca yalnızca Hindistan ve ABD’den platform çalışanı kabul etmiştir; fakat 2016 yılından itibaren Almanya ve diğer ülke çalışanlarını da tekrar kabul etme-ye başlamıştır (Schmidt, 2017, p. 15).

MTurk’ün, rakip mikro görevli kabalalık çalışma platformları ile kıyas-landığında oldukça küçük olduğu görülmektedir. 2005 yılında Essen’de ku-rulan Alman şirketi Clickworker.com’a kayıtlı 700.000 çalışan bulunmak-tadır. Yine 28 milyon dolarlık girişim sermayesi ile finanse edilen Silikon Vadisi merkezli şirket CrowdFlower’da sadece 100 çalışanın koordine ettiği 5 milyon kalabalık işçi kayıtlıdır. Fakat mikro görevli kalabalık çalışma plat-formlarına ilişkin literatür incelendiğinde çoğunlukla MTurk’ ün ele alındı-ğını görmekteyiz. Dolayısıyla çalışmada bu platform türüne ilişkin örnekler genellikle MTurk’ten verilecektir (Schmidt, 2017, p. 15).

Amazon müşterilerin platform çalışanlarını gerçek isimleriyle değil, kimliği belirsiz, numaralandırılmış işlem birimleri olarak değerlendirme-lerine izin vermektedir. Müşterilere platform tarafından insan olarak değil, makine parçası veya yazılımın bir parçası gibi gösterilmek, MTurk çalışan-larının (Turkers diye adlandırılan) en çok dile getirdikleri şikâyetler arasın-da yer almaktadır. 2015 yılınarasın-da bir grup MTurk çalışanı bir emek mücadelesi kampanyası kapsamında, Amazon CEO'su Jeff Bezos'a kendilerinin saygıyı, adil davranışı ve açık iletişimi hak eden etten kemikten insanlar olduklarını hatırlatmak amacıyla bir mektup bile yazmışlardır (Salehi et al., 2015, p. 6).

Müşteriler açışından ise mikro görevlerde çalışanların görünmezliği bir sorun değil bir özellik olarak algılanmaktadır. Bu özellik aslında müşterile-rin görevin tamamını verdikleri tek bir bağımsız yükleniciyi sürekli izledik-leri makro görevli bireysel çalışma platformları ile mikro görevli kalabalık çalışma platformlarının önemli bir farkını oluşturmaktadır. Mikro görevler-de iş birimleri ve ögörevler-demeler o kadar küçüktür ki, müşteriler için çalışanlar ile bireysel düzeyde ilgilenmek ne pratik ne de ekonomik olarak mümkün olmamaktadır. Bunun yerine çalışanlar “kalabalık” olarak topluca ele alın-maktadır ve bu durum mikro görevli platform çalışanlarına has birtakım önemli sorunlara yol açmaktadır. Şöyle ki, mikro görevli çalışanlar görevle-ri kendilegörevle-ri seçer ve diğer süreçler otomatik olarak yapılmaktadır. Örneğin bilgisayar aynı mikro görevi tamamlayan beş farklı çalışanın sonuçlarını karşılaştırmakta ve diğerlerinden farklı olan sonucu yanlış/hatalı algıla-yarak ödeme yapılmasını engellemektedir. Bu fark her zaman yanlış-ha-talı sonuçtan kaynaklanmamakta, çalışanın görevi diğerlerinden daha titiz yapmasından da kaynaklanabilmektedir. Fakat mikro görevli platformlar-da görevin reddedilmesi durumunplatformlar-da ödeme alamayan çalışanların şikâ-yet edebileceği bir iletişim kanalı bulunmamaktadır. Çalışanlar açısından önemli olan bu iletişim kanalı, görevlerin sayısal büyüklüğüne bağlı olarak müşteriler için oldukça maliyetli olduğundan, Amazon müşterilerin redde-dilen sonuçlar için ödeme yapmamasına, fakat yine de bu sonuçları

kulla-nabilmeleri izin vermektedir. Bu uygulama ise ücret hırsızlığına bir davetiye olarak değerlendirilmekte ve oldukça eleştiri almaktadır. Müşterinin ken-disi veya algoritma tarafından reddedilen sonuçlar mikro görevli çalışanlar açısından başka ciddi sorunlara da yol açmaktadır. Reddedilen görev mik-tarına bağlı olarak, çalışan belli bir eşiğin altına düşerse gelecekte alabile-ceği görevlerden otomatik olarak çıkarılacak, kendisine görev verilmeye-cektir (Schmidt, 2017, p. 16).

Kalabalık çalışmanın diğer önemli özelliği, karşılıklı sorumluluk eksik-liğidir. Kural olarak kalabalık çalışanları platformda yer alan niteliksiz her-hangi bir görevi seçme özgürlüğüne sahiptir. Ayrıca çalışanlar bir görevin ortasında gerekçe göstermeksizin çalışmayı bırakma kararı alabilmekte-dirler. Müşterilerin ise çalışanlardan gelen soru ve şikâyetlere yanıt verme veya sonuçlanan işlere ödeme yapma garantisi verme gibi sorumluluğu bulunmamaktadır. Bu durum özellikle kalabalık çalışanlar için asgari ücreti savunanlar tarafından eleştirilmektedir. Fakat ücreti koruyucu düzenleme-lerin, müşterilerin mikro çalışanlar üzerindeki kontrol seviyesini (Upwork İşçi Günlüğü gibi) arttırması sonucunu doğurabileceğini göz ardı etmemek gerekmektedir. Kalabalık çalışmada karşılıklı sorumluluk eksikliğine kar-şılıklı güven eksikliği de eşlik etmektedir. Müşteri ve çalışanların kimliğinin gizli olduğu, hatta çalışanların numaralaştırıldığı mikro platformlarda kar-şılıklı güven eksikliği bir ölçüde haklı görülebilmektedir. Müşteriler çalışan-ları, görevleri seçerken yeteneklerini abartmakla, çalışanlar ise müşterileri hatalı görev tanımlamaları yapmakla ve dolayısıyla süreç içinde kaçınılmaz hatalara neden olmakla suçlamaktadır. Bu kasıtlı olmayan hatalara ek ola-rak her iki taraf açısından kasıtlı olaola-rak aldatma vakaları da mevcuttur. Do-layısıyla koruyucu düzenlemeler yapılırken, tüm durumlar göz önüne alın-malıdır (Schmidt, 2017, p. 16).