Csökkenthető-e a diszkrimináció a megosztáson alapuló gazdaságban? Egy magyarországi telekocsioldalon végzett kísérleti kutatás eredményei

Milyen mértékben diszkriminálják a megosztásra épülő platformok az etnikai kisebbégeket – jelen esetben a magyarországi romákat –, és milyen eszközeink vannak a hátrányos megkülönböztetés elleni küzdelemben a platformalapú piacokon? Írásunkban, ellentmondva a korábbi kutatási eredményeknek, azt mutatjuk meg, hogy – legalábbis egy általunk vizsgált magyarországi telekocsiplatform esetében – az ízlésalapú diszkrimináció jellemző. A platformon végzett nagymintás, randomizált terepkísérlet eredménye rámutatott, hogy a roma felhasználókat jelentős mértékben diszkriminálják a platform sofőrjei az utazással kapcsolatos informálódás során. A komplex kutatási projekt részeként – a telekocsiplatformmal együttműködésben – kidolgoztunk egy intervenciós eszközt, amelynek célja a romaellenes előítéletek csökkentése volt. A hátrányos megkülönböztetést egy – potenciális telekocsisofőrök körében végzett – kérdőíves kísérlet keretében olyan helyzetgyakorlattal mértük, ahol különböző etnikumú utasok közül kellett a kérdőív kitöltőinek kiválasztaniuk, hogy kivel utaznának szívesen együtt. A kísérlet igazolta, hogy a kísérleti csoportban az intervenció hatására jelentősen csökkent a fiktív roma utasokkal szembeni diszkrimináció mértéke. Az intervenció terepen történő tesztelése sikertelen volt. Összességében a kutatás következtetései a piaci szereplőkkel közösen végzett diszkrimináció elleni küzdelemben rejlő lehetőségekre és kihívásokra egyaránt felhívják a figyelmet.* Journal of Economic Literature (JEL) kód: J15

The language of discrimination: assessing attention discrimination by Hungarian local governments

In our study we assess the responsiveness of Hungarian local governments to requests for information by Roma and non-Roma clients, relying on a nationwide correspondence study. Our paper has both methodological and substantive relevance. The methodological novelty is that we treat discrimination as a classification problem and study to what extent emails written to Roma and non-Roma clients can be distinguished, which in turn serves as a metric of discrimination in general. We show that it is possible to detect discrimination in textual data in an automated way without human coding, and that machine learning (ML) may detect features of discrimination that human coders may not recognize. To the best of our knowledge, our study is the first attempt to assess discrimination using ML techniques. From a substantive point of view, our study focuses on linguistic features the algorithm detects behind the discrimination. Our models worked significantly better compared to random classification (the accuracy of the best of our models was 61%), confirming the differential treatment of Roma clients. The most important predictors showed that the answers sent to ostensibly Roma clients are not only shorter, but their tone is less polite and more reserved, supporting the idea of attention discrimination, in line with the results of Bartos et al. (2016). A higher level of attention discrimination is detectable against male senders, and in smaller settlements. Also, our results can be interpreted as digital discrimination in the sense in which Edelman and Luca (2014) use this term

A diszkriminációtesztelés etikai dilemmái

A diszkriminációs esetek feltérképezésének a leghatékonyabb, és a diszkrimináció mértéke megismerésének sok szempontból legcélszerűbb módja a diszkrimináció tesztelés módszere. A tesztelés módszerének lényege, hogy a mindennapi élet legkülönbözőbb területein megjelenő diszkrimináció előfordulási gyakoriságát és e folyamat jellemzőit vizsgáljuk, tesztelő párok segítségével. A hátrányos megkülönböztetés esélyét a sokszor és azonos módon ismételt kísérleti helyzetek összehasonlításával mérjük. A teszteléses módszer a diszkrimináció elkövetőjének megtévesztésén alapul, ami komoly etikai dilemmákat vet fel. Mivel a diszkriminációtesztelés elvégzéséhez nem lehet a kutatás alanyaitól előzetesen engedélyt kérni, fontos, hogy a módszerrel kapcsolatos etikai kérdéseket szakmai vita tisztázza. A tanulmány bemutatja azokat az érveket és ellenérveket, amelyek alátámasztják vagy megkérdőjelezik azt, hogy a kutatás céljának eltitkolása korrekt eljárás lehet, ha a kisebbségek mindennapi életét meghatározó kirekesztő viselkedés felmérését szolgálj

Discrimination in the sharing economy: evidence from a Hungarian field experiment

This paper describes small-scale experimental research (total N=160) implemented in Hungary in summer 2017 by TÁRKI, the Hungarian Social Research Centre. The research was based on a controlled field experimental design and examined the chances of ethnically different testers being offered rides on the most well-known international ridesharing platform. The creation of eight experimental profiles enabled us to test the interaction between two experimental stimuli: ethnic/racial background and gender. The present paper provides evidence of ethnic/racial disproportionality in offers of rides to the different testers by multiethnic drivers. A large-size effect was detected in the case of the Arabic male tester and medium size effect in the case of the Chinese male tester. In the cases of a Russian male profile and female testers of all nationalities no evidence of racial or ethnic discrimination was detected compared to our Dutch benchmark profile. Although the pattern is not clear, an interaction effect was present between gender and nationality; as a consequence of this interaction, the Arabic male tester had far less chance of being offered a ride compared to any other combination of gender and nationality

The Fragile Landscape of the Sharing Economy in Hungary

In this chapter, we assess the current state-of-the-art of the Hungarian sharing economy sector relying on statistics, previous surveys, and expert interviews around case examples. Although we record a fast emergence of an increasing number and a widening variety of multinational and home-grown initiatives, we also contend that in Hungary, the innovation ecosystem of the collaborative economy is still relatively feeble. The linkages that are created through these initiatives are controversial sociologically. The main end-users are highly educated young urbanites. In contrast, on the service provider front, the non-formal workforce is quite vulnerable as the current regulations hardly provide any protection to platform workers. The motivations of the key players in the sector are varied, as only a few locally based initiatives are transformative. In contrast, most examples are solely linked to finding new business opportunities in a shrinking economy