Impacts of the Use of Machine Learning on Work Design
Impacts of the Use of Machine Learning on Work Design
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机器学习的使用对工作设计的影响
DOI：
10.1145/3406499.3415070
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bolici, Francesco
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Crowston, Kevin;Bolici, Francesco
自动化技术进步的日益普及，使得迫切需要解决工作如何应对变化的问题。聚焦于机器学习(ML)在自动化信息任务中的应用，我们借鉴了一个简单的框架来识别自动化系统对任务的影响，该框架提出了使用机器学习的3种模式-决策支持、混合决策和完全自动化。在本文中，我们通过考虑一个任务的自动化如何可能对相互依赖的任务产生影响，以及自动化如何应用于协调机制来扩展这个框架。
The increased pervasiveness of technological advancements in automation makes it urgent to address the question of how work is changing in response. Focusing on applications of machine learning (ML) to automate information tasks, we draw on a simple framework for identifying the impacts of an automated system on a task that suggests 3 patterns for the use of ML-decision support, blended decision making and complete automation. In this paper, we extend this framework by considering how automation of one task might have implications for interdependent tasks and how automation applies to coordination mechanisms.
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DOI：
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