数据工作的人类劳动：通过世界美食项目捕捉文化多样性

本文通过分享构建世界美食 World Wide Dishes (WWD) 的反思，为构建和维护参与式人工智能基础设施提供指导，WWD 是一个由下而上、社区主导的美食图像和文本数据集，涵盖相关文化习俗。我们将 WWD 展示为参与式数据集创建的示例，社区成员既指导研究过程的设计，又为众包数据集做出贡献。这种方法结合了本地化专业知识和知识，以解决参与式人工智能 discourse 中公认的网络抓取互联网数据集的局限性。我们表明，我们的方法可以产生高质量的策划数据，支持通常因各种系统性因素而无法为数据集做出贡献的社区进行去中心化贡献。我们的项目展示了参与式中介者在支持社区参与方面的重要性，我们确定了他们为使 WWD 成为可能而执行的劳动类型。我们揭示了参与式中介者在参与式数据集构建中执行的三维劳动：与社区成员建立信任、使参与变得更容易、以及将社区价值观情境化以支持有意义的数据收集。基于我们的发现，我们为构建支持未来参与式人工智能工作的基础设施提出了五点经验教训。