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Mariana Pellegrini
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Argentina
Argentina
Un creciente número de investigaciones evalúa cómo los sistemas de gestión algorítmica de las plataformas interactúan con las desigualdades estructurales de género. En el caso del transporte de pasajeros, una de estas desigualdades es la mayor vulnerabilidad de las mujeres a la inseguridad, el acoso y la violencia en las calles.
A partir del reconocimiento por parte de las plataformas de los desafíos relacionados con la seguridad, se han adoptado varios modelos de transporte segregado por género en el sector. Uno de ellos es la función Uber Ellas, que brinda a conductoras mujeres y no binarias la opción de recibir exclusivamente solicitudes de viaje de pasajeras identificadas como mujeres.
El artículo explora, en primer lugar, cómo la gestión algorítmica de la plataforma interactúa con las desigualdades de género asociadas a la percepción de inseguridad. En segundo lugar, evalúa si la herramienta Uber Ellas puede contribuir a atraer mujeres a la actividad y mitigar las desventajas que experimentan las trabajadoras.
La indagación es de tipo cuanti-cualitativa en el Área Metropolitana de Buenos Aires, incluyendo una encuesta y entrevistas individuales y grupales con conductores de Uber (hombres y mujeres), así como una entrevista con un representante de alto rango de la empresa.
A growing body of research evaluates how platforms’ algorithmic management systems interact with structural gender inequalities. In the case of ride-hailing, one of these inequalities is women's greater vulnerability to insecurity, harassment, and violence on the streets.
As platforms acknowledge these safety challenges, several gender-segregated transportation models have been adopted in the sector. One of these is the Uber Ellas feature, which gives women and nonbinary drivers the option to receive ride requests exclusively from female-identified passengers.
This article firstly explores how algorithm-based features of ride-hailing platforms interact with gender inequalities associated with perceptions about insecurity. Secondly, it assesses whether the Uber Ellas tool can contribute to attract women to the activity and to mitigate female workers’ disadvantages due to safety concerns.
The analysis is based on quantitative-qualitative fieldwork in the Metropolitan Area of Buenos Aires, including a survey and individual and group interviews with Uber drivers (men and women), as well as an interview with a high-profile representative of the company.
Um crescente corpo de pesquisas sopesa como os sistemas de gestão algorítmica das plataformas interagem com as desigualdades estruturais de gênero. No caso do transporte de passageiros, uma dessas desigualdades é a maior vulnerabilidade das mulheres à insegurança, ao assédio e à violência nas ruas.
À medida que as plataformas reconhecem esses desafios de segurança, diversos modelos de transporte segregados por gênero têm sido adotados no setor. Um deles é o filtro Uber Ellas, que oferece a mulheres e motoristas não binários a opção de receber solicitações de viagem exclusivamente de passageiras identificadas como mulheres.
Este artigo explora, primeiramente, como a gestão algorítmica das plataformas de transporte interagem com as desigualdades de gênero associadas às percepções sobre insegurança. Em segundo lugar, avalia se a ferramenta Uber Ellas pode contribuir para atrair mulheres para a atividade e mitigar as desvantagens das trabalhadoras devido a preocupações com a segurança.
A análise baseia-se em trabalho de campo quantitativo-qualitativo na Região Metropolitana de Buenos Aires, incluindo uma pesquisa e entrevistas individuais e em grupo com motoristas da Uber (homens e mulheres), assim como uma entrevista com um representante de alto nível da empresa.
