Социологи выяснили, что мобильные приложения для вызова такси не избавляют пассажиров от расовой и гендерной дискриминации. Афро-американцам, использующим Uber и Lyft, приходится значительно дольше ждать, когда их заберет водитель, а женщины проводят в поездке больше времени, чем мужчины, путешествующие в тот же пункт назначения. Об этом сообщает The Verge со ссылкой на исследование ученых из бизнес-школы Массачусетского технологического института.
Пассажиры такси нередко подвергаются расовой и гендерной дискриминации. Наблюдения показывают, что мужчины вынуждены платить за поездку на такси больше по сравнению с женщинами, а жители бедных районов сталкиваются с таким явлением, как «редлайнинг» (redlining) — отказ водителей забирать пассажиров из неблагополучной части города. Работа современных онлайн-сервисов такси, таких как Uber или Lyft, нацелена на то, чтобы сделать поездки на такси одинаково доступными для всех, однако исследований, показывающих, действительно ли такие приложения помогают избежать дискриминации, до сих пор почти не проводилось.
Социологи из Массачусетского технологического института изучили работу трех мобильных сервисов такси с помощью двух экспериментов. Первый эксперимент проходил в Сиэтле: в течение шести недель помощники ученых, среди которых были темнокожие и белокожие мужчины и женщины, использовали приложения Uber, Lyft и Flywheel для путешествий по ограниченному набору маршрутов. Исследователи сравнивали, как быстро водители такси откликаются на вызов разных пассажиров, сколько им приходится ждать машину и как долго длится поездка.
Результаты эксперимента показали, что темнокожие мужчины и женщины значительно дольше ждут отклика на свой запрос и их поездки чаще отменяются водителями Uber, чем поездки белокожих пассажиров. Кроме того, для афро-американцев, использовавших Uber, время ожидания самой машины тоже оказалось больше — в среднем, примерно на 30 процентов. Исследователи также заметили, что женщины в среднем проводили в поездке большее количество времени, чем мужчины, которые ехали в то же самое место назначения. Среди всех трех приложений, самым «равноправным» сервисом оказался Flywheel.
Чтобы выяснить, как именно работает механизм дискриминации в мобильных приложениях и почему водители Uber чаще отменяют поездки, исследователи провели второй эксперимент. Дело в том, что водителю Uber, в отличие от водителей Lyft, не видно, кто именно отправил запрос на поездку, до того, как он примет его. Если таксист соглашается забрать пассажира, то он может увидеть его имя, а также отменить поездку. Поэтому исследователи решили изучить, как влияет имя человека на количество отказов в обслуживании.
Второй эксперимент проходил в Бостоне: восемь добровольцев использовали Uber и Lyft (Flywheel был исключен из анализа) для поездок по городу под вымышленными именами. В качестве псевдонимов были выбраны имена, которые американцы чаще всего ассоциируют с темнокожими (Аиша, Хаким, Рашид) и белокожими (Анна, Брэд, Кристен) людьми. Всего участники эксперимента совершили 911 поездок, ход которых отслеживался учеными так же, как и в прошлом эксперименте.
Исследование показало, что водители Uber, в среднем, почти в два раза чаще отменяют поездки клиентов с характерными для афро-американцев именами. Кроме того, результаты также подтвердили, что таксисты везут женщин до места назначения более длинным путем. Таким образом, исследователи заключают, что несмотря на то, что политика всех трех компаний построена так, чтобы поездки на такси были одинаково доступными для всех слоев населения, мобильные приложения не позволяют полностью исключить дискриминацию по расовому и гендерному признаку.
Недавно компания Uber
пилотный проект по проверке отзывов пользователей о манере вождения.В рамках проекта компания планирует анализировать данные с датчиков в смартфоне водителя. При наличии негативных отзывов о манере езды конкретного водителя специалисты компании исходя из показаний датчиков будут решать, соответствует ли жалоба пользователя действительности.
Ученые из Великобритании и США разработали и успешно испытали метод определения рака по цвету мочи. Для этого нужно только ввести в кровь зонды, состоящие из наночастиц золота, белка и пептидных связей, которые распознаются белками-маркерами ракового заболевания. Раковый белок разрезает пептидную связь, наночастицы попадают в мочу и придают ей синий цвет, который и выдает присутствие в организме раковых клеток. Исследование опубликовано в журнале Nature Nanotechnology.