[논문 리뷰] The gig economy in Poland: evidence based on mobile big data

Maciej Ber kesewicz, Dagmara Nikulin외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 24.

Sharing Economy and Platforms인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 스마트폰 광고 시스템에서 수집한 피력적 모바일 빅데이터를 활용하여 폴란드의 플랫폼 경제를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 주로 식품 배달 및 라이드셰어링 앱을 중심으로 하며, 2018년부터 2020년까지의 추세를 분석한 결과, 폴란드의 아홉 대도시에서 플랫폼 노동자는 노동력의 0.5–2%를 차지하며 점차 증가하는 추세를 보였고, 서비스 유형 간에 뚜렷한 인구통계적 차이가 있었으며, 외국인은 기여도가 높지 않았다.

ABSTRACT

In this article we address the question of how to measure the size and characteristics of the platform economy. We propose a~different, to sample surveys, approach based on smartphone data, which are passively collected through programmatic systems as part of online marketing. In particular, in our study we focus on two types of services: food delivery (Bolt Courier, Takeaway, Glover, Wolt and transport services (Bolt Driver, Free Now, iTaxi and Uber). Our results show that the platform economy in Poland is growing. In particular, with respect to food delivery and transportation services performed by means of applications, we observed a growing trend between January 2018 and December 2020. Taking into account the demographic structure of apps users, our results confirm findings from past studies: the majority of platform workers are young men but the age structure of app users is different for each of the two categories of services. Another surprising finding is that foreigners do not account for the majority of gig workers in Poland. When the number of platform workers is compared with corresponding working populations, the estimated share of active app users accounts for about 0.5-2% of working populations in 9 largest Polish cities.

연구 동기 및 목표

• 전통적인 표본 조사 외의 대안을 개발하여 플랫폼 경제의 규모와 특성을 측정하고자 한다.
• 식품 배달 및 이동 서비스 앱의 모바일 빅데이터를 활용해 폴란드의 기업 노동자들의 증가 추세와 인구통계적 특성을 평가하고자 한다.
• 상업적 모바일 광고 데이터를 노동시장 연구에 활용할 수 있는 가능성과 한계를 평가하고자 한다.
• 주요 폴란드 도시의 공식 노동력 통계와 비교하여 플랫폼 노동자의 비율을 분석하고자 한다.

제안 방법

• 2018–2020년 기간 동안 상업적 공급자(Selectivv)로부터 확보한 역사적 모바일 빅데이터를 확보하며, Bolt, Uber, Wolt, Takeaway 등 10개 앱을 포함한다.
• 스마트폰 앱 사용 패턴에서 유도된 알고리즘 기반 배경 특성(나이, 성별, 국적, 학생 여부)을 활용한다.
• 요일 및 시간대(오전 8시~오후 6시)별로 앱 활동 시간을 집계하여 평일과 주말의 일자리 패턴을 분석한다.
• 공식 노동력 통계(LFS)와 비교하여 활성 앱 사용자 수를 기반으로 플랫폼 노동자의 노동연령 인구 비율을 추정한다.
• 소도시 수준에서 추정의 신뢰성을 향상시키기 위해 소영역 추정 기법을 적용하며, 표본 크기 부족과 커버리지 오류 문제를 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2018년부터 2020년까지 폴란드의 플랫폼 경제 규모와 성장 추세는 모바일 앱 사용을 기준으로 어떻게 측정되는가?
• RQ2 식품 배달 및 이동 서비스 간 플랫폼 노동자의 인구통계적 특성(나이, 성별, 국적)은 어떻게 다를까?
• RQ3 외국인은 폴란드 플랫폼 경제의 기업 노동자 중 상당한 비중을 차지하는가?
• RQ4 주요 폴란드 도시에서 활성 앱 사용자 비율은 공식 노동력 통계와 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 2018년 1월부터 2020년 12월까지 폴란드의 플랫폼 경제는 앱 기반 식품 배달 및 이동 서비스에서 지속적인 성장 추세를 보였다.
• 폴란드 아홉 대도시의 노동연령 인구 중 활성 앱 사용자의 비율은 0.5%에서 2% 사이였다.
• 플랫폼 노동자의 다수는 젊은 남성이지만, 식품 배달과 라이드셰어링 서비스 간 연령 구조에 뚜렷한 차이가 있었다.
• 외국 국적을 가진 개인은 폴란드의 기업 노동자 다수를 차지하지 않으며, 일부 가정과는 정반대였다.
• 알고리즘에 의해 할당된 속성(예: 성별, 연령, 국적)의 오분류 오류는 데이터 정확성에 심각한 도전 과제를 제기한다.
• 상업적 공급자로부터의 단위 수준 데이터 접근 제한과 높은 비용으로 탐색적 분석과 공식 통계와의 비교가 제약을 받는다.