ओपन सोर्स इकोसिस्टम का ‘अदृश्य श्रम’ — आधा हिस्सा दर्ज ही नहीं होता

ओपन सोर्स इकोसिस्टम का ‘अदृश्य श्रम’ — आधा हिस्सा दर्ज ही नहीं होता

लेखक: John Meluso (Cornell Univ.), Amanda Casari & Katie McLaughlin (Google LLC), Milo Z. Trujillo (Northeastern Univ.)
प्रकाशित: जनवरी 2024, ACM पेपर का प्रीप्रिंट
मूल: arXiv:2401.06889v2

---

सारांश

ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर (OSS) सिर्फ कोड लिखने से नहीं बनता। कम्युनिटी मैनेजमेंट, डॉक्युमेंटेशन, इवेंट संचालन, वित्तीय प्रबंधन, बग रिपोर्ट, कंटेंट मॉडरेशन जैसी अनेक गैर-कोडिंग गतिविधियां किसी प्रोजेक्ट के रखरखाव और विकास को संभव बनाती हैं। लेकिन ये गतिविधियां अक्सर “अदृश्य श्रम (invisible labor)” बनकर रह जाती हैं।

Cornell·Google·Northeastern की संयुक्त शोध टीम का यह अध्ययन दिखाता है कि लगभग आधा (50%) ओपन सोर्स श्रम अदृश्य रहता है, और दो-तिहाई काम (लगभग 66%) दूसरों को पता ही नहीं चलता। उत्तरदाताओं में आधे से अधिक ने कहा कि उनके द्वारा किए गए काम का बड़ा हिस्सा न तो मान्यता पाता है, न ही उसका प्रतिफल मिलता है।

---

शोध का अवलोकन

• सर्वे विधि: जनवरी–जून 2022 के बीच, दुनिया भर के 142 OSS डेवलपर्स पर सर्वे
• सर्वे डिज़ाइन: संज्ञानात्मक ‘anchoring’ तकनीक लागू की गई, ताकि प्रतिभागी स्वयं यह आकलन करें कि उनका काम कितना ‘दिखता’ है या कितना ‘पहचाना’ जाता है
• मुख्य प्रश्न:
  1. ओपन सोर्स इकोसिस्टम में अदृश्य श्रम कितना आम है?
  2. कौन से कारक इस ‘अदृश्यता’ को और मजबूत करते हैं?

---

प्रमुख निष्कर्ष

• Compensation: सिर्फ आधे उत्तरदाताओं ने कहा कि उन्हें अपने काम का “credit” मिला।
• Visibility: लगभग 2/3 काम या तो अदृश्य है या केवल कुछ लोगों तक सीमित है।
• अदृश्यता के कारक:
  • कोड के बाहर की गतिविधियां सिस्टम में अपने-आप दर्ज नहीं होतीं (उदाहरण: GitHub ग्राफ सिर्फ coding को दिखाते हैं)
  • सामाजिक कारकों (लिंग, क्षेत्र, संगठनात्मक संरचना आदि) के आधार पर मान्यता में अंतर पैदा होता है
  • प्रतिफल प्रणाली में असंतुलन — “धन्यवाद” तो मिलता है, लेकिन वास्तविक अवसर या भुगतान नहीं

---

संज्ञानात्मक प्रभाव: “दिखने” के बारे में पहले सोचो, तो कम अदृश्य लगता है

दिलचस्प रूप से, सर्वे में प्रश्नों का क्रम — पहले ‘visibility’ के बारे में सोचने को कहना या पहले ‘invisibility’ के बारे में — उत्तरों को प्रभावित करता था।
जिन प्रतिभागियों को पहले ‘दिखने’ की बात याद दिलाई गई, उन्होंने अपने श्रम को अधिक “दिखाई देने वाला” माना और “credit की अहमियत” को कम आंका।
इसके उलट, जिन प्रतिभागियों ने पहले ‘अदृश्यता’ के बारे में सोचा, उन्होंने कहा कि उनके काम के बारे में कम लोग जानते हैं, और मान्यता मिलने के महत्व को अधिक आंका।
यह संकेत देता है कि धारणा का ‘anchoring effect’ ओपन सोर्स श्रम के मूल्यांकन को भी प्रभावित करता है।

---

प्रतिभागियों की सीधी आवाज़ें

“कोड रिव्यू या डॉक्युमेंटेशन को कोई नहीं देखता।”
“कई बार नाम गलत लिखा जाता है, या पूरी तरह छोड़ दिया जाता है।”
“कम्युनिटी योगदान को मान्यता नहीं मिलती, लेकिन सिर्फ कोड commit को ही ‘योगदान’ माना जाता है।”
“ऑटोमेटेड टूल्स के आंकड़े वास्तविक प्रयास को विकृत कर देते हैं।”

शोधकर्ता इन प्रतिक्रियाओं को “cross-purpose attribution” कहते हैं, और समझाते हैं कि जब किसी व्यक्ति की प्रेरणाएं (मज़ा, मान्यता, जुड़ाव, करियर आदि) और कम्युनिटी की reward system आपस में टकराती हैं, तो ‘अदृश्य श्रम’ और गहरा हो जाता है।

---

शोध के निहितार्थ

1. ‘ओपन’ का मतलब अपने-आप ‘दिखाई देना’ नहीं है।
   कोड सार्वजनिक हो सकता है, लेकिन उसके पीछे के लोग और प्रक्रियाएं आसानी से भुला दी जाती हैं।

2. प्रतिफल सिर्फ पैसे तक सीमित नहीं है।
   किसी का नाम लिया जाना, या उसके योगदान का रिकॉर्ड होना भी महत्वपूर्ण ‘प्रतिफल’ है।

3. प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन की जिम्मेदारी।
   GitHub जैसे प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म को कोड के बाहर की गतिविधियों (issue management, translation, community operations आदि) को भी मापने योग्य रूप में दिखाना चाहिए।

4. विविध योगदानों को दृश्य बनाना ज़रूरी है।
   CRediT (शोधकर्ता योगदान मानक) जैसी योगदान-वर्गीकरण प्रणालियां अपनाकर, तकनीकी डॉक्युमेंटेशन या कम्युनिटी संचालन जैसे गैर-डेवलपमेंट योगदानों को भी स्पष्ट रूप से मान्यता मिलनी चाहिए।

---

निष्कर्ष

यह अध्ययन ओपन सोर्स की स्थिरता पर चर्चा करते समय ‘कोड के बाहर होने वाले श्रम’ को सामने लाता है।
“सार्वजनिक” होने से “निष्पक्षता” की गारंटी नहीं मिलती। यह हमें याद दिलाता है कि ओपन सोर्स का असली ‘open’ सिर्फ कोड नहीं, बल्कि हर प्रकार के योगदान को दिखाने वाली सामाजिक पारदर्शिता पर आधारित होना चाहिए।

[kimjoin2]

कंपनी में भी... T^T

[kgh1379]

व्यक्तिगत पहल के तौर पर, काम के औपचारिक बंटवारे में शामिल न होने वाला सहायक और अदृश्य श्रम बहुत ज़्यादा होता है
(इतना कि लगे, "क्या यह भी काम है?" — ऐसे बहुत छोटे-छोटे कामों की संख्या बहुत ज़्यादा हो, या वे बार-बार दोहराए जाते हों)
स्वाभाविक है कि ऐसे कामों के लिए अतिरिक्त भर्ती भी नहीं की जाती, इसलिए ऐसे छोटे-मोटे कामों में AI का इस्तेमाल बढ़ गया है
मुझे लगता है कि कोर जॉब डिस्क्रिप्शन के अलावा इस अदृश्य श्रम को हल करने की इच्छा भी उन कारणों में से एक हो सकती है, जिनकी वजह से कोरियाई कर्मचारी AI का बहुत इस्तेमाल करते हैं (विदेशों में कम-से-कम जॉब डिस्क्रिप्शन अपेक्षाकृत अधिक स्पष्ट लिखा जाता है और उसे निभाने की कोशिश भी की जाती है)

[shakespeares]

सच में, अब तो लगता है कि चाहे कितनी भी मेहनत कर लो, उसे भी AI का काम समझ लिया जाएगा।

[alex00728]

मुझे लगता है कि यह समस्या वास्तव में सिर्फ open source की नहीं, बल्कि हर संगठन पर लागू होती है। ऐसी बहुत-सी contributions होती हैं जो दबकर रह जाती हैं।