Uber’in dinamik fiyatlandırma algoritmasının azınlık mahallelerinde daha uzun bekleme sürelerine yol açarak dolaylı ayrımcılığa neden olduğu iddia edildi

Washington Post tarafından gerçekleştirilen bir veri analizi, Uber’in dinamik fiyatlandırma algoritmasının Washington D.C.’deki hizmet kalitesinde ırksal demografiye dayalı sistematik farklılıklar oluşturabileceğini ortaya koydu. Şubat ve Mart 2016 tarihlerini kapsayan dört haftalık Uber API verilerinin incelenmesi sonucunda; beyaz nüfusun yoğun olduğu mahallelerde araç bekleme sürelerinin belirgin şekilde daha kısa olduğu, buna karşın siyahi ve diğer azınlık grupların yoğunlukta olduğu bölgelerde yolcuların daha uzun süre beklediği bildirildi.

Analiz, bu durumun temelinde yatan mekanizmanın "fiyat artışı" (surge pricing) algoritması olabileceğini değerlendirmektedir. Algoritmanın, talebin yüksek olduğu bölgelerde fiyatları otomatik olarak artırarak sürücüleri bu noktalara yönlendirdiği; ancak azınlık mahallelerinde fiyat artışlarının daha seyrek gerçekleşmesi nedeniyle sürücü arzının bu bölgelerden uzaklaştığı öne sürüldü. İncelemede; hane halkı geliri, yoksulluk oranı ve nüfus yoğunluğu gibi değişkenler kontrol edildiğinde dahi, ırksal demografi ile bekleme süresi arasındaki korelasyonun devam ettiği ifade edildi.

Uber yetkilileri, şehir dinamiklerinin karmaşık olduğunu ve daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulduğunu belirterek, ulaşımda uzun süredir var olan eşitsizlikleri gidermek için çalıştıklarını ifade etmiştir. Haberde, sistemin kasıtlı bir ayrımcılık gütmesinin düşük bir ihtimal olduğu, ancak algoritmanın işleyiş biçiminin "farklı etki" (disparate impact) yaratarak niyetten bağımsız bir eşitsizliğe yol açabileceği vurgulandı. Ayrıca, bazı mahallelerdeki düşük talebin veya sürücülerin belirli bölgelerden kaçınma yönündeki bireysel tercihlerinin de bu sonuçlarda payı olabileceği, bu nedenle algoritmanın tek başına kesin sorumlu olarak tanımlanmasının güç olduğu not edildi.