Resumen

La entrega mediante crowdsourcing se está convirtiendo en una herramienta prevalente para abordar problemas de entrega mediante la construcción de una amplia red de servicios intensivos en mano de obra. En esta red, el personal de entrega está compuesto por un gran número de personas con una composición compleja y un alto nivel de movilidad, lo que crea enormes desafíos para la calidad del servicio y la gestión de una plataforma de crowdsourcing. Por lo tanto, intentamos llevar a cabo un análisis de competencia para determinar si pueden proporcionar los servicios prometidos con alta calidad, es decir, si son competentes para su trabajo. Con este fin, se introduce la teoría de competencia y se desarrolla un enfoque de análisis de competencia multicriterio (MCCA). Para ilustrar el enfoque MCCA, se lleva a cabo un estudio de caso del mundo real que implica una plataforma de entrega de comida china para llevar, donde se utiliza el método bayesiano de mejor-peor para determinar los pesos de los criterios basados en los datos recopilados de los gerentes de la empresa de la plataforma. Además, los puntajes

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Entrega colaborativa; Análisis de competencia; Análisis de competencia multicriterio; Método bayesiano de mejor-peor; Función de valor aditivo; Habilidades; Conocimiento
• Keywords:Crowdsourcing delivery; Competence analysis; Multicriteria competence analysis; Bayesian best-worst method; Additive value function; Skills; Knowledge