Diagnoza nierówności płacowych wśród sportowców z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego - Derda, Aleksandra (Diagnosis of Pay Inequality among Athletes Using Machine Learning Methods, 2024)
Głównym celem pracy jest udowodnienie – z wykorzystaniem metody XGBoost – występowania luki płacowej w sporcie na podstawie wypłat koszykarzy i koszykarek z lig NBA i WNBA. Sprawdzano również prawdziwość stwierdzenia, że na wysokość wypłaty wpływają cechy fizyczne, popularność oraz skuteczność na boisku w obronie i ataku zawodnika lub zawodniczki. Utworzono jeden model, którego wyniki uznano za zadowalające. Porównano dla tego modelu wpływ poszczególnych zmiennych z wykorzystaniem trzech różnych metod. Uzyskano spójne wyniki potwierdzające, że poza skutecznością w obronie wszystkie z zakładanych czynników wpływających na wysokość wypłaty okazały się istotne. Potwierdzono również występowanie dyskryminacji płacowej ze względu na płeć.
Derda, A. (2024). Diagnoza nierówności płacowej wśród sportowców z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego. W: A. Stanimir (red.), Współczesne problemy społeczno-ekonomiczne w ujęciu analitycznym (s. 25-41). Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Keywords: luka płacowa; sport; uczenie maszynowe; XGBoost; gender pay gap; machine learning