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Data Analytics Organizations 3月 1, 2022

自由职业者如何与他们的“数字老板”对抗

这些工作者没有经理,依靠客户评价获得工作,这种关系很不稳定。

rideshare drives through shower of ratings stars

Yevgenia Nayberg

Based on the research of

Hatim Rahman

Lindsey Cameron

现今任何人在网上购买商品或服务都依赖评级,也就是囊括一切的客户五星评级系统,从产品到餐厅到疗养院等无所不包。

在如Uber、TaskRabbit和Upwork等数字劳动力平台上,这种评级系统对个人工作者进行评级,对被评估的人有巨大影响。

“它缺少传统劳动力互动关系中的许多多样性和有机联系。”凯洛格学院管理与组织学助理教授哈提姆·拉曼说道。而且工作者往往很快就掌握了过度简化的评级系统的缺点。拉曼补充道:“他们开始说,‘这样不合理;很多时候客户给出的评级没有正确呈现我的真实工作状况。’”

要不是这些评级可能直接影响收入,或许自由职业者对这些他们认为不公平的评级不以为然。Uber、TaskRabbit和Upwork都把客户评级整合到算法中,这些算法决定了工作者的客户能见度、奖励资格,以及是否继续受雇。

这些平台实际上创造了一种系统,在这种系统中,传统的经理角色完全由客户及其评级取代。正如拉曼及其沃顿商学院的同事林赛·卡梅伦在一篇新论文中指出,“这种用来监督与评价个人的由算法实现对客户控制的兴起有效地为许多工作者安排了一个新的数字‘老板’。”

拉曼和卡梅伦对个人工作者如何抵抗各种数字劳动力平台的评级力量进行了研究,包括提前了解潜在客户的底细到中途退出项目以避免负面评级结果等。

研究人员将自由职业者与客户的互动分为任务前、任务期间与任务后三个阶段,他们发现在每个阶段,工作者在被评级的过程中试图取得部分控制权而采取的行动方式有明显不同。

研究人员发现,工作者抵抗不公平评级的能力是随着进入下一阶段而降低的。对于为期较长的服务保持警觉并试图维持高评级的努力,则是造成工作者产生疲惫感的原因。

研究人员强调,这些情况也可能会给平台带来问题。客户的利益未必与平台的利益一致,客户也不可能为他们做出的评级决定负责。

“当你将这种控制权交给不是你平台授权的外人时,迟早会出现问题。”拉曼说道。“它会出现不匹配和不当操纵系统的机会。”

嵌入自由职业者经济中

在他们的数字劳动力平台分析中,拉曼以某个连接自由职业者与项目网站为研究对象,他将它化名“FindWork”;卡梅伦则以某个化名“RideHail”的共乘平台为研究对象。(化名处理这些平台意在保护工作者的身份。)

研究人员深入使用RideHail和FindWork来研究这些平台的动态。卡梅伦从2016到2019这三年中在RideHail平台身兼工作者和客户双重角色;拉曼则在2015到2019四年间在FindWork平台做同样的事。

做为他们研究的一部分,他们对工作者和客户进行访谈,并且从档案资源取得资料,包括来自FindWork从2013年到2014年间自由职业者与客户在项目期间私人通信的匿名资料、RideHail的网站资料以及关于该公司的文章、社交媒体贴子、油管视频、做法指南、博客和讨论板。

在这些不同的资源与平台中,研究人员看到明确的规律。随着工作者经历一个工作的不同阶段,他们会以每一个阶段特有的抵触方式来应对。而他们反击客户及其评级的力量会随着每个阶段的推移减弱。

在第一阶段,工作者有最大的自由度来暗中采取反抗策略,因为此时客户对工作者知之甚少,尚无法对其做出评级。他们此时的策略包括了解客户,例如给客户打电话问个问题,借此评估他们的态度并由此判断他们是否有给低评级的倾向。

研究人员发现,当司机怀疑潜在的叫车乘客可能会给较低的评级时,他们有时会先主动取消打车服务。“我从不载态度差的乘客,因为那意味着糟糕的评级。”一名RideHail司机如此说道。在FindWork平台,有些自由职业者会在项目开始前联系客户,要求以获得五星评级做为替对方工作的先决条件。

“例如在商店,你无法控制来你面前结账的是哪些顾客。”拉曼说道。“但在我们研究的平台中,我们看到工作者试图争取更多自主权,因为他们知道事情可能的发展,他们采取步骤,找出避开坏客户的因应之道。”

在第二阶段,工作者处于执行任务期间,他们抵抗客户要求或抱怨的力量减弱,因为工作者和客户双方都清楚,客户最终会对工作者做出评级。

这个阶段的策略包括给予客户折扣来换取高评级。此外,有些FindWork平台的自由职业者要求客户将一个项目拆成多个合约,这样就有机会从一个自己认识并信任的客户那里获得多个高评级。还有一种策略是提前结束工作。怀疑自己与客户的关系将变糟的工作者可能干脆取消项目,连带避免了获得低评级的可能性,即使这同时也意味着失去酬劳。

“在传统的工作环境中,如果你碰到坏客户,你至少会去找经理商量,但在中级经理的角色完全被算法取代的平台,我们看到在这个中期阶段,工作者对每一次互动都处于高度敏感的状态。”拉曼说道。“他们努力确保工作尽善尽美,试图降低得到低评级的风险,一个低评级也不想要。”

在第三阶段也就是最终阶段,工作者能用来抵抗低评级的力量最小,只好使出“最后手段”,向平台提出争议,或是当他们怀疑客户给他们低评级时也用低评级回敬客户。虽然这些策略可能无法成功去除或更改低评级,但工作者依然会尝试这些策略,因为评级对他们在平台上的成功至关重要。

集体寻求控制权

拉曼认为劳动力平台评级系统的局限性以及他们对工作者带来的挫折感与疲累已经开始对平台本身产生问题。

“在世界各地,包括美国在内,我们看到一些关于平台如何对待工作者的争论。”拉曼说道,并补充说明曾在Uber和Lyft工作过的司机正在纽约成立由工作者拥有的合作社,该组织提供类似服务,并让工作者在其工作场所的运作上保有更多所有权。“我们确实看到一些反对这个模式的阻力。”

不过本研究涉及的对象远不止于一般的自由职业者平台,拉曼说道。在论文中,他和卡梅伦解释即使是传统环境中的服务项目,雇主也会整合更多技术以便获取客户对自己每个阶段体验的评级。他们指出,医院向病人征求有关获得照护、约诊流程、停车、食物等方面的实时反馈,而航空公司则要求客户提供关于购票、检查行李以及登机等体验的评价。

“我们的论文强调的一件事,就是我们需要重新思考这种将控制权交给客户并主要用五星评级系统评价所有工作类型的模式是否合理。”拉曼说道。

Featured Faculty

Assistant Professor of Management and Organizations

About the Writer

Katie Gilbert is a freelance writer in Philadelphia.

About the Research

Rahman, Hatim, and Lindsey Cameron. 2022. “Expanding the Locus of Resistance: Understanding the Co-constitution of Control and Resistance in the Gig Economy.” Organization Science. 33(1): 38-58.

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