浅析算法管理在在线劳动平台应用中面临的问题与对策

李雨芮 李国栋 侯佳艺 郭晓宁 王君仪

(南京财经大学 国际经贸学院 江苏 南京 210023)

0 引言

共享经济概念最初于一九七八年被提出,其特征是包括了一种由第三方所建立的、以信息技术为基础的市场平台,它的经济活动主要牵扯商品或服务的需求方、供给方和共享经济平台三个主体。在线劳动平台就是共享经济的载体之一。近些年全球互联网经济快速发展,算法管理技术作为在线劳动平台的关键技术,也已遍布人们的生活。目前对算法管理这一概念的定义大体上分为:控制主义和决策主义。控制主义认为,智能化算法已经代替了企业管理者们通常执行的工作和流程;决策主义认为,算法管理可以通过模型设计等各种操作指令自动化地进行决策支持。

在工作中，算法管理依靠其高速的信息数据处理速度和智能分配任务的优势，在在线平台运作过程中承担着为劳动者分配工作任务，监督劳动者的工作状态等责任，以确保劳动者的工作质量，为劳动者提供辅助，优化工作体验。在此过程中，算法管理从行为控制和互动控制这两方面影响着劳动者的工作自主性，但劳动过程中产生的控制也带来了劳动者的反抗和主体性策略。本文从算法管理在在线劳动平台中的应用现状出发，探讨算法管理在应用中面临的问题和算法管理对在线劳动平台劳动者的心理影响问题，并提出相应的对策进行分析，为在线劳动平台劳动者工作自主性的提高提供参考意见。

1 算法管理在在线平台中的应用现状

1.1 数据处理与算法的结合

随着科学技术的发展，数据共享开放机制的完善，算法结合大数据应用已经能够对多源数据综合分析并做出决策，各大在线劳动平台用于平台运作交易的数据库也已十分成熟，算法对其中数据的高速处理配对起到了相当大的作用。根据美团2021年第三季度财报，美团年交易用户数达到6.675亿，仅在此季度消费者在美团共计下单约232亿次。如此庞大的订单量，对于传统订餐企业，是难以想象的，但美团这种新型平台企业却能利用大数据与算法管理精确匹配订单与其合适的外卖骑手，从而确保平均每单配送时长不超过25分钟。除了平台接单量能大幅提升之外，相较于以往靠劳动者个人经验的工作方式，在算法管理下，系统会给予劳动者相对最优的工作方案和问题解决方案，帮助其快速高效地完成工作。

1.2 算法管理实际运用

派单系统作为在线劳动平台控制劳动者的重要工具，强调了劳动者与平台的依附关系。而得益于算法管理技术，在线劳动平台的后台系统可以记录每一位平台劳动者的工作数据，结合消费者给出的评价数据，即可对每一位劳动者绘出精确的工作画像。再根据数据库中每一位劳动者的个人特征及其他影响因素，运用算法管理模拟分析出与订单匹配度最高的劳动者，更高效地解决订单分配问题。智能派单系统的运作，虽然解决了人力管理的缺陷，但是却将劳动者工作的控制权转移到了算法上，生活的多变和算法的不变难免会碰撞出一些不理想的火花，而劳动者是否可以自主决定工作的内容和方式，来弥补算法控制下出现的漏洞呢？

2 算法管理中存在的问题

算法管理于在线劳动平台的工作场景中极为普遍,但在自动协调与匹配劳动交易的同时，算法管理不可避免地让劳动者的工作陷入算法的掌控，工作自主性的问题不容忽视。

一方面是行为控制，算法技术在在线劳动平台上承担了平台中虚拟主管的角色，通过劳动者工作完成度和顾客的反馈情况来判断劳动者的工作态度，从而来提醒劳动者及时改正工作态度，进而影响其工作行为。除此之外，算法在分配工作、设计工作完成形式、考核工作完成度时，也对劳动者的行为进行了严格的控制，对工作自主性产生了巨大的影响。例如，互联网平台利用信息技术在外卖平台建立起信息垄断，从而掌握着信息分配的决定权。在平台利用算法分配工作时，劳动者很大程度上只能接受平台派单而不能自主选择任务，并根据大数据计算出的“预估最晚送达时间”和分配的工作路线进行工作，这都大大影响了劳动者的工作自主性。

另一方面是互动控制,由于在线劳动平台的劳动者和顾客不像传统交易大多有面对面的接触,在在线劳动平台上互动更取决于双方的自愿,而平台为了提高双方的互动效率、增进劳动者和用户之间的感情、减少平台劳动者的工作孤独感以及提升顾客的交易满意度,引入了算法管理。不过在实际的运用过程中,这种算法管理尝试控制劳动者与顾客之间的互动,对双方自主互动意愿反而产生了抑制效果。例如，Uber打车软件推出过一个功能，乘客可以自行连接车载音乐播放自己喜欢的歌曲，司机与乘客通过音乐就有了共同话题，增强互动的可能性，但如果司机拒绝，算法则会判定司机行为不当而对其进行降低评级等惩罚。可见这种功能其实并不符合预先的设计理念，并没有很好地提高双方的自主互动。

根据以上论述，算法管理为劳动者的工作方法、工作程序、工作时间和地点以及付出多少努力等都工作行为都增添了一定限制，且如何运用算法管理提高劳动者与顾客的互动意愿有待进一步完善，这对平台劳动者的工作自主性和心理都造成一定影响。

3 算法管理对在线劳动平台劳动者的心理影响

算法管理的应用赋予在线劳动平台更加严密有效的后台管理机制，从而有效管控劳动过程。这实际上构建了一个工作要求和压力更高的工作环境，在此情境下，劳动者会自主地延长自己的工作时间或者提升工作强度来适应环境，这就导致劳动者更加容易出现心理问题。

通过梳理相关文献发现,算法管理下在线劳动平台给与劳动者的工作强化主要影响了劳动者的工作满意度与自身幸福感。相关研究已经证实,长期劳动强化会明显地削弱劳动者的工作满意度与主观幸福感,长时间的高负荷的工作状态,持续性的消耗和不充分的休息会导致劳动者个人精神逐渐枯竭和情绪持续低迷,从而对劳动者的态度和行为形成消极影响。

算法管理在在线劳动平台上的运用过程中，对劳动者的管控与影响也体现在对其剩余价值的剥削上。在数字经济时代，劳动型平台经济的发展为广大劳动者勾勒出了自主择业和自由工作的就业前景，形式多样的平台式就业也被不少人预测为未来社会的主要就业模式。然而，劳动者即使打破了传统的雇佣劳动模式，却没有逃出管理者对其剩余价值的利用与剥削。一方面，在算法管理下，在线劳动平台利用其技术优势精心控制其发布的劳务信息，并且由于劳动平台和劳动者之间的信息不对称，劳动者受到了“软性控制”，处于被动的地位，失去了主动权和议价权，使得报酬和劳动时间不对等，只能被动地被获取劳动剩余价值，因而也影响了劳动者的工作满意度与幸福感；而另一方面，劳动者兴趣因素与成就动机也在推动着剩余价值生产的持续化。当前大多在线劳动平台都利用算法管理和其他先进技术对劳动者建立一系列的评估与奖励机制，在激励劳动者的同时，又使得劳动者在激励机制和个人功利主义因素的共同作用下，主动地在平台上投入大量时间和精力，并且增强了对平台的依附程度，不断输送自己的剩余价值，劳动者持续性地给自己加压却很难获得满意的报酬，这势必会引起其工作满意度和幸福感的降低。

4 算法管理的对策分析

资本对劳动过程产生控制必然对应着劳动者的反抗。但在目前，大多劳动者的反抗方式是被动型的，并且由于没有完善的渠道，许多反抗最终归于无效。为了改进目前的状况，让算法管理尽可能地发挥其积极作用，笔者认为需要多方共同努力。

首先，政府相关部门和劳动平台应向劳动者提供官方的申诉渠道、完善申诉规则。一直以来，由于双方地位的不平等，劳动者遭遇突发状况时进行的申诉和反抗效果有限，申诉维权也只是形式上的权利，有的平台更是缺乏申诉渠道，这使劳动者含冤收到差评后无从申诉，导致其反抗不具备主动性和实效性，反而使其在此过程中被不断消耗情绪，降低其对工作的热情。有关部门应构建起的官方申诉渠道，努力消除劳动者申诉过程中的阻碍并提高申诉受理效率，从而提高劳动者的自主性和满意度。

其次，在线劳动平台应意识到良好的心理感受也是提升劳动者工作效率的重要因素，要避免算法管理产生过多的控制，减少劳动者心理不适的现象。举行劳动者恳谈会，及时了解劳动者工作中遇到的难点、痛点，倾听劳动者在工作保障与发展、工作体验与满意度、生活关怀等各个方面的心声，深入劳动者群体中发现问题，并做出改善。另外，劳动平台可倡导劳动者之间的互助沟通。例如为同一地区的劳动者提供日常交流的渠道，劳动者之间可以询问路线、分享心得等，对算法管理下的平台规则形成主动的合作与抗争，同时也让劳动者们在日常工作中产生的压力得到缓解。

最后，劳动者本身更是应该积极反抗不平等规则、提出申诉，在遇到突发状况和不公平对待时通过官方渠道公正解决，也应积极调整自身心态，尽管算法管理下其诸多自主权受到控制，但总体上技术的进步改善了劳动者们工作的效率和质量，平台的正向激励等政策也提升了劳动者工作的积极性。劳动者应当积极寻求自我价值认同感和工作成就感，利用算法管理下的平台规则为自己最大化地争取权益，也要积极争取自我主体性和自主性。

5 结论

算法管理的广泛使用顺应了在线劳动平台发展的大环境，建立起庞大精确的数据系统，对数据可以进行高速处理配对，有助于在线劳动平台管理者更高效智能地分配任务，也有助于劳动者更便捷地完成自己的任务，因此算法管理在劳动平台的应用也强调了劳动者与平台的依附关系。除此之外，算法管理仍不可避免的会对劳动者产生控制效果，主要包括行为控制和互动控制，这些控制也对劳动者的工作施加了一定压力，对劳动者心理产生了一定影响，使其工作满意度和幸福感都有所下降。对此相关部门应拓宽劳动劳动者的申诉渠道，并完善相关申诉规则，让劳动劳动者能够在更大程度上发挥主体性。此外，各大在线劳动平台应该倡导劳动者相互协助，提高效率。而对于劳动者本身来说，则是要调整心态，积极保护自身权益，在心理层面上提高工作幸福感。