如今,任何人在網(wǎng)上購買商品或者服務(wù)都依賴評級,也就是囊括一切的客戶五星評級系統(tǒng),從產(chǎn)品到餐廳再到療養(yǎng)院,無所不包。
在Uber、TaskRabbit和Upwork等數(shù)字勞動力平臺上,這種評級系統(tǒng)對個人工作者進行評級,因而對被評估的人有巨大的影響。
“它缺少傳統(tǒng)勞動力互動關(guān)系中的許多多樣性和有機聯(lián)系。”凱洛格學(xué)院的管理與組織學(xué)助理教授哈蒂姆·拉赫曼說。而且工作者往往很快就掌握了過度簡化的評級系統(tǒng)的缺點。拉赫曼補充道:“他們開始說:‘這樣不合理;很多時候客戶給出的評級沒有正確呈現(xiàn)我的真實工作狀況?!?/p>
要不是這些評級可能會直接影響收入,或許自由職業(yè)者對這些他們認為不公平的評級不以為然。Uber、TaskRabbit和Upwork都把客戶評級整合到算法中,這些算法決定了工作者的客戶能見度、獎勵資格,以及是否繼續(xù)受雇。
這些平臺實際上創(chuàng)造了一種系統(tǒng),在這種系統(tǒng)中,傳統(tǒng)的經(jīng)理角色完全由客戶及其評級取代。正如拉赫曼及其沃頓商學(xué)院的同事林賽·卡梅倫在一篇新論文中指出:“這種用來監(jiān)督與評價個人的由算法實現(xiàn)對客戶控制的興起有效地為許多工作者安排了一個新的數(shù)字‘老板’?!?/p>
拉赫曼和卡梅倫對個人工作者如何抵抗各種數(shù)字勞動力平臺的評級力量進行了研究,包括提前了解潛在客戶的底細、中途退出項目以避免負面評級結(jié)果等。
研究人員將自由職業(yè)者與客戶的互動分為任務(wù)前、任務(wù)期間與任務(wù)后三個階段,他們發(fā)現(xiàn)在每個階段,工作者在被評級的過程中試圖取得部分控制權(quán)而采取的行動方式有明顯不同。
研究人員發(fā)現(xiàn),工作者抵抗不公平評級的能力是隨著進入下一階段而降低的。對于為期較長的服務(wù)保持警覺并試圖維持高評級的努力,則是造成工作者產(chǎn)生疲憊感的原因。
研究人員強調(diào),這些情況也可能會給平臺帶來問題??蛻舻睦嫖幢嘏c平臺的利益一致,客戶也不可能為他們做出的評級決定負責(zé)。
“當(dāng)你將這種控制權(quán)交給不是你平臺授權(quán)的外人時,遲早會出現(xiàn)問題?!崩章f,“它會出現(xiàn)不匹配和不當(dāng)操縱系統(tǒng)的機會?!?/p>
嵌入自由職業(yè)者經(jīng)濟中
在他們的數(shù)字勞動力平臺分析中,拉赫曼以某個連接自由職業(yè)者與項目的網(wǎng)站為研究對象,他將它化名為“FindWork”;卡梅倫則以某個化名為“RideHail”的共乘平臺為研究對象。(化名處理這些平臺意在保護工作者的身份。)
研究人員深入使用RideHail和FindWork來研究這些平臺的動態(tài)。卡梅倫從2016年到2019年這三年中在RideHail平臺身兼工作者和客戶雙重角色;拉赫曼則在2015年到2019年四年間在FindWork平臺做同樣的事情。
作為他們研究的一部分,他們對工作者和客戶進行訪談,并且從檔案資源取得資料,包括來自FindWork從2013年到2014年間自由職業(yè)者與客戶在項目期間私人通信的匿名資料、RideHail的網(wǎng)站資料以及關(guān)于該公司的文章、社交媒體帖子、YouTube視頻、做法指南、博客和討論板。
在這些不同的資源與平臺中,研究人員看到了明確的規(guī)律。隨著工作者經(jīng)歷一個工作的不同階段,他們會以每一個階段特有的抵觸方式來應(yīng)對。而他們反擊客戶及其評級的力量會隨著每個階段的推移而減弱。
在第一階段,工作者有最大的自由度來暗中采取反抗策略,因為此時客戶對工作者知之甚少,尚無法對其做出評級。他們此時的策略包括了解客戶,例如給客戶打電話問個問題,借此評估他們的態(tài)度并由此判斷他們是否有給低評級的傾向。
研究人員發(fā)現(xiàn),當(dāng)司機懷疑潛在的叫車乘客可能會給較低的評級時,他們有時會先主動取消打車服務(wù)。“我從不載態(tài)度差的乘客,因為那意味著糟糕的評級?!币幻鸕ideHail司機如此說道。在FindWork平臺,有些自由職業(yè)者會在項目開始前聯(lián)系客戶,要求以獲得五星評級作為替對方工作的先決條件。
“比如在商店,你無法控制來到你面前結(jié)賬的是哪些顧客?!崩章f,“但在我們研究的平臺中,我們看到工作者試圖爭取更多的自主權(quán),因為他們知道事情可能的發(fā)展,他們采取步驟,找出避開壞客戶的因應(yīng)之道?!?/p>
在第二階段,工作者處于執(zhí)行任務(wù)期間,他們抵抗客戶要求或抱怨的力量減弱,因為工作者和客戶雙方都清楚,客戶最終會對工作者做出評級。
這個階段的策略包括給予客戶折扣來換取高評級。此外,有些FindWork平臺的自由職業(yè)者要求客戶將一個項目拆成多個合約,這樣就有機會從一個自己認識并信任的客戶那里獲得多個高評級。還有一種策略是提前結(jié)束工作。懷疑自己與客戶的關(guān)系將變糟的工作者可能干脆取消項目,連帶避免了獲得低評級的可能性,即使這同時也意味著失去酬勞。
“在傳統(tǒng)的工作環(huán)境中,如果你碰到壞客戶,你至少會去找經(jīng)理商量,但在中級經(jīng)理的角色完全被算法取代的平臺,我們看到在這個中期階段,工作者對每一次互動都處于高度敏感的狀態(tài)?!崩章f道?!八麄兣Υ_保工作盡善盡美,試圖降低得到低評級的風(fēng)險,甚至一個低評級也不想要?!?/p>
在第三階段也就是最終階段,工作者能夠用來抵抗低評級的力量最小,只好使出“最后手段”,向平臺提出爭議,或者是當(dāng)他們懷疑客戶給他們低評級時也用低評級回敬客戶。雖然這些策略可能無法成功去除或更改低評級,但工作者依然會嘗試這些策略,因為評級對他們在平臺上的成功至關(guān)重要。
集體尋求控制權(quán)
拉赫曼認為勞動力平臺評級系統(tǒng)的局限性以及它們對工作者帶來的挫折感與疲累已經(jīng)開始對平臺本身產(chǎn)生問題。
“在世界各地,包括美國在內(nèi),我們看到了一些關(guān)于平臺如何對待工作者的爭論。”拉赫曼指出,并補充說明曾經(jīng)在Uber和Lyft工作過的司機正在紐約成立由工作者擁有的合作社,該組織提供類似服務(wù),并讓工作者在其工作場所的運作上保有更多的所有權(quán)?!拔覀兇_實看到了一些反對這個模式的阻力?!?/p>
不過本研究涉及的對象遠不止于一般的自由職業(yè)者平臺,拉赫曼表示。在論文中,他和卡梅倫解釋稱,即便是傳統(tǒng)環(huán)境中的服務(wù)項目,雇主也會整合更多的技術(shù),以便獲取客戶對自己每個階段體驗的評級。他們指出,醫(yī)院向病人征求有關(guān)獲得照護、約診流程、停車、食物等方面的實時反饋,而航空公司則要求客戶提供關(guān)于購票、托運行李以及登機等體驗的評價。
“我們的論文強調(diào)的一件事情,就是我們需要重新思考這種將控制權(quán)交給客戶并主要使用五星評級系統(tǒng)來評價所有工作類型的模式是否合理?!崩章f道。(財富中文網(wǎng))