自由職業(yè)者如何與他們的“數(shù)字老板”對抗
凱洛格管理學(xué)院
2022-03-25
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?！眲P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,。’”
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,。客戶的利益未必與平臺的利益一致,，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),?？穫悘?016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),?！拔覐牟惠d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,。”
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),。”拉赫曼說道,?！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)）
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