孫 萍

引 論

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的崛起，正在重構(gòu)中國的社會(huì)關(guān)系和勞動(dòng)實(shí)踐。隨著近些年“共享經(jīng)濟(jì)”（sharing economy）的發(fā)展，消費(fèi)、服務(wù)、平臺(tái)、勞動(dòng)等元素通過數(shù)字技術(shù)，前所未有地聯(lián)結(jié)在一起，重新組成并建構(gòu)了信息社會(huì)下的關(guān)系圖譜。①Castells，Manuel，The Information Age:Economy，Society，and Culture，London:Blackwell，1996，pp.10～31.伴隨著數(shù)字平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，算法被從“幕后”推至“前臺(tái)”，成為學(xué)者重新審視技術(shù)邏輯與社會(huì)關(guān)系的重要參照物。②Gillespie，Tarleton，“The politics of ‘platforms’”，New Media & Society，vol.12，no. 3，2010，pp.347～364.但是，目前學(xué)界鮮有研究涉及算法所勾連的技術(shù)邏輯和社會(huì)影響。本文以中國主要的兩家互聯(lián)網(wǎng)外賣平臺(tái)為例，通過勞動(dòng)社會(huì)學(xué)和技術(shù)人類學(xué)的視角，探究互聯(lián)網(wǎng)背景下數(shù)字勞動(dòng)與算法實(shí)踐的多元互動(dòng)和權(quán)力關(guān)系。

本文旨在探討數(shù)字平臺(tái)的算法管理如何實(shí)現(xiàn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)體系對(duì)數(shù)字勞動(dòng)的規(guī)訓(xùn)。與此同時(shí)，本文試圖采用自上而下的視角，以此呈現(xiàn)作為勞動(dòng)主體的“人”，如何在算法之外展現(xiàn)自身的自主性和能動(dòng)性。通過“算法與日常勞動(dòng)實(shí)踐”的研究視角，本文主要回答以下問題:外賣平臺(tái)下的數(shù)字勞動(dòng)者如何認(rèn)知并建構(gòu)對(duì)算法的認(rèn)識(shí)？算法對(duì)數(shù)字勞動(dòng)的管控呈現(xiàn)出哪些面向？這些面向在何種程度上可以豐富并拓展既有的算法研究和理論探討？

本研究主要基于2017年3月至2018年10月對(duì)北京地區(qū)送餐平臺(tái)外賣員的田野調(diào)查。筆者通過參與式觀察，并訪談了來自北京海淀區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、大興區(qū)、房山區(qū)等20余個(gè)外賣站點(diǎn)的61位外賣員。筆者還采訪了其中一個(gè)主要外賣平臺(tái)的首席管理（CSO）、數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)首席架構(gòu)師和工程師、人力資源管理人員和送餐外包公司負(fù)責(zé)人，以更全面地了解算法的生產(chǎn)與勞動(dòng)管理邏輯。

一、算法與數(shù)字勞動(dòng)：現(xiàn)象與概念化

（一）算法的概念化

無論是從自然科技史還是技術(shù)人類學(xué)的視角，算法都不算新生事物。最早的算法可追溯的中國商周時(shí)期和古希臘戰(zhàn)爭時(shí)期，從對(duì)軍事情報(bào)傳遞的加密到時(shí)日歷法、算數(shù)測(cè)量等日常數(shù)學(xué)推理，都展現(xiàn)出算法的雛形和邏輯。例如，中國文字中的“術(shù)”和日本文字中的“ji-jitsu”都有算術(shù)、推理、機(jī)制、邏輯之意?！八惴ā边@一概念源自8世紀(jì)波斯數(shù)學(xué)家穆罕默德·花拉子米（Muammadibn Mūsā al-Khwārizmī），指代“能夠運(yùn)行的系統(tǒng)性計(jì)算”，其后在12世紀(jì)傳至阿拉伯與拉丁語系國家。①Barbin，Evelyne，Borowczyk，Julia，Chabert，Jean-Luc，Guillemot，Ma?l，Michel-Pajus，Djebbar，Ahmed，&Martzloff，Jean-Claude，A History of Algorithms:From thePebble to the Microchip，Berlin:Springer，2012，pp.1～6.在19世紀(jì)，數(shù)學(xué)家開始重視算法問題并將其納入學(xué)術(shù)討論。由于算法與編碼、指令、推理等天然形成密切關(guān)系，它也成為人類解決生產(chǎn)實(shí)踐中的數(shù)學(xué)物理問題的重要依托。伴隨著電子計(jì)算機(jī)的發(fā)明，算法開始真正進(jìn)入人類視野，它日漸依托軟件和編碼而存在，成為計(jì)算機(jī)應(yīng)用與實(shí)踐不可或缺的一部分。

近些年的“算法熱”，主要?dú)w因于大數(shù)據(jù)和人工智能的勃興。伴隨著算法與數(shù)字生產(chǎn)日益密切的聯(lián)系，算法概念的內(nèi)涵和外延正在超越計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)等領(lǐng)域而變得更加宏觀和更具跨學(xué)科屬性。算法不僅是一種技術(shù)架構(gòu)（technical infrastructure），更是與周邊社會(huì)生態(tài)密切相連的嵌入式的產(chǎn)物和具有生產(chǎn)性的過程。因此，算法的定義可以從技術(shù)性與社會(huì)性兩個(gè)方面進(jìn)行概括。

從技術(shù)層面出發(fā)，算法是對(duì)一個(gè)或一系列問題的解決方案的完整描述。社會(huì)學(xué)家塔爾頓·吉萊斯皮（Tarleton Gillespie）認(rèn)為，算法是基于特定的計(jì)算模式，將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可預(yù)期結(jié)果的編碼程式。首先，算法具有邏輯推理性，它就像菜譜一樣，告知人們?nèi)绾伟凑找笠徊揭徊介_展行動(dòng)；其次，算法的運(yùn)行必須有數(shù)據(jù)作為支撐。正如“巧婦難為無米之炊”，沒有數(shù)據(jù)作為來源基礎(chǔ)的算法，如無源之水、無本之木，難以實(shí)現(xiàn)特定的社會(huì)價(jià)值。②G，Tarleton，“The Relevance of Algorithms”，in G. Tarleton，B.，Pablo，and F.Kirsten（eds.），Media technologies: Essays on Communication，Materiality，and Society，Cambridge，MA:MIT Press，2014，pp.167～194.

從社會(huì)文化的視角來看，算法雖然沒有被過多提及，但也歷來為學(xué)者所重視。福柯、拉圖爾、霍克海默、德勒茲等哲學(xué)家、社會(huì)學(xué)家和文化研究學(xué)者，都在一定程度上探討過技術(shù)、規(guī)訓(xùn)、體系、制度等對(duì)社會(huì)和人類生活的影響。尼克·西弗（Nick Seaver）提出了“算法文化”（algorithms as culture）的概念，認(rèn)為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)日益發(fā)達(dá)的今天，算法已不再僅僅是文化建構(gòu)的一部分，而已然變成了文化實(shí)踐本身。③Seaver，Norma，“Algorithms as Culture:Some Tactics for the Ethnography of Algorithmic Systems”，Big Data &Society，vol. 4，no. 2，2017.雖然技術(shù)制度的視角在一定程度上拓展了算法的數(shù)學(xué)和邏輯定義，但社會(huì)文化的視角則為理解算法注入了更多的范式可能。從這一層面講，算法可以被看做是多元傳遞模式下的一種技術(shù)制度和文化實(shí)踐。在信息社會(huì)下，算法無論是對(duì)宏觀的政治社會(huì)還是對(duì)微觀的傳播話語都產(chǎn)生了日益重要的影響。

（二）算法與數(shù)字勞動(dòng)

本文主要從社會(huì)文化的視角來關(guān)注算法邏輯。基于以往研究，目前學(xué)界對(duì)算法的研究可劃分成兩條主脈絡(luò)。第一條是算法的社會(huì)權(quán)力機(jī)制研究，尤其是算法在特定機(jī)構(gòu)的決策制定和管理中所起到的作用。楊（Yeong）在探討大數(shù)據(jù)的社會(huì)作用時(shí)，提到算法的“能動(dòng)性”（agency）問題，認(rèn)為以大數(shù)據(jù)作為依托的算法機(jī)制，正在形成技術(shù)性的“能動(dòng)”決策力和引導(dǎo)力，并對(duì)社會(huì)權(quán)力關(guān)系的形成產(chǎn)生重要影響。④Yeung，Kam，“‘Hypernudge’:Big Data as a Mode of Regulation by Design”，Information，Communication &Society，vol. 20，no. 1，2017，pp. 118～136.里德（Reider）以貝葉斯分類技術(shù)為例，探究了算法如何通過分組、排序、識(shí)別、預(yù)測(cè)等程式，對(duì)既有社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。⑤Mager，Astrid，“Algorithmic Ideology:How Capitalist Society Shapes Search Engines”，Information，Communication& Society，vol. 15，no. 5，2012，pp. 769～787；Kitchin，Rob，& Dodge，Martin，Code/space:Software and everyday life，Boston:MIT Press，2011；Rieder，Bernhard，“Scrutinizing an Algorithmic Technique:The Bayes Classifier as Interested Reading of Reality”，Information，Communication & Society，vol. 20，no.1，2017，pp. 100～117.與此同時(shí)，算法與社會(huì)機(jī)制的互嵌，也決定了其必然受到社會(huì)機(jī)制的反向影響。①孫 萍，劉瑞生:《算法革命:傳播空間與話語關(guān)系的重構(gòu)》，《社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線》2018年第10期。例如，在對(duì)搜索引擎的一項(xiàng)研究中，馬杰（Majer）從技術(shù)建構(gòu)的視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)不同圈層的利益沖突和妥協(xié)對(duì)于搜索引擎及其算法意識(shí)形態(tài)的形成具有重要影響。②Amoore，Louise，The Politics of Possibility:Risk and Security beyond Probability，North Carolina:Duke University Press，2013 Poell，Thomas，Kennedy，Hilary，& van Dijck，Jos A. A. M.，van Dijck，“Special Theme:Data & Agency”，Big Data & Society，2015.

第二條研究脈絡(luò)是從日常生活實(shí)踐出發(fā)，探究算法對(duì)社會(huì)生活產(chǎn)生的意義。在這一領(lǐng)域中，部分學(xué)者從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)的批判角度，理解算法與組織、機(jī)構(gòu)、商業(yè)、政府行為的關(guān)系；也有部分學(xué)者從日常生活出發(fā)，探討即算法如何被個(gè)人實(shí)踐形塑、想象和建構(gòu)。③Beer，David，“The Social Power of Algorithms”，Information，Communication & Society，vol. 20，2017.例如，威爾森（Wilson）在討論算法與日常生活的關(guān)系時(shí)表示，借用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為為依托的算法，正通過其日益強(qiáng)大的“代理角色”（role of delegation）來表征我們個(gè)體生活的實(shí)踐。④Willson，Margaret M.，“Algorithms（and the）Everyday”，Information，Communication & Society，vol. 20，no.1，2017，pp. 137～150.布赫（Bucher）通過對(duì)Facebook社交平臺(tái)的研究發(fā)現(xiàn)，使用者與社交軟件互動(dòng)時(shí)所形成的“算法式想象”，對(duì)于Facebook社交平臺(tái)改進(jìn)或建構(gòu)算法會(huì)產(chǎn)生重要影響。⑤Bucher，Taina，“The Algorithmic Imaginary:Exploring the Ordinary Affects of Facebook Algorithms”，Information，Communication & Society，vol.20，no.1，2017，pp.30～44.

隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)和平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的迅速崛起，“數(shù)字勞工”人群日漸凸顯。⑥Ping，Sun，& Magasic，Michelangelo，“Knowledge Workers，Identities，and Communication Practices:Understanding Code Farmers in China”，tripleC:Communication，Capitalism & Critique. Open Access Journal for a Global Sustainable Information Society，vol. 14，no. 1，2016，pp. 312～332.數(shù)字媒介、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等日益滲透到社會(huì)勞動(dòng)過程的方方面面，并對(duì)其產(chǎn)生不同層面的影響。那么，算法技術(shù)如何滲透并影響到現(xiàn)代社會(huì)的數(shù)字勞動(dòng)過程？人與算法之間形成了什么樣的互動(dòng)機(jī)制和權(quán)力關(guān)系？應(yīng)該如何認(rèn)識(shí)并評(píng)價(jià)這種互動(dòng)機(jī)制？基于此，本文以外賣平臺(tái)經(jīng)濟(jì)下的送餐員為例，嘗試從日常勞動(dòng)者的勞動(dòng)實(shí)踐能動(dòng)視角出發(fā)，探究算法在何種層面上與勞動(dòng)過程互嵌互動(dòng)，并經(jīng)歷建構(gòu)、協(xié)商、反抗和再建構(gòu)的動(dòng)態(tài)過程。⑦Beer，David，“The Social Power of Algorithms”，Information，Communication & Society，vol. 20, 2017.

二、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)：“人的邏輯”與“算法邏輯”

中國外賣經(jīng)濟(jì)的急劇增長，成為近幾年共享經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。與此同時(shí)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快和中國經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)，造就了城鎮(zhèn)大量的靈活勞動(dòng)力，為共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了人力保障。外賣行業(yè)自2010年左右起步，在2015～2017年迎來發(fā)展高峰，外賣平臺(tái)數(shù)量不斷增多，市場(chǎng)競爭趨于白熱化，勞動(dòng)力人口也不斷增加。截止2018年12月，中國外賣送餐就業(yè)人口已達(dá)300多萬，市場(chǎng)覆蓋擴(kuò)至全國1 300多個(gè)城市，生產(chǎn)總值達(dá)到4 000萬美元。⑧CNNIC，Statistical reports on the Internet development in China，Beijing:CNNIC，2018.截止2018年，中國外賣行業(yè)歷經(jīng)多輪洗牌和重組，市場(chǎng)經(jīng)營趨于穩(wěn)定。2017年8月，市場(chǎng)保有量第三位的百度外賣被餓了么收購，至此外賣行業(yè)由“三分天下”變成了“二雄爭霸”，形成了以美團(tuán)和餓了么為主的兩大主營外賣平臺(tái)。

自2015年以來，外賣行業(yè)進(jìn)入迅猛發(fā)展階段，各個(gè)外賣平臺(tái)為了占領(lǐng)市場(chǎng)，開始大規(guī)模招募外賣員工，并以紅包、獎(jiǎng)勵(lì)、補(bǔ)貼等形式展開市場(chǎng)爭奪。高額的獎(jiǎng)勵(lì)使得外賣行業(yè)就業(yè)激增，并出現(xiàn)了外賣小哥“月收入過萬”的情形。⑨浪花兩朵:《外賣小哥月薪真的上萬嗎？》，簡書網(wǎng):https://www.jianshu.com/p/d508dae4afda，2017年10月19日。但正如學(xué)者聞效儀所言，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)仍舊為勞動(dòng)密集性經(jīng)濟(jì)。⑩聞效儀:《共享經(jīng)濟(jì)本質(zhì)是勞動(dòng)密集型經(jīng)濟(jì)》，澎湃網(wǎng):https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_2716522，2018年12月10日。外賣員高收入的背后是超長時(shí)間、超大密度的勞動(dòng)狀況。而且，隨著外賣市場(chǎng)的飽和與平臺(tái)壟斷結(jié)構(gòu)的逐漸形成，外賣員的收入也逐漸呈下滑趨勢(shì)。平臺(tái)用工的靈活性和零散性，使得外賣送餐員呈現(xiàn)出多元化的就業(yè)特征和就業(yè)結(jié)構(gòu)。田野調(diào)查發(fā)現(xiàn)，外賣員的就業(yè)形態(tài)多樣，按照勞動(dòng)關(guān)系和勞動(dòng)實(shí)踐的不同，主要可以分為直營、外包、眾包、自營四種模式。直營指直接受雇于外賣平臺(tái)的全職勞動(dòng)者，外包指是受雇于勞務(wù)派遣公司的全職勞動(dòng)者，眾包指通過平臺(tái)搶單、自主進(jìn)行零散送單的兼職外賣員，自營指餐廳自主雇傭送餐的全職或兼職外賣員。

與傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)不同的是，信息傳播技術(shù)在平臺(tái)勞動(dòng)過程中的大規(guī)模使用，打破了既有的標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化、低端與高端服務(wù)的二分邏輯。①趙 璐，劉 能:《超視距管理下的“男性責(zé)任”勞動(dòng)——基于 O2O 技術(shù)影響的外賣行業(yè)用工模式研究》，《社會(huì)學(xué)評(píng)論》2018年第4期。手機(jī)與平臺(tái)的算法應(yīng)用系統(tǒng)，成為勞動(dòng)過程中的常態(tài)中介，從而改變了傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)的組織規(guī)范和管理措施。在勞動(dòng)過程中，算法在外賣員的訂單分配、時(shí)間計(jì)算、路線預(yù)估和送單監(jiān)測(cè)等方面，發(fā)揮了重要的監(jiān)管作用。而這種送餐平臺(tái)下的算法設(shè)計(jì)和算法邏輯，成為我們窺探數(shù)字經(jīng)濟(jì)下勞動(dòng)政治的重要窗口?；诂F(xiàn)有的田野調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)，算法邏輯下外賣勞動(dòng)呈現(xiàn)出明顯的時(shí)間性、情感性和游戲化的特征。

（一）時(shí)間的同步性與嵌入性

人們對(duì)社會(huì)節(jié)奏和時(shí)間認(rèn)知的加快，成為現(xiàn)代性的重要特征。②Rosa，Hartmut，Social Acceleration:A New Theory of Modernity，New York:Columbia University Press，2013.在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作中，滿足顧客的及時(shí)需求成為平臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)的首要任務(wù)。為了吸引客源，各外賣平臺(tái)紛紛將時(shí)間元素納入廣告語，以凸顯送餐服務(wù)的快速、高效。如廣告語“XX外賣，叫啥都快”“高效、品質(zhì)、安全”等。與傳統(tǒng)的制造業(yè)或者服務(wù)業(yè)相比，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)下的勞動(dòng)，因?yàn)樗惴夹g(shù)的介入而展現(xiàn)出全然不同的時(shí)間性特征。在這里，時(shí)間的及時(shí)性成為平臺(tái)塑造高質(zhì)量服務(wù)的重要依據(jù)。從接到訂單、去餐館取餐、開始送餐到完成訂單，送餐員的每一步操作都要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成，而后臺(tái)算法在接到外賣員的步驟“簽到”后，會(huì)同步傳送給顧客，顧客即可通過送餐APP實(shí)時(shí)跟進(jìn)自己的外賣訂單。

在A平臺(tái)工作的直營外賣員小季表示，僅在2017年上半年，他所在的站點(diǎn)送餐時(shí)間要求由原來的45分鐘縮減至29分鐘。“太忙了。你一看手機(jī)，發(fā)現(xiàn)就還剩下幾分鐘就超時(shí)了，肯定著急，就得趕緊跑”，他說，“與時(shí)間賽跑”幾乎成了外賣員的工作日常。送餐時(shí)間的不斷縮短與算法對(duì)送餐員的“規(guī)訓(xùn)”密不可分。隨著外賣員訂單數(shù)的不斷增加，后臺(tái)有關(guān)送餐信息的數(shù)據(jù)記錄也不斷增多，后臺(tái)算法通過不斷地自我訓(xùn)練，日益實(shí)現(xiàn)更高效的訂單派送和時(shí)間管理。例如，每個(gè)外賣站點(diǎn)都會(huì)根據(jù)送餐員的日常表現(xiàn)來統(tǒng)計(jì)其個(gè)人的接單率、準(zhǔn)點(diǎn)率、遲到率等，以此來確定對(duì)送餐員的獎(jiǎng)懲計(jì)劃。這樣一來，數(shù)字平臺(tái)通過算法中介了勞動(dòng)和消費(fèi)的關(guān)系，通過建構(gòu)高效、及時(shí)等時(shí)間話語來贏得資本市場(chǎng)，但同時(shí)也對(duì)外賣送餐員實(shí)行了算法管理下的時(shí)間規(guī)訓(xùn)和時(shí)間操控。

雖然人工智能算法天然帶有“技術(shù)正確”的邏輯話語，但在實(shí)際送餐過程中，一些外賣員并不買賬，甚至很多外賣員對(duì)后臺(tái)算法的時(shí)間預(yù)測(cè)非常不滿。李峰是B平臺(tái)的一名外包送餐員，他表示:“平臺(tái)給我們的時(shí)間是按照直線距離算的，就是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)。實(shí)際送餐路線不是這樣的！我們送餐的時(shí)候得拐彎、等紅燈，有時(shí)候還得繞大圈。昨天送了一單，系統(tǒng)顯示5千米以內(nèi)，我跑了7千米！系統(tǒng)當(dāng)我們是直升飛機(jī)呢！”

由于送餐平臺(tái)帶有明顯的“餐點(diǎn)效應(yīng)”，對(duì)于送餐員而言，每天的早中晚飯時(shí)間成為訂單接收的高峰時(shí)段，而在其他時(shí)間，大部分送餐員不得不選擇“等單”。他們一般會(huì)將自己的接單軟件打開至“接單模式”，然后找一個(gè)定點(diǎn)餐廳或街邊角落，開始一邊等訂單，一邊打游戲、看直播、抽煙或聊天。訂單的不可預(yù)測(cè)性，往往意味著送餐員超長的“待機(jī)模式”，這種勞作狀態(tài)與布迪厄所分析的時(shí)間差序格局如出一轍，“讓人等待是社會(huì)權(quán)力的集中體現(xiàn)”。③Bourdieu，Pierre，PascalianMeditations，translated by Richard Nice，California:Stanford University Press，2000.服務(wù)行業(yè)中勞動(dòng)政治的權(quán)利關(guān)系越來越體現(xiàn)在時(shí)間分配層面，一方通過讓另一方等待而凸顯出“服務(wù)者”和“被服務(wù)者”的層級(jí)和劃界工作。通過算法的勞動(dòng)支配，可見的雇傭關(guān)系和社會(huì)關(guān)系正在消失，取而代之的是毫無預(yù)測(cè)和斷續(xù)零散的勞動(dòng)過程和時(shí)間分配。但這種零散的勞動(dòng)并不意味著個(gè)人時(shí)間掌控力的增強(qiáng)。以外賣員為例，為了獲得更多的訂單以增加收入，大部分外賣員每日的實(shí)際在線時(shí)間超過10個(gè)小時(shí)。工作時(shí)間的不確定性，反而培養(yǎng)了送餐員的“平臺(tái)粘性”（platform adhesion），①Sun，Ping，“Your Ordering”，Their Laboring:An Exploration of Algorithms in Everyday Laboring on Food Delivery Platforms in China，Chinese Journal of Communication，vol.4，no.2，2019，pp.1～16.他們的身體和勞作都被嵌入到極不穩(wěn)定的數(shù)字互聯(lián)和算法分配中，這也進(jìn)一步加劇了他們自身的不穩(wěn)定性（precarity）。

（二）情感勞動(dòng)下的算法“規(guī)訓(xùn)”

算法對(duì)平臺(tái)勞動(dòng)“規(guī)訓(xùn)”的細(xì)致入微之處，還表現(xiàn)在對(duì)情感勞動(dòng)的要求上?；羝娌闋柕拢℉ochschild）認(rèn)為，情感勞動(dòng)指勞動(dòng)者通過對(duì)自身情緒進(jìn)行管理，從而創(chuàng)建正面積極的面部、肢體表征。②Hochschild，Arlie Russell，TheManaged Heart:Commercialization of Human Feeling，California:University of California Press，2003.平臺(tái)資本的興起，打破了傳統(tǒng)的依靠社會(huì)關(guān)系和熟人網(wǎng)絡(luò)所形成的供需關(guān)系鏈條，轉(zhuǎn)而關(guān)注服務(wù)的正規(guī)化和標(biāo)準(zhǔn)化差異。即便在外賣送餐行業(yè)，陌生人網(wǎng)絡(luò)的建立卻依然要求送餐員呈現(xiàn)情感勞動(dòng)“表演”。送餐平臺(tái)依靠算法精細(xì)化的管理，將傳統(tǒng)情境下的情感勞動(dòng)付出合理化和規(guī)范化，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了對(duì)于送餐員的紀(jì)律規(guī)訓(xùn)。

C平臺(tái)送餐員王師傅說:“我們有很多要求的。打電話要首先說‘您好，感謝訂購XX外賣，我是您的騎手’，送餐時(shí)要說‘這是您的外賣，抱歉讓您久等了’，結(jié)束了還要說‘感謝您的惠顧’?！彼筒蛦T的情感勞動(dòng)規(guī)訓(xùn)主要通過“五星好評(píng)率”“及時(shí)率”“晚點(diǎn)率”等算法規(guī)則實(shí)現(xiàn)。例如，C平臺(tái)對(duì)外賣員的顧客好評(píng)率進(jìn)行分?jǐn)?shù)累計(jì)，并將每月的積分直接掛鉤送餐員的工資和獎(jiǎng)金。送一單所得的基本分為10分，顧客的一個(gè)五星好評(píng)可以額外加20分。每個(gè)平臺(tái)的站點(diǎn)系統(tǒng)，會(huì)在每個(gè)月根據(jù)外賣員的五星好評(píng)率評(píng)出“五星上將”，并獎(jiǎng)勵(lì)200元作為獎(jiǎng)金。同時(shí)，“差評(píng)”機(jī)制的規(guī)定也十分嚴(yán)苛。一個(gè)差評(píng)扣50積分，并根據(jù)顧客的投訴反饋扣50至500元不等的罰款。雖然“五星好評(píng)”對(duì)送餐員吸引力很大，但實(shí)際情況是，外賣員“不太好意思向顧客要好評(píng)”，覺得“沒辦法開口”。外賣行業(yè)的崛起得益于靈活勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)入，而這些以男性為主的靈活勞力，在以前多從事建筑、裝修、搬家、工廠做工等體力勞動(dòng)為主的職業(yè)，乍一轉(zhuǎn)入外賣行業(yè)，對(duì)于情感勞動(dòng)細(xì)致入微的表現(xiàn)方面，感覺一下子無所適從。

在強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化和統(tǒng)一化之外，平臺(tái)算法對(duì)精細(xì)化、個(gè)性化等服務(wù)的管理也不斷增強(qiáng)。雖然情感勞動(dòng)在外賣送餐業(yè)中并不是經(jīng)營重點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)所在，但很明顯的是，情感勞動(dòng)在這里變成了一種“增值勞動(dòng)”，即通過禮貌、友好、有耐心的服務(wù)態(tài)度來突出消費(fèi)者的“至高無上”，即漢澤（Hanser）所說的“區(qū)別性勞動(dòng)”（distinction work）。③Hanser，Amy，“Is the Customer Always Right? Class，Service and the Production of Distinction in Chinese Department Stores”，Theory and Society，vol.36，no.5，2007，pp.415～435.這種區(qū)別性勞動(dòng)一般通過情感交流和支配機(jī)制來凸顯社會(huì)地位的不同。在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中，區(qū)別性勞動(dòng)通過算法機(jī)制的中介，呈現(xiàn)出一種圓形“敞式監(jiān)獄”的形態(tài)，即外賣員隨時(shí)面臨被監(jiān)管、被投訴的可能，卻又對(duì)周邊的環(huán)境和情況充滿了不確定性。

“顧客至上”的邏輯同時(shí)表現(xiàn)為平臺(tái)算法維持，并時(shí)刻關(guān)注消費(fèi)者的情感變化。這一過程主要體現(xiàn)在充分保證消費(fèi)者的“訂單追蹤”權(quán)力。例如，訂單一旦在系統(tǒng)平臺(tái)上生成，用戶便自動(dòng)享有了“催單”“取消訂單”“聯(lián)系外賣員”“聯(lián)系店家”“投訴”等權(quán)利。在送餐過程中，外賣員必須時(shí)刻保證與顧客的及時(shí)聯(lián)絡(luò)和協(xié)商。而通過后臺(tái)的APP，顧客可以時(shí)刻“跟蹤”送餐員的位置移動(dòng)變化。在高峰時(shí)段，當(dāng)外賣員同時(shí)派送多個(gè)訂單時(shí)，由于時(shí)間限制和路線規(guī)劃的不同，經(jīng)常遭到客戶的投訴。來自平臺(tái)A的外賣員朱師傅說:“昨天我從一個(gè)餐館接了兩個(gè)訂單。一個(gè)是1.5千米，還剩45分鐘；另一個(gè)是3千米，還剩下20分鐘。為了不耽誤，我先送了那個(gè)3千米的（訂單）。誰知道那個(gè)1.5千米的顧客從后臺(tái)系統(tǒng)看了我的GPS，發(fā)現(xiàn)我經(jīng)過了他家卻沒給他送餐，很生氣，就取消了訂單還把我投訴了……我還得道歉?！迸c外賣員的自我選擇相比，這種“顧客情感至上”的傾向，充分地體現(xiàn)在平臺(tái)算法的設(shè)計(jì)中。

（三）差異化和游戲化的管理

平臺(tái)算法的滲透性在勞動(dòng)管理上不斷深化，這不但體現(xiàn)在它接替了原有人力資源的大量管理工作，同時(shí)也體現(xiàn)在面對(duì)龐雜多樣的流動(dòng)性人口時(shí)，所呈現(xiàn)的分類化管理機(jī)制?？傮w來說，平臺(tái)算法對(duì)送餐員實(shí)行“差序格局式”的管理方法。①Van Doorn，N“Platform Labor:On the Gendered and Racialized Exploitation of Low-income Service Work in the‘On-demand’Economy”，Information，Communication & Society，vol.20，no. 6，2017，pp. 898～914.在平臺(tái)B的算法中，外賣員被劃分成從“普通騎士”到“神騎士”7個(gè)不同的“騎士等級(jí)”（參見表1）。而每個(gè)騎士等級(jí)的評(píng)定規(guī)則十分復(fù)雜，主要依據(jù)送餐員該月所完成訂單數(shù)、總里程、工作時(shí)間、好評(píng)率、準(zhǔn)時(shí)率、晚點(diǎn)率等。

與傳統(tǒng)的勞動(dòng)評(píng)價(jià)體系不同的是，平臺(tái)算法通過這種“差序格局”的管理方式對(duì)外賣員實(shí)行“游戲化”的激勵(lì)和鼓動(dòng)。通過算法的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，送餐的工作過程被模擬化為一個(gè)游戲世界，就像打怪升級(jí)一般。外賣員可以通過不斷積累分?jǐn)?shù)升級(jí)到算法評(píng)定的更高層次，從而享受更高的訂單獎(jiǎng)勵(lì)。如表1所示，除了固定的送餐費(fèi)用（一般5～10元不等）以外，一名“普通騎士”每送一單得到的額外獎(jiǎng)金是0.1元，而當(dāng)升級(jí)為“鉆石騎士”時(shí)，每一單的額外補(bǔ)貼就變成1元。小張是C平臺(tái)的外賣員，19歲，剛干外賣3個(gè)月左右。他給筆者看他的后臺(tái)信息，說:“上個(gè)月我升成了黑金（騎士），真沒想到。但是這個(gè)月想保住就難了。你看，我到現(xiàn)在還差832分?！庇捎谄脚_(tái)算法的積分統(tǒng)計(jì)實(shí)行“每月清零制”，想要持續(xù)升級(jí)，必須每月額外送出50～200單，這對(duì)大部分外賣員十分困難。這樣的評(píng)價(jià)體制成為外賣員勞動(dòng)之余的談資，他們?cè)谌粘Ｐ菹r(shí)間會(huì)相互交談騎士等級(jí)的升級(jí)問題，或者相互比較，一起預(yù)測(cè)當(dāng)下這個(gè)月的工資數(shù)目。

吉萊斯皮將這種受到差序格局式管理的勞動(dòng)人口稱為“算數(shù)型工人”（calculated workers）。②Gillespie，Theresa，“The Relevance of Algorithms”，InGillespie，Theresa，Boczkowski，Pablo J，& Foot，Kirsten A，eds.，Media Technologies:Essays on Communication，Materiality，and Society，2014，Cambridge，MA:MIT Press，pp.167～194.算法的介入，使得原有的組織機(jī)構(gòu)管制變得更加細(xì)致入微，勞動(dòng)者的勞動(dòng)過程被劃分為更加細(xì)密和可供計(jì)算的操作形態(tài)。游戲化和差異化的管理機(jī)制，也從一個(gè)側(cè)面塑造了“工人企業(yè)家”的意識(shí)形態(tài)，使騎士等級(jí)的晉升，成為送餐員衡量自我價(jià)值和工作意義的重要層面。平臺(tái)算法巧妙地將個(gè)體工人自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)與資本對(duì)勞動(dòng)的管理結(jié)合在一起，并在不知不覺間塑造了算法的合理化基礎(chǔ)。田野中發(fā)現(xiàn)，大部分外賣員一般在半年左右，即可升級(jí)并穩(wěn)定在“黃金”或者“黑金騎士”，而進(jìn)一步的升級(jí)非常困難，需要付出巨大的努力和更長的工作時(shí)間。他們給出的解釋經(jīng)常是，“單不多”或者“工作時(shí)間短”“不夠拼命”。烏帕雅和瓦薩為（Upadhyaand Vasavi）認(rèn)為，技術(shù)資本后現(xiàn)代化的一種重要表現(xiàn)，即是企業(yè)家精神的普遍化和個(gè)人主義的盛行。③Upadhya，Carol，A.R. Vasavi，“Work，Culture，and Sociality in the Indian IT Industry:A Sociological Study”，Indo-Dutch Programme for Alternatives in Development，Accessed September，6，2015，https://www.nias.res.in/publication/work-culture-and-sociality-indian-information-technology-it-industry-sociological-study.外賣員將“騎士”等級(jí)的升級(jí)與自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)當(dāng)作理所當(dāng)然，這在無形之中為算法剝削進(jìn)行了普遍的、內(nèi)化的、合理的解釋。

三、“逆算法”的勞動(dòng)實(shí)踐與勞動(dòng)賦權(quán)

傳統(tǒng)的馬克思主義勞動(dòng)研究認(rèn)為，資方與勞方會(huì)不可避免地存在“監(jiān)管—反抗”“管理—抗?fàn)帯钡炔豢烧{(diào)和的矛盾。但田野調(diào)查發(fā)現(xiàn)，外賣平臺(tái)下勞動(dòng)者的抗?fàn)幰庾R(shí)并不明顯。如上文所言，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的一大特點(diǎn)是算法技術(shù)日益取代傳統(tǒng)的人力監(jiān)管手段，因而，原有的勞資矛盾由于技術(shù)的中介開始慢慢隱退，轉(zhuǎn)而遷移到“技術(shù)—?jiǎng)趧?dòng)”的實(shí)踐層面。對(duì)技術(shù)知識(shí)的了解、掌握和駕馭，逐漸成為平臺(tái)資本和勞動(dòng)者相互協(xié)商、妥協(xié)和平衡個(gè)中權(quán)力關(guān)系的關(guān)鍵因素。雖然算法一直被喻為“黑箱”和“信息繭房”，但外賣員在勞動(dòng)過程中并不是完全被動(dòng)的，恰好相反，他們通過自我的主體實(shí)踐，在送餐過程中逐漸摸索到一套對(duì)抗算法“規(guī)訓(xùn)”的主體性策略。

例如，在2016年各大外賣平臺(tái)開始“價(jià)格戰(zhàn)”時(shí)，外賣員會(huì)借用平臺(tái)推出的“補(bǔ)貼”“獎(jiǎng)勵(lì)”等進(jìn)行獲利。在派送訂單時(shí)，外賣員發(fā)現(xiàn)了平臺(tái)算法的“問題”，即獎(jiǎng)金的計(jì)算僅僅依據(jù)訂單數(shù)和送單數(shù)，而不管中間的派送流程。于是，一些外賣員與店家協(xié)商合作，通過“下空單”來賺取平臺(tái)獎(jiǎng)金?！白钤缒菚?huì)兒，我跑一單額外補(bǔ)貼10塊，一天下來能額外掙二三百。一個(gè)月真能上一萬?！彬T手夏先生說。也有外賣員同時(shí)注冊(cè)多家平臺(tái)，通過每個(gè)平臺(tái)訂餐派送的“時(shí)間差”來周旋并完成多家訂單，從而獲得多家平臺(tái)的配送獎(jiǎng)勵(lì)金。

這種“機(jī)會(huì)主義”還表現(xiàn)在他們的日常勞動(dòng)中。例如，大部分外賣員都喜歡特殊天氣，包括雨雪、暴風(fēng)、高溫、寒冷等天氣，因?yàn)椤皢瘟看蟆薄皟r(jià)格高”。對(duì)于眾包送餐員來說，他們的勞動(dòng)呈現(xiàn)出更大的自主選擇性。平臺(tái)C的耿師傅認(rèn)為，搶什么種類的單子非常重要?！氨M量搶那些距離近、好送的；不用等電梯的最好”。耿師傅對(duì)自己勞動(dòng)時(shí)間的掌握也更加瀟灑，比起全職外賣員，他更關(guān)注“時(shí)機(jī)”:“要瞅準(zhǔn)了時(shí)間和地方，單多的時(shí)候就多干一會(huì)兒，不行就回家睡覺了”。

基于線上線下所形成的“站點(diǎn)社群”，也成為外賣送餐員對(duì)算法“改造”的重要途徑。大部分外賣員都會(huì)加入到周邊商圈的非官方微信群，這些微信群成為送餐信息的“集散區(qū)”，外賣員在群里及時(shí)分享和轉(zhuǎn)達(dá)各種信息，包括“轉(zhuǎn)單”請(qǐng)求、交通路況、電瓶車偷盜信息等。平臺(tái)算法的邏輯是依據(jù)大數(shù)據(jù)的累計(jì)來實(shí)現(xiàn)送餐時(shí)間、交通情況的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，但是田野中作者發(fā)現(xiàn)，有經(jīng)驗(yàn)的外賣員更愿意相信自身的經(jīng)驗(yàn)和微信群里的信息，從而逐漸形成自己的“工作社群”①Wenger，Etienne，Communities of practice:Learning，Meaning，and Identity（neweds.），Cambridge:Cambridge University Press，2000.和“勞動(dòng)算法”。

與工程師對(duì)代碼或程序語言的直接技術(shù)操控不同，送餐員通過日常的勞動(dòng)實(shí)踐，逐漸了解并熟悉后臺(tái)算法的運(yùn)行規(guī)則和規(guī)律，通過這種“逆算法”的勞動(dòng)實(shí)踐，送餐員采用“打擦邊球”的方法，來實(shí)現(xiàn)和斡旋自我勞動(dòng)權(quán)益的最大化。如在實(shí)際勞動(dòng)過程中，外賣員逐漸知曉等單和送餐的技巧、如何與客戶交流來避免被投訴、如何拿到五分好評(píng)、如何逃避平臺(tái)系統(tǒng)的時(shí)間監(jiān)控等。本文將這種通過勞動(dòng)實(shí)踐來知曉算法管理的過程，稱為算法學(xué)習(xí)的“逆向工程”（reverse engineering）。逆向的算法學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)的編程邏輯不同，這是西弗（Seaver）所說的自下而上的社會(huì)文化實(shí)踐。②Seaver，Nick，“Algorithms as Culture:Some Tactics for the Ethnography of Algorithmic Systems”，Big Data &Society，vol.4，no.2，2017，pp.1～12.這種出自勞動(dòng)者的社會(huì)文化，實(shí)際在一定程度上脫離了技術(shù)的操縱，強(qiáng)調(diào)了勞動(dòng)者的自我賦權(quán)，以及對(duì)平臺(tái)資本的“反剝削”和再創(chuàng)造。

結(jié)語和討論

本文從“算法與日常勞動(dòng)實(shí)踐”的視角切入，探究了數(shù)字化背景下平臺(tái)資本的勞動(dòng)政治。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)下的管理邏輯問題，實(shí)則是“人的邏輯”和“算法邏輯”的糅合與對(duì)抗。這其中凸顯了勞動(dòng)/技術(shù)、情感/理性、個(gè)人/集體等社會(huì)因素的相互影響和相互對(duì)立。數(shù)字勞動(dòng)與平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，為算法研究開辟了新視角，它除了關(guān)注作為核心的“人”的作用之外，也為我們重新理解并定義算法提供了新的可能。技術(shù)邏輯在勞動(dòng)過程中的作用日益增強(qiáng)，但正如卡隆和拉圖爾所提出行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)理論（Actor-Network Theoy）所闡釋的那樣，物質(zhì)實(shí)體、行動(dòng)個(gè)人和象征觀念之間的互相作用，共同組成了社會(huì)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，從而為相互影響提供了進(jìn)一步的基礎(chǔ)。①Latour，Bruno，Resembling the Social:An introduction to Actor-Network Theory，Oxford:Oxford University Press，2005; Callon Michel，“Actor-Network Theory:The Market Test”，Law，John &Hassard，John，eds.，Actory Network Theory and After，Oxford:Blackwell，1999，pp. 191～195.

回到本文的研究問題:平臺(tái)算法對(duì)外賣員的勞動(dòng)管理，呈現(xiàn)出“時(shí)間內(nèi)嵌”“情感勞動(dòng)”和“游戲化”等諸多方面的特征。算法通過日益增強(qiáng)的精準(zhǔn)性和標(biāo)準(zhǔn)化管理，將外賣員的勞動(dòng)過程置于細(xì)致入微的監(jiān)管之下。從言語表述、肢體行為到時(shí)間、空間、數(shù)量、級(jí)別等各個(gè)層面的數(shù)字操控，使得技術(shù)理性最終得以管理“人的情感”，并以此實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)價(jià)值的最大化和高效化。與此同時(shí)，數(shù)字勞動(dòng)者在與平臺(tái)算法的“斗智斗勇”中，形成了自己的一套“逆算法”勞動(dòng)實(shí)踐和協(xié)商技巧，從而豐富了“人”的邏輯在與技術(shù)邏輯相對(duì)抗過程中的自主性和主動(dòng)性。

算法的隱蔽性，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)下勞動(dòng)特征的發(fā)掘變得更具挑戰(zhàn)性，但這并不意味著我們應(yīng)該忽視技術(shù)發(fā)展“光環(huán)”下的勞動(dòng)政治，恰巧相反，算法權(quán)力結(jié)構(gòu)下的不平等，內(nèi)嵌于更加多元的權(quán)力關(guān)系景觀之中，在算法之外，我們要看到更廣闊的歷史文化和社會(huì)情境。②Leurs，Koen，& Shepherd，Trevor，“Datafication & Discrimination”，in Sch?fer，Mirko Tobias& Van Es，KevinFryatt，eds.，TheDatafiedSociety:Studying Culture through Data，Amsterdam :Amsterdam University Press，2017，pp.211～231.