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文化

#Topic: “零工经济”受游戏化管理支配,游戏规则使人工作上瘾

任思远2018-11-29 15:05:38

得分高,却挣得少

如果你是一个网约车司机,可能最初会觉得工作灵活,一切都被掌握在自己手中:主要是因为不用上班打卡,而且可以随时随地开始工作。但你可能最终发现,自己仍然受到管理系统的无形约束:用户突如其来的差评让你反复自省、每日更新的里程数挑战让你焦虑,因为单次收入低,所以加班加点开车……并在这个过程中投入感情、受到好胜心的支配。

这种现象被《卫报》记者称为“零工经济(Gig economy)”的游戏化管理。

“零工经济”指的就是拥有灵活工作时间、地点的人构成的经济领域,人们往往通过在网站或者软件上签约就可以开始工作,例如网约车司机。而“游戏化管理”,说的是在非游戏场景里使用得分、等级排序、竞争等游戏中的元素,它在工作环境中的运用往往可以让员工增加感情投入,从而提高效率。

“游戏化”的工作管理制度不是什么新鲜事,甚至可以说很常见。例如在有些国家,超市收银员如果结账速度很快,他们面前的屏幕会显示绿色,反之显示红色,这些记录最终与收入挂钩。但是《卫报》认为,在“零工经济”中,“游戏化”对于工作者的控制和改变到达了新的高度,因为它控制的范围几乎蔓延到了整个劳动过程——换句话说,做类似于开网约车的兼职,很有可能是在“得分高、收入低”的虚拟职业游戏中生活。

《卫报》梳理了工作环境中的“游戏化”出现的过程,以及它与“零工经济”的紧密联系。

工作中的“游戏化”管理怎么来的?

可以先从英国社会学家麦克·布洛维( Michael Burawoy)在 1970 年代提出的另一个问题谈起:“为什么工人一直在玩命工作?”

在马克思的时代,这个问题的答案很简单,那就是雇主的强制力主导一切。当时人们的劳动所得与生产的产品件数直接挂钩,没有履行配额就会被解雇。而到了 20 世纪初期,随着劳动保护的出现、计件工资制度的消除、工会兴起和社会安全网的完善,雇主的强制力下降,可是人们仍然加班加点工作。

布洛维总结这个现象的原因就是“游戏”,即雇主设计和鼓励工人投入的生产规则,人们在规则里主要是跟机器、其他工人以及自己的限度(耐力、做工的精细程度等)打交道和做对抗。这种“游戏”让工人感到自己在锻炼创造力、速度和技能,激发了他们自我表达的渴望,同时也满足了雇主创造利润的欲望。

回到“零工经济”中,员工的特点是拥有灵活的时间和活动空间,他们对雇主可以发挥的作用是“随需应变”——可以被派往需要的地方去:夜间的火车站,高峰时段的交通枢纽等。要让被松散管理的雇员们做到自由而不散漫、保持高度积极,“游戏化”就成了解决问题的好方式。同时,尽管不现场工作,司机的工作轨迹和数据是通过网络完全可以监控的。

《卫报》的作者曾经在网约车平台 Lyft 上当过司机,它的运营方式与 Uber 类似,作者亲自经历过了其中的游戏规则。首先,系统会定期发来的“里程挑战”,每次的里程数量都不一样,是依照工作状态和当前城市里的需求量来定的。如果挑战里程数量大,也会设置更多奖励,这会激励司机们到需要的时间和地点去。另外,作者曾收到过不明原因的用户差评,导致积分降低,他因此立刻洗车、在车里放了零食和水改善环境。

但是事实上作者发现,一方面,开车所得的报酬是很少的。用美国的平均水平举例,司机每小时的所得在 9.21 和 10.87 美元之间。另外,完成挑战所得的奖励,不是虚拟的“优质服务奖章”,就是燃油折扣这样微薄的补偿。在页面设计上,它与不少社交软件一样使用了赌博元素,例如“拉动、刷新”的老虎机结构,在游戏的激励设置上进一步加剧了上瘾。它像社交网络一样可以收集员工们的个人信息,在此基础上设定出一个“为某司机量身定制的游戏”。

游戏规则是谁制定的? 

和布洛维在 1970 年代得出的结论有所不同,作者所服务的网约车平台的规则制定核心是算法,它是一个自动决策系统,几乎不需要人为干预。它依照所获得的数据,把司机派遣到所需的时段和地段,也计算出司机应有的工作强度。

依据《卫报》,在很多按需调度的平台,算法管理已经完全取代了之前由轮班主管、高层管理人员等扮演的决策角色。Uber 称算法为“决策引擎”,它们每天跟踪、记录和处理数以百万计的指标:从驾驶频率、速度到驾驶员制动时的噪音分贝。

算法的逻辑对于司机来说是未知的、也是不断变化的,司机们能做的也只能是依照它给出的指示推测它的运转方式,这也成了网约车司机论坛里最常见的话题之一。

另外,司机因为算法过于偏袒公司利益而抗议也是常事。有些司机为了找出算法的规律,会做一些不常规的事情试探算法,例如集体注销,观察平台的变化。

这很像是以前的罢工,不过不一样的是,罢工体现的是老板和工人之间的本质对抗,而注销账号是玩家在发泄对于游戏规则的不满。这样,资本与劳动者之间又有了另一层间隔,那就是算法。

题图来自 Giphy

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