摘要

　　沿著馬克思技術控制的思路，本文從組織技術和科學技術視角對外賣騎手的勞動過程進行研究。一方面，經過平臺公司對控制權的重新分配，平臺系統與消費者取代了平臺公司對騎手進行管理。平臺公司看似放棄了對騎手的直接控制，實則淡化了雇主責任；勞資沖突也被相應地轉嫁到平臺系統與消費者之間。另一方面，“數字控制”從實體的機器、計算機設備升級為虛擬的軟件和數據，平臺系統通過潛移默化地收集、分析騎手數據并將數據結果反作用于騎手而使勞動秩序成為可能。數字控制不僅削弱著騎手的反抗意愿，蠶食著他們發揮自主性的空間，還使他們在不知不覺中參與到對自身的管理過程中。數字控制還表明，資本控制手段不僅正從專制轉向霸權，而且正從實體轉向虛擬。

　　關鍵詞

　　外賣騎手；勞動過程；控制權；數字控制

　　勞動過程理論的出發點是勞動力的“不確定性”。資本在購買勞動力以后面臨的最大挑戰是如何將勞動力百分之百地轉移到產品或服務中去。這一過程充滿了不確定性，因此，對于資本家來說，把勞動過程的控制權從工人手里轉移到自己手里非常必要（布雷弗曼，1979：54）。但是，資本在控制勞動的過程中也必不可避免地埋下了工人反抗的種子。因此，勞動過程理論所要回應的核心議題就是資本如何控制勞動以及工人如何反抗，也即勞動秩序何以可能。“資本如何維系生產現場的秩序是勞動過程理論解釋的基本問題”（王星，2011）。

　　人類社會已從工業化生產時代邁入了互聯網時代，從實體經濟邁向了虛擬的平臺經濟，資本的“觸角”也不滿足于停留在對生產領域的勞動控制上，而是延伸到流通領域（如外賣騎手、網約車司機、快遞員等的工作），因此勞動過程理論也要順應時代變遷。本研究即從勞動過程理論的核心議題出發，關注資本控制勞動的方式在互聯網平臺經濟中發生的改變。與工業化生產時代相比，互聯網平臺勞動者似乎擁有很大的“自由”和“自主性”。“餓了么”提出，工作“自由”是吸引騎手的重要因素，超過60%的“蜂鳥”騎手最看重自由的工作時間，而近30%的騎手表示喜歡騎車穿梭在城市中的感覺。研究者也已經發現，互聯網平臺對勞動過程的控制與傳統雇傭組織存在著巨大差異，“勞動者在平臺上接單和工作，可以自由決定工作時間、地點、休息休假，甚至能夠決定勞動供給與薪資水平，勞動者擁有工作自主性”（吳清軍、李貞，2018）。

　　那么，我們是否可以認為互聯網平臺經濟中的平臺公司已經放松了對勞動的控制？如果回答是肯定的，這就與勞動過程理論的出發點相悖。如果回答是否定的，為什么參與互聯網平臺的勞動者看起來又非常“自由”，而且在工作中還擁有相當程度的“自主性”？不僅如此，相比于工業化生產時代，“餓了么”“美團”等互聯網平臺的用工規模史無前例，“餓了么”官方網站公布的注冊騎手數量為300萬人，“美團”公布的則超過270萬人。規模如此龐大的外賣騎手群體竟可以每天有條不紊地穿梭于中國大大小小的城鎮。從勞動過程理論的核心關切出發，本文試圖探問：互聯網平臺控制下的勞動井然有序的原因究竟是什么？

　　一、勞動過程理論中的技術控制

　　（一）經典勞動過程理論中的技術控制

　　馬克思揭示出技術的兩種類型，一是作為物質人造物的技術，指涉的是人與自然的關系，二是作為社會形式的技術，指涉的是人與人之間的社會關系（Grundmann，1991：139）。前者指科學技術在勞動過程中的應用，后者指勞動過程中出現的組織技術。在資本主義生產方式中，技術起著提高生產效率的作用，同時也是資本控制勞動的重要手段。自馬克思以來，對技術控制的分析基本沿著科學技術控制和組織技術控制兩條線索展開。

　　馬克思指出，“生產方式的變革，在工場手工業中以勞動力為起點，在大工業中以勞動資料為起點”（馬克思，2004：427）。生產方式的兩次變革分別指組織技術與科學技術的革新。首先，工場手工業改進了勞動力組織方式。一方面，分工提高了生產力，制造了“局部工人”；另一方面，勞動力等級制度把工人分為熟練工人和非熟練工人。分工和等級制度共同推動了生產效率的提高，但同時也導致勞動力價值的貶損。隨后，工業生產革新了生產技術，將勞動資料從工人手里轉移到機器上，并用自然力取代人力。馬克思在《資本論》中分析了機器應用對工人的直接影響，指出機器對工人體力的替代消除了工人在性別、年齡上的差別。隨著婦女和兒童加入勞動大軍，資本獲得了更加易于控制的工人；同時，在失業危機下，工人的反抗意愿和能力也被削弱了（馬克思，2004：454-464）。

　　沿著馬克思的分析思路，布雷弗曼（Harry Braverman）在《勞動與壟斷資本》中首先分析了泰羅（Frederick Winslow Taylor）的科學管理。在他看來，科學管理與科學技術無關，而屬于管理方法和勞動組織的發展（布雷弗曼，1979：78）。科學管理的目標是要將勞動過程的控制權轉移到經理部門，并把對工人的控制精確到每一操作。泰羅認為，這一目標通過三個步驟即可實現：第一，搜集和發展關于各個勞動過程的知識；第二，將這種知識集中到經理部門；第三，利用對知識的壟斷控制勞動過程的每一步驟（布雷弗曼，1979：110）。最終，科學管理將導致勞動者手與腦的分離和對立，工人的工藝知識與勞動的控制權被剝奪，“工人只起齒輪和杠桿的作用”（布雷弗曼，1979：124）。緊接著，布雷弗曼分析了科學技術控制對工人的影響。他從機器運轉的控制方式出發，揭示了“機器的本性以及技術發展的必然結果就是沒有必要再讓直接操縱機器的人具有對機器的控制力”（布雷弗曼，1979：172）。他還以車間機床的“數值控制”（numerical control）為例，說明機器是如何根據數字程序按部就班地工作進而降低對機器操作工人的技能要求。相比于泰羅制引發的激烈反抗，工人與機器之間的技術鴻溝更容易使工人屈從于機器的支配。

　　埃德沃茲（Richard Edwards）在《充滿斗爭的領域》中同樣選擇從勞動組織技術開始分析。“控制系統”是他分析的基礎。他認為控制系統包含三個要素，即指導工人工作、評估工人工作的表現以及獎懲工人（Edwards，1979：17-18）。在競爭資本主義階段，控制系統完全由雇主一人掌握，先后出現過雇主控制和等級控制兩種非結構控制。進入壟斷階段以后，非結構控制繼續存在于處在經濟邊緣地帶的中小企業中，而處于經濟核心的壟斷公司則由于等級控制的失效和大量文職人員的出現不得不采取新的控制手段，即把“控制系統”分別嵌入到公司的技術結構和組織結構中。前者被稱為“技術控制”（Edwards，1979：110），后者被稱為“科層制控制”（Edwards，1979：131）。盡管埃德沃茲直接使用了“技術控制”一詞，但它主要指科學技術控制的一面，即把控制工人（主要是生產線上的藍領工人）的三要素完全交由技術掌管，比如經理設定流水線的速度后就不再需要領班來指導工人工作。隨著“數值控制”設備的引入和計算機在車間中的應用，“計算機向工人發布操作指令，收到反饋信息后，再發布下一道操作指令……計算機逐步控制了工作的全部流程”（Edwards，1979：123）。“科層制控制”則代表了組織技術控制的革新。相比雇主控制和等級控制的隨意性，科層制控制把控制工人（主要是辦公室文職員工）的三要素完全交給規章制度，對工作職責、范圍、內容、層級都進行詳細的規定。隨著控制系統的結構化，工人的反抗意愿也被消解。

　　布若威（Michael Burawoy）在《制造同意》中沒有專門就科學技術控制展開分析。因為在他看來“機器工具技術至少在原理上在過去一個世紀里保持著相對穩定”（布若威，2008：64）。但是，布若威的貢獻在于將工人的主體性帶入了勞動過程理論的分析框架。相比于馬克思、布雷弗曼、埃德沃茲所呈現的科學技術控制專制的一面，布若威讓我們看到了科學技術控制霸權的一面。在國家通過立法干預勞動過程的背景下，工人重獲了對機器的控制。“超額游戲”使工人控制自己的機器而不是被其控制，這提高了他們的自主性，所以“游戲成為獲得相對滿意，或者馬爾庫塞所稱的壓抑滿足的一部分……這種需要的滿足不僅再生產了‘自發的奴役’（同意），也產生了更多的物質財富”（布若威，2008：89）。在組織技術控制方面，企業內部的勞動力市場培育了競爭性的個體主義，在減輕工人與管理層之間沖突的同時加劇了工人的內部矛盾，資歷的回報則確保了工人對企業的忠誠；而公司內部建立的集體談判和申訴程序通過把工人培育成具有權利和義務的工業公民而不是階級的一員，消解了工人作為一個階級的團結和斗志。

　　綜合來看，在資本主義生產方式下，管理部門一直致力于分解工人所掌握的勞動過程，把它改組為管理部門所掌握的勞動過程；新的生產方法和新機器為這種分解與改組提供了絕佳契機。在組織技術革新方面，勞動的分工與協作、概念與執行的分離、科層制、內部勞動力市場和內部國家不斷蠶食著工人的技能與抗爭能力；在科學技術迭代方面，勞動過程研究先后揭示了機器、自動化和計算機技術對勞動過程以及勞動者的異化產生的影響。總之，正是在科技革命時代，管理部門才擁有了掌握整個勞動過程并且毫無例外地控制其一切因素的“豪心壯志”。但是，“對于勞動過程怎樣由科技革命而發生變化這個問題，始終沒有唯一的答案。因為在過去一百年里，科學和管理襲擊了勞動過程的各個方面”（布雷弗曼，1979：150）。隨著以人工智能技術為代表的第四次工業革命的興起（田思路、劉兆光，2019：212-213），互聯網與大數據等技術的應用對人們的工作與生活產生了顛覆性的影響（賈根良，2016：87-106）。沿著馬克思技術控制的視角，新一輪技術變遷又將對勞動過程產生怎樣的影響？

　　（二）互聯網平臺中的技術控制

　　如今，無論國內還是國外，其他產業巨頭的風光都已被各類互聯網平臺企業所掩蓋。中國的“ATM”（阿里巴巴、騰訊和美團）和美國的“FLAG”（Facebook［臉書］、Amazon［亞馬遜］、LinkedIn［領英］和Google［谷歌］）都是當下最炙手可熱的互聯網平臺企業。最早的互聯網平臺源自搜索引擎和社交媒體平臺。佩特曼（Dominic Pettman）指出，這類平臺營利的關鍵在于能否獲取人們的注意力，即平臺要讓人的注意力轉移到平臺上，因為注意力越多，平臺才越有可能通過廣告營利（Pettman，2015：15）。谷歌和臉書的出現顛覆性地改變了純粹依賴數量的注意力營利模式。它們在網上監控并挖掘個人留下的信息，進而獲得精準推送的能力，將廣告信息提供給更需要的用戶。從粗放的注意力經濟到精準的廣告推送，“數據”在其中扮演了關鍵作用。“對廣告而言，預測和分析是十分關鍵的，每一比特的數據不管多瑣碎都擁有潛在的價值”（Levy，2009：108）。于是，谷歌、臉書、亞馬遜這樣的平臺企業開始存儲用戶的每一次搜索、每一條推送和每一次購物記錄，通過這些不經意間留下的數據，平臺可以更好地控制其用戶。

　　羅森布拉特（Alex Rosenblat）在《優步：算法重新定義工作》中揭示了優步（Uber）如何通過算法控制它的用戶——司機。事實上，優步借鑒了谷歌和亞馬遜這類平臺公司管理和操縱消費者的方法，即追蹤消費者的喜好和點擊的內容，然后向具有同類偏好特征的用戶提供所謂的“個性化定制”。只不過，優步把同樣的策略應用到了勞動管理上。作為數據驅動型的互聯網平臺公司，優步通過詳細記錄司機行蹤的各種細節——從他們手機的震動到乘客對每一趟行程的評分——來量化司機的工作習慣。盡管優步一再宣揚所謂的“放手式”管理給予了司機充分的自由和自主性，但它實際上在實施某種更高級別的監控，因為會記錄司機一系列的個人數據，包括評分、接單率、拒單率、在線時長、行程次數以及與其他司機的表現對比等。羅森布拉特指出，在這一切的背后，“優步的算法讓公司對司機的工作方式有了極大的掌控權”（羅森布拉特，2019：187）。

　　與國外相比，國內針對互聯網平臺勞動過程控制的研究日益豐富。吳清軍、李貞（2018）從控制視角對網約車司機進行了研究。他們發現，平臺對勞動過程的控制和勞動者擁有工作自主性同時并存，這與傳統勞動過程控制明顯不同。這種新的用工模式以及平臺對勞動過程進行控制的策略是平臺的三種核心機制發揮作用的結果。工作自主性機制、計薪與激勵機制、星級評分機制使網約車司機對平臺及其規則產生主動認同與被動接受的主觀體驗，并最終形成與平臺的合作。該研究實際上避開了技術視角，而從勞動者主體性視角對資本控制手段進行分析。莊家熾（2019）在對互聯網平臺快遞員的研究中發現，快遞公司延續了工廠管理的模式，快遞工人在勞動過程中必須遵循標準化和規范化的操作。與此同時，快遞公司建立了一套嚴密的信息監控系統，通過掃描快遞產品的條形碼將物流信息和相關責任人記錄到計算機中，以供管理者和消費者追蹤和查詢。延續的工廠管理模式可以被視為一種組織技術控制，而以產品條形碼為中心的信息監控系統則是科學技術控制的體現。馮向楠、詹婧（2019）在對外賣平臺騎手的研究中發現，在具體的勞動過程中，平臺不僅掌握了信息源和騎手數據，更實現了根據騎手個人特征而施行的實時動態化管控；同時，以智能語音助手為代表的人工智能技術的應用導致了騎手的“去技術化”。孫萍（2019）也對外賣騎手進行了研究，指出算法邏輯下的勞動具有時間性、情感性和游戲化特征，并認為騎手通過“逆算法”的勞動實踐實現了“人的邏輯”與“算法邏輯”的揉和與對抗。兩項研究分別從人工智能和算法的角度對互聯網平臺的科學技術控制進行了探索。

　　綜合來看，針對互聯網平臺的科學技術控制，國外研究者已指出大數據和算法在其中的應用。盡管算法是互聯網平臺特有的科學技術控制手段，但它與布雷弗曼、埃德沃茲在20世紀80年代就已經提出的“數值控制”一脈相承，歸根結底仍涉及數據如何被運用到管理當中，也因此構成理論上的連續性。國內研究者對人工智能、大數據和算法等技術的強調則略過了具體分析。至于技術究竟“如何滲透在控制工人生產活動之中”（王星，2011：203），仍有待進一步深入討論，以更加細致地揭示人工智能、大數據、算法究竟如何被應用到互聯網平臺的勞動管理中。而針對互聯網平臺的組織技術控制，國外研究者和國內研究者在很多方面達成了共識，如認為消費者在互聯網平臺“扮演中層管理者，因為他們負責對員工的表現進行評估”（羅森布拉特，2019：174）。但是，仍然缺乏對上述現象的理論分析和總結。

　　“重返生產的隱秘之處，將被遮蔽了的勞動過程和生產場景暴露在研究者的視野之下，是勞工研究的題中之義”（聞翔、周瀟，2007：29）。遵循勞工研究的這一傳統方法，筆者加入了北京中關村的一家外賣騎手團隊。從2018年3月初到2018年8月中旬，筆者一直以團隊騎手的身份送外賣，一邊親身體驗騎手的勞動過程，融入騎手的日常工作與生活，一邊積累由觀察、訪談和日志匯聚成的田野資料。這一長時間的“浸泡”有助于筆者觀察外賣平臺公司技術控制的變遷過程。同時，外賣平臺公司技術團隊定期發布的技術博客也成為筆者了解騎手背后的技術世界的重要資源。筆者加入的騎手團隊不僅是北京最早出現的團隊之一，還有相當程度的代表性。用團隊站長的話說，“咱們團隊稱得上全國單量第一的外賣團隊。如果說全國的外賣團隊看北京，那么北京的外賣團隊就要看咱們了”。

　　通常情況下，團隊騎手要接受所在站點（勞務公司/代理商）的管理，但管理逐步局限在晨會考勤和高峰期人工調單上。因此，與眾包騎手一樣，外賣平臺公司實際上把對團隊騎手的管理（包括系統派單、騎手匹配、配送定價、路線規劃、顧客評價、績效獎懲等）也交給了平臺系統。這里所說的平臺系統指由外賣平臺公司開發并負責運營和維護的配送軟件或者應用程序。針對不同用戶，它們又被分為客戶端（消費者）、商戶端（商家）以及配送端（外賣騎手、站點）等。平臺系統承攬了大部分的騎手管理任務，因此，研究平臺經濟勞動過程的關鍵在于理解平臺系統對外賣騎手的管理。

　　二、組織技術控制：重新分配控制權

　　從注冊到退出，外賣騎手的勞動過程始終圍繞著平臺系統展開。在通過手機安裝外賣平臺軟件并注冊后，外賣騎手就可以經由平臺系統接單。由于騎手類型存在差異，騎手接單的方式也各不相同。眾包騎手需要在平臺系統上搶單。一般來說，經驗豐富的眾包騎手可以根據訂單的重量、距離、價格等因素一眼掃出“性價比”最高的訂單，然后果斷搶單。團隊騎手不需要搶單，因為他們沒有挑選訂單的權力。在被平臺系統派單后，團隊騎手必須接受平臺系統的派送任務。但是，不同類型的外賣騎手在接單之后的勞動過程是大概一致的。

　　（一）騎手的勞動過程

　　從時間上看，騎手的勞動過程分為三個階段，即到店、取餐和送達；從空間上看，騎手的勞動過程涉及三個地理坐標即等單地、商家和顧客所在地。騎手拿到訂單以后，第一步就是根據商家所在位置找到相應店鋪，第二步是從商家前臺或者后廚取餐，最后一步是根據顧客的位置將訂單送達。在這一過程中，騎手每完成一步都需要通過手機向平臺系統反饋。平臺系統根據騎手反饋時其手機的GPS定位和配送時間長短來判斷反饋是否屬實。通常情況下，騎手反饋時的GPS定位與商家或顧客所在位置的直線距離不能超過500米，騎手取餐和送達之間的間隔不能少于5分鐘。如果平臺系統判定反饋不屬實，那么騎手就無法進行下一步操作。

　　除了在時空上對外賣騎手的勞動過程進行監管外，平臺系統還會在配送的不同環節提供具體指導。例如在接單-到店環節，騎手可以通過平臺系統顯示的訂單熱力圖查看訂單需求的區域分布，然后到訂單需求量大的區域等單或搶單，這樣接單的幾率更高。又如，在到店-取餐環節，騎手可以通過平臺系統查看訂單的預計出餐時間。當有多個訂單要取時，騎手就可以根據訂單的預計出餐時間合理規劃取餐順序。再如，在取餐-送達環節，騎手按照平臺系統規劃的送餐路線和順序送餐，可以提高送餐的準確率和時效性。

　　在騎手配送的同時，消費者也參與其中。在騎手向平臺系統反饋到店、取餐和送達等操作時，平臺系統也會同時將騎手的反饋傳遞給消費者。不僅如此，消費者還可以在外賣平臺軟件上實時查看騎手的運動軌跡。從騎手接單的那一刻起，平臺系統就通過動態地圖將騎手的行蹤呈現給了消費者。因此，騎手在配送過程中是否存在拖延、繞路的行為，消費者通過查看動態地圖便了如指掌。平臺系統通過賦予消費者這種俯視全局的“上帝視野”增加了他們對送餐的控制和預見性，但也在無形中給外賣騎手增加了不小的壓力。因為騎手在工作過程中始終明白，有一雙甚至好幾雙眼睛在盯著自己。其結果就是騎手送餐的靈活性大打折扣。團隊騎手老梅舉例說：

　　按理說我應該先送正方大廈，再去Y大工學院。但是工學院的單子時間緊，要是先送正方大廈的，等到工學院時，單子準超時。你說我怎么辦？我看正方大廈的時間也來得及，我就先去了工學院，相當于先送遠的再送近的。誰承想，剛到工學院，正方大廈的顧客就給我打電話，問我怎么走過了。我說我先到工學院了，因為這單要超時，還不停地告訴她我馬上就到正方大廈，但她聽起來就不太高興，還說就是因為從手機上看到我過來了，才好心好意提前下樓，想給我節省時間。沒承想，我倒先去別地兒了，讓人家白等了一會，我也挺不好意思的。

　　送餐結束后，結合騎手在配送過程中的表現以及訂單送達是否超時、撒漏等標準，平臺系統還會要求消費者對騎手的配送服務進行評價，從“非常差”到“一般”再到“超贊”。

　　最后，平臺系統會根據消費者給出的評價對騎手進行獎懲。獎懲分為兩種形式，一種是虛擬積分即“蜂值”，另一種是現實獎金。前者關系到騎手的“等級”，后者則直接關系到騎手的收入。通常情況下，騎手每完成一個訂單的配送，就會獲得一個“蜂值”。如果得到好評，會再增加兩個“蜂值”。但如果配送超時，騎手就會被扣除四個“蜂值”；如果被投訴，被扣除的“蜂值”會更多。平臺系統根據騎手的“蜂值”評定騎手等級，“蜂值”越多的騎手等級越高。相比于等級低的騎手，等級高的騎手具有優先獲得平臺系統派單的特權，每單配送的提成也更多。以筆者所在的外賣團隊為例，青銅騎手即最低等級的騎手每單的配送提成是8元，而王者騎手即最高等級的騎手每單的配送提成是8.5元。此外，騎手如獲得好評，會被平臺系統直接獎勵1-2元；如得到差評，會被處罰10-20元；如被投訴，則處罰金額更高，一般在200元以上。

　　（二）控制權的重新分配

　　埃德沃茲在《充滿斗爭的領域》中對競爭自由主義階段和壟斷資本主義階段的企業勞動組織形式進行了分析。他從“控制系統”入手，提出控制系統包括三個要素，即指導工人工作、評估工人表現和對工人實施獎懲（Edwards，1979：18）。埃德沃茲認為，“控制”是“資本家或管理者從工作者身上獲得想要的工作行為的能力”（Edwards，1979：17）。因此，控制系統的三要素實際上代表了三種控制權。在競爭自由主義階段，大部分企業從小作坊起家，雇主也從技工成長而來。由于企業規模較小，雇主可以監督生產的各個環節并指導具體的生產操作，控制系統也就完全由雇主掌握。埃德沃茲將這種控制稱為“雇主控制”（Edwards，1979：25-27）。隨著企業規模擴大，企業內部出現了垂直的管理體系，每一層對下一層進行控制。埃德沃茲將這種控制稱為“等級控制”。對于工人而言，領班（foreman）就是他們的上級，并且掌握控制系統，以至于“領班對工人的權力幾乎是絕對的，這導致了管理的專橫和徇私”（Edwards，1979：63）。為了抑制由個人的專橫管理引起的激烈反抗，在壟斷資本主義階段，控制系統被嵌入到企業的技術結構和組織結構中。換言之，控制要素改由結構化的技術體系與組織體系所掌握。由于“技術控制”和“科層制控制”使控制系統變得結構化、制度化，工人對抗雇主的意愿在很大程度上被消解了。例如，在引進流水線生產以后，“工人與老板之間的沖突被技術所調解（mediated），工人反對的是生產線的速度，而不是來自老板的專橫”（Edwards，1979：118）。

　　以此視角反觀外賣騎手的勞動組織過程，本文認為，控制系統的三要素事實上經歷了重新分配。在騎手的勞動過程中，負責指導騎手工作的是平臺系統，負責對騎手的工作進行評估的是消費者，而最終對騎手進行獎懲的工作再由平臺系統完成。上述看似簡單的重新分配的結果與平臺系統的出現有直接關系。平臺系統可以在短時間內將訂單分配給騎手、計算預計送達時間、規劃配送路線以指導騎手的配送，并在騎手配送過程中提供各種技術協助（如訂單熱力圖、預計出餐時間等），從而提升整體配送效率。而效率提升的背后是強大的計算力的支持。因為如何匹配騎手、如何計算配送時間、如何評估騎手的績效（包括跑單量、好評、差評和投訴、出勤、累計里程、平均速度、顧客滿意度等）以及如何根據績效獎懲騎手，都離不開平臺系統的計算。以線路規劃為例，在送餐高峰期，平臺系統在0.55毫秒內就可以為騎手規劃出配送路徑。此外，消費者對騎手的評估也離不開平臺系統。一方面，平臺系統對整個流程的各個時間節點均有詳細記錄。消費者不僅在下單的同時就知道什么時間會收到餐品，而且還能從平臺系統中看到整個送餐過程的具體環節。這不僅增強了騎手配送的可預測性，也為消費者提供了評估的參考依據。另一方面，消費者由于可以通過平臺系統提供的動態地圖實時查看騎手位置，也具備了監控騎手行蹤的能力。如果騎手超時或者繞路，消費者就可以通過催單、打電話的方式對配送過程進行干預。綜之，平臺系統提升了整體配送效率，將勞動過程精確到可計算的程度，實現了對勞動的高度控制和精準預測。也正因如此，平臺系統承攬了大部分的騎手管理任務，并使控制權的重新分配成為可能。

　　（三）勞資沖突轉移與雇傭關系弱化

　　在控制權被重新分配后，勞資沖突的對象首先發生了轉移。由于平臺系統負責派單、指導以及獎懲騎手，所以即使平臺系統并非看得見摸得著的實體，在騎手眼中，它也不是虛擬無情的手機軟件，而是實在有情的“管理者”。在沒有訂單的時候，外賣騎手會在心里不停地懇求平臺系統給自己多派單。也由于平臺系統充當了“管理者”的身份，騎手會把工作中的不滿發泄到平臺系統上。又由于“管理者”是無形的，所以騎手多以口頭宣泄的方式表達不滿。在筆者所在的外賣團隊的微信聊天群里，騎手經常會像抱怨真實的管理者那樣抱怨平臺系統。

　　趙小海：來單，來單，來單，怎么還不給我派單。

　　李化河：你說這個系統，一單一單地給，一下午給了四個甲地的，來回“溜”了我八趟。

　　梅振民：我昨天跑到晚上10點，到9點多我說我下了班得了，結果突然給我來了一單。我就說我一下午沒事，回家呀回家呀，又給了我一單。結果送完都快10點了。不送還不行。

　　另一方面，由于消費者負責評估騎手的工作，因此當消費者給出差評或投訴時，騎手也會把不滿發泄到消費者身上。在筆者所在的外賣團隊，騎手若得到差評或投訴，除了會被扣獎金以外，還會被要求與新人一起重新參加線下培訓。沒有騎手愿意去參加為期半天的線下培訓，因為那意味著這段時間內將沒有收入。在解釋自己為什么會和一群新人去參加線下培訓時，騎手老吳實際上表達的是對給自己差評的消費者的不滿。

　　Y大學的學生真是壞，還天之驕子呢。我前兩天給Y大學的一個女同學送奶茶，那個奶茶的蓋子蓋得不是很嚴，等我到了Y大學以后，發現那個奶茶順著杯子外面流出來一點，就那么一點。我和那個女同學說，是奶茶店打包時沒有把蓋子扣嚴，我自己也有點責任。所以我就告訴她我給她賠點錢算了。那個女同學拿起杯子看了看，不耐煩地說了句，“算了算了，沒事”，就轉身回去了。結果等我回去，站里就打電話說剛剛有個顧客給了差評。我一想自己一下午也就送了那一單，所以還不就是那個Y大學的姑娘給的差評。

　　盡管消費者總有給出差評或投訴的理由，但騎手還是希望能夠獲得體諒。因為在他們看來，消費者在手機上看到的只是他們作為一個光點在地圖上的移動，而他們自己卻把送餐過程描述成“九死一生”。由于必須在規定時間內把訂單送到，逆行、闖紅燈、超速對他們而言是常事。不僅如此，他們一路上還要遭受保安的刁難、警惕交警的處罰，有時還需要給顧客充話費（如顧客停機）、買煙、扔垃圾。而冒著生命危險和辛勞賺取的工資很可能因為消費者的一個差評或投訴就付諸東流。

　　因此不難理解，在消費者面前畢恭畢敬的騎手得知自己得了差評或投訴后為何會把不滿和怨恨記在消費者頭上。又由于騎手總是事后才知道消費者給出的評價結果，因此無法當面表達自己的不滿。消費者看似獲得了監督與評價的“絕對權力”，卻在不知不覺中和平臺系統扮演的“管理者”角色一樣成了勞資沖突的“替罪羊”。更加諷刺的是，在消費者和騎手相互抱怨的時候，外賣平臺公司反倒成了他們之間沖突的“調停者”，因為消費者會通過平臺系統向公司投訴騎手，而騎手也只能通過平臺系統向公司申訴。

　　控制權重新分配的另一個結果是增加了雇傭關系的認定難度。因為從現有的法律體系來看,平臺用工模式既不完全符合“雇傭”范疇,又不完全符合“獨立合同工”范疇（王琦等，2018：96）。2015年加州聯邦地區法院判決優步公司與網約車司機之間構成雇傭關系，理由是推定雇主最主要的根據是“對工作細節有控制權”（王天玉，2016：50）。因此判定雇傭關系的關鍵在于平臺公司是否存在對勞動的控制，或者是否獲得了騎手的“勞動”對平臺“資本”的“從屬”（常凱，2016：38）。但由于平臺系統和消費者承擔了主要的監管任務，控制權的重新分配事實上加劇了雇傭關系認定的難度。因為即便從“工作細節”入手，在騎手的勞動過程中也很難看到平臺公司的身影。因此，在遇到工傷、需要找雇主出面時，騎手只能失望而歸。騎手申軍在S平臺工作時就經歷了類似遭遇，他向筆者展示了小腿內側的一道20厘米長的疤痕，說道：

　　我那會兒在S平臺送外賣，有一次在路上就被汽車給撞了。不過人家車主上了保險，而且愿意賠償。保險公司那邊就要我提供一下收入證明，好給我算誤工費。我就去找S平臺在北京的辦公室，找他們給我開一張收入證明，但他們就是不給我開，說這事兒和他們沒關系。我當時一個月有一萬左右的收入，在醫院躺了三個月，誤工費照這個標準能拿不少，結果S平臺就是不給我開證明，最后保險公司按北京市最低工資標準給我賠了誤工費。說實話，經過那一次，我心都涼了。他們這些公司壓根兒就不會管我們死活。

　　如果說“在建筑工地上，工人和老板之間、工人和工人之間、工人和管理者之間普遍存在著老鄉和朋友的關系，這種關系像一層含情脈脈的面紗，遮蔽了勞資雇傭關系”（潘毅等，2011：118），那么在互聯網平臺行業，控制權的重新分配帶來的平臺系統與消費者的介入則使平臺公司更加容易擺脫勞資關系和雇主責任。

　　三、科學技術控制：數字控制

　　（一）平行的數據收集

　　在騎手配送的過程中，平臺系統除了負責指導、獎懲以外還源源不斷地通過騎手隨身攜帶的智能手機以及安裝在其中的配送軟件收集騎手的數據（如表1所示）。當騎手在戶外配送的時候，平臺系統通過騎手智能手機中的GPS（Global Positioning System,全球定位系統）追蹤騎手的運動軌跡。當騎手進入室內取餐或送餐的時候，由于室內的GPS信號較差，平臺系統轉而通過智能手機的Wi-Fi（無線網）和藍牙繼續追蹤騎手，并且根據作為傳感器的智能手機傳輸的信息對騎手在室內的行為進行監測，掌握騎手在室內的“一舉一動”。因此，除了騎手的運動軌跡以外，平臺系統還可以識別騎手的運動狀態，包括走路、騎行、奔跑、爬樓梯、乘扶梯、坐電梯等；并且記錄騎手生成的歷史數據，包括到達商家的時間、在商家停留的時長、顧客住址樓層、通知顧客下樓取餐的時間、等待顧客取餐的時長等。而且，隨著更多智能設備即智能語音耳機、智能頭盔、室內定位基站等的被啟用，平臺系統收集到的騎手數據也將更加精準和全面。　　

　　事實上，除了騎手以外，凡是安裝外賣平臺軟件的終端都是平臺系統收集數據的來源。所以，平臺系統在收集騎手數據的同時也在收集來自商家和消費者的數據，比如商家地址（包括位置、樓層等）、出餐時長、訂單重量、價格、體積、前臺的打包速度、訂單的擠壓情況等，又比如消費者的地址信息（包括是否有門衛、單元樓號、樓層以及門牌號等）、口味偏好、下單時間、等單時長、對超時的忍耐程度以及以往給予好評、差評甚至投訴的比例等。

　　平臺系統的數據不僅來源十分廣泛，而且收集過程非常隱秘。平臺系統往往是在騎手、消費者和商家不知情的情況下通過智能手機和手機中的軟件完成數據收集。盡管大部分軟件在使用之前都會有隱私保護提示，但是面對長篇累牘的隱私權政策，沒人愿意花時間耐心閱讀；而且如果不同意，便無法正常使用外賣平臺軟件。比如，無論騎手還是消費者，在第一次安裝外賣平臺軟件的時候，手機界面都會跳出一個通知窗口，要求使用者同意分享自己的位置信息，否則將無法使用該軟件。盡管介于同意與不同意之間的第三種選擇即只在使用平臺軟件時才分享位置信息的選項在平臺軟件推廣后逐漸普及，但騎手和消費者在打開外賣平臺軟件的那一刻就在所難免地成了平臺系統數據收集的對象。還有證據表明，即使用戶刪除了手機上的平臺軟件，平臺系統有可能還在繼續收集用戶的數據。

　　（二）技術手段升級：數字控制

　　平臺系統收集數據的目的是為平臺系統的管理服務。以計算預計送達時間為例，騎手接單以后，訂單信息中就會顯示預計送達時間，如35分鐘。這意味著騎手要在35分鐘之內將餐品送到消費者手中。這個時間是平臺系統基于大量的特征維度和歷史數據進行計算的結果。以騎手為例，騎手的年齡和身高就是非常重要的特征維度，模型可以據此測算出騎手相應的步長和速度；以消費者為例，每個消費者對于超時有著不同程度的容忍限度，而根據同一個消費者以往因超時給出的差評和投訴的歷史記錄，平臺系統可以計算出消費者對送餐超時問題的敏感度；以商戶為例，餐廳的樓層、平均出餐速度、訂單的擠壓情況等都會影響騎手最終的送達時間。此外，商圈的時段、路段、實時天氣狀況也會影響訂單的送達。將這些特征維度和歷史數據放入模型并經機器自主學習后，當相同配送情景的訂單出現時，平臺系統就能以某一置信度（如95%）預計騎手配送所需要的時間（如35分鐘）。可以預見，隨著平臺系統收集到的特征維度和歷史數據更加全面和精細，平臺系統也將計算出更加精準的預計送達時間。

　　但從另一方面來看，平臺系統在收集數據的同時，也在潛移默化地規制騎手。因為在計算預計送達時間的過程中，平臺系統實際上對日常生活中人們不以為意的數據——如騎手的身高、餐廳樓層、消費者偏好、實時天氣、路段、時間等——統統加以分析并運用到對騎手勞動時間的管理上。除此之外，平臺系統基于收集到的道路信息（紅綠燈數、時段、道路擁堵程度等）而規劃的配送路線在空間上限定了騎手的勞動過程。由于消費者可以通過手機看到騎手的軌跡數據，當消費者發現騎手繞路或偏離自己的位置時，就可以打電話催促騎手；而當騎手向平臺系統反饋訂單送達時，如果反饋的地理位置與顧客的住址之間的直線距離大于500米或者騎手從取單到送達的時長小于5分鐘，平臺系統就會判定騎手“欺詐”。總之，數據成為平臺系統管理騎手的主要依據，平臺系統背后的“數字控制”由此初現端倪。

　　相比于布雷弗曼、埃德沃茲所描述的工業自動化生產中的“數值控制”（布雷弗曼，1979：175-183；Edwards，1979：123-125），平臺系統的“數字控制”（digital control）——即利用數據對騎手進行的管理——表現出以下幾方面不同。首先，自動化生產中的“數值控制”是讓機器按照既有的數字程序工作，因此其控制的對象是機器；平臺系統“數字控制”的對象卻是人（即騎手），而非機器。其次，“數值控制”的中介即數值在自動化生產中沒有特別含義；而在大數據與人工智能的背景下，數據則具有了超越其本身的分析價值，并被平臺系統運用到匹配騎手、預計時間、規劃線路、時空監督、量化績效等管理行為中。再次，自動化生產中用于“數值控制”的程序僅由數字代碼組成；平臺系統用于“數字控制”的數據卻無處不在，不僅有線上和線下之分，而且騎手、消費者、商家、時段、路段、天氣狀況等都已經成為維系平臺勞動秩序的數據基礎。最后，自動化生產中的“數值控制”是公開的，平臺系統“數字控制”的過程卻是隱秘的，因為其收集數據、運用數據結果的過程是隱秘的。事實上，“數字控制”最大的特點就是隱秘地收集、分析數據并用于管理，使控制走向智能化和隱形化。而且，正是由于平臺系統基于無形的數據、算法、模型并打著技術中立的旗號計算送達時間、配送價格以及配送路線，才沒有引起騎手對平臺系統量化控制的質疑。相反，騎手還把這種量化控制（即預計時間、對路線進行導航）當成督促和協助自己完成配送任務并拿到配送提成的手段。

　　（三）“數字控制”下的騎手自主性

　　筆者在所在外賣團隊的微信聊天群中看到：

　　李威：@所有人 都注意了，系統升級，以后必須按時到店才能報備！

　　趙小海：啥意思？

　　梅振明：按時到店啥意思？

　　李威：自己看一下報備就知道了。

　　邱偉：這整的，單也掛不了了！

　　騎手口中的“報備”指的是，在配送工作因餐廳出餐慢而被延誤時，騎手可以通過“報備”延長送餐時間。“掛單”則是騎手在經年累月地送餐過程中“發明”的一種能夠多跑單的策略。原則上，騎手接單以后應該立即前往餐廳取餐。但是，在騎手向平臺系統反饋“確認取餐”之前，平臺系統如果接到相同去向的新訂單，會將新的訂單派給同一騎手。是否會有這樣的訂單完全取決于運氣，因此騎手就通過“掛單”即拖著不向平臺系統反饋“確認取餐”的方式來碰運氣。“掛單”實際上是以延誤送餐時間來換取更多訂單的策略。但是，當騎手既想“掛單”又不想因為“掛單”而延誤送餐時間時，彌補“掛單”造成的時間損失便成了擺在騎手面前的首要問題。

　　相應地可以延長送餐時間的方法就是“報備”，但是“報備”需要滿足三個前提條件：第一，騎手在餐廳附近；第二，騎手到店已超過5分鐘；第三，餐廳沒有在預計時間出餐。對于經驗豐富的騎手來說，滿足“報備”的前提條件是很容易的。首先，騎手等單的地方與大部分餐廳間的直線距離均在500米以內（“餐廳附近”的要求就是直線距離在500米以內）；其次，由于在500米以內，所以騎手在原地就可以點擊“確認到店”，這樣在原地“掛單”的同時就滿足了到店超過5分鐘的要求；最后，在忙亂中，即使餐廳已經出餐，騎手也依然可以咬定餐廳沒有在預計時間內出餐或者找不到訂單。最終，騎手通過“報備”前一訂單即假稱是餐廳出餐慢而不是自己“掛單”造成送餐延誤，就可以延長前一訂單的送餐時間。

　　“報備”存在的這一“漏洞”說明平臺系統在管理上并非完美無缺，這也是平臺公司不斷“打補丁”、升級平臺系統的原因。而且，平臺系統管理上的“漏洞”通常不是平臺系統自主檢測出來的，而是得益于騎手的“貢獻”。通過“報備”延長“掛單”的送餐時間，實際上是騎手勞動自主性的表現。騎手在既有管理規則中發現了存在的“漏洞”并將其作為利益最大化的窗口。但是，在騎手的勞動過程中，平臺系統不停地收集來自騎手的送餐數據。當越來越多的騎手開始跟風效仿通過“報備”去“掛單”的行為時，不僅“報備”的數據量會顯著增加，騎手也會因為“掛單”太多而導致超時、差評和投訴的數據顯著增加。這種數據異常的情況最終會引導平臺系統對自身存在的“漏洞”進行檢測，其結果就是系統“漏洞”被修補、平臺系統被優化。而平臺系統的優化反過來便意味著對騎手控制的強化，因為騎手的自主性空間被進一步蠶食了。

　　如表2所示，左邊是筆者2018年3月做騎手時需要滿足的“報備”條件，右邊是筆者當年6月做騎手時需要滿足的“報備”條件。相比3月的情況，平臺系統至6月時增加了具體到店的時間要求，如表2所示的“18:35前到店”；到店的默認距離也從之前的500米改成了100米。這樣一來，在實際操作中，只要滿足新的“報備”條件，騎手仍可以因為餐廳出餐慢“報備”延長送餐時間，但沒法再通過“報備”延長“掛單”的配送時間。因為，騎手如果沒有在規定時間到店，就不具備“報備”的資格；如果在規定時間到店，由于下一個訂單在到店時間和距離（小于100米）上的限制，騎手也無法故技重施即拖著不向平臺系統反饋“確認取餐”，也就因此丟失了“掛單”的可能。　　

　　四、總結與討論

　　根據尼克·斯爾尼塞克（Nick Srnicek）的定義，“平臺是數字的基礎設施，它可以讓兩個或更多的群組發生互動”（斯爾尼塞克，2018：50）。平臺就像一個數據終端，將參與市場交易的不同主體連接起來。在外賣平臺中，這些主體包括消費者、商家（前臺和后廚）、外賣騎手、站點、平臺公司等。如果我們將外賣平臺經濟的勞動秩序看作一張網，那么平臺系統就是其網絡秩序的核心，商家、消費者、騎手、站點、平臺公司等則是網絡秩序的節點，外賣騎手正是通過配送行為串聯起核心與節點，從而形成這張秩序網絡。互聯網平臺企業的崛起很大程度上有賴于互聯網技術和新的組織管理模式的應用，因此沿著馬克思的技術分析思路，本文從組織技術和科學技術兩個視角對外賣平臺的勞動過程進行了研究，試圖從中找到平臺經濟勞動秩序何以可能的答案，同時回應勞動過程理論的核心議題——資本如何控制勞動——在互聯網平臺經濟時代的新變化。

　　從組織技術來看，重新分配控制權在某種程度上是繼分包（如“輕資產運營模式”，參見梁萌，2017：52）和流水線作業（莊家熾，2019：30-31；吳清軍、李貞，2018：142）之后互聯網平臺勞動組織和管理模式的又一特點。首先，市場上的外賣平臺公司均將勞動力外包給了各地區的代理商。筆者所在的外賣團隊實際上就是天津某物流有限公司下的二級分包點。分包之后，外賣平臺公司只負責平臺系統的運營和維護，將自身定位為科技服務公司而不是外賣配送公司，也就因此不承認與外賣騎手之間存在雇傭關系。而代理商即勞務派遣公司通過與騎手簽訂勞務派遣合同而不是勞動合同也巧妙地避開了雇傭關系。接著，在招募騎手后的具體管理上，外賣平臺公司一方面延續工廠管理模式即流水線作業，將勞動過程不斷地拆解、標準化，比如將騎手的配送拆分為三個階段即到店、取餐、送達并令騎手每完成一個階段性任務后都要向平臺系統反饋；另一方面則借助互聯網技術對控制權進行重新分配，由平臺系統負責指導、獎懲騎手，由消費者負責監督和評價。控制權的重新分配很大程度上源于平臺系統背后的數據、算法和模型的支持。而且由于數據、算法和模型是隱形的，控制權的重新分配進一步加大了雇傭關系判定的難度。

　　控制權被重新分配以后，外賣騎手承擔了維護外賣平臺與消費者之間關系的責任。因此，在這份服務性工作中，他們除了付出體力和腦力勞動以外，大量的情感勞動也必不可免，例如要盡力讓消費者有良好的體驗和感受。但是，即便騎手付出了額外勞動，甚至冒著生命危險，也依然不能確保每次都獲得消費者的好評。有時候，消費者的評價本身也未必是客觀公允的，這就會讓騎手感到委屈與不公。相比于對平臺系統派單、指導和獎懲工作的不滿，騎手對消費者的不滿往往表現得更加激烈。這與控制權重新分配后的格局有很大關系。相比于埃德沃茲劃分的非結構控制（“雇主控制”和“等級控制”）和結構控制（“技術控制”與“科層制控制”），騎手勞動過程的組織管理是“半結構”的，其中既有平臺系統（技術）“結構控制”的成分，也有消費者“非結構控制”的成分。消費者享有的監督和評價權帶有很大的主觀色彩，其作為具象化的個體，也讓騎手發泄不滿有了更加明確的目標。因此，見諸新聞報道的往往是騎手與消費者之間的矛盾與沖突。總之，通過重新分配控制權，平臺公司退居幕后，看似放棄了對勞動的直接管理，實則淡化了雇主責任，還把勞資沖突轉嫁到平臺系統與消費者身上。

　　從科學技術來看，隨著互聯網技術尤其是大數據與人工智能技術在互聯網平臺的應用，平臺系統實現了對騎手勞動過程的全程管理。盡管消費者也參與了管理，但其執行的監督和評價權也是通過平臺系統實現的。而平臺系統對騎手進行管理的依據正來自騎手勞動過程中產生的數據。在騎手配送的過程中，平臺系統通過智能手機、平臺軟件源源不斷地收集來自騎手、消費者、商家、商圈等的數據，并將這些數據應用到配送定價、騎手匹配、預計時間、路線規劃、全程監控、量化考核等對騎手的管理中。基于此，本文提出了“數字控制“的概念，并將之與布雷弗曼、埃德沃茲提出的工業化生產中的“數值控制”進行了區分。“數字控制”表明，技術控制正從實體的機器、計算機設備轉變成虛擬的軟件和數據，從有形遁入無形。延續馬克思、布雷弗曼、埃德沃茲、布若威等人的研究，本文試圖指出資本控制的兩種轉變趨勢，即從“硬控制”（專制控制）向“軟控制”（霸權控制）的轉變和從“顯控制”（實體控制）向“隱控制”（虛擬控制）的轉變。

　　外賣騎手之所以在工作中感覺到“自由”，除了因為上下班時間自由以外，很大程度上就是因為對他們的管理走向了隱形化。在騎手配送以前，平臺系統已經通過數據計算出預計送達時間并規劃配送路線；在騎手配送過程中，平臺系統還會根據實際的配送情況調整時間與路線，騎手要做的是按照平臺系統的規劃路線盡力實現平臺系統的送達時間。因此，對騎手的過程控制更多地被轉化成了結果控制。如果騎手沒有按照預計的時間和路線配送，來自消費者的督促（通過平臺軟件“催單”或直接打電話詢問騎手遲到或偏移配送路線的原因）會讓騎手重新回到平臺系統計算的時空規劃中。而其他在既定時空規劃中勞動的騎手則只會把量化的控制（預計時間、路線導航）當成督促、協助自己完成配送任務、獲得配送工資的手段。從這個意義上來說，隱形控制無疑削弱了騎手反抗的意愿。

　　盡管平臺系統實現了對騎手勞動過程的全程管理，但平臺系統在管理上并非完美無缺。這也是外賣平臺公司要不斷升級平臺軟件的原因。平臺系統在管理上的“漏洞”給了騎手“可乘之機”，經驗豐富的騎手在經年累月的工作中總能發現平臺系統管理中的“漏洞”。通過“報備”延長因“掛單”而延誤的配送時間，既是騎手工作自主性的表現，也是騎手反抗平臺系統“數字控制”的體現。但就在騎手們紛紛效仿此法時，平臺系統也在源源不斷地收集來自騎手的數據。“報備”數據和因“掛單”造成的超時、投訴數據的異常引起了平臺系統的注意。最終，平臺系統升級，騎手“掛單”成為歷史。由于平臺系統的“漏洞”最初是騎手發現的，因此騎手實際上在不知不覺中參與了平臺系統對其自身的管理。而且我們不難預測，“數字控制”與騎手自主性的較量總會以“數字控制”獲勝而結束，因為前者通過對后者數據的收集和分析做到了“知己知彼，百戰不殆”。因此，“數字控制”的過程也是騎手自主性空間被不斷蠶食的過程。

　　最后，盡管平臺系統用于管理騎手的數據是客觀的，但其背后存在利益導向。技術不管再怎么飛躍，本質上依然服務于資本（Zuboff，2015：75）。而對技術神話的盲目推崇時常讓我們放松對幕后操作的警惕。因此，我們應該看到，平臺系統并非客觀中立的“管理者”，“數字控制”的背后存在著資本操縱的身影。如果說社交媒體、購物網站的內容會根據受眾的偏好和習慣進行因人而異地推送已成為公開的秘密，那么我們也有理由相信，互聯網平臺公司正將他們收集來的數據運用到使其利益最大化的管理中。正如凱西·奧尼爾（Cathy O' Neil）在《算法霸權：數學殺傷性武器的威脅》一書中告誡人們停止對大數據的盲目聽從一樣，我們必須清醒地認識到，“有些選擇無疑是出于好意，但也有許多模型把人類的偏見、誤解和偏愛編入了軟件系統，而這些系統正日益在更大程度上操控著我們的生活”（奧尼爾，2018：V）。隨著人們的日常生活被各種互聯網平臺包圍，無論消費者還是勞動者，要避免自己最終淪為互聯網平臺下的“數字難民”，就必須看到數據潛在的陰暗面，警惕技術背后的資本操縱，通過反思、批判和行動抵制平臺公司的數據侵犯。

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