基于扎根理論的零工算法應用和從業者反饋研究

關英敏 吳昕凈 陳柯錦 李嘉銘

摘 要：為了解零工經濟平臺算法應用與從業者反饋之間的關系，文章從平臺算法、從業者行為以及兩者之間的聯系三方面進行研究分析，進而確定兩者之間的關系模型，整個研究基于扎根理論的研究方法，通過對零工從業者進行半結構化深度訪談，將訪談結果用Nvivo12Plus進行編碼處理，最后進行數據飽和度檢驗，從而得出零工算法與從業者反饋之間的關系模型。研究結果表明：平臺算法與從業者感知之間存在著非常緊密的關系，平臺的算法大部分都影響或間接影響著從業者的行為。最后，針對平臺對從業者行為控制較強現狀，提出了可行性建議。

關鍵詞：扎根理論 零工經濟 平臺算法 行為控制

中圖分類號：F240 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2023）04-288-03

當今社會科技飛速發展，世界正在經歷百年未有之大變局，網絡快速發達，互聯網影響著我們工作生活的各個方面，為我們提供便利。加之移動設備互聯技術和移動支付技術的普及，互聯網大數據技術正不斷催化著更多“短時零工工作”的形成。零工經濟蓬勃發展同時也更加多元化，衍生出了各種不同的平臺企業和零工模式：美團、餓了么等外賣配送平臺，滴滴、花小豬等出行共享平臺，58到家、好大夫在線等技能共享平臺，以及抖音、虎牙等短視頻直播平臺等。在線勞動平臺改變了傳統的用工方式，提供了更加自主靈活的工作模式吸引了大批零工從業者，這種工作模式也是供需匹配的一種表現，即時獲得需求信息并及時完成工作任務，相對于傳統企業，零工經濟平臺具有顯著優勢。尤其新冠疫情的出現，給國民經濟帶來了不小的沖擊，很多企業、店鋪難以為繼，大批工作人員下崗，而零工從業者的隊伍隨之擴大，這進一步凸顯了零工經濟模式的優勢和價值，對于穩定就業及國民經濟的恢復和發展起到了重要作用。

而在平臺算法與從業者行為反饋兩者關系的研究中，有學者認為平臺算法往往以客觀效率標準為本，解決供需匹配、過程管理和結果評估等具體問題，改進平臺算法有助于提升零工從業者積極的情感體驗和行為表現，有助于提高零工經濟中從業者工作的滿意度。平臺對于“零工經濟”的重要性在于協調分工并且控制從業者的從業過程，而算法在這其中管理業務、評估結果等方面發揮著關鍵作用。算法通過中立客觀的技術解決辦法，以非歧視性的方式處理，避免了人為主觀判斷的干擾。同時，算法也是一種全面的數字管理技能，進入生產的每一個階段，并了解相關因素，包括人類的情感和偏好。也有學者系統歸納出算法控制具有算法推薦、算法限制、算法記錄、算法評級、算法替換和算法獎勵六個方面的實踐內容。工作滿意度高的勞動者對所做的工作有強烈的認同感，從而對工作人員的組織承諾、工作滿意度和工作績效產生積極影響，進而產生積極的工作態度，愿意投入更多的時間、精力和資源。但也有研究表明，平臺算法的控制會給零工工作者帶來不良的工作后果，高強度、超負荷、訂單獎勵引導以及懲罰壓力，使零工從業者經常處于焦慮狀態中。

探索算法應用和從業者反饋已成為當前零工經濟模式下一項重要的研究課題。現有文獻對平臺算法及從業者行為反饋展開了豐富的研究，但缺乏零工從業者感知算法視角下的行為探討，基于此，本研究采用扎根理論方法，通過深度訪談了解零工從業者從事工作的薪資狀況、工作過程中出現的不合理事件、獎懲制度等內容，深入分析零工經濟背景下數字技術與零工從業者交互和協作過程中的科學管理問題。

一、研究設計

（一）數據來源

本研究采取開放性深度訪談的方式來有效地收集數據。在正式進行訪談前，本研究小組通過收集相關資料與組內討論大致擬定了預防談提綱并廣泛尋找身邊不同行業的零工工作者進行預防談。通過預防談大致了解不同行業零工工作者年齡、工作年限、工作形式、對于零工經濟算法的感知等相關情況。在預防談期間小組內不斷對預訪談記錄分析、討論，并在此基礎上修訂、完善確定了正式訪談提綱。最終確定圍繞網約車與外賣配送這兩大行業進行正式訪談，正式訪談主要圍繞平臺算法和勞動者反饋這兩大核心開展。

所有訪談均在2022年3至6月開展，由于是疫情期間，本課題組的所有訪談均通過線上方式進行，訪談小組開展了半結構化深度訪談，每輪訪談的時間基本控制在40min-1h。在征得受訪者同意的情況下進行全程錄音，并且在訪談結束后對音頻進行文字轉錄、整理，形成研究分析所需的訪談資料最后進行編碼。其他數據信息來源還包括研究人員對于網約車司機和外賣騎手在微信群、抖音平臺、新浪微博等社交APP的發言帖，匯聚成網絡文本；關于網約車司機和外賣騎手的相關新聞采訪和報道；官方APP、平臺官方網站的公開信息，以及公開發表的相關書籍和文獻資料等。

（二）樣本描述

本研究的正式訪談在全國范圍內找到15個受訪者，其中8個網約車司機與7個外賣騎手，關于樣本的基本特征描述見表1。在15份有效樣本中，我們對受訪者進行兼職與全職的區分，平均年齡為35歲，平均日工作時長8小時，平均工作年限為3.5年。網約車司機中專職司機占50%，兼職司機占50%，外賣騎手中全職騎手占53%，兼職騎手占47%。具體見表1。

二、編碼與模型構建

（一）開放式編碼

通過對整理后的原始訪談數據進行逐詞逐句的開放式編碼，本課題組將已獲得的訪談數據逐漸概念化。同時，本文運用Nvivo12Plus進行數據處理，在原始訪談數據中共標記出了585項節點，并對這些原始節點的進一步歸納和提煉，最后通過編碼形成初始概念。部分平臺算法和勞動者反饋的開放式編碼結果如表2所示。

（二）選擇性編碼

在現有的開放性編碼的基礎上，本課題組對開放式編碼的初始概念做了進一步處理。將有關聯的初始概念進一步篩選、歸納，識別出了19個與零工從業者對算法感知相關度較高的副范疇，進一步地提取出平臺算法和個人行為兩個核心范疇。

（三）理論性編碼

通過對現有開放式編碼和選擇性編碼的進一步分析，本課題組發現平臺算法與從業者行為之間存在著密不可分的聯系，平臺算法對零工從業者的行為產生了不小的影響，部分平臺算法與從業者行為關系如圖1所示。

（四）理論飽和性檢驗

為了檢驗本研究的理論飽和性，本研究對預留的4分訪談數據進行編碼，逐步進行了開放性編碼、選擇性編碼以及理論性編碼，并進一步提取副范疇和核心范疇，發現與現有的核心范疇等基本吻合，并未出現新范疇。當“新的數據中再沒有新的概念、范疇或關系出現，在研究中抽象出的概念或范疇已經足以涵蓋研究者所獲得的數據乃至新的數據”時，便認為理論已飽和。因此，本課題組認為認為，本研究的“平臺算法應用與從業者反饋關系”模型基本通過理論飽和檢驗。

三、結論與建議

（一）研究結論

本研究運用扎根理論的研究方法，通過對現有的零工從業者的訪談記錄進行開放性編碼、選擇性編碼和理論性編碼這一系列經典扎根的編碼流程，構建了平臺算法應用與從業者反饋關系模型，研究發現如下：

平臺算法與從業者感知之間存在著非常緊密的關系，平臺的算法大部分都影響或間接影響著從業者的行為。平臺依據多因素派單，從業者就會根據平臺算法考慮的因素主動提高接單機會；平臺對從業者設置各種評分獎勵，從業者就會想方設法主動提高自己的評分；平臺控制從業者的最低工作量，從業者就會合理調配自己的工作時間，在滿足最低工作量的前提下盡量提高自己的單量；平臺設置各種智能派單算法，從業者就會根據自己的經驗總結出一些技巧，并將其運用到實際的工作當中去；平臺對從業者進行路線規劃指導，從業者就在平臺的指導下靈活規劃自己的送單路線；平臺嚴格控制從業者的送單時間，要求從業者在規定的時間內必須完成這一單，從業者在時間不夠的情況下可能就會違反交通規則，導致交通事故多發，從業者的人身安全難以得到保障。

（二）啟示與建議

針對零工經濟相關算法下存在的不足之處，本文對零工經濟相關企業的提出建議：

平臺對于零工從業者的控制應適當。當平臺控制過強時可能會導致從業者在工作中為滿足平臺嚴格的要求從而使自身的安全難以保證。零工從業者在企業中的權益保障不到位，就可能影響零工從業者對零工企業的感知和滿意度，甚至間接導致零工從業者離職，會給零工企業的留人方面造成不小的困難。相反，當零工單位對從業者適度控制時，使得從業者處于相對寬松積極的工作氛圍中，這更有助于規范從業者的行為，提高從業者的積極性，為企業創造更多的價值。

在與零工從業者的訪談中本課題組發現，大部分零工企業對于從業者與顧客重視程度不平衡，或多或少都存在重視顧客而輕視從業者的行為。在保障顧客權益時忽視了保障從業者的權益，從業者對此感受明顯，但卻又無可奈何。這也會影響零工從業者對零工企業的滿意度。這也可能間接導致零工從業者離職。建議零工單位設計出更多能讓從業者可自主選擇的算法，并且重視從業者的感受，盡可能了解從業者的需求，保障從業者權益，增強從業者的歸屬感，提升零工從業者對零工單位的滿意度。

[基金資助：2022年太原工業學院省級大學生創新創業項目《零工經濟下勞動者對平臺算法感知研究》階段性研究成果，項目編號：21，指導老師：郭彤梅、張欣。]

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（作者單位：太原工業學院經濟與管理系 山西太原 030008）

[作者簡介：關英敏，吳昕凈，陳柯錦，李嘉銘，太原工業學院經濟與管理系學生。]

（責編：賈偉）