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摘 要： 为了解零工经济平台算法应用与从业者反债之 间的关系，文章从平台算法、从业者行为以及两者之间的联系 三方面进行研究分析，进而确定两者之间的关系模型，整个研 究基于扎根理论的研究方法， 通过对零工从业者进行半结构 化深度访谈，将访谈结果用 Nvivo12Plus 进行编码处理，最后 进行数据饱和度检验， 从而得出零工算法与从业者反债之间 的关系模型 。研究结果表明：平台算法与从业者感知之间存在 着非常紧密的关系， 平台的算法大部分都影响或间接影响着 从业者的行为。 最后，针对平台对从业者行为控制较强现状，提出了可行性建议。
关键词：扎根理论,零工经济,平台算法,行为控制
当今社会科技飞速发展， 世界正在经历百年未有之大变局，网络快速发达，互联网影响着我们工作生活的各个方面 ， 为我们提供便利 。加之移动设备互联技术和移动支付技术的 普及，互联网大数据技术正不断催化着更多“短时零工工作” 的形成 。零工经济蓬勃发展同时也更加多元化，衍生出了各种 不同的平台企业和零工模式：美团、饿了么等外卖配送平台 ， 滴滴、花小猪等出行共享平台，58 到家、好大夫在线等技能共 享平台，以及抖音、虎牙等短视频直播平台等 。在线劳动平台 改变了传统的用工方式， 提供了更加自主灵活的工作模式吸 引了大批零工从业者， 这种工作模式也是供需匹配的一种表 现， 即时获得需求信息并及时完成工作任务， 相对于传统企业，零工经济平台具有显著优势 。尤其新冠疫情的出现，给国 民经济带来了不小的冲击，很多企业、店铺难以为继，大批工作人员下岗，而零工从业者的队伍随之扩大，这进一步凸显了 零工经济模式的优势和价值， 对于稳定就业及国民经济的恢 复和发展起到了重要作用。
而在平台算法与从业者行为反馈两者关系的研究中，有 学者认为平台算法往往以客观效率标准为本，解决供需匹配、 过程管理和结果评估等具体问题， 改进平台算法有助于提升 零工从业者积极的情感体验和行为表现， 有助于提高零工经 济中从业者工作的满意度 。平台对于“零工经济”的重要性在 于协调分工并且控制从业者的从业过程， 而算法在这其中管 理业务、评估结果等方面发挥着关键作用 。算法通过中立客观 的技术解决办法，以非歧视性的方式处理，避免了人为主观判 断的干扰 。 同时，算法也是一种全面的数字管理技能，进入生 产的每一个阶段，并了解相关因素，包括人类的情感和偏好 。 也有学者系统归纳出算法控制具有算法推荐、算法限制、算法 记录、算法评级、算法替换和算法奖励六个方面的实践内容 。
工作满意度高的劳动者对所做的工作有强烈的认同感， 从而 对工作人员的组织承诺 、工作满意度和工作绩效产生积极影 响，进而产生积极的工作态度，愿意投入更多的时间 、精力和 资源 。但也有研究表明，平台算法的控制会给零工工作者带来 不良的工作后果，高强度、超负荷 、订单奖励引导以及惩罚压 力，使零工从业者经常处于焦虑状态中。
探索算法应用和从业者反馈已成为当前零工经济模式下 一项重要的研究课题 。现有文献对平台算法及从业者行为反 馈展开了丰富的研究， 但缺乏零工从业者感知算法视角下的 行为探讨，基于此，本研究采用扎根理论方法，通过深度访谈 了解零工从业者从事工作的薪资状况 、工作过程中出现的不 合理事件、奖惩制度等内容，深入分析零工经济背景下数字技 术与零工从业者交互和协作过程中的科学管理问题。
一、研究设计
( 一)数据来源
本研究采取开放性深度访谈的方式来有效地收集数据。在 正式进行访谈前， 本研究小组通过收集相关资料与组内讨论 大致拟定了预防谈提纲并广泛寻找身边不同行业的零工工作 者进行预防谈 。通过预防谈大致了解不同行业零工工作者年 龄、工作年限、工作形式、对于零工经济算法的感知等相关情 况 。在预防谈期间小组内不断对预访谈记录分析、讨论，并在 此基础上修订、完善确定了正式访谈提纲 。最终确定围绕网约 车与外卖配送这两大行业进行正式访谈， 正式访谈主要围绕 平台算法和劳动者反馈这两大核心开展。
所有访谈均在 2022 年 3 至 6 月开展，由于是疫情期间，本 课题组的所有访谈均通过线上方式进行， 访谈小组开展了半 结构化深度访谈，每轮访谈的时间基本控制在 40min- 1h。在征 得受访者同意的情况下进行全程录音， 并且在访谈结束后对 音频进行文字转录、整理，形成研究分析所需的访谈资料最后 进行编码 。其他数据信息来源还包括研究人员对于网约车司 机和外卖骑手在微信群、抖音平台、新浪微博等社交 APP 的发 言帖，汇聚成网络文本;关于网约车司机和外卖骑手的相关新 闻采访和报道;官方 APP、平台官方网站的公开信息，以及公 开发表的相关书籍和文献资料等。
(二)样本描述
本研究的正式访谈在全国范围内找到 15 个受访者， 其中 8 个网约车司机与 7 个外卖骑手，关于样本的基本特征描述见 表 1 。在 15 份有效样本中,我们对受访者进行兼职与全职的区 分,平均年龄为 35 岁，平均日工作时长 8 小时，平均工作年限 为 3.5 年。网约车司机中专职司机占 50%,兼职司机占 50%，外 卖骑手中全职骑手占 53%，兼职骑手占 47% 。具体见表 1.
二、编码与模型构建
( 一)开放式编码
通过对整理后的原始访谈数据进行逐词逐句的开放式编 码，本课题组将已获得的访谈数据逐渐概念化 。 同时，本文运 用 Nvivo12Plus 进行数据处理， 在原始访谈数据中共标记出了 585 项节点，并对这些原始节点的进一步归纳和提炼，最后通 过编码形成初始概念 。部分平台算法和劳动者反馈的开放式 编码结果如表 2 所示。
(二)选择性编码
在现有的开放性编码的基础上， 本课题组对开放式编码 的初始概念做了进一步处理 。将有关联的初始概念进一步筛 选、归纳，识别出了 19 个与零工从业者对算法感知相关度较 高的副范畴， 进一步地提取出平台算法和个人行为两个核心 范畴。
(三)理论性编码
通过对现有开放式编码和选择性编码的进一步分析，本 课题组发现平台算法与从业者行为之间存在着密不可分的联 系，平台算法对零工从业者的行为产生了不小的影响，部分平 台算法与从业者行为关系如图 1 所示。
(四)理论饱和性检验
为了检验本研究的理论饱和性， 本研究对预留的 4 分访谈数据进行编码，逐步进行了开放性编码、选择性编码以及理 论性编码，并进一步提取副范畴和核心范畴，发现与现有的核 心范畴等基本吻合，并未出现新范畴 。当“新的数据中再没有 新的概念、范畴或关系出现，在研究中抽象出的概念或范畴已 经足以涵盖研究者所获得的数据乃至新的数据”时，便认为理 论已饱和 。因此，本课题组认为认为，本研究的“平台算法应用 与从业者反馈关系”模型基本通过理论饱和检验。
三、结论与建议
( 一)研究结论
本研究运用扎根理论的研究方法， 通过对现有的零工从 业者的访谈记录进行开放性编码 、选择性编码和理论性编码 这一系列经典扎根的编码流程， 构建了平台算法应用与从业 者反馈关系模型，研究发现如下：
平台算法与从业者感知之间存在着非常紧密的关系，平 台的算法大部分都影响或间接影响着从业者的行为 。平台依 据多因素派单， 从业者就会根据平台算法考虑的因素主动提 高接单机会;平台对从业者设置各种评分奖励，从业者就会想 方设法主动提高自己的评分;平台控制从业者的最低工作量， 从业者就会合理调配自己的工作时间， 在满足最低工作量的 前提下尽量提高自己的单量;平台设置各种智能派单算法，从 业者就会根据自己的经验总结出一些技巧， 并将其运用到实 际的工作当中去;平台对从业者进行路线规划指导，从业者就 在平台的指导下灵活规划自己的送单路线; 平台严格控制从 业者的送单时间， 要求从业者在规定的时间内必须完成这一 单，从业者在时间不够的情况下可能就会违反交通规则，导致 交通事故多发，从业者的人身安全难以得到保障。
(二)启示与建议
针对零工经济相关算法下存在的不足之处， 本文对零工 经济相关企业的提出建议：
平台对于零工从业者的控制应适当 。当平台控制过强时 可能会导致从业者在工作中为满足平台严格的要求从而使自 身的安全难以保证 。零工从业者在企业中的权益保障不到位， 就可能影响零工从业者对零工企业的感知和满意度， 甚至间 接导致零工从业者离职， 会给零工企业的留人方面造成不小 的困难 。相反，当零工单位对从业者适度控制时，使得从业者 处于相对宽松积极的工作氛围中， 这更有助于规范从业者的 行为，提高从业者的积极性，为企业创造更多的价值。现，大部分零工企业对于从业者与顾客重视 程度不平衡，或多或少都存在重视顾客而轻视从业者的行为。 在保障顾客权益时忽视了保障从业者的权益， 从业者对此感 受明显，但却又无可奈何 。这也会影响零工从业者对零工企业 的满意度。这也可能间接导致零工从业者离职。建议零工单位 设计出更多能让从业者可自主选择的算法， 并且重视从业者 的感受，尽可能了解从业者的需求，保障从业者权益，增强从 业者的归属感，提升零工从业者对零工单位的满意度。
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