劳动节谈数字时代的劳动

大家好，今天要跟大家分享的是尼尔·塞尔温（Neil Selwyn）关于社会学研究视角下数字时代的劳动的文章。原文见他的专著What Is Digital Sociology?, Polity, 2019, 第二章。译者：王立秋。

尼尔·塞尔温，澳大利亚莫纳什大学教育文化与社会学院、莫纳什数据未来研究中心教授，近著有《机器人应该取代教师吗？AI与教育的未来》（Should robots replace teachers? AI and the Future of Education, Polity, 2019）。

王立秋，云南弥勒人，北京大学国际关系学院博士，哈尔滨工程大学人文社会科学学院讲师。

译文仅供学术交流，请勿作其他用途。

社会学怎样研究数字时代的劳动？

在20世纪最后几十年里，人们普遍预期，新技术会减少对“硬工作”的需要，普遍改善人们的工作生活。的确，技术的营销持续地向人们许诺这样一种感觉：通过数字技术，无需工作，就能把各种新的、令人兴奋的事情做好。这样，很多人也就不会想着从工作和劳动的角度来思考数字技术。可当代社会的持续数字化，除在劳动的合作和分配上带来重大变化外，显然也涉及了大量的脑力和体力劳动。

虽然在这方面，人们普遍缺乏考虑，但数字时代工作迅速变化的性质，也成为数字社会学中一个突出的兴趣点，并经常被纳入所谓的“数字劳动”研究。这个领域研究和探讨的问题包括，数字技术怎样改变了既有工作和职业中的工作模式，以及，数字技术怎样支撑各种表面上新颖的分散工作。学者们也对这个问题很感兴趣，即，价值是怎样从大规模线上受众的无偿行动中创造出来的。因此，数字社会学家热衷于探索以下问题：“数字经济中的‘劳动’是什么意思？”（Kuehn and Corrigan 2013）谁在什么条件下参与数字形式的工作并造成什么结果？工人在多大程度上得利和获得更多的自主权，又在多大程度上遭到被进一步剥削和异化了？工人是怎样体验这样的工作的，这样的工作包含什么样的不平等？

（i）传统工作的数字化

第一个问题是，数字技术正在怎样改变传统的工作和职业。在这里，研究者记录了数字过程和实践是怎样重塑既有的工作和职业的。比如说，以尼科尔·科恩（Nicole Cohen 2015a: 100）论述了“数字时代新闻工作的格式变化”，即数字技术日益使记者的工作碎片化、自动化并加快了新闻工作的速度。科恩等人强调了一系列的变化。比如说，如今，新闻生产已经到了这样的阶段：人们可以把一部分报道自动化，用计算机自动生成一些体育、金融和天气报告；并从所谓的内容农场提取其他报道，雇佣低薪的自由职业者来通过数据挖掘和内容聚合快速重写文本。新闻机构渴望依赖线上受众，把它们当作不需要支付报酬的内容来源来加以利用——更多地使用“公民新闻”，邀请博主进驻，鼓励受众评论和反馈。

这些进展都对当代新闻工作的性质产生巨大影响。特别是，科恩认为，如今新闻输出受到了持续的分析检查，从对“新闻价值”的自动化评估，到对受众“流量”和“参与度”的实时分析。这些元数据和分析规训了记者在写什么、不写什么的决定，逼他们生产能带来“高点击率”和“高用户粘性”的故事。就像科恩总结（2015a: 113）的那样：“数字生产过程正在损害作为创意努力的新闻工作，挑战其独立性和自主性。”

类似的问题和张力，也显见于许多其他形式的职业工作。比如说，塞尔温等人（Selwyn et al. 2017）指出，数字技术正在重塑学校教师的工作。这包括教学活动的标准化，和对“防范教师”的预先制定好的线上课程计划的启用。响应新闻编辑室的各种指标，数字技术进一步强化了对教师工作的量化和评估——尤其是，越来越多地用上了“学习分析”和其他监控、反馈工具。最后，塞尔温（Selwyn 2016: 21）指出：“也许，最重要的潮流，是学校工作的跨时空数字扩展”，人们越来越预期教师在原来的“上课时间”外和学生、家长和同事互动。

我们可以认为，此类数字技术的应用给新闻编辑室和教室原本传统的工作环境带来了现代的高效。其他研究也表明，新闻编辑室的分析可以起到激励和安慰一些记者的作用，但在不同的工作语境中，服从的性质大不相同（Bunce 2018; Petre 2015）。但数字社会学也提醒我们注意，值得警惕的地方也很多。比如说，科恩和塞尔温详述的那些进展大多涉及职业工作的碎片化，使对本应复杂和创造的任务的构想，日益与对这些任务的执行分开。对数字技术给工作过程“松绑”的能力的热情，往往会掩饰这样的可能性：数字技术也可能通过持续地标准化和分解工作，破坏判断和专业知识，从而降低原本需要大量训练的职业的技术要求。科恩和塞尔温的分析很快就得出这样的结论，即这些技术变革并没有给多数记者和教师带来好处。的确，一旦默会知识失去价值、任务标准化，那么，这些工作就可以和专业化的工人分开，并因此而可以被外包出去和/或自动化了。

这些研究起到了平衡对21世纪工作场所的夸张宣传的作用。的确，可以说，当代工作场所的许多技术变革正在加速劳动过程的重构——劳动不再由工人来主导，而日益为管理者、行政部门和外部的商业利益所控制。数字社会学因此而指出，表面上的技术高效可能实际上起到了使工人越发疏离（异化）、脱离其任务的作用。虽然不是这些问题的根源，但数字技术的确放大了各方面——表演性、考核、去技能化、生活-工作平衡和劳动的临时工化——的压力。

（ii）新形式的分散、离散工作

除“传统”工作的数字化外，研究数字劳动的学者也在探索新形式的分散的、自动化的和碎片化的工作——特别是“零工经济”中的基于信息服务的“微工作”和数字协调的自由职业的众包。这些“非常规形式的劳动”（Sevignani 2013: 130）都反映了一种日益流行的趋势，即通过网络化技术来大规模地分配工作、协调工人。

比如说，“微工作”的分配和协调，就是把更大得多的项目的小的部分以低价分包给全世界分散的个体（Walker 2012）。像Clickworker和Cloudfactory那样的著名微工作平台吹嘘自己有成千上万的注册工人。在这些平台中，最著名的（被研究得最多的）是亚马逊的“Mechanical Turk”（AMT）平台。AMT建立于2005年，在营销的时候，它吹嘘自己能“在全球范围内，24×7全天候地按需”提供一百万以上的“劳动力”，任何“请求者”都可以预先测试并委托他们来执行任务。值得注意的是，这个线上分包模型起初源于IT产业处理大量非结构化数据的需求。的确，微工人持续提供了大部分“基础设施劳动”，这些劳动，维持着网络的运转。其中就包括报酬低廉的审查员，他们要人工过滤和审核内容，预先测试算法并测试代码。对廉价线上数据工作的需求已经拓展至许多其他信息和数据相关领域，这些领域也吸纳了不少寻找廉价/充足实验对象来源的学术研究者。

另一种形式的数字劳动是自由职业的零工经济，其中最为人们所熟悉的是流行的拼车服务（Uber、Lyft）、外送服务（Deliveroo、Foodora）和家政服务（TaskRabbit）。这些平台吹捧自己支持日渐兴隆的“随叫经济”，把工人重新打造为“微型企业家”，后者“是自己的老板，工作时间灵活，并几乎控制着关于平台经验的一切”（Schor and Attwood-Charles 2017）。虽然最终的任务往往在性质上是体力劳动（比如说，驾车、送货、清洁），但所有的交换，都是通过专门的应用发生的，是应用，把工人和具体的任务和安排关联起来。就像马林和钱德勒（Malin and Chandler 2017: 382）在描述Uber基于平台的性质时说的那样，“整个交换（包括沟通、支付和行程结束后司机与乘客的相互评价）都依赖移动电话的定位和信息功能，都是通过这些数字应用发生的。”

跳出产业和投资者对像Uber和AMT那样的平台的热情来看，一个明显的社会学问题是，在多大程度上，这些新形式的劳动构成了对工人的赋权或剥削。表面上看，这些劳动属于酬不抵劳的雇佣，工人只享有最低限度的保护和权利。但研究数字劳动的学者也发现，虽然微工作和零工可能看起来技术要求很低、剥削性很强，但这些劳动形式比它们看上去的要更复杂。比如说，伊拉尼（Irani 2017）报告说，在“最活跃的”亚马逊Turkers中，一半以上有大学学位。除赚取收入外，一些工人也重视这点，即他们能够策略性地使用平台来补充自己主职业的“停工期”。这些工作也不完全令人不快；研究表明，微工人会有“源源不断”的吸收和享受的体验，这些体验会让他们像玩电子游戏一样“完全沉浸在任务之中”（Bucher and Fieseler 2017: 1870）。

经验研究也使我们认识到工人对这些劳动条件的战略性介入。尼哈·古普塔（Neha Gupta）报告说，印度的Turkers会建立线上论坛非正式地吸收新成员，设定伦理规范，提供建议和社会支持，在有好活的时候提醒别人，评价请求者和发牢骚（Gupta et al. 2014）。类似地，罗森布拉特和斯塔克（Rosenblat and Stark 2016: 3759）发现，Uber司机也建立了论坛“来学习在Uber平台上取得成功的把戏和诀窍；比较和分享实践和屏幕截图；社交性地抱怨乘客和公司；讨论Uber的各种做法（包括乘客版应用和司机版应用的不同）”。但这些建设和看管社会资本的例子是有限的。就像伊拉尼（Irani 2017: 3）总结的那样，“不过，工人分散于不同地区这个事实可能减弱工人彼此认同和采取集体行动的能力。”

另一个反复出现的，社会学关注的问题是对这些工人的基于技术的控制，也即“他们对和他们绑定的平台的服从和依赖得到了强化”（Casilli 2017: 2068）。比如说，有研究已经探索过对Uber和Lyft司机来说，更多的自由和灵活性的许诺，是怎样和形式上“更软”也更不显眼的自动化的监控和算法分析相矛盾的（Shapiro 2018）。基于数据的控制尤其重要，平台会利用信息的不对称来影响工人的决策。比如说，沙皮洛的研究强调，“公司的远程调度员能在实时数字地图上看到工人群体的状况”，但他只会给司机提供部分信息，以“推动”他们接受满足平台需求的特定任务。

另一个重要发现是这些工人随阶级、种族和地理的分化。这样的差异也见于其他许多形式。比如说，关于芝加哥TaskRabbit的使用情况的研究发现，服务“提供者”不太会接受来自位于城市低社会经济地区的消费者的工作要求。而且，真到这些区域工作的服务提供者，也往往会要求消费者给他们的服务打更高的分数（Thebault-Spieker et al. 2015）。在其他地方，马林和钱德勒（Malin and Chandler 2017）也指出，Uber乘客在看到司机是有色人种后，更有可能取消订单。类似地，研究发现，微工作机会的分配也会受制于马克·格雷厄姆（Mark Graham et al. 2017: 158）所谓的“海外劣势（liability of foreigness）”。对在西语区、亚非区域设立的微工作平台的分析发现，顾客稳定地偏好在他们看来受过良好教育、说第一语言的工人。这与从关于工作伦理和语言技能的族群化假设角度来看，南非和非洲工人给人的负面刻板印象形成了鲜明的对照（Graham et al. 2017; Galperin and Greppi 2017.）。就像伊拉尼（Irani 2013）总结的那样，这些“差异基于旧有的、性别化的劳动分工，后者可能通过基础设施，在全球规模上得到复制。”

（iii）作为“自由劳动”场所的社交媒体

关于数字劳动的文献的第三个潮流和这样一个问题相关，即，价值是怎样通过线上受众的无偿行动创造出来的。这就是特拉诺瓦（Terranova 2000）描述的“自由劳动”，也就是说，各种形式的线上参与，“其中，剥削、快乐、工作和休闲变得更难区分”（Aroles 2014: 145）。对研究数字劳动的学者来说，一个显著的问题在于，个体是怎样用社交媒体来创造可被其他各方挪用，用来获取利润的价值的（Bodle 2016）。比如说，脸书的商业模式靠的，是挖掘数据和向第三方出售数据（这些数据被用来在平台上定向投放广告和对消费者进行详细的数字画像）。此外，用户给脸书贡献的内容也起到了创造意见、品味、主体性和其他可供脸书榨取商业利润的文化内容的作用（Cote and Pybus 2011）。就像福克斯和赛维格纳尼（Fuchs and Sevignani 2013: 267）总结的那样，“用户在脸书上的劳动也创造商品和利润。因此，它也是生产劳动。但用户并不会因此而得到报酬。”

另一种形式的自由劳动是用户在使用网络时进行的“共创劳动”（Banks and Deuze 2009）。共创劳动的一个例子，是像电影、漫画和球队那样的大众文化产物的粉丝在线上搞的大量业余创作。有学者指出，对文化产业来说，各种类型的线上粉丝同人小说是非正式的公关和营销，它们给“大规模生产的商品增加了价值”，本“应得到补偿”（De Kosnik 2013: 110）。的确，现在，很多公司也刻意朝在社交媒体用户创造和分享的内容中凸显自己的品牌和产品的方向努力。当然，对许多用户来说，社交媒体活动可能看起来不像工作。的确，这种自由劳动经常被当作自愿的、利他的、赋权的自我表达和创造来赞美（参见Lindgren 2017; Shullenberger 2014）。但社交媒体也依赖用户来花大量的实践和精力来消费和生产内容。因此，无论是否认为自己是在工作，大部分社交媒体用户实际上都参与了各种认知、交流和合作活动，而这些活动又创造出新的“非物质”产物。

另一种类型的自由劳动和用户的此类活动有关：在从事这些活动的时候，用户预期自己日后能获得回报。这种活动被描述为“希望劳动”，也就是说，“人们怀着未来获得就业机会的希望从事的，目前无偿或欠补偿的工作”（Kuehn and Corrigan 2013）。这种劳动的例子包括经常给像亚马逊那样的网站写评论、给内容分发网站写体育博客、给像Threadless那样的网站提交设计创意、给像Youtube那样的视频分享网站投递自制节目的个体。所有这些活动都涉及被当作“着眼于未来的投资”来从事，希望自己的天赋能够借此而被发现的无偿工作（ibid.）。这些形式的“希望劳动”标志着，无偿工作被重塑为数字经济的一个人们预期要做（如果还不是想做的话）的元素。

驱动这些渴望成功的活动的，是少数能够成功地把自己的内容变现的社交媒体用户的成功。比如说，许多自由劳动者渴望获得所谓的影响者（influencers）或小名人（micro-celebrities）的地位（Abidin 2017）。这些个体定期在线上生产与自己的个人生活方式和像时尚、美容秘诀和游戏那样的特定话题相关的内容。对这些形式的劳动的研究强调了此类工作的巨大要求——尤其是维持自己不是有偿的专业人士这一表象所要求的“装出来的真实”和“精心校准的业余”（ibid.）。比如说，达菲和维斯辛格（Duffy and Wissinger 2017）强调了这些形式的社交媒体工作中隐含的各种充满压力的“情感劳动、建立个人品牌的劳动和永不停歇的创业劳动”。在其他地方，达菲（Duffy 2017）也指出在这个过程中反复出现的性别、阶级和地位的不平等，从哪些Youtube和Instagram博主能成功发展出有利可图的事业的角度来看，这些不平等是显然的。和在之前描述的微工作和零工那里一样，虽然所有网络用户都可以使用同样的平台，但这些形式的数字劳动肯定不是公平或民主的。

数字劳动——反复出现的主题和问题

数字劳动研究中的一个核心主题是我们在讨论中经常提出的那个问题，即“数字劳动新在哪里？”在何种程度上微工作、零工经济、影响着和自动化的复制编辑代表“一种重新想象的资本主义”（Schor and Attwood-Charles 2017）？反过来说，从哪些方面来看，这些东西只是存在已久的经济和社会条件的延续？研究数字劳动的学者很快就承认了这点，即，许多与这些形式的数字劳动相关的张力和动力机制已经存在一段时间了。比如说，自由职业、计件工作、不从自己手艺赚钱的无偿的学徒和创意工作者的实践早就有了（Cohen 2015b）。就像关于产销合一（Ritzer 1993）和合产（Dujarier 2015）的社会学文献提醒我们注意的那样，过去五十年来一些最成功的公司靠的，就是让消费者去工作。在无偿的家务工作和数字资本主义的运作方式（即依靠捕捉和利用数字媒体用户看似自愿的无偿活动）之间有明显的相似之处（Jarrett 2015）。因此，虽然这些数字劳动的实例可能涉及生产方式在构造上的变化，但看起来，许多不平等的生产关系依然没有发生变化（Schor and Attwood-Charles 2017）。

因此，显然，数字劳动的兴起，和后工业转型隐含的更加广泛的“对工作的再组织”相互交织（Flecker et al. 2017）。脸书、优步和AMT的发展，延续了那些持续了几十年的趋势，比如说，直接雇佣的衰落、“不稳定”雇佣和临时雇佣劳动的兴起、以及工人权利的减少。类似地，像新闻编辑室和学校那样的传统工作场所使用数字技术的方式也反映了，在所有就业部门，高效、标准化、“新管理主义”和“企业改革”的策略越发根深蒂固了。因此，从所有这些方面来看，我们需要把数字劳动放到先前的这些经济和社会逻辑的语境中去理解。

在这个意义上说，事实证明，数字社会学是一种有效的方法，它能帮助关于数字劳动的讨论跳出这些形式的工作是“好”是“坏”这个过度简化的问题。一切批评都必须考虑这个事实，即微工作、零工经济、无偿的内容创作和社交媒体影响看起来也是这样的实践：一些个体是自己选择参与其中的。无论从记者主动使用各种指标还是从社交媒体用户主动创作内容的角度来看，我们都可以说，“控制最终取决于工人自己遵从公司投射给他们的计算合理性的意愿”（Shapiro 2018）。与把这个工作完全斥为各种形式的奴役和剥削相反，研究数字社会学的学者乐于反思为什么这些实践会越来越显著。因此，上文概述的许多写作和研究致力于神话我们对“用户可能从自己的劳动中提取的价值”的理解（Hughes 2014: 650）。在这个意义上说，对许多个体来说，这些形式的工作显然能给他们带来个人的好处，我们不能轻易否定这些个体。此类工作有双面的、矛盾的性质。它从社会的角度来看有意义，从经济的角度来看必不可少，既丰富个体，又剥削个体（Jarrett 2015）。

不过，虽然需要找一个平衡的观察角度，但数字社会学的确提出了不少关于数字劳动的，值得更广泛关注的问题。首先，许多这些数字环境遮蔽了正在进行的劳动，就像特雷伯·肖尔茨（Trebor Scholz 2013:2）所说的那样，这些活动“感觉上、看起来、闻起来根本不像劳动”。社交媒体、智能手机和其他个人技术当然是使个体甚至在工作时也感觉不到自己在工作的有效手段。这些使用技术的形式被塑造为游戏而非工作（Scholz 2013）——比如说，某种又“酷”又“有趣”，由个体“激情”主导的事（Jarrett 2015）。

这些技术也使劳动变得高度个体化、孤独和唯我。上述许多数字劳动把责任和风险牢牢地放到个体工作者而非雇主那边（许多雇主也拒绝承认自己是雇佣者）。这就导致了劳动者的双重异化：个体不但疏离了生产过程和被创造出来的产品，也疏离了其他工人。因此，工人失去了集体、合议式工作的感觉，也因此而失去了对集体享有权利和保护的认识和劳动的尊严（Fish and Srinivasan 2012）。在这个意义上说，数字劳动研究能提醒我们重新关注社会学关注的基本问题，即结构与能动性之间的互动，社会关系和社会变革，以及从人的经验的角度来看数字技术的重要性。