张莉　林朗月

【摘 要】随着信息技术和智媒技术的迅速发展，网络用户成为数字劳工的问题引起学界的广泛思考。数字资本借助传播技术的力量，依据个性化推荐的信息分发机制，让算法平台逐渐成为信息的“把关人”，数字劳工服从“把关人”的权威，在此基础上建构“分工”的数字劳工劳动现状。本文通过问卷调查法与案例分析法对抖音算法平台上的数字劳工群体进行分析，揭示了数字劳工在算法平台上的分工现状，从传播政治经济学角度对数字劳工的分工议题进行研究，为其提供新思考和新路径。

【关键词】数字劳工;算法平台;个性化推荐;分工

随着信息技术的迅猛发展，互联网以前所未有的速度、广度和深度嵌入社会生活的方方面面。截至2021年6月，我国网民规模达到10.11亿人，人均每周上网时长约为26.9个小时。[1]为高效利用爆炸式增长的海量信息，算法技术应运而生。人们借助跨时空、连接性和承载海量信息的互联网技术，从事信息生产与消费的工作并将之商品化，而网络空间的信息生产和消费与现实世界性质相同，均有劳动力再生产与征用的劳资关系。[2]算法技术在劳动力市场上的应用引起广泛关注。本文以算法平台为研究对象，旨在分析算法技术赋权的平台上数字劳动者的分工情况，揭示算法平台的规训下数字劳工分工现象。

一、算法平台和数字劳工相关概念的界定

（一）算法技术

随着信息技术的发展，算法是“一种有限、确定、有效并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法，是计算机科学的基础”。[3]简单来说，算法是一种基于数据分析、计算机执行任务的命令，也是计算机实现程序目标的途径和方法。[4]算法通过收集网络用户的信息，分析其在平台上注册数据、浏览痕迹、点击行为和下单记录来进行用户画像，并以此来优化算法，精准地向用户推送其感兴趣的信息，进而增强用户平台黏性，扩大用户数量。

（二）算法平台

在网络空间，“平台”一般指的是网络媒体组织根据各类用户主体情况而建立的网络媒介，其最大的特征是开放性，可接纳无数的网络用户，能承载海量信息的收发，是网络经济的重要载体。算法技术作为信息过滤的重要手段，平台借助算法推荐成为信息分发的“把关人”，冲击着传统媒体信息分发的权力。所谓的算法平台，指的是基于算法推荐技术为各类用户提供信息交换空间的平台，如利用算法推荐的短视频平台抖音、记录生活类平台小红书、问答类平台知乎、资讯类平台微博等，这些都可以归为算法平台。本文认为抖音平台是社会化媒体利用算法技术进行信息推荐的最具代表性平台，所以本文以抖音平台为分析对象，研究抖音算法平台规训下数字劳工趋于精细分工的现象。

（三）数字劳工

关于数字劳工的概念，英国学者克里斯蒂安·福克斯认为，数字劳动是生产性劳动，包括信息通信技术产业链条上涵盖的各种劳动。[5]国内外数字劳工的研究是在马克思主义政治经济学框架下对劳动过程、劳资关系在不同的背景下产生的新变化和新挑战进行批判性思考。概括来说，当前的数字劳工研究主要发展为两个方向：一是以专业数字从业者为主要研究对象;二是以生产性消费的数字从业者为主要研究对象。[6]

（四）从数字劳工到数字劳工分工

在马克思主义政治经济学领域，认为商品以分工为前提，也是货币、资本、剩余价值、利润等一系列政治经济学范畴的前提。分工分为两种：一是社会内部的分工，即“那种通过商品交换互相补充成整个生产，并通过竞争和供求规律对这种生产的各个代表发生作用的社会内部的分工”;二是工场内部的分工，泛指一切不以市场交换为媒介的分工，它服从家长的，或所有者的，或统治者的，或计划者的“权威”。[7]因此，数字劳工的分工指的是生产性消费的数字从业者在算法平台个性化推荐机制下的一种“工厂内部的分工”，数字劳工的分工不以市场交换为目的，而是服从算法平台的“把关人”权威的分工。在算法平台上，数字劳工在个性化推荐技术的规训下，被动地划分为不同的工种。

综上所述，本文以算法平台为主要研究对象，考察算法平台中的“数字劳工”在不断地投喂信息中逐渐专业化，导致算法平台上的内容生产分工精细化趋向。主要通过数字劳工相关问题的网络调查问卷和案例分析展开研究，调查问卷对象为抖音平台用户，共回收有效问卷206份。

二、算法平台规训下数字劳工分工精细化的具体表现

在数字资本主义视域下，分析算法平台上的数字劳工分工，具体表现为以下几个方面。

（一）数字劳工依据自身喜好主动选择工种

算法平台依据其算法评价系統对相同信息习惯的人群进行相同信息的推送。由于信息的同一性，算法推荐机制导致该类受众在某个领域中掌握大量相关的信息和知识。数字劳工花费时间获得自己感兴趣的内容是由一个门外汉到入门再到精通的过程。因此，算法平台因其独特的推荐机制使数字劳工们逐渐分化，使其成为精通某一个领域的专家。比如，由于某类粉丝感兴趣美妆护肤品的内容，抖音平台捕捉到这类信号后，对这类粉丝群体推送美妆护肤品视频，这种花费自己空余时间为视频带来浏览量或热度的粉丝，即克里斯蒂安·福克斯所说的“数字劳工”。粉丝观看视频之后了解和掌握美妆护肤知识，自然也成为美妆护肤品类的“专家”，甚至分化出美妆护肤类博主。对于某一领域的精通，即数字劳工分工的结果。“这些十分不同的、看来是从事各种职业的成年人彼此有区别的才赋，与其说是分工的原因，不如说是分工的结果。”[8]

（二）数字劳工依靠分工经验劳作

在206份有效问卷中，有198份表示抖音平台在较大程度上增加他们对某个话题的信息量。这意味着抖音平台借助算法推荐技术，促使受众对某一领域知识量增加。因为对某事件的熟悉，这些数字劳工们能够快速辨别相关的信息并进行传播和吸收，快速生产出信息，但这些凭经验生产的信息不一定都是正确的。当问到“是否会因为对同类信息的重复接触而快速预判视频内容”时，143个受众表示肯定。其中有一位匿名受访者表示，在2021年抖音年度报告中，她观看了1900个心理学视频，她在看到有相关心理学的视频时表示会快速划走，因为觉得自己对心理学相关信息感到十分熟悉。由此可以看出，抖音平台能够增加受众对相同信息的经验度。分工经验是数字劳工发布信息时，他们根据预存于脑海中的知识对某件事情进行思考或评论，而这些预存的想法是在算法平台不断给数字劳工们输送相同信息下形成的。数字劳工的分工精细化，可以使劳动力在相同的时间内能贡献出更多的注意力或用户生产内容。随着信息效率提高，数字劳工生产力提高，使得互联网上“信息”“数据”“关系”等资源数量倍增，传播速度加快，一定程度上加深数字资本对数字劳工的控制。

（三）数字劳工分工对现实世界产生影响

算法平台使数字劳工产生分工现象，数字劳工对信息从陌生到熟悉的过程，伴随着分工从生疏到熟练的过程。同时这一过程也对劳工自身产生影响。在问卷调查中，178人认为抖音平台会浪费他们的时间，有152人认为抖音平台会加深自己对某件事情的看法。由此可见，抖音算法平台通过持续推送数字劳工感兴趣的内容，即数字劳工在这个内容上的分工，而这个分工影响到数字劳工的现实生活，如浪费时间等。同时，由于选择倾向性的存在，抖音算法平台推送相同观点的信息给数字劳工，加深数字劳工对现实世界的刻板印象。一位匿名受访者表示，在2021年抖音年度报告中，她一共观看了840个美食视频，看视频之后拥有更多的美食知识，知道现实世界中食材应如何处理，同时也会在日常生活里特意去关注视频里提到的菜式。由于算法技术对数字劳工造成分工精细化的现象，会促使数字劳工通过对某一事情的深入了解训练自身的逻辑思维，而这一种逻辑思维是真实存在于数字劳工的脑海中的，同时反作用于现实世界。算法技术作为信息的“把关人”，其信息分发的标准基于算法平台背后的资本逻辑，所以对现实世界的反作用力，成为资本逻辑操纵数字劳工的具体体现。

三、算法平台上数字劳工精细化分工反思

（一）数字劳工的分工将“商品”剥离劳动者

算法平台的个性化推荐机制，为数字劳工推荐自身乐于花费时间和精力的内容，生产出的价值归属于算法平台所有。数字劳工生成的“商品”如注意力、用户生产内容等为平台实际上带来经济效益，但是却没有给数字劳工带来经济效益。在抖音算法平台上的广告投放行业，就是依据用户的数据进行用户画像。然后通过算法推荐系统将广告精准投放，提高用户的商品下单率，以追求投放的最大效率。由于广告是精准符合用户的需求的，导致用户在浏览信息的过程中下单商品。此时用户沦为数字劳工，从事着观看信息或者发布信息的分工，个人数据被转变成商业信息。算法平台抢占受众注意力，花费受众的“非劳动时间”，使生产者和价值拥有者身份产生分离，变相剥夺数字劳工的剩余价值。

（二）数字劳工的分工产生“异己”力量

算法平台不断地给数字劳工推荐他们感兴趣的信息，使其不断地为自己的喜好进行劳作。每一种喜好代表一种工种，这种喜好的固化是分工的固化，也是“社会活动的固化”。分工所形成的对某种劳作的熟练度和所产生的“商品”反过来统治、控制着数字劳工自身，使其不得不去继续劳作。

抖音算法平台2020年财报指出，晚上的时间深圳的用户最活跃，也就是说深圳的用户习惯在晚上打开抖音算法平台进行数字劳动，一旦这种习惯被勒令停止，这些用户便会无所适从，这种分工导致劳工成为过度沉迷于自己喜好的“异己”。算法平台上数字劳工的分工是基于自身喜好而进行的选择，但一方面这种选择是基于算法平台的选择之后用户的再次选择;另一方面是算法平台基于自身的商业利益不间断给用户分发感兴趣的信息，引导用户持续关注某类信息，从而导致数字劳工不断地付出时间和精力为平台生产具有使用价值的“商品”。

由此，数字劳工们沉迷于数字平台，终日遨游于虚拟世界而疏远现实世界人与人的交往、个人智力的发展和社会道德观念的培养。数字资本平台压榨数字劳工原本用来提高自身全面综合发展的时间，用快速的阅读替代深度阅读，长此以往，随着数字劳工群体不断扩大，在算法平台的涵化下必然会出现一批基于电子设备的“容器人”，在一定程度上会导致社会的不稳定。

（三）数字劳动的分工提高劳动效率

通过算法平台同类信息持续推送的规训，数字劳工能对熟悉的信息快速进行劳作，进而提高劳动生产率。而此处的“同类信息”相当于劳动力工作时的同类劳动资料，在对同类劳动资料劳作即“分工”。分工的存在能减少数字劳工在接触其他信息时的大脑对信息的解码和编码时消耗的时间。在短时间内用户能产生出更多“商品”，算法平台也因此在相同的时间内获取更多有价值的“商品”。例如，在抖音算法平台上，一个用户在接受自己熟悉的信息时，可能直奔评论区进行评论，而不是观看完信息之后再去评论，同时他把观看视频的时间花费在下一个视频上。所以在同一个时间内，对信息熟悉的数字劳工能生产出更多的“商品”。

四、结语

综上所述，社交媒体平台语境下，如何应对算法平台带来的负面效应亟须探索。算法平台中的数字劳工在根本上掌握着对算法平台的使用权，數字劳工们可以通过停止浏览的形式来对抗数字资本的入侵。数字提高用户自身的媒介素质，有义务使用户意识到算法平台所产生的“异己”情况，提高对“异己”的警惕，捍卫属于自己的自由时间。同时，算法平台应当肩负起社会责任，算法的设计逻辑应该得到用户、政府的监督，舍本逐末地追求经济利益而忽略社会利益必将带来反噬。政府有关部门应出台相关政策法规，促使算法向善将是更加高明高效的方式，应充分利用“看得见的手”管理“看不见的手”。潮

参考文献

[1]中国互联网络信息中心（CNNIC）.第48次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].http：//images.mofcom.gov.cn/lczx/202108/20210827170205314.pdf.

[2]杨逐原.作为劳动的传播：技术—权力关系中的网络用户劳动及其报酬研究[D].武汉：武汉大学，2017.

[3]Robert Sedgewick，Kevin Wayne.算法[M].4版.北京：人民邮电出版社，2012.

[4]彭兰.生存、认知、关系：算法将如何改变我们[J].新闻界，2021（03）：45-53.

[5]克里斯蒂安·福克斯.数字劳动和卡尔·马克思[M].北京：人民出版社，2020.

[6]夏冰青.数字劳工的概念、学派与主体性问题：西方数字劳工理论发展述评[J].新闻记者，2020（8）：87-96.

[7]张福公，徐强.亚当·斯密的分工理论及其哲学意蕴再研究[J].东吴学术， 2019（06）：104-111.

[8]马克思.马克思恩格斯全集：第31卷[M].北京：人民出版社，1998.

（责任编辑：黄康温）

作者简介   张莉，新疆财经大学文化与传媒学院副教授、传播学博士;林朗月，新疆财经大学文化与传媒学院传播学硕士