“自由职业者数据挖掘“如何指导振兴零工经济，自由职业者要求零工平台算法透明化。他们的斗争为所有人创造公平的工作场所提供了重要的经验教训。
在全球范围内，自由职业者正在发起引人注目、声势浩大的工人权利运动。在多个平台和国家，自由职业者一直在争取正式工身份确认（以期获得诸如病假工资、休假工资、养老金福利和工会权利等福利）、基本安全标准、工资增长和稳定工作安排，以及终止那些支持平台不公平拒录和解雇的流程。许多此类活动的核心是要求透明度，平台对如何收集和分析数据应提供可靠且有意义的剖析。自由职业者要求向他们展示定义、管理和控制他们的算法。
对工人数据的兴趣和对“平台黑匣子”的问询源于两个关键问题。首先，零工和平台工作人员知道他们会产生大量有价值的数据。平台进行零工治理的特点是一个称之为“双重价值生产”的过程：公司提供服务所产生的利润因提供服务之前、期间和之后产生的数据的使用和投机价值而增加。实际上，自由职业者要求平台展示管理他们工作的算法过程，以此来了解他们的劳动如何为公司创造价值。这一要求需要得到确认和补偿。
根据GDPR和2018年英国颁布的新版《数据保护法》，工人确实有权向平台索取他们的个人数据，并有权要求平台解释他们的数据如何参与自动决策。然而，虽然对工人来说，索取个人数据的过程比较简单，但要想数据汇总和分析有意义，这就需要专业资源和技能了。另外还牵涉到工人数据长期维护的问题，因为汇总工人数据需要考虑数据存储在哪里、如何保护和维护数据以及最终谁可以访问这些数据。此外，为了生成实用且可靠的工人数据库，工人必须鼓励彼此提出访问请求并将他们的数据贡献给集体项目。这将会是一个艰巨的项目，而结果却未必完整和有效。
然而，对自由职业者的研究表明，他们对算法的兴趣比对高工资的单纯渴望更为微妙。因为没有雇佣身份，自由职业者被视为自雇人士。对于工作时间和方式，他们应当享有自主权、灵活性和选择权，并清楚地了解如何在工作时保证安全以及如何降低自雇相关的风险。
然而目前，自由职业者并不能享受这些福利。相反，零工和平台工作是有风险的，工人自己必须承担工作所带来的经济、身体和情感上的种种成本。为应对这些风险，工人认为，通过获取对平台数据的访问以及清晰了解平台如何收集和分析他们的数据，可以帮助他们就工作时间和方式做出更明智的选择。工人之所以对平台数据感兴趣，本质上是因为迫切需要可维持生计且安全的零工。
虽然从长远来看，对平台经济的监管和稳固的就业权利是根本必要的，但自由职业者很清楚，他们还需要更容易地获取到有关他们工作条件的信息。他们告诉我们，为获取强有力的劳动保护而进行的法律斗争也是为工人数据权利而斗争。然而，对于工人来说，对算法透明度和问责制的要求带来的挑战和机遇一样多。
对数据的需求直接揭示了平台经济中的权力不平衡。正如现在所设想的那样，数据只是从工人流向平台，在平台上变成了专有数据，产生了价值，形成了大数据。虽然平台享有收集和分析大数据的优势，但当前的数据保护法律作用范围“过小”，并且以个人权利为基础。
尽管如此，从伦敦优步司机那里我们可以看到，GDPR确实为工人提供了强大的行使权利。在工人信息交易所的支持下，伦敦优步司机不仅是请求个人数据，而且将他们的数据汇集到一个归工人所有的数据信托中。通过这个数据信托，工人可以自由提出和回答他们自己关于工作条件的问题——关于工时数或一段时间的工资计算这些特别有价值的问题这种集体数据还使工人能够挑战诸如不公平终止合作和解雇等自动化决策流程，并就人脸识别技术部署中的偏差问题发出警报。迄今为止，零工经济一直是管理类和物流类数据科学不受监管的试验场，但自动化决策过程带来的挑战绝不仅限于零工经济。优步司机目前面临的数据危害应当作为更多工人的前车之鉴。
随着自由职业者提出对更稳固数据权利的需求并引起人们对数据危害的关注，一系列旨在深入了解平台算法功能的工具和应用也应运而生。现有的选项可以强有力地结合起来，产生一种所谓的“数字工人查询”。我最近在爱丁堡大学组织的一次会议中将其中几个项目集中在一起，以探索这些工具的可能性和挑战。开发人员先前开发的Turkopticon浏览器插件允许众包工人共享和访问使用亚马逊Turk平台的雇主的评论。从Turkopticon浏览器插件等早期软件那里汲取灵感后，开发人员构建应用来跟踪工作时间、识别和打击工资克扣、跟踪欠薪、跟踪维生工资、收益和端口数据，通过图表可视化地展现工作条件，并建立团结和组织。这些工具通过提供数据驱动和可衡量的工作条件洞察来支持自由职业者、平台工人和没有稳定工作的工人。
当前有不少开源应用，可帮助工人跟踪他们的工作时间并量化他们的工作日。工人可以了解有多少工时未付报酬，这对于“按次”获得报酬但每天可能要花数小时等待工作的工人来说是一个重要问题。。
除了这些查询之外，Contrate Quem Luta（“雇佣奋斗者”）等项目允许处于社会边缘和无家可归的工人完全绕过平台，并通过聊天机器人更直接地获得零工工作。从广义上讲，所有这些项目都开启了工人之间的对话，有望成为吸引媒体关注工人关切问题的强大机制。
然而，这些项目也提出了若干严肃问题，比如关于构建和维护工人数据的最佳道德和技术实践、开展这种形式的工人数据科学所需的合作类型和资金，以及工人、研究人员和组织者之间的权力分配。虽然工人可能希望索取自己的数据并构建工具或应用，但许多人并没有必要的技能和财力来真正做到这一点。这意味着工人需要求助于愿意在整个数据维护项目范围内投资的道德合作者。
使用工人数据进行构建的过程中的利害关系超越了应用或工具的最终用途。数据权利、数据驱动的项目和数据信托有助于工人提高意识以及改革和规范平台工作条件，但也要认识到它们存在缺陷。从根本上说，这些工具应该用于组织和建立工人影响力的服务。然而，它们不能代替组织所需的劳动力。
虽然应用和工具不能提供快速的技术解决方案，但它们可用于为工人的需求添加量化数据和证据，并且这些项目可以成为工会内部和工会之间必要对话的起点。苏格兰工会大会秘书长指出，工会长期以来一直是数据驱动的机构，但如果他们要在数字经济中“以牙还牙”，他们将不得不通过更新的研究能力来应对工人数据的复杂性。
对于“Why Not Lab”的创始人来说，工会必须专门培养理解“数据和算法的来龙去脉”的能力，并发展自己的数据分析师团队。虽然数字查询工具可能会提供新形式的数据，但这些项目必须有助于增强工会力量，而不是损害工人的利益甚至中饱私囊。要通过这些工具实现任何长期变革，都必须将工会吸引到有关数据治理的更大规模的政治对话中来。
工会需要将工人目前面临的挑战、工作的未来以及数据和数据权利将发挥的核心作用联系起来。一些工会正在将资源投入这一领域，并参与 “数据正义工会主义”——一种“社会正义工会主义形式，它采用以数据为中心的技术，明确纳入工人权利议程。”虽然工人查询应用和工具不能立即引发数据正义议程，但它们确实提供了切实的案例研究，能够将工人、组织者、工会和研究人员聚集在一起，共同发展自由职业者数据挖掘领域。这个领域是工作的未来。
稿件来源：https://www.wired.com/story/labor-organizing-unions-worker-algorithms/
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