數據達爾文主義

  2013年3月，發生了Uber司機因其平均用戶評級低於最低值而被平台開除後進行抗議的事件，該抗議在當時是很不尋常的。該事件後，GigaOm（美國一個科技博客網站）的創始人歐姆·馬利克（Om Malik）發布了一篇博客日誌，其中他提出我們看到的也許是新型的勞資糾紛：「在工業時代，當工人覺得老闆從他們身上不正當地獲利時，就會發生勞資糾紛。我想在網絡時代，我們會看到勞資糾紛發生在當人們被毫不客氣地從按需勞動力市場中被排除出來的時候。」

  馬利克的評論似乎有點開玩笑的意味，但它卻奇妙地對未來幾年會發生的事情有了預見。更重要的是，他的日誌中有一個更深刻的觀點。馬利克預測了他稱之為「數據達爾文主義」的出現，而且暗示這在未來的數年內將是一個重要的社會和勞工問題。

  那麼數據達爾文主義究竟是什麼？關鍵理念在於我們如何評估我們的供應者、分享經濟的勞動力，以及這些數位化的評價如何影響勞動者獲得工作的機會。

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  想想2013年被平台除名的Uber司機的例子，也許事實上，這些都是在Uber的點對點反饋系統中應該被淘汰的「壞蘋果」。但是，如果這些司機只是被消費者所醜化了呢？如果這個司機只是這天工作心情不好，導致一些消費者對他的評價很差呢？如果某個社區的居民有組織地不喜歡某個特定種族的人，而這位司機碰巧在某天到了這個社區。或者如果如同喬希·德茲扎（Josh Dzieza）在他2015年的文章《評級的遊戲》（The Rating Game）中提到的，在線反饋系統使用範圍的擴大只是使我們的客戶變成了非常壞的老闆。馬利克的文章中有一個很簡單的觀點：也許Uber的評級系統不應該太急於做出判斷。

  但更重要的一點是，現在的工作機會也影響一個未來的工作機會。早期在Yelp上獲得好評價的餐館，往往會由於被認為更有價值而得到更多的認同，使他們（如果他們的確很好）獲得一個更牢固的好名聲。如同哈佛商學院的教授麥可·盧卡曾表示，人們傾向於受到他們已經看到的評級的影響從而產生偏見，對評價高的餐館進行高評價僅僅是因為它一開始就有了一個較高的分數。而且，正如沃頓商學院的卡提克·霍桑納格（Kartik Hosanaga）和丹尼爾·弗萊德（Daniel Fleder）展示的，自動推薦系統可以放大這種偏見，促使潛在的消費者選擇此前已經有了較高分數的產品，在小範圍內使其更加受歡迎。

  這是基於用戶反饋數據的評級系統的進化論的一面。強者愈強，適者生存。即使這些適用性評估可能太繁雜了。

  當我們開始將這些產品和商業評級系統應用到尋找工作謀生的個人身上時，情況又是怎樣呢？2015年，TaskRabbit開始為每個潛在客戶推薦特定的任務人，而不是讓客戶和任務人簡單地基於請求和標的而相互尋找。很可能「推薦參考」會偏向於那些已經建立了良好聲譽的任務人。隨著時間的推移，對我們獲得工作機會影響更大的將是在線反饋系統的「公平性」，而不是現實世界的審查機構提供的資格認定或LinkedIn上的檔案列表。

  正如Button（通過移動應用程式使交流更無障礙的平台）的聯合創始人邁克·杜達斯（Mike Dudas）（其創始人還包括紐約大學斯特恩商學院的坦納·哈科特[Tanner Hackett]）在一篇博客文章中所討論的：「這樣的公平性來自於市場參與者在市場中向消費者提供商品或服務時其表現轉化成的評價性數據。這些數據可以採取排名、評論、成品、圖片以及收入報告等形式。這些數據是該系統的核心，今天的市場就是利用它來建立信用的。」

  在這樣一個世界裡，「平台事業」的幾個早期的失誤可能會產生嚴重的後果，特別是分享經濟平台開始變成重要的工作渠道（就像現在亞馬遜成為了通過郵購銷售小眾商品的必不可少的渠道）。

  隨著世界的工作開始更多地依賴這些數據，另一個使用上的障礙可能是當你想進入另一個平台或另一個渠道工作時無法「帶上這個數據」。現在，當你在Airbnb或Etsy上開始創業時，你是在沒有任何評價的狀態下開始的。根據杜達斯所說，有一種可能是對社會更好的選擇：下一步計劃是允許市場服務提供者在他們選擇離開特定的平台或市場時可以將數據（評級、評論、圖片、損益表等）帶走。我稱之為雇員數據的可移植性。雇員數據的可移植性將賦予勞動者力量，為他們再就業裝備強大工具和有價值的數據，這些數據可以用來直接提供給市場的潛在客戶。

  在本章一開始，我就描述了分享經濟可能為工作帶來的兩個截然不同的未來：一個使企業家更強大，而另一個卻使缺少社會保障的自由職業者更有力量。本章討論的內容說明，我們必須主動進入這個激動人心而又不確定的未來，努力準備應對複雜的社會問題，包括工作的重新分類、社會保障體系的籌資、新所有權結構的創建等。

  重要的是，我們意識到沒有哪種未來是由經濟基礎決定的。分享經濟還處於嬰兒階段，我們一定會看到兩種情況的混合體。但我們做出的決定，將決定在未來十年哪一個占主導地位。