• Miért járulnak hozzá a munkavállalók önként és dalolva saját kizsákmányolásukhoz?
  • A „gamifikációt”, vagyis a munka játékossá tételét az a haknigazdaság emeli a legmagasabb szintre, amelyik lépten-nyomon a jövő munkavállalójának feltétlen szabadságát hirdeti
  • A haknisofőr-appok a szerencsejátékok működéséből is sokat merítettek: a cél mindkét esetben addiktív viselkedésminták kialakítása
Ténygyár-tartalom
25 percnyi olvasnivaló

Miért vagyunk ilyen szorgalmasak, még akkor is, ha munkánk legnagyobb része kifejezetten lélekölő? Marx idejében a válasz viszonylag egyszerű volt: rákényszerítettek minket. A munkavállalókat nem védte semmi – bármikor kirúghatták őket, ha nem teljesítették az elvárt szintet. A megélhetéshez szükséges fizetés egy az egyben a munkába fektetett energia függvénye volt. A 20. században azonban megjelentek a munkavállalók védelméről szóló rendeletek, eltörölték a darabszámos fizetési rendszert, felbukkantak az erős ipari egyesületek, és kiépült egy átfogóbb szociális biztonsági háló, így fokozatosan gyengülni kezdett a munkaadók kényszerítő ereje.

Az alávetettség azonban mégsem múlt el. De miért járul hozzá a 21. századi munkás saját kizsákmányolásához, sokszor önként és dalolva, ha egyszer számos jogi és politikai vívmány védi érdekeit főnökével szemben? A válasz olyan munkáltatói stratégiákban rejlik, amelyek elfedik, eltorzítják, vagy más képzetekkel helyettesítik a munka objektív körülményeinek előnytelen voltát. Így a munkavállaló nem nyílt kényszerítés és különböző ultimátumok miatt válik engedelmessé, hanem azáltal, hogy nem képes többé megfelelő keretek között megszólalni azokkal az igazságtalan munkakörülményekkel kapcsolatban, amelyeket napról napra elszenved.

Erre a problémára reflektál Sarah Mason írása, aki a Lyft nevű sofőrszolgáltató alkalmazással keresi kenyerét. A Lyfthez és Uberhez hasonló szolgáltatások a haknigazdaság részét képezik, amelynek önképétől elválaszthatatlan a jövő szabad és kötetlen munkavállalójának mítosza. Mason megfigyelései szerint e mítosz ellenére a haknigazdaság nem szabad, és nem is kötetlen, hanem kötöttségek komplex hálózatát vonultatja fel, amelyek a munkavégzés irányításának teljesen új, kortárs módszerein alapulnak. Az egyik legkedveltebb módszer a „gamifikáció”, vagyis játékosítás, amelyet Mason hosszú időn keresztül, első kézből tapasztalt. A következőkben a theguardian.com-on megjelent cikket rövidített és átdolgozott formában közöljük, annak fontosabb észrevételeit és meglátásait mutatjuk be.

Van kocsim, és kell a pénz

A „haknigazdaságba” (gig economy) olyan munkaviszonyok tartoznak, amelyekben a munkavállaló digitális piactereken – többnyire egy applikáción vagy „appon” – keresztül hétköznapinak tűnő feladatokat végez másoknak. A szolgáltató vállalkozás (az app) ilyenkor egyszerű munkaközvetítőként tűnik fel munkavégző és fogyasztó között: ilyen például az Uber vagy az Airbnb.

Az ilyen szolgáltatásokat nevezhetjük „on-demand”, vagyis lekérésen alapuló szolgáltatásoknak is, szemben az olyan lineáris szolgáltatásokkal, mint a hagyományos tömegközlekedés vagy a kereskedelmi tévék műsorszórása. A lineáris modellben a szolgáltatás fix időben és/vagy térben történik, függetlenül az egyes fogyasztói igényektől. Ezzel szemben az on-demand vagy lekérhető szolgáltatás csak akkor lép életbe, amikor arra a fogyasztó igényt tart, és ezt jelzi, „lekéri”.

Miután több hónapig eredménytelenül próbált valami hagyományosnak tekinthető munkát találni, Sarah Mason a Lyft nevű haknisofőr-szolgáltatónál vállalt munkát. Egy online hirdetés csábította el, amely a Los Angeles környéki, frissen csatlakozó sofőröknek az első 75 fuvar után 500 dolláros belépési bónuszt ígért. „A matek egyszerű volt: van kocsim, és kell a pénz. Szóval rákattintottam a linkre, kitöltöttem a jelentkezési ívet, és amikor mondták, elmentem a legközelebbi Pep Boysba járművizsgálatra. [a Pep Boys egy autóalkatrészeket értékesítő és szervizszolgáltatásokat nyújtó autópiaci szereplő az Egyesült Államokban – a ford.] Szinte rögtön megkaptam a flamingó-rózsaszín Lyft-jelvényemet, és pár napon belül már róttam is az utcákat” – írja Mason. Tanulmányai mellett nem engedhette meg magának „a napi nyolcórás mókuskereket” és az ingázást, ráadásul eleinte csak alkalmi pénzkeresetként gondolt a dologra. Később mégis azon kapta magát, hogy ez a könnyen elérhető, mégis meglepően bizonytalan munkaforma teljesen magába szippantotta.

A Lyft – ami eredetileg Zimride néven indult 2012-ben – az Uberhez hasonló sofőrszolgáltatás. Nagyjából 300 egyesült államokbeli városban működik, és tavaly már Kanadáig is eljutott (noha egyelőre csak egy tartományban, Ontarióban van jelen). Az ilyen autós szolgáltatások marketingjére a „választás”, a „szabadság” és az „autonómia” kifejezések a jellemzőek. „Az on-demand szolgáltatók egy szebb jövő felé mutatják az utat, ahol az embereknek több szabadságuk van abban, hogy mikor és mennyit dolgozzanak – írta 2015-ben Travis Kalanick, az Uber alapítója és elnök-vezérigazgatója. „Röviden – folytatta –, a munka jövője a függetlenség és rugalmasság.”

Bizonyos értelemben Kalanicknek igaza van. A térben kötött munkavégzéssel szemben (mint amilyenek a gyárak, irodák vagy elosztó központok), a kocsimegosztó sofőrök tényleg szabadon dönthetnek arról, hogy mikor és hol dolgozzanak és meddig. Felszabadultak a hagyományos foglalkoztatási sémák és munkaidők kényszerítő ritmusa alól. De ez a látszólagos szabadság sajátos kihívást jelent a szolgáltatóplatformok azon igénye szempontjából, hogy megbízható, „on-demand” szolgáltatást nyújtsanak az utasoknak – így a sofőr szabadságát, bármily észrevétlenül is, de határozott mederbe kell terelni, és a kereslet tér-idejéhez kell igazítani. Ennek az egyik legkeresettebb és legkedveltebb módja a gamifikáció.

A „gamifikáció” vagy játékossá tétel nem más, mint a játékokból ismert elemek – pontszerzés, szintek, másokkal való versengés, az eredmények mérhető bizonyítéka, játékszabályok – használata nem játékjellegű tevékenységeknél. A játékok azonnali és zsigeri sikerélménnyel járnak, és különféle jutalmakat kínálnak, így egyre több munkáltató próbálja valamilyen formában alkalmazni az ebből származó előnyöket. Az elsődleges cél a munkafolyamattal szembeni érzelmi elkötelezettség fokozása, valamint az, hogy növeljék a dolgozók lelki ráfordítását az egyébiránt lehangoló feladatokra, és ha szükséges, befolyásolni tudják viselkedésüket vagy a munkavégzés ritmusát.

Egyre több a bizonyíték arra, hogy a gamifikált üzleti tevékenység valóságos, mérhető eredményekkel jár. A Target (kereskedelmi óriás az Egyesült Államokban) azt állítja, hogy a bolti fizetés játékossá tétele gyorsabb pénztári kiszolgálást és rövidebb sorokat eredményezett. Fizetéskor a pénztáros képernyője zöld jelzést ad, ha az adott alkalmazott az árukat optimális sebességgel olvassa be. Ha ellenben túl lassú, piros jelzést kap. A pontszámokat naplózzák, és elvárják a pénztárosoktól a stabil 88%-os zöld osztályzatot. A Target alkalmazottai számára fenntartott online felületeken a pénztárosok összehasonlíthatják pontjaikat, megoszthatják technikáikat, és együtt zsörtölődhetnek a játék legkihívóbb akadályain.

Persze a színkódos kijelzőkön alapuló értékelés meglehetősen primitív formája a gamifikációnak. A haknisofőrök világában – ahol a dolgozó tevékenységének majdhogynem egésze az app és a képernyő irányításával történik, és ahol minden mérhető, naplózható és elemezhető – alig akad bármi, ami ne lenne gamifikálható.

Önkéntes és lelkes beleegyezés a kizsákmányolásba

1974-ben Michael Burawoy – a Chicagói Egyetem önmagát marxistának valló szociológus doktorandusza – gépkezelői állást vállalt az Allied Corporation motorokkal foglalkozó részlegén. (Az Allied Corporation hatalmas mezőgazdasági felszerelés- és gépgyár az USA-ban.) A következő kérdést tette fel: miért dolgoznak ilyen szorgalmasan a munkások? A válaszkeresés során Burawoy a gamifikáció jelenségének egyik első megfigyelőjévé és leírójává vált. Hosszas kutatómunkáját és gyakorlati tapasztalatait 1979-ben adta közre Beleegyezést gyártani – A munkafolyamat változásai a monopolkapitalizmusban (Manufacturing Consent – Changes in the Labor Process Under Monopoly Capitalism) című művében.

Miután 10 hónapot az Allied Corporationnél töltött, Burawoy arra jutott, hogy a munkások önszántukból és lelkesen egyeznek bele az őket érő kizsákmányolásba. Mi magyarázhatta mindezt? Az egyik lehetséges válasz – mondta Burawoy – „a játék”. A játék azt a módot írta le, ahogy a munkások átalakították a termelési folyamatot annak érdekében, hogy bizonyos materiális és immateriális jutalmakra tegyenek szert. Amikor a munkások sikerrel jártak ebben az átalakításban, azt mondták, hogy ilyenkor „kivesznek” (make out). A gépkezelőknek ahhoz, hogy „kivehessenek”, és „végigvigyék” a játékot, úgy kellett leküzdeniük egy sor egymásra épülő kihívást, mintha egy videojáték szintjeit teljesítenék.

Minden műszak kezdetekor várta a gépkezelőket az első kihívás: meg kellett szerezniük a legjövedelmezőbb feladatot a „beosztótól”, vagyis attól a személytől, aki az egyes napi feladatokat szétosztja a munkások között. A következő feladat egy kiruccanás a szertárba, ahol a gépkezelők megkapják az adott feladat elvégzéséhez szükséges kalauzt és munkaeszközöket. Ha a szertáros lassan adja ki a kalauzokat, eszközöket és alkatrészeket, azzal a gépkezelők is jelentős mennyiségű időt veszítenek – azt az időt, amit egyébként feladataik és elvárásaik teljesítésére használnának. (Burawoy úgy nyerte el a szertáros jóakaratát, hogy karácsonyi sonkát ajándékozott neki.) Miután szembenéztek a kamionosokkal, akik a készletet hozták, illetve a felügyelőkkel, akik a kalauzban meghatározott specifikációk betartásáért feleltek, a gépkezelők végre egyedül maradhattak a saját feladatukkal.

Burawoy szerint az Allied Corporation vezetősége szándékosan úgy tervezte meg a termelési folyamatot, hogy a munkavállalók részt akarjanak venni a játékban. Megfigyelései szerint amikor a munka játék formáját ölti, valami egészen érdekes dolog történik: a munkások elsősorban nem a főnökükkel kerülnek konfliktusba. A feszültség ekkor a különböző dolgozók között alakul ki (például a beosztó, a kamionosok, a felügyelők között), vagy a kezelők és gépeik között, vagy akár a gépkezelők és saját fizikai korlátaik (állóképességük, precizitásuk, fókuszáltságuk) között.

A követelmények teljesítéséért vívott küzdelem monoton és lélekölő munkából olyan izgalmas feladattá változik, amelyben a dolgozók próbára tehetik kreativitásukat, gyorsaságukat és ügyességüket. A státusz és a presztízs fogalmait kapcsolják munkateljesítményükhöz, miközben a játék egy sor lehetséges döntéssel szembesíti őket a munkanap folyamán, megajándékozva a relatív autonómia és önkontroll érzetével. A munkások önmeghatározásra és önkifejezésre irányuló vágyára tapint rá, majd a munkáltató profitjának termelésébe csatornázza ezt a vágyat.

Kevesebb, mint a helyi minimálbér

Sarah Mason a Lyft sofőrjeként minden héten személyre szabott „heti visszajelzés-összefoglalót” kap, amelyből megtudja, hogy az előző heti utasai mennyire voltak megelégedve, és hogy mi az aktuális „sofőr-pontszáma”. Ezeket a sofőr-pontszámokat a 100 legutóbbi utasértékelés alapján számolják, egy ötcsillagos értékelési rendszerben. „Eleinte kíváncsian vártam az összefoglalókat: többnyire önbizalom-löketet jelentettek. A pontszámom 4,89 és 4,96 csillag között alakult” – írja Mason. Az utasoktól érkező, kedves kommentek erős motiváló tényezőt jelentettek számára: „jó volt tudni, hogy segítek az embereken, és szeretnek.”

Az app azonban nemcsak értékel. „Minden vasárnap reggel megkapom az algoritmus által generált ’kihívásomat’ a Lyfttől, ami valahogy így fest: ’teljesíts 34 utat hétfő reggel 5 és vasárnap reggel 5 között, hogy megkapd a 63 dolláros bónuszod!’ Lejjebb görgetek, aggódva a bónuszok csökkenő értéke miatt. Ezek valaha 100 és 220 dollár között ingadoztak, mostanra viszont ennek kevesebb mint a felére csökkentek.”

Az app nem közli, hogy mi alapján generálja ezeket a kihívásokat, de nagyon úgy tűnik, az értékük és pontos mibenlétük az előre várható kereslet és az adott sofőrről szerzett információk függvénye. Úgy tűnik tehát, hogy az ilyen szolgáltatók hamis képet sugároznak, amikor egyszerű piaci mediátorként tüntetik fel magukat: a vélhető kereslet fényében manipulálják a munkafolyamatot, továbbá amennyiben megfigyelik, elemzik és értékelik a sofőröket, mégiscsak alkalmazottként, saját munkásaikként kezelik őket. Úgy tűnik, mindezt játékosított munkaelemek és -formák beiktatásával teszik. De miért van szükség erre?

Egyrészt azért, mert a monoton munkakörök nagyon nehezen csikarnak ki bárminemű elkötelezettséget, belülről fakadó motivációt. Pedig erre igencsak szükség lenne, mert – mint korábban utaltunk rá – a szolgáltatást a kereslet tendenciáihoz kell igazítani, márpedig ezek nem hogy függetlenek, de sokszor ellentétesek a sofőrök önkényével. Valószínűtlen például, hogy a legtöbb sofőr éppen hajnali 2 és 3 között szeretne kocsikázni egy kis extra keresetért, viszont ilyenkor az egyik legmagasabb a kereslet. Itt jön a képbe a gamifikáció: viselkedéskutatók és videojáték-fejlesztők régóta tudják, hogy feladatainkat gyorsabban, odaadóbban és nagyobb lelkesedéssel teljesítjük, ha egy már korábban megállapított, nagyobb horderejű cél eléréséhez vezető útként tudjuk vizualizálni őket. A Lyft applikációjának játékosított elemei és különböző mérői mindig jelen vannak, folyamatosan mutatják a pontszámod, hogy hány utat teljesítettél, és meddig kell még eljutnod, hogy teljesíthesd a feladatod.

Van azonban még egy kulcsfontosságú funkciója a játékossá tételnek: a sofőrök megtartása. Az Uber szerint a sofőrök fele hagyja abba az alkalmazás használatát az első két hónapban. Egy friss tanulmány szerint pedig – amelyet a Közlekedéstudományok Intézete (Institute of Transportation Studies, Kaliforniai Egyetem) végzett – a sofőrök körülbelül 4%-a marad egy teljes évig, míg a többiek 12 hónapon belül otthagyják az alkalmazást. A sofőrök megtartásának problémája elsősorban abból fakad, hogy az ilyen típusú szolgáltatások anyagi juttatása elég gyenge. A kutatások egyelőre küzdenek a sofőrök fizetésének pontos meghatározásával, de két frissen publikált tanulmánnyal – amelyek közül az egyiket a Gazdaságpolitikai Intézet (Economic Policy Institute), a másikat pedig az MIT adta közre – egyre inkább konszenzus látszik kirajzolódni a sofőrbéreket illetően: átlagosan 9,21 dollár (2618 Ft) és 10,87 dollár (3090 Ft) között keresnek óránként. Természetesen amit ezek a kutatások megerősítenek, azt a játék résztvevői már mindig is tudták: a legtöbb amerikai nagyvárosban a sofőrök átlagkeresete még a lokális minimálbért sem éri el.

A cél az addiktív viselkedésminták kialakítása

Ez tehát a két legfőbb ösztönzője a haknisofőr-appok gamifikációjának: a látszólag önkényes munkavállalás mederbe terelése és a munkavállalók megtartása. Most pedig azt a kérdést kell feltennünk, hogy pontosan milyen mechanizmusok segítségével éri el célját. Mason szerint az ezek a haknisofőr-appok a szerencsejátékok működéséből is sokat merítettek: a cél mindkét esetben addiktív viselkedésminták kialakítása. Natasha Dow Schüll, a New York-i Egyetem antropológusa és médiakutatója tíz éven keresztül vizsgálta Las Vegasban a félkarú rablók és más pénznyerő gépek világát. Többek közt arra jutott, hogy a kaszinók egymással hálózatilag összekötött nyerőgépeket használnak, amivel valós időben megfigyelhetik, nyomon követhetik és elemezhetik az egyes szerencsejátékosok viselkedését. Mason hozzáteszi: „és pontosan ezt csinálják a haknisofőr-appok is”. Mindez azt is jelenti, hogy a kaszinók „az adott szerencsejátékosról begyűjtött bármilyen adatot háromszögelhetnek korábban megadott demográfiai adataival, összeállítva róla ezzel egy olyan profilt, ami alapján személyre szabott játékajánlatokat és marketing-megjelenéseket kínálhatnak neki.” Akárcsak ezek a személyre szabott ajánlatok, a Lyft is azt mondja Masonnek, hogy heti kihívása kifejezetten neki készült.

A Google egykori „dizájnetikusa”, Tristan Harris a közösségi média különböző hírfolyamainak és egyéb feedjeinek kapcsán szintén leírta azt a „görgess és tölts újra” mechanizmust, ami alapjaiban véve a félkarú rablók tervezését követi: a felhasználók sohasem tudják, hogy mikor tapasztalják meg a kielégülést – talán egy tucat új like és retweet után? –, azt viszont tudják, hogy úton van, hogy egyszer eljön. Ez a kiszámíthatatlanság addiktív: viselkedéskutatók már régóta tudják, hogy a szerencsejátékok a bizonytalanság, a várakozás és a visszajelzés kiszámíthatatlan váltakozásával kondicionálják a játékosokat arra, hogy mindig csak még egy „utolsó” kört játsszanak.

Még az elején járunk annak, hogy teljes egészében feltárjuk a szerencse- és videojátékokon alapuló megerősítő mechanizmusok pontos elterjedtségét a haknisofőr-appokban. De vannak rendkívül szembeszökő esetek. Ilyen példaul a csúcsidőben történő dinamikus árazás. Az online fórumokon elterjedt kifejezéssel a Lyft-sofőrök „kergetik a rózsaszínt”: ez arra a tendenciára utal, hogy a legtöbben igyekeznek a térképükön rózsaszínnel jelölt területek felé vezetni. Ezeken a helyeken ugyanis éppen „csúcsidő” van, vagyis itt többet ér egy-egy fuvar. Persze ez végső soron irracionális magatartás, mert egy jó csúcsidős út elcsípésére meglehetősen kevés esély van, miközben maga a csúcsidős terület teljesen kiszámíthatatlan. A rózsaszín, amilyen hirtelen felbukkant, olyan hirtelen el is tűnik. Egyik helyről a másikra ugrik, néha percek alatt. A Lyftnek és az Ubernek elég pár ilyen magasan fizetett területet megjelölnie, és a sofőrök máris arrafelé vezetnek, amerre az emelkedő keresletet sejtik. „És néha – hogy, hogy nem – működik: a tavalyi Rose Bowl-parádé után 40 perc alatt megkerestem az egész napos bérem több, mint felét” – írja Mason.

Az sem ritka, hogy a haknisofőrök munkájuk leghétköznapibb mozzanatait is a videojátékok vagy nyerőgépek lebilincselő és addiktív tapasztalataihoz hasonlítják. Egy Financial Times által publikált cikkben a veterán sofőr, Herb Croakley mindezt elég jól megragadta: „előbb vagy utóbb eljutsz arra a pontra, ahol az app átveszi az irányítást a motoros funkcióid felett. Az egész olyanná válik, mint valami hipnotikus élmény. Beszélhetsz a sofőrökkel, vagy hallgathatod őket, és néha olyanokat mondanak, hogy ’már két órája vezetek, megállás nélkül, kb. 30-40 embert szedtem fel, és azt sem tudom, merre voltam.’ Ebben az állapotban csak hallgatják az appot, megállnak, amikor az app azt mondja, felvesznek valakit, ha azt mondja, fordulnak, ha fordulni kell. Elkap a ritmus, és egyre inkább valamiféle androidnak érzed magad.”

De ki dönti el, hogy mik a játékszabályok? „Péntek van, hajnali fél egy, és a Lyft-sofőrök várójában (ez egy zárt Facebook-csoport) megoszlanak a vélemények” – írja Mason. „Éppen elkezdődik egy vita az algoritmusról – egy ilyen vita a sok közül.” Az algoritmus arra a rejtélyesnek és kiszámíthatatlannak tűnő, automatizált és adatvezérelt rendszerre utal, amivel a haknisofőr-szolgáltatások vezetősége irányítja a sofőröket: úgynevezett poolokba (Uber) vagy line-okba (Lyft) rendezik őket, hogy a kereslet előrelátható alakulása szerint maximalizálják a szolgáltatás profitját. Így jönnek létre a „csúcsidők”, a „rózsaszín” magasabb tarifái, vagyis a dinamikus árazás ilyen típusú vállalkozásokra jellemző formája.

Az algoritmus mozgatja a haknisofőrök játékát, és működteti azt a kényszerítő mechanizmust, amit a játék mint formátum elfed. Alex Rosenblat és Luke Stark meghatározó tanulmányában („Algoritmikus munka és információ-aszimmetriák: esettanulmány az Uber-sofőrökről”) a következőket olvashatjuk: „azáltal, hogy az Uber egyszerű összekötőként tünteti fel magát [sofőr és utas között], elfedi azokat a kulcsfontosságú alkalmazói struktúrákat és hierarchiákat, amelyeket a szoftver és annak felhasználói felülete révén mégiscsak működtet.” Rosenblat és Stark az „algoritmikus menedzsment” fogalmát használják az olyan mechanizmusok leírására, amelyekkel az Uber és Lyft sofőreit irányítják. Persze világosan kell látnunk, hogy nem egyetlen algoritmus van. Sokkal inkább meghatározott számú algoritmus működik együtt, és kommunikál egymással bármely adott pillanatban. Ezek az algoritmusok együttesen az automatizált döntéshozatal olyan gördülékeny rendszerét hozzák létre, amely már alig igényel bárminemű emberi beavatkozást.

Mára a legtöbb on-demand felületen érvényesülő algoritmikus menedzsment teljesen feleslegessé tette azokat a döntéshozó munkaköröket, amelyeket korábban műszakfelügyelők, művezetők, valamint különböző közép- és felsővezetők töltöttek be. Maga az Uber is „döntésmotorokként” hivatkozik ezekre az algoritmusokra. Ezek a „döntésmotorok” mérések millióit végzik el, naplózzák és dolgozzák fel mindennap, az utassűrűségtől kezdve az egyes sofőrök fékezési stílusáig. Azután pedig az elemzett mérések segítségével a sofőr adatprofiljához tökéletesen illő ajánlatokkal gamifikált munkafelügyeletet gyakorolnak.

Mivel az algoritmus logikája nagymértékben ismeretlen, és gyorsan változik, a sofőrök folyamatosan törik a fejüket azon, hogy mit és miért csinál. Az efféle fejtörés visszatérő témájuk azoknak az online fórumoknak, ahol a sofőrök értelmetlennek tűnő útfelkérésekről és komolyan aligha vehető, algoritmikusan generált bónuszajánlatokról osztanak meg képeket. Gyakori vád az ilyen vállalkozásokkal szemben a sofőrök részéről, hogy az algoritmusok programozása egyedül a vállalkozás érdekeit érvényesíti. Hogy ezt a vélt előnyben részesítést kiküszöböljék, a sofőrök újra és újra azon tanakodnak, hogy hogyan tudnának „visszacsalni” a játékban.

Amikor hajnalban bezárnak a bárok és kocsmák, hatalmas kereslet támad az ilyen szolgáltatások iránt. Ilyenkor a sofőröknek elég jók az esélyeik, hogy elkapják a csúcsidős árakat. Persze nem garantált, de nem kis részben pont ezért csinálják. Hogy növeljék az áremelkedés esélyét és mértékét, különböző online fórumokon rendre felmerül az az elképzelés, hogy koordinált, tömeges kijelentkezésekkel becsaphatják az algoritmust, és az elérhető sofőrök számának drasztikus csökkenésével felverhetik a tarifákat. „Én még nem láttam olyat – mondja Mason –, hogy ez működött volna, de egy nemrégiben publikált tanulmány szerzői állítják, hogy a tömeges kijelentkezések olykor-olykor sikeresnek bizonyulnak.”

A régi vágású sztrájkok kortárs megfelelői

Egy másik szemszögből a tömeges kijelentkezéseket felfoghatjuk a jól ismert, régi vágású sztrájkok kortárs megfelelőiként. Az ideiglenes és szándékos munkafelfüggesztés mint tüntető aktus régóta tartozik a kizsákmányolás elleni harc legfontosabb fegyverei közé. Mégis, a tömeges kijelentkezésre való képesség nem volt képes különösebben emancipatorikus funkció betöltésére. Ennek megértéséhez megint csak Burawoy meglátásai lehetnek segítségünkre.

„Visszacsalni” a játékban, mondja Burawoy, segíthet szert tenni valamennyi kontrollra a munkafolyamat felett, vagyis segíthet „kivenni”. Ugyanakkor az efféle győzelmek azzal járnak, hogy megerősítik és újratermelik a játék és a játékszabályok melletti elkötelezettséget, amelynek logikáját a tüntetés játékon belüli formájával meg sem kérdőjelezik. Ha viszont nem járnak sikerrel, akkor frusztrációjuk nem a játékszabályokat meghatározó tőkés alkalmazókra, hanem az anonim algoritmusra és a játék kihívásaira irányul. Ezáltal a játékos és a játék közötti beépített ellentét elfedi a munkás elől azt a mélyebb és igazabb érdekellentétet, amely közte és főnöke között feszül. Az tűnik számukra az egyetlen járható útnak, hogy megtanulnak frappánsan navigálni a játék keretei között. A munka és a tőke közötti távolság tovább nő „az algoritmus” rétegének beiktatásával.

A játékossá tétel a jóság iránti vágyat használja ki

„Az egyik héten, miután letudtam valami irracionálisan soknak tűnő fuvart, megnéztem a visszajelzés-összefoglalómat és azt láttam, hogy a pontszámom 4,91-ről (’Kiváló’) 4,79-re (’Megfelelő’) csökkent, mindenféle kommentár nélkül. Ledöbbentem. Próbáltam átfésülni vezetői emlékeimet, előzményeimet, hátha találok valami szokatlan interakciót vagy elégedetlen utast. De semmi. Mi történhetett? Mit csináltam rosszul? A hányinger kerülgetett” – írja Mason.

Mindent elkövetett, hogy visszaszerezze korábbi, magabiztos pontszámát: „a következő pár héten szándékosan kerültem, hogy ránézzek a visszajelzés-összefoglalómra. Teleraktam a kocsit ásványvízzel, müzliszeletekkel és mindenféle apró édességgel, hogy az utasaimat az 5 csillag megadására ösztönözzem. Borderline-szintű megszállottsággal porszívóztam a kocsit és kocsimosás terén is szintet léptem: heti kettő helyett minden másnap mentem. Különféle légfrissítőkkel és rádiócsatornákkal kísérleteztem. Csak vezettem, vezettem és vezettem.”

„Miután hetekig mániákusan vezettem, és görcsösen próbáltam visszaállítani az átlag feletti pontszámomat, sikerült 4,93-ra feltornázni. Noha remek érzés volt, már-már szégyenletes és sokkoló felismerés volt rájönni, hogy ha a pontszámod nem esik 4,6 alá, az egész egyedüli tétje a saját önbecsülésed. Azért nem kapsz heti bónuszt, mert magas pontszámú sofőr vagy. A fizetésed semmilyen módon nem emelkedik mindettől. Sőt, még veszteséges is volt: ajándékokat vettem az utasaimnak, és rögeszmésen mosattam a kocsit.

És ez az, ami annyira briliáns és szörnyű az Uber és Lyft gamifikációjában: a jó szolgálat, az elismerés és általában a jóság iránti vágyunkból táplálkozik. Amikor jó a pontszámom, jó a kedvem, és motivált vagyok. Amikor rossz, akkor rossz a kedvem, és mégis motivált vagyok. Mostanra már kiismertem a dolgot, és mégis működik. Mostanra már több mint 2200 utat csináltam meg.”

Ez a cikk is érdekelhet

A magyarok a családtagjaiknak
hisznek, nem a kormánynak

A magyarok többsége nem tartja demokratikusnak Magyarországot, nem bízik a politikai rends…