Page 54 - 《社会》2025年第2期
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算法重构：算法规则驱动下的劳资关系转变
但依旧高于排名靠后的外教，符合引流预期，于是全量放开。
对外教而言，在既有的薪资体系下，由于授课数量的波动，外教的
积分与课时费等级在每月都可能变动。 对用户而言，在推荐列表中重新
选择外教亦是较为高频的场景。 因此，将向低薪外教引流引起的课程变
动混淆于以上常规变动中，“无声的降薪”便是可能的。算法作为组织提
效的工具， 实现重新分配课程资源的高效方式便是迭代原有的外教排
序算法，而算法的黑箱状态则为此提供了操作空间。 不论是用户还是外
教，都无法了解排序靠前的外教是否真的优秀，在算法黑箱的掩护下，
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多数用户做出了平台所期望的选择——预约低薪外教。
3. 隐瞒：暗度陈仓与目标替代
“无声的” 降薪计划实施路线图可梳理为一条明线和一条暗线（如
图 2 所示）。 明线是实施降薪计划前的产品功能逻辑———用户想要更换
外教或外教缺席情况下，通过原外教排序算法，推荐或分配优秀外教，
以修复受损的用户体验，最终目标是尽可能提升用户付费意愿。 暗线是
在算法掩护下降低平均课时费的隐蔽过程，仅限项目组成员知情，在优
化用户体验的旗号下悄然实现降薪目标。 真正生效的是暗线，而平台希
望使外教与用户相信明线的功能逻辑未曾改变， 本文将此过程概括为
“明修栈道，暗度陈仓”。
图 2：“无 声 的 ”降 薪 计 划 实 施 路 线 图
一方面，平台重新招聘愿意接受更低薪资的外教。 教师运营团队在
Facebook 等渠道发布招聘低薪外教的信息后，一些外教担忧“平台会不
会把课转移给新教师以节约成本”“老教师什么时候也会被降薪”。为了
稳定教师队伍，教师运营人员迅速安抚外教，承诺不会降低原外教的课
时费。 而实际计划是，一旦招聘到足以维持平台运行的劳动后备军，平
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