Page 65 - 《社会》2025年第2期

社会·2025·2

资双方的目标尖锐冲突、外教利益严重受损，劳资互惠程度低。 劳资关
系转变始于平台强制降薪，降薪虽直接实现了平台的发展关切，但激
起了外教的控制关切，外教试图以取消课程、消极教学等形式反对降
薪。 对平台而言，规制外教违规行为、防控风险，即实现控制关切，成为
这一阶段的核心目标。 新的劳资关系基于控制与强制服从，是不均衡
权力关系的结果。 一方面，外教的选择受制于在线教育行业就业环境
恶化，失业危机削弱了其抵抗意愿。 另一方面，算法技术极大增强了平
台的控制能力，平台通过“一问”“二审”“三算”逐层甄别外教教学意向
与风险目标，并在此基础上再次迭代外教排序算法，输出每个外教继
续教学的概率值，或者说风险的大小。 平台在甄别的基础上精准调配
课程资源，给予低风险者更多的课程资源、限制高风险者授课的机会，
从而使平台面临的风险最小化，确保了平台的稳定。 这一阶段的算法
技术整合了监控、评估、奖惩等诸多控制要素，成为实现平台控制关切
的有效手段。
随着“双减”政策逐渐明晰，Y 平台的经营压力逐渐变大，通过降薪
降低平台经营风险的手段也趋于激进，降薪实施方案由“无声”转向强
制，劳资目标也从兼容走向对立、互惠程度逐渐降低。 在平台以损害外
教利益的方式逐步实现其发展关切的过程中，外教的控制关切被激起，
面对增大的运行风险，平台的目标也由发展关切转向控制关切。 作为平
台目标的达成手段，算法的目标或者说模型的输出随平台目标而变动，
算法技术的角色、调配资源的方式也随之转变。
在吉登斯的结构化理论中，规则是协调社会实践的一般化的程序，
不仅具有管制性，还具有构成性，规则催生实践，是实践生产和再生产
的媒介，亦是实践的结果（吉登斯，2016：17-20）。 数据是平台劳动者行
为的量化或映射，构成算法的基础。 作为转换数据的编码程序，算法在
劳资关系中不仅发挥劳动控制的功能， 还凭借高效协调资源的能力践
行平台管理者的意图，同时引导平台劳动者的实践，进而在生产过程中
实现劳资双方各自的目标与利益，即构造特定的劳资关系。 因此，算法
无疑是平台组织中十分重要的规则。 算法规则的迭代改变了资源调配
方式，进而促成了劳资关系的转变。 若在劳资关系转变的动态过程中看
待算法规则的构成性， 那么可以将其驱动劳资关系转变的能力概括为
“算法重构”。 基于以上论述，可以总结出算法重构的过程与方式：算法

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