通过数据来剥削骑手，真的做错了？

文/DoNews专栏作者 耿飚
图/IC Photo 近日有消息爆料，美团和饿了么在用数据来剥削骑手，主要是指平台对于骑手有很多数据限定，其实这并不是最近才有的事情。 美团和饿了么的运行机制就是利用平台来提升骑手的送货水平，以为用户提供更好的服务。 这样问题就显现出来了，平台设置了送餐时间，骑手需要在取餐之后在规定的时间内将餐品送到用户手里，这个规定时间怎么设置就成为了问题，也成为各方争论的点。

送餐骑手每天要送很多单，才能保证即得收益。也就是说，他们的工资是按照送餐数量来计算的，你送餐越多，挣的钱也就越多。平台利用智能算法，通过对运送路线进行规划和设计，送餐员自然也就有了所谓的“规定时间”，而事实是，现实生活中会有很多突发情况，比如等红灯、交通拥堵等，就会出现送餐超时的情况。再加上用户的评价机制，送餐骑手就必须要尽快将餐品送给客户，不然就会被用户差评，面临着平台的处罚。但，这就是“数据剥削”吗?

什么是“数据剥削”?

随着人工智能技术的发展和数据分析技术的广泛应用，很多互联网公司都开始在数据上进行进一步的挖掘和应用、美团和饿了么自然也是属于这一类型的公司，它们建立的外卖平台有着大量的用户基础，在行业内颇有影响力，市场份额也是数一数二的。自然平台很容易拿到各种数据，通过技术进行处理之后，便可以进行应用。

用户订外卖的流程是这样的，首先平台建立一个区域定位，将这个区域内的合作商家在平台展现出来，以供用户选择;然后，用户选择菜品、下订单;这个订单先要达到商家，商家确定是否接单，在点击确认接单后，便开始计时了;这个时候平台会给附近的骑手发送送餐订单，骑手要抢这个订单。

紧接着抢到订单的骑手就要先到商家那里取餐，这个是一个时间点。在取到餐之后，便再次开始计时，直到用户接到餐，这个订单才算是完成。因此，要想做一个好的骑手，既要对周围的地形熟悉，还要速度足够快，这样才能得到更多的送餐机会，自然收益也就更高了。

如果骑手送餐速度慢，表现不好，用户也可以通过给骑手进行点评来促进骑手进行改善。这里涉及到的几个数据，骑手的送餐时间和用户评价，都是可作为骑手的扣分项来的。一旦骑手的这两个数据指标表现不好，骑手是要被扣钱的。

通过数据来评判骑手，到底对不对?

数据是一个硬性的规定指标，它体现的是一个结果，而并不是这件事情的过程。比如说骑手在送餐途中遭遇的各种意外情况，以及被一些不讲理的用户刁难等等，都是无法从数据看出来的。因而很多外卖骑手也就会遇到很多被不合理对待的情况，而平台只根据数据说话，骑手数据表现不好，依然要被处罚，这便是审查不明的问题。

外卖平台是一个商业性平台，它是以盈利为目的的，骑手们从平台获得的收入也都是平台从利润中拿出来的真金白银。平台希望骑手能给用户更快更好的服务，一旦用户不满意，这个结果就是平台不能接受的，骑手必然会承担一定的责任，被扣钱也就在情理之中了。

从当前的平台管理来看，对于骑手的数据评判也只能是这样的了，除此之外已经没有更好的处理办法。因为在骑手的送餐过程中，你无法去通过其他数据来评判骑手是处于一个怎样的状态中。而评价体系是互联网平台一直都存在的，它能激励骑手去更好地进行送餐。而从时间上来进行限定，也只能说是有利有弊。所以，目前的外卖平台也没有更很好的解决办法。

外卖平台哪里做错了?

外卖骑手是一个很辛苦的工作，骑手们每天早出晚归，为用户送餐，就是担心被用户给差评，就是担心送餐超时被扣钱。各个地区的送餐条件不一样，有的地方人都进不去，有的时候已经到用户家门口了，送餐时间就到了，因为这样而被扣钱心里怎能不有怨言?

经过此次事件发酵之后，外面平台推出了“愿意再等x分钟”的功能，并且对骑手的申诉功能进行了优化，希望可以最大程度上保证骑手们的利益。但其实送餐本就是为平台用户提供的一种服务，其实这些都是有可商量的空间和余地的。平台错就错在没有给这个限定的规则一个弹性化处理的空间，让骑手和用户都变成了“数据化”操作，才衍生出来这么多的问题。

笔者认为外卖平台通过数据来评判骑手是一种科学化的管理运作手段，而骑手们为了及时将餐送到用户手中，而成为了“高危职业”也是有迹可循的。骑手们为了快速送餐，骑行速度很快，反而存在交通危险。所以平台需要作出改变，其可以适当优化送餐限定时间，同时给予一定的可调整空间，给各方设定出一个可以接受的空间。当然，用户也要适当谅解送餐员，不要一味地纠结于送餐时间的问题，在理性化的同时也要兼具人性化处理空间。

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