Hamid Ekbia: Heteromação do Trabalho

A automação do trabalho no capitalismo nunca é completa e necessita do trabalho humano. Pensando nisso, Hamid Ekbia cunhou a expressão “heteromação”, que explica em entrevista à DigiLabour.

Ekbia é diretor do Centro de Pesquisa em Interação Mediada da Indiana University Bloomington e autor dos livros Artificial Dreams: the quest for non-biological intelligence e Heteromation, and Other Stories of Computing and Capitalism, este em coautoria com Bonnie Nardi. Você pode conferir artigos do autor aqui e aqui.

DIGILABOUR: O que é exatamente a “heteromação” do trabalho? E por que esse nome?

HAMID EKBIA: A “heteromação” é um novo mecanismo e uma lógica de extração e valor no capitalismo atual. Tecnicamente, é o oposto de automação. Enquanto na automação o objetivo é colocar os humanos fora do loop, na “heteromação”, o objetivo é mantê-los no loop. Um caixa eletrônico, por exemplo, retira o caixa humano da interação entre o cliente e o banco. Embora isso funcione em parte do tempo, ele não funciona o tempo todo – os caixas de banco ainda são necessários para muitos tipos de transações. Na verdade, existe um paradoxo inerente à automação em uma economia capitalista porque, como Marx argumentou há muito tempo, o capitalismo não pode acabar com o trabalho humano. Apesar do desejo do capitalismo pela automação total, ele precisa dos seres humanos como produtores de valor e como consumidores de produtos. Com base nisso, pode-se argumentar que a automação total nunca será realizada no capitalismo. Isso nos leva ao aspecto econômico da “heteromação”, que envolve três pontos-chave. Primeiro, a “heteromação” trabalha com uma lógica de inclusão no sentido de participação universal, independentemente do status. A era atual do capitalismo inclui as pessoas em vários tipos de redes informatizadas, dando-lhes uma forte sensação de pertencimento. Em segundo lugar, e talvez de maneira mais ilusória, a “heteromação” geralmente assume uma forma quase voluntária que tranca as pessoas em sistemas e plataformas, sendo talvez o exemplo mais famoso e onipresente o Facebook. As pessoas sentem que não podem ficar sem isso, mas muitas vezes elas não gostam dessa dependência, tiram “férias” do Facebook e tentam se afastar o máximo possível. Por fim, a “heteromação” extrai valor de forma invisível, dando às pessoas a impressão de que estão incluídas, de que fazem parte do jogo, que estamos todos juntos. Mas a maior parte dos benefícios da participação vai para um pequeno grupo de pessoas se considerarmos as vastas fortunas feitas com o trabalho “heteromatizado”.Nós produzimos dados pessoais valiosos. Esses dados são vendidos e usados para colocar anúncios com a finalidade vender e desenhar novos produtos. A coleta de dados é a parte mais falada sobre como as atividades digitais cotidianas contribuem para os resultados finais das empresas, mas, da mesma forma, também conduzimos – com pouca ou mínima remuneração – tarefas semelhantes: reviews de produtos, autosserviço em bancos e aeroportos, programação de software em plataformas de código aberto, desambiguação de imagens, e outros trabalhos não pagos de gamers.Construímos comunidades virtuais, criamos vídeos no YouTube, escrevemos ensaios políticos, comentamos as notícias e contribuímos para fóruns que mantêm as pessoas interessadas e engajadas- o que resulta em lucros abundantes para as empresas. Em suma, a “heteromação” forneceu novas lógicas e mecanismos para o acúmulo de riqueza. Chamo isso de “heteromação” por duas razões: primeiro, é uma relação de trabalho que extrai valor do trabalho humano em benefício de outros – normalmente, mas nem sempre, grandes empresas. Em segundo lugar, coloca os seres humanos à margem da máquina, de modo que eles fazem o que as máquinas não podem fazer, ou só poderiam fazer com dificuldade, a partir de softwares muito caros. Enquanto na automação, as máquinas fazem o que os humanos não fariam com facilidade, na heteromação é o contrário. Em outras palavras, os humanos estão fazendo muito do trabalho, enquanto as máquinas recebem o crédito. Isso inclui uma ampla gama de pessoas em vários papéis e posições – por exemplo, usuários de mídias sociais e mecanismos de busca; gamers e designers cujo trabalho criativo é frequentemente usado sem compensação em apoio a plataformas de jogos; designers gráficos que submetem trabalhos para concursos de design; consumidores comuns que se encontram fazendo o trabalho de ex-funcionários em nomes do “autosserviço”.

DIGILABOUR: Você mostra que há muitas formas de trabalho “heteromatizado”, como trabalho comunicativo, cognitivo, emocional e organizativo. Estou particularmente interessado no trabalho comunicativo e no trabalho organizativo…

EKBIA: As várias formas de trabalho “heteromatizado” que produzem valor na economia atual estão em ascensão, começando com a comunicação. Esta é a primeira vez na história em que a própria essência da comunicação privada das pessoas se tornou um trunfo para as corporações: “os dados são o novo petróleo”. Os bilhões de participantes do Facebook, segundo uma grande empresa de consultoria, tornaram-se “a maior força de trabalho não remunerada” da História. Alguns números podem colocar isso em perspectiva: entre 2008 e 2013, o número de membros do Facebook cresceu de 300 milhões para cerca de 1 bilhão. No mesmo período, sua receita passou de US$ 300 milhões para US$ 4 bilhões. Cenários semelhantes podem ser encontradas no Twitter, no LinkedIn e em outras mídias sociais. O trabalho organizativo, por sua vez, tem a ver com a capacidade humana de coordenar atividades entre indivíduos e grupos. Outras espécies, como abelhas, pássaros e lobos, também têm uma capacidade semelhante, mas os seres humanos levaram isso ao mais alto nível por meio da construção de ambientes, incluindo os vários tipos de organização que criamos ao longo da História. Agora, as organizações envolvem custos – elas precisam de infraestruturas, rotinas, registros, fluxos de informações, etc. Esses custos constituem uma grande parcela das despesas das organizações, seja empresas privadas ou agências governamentais. Uma das inovações do capitalismo atual é terceirizar uma boa parte desse custo para as pessoas comuns. Pense no Google e no uso da Wikipedia como uma ótima fonte de informações para o mecanismo de buscas. Eu não sei sobre o Brasil e a língua portuguesa, mas no mundo de língua inglesa sempre que você procura algo na web, a Wikipédia é um dos principais resultados. Isto não é uma coincidência: o Google encontrou na Wikipedia uma fonte barata (essencialmente gratuita) que é autogerida, com algum grau de verificação e supervisão, com milhares de pessoas contribuindo com seu conhecimento e experiência em vários assuntos. O mesmo pode ser dito sobre o Google Translate, que usa bilhões de pedaços de traduções produzidas por humanos que são inseridas em seu sistema. Esses são exemplos de trabalho humano que é usado gratuitamente por corporações modernas como o Google. É assim que essas empresas podem se dar ao luxo de administrar seus negócios com um número mínimo de funcionários. Para tornar isso concreto, a partir de 2018, as três principais empresas do Vale do Silício contrataram menos de 200.000 funcionários: Google, 50.000; Facebook 20.000 e Apple 123.000. Para colocar esses números em perspectiva, em 1990, as três principais montadoras de Detroit, com um quarto da receita e menos de um sexto da capitalização, empregavam dez vezes mais pessoas do que esses gigantes do Vale do Silício. A razão, novamente, é que, na realidade, esses gigantes se beneficiam do trabalho de milhões de “usuários” que não estão na folha de pagamento.

DIGILABOUR: Como pensar, a partir de uma visão radical, mudanças e utopias reais em relação ao trabalho digital?

EKBIA: Essa é a pergunta de dois milhões de dólares. Eu acredito que existe um potencial real para uma verdadeira utopia que pode fazer com que a gente saia das circunstâncias atuais. Deixe-me esboçar brevemente os pontos-chave de tal utopia, que, em minha opinião, deve basear-se em três princípios: liberdade, justiça social e sustentabilidade. Esses princípios estão sob forte ataque nas últimas décadas, tudo em nome da liberdade de mercado, escolha pública e crescimento econômico. Para reviver e implementar esses princípios, precisamos de reversões sérias nas tendências atuais, um empreendimento difícil, mas não impossível. Primeiro, no que diz respeito às liberdades, as experiências das últimas décadas mostram repetidas vezes que os mercados deixados à própria sorte produzem economias descontroladas que regeneram a crise, aumentam a desigualdade, minam o bem-estar e a segurança das pessoas e destroem o meio ambiente. Uma abordagem alternativa deve colocar uma correia nos mercados e em sua tendência a interferir em todos os aspectos da vida. Alguns componentes óbvios disso seriam a supervisão e a regulamentação, não do tipo que colocam os assuntos nas mãos dos burocratas, mas nas mãos das comunidades e de seus conselhos. Embora a ideia de governar pelos conselhos das pessoas possa parecer improvável no atual ambiente cultural, ela é praticada há muito tempo em diferentes partes do mundo: as cidades-estados autônomas de Jônia na Grécia antiga, os municípios jeffersonianos da América antiga, comunas e sovietes das Revoluções Francesa e Russa, a comunidade islandesa e o kibutz israelense. Essas comunidades demonstraram a eficácia dessa forma de autogovernança repetidas vezes. Mesmo no caso da experiência da União Soviética, os relatos triunfalistas do capitalismo não deveriam nos cegar para as primeiras realizações dos sovietes. Um exemplo vivo disso no momento é a região curda autônoma de Rojava, que é baseada nos princípios confederalistas de autodeterminação, democracia comunitária não-estatista, participação de base, e anti-nacionalismo. Em segundo lugar, em relação à justiça social, essa visão utópica também colocará a tecnologia moderna a serviço do bem-estar das pessoas e das comunidades, em vez da situação atual em que os frutos de nossa engenhosidade coletiva atendem aos interesses de um número muito pequeno de indivíduos super ricos. Com relação à “heteromação”, o trabalho pago mediado por computador pode começar a alterar a ideia de que um trabalho de 40 horas por semana é a base da propriedade e da respeitabilidade. A “heteromação” pode dar lugar a um trabalho justo e mediado por computador, no contexto de uma “casinha eletrônica”, com suas promessas de autonomia e libertação das alienações da vida cercada em cubículos. Essa “casinha eletrônica” provavelmente exigiria uma renda básica para que os trabalhadores não fossem levados à autoexploração. Questões de renda básica não devem ser colocadas como “ou-ou” como frequentemente são. Não há razão para que uma renda básica não possa ser associada a arranjos de trabalho remunerados, flexíveis e autônomos. O valor econômico atual do trabalho “heteromatizado” sugere o quanto de trabalho já estamos realizando fora dos ambientes de trabalho convencionais – a tarefa agora é encontrar formas disso ser compensado. Em terceiro lugar, esse futuro utópico precisa prestar muita atenção à sustentabilidade social e ambiental. Como tal, deve destacar-se do pensamento que domina a política e os discursos atuais em todo o mundo. Uma alternativa a esse pensamento está em andamento no movimento de “decrescimento”, que defende não apenas a interrupção dos atuais padrões insustentáveis de consumo (particularmente na América do Norte), mas uma séria reversão em direção a menos produção e consumo. Temos que lembrar que quando se trata da sobrevivência da espécie humana em nosso globo, é a Terra, e não o céu, que é o limite, como a mentalidade do Vale do Silício tende a sugerir. Em suma, acredito firmemente que os princípios de liberdade, justiça social e sustentabilidade ambiental que impulsionam um futuro utópico têm uma chance real de implementação efetiva em escala global se as atuais formas hegemônicas de pensamento e governança forem substituídas por alternativas disponíveis. Deixe-me também agradecer pela oportunidade de conversar com um público brasileiro. Seu país é um elemento fundamental para mudanças socioculturais, econômicas, políticas e ambientais na América do Sul. Como tal, os brasileiros têm uma grande responsabilidade em mudar a face do hemisfério ocidental e, por meio disso, o resto do mundo.

Trabalho Comunicativo e Práticas Autônomas de Comunicação: entrevista com Enda Brophy

Enda Brophy, professor da Escola de Comunicação da Simon Fraser University, tem pesquisado questões de trabalho nas indústrias midiáticas e a organização coletiva do trabalho. Um de seus projetos de pesquisa, em parceria com Greig de Peuter, Nicole Cohen e Marisol Sandoval, é o Cultural Workers Organize, sobre respostas coletivas à precarização do trabalho dos comunicadores. É autor do livro Language Put to Work sobre call centers e formas de organização coletiva além dos sindicatos tradicionais. Brophy chega a falar em “locais de trabalho comunicativos”. Um de seus últimos artigos publicados chama-se The Internet’s Factory Floor: Political Economy for an Era of Communicative Abundance, em que discute a noção de “capitalismo comunicativo” a partir de Jodi Dean. Confira a entrevista de Enda Brophy à DigiLabour:

DIGILABOUR: Você tem pesquisado há mais de dez anos as condições de trabalho, o trabalho precário e a organização coletiva em empresas de tecnologia e mídia. O que mudou de lá pra cá?

ENDA BROPHY: As mudanças ocorridas entre trabalho e tecnologias digitais, à sombra da crise financeira global de 2008, foram profundas e angustiantes. O mais importante é a inovação tecnológica que foi imposta de cima para baixo sobre a força de trabalho, o que podemos chamar de plataformização do trabalho. Um número crescente de trabalhadores nas franjas precárias do mercado de trabalho está envolvido em atividades governadas remotamente por algoritmos via plataformas. Os novos negócios puderam aproveitar a posição tremendamente difícil na qual muitos trabalhadores se encontraram após o derramamento de sangue pós-2008, com o caso paradigmático da Uber, que tem conseguido contratar trabalhadores que perderam empregos durante a crise ou trabalhadores mais jovens cujas chances de ter empregos bem remunerados estão se tornando cada vez mais raras. Pesquisas anteriores têm demonstrado que um número cada vez maior de pessoas complementa seus parcos rendimentos com trabalho de plataforma, seja por meio do Amazon Mechanical Turk, alugando um quarto por meio do Airbnb ou entregando alimentos por meio de aplicativos. Em outros lugares, indústrias como call centers reorientaram-se para aproveitar as tendências mais novas e mais disciplinares da geopolítica global e a expansão da economia de crédito. Tenho feito pesquisas no México e, em particular, em Tijuana, onde o capital global tem aproveitado a tendência crescente de encarceramento e deportação em massa nos Estados Unidos para estabelecer um call center em expansão que presta serviços às empresas americanas, terceirizando seu trabalho. Ao expandir a máquina de deportação em massa, Obama e, mais tarde, Trump efetivamente manufaturaram uma força de trabalho digitalque pode absorver o trabalho comunicativo extraído dos Estados Unidos. O mesmo processo está ocorrendo em toda a América Latina, onde os call centers estão sendo configurados para atender os Estados Unidos e o Canadá, e são compostos principalmente por deportados. Assim, o contexto geral é extremamente sombrio para os trabalhadores, com novos processos de trabalho e lógicas disciplinares sendo implantados em uma variante do capitalismo que sofreu mutações significativas desde as primeiras iterações do capitalismo “digital” neoliberal teorizado por estudiosos como Dan Schiller, Ursula Huws. e Nick Dyer-Witheford. Há uma financeirização sem precedentes da economia e a expansão de formas parasitas de geração de lucro. A boa notícia é que, pelo menos no caso da plataformatização do trabalho, estamos vendo o surgimento de uma pequena mas significativa onda de luta e recomposição ocorrendo entre os trabalhadores digitais. Os trabalhadores estão rejeitando a mentira descarada, consagrada em seu status contratual, de que são empreendedores autônomos. A greve global dos trabalhadores da Uber e da Lyft no início de maio foi realmente importante nesse sentido, e as lutas dos trabalhadores de delivery no Reino Unido e na Europa também foram inspiradoras. Finalmente, e isso tem um significado estratégico crucial, os trabalhadores de alta qualificação na área de tecnologia também começaram a se engajar em formas embrionárias de organização do trabalho, além de contestar as aplicações das tecnologias que seus empregadores desenvolvem.

DIGILABOUR: Você diz que há uma convergência crescente entre trabalho e comunicação na economia digital. Como isso ocorre?

BROPHY: A incorporação em larga escala dos processos comunicacionais na produção de mais-valia foi uma dimensão fundamental da expansão do neoliberalismo a partir dos anos 1970. Isso ocorreu quando a infraestrutura de telecomunicações em todo o mundo foi privatizada e, em seguida, voltada para os fins do setor privado. A expansão das indústrias de computadores e de eletrônicos foi outro passo importante no processo. Mas o modelo de negócios das empresas em toda a economia tornou-se mais comunicacional também, com a expansão de call centers em todo o mundo sendo o exemplo mais evidente da necessidade crescente de empresas que gerenciem um fluxo regular de interação interpessoal com seus clientes. O crescimento das chamadas “indústrias criativas” oferece ainda outro exemplo significativo de como o capitalismo tem buscado estratégias de crescimento que valorizem a capacidade humana de produzir comunicação, conhecimento e cultura, um processo que marxistas autonomistas como Christian Marazzi chamam de “colocar a linguagem para trabalhar”, uma frase que eu tomo emprestada para o meu livro sobre trabalho nos call centers. E, finalmente, há o crescimento impressionante de empresas como Facebook, Google, Apple e Amazon no topo do firmamento econômico. Cada uma delas busca uma combinação de estratégias de negócios, mas todas dependem da produção de lucros a partir de conteúdo produzido pelos usuários, dados e vigilância. O resultado prático disso é não apenas uma expansão significativa do trabalho remunerado que exige a capacidade humana de se comunicar, mas a indefinição entre trabalho e lazer, a ponto de grande parte de nossas vidas serem potencialmente gastas gerando valor para o capital. O trabalho gratuito tornou-se um problema endêmico, seja o trabalho não remunerado que os alunos realizam para ter acesso ao mercado de trabalho, o conteúdo que fornecemos voluntariamente para os gigantes de dados ou o trabalho extra que realizamos para pagar nossas dívidas.

DIGILABOUR: Como reinserir o trabalho na pesquisa em comunicação?

BROPHY: Em uma perspectiva norte-americana e anglófona da pesquisa em comunicação, isso não é um problema. No início dos anos 2000, Vincent Mosco e Catherine McKercher levantaram o problema do ponto cego do trabalho na área de comunicação, que havia sido originalmente identificado por Dallas Smythe em seu ensaio seminal de 1977 sobre o trabalho da audiência. A partir dessa provocação, houve uma notável proliferação de pesquisas sobre o trabalho nas indústrias midiáticas. Talvez a questão chave que enfrentamos neste momento seja a de como criar redes de acadêmicos, ativistas e sindicalistas para gerar conhecimento que sustente e, por sua vez, reforce o ativismo na área de trabalho. Em outras palavras, nosso problema não é simplesmente criar mais conhecimento sobre o trabalho na pesquisa em comunicação, mas colocar esse conhecimento para trabalhar no sentido de construir o poder do trabalhador.

DIGILABOUR: O que você tem encontrado em relação a práticas autônomas de comunicação?

BROPHY: Primeiramente, quero destacar que esse conceito de “práticas autônomas de comunicação” foi desenvolvido por Greig de Peuter em sua excelente tese defendida em 2010. Juntamente com Nicole Cohen, posteriormente expandimos o conceito de comunicação autônoma em um texto de 2015. Lá, identificamos três dimensões de práticas autônomas de comunicação: identidade coletiva, ou a recusa de trabalhadores de individualizar as subjetividades fomentadas pelos empregadores; contra-publicidade, ou criação e desenvolvimento de práticas culturais e midiáticas com o objetivo de circular mensagens resistentes, e solidariedade em rede, ou o desenvolvimento de tecnologias digitais para fins de organização do trabalho. Também deve ser dito que há uma tradição na pesquisa em comunicação que explora tais práticas entre os trabalhadores, uma tradição de décadas que inclui análise de mídias independentes e formas horizontais de comunicação dos trabalhadores. Minha própria pesquisa nos últimos anos envolveu-se com vários exemplos de práticas autônomas de comunicação por trabalhadores, seja ocupação de teatros e outros espaços culturais na Itália com o objetivo de transformá-los em centros culturais comunitários ou o desenvolvimento de plataformas digitais dedicadas à organização do trabalho, como Coworker.org ou Unionbase nos Estados Unidos. Explorar tais práticas é um modo de circular o conhecimento delas como exemplos que podem ser replicados em outros lugares, mas também servem para desenvolver as redes eu mencionei entre acadêmicos e ativistas.

Niels van Doorn: “O trabalho de plataforma é trabalho de minorias”

Niels van Doorn, professor da Universidade de Amsterdam, está coordenando uma pesquisa sobre trabalho de plataforma em três cidades – Nova Iorque, Berlim e Amsterdam – a partir de duas questões:

Como as pessoas se sustentam em circunstâncias precárias?
Como a noção de valor surge na intersecção entre economia política e economia moral?

Van Doorn afirma que as plataformas são novos locais de acumulação do capital e há clivagens de gênero e raça (como você pode conferir neste artigo). Ele conversou com a DigiLabour sobre os primeiros achados de sua pesquisa Platform Labor.

DIGILABOUR: Como você define o trabalho de plataforma?

NIELS VAN DOORN: Eu definiria “trabalho de plataforma” simplesmente como trabalho mediado, organizado e governado por meio de plataformas digitais, seja por meio de um aplicativo no smartphone do trabalhador, no caso de muitos serviços incorporados localmente, ou por meio de notebook, computador de mesa ou tablet no caso de “microtrabalho” ou outras formas de trabalho realizadas on-line. Uma característica central do trabalho de plataforma é o que eu chamo de sua “produção dual de valor”, ou como o valor monetário do serviço prestado é aumentado pelo valor de uso e pelo valor especulativo dos dados produzidos antes, durante e depois da prestação de serviços. O trabalho de plataforma é, portanto, essencialmente, trabalho de produção de dados e treinamento de algoritmos. Isso é o que o que o torna tão valioso, apesar de ser também trabalho desvalorizado e explorado, como muitos outros serviços de baixa renda no passado e no presente. Por isso, o trabalho de plataforma é uma dimensão-chave do capitalismo de plataforma financeirizado: sem pessoas fornecendo todos os tipos de serviços de dados que sustenta não só outras pessoas, mas também máquinas (produção de IA), não haveria capacidade de arrecadar tanto capital de risco e outras formas de investimentos financeiros.

DIGILABOUR: Como o trabalho de plataforma se relaciona a questões de gênero, raça e classe?

VAN DOORN: Primeiramente, eu diria que o trabalho de plataforma é moldado por gênero, raça e classe da mesma forma que outras formas de trabalho de serviços (de baixa renda) são moldadas por essas forças. De fato, no trabalho de plataforma, há muita reprodução de desigualdades e exclusões de raça, gênero e classe. Em contraste com minha resposta anterior, que tentou oferecer uma visão universalizante e abrangente sobre o trabalho de plataforma, aqui eu gostaria de enfatizar que não existe realmente algo como “trabalho de plataforma” no abstrato. Em vez disso, existem apenas plataformas específicas inserindo-se em mercados específicos para serviços e bens específicos. Então, as relações do trabalho de plataforma com gênero, raça e classe só podem ser respondidas caso a caso. O Uber Eats é muito diferente do Helpling, que, por sua vez, é muito diferente do Upwork. O que estou tentando fazer na minha pesquisa é descobrir quem trabalha com e para essas plataformas, como e por que eles trabalham: para que esse trabalho de plataforma realmente trabalha? Por quanto tempo e por quais motivos? Estou muito interessado na distribuição desigual de oportunidades e os desafios do trabalho de plataforma nas três cidades que estudo (Amsterdam, Berlim e Nova Iorque) e como essa distribuição desigual é fortemente influenciada pelas disparidades de gênero, raça e classe existentes. Ao mesmo tempo, o trabalho de plataforma também pode contrariar essas disparidades ou exclusões, normas ou desigualdades. Mas esta é uma questão empírica e sobre a qual estou trabalhando no momento, embora tenha escrito (neste artigo) sobre as formas herdadas de violência e dominação estrutural que lançam uma sombra sobre a gig economy, apesar de seus esforços para apagar essa história e ressemantizar o trabalho de bico como algo empreendedor.

DIGILABOUR: Quais são os primeiros achados da sua pesquisa Platform Labor?

VAN DOORN: O projeto ainda está em fase inicial e nós ainda estamos fazendo trabalho de campo, no processo de coleta de dados. É por isso que estou um pouco hesitante em revelar quaisquer “descobertas” definitivas sem ter tido tempo para analisar adequadamente todo o material coletado. Dito isso, no nosso site, publicamos regularmente as chamadas “notas de pesquisa”, que dão ao leitor uma visão da nossa pesquisa em andamento e compartilham “descobertas” experimentais. Eu diria que uma das principais coisas que surgiu da minha própria pesquisa sobre plataformas de entrega de comida e limpeza é que a situação é muito diferente em Nova Iorque e Berlim. Uma das razões é que o custo de vida é muito maior em Nova Iorque em relação a Berlim, especialmente no que diz respeito ao aluguel, enquanto os salários ganhos por meio da entrega de comida e de plataformas de limpeza são relativamente baixos. Isso torna o trabalho de plataforma em Nova Iorque muito mais precário, o que significa que os entregadores e faxineiros dessa cidade costumam trabalhar por mais horas, estando expostos a maiores riscos, ao mesmo tempo em que é mais difícil satisfazer suas necessidades. Mais pessoas em Nova Iorque também dependem do trabalho de plataforma e geralmente trabalham de 30 a 40 horas por semana, se não mais, enquanto em Berlim as pessoas frequentemente têm outros projetos paralelos e trabalham menos horas. Outra conclusão é que o trabalho de plataforma é trabalho migrante e de minorias: a entrega de comida e a limpeza sempre foram serviços feitos por homens e mulheres não brancos, migrantes com poucas oportunidades, e isso não é diferente quando esse trabalho é governado por meio de um aplicativo por uma empresa de plataforma. Embora essas empresas formalizem, de certa maneira, essas econômicas historicamente informais, elas também perpetuam formas de informalização e informalidades existentes – como assimetria de informações, roubo de salário, falta de apoio e nenhum direito trabalhista, sabendo que os trabalhadores migrantes, especialmente os mais precários, não estarão em posição de protestar. Dado que as organizações trabalhistas das duas cidades até agora tiveram pouco sucesso ou interesse em organizar coletivamente os trabalhadores de plataforma, as empresas continuam a se safar. Uma coisa que venho fazendo é organizar fóruns e workshops com trabalhadores em Nova Iorque, como o Cornell’s Worker Institute, e Berlim, como a Fairwork Foundation, que reúnem diferentes grupos de stakeholders para, no mínimo, iniciar um diálogo entre trabalhadores, representantes de plataformas, advogados e formuladores de políticas, forjando potencialmente algumas mudanças locais, ainda que pequenas e provisórias. A questão é que muitos trabalhadores de plataforma me disseram que esse tipo de trabalho é uma grande oportunidade, mesmo que, de fato, não seja. Isso significa que, enquanto tudo estiver correndo bem, haverá um bom dinheiro. Mas quando algo ruim ou inesperado acontece, como um acidente ou lesão, um pneu furado ou uma bicicleta roubada, é quando os trabalhadores percebem que dependem somente deles próprios – e amigos ou familiares, quando disponíveis, pois espera-se que eles absorvam todo o risco de serem um “contratado independente”. E enquanto algumas pessoas apresentam uma grande capacidade de absorção desses riscos, outras são menos capazes de assumir, ou mesmo de entender, todas as responsabilidades.

DIGILABOUR: Você escreveu uma resenha do livro “Uberworked and Underpaid”, de Trebor Scholz, em que faz críticas muito interessantes ao cooperativismo de plataforma. Quais podem ser alternativas à economia do compartilhamento corporativa?

VAN DOORN: Acredito que qualquer alternativa à economia do compartilhamento corporativa ou à gig economy terá que surgir na intersecção entre iniciativas de base da sociedade civil e do apoio do Estado. Isso quer dizer que precisamos de ideias originais, experimentação financiada e, o mais importante, vontade política. Infelizmente, o último está faltando, mesmo em um momento em que os governos estão começando a levar a sério a regulamentação de grandes plataformas corporativas como o Facebook, além do Uber e o Airbnb. Acho que estamos nos aproximando de um ponto de virada. No entanto, a vontade política de reinar no domínio das plataformas corporativas só aumentará nos próximos anos. No entanto, uma coisa é limitar o poder das empresas de plataformas e outra é propor alternativas sustentáveis e equitativas. Aqui eu acho que o trabalho de K Sabeel Rahman é pertinente e inovador, especialmente sua ideia de tratar plataformas como serviços públicos. Mais uma vez, penso que qualquer alternativa viável às economias corporativas de “compartilhamento” terá que envolver as agências públicas, ou seja, o poder do Estado. Embora eu tenha plena consciência da cumplicidade histórica do Estado na perpetuação – e também na criação ativa – das desigualdades de gênero, classe e rala, bem como seu papel fundamental no fortalecimento da exploração e dominação capitalistas, também acredito que os Estados são as únicas formas institucionais poderosas o suficiente para se voltar contra as instituições emergentes do capitalismo de plataformas: empresas de plataformas e “metaplataformas”, como a Softbank. Tudo se resume, a meu ver, à vontade política, o que significa dizer que nós, como cidadãos, temos que levantar nossas vozes e agir para catalisar essa vontade de mudar. Quanto ao cooperativismo de plataforma, continuo a ser um “apoiador cético” dessa ideia e desse movimento, que espero que venha a florescer, mas receio não ser capaz de o fazer sem o apoio estrutural de instituições públicas que podem ser democraticamente responsabilizadas.

Trabalhando na Amazon Mechanical Turk: entrevista com Kristy Milland

Kristy Milland trabalhou na Amazon Mechanical Turk por 13 anos, tanto como crowdworker – executando microtarefas – quanto como “solicitante”dessas atividades. Tornou-se pesquisadora da comunidade “Turker” e fez mestrado na McMaster University, em Toronto. Algumas de suas questões de pesquisa são: quem são os trabalhadores da Mechanical Turk? Por que trabalham lá? Quais formas de ação coletiva dos trabalhadores? Também pesquisou a plataforma do ponto de vista do “solicitante” de tarefas: qual a melhor hora para postar uma tarefa? Dê uma olhada em seus textos acadêmicos (aqui, aqui e aqui) e também em reportagens sobre o tema (aqui, aqui e aqui). Kristy Milland conversou com DigiLabour sobre alguns desses assuntos:

DIGILABOUR: Você trabalhou e pesquisou na Amazon Mechanical Turk. Como é trabalhar lá e quais as condições de trabalho?

KRISTY MILLAND: Trabalhar na Amazon Mechanical Turk é difícil. O trabalho é precário, o salário é baixo e o trabalho em si pode ser perigoso. Para começar, o processo de inscrição parece negar automaticamente os trabalhadores de fora dos Estados Unidos. Com o tempo, alguns podem ser aceitos, mas podem ser semanas, meses ou até anos após a inscrição. Para aqueles que têm a sorte de obter a aprovação, ocorre uma curva de aprendizado acentuada. Não há documentos que te ensinam a usar a plataforma e é um site diferente de qualquer outro que você tenha usado antes. Tem seu próprio vocabulário: mTurk é a abreviação de Amazon Mechanical Turk, Turker é como os trabalhadores se chamam, Requester é alguém que posta um trabalho e HIT é uma atividade trabalho. A plataforma tem seu próprio fluxo de trabalho, desde a competição com os outros para aceitar uma HIT até a pressa para submeter sua proposta, observando rejeições e aprovações. A aprovação significa que você é pago pelo tempo que gastou fazendo o trabalho, enquanto a rejeição ocorre quando um solicitante (requester) decide manter seu trabalho, mas não te paga por isso. Esse é um dos principais problemas com o sistema: roubo de salário. Além disso, quanto mais rejeições você receber, menos trabalho poderá ser feito na plataforma. Na verdade, se o seu índice de aprovação – a porcentagem de trabalho submetido que tem aprovação – estiver abaixo de 98%, você descobrirá que grande parte do trabalho na plataforma estará indisponível para você. Se a sua classificação ficar ruim o suficiente, a mTurk poderá suspender sua conta, embora a Amazon não diga quais métricas usa para escolher contas para encerrar. Não há nada na plataforma para te preparar para esse novo mundo de trabalho, então a maioria das pessoas que entram na plataforma acabam desistindo antes do primeiro mês. Elas enfrentam problemas e não encontram soluções, ou não conseguem entender a plataforma desde o início. Há outros problemas inerentes ao sistema. Por exemplo, o salário médio é de dois dólares por hora. Apenas 4% dos trabalhadores na plataforma, que são chamados de Super Turkers pelos acadêmicos, ganham mais do que o salário mínimo federal americano de US$ 7,25 por hora. O trabalho que eles fazem também causa danos à saúde: há danos físicos por ficar sentado em um computador durante todo o dia, bem como danos à saúde mental. O trabalho de moderação de conteúdo é uma das tarefas mais prejudiciais, com os trabalhadores encarando conteúdo obsceno e violento todos os dias, muitas vezes em troca de alguns centavos. E não há ninguém para os trabalhadores conversarem sobre a situação deles, porque não tem como os trabalhadores se comunicarem pela plataforma. Você tem que trabalhar sozinho, em competição com colegas de trabalho que você não pode ver, em troca de “amendoins”. Felizmente, há muito trabalho além da moderação de conteúdo. A maioria das tarefas é muito simples, de modo que qualquer pessoa, até mesmo alguém que não possui o inglês como primeira língua, pode encontrar trabalho. Por exemplo, a transcrição de recibos ou notas é uma tarefa comum. É uma questão de replicação de símbolos, então qualquer um que tenha um teclado em inglês pode fazer a tarefa. As tarefas variam em dificuldade, incluindo transcrição de vídeo e áudio, tradução, redação, edição e participação em pesquisas. Cerca de metade do trabalho na plataforma vem de acadêmicos. Além disso, os trabalhadores da mTurk estão sendo estudados cada vez mais. O restante do trabalho vem da indústria, como Google e Twitter. Nós freqüentemente treinamos algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning), e é por isso que a Amazon nos chama de “Inteligência Artificial Artificial”. Muitas vezes, quando uma plataforma parece fazer algo pela IA, isso está sendo redirecionado para trabalhadores como eu. É chocante quanto trabalho fazemos para alimentar a internet!

DIGILABOUR: Quais as possibilidades e os limites da organização coletiva no crowdwork?

MILLAND: Os crowdworkers não podem ver uns ao outros. A plataforma não libera uma lista com os nomes dos trabalhadores. Isso significa que não há como entrar em contato com seus colegas. Também não há como saber quando você pode ter atingido uma massa crítica da força de trabalho geral. Isso significa que seria muito difícil organizar tradicionalmente os crowdworkers. Além disso, as leis na América do Norte e na Europa tornaram os cartéis ilegais. Os freelancers que se unem e definem os preços são, portanto, colocados como fixadores de preços e envolvidos em atividades ilegais. Os poucos sindicatos freelancers que existem não se envolvem em negociações coletivas ou ou estabelecimento de preços, nem em ações de greve. Como resultado, novamente, o modelo tradicional não serve. Toda organização tem que ser a partir da base e do nosso “chão de fábrica”. Por exemplo, os Turkers criaram muitas comunidades onde ajudam uns aos outros a aprender os macetes da plataforma e ganhar mais dinheiro. Essas plataformas dos trabalhadores são usadas para compartilhar tarefas e ferramentas que facilitam o trabalho. Elas também podem ser usados para organização. Algumas pequenas campanhas foram criadas a partir dos fóruns. Por exemplo, quando um solicitante muito ativo rotulava incorretamente as tarefas (tagueavam, por exemplo, alguma atividade como pesquisa, mas era qualquer coisa menos isso), os trabalhadores acessavam sua conta no Twitter, chamando-os e pedindo que mudassem seus comportamentos. Funcionou! Eles pediram desculpas e a empresa parou de marcar os HITs com pesquisa. Muitas dessas pequenas campanhas foram direcionadas aos solicitantes, com níveis diferentes de sucesso.

DIGILABOUR: E sobre o Dinamo e o Turkopticon?

MILLAND: A criação do Dynamo foi resultado de uma grande campanha dos trabalhadores. Essa plataforma anônima permitia que os funcionários criassem campanhas que fossem aprovadas por seus colegas. Se elas fossem votadas o suficiente, iriam ao ar. As pessoas, então, trabalhavam juntas para transformar isso em uma ação real. Por exemplo, os trabalhadores decidiram escrever as Diretrizes para Solicitantes Acadêmicos (Guidelines for Academic Requesters) a fim de criar um conjunto de regras para aqueles que usam a plataforma. Outra campanha, Caro Jeff Bezos (Dear Jeff Bezos), mandou os trabalhadores escreverem para o CEO da Amazon e dizerem a ele quem eram, por qual motivo estavam ali e o que eles gostariam de mudanças na plataforma. A última campanha recebeu muita atenção da mídia e permitiu que os trabalhadores sentissem que poderiam se organizar e mudar suas condições de trabalho. Foi um sucesso. O Turkopticon, por outro lado, foi criado por acadêmicos. A plataforma permitiu que os Turkers classificassem os solicitantes para que os trabalhadores pudessem saber para quem era bom trabalhar. A mTurk em si não mostra nenhuma informação sobre os solicitantes na plataforma, então sempre que você trabalha para alguém que você não trabalhou anteriormente, você está correndo um grande risco. O Turkopticon nivelou o jogo mostrando as classificações na própria mTurk por meio de uma extensão. Depois, foi substituído pelo TurkerView, um sistema privado de classificação por pagamento. Contudo, seu legado está vivo na comunidade.

DIGILABOUR: Você tem enfatizado a necessidade de pesquisadores criarem ferramentas para enfrentar o cenário atual do crowdwork. Que tipo de ferramentas? Em quais direções?

MILLAND: Atualmente, estou fora da academia e da pesquisa. Decidi cursar Direito. Mas eu gostaria de ver as pessoas trabalhando no movimento de cooperativismo de plataforma. Se um grupo de trabalhadores pudesse criar uma alternativa cooperativa à mTurk, sinto que seria uma alternativa mais justa. Se são eles a estabelecerem as regras, isso também pode garantir que os trabalhadores sejam tratados eticamente. Além disso, os trabalhadores poderão construir uma plataforma que tenha todas as ferramentas necessárias para realizar o trabalho de forma eficaz, eficiente e correta. Minha esperança é que os acadêmicos possam ajudar esses grupos a criarem e governarem plataformas.

Casilli: “A uberização é só um dos aspectos do trabalho de plataforma”

Entrevista com Antonio Casilli sobre microtrabalho, plataformização e alternativas ao cenário do trabalho digital

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Antonio Casilli, professor da ParisTech, lançou em 2019 o livro En Attendant Les Robots: enquete sur le travail du clic, sobre o qual comentamos aqui e aqui e pode ser lido parcialmente em espanhol aqui. Em entrevista à DigiLabour, Casilli comenta sua nova pesquisa sobre microtrabalho na França, já com alguns resultados publicados. O autor prefere falar em “plataformização” em vez de “uberização” do trabalho, por envolver diferentes maneiras de extração do valor a partir das distintas plataformas de trabalho digital (este argumento também pode ser conferido aqui). Além disso, Casilli comenta alternativas ao cenário do trabalho digital. Confira os áudios abaixo:

Plataformização do Trabalho

Microtrabalho na França

Alternativas ao cenário atual do trabalho digital

Responsabilidades do pesquisador em relação ao trabalho digital

Valor de qualificação, valor de monetização e valor de automação

Gig – A Uberização do Trabalho: entrevista com o diretor do documentário

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A Repórter Brasil, uma das mais importantes fontes sobre trabalho escravo no Brasil, lançará na Mostra Ecofalante de Cinema (entre 30/05 e 12/06, em São Paulo) o documentário Gig – A Uberização do Trabalho. O filme aborda muitas questões que discutimos aqui na DigiLabour, como economia dos bicos (ou gig economy), trabalhadores de plataforma, precarização e uberização do trabalho. O trailer pode ser conferido aqui.

Entrevistamos um dos diretores do documentário, Carlos Juliano Barros, também responsável por filmes como Carne e Osso, Jaci e Entre os Homens de Bem. Confira os áudios da entrevista abaixo:

Mark Andrejevic: “O Big Data é a Era dos Sumos Sacerdotes e Seus Oráculos”

Mark Andrejevic, professor da Monash University, da Austrália, é um dos pesquisadores mais conhecidos na área de vigilância. É autor dos livros Reality TV: The work of being watched e iSpy: Surveillance and power in the interactive era. Entre os seus principais conceitos estão o trabalho de assistir e ser observado, em contextos de reality show e mídias digitais, a produtividade dos fãs nas mídias sociais, a vigilância lateral, a sociedade do sensor e a divisória do Big Data.

Em um de seus artigos mais recentes, Automating Surveillance, Andrejevic trata das lógicas da vigilância na era da coleta e do processamento automatizado de dados, resultando em formas de monitoramento pós-disciplinares não mais baseadas na internalização do olhar de monitoramento pelos sujeitos.

Confira entrevista ao DigiLabour:

DIGILABOUR: Qual o papel da vigilância no contexto do trabalho digital e da análise preditiva?

MARK ANDREJEVIC: No âmbito do consumidor, a vigilância tem sido como um meio para um fim definido: racionalizar o processo de consumo, melhorando alcance, distribuição e envio de mensagens. Embora haja alguma indicação de que a publicidade de target pode melhorar as vendas, o nível de vigilância ultrapassa muito o impacto sobre as vendas. Em parte, isso ocorre porque a vigilância se tornou relativamente barata, graças às possibilidades das mídias digitais e aos custos relativamente baixos de transmissão e armazenamento de dados. Isso ocorre, em alguma medida, porque grande parte da economia de vigilância é especulativa e baseada na promessa de que haverá uma recompensa maior quando as práticas de direcionamento forem aperfeiçoadas. Mas há outra tendência: o borrar de linhas entre eficiência econômica e poder. As empresas coletam informações porque acham que isso lhes proporcionará maior controle e, portanto, com menores margens de risco. Coletam dados porque isso é associado ao poder, mesmo que não esteja totalmente claro como isso se traduz em ganho econômico. A mesma coisa acontece com os aparatos de Estado: o enorme aumento na coleta de dados ainda não produziu ganhos comparáveis em eficiência e eficácia, mas ampliou muito a capacidade de monitorar e rastrear populações. Há suposição de que esses sistemas de monitoramento aumentarão seu poder. Isso nos deixa diante de três possibilidades. Uma, os coletores de dados estão corretos e os enormes dados que estão acumulando valerão para controle social e gerenciamento da população mais efetivos. Se esse for o caso, podemos esperar concentrações de poder econômico e político mais dramáticas. Uma segunda possibilidade é os coletores de dados estarem errados, e a economia baseada em dados entrar em colapso quando ficar claro que a análise preditiva não funciona conforme prometido e o envio de mensagens direcionadas é muito menos eficaz que o previsto. A terceira, talvez a mais provável, é que os coletores de dados estão errados, mas será tarde demais para perceber o quão errados estão porque executaremos sistemas empresariais e estatais como se a análise preditiva funcionasse como prometido, sem nunca desenvolver as ferramentas para avaliar com precisão suas reivindicações. Nesse cenário, a polícia usará dados para alocar forças, os profissionais de marketing imaginarão que qualquer aumento nas vendas tem a ver com as práticas de direcionamento e os empregadores contratarão de acordo com os serviços de inteligência artificial, e assim por diante. Haverá uma sociedade do controle sem nenhum referente porque não haverá vontade ou ferramentas para determinar se as previsões estão corretas, por exemplo, se os empregados que não foram contratados seriam mesmo superiores aqueles que foram rejeitados, se mais crimes teriam sido antecipados se a polícia tivesse sido enviada a outro lugar. Assim, nossas vidas serão moldadas por algoritmos que podem ou não ser eficazes naquilo que afirmam estar fazendo, mas nunca saberemos se esses algoritmos são realmente precisos, ou se tudo não passa de um grande golpe.

DIGILABOUR: O que significa considerar as tecnologias de Big Data como próteses analíticas?

ANDREJEVIC: Essas tecnologias são próteses disponíveis apenas para aqueles com recursos para acumular e processar grandes bancos de dados: assim, elas chegam a ser próteses analíticas apenas para um número relativamente pequeno de pessoas, aquelas que possuem, controlam e utilizam os bancos de dados. Além disso, a noção de uma prótese pode ser enganosa, pois próteses são extensões do “eu” que melhoram nossas capacidades. Como uma prótese analítica, o Big Data não aumenta a capacidade de gerar conhecimento, mas reconfigura essa capacidade e a transforma em uma forma de não conhecimento. O Big Data, se estiver funcionando de acordo com o planejado, gera insights que não estão disponíveis de outra forma e, portanto, não podem ser compartilhados. Em vez disso, o Big Data equivale a era dos sumos sacerdotes e seus oráculos. Suas proclamações não se baseiam em conhecimentos explicáveis e compartilháveis, mas em operações complexas que permanecem mistificadas, ou místicas, porque não podem ser submetidas à engenharia reversa ou, em alguns casos, melhoradas. Se as correlações orientadas por dados indicam que escrever seu nome em letras maiúsculas faz com que você tenha um risco de crédito maior do que alguém que faz isso de outra forma, não há explicação necessária para esse fato além de ser algo cuspido do sistema de processamento de dados.

DIGILABOUR: Após cinco anos da publicação do seu texto sobre a divisória do Big Data, como você define esse termo atualmente?

ANDREJEVIC: A divisória do Big Data não se refere ao diferencial de poder criado por sistemas que privilegiam aqueles com acesso a conjuntos de dados em larga escala. O meu foco recente em inteligência artificial destaca a dinâmica de poder invocada por essa noção de “divisória”. Minha preocupação era principalmente com a mudança epistêmica que resulta do uso de sistemas automatizados de processamento de informação, uma categoria que inclui inteligência artificial. Tais sistemas se baseiam em correlações emergentes que podem ser inexplicáveis e impossíveis de fazer engenharia reversa, ao mesmo tempo em que resultam em recomendações práticas. Em alguns casos, resultam em ações. Vimos recentemente que os sistemas automatizados da Amazon têm o poder de demitir funcionários. As interações complexas de milhares ou centenas de milhares de variáveis podem produzir uma previsão que resulta em alguém sendo contratado ou demitido, por exemplo. Em alguns casos, tais decisões não são passíveis de formas tradicionais de accountability. Elas não podem ser explicadas ou justificadas de forma diferente “porque foi isso que os dados disseram”. Isso cria uma divisão, a princípio, entre conhecimento disponível para aqueles com acesso a dados e aqueles que não têm. Isso significa que muitas categorias até então consideradas irrelevantes para determinados processos de tomada de decisão tornam-se relevantes de diferentes maneiras, até mesmo imprevisíveis. Vimos, por exemplo, empresas que dizem que as pessoas que escrevem seus nomes tudo em letra maiúscula em pedidos de empréstimo são considerados com maior risco de crédito, e que as pessoas que preenchem pedidos de emprego no Chrome ou no Firefox são consideradas melhores funcionários do que aqueles que usam Internet Explorer ou Safari. Esses são achados puramente correlacionais, e não há como explicá-los. Em alguns casos, eles podem servir como “entrada” para outras variáveis, como nível de formação e classe social. Em muitos casos, essas correlações podem ser espúrias, mas há uma suposta fé na objetividade e no poder das máquinas. Estamos entrando em um mundo no qual aqueles que têm acesso a grandes conjuntos de dados e a ferramentas para usá-los em processos de tomadas de decisão podem moldar cada aspecto de nossa existência: quais escolas frequentamos, se temos aprovação para empréstimos financeiros, quais vagas de empregos estão disponíveis para nós, e assim por diante. Fiquei intrigado ao ver que o Facebook anunciou recentemente quem terá acesso aos seus dados para checar como a rede tem sido usada para impactar eleições. No entanto, eles definem os termos de acesso para um número limitado de pesquisadores, com prazo e nível de acesso aos dados. Esta é uma tentativa limitada de superar a divisória, mas podemos ver como o controle é daqueles que detêm o poder sobre os bancos de dados. Nesse caso, construir uma ponte sobre a divisória significa obter algum acesso limitado ao conjunto de dados e trazê-lo para processamento das universidades. Mesmo quando se trata de questões cruciais para o destino dos sistemas democráticos, o Facebook tem o poder de definir os termos de acesso. Esta é, certamente, uma forma de divisória digital. Em muitos casos, no entanto, mesmo o acesso aos dados não possibilitará a engenharia reversa nas decisões tomadas em meus sistemas de inteligência artificial. Tudo o que podemos fazer para responsabilizar esses sistemas é tentar coletar as informações que podem ser usadas para avaliar preconceito, discriminação e outras potenciais patologias da tomada de decisão automatizada. Mas isso requer acesso público aos dados, bem como o poder de processamento para dar sentido a esses dados. Essa é uma luta contínua!