通過數據來剝削騎手，真的做錯了？

近日有消息爆料，美團和餓了么在用數據來剝削騎手，主要是指平臺對于騎手有很多數據限定，其實這并不是最近才有的事情。美團和餓了么的運行機制就是利用平臺來提升騎手的送貨水平，以為用戶提供更好的服務。這樣問題就顯現(xiàn)出來了，平臺設置了送餐時間，騎手需要在取餐之后在規(guī)定的時間內將餐品送到用戶手里，這個規(guī)定時間怎么設置就成為了問題，也成為各方爭論的點。

送餐騎手每天要送很多單，才能保證即得收益。也就是說，他們的工資是按照送餐數量來計算的，你送餐越多，掙的錢也就越多。平臺利用智能算法，通過對運送路線進行規(guī)劃和設計，送餐員自然也就有了所謂的“規(guī)定時間”，而事實是，現(xiàn)實生活中會有很多突發(fā)情況，比如等紅燈、交通擁堵等，就會出現(xiàn)送餐超時的情況。再加上用戶的評價機制，送餐騎手就必須要盡快將餐品送給客戶，不然就會被用戶差評，面臨著平臺的處罰。但，這就是“數據剝削”嗎?

什么是“數據剝削”?

隨著人工智能技術的發(fā)展和數據分析技術的廣泛應用，很多互聯(lián)網公司都開始在數據上進行進一步的挖掘和應用、美團和餓了么自然也是屬于這一類型的公司，它們建立的外賣平臺有著大量的用戶基礎，在行業(yè)內頗有影響力，市場份額也是數一數二的。自然平臺很容易拿到各種數據，通過技術進行處理之后，便可以進行應用。

用戶訂外賣的流程是這樣的，首先平臺建立一個區(qū)域定位，將這個區(qū)域內的合作商家在平臺展現(xiàn)出來，以供用戶選擇;然后，用戶選擇菜品、下訂單;這個訂單先要達到商家，商家確定是否接單，在點擊確認接單后，便開始計時了;這個時候平臺會給附近的騎手發(fā)送送餐訂單，騎手要搶這個訂單。

緊接著搶到訂單的騎手就要先到商家那里取餐，這個是一個時間點。在取到餐之后，便再次開始計時，直到用戶接到餐，這個訂單才算是完成。因此，要想做一個好的騎手，既要對周圍的地形熟悉，還要速度足夠快，這樣才能得到更多的送餐機會，自然收益也就更高了。

如果騎手送餐速度慢，表現(xiàn)不好，用戶也可以通過給騎手進行點評來促進騎手進行改善。這里涉及到的幾個數據，騎手的送餐時間和用戶評價，都是可作為騎手的扣分項來的。一旦騎手的這兩個數據指標表現(xiàn)不好，騎手是要被扣錢的。

通過數據來評判騎手，到底對不對?

數據是一個硬性的規(guī)定指標，它體現(xiàn)的是一個結果，而并不是這件事情的過程。比如說騎手在送餐途中遭遇的各種意外情況，以及被一些不講理的用戶刁難等等，都是無法從數據看出來的。因而很多外賣騎手也就會遇到很多被不合理對待的情況，而平臺只根據數據說話，騎手數據表現(xiàn)不好，依然要被處罰，這便是審查不明的問題。

外賣平臺是一個商業(yè)性平臺，它是以盈利為目的的，騎手們從平臺獲得的收入也都是平臺從利潤中拿出來的真金白銀。平臺希望騎手能給用戶更快更好的服務，一旦用戶不滿意，這個結果就是平臺不能接受的，騎手必然會承擔一定的責任，被扣錢也就在情理之中了。

從當前的平臺管理來看，對于騎手的數據評判也只能是這樣的了，除此之外已經沒有更好的處理辦法。因為在騎手的送餐過程中，你無法去通過其他數據來評判騎手是處于一個怎樣的狀態(tài)中。而評價體系是互聯(lián)網平臺一直都存在的，它能激勵騎手去更好地進行送餐。而從時間上來進行限定，也只能說是有利有弊。所以，目前的外賣平臺也沒有更很好的解決辦法。

外賣平臺哪里做錯了?

外賣騎手是一個很辛苦的工作，騎手們每天早出晚歸，為用戶送餐，就是擔心被用戶給差評，就是擔心送餐超時被扣錢。各個地區(qū)的送餐條件不一樣，有的地方人都進不去，有的時候已經到用戶家門口了，送餐時間就到了，因為這樣而被扣錢心里怎能不有怨言?

經過此次事件發(fā)酵之后，外面平臺推出了“愿意再等x分鐘”的功能，并且對騎手的申訴功能進行了優(yōu)化，希望可以最大程度上保證騎手們的利益。但其實送餐本就是為平臺用戶提供的一種服務，其實這些都是有可商量的空間和余地的。平臺錯就錯在沒有給這個限定的規(guī)則一個彈性化處理的空間，讓騎手和用戶都變成了“數據化”操作，才衍生出來這么多的問題。

筆者認為外賣平臺通過數據來評判騎手是一種科學化的管理運作手段，而騎手們?yōu)榱思皶r將餐送到用戶手中，而成為了“高危職業(yè)”也是有跡可循的。騎手們?yōu)榱丝焖偎筒停T行速度很快，反而存在交通危險。所以平臺需要作出改變，其可以適當優(yōu)化送餐限定時間，同時給予一定的可調整空間，給各方設定出一個可以接受的空間。當然，用戶也要適當諒解送餐員，不要一味地糾結于送餐時間的問題，在理性化的同時也要兼具人性化處理空間。

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