Rosenblat 與 Stark 透過九個月的 Uber 司機經驗研究，分析平台如何一方面把司機描述為具有自由與獨立性的創業者，另一方面透過 App 對工作方式施加間接控制。研究指出，司機與平台之間的資訊及權力不對稱，是平台安排勞動的重要基礎：平台掌握需求、定價與系統規則，司機卻難以了解系統如何作出決定。
這個研究使「演算法透明度」不再只是解釋技術模型的問題，而是誰掌握工作所需資訊、誰能預測規則變化、誰能對決策提出異議的勞動權力問題。
思與行
- 訪談司機時，記錄平台提供哪些資訊、何時提供、是否足以讓司機判斷接受或拒絕任務。
- 把資訊不對稱納入平台權力分析，並比較工作者是否能透過社群、工會或第三方工具取得替代資訊。
參考
- Rosenblat, A. & Stark, L. (2016), Algorithmic Labor and Information Asymmetries: A Case Study of Uber’s Drivers, International Journal of Communication。
- 延伸：資訊不對稱使平台得以在不直接下命令時控制工作、演算法透明度是一種勞動權力分配問題。
- 本書導讀：Algorithmic_management。