不爱上班，错不在我

“社畜”一词，精准描述了我们对于上班的憎恨——人不再像人，更像是一个“牲畜”。

上班的“累”，不仅来自工作本身的脑力、体力劳动，很多时候也是一种心力负担。而这种负担的来源之一，就是当下用于管理工作的各种技术手段，比如打卡功能、已读通知、数不过来的工作群和填不完的表格。

技术工具具有数据化、系统化的特点，不仅可以量化工作，还能促进团队间的配合。但同时，技术也带来了一系列琐碎且无意义的流程，比如为记录而记录、为打卡而打卡。

在崇尚控制的工作环境之下，技术手段，真的能让我们的工作更方便吗？

讲述 | 李子，科技社会学博士

来源 | 看理想音频节目《失控年代的生活重建法》

当下用于管理和优化工作的技术，有两个特点：一是非常细致的数据化，大到工作业绩，小到每天上线多少分钟，都可以变成量化的数据；二是非常系统化，可以让团队之间不同的人实现“无缝”配合。

这些用来管理的工具，配合通讯工具、文本协作工具、线上会议软件，共同为远程工作带来了协调的可能，也能够减少不必要的沟通。

技术工具的普及，让我们可以无时无刻地进行工作总结、交流、管理。一些人认为，技术工具让工作更加灵活，过去几年甚至诞生了“技术游民”、“数字游民”的说法，从事远程工作的人，甚至可以一边度假一边工作。

但全方位灵活工作也存在副作用，比如我们的工作似乎变得更加“繁重”了。事实上，越是对工作进行数据化的挖掘，也越是把一些原本软的、可以自由裁决的事情，变成了硬的指标。指标越多，工作者感受到的限制就越强。

德国社会学家史蒂芬·马乌提出了一个“指标社会”（Metric society）的概念，他认为指标会把多样化、丰富的世界，用数据压平为单一的、层级化的世界。指标的操作，指标的呈现，都要在单一的坐标中，去体现价值的取向，去比个高下。

在“指标社会”中，人们把自己的身体、生活和娱乐，也都作为一种指标在管理，把一些原本有着丰富感受和体验的事情，压平成为无趣的、单调的、用来攀比的事情。

而在工作中，数据化的结果，就是把一些原本工作者有自由裁量权的东西，抽象、简化成为可以被干预、指导、规定的事情。

比如，设计师想做一个好设计，那什么才是好的设计？好设计可以被量化吗？领导不懂设计，但他认为销量好就是好设计，而销量好的大多是尺寸大的，于是他就将尺寸作为指标分配给设计师。但此时设计师本人对于美、便利、用户友好等方面的专业知识，就会受到粗暴干涉。

很多时候，数据看起来让工作的产出和效率变得更加透明，但数据管理软件的分析，往往缺乏因果联系的基础。一个管理工作的软件能生产多少数据、能产生什么样的数据，并不重要。专业人员对于该领域的洞见，才能使数据被赋予意义。

在电影《点球成金》中，年轻的数据工程师和布拉德·皮特所饰演的棒球队经理，使用数据挖掘，用最少的价钱打出了最好的成绩，很多人会因此认为数据是有效的。

但事实上，是因为那个数据工程师本身就是资深棒球迷，他才能够从大量的数据里面发现棒球世界里真实的因果联系，做出明智的决定。

除数据化软件外，还有一种流程管理软件，它可以使我们的工作责任和权力更加明确，流程更加清晰。协作工具能够把大的工作分为层级，小的任务让团队能够消化。

如果使用得当的话，这类技术的确能够让工作变得更顺畅。远程工作、灵活工作等形式的出现，也能让人摆脱通勤，不必再朝九晚五地坐班。

但问题就在于，如果是在一个缺乏合作精神、缺乏自主性，或者对工作者的自主性不够尊重的环境里，这种流程的管理和掌握，就很容易被滥用，成为监视的工具。管理者越是崇尚控制，就越有可能通过这种工具，对员工进行多方面的控制。

虽然这种通过技术进行的监视和控制，大部分是软性的，不是硬规定。但问题就在于，在一个强控制的环境中，任何行为都可能被转化为和工作相关的指标，然后被管理者用来监视员工。

例如，一个公司发手环给员工当作健康福利，并鼓励大家建群分享健身数据。但一定会有员工顾虑，健身会不会让老板觉得我工作量不饱和呢？

的确，在一个强控制的环境之下，如果这位老板好奇员工的各种动向，就可能对数据做出类似的解读。这就意味着，一个人生理的需求，也可以被分析，也会被利用成为提高工作效率的工具。

这种技术其实扭曲了公司和个人之间的关系，工作者和公司不再是相互信任、交付工作成果并获取报酬的关系。公司不再将工作者看成是完整的、有自主行动力的个人，而是围绕着工作，被拆解成跟工作相关的部件。员工的一举一动，都可以朝着压榨生产力、劳动力的方向，进行所谓的“优化”。

但这样说并不是要“怪”技术，而是说这种技术的存在，给了管理者一个过于趁手的工具。管理者不再去思考员工偷懒或不认真背后的根本原因，也不会去提供有效的激励，而是直接使用这种工具去榨取短期的效果。

但从长期来看，这种方法有碍于工作开展。在强控制的环境之下，管理者剥夺了人的自主感，而工作者则更容易感觉压力、疲劳，效率反而会降低。

而为了对抗这种强控制，一种消极的应对方式，就是为管理而管理，为记录而记录，为打卡而打卡。

管理者管得越宽，那么就有更多的时间，被浪费在生产无用的数据、应付管理之上。这种无谓的“工作”，并没有产生实际的效果。用社会学家大卫·格雷伯的话来说，这些都是“狗屁工作”（bullshit jobs）。

管理者站在一个居高临下的角度，追求的是所谓的“可视化”，也就是要将所有的东西都明确化，要让管理者自己看到。这种要求一切都被“看到”的视角，本身就是一种权力的体现。

很多管理者会通过这种手段宣示权力，明明员工个人自己能够完成、能够掌控的工作，非要通过技术工具来拆分、解释、量化，最后变成了浪费人工填表。

很多工作和管理软件都有所谓的游戏化的设置。游戏化的设计会通过人的神经系统作用，刺激愉悦感的产生，给人一种正向的激励，让人从小的任务、打卡中获得成就感，从而监督自己去积极地完成工作任务。

但这种游戏化的设置很多时候都被滥用了。打小游戏、健身、工作，这三件事情有着完全不一样的语境和意义。打游戏本身是为了开心或打发时间；健身可以通过游戏化的设置，锻炼身体、消耗热量的同时还能消解枯燥。

但工作并不同，打完卡、填好表、把系统中的各种任务完成了，并不意味着做好了工作，甚至有时候恰恰相反，让细枝末节的任务喧宾夺主了。游戏化的设计把游戏任务等同于工作，由此削弱了工作本身的意义，工作中的成长和应得的报酬、奖赏，这些都被碎片化、机械化、游戏化的倾向掩盖了。

所以技术本身的设计和人的交互，只是一部分，工作的具体环境同样也很重要。好的技术和崇尚人性的管理，的确能够让工作事半功倍，而坏的环境会让控制性的技术雪上加霜。

尤其在当下，中心化、数据化的工作技术，能够非常轻易地放大管理者的贪婪，抹杀工作中的自主性和人性。一个比较极端的例子，就是亚马逊公司的物流分发中心的库房。

亚马逊的库房，不是人去使用技术，而是 “人去配合技术”。在巨大的分发中心里面，库存的管理和计算，是高度自动化的，但此外依然需要大量的人力去分拣装包、整理库存。

亚马逊的库房是一个以机器逻辑为主的计算方式，工人佩戴手持的设备来指导自己的行动。这一特定算法会设定他们的工作量，要求工人在指定的时间内进行特定数目的分拣。它也可以记录工人的踪迹，离开工作岗位、上厕所、休息的时间，都会被计算在内。

机器逻辑是掌握在算法设计者手里的，他们在西雅图的办公室里坐着，主要任务是优化机器，而不是考虑人。而库房的管理者手里，则掌控着工人的数据，要雇多少人、评估谁的效率，也是管理者通过数据中心来完成的。

有研究者在亚马逊的库房里做过调研，这里的工作者压力非常大，工作满意程度很低，很多人甚至不敢休息，在机器的监视之下进行高强度的、连续的工作，健康受到了极大影响，即使提高报酬，也无法修补他们在精神上受到的伤害。

而亚马逊的物流中心，为了降低建设成本和交通成本，往往也是建立在交通干道人烟稀少的地方。而这些地方唯一的雇主就是亚马逊，工人很难找到别的工作，境遇不容乐观。

在这里，工人的一举一动都会被监控、计算、评估，并反馈到系统中心，再给到他们指令。如果说以前流水线工人的工作，还能说成是“好好地做一个产品”。那么亚马逊这种技术，就是把工作本身拆解成了“你的手向上多移动一厘米”，少动的一厘米都会被记录在案。

工人们没有知情权，缺乏自由裁量权，连他们自己的工作能力、工作效率如何，都无法得知，只能任凭机器发配。而机器的权威，则来自一个“神秘的地方”，更像是福柯所说的“环形监狱”，它会制造出一种恐惧和紧张，甚至持久的震慑。

《人生切割术》

亚马逊的库房，自然是一个比较极端的例子，甚至带着一点科幻小说的味道。很多工人福利组织，也逐渐在和大公司进行斗争，去为工人争取更好的福利。

但这种趋势，或许反映了我们当下工作的另一种境况：我们和资本、和技术寡头之间的力量差距，变得越来越大。而技术越是先进、越是全面，我们和管理者之间的差距，也就会被逐渐地拉大。