Surveillance en controle als work based harms

• 1 Inleiding

  Verdergaande flexibilisering van de arbeidsmarkt en liberalisering van sociale­zekerheidsstelsels hebben geleid tot een toename in onzekerheid, kwetsbaarheid en arbeidsuitbuiting in Europese arbeidsmarkten, met name voor de lage-inkomensdienstensector (Kalleberg, 2018; Sassen, 2016). Tegelijkertijd is de manier waarop dienstverlenende arbeid wordt georganiseerd en uitgevoerd in het afgelopen decennium drastisch getransformeerd door digitalisering (Altenried & Bojadzijev, 2017). Prominente spelers in deze transformatie zijn digitale platformen. Platformen zijn applicaties die vraag en aanbod van arbeid samenbrengen en daarbij vaak een set van tools en diensten aanbieden die het werk mogelijk maakt tegen compensatie (Piasna, Zwysen & Drahokoupil, 2022; Vallas & Schor, 2020). Platformen functioneren binnen een driehoeksverhouding tussen het platform, de dienstverlener ofwel de werker en de ontvanger van de dienst ofwel de klant. Platformen bestrijken een breed scala aan diensten. Daarbij is het van belang om onderscheid te maken tussen platformen die op locatie diensten leveren en platformen die niet verbonden zijn aan een bepaalde lokaliteit (Graham & Woodcock, 2018). Deze bijdrage richt zich op platformen die op locatie diensten leveren zoals Helpling¹x Onlangs failliet verklaard in Nederland (zie De Ruiter, 2023). (huishoudelijke schoonmaakdiensten), Care.com (zorg voor kinderen en ouderen) en Uber (taxi-, koeriers- en bezorgdiensten).
  Ondanks de toenemende populariteit van platformen worden door verschillende auteurs en organisaties kritische vragen gesteld over de wijze waarop arbeidsverhoudingen tot stand komen in de platformeconomie. Een aspect hiervan zijn de verdergaande vormen van controle en surveillance die door platformen worden uitgeoefend op werkers. De controle wordt uitgeoefend door middel van algoritmische prijsstelling, data-arbeid en het gebruik en de verkoop van gebruikersgegevens. Deze zogenaamde platformsurveillance (Murakami Wood & Monahan, 2019) verwijst naar de manier waarop toezicht en controle op werk en arbeid wordt uitgeoefend om het genereren van inkomsten van platformen ten goede te komen, terwijl het volgens verschillende studies een negatieve invloed heeft op de arbeidsomstandigheden, keuzevrijheid, privacy en het algemeen welzijn van werkers (bijvoorbeeld Athreya, 2020). Platformwerkers ervaren veel druk omdat zij op basis van hun prestaties – hoe goed ze een dienst leveren en hoe vaak ze opdrachten aannemen – beoordeeld worden door reviews van klanten/dienstontvangers (bijvoorbeeld Galière, 2020). Ook zouden ze weinig vrijheid ervaren in het stellen van de hoogte van hun inkomen doordat platformen aanzienlijke invloed hebben op de tarieven waartegen zij werken. Tevens zijn de stukloontarieven die door platformen worden gehanteerd vaak laag en in combinatie met flexibele inkomsten leidt dit bij werkers tot een precair bestaan (bijvoorbeeld Renau Cano, Espelt & Fuster Morell, 2021). Dergelijke fenomenen zijn te meer problematisch nu werkers door platformen geclassificeerd worden als zelfstandigen of onafhankelijke contractanten. Deze classificatie staat dan ook sterk ter discussie (Kirven, 2018). Er zijn verschillende rechtszaken in verschillende EU-landen aanhangig gemaakt waarbij indicatoren ter sprake worden gesteld voor werknemer- en werkgeverschap in de platformeconomie (Defossez, 2022; Aloisi, 2016).
  Daarnaast, als we de hierboven geschetste problematiek in de platformeconomie bekijken vanuit de wetenschap dat de meerderheid van de platformwerkers afkomstig is uit gemarginaliseerde groepen op de arbeidsmarkt, zoals migranten, geracialiseerde minderheden, werknemers met familiale verplichtingen die het werk vaak combineren met de zorg voor het gezin (vaak vrouwen) en ook praktische/ongeschoolde werkers (ILO, 2018; zie ook Van Doorn, Ferarri & Graham, 2022), roept dit verschillende vragen op over hoe platformen bijdragen aan de reproductie van ongelijkheden op het snijvlak van mobiliteit van arbeid en data. Dit geeft aanleiding voor deze bijdrage om de surveillance en controle van werkers in de platform­economie te verkennen, waarbij de aandacht in het bijzonder uitgaat naar de sector van het betaald huishoudelijk werk. Een sector die veel minder vaak onderzocht is dan de (taxi)vervoer- en maaltijdbezorgingssector in de platformeconomie (Ticona & Mateescu, 2018) en een sector die van oudsher gekwalificeerd wordt als slecht betaald en ‘onzichtbaar’ doordat het werk geassocieerd wordt met reproductieve arbeid en plaatsvindt in het privédomein van huishoudens. Het is dan ook interessant om te bezien wat de invloed is van platformen op de arbeidsrelaties en condities in deze sector. Bovendien betreffen de inzichten en theorieën over werkerscontrole en surveillance in de platformeconomie sectoren waar mannen met name oververtegenwoordigd zijn. Het is dan ook tijd om deze inzichten en theorieën toe te passen op een sector geassocieerd met reproductieve arbeid uitgevoerd door met name vrouwen.
  Middels een verkennende literatuurstudie naar controle en surveillance in de platformeconomie en bescheiden, initiële reflecties op een lopende kwalitatieve studie naar het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie in Londen, het Verenigd Koninkrijk, beoogt deze bijdrage verschillende vormen van surveillance en controle in de platformeconomie in beeld te brengen en de invloed die deze hebben op arbeidsrelaties en condities, waar in het bijzonder de aandacht uitgaat naar de sector van het betaald huishoudelijk werk. De lopende kwalitatieve studie en de eerste resultaten daarvan zijn gebaseerd op diepte-interviews met twintig werkers die ten tijde van het interview, in de periode april-juli 2022, werkten in de sector van het betaald huishoudelijk werk in Londen. Daarbij zijn er ook gesprekken gevoerd met werkers die niet middels platformen werken. Deze laatste groep kan worden gezien als een controlegroep, om inzicht te vergaren in hoe arbeidsrelaties tot stand komen in het betaald huishoudelijk werk dat niet gemedieerd wordt door platformen. De twintig diepte-interviews zijn voor deze bijdrage niet systematisch geanalyseerd. De reflecties in deze bijdrage zijn geschreven op basis van de veldwerknotities en indrukken van de auteur, die de interviews zelf heeft uitgevoerd.
  In het volgende zal er eerst stil worden gestaan bij een criminologisch perspectief op controle en surveillance als managementtactieken in het arbeidsproces, waarom deze schadelijk kunnen zijn en hoe deze vorm krijgen in de platformeconomie. De bespreking wordt ingestoken vanuit een kritisch criminologisch perspectief waarbij controle en surveillance in het laatkapitalisme worden geproblematiseerd als mogelijk leidend tot social harm en alledaagse vormen van arbeidsuitbuiting. Alledaagse vormen van arbeidsuitbuiting (bijvoorbeeld Davies, 2019) verwijzen niet zozeer naar vormen van ernstige uitbuiting zoals door de wetgever strafbaar gesteld, denk aan mensenhandel, maar ook naar situaties waarin werkers worden benadeeld. In het verlengde hiervan ligt dan ook ‘social harm’: arbeidspraktijken die schadelijk zijn voor het (fysieke en psychologische) welzijn van mensen en ethisch en moreel problematisch zijn, maar niet strafbaar zijn gesteld. Daarna volgt een bespreking van met name kwalitatieve studies over controle en surveillance in de platformeconomie. Vanwege de grote omvang van de literatuur omtrent platformwerk zullen in de bespreking hiervan alleen empirische studies mee worden genomen die expliciet ingaan op controle en surveillance in de maaltijdbezorging, het taxivervoer en het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie. De studies beslaan inzichten uit verschillende landen, waaronder Duitsland (Heiland, 2021; Van Doorn, 2020a; 2020b), het Verenigd Koninkrijk (Popan, 2021; Woodcock, 2020), Frankrijk (Galière, 2020), de Verenigde Staten (Ladegaard, Ravenelle & Schor, 2022; Ticona & Mateescu, 2018; Mateescu & Ticona, 2020; Van Doorn, 2020b), China (Chan, 2019; 2022; Huang, 2022) en Australië (Veen, Barratt & Goods, 2020). Het is daarbij van belang om in het achterhoofd te houden dat institutionele contexten invloed uitoefenen op hoe platformen functioneren en vervolgens ook invloed hebben op arbeidsverhoudingen en condities (SCP, 2021; Krzywdzinski & Gerber, 2020). Ondanks deze beperking is het van belang om de internationale literatuur te betrekken doordat het aantal studies naar het betaald huishoudelijk werk in de Nederlandse platformeconomie beperkt is. Waar nodig zal de bespreking van de empirische studies worden aangevuld met theoretische inzichten over controle en surveillance in de platformeconomie en zal er, indien relevant, gereflecteerd worden op de verschillen tussen de drie typen werksectoren. Vervolgens volgt een aantal reflecties gebaseerd op de lopende kwalitatieve studie naar controle en surveillance in het betaald huishoudelijk werk in de platform­economie van Londen en sluit deze bijdrage af met een conclusie.

• 2 Controle en surveillance als work based harm in de platformeconomie

  Er is veel aandacht voor de veranderende aard van werk in het laatkapitalisme. Het neoliberale beleid dat bedreven is sinds de jaren zeventig heeft grote invloed gehad op het machtsevenwicht tussen arbeid en kapitaal en dan met name in het voordeel van het laatste (Harvey, 2005). Dit heeft volgens verschillende kritische auteurs geleid tot een afbouw van socialezekerheidsstelsels, flexibilisering en meer gefragmenteerde vormen van werk en arbeid (zie ook Kalleberg, 2018; Sassen, 2016). Het gevolg is een verslechtering van arbeidsomstandigheden en een vervaging van de grenzen tussen formeel en informeel werk doordat de kwaliteit van formele lageloonbanen achteruit is gegaan. Hierdoor is het aantal mensen dat zich bevindt in kwetsbare en precaire arbeidsmarktomstandigheden, vaak ook zonder een collectieve stem en politieke invloed, gegroeid (Scott, 2017). Uiteraard zijn er hierbij verschillen tussen landen. In de zogenaamde geplande markteconomieën (zoals Nederland) is de kwaliteit van werk beter dan in liberale markteconomieën zoals de Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk. Dit wordt ook doorgetrokken naar de platformeconomie (SCP, 2021; Krzywdzinski & Gerber, 2020). In de volgende verkenning van de literatuur dient hiermee rekening te worden gehouden.
  Binnen de hiervoor geschetste ontwikkelingen op de arbeidsmarkt speelt controle op de werkplaats en over werkers en het arbeidsproces een belangrijke rol. Werkerscontrole verwijst naar de verschillende (disciplinerings)mechanismen die gebruikt worden om ‘goede’ en ‘betere’ werkers (hoe goed of beter dan ook wordt gedefinieerd) te (re)produceren (Scott, 2017: 72). Hoewel controle niet noodzakelijk problematisch an sich is, wordt deze wel problematisch als deze excessief en repressief is, met als gevolg social harm en alledaagse arbeidsuitbuiting (zie bijvoorbeeld Marmo, Sinopoli & Guo, 2022). Voorbeelden zijn oneerlijk ontslag, onveilige arbeidsomstandigheden, dehumanisering in werk, privacyschending en tot slot flexibele arbeidscontracten waarbij financiële risico’s worden uitbesteed aan werkers die al een precair bestaan leiden. De genoemde voorbeelden vallen vaak binnen de wet, maar zijn ethisch en moreel gezien problematisch (Davies & Ollus, 2019; Scott, 2017).
  Controle en surveillance van werkers en het arbeidsproces nemen verschillende vormen aan. De controle kan zowel op de werkplaats als buiten de werkplaats, in de bredere samenleving, plaatsvinden en deze kan zowel directe als indirecte vormen aannemen. Directe vormen van controle gebruiken dwang en drang om werkers te laten doen wat het management wil. Een voorbeeld is het stellen van targets en het vervolgens monitoren van deze targets. Bij indirecte controle is er sprake van dwang noch drang. Hier is de vorm van controle zoals omschreven door Foucault verborgen. Er is geen specifieke bron of persoon die de controle uitoefent. Daarbij maken zowel degenen die voordeel hebben van de controle (het management) als de groep werkers die het object zijn van de controle deel uit van hetzelfde systeem (Galière, 2020; Scott, 2017). Een voorbeeld van indirecte controle is de cultuur van een werkplek. Als men gewend is om lange dagen te maken binnen een bedrijf, dan zal een nieuwkomer mogelijk ook gesocialiseerd kunnen worden in de werkcultuur, zelfs als deze er niet door het management direct op wordt aangesproken. Tot slot, wetenschappelijke inzichten en technologie hebben van oudsher altijd een belangrijke rol gespeeld in het efficiënter maken van het arbeidsproces middels controle van werkers (Scott, 2017). De opkomst van platformen die de controle en surveillance van werkers en het arbeidsproces middels digitale technologieën vormgeven, is volgens verschillende auteurs dan ook een logische voortzetting van de neoliberale politieke economie (Veen et al., 2020; Woodcock, 2020).
  Controle en surveillance van werkers en arbeid in de platformeconomie worden wel eens onder de noemer platformkapitalisme of surveillancekapitalisme geschaard. Surveillancekapitalisme verwijst in nauwe zin naar het verkopen van gebruikersdata (van zowel werkers als dienstontvangers/klanten) aan bedrijven om (directe of indirecte) winst te maken. In brede zin verwijst surveillancekapitalisme ook naar het gebruik maken van de data die gebruikers van platformen prijsgeven, waardoor platformen hun eigen diensten meer winstgevend kunnen maken. Daarbij spelen dataficatie, waarbij interacties en activiteiten van gebruikers numeriek in beeld worden gebracht, en algoritmes, gedefinieerd als een set instructies om gegevens te verwerken om output te produceren (Kitchin, in: Woodcock, 2020) een belangrijke rol om de arbeidsproductiviteit te verhogen. Geïnspireerd door het werk van Scott (2017) stelt deze bijdrage dat de controle op de werkplaats en over werkers en het arbeidsproces in de platformeconomie verder gaat dan surveillancekapitalisme (zie ook Veen et al., 2020) en een voortzetting is van de flexibilisering van werk in de neoliberale markteconomie (zie ook SCP, 2021).²x Dit wil overigens niet zeggen dat ik van mening ben dat het platformmodel geen nieuwe vorm van kapitalistische bedrijfsvoering is (Rahman & Thelen, 2019). Er worden ook in de platformeconomie verschillende directe en indirecte vormen van controle en surveillance toegepast. Hieronder wordt de empirische literatuur besproken betreffende de volgende drie controlevormen: de creatie van onzekerheid/precariteit in werk door het hanteren van het stukloonmodel (directe controle), het monitoren en stellen van performancedoelen (directe controle) en het propageren van een zelfstandig-ondernemerschapsethos (indirecte controle). Uiteraard is de indeling per controlevorm slechts een theoretische exercitie. In de praktijk overlappen de verschillende vormen van controle en spelen ze tevens op elkaar in.

  2.1 Onzekerheid/precariteit als controle

  Een eerste vorm van directe controle op het arbeidsproces en werkers is het creëren van onzekerheid in werk of precaire arbeidsarrangementen. Middels deze arrangementen worden de risico’s en beloningen tussen de verschillende partijen die een rol spelen in het arbeidsproces onevenredig verdeeld. De partij die het minst wordt beloond, de werkers, komt dan aan de nadelige kant van deze verdeling te liggen (Scott, 2017). Voorbeelden van dergelijke arrangementen zijn het stukloon, tijdelijk uitzendwerk, nulurencontracten en schijnzelfstandigheid. Dergelijke precaire arrangementen worden gelegitimeerd doordat zij werkers van de nodige flexibiliteit en autonomie zouden voorzien. In de praktijk is dergelijke flexibiliteit alleen ten voordele van bepaalde groepen werkers, omdat de lonen die gepaard gaan met (schijn)zelfstandigheid vaak geen rekening houden met socialezekerheidsverzekeringen en pensioenen. Deze flexibiliteit biedt het kapitaal echter het grote voordeel van een buffer om de onzekerheid in de economische conjunctuur te kunnen opvangen (Montgomery & Baglioni, 2020).
  In de platformeconomie is onzekerheid in werk wijdverspreid. De meeste platformen in de maaltijdbezorging en taxivervoersdiensten hebben gekozen voor het (schijn)zelfstandigheidsmodel in combinatie met het stukloon en dit geldt voor de verschillende nationale contexten (bijvoorbeeld Chan, 2022; Grohmann et al., 2022; Ladegaard et al., 2022; Vasudevan & Chan, 2022; Popan, 2021; Renau Cano et al., 2021; Woodcock, 2020; Chan, 2019). Er is echter een aantal uitzonderingen in de maaltijdbezorgingssector bekend (bijvoorbeeld Just Eat), waarbij platformen werknemers in dienst hebben. De besproken studies rapporteren echter niet over dergelijke platformen. Het stukloon is in het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie veel minder van toepassing. In de zorg voor kinderen en het schoonmaakwerk worden tarieven voor werkers per uur berekend en worden zij vaak per dag, per week of per maand uitbetaald. Daarbij kunnen werkers ook vaker onderhandelen over het uurloon (Mateescu & Ticona, 2020; Van Doorn, 2020b; Ticona & Mateescu, 2018).
  In het stukloonsysteem in de maaltijdbezorgingsbranche wordt een bezorger betaald voor het succesvol, binnen de gestelde tijd, bezorgen van een bestelde maaltijd (Popan, 2021; Renau Cano et al., 2021; Woodcock, 2020). In de vervoersector krijgt een chauffeur betaald voor het succesvol vervoeren van een klant tussen punt a en punt b (Ladegaard et al., 2022; Vasudevan & Chan, 2022). Dit betekent dat als men geen klanten heeft of er weinig opdrachten binnenkomen, de werker niet betaald krijgt. Je bent als werker dus niet zeker van je inkomen. Ook krijgen werkers niet betaald voor wachttijden. Wanneer een bezorger een maaltijd gaat ophalen en het restaurant heeft de maaltijd nog niet bereid, moet de bezorger wachten. Voor deze wachttijd wordt de bezorger niet betaald. Als gevolg dienen werkers lange dagen te maken om aan voldoende inkomsten te komen. Veel van de tijd die de werker doorbrengt om een opdracht uit te voeren gaat verloren aan onbetaalde arbeid (Popan, 2021).
  Hoewel het stukloonsysteem gecombineerd wordt met het zelfstandig-ondernemerschapsmodel, kunnen werkers vaak niet de hoogte van het stukloon bepalen. In de maaltijdbezorgdiensten en de vervoersector worden de lonen vastgesteld door het platform (Grohmann et al., 2022; Heiland, 2021; Popan, 2021). Dit is een van de redenen waarom er ook wel wordt gesproken over schijnzelfstandigheid (Galière, 2020; Aloisi, 2016). Hoewel werkers in het betaald huishoudelijk werk meer zekerheid hebben over hun inkomen, geldt ook het zelfstandig-ondernemerschapsethos voor deze groep wanneer het sociale verzekeringen en pensioenen betreft. Werkers zijn hiervoor zelf verantwoordelijk vanwege hun status als zelfstandige. In de praktijk zijn veel van de werkers onverzekerd, terwijl een studie over maaltijdbezorgers van Deliveroo in Londen toont dat veel van de platformwerkers bang zijn voor ongelukken tijdens het werk (Woodcock, 2020). Tevens zijn werkers vaak zelf financieel verantwoordelijk voor de werkmaterialen, zoals de auto die ze in gebruik hebben om klanten in te vervoeren, de fiets (Ladegaard et al., 2022; Huang, 2021; Popan, 2021; Woodcock, 2020), de rugtas en schoonmaakmaterialen. Ook het vervoer naar een werklocatie komt voor de kosten van de werker (Woodcock, 2020; Van Doorn, 2020a). Hoewel een aandeel van de werkers in de platformeconomie aangeeft de flexibiliteit te waarderen omdat zij het werk combineren met een studie of als aanvulling op het inkomen, lijkt een groot aandeel van de werkers fulltime en volledig afhankelijk te zijn van het werk in de platformeconomie (Ladegaard et al., 2022; Popan, 2021; Sun, Chen & Rani, 2021; Van Doorn & Chen, 2021; Woodcock, 2020; Mateescu & Ticona, 2020). Daarbij lijken werkers vaker het werk van verschillende platformen met elkaar te combineren (Popan, 2021). Dit wordt door platformen veelal wel toegelaten, maar de studie naar maaltijdbezorgers in Londen en ook Uberchauffeurs in de Verenigde Staten toont aan dat het wordt ontmoedigd, doordat werkers middels verschillende incentivestructuren toch gemotiveerd worden om voldoende vaak in te loggen in een bepaald platform (bijvoorbeeld Ladegaard et al., 2022; Popan, 2021).
  Kortom, schijnzelfstandigheid in combinatie met het stukloonmodel draagt bij aan verdergaande precariteit in met name de maaltijdbezorgingssector en de vervoersector in de platformeconomie. In het betaald huishoudelijk werk hebben werkers opmerkelijk veel vaker een uurloon, krijgen ze vaker per week of per maand betaald en lijken werkers ook meer invloed uit te kunnen oefenen op de hoogte van hun verdiensten. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat het betaald huishoudelijk werk, waarbij persoonlijke en langdurige arbeids- en zorgrelaties worden geprioriteerd, minder geschikt is voor het onpersoonlijke stuklook model.³x Studies naar surveillance en controle in de thuiszorg tonen echter ook dat ingewikkelde vormen van arbeid gestandaardiseerd kunnen worden en onderhevig gesteld kunnen worden aan dataficatie (Glaser 2021).

  2.2 (Het monitoren van) performancedoelen in de platformeconomie

  Het stellen van doelen en het monitoren hiervan is een tweede directe vorm van werkerscontrole (Scott, 2017). In de platformeconomie worden dergelijke vormen van controle breed toegepast en spelen algoritmes een belangrijke rol. Controle en surveillance over werkers en het arbeidsproces middels algoritmes wordt ook wel algoritmisch management genoemd (Ferrari & Graham, 2021; Woodcock, 2020). De empirische literatuur toont dat in de alledaagse praktijk van het algoritmisch management het zogenaamde acceptance rate naast het review rate een belangrijke rol speelt in de platformeconomie.
  Het acceptance rate is de mate waarin werkers een verzoek/opdracht accepteren voor uitvoering. Wanneer een klant een verzoek heeft voor een dienst (bijvoorbeeld het schoonmaken van een woning) kan de klant dit aangeven in de platform­app. Het platform koppelt dan een werker of een aantal werkers aan dit verzoek. Werkers kunnen dan besluiten om het verzoek/de opdracht te accepteren. Het is voor platformen erg belangrijk om het aantal verzoeken dat aangenomen wordt zo hoog mogelijk te krijgen, zodat de diensten die door platformen aangeboden worden te allen tijden beschikbaar zijn. Het acceptance rate per werker mag daardoor niet te laag komen te liggen. Werkers kunnen zelfs worden bestraft als zij een te laag acceptance rate hebben: zij krijgen dan in het vervolg, op basis van het algoritme, minder verzoeken toebedeeld of minder betaald voor hun diensten (Ladegaard et al., 2022; Heiland, 2021; Popan, 2021; Galière, 2020). Het acceptance rate is met name van belang voor de maaltijdbezorging en taxivervoersector (Chan, 2019; Popan, 2021). In het huishoudelijk werk speelt het acceptance rate een rol voor een klein aantal platformen; er zijn echter weinig studies die hier aandacht aan hebben besteed.
  Empirisch onderzoek naar zowel de maaltijdbezorgingssector als de taxivervoersector toont dat het acceptance rate wordt beïnvloed door in hoeverre een taak of opdracht als aantrekkelijk wordt gezien door werkers. Onaantrekkelijke opdrachten betalen slecht en/of werkers anticiperen dat de klant een negatieve beoordeling zal geven voor de uitvoering van de opdracht door de omstandigheden waarin de opdracht uitgevoerd dient te worden. Dit is het geval voor maaltijdbezorgers wanneer zij een maaltijd moeten bezorgen van een restaurant waarbij er langer dan gemiddelde wachttijden bestaan omtrent de voorbereiding van de maaltijd. Omdat wachttijden niet betaald worden, zullen werkers inkomsten mislopen. Daarnaast bestaat er een grotere kans dat de klant, door de lange wachttijden, een negatieve review zal geven, wat weer gevolgen heeft voor de reputatiescores van werkers (Heiland, 2021; Popan, 2021; Galière, 2020). In de taxivervoersector toont Chen (2022) dat Uberchauffeurs liever geen gedeelde ritten aannemen omdat daar te veel haken en ogen aan zitten wat betreft het tijdig oppikken en afzetten van verschillende klanten. Ook spelen veiligheidsafwegingen een rol in combinatie met financiële voordelen. In Brazilië ontwijken Uberchauffeurs onveilige wijken waar chauffeurs bestolen of zelfs gekidnapt en vermoord kunnen worden (Grohmann et al., 2022). Maar ook ritten naar het vliegveld worden vaak als onaantrekkelijk ervaren doordat er lange afstanden moeten worden afgelegd en toeslagen betaald dienen te worden (Ladegaard et al., 2022).
  Met review scores worden werkers en het arbeidsproces gemonitord op behaalde doelen en output: in hoeverre is een opdracht naar tevredenheid van de klant volbracht. Daarbij speelt tijd een belangrijke rol. Maaltijdbezorgers dienen maaltijden tijdig en warm te bezorgen (Woodcock, 2020). Hiervoor nemen bezorgers soms ook de nodige risico’s in het verkeer. Ze negeren verkeersregels en riskeren vaak hun eigen veiligheid (Galière, 2020). In de taxivervoersector is het van belang dat chauffeurs op tijd hun passagiers ophalen en afzetten (Chan, 2019). Maar daarnaast spelen er ook veelal ‘zachtere’ factoren een rol in het zekerstellen van een positieve review. Taxichauffeurs dienen voldoende vriendelijk te zijn en de auto waarin ze mensen vervoeren, dient aangenaam en schoon te zijn (Ladegaard et al., 2022). In het betaald huishoudelijk werk spelen reviewscores ook een belangrijke rol voor platformwerkers om opdrachten binnen te halen. De studie van Ticona en Mateescu (2018) naar zorg voor kinderen binnen deze sector toont echter dat de reviewprocedure niet heel betrouwbaar is. Als een werker een kleine fout heeft gemaakt, kunnen klanten al snel een negatieve review achterlaten, terwijl ze wel tevreden zijn geweest met hoe de zorg over het algemeen is uitgevoerd. Daarnaast kunnen werkers niet altijd een review achterlaten voor klanten, wat leidt tot ongelijkheid (Fetterolf, 2022).
  Reputatiesystemen zijn niet een geheel nieuwe uitvinding. Echter, van oudsher zijn reputatiesystemen geworteld in interpersoonlijke relaties en worden zij gebruikt om het vertrouwen te winnen van klanten. In bepaalde sectoren in de platformeconomie ontbreekt vaak de interpersoonlijke dimensie. Het reputatiesysteem wordt vrijwel geheel overgelaten aan algoritmes en bij veel platformen zorgt dat voor veel reputatieonzekerheid onder werkers. Onder andere omdat de reviewscores ervaren worden als onvoorspelbaar (bijvoorbeeld Chan, 2022; 2019; Mateescu & Ticona, 2020). Maar ook zijn er veel belangen mee gemoeid. Het hoog houden van reputatiescores en (acceptance rates) is voor werkers van belang doordat zij direct geraakt kunnen worden in hun levensonderhoud als hun scores te laag zijn (bijvoorbeeld Chan, 2022; Popan, 2021; Van Doorn & Chen, 2021). Het platform kan bijvoorbeeld dreigen met verbanning, of het kan gebeuren dat werkers minder gaan verdienen. Daarbij is beoordeling middels algoritmes ook ethisch problematisch omdat evaluaties niet onafhankelijk zijn van de vooroordelen en bias van klanten. Verschillende auteurs hebben dan ook gewezen op het gevaar van discriminatie door algoritmes. Dit kan gebeuren wanneer klanten bepaalde ‘bias’ vertonen wanneer zij werkers beoordelen op het uitvoeren van een dienst. Dergelijke bias worden overgenomen door algoritmes, wat tot vergaande gevolgen kan leiden (Fetterolf, 2022; Ferrari & Graham, 2021).
  Het efficiënt bij elkaar brengen van vraag en aanbod speelt een belangrijke rol om zowel de acceptance rates als de review rates van werkers hoog te houden. Belangrijk voor het efficiënt bij elkaar brengen van vraag en aanbod is het datagestuurd manipuleren van het afzetgebied. In het onderzoek naar maaltijdbezorgplatform Deliveroo in Duitsland toont Heiland (2021) hoe Deliveroo de stad Berlijn indeelt in verschillende zones die functioneren als voorgeprogrammeerde paden waar bezorgers aan zijn gebonden. Bezorgers worden gekoppeld aan bepaalde zones en kunnen op basis van die indeling alleen opdrachten aannemen uit de zone waarin zij zijn ingedeeld. De grenzen van de zones zijn echter sterk veranderlijk en worden niet door het platform aan de werkers gecommuniceerd (zie ook Popan, 2021). In onderzoek naar de werking van Uber in New York wordt getoond hoe naast de geografische ruimte ook de pieken en dalen in de vraag naar diensten afhankelijk zijn van een samenspel van het tijdstip, het weer en ook de geografische locatie (Ladegaard et al., 2022; Van Doorn & Chen, 2021). Daarbij hebben platformen ook spel­elementen geïntroduceerd zodat werkers gemotiveerd worden om hoge scores te behalen (Vasudevan & Chan, 2022; Van Doorn & Chen, 2021; Chan, 2019). Deze zogenaamde gamificatie introduceert elementen zoals competitie tussen platformwerkers, het volgen van regels, het scoren van punten en het bijhouden van prestaties in het platformwerk (Van Doorn & Chen, 2021). Gamificatie wordt door verschillende platformen ingezet, maar er zijn veel verschillen tussen de ‘spelregels’ van platformen. Daarbij, de regels van het spel worden constant bijgesteld. Wat veel van deze gamificatiepraktijken kenmerkt, is het stellen van cumulatieve doelstellingen aan werkers. Als werkers deze doelstellingen weten te behalen, dan ontvangen ze daarvoor een beloning. De beloning kan een directe geldelijke waardering zijn, maar kan ook betrekking hebben op indirecte geldelijke beloningen en privileges, bijvoorbeeld hogere basistarieven voor het stukloon of een hogere reviewscore. Daarbij speelt onzekerheid over de hoogte van de beloning een belangrijke rol, zodat het spel aantrekkelijk blijft door het introduceren van een ‘gokfactor’ (Van Doorn & Chen, 2021). Zoals Veen en collega’s (2020) stellen, hanteren platformen opzettelijk weinig transparante processen en beoordelingskaders, met als gevolg informatieongelijkheid tussen platformen, klanten en werkers. Doordat er weinig informatie is voor werkers kunnen platformen meer controle uitoefenen en het gedrag van werkers verder beïnvloeden. Sommige auteurs spreken zelfs over ‘platform scams’, dat zijn praktijken waarbij platformen zich schuldig maken aan fraude en bedrog (Grohmann et al., 2022). Voorbeelden in de vervoersector zijn hoe platformen tijdelijk het stukloon verhogen voor bepaalde opdrachten en verzoeken om werkers te lokken met de illusie van hogere inkomsten, maar werkers vaak niet kunnen profiteren van het hogere loon doordat de voorwaarden bij dit hogere stukloon onmogelijk uit te voeren of onduidelijk zijn. Hierdoor lopen de werkers de hogere tarieven mis.
  Hoewel de hierboven beschreven algoritmische managementpraktijken van platformen problematisch zijn, toont onderzoek aan dat platformwerkers geen passieve ontvangers zijn van deze praktijken. Grohmann en collega’s (2022) beschrijven hoe Braziliaanse Uberchauffeurs strategieën toepassen waarbij zij oplossingen vinden om ‘het spel van het platform mee te spelen’. Zij veroorzaken zogenaamde ‘scheuren’ (zie ook Ferrari & Graham, 2021) in het systeem. Een bekende strategie – waarop zeer afkeurend is gereageerd door Uber – is hoe Uberchauffeurs, groots georganiseerd via WhatsAppgroepen, tezamen uitloggen van de Uberapp om de zogenaamde piekprijzen voor ritten te activeren. Doordat een groot aantal chauffeurs heeft uitgelogd, lijkt het algoritme van Uber te denken dat er een gebrek is aan aanbod van Uberchauffeurs. Om het aantal Uberchauffeurs aan te vullen zet het algoritme piekprijzen voor ritten aan, zodat de platformwerkers die wel ingelogd zijn, gemotiveerd worden om ritten te accepteren. Het gevolg is dat de platformwerkers meer betaald krijgen voor hun ritten (Grohmann et al., 2022). De studies van Van Doorn (2020a), Heiland (2021) en Popan (2021) beschrijven soortgelijke praktijken van platformwerkers in respectievelijk de maaltijdbezorging in Duitsland en Londen. Deze vormen van ‘verzet’ vinden zowel tijdens als na het werk plaats. Sommige werkers zijn namelijk ook zeer actief in socialemedia­groepen waar informatie met elkaar delen gezien wordt als een vorm van verzet van arbeid tegen het kapitaal (Popan, 2021; Galière, 2020). Een tactiek die veelal voorkomt in het betaald huishoudelijk werk wordt omgeschreven door Chan (2022) in een studie naar het platform Taskrabbit in de Verenigde Staten. Platformwerkers van Taskrabbit omzeilen het platform door de arbeidsrelatie met terugkerende klanten buiten het platform voort te zetten. Dit om de gebruikerskosten van zowel de platformwerker als de klant van het platform niet te hoeven betalen.
  In conclusie, de werking van algoritmes is sterk platform- en contextspecifiek. Algoritmes zijn ook sterk onderhevig aan verandering doordat zij door platformen aan de lopende band worden bijgesteld op basis van trial and error-inzichten (Vallas & Schor, 2020). Het is daardoor lastig om inzichtelijk te maken voor onderzoekers, maar ook voor werkers actief in de platformeconomie, wat ‘goede’ en ‘slechte’ algoritmes zijn. Ook werken platformen en algoritmes niet in een vacuüm, maar zijn zij ingebed in de lokale politiek-beleidsmatige context, waar wetten en regels voor de regulering van de arbeidsmarkt invloed kunnen uitoefenen op de werking van algoritmes (SCP, 2021).

  2.3 Discoursen van zelfstandigheid en professionalisering als indirecte controle

  Een indirecte vorm van controle op het arbeidsproces en op werkers zijn de sociale normen, verwachtingen en cultuur van een werkplek. Dit leidt vaak tot zelfsurveillance, waarbij men zich de normen op een werkplek eigen maakt, terwijl veel van de normen mogelijk schadelijk kunnen zijn (Scott, 2017; Galière, 2020). Hoewel er in de platformeconomie niet een specifieke werkplek is waar werkers elkaar treffen, zoals het kantoor of de fabriek, zijn platformen wel aan te wijzen als producenten van culturele discoursen. Onderzoek naar formele en informele discoursen omtrent platformen toont aan dat platformen zich daar ook zelf van bewust zijn en actief gebruik maken van hun formele communicatiekanalen om hun bedrijf te legitimeren (bijvoorbeeld Ticona & Mateescu, 2018; Vallas & Schor, 2020).
  Ticona en Mateescu (2018) beschrijven hoe het huishoudelijk-werkplatform Care.com in de Verenigde Staten een cultureel discours verkondigt waarbij het informeel werk, dat de sector van oudsher kenmerkt, wordt beschreven als zijnde onprofessioneel. ‘Echte professionals’ zouden formeel werken en netjes hun belastingen aangeven. Care.com biedt daarbij gebruikers ook verschillende cursussen en software aan waarbij het aangeven van belastingen en het betalen van premies worden vergemakkelijkt. Toch tonen interviews met werkers dat veel klanten de voorkeur hebben voor informele arbeidsrelaties. Daarnaast waarschuwen auteurs dat formalisering de meer kwetsbare groepen uit de huishoudelijk-werksector beconcurreert. De meest kwetsbaren, zoals ongedocumenteerde migranten, kunnen door een gebrek aan werkvisa nu eenmaal niet formeel werken (Ticona & Mateescu, 2018; Vallas & Schor, 2020). Verder stellen Mateescu en Ticona (2020) dat platformen ook specifieke vormen van ondernemerschap motiveren onder de platformwerkers in het betaald huishoudelijk werk waarbij zichtbaarheid een belangrijke rol speelt. Platformwerkers dienen, soms ten koste van hun privacy, een socialemedia-identiteit te onderhouden. Deze socialemedia-identiteit is soms nog belangrijker dan de vaardigheden en ervaringen die werkers eerder hebben opgedaan (zie ook Fetterolf, 2022). Daarbij spelen culturele ideeën over de ideale werker een belangrijke rol, waarbij ook ideeën over ras en gender van belang zijn (Mateescu & Ticona, 2020; Ticona & Mateescu, 2018; zie ook Fetterolf, 2022; Van Doorn, 2017). Galière (2020) stelt een soortgelijke tendens vast in haar analyse van het maaltijdbezorgingsplatform Deliveroo in Frankrijk. Ook Deliveroo omarmt een zelfstandig­ondernemerschapsethos. Dit doet het platform door aansluiting te vinden met bredere discoursen in de Franse samenleving waar het zelfstandig ondernemerschap wordt toegejuicht, en door de wijze waarop het platform het beloningssysteem heeft ingericht: bezorgers ontvangen een beloning op basis van een bezorgde maaltijd. Hoe meer maaltijden je weet te bezorgen (op de fiets), hoe meer je kunt verdienen. Vervolgens ontvangen de best presterende bezorgers een voorkeursbehandeling in het kiezen van de diensten die zij willen draaien. Deze zogenaamde ‘hypermeritocratie’ vinden de maaltijdbezorgers rechtvaardig, ook omdat deze gesteund wordt door bredere discoursen in Frankrijk omtrent zelfstandigheid in de neoliberale markteconomie.

• 3 Reflecties op surveillance en controlepraktijken in het betaald huishoudelijk werk in de Londense platformeconomie

  Volgens verschillende studies is het betaald huishoudelijk werk de hardst groeiende sector in de platformeconomie in Europa (Huws, Spencer, Syrdal & Holts, 2017: 16). Een verklaring die veelal gegeven wordt, is de toenemende vraag naar zorg voor kinderen en ouderen door vergrijzing en een hogere arbeidsparticipatie onder vrouwen (Sedacca, 2022). Aandacht voor deze sector loopt echter achter op andere sectoren in de platformeconomie (Sedacca, 2022). Bovendien stelt werk in deze sector interessante vragen over de relatie tussen het persoonlijke en intieme van privéhuishoudens, dat het betaald huishoudelijk werk van oudsher kenmerkt, met het onpersoonlijke en het anonieme van de platformeconomie (Ticona & ­Mateescu, 2018). Dit geeft voldoende reden om het betaald huishoudelijk werk in de platform­economie verder te bestuderen.
  In deze studie is ervoor gekozen om het betaald huishoudelijk werk in London, het Verenigd Koninkrijk, te onderzoeken. Dit omdat de vraag naar betaald huishoudelijk werk in deze stad in de afgelopen jaren zou zijn toegenomen. Daarnaast wordt Londen gekenmerkt als een wereldstad (Sassen, 2016) met een hoge concentratie aan welvaart. Hierdoor zou Londen zich in de voorhoede van de markt van het betaald huishoudelijk werk bevinden (Farris, 2020). Helaas zijn er geen data beschikbaar over de omvang van de markt van het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie in Londen doordat er geen grootschalige kwantitatieve studies zijn verricht naar deze thematiek in de stad. Op basis van eerder rapporten en studies op nationaal niveau (bijvoorbeeld Huws et al., 2017) stellen Hall en collega’s echter dat de aanzienlijk groei van de vraag naar betaalde huishoudelijke diensten in de platformeconomie deels geconcentreerd is in Londen (Hall, McCann & Button, 2022), net als de algehele vraag naar huishoudelijke diensten.
  Het kwalitatieve veldwerk toont dat er in Londen verschillende typen platformen bestaan die hun diensten aanbieden in de markt van het betaald huishoudelijk werk. Veel platformen zijn te karakteriseren als onlineadvertentiepagina’s waar werkers en klanten elkaar ontmoeten. Care.com, die transnationaal opereert, en Childcare.co.uk voor het Verenigd Koninkrijk zijn voorbeelden van dergelijke online­advertentiepagina’s. In deze advertenties zetten klanten hun vraag naar een dienst online en daarop kunnen werkers reageren. Vice versa is ook mogelijk: werkers adverteren hun diensten online, inclusief een foto en cv, en daarop kunnen klanten reageren. Om gebruik te maken van het platform dienen gebruikers, zowel werkers als klanten, een toelage te betalen. Dit kan een enkele betaling zijn waarbij men voor een week of een maand toegang krijgt tot het platform. Het kan ook zo zijn dat men ervoor kiest een wekelijkse of maandelijkse toelage te betalen. Andere financieringsmodellen worden ook toegepast. Een veelvoorkomend model is een platform waarbij werkers niet maandelijks betalen, maar een percentage van hun verdiensten afstaan. Er zijn ook variaties op deze platformen: Helpling is bijvoorbeeld een transnationaal platform waarop werkers en klanten hun wensen, voorkeuren en beschikbaarheid online kunnen adverteren. Maar in plaats van dat klanten een werker uitkiezen, koppelt Helpling ze aan een beschikbare werker. Daarnaast zijn er platformen met een meer just-in-time-karakter, zoals de oppas­app Bubble,⁴x De naam van dit platform is ‘Bubble’, de website is echter www.Joinbubble.com. waarbij de vraag naar oppaskrachten op een redelijk korte termijn online wordt gezet. Als ouders last minute een oppaskracht nodig hebben, bijvoorbeeld dezelfde avond nog, dan kunnen ze die vraag in de ochtend uitzetten; vervolgens komen er verschillende reacties binnen. Ouders kunnen dan tussen de reacties een voor hen geschikte oppaskracht selecteren. Met name belangrijk bij platformen zoals Bubble is dat werkers tijdig dienen te reageren om een opdracht binnen te slepen.
  Voor mijn lopend onderzoek naar huishoudelijk werk in de platformeconomie in Londen richt ik me op de fysieke locatie van de stad Londen. Hoewel het werk vanaf afstand digitaal wordt gemedieerd door het platform, wordt het uitgevoerd in privéhuishoudens op locatie. Ik heb tot nu toe twintig vrouwelijke arbeidsmigranten werkzaam in het huishoudelijk werk geïnterviewd, van wie er vijftien actief zijn middels platformen en vijf geen of summier gebruik maken van platformen om werk te vinden. De leeftijd van de werkers varieert tussen de 23 en 62 jaar. Daarbij moet wel worden vermeld dat met name jongere werkers, tussen de 23 en 32 jaar, werk weten te vinden via platformen en de oudere werkers vooral via uitzendbureaus. Alle werkers hebben een migratieachtergrond, waarbij de grote meerderheid afkomstig is uit Brazilië en de Filipijnen en een aantal uit Spanje. Het argument om een klein aantal werkers te betrekken in het onderzoek die buiten de platformeconomie werkzaam zijn, is om iets te kunnen zeggen over de rol van platformen in het aantrekken van werk in deze sector. De onderzoeksparticipanten zijn geworven middels verschillende strategieën. Ten eerste zijn er participanten benaderd via twee organisaties die betaald huishoudelijk werkers vertegenwoordigen in het Verenigd Koninkrijk. Een tweede methode die ik heb ingezet om participanten te werven was het bezoeken van speeltuinen op werkdagen. Op deze dagen was de kans het grootste om nannies en au pairs te ontmoeten. Vervolgens is de sneeuwbalmethode ingezet om vanuit de bestaande contacten verder onderzoeksparticipanten te werven.
  In het volgende zullen de eerste reflecties op basis van de veldwerknotities en indrukken van de auteur uiteen worden gezet. Daarbij zal opvallen dat de houding jegens surveillance en controle van werkers niet per se eenduidig is, maar juist ambivalent en ambigu. Dit komt uiteraard ook doordat surveillance- en controlepraktijken erg verschillen tussen platformen. Toch zijn de ambivalente houdingen van werkers jegens surveillance en controle niet terug te brengen tot verschillen tussen platformen. Vanuit het perspectief van werkers worden surveillance en controle tevens ervaren als een voordeel en een nadeel.

  Reflectie 1: een assemblage van werk (gemedieerd door platformen)

  De onderzoeksparticipanten maakten gebruik van verschillende typen platformen om in werk te voorzien. De meest genoemde platformen zijn Bubble, Aupairworld.com, Childcare.co.uk, Care.com en Helpling. Daarbij combineren ze het gebruik van (verschillende) platformen met andere offline en online manieren om werk te vinden, zoals mond-op-mondreclame (via Facebook en Whatsappgroepen) en uitzendbureaus. Het overgrote aandeel van de geïnterviewde vrouwen werkt informeel, onder de radar, omdat zij niet beschikken over een visum waarmee zij mogen werken of omdat zij de voorkeur hebben om informeel te werken vanwege belastingvoordelen. De helft van de vrouwen was ten tijde van het interview ongedocumenteerd, wat wijst op de kwetsbaarheid van deze vrouwen in de Londense arbeidsmarkt, hoewel zij dat zelf niet altijd als zodanig ervoeren. In het duiden van de ervaringen van werkers met platformsurveillance en controle is het van belang om te benadrukken dat in het betaald huishoudelijk werk de meer on demand-achtige typen platformen in de minderheid zijn. Veel vrouwen, met name in de zorg voor kinderen, werkten fulltime binnen één huishouden. Zij gebruikten het platform om werk te zoeken. Na het vinden van de baan maakten zij geen gebruik meer van het platform. Daarnaast kluste een aantal bij middels oppasklussen via Bubble. Meer dan de helft van de werkers had voorheen gewerkt als au pair, waarbij zij veel minder verdienden en inwonend waren. Alle geïnterviewden omschreven zichzelf ten tijde van het interview als nannies en de overgrote meerderheid woonde niet bij hun klanten in (zoals het geval is bij au pairs), maar beschikte over zelfstandige woonruimte. De overgrote meerderheid van de geïnterviewden had de voorkeur voor een fulltimebaan. Er was slechts een enkeling die parttime wilde werken omdat zij studeerde. Daarbij werkten de geïnterviewden vaak voor een uurtarief dat per dag, in het geval van oppasklussen, week of maand, bij meer vast dienstverband, uitbetaald werd. Daarbij varieerden de inkomsten tussen 9 en 16 pond per uur met uitschieters naar boven, waarbij een enkeling 25 pond per uur verdiende. Doordat de geïnterviewden voornamelijk informele arbeidsverhoudingen aangingen, droegen hun klanten niet bij aan sociale toeslagen. Onder de geïnterviewden kwam het stukloon niet voor. De meeste geïnterviewden waren ook tevreden over hun inkomen, met name omdat zij van mening waren dat ze relatief veel verdienden in vergelijking tot andere sectoren zoals de horeca en de detailhandel, waar het gemiddelde uurloon 9-10 pond per uur is. Daarbij behoeft wel vermeld te worden dat er ook onderzoeksparticipanten waren die veel moeite hadden met het vinden van werkgevers bij wie ze voor de langere termijn in dienst konden blijven. Er lijken dus veel verschillen te zijn tussen werkers die gemakkelijk werk kunnen vinden en werkers die hier meer moeite mee hebben. Daarbij spelen mogelijk vooroordelen onder klanten ten opzichte van ras/etniciteit en leeftijd een belangrijke rol (zie bijvoorbeeld van Doorn, 2017).

  Reflectie 2: weinig zorgen omtrent dataprivacy

  Uit de interviews lijkt het beeld te ontstaan dat veel werkers zich geen zorgen maken om de privacykwesties omtrent de controle en surveillance van hun gebruikersdata. Werkers zijn zich niet bewust van wat er met hun gebruikersdata wordt gedaan, hoewel een aantal werkers aangaf hun socialemedia-aanwezigheid wel bewust af te schermen van hun (potentiële) cliënten en het bredere publiek. Sommige platformwerkers stellen dat de gebruikersdata waarschijnlijk worden ingezet om de diensten van applicaties (apps) te verbeteren, wat weer voordelig is voor de werkers zelf. Een aantal werkers vond het juist aantrekkelijk om via platformen te werken, omdat platformen registreren wat de klussen zijn die platformwerkers uitvoeren. Deze werkers voelden zich door de surveillance en controle van platformen juist veiliger. Dit komt met name van pas bij werkers die korte klussen doen, waarbij zij de klanten niet kennen voor aanvang van de klus. Wanneer het vaker terugkerende cliënten zijn, zoals hieronder besproken zal worden, dan hebben werkers juist de voorkeur om de arbeidsrelatie buiten het platform om voort te zetten. Controle en surveillance van platformen komen werkers ook goed uit wanneer er conflicten zijn tussen werkers en klanten; bijvoorbeeld wanneer klanten niet willen betalen of minder betalen dan afgesproken.

  Reflectie 3: ervaren ongelijkheid en punitiviteit in surveillance en controle

  Daarentegen werd er door veel werkers vaak geklaagd over de controle en surveillance die worden uitgeoefend door platformen en de in hun ogen ongelijke behandeling door platformen. Werkers van de oppasapp Bubble beschrijven bijvoorbeeld de vele herinneringen die zij via pushberichten in de app, maar ook via de e-mail ontvangen wanneer een geplande oppassessie eraan zit te komen. Daarnaast, als werkers te laat komen, of als ze niet komen opdagen, zelfs met goede redenen zoals ziek zijn, dan zal het platform ze een maand verbannen van de dienst. Hoewel de werkers het verbannen worden van een platform ervaren als erg punitief, ervaren ze het des te meer als onrechtvaardig met de wetenschap dat klanten veel minder zwaar worden gecontroleerd door platformen. Klanten worden volgens de geïnterviewde platformwerkers veel minder vaak gecontroleerd en worden al helemaal niet verbannen van het platform, zelfs al zijn er ontzettend veel negatieve reviews over klanten. Een voorbeeld dat vaker wordt gegeven, is het geval van late betalingen. Als klanten na afloop van een oppassessie het geld nog niet hebben overgemaakt, kan het vaak lang duren voordat platformwerkers van hen de gelden ontvangen. Klanten worden daarbij door platformen weinig gewezen op achterstallige betalingen. Zo vertelt een van de geïnterviewden dat pas na het sturen van twee berichten naar het platform, waarbij er drie dagen overheen zijn gegaan, de cliënt een e-mail ontvangt van het platform. Drie dagen lijkt niet een lange periode, maar veel van de werkers zijn afhankelijk van de inkomsten van het oppaswerk. Daarbij worden werkers veel vaker gecontroleerd. Voordat een oppassessie aanvangt, krijgen ze veelvuldig herinneringen toegestuurd. Zo ontvangen ze een paar dagen van tevoren een herinneringsbericht, en vervolgens een dag van tevoren een bericht. Op de dag zelf ontvangen ze nog een herinneringsbericht en een uur voordat de oppassessie aanvangt, ontvangen ze het laatste herinneringsbericht. Kortom, werkers hebben het idee dat er op hen veel meer surveillance en controle wordt uitgeoefend dan op klanten. Dit wordt nogmaals benadrukt doordat platformen meer invloed bedelen aan klanten in het (achteraf) omschrijven en reviewen van een uitgevoerde dienst/taak. Klanten kunnen bijvoorbeeld aan het einde van een oppasshift de uiteindelijke duur ervan in het systeem aanpassen. Hierdoor kan het voorkomen dat de platformwerker in kwestie uiteindelijk minder uren betaald krijgt dan het aantal daadwerkelijk gewerkte uren.

  Reflectie 4: omzeilen van surveillance en controle

  Hoewel de literatuur toont dat platformen arbeidsrelaties graag willen formaliseren, zie ik in mijn veldwerk dat veel van de arbeidsrelaties, zeker die van een langere duur, informeel zijn. Werkers en klanten omzeilen actief de surveillance van platformen vanwege financiële voordelen. Met het gebruik van platformen dienen gebruikers namelijk een financiële bijdrage af te dragen. Hoewel werkers het afdragen van een financiële bijdrage gelegitimeerd vinden op de korte termijn, ervaren zij de af te dragen bedragen als te omvangrijk in het geval van langdurige arbeidsrelaties. Platformwerkers stellen dat zij tijd en moeite investeren in de arbeidsrelatie en dat platformen hierin geen rol spelen. Platformen worden al (goed) betaald door gebruikers voor het bij elkaar brengen van werkers en klanten. Daarbij, platformen voeren geen andere taken of functies uit ten behoeve van de gevraagde dienst/taak. En zoals eerder hierboven omschreven, een groot aantal van de werkers gaat informele dienstverbanden aan omdat zij hierin financiële voordelen zien op de korte termijn. Als zij via het platform werken, dienen zij de paden van formeel werk te bewandelen. Tot slot, voor de ongedocumenteerde werkers is het niet mogelijk om een formeel dienstverband aan te gaan⁵x Ongedocumenteerde werkers kunnen wel gebruik maken van platformen doordat platformen (in het verleden) niet streng controleren op migratiestatus en het recht om te mogen werken..

• 4 Conclusie

  Op basis van een verkennende literatuurstudie en eerste reflecties op kwalitatieve data verzameld binnen een lopend onderzoeksproject naar de sector van het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie van Londen, het Verenigd Koninkrijk, toont deze bijdrage dat werkerscontrole en surveillance zoals omschreven door Scott (2017) nieuwe vormen aannemen in de platformeconomie. Tegelijkertijd zien we dat vormen van controle en surveillance die we van oudsher kennen ook worden toegepast in de platformeconomie. Zoals deze bijdrage aantoont, zijn schijnzelfstandigheid en het stukloon, vormen van controle en surveillance die van oudsher toegepast worden op werkers en het arbeidsproces, ook wijdverspreid in de platformeconomie. Dit is niet opmerkelijk, want door verschillende auteurs wordt de platformeconomie als een voortzetting gezien van flexibilisering en precarisering in de neoliberale markteconomie. Deze bijdrage toont echter ook aan dat er nieuwe vormen en technieken van controle en surveillance een belangrijke rol spelen in de platformeconomie, met name middels geautomatiseerde algoritmes en dataficatie. Dit zogenaamde algoritmisch management heeft, in samenspel met de traditionele vormen van controle, verdergaande invloed op de kwaliteit van werk in de maaltijdbezorgings- en taxivervoersector van de platformeconomie en leidt tot alledaagse vormen van arbeidsuitbuiting en social harm.
  De reflecties op de lopende kwalitatieve empirische studie tonen echter aan dat de eerder beschreven vormen van controle en surveillance andere gestaltes krijgen in het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie. Het stukloon lijkt geheel niet van toepassing te zijn op deze sector. En hoewel flexibele arbeidsverbanden in het betaald huishoudelijk werk niet ongekend zijn, worden werkers per uur, week of per maand betaald. Een mogelijke verklaring daarvoor is dat het karakter van de werkzaamheden, zoals het schoonmaken en het zorgen voor kinderen, veel omvangrijker en tijdsintensiever is dan de taken in de taxivervoer- en maaltijdbezorgingssector. Schijnzelfstandigheid als controlestrategie zou mogelijk wel van toepassing zijn op het betaald huishoudelijk werk. Echter, de discussie omtrent schijnzelfstandigheid is veel complexer doordat veel van de arbeidsrelaties in de sector informeel van aard zijn en vaak alleen in het initiële contact tussen werker en klant via het platform lopen. De sector van het betaald huishoudelijk werk kent met name veel platformen die fungeren als marktplaatsen waar vraag en aanbod bij elkaar worden gebracht. Maar zodra een match is gevonden, zetten partijen de arbeidsrelatie vaak offline voort. Ook geven veel van de geïnterviewde werkers aan veel ruimte te ervaren om te onderhandelen over hun inkomen. Informeel werk stelt werkers uiteraard bloot aan allerlei misstanden, zoals onderbetaling en het inhouden van lonen. Het informele karakter van deze arbeidsrelaties lijkt echter niet het directe gevolg te zijn van platformen, maar kenmerkt de sector van oudsher. Daarentegen propageren platformen juist het belang van formeel werk.
  Algoritmisch management in het betaald huishoudelijk werk lijkt ook beperkt grip te hebben op de werkers en het arbeidsproces in de sector. In eerste instantie speelt algoritmisch management een cruciale rol in het bij elkaar brengen van vraag en aanbod. Werkers maken om die reden dan ook graag gebruik van platformen; het vergroot nu eenmaal hun sociale netwerk. Echter, werkers weten het algoritmisch management te omzeilen doordat zij na het opbouwen van een persoonlijke relatie met klanten de arbeidsrelatie offline voort trachten te zetten. Persoonlijke relaties, vertrouwen en zelfs zorgzaamheid spelen een belangrijke rol in het betaald huishoudelijk werk doordat de werkzaamheden plaatsvinden in het privéhuishouden van consumenten en er ook zorgtaken uitgevoerd dienen te worden. Mogelijk zijn werkers in het betaald huishoudelijk werk hierdoor minder vervangbaar en inwisselbaar. De geïnterviewde platformwerkers in het betaald huishoudelijk werk hebben dan ook vaak een fulltime dienstverband in een huishouden en in het geval dat zij parttime oppasklussen aangaan, hebben zij vaak te maken met terugkerende klanten, met wie zij na verloop van tijd een arbeidsrelatie aangaan buiten het platform om.
  Kortom, de bevindingen van deze bijdrage lijken te stellen dat de theorieën en bevindingen over surveillance en controle in de platformeconomie veel minder van toepassing zijn op arbeidsverhoudingen waarbij vertrouwensbanden cruciaal zijn voor de aard van het werk, zoals in de sector van het betaald huishoudelijk werk. Dat wil echter niet zeggen dat platformen geen afzetmarkt hebben weten te realiseren in het betaald huishoudelijk werk. Het betaald huishoudelijk werk is nog steeds de hardst groeiende sector in de platformeconomie. Daarbij, zoals deze studie toont, ervaren werkers veel voordelen omdat het hen de toegang tot werk vergroot. Platformen kunnen echter ook nadelig zijn voor werkers omdat het voor klanten de toegang tot diensten vergroot. Een mogelijk gevolg is dat de lonen omlaag worden gedreven door platformen. Onderzoek naar de vraagkant van betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie is van belang om hierop meer zicht te krijgen. En hoewel het aanbod van platformen in het betaald huishoudelijk werk erg divers is, lijkt het erop dat platformen zoals Bubble en Helpling die een meer on demand-karakter hebben, groeiende zijn. Deze platformen propageren juist kortstondige en relatief onpersoonlijke arbeidsrelaties. Ook is er een aantal studies die waarschuwen voor discriminatie door algoritmes die de vraag en het aanbod van diensten met elkaar matchen, waarbij witte en jonge werkers met aantrekkelijke profielfoto’s en gepolijste profielen een voorkeursbehandeling ontvangen, en dit ten nadele van geracialiseerde en oudere, maar soms wel beter gekwalificeerde werkers. De nadelige effecten van algoritmes in het bij elkaar brengen van vraag en aanbod in de sector van het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie dient dan ook veel uitgebreider te worden onderzocht.
  Tot slot dient te worden opgemerkt dat het betaald huishoudelijk werk van oudsher getypeerd wordt als wezenlijk ‘onzichtbaar’ en slecht betaald werk. Werk dat uitgevoerd wordt door kwetsbare groepen, zoals praktische en ongeschoolde werkers, geracialiseerde minderheidsgroepen en (ongedocumenteerde) vrouwelijke arbeidsmigranten (bijvoorbeeld Hiah, 2022; Glenn, 1992). Deze groepen weten zich mogelijk te verzetten tegen de onpersoonlijke vormen van controle en surveillance van platformen door informele arbeidsverhoudingen aan te gaan, maar bevinden zich tevens door sociale en soms ook juridische ongelijkheden toch al in posities op de arbeidsmarkt waar zij kwetsbaar zijn voor misbruik.

Literatuur

• Aloisi, A. (2016). Commoditized workers: Case study research on labor law issues arising from a set of ‘on-demand/gig economy’ platforms. Comparative Labor Law & Policy Journal, 37(3), 653-690.

• Altenried, M. & Bojadzijev, M. (2017). Virtual migration, racism and the multiplication of labour. Spheres: Journal for Digital Cultures, 4, 1-16.

• Athreya, B. (2020). Slaves to technology: Worker control in the surveillance economy. Anti-Trafficking Review, 15, 82-101.

• Cano, M.R., Espelt, R. & Morell, M.F. (2021). Flexibility and freedom for whom? Precarity, freedom and flexibility in on-demand food delivery. Work, Organisation, Labour & Globalisation, 15(1), 46-68.

• Chan, N.K. (2019). The rating game: The discipline of Uber’s user-generated ratings. Surveillance & Society, 17(1/2), 183-190.

• Chan, N.K. (2022). Algorithmic precarity and metric power: Managing the affective measures and customers in the gig economy. Big Data & Society, 9(2). https://doi.org/10.1177/20539517221133779.

• Davies, J. (2019). From severe to routine labour exploitation: The case of migrant workers in the UK food industry. Criminology & Criminal Justice, 19(3), 294-310.

• Davies, J. & Ollus, N. (2019). Labour exploitation as corporate crime and harm: Outsourcing responsibility in food production and cleaning services supply chains. Crime, Law and Social Change, 72(1), 87-106.

• Defossez, D. (2022). The employment status of food delivery riders in Europe and the UK: Self-employed or worker? Maastricht Journal of European and Comparative Law, 29(1), 25-46.

• De Ruiter, M. (2023, 13 januari). Nieuwe dreun voor de platformeconomie: schoonmaak-app Helpling failliet, de Volkskrant. Geraadpleegd op 5 mei 2023, van www.volkskrant.nl/economie/nieuwe-dreun-voor-de-platformeconomie-schoonmaak-app-helpling-failliet~b0e78eb5/.

• Farris, S.R. (2020). The business of care: Private placement agencies and female migrant workers in London. Gender, Work & Organization, 27(6), 1450-1467.

• Ferrari, F. & Graham, M. (2021). Fissures in algorithmic power: Platforms, code, and contestation. Cultural Studies, 35(4-5), 814-832.

• Fetterolf, E. (2022). It’s crowded at the bottom: Trust, visibility, and search algorithms on Care.com. Journal of Digital Social Research, 4(1), 49-72.

• Galière, S. (2020). When food-delivery platform workers consent to algorithmic management: A Foucauldian perspective. New Technology, Work and Employment, 35(3), 357-370.

• Glaser, A. L. (2021). Uberized care: employment status, surveillance, and technological erasure in the home health care sector. Anthropology of Work Review, 42(1), 24-34.

• Glenn, E.N. (1992). From servitude to service work: Historical continuities in the racial division of paid reproductive labor. Signs: Journal of Women in Culture and Society, 18(1), 1-43.

• Graham, M. & Woodcock, J. (2018). Towards a fairer platform economy: Introducing the Fairwork Foundation. Alternate Routes, 29, 242-253.

• Grohmann, R., Pereira, G., Guerra, A., Abilio, L.C., Moreschi, B. & Jurno, A. (2022). Platform scams: Brazilian workers’ experiences of dishonest and uncertain algorithmic management. New Media & Society, 24(7), 1611-1631.

• Hall, M., McCann, D. & Button, D. (2022). Click here for care: How the platform economy can impede high-quality childcare. New York: New Economics Foundation.

• Harvey, D. (2005). A brief history of neoliberalism. Oxford: Oxford University Press.

• Heiland, H. (2021). Controlling space, controlling labour? Contested space in food delivery gig work. New Technology, Work and Employment, 36(1), 1-16.

• Hiah, J. (2022). Nieuwe vormen van sociale mobiliteit of een reproductie van ongelijkheden? Reflecties op migratie, gender, ras/etniciteit en klasse in het betaald huishoudelijk werk in de platformeconomie. Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken, 38(4), 497-516.

• Huang, H. (2021). Algorithmic management in food-delivery platform economy in China. New Technology, Work & Employment, 1-21.

• Huws, U., Spencer, N.H., Syrdal, D.S. & Holts, K. (2017). Work in the European gig economy. Research results from the UK, Sweden, Germany, Austria, The Netherlands, Switzerland and Italy. Brussels: Foundation for European Progressive Studies.

• ILO (2018). Digital labour platforms and the future of work. Towards decent work in the online world. Geneva: International Labour Organisation.

• Kalleberg, A.L. (2018). Job insecurity and well-being in rich democracies. The Economic and Social Review, 49(3), 241-258.

• Kirven, A. (2018). Whose gig is it anyway? Technological change, workplace control and supervision, and workers’ rights in the gig economy. University of Colorado Law Review, 89(1), 249-292.

• Krzywdzinski, M. & Gerber, C. (2020). Varieties of platform work. Platforms and social inequality in Germany and the United States. Weizenbaum, 7, 4-35.

• Ladegaard, I., Ravenelle, A.J. & Schor, J. (2022). ‘God is protecting me… and I have mace’: Defensive labour in precarious workplaces. The British Journal of Criminology, 62(3), 773-789.

• Marmo, M., Sinopoli, E.A. & Guo, S. (2022). Worker exploitation in the Australian gig economy: Emerging mechanisms of social control. Griffith Law Review, 31(2), 171-192.

• Mateescu, A. & Ticona, J. (2020). Invisible work, visible workers. Visibility regimes in online platforms for domestic work. In D. Das Acevedo (Ed.), Beyond the algorithm: Qualitative insights for gig work regulation (pp. 57-81). Cambridge: Cambridge University Press.

• Montgomery, T. & Baglioni, S. (2020). Defining the gig economy: Platform capitalism and the reinvention of precarious work. International Journal of Sociology and Social Policy, 41(9/10), 1012-1025.

• Murakami Wood, D. & Monahan, T. (2019). Editorial: Platform surveillance. Surveillance & Society, 17(1/2), 1-6.

• Piasna, A., Zwysen, W. & Drahokoupil, J. (2022). The platform economy in Europe: Results from the Second ETUI Internet and Platform Work Survey (IPWS). Brussels: ETUI, The European Trade Union Institute.

• Popan, C. (2021). Embodied precariat and digital control in the ‘gig economy’: The mobile labor of food delivery workers. Journal of Urban Technology, 1-20.

• Rahman, K.S. & Thelen, K. (2019). The rise of the platform business model and the transformation of twenty-first-century capitalism. Politics & Society, 47(2), 177-204.

• Sassen, S. (2016). The global city: Enabling economic intermediation and bearing its costs. City & Community, 15(2), 97-108.

• Scott, S. (2017). Labour exploitation and work-based harm. Bristol: Policy Press.

• SCP (2021). Platformisering en de kwaliteit van werk. Een kennissynthese. Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.

• Sedacca, N. (2022). Domestic work and the gig economy. In V. De Stefano et al. (Eds.), A research agenda for the gig-economy and society (pp. 149-166). Cheltenham: Edward Elgar.

• Sun, P., Chen, J.Y. & Rani, U. (2021). From flexible labour to ‘sticky labour’: A tracking study of workers in the food-delivery platform economy of China. Work, Employment and Society, 37(2), 412-431.

• Ticona, J. & Mateescu, A. (2018). Trusted strangers: Care work platforms’ cultural entrepreneurship in the on-demand economy. New Media & Society, 20(11), 4384-4404.

• Vallas, S. & Schor, J.B. (2020). What do platforms do? Understanding the gig economy. Annual Review of Sociology, 46(1), 273-294.

• Van Doorn, N. (2017). Platform labor: On the gendered and racialized exploitation of low-income service work in the ‘on-demand’ economy. Information, Communication & Society, 20(6), 898-914.

• Van Doorn, N. (2020a). At what price? Labour politics and calculative power struggles in on-demand food delivery. Work Organisation, Labour & Globalisation, 14(1), 136-149.

• Van Doorn, N. (2020b). Stepping stone or dead end? The ambiguities of platform-mediated domestic work under conditions of austerity. Comparative landscapes of austerity and the gig economy: New York and Berlin. In D. Baines & I. Cunningham (Eds.), Working in the context of austerity: Challenges and struggles (pp. 49-69). Bristol: Bristol University Press.

• Van Doorn, N. & Chen, J.Y. (2021). Odds stacked against workers: Datafied gamification on Chinese and American food delivery platforms. Socio-Economic Review, 19(4), 1345-1367.

• Van Doorn, N., Ferrari, F., & Graham, M. (2022). Migration and Migrant Labour in the Gig Economy: An Intervention. Work, Employment and Society, Online first. https://doi.org/10.1177/09500170221096581.

• Vasudevan, K. & Chan, N.K. (2022). Gamification and work games: Examining consent and resistance among Uber drivers. New Media & Society, 24(4), 866-886.

• Veen, A., Barratt, T. & Goods, C. (2020). Platform-capital’s ‘appetite’ for control: A labour process analysis of food-delivery work in Australia. Work, Employment & Society, 34(3), 388-406.

• Woodcock, J. (2020). The algorithmic panopticon at Deliveroo: Measurement, precarity, and the illusion of control. Ephemera: Theory & Politics in Organizations, 20(3), 67-95

Noten

• 1 Onlangs failliet verklaard in Nederland (zie De Ruiter, 2023).

• 2 Dit wil overigens niet zeggen dat ik van mening ben dat het platformmodel geen nieuwe vorm van kapitalistische bedrijfsvoering is (Rahman & Thelen, 2019).

• 3 Studies naar surveillance en controle in de thuiszorg tonen echter ook dat ingewikkelde vormen van arbeid gestandaardiseerd kunnen worden en onderhevig gesteld kunnen worden aan dataficatie (Glaser 2021).

• 4 De naam van dit platform is ‘Bubble’, de website is echter www.Joinbubble.com.

• 5 Ongedocumenteerde werkers kunnen wel gebruik maken van platformen doordat platformen (in het verleden) niet streng controleren op migratiestatus en het recht om te mogen werken.