从归纳算法到审计算法：直播电商创业者的非正式算法知识研究

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摘要

本文从直播电商创业者关于算法的非正式知识——算法八卦入手，讨论平台与劳动者之间的可见性政治。“八卦”强调这种算法知识的非正式性，是一种多见于口头流传、较难捕捉且分析较少的研究对象。基于参与式观察和半结构化访谈，本研究发现，算法八卦的内容分为归纳算法和审计算法两部分。归纳算法表明了创业者如何简化算法规则并确立劳动规范，包括明确执行内容生产、实时监视和分析平台反馈来生产数据的“跑数据”劳动过程。审计算法体现了创业者再阐释算法意义的同时也合理化了平台的治理措施，体现在创业者对算法的创新性、去中心化以及公共性的审计。文章最后总结了算法八卦体现的从边缘知识来理解平台与劳动者之间的关系以及总体性技术环境的理论价值。

作者简介

段世昌，阿姆斯特丹大学人类学系博士后。

一

引言

随着平台的基础设施化（Plantin，Lagoze，Edwards & Sandvig，2018），人们的日常生活越来越被平台所渗透，直播带货这一平台经济形态在2022年国内网民中渗透率已达68.1%，用户规模达4.49亿（中国互联网络信息中心，2023）。这背后离不开各种平台劳工，如应对算法的直播电商创业者。

与算法打交道是这些平台劳工的重要劳动内容。在直播电商行业里，主播作为创业者需习得算法知识，有意识地与算法互动并总结算法逻辑（Cotter，2019；Schulz，2023）。这种算法知识不仅是指导性的内容，也常掺杂着诸如焦虑、恐慌乃至成瘾等情感性因素（Bucher，2017；Bishop，2018），成为创业者规训自我的工具——比如头部主播也会认为，只讨论算法运作机制意义不大，关键是提高自己的能力。1在这个意义上，算法知识成为福柯所谓的自我技术，也成为我们理解平台劳动内容、劳动者主体性的关键线索。实际上，学者们已经注意到平台如何利用风险自负的“创业”话语来营造关于平台劳动的叙事，将平台劳动塑造为获取声望、财富等资源的重要途径，从而动员个体。Duffy（2017：444）便这样总结，“‘创业者’的标签使得平台既能招募更多的潜在劳动者，又能免于为劳动者负责，将繁重的劳动、风险、责任以及渺茫的受益希望都交给个体”。

那么，与之对应，劳动者自身究竟如何解读劳动内容？是否形成对平台算法规则的反思乃至颠覆性理解？从中体现出劳动者与平台之间怎样的关系？本文试图以直播电商创业者在平台劳动过程中，非正式的、社区性的以及私下交流的算法知识——算法八卦（algorithm gossip）为例，来讨论平台与创业者之间的可见性政治。

二

可见性政治下的算法八卦

如果说福柯笔下的可见性还是作为监视性权力的惩罚和规训，那么经由媒介尤其是平台介入之后，可见性则作为经由算法调节的稀缺资源，在注意力经济时代成为理解平台与广义上用户（包括内容生产者、电商从业者）之间权力关系的线索（Bucher，2012；Thompson，2005）。算法作为一种平台用于管理内容生产者的内部治理手段（吕鹏，周旅军，范晓光，2022），其分配可见性资源的规训方式，催生了内容生产者与平台之间的可见性政治（Bucher，2016；Gillespie，2014），其中内容生产者如何理解、遵循特定规则或者发展“盗猎”策略，一直是平台化议题下的研究重点（Nieborg，Duffy & Poell，2020；Poell，Nieborg & Duffy，2021：20）。那么，如何从中国直播电商产业——这一结合内容生产与商品交易、具有强烈本土色彩的行业发展现实，分析算法规则背后平台与劳动者之间的社会关系呢？下文在回顾既有研究思路的同时搭建具体的分析框架。

（一）算法想象的两个维度

如何应对算法在运作机制及知识门槛上的不透明性，是学者们一直在思考的话题（Beer，2009；Bucher，2012；Seaver，2019）。其中Bucher（2017）提出了从算法想象（algorithmic imaginary）入手的思路。在Bucher（2017）看来，过分强调“黑箱”隐喻是诱导研究者钻研算法机制而忽视普通人如何理解算法的烟雾弹。普通人会在特定的时刻强烈关注算法，如用户会在被算法精准推送内容时，产生失去隐私恐惧的算法想象，此想象进一步指导他们的媒介实践，如改变隐私设置或数字断联。这种研究思路因为可以避开平台对算法黑箱的维护、体现算法规则的协商过程，在近些年颇受重视（Bishop，2019；O’Meara，2019；Scolere，Pruchniewska & Duffy，2018），也是催生后续包括算法八卦（Bishop，2019）、基于算法的受众想象等一系列概念的理论起点。目前来看，从算法想象解读算法规则以及平台与用户之间关系的研究路径主要有两个面向。

一是聚焦关于算法“技术性”（technicity）的想象，即平台的物质性设定，如与可见性相关的排名机制、点赞等按键设置（Gerlitz & Helmond，2013；Helmond，2015）。如Nechushtai（2018）分析了谷歌、脸书之类的平台如何通过算法为记者提供衡量新闻生产的标准如流量，形成平台对新闻业的“基础设施捕获”。Bucher（2012）分析脸书通过矢量排名算法以可见性为奖惩手段，将用户型塑为积极生产数据的“参与式主体”。这些现象反映了互联网企业在人们的生活中安插各种硬件与软件，形成了分布式数据生产集置（assemblage）——算法是其中的一环——进而成为收集个体数字踪迹的基础设施（Langlois & Elmer，2019）。这也是监视资本主义（Zuboff，2019：15）的典型表现——人及其生活经历作为最后的据点也被资本借助技术设置进行数据化和商品化。这种面向考察用户关于算法机制是什么、如何行动的操作性知识，接近于一种具身经验。

二是分析有关算法意义的知识，涉及用户有意识地对算法意义的解读、审核与反思，尤其是这些知识如何结合对于硬性规则的认知共同发挥生产性权力（Bucher，2012）——作为行为准则而影响主体实践与制度生成。这里的知识是一种比较宽泛的界定，包括如何应对算法、算法意味着什么（Cotter，2022）。这类知识背后常伴随着不同利益方，如平台与用户之间的权力关系。平台公司一方面会强调算法管理的客观性、合法性，以鼓励个体积极参与平台劳动，像中国社会中不少电商平台强调与算法打交道、应对不确定性是一种创业过程，可以提高自身生活水平也实现自身的社会价值，卖家们需要不断自我优化，进而成为“创业劳工”（管泽旭，张琳，2020）。平台公司另一方面也会贬斥欺骗算法的行为，如称利用算法机制、生产假数据来提高自身可见性的行为，是“戏弄算法”（gaming algorithm），形成道德谴责的平台家长主义话语（Petre，Duffy & Hund，2019）。

与之对应，个体却可能基于自身劳动经验产生不一致甚至是对抗性的解读。比如YouTube强调其算法以保证内容健康为第一前提，但创作者认为平台实际在运作时强调商业利益的管理机制（Caplan & Gillespie，2020）。Sandvig等人（2014）则尝试用“算法审计”（algorithm audit）的概念来描述研究者如何设计方案来发掘算法中的不平等预设，如今算法审计已经被用来描述包括平台劳动者、普通用户在内的多种主体如何根据自身经验批判性理解算法的意义面向（Bishop，2019；Geiger，Tandon，Gakhokidz，Song & Irani，2023；Shen，DeVos，Eslami & Holstein，2021）。这种算法知识的内在张力给研究者留下了很大的想象空间。

延续这一理论视角，本文将劳动者的主观经验作为分析重点，理解平台化背后算法技术、平台与卖家之间的关系网络。重点分析卖家能否通过自身劳动实践，形成对主导意识形态的不同解读甚至突破，尤其是被讨论较少的、劳动者们在私密社群中生产和流传的关于算法的认知。这就涉及常以非正式形式如口头交流方式流传、难以被捕捉的知识形式——“算法八卦”。

（二）从算法想象到算法八卦

“算法八卦”的概念需要放在研究者们分析算法社会效应的理论努力中来理解。学者们注意到Bucher的“用户”只是狭义上的观众，于是便有意识地希望纳入多元主体，分析算法想象的生成过程和具体情境。比如Duffy和Meisner（2022）进一步研究了边缘群体的内容生产者，比如残障人士和性少数群体，发现他们因惧怕自己本就被污名化的视频内容遭到平台算法的限制，而倾向于更严格的自我审查。Vasudevan和Chan（2022）也描述了网约车司机面对强调游戏化机制的算法时，如何既改造自己以满足算法要求获得订单，同时利用算法规则，比如在接客地点故意隐蔽自己使得乘客不得不取消订单，从而获得平台的补偿金。

Bishop（2018）则进一步指出，内容创业者应对算法时并非原子化的个体，而是作为集体的一分子，在特定的社会网络中生产、流通非正式的算法知识。相比既有的算法想象，或者是网络上公开流通的关于算法知识的文本，这种算法知识琐碎、难以捕捉、非正式，且社区性和私密性强，却在内容生产者社群中奠定、固化平台劳动的内容，甚至形成规范，并促进实现了平台的内容治理。当然，内容生产者为降低风险常倾向于构建特定的规范，却无形中使规训和管理自然化，在文化产业中早已存在（Meehan，1986）。

在此基础上，Bishop（2019）提出了“算法八卦”的概念，将算法八卦定义为有抱负的内容生产者之间“社区性和社交性的信息，也是与算法有关的理论和策略，分享并且实施用以取得在依托算法的社交媒体平台上取得稳定的收入和可见性”。对比Bucher的算法想象，首先Bishop的算法八卦概念关注了知识生产的特定情境和群体，由此提供了平台与劳动者之间可见性政治如何在微观、隐秘层面发生的线索。比如她指出算法八卦作为非正式的知识为相对边缘的内容生产者提供了解算法规则的便捷渠道，内容生产者们会通过与同行或者观众交流算法效果的方式确认和研究算法是否在平台没有正式宣布的情况下已经悄然更新。其次，Bishop的算法八卦概念更具社会关怀，将算法与更广阔的社会研究做了勾连。八卦（gossip）其实是知识社会学和女性主义研究中的一个重要概念（McRobbie，1982），也涉及到认识论以及主体性的问题。研究者们指出，由于八卦的非正式性、口头流通方式，这种知识本身连同生产它们的主体一同被污名化和忽视，游离在主流叙事之外（Spacks，2012：215）。但恰恰是在这些隐秘的交流中个体会形成应对结构的规范，体现了霸权的隐蔽性（Adkins，2002）。对八卦的关注，其实是试图在以正式知识，比如国内诸多研究者关注的主流公开的书面知识之外（皇甫博媛，2021；张萌，杨家明，2023），纳入那些边缘化的知识及群体。

在中国语境下，直播电商发展迅速，对于直播电商算法知识的阐释已经俨然成为一门“生意”，平台自身、第三方机构（如MCN）、个体（如网红）等纷纷兜售自己的算法知识。深入了解从事平台劳动的普通人，包括农村的电商创业者（赖楚谣，2022；李红艳，唐薇，2021；王昀，杨寒情，2023；周孟杰，2023），基于他们的鲜活劳动经验并对他们的算法知识展开系统的理论分析便显得尤为必要。正如人类学家赫尔曼·鲍辛格（1986/2014：74）所言，“我们时代的技术观念和思维中可能混杂着全然不同的思维层次”，抛弃将关于技术的理解划分为理性与非理性等二元对立的分类思维，理解包括边缘群体在内的广义“民俗”生活，才能更全面理解技术世界与生活世界的相遇与互构。此外，相比既有研究中以创意劳动内容生产者为主的西方案例，中国语境下的平台劳动更为复杂，尤其是我国领先世界的电商产业，电商卖家需要从事内容生产在内的多种劳动类型（Duan，Lin & van Dijck，2023），他们又如何在社群中形成对算法的理解？Bishop（2018）仍延续了对于公共价值的预设，强调种族、阶级等在内的社会问题如何渗透到平台与劳动者之间的关系中，那么我们如何将算法八卦与本土情境勾连，进而描绘有关平台与劳动者之间的可见性政治？

基于此，本文将尝试深入直播电商创业者社群中，分析他们算法八卦的生产、内容及社会意义，再放回到既有的平台研究理论脉络中来。具体来说，下文试图回答的实证性问题是：（1）算法八卦是如何产生的？（2）算法八卦的主要内容是什么？（3）算法八卦是否构成对平台的算法规则及其意义的颠覆？

三

研究方法

本文收集资料的方式以半结构化访谈和参与式观察为主。笔者通过个人社会关系网络和滚雪球招募访谈对象，同时笔者也担任带货主播，售卖咸鸭蛋、大蒜等产品，参与不同创业团队之间、创业团队与工厂以及政府之间的交流活动。在筛选访谈对象时，本文兼顾可操作性与最大差异化原则，确保创业者从业时长、经营平台、经营成绩及算法知识程度的多样性，根据访谈内容的信息饱和度和重复性情况，在2021年3月-2021年12月之间，前后共对河南省内的7个直播电商团队中25名直播电商创业者（见表格1）进行半结构化深度访谈，此后于2023年5月-2024年1月期间进行了数次回访。

聚焦于创业者们关于抖音平台的算法八卦，是在初步调查后基于被访谈者的实践而确定的。如果将2016年淘宝正式上线直播带货功能作为我国直播电商发展的起点来看，抖音平台于2018年大力发展直播带货业务相对较晚（电商君，2023）。但也正因此，笔者所接触的创业者均认为抖音平台竞争相对没有淘宝激烈，对于创业者来说发展空间大、意味着新的可能性，因而纷纷选择抖音直播、交流抖音平台的算法机制，所以下文的讨论集中于抖音平台。

四

“跑数据”：归纳算法

算法八卦的内容可分为两部分，对算法规则的归纳以及对算法意义的反思，笔者概括为“归纳算法”和“审计算法”。“归纳算法”指的是创业者们自行总结做电商的基本步骤，即他们称之为“跑数据”的劳动内容。这里的数据在他们的日常用语中主要包括销售额、观看量、下单量、成交量等，是一个统称。跑出好的数据既意味着可以被平台认可、获取优质流量，也意味着在社会上获得更高的可见性，所以无论是卖家，还是MCN等中间商，都会强调自己跑数据的能力。比如，电商团队负责人E1提到：

数据跑出来了，就什么都好说。线下有商家找你带货，线上也有人找你帮忙挂车。所以好的直播间数据我们都会在朋友圈挂出来。最好笑的是，我原来报了一个培训班，后来自己琢磨投流，有一天数据很好，结果那个人盗我图诶，说是他们指导的好！屁啦，完全是我自己投出来的。（E1，2021年11月9日）

那么，如何跑数据呢？创业者们会明确提到要理解算法设定的规则、以及通过特定实践来符合算法要求从而获得可见性奖励——这实际上就固化了平台劳动的规范，体现了Saha（2018：138）称之为“合理化”的过程，即霸权的逻辑如何通过“体现在每个生产阶段的过程、理由和逻辑”进入文化生产。

具体来说，创业者们归纳出“跑数据”的三个关键步骤——坚持内容生产、监视实时匹配以及复盘奖惩措施，算法八卦在此起到了简化、传递并且合理化劳动规范的作用。在创业者们看来，算法的运作过程是通过内容生产积累初步数据，然后根据实时匹配不断评估数据，最后分析平台根据数据施加的奖惩措施，并且这个过程反复进行。只要平台没有封号或者限流，就意味着这个账号还可以被评估并获得更多的流量，那么这个“跑数据”的过程就会一直持续下去。这些归纳所体现的卖家们对于反馈、递归的理解，尤其是对各种偶然性——比如算法可见性的突然升高或者降低——的处理，带有很强的控制论色彩（许煜，2019/2022：176）。

首先，算法八卦会强调从数据角度理解内容生产、优化平台劳动效率的重要性。算法八卦提到，包括发布短视频、做直播在内的内容生产是抖音“兴趣电商”算法的运作关键。不难理解，对平台来说，各种内容提供了点赞、评论、观看量和销售量等数字踪迹以分析用户行为和卖家内容质量，并便利算法基于数据的匹配过程，进而实现沉淀“多”且“精准”的流量，由此内容生产实际上协助平台构建了Manovich（1999）所谓的“数据库”——将现实世界抽象并转化为可以被算法读取和处理的特定数据结构，并在将用户和卖家转化为档案化的“数字生命”，构成了生命政治的技术治理手段（蓝江，2019）。不过，算法八卦也强调这种规范对于创业者的价值。比如，创业者们会提醒彼此内容生产其实可以积累数据，如点赞、评论、转发，进而了解哪种产品可能成为爆品，指导他们的选品过程。

其次，算法八卦也提到，创业者要实时监视数据变化并灵活反应，因为直播前发布的内容以及直播时的所有互动、交易数据都被算法实时监控与评估。在这种要求下，卖家们形成的算法八卦确认了实时时间模式背后对高强度劳动的需求。卖家们常用“锦上添花”来形容实时监控背后的算法要求，即当卖家可以在直播过程中留住观众，比如吸引观众停留比较长的时间、产生购买行为或者评论点赞等，算法就会把卖家推荐给更多的人。而如果数据如销售量或观看量一旦降低，抖音平台就会停止向更多的人推荐卖家直播间。所以卖家提醒同行做直播需要保持精神的高度紧张、牢牢盯住直播间的数据变化并且积极干预。如直播团队E中E2会这样告诫新入职的主播，“后台能实时看到数据。场控和主播必须配合好，保持高度警惕，随时根据数据情况讲解，听我的指导，拉高数据表现”。（E2，2021年10月15日）这种劳动过程被媒介化（Couldry & Mejias，2019）的现象背后，体现的是平台企业改造包括时间在内的基本秩序以将互联网构建为生产价值的“工厂”（Scholz，2012：8）、深刻规训个体的资本主义逻辑。

最后，算法八卦强调了复盘的重要性，也就是在直播结束后，卖家们还需要根据算法提供的数据，及时复盘、互相交流，揣测算法的奖惩机制——再次体现出算法规则的信息不对称（Rosenblat & Stark，2016）。算法八卦会提到，尽管卖家可以收到平台提供的各种直播间数据，比如观众的一些基本人口学信息、流量的变化曲线等，但大家并没有任何来自官方对于可见性增加的明确说法，所以必须在每次直播后根据可见性的变化来优化下次直播，尤其是在直播数据好时，创业者反而会更加紧张，需要投入大量的精力总结。所以卖家们会打趣地说，“对于运营来说最可怕的一天是你数据不好的那一天，第二可怕的是你数据很好却不知道为什么的那天。”对应的，创业者们在面对算法惩罚时也没有多大的议价空间。比如卖家会在互相交流中提到，直播过程中的违规行为处罚程度的差异，包括警告、限流，停号甚至封号。警告相对来说可协商，可以通过申诉、参加平台提供的规则考试等方式来消除，但一旦遭遇限流和停号就会非常麻烦，这两者根本没有协商的余地。创业者G1（2021年7月3日）提到，“我们有个最初的直播间，养到3、4万粉丝，死活不进人了，就是怎么播都不行，谁也不知道咋回事。我认识有抖音的小二，问他们也不行，算法后面限制住了。”这种情况就被称之为把号“玩死了”。更多的社会资源相对较少的卖家，也不可能与平台申诉，干脆就是另起新号，接受处罚。因此，算法八卦也会确认信息不对称背后的权力不对称关系，并告诉其他卖家为此做好心理准备。

整体来看，算法八卦中归纳算法的部分明确了卖家的劳动内容。这些归纳的非正式知识帮助他们内化了平台的数据化要求，习得了以数据逻辑理解自己劳动内容的思维方式，体现了算法作为一种技术架构的渗透力和权威性。与这些规范相对的，则是算法八卦中试图打“擦边球”、反思算法意义的审计算法部分。

五

“两条腿走路”：审计算法

创业者们清晰地归纳出关键规则、明确基本规范之后，也会反思算法规则的意义、自己与平台之间的关系，集中体现于他们所谓“两条腿走路”的表述。比如成绩斐然的创业者B1这样说：

平台人家肯定是要赚钱的，不然人家凭啥给你做这个服务？关键是咱们自己也要想办法怎么从平台那里赚钱，你和平台是互相利用的关系。我一直在说发展两个平台（账号），包括说一个平台上多放几个品、给平台备货了还得想着找线下渠道消化掉这些货，就是这个意思，人不能被捆死，得想办法提高抗风险能力。“两条腿走路”比较稳当。（B1，2021年5月16日）

正是基于这种预设，卖家根据自己的经验，对算法的意义进行了解读，与平台对算法意义的诠释存在差异甚至截然相反。笔者将这一知识生产层面的努力（Geiger，Tandon，Gakhokidz，Song & Irani，2023）概括为“审计算法”。创业者们在审计过程中将平台对创新的要求降级为耐劳，将层级化理解为壮大自身的机会，也审视了算法奖惩规则的正当性。

需要说明的是，“审计”在社会科学中较早被经济学者引入用来描述一种积极、有意识地侦测社会隐形歧视的方式，包括实验、抽样等（Cook & Campbell，1979：9；Mincy，1993）。随着算法这种筛选方式（Gillespie，2014）渗透到社会各个领域，如何细察算法中的歧视等问题，便成为大众和研究者共同面对的挑战。对此，Sandvig等人（2014：6）较早提出要扩展审计的对象，建议将审计算法作为探究互联网平台算法偏向的方法，“对拥有大型数据存储库的重要互联网中介机构进行审计，以确定它们是否存在阶级、种族、性别等歧视”。后续研究者沿袭这一视角时，扩展了审计算法的含义，包括纳入多元的审计主体，描述不同社会群体反思算法尤其是讨论其中不公平现象的认知活动（Bishop，2019；Shen，2021；张萌，杨家明，2023）。

在此基础上，本文提出“审计算法”，是尝试因应平台基础设施化的本土现实，深描特定社会群体通过八卦这种知识形式对算法意义的再诠释，积累审计算法相关的具体内容和发生过程的现实材料，并与既有研究所描述的审计方式、审计内容等形成补充。在更大的理论脉络上，这一概念回应了算法研究对于算法意义政治的强调。作为算法的设计者，平台对算法的解释通常容易流传并取信于大众，因而处于“认识论权威地位”（Cotter，2023）。把握个体的反思性知识，警惕平台在知识层面对替代性解释的压制，才能防止简化算法，体现算法的“意义与诠释处于不断的复杂协商中”（Natale，2019）。

（一）审计创新性

算法八卦首先审计了平台自诩为创新的算法匹配模式，并将之解读为对耐劳的要求。这一审计过程揭示了看似先进的平台经济依然要依赖高强度劳动，即人成为解决技术“最后一公里”难题的关键所在（Gray & Suri，2019：24）。

抖音平台有意识地建构围绕算法的“数字化崇拜”（莫斯可，2004/2010：20），强调算法技术的革新性，将基于自身推荐算法的电商模式称之为对“人”和“货”进行匹配的创新性“货找人”模式，并与淘宝等“人找货”的平台区别开来。但是，创业者会提到其实可以降低对内容生产“创新”的要求，而注重持续进行高强度劳动。首先，不同创业者都强调在内容生产时要积极采用模仿而非完全创新的策略。像团队D在运营抖音账号前，会先查阅同类型的抖音账号、最近大火的热搜视频，参考或者模仿画面与情节，来拍摄多条关于产品的短视频，上传到抖音账号内选择定时发布，这样保证每天都有短视频内容产生。“你一定要做好内容的提前量，通过模仿保证足够的短视频，然后整个流程才能顺利跑起来，算法才能每天把你发布的视频推送给粉丝。”（D1，2021年10月19日）其次，在开始运营后，卖家也提到要会根据流量情况适当降低内容生产的频次。比如团队B成立初期（2019-2020年）非常注重短视频的创作，通过打造“新农人”的人设来积累粉丝、宣传产品。到2022年，该团队的粉丝数量将近580000（目前达到830000），粉丝会直接下单。于是团队创始人便决定在这段时间内基本放弃短视频的制作，而保证每天都有长时间的直播，对直播内容进行剪辑作为短视频发布。短视频在此期间主要成为回应客户反馈问题的方式，而基本不涉及平台所要求的优质创新内容。

吊诡的是，尽管卖家这种实用主义的算法八卦或许不太符合平台所表述的“创新”目标，但却完全符合技术的逻辑。这些团队的销售业绩和粉丝稳定增长。其实整体上看，由于商业化、重复性的内容剧增，依靠短视频内容起家的抖音平台，如今遭遇了因电商内容过多导致观众体验差、甚至最后影响流量增长的问题，出现所谓“抖音电商杀死抖音”的说法（陆玖商业评论，2022）。这或许也可以被视为一定意义上的技术产生非确定性效果的“漂移”现象（温纳，1978/2014：76）。

（二）审计去中心化

算法八卦审计了平台以算法“实时匹配”特征所强调的“去中心化”，认为实时匹配不仅并非去中心化的扁平结构，甚至是相反的层级化导向。

抖音平台本身强调实时匹配算法机制的“去中心化”优势。“抖音电商是商家生意增长的新机会，同时也是商家经营转型的新挑战”“去中心化的内容分发带来新的增长逻辑”（抖音电商，2021）。按照抖音平台的叙事，去中心化意味着每个商家都有成功的机会，发展出自己的独特成功方法，不断投入和优化（抖音电商，2021）。去中心化会将内容不断向相似人群推送，实现滚雪球式增长循环。因此，“抖音电商不仅是头部作者的舞台，也为潜力型作者提供了广阔空间”“每个人都有机会发光发热”（抖音电商，2022）。

算法八卦则明确提及了算法运作过程中的层级化特征。首先，创业者们总结出平台上不同直播类型，尤其是娱乐直播和带货账号之间的层级化结构。比如，农村的直播电商卖家A1（2021年8月7）提到，“你如果想流量好，时间选择先得注意。黄金时间是很好，可你首先干不过娱播。”抖音平台确实对两种直播有不同的抽成比例。算法八卦提到，在娱乐直播中主播的礼物打赏总金额平台抽成达30%，而带货直播抖音的抽成比例则低得多。比如笔者做主播时所售卖的咸鸭蛋，要向平台缴纳5%的佣金，4所以对平台来说，娱乐直播的商业价值更大，因此在2022年抖音平台整体给到电商的流量只有7%到8%（晚点，2023）。这种层级化现象与电商平台对物质性基础设施的依赖有关。自2020年抖音平台开始注重电商发展起，抖音电商板块便始终受到基础设施问题的困扰，比如自身货架系统不够完善、卖家不足、货源缺乏，而且没有足够的物流基础设施，抖音最初一度依靠淘宝的链接和物流体系，所以在电商发展初期，物流的时效性远远达不到卖家和买家的需求。由此，盈利能力弱的电商板块在整个生态系统中就处于相对边缘的地位，加上自2019年新冠疫情的影响，抖音电商的发展也一度因为物流基础设施的反复停摆而受到影响，与之相对的是娱乐主播的从业人数反而一直处于上升态势（徐佩玉，2023）。

其次，卖家们还审计了抖音平台对创作者的层级化区分以及不同的算法待遇。比如直播团队领导E1（2021年11月20日）提到，“我们去xxx（某头部主播）下面的直播间合作，他们明显是比我们要宽松很多的。我们这边在直播间讲一个‘最’‘特别’都会被弹窗警告，他们那边完全没有的，我看他们一直随便讲。而且他们不需要和观众互动，本身流量就很大，观众评论刷新地非常快，（主播们）就自顾自地讲内容就行了。”对比之下，在创业团队的日常工作中，成员们几乎内化了算法的规训，要求自己在言语上符合平台要求，甚至于在笔者与其他主播的日常生活中，主播们也会下意识地避开了极限词的使用。

需要说明的是，在意识到抖音平台算法规则的层级化区分之后，创业者们更多地是表达了对这种规则的认可，将之视为对个人能力的考验而对之合法化。这也再次体现了平台资本主义在中国语境下强烈的新自由主义色彩（管泽旭，张琳，2020）。

（三）审计奖惩标准

算法八卦中看似最激进的审计部分，集中体现在对算法降低可见性的标准的讨论。这种惩罚方式可以被视为平台通过操纵基础设施性服务、阻塞对内容发布的接入以及去货币化的方式在整个平台生态系统中对特定内容、个体乃至平台进行边缘化，同时加固自身在特定生态系统中设计者、运作者以及管理者的角色，这已经成为主要科技公司保持平台生态系统秩序的管理策略（vanDijck，Poell & deWaal，2018）。

抖音平台将自身奖惩标准设定的合法性来源归结于公共价值。一方面抖音平台突出这些规则映射了国家的法律法规，比如《电商创作者管理总则》开篇便表明这些规则是基于《中华人民共和国广告法》在内的各种法律法规（抖音电商，2022）。另一方面抖音平台也说明这些规则体现了对社会道德准则的考虑，比如，不得“违反公序良俗、社会价值观相关元素”（抖音电商，2022）。

但是，从创业者的经验来看，他们实际所遭遇的惩罚并非指向纯粹的公共价值，而是一种保守主义和商业逻辑的杂合体。首先，算法八卦中提到，算法设定了在公开文本之外更为严苛和保守的规定，由此需要卖家更严格的自我审查。比如创业者发现，算法对违禁词的判定非常严格，如果直播使用“特”“极”“相当”类似的词，都会被算法定义为“使用极限词”被限流且不可逆，所以卖家们干脆实行比平台更严格的自我规范，将“钱”称为“米”，把“疫情”换成“戴口罩原因”——这些规定并没有出现在平台的官方规则中，却在创业者之中口口相传。甚至在2021年郑州大雨时，卖家们听闻有人因为谈到郑州而被封号，索性连“大雨”“郑州”这样的字眼也不使用。类似地，算法八卦中还提到，在强调社会道德准则的规范上，平台要求主播文明用语，不能说一些脏话，或者是敏感事件，但是当观众或者竞争对手在直播间使用不文明用语时，平台会直接判定为直播间的问题，甚至直接关停账号。有一位售卖枸杞的女主播（F1，2021年7月6日）提及，夏天直播时因为被蚊子咬而捋起了T恤的一个袖子，被举报“衣着不得体”，被算法直接下播，并被限制了几天的流量，最后她只得发布一个短视频吐槽同行心黑，算法“头脑简单”，并且向粉丝们道歉。

其次，算法八卦也明确指出，惩罚的标准明显地导向一种私有化的利益取向。比如创业者们常抱怨，平台本身的规则设置更倾向于买家，这背后是为了给消费者创造良好的购物体验，从而尽可能扩大平台的用户规模，而卖家们的利益则在一定程度上被牺牲。任何用户如果申请退货，卖家必须在规定的时间内同意或响应，而用户一旦发起投诉，商家的口碑分会直接下降。所以面对存在试图占便宜的消费者，商家们非常无奈。创业者D2（2021年12月3日）提到，“这个人明显来就是想占便宜的，说不退货让我退款给他，否则就要打差评。但为了算法、流量，你没办法，也就十几块钱的事，真是的。”同时，卖家们也会对比平台的判断力度。他们发现，在平台违规判定给出的众多理由中，“私下引流”明显是平台非常忌讳且重点监控的内容，如果在直播间提到了“微信”“淘宝”这些词汇或者是类似的谐音，就会被判定是在平台外盈利并且收到弹窗警告，这种违规理由也明显和公共价值似乎关系不大。

整体来看，这部分算法八卦体现了特定社会语境下平台在内容调适方面的矛盾角色——既要鼓励主体进行创意劳动以吸引受众，又必须治理这些内容以符合社会对技术的道德期望，同时，平台又在治理措施中进一步掺杂对商业利益的追求。在这种标准之下，算法似乎要生产一种扭曲的主体：既自觉保守又有很强的内容生产创意。这种主体性生产机制的深层原因，显然与更广阔的社会环境有关，而不能只从平台自身的内在规则来分析，因此最后我们将集中讨论算法八卦对于我们理解平台研究本土化的理论价值和现实意义。

六

结论与讨论

至此，本研究呈现了中国语境下直播电商平台上创业者算法八卦的核心内容，其中渗透了创业者对自我身份的言说、体现了平台劳动者的主体性问题。一方面，算法八卦的生产过程体现了创业者在面对基于算法的治理方式时，体认到自己作为边缘主体需要通过集体协作来应对风险的态度，以及需要算法八卦来维系、构建特定社群以及身份认同的需求。另一方面，就算法八卦的核心内容来看，创业者们基于自己的实践归纳了电商平台算法规则要求下的基本劳动内容，明确了“跑数据”的劳动规范，体现了对算法的“民俗”理解。其次，创业者们也审计了算法规则的意义，对平台强调算法技术先进性的话语进行了质疑和反思，但出于自身的生活经历和现实需求，这些审计仍带有强烈的新自由主义色彩，体现出创业者们在对算法意义的再阐释中完成了对平台劳动的合法化。

那么，这一案例对于我们理解广义上的平台与劳动者之间的可见性政治、平台化研究有何价值呢？首先，算法八卦体现了从底层叙事出发，基于平台劳动者的鲜活实践，理解算法技术社会效应的理论价值。5算法八卦是创业者们在社群中、多以口头形式流传的、琐碎的且基于具体具身经验的非正式算法知识，不难想象甚至还有大量类似的算法知识并没有被系统化地总结或者表述。这类知识相对于公开流传的网络文本或直接访谈难以取得，却能够与其他主体比如平台公司、技术精英或者传统媒体从业者如记者的叙事互为补充，成为我们理解社会变迁、平台社会演进过程中的重要线索。

其次，算法八卦的具体内容之中仍有诸多值得深入发掘的角度。比如，在算法八卦之中，算法归纳部分体现了技术如何被资本利用以构建隐形的、自然化的关于受众的认知，主播在这个过程中不自觉地内化了平台通过算法规则施加的对他者的数字化认知逻辑。但这里未深入展开受众在这个过程中的能动性角色，比如受众的反馈其实是创业者总结算法规则的重要参考，这就涉及到受众、创业者与平台之间的互动关系。此外，本文将算法归纳视为算法审计的基础，因为基于笔者掌握的材料，创业者需先理解算法规则才能从中解读算法意义。不过现实中这可能是一个同时发生甚至递归循环的过程，对算法意义的解读会指导应对算法规则的实践。深描两者间的动态关系会帮助我们把握算法知识生产的具体过程。

最后，算法八卦体现了“超越平台”审视可见性政治、平台化进程的必要性。创业者们清晰地认识到了平台的技术控制机制，尤其是其中的不平等以及剥削性，但并没有形成与主导叙事相对的颠覆性知识，也没有直接对抗或放弃平台劳动。这种看似矛盾的现象导向了一些基本概念的本土化问题，比如中国社会中，劳动观念意味着什么？这又如何构成当下各种媒介技术创造新劳动类型的社会背景？（霍耐特，2022）这需要结合创业者参与平台劳动前后的鲜活生命经验来展开进一步的研究。

注释、参考文献从略，原文刊载于《国际新闻界》2024年第4期。

封面图片来源于网络

本期执编/王子伊

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