Esta semana, no podcast Lock and Code...
A remuneração é uma questão pessoal para muitos americanos, mas um novo modelo de distribuição que utiliza grandes quantidades de dados dos trabalhadores está transformando a remuneração em algo diferente: algo personalizado.
Para um número cada vez maior de trabalhadores nos Estados Unidos, não se sabe quanto receberão em um determinado dia, semana ou mês. Eles podem trabalhar o mesmo número de horas que trabalharam no turno anterior. Podem atender o mesmo número de clientes. Podem fazer tudo da maneira mais parecida possível e, mesmo assim, receber menos do que outro trabalhador na mesma função, ou até mesmo do que receberam na semana passada.
O mecanismo por trás dessa disparidade salarial é chamado de discriminação salarial algorítmica e, embora o termo possa ser novo, seu funcionamento pode parecer bastante familiar.
A discriminação salarial algorítmica se refere à remuneração irregular concedida a trabalhadores contratados por grandes empresas como a Uber e Amazon. Enquanto muitos trabalhadores no mundo dependem de salários, comissões ou valores de contrato definidos por eles mesmos, os trabalhadores da Uber são diferentes.
Da mesma forma que a Uber decide quanto você paga por uma corrida até o aeroporto, ela também decide quanto um motorista ganha. E o cálculo por trás dessa decisão é opaco. A localização, o trânsito, a hora do dia e o número de motoristas nas ruas têm certa influência, mas não são os únicos fatores. E da mesma forma que a Uber te incentiva com uma promoção relâmpago ou um preço tão alto que você talvez prefira andar alguns quarteirões em outra direção para conseguir um preço mais baixo, a Uber incentiva os motoristas com bônus e desafios, mantendo-os na rua talvez por mais tempo do que eles pretendiam.
O resultado final, portanto, não é apenas uma remuneração imprevisível — é, potencialmente, uma tentativa de prever e controlar o comportamento.
Para seu artigo de 2023, intitulado“Sobre a discriminação salarial algorítmica”, a professora de Direito Veena Dubal conversou com muitos motoristas da Uber que compararam esse sistema à “cultura do cassino”, no sentido de que a remuneração é imprevisível, mas a possibilidade de ganhar um prêmio gordo — ou simplesmente receber um bom pagamento por uma corrida — é suficiente para convencer os motoristas a continuarem trabalhando, noite após noite, hora após hora.
Como disse um motorista a Dubal:
“É como jogar! A casa sempre ganha.”
Hoje, no podcast “Lock and Code”, apresentado por David Ruiz, conversamos com Dubal — professor de Direito da Faculdade de Direito da UC Irvine — sobre como funciona a discriminação salarial algorítmica, quais dados ela utiliza para operar e a ameaça que representa à medida que se espalha do trabalho temporário para muitos outros setores.
Sintonize hoje para ouvir a conversa completa.
Mostrar notas e créditos:
Música de introdução: “Spellbound” por Kevin MacLeod (incompetech.com)
Licenciada sob Creative Commons: Por Atribuição 4.0 Licença
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Música de encerramento: “Good God” por Wowa (unminus.com)
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