并非所有算法化管控都相同：算法化管控维度对外卖骑手心理健康与危险骑行行为的双重影响

为什么算法关乎你的晚餐

当你在手机上点击下单时，一个看不见的数字上司开始运作。算法决定哪位骑手取餐、他们必须多快送达，以及迟到会有什么后果。本研究走进应用程序界面背后，提出一个简单却重要的问题：这个无形的控制系统如何影响那些维持城市运转的外卖骑手的心理、安危和日常选择？

每一单背后的隐形规则

中国的外卖平台依赖强大的数据驱动系统来管理数以百万计的骑手。骑手面对的不是人类主管，而是全天候运作的数字监管者。作者关注他们称之为“感知到的算法化管控”——不仅仅是软件实际做了什么，更包括骑手感受到软件如何塑造他们的工作。他们将这种管控分为三类：持续的轨迹监控与绩效评分；通过奖励与惩罚推动骑手达标的严格约束；以及标准化的指引，例如用于提高效率的路线建议和流程说明。

两轮上的高压工作

中国的外卖市场规模庞大、节奏快且充满风险。大多数骑手骑着廉价电动车，在紧张的送餐时限下穿梭于密集的城市交通中。延误可能意味着罚款、失去后续订单，甚至账号被封。在这些条件下，许多骑手通过冒险骑行来应对——超速、闯红灯、逆行或边骑边看手机。同时，他们承受着焦虑、挫败感和被持续监视的感受，这些都会侵蚀心理健康。研究认为，要真正理解这些问题，必须把它们视为同一枚硬币的两面：内在的精神压力与外在的危险行为都源自同一个高压环境。

骑手数据揭示了什么

研究者对中国各地466名外卖骑手进行了调查，询问他们对平台管控的感受、工作压力、心理健康状况以及骑行习惯。通过统计模型，他们发现三种算法化管控之间存在鲜明对比。当骑手感到被频繁追踪与评分，或被罚款与严格规则严密约束时，他们报告的工作压力更高、心理健康更差、道路上更常出现危险骑行行为。相反，当他们将系统体验为提供清晰且有帮助的指引——例如智能路径规划和支持性指示时，他们感到压力较小、心理状态更好，也较少做出危险骑行。

自由何时有益、何时适得其反

研究还探讨了骑手对自主性的感受——比如选择何时上线或接单的能力。这种自主感通常充当一种保护性资源。感到有更多选择权的骑手，对持续监控的压迫感较弱，也能从有益的指引中获得更多好处。然而，有一项结果令人意外：在面对僵化规则和严厉惩罚时，自主性并没有提供保护。实际上，那些感到更自由的骑手在严苛惩罚体系下反而体验到更多压力。作者指出，承诺的自由与现实的强控制之间的冲突，可能加深挫败感和精神紧张。

这对人和城市意味着什么

对普通读者来说，结论很清楚：平台设计算法的方式可以支持也可以伤害为我们送餐的人——并能让城市街道更安全或更危险。并非所有算法化管控都相同。主要以监视和惩罚为主的系统会推动骑手产生压力、恶化心理健康，并在交通中采取危险的捷径。提供现实预计时间、智能路径和真诚支持的系统可以减轻压力并鼓励更安全的选择。研究总结认为，平台公司和监管者应将算法设计视为一项公共卫生与安全议题，而不仅仅是技术或效率问题，并在速度与利润与骑手的福祉与安全之间寻求平衡。

引用: Wu, J., Yang, W., Qi, J. et al. Not all algorithmic controls are equal: the double-edged impact of algorithmic control dimensions on mental health and risky riding behavior among food delivery riders. Humanit Soc Sci Commun 13, 554 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06909-6

关键词: 零工经济, 算法化管理, 外卖骑手, 心理健康, 交通安全