沒人雇用的一代：零工經濟的陷阱，讓我們如何一步步成為免洗勞工-讀書心得與筆記

沒人雇用的一代讀書心得

這是一本自傳式的小說
作者在這本書介紹了他自身四段臥底觀察的經歷
他先後應徵了

• 亞馬遜理貨員
• 居家照護
• 客服人員
• Uber司機

沒人雇用的一代：零工經濟的陷阱，讓我們如何一步步成為免洗勞工

作者在這四種職業觀察到的狀況

• 壓迫弱勢族群把人當成免洗勞工各種剝削
• 幾乎都是最低薪資的工作
• 雇主將營運風險轉移給員工
• 假的彈性工時
• 工作無成就感
• 要誤入貧窮比你想像的容易

就以這陣子台灣也很多人在爭論的餐飲外送來說
一開始看起來自由度高薪水也高
但是當一群人擠進來之後
每個人能分配到的外送次數開始下降
公司又看準勞動人數夠多
開始調降外派費用壓迫勞工

加上外送員必須自備車輛自付保險油費

沒有公司幫忙給付勞健保

如果跑的趟數不夠多

薪資根本不到最低薪資
到頭來所謂的彈性自由很多時候根本一點都不彈性也不自由

因為彈性代表賺不到錢!

但是這樣的產業一開始的時候還是一堆人擠進去
因為在資訊不那麼清楚之前
很難去評判這樣的創新產業是否是一種更進步的行業
不過在這自媒體時代
很快就會有大量的訊息被傳遞出來

比較悲慘的狀況是
一些有其他工作選擇的人可以選擇不做這些工作
但是社會上有一群人是沒得選擇
他們不做這些被壓榨的工作
馬上就會沒地方住沒東西吃

書中有些案例
這些人並不是因為懶惰而落到沒得選擇的狀況
很可能是整個大環境的改變
原本投入的產業沒落了
或是因為一場生病導致失業欠債
一不小心就變成流民
一不小心就沒得選擇得被某些企業壓榨變成所謂的免洗勞工

面對這樣的狀況何解?

結尾的時候作者說了他寫這本書的目的

並非提出任何解決之道

只求吸引讀者關注特定議題

最好能夠改變一般看法推翻成見

我想我們能做的或許就是不要輕易下結論
不要輕易認為新的商業模式就是更好的模式
背後可能存在一些壓榨弱勢族群的狀況
而所謂的弱勢族群未必是因為懶
很可能只是一個運氣不好就一輩子無法翻身
每個人都有可能遇到類似的狀況
能做的就是保持同理心
並時時刻刻充實自己培養自己的能力
降低發生這種狀況的機率
如此而已......

失控的數據-讀書心得與筆記

失控的數據讀書心得

這本書主要在探討數字管理的誤用與濫用
如何影響我們的生活與工作甚至引發災難
主要可以分為三個部分

• 數據管理的論點與背景
• 案例研究
• 結論

數據管理論點與背景

為何會產生傾向根據數據衡量並做出決策的狀況?

因為在很多情況下根據數據做判斷的結果

會比依照個人經驗與專業好得多

就像魔球書中提到的

用某些數據下判斷

會比根據經驗累積所產生的直覺認知更有效

也就是說我們希望可以透過數據來衡量

並且改善結果及提升整個決策品質

書中提到了一個名詞叫做指標固著

指標固著符合三個關鍵要素

• 相信根據標準化資料來呈現個人績效的數據，能夠替代個人以及經歷及專長所下的判斷，而且有其必要

• 相信將這種指標公開，能夠確保機關單位確實執行他們的工作

• 相信按照績效評量所做的獎勵與懲罰措施，能夠讓機關單位內的工作人員更有動力，而獎勵不外乎是金錢或名聲

但是過度相信數據也會產生一些問題

像是扭曲資訊或操弄指標

扭曲資訊包括

• 衡量最容易衡量的項目:難以衡量但有價值的資訊被簡化
• 衡量投入而非結果:產出也是重要資訊，但算成本更容易
• 因標準化而降低了資訊品質:量化同時代表資訊簡化

操弄指標包括

• 以美化的方式來操弄指標
• 藉由降低標準來改善數據
• 藉由省略或扭曲資訊來改善數據
• 作弊

這本書主要就是在探討用數據管理除了可能帶來一些好處
也有可能產生一些弊害
書中提供了很多案例給讀者參考

案例研究

• 學校
• 醫療領域
• 警政系統
• 商業與財務
• 慈善事業與國外援助

學校

為了得到政府補助
需要追求更高的升學率或是考試成績
因此放寬考試標準
數據上學生的成績變好了
但實際上導致學生素質下降
要求教授論文的數量比質量重要
導致教授寫論文重量不重質
這些都是根據數據管理可能產生的弊病

醫療領域

想要提升手術後病人的存活率
所以用手術後存活率來要求醫生
卻導致醫生為了提高病人存活率
放棄了重病患者
不願意幫重病患者開刀
讓病人求助無門

警政系統

把犯罪率與升職做連結
或是民意代表為了得到政績而用犯罪率要求警察
讓警察為了想降低犯罪率
或是提高破案率
放大抓小(畢竟抓小毒販比抓大毒梟容易)
或是把搶劫案登記為失竊案
以類似的手法讓數據變得好看
但實際上對於治安根本沒有幫助

商業與財務

將員工績效與公司獲利掛勾
結果導致員工放棄長期對公司有利的投資
追求短期效益

慈善事業與國外援助

為了有效稽核捐款者的捐款是否有效應用
設定很多數據來稽核慈善單位
而慈善單位為了應付這些文書工作
必須聘用許多員工處理文書資料
反而造成善款沒有按照原來的目標使用

失控的數據

結論

失控的數據整本書提供了完整的脈絡
讓我們能理解為什麼會需要數字管理
數據管理帶來哪些優點包含了

• 公信力
• 透明度
• 容易評估

但也可能帶來一些缺點

• 扭曲資訊
• 操縱數字
• 收集資訊的成本
• 過度輕忽專業
• 著重在用金錢獎勵而輕忽內在動機，比方說成就感
• 只將工作重點放在可評估項目，忽略其他重要事項

具體來說
我們要如何評估一名員工的名譽，員工滿足感，忠誠度
信任及團隊合作還有創新能力等等無法量化的數據?
甚至作為一位領導者
要如何評估為他人培養能力這件事情產生了多大的效益?

當然也不是說因此就不評估
但是在使用數據評估之前
作者建議要先衡量

• 評量的目的
• 評量的成本
• 不評量的代價
• 評量的對象:只要是人就會受到影響，事情未必如預期發展
• 了解凡是有其極限，評量有利有弊

總之評量還是一套可使用的工具

但是使用前應該要試著更全面思考是否有可能產生弊害