Algorithmic management in the focus of sociology of technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article considers the managerial aspect of digital transformation - various programs and infrastructure that have recently received the general name “algorithmic management”. The boom in the use of such tools occurred during the covid-19 pandemic as a unique set of circumstances for the digitalization of human life. The authorities of several countries monitored their citizens’ behavior, including with the QR-code systems that limited their rights, in the fight against the spread of the covid-19, which has caused discussions and even protests. Businesses accelerated their digital transformation in HR management due to government restrictions and lockdown measures and to production needs in the new conditions. Quarantines are over, but the active development of algorithmic management continues; it extends beyond the platform economy and plays an integral role in Industry 4.0, which makes the study of algorithmic management relevant and timely. A significant contribution to understanding algorithmic management was made by the report of the experts from the European Commission and International Labor Organization. Based on the relevant publications up to 2022, they suggested giving up the narrow understanding of algorithmic management as a platform economy issue; however, most studies are still based on this interpretation. The article presents a broader definition to identify additional social contradictions and challenges of digital transformation. The author considers algorithmic management in the perspective of sociology of management and sociology of technology, in particular the works of A. Feenberg and P. Edwards. The approach of sociology of technologies studies (STS) allowed the author not only to analyze the events of the recent pandemic but also to consider the future of such technologies under the transition towards Industry 4.0. The article identifies three elements of algorithmic management together with hidden social-managerial biases and contradictions related to their implementation and shows how the new approach integrates direct and indirect control in management.

About the authors

M. A. Yudina

HSE University

Author for correspondence.
Email: m.yudina@hse.ru
кандидат социологических наук, старший научный сотрудник Международной лаборатории цифровой трансформации в государственном управлении Института государственного и муниципального управления Научно-исследовательского университета «Высшая школа экономики» Pokrovsky Blvd., 11, Moscow, 109028, Russia

References

  1. Armano E., Leonardi D., Murgia A. Algorithmic management in food delivery platforms: Between digital neo-Taylorism and enhanced subjectivity. Digital Platforms and Algorithmic Subjectivities. London; 2022.
  2. Baiocco S., Fernández-Macías E., Rani U., Pesole A. The Algorithmic Management of Work and Its Implications in Different Contexts. Seville; 2022.
  3. Beniger J.R. The Control Revolution: Technological and Economic Origins of the Information Society. Cambridge-London; 1986.
  4. Bijker W.E., Thomas P.H., Pinch T.J. (Eds.). The Social Construction of Technological Systems: New Directions in the Sociology and History of Technology. Cambridge; 1987.
  5. Calo R., Rosenblat A. The taking economy: Uber, information, and power. Columbia Law Review. 2017; 117 (6).
  6. Desanctis G., Poole M.S. Capturing the complexity in advanced technology use: Adaptive structuration theory. Organization Science. 1994; 5 (2).
  7. Digital Platforms and Algorithmic Subjectivities. Armano E., Briziarelli M., Risi E. (Eds.). University of Westminster Press; 2022.
  8. Dudina V.I. From panopticon to panspectron: Digital data and transformation of surveillance regimes. Sociological Studies. 2018; 11. (In Russ.).
  9. Edwards P.N. Infrastructure and modernity: Force, time, and social organization in the history of sociotechnical systems. Modernity and Technology. Cambridge; 2003.
  10. ETUI: Regulating Algorithmic Management: An Assessment of the EC’s Draft Directive on Improving Working Conditions in Platform Work. 2022. URL: https://www.etui.org/publications/regulating-algorithmic-management.
  11. Feenberg A. Transforming Technology. Oxford; 2002.
  12. Feenberg A. Critical theory of technology: Overview. Tailoring Biotechnologies. 2005; 1 (1).
  13. Feenberg A. Technosystem: The Social Life of Reason. Harvard; 2017.
  14. Giddens A. Central Problems in Social Theory: Action, Structure, and Contradiction in Social Analysis. Los Angeles; 1979.
  15. Hardt M., Negri A. Commonwealth. Cambridge; 2009.
  16. Industry 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies. Update 2020. Schuh G., Anderl R., Dumitrescu R., Krüger A., Hompel M. (Eds.). URL: https://en.acatech.de/publication/industrie-4-0-maturity-index-update-2020.
  17. Jalabneh R. et al. Use of mobile phone apps for contact tracing to control the covid-19 pandemic: A literature review. Applications of Artificial Intelligence in covid-19. Medical Virology: From Pathogenesis to Disease Control. Nandan Mohanty S., Saxena S.K., Satpathy S., Chatterjee J.M. (Eds.). Singapore; 2021.
  18. Kovacs B., Caplan N., Grob S., King M. Social networks and loneliness during the covid-19 pandemic. Socius: Sociological Research for a Dynamic World. 2021; 7.
  19. Latour B. Science in Action. How to Follow Scientists and Engineers Through Society. Harvard University Press; 1987.
  20. Latour B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford; 2005.
  21. Law J. Notes on the theory of the actor network: Ordering, strategy, and heterogeneity. 1992. URL: https://www.lancaster.ac.uk/fass/resources/sociology-online-papers/papers/law-noteson-ant.pdf.
  22. Livingstone S. In defense of privacy: Mediating the public/private boundary at home. Audiences and Publics: When Cultural Engagement Matters in the Public Sphere. Bristol; 2005.
  23. Lorenzini D. Biopolitics in the time of coronavirus. Critical Inquiry. 2021; 47 (2).
  24. Piper Liping L. Digital disinformation about covid-19 and the third-person effect: Examining the channel differences and negative emotional outcomes. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2021; 23 (11).
  25. Stark D., Pais I. Algorithmic management in the platform economy. Sociologica. 2020; 22 (3).
  26. Styrin E.V., Dmitrieva N.E. State Digital Platforms: Formation and Development. Moscow; 2021. (In Russ.).
  27. Tomprou M., Lee M.K. Employment relationships in algorithmic management: A psychological contract perspective. Computers in Human Behavior. 2022; 126.
  28. Viera T. The lose-lose dilemmas of Barcelona’s platform delivery workers in the age of covid-19. Social Sciences & Humanities Open. 2020; 2 (1).
  29. Workman M., Ford R., Allen, W. A structuration agency approach to security policy enforcement in mobile ad hoc networks. Information Security Journal. 2008; 17.
  30. Yakhontova E.S. Assessing trust in the context of personnel management. Sociological Studies. 2004; 9. (In Russ.).
  31. Zhelnin A.I. From “the first controlled pandemic in history” to rational biopolitical administration. Discourse-Pi. 2021; 1. (In Russ.).
  32. Zuboff S. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York; 2018.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».