Alustatalous tutkimuksen valossa

║ Kirjoittanut: Heidi Kiikka ║

Fiverrissä kulminoituu monet tämän hetken digitaaliset ja yhteiskunnalliset trendit. Peilaan tässä blogikirjoituksessani alustataloutta sekä freelance-työn alusta Fiverriä alustataloudesta tehtyyn tutkimukseen. Tutustu alustatalouden yhteiskunnallisiin trendeihin, datan merkitykseen sekä alustoilla toimivien ajatuksiin!

Lue myös blogisarjani ensimmäinen osa, jossa analysoin empiirisen tutkimukseni kautta työntekoa ja palkkaa Fiverrissä.

Alustatalouden ja Fiverrin edustamat yhteiskunnalliset trendit

Fiverr on siitä mielenkiintoinen, että siinä kulminoituvat monet tämän hetken digitaaliset ja yhteiskunnalliset trendit.

Fiverr edustaa selkeästi alustataloutta (Lehtiniemi 2021), joka kerää teknologisen alustansa ympärille sekä luovan digitaalisen työn tekijöitä, että näiden palveluiden ostajia. Fiverr voidaan luokitella Woltin ja Uberin tapaan lean-alustaksi (Lehtiniemi 2021), joka esiintyy välikäden ominaisuudessa (Dijck 2013, 40). Alustat mielletään usein neutraaleiksi (Koponen 2017)). Alustat kätkevät sisäänsä kuitenkin ongelmallisia realiteetteja (Lampinen 2017), kuten sen, että lean-alusta ulkoistaa kaikki työnteon kustannukset tekijöilleen (Lehtiniemi 2021). Useimmat alustat tulevat Amerikasta, jossa lainsäädäntö on lepsumpaa (Gillespie 2018, 35-36), kuin meillä Suomessa. Fiverr on tosin israelilainen.

Fiverr on myös esimerkki keikkataloudesta (Lampinen 2017), jossa työ muodostuu perinteisen työsuhteen sijaan lyhyiden keikkojen ketjutuksesta. Parasta aikaa käydään yhteiskunnallista kiistaa siitä, luokitellaanko alustatalouden tekijät työntekijöiksi vaiko yrittäjiksi. Jos tekijä nähdään yrittäjänä, välttyy alustayritys maksamasta työnantajakuluja, kuten eläke-, sosiaali- ja työterveyskuluja. Työntekijöiden oikeuksien murtaminen onkin alustatalouden suurin uhka (Koponen 2017). Kiistan lopputulema on enemmän kuin merkityksellinen. Fiverrin freelancerit eivät ole yhtä vahvasti tämän keskustelun kohteena, kuin vaikkapa Woltin lähetit tai Uberin kuskit, koska freelance-työ on jo aiemmin mielletty meillä yrittäjyydeksi. Eikä Fiverr ole Suomessa kovin tunnettu. Lähetit ja taksikuskit ovat helpommin nähtävissä työntekijöinä, kuin freelancerit. Blogisarjani ensimmäinen osa käsitteli alustatyön palkanmuodostuksen ongelmallisuutta.

Fiverr edustaa samalla jakamistaloutta (Lampinen 2017), koska tekijät ovat valmiita tarjoamaan työpanostaan sitä tarvitseville. Ajalla ja paikalla ei ole digitalisoituneessa maailmassa enää merkitystä (Nelimarkka 2017). Tilasin Fiverristä blogikirjoitusteni taustamateriaaliksi tekstejä Romaniasta, Intiasta ja Amerikasta, sekä kuvankäsittelyä Intiasta ja Bangladeshista. Fiverr edustaakin freelancereilleen markkinapaikkaa, jonka puitteissa voi tarjota työtä, vaikka maailman toiseen laitaan. Alustoitumisen myötä erilaisista alustoista tulee yhä kiinteämmin osa arkeamme (Grön 2021). Valta keskittyy alustojen kautta yhä vahvemmin alojensa suurimmille toimijoille (Grön 2021). Alustat tavoittelevatkin monopoliasemaa (Lehtiniemi 2021). Osa freelancereistani kertoivat käyttäneensä ensin muita freelance-työn alustoja, mutta siirtyneensä alansa johtajalle Fiverriin, laadukkaammaksi koetun luokittelualgoritmin takia. 

Datan merkitys alustataloudessa ja Fiverrissä

Alustatalouden perusta rakentuu digitalisaatiolle ja dataistumiselle. Alustojen arvonluonti perustuu dataan. (Lehtiniemi 2021.) Data voi olla lähestulkoon mitä vain (Dijck 2013, 41). Fiverr näyttäisi käyttävän dataa seurantaan, luokitteluun, arvottamiseen, tuuppaamiseen ja homogenisointiin Christinin artikkelin mukaisesti (Christin 2020).

Algoritmien suorittamaa seurantaa nimitetään myös datataloudeksi tai dataan perustuvaksi valvonnaksi. Alustat ovat kiinnostuneita ostajien, myyjien ja alustan välisistä suhteista. (Lehtiniemi 2021.) Kuten metadataksi luokiteltavista profiilinkatseluista, selaushistoriasta ja hakusanoista (Dijck 2013, 41-43). Datan avulla alustatoimija kehittää algoritmejaan, jotta käyttäjät jatkavat tyytyväisinä alustalla. (Lehtiniemi 2021). Fiverrin suorittama luokittelu näyttäytyy ulospäin freelancereiden ja ostajien arvioinneissa. Oma empiirinen tutkimukseni tuotti minulle ostajana täyden viiden tähden arvioinnin, viideltä tekijältä. Lisäksi sain seuraavanlaisia sanallisia arvioita: “Best Experience working with this client!” sekä “Great experience. Thank you for the opportunity to do meaningful work.” Annoin tyytyväisenä ostajana vastavuoroisesti täydet pisteet ja samankaltaiset arviot saamastani työstä. Fiverr pyysi minulta myös salaisia arvioita. Luokittelun yhteydessä syntyy helposti vinoumia ja syrjintää (Lampinen 2017 sekä Willson 2017, 145). Fiverr vuorottelee esimerkiksi tekijöidensä suosittelua. Rotaation aikana tekijöideni tienestit jäivät pienemmiksi. Fiverrissä esiintyy myös rasismia. Köyhemmissä maissa työskentelevät joutuvat tekemään rahansa eteen enemmän töitä. Käsittelin tätä edellisessä blogissani. Freelancerini arvostivat kuitenkin Fiverrin luokittelualgoritmia, joka oli heille suosiollinen. Fiverrin luokittelualgoritmin myötä minäkin löysin helposti tekijäni. Alustalle arvokkaimmat tekijät saavatkin parhaan näkyvyyden (Dijck 2013, 180). Algoritmeilla on siten merkittävää valtaa (Nelimarkka 2017). Fiverrin tekemän arvottamisen myötä freelancereiden on helpompi rakentaa legitimiteettiä uusien tilaajien silmissä. Alustojen tavoitteena on ennustaa ja muuttaa ihmisten käyttäytymistä (Lehtiniemi 2021). Tuuppaamalla Fiverr pyrkii kasvattamaan kauppojen määrää ja hintaa. Fiverr kysyi toimitusten jälkeen, halusinko antaa tippiä tekijöilleni. Minulle tuli syyllinen olo, kun klikkasin vain kenties myöhemmin. Lisäksi Fiverr on lähettänyt aktivointiviestejä, jotten häviäisi alustalta. Homogenisointi tarkoittaa samankaltaistamista. Sain tutkimuksessani viitteitä siitä, että Fiverr kannustaisi freelancereita tekemään työtä mahdollisimman halvalla. Käsittelin tätä ensimmäisessä blogissani. 

Mitä alustoista ja Fiverristä sitten ajatellaan?

Pieneen empiirisen tutkimukseeni osallistuneet todistivat kaikki tyytyväisyyttään Fiverriin. En ollut itse täysin vakuuttunut. Kaikki arvostivat Fiverrin mahdollistamaa elantoa. Raha ja ylimääräiset tienestit ovatkin yleisin motiivi työskentelyyn alustataloudessa. Toimijat arvostavat yleensä myös: riskejä vähentävää luokittelualgoritmia, helppoja neuvotteluita, sitovia sopimuksia sekä alustayrityksen tarjoamaa apua ongelmatilanteissa (Lampinen & Cheshire 2016, 4-5).

Kaikille freelancereilleni suosiollinen luokittelualgoritmi mainittiin merkittävimpänä tyytyväisyyden lähteenä. Alustat lisäävät ennestään tuntemattomien osapuolten luottamusta, ja vähentävät näin toimeksiantoihin liittyvää riskiä. Tekijöiden luokittelut ja luokitteluiden lukumäärät ovat ostajille hyvin tärkeitä. Hyvän maineen myötä tekijöilläkin on helpompi nostaa hintaansa. (Lampinen & Cheshire 2016, 3). Neuvottelu ei ole Fiverrissä yhtä helppoa kuin Lampisen ja Cheshiren tutkimassa Airbnbssa, jossa ihmiset varaavat suoraan haluansa kohteen, ilman neuvotteluita (Lampinen & Cheshire 2016, 4). Fiverrissä monet freelancerit toivovat eritoten viestiä ennen tilauksen tekoa. Näin tekijät voivat varmistaa, että tilaus on toteutettavissa. Sitova sopimus lisää luottamusta. Sopimuksen ja ennakkomaksun avulla tekijä ei jää ilman palkkiota, ja ostajakin saa kaupasta mustaa valkoisella. Töiden korjauslukumääräkin oli listattu Fiverrin sopimuksiin. Alustayritys toimii yleensä välittäjänä ongelmatilanteissa (Lampinen & Cheshire 2016, 5). Suomalainen tosin kertoi, että hän oli kohdannut Fiverrissä teknisiä ongelmia, joita oli haastava saada korjattua. Jotkin hänen arvosteluistaan olivat kirjautuneet väärin ja laskeneet hänen luokitustaan.

Lue vielä blogisarjani ensimmäinen osa, jossa analysoin empiirisen tutkimukseni kautta työntekoa ja palkkaa Fiverrissä.

Lähteet

Christin, Angele (2020). What Data Can Do: A Typology of Mechanisms. International Journal of Communication. 14.

van Dijck, Jose (2013). The Culture of Connectivity: A Critical History of Social Media. Oxford University Press.

Gillespie, Tarleton (2018). Custodians of the Internet. Yale University Press.

Grön, Kirsikka (2021). Datatalous, digitaaliset alustat ja arki. Digitaalinen media ja yhteiskunta -luennot 2021, osa 4.

Koponen, Johannes (2017). Digitaalinen kansalaisuus. Digitaalinen media ja yhteiskunta -luennot 2021, osa 6.

Lampinen, Airi (2017). Sosiaalinen vuorovaikutus ja yhteistoiminta verkko alustoilla. Digitaalinen media ja yhteiskunta -luennot 2021, osa 7.

Lampinen, Airi & Cheshire, Coye (2016). Hosting via Airbnb: Motivations and Financial Assurances in Monetized Network Hospitality.

Lehtiniemi, Tuukka (2021). Datatalous ja digitaaliset alustat. Digitaalinen media ja yhteiskunta -luennot 2021, osa 4.

Nelimarkka, Matti (2017). Demokratian tukeminen teknologialla. Digitaalinen media ja yhteiskunta -luennot 2021, osa 3.

Willson, Michele (2017). Algorithms (and the) everyday. Information, Communication & Society. 20:1.