As relações laborais em plataformas digitais de trabalho localizado: gestão algorítmica, autogerenciamento subordinado e a subversão do modelo autônomo de labor
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27077 |
Resumo: | A presente dissertação de mestrado tem por objeto de estudo as relações laborais intermediadas por plataformas digitais de trabalho localizado, com destaque para a análise das contradições decorrentes do controle algorítmico sobre a prestação de serviços e os seus reflexos em relação ao modelo autônomo de labor. Não obstante o discurso da autonomia, a realização do trabalho nesse contexto é intermediada por um moderno sistema de algoritmos, limitando a liberdade de decisão dos trabalhadores, que são unilateralmente classificados como autônomos por essas plataformas. Em razão disso, cria-se um impasse a respeito da natureza jurídica dessas relações, uma vez que esse controle algorítmico pode evidenciar a existência de subordinação daqueles trabalhadores. A par dessa problemática, é feito o seguinte questionamento: o controle e gerenciamento do trabalho intermediado por plataformas digitais caracteriza uma subversão ao modelo autônomo laboral, capaz de suscitar a existência de uma lógica subordinativa própria? O objetivo geral é, portanto, analisar se o controle e gerenciamento do trabalho humano por essas plataformas digitais fere o modelo autônomo laboral, suscitando a existência de uma lógica subordinativa própria dessas relações. O método aplicado, em primeiro lugar, parte de uma abordagem qualitativa sobre o problema, com o emprego das técnicas de pesquisa bibliográfica e documental. A análise é orientada pelo princípio da primazia da realidade sobre a forma, e toma como paradigma para tal, a conduta empregada pela Uber no controle e gerenciamento do trabalho em sua plataforma digital. Ademais, como forma de contestar a existência de autonomia nas relações de que se trata, é realizado um estudo sobre as formas de manifestação da subordinação, a fim de que se possa, em momento oportuno, determinar a forma como se apresenta nesse cenário. Finalmente, é possível a verificação das hipóteses formuladas de que o controle e gerenciamento do trabalho humano fere a suposta natureza autônoma dessas relações de trabalho; e de que a utilização de algoritmos como forma de possibilitar esse controle revela a existência de um elemento subordinativo próprio no âmbito dessas relações. O resultado deste estudo aponta não só a incompatibilidade da gestão por algoritmos em plataformas digitais de trabalho localizado com o modelo autônoma de labor, mas também a coexistência de uma lógica subordinativa, representada pelo fenômeno da subordinação algorítmica. |
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2023-06-05T11:05:03Z2023-04-032023-06-05T11:05:03Z2022-11-28https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/27077A presente dissertação de mestrado tem por objeto de estudo as relações laborais intermediadas por plataformas digitais de trabalho localizado, com destaque para a análise das contradições decorrentes do controle algorítmico sobre a prestação de serviços e os seus reflexos em relação ao modelo autônomo de labor. Não obstante o discurso da autonomia, a realização do trabalho nesse contexto é intermediada por um moderno sistema de algoritmos, limitando a liberdade de decisão dos trabalhadores, que são unilateralmente classificados como autônomos por essas plataformas. Em razão disso, cria-se um impasse a respeito da natureza jurídica dessas relações, uma vez que esse controle algorítmico pode evidenciar a existência de subordinação daqueles trabalhadores. A par dessa problemática, é feito o seguinte questionamento: o controle e gerenciamento do trabalho intermediado por plataformas digitais caracteriza uma subversão ao modelo autônomo laboral, capaz de suscitar a existência de uma lógica subordinativa própria? O objetivo geral é, portanto, analisar se o controle e gerenciamento do trabalho humano por essas plataformas digitais fere o modelo autônomo laboral, suscitando a existência de uma lógica subordinativa própria dessas relações. O método aplicado, em primeiro lugar, parte de uma abordagem qualitativa sobre o problema, com o emprego das técnicas de pesquisa bibliográfica e documental. A análise é orientada pelo princípio da primazia da realidade sobre a forma, e toma como paradigma para tal, a conduta empregada pela Uber no controle e gerenciamento do trabalho em sua plataforma digital. Ademais, como forma de contestar a existência de autonomia nas relações de que se trata, é realizado um estudo sobre as formas de manifestação da subordinação, a fim de que se possa, em momento oportuno, determinar a forma como se apresenta nesse cenário. Finalmente, é possível a verificação das hipóteses formuladas de que o controle e gerenciamento do trabalho humano fere a suposta natureza autônoma dessas relações de trabalho; e de que a utilização de algoritmos como forma de possibilitar esse controle revela a existência de um elemento subordinativo próprio no âmbito dessas relações. O resultado deste estudo aponta não só a incompatibilidade da gestão por algoritmos em plataformas digitais de trabalho localizado com o modelo autônoma de labor, mas também a coexistência de uma lógica subordinativa, representada pelo fenômeno da subordinação algorítmica.This master's thesis has as its object of study the labor relations intermediated by digital platforms for localized work, with emphasis on the analysis of the contradictions arising from the algorithmic control over the provision of services and its reflections on the autonomous labor model. Despite the discourse of autonomy, the performance of work in this context is mediated by a modern system of algorithms, which limits the freedom of decision of workers, who are unilaterally classified as autonomous by these platforms. Because of this, an impasse is created regarding the legal nature of these relations since this algorithmic control can show the existence of subordination of these workers. Alongside this problem, the following question is posed: Does the control and management of work intermediated by digital platforms characterize a subversion of the autonomous labor model, capable of giving rise to the existence of a subordinate logic of its own? The general objective is, therefore, to analyze whether the control and management of human labor by these digital platforms hurts the autonomous labor model, giving rise to the existence of a subordinate logic proper to these relations. The method applied, in the first place, is based on a qualitative approach to the problem, using bibliographic and documentary research techniques. The analysis is guided by the principle of the primacy of reality over form, and takes as paradigm for such, the conduct used by Uber in the control and management of work on its digital platform. Furthermore, as a way of contesting the existence of autonomy in the relationships in question, a study is conducted on the forms of manifestation of subordination, so that one can, at the proper time, determine how it presents itself in this scenario. Finally, it is possible to verify the hypotheses formulated that the control and management of human labor hurts the supposedly autonomous nature of these labor relations; and that the use of algorithms as a means of enabling this control reveals the existence of a subordinate element of its own within these relations. The result of this study points out not only the incompatibility of management by algorithms in digital platforms of localized work with the autonomous model of labor, but also the coexistence of a subordinative logic, represented by the phenomenon of algorithmic subordination.Submitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2023-06-05T11:05:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) GleydsonBezerraRamos_Dissert.pdf: 2378262 bytes, checksum: 36cca907dcaeefadef29895e50571539 (MD5)Made available in DSpace on 2023-06-05T11:05:03Z (GMT). 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