Korisnici mreže: Digitalna radnička klasa bez kontrole nad vlastitim radom

Krećemo sa banalnim pitanjem – kako ste se našli čitajući ovaj tekst? Prizivajući naizgled još trivijalniji poželjni odgovor – klik i skrol, otvara se prostor za nagovještaj priče o digitalnim tragovima, poziciji na mapi i otvaranju e-pošte. S jedne strane takve kovanice (ili je u ovom kontekstu ispravnije reći, bitcoina), urezan je proces prikupljanja velikih podataka, predviđanja, modeliranja. S druge strane, mogućnost ljudskog mozga da obrađuje mali, ograničeni broj informacija uslovljava automatizaciju svakodnevnih (digitalnih) aktivnosti. Dok skrolamo i klikamo, nemoguće je sve vrijeme imati na umu ono šta se dešava iza kulisa, a čuli smo negdje, nadziru nas.

Besmisleno je misliti

– mi tu ne možemo ništa, zamjenu za nadzorni kapitalizam u doba digitalne transformacije zasad ne poznajemo. Drugačiji model zvuči utopistički – Mrežom svih mreža umjesto države ili korporacija upravljaju korisnici postavljajući temelje oblicima radničkih borbi, mobilizacije, angažmana i omogućavajući bazu za izgradnju manje komercijalne internet kulture, koja je, između ostalog, prostor za samoorganizovanje. Da bi bio prostor samoorganizacije postojao, Internet mora biti javno dobro… Stoga, zašto uopšte promišljati gdje idu naši podaci.

Narativ o privatnosti na Internetu nije nova priča, a informacijski stručnjaci već godinama pokušavaju objasniti posljedice koje ostavljaju digitalni otisci, online behaviour, vjerovanje u predstavljanje besplatnih aplikacija ignorišući njihovu baziranost na prikupljanju ličnih podataka koje sasvim flegmatično nudimo. Prihvatajući ulogu resursa u procesu nematerijalnog rada, često ostajemo jedino svjesni pojednostavljene problematike privatnosti. Saznanje da Google zna sve o nama završava se uvjerenjem da nekoliko personalizovanih reklama na društvenim mrežama i mrežnim stranicama o preferiranim proizvodima nije bitno zaboravljajući na važnost demokratskih procesa i pitanja kakvu vrstu političkih informacija čitamo.

Radije uljuljkani u komforne eho-komore i pomireni sa nevidljivim, digitalnim radom za kojeg se čini da ne umara, možda smo već i siti priče o prikupljanju (meta)podataka. Ukoliko slijedimo savjete pojedinih know-how, tech gurua, algoritmizacija nije loš slijed razvoja. Invazivno prikupljanje digitalnog rada možemo okrenuti u svoju korist tako što ćemo prihvatiti velikodušnu priliku – prigrliti sveznajuće mogućnosti tehnologije i ponuditi ulazne podatke za prilagođavanje našeg news feed-a birajući koje vijesti, reklame i oglase želimo da vidimo. Pri tome, rijetko se postavlja pitanje o jednoj potisnutoj vrsti izbora – prilike netizena (čitaj: radnika), na drugačiju vrstu koristi, drugim riječima, prilike za učenje.

Shoshana Zuboff (2019) u svojoj knjizi „The Age of Surveillance Capitalism“ definira koncept „podjele učenja“ kao način na koji velike tehnološke tvrtke poput Googlea, Facebooka i Amazona koriste naše podatke za stvaranje prediktivnih modela ponašanja i unapređenje svojih proizvoda i usluga. Prema Zuboff, ova praksa dovodi do nejednakosti s obzirom da se učenje „dijeli“ između tehnoloških kompanija i krajnjih korisnika. Iako pružaju informacije, korisnici ne sudjeluju u procesu na jednak način, oni ostaju pasivni posmatrači digitalnog rada i njegovi konzumenti, gubeći tako kontrolu nad vlastitim podacima i procesom učenja. Ipak, činjenica da Zuboff nije samo ponovila poznate činjenice o prikupljanju podataka, već na konkretnim primjerima i dokazima objasnila utjecaj na privatnost, percepciju slobode i autonomije, ne isključuje mogućnost kritičkog uklona spram predstavljenih idejnih okvira.

U članku „Capitalism’s New Clothes“, Evgeny Morozov (2019) ističe nekoliko mjesta gdje vidi mogućnost za dopunu postojećeg modela: 1. Zuboff ne uspijeva pružiti adekvatan opis samog mehanizma sakupljanja i povezivanja korisničkih podataka; 2. u obzir nisu uzeti različiti društveni, ekonomski i politički faktori koji su doveli do pojave nadzornog kapitalizma; te 3. umjesto fokusa na pojedinačne kompanije i njihove poslovne modele, potrebno je usmjeriti pažnju na reformu cjelokupnog ekonomskog sistema. Ukratko, dijagnoza nije dovoljna. Nedostaju nam alternative koje bi mogle pomoći u borbi protiv nadzornog kapitalizma. Jeremy Knox (2021), autor članka „Refocusing Zuboff’s ‘division of learning’“ također tvrdi da definicija „podjele učenja“ nije dovoljno precizna jer zanemaruje društvene i političke kontekste. Stoga Knox predlaže da se „dijeljenje učenja“ promatra kao dio šireg procesa „digitalne ekstrakcije vrijednosti“ u kojem se podaci korisnika koriste za generiranje profita i moći. Ovakva kritika teze Shoshane Zuboff ima važne implikacije na percepciju odnosa između tehnoloških kompanija i korisnika naglašavajući potrebu za većim razumijevanjem društvenih i političkih aspekata te za razvojem alternativnih modela digitalne ekonomije.

Ovako shvaćena podjela rada u procesu podjele učenja slična je podjeli rada u industrijskom sektoru gdje se radnici dijele na one koji rade na proizvodnji i one koji rade na upravljanju. U oba slučaja postoje različite uloge u procesu proizvodnje i upravljanja, hijerarhija i podjela, u skladu s kojima se različite društvene klase uklapaju u koncept podjele učenja. Nakon što u „Leksikonu tranzicije“ (2022) podsjeti na definiciju klase¹Klasična podjela na nižu radničku, srednju birokratsko-administrativnu i višu buržoasko-kapitalističku klasu. – skupine povezane društvenom pozicijom što ovisi od njihove uloge u proizvodnji i stečenog ekonomskog, socijalnog simboličkog i kulturnog kapitala, Hromadžić navodi i noviju podjelu naučnika s London School of Economics prema kojima je sada moguće razlikovati sedam klasa: elita, etablirana srednja klasa, tehnološka srednja klasa, radnici koji su se tek obogatili, tradicionalna radnička klasa, novi uslužni radnici i prekarijat.

Kako radimo u eri tehnološkog kapitalizma

– i kakve to sad veze ima sa Internetom? Kao što Knox naglašava imajući u vidu teoriju podjele učenja, za elitne društvene klase danas mogu se smatrati tehnološke kompanije sa pristupom velikim setovima podataka. Korisnici mreže, tradicionalna radnička klasa, koja se obično povezuje s proizvodnom industrijom, također igra ulogu u poslovanju tehnoloških kompanija s obzirom da podaci koje prikupljaju često dolaze iz njihovih svakodnevnih aktivnosti i ponašanja na mreži. Drugim riječima, u kontekstu digitalnog rada, velike tehnološke kompanije jesu ekvivalent više buržoaske klase jer posjeduju sredstva za prikupljanje i obradu podataka, kontrolu nad proizvodnjom tehnoloških proizvoda i usluga, te upravljaju globalnim ekonomskim tokovima u digitalnoj sferi. Korisnici mreže, pak, jesu radnička klasa koja omogućava stvaranje vrijednosti u digitalnoj ekonomiji, ali nema kontrolu nad sredstvima proizvodnje, izravan utjecaj, te na koncu znanje i informacije koja se crpe iz njihovog vlastitog rada. Stoga, prema teoriji podjele učenja, korisnici Interneta postaju neplaćeni radnici koji omogućavaju razvoj digitalne ekonomije.
Ukoliko složeniju podjelu klasa ovu podjelu posmatramo u kontekstu „podjele učenja“, prva, elitna klasa predstavlja mali broj ljudi koji se koriste prikupljenim podacima, donose odluke i utječu na aspekte društva; etablirana srednja klasa većinu korisnika tehnoloških proizvoda sa određenom sviješću o riziku prikupljanja podataka, ali također sa ograničenjima i bez previše izbora; tehnološka srednja klasa predstavlja izvršitelje, zaposlenike tehnoloških kompanija uključene u proces prikupljanja i obrade podataka koji imaju pristup tehnologiji i znanju, ali su ujedno i odgovorni za kreiranje alata koji omogućuju podjelu učenja. U tekstu Building the More Honest Internet Ethan Zuckerman iznosi idejnu osnovu za različite vidove preuzimanja kontrole korisnika nad mrežnim sadržajem i rješavanja problema privatnosti gdje se kao optimalan razvoj nudi nekomercijalnii public service Web na usluzi građanima, osmišljavanje pretraživača od javnog interesa sa ugrađenim revizijama i promicanje demokratizacije putem edukacijskog materijala, legitimnih vijesti i transparentnosti.

Kako bi mogli biti provedeni, upravljanje i organizaciju potrebno je razumjeti kao elemente cikličnog procesa pri čemu samorganizacija može služiti kao inicijator samoupravljanja, ali da isto tako, iz samoupravljanja proizlazi samoorganizacija. Digitalne tehnologije, same po sebi ne mogu dovesti do radničkog samoupravljanja bez promjene društvenih i političkih okolnosti unutar kojih se nalazimo. Tek ponekad, u kasne večernje sate, između praćenja ciklusa spavanja na pametnom satu, i čitanja (na još pametnijem telefonu) o inicijativi Katarine Peović za nacionalizaciju Facebooka, kao da se ucrtavaju obrisi nekog novog, mogućeg oblika odnosa između čovjeka, rada, proizvodnje i učenja. Potom ih puštamo da ispare prije nego poluzatvorenih očiju i po automatizmu ne dopužemo do pametnog frižidera.

EMINA ADILOVIĆ

SARADNICA ZA ISTRAŽIVANJE NA FAKULTETU POLITIČKIH NAUKA UNIVERZITETA U SARAJEVU. MAGISTRIRALA JE NA ODSJEKU ZA KOMPARATIVNU KNJIŽEVNOST I INFORMACIJSKE NAUKE FILOZOFSKOG FAKULTETA U SARAJEVU I TRENUTNO ZAVRŠAVA INTERDSICIPLINARNI MASTER STUDIJ INFORMACIJSKE SIGURNOSTI NA FAKULTETU POLITIČKIH NAUKA U SARAJEVU. BAVI SE INTERNET KULTUROM, INFORMACIJSKOM PISMENOŠĆU I NARATOLOGIJOM.