摘要：陈龙是在一次系统的大调整中发现，外卖平台在压缩配送时间上永不满足，它们总在不断试探人的极限。那一天，他的所有外卖订单都超时了。
陈龙是北京大学社会学系博雅博士后，2018年，为了完成博士论文，他加入了北京中关村的一家外卖骑手团队，花了5个半月时间进行田野调查，每天送外卖，体验骑手的劳动过程。他好奇的是，几十万骑手如何在全国各个城市走街串巷，看似混乱却能做到井然有序。他的论文成果将在今年出版，他的所有调查始终围绕社会学中的一个核心命题：资本如何控制劳动者，而劳动者又是如何反抗的？
以下是陈龙的口述：
秩序
前几天不是有一位北京市人社局劳动关系处的副处长，他去跑了一天外卖，12个小时，送了5单，挣了41块钱，然后说心里很委屈，也很辛苦。以我的经验，他只是跑了一天，再跑两天就习惯了，习惯以后他不会觉得跑5单很辛苦，而是我还能跑，我可以跑30单、40单，甚至会抱怨平台，为什么不再给我多一点单子？因为你的劳动力极限已经慢慢被撑开了。
2018年3月初到8月中旬，我加入了北京中关村的一家外卖骑手团队，送了五个半月的外卖。那个团队是北京最早出现的骑手团队之一，当时的站长说过一句话，“咱们团队称得上全国单量第一的外卖团队。如果说全国的外卖团队看北京，那么北京的外卖团队就要看咱们了。”
我们每天9点在中关村广场集合，9点半开晨会，10点开始等单子。我第一天才跑了9单，当时费用还高点，送一单8块钱，我挣了72块。后来极限撑开了，我最多一天送了24单，那个时候甚至还想平台怎么不多派两单。我一般跑到下午3点就不跑了，因为电动车没电了，就会开始找骑手做一些访谈。大部分外卖员会备两块电池，一直跑到晚上八九点，平均每天能跑三四十单。
很多人一开始不知道我是北大的博士，不愿意搭理我，对我的身份会有疑心，觉得我不担心生计问题。后来知道了，就很多人愿意跟我聊天。他们觉得你是博士嘛，会来问我，将来干哪行哪行怎么样。
我的论文写的就是数字治理下的劳动秩序。劳动社会学的一个核心议题就是想知道劳动秩序，全国这么多城市，几十万的骑手，同时间在各地走街串巷，表面上看着很乱，但是他们背后有一个秩序。这个秩序在哪？你就会想了解到底是什么原因让这种井然有序成为可能。
那个时候我还没有想到用“算法”这个词，用的是“数字治理”。因为我在送外卖的过程中意识到，平台在不停地收集数据。通过智能手机和上面安装的配送软件，平台可以不断地追踪骑手的轨迹。到了室内，GPS信号一般会比较弱，但没多久平台就能通过商家的Wi-Fi网络、室内定位基站等等去收集记录骑手的数据，包括骑手的运动状态，到达商家的时间、停留的时长，消费者住址楼层、等待消费者取餐的时长等等。
我后来跟外卖平台的技术员接触过，他们告诉我不光是骑手身上的数据，商家的数据，包括每天订单的多少、重量、内容物，还有消费者的偏好，这些他们都可以知道。比如骑手送餐晚了，有消费者就会直接给一个差评，有些消费者可能连续几次都不会给差评。平台就会开始测算，给你一个预计送达的时间，对于好说话的消费者那可能时间多少都没关系，对于比较计较的人，平台可能就会故意地在送餐时间上多放点水，本来30分钟可以送达，平台给的时间是35分钟。
我们有一个说法叫“投喂”，所有的数据、每个人的习惯都可以让系统去学习和吸收。平台掌握了大量的数据，再用数据去给你规划怎么取餐、送餐，怎么给每个订单定价。我最后写的其实也是这一点，这样庞大复杂的劳动秩序之所以成为可能，是有这样一套数据支撑的系统，是把所有一切可以纳入的，都纳入到了可以计算的程度，是一种高度的控制和精准的预测。
“自发游戏”
我送外卖那段时间，大部分时候也会抱怨一个事情，就是时间，特别是中午高峰期时段，单子真的特别多，也催得紧。这个时候你心里多少都会有点慌，因为你会来不及，通常也是这个时候最容易出事故。