类型a：这篇文档是一篇原创研究报告，讨论了在零工经济中应用于应用工人的算法人力资源管理控制（algorithmic HRM control）。以下是为中国读者撰写的该研究的详细报告。
研究作者与发表信息
这项研究的主要作者包括James Duggan, Ronan Carbery, Anthony McDonnell和Ultan Sherman，他们隶属于Cork University Business School, University College Cork, Cork, Ireland。该研究发表在《Human Resource Management》期刊上，属于2023年的刊期。
研究背景
随着零工经济的崛起，越来越多的人通过平台组织提供劳动服务，如Uber、Deliveroo等，这种工作模式带来了灵活的时间和工时选择。然而，伴随而来的控制与管理方式却更加复杂。研究引入了“算法HRM控制”的概念，主要指利用算法技术来管理和控制工人，而非传统的人力资源管理方式。这种控制系统主要区别于传统控制的两点在于：算法技术的深度使用以及非组织性角色在控制中的影响。
研究目的
研究的目标是揭示算法HRM控制在分配、协调任务、管理绩效和奖励方面的作用，并分析非组织性角色（如顾客和供应商）的影响。通过对应用工人（app-workers）的深入访谈，研究希望揭示他们在这种控制系统下的工作体验，及其存在的缺陷与挑战。
研究流程
研究采用了质性研究设计，主要包括以下步骤：
数据收集：通过从事食品配送和共乘（Ridesharing）的应用工人中挑选出受访者。
受访者样本：共有56名受访者，其中包括32名食品配送工人（来自Deliveroo, Uber Eats和Just Eat的平台）和24名共乘工人（来自Uber和Lyft的平台）。
数据分析：使用NVivo软件对数据进行编码和分析，识别与算法HRM控制相关的主题并开发新的理论观点。
研究结果
任务分配：算法在劳动过程中分配任务，应用于确保运送或服务的高效交付。尽管工人被承诺了自主性，但他们在接受和拒绝工作时实际受到算法策略的限制。
绩效评估：算法通过客户的星级评分来评估工人，次评分可能直接影响工人的继续就业。受访工人对可能的不公平评价感到不满，并指出他们的声音往往得不到重视。
奖励管理：平台通过提供加班费或灵活排班等激励措施影响工人的工作行为，但这种奖励往往缺乏一致性和透明度。
研究结论
该研究凸显了算法HRM控制在应用工人管理中的新颖性和影响。虽然算法可以提高组织效率，降低成本，但这种高控制系统也产生了许多挑战，尤其是对于工人的公平性和透明度问题。
研究的意义
这项研究不仅补充了现有的算法管理文献，还揭示了算法在HRM控制中的重要作用，强调了需要更全面地关注工人视角，以改善工作体验和组织策略的设计。
研究的亮点
研究提出了“算法HRM控制”这一新概念，并详细阐述了非组织性角色在其中的作用。这标志着一个从传统控制模式向新的、以技术为支撑的工作管理模式的转变。
这项研究为平台组织如何更好地设计和实施算法HRM控制提供了新的视角，同时也引发了对灵活工作与实际控制之间矛盾的思考。