알고리즘에 의한 노동통제하에서 플랫폼 노동자의 우울에 미치는 영향에 대한 연구 (A Study of the Impact on Depression of Platform Workers Under Algorithmic Labor Control)

서지정보

· 발행기관 : 한국사회복지정책학회
· 수록지 정보 : 사회복지정책 / 52권 / 1호 / 71 ~ 90페이지
· 저자명 : 김종수, 조대엽

초록

본 연구는 플랫폼 노동자의 우울에 미치는 알고리즘 통제의 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 기존 연구들은 알고리즘 통제가 노동 강도를 증가시키고 노동자성을 제한하는 데 초점을 맞추었으나, 본 연구는 알고리즘 통제가 플랫폼 노동자의 우울 증상에 미치는 영향을 중심으로 논의한다. 이를 위해 한국의 음식배달 및 대리운전 노동자 200명을 대상으로 실태조사를 실시하고, PHQ-9(Patient Health Questionnaire-9) 지표를 활용하여 정신건강 상태를 측정하였다.
분석 결과, 플랫폼 알고리즘의 강제 배정 비중이 높을수록, 알고리즘 명령 미이행에 따른 불이익경험이 있을수록, 그리고 알고리즘 원리와 불이익 기준에 대한 설명을 받지 못했을수록 노동자의 우울 수준이 유의미하게 증가하는 것으로 나타났다. 반면, 노동자의 실질 소득이 증가할수록 우울 수준이 완화되는 경향을 보였다. 특히, 노동시간이나 근속 기간보다 알고리즘의 불투명성과 통제 강도가우울에 미치는 영향이 더 큰 것으로 확인되었다.
이러한 결과는 플랫폼 노동자의 정신건강 보호를 위해 알고리즘의 투명성과 공정성을 보장하는 정책적 개입이 필요함을 시사한다. 특히, 알고리즘의 결정 과정에 대한 설명 권리 보장, 자동 배정의강제성 완화, 노동자의 자율적 의사결정권 확대 등이 정신건강 증진을 위한 핵심 과제로 제시될 수있다. 본 연구는 플랫폼 노동의 지속 가능성을 높이기 위한 알고리즘 설계 및 정책 개선의 필요성을제기하며, 향후 노동자의 건강권 보호를 위한 법·제도적 논의를 촉진하는 데 기여할 것이다.

영어초록

This study aims to empirically analyse the impact of algorithmic control on depression among platform workers. While previous studies have focused on how algorithmic control increases labor intensity and limits worker agency, this study focuses on the impact of algorithmic control on platform workers’ depressive symptoms. To do so, we conducted a survey of 200 food delivery and ride-hailing workers in South Korea and measured their mental health status using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9).
The results showed that the higher the proportion of forced assignments by the platform’s algorithm, the more workers experienced penalties for not following algorithmic orders, and the less they received an explanation of the algorithmic principles and penalty criteria, the more depressed workers were. On the other hand, as workers’ real income increased, their depression levels tended to decrease. In particular, we found that algorithmic opacity and control had a stronger impact on depression than working hours or tenure.
These results suggest that policy interventions to ensure algorithmic transparency and fairness are needed to protect the mental health of platform workers. In particular, ensuring the right to an explanation of the algorithm’s decision-making process, reducing the coercive nature of automated assignments, and expanding workers’ autonomous decision-making rights are key to improving mental health. This study raises the need for algorithmic design and policy improvements to increase the sustainability of platform labor, and will contribute to future legal and institutional discussions to protect workers’ health rights.

참고자료

· 없음