Paranoia Algorítmica: La Experiencia Afectiva de los Trabajadores de la Economía Colaborativa frente a la Gestión Algorítmica Abusiva

RESUMEN En medio del rápido auge de las plataformas de la economía colaborativa, los trabajadores de estas plataformas informan cada vez más sentimientos de desconfianza, ansiedad y miedo profundo bajo una gestión algorítmica opaca y abusiva. Este artículo introduce el concepto de ‘paranoia algorítmica’ para captar las experiencias afectivas negativas derivadas de las percepciones de los trabajadores sobre la gestión algorítmica como no transparente, arbitraria y retaliatoria. Basándonos en el concepto de paranoia organizacional de la sociología y los estudios organizativos, teorizamos cómo las experiencias adversas de los trabajadores fomentan desconfianza y sospecha hacia actores tanto humanos como no humanos en la plataforma. Esto culmina en intensos sentimientos de persecución y anticipaciones de daño, con los que los trabajadores luchan por sobrellevar a través de la hipervigilancia y acciones de autoprotección destinadas a prevenir amenazas anticipadas. Nuestro estudio contribuye a la literatura existente al enfatizar el papel del afecto en las respuestas de los trabajadores a la gestión algorítmica, destacando las dinámicas auto-reforzantes entre las percepciones de la gestión abusiva, las experiencias afectivas negativas y las acciones preventivas y auto-preservadoras. Basamos nuestros hallazgos en un análisis abductivo de datos de 53 entrevistas en profundidad con trabajadores creativos en plataformas de la economía colaborativa y conversaciones de un foro comunitario en línea.