Metodologia
Nella definizione degli oggetti dell’inchiesta è stata esclusa l’attività cosiddetta di asset rental, ossia l’affitto o il noleggio di beni e proprietà, in cui la prestazione lavorativa (se presente) è solo accessoria. Esempi di asset rental potrebbero essere le attività sulla piattaforma Airbnb.
Il rider game è basato sulle informazioni raccolte durante tre mesi di osservazione partecipante e documentazione tra i ciclofattorini di Milano. Tra maggio e giugno 2018 sono stati intervistati faccia a faccia 200 ciclofattorini mentre stavano lavorando dentro al perimetro urbano. In mancanza di dati certi sul totale degli occupati nel settore, gli autori dell’inchiesta hanno stimato il campione casuale raccolto in un 10% del totale dei ciclofattorini attivi a Milano durante il periodo di raccolta dati. Le interviste sono state effettuate principalmente negli orari di elevata domanda del servizio (12-14;19-22) in numerose zone della città (spesso davanti a ristoranti), com’è visibile dalla mappa interattiva. I risultati sono navigabili nel sito, mentre i dati e i quesiti originali sono scaricabili a questo link con licenza Creative Commons.
Per conoscere i dettagli delle attività connesse a Uber Eeats a Milano (Uber Flash e Livotti s.r.l.) e Jobby gli autori hanno partecipato a dei colloqui di lavoro senza manifestare la propria professione.
Ai fini dell’inchiesta sono state utilizzate le piattaforme Upwork, Freelancer, People per Hour per entrare in contatto con i lavoratori che nel profilo indicano “Italia” come luogo di lavoro. Sono stati interpellati circa 80 lavoratori delle piattaforme digitali; 30 di loro sono stati intervistati. I dati riferiti ai prezzi medi offerti sulle piattaforme digitali sono stati ottenuti da database costruiti tramite operazioni di web scraping (estrazione dati) usando alcune ‘recipe’ realizzate con Data Miner. Sono stati presi in considerazione solo gli utenti che nel profilo indicano ‘Italia’ come luogo di lavoro e che hanno eseguito almeno un lavoro tramite la piattaforma (al 31 luglio 2018).
Per raccogliere informazioni sugli utenti italiani di Amazon Mechanical Turk è stato necessario creare un hit (un piccolo ‘compito’) riservato solo agli utenti con ‘location’ Italia: 16 utenti che si dichiarano residenti in Italia hanno risposto, 9 di loro sono stati intervistati.
Tramite l’uso dell’applicazione Jobby sono stati contattati 25 ‘top worker’; 15 di questi hanno accettato di essere intervistati.
A questo link è disponibile la bibliografia completa dell’inchiesta e, quando disponibili, i link ai contenuti originali.
Il webdoc è stato terminato nel mese di agosto 2018.