Anais
Resumo do trabalho
Gestão de Pessoas · Valores, Sentidos e Vínculos no/do Trabalho
Título
RESISTÊNCIA E SENTIDO: MOTORISTAS FRENTE AO TRABALHO DIGITAL
Palavras-chave
Trabalho em Plataforma
Resistência
Precarização
Autores
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Anne Gabrielle Cruz de Oliveira FreireUNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ (UECE)
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Edilania Miranda ConradoUNIVERSIDADE ESTADUAL DO CEARÁ (UECE)
Resumo
Introdução
O estudo busca compreender as percepções dos trabalhadores sobre as dinâmicas de trabalho em plataformas de transporte compartilhado, considerando seus sentimentos, estratégias e avaliações diante da gestão algorítmica imposta por empresas como Uber e 99. O trabalho em plataformas digitais transformou profundamente as dinâmicas laborais, especialmente no setor de transporte. A crescente relevância desse fenômeno exige compreensão crítica sobre seus efeitos nas trajetórias e nas condições reais dos trabalhadores inseridos nesse contexto.
Problema de Pesquisa e Objetivo
Este artigo visa preencher esta lacuna, ao explorar as percepções dos trabalhadores sobre as dinâmicas de trabalho em plataformas de transporte compartilhado, orientado pela seguinte questão de pesquisa: Quais as percepções dos trabalhadores sobre as dinâmicas de trabalho em plataformas digitais? O objetivo geral deste estudo é compreender as percepções dos trabalhadores sobre as dinâmicas de trabalho em plataformas de transporte compartilhado.
Fundamentação Teórica
A literatura sinaliza que a gestão por algoritmo nas plataformas da Gig Economy reestrutura as relações laborais, fomentando e vendendo uma suposta autonomia, mas que resulta no aprofundamento das precarizações. Destacam-se autores como Abílio (2020), Wood e Lehdonvirta (2021), que abordam o controle algoritmico, a frequente instabilidade de renda, e riscos psicossociais. Há também destaque para o impacto da desregulamentação e da perda de vínculos coletivos de solidariedade no trabalho.
Metodologia
A pesquisa adotou abordagem qualitativa, de natureza exploratória e descritiva, com realização de entrevistas semiestruturadas com 12 motoristas, no nordeste brasileiro. Os dados foram analisados por meio da análise temática de conteúdo, com suporte do software Atlas.ti.
Análise dos Resultados
Os achados do presente estudo demonstram que motoristas ingressaram nas plataformas buscando por flexibilidade, autonomia e renda, mas deparam-se com o controle algorítmico, remuneração instável, rotina exaustiva e falta de segurança. Nesse cenário, desenvolvem estratégias buscando maximizar ganhos, mas sofrem com estresse, cansaço e frustração. Os motoristas relatam sentimentos ambíguos: prazer ao alcançar metas, mas ansiedade diante da instabilidade. A autonomia inicial mostra-se limitada, com forte subordinação à lógica e controle da plataforma.
Conclusão
Os achados revelam contradições entre a promessa de flexibilidade e a realidade da gestão algorítmica. Motoristas percebem autonomia limitada, controle intenso e instabilidade financeira. Desenvolvem estratégias individuais para maximizar renda e segurança, mas relatam cansaço, ansiedade e frustração. A precarização do trabalho, ausência de proteção social e dependência das avaliações dos usuários são elementos recorrentes.
Contribuição / Impacto
O estudo oferece subsídios para o aprimoramento da gestão das plataformas e para políticas corporativas mais transparentes e equitativas, especialmente quanto à remuneração, protocolos de segurança e apoio aos motoristas. Evidencia a urgência de políticas públicas que garantam direitos básicos aos trabalhadores de plataformas, mitigando os efeitos da precarização e promovendo a dignidade do trabalho no contexto digital. Ao destacar as vozes dos próprios trabalhadores, este estudo contribui para a compreensão subjetiva do trabalho em plataformas digitais.
Referências Bibliográficas
Abílio, L. C. (2020). Uberização: A era do trabalhador just-in-time? Estudos Avançados, 34(98), 111–126. https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2020.3498.008
Wang, Y., Pan, H., Peng, Z., & Yuan, R. (2024). A comparative analysis of risk factors influencing crash severity between full-time and part-time ride-hailing drivers in China. Transportation Letters, 17, 612–627. https://doi.org/10.1080/19427867.2024.2369827
Wood, A., & Lehdonvirta, V. (2021). Platform precarity: Surviving algorithmic insecurity in the gig economy. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3795375
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