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最近,美团外卖新上线了一项功能,骑手在权利受损时有机会屏蔽顾客,这是外卖行业首次推出“反向拉黑”功能,被业内解读为打破了顾客与骑手之间的不平等反馈机制,骑手权益保障再上一台阶。
据介绍,“反向拉黑”功能允许骑手在订单结束后48小时内,通过订单页面对用户进行匿名评价。若遭遇辱骂、恐吓、威胁等不当行为,骑手可在评价页面直接勾选“不再为该顾客送餐”选项,提交相关证据,经审核后成功屏蔽该用户。每位骑手最多可同时屏蔽两位用户,屏蔽有效期为365天。
记者从平台获悉,首批试点城市为咸阳、潮州、丽江、西宁、开封、晋江和绍兴,并不包含上海。后续将根据运行效果逐步推广至全国,具体时间尚未确定。
这一功能的推出,源于骑手群体长期面临的现实困境。记者此前采访外卖骑手时,很多骑手反映,顾客可随时对骑手差评甚至“拉黑”,商家也有“限制顾客下单”功能,商家可根据订单或评价选择拉黑用户,并设置拉黑时长和理由。相比之下,骑手却缺乏有效申诉或自我保护渠道,处于明显弱势。
目前,骑手有权“反向拉黑”,打破了这种单向评价机制,给予骑手一定反制能力。
虽然这是外卖行业首次推出的新解法,但在其他共享经济中,“反向拉黑”早已成为通用规则。
早在2018年,滴滴就增加“黑名单”功能,司机和乘客都可以将对方加入黑名单,“拉黑”后,滴滴将在12个月内不会将双方匹配订单。滴滴方面公开表示,乘客多次被拉黑,会影响匹配的司机数量,也会对出行造成一定影响。“美国版滴滴”Uber也在乘客指南中明确,蓄意破坏车辆或触碰车内人员,哪怕是言语挑逗,都有可能被封杀。
然而,随着算法的不断进化,“反向拉黑”不再是解决外卖骑手和顾客矛盾的最优解。表面看是为骑手减负,实则暴露了算法设计的短视——将平台管理漏洞转嫁给骑手与顾客,掩盖了系统性矛盾。这种简单归因不仅无助于问题解决,反而容易激化对立。
比如,平台派单系统未建立科学的风险评估机制,无法精确识别频繁差评、无理投诉等顾客恶意行为,导致骑手反复陷入纠纷。当算法仅提供“拉黑”这一单向出口,等同于将管理责任推给一线骑手,忽视了平台本应通过技术来优化预防冲突的义务。
又如,真实的外卖场景,远比平台算法来得复杂,有些纠纷也并非骑手或顾客“非黑即白”的错误。
前不久,有报道称上海一高端小区考虑到安全问题,不允许骑手上门送外卖,必须乘坐摆渡车,同行需按顺序逐个配送,送单时保安全程陪同,其余骑手需在车内等候,送餐平均比其他小区多花十多分钟,导致订单频繁超时。
在这样的场景下,物业、骑手和顾客,孰是孰非,的确很难一笔带过。住在小区内的顾客,若因此被骑手集体拉黑,着实很冤。
公平公正的算法,绝非将矛盾简单归因为“骑手难管”或“顾客刁钻”,而是通过技术构建双向保护机制。平台需以算法为工具,平衡骑手权益与顾客体验,杜绝“甩锅式”管理。
如今,算法优化的空间依然很大。首先,可以引入AI动态风险评分模型,基于顾客历史订单、评价行为等数据,自动标记高风险用户并调整派单策略。其次,优化匹配算法,将骑手服务偏好、区域熟悉度与顾客行为特征进行智能关联,减少冲突触发点。最后,建立平台主导的纠纷仲裁流程,由算法辅助生成客观证据链,由平台专员介入调解,而非让骑手与顾客自行对抗。
有温度的算法,不应该制造新的矛盾,而是要公平守护每一份信任。
原标题:《外卖骑手“反向拉黑”不是最优解,平台算法不应“甩锅式”管理|财经时评》
栏目主编:李晔 题图来源:新华社
来源:作者:解放日报 查睿
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