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María Isabel Casas Cortés, Laura Moya Santander, Eleder Piñeiro Aguiar
Las investigaciones sobre la implantación de algoritmos en el sector del reparto de comida a domicilio se han centrado en la asignación de pedidos y en cómo estas decisiones automatizadas afectan a las condiciones laborales. Sin embargo, las compañías de este sector también han implementado cálculos algorítmicos para otras funciones, principalmente para lidiar con el llamado «mercado negro de cuentas de reparto». Se han implementado sistemas de reconocimiento facial para perseguir «fraudes de identidad», buscando aquellos repartidores trabajando bajo aplicaciones de otros. Este artículo, basado en una etnografía multi situada en diferentes ciudades españolas, aborda el creciente fenómeno de subarrendar y alquilar cuentas personales, una práctica extendida entre repartidores migrantes con distintas situaciones administrativas. Concretamente, abordamos el contexto de emergencia, el funcionamiento interno, y los efectos en red de los sistemas de reconocimiento facial implementados por Glovo y Uber Eats, dos compañías clave del sector. Este análisis preliminar reflexiona sobre el paradójico desarrollo del eficiente sistema algorítmico de identificación biométrica en el sector de reparto de comida en España.
Research about algorithmic management in the food home delivery sector has mainly focused on the assignment of orders, and how such automated decisions affects labor conditions. However, food delivery companies have also implemented algorithmic calculations with other goals, mainly to deal with the so-called «black market of delivery accounts». Facial recognition systems have been put in place in order to target «identity fraud», searching for those riders working under applications not of their own. This paper, based on a multi-situated ethnography in different Spanish cities, deals with the growing phenomenon of subleasing and sharing personal accounts, a generalized practice among migrant riders with diverse administrative situations. Concretely, we engage the context of emergence, inner workings, and network effects of the facial recognition systems implemented by two key companies, Glovo and Uber Eats. This preliminary analysis reflects upon the paradoxical development of the efficient algorithmic system of biometric identification within the food delivery sector in Spain.
