Xiao 等 2026：建构算法权威：MCN 如何治理中国的直播劳动
论文定位
本文是新大众文艺研究中「直播劳动算法化主体」与「治理中介层」这条进路的内核实证文献。它把研究焦点从平台与工作者的直接关系，移到中介组织多频道网络（MCN）身上，论证 MCN 不是单纯的经济中介，而是积极生产、稳定并部署算法解释的组织行动者。对本计划而言，这篇提供了一个成熟的概念设备（algorithmic authority、discursive construction of algorithms、interpretive infrastructures），用以分析沉浸分发型平台上，主体形态如何在不透明算法与中介机构的双重作用下被规训、道德化与治理。
元数据
- 作者：Qing Xiao（Carnegie Mellon University）、Rongyi Chen（中南大学）、Jingjia Xiao（UC San Diego）、Tianyang Fu（UT Austin）、Alice Qian（CMU）、Xianzhe Fan（香港大学）、Bingbing Zhang（University of Iowa）、Zhicong Lu（George Mason University）、Hong Shen（CMU）
- 期刊／会议：Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction (CSCW)
- 年份：2026（2026-01 接收）
- DOI／链接：（无，论文标示 ACM DOI 占位符未指派）；arXiv:2505.20623v2；landing：https://arxiv.org/abs/2505.20623
- 页码为 arXiv 预印本 PDF 页；ACM 正式页码未指派
- 方法与样本：九个月民族志田野（2023 年 4 月至 12 月，北京与长沙三家 MCN），加 44 次半结构访谈（直播主 24、前直播主 7、MCN 从业人员 13；横跨 7 家 MCN）；反思性主题分析
内核论点
- MCN 对算法表达两种不对称但相互关联的解释：对内视算法为不稳定、不确定的系统，采概率性策略管理绩效与风险；对外向直播主传播简化且规范性的叙事，把平台系统描绘为透明、公平、回应个人努力的体系。（摘要；4.1、4.2 节，预印本 p.13-17）
- MCN 自身并不占据特权的内部人位置，同样缺乏对平台算法内部机制的接触，其「知识」是基于试误与模式识别的非正式信念，而非经验证的机制。内部不确定与外部确定之间的不对称，正是 MCN 商业模式的基础。（4 节导言、4.1 节，预印本 p.13-14）
- 算法的权威不来自「知晓算法」，而来自在不透明条件下撰写并制度化算法解释的能力；劳动控制因此来自控制算法结果如何被解释、归因与应对的叙事。（7.1 节，预印本 p.25）
- MCN 采批量招募模式：招进大批新人、对每位投入最少资源，把不确定性视为需管理而非消除的事物，以确保一部分人会被算法「选中」，据此分配资源。（4.1 节，预印本 p.14）
- 外部解释被制度化为劳动管理：算法叙事转化为培训、绩效排名、审美与行为标准、空间分层与财务依赖，使失败的责任从管理者与平台转移到个体直播主身上（责任化）。（5.1、5.2 节，预印本 p.17-20）
- 直播主的回应沿一条模式化轨迹展开：遵从（最常见，务实回应不确定性）、怀疑（承诺未兑现时浮现，常与持续遵从并存）、离开（信念无法维持、财务与情感耗竭后的断裂，有时先经一段独立直播测试）。（6.1-6.3 节，预印本 p.21-23）
- 本文提出「受限的能动性」（constrained agency）：多数直播主正规教育与数字素养有限，自愿依赖 MCN 叙事作为导航不透明平台的务实策略，而有限替代选项使这种依赖难以避免。（6.3 节结语，预印本 p.23）
- 设计与政策启示：呼吁「认知透明度」（epistemic transparency），使可见的不仅是算法做了什么，更是关于算法的知识如何被建构、流通与制度化；并要求平台审计第三方（如 MCN）如何传播与操作化算法知识。（7.3 节，预印本 p.28-29）
可引段落
关于批量招募与概率式盈利逻辑（M9，4.1 节，预印本 p.14）：
“This process is highly random. We recruit newcomers who look attractive, provide them with some equipment, and ask them to start live-streaming. But we don’t know who will make it. What we do know is that if we have enough people, a certain percentage will succeed. Then we allocate resources to those who are ‘chosen’ by the algorithm.”
中译：这个过程高度随机。我们招募看起来有吸引力的新人，提供一些设备，让他们开始直播。但我们不知道谁会成功。我们所知道的是，如果我们有足够多的人，一定比例的人将会成功。然后我们把资源分配给那些被算法「选中」的人。
关于责任化与自我规训（M2，5.1 节，预印本 p.17）：
“Most streamers think it’s their fault. That’s what keeps them going. They keep chasing that moment when the algorithm ‘notices’ them.”
中译：大多数直播主认为是他们自己的错。这就是让他们继续下去的动力。他们不断追逐那个算法「注意到」他们的时刻。
关于以信念替代成本的软性控制（M11，5.1 节，预印本 p.18）：
“We MCNs don’t need to spend much. If they streamers believe in the algorithm, they’ll work hard for free. No other incentives or strict management are needed. That’s the best-case scenario for any company.”
中译：我们 MCN 不需要花太多钱。如果直播主相信算法，他们就会免费努力工作。不需要其他激励或严格管理。这对任何公司来说都是最好的情况。（按：原文 “If they streamers believe” 为来源行文，照录。）
关于把设备投资绑定算法可见性（L19，5.2 节，预印本 p.19）：
“I spent 10,000 RMB on a Sony camera because the MCN said it would help me algorithmic visibility rank better. But nothing changed. They kept saying, maybe I need to improve my makeup or get a new background.”
中译：我花了 10,000 元人民币买了一台 Sony 相机，因为 MCN 说这会帮助我在算法可见性排名中更好。但什么都没有改变。他们继续说，也许我需要改进化妆，或换一个新的背景。
关于 MCN 作为认知中介（7.1 节，预印本 p.25）：
“MCNs act as epistemic intermediaries that claim authority over how algorithms should be understood and acted upon, translating platform opacity into actionable narratives aligned with organizational goals.”
中译：MCN 作为认知中介发挥作用，对算法应如何被理解和应对主张权威，把平台的不透明性转化为与组织目标一致的可行动叙事。
关于通过信念而非验证进行治理（7.2 节，预印本 p.27）：
“MCNs therefore construct what we call interpretive infrastructures—a system of informal yet durable knowledge that governs through belief, not verification/reality.”
中译：MCN 因此建构了我们所谓的「诠释性基础设施」：一套非正式但持久的知识体系，通过信念而非验证／现实来进行治理。
内核概念
- algorithmic authority（算法权威）：MCN 在不透明平台条件下，通过撰写并制度化算法解释而取得的解释权威；其权力来源不是拥有正确的算法知识，而是控制算法结果如何被归因与应对。
- discursive construction of algorithms（算法的话语建构）：援引 Lin (2025)，指算法的意义通过话语被积极生产的过程；本文将其从平台层扩展到中介组织层。（2.1.2 节，预印本 p.5）
- epistemic asymmetry（认知不对称）：MCN 与直播主之间对算法知识的不对等获取，是话语建构得以作为治理工具的关键条件。（7.2 节，预印本 p.27）
- interpretive infrastructures（诠释性基础设施）：通过信念而非验证治理劳动的非正式但持久的知识体系。（7.2 节，预印本 p.27）
- constrained agency（受限的能动性）：在有限替代选项下，直播主自愿依赖 MCN 叙事的务实处境。（6.3 节，预印本 p.23）
- epistemic transparency（认知透明度）：本文的设计与政策主张，要求使算法意义如何被建构与流通变得可见。（7.3 节，预印本 p.28）
与本计划对位
- 对应子题：子题三（潘霁 媒体系统），MCN 作为平台与直播主之间的诠释性基础设施，揭示媒体系统的治理不只发生在平台算法层，而在中介组织的解释层；子题四（黄孙权 主体形态），直播主主体如何在算法权威与责任化叙事下被规训、道德化，并通过遵从／怀疑／离开的轨迹被组织起来。
- 对应议题：（第八进路：MCN 算法权威构造论）、（第六极：直播劳动算法化主体）、（治理中介层）、。
- 对应 entity／案例：抖音（本文采样平台之一，沉浸分发型旗舰；另含来疯、陌陌、YY、花椒、快手等，本计划已建档者为抖音）。
维护纪录
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