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플랫폼 노동은 플랫폼 공급자가 온라인 플랫폼을 활용하여 특정 서비스를 제공하거나 프로젝트를 수행하는 과정에서 소비자와 노동자를 중개함으로써 이루어지는 고용 형태를 말한다(Hwang et al., 2016). 플랫폼의 성격에 따라 상이하나, 긱 워크(gig work)와 같은 한시적 일자리가 대체로 많다. 플랫폼 노동의 유형은 디지털 플랫폼의 프리랜서 시장, 마이크로 클라우드 워크 등을 포함한 클라우드 워크 유형(Web-based digital labor), 운송 및 배달 서비스, 가사 및 인적 서비스 등을 포함한 긱 워크 유형(location-based digital labor) 두 가지로 분류할 수 있다(Schmidt, 2017).

플랫폼 서비스의 주요 이해관계자는 플랫폼 공급자(플랫폼 기업), 노동자, 소비자를 포함하는 3자로 구성되어 있다. 플랫폼 공급자는 다른 두 당사자의 공급과 수요를 조정하고 중재하는 역할을 한다. 또 사용자 인터페이스 디자인을 통해 노동자와 소비자 간의 상호작용을 제어한다. 그러나 플랫폼 공급자는 온라인 플랫폼 인터페이스 공간에서 각 이해관계자에게 모두 동등한 조건으로 개인 정보 공개 범위, 과업 평가, 상호 분쟁 조정 등의 권한을 부여하지 않는다(Schmidt, 2017). 이로 인해 발생한 정보 비대칭은 주요 이해관계자 3자 간의 권력 비대칭과 플랫폼 노동의 불안정성을 심화시킨다(Hwang, Kim, 2021).

플랫폼 서비스 내 주요 이해관계자 3자 간에 발생하는 권력 비대칭 속에서 노동자는 특히 취약해진다. 플랫폼 내 소비자와 노동자 간 상호작용 과정에서 소비자는 자신의 신원이나 각종 이력에 대한 정보를 제공할 필요 없이 노동자와 중개될 수 있고 노동자의 과거 고용 기록을 조회할 수 있다(Bergvall-Kåreborn, Howcroft., 2014). 이와 관련하여 선행 연구에서 Fieseler는 ‘노동자의 경우 소비자가 제시한 조건을 협상할 수 없고 단지 수락 또는 거부만 할 수 있으며, 소비자는 노동자의 업무를 평가하고 이는 노동자의 평점에 자동 반영되지만, 노동자는 소비자를 평가할 수 없다’고 지적했다(Fieseler et al., 2019). Patro는 이 같은 현상은 ‘플랫폼이 수익에 직접적으로 기여하는 소비자 만족을 극대화하도록 불공정하게 디자인된 것’에 기인한다고 봤다(Patro et al., 2019).

Fieseler는 이러한 디자인 불공정을 개선하기 위해 미국의 Amazon Mechanical Turk 플랫폼 노동자를 대상으로 설문조사를 진행하고 공정한 플랫폼 노동 디자인의 조건으로 ‘분배적 공정성(최소 임금과 전문화)’, ‘절차적 공정성(투명성 향상과 분쟁 해결 절차)’, ‘상호작용의 공정성(피드백과 존중)’을 제안했다(Fieseler et al., 2019).

Fredman은 플랫폼의 사용자 차별 금지와 공정한 관리를 위한 알고리즘을 제안했다(Fredman et al., 2020). 또한 Heeks는 Colquitt, Fieseler 등의 연구를 통해 ‘플랫폼 정의(Platform Justice)’를 ‘절차적 정의’, ‘분배의 정의’, ‘권리 기반의 정의’, ‘구조적 정의’ 4가지 측면에서 정리했다.(Heeks. R, 2017).

그러나 Fieserler가 지적한 부분은 최근 ‘에어비앤비’가 호스트와 게스트를 상호 평가할 수 있도록 하고 ‘자란다’와 같은 돌봄 플랫폼에서 베이비시터와 양육자가 면접을 통해 근무 조건을 협의할 수 있도록 권장하는 등 디자인 불공정을 극복하고자 하는 노력이 시도되면서 점차 나아지고 있는 추세이나 아직 완전히 해소되었다고 보기는 힘든 실정이다.

본 연구는 Fieseler가 선행 연구에서 제안한 ‘상호작용의 공정성’을 중심으로 온라인 플랫폼 서비스의 디자인 불공정을 분석했다. 이 연구에서 디자인 공정성은 ‘유무형의 서비스를 설계하는 과정에서 이해관계자들의 입장이 편향되지 않고 균형 있게 반영 또는 고려되었는지 판단’하는 기준으로 쓰이는 개념을 말하며, 이를 ‘플랫폼 내에서 이해관계자들 간 상호작용하는 과정에서 발생하는 권력의 균형’으로 조작적 정의를 내렸다. 연구 흐름은 Table 1과 같다.

‘가사·돌봄’ 플랫폼 서비스 이해관계자 총 120명(플랫폼 공급자 40명, 소비자 40명, 노동자 40명)을 대상으로 서비스를 제공 또는 이용하며 플랫폼 서비스 주요 이해관계자 간 권력(주도권) 순서, 균형, 플랫폼 소비자와 노동자 중개 과정에서 사용자가 느끼는 불안과 염려 등의 페인포인트(Pain Point)를 조사했다. 설문 참여자 모집 방법은 조사 기준에 적합한 이들을 표본으로 추출하기 위해 비확률적 표본추출방법 중 편의추출 방식을 활용했다. 설문은 13개 내외 문항으로 구성하였으며, 주요 설문 문항에 대한 답변은 Table 2와 같다.

설문 응답자의 약 57%가 플랫폼 서비스의 주요 이해관계자 간 권력 순서에서 노동자가 최말단에 있으며, 48% 이상이 이런 현상은 디자인 불공정을 심화시키는 데 연관이 있다고 답했다.

또한 플랫폼 서비스 사용자 간 공정한 상호작용을 위해 필요한 것을 묻는 문항에는 악성 사용자 관리(27.5%), 사용자 간 상호 평가 및 객관적 평가 기준 마련(25.8%), 이용자 신고(14.2%) 순으로 결과가 도출됐다. 이는 플랫폼 서비스의 디자인 공정성 개선에 시사하는 바가 있다고 봤다.

설문 결과 확인 후, 인터뷰를 통해 ‘가사·돌봄(베이비시팅 등)’ 유형 중심으로 각 서비스 이해관계자가 경험한 디자인 불공정 페인포인트를 수집했다. 인터뷰 대상자는 플랫폼 운영자 5명, 소비자 5명, 노동자 5명으로 총 15명이며, 모집 방법으로는 비확률적 표본 추출 방식인 스노우 볼(Snow ball) 방법을 채용했다. 인터뷰의 기본 질의는 다음과 같으며, 추가 질의는 답변자의 답변에 맞춰 진행됐다.

(1) 플랫폼 서비스를 이용 또는 운영하며 불안감을 느낀 적이 있는가?

(2) 플랫폼 서비스가 불공평하게 설계되어 있다고 생각하는가? 만약 그렇게 생각한다면 그 이유는 무엇인가?

(3) 플랫폼 서비스 이해관계자 간 공정한 상호작용을 위해 개선이 필요한 사항은 무엇인가?

인터뷰를 통해 각 서비스 이해관계자 별로 지적한 주요 디자인 불공정 페인포인트는 다음과 같다.

플랫폼 운영자 측
“플랫폼 노동의 공급과 수요를 중개하는 과정에서, 상호 간의 신상을 동일한 기준으로 확인하는 것은 사용자의 편의성을 떨어뜨려 고객 이탈로 이어질 수 있어요. 플랫폼에서는 사소한 인증 절차 추가도 신중하게 되는 거죠.(N10).”

플랫폼 소비자 측
“주인 없는 내 집에 가사노동자에게 청소를 의뢰하는 것과 베이비시터에게 아이를 맡겨 놓은 것도, 아이를 학대하지는 않을지, 좋지 않은 영향을 미치지는 않을지 또 도난 사고가 생기지는 않을지 항상 걱정되는 건 마찬가지죠. 플랫폼에서 소비자가 원하는 기준으로 노동자 자격 기준을 확인했는지도 불확실하고요.(N14)”

플랫폼 노동자 측
“플랫폼 노동자에게 평점은 자존감이자 생존의 문제에요. 한동안 좋은 평점을 유지하다가 성향이 잘 안 맞는 소비자와 매칭되어 낮은 평점을 한번 받게 되면, 그 후폭풍은 오로지 제가 감당 해야 해요. 소비자들이 플랫폼 노동자들에게 평점을 매기듯, 노동자들도 소비자들을 평가할 수 있었으면 좋겠어요. 매칭되어 가보면 이상한 소비자들도 많아요.(N1, 7)”

서비스 이해관계자 인터뷰 내용을 개방 코딩(Strauss & Cobin, 1990, 1994)으로 분석한 결과 ‘가사와 돌봄(베이비시팅) 플랫폼’ 디자인 불공정으로 지적된 개념은 16개이며, 하위범주는 정보 비대칭, 위험 및 사고 대처 방안 부재, 불공정한 후기 및 평가 제도로 3개가 도출되었으며, 상세 결과는 Table 3과 같다.

자료 수집에 이어 디자인 불공정 서비스별 사례 분석은 국내 가사·돌봄(베이비시팅) 플랫폼 서비스 4개를 대상으로 진행했다. 분석 요소는 앞서 진행한 인터뷰 내용 중 개방 코딩으로 도출한 하위범주 3개로(정보 비대칭, 위험 및 사고 대처 방안 부재, 불공정한 후기 및 평가 제도) 구성했다. 이후 각 요소별로 다시 질의 내용을 3개로 세분화하였고, 해당 서비스가 질의 사항을 충족할 경우 1점을 부과하는 방식으로 Table 4와 같이 진행했다. 점수는 총 9점 만점, 점수가 낮을수록 서비스의 디자인 불공정성이 낮은 것으로 나타났으며(상대적으로 공정한), 분석 결과는 Table 5와 같다.

앞서 진행한 연구 내용의 재확인을 위해 서비스별 디자인 불공정 분석 결과에 대해 전문가 검토를 실시했다. 검토 방법은 인지적 시찰법(Cognitive walkthrough)을 활용했고 전문가는 경험 디자인 경력 10년 및 관련 분야 석사 이상 학위를 가진 3인으로 구성했다. 결과는 Table 6과 같다.

서비스별 분석 결과와 전문가 검토 의견을 기반으로 디자인 불공정 UX를 개선하기 위한 모바일 앱용 UI(User Interface) 프로토타입을 제작했다.

개선 대상은 ‘가사·돌봄 플랫폼 서비스의 소비자와 노동자 간 상호작용에서 발생하는 모바일 앱의 주요 디자인 불공정 요소’이며, 이는 자료 수집 과정에서 개방 코딩으로 도출한 ‘정보 비대칭, 위험 및 사고 대처 방안, 불공정 후기 관리’를 중심으로 다뤘다.

또한 디자인 불공정성을 개선하기 위한 3가지 디자인 요구사항(Table 7), 10건의 모바일 앱 UI 디자인 가이드라인(Table 8) 및 이에 대한 프로토타입 예시를 제시했다(Table 9~11).

프로토타입 방향: 노동자의 본인 사진, 학교 정보 비공개 설정 후 화면(번호: P2)
소비자용 앱 기존 UI	소비자용 앱 기존 UI

프로토타입 방향: 사용자 상호 서비스 이용 이력 제공(번호: P5)
고객용 앱 기존 UI	고객용 앱 개선 UI
사용자 상호 서비스 이용 이력 제공 및 안전 확인 기능 부재

프로토타입 방향: 평점의 ‘잊힐 권리’ 제공(번호: P10)
노동자용 앱 기존 UI	노동자용 앱 개선 UI
사용자의 본인 평점 공개 범위 설정 기능 부재

디자인 불공정 UX 개선 결과물인 UI 프로토타입의 예시 10개가 플랫폼 서비스의 주요 이해관계자 3자 모두에게 수용 가능한지 확인하기 위해 각 이해관계자를 대표하는 플랫폼 노동자 2명, 소비자 2명, 플랫폼 공급자 2명씩 총 6명을 대상으로 인터뷰 형식의 디자인 평가를 진행했다. 평가 방법은 기존 UI와 개선된 UI 프로토타입을 대조시키고 개선 결과물에 대한 만족도 및 수용 가능성 등의 정성적 의견을 반영했다.

‘각 이해관계자의 입장에서 개선 사항이 불편한가, 개선 사항의 수용 가능 정도는 어떠한가’를 평가 기본 질의로 진행했다. 6인의 평가 의견을 종합할 때 프로토타입의 결과물이 기존 서비스 제공 방식 대비 디자인 공정성 개선 효과가 있으며, 개선 사항의 수용 정도도 높게 설계되었다고 평가했다. 아울러 각 평가자 별로 다음과 같은 특이 사항 및 추가 의견을 제안했다.

“(플랫폼 노동자 측 평가자) P6: 노동자의 안전 교육 학습효과를 위해 교육 영상을 업무 시작 30분 전에 시청하도록 하는 취지는 좋으나, 지속적인 팝업 또는 알림이 제공되면 노동자에게 피로감을 줄 수도 있어 불편을 최소화하기 위한 방안도 검토가 필요함.”

“(플랫폼 소비자 측 평가자) P1: 돌봄 서비스의 특성상 양육자는 시터를 구할 때 인상을 주의 깊게 볼 수밖에 없을 듯함. 시터의 사진을 스케치 필터 효과가 인상 확인을 어렵게 하지 않도록 잘 구현하면 상호 만족도가 높을 듯.”
“P2: 노동자의 일부 개인 정보 확인이 어려울 수 있지만 노동자의 프라이버시와 소중한 개인 신변을 보호하기 위함이라는 존중과 배려를 이해하면 소비자 역시 불편함을 이해할 수 있을 것 같음.”

“(플랫폼 공급자 측 평가자) P8: 소비자-노동자의 상호 평가 시 시간 약속을 잘 지켰는지, 업무 환경은 적절했는지 등 다양한 평가 항목을 구성하고 다면 평점 부여 방식을 활용한다면 평가의 객관성을 유지할 수 있을 것”