L'Impatto delle Piattaforme Digitali in Brasile, Viração e sopravvivenza economica

Negli ultimi anni le piattaforme digitali sono diventate infrastrutture centrali dell’economia contemporanea, trasformando il modo in cui servizi e lavoro vengono organizzati. Applicazioni come Uber, Glovo, Deliveroo e Airbnb non si limitano a mettere in relazione domanda e offerta, ma introducono nuove forme di organizzazione del lavoro basate su infrastrutture digitali, raccolta dati e gestione algoritmica delle prestazioni. Dietro la promessa di flessibilità e autonomia, emerge un modello che trasferisce il rischio economico sui lavoratori e frammenta le tutele tradizionalmente associate al lavoro salariato. La tesi analizza questo fenomeno attraverso i concetti di capitalismo di piattaforma e uberizzazione del lavoro, interpretati come esiti della trasformazione del capitalismo avviata con la crisi del modello fordista e l’affermazione del neoliberismo. In questo contesto, le piattaforme si presentano come semplici intermediari tecnologici, ma esercitano un forte potere organizzativo tramite algoritmi che definiscono accesso al lavoro, tariffe, valutazioni e condizioni operative. Il lavoro utilizza il Brasile come caso di studio, paese caratterizzato da profonde disuguaglianze sociali e da un’elevata diffusione del lavoro informale. In questo contesto, pratiche storiche di sopravvivenza lavorativa riassunte nel concetto di viração vengono riorganizzate e integrate nelle infrastrutture digitali delle piattaforme. L’analisi si concentra in particolare sul caso di Uber, esempio emblematico di come innovazione tecnologica e precarizzazione del lavoro possano intrecciarsi. La ricerca adotta una metodologia mista, combinando analisi quantitativa e qualitativa. La parte quantitativa utilizza i dati della PNAD Contínua 2024 dell’IBGE per misurare la diffusione e le caratteristiche socio-demografiche del lavoro su piattaforma, mentre la parte qualitativa integra un dataset sugli autisti Uber di San Paolo con interviste realizzate sul campo con autisti e rider.