引言

随着互联网平台经济的发展，用户在社交媒体中的互动行为逐渐成为数字经济的重要组成部分。点赞、评论与转发等看似简单的操作，不仅影响信息传播方式，也被平台记录并转化为可计算的数据资源，从而参与价值积累过程。在这一背景下，传统劳动形态发生变化，越来越多的生产活动不再依赖正式雇佣关系，而是在日常生活与娱乐过程中完成。

围绕这一现象，传播政治经济学与数字劳动理论提出，互联网用户的在线活动可能构成新的劳动形式，其成果被平台占有并用于获取收益。然而，点赞行为由于操作简单，往往被视为纯粹社交互动，而忽视其在数据生产中的作用。

马克思主义政治经济学关于劳动过程与剩余价值生产的理论^[1]，为分析数字时代的新型劳动提供了重要方法。本文以平台经济为背景，对“点赞”行为进行政治经济学分析，并探讨其在价值创造与劳动形态变迁中的作用。

一、理论基础

（一）数字劳动

数字劳动理论认为，互联网用户的在线活动不仅是信息消费，同时也是数据生产过程^[2]。平台通过记录浏览、评论与点赞行为，将用户活动转化为可利用的数据资源，并用于广告投放与内容推荐，从而实现价值增值。因此，只要行为参与价值创造，就具有劳动属性。

（二）非物质劳动

非物质劳动强调，当代生产越来越依赖信息与情感投入。点赞行为虽然简单，但包含注意力分配与情绪表达，这些投入能够提升平台活跃度并产生数据价值。平台通过娱乐化设计，使用户在休闲过程中完成生产活动。

（三）平台经济与数字平台

数字平台是当代生产组织的重要形式，平台既提供劳动资料，又掌控数据资源。用户在未建立正式雇佣关系的情况下参与生产，形成去雇佣化的劳动结构，而平台通过占有数据获取收益^[3]。

二、“点赞”劳动的政治经济学分析

马克思认为，劳动过程是劳动者借助劳动资料作用于劳动对象，从而生产满足人类需要产品的过程。在平台经济条件下，劳动的具体形式发生变化，但劳动过程的基本结构仍然存在。将“点赞”行为纳入劳动过程理论，可以从劳动对象、劳动工具、劳动时间与劳动产品四个方面，对其劳动属性进行系统分析。

（一）劳动对象：注意力与情感资源的商品化

在传统工业生产中，劳动对象通常表现为自然物或原材料，而在数字经济条件下，劳动对象逐渐转变为信息、注意力与情感资源。“点赞”行为的直接对象不是具体物质，而是用户对信息内容的关注与情绪反应。用户通过浏览与点赞，将自身的注意力投入到平台内容之中，这种注意力被平台记录并量化，成为可计算的数据资源。

注意力资源具有稀缺性，是平台经济中重要的生产要素之一。平台通过统计点赞数量、停留时间与互动频率，构建用户画像，并据此进行精准推荐与广告投放。用户在点赞过程中投入的时间与情感能量，实际上构成了数据生产的基础。情感表达同样具有生产价值。点赞不仅表示认可，也体现社交关系的维系需求，用户为了获得认同与归属感，会持续参与互动，从而不断为平台提供新的数据。

因此，从政治经济学角度看，“点赞”劳动的对象是用户的注意力与情感投入，这些投入经过平台技术处理后转化为具有交换价值的数据商品，从而参与价值增殖过程。

（二）劳动工具：算法与界面设计的组织作用

在数字平台中，劳动工具不再是传统意义上的机器设备，而是由算法系统与界面设计构成的数字化生产装置。平台通过界面结构与交互机制，引导用户完成特定操作，并将分散的个体行为组织为可持续的生产过程。

首先，平台通过简化操作降低参与门槛。“点赞”按钮通常以直观图标呈现，用户只需一次点击即可完成互动。这种设计使操作过程极度轻量化，从而提高参与频率。其次，平台通过即时反馈机制增强用户粘性。点赞数量、通知提示与排行榜等功能，使用户在互动中获得心理满足，形成持续参与的动力。再次，算法推荐系统根据点赞数据不断优化内容推送，使用户停留时间延长，从而提高数据产出效率。

在这一过程中，平台既提供劳动资料，又组织劳动过程。用户虽然表面上是自由选择点赞，但其行为受到算法逻辑与界面结构的引导，劳动过程呈现出高度组织化特征。平台通过技术手段实现对劳动过程的隐性协调，使用户在娱乐体验中持续进行生产活动。

（三）劳动时间：休闲时间的生产化

马克思指出，剩余价值来源于劳动时间。在平台经济条件下，劳动时间不再局限于工作场所，而是扩展到日常生活的多个场景。“点赞”行为通常发生在休闲时间，如通勤途中、用餐间隙或睡前浏览，但这些时间同样被纳入生产体系之中。

移动互联网使用户保持在线状态，平台通过信息推送与社交提醒不断吸引用户参与互动，使碎片化时间转化为连续的数据生产时间。用户虽然认为自己是在娱乐或社交，但其每一次点赞都会被记录并用于商业分析，从而形成价值创造。

这种劳动时间具有隐蔽性与弹性化特征。用户不需要进入固定工作场所，也不需要接受明确指令，却在日常生活中持续为平台提供生产性活动。劳动与消费之间的界限因此被模糊，休闲时间逐渐被纳入价值创造过程。

（四）劳动产品：数据商品与价值创造

在劳动过程的最后阶段，劳动者生产出劳动产品。在“点赞”劳动中，劳动产品并不是具体物品，而是由数据构成的数字商品。用户的点赞行为会生成多种信息，包括兴趣偏好、社交关系与行为习惯，这些数据经过平台整合后形成可交易的商业资源。

平台通过分析点赞数据，可以实现精准广告投放、内容推荐与市场预测，从而获得稳定收益。广告商愿意为精准数据支付费用，资本市场也会根据用户活跃度提高平台估值。由此可见，用户的点赞行为虽然没有直接获得报酬，却为平台创造了可观的价值。

这种价值创造具有双重特征。一方面，用户以无偿方式提供数据劳动，平台无需支付工资即可获得生产成果；另一方面，平台对数据拥有独占权，用户无法参与收益分配，只能获得象征性的认同回报，如点赞数或粉丝量。这种以符号回报替代物质报酬的机制，使价值占有关系更加隐蔽。

综上所述，从劳动过程理论出发可以确认，“点赞”行为符合劳动的基本规定性。其劳动对象是注意力与情感资源，劳动工具是算法与界面系统，劳动时间表现为生活时间的生产化，劳动产品则是具有交换价值的数据商品。因此，“点赞”并非单纯的社交互动，而是平台经济条件下的一种新型非物质劳动形式。

三、价值创造的隐蔽机制与数字异化

在平台经济条件下，“点赞”劳动的特殊性不仅体现在劳动形式的变化，更体现在价值创造机制的隐蔽化。与传统经济模式依靠雇佣关系获取剩余价值不同，数字平台通过技术结构与制度安排，将普通用户纳入生产体系，使其在自愿参与的情况下完成无偿劳动，并将劳动成果转化为平台收益。这种机制使价值占有关系更加难以察觉，同时也导致劳动异化在数字时代呈现新的形态。

（一）隐蔽的价值创造机制

在传统工业经济中，价值的生产依赖于明确的雇佣关系，劳动者通过出卖劳动力获得工资，资方占有剩余劳动成果。而在平台经济条件下，用户并未与平台建立正式劳动关系，但其在线行为仍然参与价值创造，从而形成一种去雇佣化的价值生产方式。

平台通过提供免费的社交服务吸引用户参与互动，用户在浏览、评论与点赞过程中产生大量数据。这些数据被平台收集、整理并用于商业用途，如广告投放、内容推荐与用户画像构建。由于数据获取成本相对较低，而商业收益较高，平台能够在不支付劳动报酬的情况下实现价值积累。

这种生产方式具有双重特征。首先，用户的劳动是无偿的，平台无需支付工资即可获得数据资源；其次，平台对数据拥有独占权，用户无法控制其使用方式。用户虽然是数据的生产者，却无法参与收益分配，从而形成新的价值占有关系。与传统雇佣关系相比，这种占有以娱乐与社交为表象，更不易被识别。

（二）符号回报与价值占有关系的掩蔽

平台并非完全不给予用户回报，而是以符号化形式提供心理满足，如点赞数、粉丝量、等级标识与推荐曝光等。这些回报能够增强用户的参与感与成就感，使其愿意持续投入时间与情感，从而维持平台的活跃度。

这种回报具有明显的象征性特征。用户获得的是认同感与社交地位，而不是物质报酬；平台获得的却是可直接转化为收益的数据资源。符号回报的存在，使劳动关系容易被误认为是自愿的互动关系，从而掩盖了价值创造的真实结构。

在这种机制下，劳动与娱乐之间的界限逐渐模糊。用户在休闲活动中完成生产任务，却未必意识到自己正在为平台创造价值。平台通过界面设计与算法推荐，使用户不断重复点赞与浏览行为，从而形成持续的数据生产过程。

（三）数字异化的现实表现

马克思提出，劳动异化表现为人与劳动产品、劳动过程及自身本质的分离。在数字平台环境中，这种异化呈现出新的形式。

首先，人与劳动产品的异化较为明显。用户通过点赞产生的数据本应属于自身活动的结果，但这些数据被平台占有，并用于预测和引导用户行为。用户既是数据的生产者，又成为数据分析的对象，劳动成果反过来成为影响自身行为的因素。用户在点赞时有时并非完全出于自主意愿，而是受到算法推荐与社交提示的影响。例如，当系统提示“好友已点赞”时，用户可能为了维持关系而进行互动。这种行为在某种程度上由主动表达转变为习惯性操作。

其次，人与自身的异化表现为对平台的依赖。用户通过点赞获得认同与存在感，当缺少互动反馈时可能产生焦虑，从而增加在线时间。这种心理依赖使用户投入更多劳动，而平台则从中获得更多收益。

因此，数字异化不仅体现在经济层面，也体现在心理与社会关系层面。平台通过数据控制与算法引导，使用户在看似自由的环境中接受隐性的行为引导。

（四）结构性位置的分化

“点赞”劳动的隐蔽性还体现在参与者结构性位置的模糊化。在传统经济模式中，资方与劳方的对立较为明显，而在平台经济中，用户既是消费者，又是生产者，这种双重身份容易掩盖结构性差异。

实际上，平台掌握算法、数据与规则制定权，处于生产关系的支配地位，而普通用户主要提供劳动力与数据资源。虽然用户数量庞大，但由于个体分散，难以形成集体协调，从而使平台能够长期占有价值。

这种结构表现为平台运营方与用户之间的不对称关系。前者控制生产资料并获取收益，后者提供数据劳动却缺乏收益分配权。由于劳动以自愿形式出现，这种不对称不易被察觉，但其本质仍符合价值创造的基本逻辑。

综上所述，“点赞”劳动通过去雇佣化、符号回报与数据控制等方式，实现了价值的隐蔽创造，并导致劳动异化在数字时代的深化。这一过程表明，平台经济并未改变劳动价值创造的基本规律，而是以新的技术形式重构了价值占有关系。

四、数字劳动的反思与治理路径

在平台经济条件下，“点赞”劳动所体现的数字劳动形态表明，平台对劳动的整合方式正在从直接雇佣转向数据整合。如何在新的生产方式下维护参与者权益，避免数字异化的进一步加深，成为政治经济学研究需要关注的问题。从理论争议、制度治理与现实路径三个层面进行反思，有助于探讨数字劳动发展的可能方向。

（一）数字劳动理论的争议与深化

关于数字劳动是否构成真正劳动，学界仍存在分歧。一种观点认为，用户在平台上的互动属于自愿行为，不应视为劳动；另一种观点则认为，只要行为参与价值创造过程，就具有劳动属性。围绕这一问题的争论，实质上反映了对劳动概念边界的不同理解。

从马克思主义政治经济学角度看，劳动的本质在于是否创造价值，而不是是否存在雇佣关系。在平台经济条件下，用户的点赞行为虽然具有娱乐性质，但其结果被平台转化为可交换的数据商品，并用于获取收益，因此具有生产性特征。数字劳动理论的发展，需要在坚持劳动价值论基本立场的同时，结合信息社会的新特点，对劳动形式进行扩展性解释。

（二）数据权益与参与者权利保护

数字劳动问题的核心在于数据所有权与收益分配权的不对称。平台通过技术手段占有用户数据，而用户缺乏对数据使用方式的控制权。为了减少这种不对称关系，有必要在制度层面强化数据权益观念，将用户视为数据生产者，并赋予其相应权利。

首先，应推动数据使用规则的透明化，使用户能够了解自身数据如何被收集与利用。其次，可以探索数据收益共享机制，使用户在数据商业化过程中获得合理回报。再次，应加强对平台垄断行为的监管，防止通过算法控制扩大不平等。

这些措施并不能完全改变现有的生产方式，但可以在一定程度上缓解数字劳动中的价值占有问题，为更均衡的数字经济秩序提供制度基础。

（三）平台治理与合作生产模式的探索

除了制度监管外，还可以通过新的生产组织形式减少平台对数据的集中控制。一些学者提出，应发展合作型平台或公共平台，使用户既是劳动者，也是平台的共同所有者。在这种模式下，数据资源由集体管理，收益按照贡献分配，从而改变平台经济中单向占有的结构。

此外，公共数字基础设施的建设也具有重要意义。如果关键数据平台由公共机构或社会组织管理，可以在保障效率的同时减少商业逐利带来的某些负面影响。通过多种治理方式的结合，有可能在现有制度框架内形成更加合理的数字劳动关系。

（四）数字时代马克思主义政治经济学的使命

“点赞”劳动的出现说明，劳动价值创造的基本规律在数字时代仍然具有解释力，马克思主义政治经济学的核心任务在于揭示隐藏在技术与消费表象背后的生产关系。

研究数字劳动不仅是理论问题，也是现实问题。随着平台经济不断发展，越来越多的社会活动被纳入数据生产体系，如果缺乏有效约束，平台将进一步整合公共资源与个体时间。因此，有必要在新的历史条件下坚持劳动价值论与剩余价值理论，并在此基础上推动制度创新，以促进技术进步与社会公平的协调发展。

五、结语

本文认为，社交媒体中的点赞行为在平台经济条件下具有明确的劳动属性。用户在互动过程中投入注意力与情感，并产生可被平台利用的数据资源，这些数据经过商业化处理后转化为平台收益。数字劳动的特点在于去雇佣化与隐蔽化。用户在娱乐活动中完成生产，却难以意识到自身劳动的价值，从而使价值创造更加稳定。同时，数据占有与算法控制使劳动异化呈现新的形式。未来需要在理论研究与制度实践中加强对数字劳动的关注，通过完善数据权益保护与平台治理机制，促进数字经济的健康发展。

参考文献：

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