外送茶、定點茶、援交

  第一章　研究背景與問題意識   近年來，隨著網路援交與包養平台的普及，「黑名單共享系統」逐漸成為平台間互通資訊的治理工具。這些系統通常宣稱以防詐欺、保護消費者或維護服務秩序為名，實際上卻常帶有「社會信用懲罰」的性質。對援交女而言，一旦被列入黑名單，可能喪失接案機會、遭受匿名公審、甚至被永久封鎖，導致其職業與社會生活雙重邊緣化。   本研究關注的是：「黑名單共享」如何在缺乏正式法制監督下，成為非正式的社會信用懲罰機制？ 又，這樣的機制如何透過數位演算法與社群輿論共同運作，強化對性工作者的階層化控制與道德標籤？   本研究試圖結合數位治理、社會信用體系與性別權力的分析視角，揭示平台化懲罰制度如何在援交經濟中再現「道德審判」的力量。   第二章　文獻回顧：社會信用懲罰與性別化治理   中國式「社會信用體系」的研究指出，數位監控與信用評價的結合，使「誠信」被重新定義為國家與資本共同監督的行為秩序。同樣地，在台灣、香港、日本等地的援交市場中，雖無國家主導的信用系統，但平台之間的「黑名單共享」功能，卻形成類似的懲罰邏輯。   從女性主義的觀點來看，這種制度具有三層性別化特徵：   道德化審查：援交女被視為「不誠信的主體」，其評價不只涉及服務品質，更被納入「人格」與「貞操」的判斷。   私刑式治理：黑名單缺乏正式申訴機制，往往根據男客、仲介或平台方片面指控而定。   數位暴力延伸：被標記的對象可能遭受群組散播、留言羞辱，形成類似數位公審的網絡暴力。   第三章　研究方法與資料來源   本研究採用質性文本分析法與深度訪談法，蒐集下列資料來源：   援交平台、包養論壇及外送茶群組的黑名單公佈樣本；   五位遭列入黑名單之女性受訪者的經驗敘述；   相關媒體報導與平台條款文件。   研究重點在於揭示：黑名單不只是資訊工具，而是透過「共享」的技術形式，形塑出一種去中心化的信用懲罰制度，使援交女成為可被永續監視的「不信任對象」。   第四章　黑名單共享系統的運作邏輯 一、平台之間的資料交換...

  一、前言：數位平台與美的算法秩序   隨著外送茶產業的數位化，許多平台導入以「顧客滿意度」「點擊率」「瀏覽轉換率」為核心的演算法推薦系統。這些機制表面上提升了效率與匹配準確度，實際上卻在性別、外貌與身體的符號體系中，重構出一種「數據化的審美暴力」。 演算法根據使用者偏好資料（例如搜尋關鍵字、歷史訂單、照片停留時間）自動學習「何種外貌更受歡迎」，進而推高特定類型的從業者曝光頻率。這使外送茶從業者在生存競爭中被迫順應演算法的審美標準，進入「被看見」與「被淘汰」的雙重邏輯。   此現象不僅是市場競爭的結果，更是一種隱微的社會權力機制：平台以技術中介形式延伸了傳統性別審美的壓迫結構，使性工作者被迫「優化」外貌、過度修圖、進行醫美甚至比照「偶像」等級經營自我形象。這是一種典型的「技術化審美暴力」現象。   二、演算法偏差的生成：從偏好學習到外貌篩選   演算法推薦的核心在於資料學習，但當資料本身承載性別與階級偏見時，結果也將被偏見污染。平台的機器學習模型常透過顧客點擊率、評論文字與瀏覽行為，推斷何種外貌「具吸引力」。然而這些行為資料本身反映了社會對「白皙」「年輕」「瘦身」「五官精緻」等外貌刻板印象的再生產。   例如，若一位顧客經常選擇標榜「清純系」「韓風美型」的從業者，系統將自動推薦更多同類型帳號，並降低其他類型外送茶女（如「微胖」「熟齡」「素顏」）的曝光率。這種「自我增強」機制使市場快速趨於單一化，美的多樣性被壓縮，形成技術性「外貌篩選」。   平台演算法因此扮演「審美仲裁者」的角色：它並未以公開規範決定誰更美，而是以隱形的統計邏輯重新定義「可被消費的外貌」。其後果是，女性身體再度被納入以數據為依據的商品化框架中，而此過程往往不被察覺，也難以抗議。   三、從市場壓力到身體焦慮：被演算法規訓的外貌政治   外送茶從業者為維持訂單量，必須理解並迎合演算法偏好。這導致多數人開始投入大量資源進行「數位化外貌管理」：   以修圖軟體製作統一風格的形象照；   參考排行榜上曝光率高者的妝容與姿勢；   在社群媒體上追蹤「熱銷模板」進行模仿。   這樣的競...