1. 引言
数字营销已经成为连接企业与消费者的主要桥梁。通过对用户行为数据的收集、分析与预测，企业能够实现精准投放与差异化运营。平台算法在不断学习与优化中，将消费者的浏览路径、购买偏好与情感反应转化为商业资产，形成了数据价值的闭环。
然而，技术的繁荣并不意味着人的解放。随着算法逐渐取代人工决策，用户的选择、创作者的表达乃至劳动者的时间都被纳入资本增值体系。数据流动取代了商品流通，算法逻辑取代了人的自主逻辑。正如雷玲所指出的，数字劳动在本质上仍未摆脱资本逻辑的统治，用户的每一次浏览、点击与停留都可能被商业化利用[1]。
在这种结构下，传统的马克思主义劳动理论获得新的解释空间。马克思在《1844年经济学哲学手稿》中首次系统阐述了“异化劳动”概念，认为“劳动的对象化表现为劳动者的自我丧失”，并揭示了资本主义制度下劳动者与其劳动产品、生产活动、类本质及社会关系的分离[2]。进入数字时代后，这种异化从物质生产领域转移到了信息生产领域。用户和创作者虽然表面上是自由的，但实质上成为算法和数据体系的“原料”。
本文从马克思主义政治经济学视角出发，试图揭示数字营销背后的资本逻辑与劳动异化机制，并探讨如何通过制度与伦理重构，实现数字经济的“以人为本”转向。
2. 机制：数字营销的资本逻辑三重结构
数字营销的核心逻辑由三部分构成：数据资本化、算法规训与注意力剥削。这一逻辑不仅体现在技术层面，更深刻反映了数字资本对市场与劳动的再控制。正如马克思在《资本论》中指出的那样，资本总是通过不断扩张的生产关系实现对劳动的再支配[3]。平台算法通过数据垄断构建起“注意力经济”的闭环机制，使用户行为、数据积累与资本增值形成循环，从而改变了劳动价值的实现方式[4]。
(一) 数据资本化：从用户行为到资本资产
在传统营销中，消费者行为被视为市场信号；而在数字营销中，它直接成为价值创造的来源。平台通过 cookies、GPS、点击流与社交数据等方式构建用户画像，并利用这些数据进行精准推荐与广告定价。用户在消费过程中无偿贡献了行为数据，但这些数据却归平台所有，被加工成算法模型并进行二次变现。
这一过程体现了数据的“资本化”特征：生产资料的转移——用户的行为数据成为资本的原材料；产权的异化——数据价值归属平台而非用户本人；收益的非对称——平台通过广告收益和数据交易获得利润，而用户仅获得表面的便利。这种机制实质上延续了马克思所揭示的“劳动成果被占有”的资本逻辑。用户表面上在使用服务，实际上在进行无偿劳动，为平台积累数据资本。
(二) 算法规训：技术理性中的行为控制
算法推荐系统以提高用户体验为名，对个体行为实施持续干预。它通过对用户兴趣、性别、年龄、地域等维度的计算，构建“预测性个体”，并将用户置于特定信息流之中。这种过程不仅影响消费决策，也在潜移默化中塑造人的价值偏好。
从劳动者角度看，内容创作者同样被算法规则规训。视频时长、话题热度、完播率等指标成为决定收益的关键变量。创作过程被量化、公式化，自主表达让位于平台逻辑。劳动的创造性与人的能动性被削弱，取而代之的是对“算法好感度”的追逐。
因此算法不仅是一种技术工具，更是一种新的权力结构。国内外学者普遍认为，算法管理代表了数字资本主义的新控制形式，其对劳动者的规训具有制度化特征[5]。它通过“个性化”叙事隐藏了控制的本质，使用户在表面自由中陷入更深层次的依附。
(三) 注意力剥削：时间与情感的再商品化
在信息过载时代，人的注意力成为最稀缺的资源。平台利用推荐算法、推送机制与社交反馈占据用户时间，使其持续停留在内容流中。点赞、转发、评论、弹幕等行为成为衡量价值的量化指标，人的情感被转化为流量的燃料。有研究指出，社交媒体平台通过‘情感数据化’机制将用户的心理参与转化为广告价值，使情感劳动成为数字剥削的新形态[6]。
更深层的剥削体现在“心理时间”的侵蚀。用户的放松、休息乃至孤独都被商业算法利用，形成了娱乐即劳动、参与即生产的新局面。在数字资本主义中，“注意力本身成为资本无偿占有的劳动产品”[7]。这意味着个体不仅被动消费信息，更在无意识中生产资本所需的价值。
这种剥削的隐蔽性极强。它不再依赖强制或剥夺，而是通过算法诱导实现“自愿劳动”。个体在追求愉悦的同时完成了被统治，这正是异化劳动在数字时代的高级形态。
3. 现象：数字营销中的“四重异化”再阐释
马克思在《1844年经济学哲学手稿》中提出，劳动的异化包括劳动产品的异化、劳动过程的异化、类本质的异化与人与人关系的异化。该理论被广泛用于分析数字劳动的异化机制[8]。进入数字时代，这一理论并未过时，而是获得了新的现实形态。数字营销的异化并不显性地体现在剥削与压迫上，而是以“算法便利”和“沉浸体验”的面貌出现。
(一) 产品异化：数据与注意力的“他物化”
在工业社会中，工人生产的物质产品被资本家占有；在数字社会中，用户生产的数据被平台占有。用户的每一次搜索、点赞、停留时长、交互行为都被转化为平台的“数字资产”。这些数据被算法加工后，用于广告定向、内容推荐与价格建模。
这种占有关系意味着：用户的劳动成果——行为数据与注意力——在价值实现环节中与其本人彻底分离。数据成为平台的生产资料，用户只能以被观察、被预测的身份参与循环。这一机制实质上是“数据劳动的无偿化”，即劳动者的成果被资本吸收而失去了所有权。例如，社交电商平台通过“用户画像交易”售卖第三方标签数据，广告主可以精准定位人群。而这些数据原本来自用户自身，却在多次买卖后形成利润链条。数据的产权错位，正是产品异化在数字时代的核心表现。
(二) 过程异化：算法取代人的自我主导
劳动过程的异化在数字营销中表现为算法对创作与消费行为的全面接管。
平台的推荐算法通过设定“完播率”“转化率”“停留时长”等指标，决定内容能否获得流量曝光。创作者不得不迎合算法偏好进行内容生产，而消费者的浏览行为则被算法不断引导、重塑。
劳动者的自由创造被压缩为对算法规则的机械响应。雷玲将这种现象称为“算法劳动”，指出算法使劳动呈现出“自动化、加速化与无边界化”的特征[1]。
在这种体制下，创作从内在表达转变为外部表演，工作与生活的边界被打破，劳动者的心理疲劳与焦虑感显著上升。
消费者端同样如此。推荐算法根据既有偏好不断强化信息回路，使用户陷入“算法茧房”。用户在以为自己自由选择时，其行为实际上已被资本结构化。这种被动的“伪自由”，正是劳动过程异化在消费层面的镜像。
(三) 类本质异化：创造力与主体性的消解
马克思认为，人之所以为人，在于能够进行“自由自觉的劳动”。然而在平台社会中，人的创造力与社会性被量化为流量、点赞和转化率。内容创作者为了迎合算法节奏，不得不以模板化的方式产出短内容；消费者在算法推荐中失去了主动探索的能力。结果是，人的创造性劳动被转化为“可预测的行为模式”，自我表达被简化为系统参数。
这种“技术异化”比工业化时代更隐蔽，因为它以愉悦与娱乐的形式出现，使人们在享受中失去主体性[9]。创作的过程不再是“自我实现”，而是对系统需求的被动响应。当创造性劳动完全服从于算法指标，人便从自由的存在物退化为数据体系中的一环，这正是类本质异化的数字化形态。
(四) 社会关系异化：人际关系的流量化与契约化
数字营销不仅改变了生产与消费方式，也重塑了社会关系结构。平台通过返利、分账、竞价机制，把用户、创作者和商家纳入以利润为核心的互动体系。点赞、关注、评论等社交行为被平台赋予经济价值，成为流量分配与广告定价的依据。人与人的关系因此从“情感型关系”转变为“数据型关系”。这种转变使人际交往“呈现出商品交换的逻辑”，情感与信任被市场化机制取代[10]。例如，直播带货场景中，粉丝与主播的关系往往建立在经济契约之上：粉丝的消费行为直接决定主播的收入，情感交流被利润逻辑取代。社会关系由此失去了原有的温度，成为异化劳动的延伸。有研究者通过平台生态研究指出，社交关系商品化已成为数字营销体系中的主要价值来源[11]。
4. 根源：资本逻辑与技术逻辑的共谋
数字营销的异化并非偶然，而是资本逻辑与技术逻辑长期嵌合的结果。
(一) 私有制与资本扩张的制度根源
数字平台是典型的“资本–技术复合体”。它通过对算法、算力与数据的垄断，掌握了数字生产资料的控制权。用户虽然在不断创造数据，却无权决定数据的使用方向与价值分配。这种“人与生产资料的分离”，在数字语境中被重新定义为“人与数据控制权的分离”。
马克思指出，异化劳动产生于资本主义生产方式本身，而不是劳动者的个体问题。同样，数字营销的异化也根植于数据的私有化与资本的无限增殖。平台在追求利润最大化的驱动下，把用户行为细化为可计算的碎片，从而延伸资本占有的范围。数字资本主义的特征在于“资本渗透至生活每一处”，人的时间、注意力乃至情感都成为生产要素[2]。
(二) 技术逻辑的资本化：算法并非中立工具
技术理性在数字营销中被资本逻辑所俘获。算法模型表面上优化“用户体验”，实质上以利润最大化为目标函数。系统会优先推荐能产生高点击率、强互动或高广告回报的内容，这意味着算法天然地服务于资本利益，而非公共价值。数字劳动并未摆脱资本统治的根本原因之一，在于“技术的发展被资本逻辑所殖民”，算法成为新的“控制工具”[1]。当技术失去价值中立性，它便从解放工具转变为统治手段。结果技术创新反而加强了异化：人们越依赖算法，就越难摆脱其规训。
(三) 意识形态的遮蔽与“数字拜物教”
资本逻辑的稳固还依赖意识形态的掩饰。平台通过“个性化推荐”“智能决策”“用户至上”的话语，营造出一种技术乌托邦的幻象，使用户相信算法是在“理解”自己。吴华眉将此称为“数字拜物教”——人对算法和数据的盲目信仰掩盖了其背后的权力结构[12]。在这种意识形态中，用户将被控制视为自由，将被占有视为参与。他们主动交出隐私、时间与注意力，以换取表面的便利与娱乐。
这种“自愿的异化”比传统强制更为牢固，因为它通过心理认同实现了资本的深层统治。
5. 治理：面向“以人为本”的数字营销制度重构
数字营销的异化不是技术偶然事件，而是资本逻辑、技术结构与制度缺陷交织的结果。因此，要走出“被算法支配的消费循环”，必须从制度层面实现所有权、治理权与分配权的重新配置。基于马克思“人的自由全面发展”思想，可以将治理方向概括为三个方面：数据权益、算法治理、价值再分配。
(一) 数据权益：从“被占有”到“可支配”
数据权益是消解数字异化的首要前提。当前，平台几乎垄断了数据收集、存储与分析的全过程，个人在名义上是数据的提供者，实际上却被排除在数据收益体系之外。为了改变这种局面，应建立以“用户为中心”的数据权属体系，使个体在数据的生成、使用与变现环节拥有实质性决策权。
第一，确立数据可撤回与可转移机制。用户应有权限制平台对自身数据的使用范围，并能够随时撤销授权。这不仅保护隐私，更在法律上确立了“数据属于生产者”的原则。
第二，探索集体性数据治理模式。可以借鉴“数据合作社(Data Cooperative)”或“数据信托(Data Trust)”机制，将分散的个体数据集合成公共资源，通过民主化管理与收益分配减少信息垄断。例如，欧盟正在推动“数据空间”(Data Space)建设，通过行业标准与公共平台使数据共享有序化。
第三，建立国家级数据监管平台。数字营销的商业逻辑不应脱离社会监督。国家可设立公共数据交易与备案系统，对跨境数据流动、算法训练样本进行强制审计[13]，以防止“数据殖民”与隐形垄断。
这些制度的核心在于：让数据重新回到劳动者与社会手中，使生产关系与生产力实现真正的协调。
(二) 算法治理：透明、可解释与可问责
算法不仅是营销的工具，更是资本控制的媒介。要防止算法沦为“数字化剥削装置”，必须建立可问责的算法治理体系。
一是推动算法透明化。平台应公开其推荐、排序与定价逻辑的基本原则，接受独立机构或行业协会的第三方审查。特别是涉及价格歧视、舆情控制或广告误导的算法，应向监管机构备案并定期披露优化策略。
二是强化算法可解释性。用户有权知道“为什么被推荐”“为什么看到这些内容”。以可解释AI(XAI)技术为基础，平台应提供简明的决策依据，让算法不再是黑箱。
三是构建算法伦理评估与责任追究机制。当算法造成社会伤害(如信息歧视、心理操控)时，平台应承担法律责任。同时，应建立算法申诉渠道，保障用户的知情权与纠错权。扬弃异化劳动的关键在于“以制度和伦理共同约束资本逻辑”。算法治理的本质，正是用制度化力量重新定义技术与人的关系，让技术服务于公共利益，而非资本利益[14]。
(三) 价值再分配：让数字劳动者共享红利
数据与算法的最终目的应是提升社会整体福祉，而非加剧财富集中。因此，建立合理的价值分配体系，是实现数字经济“以人为本”转向的根本环节。
第一，建立用户收益分享机制。平台应根据数据贡献程度与内容创造价值，给予用户或创作者相应报酬。例如，短视频平台可设置“数据分红”制度，将广告收益按观看量、互动率等指标部分返还给创作者与观众。
第二，设立公共数据基金。政府可以征收“数字经济特别税”，将平台的超额利润回流社会，用于数字教育、基础研究与公共福利。这不仅能够缓解平台垄断带来的不平等，也体现了数据作为新生产要素的社会属性。
第三，完善数字劳动保障制度。对平台内容创作者、外卖骑手、主播等新型劳动者群体，建立最低收益保障与劳动保险机制。保障他们在数据化劳动中的合法权益，使“数字劳动”真正成为体面劳动。
通过以上措施，可以在宏观上打破资本逻辑的单向度循环，实现“劳动者与生产资料重新结合”的制度性重构。
6. 结论与展望
数字营销作为当代经济活动的重要形态，既展示了技术进步的效率，也暴露出资本逻辑的深层问题。本文从马克思“异化劳动”理论出发，揭示了数字营销的三重资本逻辑(数据资本化、算法规训、注意力剥削)及其引发的四重异化(产品、过程、类本质、社会关系)。
研究表明，数字营销的异化具有以下特征：隐蔽性强——以便利和娱乐为外衣，使剥削过程难以察觉；结构性深——资本逻辑通过技术手段实现制度化统治；普遍性广——从创作者到消费者、从劳动过程到社交关系，都被纳入资本循环。
因此，化解异化的关键不在于否定技术，而在于重新界定技术的社会属性。
只有当数据所有权、算法控制权与价值分配权回到社会主体手中，技术才能真正服务于人的全面发展[15]。这一方向与我国“以人民为中心”的数字经济治理理念高度契合。异化的最终扬弃并非对劳动的否定，而是通过制度创新实现人的自由与创造性。数字营销的未来，理应回归“以人为本”的价值逻辑——让数据为人所用，而非让人成为数据的附属。