Building a Contextual READINESS Model for AI-Triggered Crises: Global Lessons From Algorithmic Exploitation in China’s Food-Delivery Platforms

作者：李俊臻（北卡羅來納州立大學）；程楊（北卡羅來納州立大學）；解蕎歌（上海交通大學上海交大-南加州大學文化創意產業學院）；肖奕佳（中國傳媒大學媒體融合與傳播國家重點實驗室）

編譯：王新瑤

編校：朱泓宇

原文刊載于：Journal of Contingencies and Crisis Management，2026年，在線首發。

面對波及面廣且極易引發道德爭議的“粘性危機”（sticky crises），危機傳播語境下的“準備度”（READINESS）代表了一種積極主動介入危機管理的心態，還體現出組織對危機做出合乎倫理回應的意愿和能力。為探討組織應如何應對因使用人工智能而引發的道德爭議，本文提出了“情境準備度”模型（Contextual READINESS Model）。該模型重點關注由倫理和治理失敗驅動的危機，將“準備度”擴展為在非西方語境下，連接情境因素與危機傳播策略的中介概念。同時，將合乎道德的人工智能適應納入了更廣泛的危機管理流程中。

通過對“美團”與“餓了么”等平臺開展比較案例分析，研究首先揭示了社會文化對組織“準備度”的塑造作用；其次闡明了前瞻性準備度（Proactive READINESS）與滯后性準備度（Lagging READINESS）如何導致截然不同的傳播模式；最后探討了組織在危機期間及之后，如何內化并傳播合乎道德的人工智能使用準則。

研究背景、核心概念與研究問題

平臺組織面臨的危機傳播通常受到新聞曝光和公眾監督的影響。由于算法偏見或不當使用技術引發的危機難以界定具體責任歸屬，從而使危機歸因處于產品危機與道德傷害危機之間的灰色地帶，而傳統的情境式危機傳播理論難以解釋此類問題。

準備度：本文將其概念化為一種多層次的危機心態，其核心表現在危機期間組織層面的“情感領導力”（調節情緒和建立信任的能力）和“心理適應性”（在危機發展中靈活認知和戰略調整的能力）。

情境因素：研究擴展了原有的“情境在線危機傳播”模型（Contextual Online Crisis Communication model），指出情境因素是一個多層次概念，不僅包含如個人主義/集體主義、高/低語境、高/低權力距離等國家層面的文化，還包含如不確定性規避、面子文化等組織層面的文化。

鑒于現有關于“準備度”的研究多基于西方語境，且缺乏對人工智能使用的倫理危機探討，本文提出以下三個研究問題：

RQ1：情境因素如何影響組織在人工智能誘發危機中的“準備度”？

RQ2：“準備度”如何影響組織在人工智能誘發危機中采用的危機傳播策略？

RQ3：在人工智能誘發的危機平息后，組織應采取哪些行動來促進人工智能倫理的建設？

研究設計與方法

本研究采用定性的案例研究方法，選取了中國外賣行業的兩家代表性企業，“美團”和“餓了么”作為研究對象。兩個平臺在2020年9月因《人物》雜志發表的《外賣騎手，困在系統里》一文，面臨了關于“即時配送算法爭議”的輿論危機。研究采用三角互證法收集了多渠道數據：

（1）危機爆發后首周（2020年9月8日至14日）的490篇在線媒體報道和評論。

（2）“美團”和“餓了么”在微博、微信上發布的官方回應聲明。

（3）2020年9月至2025年10月期間發布的43篇與算法治理、騎手權益相關的社交媒體推文和企業社會責任（CSR）報告。

研究團隊對所有文本進行了定性的主題編碼分析，根據情境、準備度、危機傳播策略和人工智能倫理適應四個維度，歸納出前瞻性準備度、滯后性準備度和反應性準備度（Reactive READINES）三種不同的分類。

結論與討論

情境對準備度的影響（RQ1）。研究發現，國家和組織層面的情境因素共同導致了企業在危機初期的“滯后準備度”。在國家層面，集體主義和高語境傳播文化使得情感領導力更多地表現為集體規訓和對企業的聲譽維護；在組織層面，盡管中國社會整體對不確定性的容忍度較高，企業卻試圖通過勞動力外包來規避不確定性。這種做法與傳統的面子文化和形式主義相疊加，致使它們往往只采取象征性的風險管理措施，應對行動也相對遲緩。

準備度對危機傳播策略的影響（RQ2）。不同的準備度心態決定了組織的策略選擇（具體見下圖）。“餓了么”的相對滯后準備度導致其應對失效。雖然餓了么回應的行動速度快，但展現出認知上的“滯后準備度”與較低的心理適應性，其采取轉移視線的防御性策略也未能化解爭議。與之相反，“美團”則動態調整促成實質問責。雖然在危機初期的沉默應對同樣體現其滯后準備度與不確定性規避，但隨后其吸取了輿論教訓，展現出“反應性準備度”，并采取了公開道歉、承擔責任和實質性糾正的傳播策略。

圖1 兩大平臺的準備度與危機響應策略（根據原文編譯）

危機后的人工智能倫理適應路徑（RQ3）。危機推動了兩家企業從被動反應走向人工智能治理，這一過程與人工智能倫理成熟度的五階段模型相契合（具體如下圖）。階段一是初始覺醒，外部危機引發了對算法倫理的初步關注；階段二是集體導向與倫理培訓，開始與多方利益相關者進行對話和咨詢，但針對內部開發人員的專業倫理培訓仍顯不足；階段三是特定情境下的倫理框架，將倫理原則轉化為具體的運營措施；階段四是綜合保障機制，設立算法監督委員會，提升算法透明度，推動參與式治理；階段五是常態化與政策對齊，使平臺治理與國家相關政策指導意見保持一致，并將“科技為人”(technology for people)和“算法向善”(algorithms for good)等理念正式加入年度企業社會責任報告中。

圖2 兩大平臺中符合倫理的人工智能適應情況（根據原文編譯）

本研究在理論上界定了“人工智能賦能傳播實踐”引發的危機是一種新興的危機傳播類別，強調了“準備度”的重要性；同時通過提出“情景準備度”模型，強調了個人和組織的自主性對戰略選擇的影響，并證實了“準備度”的表達和實施與社會文化特征密切相關。在實踐層面，研究強調人工智能治理不僅依賴算法透明等“硬指標”，也需要風險意識與價值導向等“軟能力”的建設，而“準備度”正是構建合乎道德的組織文化的基礎心理資源。

研究的局限主要體現在三個方面 。 首先，樣本聚焦中國外賣行業的兩家企業，未來需 要進一步 拓展行業范圍并引入定量研究；其次， 研究 提出的 “ 情境準備度 ” 模型 處 于 概念整合階段，有待開發測量量表進行大樣本的實證檢驗；最后，高度依賴公開數據難以全面捕捉企業內部真實的決策動態，未來可結合深度訪談或民族志方法進一步豐富研究視角 。

原文鏈接：Li, J., Y. Cheng, Q. Xie, and Y. Xiao. 2026. “Building a Contextual READINESS Model for AI-Triggered Crises: Global Lessons From Algorithmic Exploitation in China’s Food-Delivery Platforms,” Journal of Contingencies and Crisis Management 34: e70157. https://doi.org/10.1111/1468-5973.70157