任务客观性、情感相似度何以影响算法决策感知公平与接受度?——基于调查实验的实证分析

伴随着新一代信息技术的纵深发展，算法决策极大提升了政府决策的科学性和精准性。与此同时，算法决策带来的算法歧视、决策“暗箱”、责任性缺失和可解释性不足等困境，导致政府面临着新的决策公平性挑战。本研究基于简化理论和计算机作为行动者理论，分别从人工智能算法简化性视角下的任务客观性和拟人化视角下的情感相似度出发，构建了2(算法任务客观性：主观任务vs客观任务)×2(情感相似度：高vs低)的两因素被试间实验，以1 356位上海市居民为被试，分析了任务客观性对公民算法决策接受度的因果关系，检验了情感相似度在这一过程中的调节作用以及感知公平的中介作用。研究发现，相较于执行主观任务，公民对算法决策执行客观任务时的感知程序公平、分配公平和接受度更高。相较于高情感相似度，低情感相似度的情境进一步强化了公民对算法决策的感知程序公平、分配公平和接受度。且当情感相似度较低时，感知程序公平、分配公平在算法决策客观性影响算法决策接受度之间发挥有调节的中介效应。本研究对于算法决策简化属性的情境变化和拟人化边界做了思考，并对公共部门如何引入算法进行辅助决策和改进算法设计提出了对策建议。