本期编译简介
编者按
在现实情境中，技术与规制紧密联结，公众面对的技术往往是“规制中的技术”。技术接受研究已经广泛探讨了技术特征与微观心理因素对技术接受度的影响，但对外部政策监管政策环境的影响知之甚少。本期海外栏目为大家带来2024年发表于Government Information Quarterly上的Exploring the influence of technology regulatory policy instruments on public acceptance of algorithm recommender systems一文。该研究识别了政府算法监管政策工具对于公众技术接受度的复杂效应及作用机制，拓展了技术接受模型的外在制度解释。该研究从行为公共政策视角，为算法规制政策设计纳入公众风险感知与技术接受度提供了参考。
文章简介
文章标题：《探索技术监管政策工具对公众推荐算法接受度的影响》
(Exploring the influence of technology regulatory policy instruments on public acceptance of algorithm recommender systems)
来源期刊：Government Information Quarterly
发表时间：2024年第3期
作者简介：
郭跃，北京师范大学政府管理学院公共政策系副教授
李思睿，北京师范大学政府管理学院本科生
周磊，上海交通大学国际与公共事务学院博士研究生
孙宇，北京师范大学政府管理学院公共政策系教授
本期编译：
刘博研，清华大学公共管理学院博士研究生
曹靖婕，中国农业大学国际发展与全球农业学院硕士研究生
编译速览
01 引言
02 算法技术接受度的影响因素
既有研究已经基于技术接受模型（TAM）及其拓展模型，从感知有用性、感知易用性、感知收益、感知风险、信任等微观视角检验了公众算法技术接受度的影响因素。然而，上述理论主要关注感知有用性、感知易用性和其他理论中的个体层面因素，而缺乏对于情境因素，尤其是新兴技术所嵌入的监管政策环境，以及这些因素如何影响个人的技术接受度的关注。
技术规制对于公众风险感知、技术接受度的影响已逐渐受到关注。既有研究注意到了技术规制对公众技术接受度可能带来的差异性影响，一方面技术规制可能增强公众对技术可控的感知，提高技术接受度；另一方面，技术规制可能暴露更多技术风险，降低技术接受度。上述讨论中，规制政策工具及其强制性水平是可以细分的重要维度。
03 数据与方法
04 研究发现
2. 监管政策工具调节感知隐私风险对技术接受度的影响
其次，该研究发现监管政策工具在感知隐私风险与公众接受推荐算法之间起到调节作用。研究表明，相较于无干预组，在“罚金”政策工具下，感知隐私风险对技术接受度的负面影响显著减弱。即当公众认识到企业不当使用推荐算法导致了政府罚款时，感知隐私风险对推荐算法接受度的负面影响会减小。这一发现与Reed（2018）和Marth等（2022）的观点一致，他们认为法规是降低接受新兴技术时风险感知水平的关键因素，因为法规可以增强安全感和技术仍处于个人控制下的信念。然而，在“下架”政策工具下，感知隐私风险对技术接受度的负面影响却加剧了。即当公众认识到企业不当使用推荐算法导致政府采用“下架”政策工具时，感知隐私风险可能会对推荐算法接受度产生强烈的负面影响。
表1（原文表8） 监管政策工具对感知隐私风险与公众算法推荐系统（ARSs）接受度之间关系的调节效应
图2（原文图7） 监管政策工具对感知隐私风险和公众算法推荐系统（ARSs）接受度的调节效应
05 总结与讨论
栏目声明
编辑 | 刘博研
校对 | 曹靖婕
审核 | 高光涵
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