文化定制化GenAI聊天机器人对多民族群体灾害信息寻求与准备态度的跨群体影响研究

　　针对灾害信息在少数族裔群体中的传播障碍，研究人员通过实验探究文化定制化GenAI聊天机器人如何通过"群体内熟悉性"和"增强信源可信度"双路径提升灾害应对效果。研究发现种族因素显著调节文化定制效果，为设计公平包容的AI灾害沟通技术提供了实证依据。

　　

自然灾害应对中，少数族裔群体长期面临信息获取不平等的困境。2017年加州托马斯山火事件中，仅用英语发布的疏散警告导致拉丁裔和原住民移民措手不及；灾害管理机构与少数群体间的信任危机更使问题雪上加霜。随着生成式人工智能(GenAI)技术的突破，FEMA等机构开始探索AI聊天机器人在灾害管理中的应用潜力，但其对不同文化背景群体的适应性仍待验证。

针对这一关键问题，来自中国的研究团队在《International Journal of Disaster Risk Reduction》发表研究，开发了首个文化定制化GenAI聊天机器人原型，通过控制实验比较其对西班牙裔和非裔美国人的差异化影响。研究采用2×2因子设计，在佛罗里达和德克萨斯招募346名参与者，通过操纵文化相关性和AI语气两个变量，测量其对灾害信息寻求行为和准备态度的作用机制。

AI与多民族社区灾害沟通
研究基于风险信息寻求与处理(RISP)模型，发现文化定制通过双重路径发挥作用：群体内熟悉性(ingroup familiarity)源于文化相似性带来的亲近感，而增强信源可信度(enhanced source credibility)则通过消除语言和文化障碍实现。实验采用GPT-4架构构建的聊天机器人能动态生成包含文化特定元素（如俚语、社区案例）的响应，显著区别于传统规则式聊天机器人。

参与者
实验采用想象飓风情景控制外部变量，样本包含52.3%西班牙裔和47.7%非裔，通过Qualtrics平台随机分配至四组：标准信息+中性语气、文化定制+中性语气、标准信息+共情语气、文化定制+共情语气。

操纵检验
独立样本t检验证实文化定制组感知信息相关性显著更高(M=3.69 vs 3.41，p=0.02)，效应量d=0.26。共情语气组的情感共鸣评分也显著提升(M=4.02 vs 3.55，p<0.01)。

讨论
研究发现种族因素显著调节文化定制效果：西班牙裔群体更受群体内熟悉性路径影响，而非裔群体更依赖信源可信度路径。这种差异可能源于历史形成的制度信任差异，提示需开发种族特异性定制策略。GenAI的动态生成能力展现出超越传统规则式聊天机器人的适应性，能实时调整文化参照和语言风格。

结论
该研究首次系统验证了文化定制化GenAI在灾害沟通中的跨群体差异效应，为"一刀切"的灾害传播模式提供了替代方案。开发的聊天机器人原型实现了三项突破：动态文化适配、多模态交互和实时反馈优化。这些发现不仅丰富了文化定制理论在危机传播领域的应用，更为构建具有文化敏感性的智能应急系统提供了设计框架。随着气候变化加剧灾害风险，这项研究为保障少数族裔灾害知情权提供了关键技术支撑。