基于六阶段AI-专家框架的可持续旅游政策一致性评估研究

《Information Technology & Tourism》：A six-phase AI-expert framework for evaluating policy coherence in sustainable tourism

本研究针对传统旅游政策评估方法效率低、主观性强且难以规模化的问题，提出了一种结合生成式人工智能（AI）与领域专家知识的六阶段混合评估框架。研究人员以克罗地亚可持续旅游战略为案例，利用Anthropic Claude 3.5 Sonnet模型分析其与欧盟三大核心旅游政策文件的一致性。结果表明，该框架能高效生成并验证95项政策评估标准（68项定量，27项定性），AI与专家提取的关键领域相似度（Jaccard系数）达0.714。研究证实AI可显著提升政策分析的效率、可扩展性与透明度，同时专家监督对于确保语境解读、伦理验证及政策相关性不可或缺。该研究为复杂治理系统中的政策一致性评估提供了可复制、可审计的模型，推动了混合人机认知理论的发展。

　　

在地中海沿岸的旅游热点地区，如西班牙、意大利、希腊和克罗地亚，过度旅游（Overtourism）正带来日益加剧的压力。游客数量的激增导致经济利益与环境退化之间的冲突不断升级。为应对这一挑战，欧盟委员会等国际组织推出了一系列政策框架，旨在将各国旅游战略与可持续发展目标对齐，例如《欧洲旅游2030议程》（European Agenda for Tourism 2030）和《旅游转型路径》（Transition Pathway for Tourism）。然而，现实情况却不容乐观。研究表明，国家政策与国际可持续性指令之间普遍存在错位现象，这源于碎片化的治理结构、不一致的实施以及不完善的评估机制。缺乏有效的政策一致性（Policy Coherence）评估工具，使得许多国家战略难以全面整合可持续发展原则，最终在危机韧性、环境管理和社会经济可持续性方面留下缺口。

传统的政策评估方法，如专家驱动的内容分析和定性评估，一直是旅游治理领域的主流工具。但这些方法存在明显的局限性：它们耗时耗力、容易受到主观偏见的影响，并且缺乏可扩展性，难以在快速演变的治理格局中提供及时、可操作的见解。随着多层级治理（Multi-level Governance）结构日益复杂，人工政策评估愈发难以胜任。与此同时，人工智能（AI）驱动的分析工具正展现出巨大潜力，能够通过自动化处理、大规模文档分析和实时政策对齐评估来增强政策评估的效能。特别是生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（LLMs），如Anthropic Claude 3.5 Sonnet，相比传统的自然语言处理（NLP）和人工编码方法具有显著优势。它们不仅能有效捕捉上下文语境、生成结构化见解，还能大幅缩短分析时间。然而，AI也存在其固有的局限，尤其是在识别新兴政策关切方面表现不足，因为这些关切往往需要语境解读、适应性推理以及对不断演变的社会经济和监管动态的细微理解。AI依赖于模式识别和文本分析，常常缺乏进行全面政策评估所需的语境深度和解释性推理能力。此外，AI驱动的政策评估容易忽略非结构化的治理问题，例如非正式的政策谈判、政治影响和不断变化的利益相关者优先事项。

面对这些挑战，研究人员开始探索一种混合认识论（Hybrid Epistemology）路径，即将AI不仅仅视为计算工具，而是将其作为解释性推理的结构化贡献者。当嵌入“人在回路”（Human-in-the-Loop）的工作流程中时，LLMs可以支持模式识别、语境综合和迭代评估，以分析的广度来补充专家判断的深度。这种定位与新兴的关于分布式认知（Distributed Cognition）和计算解释主义（Computational Interpretivism）的学术观点相吻合，后者重新思考了在AI支持的政策分析中意义是如何被建构的。

在此背景下，一项发表在《Information Technology & Tourism》上的研究应运而生。这项研究旨在系统评估人工智能在国家与国际可持续旅游政策一致性分析中的效能与局限。为了填补现有研究的空白，该研究提出了一个创新的六阶段AI-专家评估框架，并以克罗地亚《2030年可持续旅游战略》作为案例，检验其与欧盟核心旅游政策文件的一致性。

为了开展这项研究，研究人员采用了一种顺序混合方法（Sequential Mixed-Methods Approach），其认识论基础是计算解释主义（Computational Interpretivism）。该框架将生成式AI辅助的内容分析、专家主导的评估以及“人在回路”验证相结合，旨在评估国际和国家层面可持续旅游政策之间的一致性和对齐情况。研究没有将AI视为自主的评估者，而是将其视为一种认知伙伴（Cognitive Partner），其输出需要经过人类的解释性审查才能获得认识论上的合法性。

研究分析同时针对三份关键的欧盟政策文件进行：（1）欧盟委员会的《旅游转型路径》（2022年），（2）欧盟理事会的《欧洲旅游2030议程》（2022年），以及（3）欧洲议会的《可持续旅游战略报告》（2021年）。研究目标是利用这些官方欧盟战略文件作为知识库，识别可持续旅游政策的关键领域，进而为国家级政策评估制定相关问题，并特别关注克罗地亚的案例。

研究过程遵循一个结构化的六阶段协议，每个阶段都结合了AI的计算提取和专家验证，形成一个连续的反馈循环。框架的核心技术方法包括：1. 利用先进的生成式AI模型（Anthropic Claude 3.5 Sonnet）进行政策文档的关键领域和主题提取、评估问题生成以及初步的一致性分析。2. 采用自然语言处理（NLP）技术，特别是基于向量的语义相似性搜索（使用text-embedding-ada-002模型和近似最近邻算法HNSW图），将国家政策条款与欧盟标准进行比对，实现合规性评估。3. 在整个过程中，引入三位在旅游政策领域拥有超过十年经验的独立专家进行多轮验证、 refinement 和共识构建，确保AI输出的准确性、相关性和语境适当性，并使用Fleiss‘ Kappa等统计量衡量专家间信度。

Phase 1: 关键政策领域与主题的全面AI与专家提取

本阶段的目的是通过AI和专家驱动的方法，从欧盟政策文件中提取并验证与可持续旅游相关的关键领域。

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  过程：AI工具根据结构化指令分析三份欧盟政策文件，逐步提取关键政策领域（每份文件至少10个）及其下的具体主题（每个领域至少8个），并进行覆盖度分析直至达到100%主题覆盖。三位独立专家在未接触AI结果的情况下，手动审阅相同文件，基于预定义的定性标准（如主题相关性、概念清晰度、代表新兴挑战等）提取关键领域和主题。
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  结论：通过迭代提取，AI和专家均生成了结构化的关键领域列表。覆盖度分析确保了输入的全面性，为后续评估标准的生成奠定了基础。

Phase 2: AI与专家提取结果的比较分析

本阶段旨在评估AI生成的关键领域与专家识别领域之间的一致性、准确性和主题连贯性。

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  过程：使用Jaccard相似性系数（Jaccard Similarity Coefficient）对AI和专家提取的关键领域及主题进行定量比较。同时，应用结构化的内容分析框架进行定性验证，评估AI输出的准确性、完整性和主题一致性。
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  结论：定量分析显示，AI与专家在关键领域提取上的Jaccard相似系数为0.714，在主题提取上的相似系数高达0.904，表明存在显著重叠。定性分析揭示了AI的优势（如能独立识别“文化遗产”和“区域发展”等领域）和局限性（如未能识别“过度旅游规制”、“短期租赁”等新兴议题）。通过融合与精炼，最终形成了一个整合了AI洞察和专家提炼的、经过验证的关键领域和主题数据集。

Phase 3: AI生成政策评估问题

基于第二阶段验证的关键领域，本阶段目标是开发严谨的评估问题，以评估国家政策与欧盟标准的一致性。

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  过程：AI根据关键领域自动生成是/否（二进制）问题和定性（开放式）问题。每个主题分配三个是/否问题和三个定性问题，以确保平衡评估。专家小组随后对AI生成的问题进行独立审查，评估其清晰度、相关性和逻辑连贯性。
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  结论：AI成功生成了初步的96个问题集。专家审查确保了问题与欧盟政策目标对齐，并适用于对国家战略的有效评估。最终形成了一个结构化的评估矩阵，问题按主题领域分类。

Phase 4: AI生成问题的专家验证

本阶段旨在确保AI生成的问题在政策评估中的质量、相关性和适用性。

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  过程：三位专家根据预定的标准（如措辞清晰度、政策相关性、实用性）对AI生成的是/否问题和定性问题进行审查。冗余、不清晰或不相关的问题被修订或移除。
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  结论：经过迭代验证和精炼，最终确定了一套包含68个是/否问题和27个定性问题的结构化评估集。此过程凸显了AI在构建全面评估框架方面的效用，同时也强化了专家监督对于消除冗余和提高概念精确性的必要性。

Phase 5: 将AI生成问题应用于国家政策分析

本阶段将经过专家验证的评估问题应用于分析克罗地亚《2030年可持续旅游战略》，使用ADURO AI模型（一个基于NLP和向量相似性搜索的合规性验证系统）评估其与欧盟可持续旅游政策的一致性。

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  过程：该模型的工作流程包括：（1）文档嵌入（Document Embedding）：将政策文档分割成段落，并使用text-embedding-ada-002模型将其转换为高维向量。（2）相似性搜索（Similarity Search）：使用近似最近邻（ANN）搜索算法（特别是HNSW图）将欧盟政策标准向量与文档片段向量进行比对。（3）一致性评估（Conformance Assessment）：检索到的文本片段由Claude 3.5 Sonnet生成模型进行评估，给出是/否的合规性判断及解释性理由。
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  结论：分析揭示了克罗地亚战略在危机管理、文化遗产保护和一般环境可持续性原则等多个领域与欧盟政策高度一致。但也识别出显著的政策差距，例如在业务连续性规划、循环经济整合和水资源效率措施方面。AI还标记了治理和实施机制方面的不一致性，特别是关于监测框架和政策执行。

Phase 6: AI生成政策分析的专家评估

本阶段对第五阶段AI生成的政策分析结果进行严格的专家评估，判断其准确性、相关性和对克罗地亚旅游政策的适用性。

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  过程：三位专家使用预定义标准（准确性、完整性、政策连贯性、相关性等）系统审查AI的回答。每个AI回答被分类为“完全合适”、“部分合适需修改”或“不合适”。专家将AI生成的见解与现实世界的政策挑战进行比较，对存在偏差或不完整的回答进行标记和修订，并补充专家解读。
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  结论：专家审查肯定了AI系统性和可扩展的分析能力。在评估的31个AI生成答案中，有27个被评级为“完全合适”，显示出较高的可靠性。同时，专家也指出了AI在政策互动和长期战略连贯性等细微解释方面的不足。通过小组讨论达成共识，确认AI能有效作为分析助手，为评估和制定国家旅游战略提供高质量的产出。

该研究的结论部分强调了其在方法论、理论和实践三个层面上的重要意义。方法论上，该研究通过引入六阶段混合框架，将专家推理的解释深度与生成式AI分析的可扩展性和精确性相结合，为政策一致性评估提供了前所未有的可量化性、可重复性和透明度。理论上，该研究通过将人机协作定位为评估复杂治理系统的新认识论范式，推动了旅游治理和政策分析理论的进步。它构建了“计算解释主义”的实践模型，表明当AI被嵌入结构化的“人在回路”设计中时，能够近似完成解释性工作，作为分布式认知中的参与者。此外，该研究将政策一致性重新定义为一种既可通过相似性度量（如Jaccard系数）进行经验量化，又受制于定性专家解释的语义和结构属性。实践上，该框架为政策制定者提供了一个具体的、可操作的工具，能够系统、高效、透明地评估国家旅游战略与国际可持续发展框架（如《欧洲旅游2030议程》）的一致性。通过克罗地亚的案例应用，证明了其作为证据决策支持系统的效用，能帮助确定干预优先次序、重新设计战略并对照欧盟指令进行基准测试。该框架的模块化设计也使其可适应环境监管、气候适应等其他复杂治理领域的政策互动评估。

讨论部分也坦诚地指出了研究的局限性。生成式AI模型的能力受限于其训练数据的稳健性，可能延续历史数据中的偏见，并在模糊语境下产生“幻觉”（Hallucination）输出。关于透明度、可解释性以及在公共治理中使用不透明算法系统的伦理担忧依然存在。这些挑战凸显了将AI使用嵌入由人类监督支持的透明、可审计框架的重要性。

针对未来研究，作者提出了几个方向：一是推进AI模型，通过使用领域特定知识进行微调（Fine-tuning）来融入复杂的上下文理解，开发混合神经符号方法（Hybrid Neural-Symbolic Approaches），并为评估AI的解释准确性建立稳健的基准。二是方法论研究需要探索互动式人机动力学，以优化AI洞察在复杂政策环境中的整合。三是伦理导向的研究对于制定治理保障措施至关重要，以减轻自动化偏见（Automation Bias）的风险，加强问责制，并确保AI支持的政策评估产生公平结果。一个 promising 的方向是使用多个语言模型来交叉验证和批判彼此的产出，从而提高可靠性并呈现不同的解释。

总之，这项研究通过开发并验证一个新颖的六阶段AI-专家框架，成功地将生成式人工智能的计算效率与人类专家的语境敏感性相结合，为可持续旅游治理中的政策一致性评估提供了一条严谨、可扩展且具有解释可信度的路径。它不仅为旅游政策制定者提供了实用的分析工具，也为更广泛领域的AI辅助治理评估奠定了方法论和理论基础，标志着在利用混合智能系统应对复杂可持续发展挑战方面迈出了重要一步。