综述：安全发声概念的厘清：审视挑战我们更安全的发声

这篇综述系统性地评估了86项实证研究，运用Podsakoff四阶段框架（2016）剖析了安全发声（Safety Voice, SV）的定义清晰度、触发因素及跨行业差异。研究揭示了当前概念存在定义模糊（如未区分主动失效/潜在隐患）、测量工具碎片化（27种量表）及西方文化偏见（70%研究）等局限，特别指出医疗领域（62%文献）过度聚焦护士层级而忽视高管作用。创新性提出需建立危害-发声关联模型，通过改进概念框架和跨行业对比（如航空vs医疗），提升高风险行业的主动安全管理（Proactive Risk Management）和韧性（Resilience）。

　　

安全发声：高风险行业的守护哨音

概念迷雾中的关键挑战
安全发声（Safety Voice）被定义为旨在改变不安全条件的沟通行为，涵盖从非正式对话到正式举报的连续体。然而文献分析显示，86项研究中仅12%采用多维定义（如Curcuruto的3D模型），而25%完全缺失定义。核心矛盾在于"安全"和"沟通"的模糊性——牛津词典将其简单定义为"无危险状态"，而Hollnagel（2014）强调其"动态非事件"特性，这种根本分歧导致Tucker（2008）的经典定义难以区分安全发声与普通员工发声（Employee Voice）。

医疗与工业的平行宇宙
医疗领域（占研究62%）独特地将患者纳入发声链条，形成"患者-护士-医生"三重动态。典型案例显示，护士对医嘱的质疑能降低47%用药错误（Schwappach, 2018），但层级压制使40%的担忧被自我审查（Noort, 2021b）。相比之下，航空业通过驾驶舱语音记录（CVR）研究发现，副驾驶对机长的即时纠正可使事故率下降63%（Bienefeld, 2014）。这种差异凸显行业特异性——医疗更关注个体患者（Process Safety），而制造业侧重系统风险（Personal Safety）。

沉默的代价与多维突破
安全沉默（Safety Silence）研究揭示四种亚型：关系型沉默（怕破坏和谐）、防御型沉默（恐惧报复）、默许型沉默（认为无用）和疏离型沉默（ünder, 2023）。实验室模拟发现，当参与者感知领导开放性_{（Openness）}低于2.5分（5分量表）时，沉默行为激增300%（Noort, 2021b）。突破性的是，研究提出"静音发声"（Muted Voice）概念——用肢体语言或暗示性提问传递风险，这在日本医疗中通过"根回し"（事前疏通）文化实现（Omura, 2018a）。

测量工具的进化竞赛
现有27种量表中，Tucker（2008）的5项量表最常用但缺陷明显：如"我提出安全改进建议"这类条目既未区分危害类型（Active/Latent），也未界定沟通形式（口头/书面）。新兴的SUPS-Q量表（Richard, 2021）通过情景模拟（Vignettes）评估手卫生违规场景下的发声意愿，信度达0.89，但仅适用于医疗。跨行业通用量表亟待开发，需整合时间维度（即时/延迟反应）和权力距离（Power Distance）等文化因素。

未来路线图：从定义到生态
建立危害-发声关联模型成为关键——如将设备故障（主动失效）对应即时口头警告，而培训不足（潜在隐患）需要系统举报。领导力研究需突破"高管真空"（0项研究涉及C-suite），并开发文化适配策略：在集体主义场景用"共识发声"替代对抗模式（Sun, 2024）。最终目标是通过生态框架（Noort, 2019a）实现安全发声从概念到实践的闭环，让每个"不和谐音"都成为事故预防的前奏。