摘要
科学问题：各国政府正在大规模部署基于人工智能的服务，但人们对这些服务是否真正提升了公民满意度和机构信任度仍存在不确定性，同时也不清楚哪些组织条件能使这些服务发挥积极作用。现有研究分别考察了人工智能的技术能力和组织的数据文化，但尚未明确当两者同时被纳入模型时是否会产生独立影响，也未探讨情感和关系机制是如何影响公民体验的。本研究旨在探讨人工智能成熟度（AIS）和大数据组织文化（BDOC）是否独立影响阿联酋政府人工智能服务的客户体验（CX）和公众信任度（PT），以及情商（EI）和实时共情（RTC）在这些关系中是否起到中介作用，还有多元文化胜任力（MC）是否对这些关系具有调节作用。
方法：2024年10月至12月期间，研究人员从阿联酋政府人工智能服务的500名验证用户中收集了调查数据，这些服务涵盖医疗、教育、交通和行政领域。所有七个变量均通过了标准心理测量学检验（平均方差系数AVE > 0.70，临界比率CR > 0.88，亨特メント比率HTMT < 0.85）。研究采用层次回归、自助法中介分析（Hayes PROCESS宏程序，重采样5000次）和交互项调节分析来检验双驱动中介-调节模型。
结果：人工智能成熟度（AIS）和大数据组织文化（BDOC）与客户体验（CX）的关联程度几乎相同（B = 0.567 和 B = 0.568，p < 0.001），这与双驱动因素的同等作用一致。在完整模型中，大数据组织文化（BDOC）作为公众信任度（PT）的预测因素的表现优于人工智能成熟度（B = 0.294 对比 B = 0.108）。所有八条中介路径均得到支持，其中情商（EI）的间接效应（范围：0.070–0.093）显著大于实时共情（RTC）的间接效应（范围：0.049–0.072）。尽管情商是最强的中介变量，但其平均值（M = 1.959）却是最低的。多元文化胜任力（MC）未对任何路径产生调节作用，表明在模型层面并未发现不同多元文化胜任力水平之间的显著差异；鉴于这只是基于结构不变性的评估，不能将其视为文化趋同的确切证据。
结论：本研究扩展了DeLone和McLean的人工智能成功模型，将大数据组织文化（BDOC）视为与人工智能成熟度（AIS）具有同等重要性的公民满意度预测因素，并指出可持续的政府人工智能服务提供在很大程度上依赖于组织文化而不仅仅是技术能力。未来研究方向包括采用纵向研究设计、进行跨国比较，以及验证实时共情（RTC）指标的有效性。
