综述：基于BERTopic主题建模的消费者行为与可持续发展研究系统综述：TCM-ADO框架、主题识别与研究议程

《Sustainability》：A Process Framework Linking Consumer Behavior to Sustainable Development Goals

　　可持续消费是可持续发展目标（SDGs）的核心，但关于消费者行为（CB）的研究仍然较为分散。绿色消费、数字零售、时尚、食品系统、数字金融、能源和旅游等方面的研究在很大程度上各自独立开展，很少有研究探讨这些情境之间的共同之处，或在购买时刻之后可持续相关行为如何演变。本研究采取更宏观的视角，运用SPAR-4-SLR协议对过去十年消费者行为与可持续发展领域的学术成果进行系统综述，并结合基于机器学习的BERTopic主题建模与可持续发展目标映射，通过"理论–情境–方法"与"前因–决策–结果"（TCM–ADO）框架加以组织。研究识别出七个主题，主要集中在可持续发展目标8（体面工作）、9（产业创新）和12（可持续消费）。综合来看，这些主题表明研究正从关注个体购买选择转向关注多阶段、数字中介化且嵌入制度体系的消费模式。在七个主题层面的摘要中，信任、参与、风险感知、伦理、素养和体验等要素反复出现。由于这些构念中的若干项被纳入了检索查询条件，这一模式被解释为查询定义语料库内的跨主题重复出现，而非独立证据表明其在可持续消费者行为研究中具有普遍存在性。数字与平台中介作为一个横切性条件出现，在高度依赖平台的消费场景中最为显著。基于此，本综述提出了一个过程框架，将前因视为能力、脆弱性和多层次信任；将决策视为多阶段且受中介影响的过程；将结果视为相互依存的可持续发展目标组合。随后提出了十二条命题和一个研究议程，可在食品、能源、金融、时尚、旅游和数字零售等领域进行检验。