推荐与否？探究个性化算法推荐在微捐赠广告中的有效性

《Journal of Retailing and Consumer Services》：Recommend or not? Investigating the effectiveness of personalized algorithmic recommendations in micro-donation advertising

　　

摘要
在线慈善平台是公众参与微捐赠的重要渠道，这些平台越来越多地利用算法推荐技术向潜在捐赠者推送个性化慈善广告。然而，个性化算法推荐究竟是增强还是削弱消费者的微捐赠意向仍不清楚。本研究基于道德认同理论，通过五项在线情境实验填补了这一研究空白。结果表明，当消费者接触到带有个性化算法推荐的微捐赠广告时，其微捐赠意向更低，且这种负面影响主要由感知到的身份价值威胁驱动。此外，我们发现，在存在合法性线索或消费者道德认同量表得分较低的情况下，个性化算法推荐在微捐赠广告中的负面影响会得到削弱。我们的发现不仅扩展了关于微捐赠前因以及慈善广告情境下算法个性化经济后果的文献，也为寻求优化算法推荐策略的慈善平台提供了可操作的指导。

引言
微捐赠的起源可追溯到 1938 年美国发起的“十美分行动”（March of Dimes）运动。这场慈善运动动员公众通过小额捐款抗击小儿麻痹症，从而开创了慈善筹款大众参与的模式（Larsen, 2012）。研究表明，由于与较大金额的捐款相比，微捐赠给个人带来的财务负担相对较小，因此公众更有可能参与这种适度的捐赠形式（Rifkin et al., 2021）。

近年来，互联网和移动支付技术的进步促进了在线慈善平台（如 GlobalGiving 和 Pennies）的出现和增长，这些平台日益成为公众参与微捐赠的主要渠道（Chan et al., 2024; Pennies, 2025）。例如，一场强调“即使 5 美元也能提供一顿饭”的 GoFundMe 众筹活动成功筹集了 23844 美元（Vaswani and Isaac, 2022）；数百个募捐者使用 JustGiving 平台共同为佐伊之地婴儿临终关怀医院（Zoe's Place Baby Hospice）筹集了 650 万英镑（Isaac, 2025）。这些现实案例表明，虽然个人捐款金额可能较小，但微捐赠的广泛社会参与可以产生巨大的资金总量（Jiang et al., 2022）。

与此同时，个性化算法推荐的使用范围已从商业领域日益扩展到慈善领域。在数字慈善平台上，此类推荐通常用于向消费者推送根据其需求或偏好定制的慈善广告（Sirisawat et al., 2022）。例如，Every.org 指出，个性化算法推荐可用于为个人捐赠者生成和定制捐赠列表，从而帮助他们找到与其兴趣相符的非营利组织（Ulrich, 2022）。尽管个性化技术前景广阔，但个性化算法推荐是否也可能对慈善广告的有效性产生非预期的负面影响，仍值得进一步探究。

既往关于个性化算法推荐的研究主要关注商业广告情境，并表明此类推荐能增强感知广告相关性，从而促进自我参照，鼓励消费者将广告信息与自己的目标或需求联系起来，最终产生更有利的广告反应（De Keyzer et al., 2022; Tam and Ho, 2006）。然而，少量研究也表明，算法推荐可能引发隐私担忧，破坏平台信任，甚至激起消费者的抵制（Morimoto, 2021; Shin et al., 2025; Chen et al., 2019）。相比之下，关于个性化算法推荐在慈善广告情境下影响的研究仍然有限。虽然算法推荐可以减少消费者的搜索成本并提高决策效率（Calvano et al., 2024），但它们也可能通过破坏消费者在一般捐赠决策中的感知自主性来降低捐赠意向（Lv and Huang, 2024）。

个性化算法推荐影响消费者微捐赠决策的心理机制可能与一般捐赠决策背后的机制不同。由于捐款金额通常被视为消费者道德品质的重要信号（Bracha and Vesterlund, 2017），微捐赠可能在传达善意的同时，也会引发消费者的羞耻感和尴尬感（Reinstein and Riener, 2012），甚至引发别人会认为他们吝啬或缺乏同情心的担忧（Bracha and Vesterlund, 2017）。在这种情况下，由算法推荐的微捐赠广告可能会给消费者贴上负面的道德标签，导致他们感知到算法系统将他们归类为更有可能进行微捐赠或对微捐赠有更强烈偏好的个体（Lv et al., 2024; Summers et al., 2016）。这种感知可能会使消费者感到其道德自我形象受到了负面评价。然而，个性化算法推荐是增强还是削弱微捐赠广告的有效性以及背后的机制涉及什么，目前仍不清楚。

为了弥补这一研究空白，本研究基于道德认同理论构建了一个概念模型。通过五项实验研究，本文检验了微捐赠广告中个性化算法推荐对消费者微捐赠意向的影响、感知身份价值威胁的中介作用，以及合法性线索和道德认同的调节作用。本研究在三个方面对文献有所贡献。首先，我们引入并证实了算法推荐是影响消费者微捐赠意向的一个新前因，扩展了微捐赠行为研究的边界。其次，从身份价值威胁的角度，本研究揭示了个性化算法推荐对微捐赠广告有效性的负面影响及其潜在机制，为算法技术赋能的慈善广告研究提供了新的理论解释。第三，本文借鉴道德认同理论的双维框架，识别了个性化算法推荐负面影响的边界条件，从而为寻求优化算法推荐策略的慈善组织提供了直接的理论指导。

节选：慈善广告与消费者反应
作为广告的一个重要类别，慈善广告旨在通过传播慈善价值来引起公众对特定社会问题或弱势群体的关注（Li and Yin, 2022）。在此过程中，它寻求激发公众的同理心和社会责任感（Chen, 2020），最终鼓励慈善捐赠和志愿服务等亲社会行为（Kim, 2014）。与通常推广产品或服务的商业广告不同...

节选：微捐赠广告中的个性化算法推荐与消费者的微捐赠意向
消费者接触慈善广告主要有两个渠道：主动搜索信息或被动接收推荐（Lv and Huang, 2024）。在当前的数字环境中，后者主要由个性化推荐算法驱动（Hu et al., 2018）。作为一种新兴的服务交付范式，算法推荐系统利用先进的计算技术（如数据挖掘和机器学习）（Fan et al., 2025）来筛选...

研究概述
共进行了五项在线情境实验以实证检验我们的假设，如图 1 所示的整合概念模型所总结。研究 1 检验了微捐赠广告中存在与不存在个性化算法推荐对消费者参与微捐赠意向的主要影响（H1）。研究 2a 复制了这一主要影响（H1），并通过检验感知身份价值威胁的中介作用揭示了潜在机制。

实验目的与方法
本研究的目的是检验当消费者接触到带有与不带有个性化算法推荐的微捐赠广告时，其参与微捐赠的意向是否有所不同（H1）。
研究 1 采用单因素（个性化算法推荐：存在 vs. 不存在）组间设计。使用 G*Power 软件进行了先验功效分析以确定最小所需样本量。结果表明，至少需要 128...

实验目的与方法
研究 2a 旨在实现三个主要目标：（1）通过在涉及患病儿童援助的不同慈善情境中复制主要影响（H1），增强研究 1 发现的稳健性和泛化性；（2）通过检验主要影响是否由感知身份价值威胁驱动（H2）来进一步探究潜在机制；以及（3）排除参与者对...的先入为主偏好的潜在混杂影响。

实验目的与方法
研究 3 的主要目标是检验提供微捐赠的合法性线索是否能缓解个性化算法推荐对微捐赠广告有效性的不利影响（H3）。此外，本研究检验了合法性线索是否调节了个性化算法推荐通过感知身份价值威胁对微捐赠意向的间接效应。
本研究采用了 2（个性化算法推荐...

实验目的与方法
研究 4 旨在实现两个主要目标：（1）调查道德认同是否作为边界条件，从而调节个性化算法推荐对消费者微捐赠意向的主要影响（H4）；以及（2）进一步检验道德认同是否调节了个性化算法推荐通过感知身份价值威胁对消费者微捐赠意向的间接效应。
研究 4 使用了单因素（个性化算法推荐...

总体结论
基于道德认同理论，本研究进行了五项情境实验，系统检验了当消费者接触到带有与不带有个性化算法推荐的微捐赠广告时，其参与微捐赠的意向是否有所不同，以及潜在机制和边界条件可能是什么。结果表明，当消费者接触到算法推荐的微捐赠广告时，他们的...

CRediT 作者贡献声明
刘茹萍（Ruping Liu）：撰写 - 审阅与编辑，项目管理，资金获取，构思。
何鑫钢（Xingang He）：撰写 - 原稿，调查，数据整理。
吕林翔（Linxiang Lv）：撰写 - 审阅与编辑，可视化，软件，资金获取，构思。

披露声明
作者报告无潜在利益冲突。

利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢
本研究得到了中国国家社会科学基金（编号：22BGL256）、中国国家自然科学基金（编号：72502039）和中央高校基本科研业务费（编号：N25XQD037）的支持。最后，我们感谢中国沈阳东北大学工商管理学院徐晨对本研究的协助。
刘茹萍是中国沈阳东北大学工商管理学院副教授。她的研究集中在消费者行为和服务营销领域，其工作已发表于《Journal of Service Marketing》、《Journal of Service Theory and Practice》、《International Journal of Services Technology and Management》、《Journal of Research in Interactive Marketing》和《Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics》等期刊。

Ruping Liu|Xingang He|Linxiang Lv