随着算法管理在零工经济中的广泛应用, 零工工作者的劳动过程日益嵌入由平台规则与顾客评价共同塑造的数字化情境中, 顾客不当行为的影响愈发突出。现有研究多聚焦平台算法控制对零工工作压力与行为后果的作用, 较少关注算法通过赋权顾客而重塑零工工作情境的机制。本研究基于认知评价理论, 围绕算法情境下零工工作者应对顾客不当行为的问题, 构建整合性分析框架。首先, 分析算法管理如何重塑顾客不当行为的表现形式, 并开发适用于零工情境的测量工具; 其次, 从长期压力累积视角检验顾客不当行为对职业倦怠、可雇佣性与离职倾向的影响, 揭示深层扮演与表层扮演的中介作用, 并考察个人、平台与社会资源的调节效应; 最后, 提出AI介导的回应性宽恕干预构想, 探索促进零工工作者认知调适与情绪恢复的路径。本研究不仅深化了顾客不当行为与压力应对理论在新兴业态下的应用, 也为“以人为本”的平台治理和技术赋能劳动者提供了重要的理论启示与实证依据。
