論文の概要: When the Algorithm Becomes the Brand Crisis: A Sociotechnical Theory of Distributed Responsibility and Accountable Transparency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00510v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 00:21:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.172439
• Title: When the Algorithm Becomes the Brand Crisis: A Sociotechnical Theory of Distributed Responsibility and Accountable Transparency
• Title（参考訳）: アルゴリズムがブランド危機になるとき--分散責任と説明責任の社会技術的理論
• Authors: Mohammad Saleh Torkestani, Taha Mansouri,
• Abstract要約: 技術的因果関係、顧客対応制御、ガバナンスの義務がAIシステムに分散している場合、ステークホルダーはどのように責任を割り当てますか? 本稿では, 社会工学的プロセス理論を, 実証された学術資料と一次資料の構造化, フェデレートされたスコピング合成から開発する。 AI関連の組織的危機と、AI関連の組織的スキャンダルとを区別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2864713389096699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence systems increasingly enact market-facing promises through chatbots, recommendation systems, automated decisions, and generative interfaces. Their failures, misuse, and misrepresentation raise a question that conventional brand-crisis models do not fully specify: how do stakeholders assign responsibility when technical causation, customer-facing control, and governance duties are distributed across an AI system, developer, deployer, vendor, and user? This conceptual paper develops a sociotechnical process theory from a structured, federated scoping synthesis of verified academic and primary sources. It distinguishes an AI/algorithmic incident from an AI-related organisational crisis and, in turn, from an AI-related organisational scandal. The framework proposes that incident configuration shapes actor-specific attribution; attribution informs capability, integrity, fairness, and relationship appraisals; and public moralisation may, but need not, escalate an incident into scandal. The theory offers a reconciliation of findings that algorithm involvement can buffer negative brand reactions in some settings while robot and chatbot failures can redirect responsibility to an associated firm in others. It introduces accountable transparency as a proposed response configuration that combines timely notice, an intelligible account, role-responsibility acknowledgement, remedy, evidence of correction, and recourse. The evidence supports conditional, proximal inferences about blame, trust, satisfaction, firm evaluation, and communication credibility more strongly than claims about durable reputation, brand equity, or market performance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムは、チャットボット、レコメンデーションシステム、自動決定、生成インターフェースを通じて、市場が直面する約束をますます実現している。 技術的因果関係、顧客対応制御、ガバナンスの義務がAIシステム、開発者、デプロイ、ベンダー、ユーザにわたって分散されている場合、ステークホルダーはどのように責任を負うのか? 本稿では, 社会工学的プロセス理論を, 実証された学術資料と一次資料の, 構造化された, フェデレートされたスコピング合成から開発する。 AI関連の組織的危機と、AI関連の組織的スキャンダルとを区別する。 この枠組みは、インシデント構成がアクター固有の属性を形作ること、属性は能力、完全性、公正性、関係評価を知らせること、そして公的なモラル化は、インシデントをスキャンダルにエスカレートする必要がないことを示唆している。 この理論は、アルゴリズムが何らかの設定でネガティブなブランド反応をバッファリングできる一方で、ロボットやチャットボットの失敗は関連する会社に責任を移すことができるという調査結果の一致を提供する。 これは、タイムリーな通知、理解不能な説明、役割責任の認識、治療、修正の証拠、会話を組み合わせた、説明責任のある透明性を提案された応答構成として導入する。 この証拠は、責任、信頼、満足度、企業評価、コミュニケーションの信頼性に関する条件付き、近縁な推論を、耐久性のある評価、ブランドの株式、または市場パフォーマンスに関する主張よりも強く支持している。

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