组织越来越多地使用大语言模型（LLM）对员工反馈进行摘要，再将摘要传递给管理层。这一未审计的中间层会削弱已表达的声音。我们提出 声音保留/表征比率（Voice Retention / Representation Ratio，VRR）指标，用以量化摘要过程中的表征偏差，并在一家全球专业服务公司的双语（英/德）语料库上进行实验。该语料库包含 2,586 条自由文本回应。实验发现：
- 员工更倾向于提供批评而非赞扬，隐藏赞扬的概率是表达批评的 82 倍。
- 在 45 份领导层摘要中，筛选机制基于主题流行度而非情感倾向：批评更容易被保留，而仅出现一次的关注点会被丢弃 86%。短句和仅德文的内容在同一维度上损失更大（主题保留率 0.14 对比 0.74，德文方向性更差）。
- 控制出现频率后，情感本身对保留率没有显著独立影响；损害主要由出现频率驱动，这一点是仅基于情感的审计所忽视的。
我们进一步设计了一个针对性提示（prompt），仅能恢复已命名的主题，未能提升整体保留率。本文贡献三点：VRR 指标的定义、真实业务场景下的实证结果、以及一张细化的声音保留卡片用于后续审计。
点评