【摘要】[目的 /意义]鉴于社交媒体推荐算法所带来的众多算法负面问题，研究社交媒体用户在重大突发公共卫生事件下的算法抵抗行为，对我国的应急管理和舆情治理具有应用价值。[方法 /过程]基于福格行为模型（FBM模型）和风险信息寻求与处理模型（RISP模型）构建重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播中的算法抵抗行为影响机理模型，并利用问卷调查和结构方程方法进行实证检验。[结果 /结论 ]研究发现，触发维的感知风险变量正向影响负面情感反应；动机维的信息不充分变量正向影响算法抵抗行为。能力维的算法功能感知会通过信息不充分影响算法抵抗行为，算法FEAT感知直接影响算法抵抗行为。为重大突发公共卫生事件下社交媒体信息传播的算法抵抗行为研究提供新的理论视角和分析框架，对推动重大突发公共卫生事件的社交媒体算法治理和应急舆情管理提供参考和借鉴。