طراحی مدل خطمشیگذاری کلاندادههای مؤثر بر رشد اقتصاد دیجیتال استارتآپها

نویسندگان

    مهدی افچنگی دانشجوی دکتری، گروه مدیریت دولتی، واحد ساری، دانشگاه آزاد اسلامی، ساری، ایران
    کرم سینا * استادیار، گروه حسابداری، دانشگاه ملی ومهارت، دانشکده فنی امام محمد باقر (ع)، ساری، ایران Ksina@tuv.ac.ir
    چنگیز محمدی زاده گروه مدیریت دولتی، واحد ساری. دانشگاه آزاد اسلامی، ساری، ایران
    ندا نفری استادیار گروه مدیریت دولتی، واحد تهزان شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

خط مشی گذاری, کلان داده­, رشد اقتصاد دیجیتال,  استارت آپ

چکیده

هدف: هدف پژوهش حاضر طراحی یک مدل خطمشیگذاری کلاندادههای مؤثر بر رشد اقتصاد دیجیتال استارتآپها و اعتباریابی خبرگانی آن در بستر تهران بزرگ بود. روششناسی: پژوهش با رویکرد کیفیِ متوالی اجرا شد. در مرحله طراحی مدل، از نظریه دادهبنیاد با رهیافت نظاممند (کدگذاری باز، محوری و انتخابی) و ابزار مصاحبه نیمهساختاریافته استفاده شد. مشارکتکنندگان مرحله طراحی شامل اعضای هیئت علمی رشتههای مرتبط، مدیران استارتآپها و کارآفرینان، کارشناسان دولتی/سیاستگذاران و تحلیلگران داده/متخصصان فناوری اطلاعات بودند که با نمونهگیری گلولهبرفی تا اشباع نظری انتخاب شدند (21 خبره). برای اعتبارپذیری و اتکاپذیری، بازنگری و بازبینی خبرگانی و توافق درونموضوعی (0/79) بهکار رفت. در مرحله اعتباریابی، روش دلفی در سه دور با چکلیست خبرسنجی و تحلیل توصیفی در SPSS انجام شد (17 خبره؛ نمونهگیری هدفمند). پایایی چکلیست با آزمون مجدد 0/89 بهدست آمد. یافتهها: خروجی نظریه دادهبنیاد به استخراج 510 کد اولیه، حذف 389 کد تکراری و تثبیت 121 شاخص انجامید که در قالب 27 مقوله فرعی و 11 طبقه اصلی سازماندهی شدند و نهایتاً در مدل پارادایمی ششبعدی (شرایط علّی، زمینهای، مداخلهای، پدیده محوری، راهبردها و پیامدها) قرار گرفتند. در دور سوم دلفی، ضرایب هماهنگی کندال برای ابعاد علّی (0/854)، زمینهای (0/902)، مداخلهای (0/929)، راهبردها (0/898) و پیامدها (0/918) حاکی از اجماع بالای خبرگان درباره مؤلفهها بود. از نظر رتبه اهمیت در دور سوم، «زیرساخت و دسترسی داده» در شرایط علّی، «پویایی اقتصادی و ریسک کلان» در شرایط زمینهای، «تأمین مالی اجرایی» در شرایط مداخلهای، «عملیات مدل و داده» در راهبردها و «رشد ارزش اقتصادی» در پیامدها بالاترین میانگینها را کسب کردند. نتیجهگیری: مدل نهایی، چارچوبی یکپارچه برای خطمشیگذاری کلانداده در رشد اقتصاد دیجیتال استارتآپها ارائه میکند که همزمان بر زیرساخت/حکمرانی داده، ظرفیتسازی اکوسیستم، سازوکارهای همراستاسازی و اجرای سیاست، و نظام سنجش اثر و پیامدهای اقتصادی–اجتماعی تکیه دارد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Akter, S., Hossain, M. A., Lu, Q., & Shams, S. M. R. (2021). Big data-driven strategic orientation in international marketing. International Marketing Review, 38(5), 927-947. https://doi.org/10.1108/IMR-11-2020-0256

Azharudheen, A. M., & Kiruthika, S. (2025). Big Data and AI-Driven Institutional Policy Formulation for Evidence-Based Decision Making in OBE. 452-478. https://doi.org/10.71443/9789349552531-17

Baghdadi, M., Mohammadi, M., Elyasi, M., & Reza, R. (2021). Identifying Factors Influencing the Development of Startup Business Models in Line with Startup Maturity Stages. Journal of Technology Development Management, 9(4), 11-43. https://jtdm.irost.ir/article_1166.html?lang=en

Bahrami, F., Kanaani, F., Turkena, E., Moein, M. S., & Shahbazi, M. (2021). Key Challenges of Big Data Startups: An Exploratory Study in Iran. Journal of Management Studies, 14(2), 273-289. https://www.researchgate.net/publication/360565165_Key_challenges_in_big_data_startups_An_exploratory_study_in_iran

Benoit, D. F., Lessmann, S., & Verbeke, W. (2020). On realising the utopian potential of big data analytics for maximising return on marketing investments. Journal of Marketing Management, 36(3-4), 233-247. https://doi.org/10.1080/0267257X.2020.1739446

Blum, S. (2018). The multiple-streams framework and knowledge utilization: Argumentative couplings of problem, policy, and Politics Issues. European Policy Analysis, 4(1), 94-117. https://doi.org/10.1002/epa2.1029

Chen, B., Nie, G., Jiang, S., & Hu, N. (2022). Research on the big data-based product quality data package construction and application. 2022 4th International Conference on Advances in Computer Technology, Information Science and Communications (CTISC),

Cheng, H., & Qiu, L. (2023). Government-Supported E-Commerce Infrastructure and Entrepreneurship in Underdeveloped Regions.

Concilio, G., Pucci, P., Vecchio, G., & Lanza, G. (2019). Big data and policy making: Between real time management and the experimental dimension of policies. In S. Misra, O. Gervasi, & B. Murgante (Eds.), Computational Science and Its Applications - ICCSA 2019 (Vol. 11620, pp. 190-203). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24296-1_17

Cukier, D., & Kon, F. (2018). A maturity model for software startup ecosystems. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 7(1), 1-32. https://doi.org/10.1186/s13731-018-0091-6

Gholipour Soteh, R. E., & Esmaeili Rad, H. (2024). Designing a digital banking policy implementation model based on big data utilization in Iranian state-owned banks. Public Administration Management, 16(4), 825-851. https://journals.srbiau.ac.ir/article_13794.html

Hossin Md, A., Du, J., Mu, L., & Isaac Owusu, A. (2023). Big Data-Driven Public Policy Decisions: Transformation Toward Smart Governance. Sage Open, 1-19. https://doi.org/10.1177/21582440231215123

Ibrahim Abdulla Mohammad Aldallal, A., & Yahya, M. Y. (2024). The Effect of Big Data Analytics on Predictive Policing: The Mediation Role of Crisis Management. Revista De Gestão Social E Ambiental, 18(2), e6033. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n2-119

Lee, J. W. (2020). Big data strategies for government, society and policy-making. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(7), 475-487. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no7.475

Ma, L., & Sun, B. (2020). Machine learning and AI in marketing - Connecting computing power to human insights. International Journal of Research in Marketing, 37(3), 481-504. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2020.04.005

Mamatzhonovich, O. D., Khamidovich, O. M., & Esonali o'g'li, M. Y. (2022). Digital economy: essence, features and stages of development. Academicia Globe: Inderscience Research, 3(04), 355-359.

Merhi, M. I., & Bregu, K. (2020). Effective and efficient usage of big data analytics in public sector. Transforming Government: People, Process and Policy, 14(4), 605-622. https://doi.org/10.1108/TG-08-2019-0083

Pourezzat, A. A., Esmaeili Givi, M. R., & Mahmoudi, M. (2021). The Functions of Open Data in Enhancing the Public Policy Cycle: Analyzing Capacities and Challenges. 4th Conference on Governance and Public Policy,

Ranjan, J., & Foropon, C. (2021). Big data analytics in building the competitive intelligence of organizations. International Journal of Information Management, 56, 102231. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102231

Rashid, A., Baloch, N., Rasheed, R., & Ngah, A. H. (2024). Big data analytics-artificial intelligence and sustainable performance through green supply chain practices in manufacturing firms of a developing country. Journal of Science and Technology Policy Management.

Santisteban, J., & Mauricio, D. (2017). Systematic literature review of critical success factors of information technology startups. Academy of Entrepreneurship Journal, 23(2), 1-23. https://www.researchgate.net/publication/322094432_Systematic_literature_review_of_critical_success_factors_of_Information_Technology_startups

Sāyemiri, A., & Shāyesteh, M. (2023). Investigating the Effects of Digitalization and Energy Intensity on Economic Growth in Selected MENA Countries. Semnan University Econometric Modeling Quarterly, 8(4), 43-65. https://jem.semnan.ac.ir/article_8208.html?lang=en

Sedighian, N., Haji Aliakbari, F., Doroudi, H., & Lotfizadeh, F. (2023). Presenting a Model of the Consequences of Interactive Advertising Visual Metaphors on Consumer Behavior Using the Delphi Technique. Consumer Behavior Studies, 10(1), 185-213. https://cbs.uok.ac.ir/article_62555.html?lang=en

Shah, S. I. H., Peristeras, V., & Magnisalis, I. (2021). Government big data ecosystem: Definitions, types of data, actors, and roles and the impact in public administrations. Journal of Data and Information Quality, 13(2), 1-25. https://doi.org/10.1145/3425709

Supriyanto, E. E., Warsono, H., & Herawati, A. R. (2021). Literature Study on the Use of Big Data and Artificial Intelligence in Policy Making in Indonesia. Administratio: Jurnal Ilmiah Administrasi Publik dan Pembangunan. https://www.researchgate.net/publication/356852155_Literature_Study_on_the_Use_of_Big_Data_and_Artificial_Intelligence_in_Policy_Making_in_Indonesia

Van Veenstra, A. F., & Kotterink, B. (2017). Data-driven policy making: The policy lab approach. In P. Parycek, Y. Charalabidis, A. V. Chugunov, P. Panagiotopoulos, T. A. Pardo, E. Sæbø, & E. Tambouris (Eds.), Electronic participation (Vol. 10429, pp. 100-111). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64322-9_9

Wahyudi, M., Meilinda, V., & Khoirunisa, A. (2022). The Digital Economy's Use of Big Data Technologies and Data Science. International Transactions on Artificial Intelligence, 1(1), 62-70. https://doi.org/10.33050/italic.v1i1.167

Wan, L. J. (2020). Big Data Strategies for Government, Society and Policy-Making. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(7), 475-487. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no7.475

Wang, D., Zhou, T., & Wang, M. (2021). Information and communication technology (ICT), digital divide and urbanization: Evidence from Chinese cities. Technology in Society, 64, 101516. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101516

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۷/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۷/۰۱

بازنگری

۱۴۰۴/۱۱/۱۴

پذیرش

۱۴۰۴/۱۱/۲۱

شماره

نوع مقاله

مقالات

ارجاع به مقاله

افچنگی م.، سینا ک.، محمدی زاده چ.، و نفری ن. . (1405). طراحی مدل خطمشیگذاری کلاندادههای مؤثر بر رشد اقتصاد دیجیتال استارتآپها. مدیریت پویا و تحلیل کسب و کار، 1-26. https://dmbaj.org/index.php/dmba/article/view/325

مقالات مشابه

1-10 از 289

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.