طراحی مدل خطمشیگذاری کلاندادههای مؤثر بر رشد اقتصاد دیجیتال استارتآپها
کلمات کلیدی:
خط مشی گذاری, کلان داده, رشد اقتصاد دیجیتال, استارت آپچکیده
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
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
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 MAhdi Afchangi, Karam Sina, Changiz Mohammadi Zadeh, Neda nafari (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.