ORIGINAL_ARTICLE
مرور نظاممند ابعاد پذیرش تجارت اجتماعی توسط مشتریان
حدود یک دهه از توجه به تجارت اجتماعی، بهعنوان پارادایمی نوین در حوزه تجارت و کسبوکار میگذرد. نخستین تلاش برای کاربرد این پارادایم، بررسی فرایند پذیرش آن است. هدف اصلی این پژوهش، بررسی فرایند پذیرش تجارت اجتماعی از دیدگاههای مختلف و تحلیل شکاف تحقیقاتی است. دیدگاههای بررسی شده عبارتاند از: تمرکز بر مراحل پذیرش، تئوریهای پایهای استفاده شده، همآفرینی ارزش، نوع و میزان مشارکت مشتری، توجه به فضای نوآوری، نوع رسانه استفادهشده، تمرکز جغرافیایی مطالعات، نوع تراکنشهای کسبوکار، عوامل تأثیرگذار و تأثیرپذیر و نوع تأثیر آنها، حوزههای تمرکز موضوعی و کاربردی، انواع روشهای اجرای پژوهش، ابزارهای تحلیل داده و تمرکز بر نمونههای آماری. بر این اساس، 203 مقاله که بهصورت مستقیم یا غیرمستقیم بر پذیرش تجارت اجتماعی تأثیرگذار بودند، شناسایی و بررسی شدند. بازۀ زمانی برای انتخاب مقالهها، از سال 2010 تا 2020 در نظر گرفته شد. مرور نظاممند، بر اساس خطمشی ایبیاسای انجام گرفت. مقالههای نهایی، پس از جستوجو و غربال در 11 پایگاه علمی انتخاب و با دو رویکرد تحلیل کمّی و تحلیل شکاف، بررسی شدند. تحلیل کمّی نشان داد که تئوریهای حوزه پذیرش و کاربرد تکنولوژی در پژوهشها بیشترین تعداد بودند؛ از بین پلتفرمها، شبکههای اجتماعی بیشترین کاربرد را داشتند و مهمترین عامل تأثیرگذار بر پذیرش، عامل اعتماد بود. از نظر تفکیک جغرافیایی، قاره آسیا و بر اساس کشورها، چین و آمریکا بیشترین تعداد پژوهشها را داشتند. بر اساس نتایج تحلیل شکاف در بخش کمّی پژوهش، تمرکز بر پذیرش تجارت اجتماعی در کسبوکارهای خدماتمحور، بهکارگیری روشهای کیفی و ارائه مدل، تمرکز بر پلتفرمهای تجارت الکترونیک و مجهز کردن آنها به سازههای تجارت اجتماعی و تمرکز بر تراکنشهای کسبوکار با کسبوکار، خلأهای پژوهشی شناسایی شدند.
https://www.aimj.ir/article_134763_211740ca1425803702d7bdce1e08dac9.pdf
2023-06-03
1
34
10.22034/aimj.2021.134763
تجارت اجتماعی
مرور نظاممند
پذیرش نوآوری
تحلیل شکاف
نسیبه
پوطی
pouti.np@gmail.com
1
مربی، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه سید جمال الدین اسدآبادی، همدان، ایران و دکتری تخصصی، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
محمدتقی
تقوی فرد
drtaghavaifard@gmail.com
2
دانشیار، مهندسی صنایع، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
محمدرضا
تقوا
tagha@atu.ac.ir
3
استاد، مدیریت سیستمها، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
محمد
فتحیان
fathian@iust.ac.ir
4
استاد، مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت، تهران، ایران
AUTHOR
Abed, S., Dwivedi, Y., Williams, M. (2015). Social Media as a Bridge to E-commerce Adoption in SMEs: A Systematic Literature Review. The Marketing Review, 15(1), 39-57.
1
Aghakhani, N., Karimi, J. & Salehan, M. (2018). A Unified Model for the Adoption of Electronic Word of Mouth on Social Network Sites: Facebook as the Exemplar. International Journal of Electronic Commerce, 22(2), 202-231.
2
Al-Adwan, A.S., Kokash, H. (2019). The Driving Forces of Facebook Social Commerce. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 14(2), 15-32.
3
Badilescu-Buga, E. (2013). Knowledge behavior and social adoption of innovation. Information Processing and Management, 49(3), 902–911.
4
Baker, J. (2011). The Technology–Organization–Environment Framework, Department of Management Information Systems, School of Business and Management, American University of Sharjah.
5
Baker, J. (2012). The technology-organization-environment framework, Information systems theory, Chapter 12, Springer publication.
6
Bano, M. and Zowghi, D. (2015). A systematic review of the relationship between user involvement and system success. Information and Software Technology, 58, 148-169.
7
Ben Yahia, I., Al-Neama, N. & Kerbache, L. (2018). Investigating the drivers for social commerce in social media platforms: Importance of trust, social support, and the platform perceived usage. Retailing and Consumer Services, 41, 11–19.
8
Birkinshaw, J., Hamel, G. and Mol, M.J. (2008). Management innovation. Academy of Management Review, 33(4), 825-845.
9
Busalim, A. H., Ghabban, F., Che Hussin, A. R. (2021). Customer engagement behaviour on social commerce platforms: An empirical study. Technology in Society, 64. doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101437.
10
Chen, C.H. (2011). The Rise of Co-Creative Consumers: User Experience Sharing Behavior in Online Communities, Ph.D. Thesis, Queensland University of Technology.
11
Cho, E., Son, J. (2019). The effect of social connectedness on consumer adoption of social commerce in apparel shopping. Fashion and Textiles. 6. doi.org/10.1186/s40691-019-0171-7.
12
Chong, A.Y.L., Lacka, E., Li, B., Chan, H.K. (2018). The Role of Social Media in Enhancing Guanxi and Perceived Effectiveness of E-commerce Institutional Mechanisms in Online Marketplace. Information and Management, 55(5), 621-632.
13
Damanpour, F. (2014). Footnotes to research on management innovation. Organization Studies, 39(5), 1265-1285.
14
Ford, N. (2005). New cognitive directions. In A. Spink & C. Cole (Eds.), New directions in cognitive information retrieval (pp. 81–96). Dordrecht, The Netherlands: Springer.
15
Friedrich, T. (2015). Analyzing the Factors that Influence Consumers’ Adoption of Social Commerce – A Literature Review, Twenty-first Americas Conference on Information Systems, Puerto Rico, 2015.
16
Friedrich, T., Schlauderer, S., Overhage, S. (2019). The impact of social commerce feature richness on website stickiness through cognitive and affective factors: An experimental study. Electronic Commerce Research and Applications, 36. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2019.100861
17
Gottlieb, B. H., Bergen. A. E. (2010). Social support concepts and measures. Psychosomatic Research, 69(5), 511-520.
18
Hajli, M. (2013). A research framework for social commerce adoption, Information Management & Computer Security, 21(3), 144-154.
19
Hajli, N. (2013). A research framework for social commerce adoption. Information Management & Computer Security, 21(3), 144-154.
20
Hajli, N. (2015). Social commerce constructs and consumer’s intention to buy. Information Management, 35, 183–191.
21
Hajli, N., Sims, J. (2015). Social commerce: The transfer of power from sellers to buyers. Technological Forecasting & Social Change, 94, 350–358.
22
Han, H., Xu, H., and Chen, H. (2018). Social commerce: A systematic review and data synthesis, Electronic Commerce Research and Applications, 30, 38–50.
23
Hecker, A., Ganter, A. (2013). The influence of product market competition on technological and management innovation: Firm level evidence from a large scale survey. European Management Review, 10(1), 17-33.
24
Hefetz, A., Warner, M. (2004). Privatization and its reverse: Explaining the dynamics of the government contracting process. Journal of Public Administration Research and Theory, 14(2), 171-190.
25
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی مدل ارزیابی زیرساختهای سازمانی در ارائه خدمات الکترونیکی با رویکرد هوش تجاری (نمونه پژوهشی: شرکتهای خصوصی خدمات الکترونیک استان اصفهان)
پژوهش حاضر با هدف طراحی مدل ارزیابی زیرساختهای سازمانی در ارائه خدمات الکترونیکی با رویکرد هوش تجاری بهروش آمیخته انجام شد. در بخش کیفی، ضمن مطالعه ادبیات موضوع، با مدیران و کارشناسان ارشد فعال در حوزه خدمات الکترونیک، ده مصاحبه نیمهساختاریافته انجام شد. یافتهها با استفاده از کدگذاری بهروش تحلیل تم تجزیه و تحلیل شدند. بهمنظور بازبینی و کدگذاری با استفاده از روش دلفی، پژوهشگر در چهار مرحله به 135 کد دست یافت. روایی کدها با استفاده از روایی محتوایی لاوشه 86/0 و ضریب توافق کندال 78/0 برآورد شد. در ادامه، دادهها در قالب چهار تم اصلی مبتنی بر رویکرد هوش تجاری (فنی، مدیریت، محصول و استراتژیک)، بیست تم فرعی و 135 شاخص دستهبندی شدند و مدل مد نظر طراحی شد. در بخش کمی، 270 نفر از متخصصان با روش نمونهگیری سرشماری انتخاب شدند. روایی پرسشنامه بهوسیله روایی سازه و پایایی آن، با استفاده از ضریب آلفای کرونباخ 87/0 برآورد شد. پس از تجزیه و تحلیل دادهها در نرمافزار AMOS مشخص شد که بارهای عاملی همه مؤلفهها و زیرمؤلفهها، در وضعیت مطلوبی قرار دارند.
https://www.aimj.ir/article_136807_67dac14ea1bb43084e6f4f1f62dca338.pdf
2021-08-23
35
62
10.22034/aimj.2021.136807
خدمات الکترونیک
زیرساختهای سازمانی
هوش تجاری
رسول
هیهاوند زواری پور
r_heihavandi@yahoo.com
1
گروه مدیریت، واحد نجف‎آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف‎آباد، ایران
AUTHOR
اکبر
اعتباریان
etebariakbar@gmail.com
2
گروه مدیریت، واحد نجفآباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجفآباد، ایران
LEAD_AUTHOR
اکبر
نبیاللهی
drkhshn_s@yahoo.com
3
دانشکده مهندسی کامپیوتر، واحد نجف‎آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف‎آباد، ایران
AUTHOR
امیررضا
نقش
ar.naghsh@khuisf.ac.ir
4
گروه مدیریت، واحد اصفهان (خوراسگان)، دانشگاه آزاد اسلامی، خوراسگان، ایران
AUTHOR
باقرینژاد، جعفر؛ ستاری، هاله (1391). مدل ارزیابی آمادگی الکترونیکی سازمانها در ایران جهت بهکارگیری خدمات فناوری اطلاعات و ارتباطات با استفاده از فرایند تحلیل سلسلهمراتبی. مطالعات مدیریت فناوری اطلاعات، 1(2)، 1-23.
1
بخشنده، سمیه؛ رحمتی، محمدحسین (1395). بررسی همراستایی قابلیتها و اجزای هوش تجاری در راستای ایجاد مزایای هوش تجاری (مطالعه موردی: شرکتهای کوچک و متوسط شهر تهران). مدیریت و فناوری اطلاعات، 8 (1)، 27-46.
2
تقوا، محمدرضا؛ تقوی فرد، محمدتقی؛ معینی، علی؛ زینالدینی، محمدرضا (1396). مدلی برای دولت هوشمند: تبیین ابعاد دولت هوشمند با استفاده از روش فراترکیب. مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 6(21)، 131-168.
3
خبازی کناری، نغمه؛ فقهی فرهمند، ناصر؛ اصیل، عاطفه (1394). اولویتبندی زیرساختهای لازم برای استقرار شهر الکترونیک مبتنی بر هوش تجاری در شهر تهران. کنفرانس بینالمللی مدیریت، اقتصاد و مهندسی صنایع. تهران.
4
خروشی، اکبر؛ تقیزاده، هوشنگ؛ آقایی بدر، کیوان (1394). ارزیابی میزان آمادگی زیرساخت مخابراتی توسعة دولت الکترونیک. چهارمین کنفرانس و نمایشگاه فناوری اطلاعات و ارتباطات در صنایع نفت، گاز، پالایش و پتروشیمی. تهران.
5
خطیبی، وحید؛ کرامتی، عباس؛ منتظر، غلامعلی (1396). مدلی برای پایش شاخصهای علم و فناوری کشور با رویکرد هوش تجاری. فصلنامه رهیافت، 27 (68)، 25-42.
6
دهقانی کهنه شهری، کاملیا (1397). ارائة مدلی جهت پیادهسازی هوش تجاری و چابکی سازمان با تکیه بر کارمندان. دومین کنفرانس بینالمللی ترکیبات، رمزنگاری و محاسبات. تهران، دانشگاه علم و صنعت ایران.
7
رحیمی، غلامرضا؛ خاتمی، بهزاد؛ شافعیها، سمیه (1388). بررسی الگوهای دولت الکترونیک و مدلهای ارزیابی آمادگی دولت الکترونیک در کشورهای در حال توسعه. دومین کنفرانس بینالمللی شهر الکترونیک. تهران، پژوهشکدة فناوری اطلاعات و ارتباطات جهاد دانشگاهی، شهرداری تهران.
8
رضایی، صلاح؛ میر عابدینی، سید جواد؛ ابطحی، عطاالله (1396). چارچوب مفهومی عوامل مؤثر بر فرایند پیادهسازی سیستم هوشمندی کسبوکار. کنفرانس سالانة پارادایمهای نوین مدیریت در حوزة هوشمندی. تهران، دبیرخانة دائمی کنفرانس، دانشگاه تهران.
9
روحانی، سعید؛ ربیعی ساوجی، سوگل (1395). مدل ارزیابی موفقیت ابزارهای هوش کسبوکار. فصلنامه مطالعات مدیریت فناوری اطلاعات، 4(15)، 29-63.
10
روحانی، سعید؛ حمیدی، هما (1395). چارچوب ارزیابی ماژولهای سیستم بانکداری متمرکز مبتنی بر ویژگیهای هوش تجاری. فصلنامه مدیریت فناوری اطلاعات، 8 (2)، 315-334.
11
سعیدی کیا، مهدی؛ اسکندرپور، کوثر (1393). خدمات الکترونیک (چاپ 1). تهران: انتشارات آها.
12
لاودن، کنت؛ پرایس، لاودن جین (1393). سیستمهای اطلاعات مدیریت (رامین مولاناپور، مهران کرمی، فرزاد حبیبیپور رود سری، مترجمان) (چاپ چهارم).. تهران: انتشارات آتی نگر.
13
نجاری، رضا؛ آهنگری، جعفر (1395). طراحی و تبیین مدل ارزیابی آمادگی الکترونیکی سازمان امور مالیاتی کشور. پژوهشنامه مالیات، 24 (30)، 107-136.
14
Alsabawy, A. Y., Cater-Steel, A. & Soar, J. (2013). IT Infrastructure Services as a Requirement for E-Learning System Success. Computers & Education, 69(2013), 431–451.
15
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using Thematic Analysis in Psychology. Qualitative Research in Psychology, 3 (2), 77-101.
16
Cho, J.M. & Jin, S.K. (2017). Creating the Smart Society: Social and Economic Development through ICT Applications. Telecommunication Development Sector Study Groups. Third Meeting of ITU-D Study Group 2, Geneva, 26–30.
17
Das, A., Harminder, S. & Damien, J. (2017). A Longitudinal Study of E-Government Maturity. Journal of Information & Management, 54(4), 415-426.
18
Heruwidagdo, I.R., Suharjito, Hanafiah, N. & Setiawan, Y. (2021). Performance of Information Technology Infrastructure Prediction Using Machine Learning. 5 th International Conference on Computer Science and Computational Intelligence 2020, 179(2021), 515-523.
19
Ho, C. & Lin, W. (2010). Measuring the Service Quality of Internet Banking: Scale Development and Validation. European Business Review, 22(1), 5-24.
20
Hustad, E., & Olsen, D.H. (2021). Creating a Sustainable Digital Infrastructure: The Role of Service-Oriented Architecture. Centuries on Enterprise Information System/Projman International Conference on Project MANAGEMENT/HCIST International Conference on Health and Social Care Information System and Technologies, 181(2021), 597-604.
21
Joshi, P.R. & Islam, S. (2018). E-Government Maturity Model for Sustainable E-Government Services from the Perspective of Developing Countries. MDPI, Sustainability, 10(6), 1-28.
22
Ndubuisi, G., Otioma, C. & Korku Tetteh, G. (2021). Digital Infrastructure and Employment in Services: Evidence from Sub-Saharan African Countries. Journal of Telecommunications Policy, 1-9.
23
Oliver, G. (2008). Information Culture: Exploration of Differing Values and Attitudes to Information in Organizations. Journal of Documentation, 64(3), 363-385.
24
Pradhan, R.P., Mallik, G. & Bagchi, T.P. (2018). Information Communication (ICT) Infrastructure and Economic Growth: A Causality Evinced By Cross-Country Panel Data. Journal of IIMB Management Review, 30(1), 91-103.
25
Ruikar, K., Anumba, C.J. & Carrillo, P.M. (2006). VERDICT-An e-readiness assessment application for construction companies. Journal of Automaton in Construction, 15(1), 98-110.
26
Selim, H.M. (2010). Hybrid E-Learning Acceptance Model: Learner Perceptions. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 8(2), 313–346.
27
Sharma, P.N., Morgeson, F. V., Mithas, S. & Aljazzaf, S. (2018). An Empirical and Comparative Analysis of E-Government Performance Measurement Model: Model Selection via Explanation, Prediction, and Parsimony. Government Information Quarterly, 35(4), 515-535.
28
Ucakturk, A., Ucakturk, T. & Yavuz, H. (2015). Possibilities of Usage of Strategic Business Intelligence Systems Based on Databases in Agile Manufacturing. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 207(2015), 234-241.
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیر علل سهگانه نظریه شناختی ـ اجتماعی بندورا بر تعامل کاربران با کتابخانههای دیجیتالی دانشگاهی ایران
پژوهش حاضر با هدف شناسایی میزان تأثیر علل سهگانه نظریه شناختی ـ اجتماعی بندورا بر تعامل بازیابی اطلاعات در کتابخانههای دیجیتالی دانشگاهی ایران انجام شد. بدین منظور، 384 نفر از کاربران دانشگاهی در دو مرحله نمونهگیری (تصادفی خوشهای و تصادفی طبقهای)، بهعنوان اعضای نمونه پژوهش انتخاب شدند. پرسشنامه، شامل سه بعد شخصی (شناختی)، رفتاری و محیطی در مجموع دربرگیرنده 60 گویه است. روایی پرسشنامه با استفاده از نظرهای متخصصان و پایایی پرسشنامه نیز با استفاده از روش آلفای کرونباخ 948/0 تأیید شد. بهمنظور تجزیه و تحلیل دادههای کمی مربوط به پرسش پژوهش، از آمار توصیفی و استنباطی با کمک نرمافزار اس.پی.اس.اس و برای بررسی میزان و الگوی ساختاری تأثیر متغیرها، از روش مدلسازی معادلات ساختاری با کمک نرمافراز آموس استفاده شد. نتایج پژوهش در بخش کمی نشان داد که مؤلفه شخصی (شناختی) با ضریب 37/0، مؤلفه رفتاری با ضریب 36/0 و مؤلفه محیطی با ضریب 42/0 در تعامل بازیابی اطلاعات کتابخانههای دیجیتالی دانشگاهی تأثیر دارند. نتایج این پژوهش ضمن بیان تأثیر ابعاد سهگانه نظریه شناختی ـ اجتماعی بر تعامل کاربران کتابخانههای دیجیتالی دانشگاهی حاکی از این مضوع مهم است که تبیین نظری این دیدگاه میتواند بر بسط مدلهای تعاملی بازیابی اطلاعات و بررسی رفتارهای اطلاعیابی کاربران سودمند باشد.
https://www.aimj.ir/article_136853_dd0d5be0d2b63969efeb9b61a529c682.pdf
2021-08-23
63
89
10.22034/aimj.2021.136853
عوامل رفتاری
عوامل محیطی
عوامل شناختی
تعامل اطلاعاتی
بازیابی تعاملی
کتابخانههای دیجیتالی
نظریه شناختی ـ اجتماعی
سمیه
نعمتی لفمجانی
snemati1052@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
فهیمه
باب الحوائجی
f.babalhavaeji@gmail.com
2
دانشیار، گروه علوم ارتباطات و دانششناسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
علیپور حافظی
meh.hafezi@gmail.com
3
استادیار، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشکده روانشناسی و علوم تربیتی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
نجلا
حریری
nadjlahariri@gmail.com
4
استاد، گروه علوم ارتباطات و دانششناسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
AUTHOR
فاطمه
فهیم نیا
fahimnia@ut.ac.ir
5
دانشیار، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
ادبی، حسین، یمینی فیروز، مینا (1397). بررسی رفتار اطلاعیابی در محیط کتابخانههای دیجیتال دانشگاهی (مطالعه موردی: کتابخانة دیجیتالی دانشگاه علامه طباطبایی). دانششناسی، 11(40)، 71-83.
1
ارائة چارچوبی برای بازیابی تعاملی اطلاعات در کتابخانههای دیجیتالی مبتنی بر نظریة شناختی ـ اجتماعی. پژوهشنامة پردازش و مدیریت اطلاعات (علوم و فناوری اطلاعات سابق) . زودآیند تابستان.
2
بهزادی، حسن (۱۳۹۱). تأملی بر نقش باورهای معرفتشناختی در بازیابی اطلاعات و رفتار اطلاعیابی. فصلنامه نظامها و خدمات اطلاعاتی، ۱ (۲)، ۵۹-70.
3
پرهام نیا، فرشاد؛ فرهیان، مجید (1399). مهارت حل مسئله و خودکارآمدی در رفتار اطلاعجویی دانشجویان علوم انسانی در تدوین پایاننامه. فصلنامة مطالعات ملی کتابداری و سازماندهی اطلاعات، 31(1)، 66-78.
4
جلیلی، مطهره؛ براتی، مجید؛ بشیریان، سعید (1393). عوامل پیشبینیکنندة رفتارهای تغذیهای بر اساس تئوری شناختی اجتماعی در زنان باردار مراجعهکننده به مراکز بهداشتی و درمانی شهر تبریز. مجلة آموزش و سلامت جامعه، ۱ (۴)، ۱۱-۲۱.
5
ریسمان باف، امیر؛ فتاحی، رحمتالله (1396). بازشناختی از تعامل انسان و اطلاعات. تهران: انتشارات کتابدار.
6
زره ساز، محمد؛ فتاحی، رحمت الله؛ صنعت جو، اعظم (1394). رفتار راهنمایابی کاربران کتابخانة دیجیتال: عوامل روانشناختی تأثیرگذار بر اساس نظریة رفتار برنامهریزیشده. مطالعات ملی کتابداری و سازماندهی اطلاعات، 26(4)، 13-28.
7
سیف، علیاکبر (1397). روانشناسی پرورشی نوین: روانشناسی یادگیری و آموزش. تهران. انتشارات دوران.
8
صدوقی فرحناز، ولی نژادی علی، وکیلی مفرد حسین، حسن زاده حافظ محمد، بورقی حمید(1390). تعامل در بازیابی اطلاعات و واکاوی مدلهای آن (ویژه نامه ذخیره، بازیابی و مدیریت اطلاعات زمستان ۹۰). پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات، ۲۷ (۲)، 732- ۷۵۸.
9
علیپور حافظی، مهدی (1392). کتابخانههای دانشگاهی دیجیتال در ایران. سخن هفته، شمارة 141، 7 مرداد 1392.
10
فیدل، رایا (2012). تعامل اطلاعاتی انسان رویکردی بومشناختی در رفتار اطلاعاتی. (فریده عصاره و خادمی، مترجمان). تهران: انتشارات کتابدار.
11
مکی زاده، فاطمه؛ بیگدلی، زاهد (1393). نظریة شناخت اجتماعی: رویکردی مؤثر در رفتارهای اطلاعاتی. پژوهشنامة کتابداری و اطلاعرسانی، 4(2)، 131-147.
12
نصیری، ماریا (1395). تدوین و آزمون مدلی علّی برای تبیین رفتار اطلاعاتی جستوجوگران بر پایة نظریة شناختی ـ اجتماعی بندورا از دیدگاه دانشجویان دورة دکتری دانشگاههای استان خوزستان. رسالة دکتری. دانشگاه شهید چمران اهواز. دانشکده علوم تربیتی و روانشناسی.
13
نعمتی لفمجانی، سمیه؛ علیپور حافظی، مهدی؛ بابالحوائجی، فهیمه؛ حریری، نجلا؛ فهیمنیا، فاطمه (1399). نوروزی چاکلی، عبدالرضا (1385). عوامل اصلی در رفتار جستوجوگران اطلاعات. فصلنامة کتابداری و اطلاعرسانی، 9 (1)، 144- 175.
14
نوشین فرد، فاطمه (۱۳۸۴). بررسی عوامل مرتبط با رفتار اطلاعیابی اعضای هیئتعلمی. فصلنامة مطالعات ملی کتابداری و سازماندهی اطلاعات، ۱۶ (۳)، ۳۹-52.
15
یعقوب نوروزی، (۱۳۹۰). تحلیلی بر کاربرمداری رابط کاربر در صفحات وب فارسی کتابخانههای دیجیتالی ایران و ارائة الگوی پیشنهادی. پژوهشنامة پردازش و مدیریت اطلاعات، ۲۶ (3)، ۶۵۵- 675.
16
Albertson, D. (2013), An interaction and interface design framework for video digital libraries. Journal of Documentation, 69(5), 667-692.
17
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
18
Bandura, A. (1999). Social cognitive theory: an agentic perspective. Annual review of psychology, 52, 1-26.
19
Eldakar, M. A. M. & Kenawy, Y. M. (2020). Researcher’s emotions after information retrieval from databases available through the Egyptian Knowledge Bank: Impacts of perceived self-efficacy. The Journal of Academic Librarianship, 46(5), 102173.
20
Fagan, M., Neil, S. & Wooldridge, B. R. (2004). An empirical investigation into the relationship between Computer self-efficacy, anxiety, experience, support and usage. Journal of Computer Information Systems, 44(2), 95-104.
21
Gahlawat, T., Bhatia, P.K. & Mehrotra, D. (2017). The relationship between user preferences in interactive information retrieval evaluation. 2017 6th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), 423-426.
22
Hjørland, B. (2015). Theories are Knowledge Organizing Systems (KOS). Knowledge Organization, 42(2), 113-128.
23
Li, Y., Liu, C. (2019). Information Resource, Interface, and Tasks as User Interaction Components for Digital Library Evaluation. Information Processing and Management, 56, 704-720.
24
Li, Y., Xiao, X. & Tong, X. (2014). Relationships between dimensions of human-computer interaction and users' interaction performance in digital libraries (inChinese). Library & Information Service, 58(2), 38–46.
25
Liu, J. & Shah, C. (2019). Interactive IR user study design, evaluation, and reporting. Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services, 11(2), i-93.
26
Maxwell, D. M. (2019). Modelling search and stopping in interactive information retrieval. PhD thesis, University of Glasgow.
27
Middleton, L., Hall, H. & Raeside, R. (2019). Applications and applicability of Social Cognitive Theory in Information Science research. Journal of Librarianship and Information Science, 51(4), 927-937.
28
Moshfeghi, Y. (2012). Role of emotion in information retrieval. PhD thesis. School of Computing Science. College of Science and Engineering. University of Glasgow.
29
Pembee, P. K. (2014). Factors influencing the use of library information systems by staff and students in Kabarak University (Doctoral dissertation).
30
Ramayah, T. (2006). Interface Characteristics, Perceived Ease of Use and Intention to Use an Online Library in Malaysia. Information Development, 22, 123 - 133.
31
Rutter, S., Clough, P.D. and Toms, E.G. (2018). How the information use environment influences search activities: A case of English primary schools. Journal of Documentation, 75(2), 435-455.
32
Savolainen, R. (2002). Network competence and information seeking on the internet: From definitions towards a social cognitive model. Journal of Documentation, 58(2), 211- 226.
33
Shen, R. Srinivas, N. & Fan, W. (2008). Integration of complex archeology digital libraries: An ETANA-DL experience. Information systems, (33), 699-723.
34
Tsakonas, G. Kapidakis, S. & Papatheodorou, C. (2004). Evaluation of User Interaction in Digital Libraries. Available in: https://www.researchgate.net/publication/228754559 _Evaluation_of_user_interaction_in_digital_libraries
35
Waldman, M. (2003). Freshmen’s use of library electronic resources and self-efficacy. Information Research, 8(2), 1-30.
36
Zhuang, M. Toms, E. and Demartini, G. (2016). The Relationship between User Perception and User Behaviour in Interactive Information Retrieval Evaluation. In: Advances in Information Retrieval. 38th European Conference on Information Retrieval, 20 -23 Mar 2016, Padua, Italy. Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, pp. 293-305.
37
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی و رتبهبندی نیازهای اطلاعاتی مدیران پژوهشی در سامانه مدیریت اطلاعات پژوهشی دانشگاه شهید چمران اهواز
در عصر تکنولوژی و رشد فزاینده اطلاعات، مدیران برای حفظ توان رقابتی با نیازها و مشکلاتی روبهرو هستند که نادیده گرفتن آنها باعث خروج از صحنه رقابت میشود. بر این اساس، هدف پژوهش حاضر، شناسایی و رتبهبندی نیازهای اطلاعاتی مدیران حوزه معاونت پژوهشی دانشگاه شهید چمران اهواز در سامانه مدیریت اطلاعات پژوهشی است. پژوهش حاضر بهلحاظ هدف، از نوع مطالعات کاربردی بوده و از نظر روش، در زمره پژوهشهای کیفی قرار دارد. جامعه پژوهش شامل معاون و مدیر پژوهش، معاونان پژوهشی دانشکدهها و مدیران میشود که در زمان انجام پژوهش در مجموع 20 نفر بودند. دادههای مورد نیاز با کمک مصاحبه نیمهساختاریافته عمیق گردآوری شده و نظرخواهی به روش دلفی انجام شد. برای تجزیه و تحلیل اطلاعات نیز از روش تحلیل کیفی دادهها به روش تحلیل مضمون و نرمافزار اس. پی. اس. اس نسخه 22 استفاده شد. بر اساس یافتههای این پژوهش، نیازهای اطلاعاتی مدیران حوزه معاونت پژوهش دانشگاه شهید چمران اهواز در سامانه مدیریت اطلاعات پژوهشی به شش دسته اطلاعات «منابع انسانی و فیزیکی»، «تولیدات علمی»، «آزمایشگاهی»، «اطلاعات محیط بیرونی»، «حقوقی» و «مالی» تقسیمبندی میشوند که «اطلاعات تولیدات علمی» در اولویت نخست نیازهای شناساییشده قرار دارد. همچنین منبع تهیه نیازهای اطلاعاتی مدیران در منابع چاپی «گزارشهای مکتوب و دستورالعملهای مکتوب» و منابع غیرچاپی«اینترنت و تلفن» است. «مشکلات فرایندی» موجود در سامانه مدیریت اطلاعات پژوهشی در تأمین نیازهای اطلاعاتی مدیران حوزه معاونت پژوهش بیشترین اهمیت را دارد. بر اساس کدگذاری انتخابی، نیازهای اطلاعاتی مدیران حوزه معاونت پژوهش دانشگاه شهید چمران اهواز در شش طبقه کلی قرار داده شدهاند و نشان میدهد که با وجود مشکلات سامانه مدیریت اطلاعاتی پژوهش، مدیران نیازهای اطلاعاتی متنوعی دارند.
https://www.aimj.ir/article_137419_f9a3a0b2c7d988ca22b8b67d84c7c4f3.pdf
2021-08-23
90
107
10.22034/aimj.2021.137419
نیازهای اطلاعاتی
سامانه مدیریت اطلاعات پژوهشی
تصمیمگیری
مدیران پژوهشی
دانشگاه شهید چمران اهواز
شهناز
خادمی زاده
sh_khademizadeh@yahoo.com
1
دانشیار، گروه علم اطلاعات و دانش‏شناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
سحر
شریفی آذر
saharsharifiazar@gmail.com
2
کارشناس ارشد، گروه علم اطلاعات و دانش‎شناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
محمدحسن
عظیمی
azimih@scu.ac.ir
3
استادیار، گروه علم اطلاعات و دانش‎شناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
احمدی، مریم؛ خرمی، فرید؛ زارع، شهرام؛ حسینی اشپلا، راحیل (1390). ارزیابی نیازهای اطلاعاتی سیستم اطلاعات مدیریت معاونت درمان دانشگاههای علوم پزشکی ایران. مجله پزشکی هرمزگان، 15(3)، 191-199.
1
اعظمی، محمد؛ داورپناه، محمدرضا (1392). نیاز اطلاعاتی و رفتار اطلاعیابی در ایران: بررسی متون و مطالعات انجامشده. مجله دانشکده مدیریت و اطلاعرسانی پزشکی، ۱ (۱)، 65 – 79.
2
بناری، فاطمه؛ فرج پهلو، عبدالحسین (1397). بررسی نگرش اعضای هئیتعلمی دانشگاه شهید چمران اهواز درباره مخزن دانش سازمانی این دانشگاه. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات، 33(3)، 1319-1344.
3
حمدی پور، افشین و زوارقی، رسول (1399). تحلیلی بر عوامل و موانع مؤثر بر پذیرش سامانههای مدیریت اطلاعات پژوهش و فناوری (مورد مطالعه: دانشگاه تبریز). کتابداری و اطلاعرسانی، 21(2)، 131- 164.
4
داورپناه، محمدرضا (1386). ارتباط علمی نیاز اطلاعاتی و رفتار اطلاعیابی، تهران: دبیزش و چاپار.
5
رحمانی، عبداله؛ وزیری نژاد، رضا؛ احمدی نیا، حسن؛ رضائیان، محسن (1399). مبانی روششناختی و کاربردهای روش دلفی: یک مرور روایی. مجله دانشگاه علوم پزشکی رفسنجان، 15(5)، 515-538.
6
طیبی، جمال الدین؛ عابدی، قاسم (1382). 2000 نکته مدیریت در علوم پزشکی. تهران: سماط.
7
علیدوستی، سیروس (1386). تعیین ارزش اطلاعات در توجیه سیستمهای پشتیبان تصمیم. نشریه کتابداری و اطلاع رسانی،10(2)، 309-336.
8
قاسمی، سمانه؛ داورپناه، محمدرضا (1395). بررسی نیازهای اطلاعاتی حرفهای و غیرحرفهای اعضای هیئتعلمی دانشگاهها بر مبنای رویکرد تحلیلشناختی کار: مطالعه موردی: دانشگاه فردوسی مشهد. پژوهشنامه کتابداری و اطلاعرسانی (مطالعات تربیت و روانشناسی)، 6 (1)، 186-202.
9
کمالی، محسن؛ ساکتی، پرویز؛ حسینپور، محمد؛ فراستخواه، مقصود (1399). ارزیابی مقایسهای سیستم اطلاعات مدیریت دانشگاهی با روش الگوبرداری جهت ارائه مدل بهینه کاربردی. دوماهنامه علمی ـ پژوهشی رهیافتی نو در مدیریت آموزشی، 11(43)، 19-48.
10
نیکلاس، دیوید (2016). ارزیابی نیازهای اطلاعاتی: ابزارها، فنون و مفاهیم در عصر اینترنت. (نورالله نصراللهی، مترجم). تهران: کتابدار.
11
Ikenwe , I.J and Anaehobi, A.S. (2020). Ability to identify extent of information need and access information as correlates of utilization of digital library resources by lecturers. Digital Library Perspectives, 36 (3), 265-279.
12
Line, M. B. (1969). Information requirements in the social sciences: Some preliminary considerations. Journal of Librarianship, 1(1), 1–19.
13
Miranda, S.V., Tarapanoff, K.M.A. (2008). Information needs and information competencies: a case study of the off-site supervision of financial institutions in Brazil. Information Research, 13(2).
14
Odu, J.O. (2019). Information policies and infrastructure for sustainable development. In Igwe. K.N., Sadiku. S.A. and Edam-Agbor. I.B. (Eds). Themes and Trends in Information Science. Zeh communications, Lagos. pp. 101-110.
15
Peltonen, L.M., Lundgrén-Laine, H., Siirala, E., Löyttyniem, E., Aantaa, R., & Salanterä, S. (2018). Assessing managerial information needs: Modification and evaluation of the Hospital Shift Leaders’ Information Needs Questionnaire. National Library of Medicine, 26(2), 108-119.
16
Revere, D., & Turner, M. (2007). Understanding the information needs of public health practitioners: A literature review to inform design of an interactive digital knowledge management system. Journal of Biomedical Informatics, 40, 410-421.
17
Swanson, J.W., Borum, R., Swartz, M.S. and Monahan, J. (1996), Psychotic symptoms and disorders and the risk of violent behaviour in the community. Criminal Behav. Ment. Health, 6: 309-329. https://doi.org/10.1002/cbm.118.
18
ORIGINAL_ARTICLE
پیشنهاد کاربران تلگرام بر اساس گراف عضویت و سنجش گروهها با داشتن کاربرانی از جامعه هدف
تلگرام پیامرسانی مبتنی بر ابر است که بیش از 500 میلیون کاربر فعال ماهیانه دارد. از ویژگیهای ارائهشده در این پیامرسان میتوان به ایجاد گروه، کانال، ربات و چت مخفی اشاره کرد که قابلیتهای بیشتری از یک پیامرسان، در اختیار کاربران قرار داده است. تلگرام در ایران بهعنوان شبکه اجتماعی استفاده میشود، اما تمامی ویژگیهای یک شبکه اجتماعی همانند یافتن مجموعهای از کاربران را ارائه نمیدهد. یافتن کاربران، برای بازاریابان بهمنظور پیدا کردن جامعه هدف بسیار مفید است. هدف این پژوهش، ارائه روشی برای یافتن کاربران در پیامرسان تلگرام است. در این مقاله، برای پیشنهاد کاربر، از گراف ارتباطی کاربران استفاده شده است. گراف ارتباطی، کاربران را از طریق گروههای مشترک بهیکدیگر متصل میکند. رویکرد پیشنهادی با استفاده از گراف و متغیرهای عددی استخراجشده از سطح گروههای تلگرام، در دو بخش کمی و کیفی پنج پیشنهاد ارائه داده است. بخش کمی، گروهها را بر اساس تعداد و درصد اشتراک با کاربران ورودی مدلسازی میکند. بخش کیفی نیز در ادامه بخش کمی ارائه شده است که گروهها را بر اساس ویژگی تعداد مدیر در هر گروه رتبهبندی میکند. هر یک از پیشنهادهای بخش کمی و کیفی برای تکمیل و رفع نواقص سایر پیشنهادها ارائه شدهاند و هر یک را میتوان روشی جداگانه برای پیشنهاد کاربر در نظر گرفت. دادههای این پژوهش شامل اطلاعاتی در حدود 70 میلیون کاربر و 700 هزار گروه در تلگرام هستند. اطلاعات مد نظر، بهوسیله سامانه ایدهکاو و بهصورت کاملاً قانونی توسط ابزاری که تلگرام در اختیار عموم قرار داده است، به دست آمدهاند. در این مقاله، ارزیابی توسط گروههای محبوب تلگرام، با دو دسته اعتبارسنجی و آزمون، انجام شده است و نتایج آزمایشهای تجربی تکرار نتایج و یکپارچگی روش پیشنهادی را نشان دادهاند. روش پیشنهادی با هدف پوشش کل گراف در دو بخش کمی و کیفی، مؤثر بودن پیشنهادها و کاهش خطای پیشبینی را نسبت به سه پژوهش پیشین نشان داده است.
https://www.aimj.ir/article_138490_dc89040cc3f5dd909f8e1ecb20c443a6.pdf
2021-08-23
108
135
10.22034/aimj.2021.138490
یافتن کاربران
شبکههای اجتماعی
بازاریابی مبتنی بر تلگرام
یافتن جامعه هدف بازاریابان
داود
کریمپور
dkarimpoor@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
AUTHOR
محمد علی
زارع چاهوکی
chahooki@yazd.ac.ir
2
استادیار، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران.
LEAD_AUTHOR
بیگدلو، مهدی؛ هادیان، ناصر (1397). تأثیر کارکردهای شبکههای اجتماعی بر سمتگیریهای فرهنگ سیاسی کاربران دانشگاهی در ایران (مطالعه موردی: وایبر و تلگرام). جامعهشناسی سیاسی جهان اسلام، 6 (12)، 73- 104.
1
هاشمی، سید علی؛ زارع چاهوکی، محمدعلی (1397). توسعه بازاریابی با توصیهگر گروههای پیامرسانها. دوفصلنامه محاسبات و سامانههای توزیعشده، 1 (1)، 21- 30.
2
Al Momani, M. A. M. (2020). The Effectiveness of Social Media Application "Telegram Messenger" in Improving Students’ Reading Skills: A Case Study of EFL Learners at Ajloun University College/Jordan. Journal of Language Teaching and Research, 11(3), 373-378.
3
AlSuwaidan, L., & Ykhlef, M. (2018). Interest-based clustering approach for social networks. Arabian Journal for Science and Engineering, 43(2), 935-947.
4
Asnafi, A. R., Moradi, S., Dokhtesmati, M., & Naeini, M. P. (2017). Using mobile-based social networks by Iranian libraries: The case of telegram messenger. Library Philosophy and Practice, no. 1.
5
Ghaffari, M., Rakhshanderou, S., Mehrabi, Y., & Tizvir, A. (2017). Using social network of telegram for education on continued breastfeeding and complementary feeding of children among mothers: a successful experience from Iran. International Journal of Pediatrics, 5(7), 5275-5286.
6
Ghorbanzadeh, D., & Saeednia, H. R. (2018). Examining telegram users' motivations, technical characteristics, trust, attitudes, and positive word-of-mouth: evidence from Iran. International Journal of Electronic Marketing and Retailing, 9(4), 344-365.
7
Han, X., Wang, L., Farahbakhsh, R., Cuevas, A., Cuevas, R., Crespi, N. & He, L. (2016). CSD: A multi-user similarity metric for community recommendation in online social networks. Expert Systems with Applications, 53(1), 14-26.
8
Hashemi, A., & Zare Chahooki, M. A. (2019). Telegram group quality measurement by user behavior analysis. Social Network Analysis and Mining, 9(1), 33.
9
Hashemi, A., & Zare Chahooki, M. A. (2021). GroupRank: Ranking Online Social Groups Based on User Membership Records. Journal of AI and Data Mining, 9(1), 45-57.
10
Iqbal, M. (2021). Telegram Revenue and Usage Statistics (2020). Accessed 13 February 2021, URL: https://www.businessofapps.com/data/telegram-statistics.
11
Jiang, F., Leung, C. K., & Pazdor, A. G. (2016). Big data mining of social networks for friend recommendation. In 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 921-922.
12
Jibouni, A., Lotfi, D., El Marraki, M., & Hammouch, A. (2018). A novel parameter free approach for link prediction. In 2018 6th International Conference on Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM), 1-6.
13
Karimpour, D., Zare Chahooki, M. A., & Hashemi, A. (2021). Telegram group recommendation based on users' migration. 26th International Computer Conference, Computer Society of Iran (CSICC), 1-6.
14
Karimpour, D., Zare Chahooki, M. A., & Hashemi, A. (2021). User recommendation based on Hybrid filtering in Telegram messenger. 2021 26th International Computer Conference, Computer Society of Iran (CSICC), 1-7.
15
Kumar, P., & Reddy, G. R. M. (2018). Friendship recommendation system using topological structure of social networks. In Progress in Intelligent Computing Techniques: Theory, Practice and Applications, 237-246.
16
Li, S., Song, X., Lu, H., Zeng, L., Shi, M., & Liu, F. (2020). Friend recommendation for cross marketing in online brand community based on intelligent attention allocation link prediction algorithm. Expert Systems with Applications, 139(1), 112839.
17
Lü, L., & Zhou, T. (2011). Link prediction in complex networks: A survey. Physica A: statistical mechanics and its applications, 390(6), 1150-1170.
18
Nobari, A. D., Reshadatmand, N., & Neshati, M. (2017). Analysis of Telegram, an instant messaging service. In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management, 2035-2038.
19
Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook, 1-35.
20
Silva, N. B., Tsang, R., Cavalcanti, G. D. C., & Tsang, J. (2010). A graph-based friend recommendation system using genetic algorithm. In IEEE congress on evolutionary computation, 1-7.
21
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی قابلیت کاربست دادههای کاربران توئیتردر ارزیابی اثربخشی (مورد مطالعه: سازمان صداوسیمای جمهوری اسلامی ایران)
از دیرباز، سازمانها به اثربخشی بهعنوان معیاری از تحقق اهداف ذینفعان توجه داشتهاند. در عصر کنونی، کلیدیترین ذینفع هر سازمان رسانهای، مخاطب و معیار اثربخشی، میزان رضایت اوست. از این رو، در رسانههای بزرگ جهان مدلهای کارآمدی بهمنظور ارزیابی اثربخشی برنامهها از دیدگاه مخاطب طراحی شدهاد که در آنها از دادههای مربوط به شبکههای اجتماعی بهعنوان منبعی مناسب، دقیق و بدون جهتگیری از نیازها و انگیزههای مخاطبان استفاده میشود. هدف این پژوهش، بررسی قابلیت استفاده از دادههای کاربران شبکه اجتماعی توئیتر فارسی در ارزیابی اثربخشی محتوای برنامههای سازمان صداوسیما بوده است. از آنجا که تاکنون برای ارزیابی اثربخشی در سازمان صداوسیما از ابزارهای مصاحبه یا پرسشنامه برای جمعآوری دادهها استفاده شده است و این ابزارها مشکلاتی مانند دروازهبانی اطلاعات ارائهشده از سوی مخاطبان دارند، در این پژوهش قابلیت کاربست دادههای توئیتر بهمنظور ارزیابی اثربخشی برنامهها بررسی شد. این پژوهش در دو فاز انجام شده است. در فاز نخست، بر مبنای مصاحبه عمیق با 15 نفر از خبرگان و تحلیل دادهها به روش تحلیل مضمون الگوی فرایندی مناسب برای ارزیابی اثربخشی محتوای برنامههای سازمان شامل پنج مؤلفه اصلی ورودی، فرایند، خروجی، واحد نظارت، واحد پژوهشها و 26 مؤلفه فرعی استخراج شد. در فاز دوم، دادههای منتشرشده کاربران توئیتر در رابطه با شش مورد از سریالهای پخششده در بازه نه ماه نخست سال 99 به روش نظارتنشده جمعآوری شد و توسط نرمافزارهای رپیدمایندر و ارنج و روش تحلیل محتوا تحلیل شد. بر اساس نتایج، بهمنظور استفاده از دادههای توئیتر در فرایند ارزیابی اثربخشی میتوان از هر دو روش تحلیل دادهها مبتنی بر محتوا و مبتنی بر ساختار شبکه، استفاده کرد. همچنین در بخشهای پیش از برنامهریزی محتوایی و در مرحله پیشتولید، مرحله توزیع و همچنین در مرحله تحلیل و بازخورد از فرایند ارزیابی اثربخشی، میتوان از تحلیل دادههای توئیتر استفاده کرد.
https://www.aimj.ir/article_138542_0990676cc3855642eaee7fd817351cc1.pdf
2021-08-23
136
156
10.22034/aimj.2021.138542
اثربخشی
ارزیابی اثربخشی
دادهکاوی
توئیتر
سازمان صداوسیما
سمیه
لبافی
labafi@irandoc.ac.ir
1
استادیار پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
علی اصغری
کیا
aliasgharkia@yahoo.com
2
استاد روزنامه‎نگاری، دانشکده علوم ارتباطات، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
رضا
عیوضی
rezaeyvazi13711211@gmail.com
3
کارشناسی ارشد، گروه مدیریت رسانه، دانشکده علوم ارتباطات، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران
AUTHOR
حمیدیزاده، محمدرضا؛ نوریان، ذبیح الله (1392). تبیین و ارزیابی فرایند اثربخشی تبلیغات تلویزیونی بر جذب مشتریان (مورد پژوهی بانک صادرات ایران). نوآوری و ارزشآفرینی، 2(3)، 33-46.
1
خجسته، مهدی؛ زارع مهرجردی، یحیی (1396). طراحی مدلی برای اثربخشی بر بینندگان صداوسیما و جلب رضایت و وفاداری آنان با رویکرد پویایی سیستم (مورد مطالعه: شبکه آموزش سیما). مدیریت فرهنگ سازمانی، 3(45)، 709-733.
2
فرهنگی، علی اکبر؛ فیروزیان، محمود؛ موسویان، اکرم سادات (1388). بررسی اثربخشی تبلیغات شرکت ملی گاز ایران در راستای بهینه سازی مصرف. مدیریت بازاریابی، 4(7)، 19-43.
3
لبافی، سمیه؛ کیا، علی اصغر؛ ملکی، مصطفی (1399). شناسایی عوامل مؤثر بر درگیرسازی و مشارکت کاربر در شبکه اجتماعی ـ علمی ریسرچگیت. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات، ۳۶ (۱)، 33 – 62.
4
مشبکی، اصغر؛ بختیاری، حسین (1390). بررسی مسئولیت اجتماعی سازمانی در رسانه ملی. پژوهشهای ارتباطی، 18(2)، 177-208.
5
مؤیدی، معصومه؛ حیاتی، داریوش (1394). ارزیابی اثربخشی برنامههای تلویزیونی کشاورزی از دیدگاه مخاطبان: مورد مطالعه استان فارس. علوم ترویج و آموزش کشاورزی، 11(2)، 165-181.
6
Barbier, G., Liu, H. (2011). Data mining in social media. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-8462-3_12: In: Aggarwal C. (eds) Social Network Data Analytics. .
7
Bifet, A., & Frank, E. (2010). Sentiment Knowledge Discovery in Twitter. International Conference on Discovery Science. Hamilton, New Zealand: University of Waikato. 1-15.
8
Cameron, K.S. (2015). Organizational Effectiveness. Wiley Encyclopedia of Management (11). https://doi.org/10.1002/9781118785317.weom 110202.
9
Cushing, C., & Dekhtyar, A. (2012). Detecting netflix service outages through analysis of twitter posts. Master's Theses ,digitalcommons.calpoly.edu, https://doi.org/10.15368/ theses.2012.55.
10
Cooper, R. P. (2019). Twitter statistics all marketers need to know in 2019. https://blog. hootsuite. com/twitter-statistics, 28.
11
Costa, E. B., Fonseca, B., Santana, M.A., De Arajo, F.F., & Rego, J. (2017). Evaluating the effectiveness of educational data mining techniques for early prediction of students' academic failure in introductory programming courses. Computers in Human Behavior, 73, 247-256.
12
Cox, J. (2013). What Makes a Blockbuster Video Game? An Empirical Analysis of US Sales Data. Managerial and Decision Economics, 35(3), 189-198.
13
Daft, R.L. (2014). Organizational theory and design. California: South Western College.
14
Danubianu, M., & Hapenciuc, V.C. (2008). Improving customer relationship management in hotel industry by data mining techniques. Annals of the University of Craiova, 7(7), 3261-3268.
15
Del Vecchio, M., Kharlamov, A.A., Parry, G. and Pogrebna, G. (2019). Improving Productivity in Hollywood with Data Science: Using Emotional Arcs of Movies to Drive Product and Service Innovation in Entertainment Industries. Journal of the Operational Research Society, 72(5), 1110-1137. https://doi.org/10.1080/01605682.2019.1705194.
16
Drucker, P.F. (1963). Managing for business effectiveness. Harvard Business Review, 41(3), 53- 60.
17
Etzioni, A. (1964). Modern organizations. New Jersey: Prentice-Hall.: Englewood Cliffs.
18
Feng, J., Barbosa, L. D. A. and Torres, V. (2012). Systems and methods for social media data mining. AT&T Intellectual Property I United States Patent 9262517.
19
Gaikar, D.D., Marakarkandy, B. and Dasgupta, C. (2015). Using Twitter data to predict the performance of Bollywood movies. Industrial Management & Data Systems, 111(9), 1604-1621.
20
Green, J. C., and Griesinger, D.W. (1996). Board performance and organizational effectiveness in nonprofit social services organizations. Nonprofit management and Leadership, 6(4), 381-402.
21
Guiora, A., and Park, E. (2017). Hate Speech on Social Media. Philosophia, 45(3), 957–971.
22
Heacock, P. (2003). Cambridge Dictionary of American Idioms. Cambridge: Cambridge University Press.
23
Heracleous, L. (1998). Strategic thinking or strategic planning? Long Range Planning, 31(3), 481-487.
24
Herman, R. D., & Renz, D.O. (1997). Multiple Constituencies and the Social Construction of Nonprofit Organization Effectiveness. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 26(2), 185-206.
25
Hill, Ch.W. L., Jones, G.R. & Schilling, M.A.( 2014). Strategic management: Theory & cases: An integrated approach. Boston: Cengage Learning.
26
Kaya, M., Guven, F. & Toroslu, I.H. (2013). Transfer learning using Twitter data for improving sentiment classification of Turkish political news. Information Sciences and Systems, 26(4), 139-148.
27
Krauss, E. (2000). NHK and Broadcasting Politics. In Broadcasting politics in Japan: NHK and television news, by Ellis. Krauss, 1-21. New York: Cornell University Press.
28
Lanham, R. (2006). The Economics of Attention: Style and Substance in the Age of Information. Chicago: University of Chicago Press.
29
Liao, Sh., Wang, J., Yu, R., Sato, K. and Cheng, Z. (2017). CNN for situations understanding based on sentiment analysis of twitter data. Procedia computer science, 111(C), 376-381.
30
Manzano, E. P. F., Neira, E. & Gavilán, J.C. (2016). Data management in audiovisual business: Netflix as a case study. El profesional de la información, 25(4), 568-577.
31
Naugle, D. A., and Hornik, R.C. (2014). Systematic Review of the Effectiveness of Mass Media Interventions for Child Survival in Low- and Middle-Income Countries. Journal of health communication, 19(1), 190-215.
32
Neely, A., Gregory, M. & Platts, K. (1995). Performance measurement system design: a literature review and research agenda. International Journal of Operations & Production Management, 15(4), 80-116.
33
Papadimitriou, D. & Taylor, P. (2000). Organisational effectiveness of Hellenic national sports organisations: A multiple constituency approach. Sport Management Review, 3(1), 23-46.
34
Pfeffer, J. & Salancik, G.R. (1978). The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective. New York: Harper & Row.
35
Quinn, R. & Rohrbaugh, J. (1983). A spatial model of effectiveness criteria: Towards a competing values approach to organizational analysis. Management science, 29(3), 273-393.
36
Robins, S. (1990). Organizational effectiveness. In Organization Theory, Structure, Design and Application, by S. Robins, 47-80. New Jersey: Englewood cliffs, NH prentice hall.
37
Shankleman, L. K. (2012). The BBC as a business. In Inside the BBC and CNN: Managing Media Organisations, 85-100. London: Routledge.
38
Solomon, S., Nguyen, H., & Liebowitz, J. (2006). Using data mining to improve traffic safety programs. Industrial Management & Data Systems, 106(5), 621-643.
39
Tenopir, C., Volentine, R. & King, D.W. (2013). Social media and scholarly reading. Online Information Review, 37(2), 193-216.
40
Youzheng, Ch., & Ming, G. (2008). Data mining to improve human resource in construction company. International Seminar on Business and Information Management. Wuhan: IEEE. 275–278.
41
Yuchtman, E. & Seashore, S.E. (1976). A System Resource Approach to Organizational Effectiveness. American Sociological Review, 32(6), 891-903.
42
Zhang, J., Yang, X. & Appelbaum, D. (2015). Toward effective big data analysis in continuous auditing. Accounting Horizons, 29(2), 469-476.
43
Zhou, Z., Bandari, R., Kong, J., Qian, H. & Roychowdhury, R. (2010). Information resonance on Twitter: watching Iran." Proceedings of the First Workshop on Social Media Analytics. New York: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/1964858. 1964875.
44
Xu, B. & Recker, M. (2012). Teaching Analytics: A Clustering and Triangulation Study of Digital Library User Data. Journal of Educational Technology & Society, 15(3), 103–115. http://www.jstor.org/stable/jeductechsoci.15.3.103
45
ORIGINAL_ARTICLE
فراتحلیل مطالعات حوزه کاربردپذیری نظام ذخیره و بازیابی اطلاعات کتابخانه مبتنی بر فناوریهای وب معنایی
هدف پژوهش حاضر، فراتحلیل مطالعات حوزهی کاربردپذیری نظام ذخیره و بازیابی اطلاعات کتابخانه، مبتنی بر کاربرد فناوریهای وب معنایی است. روش پژوهش حاضر بر اساس رویکرد، کیفی است. این پژوهش در دو مرحله انجام شده است. در مرحله نخست، بهمنظور شناسایی و ارزیابی کاربرد فناوریهای وب معنایی در نظام کتابخانهای، منابع اطلاعاتی مرتبط در پایگاههای اطلاعاتی فارسی و لاتین شناسایی و جمعآوری شدند. نتیجه حاصل از مرحله نخست پژوهش، 125 منبع اطلاعاتی مرتبط شامل مقالههای مجلات، کنفرانسها و پایاننامههای خارج و داخل کشور بود. در مرحله دوم پژوهش، فراتحلیل مطالعات حاصل از مرحله نخست، مبتنی بر سه شاخص ذخیرهسازی، جستوجو و بازیابی معنایی با استفاده از نرمافزار مکس کیودا انجام شد. نتیجه حاصل از فراتحلیل، به شناسایی چگونگی کاربرد فناوریهای وب معنایی در نظام کتابخانهای و نیز فراوانی کاربرد آنها انجامید. فراتحلیل مطالعات نشان داد که در شاخصهای ذخیرهسازی و جستوجوی معنایی، فناوریهای آر.دی.اف با 50 درصد، هستیشناسی با 25 درصد، دادههای پیوندی با 20 درصد، و اسکاس با 4 درصد و در شاخص بازیابی معنایی، فناوریهای دادههای پیوندی و اف.اُ.اِ.اف. بهترتیب با 20 درصد و 2 درصد کاربردپذیرند. در این پژوهش، فراتحلیل مطالعات سبب ایجاد دیدگاهی جامع از کاربرد فناوریهای وب معنایی در بخشهای سازماندهی و اُپک نظام کتابخانهای شد. بنابراین، بهکارگیری فناوریهای وب معنایی در نظام کتابخانهای به گزینش، نمایش، ارجاع و استفادهی معنایی از منابع دادهای و اطلاعاتی مجموعه منابع اطلاعاتی داخلی و خارجی کتابخانه و افزایش کاربردپذیری نظام کتابخانهای منجر میشود.
https://www.aimj.ir/article_138543_2ea715eec138e7c6e7adfc3ee0a08b76.pdf
2021-08-23
157
178
10.22034/aimj.2021.138543
کاربردپذیری
نظام ذخیره و بازیابی اطلاعات
اسکاس
هستیشناسی
دادههای پیوندی
و اف.اُ.اِ.اف
فریده
کعب عمیر
faridehkabomir@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
فریده
عصاره
f.osareh@scu.ac.ir
2
استاد، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
گزنی
ali.gazni@ricest.ac.ir
3
استادیار رشته علم اطلاعات و دانششناسی گروه آموزشی، مرکز منطقهای اطلاعرسانی علوم و فناوری شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
احمدی فصیح، صدیقه (1381). آشنایی با شبکه جهانی وب. علوم اطلاعرسانی، 18 (2 و 3)، 42-55.
1
ادیب حاجباقری، محسن؛ پرویزی، سرور؛ صلصالی، مهوش (1396). روشهای تحقیق کیفی. تهران: نشر و تبلیغ بشری.
2
پازوکی، فاطمه؛ کشاورزیان، سلما (1398). بیبفریم: چارچوب کتابشناختی نوین در محیط دادههای پیوندی. پژوهشنامه کتابداری و اطلاعرسانی، 9 (2)، 226-241.
3
حاجی احمدی، سیمین (1393). بررسی کاربرد فناوری معنایی برای سازماندهی اطلاعات در نرمافزارهای کتابخانه دیجیتالی. پایاننامه کارشناسیارشد، دانشگاه قم.
4
حسنی، مهرنوش (1390). ارائه یک مدل جامع، جهت آنالیز و توسعه سیستمهای اطلاعاتی مبتنی بر وب. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه شیراز.
5
حسینی بهشتی، ملوکالسادات؛ اژهای، فاطمه (1394). طراحی و پیادهسازی هستیشناسی علوم پایه بر اساس مفاهیم و روابط موجود در اصطلاحنامههای مرتبط. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات (علوم و فناوری اطلاعات سابق)، 30 (3)، 677- 696.
6
زاهدی، راضیه؛ دانش، فرشید؛ اسفندیاری مقدم، علیرضا (1390). سازماندهی محتوای کتابخانههای دیجیتالی با استفاده از نظام ساده سازماندهی دانش. کتابداری و اطلاعرسانی، 14 (3)، 83- 109.
7
سخاوتی، الهه (1390). ارائه چارچوبی جهت انتشار اطلاعات کتابخانه بر پایه اصول دادههای پیوندی. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه پیام نور.
8
شریف، عاطفه (1393). پیوندهای کور، چالشی در ایدهدادههای پیوندی: واکاوی سرعنوانهای موضوعی فارسی. پردازش و مدیریت اطلاعات،30 (1)، 223-244.
9
کریمی، المیرا؛ بابایی، محمود؛ حسینی بهشتی، ملوکالسادات (1398). بررسی ویژگیهای معنایی و هستیشناسانه نظام های بازیابی اطلاعات مبتنی بر اصطلاحنامه و هستیشناسی. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات (علوم و فناوری اطلاعات سابق)، (98)، 1585-1612.
10
ماکویی؛ سرخوش، محمدعلی (1384). استانداردهای کاربردپذیر. تدبیر، 38 (10)، 16-41.
11
متشکرآرانی، زهره؛ عبداللهزاده، احمد؛ شیرازی، حسن (1397). گسترش شبکه واژگان زبان فارسی با روشهای نیمهخودکار و قالب دادههای پیوندی. نشریه فرماندهی و کنترل، 2(3)، 1-22.
12
میرزابیگی، مهدیه (1390). کاربرد هستیشناسی در فرایند بازیابی اطلاعات: مروری بر پژوهشهای جاری و ارائه الگویی مفهومی. ویژهنامه ذخیره، بازیابی و مدیریت اطلاعات، 237-253.
13
میلانی فرد، امید؛ کاهانی، محسن؛ علیپور حافظی، مهدی (1400). استفاده از عناصر هستاننگاری موجود در ساخت هستاننگار جدید: ارائه و آزمون روشی نظاممند مبتنی بر ادغام هستاننگارها. پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات، ۳۶ (۳)، 655- 678.
14
یو، لیانگ (2011). وب معنایی: مرجعی برای مبتدیان، برنامهنویسان و توسعهدهندگان. (علیرضا صالحان، امیرکیوان شفیعی، محمد سرابی و علیاکبر ایزدی رود معجنی، مترجمان). تهران: ناقوس.
15
Antoniou, G., & Van Harmelen, F. (2008). A Semantic Web Primer (2 ed.). Cambridge, Mass.: MIT Press.
16
Bendib, I., Laouar, M., Hacken, R. & Miles, M.) 2014). Semantic ontologies for multimedia indexing (SOMI). Library Hi Tech, 32 (2), 206-218.
17
Binding, C., Gnoli, C. & Tudhope, D. (2021). Migrating a complex classification scheme to the semantic web: expressing the Integrative Levels Classification using SKOS RD. Journal of Documentation, ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/JD-10-2020-0167
18
Brisebois, R. (2017). A Semantic Metadata Enrichment Software Ecosystem (SMESE): its prototypes for Digital Libraries, metadata enrichments and assisted literature reviews. Doctora dissertation, ĕcole de technologie supĕrieure universitĕ du Quebec, Montreal.
19
Chkiwa, M., Jedidi, A. & Gargouri, F. (2017). Semantic / Fuzzy Information Retrieval System. International Journal of Information Technology and Web Engineering, 12 (1), 37-56. doi:10.4018/IJITWE.2017010103
20
Clarke, S. (2008). End user computing: Concepts, methodologies, tools, and applications. New York: Hershey.
21
Ding, H. (2005). Integrating semantic metadata in P2P-based digital libraries. Library Management, 26 (4/5), 218-229. doi:10.1108/01435120510596071
22
Greenberg, J. (2007). Advancing the Semantic Web via Library Functions. Cataloging & Classification Quarterly, 43 (3-4), 203-225. doi:10.1300/J104v43n03_11
23
Haraty, R., & Nasrallah, R. (2018). Indexing Arabic texts using association rule data mining. Library Hi Tech. doi:10.1108/LHT-07-2017-0147
24
International Organization for Standardization (1999). ISO 13407: Human- centered design process for interactive systems. Geneva: International Organization for Standardization.
25
Jokela, T., Iivari, N., Matero, J. & Karukka, M. (2003). The standard of user- centered design and the standard definition of usability: Analyzing ISO 13407 against ISO 9241-11. Rio de Janeiro: CLIHC.
26
Jin, Q. (2021). Enhanced Discovery with Linked Open Data for Library Digital Collections. Technical Services Quarterly, 38 (1), 17-32.
27
Khan, Sh.A. & Bhatti, R. (2018). Semantic Web and ontology-based applications for digital libraries: An investigation from LIS professionals in Pakistan. The Electronic Library 36 (5), 826-841. doi:10.1108/EL-08-2017-0168
28
Kruk, S., & Decker, S. (2005). FOAFRealm: Making Social Collaborative Filtering Real. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/250754015_FOAFRealm_ Making_Social _Collaborative_ Filtering_Real
29
Kumar, S., Ujjal, M. & Utpal, B. (2013). Exposing MARC 21 Format for Bibliographic Data As Linked Data With Provenance. Journal of Library Metadata, 13 (2&3), 212-229. doi:10.1080/19386389.2013.826076
30
Liao, I.E., Hsu, W.C., Cheng, M.S. & Chen, L.P. (2010). A library recommender system based on a personal ontology model and collaborative filtering technique for English collections. The Electronic Library, 28: 386-400. doi:10.1108/02640471011051972
31
Malmsten, M. (2008). Making a library catalogue part of the semantic web. paper presented at the Conference: Proceedings of the 2008 International Conference on Dublin Core and Metadata Applications.
32
McBride, B. (2004). RDF primer. W3C. Retrieved March 17, 2020, from http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-primer20040210
33
Miles, A., Matthews, B., Wilson, M. & Brickley, D. (2005). SKOS: A language to describe simple knowledge structures for the web. In XTech 2005 Conference Proceedings.
34
Mish, G. C. (1989). Websters′s ninth new collegiate dictionary. Springfield: Merriam-Webster.
35
Obradovich, J.H., & Woods, D.D. (1996). Special section: Users as designers: How people cope with poor HCI design in computer-based medical devices. Hum Factors, 38 (4), 574–92. Doi: 10.1518/001872096778827251
36
Robinson, E. (2010). SKOS and the Semantic Web: Knowledge Organization. Metadata, and Interoperability, 1-14. doi:10.46409/sr.OJZH9684
37
Smith, A. (1997). Human-computer factors: A study of users and information systems. London: McGraw-Hill.
38
Styles, R., Ayers, D. & Shabir, N. (2008). Semantic Marc, MARC21 and The Semantic Web. Retrieved from http://ceur-ws.org/Vol-369/paper02.pdf
39
Tang, K. (2013). Research on the Construction of Personalized Active Information Service Model in Digital Library. Advanced Materials Research, 753-755, 3071-3074. doi:10.4028/www.scientific.net/AMR.753-755.3071
40
Valo, A., Hyvönen, E. & Komulainen, V. (2005). A Tool for Collaborative Ontology Development for the Semantic Web. Paper presented at the In Proceedings of International Conference on Dublin Core and Metadata Applications .DC 2005 Madrid, Spain.
41
Vila-Suero, D. & Gomez-Perez, A. (2013). datos.bne.es and MARiMbA: An insight into library linked data. Library Hi Tech 31. doi:10.1108/LHT-03-2013-0031
42
Wang, A.Y. (2005). aSWEEP: Agent-based Semantic Web Enabled Web Portal. Master of Science, Acadia University canada.
43
Yadagiri, N. & Ramesh, P. (2013). Semantic Web and the Libraries: An Overview. international journal of library science, 7 (1), 80-94.
44
Yu, F., Qiu, J. & Lou, W. (2014). Library resources semantization based on resource ontology. Library resources semantization, 32 (3), 22. doi:https://doi.org/10.1108/EL-05-2012-0056
45
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر مقبولیت سیستم هوشمندی کسبوکار بر عملکرد مالی سازمان
سیستم هوشمندی کسبوکار، به عضوی حیاتی برای موفقیت سازمانهای امروزی تبدیل شده است. در رابطه با تأثیر استفاده از این سیستم بر عملکرد مالی شرکتها، پژوهشهای اندکی انجام شده که نتایج ضد و نقیض دارند. هدف مقاله حاضر، بررسی تأثیر مقبولیت سیستم هوشمندی کسبوکار بر عملکرد مالی است. در این مقاله، برای ارزیابی عملکرد سازمانی و عملکرد مالی، از رویکرد کارتهای امتیازی متوازن استفاده شده است. دادههای پژوهش از 82 شرکت خصوصی و دولتی که سیستم هوشمندی کسبوکار را پیاده سازی کردهاند، گردآوری شده و روابط پیشنهادی با روش معادلات ساختاری آزمون شده است. نتایج پژوهش حاکی از آن است که عملکرد مالی سازمان بهطور مستقیم از طریق مقبولیت سیستم هوشمندی کسبوکار بهبود نمییابد. در واقع، مقبولیت سیستم باعث بهبود عملکرد فرایندهای داخلی، مشتریان و یادگیری سازمانی شده و متعاقب آن بهطور غیرمستقیم باعث بهبود عملکرد مالی میشود. از نظر کاربردی، این پژوهش درک مدیران اجرایی در رابطه با نحوه تأثیر سیستم هوشمندی کسبوکار بر عملکرد سازمانی را بهبود میبخشد. مقبولیت این سیستم باعث میشود تا کسب مزیتهای ملموس مالی از دیدگاه بهبود عملکرد فرایندی، مشتری و یادگیری محقق شود. بنابراین، عملکرد مالی آخرین مزیت استفاده از این سیستم است.
https://www.aimj.ir/article_138544_53c73cf6ecb17c26ff60bafb6f919bd1.pdf
2021-08-23
179
200
10.22034/aimj.2021.138544
کسبوکار
عملکرد سازمانی
کارتهای امتیازی متوازن
معادلات ساختاری
ارزش تجاری
حامد
هاشمی
hashemi.epost@gmail.com
1
دانشجوی دکتری مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران
AUTHOR
محمود
البرزی
mahmoudalborzi97@gmail.com
2
استادیار گروه مدیریت، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
رجب زاده قطری
alirajabzadeh@modares.ac.ir
3
دانشیار گروه مدیریت، دانشکده مدیریت، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
Aral, S., & Weill, P. (2007). IT assets, organizational capabilities, and firm performance: How resource allocations and organizational differences explain performance variation. Organization Science, 18(5), 763–780.
1
Arefin, M. S., Hoque, M. R., & Bao, Y. (2015). The impact of business intelligence on organization’s effectiveness: An empirical study. Journal of Systems and Information Technology, 17(3), 263–285.
2
Arnott, D. (2008). Success Factors for Data Warehouse and Business Intelligence Systems. 19th Australasian Conference on Information Systems.
3
Aruldoss, M., Lakshmi Travis, M., & Prasanna Venkatesan, V. (2014). A survey on recent research in business intelligence. Journal of Enterprise Information Management, 27(6), 831–866. https://doi.org/10.1108/JEIM-06-2013-0029
4
Asosheh, A., Nalchigar, S., & Jamporazmey, M. (2010). Information technology project evaluation: An integrated data envelopment analysis and balanced scorecard approach. Expert Systems with Applications, 37(8), 5931–5938. https://doi.org/10.1016/j.eswa. 2010.02.012
5
Bahrami, M., Arabzad, S. M., & Ghorbani, M. (2012). Innovation In Market Management By Utilizing Business Intelligence: Introducing Proposed Framework. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 41, 160–167. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.04.020
6
Ballard, C., Farrell, D. M., Gupta, A., Mazuela, C., & Vohnik, S. (2012). Dimensional Modeling: In a Business Intelligence Environment. IBM Redbooks.
7
Bani, J. (2011). Assessing the relationships among information technology flexibility, IT-business strategic alignment, and information technology effectiveness: An investigation of business intelligence implementation. Capella University.
8
Bhagwat, R., & Sharma, M. K. (2007). Performance measurement of supply chain management: A balanced scorecard approach. Computers and Industrial Engineering, 53(1), 43–62. https://doi.org/10.1016/j.cie.2007.04.001
9
Boyton, J., Ayscough, P., Kaveri, D., & Chiong, R. (2015). Suboptimal business intelligence implementations: Understanding and addressing the problems. Journal of Systems and Information Technology, 17(3), 307–320. https://doi.org/10.1108/JSIT-03-2015-0023
10
Cosic, R., Shanks, G., & Maynard, S. (2012). Towards a business analytics capability maturity model. ACIS 2012: Location, Location, Location: Proceedings of the 23rd Australasian Conference on Information Systems 2012, 1–11.
11
Eckerson, W., & White, C. (2003). Evaluating ETL and data integration platforms. Seattle: The DW Institute.
12
Fink, L., Yogev, N., & Even, A. (2016). Business intelligence and organizational learning: An empirical investigation of value creation processes. Information & Management. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.03.009.
13
Hendricks, K. B., Singhal, V. R., & Stratman, J. K. (2007). The impact of enterprise systems on corporate performance: A study of ERP, SCM, and CRM system implementations. Journal of Operations Management, 25(1), 65–82.
14
Hou, C.-K. (2016). Using the balanced scorecard in assessing the impact of BI system usage on organizational performance. Information Development, 32(5), 1545–1569. https://doi.org/10.1177/0266666915614074
15
Howson, C. (2007). Successful Business Intelligence: Secrets to Making BI a Killer App, 2007.
16
Hsieh, J. J., & Wang, W. (2007). Explaining employees’ extended use of complex information systems. Taylor & Francis.
17
Huang, C. D., & Hu, Q. (2004). Integrating Web services with competitive strategies: A balanced scorecard approach. The Communications of the Association for Information Systems, 13(1), 44.
18
Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (2001). Transforming the balanced scorecard from performance measurement to strategic management: Part I. Accounting Horizons, 15(1), 87–104.
19
Kim, J., Suh, E., & Hwang, H. (2003). A model for evaluating the effectiveness of crm using the balanced scorecard. Journal of Interactive Marketing, 17(2), 5–19. https://doi.org/10.1002/dir.10051
20
Koufteros, X., Verghese, A. J., & Lucianetti, L. (2014). The effect of performance measurement systems on firm performance: A cross-sectional and a longitudinal study. Journal of Operations Management, 32(6), 313–336.
21
Lee, A. H. I., Chen, W. C., & Chang, C. J. (2008). A fuzzy AHP and BSC approach for evaluating performance of IT department in the manufacturing industry in Taiwan. Expert Systems with Applications, 34(1), 96–107. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.08.022
22
Lee, S., Park, S. B., & Lim, G. G. (2013). Using balanced scorecards for the evaluation of “Software-as-a-service.” Information & Management, 50(7), 553–561. https://doi.org/10.1016/j.im.2013.07.006
23
Lonnqvist, A., & Pirttimaki, V. (2006). The measurement of business intelligence. Inf. Syst. Manag., 23(1), 32–40.
24
Maghrabi, R. O., Oakley, R. L., Thambusamy, R., & Iyer, L. S. (2011). The Role of Business Intelligence (Bi) in Service Innovation: An Ambidexterity Perspective. AMCIS.
25
Michalska, J. (2005). The usage of the Balanced Scorecard for the estimation of the enterprise’s effectiveness. Journal of Materials Processing Technology, 162–163, 751–758. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2005.02.227
26
Mungree, D., Rudra, A., & Morien, D. (2013). A framework for understanding the critical success factors of enterprise business intelligence implementation.
27
Naslund, D., Sikander, E., & Oberg, S. (2014). Business Intelligence–a Maturity Model Covering Common Challenges.
28
Nithya, N., & Kiruthika, R. (2021). Impact of Business Intelligence Adoption on performance of banks: A conceptual framework. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 12(2), 3139–3150. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02473-2
29
Olszak, C. M. (2015). Business intelligence and analytics in organizations. In Advances in ICT for Business, Industry and Public Sector (pp. 89–109). Springer.
30
Peters, M. D. M. M. D. M., Wieder, B., Sutton, S. S. G. S. S. G., & Wakefield, J. (2016). Business intelligence systems use in performance measurement capabilities: Implications for enhanced competitive advantage. International Journal of Accounting Information Systems, 21, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.03.001
31
Popovic, A. (2017). If we implement it, will they come? User resistance in post-acceptance usage behaviour within a business intelligence systems context. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 911–921.
32
Popovic, A., Puklavec, B., & Oliveira, T. (2019). Justifying business intelligence systems adoption in SMEs: Impact of systems use on firm performance. Industrial Management & Data Systems, 119(1), 210–228. https://doi.org/10.1108/IMDS-02-2018-0085
33
Pranjic, G. (2011). Influence of business and competitive intelligence on making right business decisions. Ekonomska Misao i Praksa, 1, 271–288.
34
Quaddus, M., & Woodside, A. A. G. (2015). Sustaining Competitive Advantage Via Business Intelligence, Knowledge Management, and System Dynamics (Vol. 22).
35
Richards, G., Yeoh, W., Chong, A. Y.-L., & Popovic, A. (2014). An empirical study of business intelligence impact on corporate performance management. PACIS 2014: Proceedings of the Pacific Asia Conference on Information Systems 2014, 1–16.
36
Rouhani, S., & Mehri, M. (2016). Does ERP have benefits on the business intelligence readiness? An empirical study. International Journal of Information Systems and Change Management, 8(2), 81. https://doi.org/10.1504/IJISCM.2016.079559
37
Rouhani, S., Ashrafi, A., Zare Ravasan, A., & Afshari, S. (2016). The impact model of business intelligence on decision support and organizational benefits. Journal of Enterprise Information Management, 29(1), 19–50. https://doi.org/10.1108/JEIM-12-2014-0126
38
Shen, Y.-C., Chen, P.-S., & Wang, C.-H. (2016). A study of enterprise resource planning (ERP) system performance measurement using the quantitative balanced scorecard approach. Computers in Industry, 75, 127–139. https://doi.org/10.1016/j.compind.2015.05.006
39
Song, Y., Arnott, D., & Gao, S. (2018). Business Intelligence System Use in Chinese Organizations. In Analytics and Data Science (pp. 79–94). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58097-5_7
40
Sparks, B. H. (2014). The relationship of business intelligence systems to organizational performance benefits: A structural equation modeling of management decision making. Capella University.
41
Vitt, E., Luckevich, M., & Misner, S. (2002). Making better business intelligence decisions faster. Microsoft Press.
42
Wongrassamee, S., Simmons, J. E. L., & Gardiner, P. D. (2003). Performance measurement tools: The Balanced Scorecard and the EFQM Excellence Model. Measuring Business Excellence, 7(1), 14–29. https://doi.org/10.1108/13683040310466690
43
Wu, I. L., & Chen, J. L. (2014). A stage-based diffusion of IT innovation and the BSC performance impact: A moderator of technology-organization-environment. Technological Forecasting and Social Change, 88, 76–90. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.06.015
44
Yiu, L. M. D., Yeung, A. C. L., & Cheng, T. C. E. (2021). The impact of business intelligence systems on profitability and risks of firms. International Journal of Production Research, 59(13), 3951–3974. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1756506
45
Yusof, M. M., Kuljis, J., Papazafeiropoulou, A., & Stergioulas, L. K. (2008). An evaluation framework for Health Information Systems: Human, organization and technology-fit factors (HOT-fit). International Journal of Medical Informatics, 77(6), 386–398.
46
ORIGINAL_ARTICLE
اولویتبندی معیارهای چارچوب تجمیعی مدیریت دادههای اقتصادی در کسبوکارهای دانشبنیان مبتنی بر چارچوبهای مدیریت داده
مهمترین هدف پژوهش حاضر را میتوان اولویتبندی معیارهای چارچوب تجمیعی مدیریت دادههای اقتصادی در کسبوکارهای دانشبنیان مبتنی بر چارچوبهای مدیریت داده، با بهرهبرداری از متدلوژی مقایسهای تصمیمگیری چندمعیاره و محاسبههای منطق فازی در محیط نرمافزارهای Expert Choice و Matlab بیان کرد. حجم نمونه آماری این پروژهش، اساتید دانشگاه که در موضوع بررسیشده صاحب نظر هستند و همچنین متخصصان شاغل در کسبوکارهای دانشبنیان شهر تهران، بوده است. از این رو، نظرهای 300 نفر از واجدان شرایط، با استفاده از تکنیک نمونهگیری غیراحتمالی هدفمند، در فاصله زمانی زمستان 1399، جمعآوری شد. از نتایج مهم این پژوهش، میتوان به این مورد اشاره کرد که با توجه به محاسبههای فازی مربوط به اولویتبندی معیارهای پژوهش، مهمترین معیار در خوشه «اجزای معماری دادههای اقتصادی»، «مدل کیفیت داده» با ضریبی برابر با 096/0و معیارهای مهم در خوشه «فرایندهای مدیریت داده در پایگاههای اطلاعاتی»، «عامل خدمات توزیع داده» با ضریب 191/0 و «عامل پروتکل دسترسی به داده» با ضریب 120/0 محاسبه شدند. از طرف دیگر، مهمترین معیار در خوشه «مدلهای دادههای اقتصادی»، «مدل دادههای مفهومی» دارای ضریب فازی 123/0 رتبهبندی شد، زیرا بر پایه تکنیک تصمیمگیری چندمعیاره و محاسبههای منطق فازی دارای بالاترین ضریب فازی هستند.
https://www.aimj.ir/article_138868_325c4d7463ac51d9dca2f0e2fa6baf76.pdf
2021-08-23
201
220
10.22034/aimj.2021.138868
مدیریت داده
دادههای اقتصادی
چارچوب مدیریت داده DMBOK
ارزش اطلاعات
تصمیمگیری چندمعیاره MCDM
علی
کاظمی
ali.kazemi1359@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه علم اطلاعات و دانش‎شناسی، پردیس بینالملل، دانشگاه تهران، کیش، ایران
LEAD_AUTHOR
نادر
نقشینه
naghsh@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه علم اطلاعات و دانش‎شناسی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
مهشید
التماسی
eltemasi@ut.ac.ir
3
دانشیار، گروه علم اطلاعات و دانش‎شناسی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
آذر، عادل؛ فرجی، حجت (1389). علم مدیریت فازی (چاپ چهارم). مؤسسه کتاب مهربان نشر. مرکز مطالعات مدیریت و بهرهوری ایران (وابسته به دانشگاه تربیت مدرس).
1
الهی، شعبان؛ مرعشی پور، امید؛ حسنزاده، علیرضا (1393). ارائه چارچوب حاکمیت دادههای بزرگ توانمندساز مدیریت جریان دانش. مورد مطالعه: بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران. چهارمین همایش ملی بانکداری الکترونیک و نظامهای پرداخت، تهران، پژوهشکده پولی و سازمانی.
2
الهی، شعبان؛ رشیدی، مصطفی؛ صادقی، محمود (1394). طراحی سامانه خبره فازی برای مدیر عالی حریمخصوصی در حوزه تبادلات الکترونیک دولت و کسبوکارها. نشریه مدیریت تکنولوژی دانش، 7(3)، 511- 530.
3
توربان، افرایم؛ ولونینو، لیندا؛ پولارد، کارول؛ سیسپور، جنیس سی؛ لایی، لیندا؛ چیونگ، کریستی، کریستوبال، چیونگ (1396). مدیریت دادهها و امنیت اطلاعات در کسبوکارها. دسته کتابهای تئوری سازمان، کتابهای تجارت الکترونیک، انتشارات کتابدار.
4
حبیبی، آرش؛ ایزدیار، آزیتا (1393). تصمیمگیری چندمعیاره فازی. انتشارات کتیبه گیل: سیمای دانش.
5
سهرابی، بابک؛ ایرج، حمیده (1394). مدیریت دادههای بزرگ در بخشهای خصوصی و عمومی. انتشارات سمت (سازمان مطالعه و تدوین کتب علوم انسانی دانشگاهها).
6
کمندی، امیر؛ فرحی، زهرا (1398). پیکره دانش مدیریت داده بر اساس چارچوب DMBOK. دانشگاه صنعتی شریف.
7
Abu Dhabi (2015). Abu Dhabi Government Data Management Standards. Available in: https://addata.gov.ae/sites/default/files/AD-Gov-Data-Management-Standards-EN-v1.0.pdf
8
Dahlberg, T. & Nokkala, T. (2015). A Framework For The Corporate Governance of Data – Theoretical Background and Empirical Evidence. June 2015. DOI: 10.3846/bme.2015.254
9
Kim, S. & Kim, S. (2016). A multi-criteria approach toward discovering killer application in Korea. Technological Forecasting and Social Change, 102, 143-155.
10
Lim, C., Kim, K.H., Kim, M.J., Heo, Y.J., Kim, K.J. & Maglio, P.P. (2018). From data to value: A nine-factor framework for data-based value creation in information-intensive services. International Journal of Information Management, 39, 121-135.
11
Oracle (2011). Enterprise Information Management: Best Practices in Data Governance. Available in: https://www.oracle.com/assets/oea-best-practices-data-gov-1357848.pdf
12
Pourhejazy, P. & Zhu, Q. (2018). A fuzzy-based decision aid method for product deletion of fast moving consumer goods. Expert Systems with Applications, 119, 272-288.
13
Saaty, T.L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83- 98.
14
Wang, J., Li, Y.S., Song, W. and Li, A. (2018). Research on the Theory and Method of Grid Data Asset Management. Procedia Computer Science, 139, 440-447.
15
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی نقش خوشهها و عوامل مؤثر بر آنها در تحقق اقتصاد دانشبنیان (مطالعه موردی: نقش خوشه فناوری اطلاعات و ارتباطات)
امروزه، دستیابی به رشد و توسعه پایدار در سایه تحقق اقتصاد دانشبنیان میسر است. شناسایی و کاربرد دانش و نوآوری، از عوامل کلیدی موفقیت در این الگو محسوب میشود. یکی از ابزارهای پیشران در تسریع رشد و توسعه دانشبنیان، خوشهها هستند. خوشهها با فراهم کردن بستر مناسبی برای تولید دانش ضمنی، زمینهای برای خلق نوآوری و فناوری و در نتیجه، تحقق اقتصاد دانشبنیان به وجود میآورند. در این مقاله، با برگزیدن خوشه فناوری اطلاعات، تلاش شده است تا ضمن تبیین جایگاه دانش ضمنی و نوآوری در این خوشه، در کنار بررسی عوامل تأثیرگذار بر توسعه خوشه فناوری اطلاعات، به تشریح رابطه میان خوشهها و اقتصاد دانشبنیان پرداخته شود. سیزده کشور اروپایی در این پژوهش بررسی شده است. بهمنظور مدلسازی از روش DOLS و FMOLS برای دادههای پانل استفاده شده است. شاخصهای مخارج پژوهش و توسعه، مخارج آموزش، صادرات کالا در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات و همچنین تعداد بنگاههای فعال در خوشه ICT (بهعنوان شاخص خوشه ICT) شاخصهای بررسیشده هستند. نتایج این پژوهش نشان میدهد که شاخصهای مهم و تأثیرگذار اقتصاد دانشبنیان با شاخص خوشهها، رابطه مثبت و معناداری دارند.
https://www.aimj.ir/article_140442_b393054eff3e1b39d84abb2d1720ed85.pdf
2021-08-23
221
242
10.22034/aimj.2021.140442
اقتصاد دانشبنیان
دانش
نوآوری
داده پانل
فناوری اطلاعات و ارتباطات
اسرین
رحمانی
asrin.rahmani@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، گروه اقتصاد، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
سید محمد باقر
نجفی
najafi122@gmail.com
2
استادیار گروه اقتصاد، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
محمد شریف
کریمی
sharifkarimi@yahoo.com
3
استادیار گروه اقتصاد، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
Anand, A. (2021). Role of foreign MNCs in technological activities of India’s IT services industry: an analysis from patent granted data. Asian Journal of Technology Innovation, 1-22.
1
Andersson, T., Serger, S., Sorvik, J .& Hansson, E. W., … (2004). The Cluster Policies Whitebook. International Organisation for Knowledge Economy and Enterprise Development.
2
Arrow, K. J. (1962). The economic implications of learning by doing. The review of economic studies, 155-173.
3
Audretsch, B. (1998). Agglomeration and the location of innovative activity. Oxford Review of Economic Policy, 14(2), 18–29. doi:10.1093/oxrep/14.2.18
4
Bramwell, A., Nelles, J., & Wolfe, D. A. (2008). Knowledge, innovation and institutions: Global and local dimensions of the ICT cluster in Waterloo, Canada. Regional Studies, 42(1), 101-116.
5
Breitung, J. (2001). Rank tests for nonlinear cointegration. Journal of Business & Economic Statistics, 19(3), 331-340.
6
Chung, W. Y., Jo, Y., & Lee, D. (2021). Where should ICT startup companies be established? Efficiency comparison between cluster types. Telematics and Informatics, 56, 101482.
7
Dhewanto, W., Lantu, D. C., Herliana, S., & Anggadwita, G. (2015). The innovation cluster of ICT start-up companies in developing countries: case of Bandung, Indonesia. International Journal of Learning and Intellectual Capital, 12(1), 32-46.
8
Dutta, S., Lanvin, B., & Wunsch-Vincent, S. (2017Eds.). Global Innovation Index 2017. Cornell University.
9
Engel, D., Eckl, V., & Rothgang, M. (2019). R&D funding and private R&D: empirical evidence on the impact of the leading-edge cluster competition. The Journal of Technology Transfer, 44(6), 1720-1743.
10
Engle, R. F., & Granger, C. W. 1987. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.
11
European Commission (2012). ICT research and innovation in a globalised world. A contribution for thinking strategically the role of international cooperation in EU ICT research and innovation. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
12
Fallah, M. H., Ibrahim, S. (2004). Knowledge Spillover and Innovation in Technological Clusters. IAMOT, 1-16. Available in: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.1047.2315&rep=rep1&type=pdf
13
Granger, C. W. J., & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111–120. doi:10.1016/0304-4076(74)90034-7
14
Green, R. (2000). Irish ICT cluster. In Paper delivered to the OECD Cluster Focus Group Workshop, Utrecht.
15
Hlouskova, J., & Wagner, M. (2006). The performance of panel unit root and stationarity tests: results from a large scale simulation study. Econometric Reviews, 25(1), 85-116. doi:10.1080/07474930500545504
16
Huggins, R. (2008). The evolution of knowledge clusters: Progress and policy. Economic development quarterly, 22(4), 277-289.
17
Kao, C. (1999). Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of Econometrics, 90(1), 1–44. doi:10.1016/s0304-4076(98)00023-2
18
Kao, C., & Chiang, M. H. (2001). On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data. In Nonstationary panels, panel cointegration, and dynamic panels (pp. 179-222). Emerald Group Publishing Limited.
19
Karlsson, C., Maier, G., Trippl, M., Siedschlag, I., Owen, R., & Murphy, G. (2008). ICT diffusion, innovation systems, globalisation and regional economic dynamics: Theory and empirical evidence (No. 233). ESRI Working Paper.
20
Karlsson, Charlie and Rouchy, Philippe, 2014, Media clusters and metropolitan knowledge economy, No 2014/01, Working Papers, Blekinge Institute of Technology, Department of Industrial Economics.
21
Konstantynova, A., & Lehmann, T. (2017). Cluster activities in different institutional environments. Case studies of ICT-Clusters from Austria, Germany, Ukraine and Serbia. Administrative Sciences, 7(2), 11.
22
Kowalski, A. M. (2020). Towards an Asian Model of Clusters and Cluster Policy: The Super Cluster Strategy. Journal of Competitiveness, 12(4), 74.
23
Lee, S., Nam, Y., Lee, S., & Son, H. (2016). Determinants of ICT innovations: A cross-country empirical study. Technological Forecasting and Social Change, 110, 71-77.
24
Leung, S. (2004). Statistics to measure the knowledge-based economy: The case of Hong Kong. Paper presented at the China, communication at 2004 Asia Pacific Technical Meeting on Information and Communication Technology (ICT) Statistics, Wellington.
25
Lundvall, B.A. (2000). From the Economics of Knowledge to the Learning Economy in Knowledge Management in the Learning Society. Paris: OECD.
26
Maeso-Fernandez, F., Osbat, C., & Schnatz, B. (2006). Towards the estimation of equilibrium exchange rates for transition economies: Methodological issues and a panel cointegration perspective. Journal of Comparative Economics, 34(3), 499-517.
27
Maguire, D. W. (2003). The use of Clusters to Build an ICT Industry. Informing Science. https://proceedings.informingscience.org/IS2003Proceedings/docs/195Magui.pdf
28
Martin, R., & Sunley, P. (1996). Paul Krugman's geographical economics and its implications for regional development theory: a critical assessment. Economic geography, 72, 3, 259-292.
29
McAdam, R., Mason, B., & McCrory, J. (2007). Exploring the dichotomies within the tacit knowledge literature: towards a process of tacit knowing in organizations. Journal of Knowledge Management, 11(2), 43-59.
30
Navarro, J. L. A., Ruiz, V. R. L., & Peña, D. N. (2017). The effect of ICT use and capability on knowledge-based cities. Cities, 60, 272-280.
31
Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford university press.
32
OECD (1996). The Knowledge-based Economy. OECD / STI Outlook, Paris .
33
OECD (2013). Supporting Investment in Knowledge Capital, Growth and Innovation. OECD Publishing, Paris.
34
Ouedraogo, N. S. (2013). Energy consumption and economic growth: Evidence from the economic community of West African States (ECOWAS). Energy Economics, 36, 637–647. doi:10.1016/j.eneco.2012.11.011
35
Ozturk, I. (2010). A literature survey on energy–growth nexus. Energy Policy, 38(1), 340–349. doi:10.1016/j.enpol.2009.09.024
36
Pedroni, P. (2001). Purchasing power parity tests in cointegrated panels. Review of Economics and Statistics, 83(4), 727-731.
37
Pessoa, A. (2012). Regional cluster policy: The Asian model vs. the OECD approach.
38
Pinch, S., Henry, N., Jenkins, M., & Tallman, S. (2003). From ‘industrial districts’ to ‘knowledge clusters’: a model of knowledge dissemination and competitive advantage in industrial agglomerations. Journal of Economic Geography, 3,373-388.
39
Polanyi, M. (1966). The tacit dimension. Dobuleday. Garden City.
40
Porter, M. E. (1990). The Competitive Advantage of Nations. New York: Free Press.
41
Porter, M. E. (1998). Clusters and the new economics of competition. Harvard Business Review, 76 (6), 77–90.
42
Rao, P. M., & Balasubrahmanya, M. H. (2017). The rise of IT services clusters in India: A case of growth by replication. Telecommunications policy, 41(2), 90-105.
43
Rosenfeld, S. A. (2002). Creating Smart Systems: A guide to cluster strategies in less favoured regions. Regional Technology Strategies.
44
Schröder, C. (2013). Regional and company‐specific factors for high growth dynamics of ICT companies in Germany with particular emphasis on knowledge spillovers. Papers in Regional Science, 92(4), 741-772.
45
Stock, J. H., & Watson, M. W. (1993). A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 61(4), 783-820.
46
Sureephong, P., Chakpitak, N., Buzon, L., & Bouras, A. (2008). Cluster development and knowledge exchange in supply chain. arXiv preprint arXiv:0806.0519.
47
Tödtling, F. and Trippl, M. (2007). Knowledge Links in High-Technology Industries: Markets, Networks, or Milieu? The Case of the Vienna Biotechnology Cluster. International Journal of Entrepreneurship and Innovation Management, 7, 345-365.
48
United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD). (2019). Digital Economy Report 2019: Value creation and capture. implications for developing countries.
49
Valdaliso, J., Elola, A., Aranguren, M., & Lopez, S. (2011). Social capital, internationalization and absorptive capacity: The electronics and ICT cluster of the Basque Country. Entrepreneurship & Regional Development, 23(9-10), 707-733.
50
van der Meer, A., van Winden, W., & Woets, P. (2003). ICT clusters in European cities during the 1990s: development patterns and policy lessons. In European Regional Science Association Conference, August, Jyväskylä, Finland.
51
Westerlund, J. (2007). Testing for Error Correction in Panel Data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 69(6), 709–748. doi:10.1111/j.1468-0084.2007.00477.x
52
Willetts, D. (2013). Eight great technologies: Policy Exchange. London: Clutha House.
53
ORIGINAL_ARTICLE
پیشایندهای بهکارگیری کلانداده برای نوآوری در فعالیتهای بازاریابی
با بهرهگیری از کلانداده، میتوان از روندهای آینده بازار و ترجیحات مشتریان آگاهی دقیقی پیدا کرد و بر این اساس به نوآوری در فعالیتهای بازاریابی اقدام کرد. اما، بهمنظور بهرهگیری از این فناوری جدید در حوزه بازاریابی به عناصر و عواملی نیاز است. در این راستا، در ﭘﮋوﻫﺶ ﺣﺎﺿﺮ به شناسایی پیشایندهای لازم بهمنظور بهکارگیری کلانداده در فعالیتهای بازاریابی پرداخته شده است. این پژوهش به روش ﮐﯿﻔﯽ و ﺑﺎ اﺳﺘﺮاﺗﮋی تحلیل مضمون و بهرهگیری از ﻣﺼﺎﺣﺒﻪ با متخصصان این حوزه، انجام گرفته است. افراد مورد مطالعه ﭘﮋوﻫﺶ، 18 متخصص در زمینه داده و بازاریابی دیجیتال ﺑﻮدﻧﺪ ﮐﻪ ﺑﺎ روش نمونهگیری ﻫﺪﻓﻤﻨﺪ اﻧﺘﺨﺎب ﺷﺪﻧﺪ. با تحلیل مصاحبهها، 6 مفهوم اصلی و 17 مفهوم فرعی شناسایی شدند. یافتهها ﻧﺸﺎن میدهند که پیشایندها شامل فرهنگ دادهمحور، مهارتهای دادهمحور، ایجاد نظامهای دادهای، تأمین پویای منابع، قابلیتهای بازاریابی دادهمحور و درک و حمایت مدیریت ارشد هستند. نتایج این پژوهش میتواند بهمنظور ارزیابی آمادگی بهکارگیری کلانداده در فعالیتهای بازاریابی سازمانها، در راستای توسعه و بهبود محصولات و خدمات و تجربه بهتر مشتریان آنها بهکار رود.
https://www.aimj.ir/article_141511_57c903c04b080e65b7f5fc89c4283615.pdf
2021-08-23
243
268
10.22034/aimj.2021.141511
کلانداده
تجزیهوتحلیل بازاریابی
پیشایندها
تحلیل مضمون
نوآوری در بازاریابی
مائده
امینی
maede.amini@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، بخش مدیریت بازرگانی و کسبوکار ، دانشکدگان فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
AUTHOR
سید محمدباقر
جعفری
sm.jafari@ut.ac.ir
2
دانشیار، بخش مدیریت صنعتی و فناوری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشکدگان فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
LEAD_AUTHOR
ایوب
محمدیان
mohamadian@ut.ac.ir
3
استادیار، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
آصف
کریمی
asef.karimi@ut.ac.ir
4
استادیار، بخش مدیریت بازرگانی و کسبوکار، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشکدگان فارابی، دانشگاه تهران، قم، ایران
AUTHOR
خنیفر، حسین؛ ناهید، مسلمی (1397). اصول و مبانی روشهای پژوهش کیفی (جلد اول). تهران: نشر نگاه دانش.
1
محمدیان، ایوب؛ میرباقری، فاطمه؛ خانلری، امیر (1398). شناسایی و طبقهبندی کاربردهای نوآورانه اینترنت اشیا در بازاریابی دیجیتال. مدیریت بازرگانی، 11(4)، 719 – 741.
2
محمدیان، ایوب؛ میرباقری، فاطمه؛ قربانی، علیرضا (1399). «اولویتبندی کاربردهای اینترنت اشیا برای نوآوری در آمیخته بازاریابی با توجه به عوامل فناورانه، قانونی و بازار کشور ایران». پژوهشنامه مدیریت اجرایی، 2، 125- 148.
3
Akter, Sh., and Wamba, S.F. (2016). Big Data Analytics in E-Commerce: A Systematic Review and Agenda for Future Research. Electronic Markets 26 (2): 173–94. https://doi.org/10.1007/s12525-016-0219-0.
4
Amado, A., Cortez, P., Rita, P. and Moro, S. (2018). Research Trends on Big Data in Marketing: A Text Mining and Topic Modeling Based Literature Analysis. European Research on Management and Business Economics 24 (1): 1–7. https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2017.06.002.
5
Ariker, M., Diaz, A., Moorman, Ch. and Westover, M. (2015). Quantifying the Impact of Marketing Analytics. Harvard Business Review, no. 5: 2015.
6
Bloem, J., Doorn, M., Duivestein, S., Manen, T. and Ommeren, E. (2013). Privacy, Technology and the Law: Big Data for Everyone through Good Design.
7
Branda, A. F., Lala, V. and Gopalakrishna, P. (2018). The Marketing Analytics Orientation (MAO) of Firms: Identifying Factors That Create Highly Analytical Marketing Practices. Journal of Marketing Analytics 6 (3): 84–94. https://doi.org/10.1057/s41270-018-0036-8.
8
Braun, V., and Clarke, V. (2006). Using Thematic Analysis in Psychology. Qualitative Research in Psychology, 3 (2): 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa.
9
Cao, G., Duan, Y. and El Banna, A. (2019). A Dynamic Capability View of Marketing Analytics: Evidence from UK Firms. Industrial Marketing Management, 76, 72–83. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2018.08.002.
10
Chen, D. Q., Preston, D.S. and Swink, M. (2015). How the Use of Big Data Analytics Affects Value Creation in Supply Chain Management. Journal of Management Information Systems, 32 (4): 4–39. https://doi.org/10.1080/07421222.2015.1138364.
11
CMO-Survey (2017). Highlights and Insights. http://cmosurvey.org/files/2013/02/The_ CMO_Survey_Highlights_and_Insights_Feb-2013-Final2.pdf.
12
Cortez, R. M., and Johnston, W.J. (2017). The Future of B2B Marketing Theory: A Historical and Prospective Analysis. Industrial Marketing Management, 66, 90-102.
13
Creswell, J. W., and C. N. Poth. 2016. Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing among Five Approaches. Sage publications. https://doi.org/10.1177/1524839915580941.
14
Creswell, J.W. (2001). 30 Essential Skills for the Qualitative Researcher. Sage Publication. http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=1460DC1170F2959EC9E3A500860296A2.
15
De Luca, L. M., Herhausen, D., Troilo, G. and Rossi, A. (2020). How and When Do Big Data Investments Pay off? The Role of Marketing Affordances and Service Innovation. Journal of the Academy of Marketing Science. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00739-x.
16
Duan, Y., Cao, G. and Edwards, G.S. (2020). Understanding the Impact of Business Analytics on Innovation. European Journal of Operational Research 281 (3): 673–86. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.06.021.
17
Erevelles, S., Fukawa, N.and Swayne, L. (2016). Big Data Consumer Analytics and the Transformation of Marketing. Journal of Business Research 69 (2): 897–904. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.07.001.
18
Ferraris, A., Mazzoleni, A., Devalle, A. and Couturier, J. (2019). Big Data Analytics Capabilities and Knowledge Management: Impact on Firm Performance. Management Decision, 57 (8): 1923–36. https://doi.org/10.1108/MD-07-2018-0825.
19
George, G., Haas, M.R. and Pentland, A. (2014). Big Data and Management. The Academy of Management Journal, 57 (1): 321–26.
20
Germann, F., Lilien, G.L. and Rangaswamy, A. (2013). Performance Implications of Deploying Marketing Analytics.” International Journal of Research in Marketing 30 (2): 114–28. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2012.10.001.
21
Ghasemaghaei, M., Ebrahimi, S. and Hassanein, Kh. (2018). Data Analytics Competency for Improving Firm Decision Making Performance. Journal of Strategic Information Systems, 27 (1): 101–13. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2017.10.001.
22
Gnizy, I. (2019). Big Data and Its Strategic Path to Value in International Firms. International Marketing Review 36 (3): 318–41. https://doi.org/10.1108/IMR-09-2018-0249.
23
Grossman, R.L., and Siegel, K.P. (2014). Organizational Models for Big Data and Analytics. Journal of Organization Design, 3 (1): 20–25. https://doi.org/10.7146/jod.9799.
24
Hanssens, D. M., and Pauwels, K.H. (2016). Demonstrating the Value of Marketing. Journal of Marketing, 80 (6): 173–90. https://doi.org/10.1509/jm.15.0417.
25
Johnson, D. S., Muzellec, L., Sihi, D. and Zahay, D. (2019). The Marketing Organization’s Journey to Become Data-Driven. Journal of Research in Interactive Marketing, 13 (2): 162–78. https://doi.org/10.1108/JRIM-12-2018-0157.
26
Maroufkhani, P., Wan Ismail, Kh.W., and Ghobakhloo, M. (2020). Big Data Analytics Adoption Model for Small and Medium Enterprises. Journal of Science and Technology Policy Management, 11 (2): 171–201. https://doi.org/10.1108/JSTPM-02-2020-0018.
27
McKinsey Company (2016). The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World. http://www.mckinsey.com/business-functions/mckinseyanalytics/%0Aour-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world.
28
Mikalef, P. and Krogstie, J. (2020). Examining the Interplay between Big Data Analytics and Contextual Factors in Driving Process Innovation Capabilities. European Journal of Information Systems, 29 (3): 260–87. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1740618.
29
Mikalef, P., Boura, M., Lekakos, G. and Krogstie, J. (2019). Big Data Analytics Capabilities and Innovation: The Mediating Role of Dynamic Capabilities and Moderating Effect of the Environment. British Journal of Management, 30 (2): 272–98. https://doi.org/10.1111/1467-8551.12343.
30
Mikalef, P., Krogstie, J., Pappas, I.O. and Pavlou, P. (2020). Exploring the Relationship between Big Data Analytics Capability and Competitive Performance: The Mediating Roles of Dynamic and Operational Capabilities. Information and Management, 57 (2): 103169. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.05.004.
31
Natter, M., Mild, A., Wagner, U. and Taudes, A. (2008). Planning New Tariffs at Tele.Ring: The Application and Impact of an Integrated Segmentation, Targeting, and Positioning Tool. Marketing Science, 27 (4): 600–609. https://doi.org/10.1287/mksc.1070.0307.
32
O’Neill, M. and Brabazon, A. (2019). Business Analytics Capability, Organisational Value and Competitive Advantage. Journal of Business Analytics 2 (2): 160–73. https://doi.org/10.1080/2573234X.2019.1649991.
33
Orlandi, B. L., Zardini, A. and Rossignoli, C. (2020). Organizational Technological Opportunism and Social Media: The Deployment of Social Media Analytics to Sense and Respond to Technological Discontinuities. Journal of Business Research, 112 (November 2019): 385–95. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.10.070.
34
Pepping, J. (2017). The Individual & Organizational Factors Influencing the Implementation of Data-Driven Marketing. University of Twente.
35
Russo, J.E., Schoemaker, P.J.H., Russo, J.E. and Schoemaker, P.J.H. (1989). Decision Traps: Ten Barriers to Brilliant Decision-Making and How to Overcome Them. New York: Doubleday/Currency.
36
Silk, A. & Urban, G. L. (1987). Pre-Test-Market Evaluation of New Packaged Goods: A Model and Measurement Methodology. Journal of Marketing Research, 15 (2): 171–91.
37
Sinha, P. and Zoltners, A.A. (2001). Sales-Force Decision Models: Insights from 25 Years of Implementation. Interfaces, 31, 8–44. https://doi.org/10.1287/inte.31.4.8.9675.
38
Sivarajah, U., Mustafa Kamal, M., Irani, Z. and Weerakkody, W. (2017). Critical Analysis of Big Data Challenges and Analytical Methods. Journal of Business Research, 70: 263–86. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.001.
39
Suoniemi, S., Meyer-Waarden, L. and Munzel, A., Zablah, A.R. and Straub, D. (2020). Big Data and Firm Performance: The Roles of Market-Directed Capabilities and Business Strategy. Information and Management 57 (7): 103365. https://doi.org/10.1016/j.im.2020.103365.
40
Van Trieu, H. (2017). Getting Value from Business Intelligence Systems: A Review and Research Agenda. Decision Support Systems. https://doi.org/10.1016/j.dss.2016.09.019.
41
Wamba, S.F., Gunasekaran, A., Akter, Sh., Ren, S.J.F., Dubey, R. and Childe, S.J. (2017). Big Data Analytics and Firm Performance: Effects of Dynamic Capabilities. Journal of Business Research, 70: 356–65. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009.
42
Wedel, M., and Kannan, P. K. (2016). Marketing Analytics for Data-Rich Environments. Journal of Marketing, 80 (6): 97–121. https://doi.org/10.1509/jm.15.0413.
43
Xu, Z., Frankwick, G.L. and Ramirez, E. (2016). Effects of Big Data Analytics and Traditional Marketing Analytics on New Product Success: A Knowledge Fusion Perspective. Journal of Business Research 69 (5): 1562–66. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.10.017.
44
Yadegaridehkord, E., Nilashi, M. and Shuib, L. (2020). The Impact of Big Data on Firm Performance in Hotel Industry. Electronic Commerce Research and Applications, 2 (3).
45
Zeng, J. and Khan, Z. (2019). Value Creation through Big Data in Emerging Economies: The Role of Resource Orchestration and Entrepreneurial Orientation. Management Decision, 57 (8): 1818–38. https://doi.org/10.1108/MD-05-2018-0572.
46
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه خدمات فناوری اطلاعات در سیستم بانکداری الکترونیکی مبتنی بر ادغام کوبیت ـ توگف (نمونهکاوی موردی: یکی از بانکهای استان تهران)
با توجه به افزایش خدمات الکترونیکی و لزوم تصمیمهای مبتنی بر فناوری اطلاعات در کسبوکارها، حاکمیت فناوری اطلاعات در سازمانها بهویژه صنعت بانکداری الکترونیک نیازی حیاتی است. پژوهش حاضر با هدف طراحی مدل کوبیت ـ توگف برای حاکمیت فناوری اطلاعات پیشنهاد شده است. در بخش کیفی، ضمن بررسی ادبیات موضوع، از راهنمایی مدیران و خبرگان ارشد فعال در حوزه خدمات فناوری اطلاعات بانکی استفاده شد. مدل پیشنهادی برای حاکمیت فناوری اطلاعات بر مبنای کوبیت 5 و توگف 1/9 طراحی شده است. ابزار گردآوری دادهها بهصورت پرسشنامه و روش پژوهش از نوع توصیفی و پیمایشی و بهلحاظ هدف، کاربردی است. جامعه آماری پژوهش حاضر 755 نفر از مدیران و کارکنان یک بانک خصوصی استان تهران است که با استفاده از جدول مورگان و روش نمونهگیری تصادفی طبقهبندی شده و تعداد 258 نفر از آنان بهعنوان نمونه آماری انتخاب شدند. آلفای کرونباخ تمامی پرسشهای پرسشنامه (34 پرسش) نیز برابر 95/0 به دست آمد. یافتهها با استفاده از روشهای آماری و تحلیل سلسلهمراتبی فازی انجام شدند. نتایج در 26SPSS و Python که از نرمافزارهای اصلی در تحلیل داده به شمار میآیند نشان میدهد که روش تحلیل سلسلهمراتبی فازی روی متغیرهای بهرهوری و رضایتمندی با وزنهای 125/0 و 1666/0 در حاکمیت فناوری اطلاعات بیشترین تأثیر را دارد و معیارهای کارایی و بهبود عملکرد بهترتیب با وزنهای 1112/0 و 090/0 در رتبههای بعدی تأثیرگذاری قرار میگیرند.
https://www.aimj.ir/article_146211_02d3a2e8fabb8917de64bcd96d476116.pdf
2021-08-23
269
294
10.22034/aimj.2021.146211
حاکمیت فناوری اطلاعات
صنعت بانکداری
کوبیت ـ توگف
تحلیل سلسلهمراتبی فازی
حسین
شعائی
shoaaee@gmail.com
1
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد قم، دانشگاه آزاد اسلامی، قم، ایران
AUTHOR
جعفر
باقری نژاد
jbagheri@alzahra.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه الزهرا(س)، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
جلال
رضائی نور
j.rezaee@qom.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه قم رییس دانشگاه صنعتی قم
AUTHOR
افشار کاظمی، محمدعلی؛ مالکی، سلماز؛ مالکی، سارا (1393). ارائه مدلی جهت ارزیابی ITIL با استفاده از استاندارد COBIT. اولین کنفرانس بینالمللی اقتصاد ـ حسابداری، مدیریت و علوم اجتماعی. لهستان.
1
جنیدی جعفری، مهدی؛ تقوی فرد، محمدتقی؛ تقوا، محمدرضا (1399). ارتباط میان حاکمیت پروژه و حاکمیت فناوری اطلاعات و اثر آن بر عملکرد پروژه. نشریه علمی مطالعات مدیریت کسبوکار هوشمند، 9(34)، 5-38.
2
جواهری زاده، ابراهیم؛ ثانوی فرد، رسول؛ آزاده دل، افسانه (1399). مطالعه تأثیر بانکداری الکترونیکی بر نیت رفتاری مصرفکنندگان در صنعت بانکداری. رهیافتی در مدیریت بازرگانی، 1(4)، 50-56.
3
حسینجانی میاندهی (1395). بررسی بهبود فرایندهای سرویس فناوری اطلاعات با امکانسنجی پیادهسازی چارچوب COBIT 5 (مطالعه موردی: شرکت ارتباطات زیرساخت). پایاننامه کارشناسی ارشد. دانشگاه پیام نور استان تهران. تهران.
4
دهقان، بهناز؛ تاجفر، امیرهوشنگ (1393). بررسی مؤلفههای حاکمیت فناوری اطلاعات در مرکز تحقیقات مخابرات ایران با استفاده از نگاشت چارچوب COBIT4.1 و ITIL V3. اولین کنفرانس ملی چالشهای مدیریت فناوری اطلاعات در سازمانها و صنایع. تهران.
5
رونقی، محمد حسین؛ محمودی، جعفر (1394). رابطه حاکمیت فناوری اطلاعات و حاکمیت شرکتی میان سازمانهای دولتی حوزه فناوری اطلاعات. مدیریت فناوری اطلاعات، 3(7)، 615- 634.
6
زارعی، قاسم؛ گرجامی، رضا؛ جهاندیده تپراقلو، مینا (1399). شناسایی و اولویتبندی مؤلفههای تأثیرگذار در کیفیت بانکداری اینترنتی. سیاستنامه علم و فناوری، 10(3)، 77-90.
7
شیخ کلاهدوز، علی؛ محمدعلی، افشار کاظمی؛ پور ابراهیمی، علی (1394). تعیین الگوی سنجش بهرهوری و سطح بلوغ فرایندهای فناوری اطلاعات در حوزه نظارت و ارزیابی بر اساس مدل جهانی COBIT. اولین کنفرانس بینالمللی مدیریت، اقتصاد، حسابداری و علوم تربیتی. ساری.
8
غضنفری، مهدی؛ رئیس صفری، مجتبی؛ فتحیان، محمد (1390). تحلیل و مقایسه بلوغ حاکمیت فناوری اطلاعات در دو سازمان منتخب خدمات و تولیدی. پژوهشنامه مدیریت اجرایی، 3(6)، 103- 127.
9
فراحی، محمدمهدی؛ کاردانی ملکی نژاد، مونا (1399). معماری سازمانی و رایانش ابری: ارائه یک چارچوب معماری مدیریت منابع انسانی مبتنی بر ابر با تأکید بر نقش بازیگران. پردازش و مدیریت اطلاعات (علوم و فناوری اطلاعات)، 36(1)، 181- 210.
10
مشهدی جعفر نظری، سحر؛ احتشام راثی، رضا (1396). تأثیر چارچوب کنترل و ارزیابی فناوری اطلاعات بر کیفیت کنترلهای داخلی وکیفیت گزارشگری مالی شرکت های موجود در صنعت داروسازی پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار. فصلنامه مدیریت توسعه و تحول، 1(28)، 71- 81.
11
منصوری، حسین؛ غفورنیا، محمد (1399). تجزیه و تحلیل عوامل و مؤلفههای تأثیرگذار بر توسعه کیفیت خدمات الکترونیک: مطالعهای در بخشهای دولتی و خصوصی صنعت بانکداری. تحقیقات بازاریابی نوین، 10(36)، 105- 128.
12
موسوی، پریسا؛ یوسفی زنوز، رضا؛ حسنپور، اکبر (1394). شناسایی ریسکهای امنیت اطلاعات سازمانی با استفاده از روش دلفی فازی در صنعت بانکداری. مدیریت فناوری اطلاعات، 7(1)، 163- 184.
13
نوری زاده، زهرا؛ مهرگان، مهدوی؛ نوری زاده، امین (1390). پیادهسازی حاکمیت فناوری اطلاعات با استفاده از Val IT در مقایسه با COBIT. اولین همایش رویکردهای نوین در مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات. رودسر.
14
Aguilar-Alonso, I., & Vergara-Calderon, J. (2020). Identification of IT Governance Frameworks and Standards Implemented in Organizations. 2020 IEEE International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). Indonesia. 36-41.
15
Ahlan, A. R., Arshad, Y., & Ajayi, B. A. (2014). IT Governance in a Malaysian Public Institute of Higher Learning and Intelligent Decision Making Support System Solution. Engineering and Management of IT-based Service Systems, 19-33.
16
Alaeddini, M., & Hashemi, S. A. (2019). Evaluating the Performance of IT Governance in Service-Oriented Enterprises. Lecture Notes in Information Systems and Organisation. 323-333.
17
Alaeddini, M., & Mir-Amini, M. (2020). Integrating COBIT with a hybrid group decision-making approach for a business-aligned IT roadmap formulation. Information Technology and Management, 21(2), 63-94
18
Alansari, Y., & Musleh Al-Sartawi, A. M. A. (2021). IT governance and E-banking in GCC listed banks. Procedia Computer Science, 183(1), 844-848.
19
Arisandi, D., Khudri, T.M.Y. (2021). Analysis and Design of Data Governance at the Financial Services Authority. InFestasi, 17(1), 55-64.
20
Chang, D.-Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655.
21
Chen, F.H., Hsu, M.F., Hu, K.H. (2021). Enterprise’s internal control for knowledge discovery in a big data environment by an integrated hybrid model. Information Technology and Management, 1-19.
22
De Haes, S., & Van Grembergen, W. (2012). Enterprise Governance of IT and the Evolutions in COBIT: An Academic Perspective. Paper presented at the Business Information Systems Workshops, Berlin, Heidelberg.
23
De Haes, S., Van Grembergen, W., Joshi, A., & Huygh, T. (2020). COBIT as a Framework for Enterprise Governance of IT. Enterprise Governance of Information Technology: Achieving Alignment and Value in Digital Organizations, 125-162.
24
Fazlida, M. R., & Said, J. (2015). Information Security: Risk, Governance and Implementation Setback. Procedia Economics and Finance, 28, 243-248.
25
Fratila, L.A. (2020). Enterprise architecture and corporate Governance–a cohesive approach towards cloud migration in the banking industry. International Journal of Economics Commerce and Management, 3(5), 1-8.
26
Gbadeyan, A., Butakov, S., & Aghili, S. (2017). IT governance and risk mitigation approach for private cloud adoption: case study of provincial healthcare provider. Annals of Telecommunications, 72(5), 347-357.
27
Hadaya, P., Leshob, A., Verteuil J.N.D. (2020). An Artifact for Learning the TOGAF Architecture Development Method. International Conference on e-Business Engineering. ICEBE 2019: Advances in E-Business Engineering for Ubiquitous Computing. 41, 435-449
28
Haes, S. D., Grembergen, W. V., & Debreceny, R. S. (2013). COBIT 5 and Enterprise Governance of Information Technology: Building Blocks and Research Opportunities. The journal of information systems, 27(1), 307-324.
29
Haghighat Monfared, J., Tabatabaee, S. G. H., & Dadashniya Kasmani, R. (2019). A Paradigmatic Model of Information Technology Architecture Based on COBIT 2019 Framework. IT Management Studies, 8(30), 189-222.
30
Haghighathoseini, A., Bobarshad, H., Saghafi, F., Rezaei, M. S., & Bagherzadeh, N. (2018). Hospital enterprise Architecture Framework (Study of Iranian University Hospital Organization). International Journal of Medical Informatics, 114, 88-100.
31
Harefa, K. R. P., & Legowo, N. (2017). The governance measurement of information system using framework COBIT 5 in Automotive Company. 2017 International Conference on Applied Computer and Communication Technologies (ComCom). Indonesia. 1-6.
32
Jiang, G., Zhang, M., Cai, X., & Feng, X. (2021). Collaborative governance in shared accommodation platform: Moderating role of perceived risk. Journal of Hospitality and Tourism Management, 49(1), 112-128.
33
Kotusev, S. (2018). TOGAF-based Enterprise Architecture Practice: An Exploratory Case Study. Communications of the Association for Information Systems, 43, 1-40
34
Lubis, M., Nugroho, F.A., Lumingkewas, L.W., Lubis, A.R. (2021). Mapping of TOGAF ADM and TMForum Frameworx in the Telecommunication Industry. Sixth International Congress on Information and Communication Technology, 493-503.
35
Lunardi, G.L., Becker, J.L., Macada, A.C.G., Dolci, P.C. (2014). The impact of adopting IT governance on financial performance: An empirical analysis among Brazilian firms. International Journal of Accounting Information Systems, 15(1), 66-81.
36
Maccani, G., Connolly, N., McLoughlin, S., Puvvala, A., Karimikia, H., & Donnellan, B. (2020). An emerging typology of IT governance structural mechanisms in smart cities. Government Information Quarterly, 37(4), 101499.
37
Magnusson, J., Koutsikouri, D., Paivarinta, T. (2020). Efficiency creep and shadow innovation: enacting ambidextrous IT Governance in the public sector. European Journal of Information Systems, 29(4), 329-349
38
Oliveira, K.V.D., Fernandes, E.C., Borsato, M. (2021). A TOGAF-based Framework for the Development of Sustainable Product-Service Systems. Procedia Manufacturing, 55, 274-281
39
Proenca, D., Borbinha, J. (2020). Maturity Assessment of TOGAF ADM Using Enterprise Architecture Model Analysis and Description Logics. Enterprise Engineering Working Conference. EEWC 2019: Advances in Enterprise Engineering XIII, 115-134
40
Ramalingam, D., Arun, S., & Anbazhagan, N. (2018). A Novel Approach for Optimizing Governance, Risk management and Compliance for Enterprise Information security using DEMATEL and FoM. Procedia Computer Science, 134, 365-370.
41
Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9-26.
42
Sofyani, H., Riyadh, H.A., Fahlevi, H., Ardito, L. (2020). Improving service quality, accountability and transparency of local government: The intervening role of information technology governance. Cogent Business & Management, 7(1), 1-17.
43
TOGAF. (2018). The Open Group: Open Group Standard TOGAF Version 9.2. Open Group: Van Haren Publishing.
44
Tsai, W.-H., Chou, Y.-W., Leu, J.-D., Chen, D. C., & Tsaur, T.S. (2015). Investigation of the mediating effects of IT governance-value delivery on service quality and ERP performance. Enterprise Information Systems, 9(2), 139-160.
45
Wahab, I.H.A. and Arief, A. (2015). An integrative framework of COBIT and TOGAF for designing IT governance in local government. 2nd International Conference on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), 36-40
46
Wulandari, S.A., Dewi, AP., Pohan, M.R., Sensuse, DI., Mishbah, M. (2019). Risk Assessment and Recommendation Strategy Based on COBIT 5 for Risk: Case Study SIKN JIKN Helpdesk Service. Procedia Computer Science, 161(2019), 168-177.
47