مدل‌های تصمیم‌گیری تطبیقی در سیاست‌گذاری هوشمند
کلمات کلیدی:
تصمیم‌گیری تطبیقی, سیاست‌گذاری هوشمند, حکمرانی داده‌محور, یادگیری نهادی, بازخورد مستمر, هوش مصنوعیچکیده
هدف: هدف این پژوهش، بررسی مفاهیم، چارچوب‌های نظری، مؤلفه‌ها و پیامدهای به‌کارگیری مدل‌های تصمیم‌گیری تطبیقی در سیاست‌گذاری هوشمند با تأکید بر نقش داده‌محوری، بازخورد مستمر و یادگیری نهادی است.
روش‌ها و مواد: این پژوهش از نوع مروری کیفی است که با مرور نظام‌مند متون علمی منتشرشده در بازه زمانی ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ انجام شد. داده‌ها از میان ۱۲ مقاله علمی منتخب در حوزه تصمیم‌گیری تطبیقی، سیاست‌گذاری داده‌محور و حکمرانی هوشمند استخراج گردید. تحلیل داده‌ها با استفاده از روش تحلیل مضمون و نرم‌افزار NVivo نسخه 14 انجام شد. فرآیند تحلیل تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافت و کدگذاری باز، محوری و انتخابی برای شناسایی مفاهیم اصلی و زیرمفاهیم انجام شد.
یافته‌ها: نتایج پژوهش نشان داد که مدل‌های تصمیم‌گیری تطبیقی بر سه محور اساسی استوارند: چارچوب‌های نظری (نظریه سیستم‌های پیچیده و یادگیری نهادی)، مؤلفه‌های کلیدی (داده‌محوری، بازخورد مستمر، انعطاف نهادی و مشارکت ذی‌نفعان) و پیامدهای کاربردی (افزایش اثربخشی سیاست‌ها، شفافیت تصمیم‌گیری و ارتقای تاب‌آوری نهادی). همچنین، شواهد حاکی از آن است که ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌های کلان، تصمیم‌گیری تطبیقی را به ابزاری مؤثر در حکمرانی دیجیتال تبدیل کرده است.
نتیجه‌گیری: بر اساس یافته‌ها، تصمیم‌گیری تطبیقی چارچوبی پویا برای سیاست‌گذاری هوشمند فراهم می‌کند که بر بازخورد، یادگیری و سازگاری مداوم استوار است. اجرای موفق این مدل‌ها مستلزم ایجاد زیرساخت‌های داده‌ای یکپارچه، ارتقای مهارت‌های تحلیلی سیاست‌گذاران، و نهادینه‌سازی چرخه‌های یادگیری در نظام‌های حکمرانی است.
دانلودها
مراجع
Ahmed, M. (2022). Smart environmental monitoring using IoT: A review of technologies and applications. Environmental Informatics Journal, 45(3), 112–125.
Akhtar, R. (2023). IoT implementation challenges in developing nations: An environmental perspective. Sustainable Technology Studies, 14(2), 77–93.
Bendre, M. (2021). IoT-enabled resource efficiency and sustainability in agriculture. Journal of Agricultural Innovation, 9(1), 1–14.
Farooq, M. (2022). IoT and climate modeling for drought prediction: An integrated framework. Environmental Systems Research, 11(4), 1–17.
Gubbi, J. (2022). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future Generation Computer Systems, 117, 438–449.
Hashem, I. (2023). IoT-based management of natural resources under climate uncertainty. Journal of Environmental Management, 331, 117–132.
Hassan, A. (2022). Adoption barriers to IoT in environmental governance. International Journal of Green Technology, 18(2), 54–69.
Jha, S. (2021). Precision agriculture and IoT applications for sustainable farming. Computers and Electronics in Agriculture, 181, 105–138.
Khalil, M. (2023). Legal frameworks and data governance in IoT-based environmental monitoring. Environmental Policy and Law, 53(1), 44–59.
Kumar, R. (2022). IoT-driven renewable energy management: Opportunities and challenges. Renewable Energy Journal, 192, 109–121.
Li, X. (2022). Integration of IoT and AI in smart natural resource management. Journal of Sustainable Systems, 28(3), 230–245.
