
تعداد نشریات | 33 |
تعداد شمارهها | 776 |
تعداد مقالات | 7,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 12,624,829 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,528,159 |
طراحی الگوی خطمشیگذاری عمومی مبتنی بر هوش مصنوعی | ||
پژوهش های مدیریت عمومی | ||
دوره 18، شماره 68، تیر 1404، صفحه 1-30 اصل مقاله (1.71 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jmr.2025.48083.6156 | ||
نویسندگان | ||
سیاوش رفیعی1؛ علی اصغر پورعزت* 2؛ عباس منوریان3 | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت دولتی گرایش تصمیمگیری و خطمشیگذاری عمومی، دانشگاه تهران. ایران. | ||
2استاد تمام، دانشکدگان مدیریت و دانشکده علوم اداری و سازمانی، گروه خطمشیگذاری عمومی و مدیریت دولتی دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
3استاد تمام، دانشکدگان مدیریت و دانشکده علوم اداری و سازمانی، هیات علمی مدیریت دولتی دانشگاه تهران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
سیستمهای خطمشیگذاری عمومی، در گذشته، در همهی مراحل خطمشی از شناسایی مشکل گرفته تا خاتمه بخشی و مستندسازی بود؛ در مقایسه هزینه و منفعت دقیق گزینهها، ناتوان بودند. در این دوران، دانشمندان تلاش میکردند با توسعهی ادبیات دانش خطمشیگذاری و خطمشیپژوهی بتوانند ظرفیتهای بالقوهای برای موفقیت خطمشیهای عمومی فراهم آورند و نوعی بینش راهبردی کلان در مواجهه با مسائل عمومی در اختیار خطمشیگذاران (فارغ از سنجش همهی بدیلهای ممکن) قرار دهند تا شاید با آزمون و خطا و در بسیاری از موارد، فارغ از پیامدهای تسلسلی هزینههای مادی، اجتماعی و حتی فرانسلی، مسالهی عمومی را در قالب مدلهای رضایتبخش، حل کنند. اما، امروزه، به دلیل ظرفیت بینظیر دانش حاصل از هوش مصنوعی و هوش تصمیمگیری مبتنی بر داده، تحقق مدل خطمشیگذاری عقلایی عملیتر به نظر میرسد. گویا با دسترسی انسان به هوش مصنوعی و ظرفیت پردازش میلیونها داده و اطلاعات در کسری از ثانیه امکان بازگشت به عقلانیت در دانش خطمشیگذاری تحقق یافته است. پژوهش پیشِ رو تلاش دارد با ملاحظه امکان استفاده از هوش مصنوعی در طراحی الگوی خطمشیگذاری، در جهت بیشینه کردن منفعتها و کمینه کردن هزینهها، در چهار عرصهی اداره عمومی، سیاسی، اقتصادی و حیات اجتماعی، گام بردارد. پژوهش حاضر درصدد است در پرتو پاداریم ساختگرایی و بر اساس راهبرد داده بنیاد کلاسیک و مصاحبه با ۱۱ نفر از خبرگان متخصص در حوزه های علم اداره، خطمشیگذاری عمومی، دانش هوش مصنوعی، برنامهنویسی و فلسفهی زبان بتواند نوعی الگوی جامع با دو بخش حاصل آورد: بخش اول، ویژگیهای خطمشی تراز عمومی را نشان میدهد و بخش دوم، ظرفیتها و اکوسیستم خلاقیت و نوآوری دانش خطمشیگذاری و هوش مصنوعی را مدنظر قرار میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
خطمشیگذاری عقلایی؛ خطمشی تراز عمومی؛ اکوسیستم خلاقیت و نوآوری؛ هوش مصنوعی | ||
مراجع | ||
منابع فارسی
برهانی، تهمینه، پورعزت، علی اصغر، منوریان، عباس. (1401). به کارگیری رویکرد کیفی فراترکیب به منظور ارائه الگوی طراحی آزمایشگاه خطمشی. چشم انداز مدیریت دولتی، (1) 13، 97-115.
برهانی، تهمینه، منوریان، عباس، پورعزت، علی اصغر، استادعلی دهقی، رضوان. (1402). ارائه الگوی طراحی آزمایشگاه خط مشی. مجله دانش پژوهان اقتصاد، تجارت و مدیریت، 2، 52-62.
پورعزت، علی اصغر، مومن زاده، پربا، رفیعی، سیاوش، بهشتی روی، سیدحمید. (1402). سیستم پشتیبان خطمشیگذاری عمومی، تهران: انتشارات حکمرانی. ویرایش دوم.
پورعزت، علی اصغر، ماه بانوئی، بهاره، قاسمی، روح الله، رفیعی، سیاوش. (1401). سیستم ارزشیابی عملکرد دوره ای (ساعد) حکمرانی، تهران: انتشارات دانشگاه تهران .چاپ دوم.
مومن زاده، پریا، پورعزت، علی اصغر، حمیدی زاده، علی. (1402). طراحی سیستم پشتیبان خطمشیگذاری برای مهار بحران آب آینده، تحقیقات آب منابع ایران، دوره 20.
منوریان، عباس. (۱۳۹۶). تحلیل خطمشی عمومی؛ مفاهیم، رویکردها، مدل ها و فرایندها. تهران: انتشارات دانشگاه تهران. چاپ اول.
منوریان، عباس. (۱۳۹۷). اجرا و ارزشیابی عملکرد، تهران: انتشارات مهربان، چاپ اول.
محمدپور، احمد. ( 1397). ضد روش: زمینههای فلسفی و رویههای عملی در روششناسی کیفی. قم: لوگوس، چاپ اول.
References
Anyoha, R. (2017). The history of artificial intelligence. science in the news is a graduate student group at the harvard graduate school of the arts and sciences. https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence.
Beaumier, G., & Kalomeni, K. (2021). Ruling through technology: politicizing blockchain services. Review of International Political Economy, 29(6), 2135–58.
Burhani, T., Pourezzat, A., & Monavrian. A. (2022). Applying a meta-composite qualitative approach in order to provide a policy laboratory design model. Public Administration Perspective, (1)13. (In Persian)
Borhani, T., Monavarian, A., Pourezzat, A., & Ostadalidehaghi, R. (2024). Presentation of the public policy laboratory design model. School Journal of Econimic Bussines Management, 2, 52-62.
Casares, A. P. (2018). The brain of the future and the viability of democratic governance: The role of artificial intelligence, cognitive machines, and viable systems. Futures, (103), 5-16.
Cihon, P., Matthijs, M. M,, & Kemp. L. (2020). Fragmentation and the future: investigating architectures for international ai governance. Global Policy, 11(5), 545–56.
Corea, F. (2019). AI knowledge map: how to classify ai technologies, 50: 25-29. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04468-8_4
Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, 48, 63–71.
Economic Development Cooperation and Expansion Organization. https://www.oecd.org/sti/science-technology-innovation-outlook/technology-governance. (In Persian)
Epp, D. A. (2017). Public policy and the wisdom of crowds. Cognitive Systems Research, 43, 53–61.
Erman, E., & Furendal, M. (2022). The global governance of artificial intelligence: some normative concerns. Moral Philosophy and Politics, 9(2), 267–91.
Eyert, Florian, Florian Irgmaier, and Lena Ulbricht. (2022). Extending the framework of algorithmic regulation: the uber case. Regulation and Governance, 16(1), 23– 44.
Flint, D. (1998). Change in customers' desired value: a grounded theory study of its nature and process based on customers' lived experiences in the U.S. automobile industry. Doctoral dissertation, The University of Tennessee.
Glaser, B. (1978). Theoretical sensitivity: advances in the methodology of grounded theory, Sociology Press. Mill Valley, CA.
Glaser, B. (1998). Doing grounded theory: issues and discussions, Sociology Press. Mill Valley, CA.
Glaser, B. (2005). The grounded theory perspective III: theoretical coding, Sociology Press. Mill Valley, CA.
Helmholz, P., Nolte, M., & Schmitt, M. ( 2024). AI in public governance: an expert survey on the impact of data driven decision making in politics. Available at SSRN. https://ssrn.com/abstract=4787049 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4787049
HOOD, C. (1991). A public management for all seasons? Public Administration, 69(1), 3–19.
Ingrams, A., Wesley, K., & Daan, J. (2021). In ai we trust? citizen perceptions of ai in government decision making. Policy and Internet, 14(2), 390– 409.
Lechterman, T. M. (2024). The concept of accountability in ai ethics and governance in Justin B. Bullock et al. (eds), The Oxford handbook of ai governance. Oxford Handbooks. Oxford University Press.
Monavarian, A. (2018). Implementation and performance evaluation. Mehraban Publications. Tehran, first edition. (In Persian)
Monavarian, A. (2017). Public policy analysis; concepts, approaches, models and processes. Tehran University Publications. (In Persian)
Mohammadpour, Ahmed. (2017). Anti-Methodology: Philosophical backgrounds and practical procedures in qualitative methodology. Qom: Logos, first edition. (In Persian)
Momenzadeh,P., Pourezat, A., & Hamidizadeh, A.(2023). Designing a policy support system to curb the water crisis in the future Iran's water resources research, 20. (In Persian)
Morley, J., Murphy, L., Mishra, A., Joshi, I., & Karpathakis, K. (2022). Governing Data and Artificial Intelligence for Health Care: Developing an International Understanding. JMIR FormativeResearch, 6(1), e31623.
Papadakis, T., Christou, I. T., Ipektsidis, C., Soldatos, J., & Amicone, A. (2024). Explainable and transparent artificial intelligence for public policymaking. Data & Policy, 6, e10.
Pourezzat, A., MahBanooei, B., Ghasemi, R., & Rafiei, S. (2022). Periodic performance evaluation system (SAED) of governance. Tehran: Tehran University Press. (In Persian)
Pourezzat, A. A. (2008). Strategic management of the future-oriented approach to public interests. Imam Sadiq University (AS). First edition. (In Persian)
Pourezzat, A., Momenzadeh,P., Rafiei,S., & BeheshtiRoy, S. H. (1401). Public policy support system. Tehran: Governance Publications. (In Persian)
Robles, P., & Mallinson, D. J. (2023). Artificial intelligence technology, public trust, and effective governance. Review of Policy Research, 00, 1– 18.
Rothschild-Whitt, J. (1979). The collectivist organization: An alternative to rational-bureaucratic models. American Sociological Review, 509-527.
Simon, H. A. (1972). Theories of bounded rationality. Decision and Organization, 1(1), 161-176.
Ulnicane, I., & Aden, A. (2023). Power and politics in framing bias in artificial intelligence policy. Review of Policy Research, 00, 1–23.
Van den Homberg, M. J. C., Gevaert, C. M., & Georgiadou, Y. (2020). The changing face of accountability in humanitarianism: using artificial intelligence for anticipatory action. Politics and Governance, 8(4), 456– 67.
Wall, L. D. (2018). Some financial regulatory implications of artificial intelligence. Journal of Economics and Business, (100), 55-63.
Xu, Y., Liu, X., Cao, X., Huang, C., Liu, E., et al. (2021). Artificial intelligence: a powerful paradigm for scientific research. Innovation, 28. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 261 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 108 |