مدیریت نوآوری

مدیریت نوآوری

فراترکیب تبیین نقش راهبردی هوش مصنوعی در توانمندسازی نوآوری اجتماعی جهت مقابله با فقر چندبعدی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت تکنولوژی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
2 استادیار، گروه سیاستگذاری علم و فناوری، پژوهشکده مطالعات بنیادین علم و فناوری، دانشگاه شهیدبهشتی، تهران، ایران. (نویسنده مسئول: a_sadabadi@sbu.ac.ir)
3 استادیار، گروه مدیریت تکنولوژی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
چکیده
پایان‌دادن به فقر، نخستین هدف از اهداف اصلی توسعه پایدار است و بهره‌گیری از نوآوری‌های اجتماعی و فناورانه، ازجمله راهبردهای کلیدی برای دستیابی به این مهم قلمداد می‌شود. با این وجود، همچنان چارچوبی منسجم که شیوه نقش‌آفرینی هوش مصنوعی در توانمندسازی نوآوری اجتماعی برای کاهش فقر چندبُعدی را تبیین کند، به‌طور نظام‌مند ارائه نشده است. در این پژوهش، با تکیه بر رویکرد مفهومی نوآوری اجتماعی دیجیتال، به شکل‌دهی راه‌حل‌های نوین اجتماعی برای رفع فقر چندبُعدی جهت رفع این شکاف، پرداخته شده است. مطالعه کنونی با رویکرد کیفی و روش فراترکیب، به تحلیل نظام‌مند ۳۰ مقاله علمی برتر از پایگاه داده وب‌آوساینس در بازه زمانی ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۴ پرداخته است. طی فرایند تحلیل مقالات، شناسه‌گذاری سه‌مرحله‌ای، اعتبارسنجی یافته‌ها و سپس تلفیق آنها در یک چارچوب مفهومی پنج‌بُعدی اعم از کارکردهای هوش مصنوعی، موانع، پیش‌نیازهای موفقیت، پیامدها و شرایط زمینه‌ای انجام شد. یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند از طریق مقیاس‌بندی ظرفیت جمعی، تسهیل کنش جمعی مبتنی‌بر داده، ایجاد بسترهای نوآوری مشارکتی و ارتقاء حکمرانی داده‌محور، نوآوری اجتماعی را شتاب داده و مسیرهای جدیدی برای کاهش فقر بگشاید. این پژوهش رویکرد مفهومی نوآوری اجتماعی دیجیتال را به‌طور خاص برای عصر هوش مصنوعی توسعه می‌دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Meta-Synthesis of the Strategic Role of Artificial Intelligence in Empowering Social Innovation to Combat Multidimensional Poverty

نویسندگان English

Elham Eyvazzadeh 1
Ali Asghar Sadabadi 2
Arnoosh Shakeri 3
1 PhD student in Technology Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Assistant Professor, Science and Technology Policy Department, Institute for Basic Studies of Science and Technology, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran. (Corresponding author: a_sadabadi@sbu.ac.ir)
3 Assistant Professor, Department of Technology Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

Ending poverty is the first and foremost goal among the Sustainable Development Goals (SDGs), and the utilization of social and technological innovations is considered one of the key strategies to achieve this objective. However, a coherent framework that systematically explains how artificial intelligence (AI) can empower social innovation to reduce multidimensional poverty has yet to be developed. This study addresses this gap by drawing on the conceptual approach of digital social innovation, aiming to explore novel social solutions to alleviate multidimensional poverty. This research employs a qualitative approach using the meta-synthesis method to systematically analyze 30 academic papers from the Web of Science (WOS) database, covering the period from 2010 to 2024. The analysis process involved three-stage coding, validation of findings, and their integration into a five-dimensional conceptual framework comprising the functions of AI, barriers, prerequisites for success, outcomes, and contextual conditions. The findings indicate that AI can accelerate social innovation and open new pathways for poverty reduction by scaling collective capacities, facilitating data-driven collective action, creating platforms for collaborative innovation, and enhancing data-oriented governance. This paper advances the conceptual approach of digital social innovation specifically for the age of artificial intelligence.

کلیدواژه‌ها English

Artificial Intelligence
Social Innovation
Multidimensional Poverty
Data-Driven Governance
Machine Learning
رضایی رحیمی متین، مدینه؛ حسین‌زاده، شهربانو؛ آذرپرا، کبری، و مظلوم، زهراء(1403). تأثیر هوش مصنوعی، واقعیت مجازی و واقعیت افزوده بر روش‌های تدریس و یادگیری. اولین همایش ملی نگرش‌های نوین در مسائل آموزش و پرورش، رامشیر.
زمانی، آرزو؛ خمسه، عباس، و ایرانیان‌فرد، سیدجواد(1402). انتقال تکنولوژی در عصر صنعت 5.0: مدل یکپارچه هوش مصنوعی و مولفه‌های انسانی. مدیریت نوآوری، 12(4)، 140-111.
سعدآبادی، علی‌اصغر، و رحیمی‌راد، زهره(1399). کاربست نوآوری اجتماعی جهت افزایش مشارکت اجتماعی در اسناد بالادستی علم و فناوری: مطالعه موردی نقشه جامع علمی کشور. سیاستگذاری عمومی، 6(2)، 73-51.
سهرابی، بابک؛ خلیلی جعفرآبادی، احمد، و رودی، امیر(1396). کشف ویژگی‌های حوزه‌های تحقیقاتی نوظهور با استفاده از روش فراترکیب. سیاست علم و فناوری، 10(4)، 30-15.
شانظری، حامد؛ شهرام‌نیا، امیرمسعود؛ مسعودنیا، حسین، و هرسیج، حسین(1403). بررسی استفاده از هوش‌مصنوعی در پویایی سیاستگذاری عمومی. سیاستگذاری عمومی، 10(4)، 53-37.
عبدی‌وند، مهران؛ شمسی، خسرو، و شمسی، سعید(1402). استفاده از هوش مصنوعی برای ریشه‌کنی فقر و گرسنگی، تأمین آب پاکیزه، بهداشت و سلامت عمومی در سایه مشارکت جهانی، هشتمین همایش بین‌المللی دانش و فناوری مهندسی برق، کامپیوتر و مکانیک ایران، تهران.
کریمی اسبوئی، سمانه؛ ثقفی، فاطمه، و قاضی‌نوری، سپهر(1401). گونه‌شناسی گذارهای فنی- اجتماعی با رویکرد فراتحلیل محتوا-تطبیق مسیرهای جدید با شواهد. مدیریت نوآوری، 11(4)، 54-23.
کریمی جعفری، فاطمه؛ دانشور، مریم، و عباس‌زاده سورمی، زهرا(1403). شناسایی کارکردهای مدیریت منابع انسانی در اقتصاد گیگ با رویکرد فراترکیب. مدیریت نوآوری، 13(2)، 250-197.
کریم‌میان، زهره؛ محمدی، مهدی؛ قاضی‌نوری، سپهر، و ذوالفقارزاده، محمدمهدی(1398). طبقه‌بندی ویژگی‌های حکمرانی از طریق شبکه‌های خط‌مشی با استفاده از روش فراترکیب. مدیریت دولتی، 11(3)، 402-377.
عزتی آراسته‌پور، فائزه؛ علی‌احمدی، علیرضا؛ پیشوایی، میرسامان، و پارسانژاد، محمدرضا(1402). شناسایی و تحلیل عرصه‌ها و مضامین شکل‌دهنده نوآوری اجتماعی با استفاده از رویکرد فراتلفیق. مدیریت نوآوری، 12(2)، 194-149.
مرکز پژوهش‌های مجلس شورای اسلامی(1403). وضعیت فقر و ویژگی‌های فقرا در دهه گذشته (دهه 90)، بازیابی از: https://rc.majlis.ir/fa/report/show/1775550
محسنی کیاسری، مصطفی؛ محمدی، مهدی؛ جعفرنژاد، احمد؛ مختارزاده، نیما، و اسدی‌ فرد، رضا(1396). دسته‌بندی ابزارهای سیاست نوآوری تقاضامحور با استفاده از رویکرد فراترکیب. مدیریت نوآوری، 6(2)، 138-109.
هزارجریبی، جعفر، و مرادی‌نژاد، الهام(1403). صدای فقر همه‌گستر در جامعه (فراترکیب مطالعات فقر در ایران: بازه زمانی سال‌های 1390-1402). مسائل اجتماعی ایران، ۱۵(۱)، 287-257.
Abiri, R., Rizan, N., Balasundram, S. K., Shahbazi, A. B., & Abdul-Hamid, H. (2023). Application of digital technologies for ensuring agricultural productivity. Heliyon, 9(12). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e22601
Abou-Foul, M., Ruiz-Alba, J. L., & López-Tenorio, P. J. (2023). The impact of artificial intelligence capabilities on servitization: The moderating role of absorptive capacity-A dynamic capabilities perspective. Journal of Business Research, 157, 113609. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.113609
Adel, H. M., Khaled, M., Yehya, M. A., Elsayed, R., Ali, R. S., & Ahmed, F. E. (2024). Nexus among artificial intelligence implementation, healthcare social innovation, and green image of hospitals’ operations management in Egypt. Cleaner Logistics and Supply Chain, 11, 100156. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2024.100156
Ajaj, R., Buheji, M., & Hassoun, A. (2024). Optimizing the readiness for industry 4.0 in fulfilling the Sustainable Development Goal 1: focus on poverty elimination in Africa. Frontiers in Sustainable Food Systems, 8, 1393935.  https://doi.org/10.3389/fsufs.2024.1393935
Akter, S., Sultana, S., Gunasekaran, A., Bandara, R. J., & Miah, S. J. (2024). Tackling the global challenges using data-driven innovations. Annals of Operations Research, 333(2), 517-532. https://doi.org/10.1007/s10479-024-05875-z
Alsharkawi, A., Al-Fetyani, M., Dawas, M., Saadeh, H., & Alyaman, M. (2022). Improved Poverty Tracking and Targeting in Jordan Using Feature Selection and Machine Learning. Ieee Access, 10, 86483-86497. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3198951
Aromolaran, O., Ngepah, N., & Saba, C. S. (2024). Macroeconomic determinants of poverty in South Africa: the role of investments in artificial intelligence. Access Journal, 5(2), 288-305. https://doi.org/10.46656/access.2024.5.2(7)
Ayob, N., Teasdale, S., & Fagan, K. (2016). How social innovation ‘came to be’: Tracing the evolution of a contested concept. Journal of Social Policy, 45(4), 635-653. https://doi.org/10.1017/S004727941600009X
Badea, L., Șerban-Oprescu, G. L., Iacob, S. E., Mishra, S., & Stanef, M. R. (2024). Artificial Intelligence and the Future of Work—A Sustainable Development Perspective. Amfiteatru Econ, 26, 1031-1047. https://doi.org/10.24818/EA/2024/S18/1031
Beltramo, T. P., Calvi, R., De Giorgi, G., & Sarr, I. (2023). Child poverty among refugees. World Development, 171, 106340. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2023.106340
Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., & Venkatraman, N. V. (2013). Digital business strategy: toward a next generation of insights. MIS quarterly, 471-482. Bjola, C. (2022). AI for development: Implications for theory and practice. Oxford Development Studies, 50(1), 78-90. https://doi.org/10.1080/13600818.2021.1960960
Bokhari, S. A. A., & Myeong, S. (2022). Use of artificial intelligence in smart cities for smart decision-making: A social innovation perspective. Sustainability, 14(2), 620. https://doi.org/10.3390/su14020620
Cabanillas-Carbonell, M., Perez-Martinez, J., & Zapata-Paulini, J. (2023). Contributions of the 5G Network with Respect to Poverty (SDG1), Systematic Literature Review. Sustainability, 15(14), 11301. https://doi.org/10.3390/su151411301
Calzada, I. (2024). Artificial intelligence for social innovation: beyond the noise of algorithms and datafication. Sustainability, 16(19), 8638.https://doi.org/10.3390/su16198638
Clarke, V., & Braun, V. (2013). Teaching thematic analysis: Overcoming challenges and developing strategies for effective learning. The psychologist, 26(2).
Corral, P., Henderson, H., & Segovia, S. (2025). Poverty mapping in the age of machine learning. Journal of Development Economics, 172, 103377. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2024.103377
Cowls, J. (2021). ‘AI for social good’: whose good and who’s good? Introduction to the special issue on artificial intelligence for social good. Philosophy & Technology, 34(Suppl 1), 1-5.https://doi.org/10.1007/s13347-021-00466-3
Davis, F. D. (1989). Technology acceptance model: TAM. Al-Suqri, MN, Al-Aufi, AS: Information Seeking Behavior and Technology Adoption, 205(219), 5.
De Filippi, P.; Mannan, M.; Cossar, S.; Merk, T.; Kamalova, J. Blockchain Technology and Polycentric Governance. European University Institute. 2024. Available online: https://www.eui.eu (accessed on 15 September 2024).
Dionisio, M., de Souza Junior, S. J., Paula, F., & Pellanda, P. C. (2024). The role of digital social innovations to address SDGs: A systematic review. Environment, Development and Sustainability, 26(3), 5709-5734.https://doi.org/10.1007/s10668-023-03038-x
Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., ... & Williams, M. D. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International journal of information management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
Fabregas, R., Kremer, M., & Schilbach, F. (2019). Realizing the potential of digital development: The case of agricultural advice. Science, 366(6471), eaay3038. https://doi.org/10.1126/science.aay3038
Fazal, A., Ahmed, A., & Nisar, S. (2023). Artificial Intelligence and Financial Inclusion: A Systematic Literature Review. Journal of Asian Development Studies, 12(3), 158-168. https://doi.org/10.62345/jads.2023.12.3.11
Fuentes-Penna, A., & Ibarra, J. D. D. G. (2024). Personalized Education and Artificial Intelligence. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics, 15(2), 1. https://doi.org/10.61467/2007.1558.2024.v15i2.431
Gosselink, B. H., Brandt, K., Croak, M., DeSalvo, K., Gomes, B., Ibrahim, L., ... & Manyika, J. (2024). AI in action: Accelerating progress towards the Sustainable Development Goals. arXiv preprint arXiv:2407.02711.
Goralski, M. A., & Tan, T. K. (2022). Artificial intelligence and poverty alleviation: Emerging innovations and their implications for management education and sustainable development. The International Journal of Management Education, 20(3), 100662. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2022.100662
How, M. L., Cheah, S. M., Khor, A. C., & Chan, Y. J. (2020). Artificial intelligence-enhanced predictive insights for advancing financial inclusion: A human-centric ai-thinking approach. Big Data and Cognitive Computing, 4(2). https://doi.org/10.3390/bdcc4020008
Heeks, R. (2006). Theorizing ICT4D research. Information Technologies & International Development, 3(3), pp-1.
Jean, N., Burke, M., Xie, M., Alampay Davis, W. M., Lobell, D. B., & Ermon, S. (2016). Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty. Science, 353(6301), 790-794. https://doi.org/10.1126/science.aaf7894
Jiang, Y., Zhang, L., Li, Y., Lin, J., Li, J., Zhou, G., ... & Xiao, Z. (2021). Evaluation of county level poverty alleviation progress by deep learning and satellite observations. Big Earth Data, 5(4), 576-592. https://doi.org/10.1080/20964471.2021.1967259
Kakeu, C. B. P., Wendji, C. M., Kouhomou, C. Z., & Kamdoum, G. C. M. (2024). Can technological innovations contribute to more overcome the issue of poverty reduction in africa?. Technology in Society, 76, 102463. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102463
Khan, R. U., Richardson, C., & Salamzadeh, Y. (2022). Spurring competitiveness, social and economic performance of family-owned SMEs through social entrepreneurship; a multi analytical SEM & ANN perspective. Technological Forecasting and Social Change, 184, 122047. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122047
Kim, E., Jang, G. Y., & Kim, S. H. (2022). How to apply artificial intelligence for social innovations. Applied Artificial Intelligence, 36(1), 2031819. https://doi.org/10.1080/08839514.2022.2031819
Lamichhane, B. R., Isnan, M., & Horanont, T. (2025). Exploring machine learning trends in poverty mapping: A review and meta-analysis. Science of Remote Sensing,100200. https://doi.org/10.1016/j.srs.2025.100200
Lis-Gutiérrez, J. P., Gaitán-Angulo, M., & Cubillos-Diaz, J. (2020). Spending Level of Displaced Population Returned to La Palma, Cundinamarca (2018): A Machine Learning Application. Migration Letters, 17(5), 639-649. https://doi.org/10.33182/ml.v17i5.693
Luan, H., Geczy, P., Lai, H., Gobert, J., Yang, S. J., Ogata, H., ... & Tsai, C. C. (2020). Challenges and future directions of big data and artificial intelligence in education. Frontiers in psychology, 11, 580820. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.580820
Meghraoui, K., Sebari, I., Pilz, J., Ait El Kadi, K., & Bensiali, S. (2024). Applied deep learning based crop yield prediction: A systematic analysis of current developments and potential challenges. Technologies, 12(4), 43. https://doi.org/10.3390/technologies12040043
Mhlanga, D. (2021). Artificial intelligence in the industry 4.0, and its impact on poverty, innovation, infrastructure development, and the sustainable development goals: Lessons from emerging economies?. Sustainability, 13(11), 5788. https://doi.org/10.3390/su13115788
Mishra, S., Satapathy, S. K., Cho, S. B., Mohanty, S. N., Sah, S., & Sharma, S. (2024). Advancing COVID-19 poverty estimation with satellite imagery-based deep learning techniques: a systematic review. Spatial Information Research, 32(5), 583-592. https://doi.org/10.1007/s41324-024-00584-y
Mulgan, G., Tucker, S., Ali, R. & Sanders, B. (2007). Social Innovation: what it is, why it matters, how it can be accelerated. London: University of Oxford, Young Foundation. Retrieved June 08, 2020 from https://youngfoundation.org/wp-content/uploads/2012/10/Social-Innovation-what-it-is-why-it-matters-how-it-can-be-accelerated-March-2007.pdf
Pandey, P. C., & Pandey, M. (2023). Highlighting the role of agriculture and geospatial technology in food security and sustainable development goals. Sustainable Development, 31(5), 3175-3195. https://doi.org/10.1002/sd.2600
Pérez-Durán, I., Acebillo-Baqué, M., & Comellas-Bonsfills, J. M. (2024). Teaching social inclusion, public policy and governance through active learning and educational games. Teaching Public Administration, 01447394241307506. https://doi.org/10.1177/01447394241307506
Purroy Vasquez, R., Aguilar Lasserre, A. A., Meza Palacios, R., & Fernández Lambert, G. (2024). Artificial neural network (ANN) in forecasting of poverty line and economic-energetic efficiencies into the maize-based agroecosystems. Archives of Agronomy and Soil Science, 70(1), 1-17. https://doi.org/10.1080/03650340.2023.2287751
Qi, Z., Pan, J., & Feng, Y. (2024). Spatial Identification and Distribution Pattern of the Complexity of Rural Poverty in China Using Multisource Spatial Data. Complexity, 2024(1), 7012402. https://doi.org/10.1155/2024/7012402
Raqib, M., & George, P. N. (2024). TechCare: Transformative Innovations in Addressing the Psychosocial Challenges of Cancer Care in Kerala, India. Indian Journal of Medical and Paediatric Oncology, 45(03), 256-262. https://doi.org/10.1055/s-0044-1787150
Ravallion, M. (2020). On measuring global poverty. Annual Review of Economics, 12(1), 167-188. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-081919-022924
Sadabadi, A. A., Rahimirad, Z., & Nikijoo, I. (2024). Enhancing cross-sector partnerships in energy saving through social entrepreneurship: a social network analysis approach. Energy Research & Social Science, 109, 103412. https://doi.org/10.1016/j.erss.2024.103412
Sanchez-Martinez, M., & Davis, P. (2014). A review of the economic theories of poverty. National Institute of Economic and Social Research (NIESR) Discussion Papers, (435).
Sandelowski, M., Barroso, J., & Voils, C. I. (2007). Using qualitative metasummary to synthesize qualitative and quantitative descriptive findings. Research in nursing & health, 30(1), 99-111.
SDG Indicators. (2024). Retrieved May 2, 2025, from https://unstats.un.org/sdgs/report/2024/
Sen, A. (2010). The mobile and the world. Information Technologies & International Development, 6(SE), pp-1.
Shin, Y., & Kim, J. (2018). Data-centered persuasion: Nudging user's prosocial behavior and designing social innovation. Computers in Human Behavior, 80, 168-178. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.11.009
Van der Have, R. P., & Rubalcaba, L. (2016). Social innovation research: An emerging area of innovation studies?. Research Policy, 45(9), 1923-1935. https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.06.010
Wang, L. (2021). Improving the performance of precision poverty alleviation based on big data mining and machine learning. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(4), 6617-6628. https://doi.org/10.3233/JIFS-189498
Westley, F., Antadze, N., Riddell, D. J., Robinson, K., & Geobey, S. (2014). Five configurations for scaling up social innovation: Case examples of nonprofit organizations from Canada. The Journal of Applied Behavioral Science, 50(3), 234-260. https://doi.org/10.1177/00218863145329
Woolcock, M. (1998). Social capital and economic development: Toward a theoretical synthesis and policy framework. Theory and society, 27(2), 151-208.
Yang, D., Luan, W., Yang, J., Xue, B., Zhang, X., Wang, H., & Pian, F. (2022). The contribution of data-driven poverty alleviation funds in achieving mid-21st-Century multidimensional poverty alleviation planning. Humanities and Social Sciences Communications, 9(1). https://doi.org/10.1057/s41599-022-01180-x
Yu, L., & Zhai, X. (2024). Use of artificial intelligence to address health disparities in low-and middle-income countries: a thematic analysis of ethical issues. Public Health, 234, 77-83. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2024.05.029
Zaman, B., Sharma, A., Ram, C., Kushwah, R., Muradia, R., Warjri, A., ... & Lyngdoh, M. K. (2023). Modeling education impact: a machine learning-based approach for improving the quality of school education. Journal of Computers in Education, 1-34. https://doi.org/10.1007/s40692-023-00297-5
Zhang, W., Lei, T., Gong, Y., Zhang, J., & Wu, Y. (2022). Using explainable artificial intelligence to identify key characteristics of deep poverty for each household. Sustainability, 14(16), 9872. https://doi.org/10.3390/su14169872
Zhongchen, G., Jie, H., & Chen, C. (2023). Intelligent transformation of financial services of agricultural cooperatives based on edge computing and deep learning. Soft Computing, 1-10. https://doi.org/10.1007/s00500-023-08538-6

  • تاریخ دریافت 13 مهر 1403
  • تاریخ بازنگری 04 آبان 1403
  • تاریخ پذیرش 10 آذر 1403