Utafiti huu wa preprint ambao haujapitia peer review unachunguza jinsi nyanja za kisayansi zinavyokua wakati mabadiliko ya kiteknolojia yanaendelea kubadilisha jambo lenyewe linalochunguzwa, kwa kutumia utafiti wa uchumi wa kidijitali kama mfano. Mtafiti alikusanya kazi 8.426 zilizowasilishwa katika mikutano 195 ya mfululizo 19 wa konferensi na warsha kati ya 1989-2024; kisha akatajirisha rekodi hizi kwa taarifa za kibibliografia, abstracts, data za waandishi na taasisi, citations, nyaraka za kihistoria na mahojiano na wataalamu tisa. Matokeo yanaonyesha kwamba utafiti wa uchumi wa kidijitali uliibuka kupitia konferensi zilizoanzishwa na watafiti waanzilishi, ukajengeka kitaasisi kupitia taasisi, ufadhili na upatikanaji wa data, na baadaye ukatofautika kupitia mwingiliano na taaluma, sekta na mazingira ya sera. Hata hivyo, kwa sababu sampuli ya konferensi haijakamilika na imechagua kijiografia, baadhi ya uainishaji wa maandishi una kiwango kikubwa cha makosa na utafiti hautumii muundo wa kisababishi, matokeo hayapaswi kujumlishwa moja kwa moja kwa nyanja zote za kisayansi.

Mfumo uliotengenezwa na utafiti una hatua tatu: katika hatua ya kuibuka kabla ya 2001 waanzilishi walikuwa muhimu; katika hatua ya kujengeka kitaasisi kati ya 2001-2015, vyuo vikuu, vituo vya utafiti, wafadhili na vyanzo vya data vilikuwa muhimu; na katika hatua ya kutofautika baada ya 2016, wadau kutoka taaluma, sekta na mazingira ya sera walikuwa wa msingi. Katika kipindi hicho hicho, ajenda ya utafiti ilihama kutoka mijadala kuhusu intaneti na kupunguza gharama kwenda kwenye majukwaa ya kidijitali, utafiti wa empirical wa kisababishi na akili bandia.

Swali kuu la utafiti ni lipi?

Swali kuu la utafiti ni jinsi uwanja wa kisayansi unavyobadilika si kwa mkusanyiko wa nadharia za ndani pekee, bali pia sambamba na mabadiliko ya jambo la kiteknolojia linalochunguzwa. Uchumi wa kidijitali ni mfano unaofaa kwa swali hili kwa sababu mawimbi yanayofuatana ya teknolojia kama kompyuta binafsi, intaneti, biashara ya kielektroniki, majukwaa ya kidijitali, mitandao ya kijamii na akili bandia yamebadilisha maisha ya kiuchumi pamoja na maswali, vyanzo vya data na mbinu za watafiti.

Utafiti haupimi tu ongezeko la idadi ya makala. Mtafiti anatathmini kwa pamoja ukubwa wa jumuiya ya utafiti, ushiriki wa taasisi, usambazaji wa kijiografia, uandishi wa pamoja, interdisciplinarity, njia za uchapishaji, mada za utafiti, mbinu zinazotumika na kuonekana katika nyaraka za sera. Kwa njia hiyo anajaribu kufuatilia muundo wa kiakili wa uwanja wa kisayansi pamoja na miundombinu ya kijamii na kitaasisi inayowezesha utafiti.

Kwa nini konferensi ziko katikati ya utafiti?

Utafiti wa uchumi wa kidijitali haujafungwa katika jarida moja au taaluma moja ya kitaaluma. Watafiti wanaofanya kazi katika uchumi, biashara, mifumo ya taarifa za usimamizi na sayansi ya kompyuta wanaweza kuwasilisha katika konferensi kazi ambazo bado hazijawa machapisho ya majarida. Kwa hiyo programu za konferensi zinaweza kunasa uwanja mpya wa utafiti katika hatua ya mapema kabla haujaonekana wazi katika machapisho ya majarida.

Dai kuu la utafiti ni kwamba konferensi si matukio ya muda ya kuwasilisha matokeo pekee. Konferensi huwakutanisha watafiti, huhalalisha mada mpya, hurahisisha kuingia kwa watafiti vijana, huunda ushirikiano, huunda ajenda za utafiti na kuunganisha academia na sekta pamoja na taasisi za umma. Mtafiti anaielezea kazi hii kama “miundombinu inayojenga uwanja”.

Mkusanyo wa data uliundwaje?

Mtafiti kwanza alibainisha konferensi na warsha zenye umuhimu wa msingi katika maendeleo ya uchumi wa kidijitali. Orodha ilitathminiwa kupitia mahojiano ya wataalamu; programu zilikusanywa kutoka tovuti rasmi za matukio, kurasa za intaneti zilizohifadhiwa na waandaaji wa konferensi. Utafiti unajumuisha matukio kama WISE, DRUID, CIST, TSE Digital Economics Conference, ZEW Conference on the Economics of ICT, NBER Economics of Digitization, MIT Conference on Digital Experimentation na NBER Economics of Artificial Intelligence.

Kutoka katika programu za konferensi, zilitolewa kichwa cha kazi, mtafiti aliyewasilisha, taasisi, waandishi wenza na, pale ilipowezekana, taasisi za waandishi wenza. Mtafiti alitumia ChatGPT na Microsoft Copilot kuharakisha utoaji wa data, lakini anaeleza kwamba alilinganisha kwa mkono rekodi zilizotolewa na programu asili.

Data za konferensi baadaye zilitajirishwa kwa rekodi za Google Scholar, OpenAlex na SSRN Economics of Networks eJournal. Hatua hizi zilitoa taarifa za ziada kama mwaka wa uchapishaji, idadi ya citations, abstract, jina la jarida, kiungo cha kazi na profile ya mwandishi. Katika kulinganisha vichwa na waandishi, mbinu za approximate string matching zinazotegemea RapidFuzz na FuzzyWuzzy zilitumika.

Sehemu ya data inaeleza kwamba kati ya rekodi 8.426, rekodi 7.156 zina abstract. Hata hivyo, katika uchambuzi wa BERTopic imetajwa kuwa kazi 6.862 zenye abstract zinazoweza kutumika ndizo zilizotumika. Tofauti ya rekodi 294 kati ya namba hizi mbili huenda inatokana na abstracts zinazokosekana, zilizo fupi sana au zisizofaa kwa uchambuzi; lakini tofauti hii haijaelezwa kikamilifu katika maandishi. Kwa hiyo, wakati wa kutathmini wigo wa topic modeling, sampuli halisi ya uchambuzi yenye observations 6.862 inapaswa kuchukuliwa kuwa msingi.

Mfumo wa hatua tatu uliopendekezwa kwa maendeleo ya nyanja za kisayansi

Kuibuka: Waanzilishi waliunganisha utafiti uliotawanyika

Kabla ya 2001, kazi zinazohusiana na uchumi wa kidijitali zilifanyika kwa kutawanyika ndani ya sayansi ya kompyuta, mifumo ya taarifa za usimamizi na uchumi wa teknolojia ya habari na mawasiliano. Kwa sababu vyanzo vya data vilikuwa vichache, modeli za kinadharia na mijadala ya kimawazo vilitawala zaidi. Bei ya intaneti, masoko ya kielektroniki, gharama za miamala na taarifa, athari za kompyuta kwenye productivity na miundombinu ya intaneti vilikuwa miongoni mwa mada kuu.

Kufanyika kwa Workshop on Information Systems and Economics ya kwanza mwaka 1989 kunachukuliwa na utafiti kama hatua muhimu ya mabadiliko. Konferensi za mapema kama hizi ziliwawezesha watafiti kutoka taaluma tofauti kukutana mara kwa mara kabla ya ajenda ya pamoja ya utafiti kuundwa kikamilifu.

Kujengeka kitaasisi: Ufadhili, taasisi na upatikanaji wa data vilipanua uwanja

Kati ya 2001-2015, kuanzishwa kwa konferensi zinazorudiwa Ulaya na Amerika Kaskazini kulisaidia uwanja kupata muundo thabiti zaidi wa kitaasisi. Konferensi, grants za utafiti, working paper series na programu za mafunzo kwa wanafunzi wa udaktari katika taasisi kama ZEW, Toulouse School of Economics na NBER zilichangia kupanuka kwa jumuiya ya kisayansi.

Mahusiano na kampuni za kidijitali pamoja na watafiti kufanya kazi kama washauri au chief economists katika kampuni za teknolojia yaliongeza upatikanaji wa data za micro kuhusu tabia za mtandaoni, matangazo, search engines na masoko ya majukwaa. Ajenda ya utafiti katika kipindi hiki ilijikita zaidi katika innovation, haki za miliki na uchumi wa majukwaa.

Kutofautika: Majukwaa, akili bandia na mbinu za kisababishi ziliibuka mbele

Baada ya 2016, uwanja ulitofautika kwa kasi kwa mada, mbinu na uhusiano wa kitaasisi. Shule za usimamizi na biashara zikawa vituo muhimu vya kitaasisi, huku uchumi, mifumo ya taarifa na sayansi ya kompyuta zikiendelea kuwa na ushawishi. Majukwaa ya kidijitali, mitandao ya kijamii, faragha ya data, sera za ushindani, algorithms na akili bandia zikaingia katikati ya ajenda ya utafiti.

Utafiti unaonyesha kwamba katika hatua hii si idadi ya kazi pekee iliyoongezeka; uzito wa utafiti wa empirical unaotumia majaribio, data za maisha halisi na causal identification strategies pia uliongezeka. Mwingiliano wa uwanja na sekta pamoja na taasisi za sera pia ukawa wazi zaidi kutokana na udhibiti wa majukwaa, copyright, usimamizi wa data na sera za akili bandia.

Uzalishaji wa utafiti na kuonekana katika sera vilibadilikaje?

Paneli ya kushoto ya Figure 1 inaonyesha kwamba idadi ya kazi za konferensi kwa mwaka iliongezeka kutoka kiwango cha chini sana mwaka 1989 hadi zaidi ya 800 mwaka 2024. Ongezeko la haraka zaidi lilitokea katika kipindi cha kutofautika baada ya 2016. Mtafiti anahusisha ongezeko hili na ukuaji wa majukwaa ya kidijitali, kuenea kwa mitandao ya kijamii na biashara ya kielektroniki, kasi ya kidijitali wakati wa COVID-19 na ongezeko la utafiti wa akili bandia.

Paneli ya kulia ya figure hiyo hiyo inaeleza kwamba kazi 364 katika mkusanyo wa data zimetajwa kama vyanzo katika nyaraka 3.517 za sera zilizotambuliwa na Overton.io. Idadi ya nyaraka za sera kwa mwaka zinazotaja kazi hizi ilikuwa ndogo sana mwanzoni mwa miaka ya 2000 lakini iliongezeka hadi takribani 390 kufikia 2024. Hata hivyo, uchambuzi wa athari ya sera hautegemei kazi zote 8.426, bali kazi 364 tu zinazoweza kufuatiliwa. Kwa hiyo figure inaunga mkono ongezeko la kuonekana kwa uwanja katika sera, lakini haipimi athari ya wastani ya kazi zote kwa sera.

Jumuiya ya kisayansi ilikua kwa kiasi gani?

Figure 2 inaonyesha kwamba idadi ya jumla ya watafiti waliowahi kuchangia angalau mara moja katika utafiti wa uchumi wa kidijitali ilifikia takribani 7.800 kufikia 2024. Katika kipindi cha kujengeka kitaasisi, takribani watafiti wapya 210 waliingia kwenye uwanja kila mwaka; idadi hii iliongezeka kwa kasi katika kipindi cha kutofautika na kufikia takribani watafiti wapya 640 mwaka 2024.

Ukuaji haukusambazwa kwa usawa. Takribani %42 ya watafiti walichangia katika kazi moja au mbili za konferensi pekee, huku kundi dogo likiwa waandishi wenza katika zaidi ya kazi 40. Utafiti unapendekeza kwamba watafiti hawa wenye productivity kubwa si watu wa kuchapisha tu; wanaweza kuathiri mwelekeo wa uwanja kupitia kupanga konferensi, kuwafundisha wanafunzi, kujenga networks na ushauri wa sera.

Taasisi na jiografia zinaonyesha nini?

Katika usambazaji wa kijiografia wa konferensi, Marekani iko mbele kwa wazi. Utafiti unaeleza kwamba Marekani imeandaa konferensi 109, Ujerumani 42, Ufaransa 36 na Denmark 24. Cambridge, Boston, Stanford, Mannheim, Munich, Paris, Toulouse na Copenhagen zinaonekana kama vituo vya muda mrefu.

Data kuhusu taasisi za waandishi pia inaonyesha mkusanyiko unaofanana. Kati ya 1989-2007 takribani taasisi 34 tofauti kwa mwaka zilichangia katika uwanja; baada ya 2008 idadi hii mara nyingi ilikuwa karibu 100 na ilifikia 185 mwaka 2024. Hata hivyo, rekodi 2.464 za taasisi zilizowekwa kwenye ramani zinaonyesha kwamba uzito bado umejikita Amerika Kaskazini na Ulaya. Tel Aviv University na National University of Singapore ni vituo vinavyoonekana wazi nje ya maeneo haya. Licha ya umuhimu wa China katika masoko ya kidijitali, uwakilishi wake mdogo katika mkusanyo wa data unaonekana wa kuvutia kwa mtafiti.

Usambazaji huu unaonyesha kwamba uwanja umefikia kiwango cha kimataifa, lakini bado haujawa na muundo wenye usawa duniani. Kwa kuwa konferensi zinahitaji safari, ufadhili, sifa ya taasisi na upatikanaji wa networks, taasisi zenye rasilimali nzuri zinaweza kuonekana zaidi huku uwakilishi wa mifumo dhaifu ya utafiti ukipunguzwa.

Uandishi wa pamoja na ushirikiano wa kimataifa vilibadilikaje?

Idadi ya wastani ya waandishi kwa kazi ilikuwa chini ya 1,5 mwishoni mwa miaka ya 1990, lakini ilifikia takribani 3,5 mwaka 2024. Idadi ya taasisi kwa kazi pia iliongezeka kutoka takribani 1,7 katika kipindi cha kujengeka kitaasisi hadi karibu 2, na katika baadhi ya miaka juu ya hapo. Mwelekeo huu unaonyesha kwamba utafiti wa uchumi wa kidijitali unategemea zaidi kazi ya timu na mchanganyiko wa utaalamu baina ya taasisi.

Sehemu ya ushirikiano wa kuvuka mabara ilikuwa ndogo sana katika miaka ya mwanzo, lakini iliongezeka kwa wazi kati ya 2008-2014. Sehemu hii inawakilisha takribani %12 ya michango ya utafiti mwaka 2024. Kupungua wakati wa COVID-19 kunahusishwa na kusitishwa kwa konferensi za ana kwa ana na mwingiliano wa moja kwa moja. Hata hivyo, utafiti haujaribu uhusiano huu kwa muundo wa kisababishi.

Utafiti wa uchumi wa kidijitali umechapishwa katika taaluma zipi?

Kati ya rekodi 8.426, rekodi 3.428 zilikuwa na taarifa kuhusu njia ya uchapishaji, rekodi 1.527 zilitambuliwa kama machapisho ya majarida ya kitaaluma na kazi 1.165 ziliainishwa katika taaluma nne kuu. Katika miaka ya mwanzo majarida ya uchumi yalitawala zaidi, lakini majarida ya mifumo ya taarifa na usimamizi yalipata umuhimu kadiri muda ulivyopita. Katika kipindi cha kutofautika, majarida ya usimamizi yakawa njia kubwa zaidi ya uchapishaji. Sehemu ya sayansi ya kompyuta ilibaki ndogo, lakini imeongezeka katika miaka ya karibuni sambamba na kupanda kwa utafiti wa akili bandia.

Majarida yanayoonekana mara nyingi zaidi ni Management Science, Information Systems Research, Research Policy, MIS Quarterly na Marketing Science. Kulingana na hesabu za utafiti, utafiti wa uchumi wa kidijitali uliwakilisha takribani %5 ya machapisho ya Management Science mwaka 2024, takribani %10 ya machapisho ya Information Systems Research mwaka 2023, takribani %4 ya machapisho ya Research Policy mwaka 2022 na takribani %13 ya machapisho ya The RAND Journal of Economics mwaka 2023.

Je, idara za kitaasisi za watafiti na maeneo yao ya maslahi ya utafiti ni sawa?

Kati ya watafiti 1.216 ambao taarifa za kutosha za kitaasisi zilipatikana kutoka Google Scholar, %58,39 wako katika idara za usimamizi, %26,64 katika uchumi, %4,11 katika mifumo ya taarifa na %3,21 katika sayansi ya kompyuta. Sehemu ndogo zaidi ni za masoko, mkakati, takwimu na sheria.

Maslahi ya utafiti yanaonyesha picha tofauti. Katika uainishaji uliopimwa kwa keyword za profile za watafiti 1.815, uchumi una sehemu kubwa zaidi ya %46,59, huku usimamizi ukiwa %21,16. Sayansi ya kompyuta, masoko, mkakati na mifumo ya taarifa pia zina sehemu muhimu. Watafiti 437 kati yao waliripoti keywords zinazohusiana na zaidi ya taaluma moja. Kwa hiyo kuwa kitaasisi ndani ya shule ya biashara hakumaanishi kwamba kazi za mtafiti zimefungwa katika usimamizi pekee.

Mada za utafiti zilibadilikaje?

Mtafiti alichambua abstracts 6.862 kwa kutumia BERTopic na kutoa mada kumi. Mada tano zinazojitokeza mara nyingi zaidi ni majukwaa, innovation, mbinu zinazotegemea data, jumuiya za mtandaoni na afya. Mada hizi tano ziliunda %69 ya wastani wa topic probability mass na zilikuwa zimewakilishwa angalau kwa sehemu katika %99 ya kazi zenye abstract.

• Innovation: Ilitawala katika miaka ya mwanzo katika mijadala kuhusu kampuni, teknolojia, uzalishaji wa maarifa na maendeleo ya kiuchumi.
• Majukwaa: Yalianza kuimarika karibu 2011; yalihusishwa na watumiaji, users, maudhui ya mtandaoni, masoko na ushindani wa majukwaa.
• Mbinu zinazotegemea data: Ziliwakilishwa na maneno kama akili bandia, experiment, learning, model na treatment na ziliongezeka kwa kasi hasa baada ya 2016.
• Jumuiya za mtandaoni: Zilijumuisha maeneo kama open source software, crowdfunding na user-generated production.
• Afya: Ingawa ilikuwa na sehemu ndogo, ilionyesha kutofautika kwa uwanja kwa sekta kupitia hospitali, madaktari, wagonjwa na data za afya za kidijitali.

Uchambuzi wa frequency ya maneno unaotegemea SpaCy pia unaunga mkono mabadiliko haya. Kuna mpito kutoka maneno yaliyosisitiza pricing, information na optimization mwaka 1989; kwenda market, firm, digital technology na economy mwaka 2000; innovation, research, information na networks mwaka 2010; na data, platform, consumer, online content na impact mwaka 2024.

Mpito kutoka utafiti wa kinadharia kwenda utafiti wa empirical

Katika uainishaji uliotumia keywords za vichwa na abstracts, kazi 3.781 ziliwekewa lebo ya empirical, kazi 787 za kinadharia na kazi 1.375 za mixed methods. Jumla ya kazi 5.943 ziliweza kuainishwa, huku rekodi 2.483 zilizobaki zikiachwa nje kwa sababu ya maandishi yaliyokosekana au kutotosha.

Mwaka 1998 takribani %80 ya kazi zilizoainishwa zilihesabiwa kuwa za kinadharia; baada ya 2016 usambazaji ulitulia karibu %70 empirical, %9 kinadharia na %21 mixed. Mabadiliko haya yanahusishwa na kuongezeka kwa upatikanaji wa data za kidijitali, kuenea kwa mbinu za majaribio na mahitaji ya watunga sera kwa ushahidi wa kisababishi.

Hata hivyo, uwiano halisi unapaswa kutazamwa kwa tahadhari. Katika sampuli ya uthibitishaji ya kazi 100 iliyoainishwa kwa mkono na mtafiti, kiwango cha jumla cha makosa ya modeli kiliripotiwa kuwa %43. Wakati matches zenye utata katika kundi la mixed ziliondolewa kwenye hesabu ya makosa, kiwango cha makosa kilishuka hadi %3. Tofauti kubwa kati ya matokeo haya mawili inaonyesha kwamba uainishaji ni nyeti hasa kwa ufafanuzi wa “mixed methods” na keywords zilizotumika. Kwa hiyo mwelekeo wa jumla wa mabadiliko ya kimetodolojia unaonekana kuwa imara, lakini uwiano kamili wa kila mwaka unaweza kuwa na measurement error.

Je, konferensi kweli zinajenga nyanja za kisayansi?

Data inaonyesha kwamba kuongezeka kwa idadi ya konferensi kulitokea sambamba na ongezeko la uzalishaji wa utafiti, ushiriki wa taasisi, uandishi wa pamoja na utofauti wa mada. Nyaraka za kihistoria na mahojiano ya wataalamu pia yanaunga mkono kwamba matukio yanayorudiwa kama WISE, ZEW, TSE na NBER yalijenga jumuiya za watafiti.

Hata hivyo, utafiti hautoi experiment au causal econometric design inayothibitisha moja kwa moja kwamba konferensi ndizo zilisababisha ukuaji wa uwanja. Ufadhili, maendeleo ya teknolojia, upatikanaji wa data, kanuni mpya na mahitaji ya kampuni kwa utafiti pia yalibadilika katika kipindi hicho hicho. Kwa hiyo hitimisho kwamba “konferensi ni miundombinu inayojenga uwanja” ni inference ya kimawazo inayotegemea tafsiri ya pamoja ya mifumo ya namba, rekodi za kihistoria na mahojiano.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Utafiti wa uchumi wa kidijitali ulikua kwa nguvu kati ya 1989-2024 kwa uzalishaji, idadi ya watafiti na ushiriki wa taasisi.
• Uwanja una muundo wa interdisciplinary kati ya uchumi, usimamizi, mifumo ya taarifa na sayansi ya kompyuta.
• Ajenda ya utafiti ilihama kutoka mijadala kuhusu intaneti na productivity kwenda kwenye majukwaa, mbinu zinazotegemea data na akili bandia.
• Sehemu ya jamaa ya kazi za kinadharia ilipungua, huku mwelekeo kuelekea mbinu za empirical na causal ukiongezeka.
• Konferensi zinazorudiwa, taasisi za ufadhili, watoa data na mafunzo ya udaktari ziliambatana na kujengeka kitaasisi kwa uwanja.
• Ingawa uwanja umefikia kimataifa, bado umejikita katika taasisi zenye rasilimali nyingi Amerika Kaskazini na Ulaya.
• Katika robustness analyses zilizotumia sampuli finyu zaidi ya uchumi wa kidijitali, mwelekeo mkuu uliendelea kwa kiasi kikubwa.

Matokeo ambayo utafiti haujathibitisha au haujajaribu

• Haijathibitishwa kwamba konferensi ni sababu pekee au ya moja kwa moja ya ukuaji wa uwanja wa kisayansi.
• Si kazi zote zilizowasilishwa kwenye konferensi au utafiti wote wa uchumi wa kidijitali zimo katika mkusanyo wa data.
• Citations katika nyaraka za sera hazionyeshi kwamba utafiti umeathiri moja kwa moja au kwa mafanikio kanuni.
• Uwakilishi mdogo nje ya Amerika Kaskazini na Ulaya haumaanishi kwamba hakuna utafiti wa uchumi wa kidijitali katika maeneo hayo.
• Kuongezeka kwa majarida ya usimamizi hakumaanishi kwamba uchumi au mifumo ya taarifa imepoteza umuhimu wake katika uwanja.
• Uwiano wa kazi za empirical, kinadharia na mixed uliotambuliwa kwa keyword classification si vipimo visivyo na makosa.
• Haijaonyeshwa kwamba mfumo wa hatua tatu unaweza kutumika katika nyanja zote za kisayansi kwa mipaka hiyo hiyo ya vipindi.

Nguvu za utafiti ni zipi?

Nguvu muhimu zaidi ya utafiti ni kutumia programu za konferensi, tofauti na uchambuzi wa kawaida wa science-of-science unaotegemea machapisho ya majarida. Njia hii inaruhusu kuchunguza hatua za mwanzo za uwanja wa interdisciplinary kabla haujaonekana kikamilifu katika njia rasmi za uchapishaji.

Nguvu ya pili muhimu ni kuunganisha data za namba za konferensi na nyaraka za kihistoria, rekodi za kibibliografia, mahojiano ya wataalamu, topic modeling, text mining na robustness analyses. Katika Appendix B, kazi zisizohusiana moja kwa moja na uchumi wa kidijitali ndani ya DRUID na Management, Analytics, and Data Conference zilipoondolewa, sampuli ilishuka kutoka 8.426 hadi 7.647. Rekodi za DRUID zilipungua kutoka 2.626 hadi 1.195 na za MAD kutoka 83 hadi 68, lakini mwelekeo mkuu wa ukuaji, mada, taaluma na mbinu haukubadilika kwa kiasi kikubwa.

Mipaka ya utafiti ni ipi?

• Orodha ya konferensi haijumuishi matukio yote yanayohusiana na uwanja. Hasa, tafiti za mapema za uchumi wa intaneti huenda ziliwasilishwa katika konferensi za uchumi za jumla zaidi.
• Kwa sababu si programu zote za kihistoria za konferensi zilipatikana, idadi ya kazi ni lower bound ya jumla halisi.
• Katika baadhi ya programu, mtafiti aliyewasilisha pekee ndiye aliyetajwa; kwa hiyo idadi ya waandishi wenza huenda imepimwa chini.
• Kwa kuwa matokeo ya kwanza tu ya Google Scholar yalitumika, kuna hatari ya matching isiyo sahihi.
• OpenAlex hutoa sentensi za mwanzo pekee kwa baadhi ya abstracts ndefu.
• Hakukuwa na taarifa za ziada za kibibliografia kwa kazi 875 za konferensi.
• Data za taasisi katika kipindi cha 1990-2000 hazijakamilika, na ramani ya taasisi inajumuisha tu rekodi zinazoweza kuunganishwa kijiografia.
• Uainishaji wa idara na maeneo ya maslahi ya waandishi unategemea profiles za Google Scholar za 2026 na hauonyeshi moja kwa moja nafasi zao za taasisi za zamani.
• Taaluma za majarida ziliainishwa kwa kiwango kikubwa kwa keywords katika majina ya majarida.
• Kiwango cha jumla cha makosa cha %43 katika uainishaji wa mbinu kinaweka kikomo kwa uaminifu wa sehemu sahihi za kila mwaka.
• Ingawa mahojiano yanatoa muktadha kutoka kwa watafiti wakuu wa uwanja, uteuzi na tafsiri ya mahojiano ina vipengele vya subjectivity.
• Utafiti ni preprint na bado haujapitia peer review huru.

Ina maana gani kwa Uturuki?

Utafiti hauchunguzi utafiti wa uchumi wa kidijitali nchini Uturuki kama sampuli tofauti. Kwa hiyo haiwezekani kutoa hitimisho la moja kwa moja kuhusu sehemu ya watafiti, taasisi au konferensi za Uturuki katika uwanja wa kimataifa.

Hata hivyo, mfumo uliopendekezwa unazalisha maswali ya sera ya utafiti yanayoweza kutathminiwa kwa Uturuki. Konferensi za mara kwa mara, mafunzo kwa wanafunzi wa udaktari, small-scale research funds, upatikanaji wa kuaminika wa data za umma na binafsi, na ushirikiano wa kudumu kati ya uchumi, biashara, sheria, sayansi ya kompyuta na mifumo ya taarifa vinaweza kusaidia ujenzi wa uwanja wa kisayansi kitaasisi. Hili si jambo lililojaribiwa na utafiti nchini Uturuki; ni policy implication inayotokana na kurekebisha mfumo wa hatua tatu kwa muktadha wa Uturuki.

Uchambuzi wa ziada wa utafiti kuhusu ufadhili wa konferensi unaonyesha kwamba kati ya 2011-2025, obligations zinazohusiana na konferensi zilikuwa chini ya %1 ya jumla ya ufadhili wa kila mwaka wa National Science Foundation ya Marekani. Mtafiti anatafsiri hali hii kama tatizo la kipimo na tathmini kati ya mchango unaowezekana wa konferensi kwa kiwango cha uwanja na sehemu yao ndogo katika ufadhili wa utafiti.

Umuhimu wake kwa zamani, sasa na siku zijazo

Kwa upande wa zamani, utafiti unaonyesha kwamba utafiti wa uchumi wa kidijitali haukuzaliwa kwa wakati mmoja; kazi zilizotawanyika katika taaluma tofauti ziligeuka hatua kwa hatua kuwa uwanja wa pamoja kupitia konferensi na taasisi.

Kwa upande wa sasa, unaonyesha kwamba mada kama majukwaa, data, faragha, ushindani na akili bandia si mada za kiufundi pekee; zinaunganisha uchumi, biashara, sheria, sera za umma na sayansi ya kompyuta katika mfumo mmoja wa utafiti.

Kwa upande wa siku zijazo, utafiti unatabiri kwamba kadiri akili bandia na usimamizi wa majukwaa vinavyoendelea, nyanja za kisayansi zitakabiliwa zaidi na masuala ya upatikanaji wa data, uhuru, ufadhili wa utafiti, tathmini ya interdisciplinary na usawa wa kijiografia. Utafiti wa baadaye unapendekezwa kulinganisha nyanja tofauti za kisayansi, kupima returns za ufadhili wa konferensi na kuchunguza athari za upatikanaji wa data za kampuni binafsi kwa uhuru wa kisayansi.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Muhtasari wa kiufundi wa muundo wa utafiti

Uchambuzi wa BERTopic ulitumikaje?

BERTopic huunganisha BERT-based text representations, UMAP dimensionality reduction, HDBSCAN clustering na c-TF-IDF topic-word representation ili kupanga abstracts kwa kufanana kwa maana. Mtafiti aliweka modeli kutoa mada 10, minimum topic size ya 20 na kuondoa English stop words. Topic probabilities zilihesabiwa na rekodi zilizokuwa nje ya clusters mwanzoni zilipewa mada upya kwa mbinu inayotegemea probabilities.

Mada tano zilizotawala ziliitwa majukwaa, innovation, mbinu zinazotegemea data, jumuiya za mtandaoni na afya. Majina ya mada hayakuzalishwa moja kwa moja na modeli; mtafiti aliyapa majina kwa kutafsiri keywords zilizojitokeza mara nyingi zaidi. Kwa hiyo majina ya mada yanaungwa mkono na data lakini pia yana tafsiri ya mtafiti.

Uainishaji wa mbinu ulifanywaje?

Kazi za kinadharia zilipewa alama kwa maneno kama “theory”, “framework”, “proposition”, “equilibrium” na “model”; kazi za empirical kwa maneno kama “empirical”, “experiment”, “treatment”, “randomized”, “regression”, “survey”, “data” na “dataset”. Neno “Model” lilibaki katika orodha ya kinadharia na empirical. Kazi zenye score kubwa ya kinadharia ziliainishwa kuwa kinadharia, zenye score kubwa ya empirical kuwa empirical, na zenye scores sawa au kubwa kwa pamoja kuwa mixed.

Njia hii huamua mbinu ya utafiti si kwa muundo wa full text, bali kwa keywords zinazoonekana katika kichwa na abstract. Kwa mfano, neno “model” linaweza kumaanisha modeli ya kiuchumi ya kinadharia au modeli ya empirical ya machine learning. Kiwango kikubwa cha makosa kwa ujumla kinaonyesha kwamba ambiguity hii ya lugha imeathiri matokeo.

Matokeo makuu ya namba

Hali ya formula na majaribio ya takwimu

Utafiti hauna equation ya kihisabati iliyowasilishwa kwa msomaji, structural estimation model, regression coefficient, p value, confidence interval wala hypothesis test. Uchambuzi unategemea hasa descriptive time series, ratios, frequencies, topic probabilities, word frequencies, ramani za kijiografia na classifications zinazotegemea keywords. Kwa hiyo matokeo yamefasiriwa kwa consistency ya patterns za kihistoria zilizoonekana badala ya statistical significance tests.

Matokeo ya robustness check

Kwa kuwa DRUID na Management, Analytics, and Data Conference zina wigo mpana kuliko matukio mengine, matukio haya mawili yalipunguzwa kwa kazi zinazohusiana na keywords kama teknolojia ya kidijitali, intaneti, platform, akili bandia, machine learning na software. Sampuli iliyopunguzwa ilikuwa na kazi 7.647.

Baada ya kupunguza sampuli, jumla ya uzalishaji na idadi ya watafiti zilishuka kama ilivyotarajiwa; lakini timing ya ukuaji, majarida makuu, nafasi ya jamaa ya taaluma, maendeleo ya mada za platform na innovation, uandishi wa pamoja na mabadiliko ya mbinu yalibaki kwa kiasi kikubwa. Matokeo haya yanaunga mkono kwamba konferensi zenye wigo mpana hazikuunda peke yake mwelekeo mkuu. Hata hivyo, matatizo mengine ya sampuli yanayotokana na orodha ya konferensi, programu zilizokosekana na mkusanyiko wa kijiografia yanaendelea kuwepo.

Dokezo la Chanzo na Mbinu

• Jina kamili asili la utafiti: How Scientific Fields Evolve: Evidence from Digital Economy Research
• Mwandishi: Franziska Kaiser
• Mpangilio wa waandishi: Utafiti wa mwandishi mmoja
• Mwandishi mwenza wa kwanza: Hakuna.
• Mwandishi wa mawasiliano: Hakuna lebo tofauti ya “corresponding author” katika maandishi. Anwani ya barua pepe ya Franziska Kaiser imetolewa katika footnote ya mawasiliano na anaonyeshwa kama “Contact Author” katika rekodi ya SSRN.
• Uhusiano wa taasisi: University of Zurich. Profile rasmi ya taasisi ya mtafiti inaonyesha kwamba ni postdoctoral researcher ndani ya Department of Business Administration.
• DOI: 10.2139/ssrn.6878974
• Jarida: Hakuna chapisho la jarida lililopitia peer review lililothibitishwa.
• Mchapishaji asili: Hakuna. SSRN si publisher wala jarida lililopitia peer review.
• Jukwaa la uchapishaji: SSRN
• Mwaka wa uchapishaji: 2026
• Aina ya chanzo: Preprint; utafiti wa empirical unaounganisha uchambuzi wa data za kibibliografia zinazotegemea konferensi, historical review na mahojiano ya wataalamu
• Hali ya peer review: Utafiti huu ni preprint na haujapitia peer review.
• Kiungo rasmi cha SSRN:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6878974
• Kiungo cha DOI:https://doi.org/10.2139/ssrn.6878974
• Tovuti rasmi inayoambatana na utafiti:https://sites.google.com/view/digital-economy-research
• Profile ya taasisi ya mtafiti:Profile ya mtafiti wa University of Zurich

Mtafiti ameeleza kwamba alitumia ChatGPT na Microsoft Copilot katika ukusanyaji wa data, coding, utoaji wa taarifa kutoka programu za konferensi na mchakato wa kuandika. Anaeleza kwamba alipitia na kuhariri outputs zilizosaidiwa na akili bandia na anachukua jukumu kamili kwa maudhui ya utafiti.

Maelezo haya ya Kiswahili yameandaliwa kwa kutegemea tu utafiti wa kisayansi uliopakiwa. Vyanzo vya nje vilitumika tu kuthibitisha taarifa za kibibliografia kama mwandishi, taasisi, DOI, mwaka wa uchapishaji, platform na hali ya peer review; hakuna matokeo ya kisayansi yaliyoongezwa kutoka nje kwa findings za utafiti.

Mipaka mikuu ya utafiti ni sampuli ya konferensi kutokamilika na kuwa selective, kutopatikana kwa programu zote za kihistoria, baadhi ya taarifa za waandishi na taasisi kutokamilika, matatizo ya matching ya Google Scholar na OpenAlex, uwakilishi wa kijiografia unaoegemea Amerika Kaskazini na Ulaya, kiwango kikubwa cha makosa katika uainishaji wa mbinu, na kutokuwepo kwa research design inayobainisha causally athari ya konferensi kwenye maendeleo ya uwanja.

Utafiti huu ni preprint ambayo haijapitia peer review; matokeo yanapaswa kusomwa kwa kuzingatia kizuizi hiki. Findings zinaonyesha uhusiano wenye nguvu na consistency kati ya konferensi na ukuaji wa nyanja za kisayansi, lakini hazithibitishi kwamba konferensi peke yake ndizo zilisababisha ukuaji.