Муҳаққиқон барои баррасии адабиёти илмӣ дар буриши таҳлили тиҷорат, системаҳои дастгирии қарор, гузоришдиҳии ривоятӣ ва омӯзиши мошинӣ як бозбинии адабиёти трансдисиплинарӣ ва такроршаванда анҷом додаанд. Аз пойгоҳҳои Web of Science, Scopus ва ScienceDirect истифода шудааст; истилоҳҳои ҷустуҷӯ дар чанд марҳила такмил дода шуда, корҳои доваришудаи давраи 2021–2025 дохил карда шудаанд. Баррасии ниҳоӣ 95 нашрияро фаро гирифта, наздикиҳои консептуалӣ дар адабиёт инчунин бо VOSviewer 1.6.20 тавассути харитаи ҳампайдоии калидвожаҳо арзёбӣ шудаанд.

Натиҷаи асосии таҳқиқот сохтори сеқисмаро нишон медиҳад. Ҷараёни якуми таҳқиқот дастгирии миқдории қарор аст, ки тавассути dashboard-ҳо, KPI-ҳо, автоматизатсия ва моделҳои пешгӯӣ рушд кардааст. Ҷараёни дуюм гузоришдиҳии ривоятӣ мебошад, ки махсусан дар муҳосибӣ, ифшои корпоративӣ, устуворӣ ва иртиботи хавф рушд кардааст. Ҷараёни сеюм, ки ҳанӯз маҳдудтар аст, таҳқиқотест, ки зеҳни сунъии тавзеҳпазир, коркарди забони табиӣ ва гузоришҳои сохташудаи мошинро бо шарҳи ривоятӣ муттаҳид кардан мехоҳад.

Ба гуфтаи муҳаққиқон, холигии асосӣ дар он аст, ки гузоришдиҳии ривоятӣ дар аксари системаҳои мавҷуда қисми мантиқи қарор нест, балки ҳамчун қабати иртиботӣ ё муаррифӣ дар охири таҳлил арзёбӣ мешавад. Ҳол он ки таҷрибаи мутахассис, дониши контекстӣ, шарҳи номуайянӣ ва баён кардани сабабҳои қарор метавонад иттилооте диҳад, ки танҳо аз нишондиҳандаҳои ададӣ бароварда намешавад.

Ин натиҷа далели мустақими таҷрибавӣ нест, ки гузоришҳои ривоятии AI сифати қарорро беҳтар мекунанд. Таҳқиқот системаи нави дастгирии қарор таҳия накардааст, менеҷеронро дар шароити гузориши дорои ривоят ва бе ривоят муқоиса накардааст ва натиҷаҳое мисли дурустии қарор, эътимод, бори маърифатӣ ё вақти қарорро насанҷидааст. Хулосаҳо хусусияти синтези сохтори адабиёт ва холигиҳои таҳқиқотиро доранд.

Аз назари Туркия: Таҳқиқот аз ширкатҳо ё менеҷерони Туркия маълумот ҷамъ накардааст. Бо вуҷуди ин, ҳангоми таҳияи гузоришдиҳии корпоративии туркӣ, системаҳои дастгирии қарор ё абзорҳои идоракунии асосёфта ба AI, таҳқиқи қабатҳои ривоятие, ки на танҳо KPI истеҳсол мекунанд, балки контекст, номуайянӣ ва дониши мутахассисро мерасонанд, метавонад самти маънодори таҳқиқот бошад. Аммо то замоне ки иҷрои коркарди забони табиии туркӣ, фарҳанги гузоришдиҳии муассисаҳо, фарқҳои соҳавӣ, иерархияи идорӣ ва инфрасохторҳои додаҳо дар шароити маҳаллӣ санҷида нашаванд, пешниҳодҳои таҳқиқот барои Туркия ҳамчун натиҷаи тасдиқшудаи иҷро пазируфта намешаванд.

Чаро дар қабули қарор танҳо додаҳо кофӣ набуда метавонанд?

Нуқтаи оғози таҳқиқот ин аст, ки созмонҳои муосир миқдори бисёри дода тавлид мекунанд, вале роҳбарон ҳангоми қароргирӣ танҳо ба додаҳои хом ниёз надоранд. Чаро арзиши як нишондиҳанда боло рафт, тағйири пайдошуда муваққатист ё сохторӣ, кадом шароити амалиётӣ ба натиҷа таъсир кардааст ё ҷузъиёте, ки кормандони таҷрибадор медонанд, вале дар пойгоҳи дода вуҷуд надоранд, барои қарор муҳим буда метавонанд.

Системаҳои анъанавии дастгирии қарор ин мушкилро аксаран тавассути муттаҳидсозии додаҳо, ҳисобкунӣ ва визуализатсия ҳал кардан мехоҳанд. Мувофиқи адабиёти баррасишуда дар таҳқиқот, ин системаҳо одатан:

• панелҳои нишондиҳанда,
• нишондиҳандаҳои асосии иҷро,
• хулосаҳои ададӣ,
• моделҳои пешгӯӣ,
• таҳлилҳои автоматӣ

тавлид мекунанд.

Муҳаққиқон бар онанд, ки ин муҳим аст, аммо танҳо кофӣ буда наметавонад. Қароргиранда метавонад дар баробари иттилои “фурӯш %8 коҳиш ёфт” бидонад, ки ин коҳиш дар кадом контекст рӯй додааст, кадом омилҳо якҷо арзёбӣ шудаанд ва мутахассисон натиҷаро чӣ гуна тафсир мекунанд.

Дониши ниҳонӣ чист ва чаро муҳим аст?

Яке аз мафҳумҳое, ки таҳқиқот пайваста таъкид мекунад, tacit knowledge, яъне дониши ниҳонӣ мебошад. Ин мафҳум таҷрибаи контекстии мутахассисро ифода мекунад, ки инсон онро бо таҷриба инкишоф медиҳад, аммо на ҳамеша ба ҷадвал, майдони дода ё қоидаи ошкор осон табдил меёбад.

Масалан, роҳбари таҷрибадори истеҳсолот метавонад ғайримуқаррарӣ будани тағйири муайяни KPI-ро на танҳо аз остонаҳои ададӣ, балки аз рӯйдодҳои гузашта, равандҳои корӣ ва муносибатҳои дохили созмон арзёбӣ кунад. Мушкил дар он аст, ки ин дониш ҳангоми интиқол ба сатҳҳои болоии иерархияи идорӣ метавонад дар гузоришҳои кӯтоҳ ва графикҳо гум шавад.

Самти таҳқиқотии пешниҳодшуда ин аст, ки системаҳои дастгирии қарор бо пуштибонии AI тавонанд таҳлили додаҳоро бо ривояти контекстии мутахассиси инсонӣ якҷо кунанд.

Гузоришдиҳии ривоятӣ чӣ маъно дорад?

Гузоришдиҳии ривоятӣ танҳо табдил додани ҷадвал ба ҷумлаҳои дароз нест. Дар адабиёти баррасишуда ривоят бо вазифаҳои ҷойгир кардани натиҷаҳои ададӣ дар контекст, шарҳ додани робитаҳо, баён кардани номуайяниҳо, авлавият додани рӯйдодҳои муҳим ва ёрӣ ба хонанда барои маънодор кардани иттилоот баррасӣ мешавад.

Хусусан дар муҳосибӣ, гузоришҳои солона, ифшоҳои устуворӣ ва иртиботи хавф истифодаи ривоятҳои матнӣ аз дер боз дида мешавад.

Дар таҳқиқот инчунин ба мафҳуми Narrative Disclosure Tone диққат дода мешавад. Навишта шудани гузориш бо оҳанги мусбат, манфӣ, эҳтиёткорона ё эътимодбахш метавонад, бо вуҷуди нигоҳ доштани ҳамон иттилои асосӣ, тарзи дарки паёмро аз ҷониби хонанда тағйир диҳад.

Аз ин рӯ гузоришдиҳии ривоятӣ танҳо миқдори мундариҷа нест; он бо истифодаи забон, оҳанг, шарҳи номуайянӣ ва интихоби контекст низ вобаста аст.

Ривоят имрӯз дар системаҳои дастгирии қарор дар куҷо меистад?

Мувофиқи адабиёти баррасишуда, ривоят аксаран дар охири раванди дастгирии қарор ҷойгир аст. Система аввал додаҳоро таҳлил мекунад, пешгӯӣ ё KPI месозад ва баъд натиҷа дар матн ё гузориш пешниҳод мешавад.

Холигии таҳқиқотие, ки муҳаққиқон ба он диққат медиҳанд, маҳз ҳамин аст: Оё ривоят метавонад қисми худи раванди аналитикӣ бошад?

Дар ин равиш ривоят танҳо барои “зебо баён кардани натиҷа” истифода намешавад. Масалан, система метавонад:

• шарҳ диҳад, ки кадом нуқтаҳои дода барои қарор муҳиманд,
• нишон диҳад, ки натиҷа дар кадом шароит эътибор дорад,
• номуайяниҳоро ба таври фаҳмо баён кунад,
• шарҳи мутахассисро бо таҳлили ададӣ пайваст кунад,
• барои сатҳҳои гуногуни идоракунӣ умқи гуногуни тавзеҳ эҷод кунад.

Аммо инҳо хусусиятҳои ченшудаи як меъмории нармафзории дар таҳқиқот амалӣшуда нестанд; онҳо самтҳои ояндаи таҳқиқотӣ мебошанд, ки муҳаққиқон аз холигии адабиёт баровардаанд.

Нақши кунунии таҳлили тиҷорат чист?

Таҳлили тиҷорат дар адабиёте, ки таҳқиқот баррасӣ мекунад, аксаран ҳамчун инфрасохтори технологӣ ва аналитикӣ дида мешавад, ки додаҳоро ба ҳолати қобили истифода барои қарор табдил медиҳад. Таҳлили додаҳои калон, таҳлили матн ва усулҳои дигари аналитикӣ метавонанд аз дониши корпоративӣ намуна ва фаҳмиш берун оваранд.

Бо вуҷуди ин, мувофиқи синтези таҳқиқот, вазни асосии таҳлили тиҷорат бештар ба омода кардан ва таҳлил кардани додаҳо равона аст; масъалаи чӣ гуна тафсир шудани натиҷаҳо аз ҷониби инсон камтар марказӣ аст.

Системаи Дастгирии Қарор чӣ кор мекунад?

Системаи Дастгирии Қарор (Decision Support System, DSS) мафҳуми умумӣ барои системаҳое мебошад, ки манбаъҳои гуногуни додаҳоро якҷо карда, ба менеҷер иттилои сохторёфтаи қобили истифода дар қабули қарор пешниҳод мекунанд.

Дар адабиёти DSS-и баррасишуда суръат, пайвастагӣ, визуализатсия, пайгирии KPI ва дастгирии банақшагирии стратегӣ барҷаста аст. Аммо баромади системаҳо асосан сохторёфта ва визуалӣ мебошад.

Аз нигоҳи муҳаққиқон, ҳалқаи гумшуда ин аст, ки пешниҳоди техникии дурусти додаҳо ва фаҳмидани он додаҳо дар контекст аз ҷониби қароргиранда як чиз нест.

Омӯзиши мошинӣ ба ин сохтор чӣ илова мекунад?

Омӯзиши мошинӣ дар адабиёт аз ҷиҳати коркарди миқдори зиёди додаҳои сохторёфта ва сохторнаёфта, ёфтани намунаҳо, пешгӯӣ ва автоматизатсияи баъзе вазифаҳои гузоришдиҳӣ қавӣ муаррифӣ шудааст.

Тадқиқотҳои баррасишуда нишон медиҳанд, ки омӯзиши мошинӣ метавонад дар:

• берун овардани иттилоот аз матнҳо,
• тавлиди автоматии гузориш,
• таҳлили эҳсос ва оҳанг,
• эҷоди пешгӯӣ,
• таҳлили додаҳои сохторнаёфта

истифода шавад.

Бо вуҷуди ин, пешрафти техникӣ маънои онро надорад, ки дастгирии ривоятӣ ва контекстии қарор низ бо ҳамон суръат пухта расидааст. Тафсири асосии муҳаққиқон ин аст, ки соҳа аз ҷиҳати техникӣ нисбат ба ҷанбаи тафсир зудтар рушд мекунад.

95 нашрия кадом се ҷараёни таҳқиқотро ошкор кард?

Баррасии ниҳоии 95 нашрияи таҳқиқот ба се ҷараёни бузурги таҳқиқот ишора мекунад.

Хулосаи асосии муҳаққиқон ин аст, ки ҷараёни сеюм ҳанӯз ба дараҷае нарасидааст, ки ду соҳаи аввалро пурра муттаҳид кунад.

Харитаи VOSviewer чиро нишон медиҳад?

Дар Şekil 2-и таҳқиқот шабакаи ҳампайдоии калидвожаҳои нашрияҳои интихобшудаи давраи 2021–2025 визуалӣ карда мешавад. Андозаи гиреҳ бо басомади пайдоиши калидвожа, робитаҳо бошад бо якҷо будани истилоҳҳо дар ҳамон нашрияҳо вобаста карда шудаанд.

Дар визуал machine learning ҳамчун яке аз истилоҳҳои марказии калон ва зич пайвастшуда дида мешавад; textual analysis, text mining, narrative reporting, narrative disclosures, natural language processing, forecasting ва financial performance дар қисмҳои гуногуни шабака ҷой доранд.

Ин сохтор бо натиҷаи асосии мақола мувофиқ аст: омӯзиши мошинӣ ва таҳлили матн қавӣ рушд кардааст, дар ҳоле ки робитаҳои гузоришдиҳии ривоятӣ намуди бештар пароканда доранд.

Эзоҳи хондани визуал: Дар легендаи Şekil 2 шкалаи ранги 2021–2025 ошкоро нишон дода шудааст. Бо вуҷуди ин, матн рангҳоро ҳамчун “кластерҳо” тавзеҳ медиҳад. Аз ин рӯ дар арзёбии Verianla яке аз ду нишондиҳии гуногуни манбаъ дар бораи маънои рангҳо интихоб ва ҳамчун ҳақиқати қатъӣ пешниҳод нашудааст.

Се холигии асосие, ки муҳаққиқон муайян кардаанд

Холигии якум консептуалӣ аст. Гузоришдиҳии ривоятӣ ба ҷои он ки қисми аналитикии дастгирии оқилонаи қарор бошад, аксаран ҳамчун иртиботи натиҷаҳо моделсозӣ мешавад.

Холигии дуюм методологӣ аст. Шарҳи ривоятӣ, таҳлили матн, визуализатсияи додаҳо ва омӯзиши мошинӣ дар бисёр корҳои илмӣ ҷудогона таҳқиқ мешаванд; таҳқиқотҳое, ки муҳитҳои DSS-и бо ривоят дастгиришударо мустақиман таҷрибавӣ месанҷанд, маҳдуданд.

Холигии сеюм ба татбиқ ва тарҳ вобаста аст. Дар бораи он ки дониши ниҳонии мутахассис, мулоҳизаи контекстӣ, шарҳи номуайянӣ ва натиҷаҳои мошинӣ чӣ гуна ба меъмориҳои гузоришдиҳии дар созмонҳои воқеӣ истифодашаванда якҷо ҷой дода шаванд, роҳнамои кофии тарҳ вуҷуд надорад.

Дар оянда кадом таҷрибаҳо лозиманд?

Ба гуфтаи таҳқиқот, таҳқиқоти баъдӣ набояд танҳо бо сохтани модели AI, ки ривояти нав тавлид мекунад, қонеъ шаванд. Ҳамчунин бояд санҷида шавад, ки ривоят воқеан ба қабули қарор саҳм мегузорад ё не.

Дар миёни соҳаҳои пешниҳодшудаи ченкунӣ:

• фаҳмопазирӣ,
• қобили табдил ба амал будан,
• бори маърифатӣ,
• эътимоди корбар,
• пайвастагии қарор,
• самаранокии иртибот байни сатҳҳои гуногуни идоракунӣ

ҷой доранд.

Муҳаққиқон инчунин қайд мекунанд, ки корҳои эмпирикӣ, ки системаҳои dashboard-марказро бо системаҳои дастгиришудаи ривоятӣ муқоиса мекунанд, метавонанд таъсирҳоро ба сифати қарор, эътимод ва мувофиқати стратегӣ бисанҷанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Адабиёти баррасишуда дар таҳлили тиҷорат, DSS ва омӯзиши мошинӣ ба dashboard, автоматизатсия ва моделҳои пешгӯӣ тамаркузи қавӣ дорад.
• Адабиёти гузоришдиҳии ривоятӣ махсусан дар муҳосибӣ, ифшоҳои корпоративӣ, устуворӣ ва иртиботи хавф рушд кардааст.
• Корҳое ҳастанд, ки нишон медиҳанд ривоятҳо метавонанд бо тафсир, эътимод, дарки хавф ва баъзе равандҳои пешгӯӣ вобаста бошанд.
• Адабиёте, ки AI ва шарҳи ривоятиро дар сатҳи системаи дастгирии қарор муттаҳид мекунад, маҳдудтар ва парокандатар аст.
• Таҳқиқот гузоришдиҳии ривоятиро ҳамчун қабати эҳтимолии аналитикӣ муайян мекунад, ки бояд барои системаҳои ояндаи қарор бо дастгирии AI таҳқиқ шавад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот намекунад

• Нишон дода нашудааст, ки гузоришҳои ривоятӣ ҳатман аз dashboard-ҳо қарорҳои беҳтар тавлид мекунанд.
• Системаи нави дастгирии қарор бо AI таҳия ва дар корхонаи воқеӣ санҷида нашудааст.
• Дар бораи он ки шарҳи ривоятӣ дурустии қарорро бо фоизи муайян зиёд мекунад, натиҷа вуҷуд надорад.
• Нишон дода нашудааст, ки моделҳои калони забонӣ метавонанд ҷойи мулоҳизаи мутахассиси инсонро гиранд.
• Ба хулосае нарасидааст, ки ривояти тавлидшудаи AI дар ҳама ҳолат бетараф, дуруст ё боэътимод аст.
• Санҷида нашудааст, ки холигии муайяншудаи таҳқиқот дар ҳамаи секторҳо ва кишварҳо ҳамон андоза дорад.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Тарҳи таҳқиқот

Таҳқиқот як баррасии трансдисиплинарии адабиёт ва таҳлили мавзӯии бо библиометрия дастгиришуда мебошад. Муҳаққиқон аз равиши Mueller-Bloch ва Kranz барои муайян кардани холигиҳои таҳқиқотӣ дар баррасиҳои сифатии адабиёт истифода кардаанд.

Усул ба ҷои ҷустуҷӯи хаттии якдафъаина ҳамчун раванди такроршаванда тарҳрезӣ шудааст, ки дар он истилоҳҳои ҷустуҷӯ мувофиқи натиҷаҳо бозтанзим мешаванд.

Истилоҳҳои аввалини ҷустуҷӯ

Дар марҳилаи ибтидоӣ, чун сарҳадҳои соҳаи таҳқиқот ҳанӯз дақиқ набуданд, истилоҳҳои васеъ истифода шуданд. Мисолҳои дар манбаъ додашуда инҳоянд:

• Business Reporting,
• Decision Support System,
• Machine Learning,
• Case-Based Reasoning,
• Narrative.

Пас аз он ки ин ҷустуҷӯҳо нашрияҳои хеле васеъ ва қисман номарбут оварданд, стратегияи ҷустуҷӯ бозтанзим карда шуд.

Комбинатсияҳои дархост дар марҳилаи дуюм

Дар таҳқиқот се намунаи дархости пешрафта ошкоро дода мешавад:

• Decision Support System AND Summary AND Case-Based reasoning OR Machine Learning AND Narrative
• Statement AND Decision Support System OR Machine Learning AND Narrative AND Business Analysis
• Report AND Machine Learning AND Business Analysis AND Narrative

Муҳаққиқон дар ин марҳила махсусан ба нашрияҳое расидаанд, ки бо NLP, гузоришдиҳии автоматии бизнес ва системаҳои когнитивии дастгирии қарор робитаи мустақимтар доранд.

Чор мафҳуми ниҳоӣ

Дар охири раванди такроршавандаи ҷустуҷӯ, соҳаи таҳқиқот бо чор мафҳуми асосӣ маҳдуд карда шуд:

Меъёрҳои дохилкунӣ

Ба гуфтаи таҳқиқот, дар интихоби ниҳоӣ нашрияҳое дохил карда шуданд, ки:

• миёни солҳои 2021–2025 нашр шудаанд,
• мақолаи маҷаллаи доваришуда мебошанд,
• дар Web of Science, Scopus ё ScienceDirect мавҷуданд,
• байни таҳлили тиҷорат, DSS, омӯзиши мошинӣ ё гузоришдиҳии ривоятӣ ва қабули қарори ташкилӣ робитаи ошкор нишон медиҳанд

.

Меъёрҳои хориҷкунӣ

Корҳои номарбут, сабтҳои такрорӣ, нашрияҳои ғайридоваришуда ва корҳои танҳо техникӣ, ки аз контексти гузоришдиҳии бизнес ҷудо буданд, хориҷ карда шуданд.

Марҳилаҳои ҷустуҷӯ

Муҳаққиқон раванди интихобро чунин тавзеҳ медиҳанд:

1. хориҷ кардани сабтҳои такрорӣ,
2. ҷустуҷӯи унвон ва калидвожа,
3. баррасии хулоса,
4. арзёбии матни пурра

.

Бо вуҷуди ин, дар ҳар марҳила чанд сабт мавҷуд буд ва чандто хориҷ шуд, дар манбаъ бо диаграммаи ҷараёни миқдорӣ гузориш нашудааст.

Таҳлили библиометрӣ

VOSviewer 1.6.20 барои арзёбии робитаи ҳампайдоии калидвожаҳо дар нашрияҳои интихобшуда истифода шудааст.

Мувофиқи шарҳи таҳқиқот:

• гиреҳҳо калидвожаҳоро,
• андозаи гиреҳ басомади пайдоиши истилоҳҳоро,
• пайвандҳо ҳампайдоии ду истилоҳ дар ҳамон нашрияҳоро,
• қувваи пайванд бошад басомади ҳампайдоиро

ифода мекунад.

Дар шарҳи нишондиҳандаи ранг дар Şekil 2 бошад, дар дохили манбаъ номутобиқатӣ вуҷуд дорад; матн аз “кластерҳо” мегӯяд, дар ҳоле ки легендаи визуалӣ шкалаи санаҳои 2021–2025-ро нишон медиҳад.

Натиҷаҳои асосӣ

Маҳдудиятҳои методологӣ

Мувофиқи изҳороти маҳдудияти худи таҳқиқот, фарогирии пойгоҳҳои дода асосан бо Web of Science, Scopus ва ScienceDirect маҳдуд шудааст; инчунин ба шумораи ками нашрияҳои алоқаманди пешакӣ маълум муроҷиат шудааст. Аз ин рӯ иддао намешавад, ки ҳамаи адабиёти илмиро фаро мегирад.

Маҳдудияти муҳими дуюм номутаносибии сохтории худи соҳа аст. Шумораи нашрияҳо дар бораи аналитикаи миқдорӣ ва визуализатсияи додаҳо аз таҳқиқотҳои асосёфта ба ривоят ва дастгирии когнитивии қарор бештар аст.

Сеюм, таҳқиқот дар ниҳоят баррасии 95 нашрияро мегӯяд, аммо шумораҳои умумии сабтҳо дар ҷустуҷӯҳои ибтидоӣ ва шумораҳои хориҷкунӣ дар ҳар марҳилаи ҷустуҷӯ муфассал пешниҳод намешаванд. Ин ҳолат бозсозии мустақилонаи пурраи раванди ҷустуҷӯро душвор мекунад.

Чорум, ҳарчанд гуфта мешавад, ки корҳо аз ҷиҳати “сифати методологӣ” арзёбӣ шудаанд, дар манбаъ варақаи стандартикунонидашудаи баҳодиҳӣ, абзори risk-of-bias ё холҳои сифат барои ҳар таҳқиқот дода нашудааст.

Бо ин сабабҳо, таҳқиқот синтези адабиёти сохторёфта ва бо библиометрия дастгиришударо пешниҳод мекунад; аммо натиҷаҳои он набояд ҳамчун мета-таҳлил ё далели таҷрибавии сабабият тафсир шаванд.

Эзоҳи манбаъ ва усул

Tam özgün çalışma adı: Decisions Beyond Data: Narrative Reporting Practices in Decision-Making

Муаллифон: Tamás Zelles; Bernadett Domokos; Sándor Remsei.

Тартиби муаллифон: Тартиби додашуда дар манбаъ айнан ҳифз шудааст.

Муаллифи масъул: Tamás Zelles.

Пайвандҳои муассисавӣ: Doctoral School of Regional and Business Administration Sciences, Széchenyi István University, Győr, Hungary; Kautz Gyula Faculty of Business and Economics, Széchenyi István University, Győr, Hungary.

Навъи манбаъ ва доварӣ: Таҳқиқоти доваришудаи маҷаллаи Administrative Sciences, баррасии трансдисиплинарии адабиёт ва харитасозии библиометрӣ мебошад. Таҳқиқот додаи нави таҷрибавӣ тавлид намекунад.

Маҷалла: Administrative Sciences

Ҷилд / шумора / рақами мақола: 16 / 4 / 181

Соли нашр: 2026

Санаи гирифта шудан: 8 феврал 2026

Санаи ревизия: 29 март 2026

Санаи қабул: 3 апрел 2026

Санаи нашр: 9 апрел 2026

DOI: 10.3390/admsci16040181

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Пайванди расмии манбаъ:Administrative Sciences / MDPI саҳифаи расмии мақола

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Маблағгузорӣ: Дар мақола гуфта шудааст, ки ҳаққи коркарди нашр аз ҷониби барномаи дастгирии нашри Széchenyi István University пардохт шудааст.

Кумитаи этика: Татбиқ намешавад.

Ризоияти огоҳона: Татбиқ намешавад.

Дастрасии додаҳо: Маводи таҳлилии таҳқиқот аз мақолаҳои нашршудае иборат аст, ки аз пойгоҳҳои академии додаҳо гирифта шудаанд. Маҷмӯи нави додаҳои аслӣ эҷод нашудааст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон набудани бархӯрди манфиатҳоро эълон кардаанд.

Саҳмҳои муаллифон: Консептуализатсия Tamás Zelles ва Bernadett Domokos; усул Tamás Zelles; таҳлили расмӣ Bernadett Domokos; таҳқиқот Tamás Zelles; дастнависи аввал ва бозбинӣ/таҳрир Tamás Zelles; визуализатсия Tamás Zelles; машварат Sándor Remsei анҷом додааст.

Давраи адабиёти баррасишуда: 2021–2025.

Маҷмӯи ниҳоии баррасӣ: 95 нашрия.

Пойгоҳҳои асосии додаҳо: Web of Science, Scopus ва ScienceDirect.

Абзори библиометрӣ: VOSviewer 1.6.20.

Соҳаҳои асосии таҳқиқот: Business Analytics, Decision Support Systems, Narrative Reporting ва Machine Learning.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Таҳқиқот синтези адабиёт аст; таъсири системаи қарори AI-и бо ривоят дастгиришударо ба корбарони воқеӣ таҷрибавӣ намесанҷад. Гарчанде раванди интихоби мақолаҳо бисёрмарҳилавӣ шарҳ дода шудааст, аз дархостҳои аввал то 95 нашрияи ниҳоӣ шумораи сабтҳо аз рӯи марҳилаҳо дода нашудааст, бинобар ин бозтавлиди пурра маҳдуд аст.

Эзоҳи визуалии дохили манбаъ: Дар VOSviewer Şekil 2 легендаи ранг шкалаи вақти 2021–2025-ро нишон медиҳад, дар ҳоле ки матн рангҳои гуногунро ҳамчун кластерҳои мавзӯӣ тавсиф мекунад. Дар ин мундариҷаи Verianla ин фарқ ҳамчун додаи ислоҳшуда бозтафсир нашудааст; номутобиқатии байни визуал ва матн ошкоро зикр шудааст.

Натиҷаҳои илмӣ, ҷузъиёти методӣ, холигиҳои таҳқиқотӣ ва маҳдудиятҳои ин мундариҷаи Verianla танҳо ба таҳқиқоти баррасишуда такя мекунанд. Манбаи беруна танҳо барои тасдиқи шахсияти библиографӣ ва ҳолати нашр/доварикунии маҷалла истифода шудааст.