Tadqiqotchilar biznes analitikasi, qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari, narrativ hisobot berish va mashinaviy o‘rganish kesishmasidagi ilmiy adabiyotlarni o‘rganish uchun transdisiplinar va iterativ adabiyot sharhini amalga oshirgan. Web of Science, Scopus va ScienceDirect ma’lumotlar bazalaridan foydalanilgan; qidiruv terminlari bir necha bosqichda rivojlantirilgan va 2021–2025 davridagi hakamlikdan o‘tgan ishlar kiritilgan. Yakuniy ko‘rib chiqish 95 nashrni qamrab olgan, adabiyotdagi konseptual yaqinliklar esa VOSviewer 1.6.20 orqali kalit so‘zlarning birga uchrashish xaritasi asosida qo‘shimcha baholangan.

Tadqiqotning asosiy natijasi uch qismli tuzilmani ko‘rsatadi. Birinchi tadqiqot oqimi dashboardlar, KPIlar, avtomatlashtirish va bashoratga asoslangan modellar orqali rivojlangan miqdoriy qaror qo‘llab-quvvatlashidir. Ikkinchi oqim ayniqsa buxgalteriya, korporativ oshkor qilishlar, barqarorlik va risk kommunikatsiyasida rivojlangan narrativ hisobot berishdir. Uchinchi, hali nisbatan cheklangan oqim esa tushuntiriladigan sun’iy intellekt, tabiiy tilni qayta ishlash va mashina tomonidan yaratilgan hisobotlarni narrativ izoh bilan birlashtirishga urinayotgan tadqiqotlardir.

Tadqiqotchilarga ko‘ra asosiy bo‘shliq shundaki, narrativ hisobot berish mavjud tizimlarning ko‘pida qaror mantiqining bir qismi emas, balki tahlil oxirida qo‘shiladigan kommunikatsiya yoki taqdimot qatlami sifatida baholanadi. Holbuki ekspert tajribasi, kontekstual bilim, noaniqlikni tushuntirish va qaror sabablarini ifodalash faqat raqamli ko‘rsatkichlardan chiqarib bo‘lmaydigan ma’lumotlarni berishi mumkin.

Bu natija narrativ AI hisobotlari qaror sifatini oshirishining bevosita eksperimental isboti emas. Tadqiqot yangi qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimini ishlab chiqmagan, menejerlarni narrativli va narrativsiz hisobot sharoitlarida taqqoslamagan hamda qaror aniqligi, ishonch, kognitiv yuk yoki qaror vaqti kabi natijalarni o‘lchamagan. Topilmalar adabiyot tuzilmasi va tadqiqot bo‘shliqlariga oid sintez xarakteridadir.

Turkiya nuqtayi nazaridan: Tadqiqot Turkiyadagi kompaniyalar yoki menejerlardan ma’lumot yig‘magan. Shunga qaramay, turkcha korporativ hisobot berish, qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari yoki AI asosidagi boshqaruv vositalari ishlab chiqilayotganda faqat KPI ishlab chiqarish o‘rniga natijalarning konteksti, noaniqligi va ekspert bilimini yetkaza oladigan narrativ qatlamlarni o‘rganish mazmunli tadqiqot yo‘nalishi bo‘lishi mumkin. Ammo turkcha tabiiy tilni qayta ishlash samaradorligi, muassasalarning hisobot madaniyati, sektor farqlari, boshqaruv iyerarxiyasi va ishlatiladigan ma’lumot infratuzilmalari mahalliy ravishda sinovdan o‘tmasdan, tadqiqot takliflari Turkiya uchun tasdiqlangan samaradorlik natijasi sifatida qabul qilinmasligi kerak.

Qaror qabul qilishda nega faqat ma’lumot yetarli bo‘lmasligi mumkin?

Tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi shuki, zamonaviy tashkilotlar juda katta miqdorda ma’lumot ishlab chiqarsa-da, menejerlar qaror qabul qilganda faqat xom ma’lumotlarga muhtoj emas. Bir ko‘rsatkich qiymati nega oshgani, yuzaga kelgan o‘zgarish vaqtinchami yoki strukturaviy xarakterdami, qaysi operatsion sharoitlar natijaga ta’sir qilgani yoki tajribali xodimlarning mavzu bo‘yicha biladigan, lekin ma’lumotlar bazasida mavjud bo‘lmagan tafsilotlari qaror uchun muhim bo‘lishi mumkin.

An’anaviy qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlari bu muammoni ko‘pincha ma’lumotlarni birlashtirish, hisoblash va vizuallashtirish orqali hal qilishga urinadi. Tadqiqotda ko‘rib chiqilgan adabiyotga ko‘ra bu tizimlar odatda:

• ko‘rsatkich panellari,
• asosiy samaradorlik ko‘rsatkichlari,
• raqamli xulosalar,
• bashorat modellari,
• avtomatik tahlillar

ishlab chiqaradi.

Tadqiqotchilar buning muhim, ammo yakka holda yetarli bo‘lmasligi mumkinligini ta’kidlaydi. Qaror qabul qiluvchi shaxs “savdo %8 pasaydi” degan ma’lumot bilan birga pasayish qaysi kontekstda yuz bergani, qaysi omillar birgalikda baholangani va ekspertlar natijani qanday talqin qilganini ham bilishni istashi mumkin.

Yashirin bilim nima va nega muhim?

Tadqiqot tez-tez urg‘u beradigan tushunchalardan biri tacit knowledge, ya’ni yashirin bilimdir. Bu tushuncha inson tajriba orqali rivojlantirgan, ammo har doim jadvalga, ma’lumot maydoniga yoki aniq qoidaga oson aylantirib bo‘lmaydigan kontekstual ekspertlikni bildiradi.

Masalan, tajribali ishlab chiqarish menejeri muayyan KPI o‘zgarishi g‘ayrioddiy yoki yo‘qligini faqat raqamli chegaralar asosida emas, balki avvalgi voqealar, ish jarayonlari va tashkilot ichidagi munosabatlardan kelib chiqib baholashi mumkin. Muammo shundaki, bu bilim boshqaruv iyerarxiyasining yuqori bosqichlariga uzatilayotganda qisqa hisobotlar va grafiklar ichida yo‘qolib ketishi mumkin.

Tadqiqot taklif qilayotgan yo‘nalish AI qo‘llab-quvvatlagan qaror tizimlari ma’lumot tahlilini inson ekspertligining kontekstual narrativi bilan birlashtira olishidir.

Narrativ hisobot berish nimani anglatadi?

Narrativ hisobot berish faqat jadvalni uzun gaplarga aylantirish emas. Ko‘rib chiqilgan adabiyotda narrativ raqamli topilmalarni kontekstga joylashtirish, aloqalarni tushuntirish, noaniqliklarni ifodalash, muhim voqealarni ustuvorlashtirish va o‘quvchining ma’lumotni ma’nolashiga yordam berish funksiyalari bilan ko‘riladi.

Ayniqsa buxgalteriya, yillik hisobotlar, barqarorlik oshkor qilishlari va risk kommunikatsiyasi sohalarida matnli narrativlar uzoq vaqtdan beri ishlatilayotgani ko‘rinadi.

Tadqiqotda Narrative Disclosure Tone tushunchasiga ham e’tibor qaratiladi. Hisobotning ijobiy, salbiy, ehtiyotkor yoki ishonch beruvchi tarzda yozilishi, asosiy ma’lumot saqlanib qolgan bo‘lsa ham, o‘quvchining xabarni qabul qilish usuliga ta’sir qilishi mumkin.

Shu sababli narrativ hisobot berish faqat mazmun miqdori emas, balki tilning ishlatilishi, ohang, noaniqlikni izohlash va kontekst tanlovi bilan ham bog‘liq.

Narrativ bugun qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarida qayerda turibdi?

Ko‘rib chiqilgan adabiyotga ko‘ra narrativ ko‘pincha qarorlarni qo‘llab-quvvatlash jarayonining oxirida joylashgan. Tizim avval ma’lumotni tahlil qiladi, bashorat yoki KPI ishlab chiqaradi, so‘ng natija matn yoki hisobot ichida taqdim etiladi.

Tadqiqotchilar urg‘u bergan bo‘shliq aynan shu yerda: Narrativ analitik jarayonning o‘zining bir qismi bo‘la oladimi?

Bu yondashuvda narrativ faqat “natijani chiroyli tushuntirish” uchun ishlatilmaydi. Masalan, tizim:

• qaysi ma’lumot nuqtalari qaror uchun muhimligini tushuntirishi,
• natija qaysi sharoitlarda amal qilishini ko‘rsatishi,
• noaniqliklarni tushunarli tarzda ifodalashi,
• ekspert sharhini raqamli tahlil bilan bog‘lashi,
• turli boshqaruv darajalari uchun turlicha izoh chuqurliklarini yaratishi mumkin.

Biroq bular tadqiqotda amalga oshirilgan dasturiy arxitekturaning o‘lchangan xususiyatlari emas; ular tadqiqotchilar adabiyot bo‘shlig‘idan chiqargan kelajak tadqiqot yo‘nalishlaridir.

Biznes analitikasining mavjud roli nima?

Biznes analitikasi tadqiqot ko‘rib chiqqan adabiyotda ko‘pincha ma’lumotni qaror qilinadigan holatga keltiruvchi texnologik va analitik infratuzilma sifatida ko‘riladi. Katta ma’lumot analitikasi, matn tahlili va boshqa analitik usullar korporativ bilimdan naqsh va insight chiqarishi mumkin.

Shu bilan birga, tadqiqot sinteziga ko‘ra biznes analitikasining og‘irligi ko‘proq ma’lumotni tayyorlash va tahlil qilish ustidadir; natijalar inson tomonidan qanday talqin qilinishi masalasi kamroq markaziy o‘rinda.

Qarorlarni Qo‘llab-quvvatlash Tizimi nima qiladi?

Qarorlarni Qo‘llab-quvvatlash Tizimi (Decision Support System, DSS) turli ma’lumot manbalarini birlashtirib, menejerga qaror qabul qilishda foydalanish mumkin bo‘lgan strukturaviy axborot taqdim etuvchi tizimlar uchun ishlatiladigan umumiy tushunchadir.

Tadqiqotda ko‘rib chiqilgan DSS adabiyotida tezlik, izchillik, vizuallashtirish, KPI kuzatuvi va strategik rejalashtirish yordami ajralib turadi. Biroq tizimlarning chiqishlari ko‘p jihatdan strukturaviy va vizual shakldadir.

Tadqiqotchilar nazarida bu yerda yetishmayotgan halqa — ma’lumotning texnik jihatdan to‘g‘ri taqdim etilishi bilan qaror qabul qiluvchining ma’lumotni kontekst ichida tushunishi bir xil narsa emasligidir.

Mashinaviy o‘rganish bu tuzilmaga nima qo‘shadi?

Mashinaviy o‘rganish katta hajmdagi strukturaviy va strukturaviy bo‘lmagan ma’lumotni qayta ishlash, naqshlarni topish, bashorat qilish va ayrim hisobot vazifalarini avtomatlashtirish jihatidan adabiyotda kuchli ifodalanadi.

Tadqiqotda ko‘rib chiqilgan ishlar mashinaviy o‘rganishning:

• matnlardan axborot chiqarishda,
• avtomatik hisobot yaratishda,
• sentiment va ohang tahlilida,
• bashorat ishlab chiqishda,
• strukturaviy bo‘lmagan ma’lumotni tahlil qilishda

qo‘llanishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Biroq texnik taraqqiyot narrativ va kontekstual qaror qo‘llab-quvvatlovi ham ayni tezlikda yetilganini anglatmaydi. Tadqiqotchilarning asosiy talqini soha texnik jihatdan talqin qilish o‘lchamidan tezroq rivojlanayotgani yo‘nalishidadir.

95 nashr qaysi uch tadqiqot oqimini ko‘rsatdi?

Tadqiqotning yakuniy 95 nashrli ko‘rib chiqishi uch yirik tadqiqot oqimini ko‘rsatadi.

Tadqiqotchilarning asosiy xulosasi shuki, uchinchi oqim hali dastlabki ikki sohani to‘liq birlashtiradigan yetuklikda emas.

VOSviewer xaritasi nimani ko‘rsatadi?

Tadqiqotning Şekil 2-sida 2021–2025 davridagi tanlangan nashrlarning kalit so‘z birga uchrashish tarmog‘i vizuallashtiriladi. Tugun kattaligi kalit so‘zning uchrashish chastotasi bilan, bog‘lanishlar esa terminlarning bir xil nashrlarda birga bo‘lishi bilan bog‘langan.

Vizualda machine learning katta va zich bog‘langan markaziy terminlardan biri sifatida ko‘rinadi; textual analysis, text mining, narrative reporting, narrative disclosures, natural language processing, forecasting va financial performance kabi tushunchalar esa tarmoqning turli qismlarida joy oladi.

Bu tuzilma maqolaning asosiy natijasi bilan mos: mashinaviy o‘rganish va matn analitikasi kuchli rivojlangan, narrativ hisobot berish bog‘lanishlari esa ko‘proq parchalangan ko‘rinish beradi.

Vizual o‘qish eslatmasi: Şekil 2 legendasida 2021–2025 rang shkalasi ochiq ko‘rsatilgan. Shunga qaramay matn ranglarni “klasterlar” sifatida tushuntiradi. Shu sababli Verianla baholashida ranglar nimani ifodalashi haqida manbadagi ikki xil ko‘rsatmadan biri tanlanib yakuniy haqiqat sifatida taqdim etilmagan.

Tadqiqotchilar belgilagan uch asosiy bo‘shliq

Birinchi bo‘shliq konseptualdir. Narrativ hisobot berish aqlli qaror qo‘llab-quvvatlovining analitik qismi bo‘lish o‘rniga ko‘pincha natijalar kommunikatsiyasi sifatida modellashtiriladi.

Ikkinchi bo‘shliq metodologik xarakterga ega. Narrativ izoh, matn tahlili, ma’lumot vizuallashtirish va mashinaviy o‘rganish ko‘p ishlarda alohida-alohida o‘rganiladi; integratsiyalashgan narrativ qo‘llab-quvvatlangan DSS muhitlarini bevosita eksperimental sinovdan o‘tkazadigan tadqiqotlar cheklangan.

Uchinchi bo‘shliq amaliyot va dizayn bilan bog‘liq. Yashirin ekspert bilimi, kontekstual mulohaza, noaniqlik izohi va mashina chiqishlari real tashkilotlarda qo‘llanadigan hisobot arxitekturalariga qanday birgalikda joylashtirilishi bo‘yicha yetarli dizayn yo‘riqnomasi mavjud emas.

Kelajakda qanday tajribalar zarur?

Tadqiqotga ko‘ra keyingi ishlar faqat yangi narrativ ishlab chiqaruvchi AI modelini yaratishi yetarli emas. Narrativ qaror qabul qilishga haqiqatda hissa qo‘shadimi-yo‘qmi ham sinovdan o‘tkazilishi kerak.

Taklif etilgan o‘lchov sohalari orasida:

• tushunarlilik,
• harakatga aylantirilish imkoniyati,
• kognitiv yuk,
• foydalanuvchi ishonchi,
• qaror izchilligi,
• turli boshqaruv darajalari orasidagi kommunikatsiya samaradorligi

bor.

Tadqiqotchilar shuningdek dashboardga tayangan tizimlar bilan narrativ qo‘llab-quvvatlangan tizimlar taqqoslanadigan empirik ishlar qaror sifati, ishonch va strategik moslikka ta’sirlarni sinashi mumkinligini ta’kidlaydi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• Ko‘rib chiqilgan adabiyot biznes analitikasi, DSS va mashinaviy o‘rganishda dashboard, avtomatlashtirish va bashoratga asoslangan modellarga kuchli e’tibor qaratadi.
• Narrativ hisobot berish adabiyoti ayniqsa buxgalteriya, korporativ oshkor qilishlar, barqarorlik va risk kommunikatsiyasi sohalarida rivojlangan.
• Narrativlar talqin, ishonch, risk qavrayishi va ayrim bashorat jarayonlari bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatgan tadqiqotlar mavjud.
• AI va narrativ izohni qaror qo‘llab-quvvatlash tizimi darajasida birlashtiradigan adabiyot nisbatan cheklangan va parchalangan.
• Tadqiqot narrativ hisobot berishni kelajakdagi AI qo‘llab-quvvatlagan qaror tizimlari uchun o‘rganilishi kerak bo‘lgan potensial analitik qatlam sifatida belgilaydi.

Tadqiqot isbotlamagan natijalar

• Narrativ hisobotlar dashboardlardan mutlaqo yaxshiroq qarorlar ishlab chiqarishi ko‘rsatilmagan.
• Yangi AI qo‘llab-quvvatlagan qaror tizimi ishlab chiqilib real biznesda test qilinmagan.
• Narrativ izoh qaror aniqligini ma’lum foizga oshirishi haqida natija mavjud emas.
• Katta til modellari ekspert inson mulohazasining o‘rnini bosishi mumkinligi ko‘rsatilmagan.
• AI tomonidan yaratilgan narrativ har vaziyatda xolis, to‘g‘ri yoki ishonchli degan xulosaga kelinmagan.
• Aniqlangan tadqiqot bo‘shlig‘i barcha sektor va mamlakatlarda bir xil kattalikda ekani test qilinmagan.

Tadqiqot usuli va topilmalari

Tadqiqot dizayni

Tadqiqot transdisiplinar, adabiyotga asoslangan sharh va bibliometrik qo‘llab-quvvatlangan tematik tahlildir. Tadqiqotchilar Mueller-Bloch va Kranzning sifatli adabiyot sharhlarida tadqiqot bo‘shliqlarini aniqlashga qaratilgan yondashuvidan foydalangan.

Usul chiziqli bir martalik qidiruv emas, balki natijalarga qarab qidiruv terminlari qayta tartiblanadigan iterativ jarayon sifatida loyihalangan.

Ilk qidiruv terminlari

Boshlang‘ich bosqichda tadqiqot sohasi chegaralari hali aniq bo‘lmagani uchun keng terminlar ishlatilgan. Manbada berilgan misollar quyidagilar:

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

Bu qidiruvlar juda keng va qisman aloqasiz nashrlarni olib kelgani sababli qidiruv strategiyasi qayta tartiblangan.

Ikkinchi bosqichdagi so‘rov kombinatsiyalari

Tadqiqotda uchta namunaviy rivojlangan so‘rov ochiq berilgan:

• 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

Tadqiqotchilar bu bosqichda ayniqsa NLP, avtomatik biznes hisobotlari va kognitiv qaror qo‘llab-quvvatlash tizimlari bilan bevosita bog‘liqroq nashrlarga erishgan.

Yakuniy to‘rt tushuncha

Iterativ qidiruv jarayoni oxirida tadqiqot sohasi to‘rt asosiy tushuncha bilan chegaralangan:

Kiritish mezonlari

Tadqiqotga ko‘ra yakuniy tanlovda:

• 2021–2025 orasida nashr qilingan,
• hakamlikdan o‘tgan jurnal maqolasi bo‘lgan,
• Web of Science, Scopus yoki ScienceDirectda mavjud bo‘lgan,
• biznes analitikasi, DSS, mashinaviy o‘rganish yoki narrativ hisobot berish bilan tashkiliy qaror qabul qilish orasida ochiq aloqa ko‘rsatgan

nashrlar kiritilgan.

Chiqarish mezonlari

Aloqasiz ishlar, takror yozuvlar, hakamlikdan o‘tmagan nashrlar va biznes hisobot kontekstidan uzilgan faqat texnik ishlar chiqarilgan.

Qidiruv bosqichlari

Tadqiqotchilar tanlov jarayonini:

1. takror yozuvlarni chiqarish,
2. sarlavha va kalit so‘z qidiruvi,
3. annotatsiyani ko‘rib chiqish,
4. to‘liq matn baholash

tarzida tushuntiradi.

Biroq har bosqichda nechta yozuv bo‘lgani va nechtasi chiqarilgani manbada miqdoriy oqim diagrammasi bilan berilmagan.

Bibliometrik tahlil

VOSviewer 1.6.20 tanlangan nashrlardagi kalit so‘zlarning birga uchrashish aloqasini baholash uchun ishlatilgan.

Tadqiqot izohiga ko‘ra:

• tugunlar kalit so‘zlarni,
• tugun kattaligi terminlarning uchrashish chastotasini,
• bog‘lanishlar ikki terminning bir xil nashrlarda birga uchrashishini,
• bog‘lanish kuchi esa birga uchrashish chastotasini

ifodalaydi.

Şekil 2-dagi rang ko‘rsatkichining izohida esa manba ichida nomuvofiqlik bor; matn “klasterlar” haqida gapirgan bo‘lsa, vizual legenda 2021–2025 vaqt shkalasini ko‘rsatadi.

Asosiy natijalar

Metodologik cheklovlar

Tadqiqotning o‘z cheklov bayoniga ko‘ra ma’lumotlar bazasi qamrovi asosan Web of Science, Scopus va ScienceDirect bilan cheklangan; shuningdek, oldindan ma’lum bo‘lgan oz sonli tegishli nashrlarga murojaat qilingan. Shu sababli ilmiy adabiyotning hammasini qamrab olgani da’vo qilinmaydi.

Ikkinchi muhim chegara sohaning o‘z tuzilmasidagi nomutanosiblikdir. Miqdoriy analitika va ma’lumot vizuallashtirish bo‘yicha nashrlar soni narrativga asoslangan va kognitiv qaror qo‘llab-quvvatlovi tadqiqotlariga qaraganda ko‘proq.

Uchinchidan, tadqiqot yakunda 95 nashrni ko‘rib chiqqanini bildirsa-da, boshlang‘ich qidiruvlardagi umumiy yozuv sonlari va har bir qidiruv bosqichidagi chiqarish sonlari batafsil taqdim etilmagan. Bu holat qidiruv jarayonini mustaqil ravishda to‘liq qayta yaratishni qiyinlashtiradi.

To‘rtinchidan, ishlar “metodologik sifat” jihatidan baholangani aytilgan bo‘lsa ham, manbada standartlashtirilgan baholash formasi, risk-of-bias vositasi yoki ishlar kesimidagi sifat ballari berilmagan.

Shu sababli tadqiqot strukturaviy va bibliometrik qo‘llab-quvvatlangan adabiyot sintezini taqdim etadi; ammo natijalari meta-tahlil yoki eksperimental sababiylik isboti sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Manba va usul eslatmasi

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

Mualliflar: Tamás Zelles; Bernadett Domokos; Sándor Remsei.

Mualliflar tartibi: Manbada berilgan tartib aynan saqlangan.

Mas’ul muallif: Tamás Zelles.

Institutsional bog‘lanishlar: 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.

Manba turi va hakamlik: Administrative Sciences jurnalida nashr qilingan hakamlikdan o‘tgan, transdisiplinar adabiyot sharhi va bibliometrik xaritalash tadqiqotidir. Tadqiqot yangi eksperimental ma’lumot ishlab chiqarmaydi.

Jurnal: Administrative Sciences

Jild / son / maqola raqami: 16 / 4 / 181

Nashr yili: 2026

Qabul qilib olingan sana: 8 fevral 2026

Reviziya sanasi: 29 mart 2026

Qabul qilingan sana: 3 aprel 2026

Nashr sanasi: 9 aprel 2026

DOI: 10.3390/admsci16040181

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Rasmiy manba havolasi:Administrative Sciences / MDPI rasmiy maqola sahifasi

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

Moliyalashtirish: Maqolada nashr ishlov berish to‘lovi Széchenyi István Universityning nashrni qo‘llab-quvvatlash dasturi tomonidan qoplangani bildirilgan.

Etika qo‘mitasi: Tatbiq etilmaydi.

Xabardor qilingan rozilik: Tatbiq etilmaydi.

Ma’lumot mavjudligi: Tadqiqotning tahlil materiali akademik ma’lumotlar bazalaridan olingan nashr qilingan maqolalardan iborat. Yangi original ma’lumotlar to‘plami yaratilmagan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish Tamás Zelles va Bernadett Domokos; usul Tamás Zelles; formal tahlil Bernadett Domokos; tadqiqot Tamás Zelles; dastlabki qo‘lyozma va ko‘rib chiqish/tahrirlash Tamás Zelles; vizuallashtirish Tamás Zelles; maslahat Sándor Remsei tomonidan amalga oshirilgan.

Ko‘rib chiqilgan adabiyot davri: 2021–2025.

Yakuniy ko‘rib chiqish to‘plami: 95 nashr.

Asosiy ma’lumotlar bazalari: Web of Science, Scopus va ScienceDirect.

Bibliometrik vosita: VOSviewer 1.6.20.

Asosiy tadqiqot sohalari: Business Analytics, Decision Support Systems, Narrative Reporting va Machine Learning.

Asosiy metodologik chegara: Tadqiqot adabiyot sintezidir; narrativ qo‘llab-quvvatlangan AI qaror tizimining real foydalanuvchilarga ta’sirini eksperimental sinovdan o‘tkazmaydi. Maqola tanlash jarayoni ko‘p bosqichli tarzda tushuntirilgan bo‘lsa-da, dastlabki so‘rovlardan yakuniy 95 nashrgacha bosqichma-bosqich yozuv sonlari berilmagani uchun to‘liq qayta ishlab chiqish imkoniyati cheklangan.

Manba ichidagi vizual eslatma: VOSviewer Şekil 2-da rang legendasi 2021–2025 vaqt shkalasini ko‘rsatsa, matn turli ranglarni tematik klasterlar sifatida ta’riflaydi. Bu Verianla mazmunida mazkur farq tuzatilgan ma’lumot sifatida qayta talqin qilinmagan; vizual va matn orasidagi nomuvofiqlik ochiq ko‘rsatilgan.

Ushbu Verianla mazmunidagi ilmiy natijalar, usul tafsilotlari, tadqiqot bo‘shliqlari va cheklovlar faqat ko‘rib chiqilgan tadqiqotga asoslanadi. Tashqi manba faqat bibliografik identifikatsiya va jurnalning nashr/hakamlik holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan.