ترویج علم

ترویج علم

چارچوب بکارگیری هوش مصنوعی در کاهش فقر با رویکرد نوآوری اجتماعی: روش فراترکیب

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه 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.
3 استادیار، گروه مدیریت تکنولوژی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده
موضوع: امروزه معضل فقر گستره بی‌شماری از مردم دنیا را فرا گرفته و مقابله با آن بعنوان اولین هدف از اهداف توسعه پایدار در نظر گرفته شده است. در این راستا، احیای رشد اقتصادی و اتخاذ سیاست‌های مؤثر و به کارگیری فناوری‌ها و نوآوری‌های اجتماعی و فناورانه از جمله راهکارهای کلیدی برای دستیابی به این مهم قلمداد می‌گردد. در حالی‌که راه‌حل‌هایی نظیر برنامه‌های رفاهی سنتی و کمک‌های مالی مستقیم اغلب با مشکلات مقیاس‌پذیری، تخصیص نامناسب منابع و عدم تشخیص دقیق ذی‌نفعان مواجه‌اند، به‌کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل حجم بالای داده‌ها، شناسایی الگوهای پنهان و پیش‌بینی روندهای آتی، امکان هدف‌گذاری دقیق‌تر، تخصیص بهینه منابع و بهبود اثربخشی مداخلات اجتماعی را برای مقابله با فقر فراهم می‌کند.
هدف: هدف اصلی این پژوهش، ارائه چارچوبی مبتنی بر نوآوری اجتماعی و مدل توسعه پایدار، برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی در کاهش فقر است.
روش: پژوهش جاری بر اساس هدف، کاربردی و بر اساس جمع‌آوری داده‌ها و اطلاعات، اسنادی است. از نظر رویکرد نیز کیفی بوده و به طور مشخص رویکرد آن فراترکیب است. این پژوهش با تحلیل نظام‌مند 17 مقاله علمی معتبر از پایگاه داده وب‌آوساینس ، به شناسایی و دسته‌بندی ابعاد کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش فقر براساس رویکرد نوآوری اجتماعی و مدل توسعه پایدار پرداخته است.
یافته‌ها و نتایج: یافته‌ها نشان می‌دهد هوش مصنوعی از طریق 3 بعد اجتماعی، اقتصادی و زیست‌محیطی بعنوان ابعاد اصلی مدل توسعه پایدار، می‌تواند به کاهش نابرابری‌ها و ارتقای عدالت دیجیتال کمک کند. پژوهش حاضر بر این نکته تاکید دارد که نوآوری اجتماعی می‌تواند مکمل موثری برای هوش مصنوعی در کاهش فقر باشد و استفاده از هوش مصنوعی به شناسایی دقیق الگوهای فقر، بهبود دسترسی به خدمات عمومی، توانمندسازی افراد در مواجهه با نیازهای اجتماعی، تقویت فراگیری اجتماعی و در نهایت دستیابی به اهداف توسعه پایدار به ویژه پایان دادن به فقر کمک شایانی کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

زارعی، عظیم اله و باقرنژاد حمزه کلائی، محمد ابراهیم. (1403). ارتقاء فعالیت های خیرخواهانه با تاکید بر تجربیات دوران شیوع کرونا. مطالعات وقف و امور خیریه، 2(1)، 101-118. 
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. 
طاهری نیا مسعود و حسنوند، علی. (1399). پیامدهای اقتصادی ناشی از بیماری کووید-۱۹ بر اقتصاد ایران؛ با تأکید بر اشتغال. مدیریت پرستاری، ۹ (۳)، ۴۳-۵۸.
عزتی آراسته پور، فائزه؛ علی احمدی، علیرضا؛ پیشوایی، میرسامان و پارسانژاد، محمدرضا. (1402). شناسایی و تحلیل عرصه‌ها و مضامین شکل‌دهنده نوآوری اجتماعی با استفاده از رویکرد فراتلفیق. مدیریت نوآوری، (2)12، 194-149. 
کریم‌میان، زهره؛ محمدی، مهدی؛ قاضی‌نوری، سیدسپهر و ذوالفقارزاده، محمدمهدی. (1398). طبقه‌بندی ویژگی‌های حکمرانی از طریق شبکه‌های خط‌‌مشی با استفاده از روش فراترکیب. مدیریت دولتی، 11(3)، 377-402. 
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. 
هاشمی، عبدالرسول؛ ازکیا، مصطفی و موسوی، سید یعقوب. (1400). تحلیل تجربه زیسته فقرای شهری از طرد اجتماعی از بازار کار مورد مطالعه؛ مناطق 17، 18 و 19 شهر تهران. برنامه‌ریزی رفاه و توسعه اجتماعی, 12(49), 1-32.
هزارجریبی، جعفر و مرادی‌نژاد، الهام. (1403). صدای فقر همه‌گستر در جامعه (فراترکیب مطالعات فقر در ایران: بازه زمانی سال‌های ۱۴۰۲-۱۳۹۰). مسائل اجتماعی ایران، ۱۵(۱)، ۲۸۷-۲۵۷. 
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
Alturif, G., Saleh, W., El-Bary, A. A., & Osman, R. A. (2024). USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS TO PREDICT AND ALLEVIATE POVERTY. Journal of Entrepreneurship & Sustainability Issues, 12(2). http://doi.org/10.9770/b8436764898
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)
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
Daly, H. E. (1997). Beyond growth: the economics of sustainable development. Beacon Press.
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).
Diamond, P. A. (1998). The economics of social security reform. https://doi.org/10.3386/w6719
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
Elkington, J. (1997). The triple bottom line. Environmental management: Readings and cases, 2, 49-66.
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
Ghazinoory, S., Pahlavanian, M., Fatemi, M., Parvin, F., & Ahad Bhat, S. (2025). How AI Contributes to Poverty Alleviation: A Systematic Literature Review. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 15(2), e70003. https://doi.org/10.1002/widm.70003
Ghys, T. (2017). Analysing social innovation through the lens of poverty reduction: five key factors. European Social Innovation Review, 2(2), 1-14. https://doi.org/10.31637/EPSIR.17-2.1
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
Hall, O., Dompae, F., Wahab, I., & Dzanku, F. M. (2023). A review of machine learning and satellite imagery for poverty prediction: Implications for development research and applications. Journal of International Development, 35(7), 1753-1768.  https://doi.org/10.1002/jid.3751
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
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
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
Putnam, R. D. (2000). Bowling alone: The collapse and revival of American community. Simon Schuster.
Raghavendra, A. H., Majhi, S. G., Mukherjee, A., & Bala, P. K. (2024). Role of artificial intelligence (AI) in poverty alleviation: a bibliometric analysis. VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems. http://dx.doi.org/10.1108/VJIKMS-05-2023-0104
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). SDG Indicators. (2024). Retrieved May 2, 2025, from https://unstats.un.org/sdgs/report/2024/
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. https://doi.org/0.1002/nur.20176
Sen, A. entitlement and deprivation. Oxford, Clarendon Press.• Sen, A.(1999), Development as Freedom, Oxford, Oxford University Press• Svedberg P.(2000), Poverty and Undernutrition: Theory, Measurement and Policy. Oxford, Oxford University Press. agriregionieuropa, 12.
Shaker, R., & Hussain, M. (2018). Enforcing green technology of selected organizations in Bahrain. Jour of Adv Research in dynamical& control system, 10(14-special Issue). 
Solow, R. M. (1994). Perspectives on growth theory. Journal of economic perspectives, 8(1), 45-54.
Truby, J. (2020). Governing artificial intelligence to benefit the UN sustainable development goals. Sustainable Development, 28(4), 946-959. https://doi.org/10.1002/sd.2048
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-1894
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