پیش‌بینی سطح تغییرات بنیادین در فرآیند تحول دیجیتال با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری عمیق

نویسندگان

    ثمانه هدایتی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد بین المللی کیش، دانشگاه آزاد اسلامی،کیش، ایران
    سیدجواد ایرانبان فرد * گروه مدیریت، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز، ایران javad.iranban@iau.ac.ir
    سارا نجف زاده گروه کامپیوتر، واحد یادگار امام (ره) شهرری، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    مصطفی کلاهدوزی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

تغییرات بنیادین, فرآیند تحول دیجیتال, یادگیری عمیق, الگوریتم های طبقه بندی

چکیده

هدف این پژوهش ارائه یک چارچوب پیش‌بینانه داده‌محور برای تعیین میزان تغییرات بنیادین موردنیاز سازمان‌ها در مسیر تحول دیجیتال با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این پژوهش با رویکرد کمی و مبتنی بر داده‌کاوی انجام شد و از مجموعه‌داده استاندارد تحول دیجیتال سازمانی استخراج‌شده از پلتفرم Kaggle استفاده گردید. داده‌ها شامل 2000 نمونه و 23 ویژگی مرتبط با شاخص‌های کلیدی تحول دیجیتال از جمله هزینه‌های تحقیق و توسعه، شدت فناوری، سطح مهارت مدیریتی، زیرساخت دیجیتال و تعامل مشتری بودند. پس از پاکسازی، نرمال‌سازی و استخراج ویژگی‌ها، داده‌ها به الگوریتم‌های طبقه‌بندی شامل KNN، SVM، Naive Bayes، Decision Tree و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه عمیق (DMLP) وارد شدند. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای استنباطی شامل Accuracy، Balanced Accuracy، Recall، Precision، F1، Specificity، MCC، Kappa، Log-Loss، AUROC و AUPRC انجام شد و نتایج بر اساس میانگین 20 بار اجرا گزارش گردید. نتایج تحلیل‌های استنباطی نشان داد مدل یادگیری عمیق DMLP به‌طور معناداری عملکرد برتری نسبت به سایر الگوریتم‌های طبقه‌بندی ارائه می‌دهد. این مدل با دستیابی به دقت 99.84 درصد، دقت متوازن 99.94 درصد، مقدار F1 برابر 99.91 درصد و AUROC معادل 99.95 درصد بالاترین سطح قدرت پیش‌بینی را نشان داد. همچنین کمترین مقدار Log-Loss و پایین‌ترین انحراف معیار معیارهای ارزیابی بیانگر پایداری آماری بالا و توان تعمیم مناسب مدل در مواجهه با داده‌های دیده‌نشده بود. نتایج مقایسه‌ای نشان داد روش‌های کلاسیک به‌ویژه KNN عملکرد ضعیف‌تری در تشخیص الگوهای پیچیده تحول دیجیتال داشته‌اند، در حالی‌که ساختار چندلایه شبکه عصبی قادر به استخراج روابط غیرخطی میان متغیرها بوده است. یافته‌های پژوهش نشان می‌دهد استفاده از یادگیری عمیق می‌تواند ابزاری قابل اعتماد برای پیش‌بینی سطح آمادگی دیجیتال و میزان تغییرات ساختاری موردنیاز سازمان‌ها فراهم سازد. مدل پیشنهادی علاوه بر دقت بسیار بالا، چارچوبی عملیاتی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری راهبردی، تخصیص منابع و برنامه‌ریزی تحول دیجیتال ارائه می‌کند و می‌تواند به‌عنوان یک سیستم هوشمند راهنما در مدیریت گذار دیجیتال سازمان‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Ahmad, M. F., Husin, N. A. A., Ahmad, A. N. A., Abdullah, H., Wei, C. S., & Nawi, M. (2022). Digital transformation: An exploring barriers and challenges practice of artificial intelligence in manufacturing firms in Malaysia. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology. https://semarakilmu.com.my/journals/index.php/applied_sciences_eng_tech/article/view/939

Aldoseri, A., Al-Khalifa, K. N., & Hamouda, A. M. (2024). AI-powered innovation in digital transformation: Key pillars and industry impact. Sustainability, 16(5), 1790. https://doi.org/10.3390/su16051790

Butt, A., Imran, F., Helo, P., & Kantola, J. (2024). Strategic design of culture for digital transformation. Long Range Planning, 57(2), 102415. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2024.102415

Chen, W., Zhang, L., Jiang, P., Meng, F., & Sun, Q. (2022). Can digital transformation improve the information environment of the capital market? Evidence from the analysts' prediction behaviour. Accounting & Finance, 62(2), 2543-2578. https://doi.org/10.1111/acfi.12873

Chicco, D., & Jurman, G. (2020). The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation. BMC Genomics, 21(1), 6. https://doi.org/10.1186/s12864-019-6413-7

Chiu, M. C., Huang, Y. J., & Wei, C. J. (2024). Enhancing SMEs digital transformation through machine learning: A framework for adaptive quality prediction. Journal of Industrial Information Integration, 41, 100666. https://doi.org/10.1016/j.jii.2024.100666

colabsss. (2025). Corporate Digital Transformation Dataset. https://www.kaggle.com/datasets/colabsss/corporate-digital-transformation-dataset

Çorbacıoğlu, Ş. K., & Aksel, G. (2023). Receiver operating characteristic curve analysis in diagnostic accuracy studies: A guide to interpreting the area under the curve value. Turkish Journal of Emergency Medicine, 23(4), 195-198. https://doi.org/10.4103/tjem.tjem_182_23

Corso, G., Stark, H., Jegelka, S., Jaakkola, T., & Barzilay, R. (2024). Graph neural networks. Nature Reviews Methods Primers, 4(1), 17. https://doi.org/10.1038/s43586-024-00294-7

Côté, P.-O., Nikanjam, A., Ahmed, N., Humeniuk, D., & Khomh, F. (2024). Data cleaning and machine learning: a systematic literature review. Automated Software Engineering, 31(2), 54.

Côté, P. O., Nikanjam, A., Ahmed, N., Humeniuk, D., & Khomh, F. (2024). Data cleaning and machine learning: a systematic literature review. Automated Software Engineering, 31(2), 54. https://doi.org/10.1007/s10515-024-00453-w

Cui, J., Wan, Q., & Shin, S. (2025). Human-AI integration and sound-vibration technology-driven enterprise digital transformation: The mediating role of technological innovation. Sound & Vibration, 59(1), 1733. https://doi.org/10.59400/sv1733

Derakhshan Barjoei, P., Zamani Boroujeni, F., Davami, F., & Habibinikou, H. (2025). A 3D approach design for aircraft landing on runways using Convolutional Neural Networks. Computational Algorithms and Numerical Dimensions. https://www.journal-cand.com/article_221731.html

Einy, S., Oz, C., & Navaei, Y. D. (2021a). The anomaly‐and signature‐based IDS for network security using hybrid inference systems. Mathematical Problems in Engineering, 2021(1), 6639714. https://doi.org/10.1155/2021/6639714

Einy, S., Oz, C., & Navaei, Y. D. (2021b). Network Intrusion Detection System Based on the Combination of Multiobjective Particle Swarm Algorithm‐Based Feature Selection and Fast‐Learning Network. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021(1), 6648351. https://doi.org/10.1155/2021/6648351

Einy, S., Saygin, H., Hivehchi, H., & Dorostkar Navaei, Y. (2022). Local and deep features based convolutional neural network frameworks for brain MRI anomaly detection. Complexity, 2022(1), 3081748. https://doi.org/10.1155/2022/3081748

Einy, S., Sen, E., Saygin, H., Hivehchi, H., & Dorostkar Navaei, Y. (2023). Local Binary Convolutional Neural Networks′ Long Short‐Term Memory Model for Human Embryos′ Anomaly Detection. Scientific Programming, 2023(1), 2426601. https://doi.org/10.1155/2023/2426601

Elia, G., Solazzo, G., Lerro, A., Pigni, F., & Tucci, C. L. (2024). The digital transformation canvas: A conceptual framework for leading the digital transformation process. Business Horizons, 67(4), 381-398. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.03.007

Eom, T., Woo, C., & Chun, D. (2024). Predicting an ICT business process innovation as a digital transformation with machine learning techniques. Technology Analysis & Strategic Management, 36(9), 2271-2283. https://doi.org/10.1080/09537325.2022.2132927

Fu, T., Zhang, J., Sun, R., Huang, Y., Xu, W., Yang, S., & Chen, H. (2024). Optical neural networks: progress and challenges. Light: Science & Applications, 13(1), 263. https://doi.org/10.1038/s41377-024-01590-3

Gołąb-Andrzejak, E. (2023). AI-powered digital transformation: Tools, benefits and challenges for marketers-case study of LPP. Procedia Computer Science, 219, 397-404. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.305

Guarda, T., Balseca, J., García, K., González, J., Yagual, F., & Castillo-Beltran, H. (2021). Digital transformation trends and innovation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,

Hendrawan, S. A., Chatra, A., Iman, N., Hidayatullah, S., & Suprayitno, D. (2024). Digital transformation in MSMEs: Challenges and opportunities in technology management. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 141-149. https://doi.org/10.60083/jidt.v6i2.551

Kalinina, I., Gozhyj, A., Bidyuk, P., Gozhyi, V., Korobchynskyi, M., & Nadraga, V. (2025). A Systematic Approach to Data Normalization and Standardization in Machine Learning Problems. Lecture Notes in Data Engineering, Computational Intelligence, and Decision-Making, Volume 2: 2024 International Scientific Conference" Intelligent Systems of Decision-Making and Problems of Computational Intelligence", Proceedings,

Kim, K., & Kim, B. (2022). Decision-making model for reinforcing digital transformation strategies based on artificial intelligence technology. Information, 13(5), 253. https://doi.org/10.3390/info13050253

Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2021). Artificial intelligence and business strategy towards digital transformation: A research agenda. Sustainability, 13(4), 2025. https://doi.org/10.3390/su13042025

Klopov, I., Shapurov, O., Voronkova, V., Nikitenko, V., Oleksenko, R., Khavina, I., & Chebakova, Y. (2023). Digital Transformation of Education Based on Artificial Intelligence. Tem Journal, 12(4), 2625. https://doi.org/10.18421/TEM124-74

Koli, S. (2025). Shree-L1: A dynamic CNN architecture for efficient tumor classification in medical imaging. Big Data and Computing Visions, 5(2), 94-101. https://doi.org/10.22105/bdcv.2024.491412.1219

Korobchynskyi, M., & Nadraga, V. (2025). A Systematic Approach to Data Normalization and Standardization in Machine Learning Problems. Lecture Notes in Data Engineering, Computational Intelligence, and Decision-Making, Volume 2: 2024 International Scientific Conference" Intelligent Systems of Decision-Making and Problems of Computational Intelligence”, Proceedings,

Kraus, S., Durst, S., Ferreira, J. J., Veiga, P., Kailer, N., & Weinmann, A. (2022). Digital transformation in business and management research: An overview of the current status quo. International Journal of Information Management, 63, 102466. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102466

Kusuma, A. R., Syarief, R., Sukmawati, A., & Ekananta, A. (2024). Factors influencing the digital transformation of sales organizations in Indonesia. Heliyon, 10(5). https://www.researchgate.net/publication/378702985_Factors_influencing_the_digital_transformation_of_sales_organizations_in_Indonesia

Lamtar-Gholipoor, M., Fakheri, S., & Alimoradi, M. (2024). Artificial neural network TSR for optimization of actinomycin production. Big Data and Computing Visions, 4(1), 57-66. https://doi.org/10.22105/bdcv.2024.474793.1184

Lamtar Gholipoor, M., Alimoradi, M., & Fakheri, S. (2024). A Novel Metaheuristic Approach Inspired by Trees Social Relationships and Models for Fermentation Medium. Metaheuristic Algorithms with Applications, 1(1), 1-11. https://www.researchgate.net/publication/383038719_Metaheuristic_Algorithms_with_Applications_A_Novel_Metaheuristic_Approach_Inspired_by_Trees_Social_Relationships_and_Models_for_Fermentation_Medium_Citation

Lemieux, F. (2023). Digital transformation and artificial intelligence: opportunities and challenges. In Digital Strategies And Organizational Transformation (pp. 103-117). https://doi.org/10.1142/9789811271984_0006

Manzari Vahed, N., Chaharsoughi, S. K., & Ashnavar, H. (2025). The Fairness Analysis of the Supply Chain in the Saipa Automotive Group: Examining Deviations and Supplier Performance Using a Neural Network Approach. Annals of Process Engineering and Management, 2(3), 131-142. https://www.apem.reapress.com/journal/article/view/39

Mao, A., Mohri, M., & Zhong, Y. (2023). Cross-entropy loss functions: Theoretical analysis and applications. International conference on Machine learning,

Mhlanga, D. (2023). Digital transformation education, opportunities, and challenges of the application of ChatGPT to emerging economies. Education Research International, 2023(1), 7605075. https://doi.org/10.1155/2023/7605075

Mienye, I. D., Swart, T. G., & Obaido, G. (2024). Recurrent Neural Networks: A Comprehensive Review of Architectures, Variants, and Applications. Information, 15(9), 517. https://doi.org/10.3390/info15090517

Momeni, A., Rahmani, B., Scellier, B., Wright, L. G., McMahon, P. L., Wanjura, C. C., & Fleury, R. (2025). Training of physical neural networks. Nature, 645(8079), 53-61. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09384-2

Momeni, A., Rahmani, B., Scellier, B., Wright, L. G., McMahon, P. L., Wanjura, C. C., Li, Y., Skalli, A., Berloff, N. G., Onodera, T., Oguz, I., Morichetti, F., del Hougne, P., Le Gallo, M., Sebastian, A., Mirhoseini, A., Zhang, C., Marković, D., Brunner, D., . . . Fleury, R. (2025). Training of physical neural networks. Nature, 645(8079), 53-61. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09384-2

Naidu, G., Zuva, T., & Sibanda, E. M. (2023). A review of evaluation metrics in machine learning algorithms. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35314-7_2

Naidu, G., Zuva, T., & Sibanda, E. M. (2023). A review of evaluation metrics in machine learning algorithms. Computer science on-line conference,

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Jamel, A. A., Shengnan, Z., Navaei, Y. D., & Aghbolagh, M. A. (2022). Anomaly Detection in Heart Disease Using a Density‐Based Unsupervised Approach. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 6913043.

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Zhongpan, Q., Xiaofeng, Y., Navaei, Y. D., & Einy, S. (2022). Diagnosis of chronic diseases based on patients' health records in IoT healthcare using the recommender system. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 5663001. https://doi.org/10.1155/2022/5663001

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Zhongpan, Q., Xiaofeng, Y., Navaei, Y. D., & Einy, S. (2022). Diagnosis of chronic diseases based on patients’ health records in IoT healthcare using the recommender system. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 5663001.

Navaei, Y. D., Rezvani, M. H., & Moghaddam, A. M. E. (2024). A novel neighborhood-based importance measure for social network influence maximization using NSGA-III. 2024 10th International Conference on Artificial Intelligence and Robotics (QICAR),

Omol, E. J. (2024). Organizational digital transformation: from evolution to future trends. Digital Transformation and Society, 3(3), 240-256. https://doi.org/10.1108/DTS-08-2023-0061

Paul, J., Ueno, A., Dennis, C., Alamanos, E., Curtis, L., Foroudi, P., & Marvi, R. (2024). Digital transformation: A multidisciplinary perspective and future research agenda. International Journal of Consumer Studies, 48(2), e13015. https://doi.org/10.1111/ijcs.13015

Perifanis, N. A., & Kitsios, F. (2023). Investigating the influence of artificial intelligence on business value in the digital era of strategy: A literature review. Information, 14(2), 85. https://doi.org/10.3390/info14020085

Rau, G., & Shih, Y. S. (2021). Evaluation of Cohen's kappa and other measures of inter-rater agreement for genre analysis and other nominal data. Journal of English for Academic Purposes, 53, 101026. https://doi.org/10.1016/j.jeap.2021.101026

Sadr, H., Zahiri, Z., Nazari, M., Bahadori, M. H., Ashoobi, M. T., & Hoseini, A. (2025). Optimizing clinical decisions in reproductive medicine with a hybrid AI predictive model. Big Data and Computing Visions, 5(4), 287-306. https://www.bidacv.com/article_233609.html

Scabini, L. F., & Bruno, O. M. (2023). Structure and performance of fully connected neural networks: Emerging complex network properties. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 615, 128585.

Shehadeh, M. (2024). Digital transformation: a catalyst for sustainable business practices. In Technological Innovations for Business, Education and Sustainability (pp. 29-45). https://doi.org/10.1108/978-1-83753-106-620241003

Vial, G. (2021). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. In Managing digital transformation (pp. 13-66). https://doi.org/10.4324/9781003008637-4

Xinxian, C., & Jianhui, C. (2022). Digital transformation and financial risk prediction of listed companies. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022(1), 7211033. https://doi.org/10.1155/2022/7211033

Zhang, J., & Chen, Z. (2024). Exploring human resource management digital transformation in the digital age. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 1482-1498. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01214-y

Zhang, X., Xu, Y. Y., & Ma, L. (2023). Information technology investment and digital transformation: the roles of digital transformation strategy and top management. Business Process Management Journal, 29(2), 528-549. https://doi.org/10.1108/BPMJ-06-2022-0254

Zhao, X., Wang, L., Zhang, Y., Han, X., Deveci, M., & Parmar, M. (2024). A review of convolutional neural networks in computer vision. Artificial Intelligence Review, 57(4), 99. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10721-6

Zhu, C., Liu, X., & Chen, D. (2024). Prediction of digital transformation of manufacturing industry based on interpretable machine learning. PLoS One, 19(3), e0299147. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0299147

دانلودها

چاپ شده

1405-12-01

ارسال

1404-11-30

بازنگری

1405-01-18

پذیرش

1405-01-26

شماره

نوع مقاله

مقالات

نحوه استناد به مقاله

هدایتی ث. .، ایرانبان فرد س.، نجف زاده س. .، و کلاهدوزی م. . (1405). پیش‌بینی سطح تغییرات بنیادین در فرآیند تحول دیجیتال با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری عمیق. یادگیری هوشمند و تحول مدیریت، 1-32. https://jilmt.com/index.php/jilmt/article/view/158

مقالات مشابه

##common.pagination##

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.