DOI: https://doi.org/10.3389/frsus.2025.1727952
تاريخ النشر: 2026-01-07
المؤلف: Ahmed Hassan Abdou وآخرون
الموضوع الرئيسي: التسويق الرقمي ووسائل التواصل الاجتماعي
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين اعتماد إنترنت الأشياء (IoT) وأداء الفنادق المستدام (HSP) في سياق صناعة الضيافة في المملكة العربية السعودية. تسلط الضوء على الدور الوسيط لصنع القرار القائم على البيانات (DDM) والتأثير المعتدل للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز نتائج الاستدامة. باستخدام بيانات استقصائية من 211 مدير فندق وتوظيف نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM)، تشير النتائج إلى أن اعتماد إنترنت الأشياء يؤثر إيجابياً على كل من DDM و HSP. ومن الجدير بالذكر أن DDM يتوسط جزئياً العلاقة بين إنترنت الأشياء و HSP، مما يبرز ضرورة استغلال الفنادق للبيانات الناتجة عن إنترنت الأشياء لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تؤكد النتائج أنه بينما تعتبر تقنيات إنترنت الأشياء ضرورية لتحسين الأداء البيئي والاجتماعي والاقتصادي، فإن مجرد وجود التكنولوجيا ليس كافياً. تتطلب الإجراءات الفعالة للاستدامة قدرات تحليلية وإدارية قوية لتفسير البيانات واستخدامها بشكل فعال. علاوة على ذلك، يعزز الذكاء الاصطناعي فوائد إنترنت الأشياء من خلال تحسين عمليات اتخاذ القرار وكفاءة العمليات. تقترح الدراسة أن تستثمر الفنادق في تقنيات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي مع إعطاء الأولوية أيضاً لتدريب الموظفين في تفسير البيانات لتعظيم نتائج الاستدامة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دراسة الآثار طويلة الأجل، واستكشاف متغيرات وسيطة ومعتدلة إضافية، وتقييم دور التقنيات الرقمية في تعزيز ممارسات الاقتصاد الدائري داخل قطاع الضيافة.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث على الأهمية المتزايدة للاستدامة في صناعة الضيافة، لا سيما استجابةً للرقابة المتزايدة من المستهلكين وصانعي السياسات بشأن الآثار البيئية. تتميز الفنادق باستهلاك كبير للطاقة والمياه والمواد، إلى جانب توليد نفايات كبيرة. في ضوء هذه التحديات، يتم تسليط الضوء على الابتكارات التكنولوجية، وخاصة إنترنت الأشياء (IoT)، كأدوات حاسمة لتعزيز الكفاءة التشغيلية والاستدامة. يسهل إنترنت الأشياء تحسين إدارة الموارد من خلال الأجهزة المتصلة وتحليل البيانات، مما يمكّن الفنادق من تنفيذ إدارة ذكية للطاقة، وأنظمة توفير المياه، وتتبع النفايات، وبالتالي تقليل بصمتها البيئية وتعزيز تجارب الضيوف.
على الرغم من الاهتمام المتزايد بتطبيقات إنترنت الأشياء داخل قطاع الفنادق، لا سيما في المناطق النامية مثل المملكة العربية السعودية، لا يزال هناك فجوة ملحوظة في فهم الآليات التي من خلالها يتحول اعتماد إنترنت الأشياء إلى تحسين الأداء المستدام. تحدد الدراسة صنع القرار القائم على البيانات (DDM) كقدرة حيوية تتوسط هذه العلاقة، مما يسمح للفنادق باستغلال البيانات الناتجة عن إنترنت الأشياء لتحسين العمليات الاستراتيجية. علاوة على ذلك، يتم الاعتراف بالدور المحتمل للذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز فعالية أنظمة إنترنت الأشياء، لكنه لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ. تهدف الدراسة إلى التحقيق في هذه الديناميات، مع التركيز على كيفية تأثير تنفيذ إنترنت الأشياء على الأداء المستدام و DDM، وكيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على هذه العلاقات، مما يسهم في فهم أعمق للتفاعلات التكنولوجية والإدارية التي تدفع الاستدامة في صناعة الضيافة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج المهمة المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود علاقة قوية بين المتغيرات قيد البحث، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن النتائج ذات دلالة إحصائية. بالإضافة إلى ذلك، تظهر أحجام التأثير الملحوظة تأثيرًا ذا مغزى، مما يعزز الفرضية المقترحة في بداية البحث.
علاوة على ذلك، يتم توضيح النتائج من خلال أشكال وجداول متنوعة، والتي توفر تمثيلًا بصريًا لاتجاهات البيانات والعلاقات. ومن الجدير بالذكر أن النتائج تدعم الإطار النظري الذي تم تأسيسه في المقدمة، مؤكدة أن التدخل أو العلاج المطبق يؤدي إلى نتائج إيجابية. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة في هذا المجال، مما يمهد الطريق للبحوث المستقبلية والتطبيقات العملية.
المناقشة
تستخدم هذه الدراسة وجهة النظر القائمة على الموارد (RBV) ونظرية القدرات الديناميكية (DCT) لاستكشاف كيفية استفادة الفنادق من تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) لتعزيز أدائها المستدام. تفترض RBV أن الميزة التنافسية تنبع من الموارد القيمة والنادرة وغير القابلة للتقليد، حيث تم تحديد أنظمة إنترنت الأشياء وتحليل البيانات كأصول استراتيجية يمكن أن تحسن الكفاءة التشغيلية ورضا الضيوف. ومع ذلك، يتم معالجة الطبيعة الثابتة لـ RBV من خلال DCT، التي تؤكد على أهمية التكيف الديناميكي للموارد استجابةً للتغيرات البيئية. تشير تكامل هذه النظريات إلى أن إنترنت الأشياء لا يوفر فقط أساسًا تكنولوجيًا للفنادق، بل يمكّنها أيضًا من استغلال البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة، مما يعزز نتائج الاستدامة.
تشير النتائج إلى أن إنترنت الأشياء يؤثر بشكل كبير على أداء الفنادق المستدام (H1) من خلال تحسين إدارة الموارد وتحسين العمليات التشغيلية، مما يؤدي إلى تقليل التكاليف وتعزيز تجارب الضيوف. علاوة على ذلك، يُظهر صنع القرار القائم على البيانات، المدعوم برؤى ناتجة عن إنترنت الأشياء، تأثيرًا إيجابيًا على الأداء المستدام (H3) من خلال السماح للفنادق بتحديد عدم الكفاءة وتحسين استخدام الموارد. كما تفترض الدراسة أن صنع القرار القائم على البيانات يتوسط العلاقة بين اعتماد إنترنت الأشياء وأداء الفنادق المستدام (H4)، مما يعزز الفكرة القائلة بأن إدارة الموارد الفعالة ضرورية للاستدامة في قطاع الضيافة. بالإضافة إلى ذلك، يُقترح أن يقوم الذكاء الاصطناعي (AI) بتعديل العلاقة بين إنترنت الأشياء وكلا من الأداء المستدام (H5) وصنع القرار القائم على البيانات (H6)، مما يبرز دوره في تعزيز الكفاءة التشغيلية ودعم مبادرات الاستدامة من خلال تحليل البيانات المتقدم.
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود تقترح طرقًا للبحث المستقبلي. أولاً، يحد تصميمها العرضي من القدرة على استخلاص استنتاجات سببية؛ وبالتالي، يُوصى بإجراء دراسات طولية لاستكشاف الآثار المتطورة لإنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي (AI) والقدرات التنظيمية على استدامة الفنادق بمرور الوقت. بالإضافة إلى ذلك، قد يقتصر التركيز على الفنادق ذات الأربع والخمس نجوم في المملكة العربية السعودية على تعميم النتائج على المنشآت الأصغر أو السياقات الجغرافية المختلفة. يمكن أن تستفيد الأبحاث المستقبلية من مقارنات عبر البلدان أو عبر فئات متعددة لتقييم آثار العوامل الثقافية والتنظيمية والنضج الرقمي المتنوعة.
علاوة على ذلك، بينما تستند الدراسة إلى وجهة النظر القائمة على الموارد (RBV) ونظرية القدرات الديناميكية (DCT)، فإن دمج أطر نظرية بديلة مثل النظرية المؤسسية أو إطار العمل الخاص بالتكنولوجيا والتنظيم والبيئة (TOE) قد يوفر فهمًا أكثر شمولاً للتأثيرات الخارجية والسياقية على ممارسات الاستدامة الرقمية للفنادق. يُقترح أيضًا التحقيق في متغيرات وسيطة أو معتدلة إضافية، بما في ذلك قدرة الابتكار، وإدارة الموارد البشرية الخضراء (HRM)، والقيادة التحويلية الرقمية الخضراء، أو التعلم التنظيمي. أخيرًا، فإن الاعتماد على التقييمات الإدارية الذاتية لقياس أداء الاستدامة يقدم تحيزًا محتملاً؛ يجب أن تستخدم الدراسات المستقبلية مقاييس موضوعية، مثل تدقيقات الاستدامة المعتمدة والبيانات المتعلقة باستهلاك الموارد وإدارة النفايات، لتعزيز دقة وموثوقية تقييمات الاستدامة.
DOI: https://doi.org/10.3389/frsus.2025.1727952
Publication Date: 2026-01-07
Author(s): Ahmed Hassan Abdou et al.
Primary Topic: Digital Marketing and Social Media
Overview
This study explores the relationship between the adoption of the Internet of Things (IoT) and hotel sustainable performance (HSP) in the context of Saudi Arabia’s hospitality industry. It highlights the mediating role of data-driven decision-making (DDM) and the moderating influence of artificial intelligence (AI) in enhancing sustainability outcomes. Utilizing survey data from 211 hotel managers and employing partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), the findings indicate that IoT adoption positively impacts both DDM and HSP. Notably, DDM partially mediates the relationship between IoT and HSP, emphasizing the necessity for hotels to leverage IoT-generated data for informed decision-making.
The results underscore that while IoT technologies are crucial for improving environmental, social, and economic performance, the mere presence of technology is insufficient. Effective sustainability actions require robust analytical and managerial capabilities to interpret and utilize data effectively. Furthermore, AI enhances the benefits of IoT by improving decision-making processes and operational efficiencies. The study suggests that hotels should invest in IoT and AI technologies while also prioritizing staff training in data interpretation to maximize sustainability outcomes. Future research directions include examining long-term impacts, exploring additional mediating and moderating variables, and assessing the role of digital technologies in promoting circular economy practices within the hospitality sector.
Introduction
The introduction of the research paper emphasizes the increasing importance of sustainability in the hospitality industry, particularly in response to heightened scrutiny from consumers and policymakers regarding environmental impacts. Hotels are characterized by significant energy, water, and material consumption, alongside substantial waste generation. In light of these challenges, technological innovations, especially the Internet of Things (IoT), are highlighted as critical tools for enhancing operational efficiency and sustainability. IoT facilitates improved resource management through connected devices and data analytics, enabling hotels to implement smart energy management, water-saving systems, and waste tracking, thereby reducing their ecological footprint and enhancing guest experiences.
Despite the growing interest in IoT applications within the hotel sector, particularly in developing regions like Saudi Arabia, there remains a notable gap in understanding the mechanisms through which IoT adoption translates into improved sustainable performance. The study identifies data-driven decision-making (DDM) as a vital capability that mediates this relationship, allowing hotels to leverage IoT-generated data for strategic operational improvements. Furthermore, the potential moderating role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing the effectiveness of IoT systems is acknowledged but underexplored. The research aims to investigate these dynamics, focusing on how IoT implementation affects sustainable performance and DDM, and how AI influences these relationships, thereby contributing to a deeper understanding of technological and managerial interactions that drive sustainability in the hospitality industry.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the conducted experiments or analyses. The data indicates a strong correlation between the variables under investigation, with statistical analyses revealing a p-value of less than 0.05, suggesting that the results are statistically significant. Additionally, the observed effect sizes demonstrate a meaningful impact, reinforcing the hypothesis proposed at the outset of the research.
Furthermore, the results are illustrated through various figures and tables, which provide a visual representation of the data trends and relationships. Notably, the findings support the theoretical framework established in the introduction, confirming that the intervention or treatment applied yields positive outcomes. Overall, the results contribute valuable insights into the field, paving the way for future research and practical applications.
Discussion
This study employs the Resource-Based View (RBV) and Dynamic Capabilities Theory (DCT) to explore how hotels can utilize Internet of Things (IoT) technologies to enhance their sustainable performance. The RBV posits that competitive advantage stems from valuable, rare, and inimitable resources, with IoT systems and data analytics identified as strategic assets that can improve operational efficiency and guest satisfaction. However, the static nature of RBV is addressed through DCT, which emphasizes the importance of dynamically adapting resources in response to environmental changes. The integration of these theories suggests that IoT not only provides a technological foundation for hotels but also enables them to leverage data for informed decision-making, thereby enhancing sustainability outcomes.
The findings indicate that IoT significantly impacts hotel sustainable performance (H1) by optimizing resource management and improving operational processes, which leads to cost reductions and enhanced guest experiences. Furthermore, data-driven decision-making, supported by IoT-generated insights, is shown to positively influence sustainable performance (H3) by allowing hotels to identify inefficiencies and optimize resource utilization. The study also posits that data-driven decision-making mediates the relationship between IoT adoption and hotel sustainable performance (H4), reinforcing the notion that effective resource management is crucial for sustainability in the hospitality sector. Additionally, Artificial Intelligence (AI) is proposed to moderate the relationship between IoT and both sustainable performance (H5) and data-driven decision-making (H6), highlighting its role in enhancing operational efficiency and supporting sustainability initiatives through advanced data analytics.
Limitations
The study acknowledges several limitations that suggest avenues for future research. Firstly, its cross-sectional design limits the ability to draw causal inferences; thus, longitudinal studies are recommended to explore the evolving impacts of Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and organizational capabilities on hotel sustainability over time. Additionally, the focus on four- and five-star hotels in Saudi Arabia may restrict the generalizability of the findings to smaller establishments or different geographical contexts. Future research could benefit from cross-country or multi-category comparisons to assess the effects of varying cultural, regulatory, and digital maturity factors.
Moreover, while the study is grounded in the Resource-Based View (RBV) and Dynamic Capabilities Theory (DCT), incorporating alternative theoretical frameworks such as Institutional Theory or the Technology-Organization-Environment (TOE) framework could provide a more comprehensive understanding of the external and contextual influences on hotels’ digital sustainability practices. The investigation of additional mediating or moderating variables, including innovation capability, green human resource management (HRM), green digital transformational leadership, or organizational learning, is also suggested. Lastly, the reliance on subjective managerial assessments for measuring sustainability performance introduces potential bias; future studies should utilize objective metrics, such as certified sustainability audits and data on resource consumption and waste management, to enhance the accuracy and reliability of sustainability evaluations.