DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-025-02071-4
تاريخ النشر: 2025-03-06
المؤلف: Mario Angelelli وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تقدم هذه القسم تحليلًا ببليومتريًا لنمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) باستخدام طريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS)، استنادًا إلى مجموعة بيانات شاملة تضم 9,150 وثيقة مأخوذة من قاعدة بيانات Web of Science. يهدف التحليل إلى معالجة تجزئة أبحاث PLS-SEM عبر مجالات علمية متنوعة من خلال تحديد الموضوعات الرئيسية واستكشاف تطور هيكل المعرفة في PLS-SEM من 1995 إلى 2022.
تكشف النتائج عن زيادة كبيرة في الإنتاج العلمي وتطور الروابط بين المجالات الموضوعية، والتي تعزى إلى تطور ودمج الموضوعات ضمن أبحاث PLS-SEM. بالإضافة إلى ذلك، تفحص الدراسة القوى الدافعة وراء هذه الاتجاهات والعلاقة بين الأساليب المنهجية وموضوعات التطبيق، مما يوفر منظورًا تكامليًا عن الطبيعة متعددة التخصصات لأبحاث PLS-SEM.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية تطور وتطبيق نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM)، مع التركيز بشكل خاص على PLS-SEM. تقليديًا، كانت SEM المعتمدة على العوامل هي المعيار، لكن الأساليب المعتمدة على المكونات مثل PLS-SEM قد اكتسبت زخمًا عبر مجالات متنوعة نظرًا لقدرتها على التعامل مع نماذج معقدة بحجم عينات أصغر وفرضيات توزيع أقل. تحدد الورقة ثلاثة اتجاهات بحث رئيسية في PLS-SEM: التقدم في المقاييس والإجراءات المنهجية، وتطوير أدوات البرمجيات للتحليل، وتطبيق PLS-SEM في مجالات متنوعة مثل التعليم العالي، والتسويق، وإدارة الموارد البشرية.
يسلط المؤلفون الضوء على فجوة في التحليلات الببليومترية الحالية، التي ركزت بشكل أساسي على العلاقات النحوية ضمن أدبيات PLS-SEM، مثل الشبكات المؤلفية وشبكات الاقتباس. في المقابل، تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف المحتوى الدلالي لأبحاث PLS-SEM من خلال تحليل التزامن المشترك للكلمات الرئيسية لتحديد المساهمات الموضوعية والاتجاهات على مر الزمن. من خلال الجمع بين التحليلات النحوية والدلالية، يسعى المؤلفون إلى تقديم نظرة شاملة على مجال PLS-SEM، بما في ذلك مواضيعه الرئيسية وتطورها من 1985 إلى 2022. تختتم الورقة بخريطة طريق للأقسام التالية، توضح المنهجية والنتائج والآثار على الأبحاث المستقبلية.
الطرق
تحدد قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. توضح المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، ومعدات، وعينات بيولوجية، لضمان إمكانية تكرار التجارب. كما يصف قسم الطرق البروتوكولات المتبعة لجمع البيانات وتحليلها، بما في ذلك أي تقنيات إحصائية تم تطبيقها لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يتضمن القسم معلومات عن إعداد التجربة، مثل ظروف التحكم والمعايير المقاسة. تتيح هذه المقاربة الشاملة فهمًا واضحًا لكيفية إجراء البحث، مما يسهل التحقق والتحقيقات الإضافية من قبل باحثين آخرين في هذا المجال.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلًا للهيكل المفاهيمي والتطور الموضوعي ضمن مجالات البحث المحددة. تشير النتائج إلى اتجاهات متميزة في الموضوعات على مر الزمن، مما يبرز التحولات في التركيز وظهور موضوعات جديدة. يعكس هذا التطور الطبيعة الديناميكية للمجال، حيث يتكيف الباحثون مع التقدم والتغيرات في احتياجات المجتمع.
استخدم التحليل مقاييس متنوعة لتقييم الترابطات بين الموضوعات، مما يكشف عن تجمعات من الموضوعات البحثية ذات الصلة. تشير هذه التجمعات إلى نهج متزايد متعدد التخصصات، حيث تتلاشى الحدود التقليدية بشكل متزايد. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية فهم هذه الاتجاهات لتوجيه اتجاهات البحث المستقبلية وتعزيز التعاون عبر التخصصات.
المناقشة
في هذا القسم، يوضح المؤلفون تحليلهم الببليومتري للأدبيات المتعلقة بـ PLS-SEM من 1985 إلى 2022، حيث تم تحديد ما مجموعه 9,150 وثيقة من خلال استراتيجية بحث شاملة تضمنت مصطلحات متنوعة مرتبطة بالطريقة. يكشف التحليل عن زيادة كبيرة في المنشورات خلال فترة 2021-2022، مع تحديد 5,219 وثيقة ذات صلة، متجاوزة الإجمالي التراكمي من 1985-2020. تشمل المجالات البحثية الرئيسية المحددة الأعمال والاقتصاد (40%)، والعلوم البيئية والبيئة (11%)، والعلوم الاجتماعية (10%)، من بين أمور أخرى. كما يبرز المؤلفون استخدام Keywords Plus® لتحليل الاتجاهات الموضوعية، مما يكشف أن PLS-SEM يُطبق بشكل أساسي في دراسات الأعمال والتكنولوجيا، بالإضافة إلى الأبحاث السلوكية.
يستخدم المؤلفون تحليل الشبكات لاستكشاف التطور المفاهيمي والموضوعي لـ PLS-SEM، باستخدام خوارزمية Walktrap لاكتشاف المجتمعات. تصنف هذه التحليل الموضوعات إلى أربعة أرباع بناءً على مركزيتها وكثافتها: الموضوعات المحورية (متطورة ومهمة)، الموضوعات المتخصصة (متطورة ولكن أقل مركزية)، الموضوعات الناشئة أو المتراجعة (غير متطورة أو مهمة)، والموضوعات الأساسية (مركزية ولكن أقل تطورًا). تشير النتائج إلى نضوج منهجي لـ PLS-SEM، مع تحول نحو التطبيقات في سياقات الأعمال المتنوعة، خاصة استجابةً للقضايا المعاصرة مثل COVID-19 والتقدم في الذكاء الاصطناعي. يكشف التطور الموضوعي عبر ثلاث فترات متميزة (1995-2013، 2014-2017، و2018-2020) عن الطبيعة الديناميكية لاتجاهات البحث، مع ظهور موضوعات مهمة في نماذج الرضا، وقياس الأداء، وقبول التكنولوجيا.
القيود
تسلط القيود في التحقيق الحالي الضوء على الحاجة إلى تحسين من خلال دمج معايير التطبيع والتحليلات المقارنة لتقييم تطور الموضوعات في الإنتاج العلمي بشكل أفضل. يجب أن توسع الأبحاث المستقبلية نطاقها من خلال دمج قواعد بيانات جديدة، بما في ذلك التقارير والأدبيات الرمادية حول نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM). سيمكن ذلك من تحديد موضوعات وهياكل مفاهيمية إضافية ضمن بيئة معرفية أقل تنظيمًا، مما يستلزم تطوير أدوات استكشافية مناسبة لكشف العلاقات الموضوعية الجديدة.
علاوة على ذلك، قد يعزز اعتماد منظور معلوماتي في الدراسات المستقبلية تحليل التباين الموضوعي والمعلومات المتبادلة بناءً على تكرار الكلمات وتكرار التجمعات. أظهرت الأبحاث السابقة فائدة الأساليب المعتمدة على الانتروبيا في تحليل الدلالات الكامنة وتمثيلات المعرفة. بالإضافة إلى ذلك، قد يسهل استخدام التمثيلات الهندسية والخوارزميات استكشاف التطور الزمني للمعلومات الموضوعية، مما يثري الفهم لكيفية تطور الموضوعات على مر الزمن.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-025-02071-4
Publication Date: 2025-03-06
Author(s): Mario Angelelli et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This section presents a bibliometric analysis of structural equation modeling (SEM) using partial least squares (PLS), based on a comprehensive dataset of 9,150 documents sourced from the Web of Science database. The analysis aims to address the fragmentation of PLS-SEM research across various scientific fields by identifying key themes and exploring the evolution of the PLS-SEM knowledge structure from 1995 to 2022.
The findings reveal a significant increase in scientific output and the development of connections among thematic areas, attributed to the evolution and hybridization of topics within PLS-SEM research. Additionally, the study examines the driving forces behind these trends and the relationship between methodological approaches and application themes, offering an integrative perspective on the interdisciplinary nature of PLS-SEM research.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the evolution and application of Structural Equation Modeling (SEM), particularly emphasizing Partial Least Squares SEM (PLS-SEM). Traditionally, factor-based SEM was the standard, but component-based methods like PLS-SEM have gained traction across various fields due to their ability to handle complex models with smaller sample sizes and fewer distributional assumptions. The paper identifies three key research directions in PLS-SEM: advancements in methodological metrics and procedures, the development of software tools for analysis, and the application of PLS-SEM in diverse domains such as higher education, marketing, and human resource management.
The authors highlight a gap in existing bibliometric analyses, which have primarily focused on syntactic relationships within the PLS-SEM literature, such as authorship and citation networks. In contrast, this study aims to explore the semantic content of PLS-SEM research by analyzing the co-occurrence of keywords to identify thematic contributions and trends over time. By combining both syntactic and semantic analyses, the authors seek to provide a comprehensive overview of the PLS-SEM domain, including its main topics and their evolution from 1985 to 2022. The paper concludes with a roadmap for the subsequent sections, detailing the methodology, results, and implications for future research.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, ensuring reproducibility of the experiments. The methods section also describes the protocols followed for data collection and analysis, including any statistical techniques applied to interpret the results.
Additionally, the section may include information on the experimental setup, such as control conditions and the parameters measured. This comprehensive approach allows for a clear understanding of how the research was conducted, facilitating validation and further investigation by other researchers in the field.
Results
The results section presents an analysis of the conceptual structure and thematic evolution within the identified research areas. The findings indicate distinct trends in topics over time, highlighting shifts in focus and the emergence of new themes. This evolution reflects the dynamic nature of the field, as researchers adapt to advancements and changes in societal needs.
The analysis utilized various metrics to assess the interconnections between topics, revealing clusters of related research themes. These clusters suggest a growing interdisciplinary approach, where traditional boundaries are increasingly blurred. Overall, the results underscore the importance of understanding these trends for guiding future research directions and fostering collaboration across disciplines.
Discussion
In this section, the authors detail their bibliometric analysis of PLS-SEM-related literature from 1985 to 2022, identifying a total of 9,150 documents through a comprehensive search strategy that included various terminologies associated with the method. The analysis reveals a significant increase in publications during the 2021-2022 period, with 5,219 relevant documents identified, surpassing the cumulative total from 1985-2020. The primary research areas identified include Business & Economics (40%), Environmental Sciences & Ecology (11%), and Social Sciences (10%), among others. The authors also highlight the use of Keywords Plus® to analyze thematic trends, revealing that PLS-SEM is predominantly applied in business and technology studies, as well as behavioral research.
The authors employ network analysis to explore the conceptual and thematic evolution of PLS-SEM, utilizing the Walktrap algorithm for community detection. This analysis categorizes themes into four quadrants based on their centrality and density: motor themes (well-developed and important), niche themes (developed but less central), emerging or declining themes (not developed or important), and basic themes (central but less developed). The findings indicate a methodological maturation of PLS-SEM, with a shift towards applications in diverse business contexts, particularly in response to contemporary issues such as COVID-19 and advancements in artificial intelligence. The thematic evolution across three distinct periods (1995-2013, 2014-2017, and 2018-2020) reveals the dynamic nature of research trends, with significant themes emerging in satisfaction models, performance measurement, and technology acceptance.
Limitations
The limitations of the current investigation highlight the need for refinement through the incorporation of normalization criteria and comparative analyses to better assess thematic evolution in scientific production. Future research should expand its scope by integrating new databases, including reports and grey literature on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). This would enable the identification of additional themes and conceptual structures within a less structured knowledge environment, necessitating the development of appropriate exploratory tools to uncover new thematic relationships.
Moreover, adopting an information-theoretic perspective in future studies could enhance the analysis of thematic divergence and mutual information based on word occurrences and cluster frequencies. Previous research has demonstrated the utility of entropy-based methods in analyzing latent semantics and knowledge representations. Additionally, employing geometric representations and algorithms could facilitate the exploration of the temporal evolution of thematic information, thereby enriching the understanding of how themes develop over time.