DOI: https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101932
تاريخ النشر: 2024-04-12
المؤلف: Tobias Mettler وآخرون
الموضوع الرئيسي: الحكومة الإلكترونية والخدمات العامة
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة آثار التحول الرقمي (DT) على كل من الأعمال والحكومات، مع التأكيد على ضرورة إعادة تعريف الحكومات لأدوارها في تشكيل التغيرات الاجتماعية المدفوعة بتكنولوجيا المعلومات. وتبرز أن الحكومات لا تضع فقط الأطر القانونية ولكنها تعمل أيضًا كمستثمرين ومروّجين للاقتصاد الرقمي، مما يؤثر على مسار التحول الرقمي. يجادل المؤلفون بأن تطوير سياسات التحول الرقمي هو إلى حد كبير متماثل عبر دول مختلفة، مما يشير إلى أن هذه السياسات لا تعمل كعوامل تمييز فريدة لتحقيق ميزة تنافسية.
باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل مجموعة نصية شاملة من وثائق السياسات، تكشف الدراسة عن مجموعة شائعة من السرديات التي تستخدمها الحكومات في جميع أنحاء العالم للتعبير عن رؤاها للتحول الرقمي. تشير النتائج إلى أن هذه السياسات للتحول الرقمي تظهر درجة عالية من التشابه، مما يجعلها تقريبًا خالية من السياق ويبرز التقارب العالمي في الأساليب الحكومية تجاه التحول الرقمي.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث مفهوم التحول الرقمي (DT) في القطاع العام، مع التأكيد على دوره الحاسم في تحسين تقديم الخدمات، وتجارب المواطنين، والعمليات التشغيلية. على الرغم من الاستثمارات الكبيرة، تفشل العديد من مبادرات التحول الرقمي في الحكومة في تحقيق أهدافها، حيث لا تحقق حوالي 70% من المشاريع النتائج المتوقعة. يُعزى هذا الفشل إلى نقص الفهم للتعقيدات المرتبطة بالتحول الرقمي، وخاصة الاختلافات بين سياقات القطاعين العام والخاص، حيث غالبًا ما يفضل الأخير الربح الفوري على خلق قيمة عامة على المدى الطويل.
تفترض الورقة فرضيتين بشأن صنع السياسات المتعلقة بالتحول الرقمي في القطاع العام: فرضية التماثل، التي تقترح أن السياسات الوطنية للتحول الرقمي قد تشترك في سرديات مشابهة بسبب التحديات المشتركة المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات التي تواجهها الحكومات عالميًا، وفرضية التمايز، التي تجادل بأن الحكومات تهدف إلى إنشاء سياسات فريدة لتحقيق مزايا تنافسية. لاستكشاف هذه الفرضيات، يحلل المؤلفون السياسات الوطنية للتحول الرقمي من 27 دولة، باستخدام تقنيات التعلم الآلي لفحص حوالي 350,000 كلمة من وثائق السياسات. تكشف النتائج عن ثمانية سرديات شائعة عبر الدول، مما يشير إلى ميل نحو سلوك متماثل بدلاً من التمايز في صنع السياسات المتعلقة بالتحول الرقمي. ستتناول الأقسام التالية الخلفية النظرية، والمنهجية، والنتائج التفصيلية للدراسة.
النتائج
تكشف قسم النتائج من ورقة البحث عن نتائج مهمة تتعلق بالتشابه الدلالي لسياسات التحول الرقمي (DT) عبر دول مختلفة، كما هو موضح في مصفوفة تشابه الوثائق. تشير التحليلات إلى درجة عالية من التقارب بين هذه الوثائق، حيث تتراوح درجات التشابه من 0.892 إلى 0.995. يدعم هذا فرضية التماثل، مما يشير إلى اتجاه عالمي حيث تعطي الدول الأولوية لتحديات مماثلة تتعلق بالرقمنة، مثل ضعف الأنظمة السيبرانية والفيزيائية وتحديث الهياكل الحكومية. ومن الجدير بالذكر أن كندا والولايات المتحدة تظهران درجة تشابه قدرها 0.995، بينما تظهر سياسة سيراليون تشابهًا مفاجئًا قدره 0.988 على الرغم من اختلاف السياقات.
تسلط التحليلات الإضافية من خلال التجميع الهرمي، كما هو موضح في شجرة دندروغرام، الضوء على كل من القرب الجغرافي والخلفيات التاريخية المشتركة كعوامل تؤثر على تشابه الخطاب السياسي. على سبيل المثال، يتماشى خطاب سياسة اليابان بشكل وثيق مع خطاب الدنمارك، على الرغم من المسافة الجغرافية، مما يشير إلى سلوك “اتباع القائد” المتسق مع التماثل المحاكي. على العكس من ذلك، يمكن أن يُعزى تشابه السياسات بين المملكة المتحدة وسنغافورة إلى تاريخهما الاستعماري والتقاليد المشتركة في القطاع العام، مما يعكس التماثل المعياري. تبرز سياسة التحول الرقمي الأسترالية لتفاعلها المباشر مع المواطنين، مما يشير إلى نهج فريد متأثر بالعوامل الثقافية. بشكل عام، بينما توجد تشابهات ملحوظة في سرديات التحول الرقمي عبر الدول، تختلف الدوافع الأساسية وأنماط الاتصال، مما يبرز تعقيد صياغة السياسات في سياق عالمي.
المناقشة
في قسم المناقشة من ورقة البحث، يؤكد المؤلفون على دور الحكومات كجهات فاعلة استراتيجية في تشكيل سياسات التحول الرقمي (DT). يجادلون بأنه بينما تُعتبر الحكومات غالبًا كمستهلكين رئيسيين للتقنيات الرقمية، فإنها تعمل أيضًا كهيئات تنظيمية يمكن أن تؤثر بشكل كبير على وتيرة واتجاه التحول الرقمي من خلال صياغة السياسات. يشير المؤلفون إلى وجود فجوة في الأدبيات بشأن كيفية استخدام الحكومات لصنع السياسات بشكل استراتيجي للتنقل عبر التغيرات الاجتماعية الناتجة عن التحول الرقمي، على الرغم من وجود دراسات تركز على التصور وتأثيرات التحول الرقمي على الهياكل الحكومية.
يقترح المؤلفون أن السرديات تلعب دورًا حاسمًا في كيفية تعبير الحكومات عن تطلعاتها وتحدياتها المتعلقة بالتحول الرقمي. تساعد هذه السرديات، الغنية بالاستعارات والمعاني، في تشكيل الإجراءات المقصودة للحكومة والعقبات التي تواجهها. تقدم الورقة نهجًا منهجيًا باستخدام تخصيص ديريشليت الكامن (LDA) لتحليل السرديات الموجودة في 27 سياسة حكومية للتحول الرقمي، كاشفة عن رؤى حول الأولويات الاستراتيجية والهياكل الموضوعية لهذه الوثائق. تشير النتائج إلى أن السرديات غالبًا ما تعكس توترًا بين الهياكل البيروقراطية القديمة والحاجة إلى الإصلاح نحو حوكمة أكثر مرونة وشفافية، مما يبرز أهمية تحليل السرد في فهم تعقيدات استراتيجيات التحول الرقمي الحكومية.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة عوامل حاسمة قد تؤثر على تفسير وثائق السياسات المتعلقة بالتحول الرقمي (DT). أولاً، تعترف الدراسة بأن هذه الوثائق قد لا تعكس بدقة الأحداث الواقعية، حيث إنها قطع أثرية من النية الاستراتيجية المتأثرة بعوامل مختلفة، بما في ذلك تكوين المساهمين ومدى التشاور العام. تعقد هذه التعقيدات تقييم تأثير الوثائق وتقترح أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تتضمن استفسارات معمقة مع مؤلفي السياسات لفهم أفضل لعملية الإنشاء والدوافع وراء السلوك المتماثل. يمكن أن تساعد مثل هذه التحقيقات في التمييز بين الادعاءات الواقعية والافتراضات التخيلية داخل هذه السرديات.
بالإضافة إلى ذلك، فإن حجم عينة الدراسة، الذي يتضمن فقط 27 سياسة حكومية من 14% من إجمالي عدد 193 دولة، يفرض قيودًا على تعميم النتائج. قد يؤدي التركيز على الوثائق باللغة الإنجليزية إلى إدخال تحيز، حيث يمكن أن تشوه طرق الترجمة الآلية المعاني، على الرغم من أن العينة ليست مقيدة بالدول الناطقة باللغة الإنجليزية. علاوة على ذلك، فإن استخدام تخصيص ديريشليت الكامن (LDA) لتحليل النصوص يقدم تحديات، حيث يتطلب تدخلًا بشريًا لضبط المعلمات بشكل مثالي وقد يت overlook العلاقات الدلالية بسبب تجاهله لترتيب الكلمات. على الرغم من هذه القيود، يشجع المؤلفون الأبحاث المستقبلية لاستكشاف أساليب جديدة للتعلم الآلي لتحليل مجموعات نصية كبيرة، مما قد يوفر رؤى جديدة حول ظواهر التحول الرقمي مع الاعتراف بإمكانية وجود تحيزات ذاتية في التحليل النوعي.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101932
Publication Date: 2024-04-12
Author(s): Tobias Mettler et al.
Primary Topic: E-Government and Public Services
Overview
The section discusses the implications of digital transformation (DT) for both businesses and governments, emphasizing the necessity for governments to redefine their roles in shaping societal changes driven by information technology. It highlights that governments not only establish legal frameworks but also act as investors and promoters of the digital economy, thereby influencing the trajectory of DT. The authors argue that the development of DT policies is largely isomorphic across different countries, suggesting that these policies do not serve as unique differentiators for competitive advantage.
Utilizing machine learning techniques to analyze a comprehensive text corpus of policy documents, the study reveals a prevalent set of narratives employed by governments worldwide to articulate their visions for DT. The findings indicate that these DT policies exhibit a high degree of similarity, rendering them almost context-free and underscoring a global convergence in governmental approaches to digital transformation.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the concept of digital transformation (DT) within the public sector, emphasizing its critical role in enhancing service delivery, citizen experiences, and operational processes. Despite significant investments, many DT initiatives in government fail to achieve their objectives, with approximately 70% of projects not delivering expected outcomes. This failure is attributed to a lack of understanding of the complexities involved in DT, particularly the differences between public and private sector contexts, where the latter often prioritizes immediate profit over long-term public value creation.
The paper posits two hypotheses regarding DT policymaking in the public sector: the isomorphism hypothesis, which suggests that national DT policies may share similar narratives due to common IT-related challenges faced by governments globally, and the differentiation hypothesis, which argues that governments aim to create unique policies to gain competitive advantages. To explore these hypotheses, the authors analyze national DT policies from 27 countries, employing machine learning techniques to examine approximately 350,000 words of policy documents. The findings reveal eight common narratives across countries, indicating a tendency toward isomorphic behavior rather than differentiation in DT policymaking. The subsequent sections will elaborate on the theoretical background, methodology, and detailed findings of the study.
Results
The results section of the research paper reveals significant findings regarding the semantic similarity of digital transformation (DT) policies across various countries, as visualized in a document similarity matrix. The analysis indicates a high degree of convergence among these documents, with similarity scores ranging from 0.892 to 0.995. This supports the isomorphism hypothesis, suggesting a global trend where countries prioritize similar challenges related to digitalization, such as cyber-physical system vulnerabilities and the modernization of government structures. Notably, Canada and the United States exhibit a similarity score of 0.995, while Sierra Leone’s policy shows a surprising similarity of 0.988 despite differing contexts.
Further analysis through hierarchical clustering, depicted in a dendrogram, highlights both geographical proximity and shared historical backgrounds as factors influencing policy discourse similarities. For instance, Japan’s policy discourse aligns closely with Denmark’s, despite the geographical distance, indicating a “follow the leader” behavior consistent with mimetic isomorphism. Conversely, the UK and Singapore’s similar policies can be attributed to their colonial history and shared public sector traditions, reflecting normative isomorphism. The Australian DT policy stands out for its direct engagement with citizens, suggesting a unique approach influenced by cultural factors. Overall, while there are notable similarities in DT narratives across countries, the underlying motivations and communication styles vary, underscoring the complexity of policy formulation in a globalized context.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors emphasize the role of governments as strategic actors in shaping digital transformation (DT) policies. They argue that while governments are often viewed primarily as consumers of digital technologies, they also serve as regulatory bodies that can significantly influence the pace and direction of DT through policy formulation. The authors note a gap in the literature regarding how governments strategically employ policymaking to navigate societal changes induced by DT, despite existing studies focusing on the conceptualization and impacts of DT on governmental structures.
The authors propose that narratives play a crucial role in how governments articulate their DT aspirations and challenges. These narratives, rich in metaphor and meaning, help frame the government’s intended actions and the obstacles they face. The paper introduces a methodological approach using Latent Dirichlet Allocation (LDA) to analyze the narratives present in 27 governmental DT policies, revealing insights into the strategic priorities and thematic structures of these documents. The findings indicate that narratives often reflect a tension between outdated bureaucratic structures and the need for reform towards more agile and transparent governance, highlighting the importance of narrative analysis in understanding the complexities of governmental DT strategies.
Limitations
The limitations of this study highlight several critical factors that may affect the interpretation of policy documents related to digital transformation (DT). Firstly, the research acknowledges that these documents may not accurately reflect real-world occurrences, as they are artifacts of strategic intent influenced by various factors, including the composition of contributors and the extent of public consultation. This complexity complicates the assessment of the documents’ impact and suggests that future research should involve in-depth inquiries with policy authors to better understand the creation process and the motivations behind isomorphic behavior. Such investigations could help differentiate between factual claims and conjectural postulates within these narratives.
Additionally, the study’s sample size, which includes only 27 governmental policies from 14% of the total population of 193 countries, poses limitations on the generalizability of the findings. The focus on English-language documents may introduce bias, as automated translation methods could distort meanings, although the sample is not restricted to English-speaking countries. Furthermore, the use of Latent Dirichlet Allocation (LDA) for text analysis presents challenges, as it requires human intervention for optimal parameter settings and may overlook semantic relationships due to its disregard for word order. Despite these limitations, the authors encourage future research to explore new machine learning approaches to analyze large text corpora, which could provide fresh insights into DT phenomena while acknowledging the potential for subjective biases in qualitative analysis.