سجاد پاشایی

هدف: هدف از پژوهش حاضر، بررسی اثرات واسطه عوامل سازمانی(رهبری، کارکنان، عوامل سازمانی) بر موفقیت مدیریت ارتباط با مشتریان ورزشی می باشد.روش شناسی: روش تحقیق ازنظر هدف از نوع تحقیقات توسعه ای و ازنظر ماهیت از نوع تحقیقات اکتشافی است که اطلاعات لازم از طریق مصاحبه، مشاهده، بررسی ادبیات نظری و پرسشنامه گردآوری شده است. بدین منظور از بین 76 هتل (سه، چهار، پنج ستاره) شش کلان شهر ایران که دارای بخش فعال خدمات ورزشی هستند، حدود 67 هتل به صورت تصادفی طبق جدول مورگان به عنوان نمونه آماری انتخاب شد. برای گردآوری اطلاعات نیز از پرسشنامه استاندارد گاریدو و مندوزا (2011) و معیارهای مهم برای موفقیت مدیریت ارتباط با مشتری (2000) استفاده شد. برای آزمون فرضیه های پژوهش از روش مدل معادلات ساختاری استفاده شد.یافته ها: نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد، متغیرهای سازمانی(رهبری، کارکنان، ساختار سازمانی) بر موفقیت مدیریت ارتباط با مشتری تاثیر گذار هستند. ولی به نظر می رسد آنها با نقش واسطه ای عوامل دیگر (مشتری مداری / کسب مدیریت دانش / نفوذ مدیریت دانش/ فناوری مدیریت ارتباط با مشتری) بر موفقیت مدیریت ارتباط با مشتری در بخش خدمات ورزشی هتل ها نقش بسزایی دارند.   نتیجه گیری: با توجه به یافته های پژوهش، اگر بخش خدمات ورزشی هتل ها ابتکارات لازم مدیریت دانش و مدیریت ارتباط با مشتری را انجام دهند، و سعی کنند پیشرفته ترین تکنولوژی مدیریت ارتباط با مشتری را برای مشتری مداری بدست آورند، در اجرای پروژه مدیریت ارتباط با مشتری موفق خواهند شد.

بازاریابی دیجیتال، با بهره گیری از فناوری های نوین و کانال های دیجیتال، نقش بسزایی در صنعت ورزش ایفا می کند و منجر به افزایش آگاهی عمومی، ترویج فعالیت های ورزشی، و تسریع رشد اقتصادی می شود. این پژوهش با هدف شناسایی و تجزیه و تحلیل مفاهیم برجسته در حوزه بازاریابی دیجیتال و ورزش انجام شد. روش ترکیبی از تحلیل کمی و کیفی به کار گرفته شد. ابتدا، با استفاده از نرم افزار Publish or Perish و از طریق پایگاه داده گوگل اسکالر، مقالات مرتبط با کلمات کلیدی بازاریابی و دیجیتال جمع آوری گردیدند. سپس مقالات غیرمناسب حذف و داده های متنی مقالات منتخب مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. با استفاده از روش تحلیل ابر کلمات، کلمات کلیدی پرتکرار و مهم هر دسته مقاله شناسایی شدند. نتایج نشان داد مفاهیمی همچون مشتری، اجتماعی، صنعت، گردشگری و برند در موضوعات بازاریابی دیجیتال و مفاهیم باشگاه، اجتماعی و رقابتی در مقالات مرتبط با ورزش و بازاریابی دیجیتال از جمله مهمترین موضوعات مورد تأکید قرار گرفته اند. این پژوهش می تواند به طور کلی به بهبود کارایی و اثربخشی روش های بازاریابی دیجیتال در صنعت ورزش کمک کرده و افزایش عملکرد و سودآوری در این حوزه را تسهیل دهد. همچنین، به پژوهشگران کمک می کند تا مسیرهای بهینه تری برای پژوهش های آینده شناسایی کنند.

این تحقیق با هدف طراحی مدل هوش مصنوعی برای بهبود فرایند خرید آنلاین محصولات ورزشی در عراق انجام شده است. روش پژوهش به صورت کیفی و با رویکرد گلیزر بوده و جامعه آماری شامل خبرگان در حوزه بازاریابی ورزشی و صاحبان شرکت های تولیدی و فروشندگان محصولات ورزشی در عراق بوده است. با استفاده از نمونه گیری هدفمند و براساس معیار اشباع نظری، مجموعاً 13 مصاحبه انجام شد. ابزار اصلی جمع آوری داده ها، مصاحبه های اکتشافی نیمه ساختاریافته بود که تحلیل داده ها در سه مرحله کدگذاری صورت گرفت و روایی و پایایی نتایج تأیید شد. نتایج نشان داد که عوامل کلیدی مانند شخصی سازی توصیه ها، سهولت استفاده و امنیت در تجربه کاربری، تأثیر زیادی بر رضایت و تصمیم گیری خرید مشتریان دارند. در زمینه تعاملات هوشمند، استفاده از چت بات ها و سیستم های پاسخ دهی خودکار به مشکلات خرید، به بهبود تجربه مشتری کمک می کند. همچنین، تأثیرات روان شناختی و اجتماعی، از جمله اعتبار اجتماعی و تبلیغات هوشمند، نقش مهمی در رفتار خرید ایفا می کنند. در حوزه داده کاوی، تحلیل رفتار مشتری و هوش تجاری به عنوان ابزارهای مؤثری برای بهبود استراتژی های بازاریابی شناسایی شدند. همچنین، عوامل اعتماد و اعتبار برند، از جمله تقویت برند از طریق هوش مصنوعی و شفاف سازی اطلاعات، به افزایش اعتماد مشتریان کمک می کند. نوآوری های تکنولوژیکی مانند واقعیت افزوده و اتوماسیون در خدمات نیز به بهبود فرآیند خرید اشاره دارند. برای بهینه سازی رفتار خرید محصولات ورزشی آنلاین با استفاده از هوش مصنوعی، کسب وکارها نیاز دارند یک پلتفرم هوشمند ایجاد کنند که شامل چت بات های پیشرفته، شخصی سازی توصیه ها بر اساس تحلیل رفتار مشتری و سیستم های امنیتی قوی باشد.

مقدمه و اهداف: تحولات پرشتاب فناوری های هوش مصنوعی، بازاندیشی در روش های تولید دانش را به ضرورتی انکارناپذیر بدل ساخته اند. در این راستا، حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت و آماده است تا روش های تحقیق ما را متحول کند. یکی از نمودهای بارز این تحول، ورود «مصاحبه گران الگوریتمی» به عرصه پژوهش های کیفی است؛ ابزارهایی که با تکیه بر الگوریتم های پردازش زبان طبیعی، تعاملات شبه انسانی با مشارکت کنندگان برقرار می کنند. مدل های زبانی هوش مصنوعی به دلیل توانایی فوق العاده خود در نوشتن مقاله، طراحی آزمایش ها، توسعه نظریه، رونویسی، ترجمه، تجزیه و تحلیل موضوعی، کدگذاری، خلاصه کردن مقالات، توصیه نشریات و هدایت محققان به مسیر درست، تکمیل جمله و پاراگراف، درک و تولید متنی که به نوشتار انسان شباهت دارد، شناخته می شوند و این ویژگی آنها را به منبعی ارزشمند برای پژوهشگران در حوزه های کیفی تبدیل کرده است. باوجوداین، ورود این ابزارها صرفاً یک پیشرفت تکنولوژیک نیست، بلکه ناظر بر بازتعریف روابط میان انسان، ماشین، قدرت و معرفت است. ازآنجایی که تصور تحقیقات کیفی معاصر و تحلیل داده ها در علوم انسانی و اجتماعی دشوار است، روی آوردن به فناوری های مدرن در تحلیل داده های کیفی مبتنی بر کامپیوتر، چهارچوب های تفسیر ما را شکل می دهد و دیدگاه و درک ما از مسائل پژوهشی را تغییر می دهد. هدف این مقاله، بازاندیشی انتقادی در نسبت میان هوش مصنوعی و تولید دانش در پژوهش های کیفی است؛ با تمرکز ویژه بر مصاحبه گران الگوریتمی و ظرفیت های آنها در برهم زدن یا بازتولید مناسبات معرفتی و اجتماعی. این مقاله می کوشد با تکیه بر نظریه قدرت -دانش فوکو و نظریه جامعه شبکه ای کاستلز، الگویی روش شناختی با عنوان «روش شناسی انتقادی هوشمند» پیشنهاد کند که پژوهشگران را قادر کند نسبت به سوگیری ها، محدودیت ها و ظرفیت های اخلاقی و سیاسی این ابزارها حساسیت نظری و عملی داشته باشند. روش: پژوهش حاضر به بررسی نقش مصاحبه گران الگوریتمی در بازتعریف روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت در مطالعات کیفی می پردازد. این تحقیق در دو مرحله تطبیقی - اسنادی و انتقادی هوشمند اجرا شده است. در فاز اول، با ترکیب نظریه های فوکو و کاستلز، چهارچوب نظری برای تحلیل مصاحبه های هوش مصنوعی تدوین شد. نظریه فوکو به تحلیل تأثیرات قدرت ابزارهای الگوریتمی کمک و مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT منابع جدید قدرت را نمایان می کند. فاز دوم به توسعه رویکرد انتقادی هوشمند اختصاص دارد که به ادغام فناوری های هوش مصنوعی و تحلیل انسانی می پردازد و به پژوهشگران کمک می کند تا به مسائل انسانی و اجتماعی عمیق تر بپردازند. این روش شناسی نوین با استفاده از الگوریتم ها به شفافیت و دقت تحلیل ها می افزاید و زمان تحلیل را کاهش می دهد. همچنین، اعتبار داده ها با تفسیر تحلیل های انسانی تقویت می شود و سوگیری ناشی از تحلیل های انسانی کاهش می یابد. برای سنجش روایی مدل بومی «روش شناسی انتقادی هوشمند»، بررسی هم راستایی چهارچوب تحلیلی با نظریه های قدرت -دانش و جامعه شبکه ای ضروری است. استفاده از ترکیب تحلیل انسانی و الگوریتمی، کدگذاری مشترک و بازبینی نتایج توسط مشارکت کنندگان نیز به اعتبار و پایایی پژوهش کمک می کند. درنهایت، این پژوهش براساس یک  «روش شناسی انتقادی هوشمند بومی» طراحی شد که به پژوهشگران اجازه می دهد تا از تجارب انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی در عصر دیجیتال و تحلیل دقیق تر تعاملات اجتماعی به طور هم زمان بهره برداری کنند. این روش شناسی بر اهمیت شفافیت الگوریتمی و سواد داده محور تأکید دارد و پژوهشگران را ترغیب می کند که در تعامل با ابزارهای هوش مصنوعی، به عنوان تولیدکنندگان خلاق دانش عمل کنند. نتایج: یافته ها نشان می دهند که مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، می توانند به شکل معناداری غنای پژوهش های کیفی را در مراحلی مانند شناسایی الگوهای پنهان، طراحی سوال، رونویسی، ترجمه، کدگذاری، توسعه نظریه و تولید متن افزایش دهند. باوجوداین، این مدل ها ابزارهایی خنثی نیستند؛ بلکه کنشگرانی معرفتی هستند که قادرند ساختار گفتمان و مسیر تفسیر را تحت تأثیر قرار دهند. همچنین قادرند الگوهای اجتماعی و فرهنگی را شناسایی و درک عمیق تری از ساختارهای قدرت ارائه دهند. یکی از نتایج کلیدی این پژوهش، توانایی مصاحبه گران الگوریتمی در تولید داده های شفاف و مستند است که به پژوهشگران این امکان را می دهد تا روند تحلیل را به راحتی پیگیری و نتایج را مستند کنند. این ویژگی می تواند به افزایش شفافیت و قابلیت اعتماد در پژوهش های کیفی کمک کند و به پژوهشگران اجازه دهد تا با دقت بیشتری به تحلیل داده های پیچیده بپردازند. افزون براین، نتایج نشان می دهند که ترکیب تحلیل انسانی با الگوریتمی می تواند به کاهش سوگیری ها و افزایش دقت در نتایج منجر شود. این ادغام، به ویژه در زمینه های اجتماعی و فرهنگی که تحلیل های عاطفی و زمینه ای اهمیت دارند، می تواند تحولی در درک و تفسیر داده ها ایجاد کند. در نهایت، این پژوهش بر ضرورت بازاندیشی در روش های پژوهش و طراحی رویکردهای جدید در مواجهه با چالش های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی تأکید دارد. این نتایج می توانند به عنوان مبنایی برای توسعه سیاست های پژوهشی و آموزشی در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات کیفی عمل کنند و به بهبود کیفیت و اعتبار پژوهش های اجتماعی کمک نمایند. بحث و نتیجه گیری: پیشرفت های اخیر در فناوری های هوش مصنوعی و داده کاوی تأثیر عمیقی بر روش های پژوهش کیفی و اجتماعی داشته است. این پژوهش به بررسی تأثیر مصاحبه گران الگوریتمی بر پژوهش های کیفی، به ویژه در زمینه های روابط اجتماعی و ساختارهای قدرت و معرفت می پردازد. یافته ها نشان می دهند که مدل های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT نه تنها به عنوان ابزار تسهیل کننده، بلکه به عنوان کنشگران معرفتی عمل می کنند که در تفسیر داده ها و تولید معنا نقش دارند. این تغییرات به تحول در ساختارهای اجتماعی و روابط انسانی نیز منجر شده است. نظریه های میشل فوکو و مانوئل کاستلز به درک بهتر تأثیرات هوش مصنوعی بر روابط اجتماعی کمک می کنند. فوکو بر نقش قدرت در تعاملات روزمره تأکید دارد و کاستلز اطلاعات را به عنوان منابع جدید قدرت در نظر می گیرد. این پژوهش تأکید می کند که بهره گیری آگاهانه و انتقادی از این ابزارها می تواند دقت و انسجام تحلیل های کیفی را بهبود بخشد، به ویژه در مراحل پیچیده ای مانند رونویسی و تحلیل تماتیک. چهارچوب «روش شناسی انتقادی هوشمند بومی» که پیشنهاد می شود، به پژوهشگران امکان می دهد تا از ترکیب تحلیل انسانی و قدرت پردازش الگوریتمی بهره برداری کنند و در تعامل با این ابزارها، به تولیدکنندگان خلاق دانش بدل شوند. درنهایت، این پژوهش بر ضرورت بازتعریف نقش پژوهشگر و طراحی ساختارهای جدید برای مستندسازی تعاملات انسان - ماشین تأکید می کند و بر اهمیت رویکردهای انتقادی و مسئولانه در استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات اجتماعی تأکید دارد.