سیاست گذاری پیشرفت شهری

سیاست گذاری پیشرفت شهری

چارچوب راهبردی نظارت هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین در مدیریت شهری ایران؛ رویکرد نظریۀ زمینه‌ای (مطالعۀ موردی: شهرداری تهران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری شهرسازی، دانشکدۀ علوم اجتماعی علامه طباطبائی، ایران
2 مدیریت فناوری اطلاعات و ارتباطات، دانشگاه فردوسی، دانشکده علوم اداری و اقتصادی، مشهد، ایران
چکیده
در سال‌های اخیر، پیچیدگی فرایندهای اداری و گسترش داده‌ها، نیاز به استقرار نظارت هوشمند و داده‌محور در مدیریت شهری را افزایش داده است. پژوهش حاضر با هدف طراحی یک مدل بومی نظارت هوشمند برای شهرداری تهران انجام شد. این مطالعه از رویکرد کیفی نظریۀ زمینه‌ای برای شناسایی شرایط، راهبردها و پیامدهای استقرار نظارت هوشمند بهره گرفت. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با 12 نفر از مدیران شهری، کارشناسان نظارت و سلامت اداری، متخصصان فناوری اطلاعات و خبرگان حکمرانی داده جمع‌آوری و با استفاده از کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. یافته‌ها نشان داد استقرار نظارت هوشمند تحت تأثیر سه دسته عامل قرار دارد: شرایط علّی (نارسایی‌های فنی، انگیزه‌های نهادی و فرایندی)، شرایط زمینه‌ای (زیرساخت داده، بلوغ دیجیتال و سیاست‌های کلان حکمرانی هوشمند) و عوامل مداخله‌گر (مقاومت سازمانی، محدودیت‌های فنی، سوگیری الگوریتمی و چالش‌های حریم خصوصی). بر اساس این یافته‌ها، چهار راهبرد کلیدی شامل توسعۀ زیرساخت داده و هوش مصنوعی، توانمندسازی انسانی و فرهنگی، تنظیم‌گری و سیاستگذاری هوشمند، و طراحی شاخص‌ها و هشدارهای مبتنی بر یادگیری ماشین شناسایی شد. نتایج پژوهش نشان می‌دهد تحقق نظارت هوشمند، در صورت هم‌زمانی پیش‌نیازهای فنی، نهادی و فرهنگی، می‌تواند به افزایش شفافیت، کاهش انحرافات و فساد، ارتقای تصمیم‌گیری داده‌بنیاد و تقویت اعتماد عمومی در مدیریت شهری منجر شود. مدل ارائه‌شده می‌تواند به ‌عنوان چارچوبی سیاستگذارانه و اجرایی برای استقرار نظارت هوشمند در شهرداری‌ها مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Strategic Framework for Smart Oversight Based on Machine Learning in Urban Management in Iran: A Grounded Theory Approach (Case Study: Tehran Municipality)

نویسندگان English

Bahare Pouryamini 1
Alireza Jalinous 2
1 PhD Student in Urban Planning, Faculty of Social Sciences, Allameh Tabatabai University, Tehran, Iran
2 PhD Student in Information and Communication Technology Management, Faculty of Administrative and Economic Sciences, University of Ferdowsi mashhad, Iran ,Ferdowsi University, Mashhad, Iran
چکیده English

The increasing complexity of administrative processes and the expansion of organizational data have highlighted the need for intelligent and data-driven monitoring in urban management. This study aimed to design a contextual model of intelligent monitoring for Tehran Municipality using a grounded theory approach. Data were collected through semi-structured interviews with 12 experts in urban management, administrative supervision, information technology, and data governance and analyzed through open, axial, and selective coding. The findings identified three main categories influencing intelligent monitoring: causal conditions, contextual conditions, and intervening factors. Four key strategies were also extracted, including the development of AI infrastructure, human empowerment, intelligent policymaking, and machine learning-based monitoring indicators. The results indicate that intelligent monitoring can enhance transparency, reduce corruption and administrative deviations, improve data-driven decision-making, and strengthen public trust in urban management. The proposed model provides a practical framework for implementing intelligent monitoring in municipalities.

کلیدواژه‌ها English

Intelligent Monitoring
Machine Learning
Administrative Integrity
Urban Management
Grounded Theory
Smart
1.  Kumar S, Verma AK, Mirza A. Artificial Intelligence-Driven Governance Systems: Smart Cities and Smart Governance. In 2024. p. 73–90.
2.  Ahmad K, Elahi M KD. Smart Governance in Pakistan: (Re-) Thinking Bureaucratic Efficiency through AI Integration Authors Kafeel Ahmad. Crit Rev Soc Sci Stud. 2025 May 27;3(2):1684-1700.
3.  Ouaissa M, Ouaissa M, Nadifi Z, El Himer S, Al Masmoudi Y, Kartit A. A framework for cyber threat modeling and risk assessment in smart city environments. Front Comput Sci. 2025 Jul 22;7.
4.  Wang P. On Defining Artificial Intelligence. J Artif Gen Intell. 2019 Jan 1;10(2):1–37.
5.  Kobis N, Starke C, Rahwan I. Artificial Intelligence as an Anti-Corruption Tool (AI-ACT) -- Potentials and Pitfalls for Top-down and Bottom-up Approaches. 2021.
6.  Nai R, Sulis E, Meo R. Public Procurement Fraud Detection and Artificial Intelligence Techniques: a Literature Review. In: CEUR Workshop Proceedings. 2022.
7.  Poudel N. The Impact of Big Data-Driven Artificial Intelligence Systems on Public Service Delivery in Cloud-Oriented Government Infrastructures. J Artif Intell Mach Learn Cloud Comput Syst [Internet]. 2024 Nov 7 [cited 2026 Jan 29];8(11):13–25. Available from: https://epochjournals.com/index.php/JAIMLCCS/article/view/2024-11-07
8.  Cebulla A, Szpak Z, Knight G. Preparing to work with artificial intelligence: assessing WHS when using AI in the workplace. Int J Work Heal Manag. 2023 Jul 28;16(4):294–312.
9.  Ali AlShehail O, Khan M, Ajmal M. Total quality management and sustainability in the public service sector: the mediating effect of service innovation. Benchmarking An Int J [Internet]. 2022 Feb 10;29(2):382–410. Available from: http://www.emerald.com/bij/article/29/2/382-410/513476
10.       Ji H, Alfarraj O, Tolba A. Artificial Intelligence-Empowered Edge of Vehicles: Architecture, Enabling Technologies, and Applications. IEEE Access [Internet]. 2020;8:61020–34. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/9047892/
11.       Nai R, Meo R, Morina G, Pasteris P. Public tenders, complaints, machine learning and recommender systems: a case study in public administration. Comput Law Secur Rev [Internet]. 2023 Nov 1 [cited 2026 Jan 29];51. Available from: https://www.researchgate.net/publication/374156786_Public_tenders_complaints_machine_learning_and_recommender_systems_a_case_study_in_public_administration_Public_procurement_Legal_prediction_Complaint_detection_Knowledge_discovery_Natural_language_pr
12.       Ash E;, Galletta S;, Giommoni T. A Machine Learning Approach to Analyze and Support Anti-Corruption Policy Standard-Nutzungsbedingungen. 2021 [cited 2026 Jan 29]; Available from: www.RePEc.org
13.       Aldana A, Falcón-Cortés A, Larralde H. A machine learning model to identify corruption in México’s public procurement contracts. 2022.
14.       Schneider dos Santos E, Machado dos Santos M, Castro M, Tyska Carvalho J. Detection of fraud in public procurement using data-driven methods: a systematic mapping study. EPJ Data Sci [Internet]. 2025 Jul 22;14(1):52. Available from: https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-025-00569-3
15.Baradaran Nasiri, H., & Rahpeima Sarshekheh, M. Presenting an administrative corruptionmodel using an artificial neural network approach in a governmental organization with a jurisprudential perspective: A case study of Iran Insurance. In The 8th International Conference on Islamic Sciences, Religious Studies and Law,2022. Retrieved from https://civilica.com/doc/1666362/(in Persian)
16.Torabi, M., & Rajabi Farjad, H. Predictive artificial intelligence inspection model for corruption and risk detection. Quarterly Journal of Supervision and Inspection, 2024. Retrieved from https://civilica.com/doc/2068732/(in Persian)
17.Gamarmakarbi, Z., & Amadi, M.. Evaluating the role of artificial intelligence in transparency and prevention of administrative corruption: A case study of the Inspection Organization. In The 21st International Conference on Management Research and Humanities in Iran, 2025. Retrieved from https://civilica.com/doc/2398698/(in Persian)
18.Abedzadeh, M., Mehrabadi, R., & Kamali Janfada, B. Artificial intelligence as a tool for combating corruption and promoting transparency,2022. (in Persian)
19.Alizadeh, R., Parchami, J., & Hamidi, M. Innovation through the use of artificial intelligence in smart city management, 2025. (in Persian)
20.       Poltoratskaia V, Fazekas M. Data Analytics for Anti-Corruption in Public Procurement. In: Routledge Handbook of Public Procurement Corruption [Internet]. London: Routledge; 2024. p. 42–59. Available from: https://www.taylorfrancis.com/books/9781003220374/chapters/10.4324/9781003220374-6
21.       Salazar A, Pérez JF, Gallego J. VigIA: prioritizing public procurement oversight with machine learning models and risk indices. Data Policy [Internet]. 2024 Dec 20;6:e75. Available from: https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S263232492400083X/type/journal_article
22.       Zinnbauer D. Artificial intelligence in anti- corruption – a timely update on AI technology. 2025;
23.       Strauss A CJ. Techniques and procedures for developing grounded theory. 1998.
دوره 3، شماره 2
تابستان 1405
صفحه 263-281

  • تاریخ دریافت 01 آبان 1404
  • تاریخ بازنگری 01 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 01 اسفند 1404
  • تاریخ انتشار 11 خرداد 1405