فصلنامه تخصصی فناوری اطلاعات و ارتباطات

طراحی الگوی حکمرانی قراردادهای کلان‌داده در گذار به اقتصاد دیجیتال ملی: مدلسازی ساختاری-تفسیری و تحلیل MICMAC

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده حقوق، واحد زنجان، دانشگاه آزاد اسلامی، زنجان، ایران

چکیده
داده‌های کلان به‌مثابه یکی از ارزش‌مندترین منابع عصر دیجیتال، نقش فزاینده‌ای در تحول اقتصادهای ملی ایفا می‌کنندو فقدان چارچوب حقوقی، تنظیم‌گری و نهادی منسجم برای قراردادهای کلان‌داده، زمینه ابهام در مالکیت داده، تعارض نهادی، نابرابری اطلاعاتی و تضعیف اعتماد عمومی را فراهم می‌آورد. از این رو، پژوهش حاضر با هدف طراحی الگوی حکمرانی قراردادهای کلان‌داده در گذار به اقتصاد دیجیتال ملی و تبیین مؤلفه‌های مؤثر و روابط ساختاری میان آن‌ها انجام شده است.
این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر روش، توصیفی-اکتشافی است که با بهره‌گیری از مدل‌سازی ساختاری-تفسیری و تحلیل MICMAC انجام شده است. جامعه آماری شامل متخصصان اقتصاد دیجیتال، حقوق فناوری اطلاعات، سیاست‌گذاری عمومی و مدیریت داده‌ها بود که از بین سی و پنج نفر، هجده نفر از طریق نمونه‌گیری هدفمند و بر اساس اشباع نظری انتخاب شدند. داده‌ها از طریق بررسی اسناد بالادستی، ادبیات پژوهشی و پرسشنامه‌های مقایسه زوجی جمع‌آوری شد. روایی محتوایی ابزار توسط متخصصان تأیید و پایایی آن با استفاده از شاخص توافق درون‌گروهی و نرخ ناسازگاری بررسی شد.
یافته‌ها نشان داد که زیرساخت یکپارچه داده، چارچوب‌های قانونی و نظارتی برای قراردادهای کلان داده، امنیت اطلاعات و حریم خصوصی، شفافیت و پاسخگویی و هماهنگی نهادی از جمله مؤلفه‌های محرک و اساسی حاکمیت قراردادهای کلان داده هستند. نتایج تحلیل MICMAC نیز نشان داد که رعایت سیاست‌های کلان ملی و مقررات نهادی از جمله متغیرهای اصلی تأثیرگذار و محرک این سیستم هستند.
ایجاد یک مدل حاکمیت یکپارچه برای قراردادهای کلان داده می‌تواند با تقویت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، بهبود کیفیت مقررات، افزایش شفافیت، کاهش فساد و افزایش کارایی سیاست‌گذاری اقتصادی، زمینه تحقق اقتصاد دیجیتال ملی را فراهم کند. مدل پژوهشی پیشنهادی می‌تواند به عنوان یک چارچوب استراتژیک برای سیاست‌گذاران و مدیران در طراحی سازوکارهای نهادی، حقوقی و فناوری برای مدیریت قراردادهای مبتنی بر داده و توسعه اقتصاد دیجیتال کشور عمل کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Designing a Governance Model for Big Data Contracts in the Transition to a National Digital Economy: Structural-Interpretive Modeling and MICMAC Analysis

نویسندگان English

Aboulfazl Aminranjebar
Mohammad Bagher Ghorbanvand
Farhad Edrisi
Shariar Bagheri
Faculty of Law, Zanjan Branch, Islamic Azad University, Zanjan, Iran
چکیده English

The present study was conducted with the aim of designing a governance model for big data contracts in the transition to a national digital economy.
This study is applied in terms of purpose and descriptive-exploratory in terms of method, using structural-interpretive modeling (ISM) and MICMAC analysis. The statistical population of the study was composed of experts in the fields of digital economy, information technology law, public policy, and data management, of which 18 out of 35 people were selected through purposive sampling based on theoretical saturation. Data were collected by studying upstream documents, reviewing research literature, and completing paired comparison questionnaires. The content validity of the tool was confirmed by experts, and its reliability was also examined using the intragroup agreement index and the inconsistency rate. Data analysis was conducted using the structural-interpretive modeling approach and MICMAC analysis.
The findings showed that integrated data infrastructure, legal and regulatory frameworks for big data contracts, information security and privacy, transparency and accountability, and institutional coordination are among the driving and fundamental components in the governance of big data contracts. The results of the MICMAC analysis also indicated that compliance with national macro policies and institutional regulation are among the main influential and driving variables of this system.
Accordingly, the establishment of an integrated governance model for big data contracts can pave the way for the realization of a national digital economy by strengthening data-driven decision-making, improving the quality of regulation, increasing transparency, reducing corruption, and improving the efficiency of economic policymaking. Therefore, the proposed research model can be used by policymakers and managers as a strategic framework for designing institutional, legal, and technological mechanisms in the management of data-driven contracts and developing the country’s digital economy.

کلیدواژه‌ها English

Data governance
big data contracts
national smart economy
structural-interpretive modeling
MICMAC analysis
 
[۱]  ذبیحی. «بررسی سیاست‌های اقتصادی اسلامی و حقوق کسب‌وکارهای کلان‌داده اینترنتی»؛ ۱۴۰۳.
[2] رهبری، ا. تحلیلی بر چالش‌های حقوق رقابتی کلان‌داده‌ها. فصلنامه تحقیقات حقوقی، (1401). ۲۵( ۹۸): ۲۹۵–۳۲۰.
[3]Południak-Gierz, K. , & Tereszkiewicz, P. Digitalization’s big promise and peril: The personalization of insurance contracts and its legal consequences. Paper presented at the International Law and Economics Conference. (2023).
[4] Rubinfeld, D. L. , & Gal, M. S. Access barriers to big data. Ariz. L. Rev. , (2017).  59, 339. https: //iranthinktanks. com/examining-the-ownership-of-big-data-from-a-jurisprudential-perspective/
[5] موسوی، علیرضا و حسین‌پور، مجید (۱۴۰۰). مروری بر تاریخچه، چرایی و معماری مرجع محاسبات ابری. فصلنامه تخصصی آرمان پردازش، ۲(۴)، ۸‑۱۴.
[6] محمدی، پیام (۱۴۰۲). داده‌کاوی، کاربردها، نیازمندی‌ها، فرایند و ابزارها. فصلنامه تخصصی آرمان پردازش، ۴(۳)، ۵۱‑۵۹.
[7] روزبهانی، محمدحسین (۱۴۰۴). مروری جامع بر کاربردها و چالش‌های دوقلوهای دیجیتال در پزشکی و سلامت. فصلنامه تخصصی آرمان پردازش، ۶(۴)، ۲۵‑۴۹.
[8] نصیری، زهرا (۱۴۰۴). بررسی جنبه‌های ایمن‌سازی انبار داده و کلان‌داده. فصلنامه تخصصی آرمان پردازش، ۴(۲)، ۱۱‑۲۰
[9] جیبی، سید رضا و اکبریان، رضا و رستم زاده، پرویز،، بررسی تاثیر متغیر‎های کلان اقتصادی بر ریسک اعتباری بانک‎های ایران به تفکیک عقود مشارکت و فروش اقساطی (بانک‎های منتخب)، (1399https: //civilica. com/doc/1226451. (
 [10] کاتوزیان, ن. دوره مقدماتی حقوق مدنی: اموال و مالکیت، چاپ شصتم، انتشارات میزان(1404).
[11] Bagnoli, V. The big data relevant market. Concorrenza e mercato, (2016).  23.
[12] نقیبی، س. م. بررسی  سیاست‌های اقتصادی اسلامی حقوقی حریم خصوصی در فقه امامیه و حقوق ایران، تهران: پژوهشگاه فرهنگ و اندیشه اسلامی، 12(1389).
 [13]Rahbari, E. The Analysis of Big data Challenges for Competition Law. Legal research quarterly, (2022).  25(98), 295-320.
[14] محمدخانی، جواد، اکبری مقدم، بیت اله.. ، فخرحسینی, سید فخرالدین. (1403). تأثیر برخی سیاست‌های اقتصادی بر متغیرهای کلان اقتصاد ایران با تأکید بر نقش زکات؛ یک مدل تعادل عمومی پویای تصادفی نئوکینزی. جستارهای اقتصادی با رویکرد اسلامی, 21(44), 1-28. doi: 10. 30471/iee. 2025. 10418. 2449
[15]  Boyd, D. , & Crawford, K. Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, communication & society(2012). , 15(5), 662-679.
[16]  Boutin, X. , & Clemens, G. Defining'Big Data'in Antitrust. Comptition Policy International: Antitrust Chronicle, (2017). 22-28.
[17]  Yun, J. M. The Role of Big Data in Antitrust. The Global Antitrust Institute Report on the Digital Economy, (2020).  7.
[18]  mohd Yusof, R. , Zainuddin, Z. , Musaddad, H. A. B. , Harun, S. L. , & Abdul Rahim, M. A. A. Democratizing Islamic home financing and reimagining fractional homeownership model: A conceptual framework via big data and blockchain technology. Journal of Islamic Accounting and Business Research, (2023).  16(2), 273–304. (2023). Democratizing Islamic home
[19]  Ahmed, M. T. The legal protection of personal data in Islamic perspective. Journal of Islamic Studies and Culture, (2023). 11(1), 1-15.
[20]  Południak-Gierz, K. , & Tereszkiewicz, P. Digitalization’s big promise and peril: The personalization of insurance contracts and its legal consequences. Paper presented at the International Law and Economics Conference. (2023).
[21]  Boyd, D. , & Crawford, K. Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, communication & society(2012). , 15(5), 662-679.
[22]  Yeung, K. Algorithmic regulation: A critical interrogation. Regulation & governance, (2018).  12(4), 505-523
[23]  Zuboff, S. (2023). The age of surveillance capitalism. In Social theory re-wired (pp. 203-213): Routledge
[24]   The French Autorité de la concurrence and the German Bundeskartellamt publish joint paper on data and its implications for Competition Law,2016, https: //www. bundeskartellamt. de/SharedDocs/Meldung/EN/Pressemitteilungen/2016/10_05_2016_Big%20Data%20Papier. html
[25]  Modrall, J. A closer look at competition law and data. Competition L. Int'l, (2017).  13, 31.
[26]  McIntosh, D. We need to talk about data: How digital monopolies arise and why they have power and influence. J. Tech. L. & Pol'y, (2018).  23, 185.
[27]  Pasquale, F. The black box society: The secret algorithms that control money and information: Harvard University Press. (2015).
[28]  Hildebrandt, M. Smart technologies and the end (s) of law: novel entanglements of law and technology: Edward Elgar Publishing,(2015).
[29]  Zarsky, T. The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, (2016).  41(1), 118-132
[30]  Solove, D. J. (2010). Understanding privacy: Harvard university press
[31]  Wachter, S. , Mittelstadt, B. , & Floridi, L. (2017). Why a right to explanation of automated decision-making does not exist in the general data protection regulation. International data privacy law, 7(2), 76-99.
[32]  Calo, R. (2013). Digital market manipulation. Geo. Wash. L. Rev. , 82, 995.
[33]  Ohm, P. (2009). Broken promises of privacy: Responding to the surprising failure of anonymization. UCLA l. Rev. , 57, 1701.
[34]  Barocas, S. , & Selbst, A. D. (2016). Big data's disparate impact. Calif. L. Rev. , 104, 671.
[35]  Nissenbaum, H. (2009). Privacy in context: Technology, policy, and the integrity of social life. In Privacy in context: Stanford University Press.
[36]  Calo, R. (2013). Digital market manipulation. Geo. Wash. L. Rev. , 82, 995.
[37]  Zarsky, T. (2016). The trouble with algorithmic decisions: An analytic road map to examine efficiency and fairness in automated and opaque decision making. Science, Technology, & Human Values, 41(1), 118-132
[38]  Yeung, K. (2018). Algorithmic regulation: A critical interrogation. Regulation & governance, 12(4), 505-523.
[39]  Gurkaynak, G., Altinsoy, I. N., & Rona, U. Competition Law Assessments in Big-Data Merger Reviews. The Second Academic Gift Book of ELIG Gürkaynak Attorneys-at-Law on Selected Contemporary Competition Law Matters, (2019). 185-216.
[40]  Hoffmann, J. , & Johannsen, G. O. EU-merger control & big data on data-specific theories of harm and remedies. EU Competition Law Remedies in Data Economy, Springer, (2019).  19-05.
[41]  Citron, D. K. (2007). Technological due process. Wash. UL Rev. , 85, 1249.
[42]  Hildebrandt, M. (2015). Smart technologies and the end (s) of law: novel entanglements of law and technology: Edward Elgar Publishing
[43]  Radin, M. J. (2012). Boilerplate: The fine print, vanishing rights, and the rule of law. In Boilerplate: Princeton University Press.