Znanstvena literatura o umetni inteligenci za javno upravo

Znanstvenike že vrsto let zanimajo raziskave o umetni inteligenci (Natale & Ballatore, 2020; Wirtz & Müller, 2019), pri čemer imajo nekatera področja znotraj umetne inteligence dobro uveljavljeno ozadje (Desouza, Dawson in Chenok, 2020), vključno z ekspertnimi sistemi (Hurley & Wallace, 1986), programskimi agenti (Oliveira & Cardozo, 1977), algoritmi (Horowitz & Sahni, 1978; Lynch, 1996) in pogovornimi roboti (Shawar & Atwell, 2003). Kljub temu, da umetna inteligenca ni novo študijsko področje, se je nedavno ponovno povečalo zanimanje zaradi impresivnega napredka (Aoki, 2020) in osredotočenosti vlade (Kuziemski & Misuraca, 2020).

Obstaja omejeno razumevanje edinstvenih izzivov umetne inteligence, s katerimi se sooča javni sektor v primerjavi z zasebnim sektorjem. Velik del obstoječih raziskav UI je osredotočen na tehnična vprašanja in rešitve, ki temeljijo na računalništvu (Aoki, 2020). Čeprav obstajajo študije o uporabi umetne inteligence v javni upravi, ki presegajo zgolj tehnična področja (npr. Etscheid, 2019; Kankanhalli et al., 2019; Winter & Davidson, 2019), je raziskav o upravljanju, politiki in regulaciji umetne inteligence malo ( Wang & Siau, 2018; Zuiderwijk et al., 2021).

Po ugotovitvah Zuiderwijka et al. (2021) je bilo vzpostavljenih že več raziskovalnih pobud, osredotočenih na uporabo umetne inteligence v javnem sektorju (npr. Dwivedi et al., 2019; de Sousa et al., 2019; Kankanhalli et al., 2019). Nekateri od teh se osredotočajo na uporabo tehnologije umetne inteligence v javnem sektorju, na primer Kankanhalli et al. (2019), ki raziskuje kombinacijo UI in interneta stvari za ustvarjanje pametne javne uprave, in de Sousa et al. (2019), ki predstavlja aplikacije umetne inteligence za javni sektor, vendar s sistematičnim pregledom literature 59 člankov. Dwivedi et al. (2019) so pristopili širše in preučili izvajanje umetne inteligence v več panogah, vključno s poslovanjem in upravljanjem, vlado, javnim sektorjem ter znanostjo in tehnologijo.

Kljub nedavni, a bogati literaturi, vidik aplikacij UI ni bil raziskan z vidika javne uprave. Zanimalo nas je zagotoviti pregled raziskovalne produkcije tem o umetni inteligenci, ki so bile doslej obravnavane v literaturi v perspektivi javne uprave, s posebnim poudarkom na uporabi umetne inteligence v javni upravi.

Glede na 526 dokumentov, ki smo jih v podatkovni zbirki Scopus opredelili kot relevantne za raziskavo o UI v JU, večina dokumentov ni določala vrste uporabljene tehnologije UI, ampak so bili osredotočeni na razprave o priložnostih, izzivih, učinkih in posledicah umetne inteligence na sploh, pogosto s poudarkom na etiki in razvoju poštene umetne inteligence. Identificirali pa smo 161 dokumentov s posebnim poudarkom na tehnologiji umetne inteligence, od tega jih je bilo 50,8% osredotočenih na strojno učenje.

Vir: Podatkovna baza Scopus (161 dokumentov).

Strojno učenje je široko uporabljena tehnologija umetne inteligence, ki omogoča sistemom, da se sami učijo, sprejemajo odločitve in se prilagajajo ter se sčasoma izboljšujejo brez eksplicitnega programiranja, o tem pa razpravlja tudi literatura o različnih aplikacijah v javnem sektorju, kot so odkrivanje goljufij, upravljanje energijske učinkovitosti in odzivanje na pandemijo.

Preostali dokumenti so bili osredotočeni na umetne nevronske mreže, globoko učenje, pogovorne robote in obdelavo naravnega jezika (NLP). Globoko učenje je izraz, ki se v literaturi vse bolj uveljavlja in je povezan s strojnim učenjem, vendar na globlji ravni plasti nevronske mreže. Pogovorni roboti so priljubljen trend umetne inteligence v zasebnem sektorju, ki se uporablja za avtomatizirano komunikacijo in upravljanje transakcij, vse bolj pa prevladujejo tudi v javnem sektorju. NLP je še ena podkategorija umetne inteligence, ki se osredotoča na sposobnost sistemov, da obravnavajo človeški jezik v pisni ali govorjeni obliki. Članki o uporabi pogovornih robotov v javni upravi raziskujejo njihov potencial za izboljšanje komunikacije med državljani in javno upravo, skrajšanje odzivnega časa in povečanje učinkovitosti. Članki o NLP preučujejo njene aplikacije pri obdelavi dokumentov, pogovornih robotih in virtualnih pomočnikih, s poudarkom na ustvarjanju besedila, rudarjenju besedila, klasifikaciji in strojnem prevajanju.

Analiza znanstvenih dokumentov kaže na vse več literature o tehnologijah umetne inteligence, zlasti o strojnem učenju (nevronske mreže) in pogovornih robotih v javnem sektorju. Vendar pa je potrebno skrbno pretehtati etične in praktične posledice uvajanja in upravljanja umetne inteligence v javni upravi pri vseh tehnologijami umetne inteligence.

Reference

Aoki, N. (2020). An experimental study of public trust in AI chatbots in the public sector. Government Information Quarterly, 37(4), 101490.

de Sousa, W., Pereira de Melo, E. R., De Souza Bermejo, P. H., Sousa Farias, R. A., & Oliveira Gomes, A. (2019). How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda. Government Information Quarterly, 36(4), 101392.

Desouza, K. C., Dawson, G. S., & Chenok, D. (2020). Designing, developing, and deploying artificial intelligence systems: Lessons from and for the public sector. Business Horizons, 63(2), 205–213.

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., ... & Williams, M. D. (2019). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994.

Etscheid, J. (2019). Artificial intelligence in public administration. In Paper presented at the international conference on electronic government, San Benedetto del Tronto, Italy.

Horowitz, E., & Sahni, S. (1978). Fundamentals of computer algorithms. Potomac: Computer Science Press.

Hurley, M. W., & Wallace, W. A. (1986). Expert systems as decision aids for public managers: An assessment of the technology and prototyping as a design strategy. Public Administration Review, 46, 563–571.

Kankanhalli, A., Charalabidis, Y., & Mellouli, S. (2019). IoT and AI for smart government: A research agenda. Government Information Quarterly, 36(2), 304-309.

Kuziemski, M., & Misuraca, G. (2020). AI governance in the public sector: Three tales from the frontiers of automated decision-making in democratic settings. Telecommunications policy, 44(6), 101976.

Lynch, N. A. (1996). Distributed algorithms. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.

Natale, S., & Ballatore, A. (2020). Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence. Convergence, 26(1), 3–18.

Oliveira, P. C. D., & Cardozo, E. (1977). Mobile agent-based systems: An alternative paradigm for distributed systems development. In Paper presented at the Simposio Brasileiro de Redes de Computadores, Sao Carlos.

Shawar, B. A., & Atwell, E. (2003). A corpus-based approach to generalising a chatbot system. Procesamiento del Lenguaje Natural, 31.

Wang, W., & Siau, K. (2018). Artificial intelligence: A study on governance, policies, and regulations. In Paper presented at the 13th Annual Conference of the Midwest Association for Information Systems, Saint Louis, Missouri.

Winter, J. S., & Davidson, E. (2019). Governance of artificial intelligence and personal health information. In Digital policy, regulation and governance

Wirtz, B. W., & Müller, W. M. (2019). An integrated artificial intelligence framework for public management. Public Management Review, 21(7), 1076–1100.

Zuiderwijk, A., Chen, Y. C., & Salem, F. (2021). Implications of the use of artificial intelligence in public governance: A systematic literature review and a research agenda. Government Information Quarterly, 101577.

Primeri uporabe umetne inteligence v javnih organizacijah

Razširjeno uporabo tehnologije umetne inteligence (AI) pospešujejo nedavne izboljšave računalniške moči, eksponentna rast (velikih) podatkov in nove algoritemske tehnike. Umetna inteligenca ima veliko možnosti, da vpliva na skoraj vse industrije, in javni sektor ni izjema. Nasprotno, opredeljen je kot eden od sektorjev, kjer ima lahko umetna inteligenca pomembnejši vpliv z izboljšanjem javnih storitev, notranjih operacij, odločanja itd. in ima potencial, da zagotovi, in v več primerih že zagotavlja, velike koristi in javno vrednost za državljane.

Umetna inteligenca zajema različne tehnologije, kot so strojno učenje, nevronske mreže, obdelava naravnega jezika itd., in jo lahko definiramo kot tehnologijo za napredno napovedovanje (Agrawal et al., 2017). Tehnologija umetne inteligence identificira vzorce v velikih količinah podatkov za napovedovanje rezultatov za podobne primere (Dwivedi et al., 2019). Vse več je zanimanja za uporabo umetne inteligence v javnem sektorju za preoblikovanje notranjih procesov zagotavljanja storitev in oblikovanja politik (Misuraca & Van Noordt, 2020). Javni sektor in vladne organizacije ustvarjajo velike količine podatkov, kar predstavlja velik potencial za aplikacije tehnologij umetne inteligence (Dwivedi et al., 2019). Če se uporabljajo etično, lahko umetna inteligenca in viri velikih podatkov izboljšajo delovanje javnega sektorja tako, da sprostijo kognitivne vire delavcev za naloge večje vrednosti (Eggers et al., 2017). Umetna inteligenca lahko izboljša kakovost javnih storitev, zgradi zaupanje državljanov, poveča učinkovitost ter vpliva na konkurenčnost in ustvarjanje javne vrednosti (Zuiderwijk et al., 2021). Prav tako lahko izboljša komunikacijo in interakcijo med uporabniki in organizacijami, zmanjša čas in stroške, pomaga pri dodeljevanju virov in obvladovanju kompleksnih nalog (Criado & Gil-Garcia, 2019; Kankanhalli et al., 2019).

Potencial aplikacij umetne inteligence ni le predlagan v znanstveni literaturi, ampak se tudi kaže v več primerih uporabe v Evropski uniji (in tudi globalno), z izboljšanjem javnih storitev in upravne učinkovitosti v 363 oziroma 322 primerih od 686.

Največja kategorija primerov umetne inteligence v Evropski uniji (po Tangi et al., 2022) temelji na tehnikah strojnega učenja (ML) v več različnih uporabah in dosega 58% primerov. Avtomatizirano sklepanje predstavlja 30% primerov. Število primerov, v katerih se uporabljajo tehnologije za obdelavo naravnega jezika (NLP), je prav tako izjemno in znaša 24%.

Splošne javne storitve (30%), ekonomske dejavnosti (18%), zdravstvo (15%) ter javni red in varnost (14%) so ključne vladne funkcije, ki se pojavljajo. To ni nenavadno, saj ima javna uprava običajno pomembno vlogo pri zagotavljanju splošnih javnih storitev.

Nekaj primerov (9% oziroma 4%) se osredotoča na socialno zaščito in varstvo okolja. Obramba in Rekreacija, kultura in religija imajo pomanjkanje primerov umetne inteligence. Uporaba teh tehnologij v obrambnem sektorju je morda premalo pregledna zaradi pomislekov glede varnosti ali pa javne uprave same niso vodilne izvajalske organizacije na teh področjih politike zaradi preteklega zunanjega izvajanja in/ali povečane vpletenosti organizacij zasebnega sektorja (Tangi et al., 2022).

Vir: Tangi et al. (2022).

Za razumevanje primerov v tej široki kategoriji pomaga podrobnejše razumevanje primerov znotraj Splošnih javnih storitev. Skupina vsebuje:

• pogovorni roboti in virtualni pomočniki se uporabljajo za pospešitev notranjih postopkov poleg interakcije s strankami in drugimi zunanjimi podjetji,
• obveščanje, opazovanje in prepoznavanje različnih javnih lokacij s kamerami, mikrofoni ali drugimi senzorji,
• primerjanje, prepoznavanje in nadzor ravnanja z lažnimi podatki,
• klasifikacija, shranjevanje in iskanje dokumentov (vključno z ročno napisanimi), videoposnetkov in/ali govorov z metapodatki in avtomatskim izločanjem informacij,
• številne metode za odkrivanje podatkovnih anomalij ali morebitnih goljufij (Tangi et al., 2022).

Reference

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2017). What to expect from artificial intelligence. MIT Sloan Management Review, 58(3), 22–27.

Criado, J. I., & Gil-Garcia, J. R. (2019). Creating public value through smart technologies and strategies: From digital services to artificial intelligence and beyond. International Journal of Public Sector Management.

Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T., ... & Williams, M. D. (2019). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994.

Eggers, W. D., Schatsky, D., & Viechnicki, P. (2017). AI-augmented government. Using cognitive technologies to redesign public sector work. Deloitte.

Kankanhalli, A., Charalabidis, Y., & Mellouli, S. (2019). IoT and AI for smart government: A research agenda. Government Information Quarterly, 36(2), 304-309.

Misuraca, G. & van Noordt, C. (2020). Overview of the use and impact of AI in public services in the EU. EUR 30255 EN. Publications Office of the European Union, Luxembourg. Retrieved from https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC120399

Tangi L., van Noordt C., Combetto M., Gattwinkel D. & Pignatelli F. (2022). AI Watch. European Landscape on the Use of Artificial Intelligence by the Public Sector. EUR 31088 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, ISBN 978-92- 76-53058-9 , doi:10.2760/39336, JRC129301.

Zuiderwijk, A., Chen, Y. C., & Salem, F. (2021). Implications of the use of artificial intelligence in public governance: A systematic literature review and a research agenda. Government Information Quarterly, 101577.

Pametno javno upravljanje na organizacijski ravni – primeri uporabe pametne tehnologije: umetne inteligence

Člani raziskovalne skupine Hercules so na podlagi celovite analize opredelili pametno javno upravljanje kot: »Sodoben pristop k javnemu upravljanju, ki uporablja sofisticirane informacijske tehnologije za transformacijo procesov (intervencij) med javno upravo in državljani z namenom povečanja sodelovanja, vzajemnega delovanja, koprodukcije, ter izboljšanja odločanja in doseganja rezultatov, ki ustrezajo potrebam državljanov (oz. ustvarjanje javne vrednosti) [1, 2, 3, 4].

Iz tega sledi, da se pridevnik 'pametno' nanaša na kombinacijo (informacijsko-komunikacijskih) tehnologij, inovacij in neke vrste demokratičnega vidika [5, 6]. Pametne tehnologije lahko spodbujajo soustvarjanje javnih storitev in ustvarjanje javne vrednosti v procesih upravljanja, ki temeljijo na sodelovalni, družbeni in horizontalni naravi teh pametnih tehnologij [1].

Kot pametne so opredeljene tudi tehnologije umetne inteligence, kot so strojno učenje, sistemi na osnovi pravil, obdelava naravnega jezika in prepoznavanje govora, in implementirane v javni sektor, imajo potencialne implikacije za vse vidike javne uprave, vključno z notranjim delovanjem javnih institucij na organizacijski ravni, pri odnosu med javno upravo in državljani ter z vlogo regulatorja [7]. V nekaterih primerih integracija umetne inteligence v način upravljanja in zagotavljanja javnih storitev državljanom že zagotavlja velike koristi in javno vrednost.

Študija Evropske komisije [8] vključuje pregled 686 primerov uporabe umetne inteligence v organizacijah javnega sektorja v vseh 27 državah članicah EU in nekaterih drugih državah v Evropi. Veliko število zbranih primerov je prvi znak, da je umetna inteligenca že razširjena v javnem sektorju v vseh evropskih državah. Iz slike je razvidno, da število primerov močno narašča in verjetno se bo v prihodnje vse več umetne inteligence uporabljalo v organizacijah javne uprave.

Vir: Tangi et al. (2022).

Glavni rezultati analize kažejo, da je tretjina primerov že implementiranih in so uporabljeni v vsakodnevnem delovanju, veliko pa jih je še vedno v pilotni ali razvojni fazi. Državne uprave so tiste, ki spodbujajo razvoj umetne inteligence, ker imajo človeške in finančne zmogljivosti za vzdrževanje razvoja. Hkrati regionalne in lokalne upravne organizacije razvijajo precejšnje število pobud za umetno inteligenco, kar dokazuje, da lahko regije, mesta in občine – tudi majhne – igrajo ključno vlogo pri spodbujanju razvoja in uporabe umetne inteligence. Večina umetne inteligence, uporabljene v javnem sektorju, podpira vključenost pri javnih storitvah in večina je namenjena izboljšanju kakovosti javnih storitev ali izboljšanju upravne učinkovitosti [8].

[1] Criado, J. I., & Gil-Garcia, J. R. (2019). Creating public value through smart technologies and strategies: From digital services to artificial intelligence and beyond. International Journal of Public Sector Management.

[2] Webster, C. W. R., & Leleux, C. (2018). Smart governance: Opportunities for technologically-mediated citizen co-production. Information Polity, 23(1), 95-110.

[3] Pereira, G. V., Parycek, P., Falco, E., & Kleinhans, R. (2018). Smart governance in the context of smart cities: A literature review. Information Polity, 23(2), 143-162.

[4] Gil-Garcia, J. R. (2012). Towards a smart State? Inter-agency collaboration, information integration, and beyond. Information Polity, 17(3-4), 269-280.

[5] Gil-Garcia, J. R., Helbig, N., & Ojo, A. (2014). Being smart: Emerging technologies and innovation in the public sector. Government information quarterly, 31, I1-I8.

[6] Scholl, H. J., & Scholl, M. C. (2014). Smart governance: A roadmap for research and practice. IConference 2014 proceedings.

[7] Eggers, W. D., Schatsky, D., & Viechnicki, P. (2017). AI-augmented government. Using cognitive technologies to redesign public sector work. Deloitte.

[8] Tangi L., van Noordt C., Combetto M., Gattwinkel D. & Pignatelli F. (2022). AI Watch. European Landscape on the Use of Artificial Intelligence by the Public Sector. EUR 31088 EN. Publications Office of the European Union, Luxembourg.

Vloga pametnega javnega upravljanja pri doseganju ciljev trajnostnega razvoja: Konceptualni okvir in empirična uporaba

Na Inštitutu za družbene in politične vede je od 6. do 9. septembra potekalo letno srečanje skupnosti akademikov javne uprave, mladih raziskovalcev, praktikov in ključnih partnerjev, ki je poznano pod imenom EGPA konferenca. Glavna tema slednje je bila v letošnjem letu usmerjena v javno upravo kot predispozicijo za trajnostno prihodnost naših družb. Na konferenci so se zvrstili številni prispevki, ki so v osredje postavili preučevanje vprašanj javne politike z medsebojno povezanimi kulturnimi, etičnimi, političnimi, socialnimi, pravnimi, ekonomskimi in tehnološkimi ter naravoslovnimi elementi na ravni upravljanja EU in med političnimi sektorji. Poudarjeno pa je bilo tudi sodelovanje s civilno družbo in zainteresiranimi deležniki v političnih procesih, ki se vedno pogosteje usmerjajo v cilje trajnostnega razvoja.

V okviru delovne skupine za digitalno upravo so člani projektne skupine predstavili prispevek z naslovom: »Vloga pametnega javnega upravljanja pri doseganju ciljev trajnostnega razvoja: konceptualni okvir in empirična uporaba«. V okviru konferenčnega prispevka je delovna skupina predstavila svoje večmesečno delo, ki kot rezultat prikazuje celovit konceptualni okvir (glej Sliko 1 v nadaljevanju). Konceptualni okvir sestavljajo teoretično utemeljeni elementi, kateri so bili v številnih prispevkih prepoznani kot relevantni za tri medsebojno povezane dimenzije konceptualnega okvirja in sicer (1) pametno javno upravljanje (oz. PJU), (2) cilji trajnostnega razvoja (oz. SDG) in pametno okolje. Izvirnost konceptualnega okvirja, katerega je delovna skupina za digitalno upravo predstavila temelji na številnih izboljšavah, ki pa v prvi vrsti spodbujajo inovativnost.

Vir: Slika avtorjev.

Nadalje so člani delovne skupine konceptualni okvir empirično preverili z uporabo dvostopenjskega metodološkega pristopa na evropskem vzorcu držav EU28. Rezultati so pokazali sledeče:

(a) Uspešnost držav EU28 glede na dimenzije PJU, SDG, in pametno okolje (Slika 2).

Rezultati kažejo, da so glede na celotno uspešnost Danska, Združeno kraljestvo, Nizozemska, Finska (zlasti zaradi PJU in pametnega okolja) in Švedska (zlasti zaradi pametnega okolja) najuspešnejše države. Hkrati sta se Romunija in Grčija uvrstili na dno lestvice EU28 držav.

Prav tako je zanimiv podrobnejši pregled, ki razkriva kako uspešne so bile države glede na posamezno dimenzijo konceptualnega okvirja. Rezultati za dimenzijo PJU so pokazali, da sta Združeno kraljestvo (zlasti zaradi pametne infrastrukture IKT in pametnega človeškega kapitala) in Danska (zlasti zaradi pametne interakcije) najuspešnejši državi. Po drugi strani pa lahko opazimo, da sta Grčija (zlasti zaradi pametne IKT infrastrukture in pametne vlade) in Romunija (zlasti zaradi pametne interakcije in pametnega človeka) ponovno pristali na dnu lestvice EU28 držav.

Glede na analizo so Švedska (zlasti zaradi ekoloških elementov) ter Danska in Združeno kraljestvo (predvsem zaradi tehnoloških in ekoloških elementov) najuspešnejše države v okviru dimenzije pametnega okolja. Na drugi strani lahko opazimo Romunijo (predvsem zaradi gospodarskih in tehnoloških elementov), Grčijo (predvsem zaradi političnih elementov) in Bolgarijo (predvsem zaradi ekoloških elementov) države, ki so se uvrstile na dno lestvice EU28 držav.

Avstrija (zlasti zaradi svojega okoljskega stebra) in Danska sta najuspešnejši državi v okviru dimenzije SDG. Nasprotno pa je Hrvaška (zlasti zaradi svojega socialnega stebra) pristala na dnu lestvice EU28 držav.

Vir: Slika avtorjev.

(b) Korelacijska matrika (Slika 3)

Rezultati korelacijske analize so pokazali, da je PJU (zlasti zaradi pametne vlade, pametne infrastrukture IKT in pametne interakcije) močno povezan s SDG, zlasti s socialnimi in okoljskimi stebrom. Pomembno vlogo ima tudi pametno okolje (zlasti zaradi ekoloških in tehnoloških elemntov). Druge korelacije so skromne, tako denimo ni dokazov o korelaciji med ekonomskim stebrom in drugimi.

Vir: Slika avtorjev.

Bibliometrična analiza raziskav pametnega javnega upravljanja: pametno mesto in pametna vlada v primerjalni perspektivi

Junija 2022 so raziskovalci delovne skupine za digitalno upravo objavili članek z naslovom »Bibliometrična analiza raziskav pametnega javnega upravljanja: pametno mesto in pametna vlada v primerjalni perspektivi« v reviji »Social Sciences«, kateri je rezultat enoletnega raziskovalnega okvirja. Namen članka je bil celovito preučiti raziskave pametnega javnega upravljanja (oz. PJU) v kontekstu pametne vlade in pametnih mest v zadnjih dveh desetletjih. Posledično se je glavni poudarek članka osredotočal na štiri komponente in sicer:

1. preučevanje trendov v publikacijah in citatih,
2. identificiranje najbolj relevantnih in vplivnih držav, publikacij in piscev,
3. preučevanje raziskovalnega žarišča, ter
4. ugotavljanje, pojavnosti koncepta pametnosti navezujoče se na sestavljene izraze v publikacijah pametnih mest in pametne vlade.

Rezultati bibliometrične analize, ki je bila opravljena za namen članka so pokazali rast raziskav pametnega javnega upravljanja v opazovanih dvajsetih letih (Slika 1). Celotni članek, ki vključuje obsežno analizo razvoja koncepta PJU v zadnjih dvajsetih letih je bralcu na voljo tu: Social Sciences | Free Full-Text | Bibliometric Analysis of Smart Public Governance Research: Smart City and Smart Government in Comparative Perspective (mdpi.com)

Opredelitev koncepta pametnega javnega upravljanja

Člani delovne skupine za digitalno upravo so na podlagi izčrpnega pregleda literature za namen projekta predlagali definicijo koncepta pametnega javnega upravljanja (oz. PJU). Slednja je rezultat večmesečnega dela članov, ki so temeljito pregledali obstoječe definicije koncepta PJU v pričajoči literaturi ter v njih identificirali najpogosteje zastopane elemente (Tabela 1). Na podlagi izčrpne analize so člani tako pametno javno upravljanje opredelili kot: »sodoben pristopa k javnemu upravljanju, ki uporablja sofisticirane informacijske tehnologije za transformacijo procesov (intervencij) med javno upravo in državljani s ciljem povečanja sodelovanja, vzajemnega delovanja, koprodukcije, ter izboljšanja odločanja in doseganja rezultatov, ki ustrezajo potrebam državljanov (oz. ustvarjanje javne vrednosti)« [1,2,3,4].

Takšna interpretacija koncepta pametnega javnega upravljanja ponuja široko perspektivo, ki vključuje tako pomen informacijsko-komunikacijskih tehnologij kot tudi pomen sodelovanja med državo in državljani ter predstavlja osnovo za doseganje rezultatov usmerjenih v ustvarjanja javne vrednosti.

Vir: Avtorjeva lastna tabela.

[1] Criado, J.I.; Gil-Garcia, J.R. Creating public value through smart technologies and strategies: From digital services to artificial intelligence and beyond. Int. J. Public Sect. Manag 2019, 32(5), 438-450. [2] Webster, C. W. R.; Leleux, C. Smart governance: Opportunities for technological-ly-mediated citizen co-production. Inf. Polity 2018, 23(1), 95–110. [3] Pereira, G. V.; Parycek, P.; Falco, E.; Kleinhans, R. Smart governance in the context of smart cities: A literature review. Inf. Polity 2018, 23(2), 143–162. [4] Gil-Garcia, J. R. Towards a smart State? Inter-agency collaboration, information integration, and beyond. Inf. Polity 2012, 17(2012), 269–280.

Testiranje konceptualnega okvira pametnega javnega upravljanja na državni ravni

Na Univerzi v Bukarešti je od 2. do 4. junija potekala 30. konferenca NISPAcee (Mreža inštitutov in šol za javno upravo v državah srednje in vzhodne Evrope). Glavna tema konference je bila »Kriza, ranljivost in odpornost v javni upravi« in je pozdravila prispevke, ki so v osredje postavili dvojni problem ranljivosti in odpornosti javne uprave ter sistemov javnega upravljanja navezujoče se na nedavne dogodke povezane s koronavirusno krizo, tveganji pri upravljanju finančnih trgov, migracijskimi in demografskimi trendi ter geopolitično nestabilnostjo.

V okviru delovne skupine za digitalno upravo so člani projektne skupine predstavili prispevek z naslovom: »Razvoj pametnega javnega upravljanja na državni ravni: predlog konceptualnega okvira«. Nedavni izzivi, povezani z globalizacijo in digitalizacijo, ki so postali toliko bolj izraziti v času pandemije so razkrili več pomanjkljivosti v javni upravi ter znotraj procesa javnega upravljanja. Domneva se, da bo uvedba pametnih tehnologij v proces javnega upravljanja omogočila učinkovito in uspešno podporo vsakodnevnemu poslovanju, naslovila dolgoročne družbeno-ekonomske izzive ter, kar je najpomembneje, bistveno izboljšala uspešnost javne uprave na poti ustvarjanja javno vrednost. Iz navedenega je mogoče sklepati, da je koncept pametnega javnega upravljanja (PJU) tisto čemur je potrebno nameniti posebno pozornost. Skladno s tem po pregledu literature ugotavljamo, da se je v zadnjem času dobro razvilo tudi samo raziskovalno področje, koncept pa dandanes uporabljajo tako oblikovalci politik kot praktiki po vsem svetu. Zato je bil glavni cilj prispevka predlagati in predstaviti konceptualni okvir PJU, ki lahko deluje proaktivno (tj. kot gonilna sila) napredka v smeri pametnega javnega upravljanja pri čemer le-ta odpira možnosti za osredotočenost na državljane in nadaljnjo doseganje javne vrednosti. Konceptualni okvir je bil zasnovan na teoretičnih osnovah ter nadalje dopolnjen s sekundarnimi podatki, pridobljenimi iz različnih podatkovnih virov. V središču analize je bil preplet med tremi dimenzijami in sicer pametnim javnim upravljanjem, javno vrednostjo in pametnim okoljem, v analizo pa so bile vključene države članice evropske unije in/ali organizacije za gospodarsko sodelovanje in razvoj.

Rezultati prispevka razkrivajo da skandinavske države (denimo Danska in Finska), pa tudi zahodnoevropske države (denimo Združeno kraljestvo, Nizozemska in Francija) in države srednje Evrope (denimo Nemčija, Luksemburg in Avstrija) dosegajo najboljše rezultate v smislu vseh treh glavnih dimenzij, njihovih (pod)elementov in merljivih kazalnikov. Po drugi strani pa se vzhodnoevropske države (denimo Romunija, Poljska in Češka) ter sredozemske države (denimo Grčija, Ciper in Hrvaška), uvrščena na sam rep lestvice (Slika 1).

Vir: Murko in Vujković (2022, str. 9).

Slika 2 v nadaljevanju prikazuje toplotni zemljevid, ki je grafični prikaz korelacijske matrike in glede na barvne odtenke prikazuje medsebojne povezave. Po pričakovanjih so spremenljivke na nivojih 1 in 2 (glej novico 15.04.2022) močne v korelaciji glede na konstrukcijo konceptualnega okvira (glej novico 15.05.2022). Pametno javno upravljanje je v veliki meri povezano z vsemi svojimi spremenljivkami in sicer s pametno vlado (0,91), pametno IKT infrastrukturo (0,83), pametno interakcijo (0,74) in pametnim človeškim kapitalom (0,76). Enako lahko rečemo za druge spremenljivke stopnje 2 (tj. javna vrednost in pametno okolje), ki so prav tako močno povezane s svojimi spremenljivkami na stopnji 3. Na tej toplotnem zemljevidu pa je mogoče opaziti tudi spremenljivke, ki so bolj šibko povezane. Pametna interakcija je ena od spremenljivk pametnega javnega upravljanja in ima šibko korelacijo s spremenljivko javne vrednosti, in sicer zaupanje (0,26). Nadalje je spremenljivka zaupanja slabo korelirana z demografijo (0,23), ki je spremenljivka pametnega okolja. Obstaja tudi izjemno šibka korelacija med spremenljivko javne vrednosti, to je rezultat, in obema spremenljivkama pametnega okolje, in sicer zakonodaja (0,26) in demografija (0,17).

Vir: Murko in Vujković (2022, str. 10).

Predstavitev konceptualnega okvirja k uporabniku usmerjenega pametnega javnega upravljanja na državni ravni

Projektna skupina Hercules je na podlagi ugotovitev v teoriji zgradila konceptualni okvir. Le-ta je razdeljen na tri dele, ki prikazujejo medsebojno delovanje treh primarnih elementov – pametnega javnega upravljanja, javne vrednosti in pametnega okolja (Slika 1).

Pametno javno upravljanje: Ne glede na to, ali se pojem pametnega javnega upravljanja interpretira navezujoče se na pametno državo ali pametno mesto/regijo je sistematična preučitev njegove vloge v literaturi redka (Meijer idr., 2016). Po pregledu ustrezne literature člani projekte skupine sicer ugotavljajo, da so nekateri avtorji (na primer Lin 2018; Šiugždiniene idr., 2017; Bolivar & Meijer, 2015; Scholl & Scholl, 2014) že pri razvoju pionirskih konceptualnih okvirjev (tako na lokalni kot nacionalni ravni) poskušali razvrstiti pojem v (pod)elemente. Njihovi pristopi so žal le delni in ne pokrivajo celotnega področja oziroma niso bili nadalje implementirani. Medtem, ko ima pojem pametno javno upravljanje v literaturi več pomenov in je med avtorji iz družboslovnega področja razumljen na različne načine, je v literaturi še vedno nemogoče zaslediti poenoteno soglasje glede njegove opredelitve ter tudi glede njegovih sestavnih delov.

Načela pametnega javnega upravljanja: Po analizi relevantne literature so člani projektne skupine odkrili, da pisci prispevkov še niso identificirali načel pametnega javnega upravljanja. Kljub temu so se nekateri, denimo Gil-Garcia in drugi (2016) v svojih raziskavah še najbolj približali prepoznavanju takšnih načel. Slednji so predlagali okvir za razumevanje in merjenje pametnosti vlade ter predloge za razvoj pametne vlade kot celote

Po drugi strani pa so ideje dobrega javnega upravljanja bolje dokumentirane v literaturi. Mednarodne organizacije po vsem svetu so do konca dvajsetega stoletja aktivno uporabljale termin dobrega javnega upravljanja, tako na posebnih področjih politike, kot je mednarodna okoljska zakonodaja, kot v širšem političnem kontekstu. Potreba po dobrem javnem upravljanju je tako danes veliko večja kot pred dvajsetimi leti, njeno izvajanje pa je vidno na nacionalni, regionalni in globalni ravni, kjer so se načela dobrega upravljanja še razvijala. Glede na različne vloge nacionalnih organov je bilo izvajanje dobrega javnega upravljanja v državah članicah EU obravnavano tudi z razlago in uporabo (Addink, 2019a; 2019b).

Z analizo literature, ki se navezuje na načela dobrega javnega upravljanja in s poskusom razumevanja pametnosti so člani projektne skupine za svoj konceptualni okvir izpostavili načela, ki po njihovem mnenju vplivajo na razvoj pametnega javnega upravljanja na nacionalni ravni. V luči tega predlagajo devet načel pametnega javnega upravljanja, ki temeljijo na (1) inovativnosti, (2) integraciji, (3) zaupanju, (4) pametnosti, (5) odprtosti, (6) sodelovanju, (7) participaciji, (8) vključevanju državljanov in (9) osredotočenosti na državljane.

Javna vrednost: Tradicionalna javna uprava je v preteklosti ponujala edinstven nabor vladnih rešitev. Poleg tega se je močno zanašala na Webrovo dojemanje sveta. Kasneje lahko v znanstveni literaturi opazimo prehod na novo paradigmo javnega upravljanja, ki je nekako rekonstruirala Webrovo paradigmo birokratskega stebra tradicionalne javne uprave. Sčasoma se je v teoriji in praksi javne uprave izpodrinila tudi paradigma novega javnega upravljanja.

Danes je v znanstveni literaturi vse večji poudarek na javni vrednosti. Tako je po mnenju nekaterih piscev javna vrednost postala na novo nastajajoča paradigma upravljanja, katera ne skuša omejevati politike, kot sta to storila tradicionalna javna uprava in novo javno upravljanje, ampak jo smatra za ključno nalogo upravljanja (Stoker, 2006; Smith, 2003; Goss, 2001; Moore, 1995). Kelly in drugi (2002) so prepoznali tri temeljne komponente javne vrednosti in sicer storitve, rezultate ter zaupanje in legitimnost. Stoker (2006) je denimo pred kratkim poskušal orisati model upravljanja javnih vrednosti, kot "alternativno paradigmo" ali "generični okvir" za post konkurenčne, sodelovalne omrežne oblike upravljanja, ki temeljijo predvsem na raziskavah Moore-ja in Kelly-a in drugi (2002).

V konceptualnem okviru katerega predlagajo člani projektne skupine je javna vrednost rezultat, ki ga je mogoče doseči le, če pametno okolje to omogoča, še posebej pa je bistvenega pomena, če je pametno javno upravljanje usmerjeno v državljane. Zato je pristop – k uporabniku usmerjeno upravljanje, ključnega pomena za vzpostavitev javne vrednosti. Da pa se osredotočimo na državljane in dosežemo cilj, kot je javna vrednost, konceptualni okvir vključuje tri glavne (pod)elemente, ki jih je treba prilagoditi, in sicer (1) storitve, (2) rezultate in (3) zaupanje.

Pametno okolje: Živimo v dobi hitro razvijajočih se pametnih tehnologij, ki spreminjajo naše okolje in ga naredijo bolj interaktivnega in informativnega (Gubbi idr., 2013). Na razvoj pametnih tehnologij je predvsem močno vplivala digitalizacija. Konvergenca teh tehnologij in izboljšana razpoložljivost je dodatno spodbudila zanimanje za ustvarjanje pametnih okolij (Rashidi & Holder, 2011). Identifikacija splošnih (pod)elementov, ki vodijo k razvoju pametnega okolja, je tako v obstoječi literaturi postala dokaj aktualna tema. Razmislek o pametnem okolju je najpogosteje viden v literaturi o pametnih mestih/regijah (bralec si več o tem lahko prebere v delih Zhuang, Lu in Huang, 2017; Caragliu, Del-Bo & Nijkamp, 2013; Giffinger idr., 2007). Zaradi tega so v teh prispevkih pogosto omenjena pametna okolja kot potencial za uporabnike, da brezhibno sodelujejo in komunicirajo z neposredno okolico – kar jim je omogočil tako tehnološki napredek kot tudi prihod pametnih tehnologij ter storitev.

Člani programske skupine v konceptualnem okviru za razvoj pametnega okolja na nacionalni ravni predlagajo pet (pod)elementov, in sicer (1) ekonomija, (2) tehnologija, (3) zakonodaja, (4) demografija, (5) politika in ( 6) ekologija. To so kategorije, ki jih je že skoraj pred desetletjem prepoznal Rainey (2014) kot pomembne pri svojem delu. Ob upoštevanju (pod)elementov je država sposobna nadalje ustvariti pametno okolje, ki vpliva na pametno javno upravljanje in ustvarja državljansko usmerjeno javno vrednost.

Razvoj konceptualnega okvirja k uporabniku usmerjenega pametnega javnega upravljanja na državni ravni

Na projektu Hercules so potekale aktivnosti vezane na gradnjo konceptualnega okvirja k uporabniku usmerjenega pametnega javnega upravljanja (UPJU) na državni ravni. Po pregledu obstoječe literature in virov so člani projektne skupine pridobili zadostno teoretično podlago za izgradnjo organizacijske sheme (Slika 1), ki je prvi korak pred nadaljnjo izgradnjo konceptualnega okvirja.

Organizacijska shema grafično prikazuje sestavne dele konceptualnega okvirja po različnih ravneh ter formalne povezave med njegovimi deli. Različni deli organizacijske sheme so barvno označeni; zelena polja označujejo pametno javno upravljanje, oranžna polja javno vrednost in modra polja pametno okolje. Preplet treh omenjenih primarnih elementov oz. njihovo skupno uspešnost pa prikazuje sivo polje na ravni ena. Iz tega izhaja druga raven, ki je razdeljena na tri dele (primarne elemente) in sicer pametno javno upravljanje, javna vrednost in pametno okolje. Za vsakega od primarnih elementov so na tretji ravni navedeni (pod)elementi, ki naj bi bili izvedeni, če želimo, da se doseže skupna uspešnost (to je raven ena). Obenem so le-ti bolj podrobno razdeljeni nadalje na četrti ravni. Iz tega izhaja peta raven (kazalniki) s katerimi lahko institucije obdobno merijo učinkovitost primarnih elementov.

Projekta skupina bo svoje delo nadaljevala na izgradnji konceptualnega okvirja k uporabniku usmerjenega pametnega javnega upravljanja.

Od neoweberijanskih do hibridnih modelov upravljanja v javni upravi: razlike med državno in lokalno samoupravo

Raziskovalna skupina Hercules je objavila nov članek o modelih javnega upravljanja in razlikah med državo in lokalno samoupravo. Prisotnost značilnosti modela pametnega javnega upravljanja je mogoče obravnavati kot presečišče med modeloma upravljanja v digitalni dobi in hibridnim modelom upravljanja ob upoštevanju posebnih načel. Želeli smo podati pregled različnih modelov javnega upravljanja, izluščiti merljive elemente na podlagi načel modelov in proučiti obseg razslojenosti različnih modelov upravljanja na različnih ravneh javne uprave na konkretnem primeru slovenske uprave. Tako je glavni poudarek na ugotavljanju razlik v značilnostih praks javnega upravljanja med državno upravo in lokalno samoupravo.

Prva faza je vključevala opredelitev ustreznih postavk, ki najbolje odražajo značilnosti ustreznega modela javnega upravljanja, tj. neoweberijanskega modela (WEB), novega javnega managementa (NPM), dobrega upravljanja (GG), upravljanja v digitalni dobi (DEG) in hibridnega modela (HYB), ki imajo naravo latentnih konstruktov. Da bi zagotovili zadostno pokritost teoretičnega področja konstruktov, je bilo opredeljenih pet najpomembnejših postavk za vsak model javnega upravljanja. Tabela 1 predstavlja izbrane elemente za DEG in hibridni model. V skladu s tem je bilo mogoče nadaljevati z drugo fazo izračuna povprečnih vrednosti za vsak model javnega upravljanja. Za ugotavljanje razlik v srednjih vrednostih med državno upravo in lokalno samoupravo je bil izveden t-test neodvisnih vzorcev.

Vir: Aristovnik et al., 2022.

Rezultati kažejo, da obstajajo pomembne razlike v praksah javnega upravljanja med državno upravo (M = 3,67; SD = 0,71) in lokalno samoupravo (M = 4,07; SD = 0,59) za upravljanje v digitalni dobi. Elementi slednjega modela javnega upravljanja so bolj izraziti v institucijah na ravni lokalne samouprave. Kljub temu, da je lokalna samouprava za hibridni model dosegla višje povprečne vrednosti kot državna uprava (M = 4,02; SD = 0,47 in M = 3,92; SD = 0,57), rezultati kažejo, da med tema dvema segmentoma ni bistvene razlike v slovenski javni upravi.

Razlike med državno upravo in lokalno samoupravo v modelih javnega upravljanja je mogoče opaziti, ker so lokalne uprave bolj ustvarjalne, dovzetne in inovativne. Sodobno lokalno upravljanje presega pravne vidike s svojo predanostjo lokalnim uporabnikom, reševanjem njihovih problemov in pospeševanjem družbeno-ekonomskega razvoja skupnosti. Institucije lokalne samouprave poleg avtoritativnega odločanja krepijo svojo legitimnost z zagotavljanjem kakovostnih javnih storitev in spodbujanjem demokracije s sodelovanjem z javnostjo in s soodločanjem na lokalni ravni, in sicer z uporabo glavnih načel dobrega upravljanja, modela novega javnega managementa, upravljanja v digitalni dobi in celo hibridnega modela.

Pandemija Covid-19 in disruptivne tehnologije po znanstvenih področjih: Bibliometrični pregled

Mednarodna konferenca o digitalni znanosti 2021 (DSIC 2021) je potekala v Protarasu na Cipru od 15. do 16. oktobra 2021. Organizatorji so omogočili tudi možnost spletne udeležbe za vse tiste avtorje, ki se konference niso mogli udeležiti osebno. DSIC 2021 je mednarodni forum za raziskovalce in praktike, ki predstavljajo in razpravljajo o najnovejših inovacijah, trendih, rezultatih, izkušnjah in pomislekih na področju številnih napredkov digitalne znanosti.

V okviru skupine za digitalno tehnologijo in uporabne znanosti smo predstavili prispevek z naslovom »Pandemija Covid-19 in disruptivne tehnologije po znanstvenih področjih: Bibliometrični pregled«. Namreč, disruptivne tehnologije so bile prepoznane kot ključni spodbujevalec odziva na pandemijo Covid-19 in prizadevanj za okrevanje. Zato so v zadnjem času pridobile večjo pozornost. Vendar zaradi novosti tega raziskovalnega področja še vedno primanjkuje znanja na tem področju. Zato je bil glavni cilj prispevka pripraviti bibliometrično analizo o Covid-19 in raziskavah disruptivnih tehnologij s poudarkom na njihovi uporabi na različnih znanstvenih področjih. Bibliometrična analiza je temeljila na bazi podatkov Scopus, ki vsebuje 2353 dokumentov, objavljenih do julija 2021. V tem kontekstu je bilo uporabljenih več inovativnih bibliometričnih pristopov.

Rezultati kažejo, da je bila večina raziskav opravljenih v okviru fizikalnih ved, medtem ko je za zdravstvene vede ugotovljeno, da imajo najvidnejši znanstveni učinek, kar je dodatno potrjeno s tem, da so najpomembnejši dokumenti pogosteje citirani v primerjavi z drugimi znanstvenimi področji. Poleg tega je največje sodelovanje avtorjev opaženo pri znanostih o življenju in zdravju, medtem ko je najnižje sodelovanje avtorjev mogoče zaznati v družboslovju. Poleg tega je IEEE Access iz fizikalnih znanosti opredeljen kot najpomembnejši vir, zdravstvena informatika iz multidisciplinarnih znanosti pa kot najbolj relevantno raziskovalno področje. Na koncu ugotavljamo, da je umetna inteligenca (AI) daleč najbolj uporabljena moteča tehnologija na vseh znanstvenih področjih, zlasti v kontekstu znanosti o življenju. Nasprotno, zdi se, da 3D-tiskanje, razširjena resničnost (AR) in droni niso tako pomembni v splošnem kontekstu, povezanem s Covid-19, zlasti v zdravstvenih in življenjskih znanostih (Slika 1). Ugotovitve dopolnjujejo obstoječa znanstvena spoznanja in omogočajo oblikovanje politike temelječe na dokazih.

Vir: Aristovnik et al., 2021.

Mapiranje tematskih trendov in analiza žarišč v raziskavah pametnega upravljanja: Bibliometrična analiza

Evropska skupina za javno upravo (angl. EGPA) je organizirala letno konferenco. Konferenca EGPA je vsakoletno srečanje skupnosti akademikov javne uprave, mladih raziskovalcev in praktikov v Evropi ter ključnih partnerjev EGPA/IIAS. Konferenca je potekala v Bruslju v Belgiji od 7. do 10. septembra 2021. Konferenca je bila organizirana v hibridni obliki. Ker je varnost udeležencev glavna prioriteta organizatorjev, so omogočili tudi spletno udeležbo vsem avtorjem, ki se konference niso mogli osebno udeležiti.

Naša raziskovalna skupina je v okviru sekcije e-government predstavila bibliometrični prispevek z naslovom »Mapiranje tematskih trendov in analiza žarišč v raziskavah pametnega upravljanja: Bibliometrična analiza«. Področje pametnega javnega upravljanja je razvijajoče se področje. Kot ugotavljajo raziskovalci se že od začetka 21. stoletja vlade in družbe po vsem svetu soočajo z dinamičnimi gospodarskimi in družbenimi pritiski ter kompleksnimi izzivi, povezanimi z javnimi politikami, ki izvirajo iz raznolikosti in zapletenosti družbenih ciljev. S temi izzivi pa se mora soočiti in se nanje hitro odzvati tudi sistem javnega upravljanja – govorimo o pametnem javnem upravljanju.

Glavni cilj prispevka je bil raziskati kako se je raziskovalno področje pametnega javnega upravljanja razvijalo skozi čas (glej Sliko 1), katere tematike so najbolj raziskane, kateri so najaktivnejši avtorji ter denimo kateri članki so najbolj odmevni.

Ugotavljamo, da kljub naraščajočemu številu znanstvenih prispevkov s področja pametnega javnega upravljanja od leta 2013, je sam koncept pametnega javnega upravljanja v teh prispevkih poredkoma definiran. V zadnjih dveh desetletjih je bilo raziskovalno področje pametnega javnega upravljanja usmerjeno v študije, ki so vezane na pametna mesta pa vendar je možno (predvsem v zadnjih letih) opaziti, da v središče prihajajo študije, ki so vezane na pametno vlado. Raziskovalci, ki tematiki pametnega javnega upravljanja posvečajo največ pozornosti prihajajo iz angleško govorečih držav (npr. Združenih držav Amerike, Velike Britanija in Irske). Le-ti največ svojih znanstvenih prispevkov objavljajo v znanstvenih revijah kot so denimo Government Information Quarterly, Information Polity, Cities, Sustainability (Switzerland) in Sustainable Cities and Society. Nadalje, ugotavljamo, da se je zadnji dve desetletji znotraj raziskav s področja pametnega javnega upravljanja največ pisalo o tematikah, kot so denimo vključevanje državljanov, osredotočenost na državljane, e-storitve, trajnost, urbanizacija in tehnološka podkovanost.

Vir: ARISTOVNIK, Aleksander, RAVŠELJ, Dejan, UMEK, Lan, VUJKOVIĆ, Petra. Mapping thematic trends and analysing hotspots in smart public governance research: a bibliometric analysis. V: EGPA Conference, Brussels, 7-10 September 2021 : conference du GEAP : resilience and agility in public institutions in times of crises. Brussels: EGPA. 2021, str. 1-28.  https://egpa-conference2021.org/index.php. [COBISS.SI-ID 76541955]

Najpomembnejši članki s področja pametnega javnega upravljanja v obdobju 1999-2021

Raziskovalna skupina je v okviru bibliometrične analize področja pametnega javnega upravljanja (PJU) za obdobje 1999-2021 identificirala najpomembnejše članke, ki se nanašajo na koncept pametnih mest in pametnega upravljanja. Iz predstavitve v Tabeli 1 je razvidno, da so najbolj citirani članki področja PJU bili objavljeni šele v zadnjem desetletju.

V okviru literature o pametnih mestih je bilo identificiranih šest visoko citiranih člankov z več kot 250 citati. Najbolj citirano delo v literaturi je članek avtorja Kitchin (2014), ki ima skupno 1.052 citatov. Članek se nanaša na kritično analizo obstoječih projektov na lokalni ravni, ki so usmerjeni v razvoj pametnih mest in vpliv na masovne podatke. Revije, ki objavljajo visoko citirane članke s področja pametnih mest so GeoJournal, International Review of Administrative Sciences, Sustainable Cities and Society, Cambridge Journal of Regions in Environment and Planning D: Society and Space.

V nadaljevanju je bilo v okviru literature o pametnem upravljanju identificiranih štiri visoko citiranih člankov z več kot 40 citati. Najbolj citirano delo v literaturi je članek avtorja Savoldelli in sod. (2014), ki ima skupno 105 citatov. V članku avtorji podrobno analizirajo sprejetje e-uprave. Revije, ki objavljajo visoko citirane članke s področja pametnega upravljanja so Government Information Quarterly, Information Polity and Public Administration Review.

Preliminarna analiza raziskovalnih žarišč v raziskavah pametnega javnega upravljanja

Raziskovalna skupina je izvedla preliminarno analizo omrežja sopojavitve ključnih besed za potrebe identifikacije raziskovalnih žarišč v raziskavah pametnega javnega upravljanja. Analiza temelji na zbirki podatkov Scopus. Iskanje literature v začetku aprila 2021 je rezultiralo v 606 dokumentov o pametni ali inteligentni upravi ali upravljanju, objavljenih med letoma 2000 in 2021.

Slika 1 prikazuje omrežje sopojavitve ključnih besed za raziskave pametnega javnega upravljanja, kjer vozlišča predstavljajo ključne besede, povezave pa odnose sočasnega pojavljanja med ključnimi besedami. Vključuje 40 najpogostejših ključnih besed, pri čemer je upoštevana združitev besed, ki opisujejo isti koncept (npr. pametna uprava ali inteligentna uprava, pametno upravljanje ali inteligentno upravljanje, itd.). Velikost vozlišča je sorazmerna s številom sopojavitev ključnih besed, širina povezave je sorazmerna s sočasnimi pojavljanji med ključnimi besedami, medtem ko barva vozlišča označuje skupino, ki ji posamezna ključna beseda pripada.

Rezultati razkrivajo pet grozdov ali raziskovalnih žarišč v raziskavah pametnega javnega upravljanja, in sicer:

1. smart city;
2. smart government;
3. e-government;
4. sustainable development; in
5. blockchain.

Slednje je bilo opredeljeno kot najnovejše in nastajajoče raziskovalno žarišče. Tako se lahko pametno javno upravljanje šteje za krovni koncept številnih digitalnih pobud v javni upravi na lokalni in državni ravni, ki spodbujajo usmerjenost k državljanom, trajnost in disruptivne tehnologije.

Pojmovna umestitev pojma pametno upravljanje glede na druge pojme

Na projektu so v mesecu februarju potekale aktivnosti vezane na umestitev pojma pametno upravljanje glede na druge pojme, ki so bili zaznani v literaturi ter njihova korelacija. Ugotovljeno je bilo namreč, da v literaturi trenutno še ni nekega univerzalnega poimenovanja spodnjih pojmov saj so slednji še v razvoju in so predvsem v zadnjih letih deležni pozornosti. Podrobna umestitev je razvidna iz Slike 1.

Dinamika števila dokumentov in citatov v obdobju 1999-2020 s področja pametnega upravljanja

Na projektu so v mesecu januarju potekale aktivnosti, ki nadgrajujejo obstoječa teoretična izhodišča. Z iskalno poizvedbo pojmov povezanih s pametnim upravljanjem za zadnji dve desetletji (1999-2020) je bilo pridobljenih 509 enot znanstvene literature, pri analizi katere se je ugotovilo, da je število dokumentov kot tudi število citatov v prvem desetletju (1999-2008) izredno nizko in sicer zabeleženih je bilo sedem dokumentov s področja pametnega upravljanja.

Prve znake zmerne rasti dokumentov ter citatov gre zaznati v prvem delu drugega desetletja (2009-2012), največja rast pa se beleži v drugem delu drugega desetletja (2013-2020), kjer se rast v primerjavi s prvim desetletjem poveča za kar 68-krat. Podrobna dinamika števila dokumentov in citatov na področju pametnega upravljanja je razvidna iz Slike 1.

Preliminarni pregled znanstvene literature na področju pametnega upravljanja

Na projektu so potekale aktivnosti, ki so pomembne z vidika priprave teoretičnih izhodišč. V tem kontekstu je bil pripravljen preliminarni pregled znanstvene literature na področju pametnega upravljanja. Na dan 06. 11. 2020 smo z iskalno poizvedbo »smart governance« pridobili 275 enot znanstvene literature, ki smo jo v nadaljevanju razdelili v štiri različna področja.

Ugotovili smo, da je več kot polovica člankov (54%) vezanih na »smart city«, približno ena tretjina (35%) člankov pa se navezuje na »public sector«. Precej manj je člankov, ki se nanašajo na »private sector«. Poleg tega smo identificirali 9% preglednih člankov (»Review Paper«), ki bodo pomembni z vidika identifikacije različnih konceptov znotraj pametnega upravljanja in nenazadnje z vidika definiranja končne iskalne poizvedbe relevantne literature.

V nadaljevanju smo s pomočjo strateškega diagrama, ki je pripravljen na podlagi ključnih besed, preliminarno identificirali relevantna področja na področju pametnega upravljanja (Slika 1).

Vzpostavitveni sestanek projekta TRP HERCULES

Ob pričetku projektnih aktivnosti je bil dne 10. 09. 2020 organiziran vzpostavitveni sestanek projekta TRP HERCULES z naslovom »Razvoj konceptualnega okvira k uporabniku usmerjenega pametnega javnega upravljanja«. Sestanek je bil namenjen predstavitvi projekta, pregledu in predstavitvi predvidenih aktivnosti po posameznih delovnih paketih, uskladitvi prvih nalog na projektu ter terminskemu planu.

Poudarek sestanka je bil predvsem na pripravljalnih tehničnih in vsebinskih aktivnosti.