使用聚类技术与嵌入式模糊决策框架分析数字政府绩效指标 Mehmet Erdem, Ak?n ?zdemir, Hatice Yalman Kosunalp 和 Bozhana Stoycheva

《Mathematics》：Analysing Digital Government Performance Indicators Using a Clustering Technique-Embedded Fuzzy Decision-Making Framework Mehmet Erdem, Ak?n ?zdemir, Hatice Yalman Kosunalp and Bozhana Stoycheva

　　

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摘要

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数字化转型通过推动先进技术的采用正在重塑社会。此外，公共服务的数字化已成为各国政府的重要关注焦点。本文分析了数字政府绩效指标，以提高公共服务的数字化效率。基于这一认识，确定了七个主要标准和二十一个子标准。随后提出了一个模糊决策框架，用于评估165个国家的数字政府绩效。据我们所知，目前关于基于聚类的数字政府绩效评估的模糊决策框架的研究较为有限。作为该框架的一部分，开发了直觉梯形模糊数分析层次过程（ITFNAHP），以确定主要标准和子标准的权重。数字技术、创新和经济是数字政府运营中最关键的指标。然后采用k-means聚类方法对备选方案进行分组，得到了四个簇。接下来，引入了 ordered preference similarity to ideal solution (TOPSIS) 方法对每个簇中的数字政府进行排名。在各个簇中，瑞士、卢旺达、北马其顿和斯威士兰分别位列前三。此外，还考虑了十种不同情况进行了敏感性分析，并讨论了管理和技术方面的影响，包括实现可持续发展目标（SDGs）的相关内容。

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