利用人工智能绘制商业生态系统图谱：以能源转型为例的研究

《Journal of Cleaner Production》：Mapping business ecosystems using AI: A case study on energy transition

　　

蒂亚戈·费利佩·里贝罗（Thiago Felippe Ribeiro）|罗伯托·诺盖拉（Roberto Nogueira）|保拉·奇门蒂（Paula Chimenti）|安德烈·达·丰塞卡（André da Fonseca）

摘要

本研究探讨了人工智能（AI）在商业生态系统建模中的应用，特别是在能源转型这一具有全球意义的背景下。能源转型需要多个行业、国家、技术、创新和监管框架的协同作用。本文介绍了一种基于AI的方法，用于处理大规模文本数据并将其构建为社交网络形式来表示商业生态系统。通过分析学术论文、在线新闻、监管文件以及综合数据集，评估了这些模型的可扩展性和准确性。该方法的有效性通过一项专家调查得到了验证，参与调查的专家来自9个国家的9个不同行业，担任多种角色。回归分析显示网络中心性得分与专家评估之间存在统计学上的显著关联，证明了该方法的可靠性。综合数据集虽然能够获得最佳模型效果，但计算成本较高；相比之下，学术论文作为一种更高效且易于解释的替代方案，在保持相似准确性的同时，大幅降低了处理难度和数据噪声。研究结果表明，基于AI的方法能够标准化、自动化商业生态系统的建模过程，减少分析师的主观性并提升模型的可扩展性。这种建模方法在理论和实践中都具有重要意义，它帮助学者和决策者识别出通过手动分析难以发现的结构依赖关系、协调模式和瓶颈，从而为战略定位、业务多元化、情景规划和政策制定提供有力支持。未来的研究应探索更多AI模型和验证方法，提高功能聚合的层次，并开展纵向分析，以进一步推动能源生态系统研究的发展。