1
گروه شهرسازی، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
2
گروه جغرافیا و برنامهریزی شهری، دانشکده علوم جغرافیایی و برنامهریزی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
10.22034/jsc.2025.525145.1848
چکیده
هوش مصنوعی بهعنوان یکی از فناوریهای کلیدی عصر دیجیتال، ظرفیتهای گستردهای برای ارتقای کیفیت خدمات شهری و بهبود فرآیندهای مدیریت بحران فراهم ساخته است. این فناوری با قابلیت تحلیل کلان دادهها، پردازش لحظهای و پیشبینی دقیق، میتواند به کاهش هزینهها، افزایش سرعت تصمیمگیری و کارآمدی خدمات عمومی منجر شود. بااینوجود، نگرانیهایی نظیر نقض حریم خصوصی، امنیت دادهها، وابستگی بیشازحد به سامانههای هوشمند و تهدیدات شغلی، ابعاد تازهای از چالشهای اجتماعی و فرهنگی را پدید آورده است. پژوهش حاضر با هدف بررسی ادراک عمومی شهروندان کلانشهر مشهد نسبت به کاربردهای هوش مصنوعی در دو حوزه خدمات شهری و مدیریت بحران طراحی و اجرا گردید. مطالعه بر چهار سازه اصلی شامل «تهدیدات ادراکشده»، «راحتی و اعتماد»، «کاربرد در خدمات شهری» و «نقش در مدیریت بحران» متمرکز شد. دادهها در سال ۱۴۰۳ از طریق پیمایش مقطعی و با بهرهگیری از پرسشنامه لیکرت ۷ درجهای گردآوری شد و پس از غربالگری، ۳۸۰ پاسخ معتبر مورد تحلیل قرار گرفت. روایی ابزار از طریق مرور مبانی نظری و پایایی آن با آلفای کرونباخ بالای 8/0 تأیید گردید. نتایج تحلیل عاملی و رگرسیون چند متغیره نشان داد که چهار عامل مذکور توانستند ۶۸ درصد از واریانس ادراک عمومی را تبیین کنند. یافتهها نشان دادند که هرچند کاربردهای هوش مصنوعی در خدمات شهری و مدیریت بحران با استقبال مثبت همراه بوده است، اما نگرانیهای جدی در زمینه نقض حریم خصوصی، خطاهای احتمالی پزشکی و پایداری سامانهها همچنان برجستهاند. همچنین، تجربه عملی با هوش مصنوعی، اعتماد کاربران را افزایش داد اما رضایت از خدمات شهری را کاهش داد و متغیرهای دموگرافیک اثر معناداری نداشتند. در نتیجه، برای تقویت پذیرش پایدار هوش مصنوعی، ارتقای زیرساختهای فنی، شفافسازی الگوریتمها، آموزشهای ارتقادهنده سواد فناورانه و سیاستگذاری عادلانه متناسب با عدالت اجتماعی ضروری است.
Abduljabbar, R., Dia, H., Liyanage, S., & Bagloee, S. A. (2019). Applications of Artificial Intelligence in Transport: An Overview. Sustainability, 11(1), 189. https://doi.org/10.3390/su11010189
Agarwal, P. K. (2018). Public Administration Challenges in the World of AI and Bots. Public Administration Review, 78(6), 917–921. https://doi.org/10.1111/puar.12979
Ahn, J.-K., Park, E., Kim, B., Hwang, E.-H., & Hong, S. (2023). Stable operation process of earthquake early warning system based on machine learning: trial test and management perspective. Frontiers in Earth Science, 11. https://doi.org/10.3389/feart.2023.1157742
Allam, Z. (2020). Cities and the Digital Revolution: Aligning technology and humanity. Springer International Publishing. http://link.springer.com/10.1007/978-3-030-29800-5
Alter, S. (2022). Understanding artificial intelligence in the context of usage: Contributions and smartness of algorithmic capabilities in work systems. International Journal of Information Management, 67, 102392. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102392
Appiah, K. (2025). Trust as a mediator in technology acceptance: Evidence from emerging digital services. Heliyon, 11(2), e3745. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2025.e3745
Araujo, T., Helberger, N., Kruikemeier, S., & De Vreese, C. H. (2020). In AI we trust? Perceptions about automated decision-making by artificial intelligence. AI & SOCIETY, 35(3), 611–623. https://doi.org/10.1007/s00146-019-00931-w
Batty, M. (2018). Artificial intelligence and smart cities. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(1), 3–6. https://doi.org/10.1177/2399808317751169
Cave, S., Coughlan, K., & Dihal, K. (2019). “Scary Robots.” Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 331–337. https://doi.org/10.1145/3306618.3314232
Chatterjee, S., & N.S., S. (2022). Artificial intelligence and human rights: a comprehensive study from Indian legal and policy perspective. International Journal of Law and Management, 64(1), 110–134. https://doi.org/10.1108/IJLMA-02-2021-0049
Cortes, U., Cortes, A., Barrue, C., Sanchez, A., Moya-Sanchez, E. U., & Garcia-Gasulla, D. (2021). To Be fAIr or Not to Be: Using AI for the Good of Citizens. IEEE Technology and Society Magazine, 40(1), 55–70. https://doi.org/10.1109/MTS.2021.3056173
Crawford, K., & Calo, R. (2016). There is a blind spot in AI research. Nature, 538(7625), 311–313. https://doi.org/10.1038/538311a
Cugurullo, F. (2020). Urban Artificial Intelligence: From Automation to Autonomy in the Smart City. Frontiers in Sustainable Cities, 2, 38. https://doi.org/10.3389/frsc.2020.00038
Cui, D., & Wu, F. (2021). The influence of media use on public perceptions of artificial intelligence in China: Evidence from an online survey. Information Development, 37(1), 45–57. https://doi.org/10.1177/0266666919893411
Dahlin, E. (2021). Mind the gap! On the future of AI research. Humanities and Social Sciences Communications, 8(1), 71. https://doi.org/10.1057/s41599-021-00750-9
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
Dennis, S., Paz, A., & Yigitcanlar, T. (2021). Perceptions and Attitudes Towards the Deployment of Autonomous and Connected Vehicles: Insights from Las Vegas, Nevada. Journal of Urban Technology, 28(3–4), 75–95. https://doi.org/10.1080/10630732.2021.1879606
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707.https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Fraszczyk, A., & Mulley, C. (2017). Public Perception of and Attitude to Driverless Train: A Case Study of Sydney, Australia. Urban Rail Transit, 3(2), 100–111.https://doi.org/10.1007/s40864-017-0052-6
Garaganov, A. V. (2024). Public Perception Of The Risks Of Using Smart Technologies In The Digital Management of a Modern City. Sociopolitical Sciences, 14(3), 143–149. https://doi.org/10.33693/2223-0092-2024-14-3-143-149
Gerlich, M. (2023). Perceptions and Acceptance of Artificial Intelligence: A Multi-Dimensional Study. Social Sciences, 12(9), 502. https://doi.org/10.3390/socsci12090502
Ghani, N. A., Hamid, S., Targio Hashem, I. A., & Ahmed, E. (2019). Social media big data analytics: A survey. Computers in Human Behavior, 101, 417–428. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.08.039
Hair, J., Anderson, R., Babin, B., & Black, W. (2013). Multivariate Data Analysis Pearson New International Edition. Pearson Deutschland. https://elibrary.pearson.de/book/99.150005/9781292035116
Inkinen, T., Merisalo, M., & Makkonen, T. (2018). Variations in the adoption and willingness to use e-services in three differentiated urban areas. European Planning Studies, 26(5), 950–968. https://doi.org/10.1080/09654313.2018.1448756
International Telecommunication Union. (2021). Smart sustainable cities: A guide for city leaders. ITU. https://itu.int/dms_pub/itu-t/opb/tut/T-TUT-SMARTCITY-2021-36-PDF-E.pdf
Ipsos. (2023). Global Views on AI and Automated Decision Making. https://Ipsos.Com/En-Nz/Global-Views-Ai
Johnson, D. G., & Verdicchio, M. (2017). Reframing AI Discourse. Minds and Machines, 27(4), 575–590. https://doi.org/10.1007/s11023-017-9417-6
JRC. (2021). AI watch, AI uptake in smart mobility. https://data.europa.eu/doi/10.2760/879190
Kabalisa, R., & Altmann, J. (2021). AI Technologies and Motives for AI Adoption by Countries and Firms: A Systematic Literature Review (pp. 39–51). https://doi.org/10.1007/978-3-030-92916-9_4
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2020). Rulers of the world, unite! The challenges and opportunities of artificial intelligence. Business Horizons, 63(1), 37–50. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.09.003
Kassens-Noor, E., Wilson, M., Kotval-Karamchandani, Z., Cai, M., & Decaminada, T. (2024). Living with Autonomy: Public Perceptions of an AI-Mediated Future. Journal of Planning Education and Research, 44(1), 375–386. https://doi.org/10.1177/0739456X20984529
Kitchin, R. (2014). The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures & Their Consequences. SAGE Publications Ltd. https://methods.sagepub.com/book/the-data-revolution
Koul, S., & Eydgahi, A. (2018). Utilizing Technology Acceptance Model (TAM) for driverless car technology Adoption. Journal of Technology Management & Innovation, 13(4), 37–46. https://doi.org/10.4067/S0718-27242018000400037
Latour, B. (1990). Technology is Society Made Durable. The Sociological Review, 38(1_suppl), 103–131. https://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1990.tb03350.x
Lehtiö, A., Hartikainen, M., Ala-Luopa, S., Olsson, T., & Väänänen, K. (2023). Understanding citizen perceptions of AI in the smart city. AI & Society, 38(3), 1123–1134. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01589-7
Madigan, R., Louw, T., Wilbrink, M., Schieben, A., & Merat, N. (2016). What influences the decision to use automated public transport? Using UTAUT to understand public acceptance of automated road transport systems. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 43, 1–14. https://doi.org/10.1016/j.trf.2016.09.003
March, C. (2021). Strategic interactions between humans and artificial intelligence: Lessons from experiments with computer players. Journal of Economic Psychology, 87, 102426. https://doi.org/10.1016/j.joep.2021.102426
Masys, J., Peng, C., Ahn, A., & Masys, A. J. (2021). Empowering Citizens with Tools for Personalized Health is the Future of Effective Public Health Responses. In A. J. Masys (Ed.), Sensemaking for Security (pp. 229–241). Springer International Publishing. https://link.springer.com/10.1007/978-3-030-71998-2_13
Mirsarraf, M., & Mansouri, N. (2022). Evaluation of smart city indicators in Mashhad city based on the U4SSC framework. Modares Journal of Civil Engineering, 22(3), 45–58.
Panovski, M.-S. B., Stanković, Dr. sc A., & Cvetkovic, M.-S. F. (2024). The Role and Significance of Artificial Intelligence in Management. International Journal of Business and Management Invention, 13(12), 38–41. https://doi.org/10.35629/8028-13123841
Peng, Y. (2020). The ideological divide in public perceptions of self-driving cars. Public Understanding of Science, 29(4), 436–451. https://doi.org/10.1177/0963662520917339
Preston, C. C., & Colman, A. M. (2000). Optimal number of response categories in rating scales: Reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, 104(1), 1–15. https://doi.org/10.1016/S0001-6918(99)00050-5
Regona, M., Yigitcanlar, T., Xia, B., & Li, R. Y. M. (2022). Artificial Intelligent Technologies for the Construction Industry: How Are They Perceived and Utilized in Australia? Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(1), 16. https://doi.org/10.3390/joitmc8010016
Reis, J., Santo, P. E., & Melao, N. (2019). Impacts of Artificial Intelligence on Public Administration: A Systematic Literature Review. 2019 14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1–7. https://doi.org/10.23919/CISTI.2019.8760893
Russel, S., Hauert, S., Altman, R., & Veloso, M. (2015). Robotics: Ethics of artificial intelligence. Nature, 521(7553), 415–418. https://doi.org/10.1038/521415a
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Selwyn, N., & Gallo Cordoba, B. (2022). Australian public understandings of artificial intelligence. AI & Society, 37(4), 1645–1662. https://doi.org/10.1007/s00146-021-01268-z
Shin, D. (2021). The effects of explainability and causability on perception, trust, and acceptance: Implications for explainable AI. International Journal of Human-Computer Studies, 146, 102551. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2020.102551
Stahl, B. C. (2022). Responsible innovation ecosystems: Ethical implications of the application of the ecosystem concept to artificial intelligence. International Journal of Information Management, 62, 102441. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102441
Sutherland, J. W. (2008). Directive decision devices: Reversing the locus of authority in human–computer associations. Technological Forecasting and Social Change, 75(7), 1068–1089. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2007.08.005
Theodorou, A., & Dignum, V. (2020). Towards ethical and socio-legal governance in AI. Nature Machine Intelligence, 2(1), 10–12. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0136-y
Venkatesh, V., & Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the Technology Acceptance Model: Four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186–204. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.2.186.11926
West, S. M., Whittaker, M., & Crawford, K. (2019). Discriminating Systems: Gender, Race and Power in AI.
Yigitcanlar, T., & Cugurullo, F. (2020). The Sustainability of Artificial Intelligence: An Urbanistic Viewpoint from the Lens of Smart and Sustainable Cities. Sustainability, 12(20), 8548. https://doi.org/10.3390/su12208548
Yigitcanlar, T., Corchado, J. M., Mehmood, R., Li, R. Y. M., Mossberger, K., & Desouza, K. (2021). Responsible Urban Innovation with Local Government Artificial Intelligence (AI): A Conceptual Framework and Research Agenda. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(1), 71. https://doi.org/10.3390/joitmc7010071
Yigitcanlar, T., Degirmenci, K., & Inkinen, T. (2024). Drivers behind the public perception of artificial intelligence: insights from major Australian cities. AI & Society, 39(3), 833–853. https://doi.org/10.1007/s00146-022-01566-0
Yigitcanlar, T., Desouza, K., Butler, L., & Roozkhosh, F. (2020). Contributions and Risks of Artificial Intelligence (AI) in Building Smarter Cities: Insights from a Systematic Review of the Literature. Energies, 13(6), 1473. https://doi.org/10.3390/en13061473
Yigitcanlar, T., Kankanamge, N., Regona, M., Ruiz Maldonado, A., Rowan, B., Ryu, A., Desouza, K. C., Corchado, J. M., Mehmood, R., & Li, R. Y. M. (2020). Artificial Intelligence Technologies and Related Urban Planning and Development Concepts: How Are They Perceived and Utilized in Australia? Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 187. https://doi.org/10.3390/joitmc6040187
Yigitcanlar, T., Mehmood, R., & Corchado, J. M. (2021). Green Artificial Intelligence: Towards an Efficient, Sustainable and Equitable Technology for Smart Cities and Futures. Sustainability, 13(16), 8952. https://doi.org/10.3390/su13168952
Zhang, B., & Dafoe, A. (2019). Artificial Intelligence: American Attitudes and Trends. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3312874
Zhang, H. (2024). The Future of Work: AI’s Impact on Employment and Social Structures in the Digital Age. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 86(1), 8–14. https://doi.org/10.54254/2754-1169/86/20240930
سجادی,سیدعلیرضا و خاوریان گرمسیر,امیررضا . (1405). تحلیلی بر ادراک شهروندان از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شهری مطالعه موردی: شهر مشهد. مجله شهر پایدار, 9(1), 1-15. doi: 10.22034/jsc.2025.525145.1848
MLA
سجادی,سیدعلیرضا , و خاوریان گرمسیر,امیررضا . "تحلیلی بر ادراک شهروندان از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شهری مطالعه موردی: شهر مشهد", مجله شهر پایدار, 9, 1, 1405, 1-15. doi: 10.22034/jsc.2025.525145.1848
HARVARD
سجادی سیدعلیرضا, خاوریان گرمسیر امیررضا. (1405). 'تحلیلی بر ادراک شهروندان از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شهری مطالعه موردی: شهر مشهد', مجله شهر پایدار, 9(1), pp. 1-15. doi: 10.22034/jsc.2025.525145.1848
CHICAGO
سیدعلیرضا سجادی و امیررضا خاوریان گرمسیر, "تحلیلی بر ادراک شهروندان از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شهری مطالعه موردی: شهر مشهد," مجله شهر پایدار, 9 1 (1405): 1-15, doi: 10.22034/jsc.2025.525145.1848
VANCOUVER
سجادی سیدعلیرضا, خاوریان گرمسیر امیررضا. تحلیلی بر ادراک شهروندان از کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت شهری مطالعه موردی: شهر مشهد. مجله شهر پایدار. 1405;9(1):1-15. doi: 10.22034/jsc.2025.525145.1848