پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات

پژوهشنامه پردازش و مدیریت اطلاعات

تحلیل مفهومی ابعاد و دلالت‎های اخلاق داده در سیاست‎گذاری داده‏‎ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دکترای علم اطلاعات و دانش‎ شناسی استادیار دانشگاه شهید بهشتی، تهران،
چکیده
در این مقاله سعی شده دلالت‌های حوزۀ مطالعاتی اخلاق داده برای سیاست‌گذاری دادهها بررسی شود. در این بررسی از روش تحلیل مفهومی از نوع ساختاری با رویکرد دلالتپژوهی استفاده شد. برای انجام این کار ابتدا، به معرفی این حوزه و سپس، به تفاوت حوزۀ اخلاق داده و حوزۀ اخلاق علم داده پرداخته شده و استدلال شده که نسبت آنها با هم عموم و خصوص منوجه است؛ زیرا اخلاق علم داده به‌طور عام به مسئلۀ پردازش اخلاقی دادهها توسط متخصصان نرمافزار تمرکز دارد؛ در حالی که اخلاق داده به تولید یا گردآوری، ذخیرهسازی، بهینهسازی، توزیع، و بهاشتراکگذاری و استفاده از دادهها توسط شرکتها متمرکز است. در ادامه، به تفاوت این حوزه با حوزه اخلاق کلانداده اشاره شده و پس از مرور برخی پژوهشهای حوزۀ اخلاق داده، دلالتهای حوزۀ اخلاق داده برای سیاست‌گذاری دادهها در شش بُعدِ اقتصاد داده، گردآوری و خلق داده، مالکیت داده، دادههای باز، کیفیت داده، و حفاظت داده ارائه شده است. یافتهها نشان می‌دهد که اخلاق داده، فراتر از مباحث رایج در اخلاق علم داده یا اخلاق کلان‌داده، دارای مجموعه‌ای از دلالت‌های بنیادین برای سیاست‌گذاری داده است که در غیاب آنها، زمینه برای سوگیری‌های ساختاری، بی‌عدالتی داده‌ای و بهره‌کشی شرکتی از کاربران فراهم می‌شود. از جمله این دلالت‌ها اینکه اقتصاد داده، کاربران را به کارگران دانشیِ بی‌مزد بدل کرده و داده‌های آنان را به منبع ارزش تجاری، ابزار تحکیم قدرت و سازوکاری برای جهت‌دهی رفتار مصرف‌کنندگان تبدیل می‌کند. تحلیل مفهومی متون نشان می‌دهد که گردآوری و خلق داده هیچ‌گاه خنثی نیست و همیشه تحت تأثیر مفروضات هستی‌شناختی، معرفت‌شناختی، روش‌شناختی و ساختارهای قدرت انجام می‌شود و ازاین‌‌رو، داده خام بی‌سوگیری یا «واقعیتِ بدون تفسیر» وجود ندارد. در حوزه مالکیت داده نیز روشن می‌شود که تمایز میان استفاده، کنترل، و دسترسی پیامدهای متفاوتی برای حقوق افراد دارد و بسیاری از الگوهای رایج مالکیت، در عمل به نفع تولیدکنندگان داده و نه صاحبان بالقوه آن عمل می‌کنند. بررسی‌ها نشان می‌دهد که داده‌های باز تنها زمانی به شفافیت و امکان سنجش عمومی می‌انجامند که عدالت اطلاعاتی، توان تحلیل، و دسترسی برابر تضمین شده باشد و در غیر این صورت، به ابزاری برای تقویت انحصار نخبگان فناور تبدیل می‌شود. در بُعد کیفیت داده نیز آشکار شد که کامل ‌بودن، سازگاری، به‌هنگام ‌بودن و به‌ویژه «ربط»، نقش اساسی در جلوگیری از تصمیمات مغشوش و خطاهای سیاستی مبتنی‌بر داده دارند. افزون‌بر این، تحلیل یافته‌ها نشان می‌دهد که حفاظت داده اعم از جلوگیری از دسترسی نامجاز، صیانت از داده در برابر استفاده‌های ثانویة پیش‌بینی‌نشده، و کنترل انتقال ریسک از سازمان‌ها به کاربران، پیش‌نیازی بنیادین برای اعتماد عمومی و کاهش سوء استفاده‌های شرکت‌ها و دولت‌هاست. سرانجام، پژوهش نشان می‌دهد که برخی اسناد و منشورهای اخلاقی سازمانی، بیشتر کارکردی نمایشی داشته و می‌توانند پوششی برای تداوم رفتارهای ضد اخلاقی باشند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Data Ethics: Conceptual Analysis of Dimensions and Implications in Data Policy

نویسنده English

Mehdi Shaghaghi
Assistant Prof., Faculty of Psychology and Education, Dept. of Information Science and Knowledge Studies, Tehran
چکیده English

This article investigates the implications of the field of data ethics for data policy-making. To achieve this, we employed a structural conceptual analysis method with an implication-finding approach. First, the field is introduced, and the distinction between data ethics and data science ethics is discussed. It is argued that their relationship is one of specific commonality (umum wa khusûs min wajh), as data science ethics generally focuses on the issue of ethical data processing by software professionals, whereas data ethics concentrates on the production/collection, storage, optimization, distribution, sharing, and use of data by corporations. Next, the difference between this field and big data ethics is addressed. Following a review of relevant research in data ethics, the field’s implications for data policy are presented across six dimensions: Data Economy, Data Collection and Creation, Data Ownership, Open Data, Data Quality, and Data Protection.The findings show that data ethics, extending beyond common discussions in data science ethics or big data ethics, possesses a set of fundamental implications for data policy. In the absence of these implications, the groundwork is laid for structural biases, data injustice, and corporate exploitation of users. Firstly, the data economy transforms users into unpaid knowledge workers, turning their data into a source of commercial value, a tool for power consolidation, and a mechanism for directing consumer behavior. The conceptual analysis of the texts indicates that data collection and creation are never neutral; they are always influenced by ontological, epistemological, methodological assumptions, and power structures. Therefore, raw, unbiased data or "fact without interpretation" does not exist. In the domain of data ownership, it becomes clear that the distinction between use, control, and access has different consequences for individual rights, and many common ownership models practically favor data producers rather than their potential owners. Reviews show that open data only leads to transparency and public measurability if informational justice, analytical capacity, and equal access are guaranteed. Otherwise, it becomes a tool for strengthening the monopoly of technological elites. In the dimension of data quality, it was revealed that completeness, consistency, timeliness, and especially "relevance" play a crucial role in preventing confused decisions and data-driven policy errors. Furthermore, the analysis of the findings indicates that data protection - including preventing unauthorized access, safeguarding data against unforeseen secondary uses, and controlling the transfer of risk from organizations to users - is a fundamental prerequisite for public trust and reducing misuse by corporations and governments. Finally, the research shows that some organizational ethical documents and charters are mostly performative in function and can serve as a cover for the continuation of unethical behaviors.

کلیدواژه‌ها English

Data Ethics
Data Collection
Data Creation
Data Ownership
Open Data
Data Quality
Data Economy
فهرست منابع
 پولانی، کارل. 1944. دگرگونی بزرگ: خاستگاههای سیاسی و اقتصادی روزگار ما. ترجمۀ محمد مالجو. 1399. تهران: شیرازه.
جام‌جم آنلاین. 1396. جزئیات فروش اطلاعات خصوصی کاربران اینترنت در ایران. جامجم آنلاین، شنبه 9 دیماه 1396. بازیابی‌شده از: http://jjo.ir/cmzzvvca (دسترسی در 30/6/1398)
جمشیدی، بهاره، و حسین دهقانی سانیج، حسین. 1399. کلان داده های مبتنی‌بر اینترنت اشیاء از چشم‌انداز کشاورزی هوشمند. فصلنامۀ رشد فناوری 63: 12-22.
چنگ، ها-جون. 2008.  نیکوکاران نابکار؛ افسانۀ تجارت خارجی آزاد و تاریخچۀ پنهان سرمایهداری. ترجمۀ مهرداد (خلیل) شهابی و میرمحمود نبوی. 1392. تهران: کتاب آمه. 
دادگستر، محمدرضا. 1402. مسئلهشناسی سیاست‌گذاری کلانداده در ایران. فصلنامۀ سیاست‌گذاری عمومی 9 (2): 115-127.
رهبری، ابراهیم. 1402. تأملی بر رابطۀ کلاندادهها و قدرت بازاری در بازارهای پلتفرمی از منظر تحولات نوین حقوق رقابت. مطالعات حقوق خصوصی 53 (2): 205-228.
سعادتی، زینب، و بتول مهرشاد. 1396. اینترنت اشیاء و برنامه‌های کاربردی‌ کلان‌داده‌ها در شهرهای هوشمند پایدار. سیاستنامۀ علم و فناوری 7 (3): 17-32.
عربمازار یزدی، محمد، و امیر مرادی. 1399. فرصت‌ها و چالشهای کاربرد کلان‌داده‌ها در سیستم اطلاعاتی حسابداری بخش عمومی از منظر مسئولیت پاسخگویی. دانش حسابرسی 20 (2): 95-122.
فیروزی، محمدحسین، محمدرضا موحدیصفت، حامد حاجیملامیرزایی، و سیدمرتضی موسویان. 1400. مدل مفهومی مدیریت کلان داده‌ها در رسانه‌های اجتماعی جمهوری اسلامی ایران براساس دیدگاه های مقام معظم رهبری پیرامون فضای مجازی. نشریۀ امنیت ملی 39: 35-66.
قاسمی، حسین، و علیرضا ثقهالاسلامی. 1400. تأثیر کلان داده‌ها بر تحول مفهومی عمل و عاملیت اخلاقی. اخلاق در علوم و فناوری 16 (2): 18-24.
 گوروویچ، آرون. 1371. پدیدارشناسی و فلسفۀ علم. ترجمۀ حسین معصومی همدانی. فصلنامۀ فرهنگ 11: 69-90.
 
ملکی، داود، علیرضا منصوری، و محمدرضا احمدی. 1400. نگرشی نو به آموزه‌های اخلاقی قرآن در مواجهه با چالش‌های اخلاقی حوزه کلان‌داده‌ها. قرآن و علم 15 (28): 112-146.
میرعرب، علیی، و رسول نوروزی فیروز. 1399. کلانداده و سیاستگذاری عمومی. فصلنامه علوم سیاسی 24 (1): 151-172.
میرعرب، علی،  سیده لیلی میرطاهری، و سیدامیر اصغری. 1400. ارائه مدلی برای خلق ارزش سازمانی با استفاده از تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده. آیندهپژوهی مدیریت 32 (3): 70-83.
گوروویچ، آرون. 1978. پدیدارشناسی و فلسفۀ علم. ترجمۀ حسین معصومی همدانی. 1371. فرهنگ 11: 69-90.
هلیلی، خداداد، جلیل مظلوم، و بهرنگ هادیان. 1394. بررسی کاربردهای نظامی فناوری کلان‌داده و نقش آن در مدیریت صحنه نبرد. فصلنامۀ علوم و فنون نظامی 33: 47-62.
 
References:
Arab-Mazar Yazdi, M. and A. Moradi. 2020. Opportunities and Challenges of Applying Big Data in Public Sector Accounting Information Systems from an Accountability Perspective. Accounting Knowledge 20 (2): 95-122. [in Persian]
 
Acemoglu, D. and S. Johnson. 2023. Power and Progress: Our 1000-year struggle over Technology and Prosperity. New York: Hachette Book Group, Inc.
Beck, U. 1992. Risk Society: Towards a New Modernity. London: Sage.
Benjamin, R. 2019. Race after Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code. Cambridge: Polity books.
Bowker, G.C., and S. L. Star. 2000. Sorting things out: classification and its consequences. Cambridge, Massachusetts: MIT press. 
Capurro, R. 2009. Past, present, and future of the concept of information. Triple C 7 (2): 125-141.
Chang, H. J. 2008. Bad Samaritans : the guilty secrets of rich nations and the threat to global prosperity. First edition, New York: Manhattan: Random House Business. [in Persian]
 
 
Crawford, K. 2013. The hidden biases in big data. Harvard Business Review. Retrieved from: http://blogs.hbr.org/2013/04/the-hidden-biases-in-big-data/ (accessed March 22, 2020)
Diakopoulos, N. 2014. Algorithmic-accountability: The investigation of black boxes. Tow Center for Digital Journalism, Columbia University, Retrieved from: https://academiccommons.columbia.edu/doi/10.7916/D8ZK5TW2 (accessed Feb. 25, 2025)
Diaz, A. M. 2008. Through the Google Goggles: Sociopolitical Bias in Search Engine Design. In: Web Search: Multidisciplinary Perspectives. A. Spink and M. Zimmer (eds.), Berlin: Springer-Verlag, 11–34.
Dodgson, K., P. Hirani, R. Trigwell, and G. Bueermann. 2020. A Framework for the Ethical Use of Advanced Data Science Methods in the Humanitarian Sector. Hague: Humanitarian Data Science and Ethics Group (DSEG).
 
Espeland, W.N., and M. L. Stevens. 2008. A sociology of quantification. European Journal of Sociology 49 (3) 401- 436.
Firoozi, M. H., M. R. Movahedisefat, H. Haji Mola Mirzaie and S. M. Mosavian. 2021. Conceptual model of management of clans in the social media of the Islamic Republic of Iran according to the Supreme Leader's views on cyberspace. National Security Journal 11 (39): 35-66. [in Persian]
 
Floridi, L. & A. Taddeo. 2016. What is data ethics? Philosophical Transactions of R. Soc, A 374: 20160360. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2016.0360
Floridi, L., & J. Cowls. 2021. A unified framework of five principles for AI in society. In: Ethics, Governance, and Policies in Artificial Intelligence, Edited by Lociano Floridi, New York: Springer Verlag, pp. 5-17.
Frické, M. 2015. Big data and its epistemology. Journal of the Association of Information Science and Technology 66 (4): 651-661.
Fuches, C. 2006. Towards a critical theory of information. TripleC 7 (2): 243-292.
Furner, J. 2004. Conceptual Analysis: A Method for Understanding Information as Evidence and Evidence as Information. Archival Science 4 (3-4): 233–265.
Gamez, D. 2016)\. Are Information or Data Patterns Correlated with Consciousness? Topoi 35 (1): 225–239.
Gawande, A. 2009. The Checklist Manifesto; How to Get Things Right. New York: Metropolitan Books.
Gerlitz, C. and A. Helmond. 2013. The Like Economy: Social Buttons and the Data-Intensive Web. New Media & Society 15 (8): 1348-1365.
Ghasemi, H. and A. Seghatoleslami. 2021. The Impact of Big data on the Conceptual Evolution of Moral Action and Agency. Ethics in Science and Technology 16 (2) :18-24. [in Persian]
 
Gille Z. 2013. From risk to waste: global food waste regimes. Sociological Review 60 (S2): 27-46.
Golebiewski, M., and D. Boyd. 2019. Data Voids: Where Missing Data Can Easily Be Exploited. Data & Society, Technical Report. Retrieved from: datasociety.net.   (accessed Jan.19, 2025)
Gurwitsch, A. 1978. Galilean Physics in the Light of Husserls Phenomenology. In: Phenomenology and Sociology, ed. T. Luckmann, Penguin Books, London, 71-90. [in Persian]
Gurstein, M. B. 2011. Open Data: Empowering the Empowered or Effective Data Use for Everyone? First Monday, 16 (2), Retrieved from: https://firstmonday.org/article/view/3316/2764 (accessed Dec. 26, 2022)
Halili, K. 2015. Investigate military applications of Big Data technology and its role in the management of battlefield. Military Science and Tactics, 11(33): 47-62. [in Persian]
Hagendorf, T. 2020. The ethics of AI ethics: An evaluation of guidelines. Minds and Machine, 30 (1): 99–120. https:// doi. org/ 10. 1007/ s11023- 020- 09517-8.
Harron K., C. Dibben, J. Boyd, A. Hjern, M. Azimaee, M. L. Barreto, and H. Goldstein. 2017. Challenges in administrative data linkage for research. Big Data & Society 4 (2): 2053951717745678.
Hartlapp, M., & G. Falkner. 2009. Problems of Operationalization and Data in EU Compliance Research. European Union Politics 10 (2): 281-304.
Hasselbalch, G. 2019. Making sense of data ethics. The powers behind the data ethics debate in European policymaking, Internet Policy Review 8 (2): 1-19.
Häußler, H. 2021. The Underlying Values of Data Ethics Frameworks: A Critical Analysis of Discourses and Power Structures. Libri 71 (4): 307-319. https://doi.org/10.1515/libri-2021-0095
Iliadis, A. & F. Russo. 2016. Critical Data Studies, an Introduction. Big Data and Society 3 (2): 1-7.
Jamejamonline News Agency. 2017. Details of selling personal information of internet users in Iran. Jamejamonline news agency, Saterday, December 30, 2017. Retrieved from: http://jjo.ir/cmzzvvca in September 21, 2019. [in Persian]
Jamshidi, B. and H. Dehghanisani. 2020. Big IoT Data from the Perspective of Smart Agriculture. Roshd -e- Fanavari 16 (2): 12-22. [in Persian]
 
Janssen, M., Y. Charalabidis, & A. Zuiderwijk. 2012. Benefits, Adoption Barriers and Myths of Open Data and Open Government. Information Systems Management (ISM) 29 (4): 258-268.
Johnson, J. A. 2014. From open data to information justice. Ethics and Information Technology 16: 263-274.
Jurkiewicz, C. L. 2018. Big Data, Big Concerns: Ethics in the Digital Age. Public Integrity 20 (SUP1): 46-52.
Kosterec, M. 2016. Methods of conceptual analysis. Filozofia 71 (3): 220-231.
Levy, K. & D. M. Johns. 2016. When Open Data is Trojan Horse: The weaponization of Open Data in Science and Governance. Big Data and Society 3 (1): 1-6.
Lipworth, W., P. H. Mason, I. Kerridge, & J. P. A. Ioannidis. 2017. Ethics and Epistemology in Big Data Research. Bioethical Inquiry 14 (4): 489-500.
Loukides, M., H. Mason, & D. J. Patil. 2018. Ethics and Data Science. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, Inc.
Lupton, D. 2014. The commodification of patient opinion: the digital patient experience economy in the age of big data. Sociology of Health and Illness 36 (6): 856-869.
_____. 2016. The Quantified Self. Cambridge: Polity books.
McDonough, S. & R. Brandenburg. 2019. Who owns this data? Using dialogic reflection to examine an ethically important moment. Reflective Practice 20 (3): 355-366.
Maleki, D., E. Arianyan, and M. R. Ahmadi. 2021. Categorizing and Presenting a New Perspective on the Moral Teachings of the Holy Quran in the Face of the Ethical Challenges of the Big Data. The Quran and Science 15 (28): 112-146. [in Persian]
 
Margonelli, L. 1999. Inside AOL’s “Cyber-Sweatshop”. Wired. Retrieved from: https://www.wired.com/1999/10/volunteers/ (accessed Dec. 27, 2022)
Mason, Richard O. 2007. Four Ethical Issues of the Information Age. In J. Weckert, ed. Computer Ethics. Aldershot, UK: Ashgate, pp. 31–40. Reprinted from MIS Quarterly 10: 5–12.
McGuire, M. 2010. Online surveillance and personal liberty. In: Handbook of internet crime. Yvonne Jewkes & Majid Yar (Eds.), New York: Routledge, 492-512.
Mirarab, A. and R. Nowrozi Firooz. 2021. Big Data and Public Policy. Political Science 24 (1): 151-172. [Persian]
Mirarab, A., S. L. Mirtaheri and S. A. Asghari. 2021. A Model for Creating Organizational Value from Big Data Analytics. Future study Management Journal 32 (3): 70-83. [Persian]
 
Mittelstadt, B. 2017. From Individual to Group Privacy in Big Data Analytics. Philosophy and Technology 30 (4): 475-494. 10.1007/s13347-017-0253-7.
_____. & L. Floridi. 2016. The Ethics of Big Data: Current and Foreseeable Issues in Biomedical Contexts. Science and Engineering Ethics 22 (2): 303-341.
Mittelstadt, B. D., P. Allo, M. Taddeo, S. Wachter, & L. Floridi. 2016. The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society 3 (2): 1-21.
 
Moor, J. 1985. What is computer ethics? Metaphilosopy 16 (4): 266-275.
Numerico, T. 2019. Politics and epistemology of big data: A critical assessment. In: On the Cognitive, ethical and scientific dimensions of artificial intelligence. D. Berkich and N. V. d’Alfonso (eds.). Second edition. Berlin: Springer.
OECD 2020. Good Practices for Data Ethics in the Public Sector. Retrieved from: https://www.oecd.org/gov/digital-government/good-practice-principles-for-data-ethics-in-the-public-sector.pdf (accessed June 29, 2023)
O’Neil, C. 2016. Weapons of math destruction: how big data increases inequality and threatens democracy. New York: Crown Publishers.
Pipino, L. L., Y. W. Lee, and R. Y. Wang. 2002. Data Quality Assessment. Communications of the ACM 45 (4): 211-218.
Polanyi, K. 1944. The Great Transformation, the political and economic origins of our time. Foreword by Robert M. MacIver. New York: Farrar & Rinehart. [in Persian]
Rahbari, E. 2023. A Reflection on the Relationship between Big Data and Market Power in Platform Markets from the Perspective of the Latest Developments in Competition Law. Law Quarterly 53 (2): 205-228. [Persian]
 
Rogers, R. 2013. Digital methods. Cambridge, Massachusetts: MIT press.
Rosenberg, D. 2013. Data before the Fact. In: Row data is oxymoron. Edited by Geoff rey Bowker and Paul N. Edwards. Cambridge, Massachusetts: MIT press. 25-40.
Saadati, Z. and B. mehrshad. 2017. The Internet of Things and big data Applications in Sustainable Smart Cities. Science and Technology Policy Letters 07 (3): 17-30. [in Persian]
 
Sandal, M. 2008. Justice: What is right to Do. Courses in Harvard University, Lecture 8. retrieved from: https://scholar.harvard.edu/sandel/justice (accessed Augst 8, 2020)
Scholz, T. 2013. Digital Labor: The Internet as Playground and Factory. Milton Park, Abingdon-on-Thames, Oxfordshire, England, UK: Routledge.
Sebastian-Coleman, L., S. Earley, D. Henderson, E. Sykora, & E. Smith. 2017. DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge. Second edition. New Jersey: Basking Ridge.
Spang-Hanssen, H. 2001. How to Teach about Information as Related to Documentation. Human IT 5 (1): 125-143. 
Stephens-Davidowitz, S. 2017. Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are. New York: Dey Street Books; Illustrated edition.
Tavani, H. T. 2015. Ethics and Technology; Controversies, Questions and and Strategies for Ethical Computing. 5th edition, Danvers: Wiley. 
Tene, O., and J. Polonetsky. 2013. Big Data for All: Privacy and User Control in the Age of Analytics. North Western Journal of Technology and Intercultural Property 11 (5): 237-273.
Tranberg, P., G. Hasselbalch, B. K. Olsen, & C. S. Byrne. 2018. Data Ethics; Principles and Guidelines for Companies, Authorities & Organization. UK, London: Spintype.com.
UK Government Digital Services. 2020. Data ethics framework. Retrieved from: www.gov.uk/government/publications/data-ethics-framework (accessed July 22, 2022)
Van Maanen, G. 2022.  AI Ethics, Ethics Washing, and the Need to Politicize Data Ethics. Digital society, 1 (9), https://doi.org/10.1007/s44206-022-00013-3
Watson, R. W. G., E. W. Kay, & D. Smith. 2010. Integrating biobanks: addressing the practical and ethical issues to deliver a valuable tool for cancer research. Nature Reviews Cancer 10 (9): 646-651.
White House, Office of Management and Budget, President’s Managerial Agenda. 2019. Federal Data Strategy. Retrieved from: https://resources.data.gov/assets/documents/fds-data-ethics-framework.pdf (accessed June 29, 2023)
Wiggins, C., and M. L. Jones. 2023. How Data Happened: A History from the Age of Reason to the Age of Algorithms. New York: W. W. Norton & Company
World Health Organization (2019). Analysis and Use of Health Facility Data. Retrieved December 2, 2022, from: https://www.jstor.org/stable/resrep27953.8
Yallop, A. C. and Aliasghar, O. (2020). No business as usual: a case for data ethics and data governance in the age of coronavirus. Online information Review, 44 (6), 1217-1222.

  • تاریخ دریافت 26 خرداد 1404
  • تاریخ بازنگری 22 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش 24 آبان 1404