AI-Augmented Mobile and Data-Driven Decision Making in Business: Mapping Global Research Trends for Decent Work, Economic Growth, and Innovation

Motivation

• Known: AI, 모바일 기술, 데이터 분석이 비즈니스 의사결정을 혁신하고 있으며, 이들 기술이 경제성장과 혁신을 촉진한다는 점은 널리 알려져 있다.
• Gap: AI-모바일-데이터 기반 의사결정 연구가 학제간 단편화되어 있으며, 통합적 이론 틀과 Global South 맥락, 실제 응용 사례에 대한 연구가 부족하다.
• Why: 디지털 전환이 가속화되는 중 이 분야의 지적 구조, 개념적 발전, 연구 핫스팟을 파악하여 향후 연구 방향을 제시하는 것이 중요하다.
• Approach: Scopus 데이터를 기반으로 performance metrics, co-citation networks, keyword co-occurrence mapping을 활용하여 지적 기초와 연구 핫스팟을 규명하는 scientometric 분석을 수행한다.

Achievement

• 출판 증가 추세: 2016년 이후 출판 수가 급증하여 AI와 모바일 시스템의 산업 적용이 가속화되고 있음을 확인
• 4개 핵심 지적 클러스터 도출: big data and analytics, smart cities, knowledge systems, IoT infrastructures를 중심으로 한 연구 기반 확인
• 학제간 응용 범위 확장: 비즈니스, 헬스케어, 디지털 거버넌스 영역에서 AI의 교차 섹터 적용 패턴 규명
• 실무 차원의 문제점 도출: 데이터 편향성, 윤리적 리더십, 디지털 격차 등 구체적인 실행 과제 제시

How

• Scopus 데이터베이스에서 'mobile technology
• data-driven decision making
• artificial intelligence
• business' 등 검색어 조합으로 2010-2025년 논문 수집", '초기 7,905개 문서에서 영문 저널 논문만 필터링하여 최종 2,443개 데이터셋 확보
• Trend Analysis: 연간 출판 수, 인용 현황, 주요 저널·국가·기관 분석
• Co-Citation Analysis: VOSviewer를 활용한 저자·출처·참고문헌 네트워크 시각화로 지적 클러스터 식별
• Keyword Co-Occurrence Analysis: 빈번하게 함께 나타나는 키워드 분석 및 시간 경과에 따른 주제 진화 추적

Originality

• AI-모바일-데이터 기반 의사결정을 통합적으로 분석한 최초의 scientometric 맵핑 연구로, 기존의 학제간 단편화를 극복하려는 시도
• SDG 8, SDG 9와 명시적으로 연결하여 지속가능발전을 중심으로 한 글로벌 연구 트렌드 분석
• socio-technical systems theory와 affordance theory를 활용한 이론적 기초 제공
• Global South 맥락에서의 AI 적용 및 실제 의사결정 구현에 대한 미래 연구 방향 제시

Limitation & Further Study

• Scopus만을 데이터 소스로 사용하여 Web of Science 등 다른 데이터베이스의 논문은 제외됨
• 2010-2025년 기간 설정으로 인한 시간적 제한과 최근 2025년 데이터의 완전성 미보장
• 영문 저널 논문만 포함되어 비영문권 연구 및 회색 문헌이 누락됨
• 실제 AI 의사결정의 구현 사례와 성과에 대한 정성적 분석 부족으로 이론과 실무의 갭 잔존
• 향후 연구는 Global South 국가의 사례 연구, 문화적·제도적 맥락을 고려한 심층 분석, 다양한 산업 부문의 비교 분석이 필요

Evaluation

총평: 본 논문은 fragmented 연구 분야를 scientometric 기법으로 체계적으로 통합하고 SDG 관점에서 글로벌 연구 트렌드를 분석한 의미 있는 메타연구로, 학제간 이해와 향후 연구 방향 제시에 기여한다.