Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/100437
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Uncovering patterns of digital transformation of European economies using self-organizing maps |
Authors |
Pakhnenko, Olena Mykhailivna
![]() Yarovenko, Hanna Mykolaivna ![]() Semenoh, Andrii Yuriiovych ![]() Mordan, Yevheniia Yuriivna ![]() Tarasenko, O. |
ORCID |
http://orcid.org/0000-0002-4703-4078 http://orcid.org/0000-0002-8760-6835 http://orcid.org/0000-0003-3222-9574 http://orcid.org/0000-0002-3942-1262 |
Keywords |
цифровізація digitalization цифрова економіка digital economy сектор ІКТ ICT sector цифрова інфраструктура digital infrastructure онлайн-банкінг online banking електронна комерція e-commerce цифрові послуги digital services |
Type | Article |
Date of Issue | 2025 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/100437 |
Publisher | LLC “Consulting Publishing Company “Business Perspectives” |
License | Creative Commons Attribution 4.0 International License |
Citation | Pakhnenko O., Yarovenko H., Semenog A., Mordan Ye., Tarasenko O. (2025). Uncovering patterns of digital transformation of European economies using self-organizing maps. Problems and Perspectives in Management, 23(3), 581-596. https://doi.org/10.21511/ppm.23(3).2025.42 |
Abstract |
Цифрові технології стали ключовим рушієм економічного зростання, конкурентоспроможності та соціальної інтеграції, тоді як значні відмінності в цифровому розвитку зберігаються між національними економіками. Метою цього дослідження є картографування та інтерпретація траєкторій цифрової трансформації у 30 вибраних європейських країнах (держави-члени ЄС, асоційовані економіки та Україна) протягом 2011–2022 років. У дослідженні використовується самоорганізуюча карта (SOM) з ієрархічною кластеризацією Варда для виявлення прихованих структур цифрового розвитку, використовуючи збалансовану панель з 20 показників у трьох сферах: розвиток сектору ІКТ, цифрова інфраструктура, впровадження цифрових технологій та навички. Валідність кластерів оцінювалася за допомогою методу ліктя, коефіцієнта силуету, індексів Калінського-Харабаша та Девіса-Боулдена. Результати показують, що двокластерне рішення є статистично стійким, тоді як трикластерне рішення надає додаткове розуміння перехідних моделей цифрової трансформації. Двокластерне рішення виявило чітку різницю між цифровими лідерами та менш розвиненими економіками, причому найбільші розбіжності спостерігалися в онлайн-банкінгу (71% проти 29%), онлайн-покупках (68% проти 32%) та використанні електронного урядування (68% проти 34%). Трикластерне рішення надало подальших нюансів, показавши, що у 2011 році більшість європейських економік були зосереджені в найслабшому кластері, тоді як лише Північна Європа досягла високого рівня цифровізації. До 2020 року всі європейські країни досягли принаймні середнього кластера, що відображає перехід від сильної поляризації до більш збалансованого розподілу цифрового розвитку. Незважаючи на прогрес, структурні розриви залишаються, що підкреслює необхідність політики, яка розвиває цифрові навички, заохочує інклюзивне впровадження та зміцнює довіру до онлайн-сервісів для підтримки цифрової трансформації. Digital technologies have become a key driver of economic growth, competitiveness, and social inclusion, while significant disparities in digital development persist across national economies. The aim of this study is to map and interpret the trajectories of digital transformation in 30 selected European countries (EU member states, associated economies, and Ukraine) during 2011–2022. The study employs the self-organizing map (SOM) with Ward hierarchical clustering to uncover latent structures of digital development, using a balanced panel of 20 indicators across three domains: ICT sector development, digital infrastructure, and digital technology adoption and skills. Cluster validity was assessed via the Elbow Method, Silhouette Coefficient, Calinski-Harabasz, and Davies-Bouldin indices. Results indicate that the two-cluster solution is statistically robust, while the three-cluster solution provides additional insight into transitional patterns of digital transformation. The two-cluster solution revealed a clear distinction between digital leaders and less advanced economies, with the greatest disparities observed in online banking (71% vs. 29%), online purchases (68% vs. 32%), and e-government use (68% vs. 34%). The three-cluster solution provided further nuance, showing that in 2011 most European economies were concentrated in the weakest cluster, while only Northern Europe achieved high levels of digitalization. By 2020, all European countries had reached at least the middle cluster, reflecting a shift from strong polarization toward a more balanced distribution of digital development. Despite progress, structural gaps remain, emphasizing the need for policies that advance digital skills, encourage inclusive adoption, and build trust in online services to sustain digital transformation. |
Appears in Collections: |
Наукові видання (ННІ БіЕМ) |
Views
Downloads
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
PPM_2025_03_Pakhnenko.pdf | 1.8 MB | Adobe PDF | 0 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.