Качество услуг становится ключевым фактором производительность и конкурентоспособности сектора недвижимости, особенно в цифровую эпоху. Однако существует недостаток систематических обзоров литературы по этой теме. Данное исследование стремится заполнить этот пробел, используя библиометрического анализа для изучения качества услуг в сфере недвижимости, включая концептуальные основы, тенденции и тематическую эволюцию. На основе данных из баз данных Scopus и Web of Science, выделены четыре исследовательских поднаправления: качество цифровых услуг и удовлетворенность пользователей онлайн-платформ недвижимости (REOPs), системы подбора и ранжирования объектов недвижимости, модели измерения и оценки качества услуг, а также качество услуг и удовлетворенность арендаторов в управлении недвижимостью. Данное исследование представляет объективный обзор качества услуг и его значения для теории и практики в секторе недвижимости.
Статья посвящена методологии анализа социальных сетей или сетевого анализа (SNA – Social Network Analysis) и ее применения в сфере организационного поведения и управления человеческими ресурсами (УЧР). Приводятся данные двух этапов исследования: систематизированного библиометрического анализа зарубежной литературы; классификации наиболее релевантных источников. В результате анализа отобраны 110 наиболее релевантных источников и классифицированы по 9 тематическим областям. В статье описываются примеры использования SNA в разных профессиональных областях (электронные системы управления человеческими ресурсами (e-HRM), эффективность сотрудников, лидерство и др.), которые представляют наибольший интерес для практиков
This paper provides a systematic and quantitative review of stadium attendance literature from 1980 to 2024, with a focus on the transformative role of information technology and data analytics within the sports economics field. We identify leading authors, seminal articles, and major journals, utilizing trend analysis, collaborator network relationships, keyword co-occurrence analysis, and methodological examination to scrutinize past research. The analysis shows that key terms such as “demand,” “uncertainty of outcomes,” and “competitive balance” dominate the field, with “public health” and “big data” emerging as significant topics. Notably, we highlight the introduction and growing influence of machine learning techniques, first emerging in the early 2010s and increasingly predominant in recent years. This analysis not only tracks the evolution of data analytics technologies but also illustrates their profound impact on the field, particularly in enhancing predictive models and decision-making processes. The study concludes with strategic recommendations for integrating these technological advances to further elevate research and practice in sports management. Our findings underscore the critical role of innovative data analytics in shaping the future of sports economics, aligning with the evolving needs of the information society where such technological insights are becoming indispensable