Digital Entrepreneurship (eBook)
XXIV, 228 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-58359-9 (ISBN)
Focusing on emerging features of digital transformation, digital economy, digital innovation, and digital entrepreneurship, this edited volume highlights new aspects of digital transformation and research progress in the field. Chapters cover a wide range of topics such as: promoting the growth of the digital economy through the alertness of entrepreneurs; predicting entrepreneurial performance through the lens of entrepreneurial orientation and digital adoption with a machine learning approach; proposing a guide to emphasize the key aspects of social media analytics; examining the digital pathology ecosystem and key drivers for investment in more efficient disease diagnosis and monitoring; exploring how humane orientation contributes to the intention to use digital entrepreneurship with a gender perspective. Concluding with a review of the extant digital economy literature, the volume proposes a future research agenda which will be useful not only for researchers and academics, but also for entrepreneurs and policymakers.
Nezameddin Faghih is a UNESCO Chair Professor Emeritus, and the Founding Editor-in-Chief of the Journal of Global Entrepreneurship Research (Springer). He has published more than 70 books and 100 research articles, and presented more than 120 invited talks in academia, industry, and professional meetings.
| Erscheint lt. Verlag | 24.5.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Contributions to Management Science |
| Zusatzinfo | XXIV, 228 p. 21 illus., 7 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
| Schlagworte | cognitive capitalism • Data Mining • Digital Entrepreneurship • digital innovation • Digitalization • Digital Pathology • Digital Pentecostal Entrepreneurship • Digital transformation • machine learning |
| ISBN-10 | 3-031-58359-0 / 3031583590 |
| ISBN-13 | 978-3-031-58359-9 / 9783031583599 |
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