INSTITUTO TECNOLOGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY
CAMPUS MONTERREY
DIVISION DE INGENIERIA Y ARQUITECTURA
PROGRAMA DE GRADUADOS EN INGENIERiA
MAPEO TECNOLOGICO USANDO SYSTEMATIC LAYOUT PLANNING (SLP):
EL CASO DE LA INVESTIGACION EN BIOMATERIALES
TESIS
PRESENT ADA COMO REQUISITO PARCIAL PARA OBTENER EL GRADO ACADEMICO DE:
MAESTRO EN CIENCIAS
ESPECIALIDAD EN SISTEMAS DE MANUFACTURA
POR:
ELIAS OLIVARES BENITEZ
AGRADECIMIENTOS
Gracias ...
A Dios. Porque me da la voluntad, la inteligencia y la oportunidad para cumplir mis metas.
A mi madre, Isabel. Porque con su ejemplo me ha mostrado que el camino del trabajo rinde sus frutos.
A mi padre, Eliast. Porque con su ejemplo me ensen6 mas que lo que expres6 con palabras. Me hubiera gustado que viera este logro.
A mis hermanas, Erika y Esmeralda. Por su apoyo y su carino. Son dos hermosas joyas.
A Rosario, mi amada esposa. Por su respaldo y su amor. Esta meta naci6 cuando la conocf, porque ella hace que cada dfa quiera ser un mejor hombre.
A mis suegros y mi cunado, Rosario, Eduardo padre y Eduardo hijo. Por transmitirme siempre su alegrfa y su confianza.
A mi asesora, Dra. Marisela Rodrfguez S. Por sus consejos y su paciencia para ayudarme a lograr esta meta, que comparto con ella.
A mis sinodales, M.C. Alberto Caballero G. y Dr. Juan Oscar Molina S. Porque enriquecieron este trabajo con sus valiosos comentarios.
Al grupo internacional de expertos. Porque con su ayuda incondicional confirman mi convicci6n de querer ser como ellos para compartir generosamente los conocimientos.
Y en este momento hago un alto para agradecer a todas aquellas personas que me han ayudado en la vida. Todas esas personas que sin interes ayudan a otras son el tesoro de la humanidad.
RESUMEN
En este trabajo se propane un metodo basado en el proceso de la Inteligencia Competitiva Tecnol6gica orientado al uso del Mapeo Tecnol6gico para definir las tecnologfas estrategicas y la evoluci6n cronologica de un campo de la investigaci6n cientffica.
La Inteligencia Competitiva se ha formalizado como una disciplina que busca analizar el entorno competitivo de una empresa para transformar los datos desagregados acerca de los competidores, industria y clientes en conocimiento que permita tomar decisiones estrategicas que mejoren el posicionamiento competitivo de la organizaci6n.
Al momenta de la elaboraci6n de este trabajo, la Inteligencia Competitiva destaca como un tema novedoso en Mexico, aunque se aplica ampliamente en pafses lfderes en el mundo como Estados Unidos, Alemania, Francia, Reino Unido y Jap6n.
Uno de los elementos analizados por esta disciplina es la Tecnologfa, formando la rama de la Inteligencia Competitiva Tecnol6gica. Entre las herramientas de esta rama se encuentra el Mapeo Tecnol6gico, que tiene la finalidad de analizar un campo de la ciencia o la tecnologfa para definir sus temas estrategicos y su evoluci6n cronol6gica.
Un Mapa Tecnol6gico es una representaci6n del conocimiento de un campo cientffico o tecnol6gico en dos o tres dimensiones, donde los elementos en el mapa se refieren a temas y t6picos, como ciudades en un mapa geografico. En estos mapas, los elementos se posicionan en relaci6n con los otros, de tat forma que los t6picos que estan relacionados cognoscitivamente estan posicionados cercanamente, y aquellos que no estan relacionados fuertemente se encuentran distantes.
Aunque se han propuesto muchas tecnicas para la elaboraci6n de Mapas tecnol6gicos, estas en general resultan muy sofisticadas y costosas, reduciendo su oportunidad de ser aplicadas ampliamente. Por ello, en este trabajo se propone una tecnica basada en la integraci6n del Systematic Layout Planning y el Analisis de Aparici6n Conjunta de Palabras, que presenta ventajas para aplicarse en una gran cantidad de areas y por diversos tipos de organizaciones.
La tecnica de Mapeo propuesta se integr6 en un proceso de Inteligencia Competitiva Tecnol6gica, lo que permite que pueda tener diversas aplicaciones en los ambitos cientfficos y tecnol6gicos.
Para probar la efectividad del metodo propuesto, este se aplico en el caso de estudio de la investigacion en Biomateriales considerando que este ha sido identificado como un campo que sera de gran importancia en el futuro de la investigacion cientffica. Los resultados del analisis de este caso de estudio se sometieron a la opinion de especialistas de Alemania, Japan y Australia, encontrando positiva la valoracion en general.
Entre las conclusiones del caso de estudio se identifican como las temas mas importantes: Hidroxiapatita (biomaterial), Hueso {tejido), Implante (aplicaci6n). Se identifican tambien otros temas en crecimiento. Se identifican a las autores con mayor producci6n de publicaciones entre las documentos analizados, asf coma sus grupos de colaboraci6n. Se confirma el liderazgo de Estados Unidos, Reino Unido, Jap6n y Alemania en la investigaci6n en este campo. Tambien se revela la participaci6n de Italia en este grupo de liderazgo, y se pone de manifiesto la debilidad de Mexico en esta area.
De esta manera, finalmente se confirm6 la utilidad del metodo propuesto para identificar las temas estrategicos y la evoluci6n cronol6gica de un campo de investigaci6n cientffica cumpliendo con los objetivos del proyecto.
Contenido Agradecimientos
INDICE GENERAL
Pagina
Resumen ii
indice general iv
indice de tablas ix
indice de figuras x
1. Introducci6n 1
1.1 Antecedentes 2
1.2 Justificaci6n 4
1.3 Objetivos 8
2. Analisis de fundamentos 9
2.1 Inteligencia Competitiva (IC) 11
2.1.1 Conceptos de Inteligencia Competitiva 11 2.1.2 Herramientas de la Inteligencia Competitiva 12 2.1.3 Necesidades de Inteligencia Competitiva con base
en el ciclo de vida del producto 15
2.1.4 Inteligencia competitiva tecnol6gica (ICT) 16 2.1.4.1 Proceso de la Inteligencia Competitiva
Tecnol6gica 17
2.2 Mapeo Tecnol6gico 18
2.2.1 Representaciones graficas 19
2.2.2 Metodos cuantitativos y cualitativos para la
elaboraci6n de mapas tecnol6gicos o (conceptuales) 24
2.2.2.1 Cienciometrfa 24
2.2.2.2 Instrumentos grafico - semanticos 32
Contenido Pagina 2.3 Herramientas para el desarrollo del modelo propuesto 33
2.3.1 Aparicion conjunta de palabras 33
2.3.2 Diseno de Instalaciones 34
2.3.2.1 Systematic Layout Planning (SLP) 38 2.3.3 Integracion del SLP y el metodo de Aparicion
conjunta de palabras 42
2.3.4 Analisis dinamico de la evolucion de la actividad cientffica 43 2.4 Biomateriales
3. Metodo
3.1 Planeaci6n
44 48 50
3.2 Seleccion de las fuentes de informacion 50
3.2.1 Fuentes formales 50
3.2.1.1 Enfoque 51
3.2.1.2 Fuentes 51
3.2.2 Fuentes informales 52
3.2.2.1 Disponibilidad 52
3.2.2.2 Experiencia profesional 52
3.2.2.3 Aspectos eticos y legales 52
3.3 Procesamiento de la informacion 53
3.3.1 Muestreo de los documentos 53
3.3.2 lipo de informacion 54
3.3.3 caracterfsticas de las palabras claves 54
3.3.4 Otros aspectos 55
3.4 Analisis de la informacion 55
3.4.1 Elaboracion de los mapas 56
3.4.1.1 Agrupaci6n de las palabras claves 56 3.4.1.2 Clasificacion de los grupos de palabras 56 3.4.1.3 Seleccion de los grupos de palabras a incluir en
los mapas 57
3.4.1.4 Obtenci6n de las matrices de aparici6n conjunta de palabras para cada ano analizado 57
Contenido Pagina 3.4.1.5 Representacion visual (mapas) de las matrices de
aparicion conjunta de palabras 58
3.4.1.5.1 Organizacion de las datos de entrada 58 3.4.1.5.2 Diagrama de relaciones 60
3.4.1.5.3 Definicion de areas 61
3.4.1.5.4 Diagrama espacial de relaciones (Mapa) 62 3.4.2 Analisis de la evolucion de las temas y sus interrelaciones 63 3.5 Validaci6n de las resultados
4. Caso de estudio 4.1 Planeaci6n
4.2 Selecci6n de las fuentes de informaci6n 4.2.1 Fuentes formales
4.2.1.1 Enfoque 4.2.1.2 Fuentes 4.2.2 Fuentes informales 4.3 Procesamiento de la informacion
4.3.1 Muestreo de las documentos 4.3.2 Tipo de informaci6n
4.3.3 Caracterfsticas de las palabras claves
65 66 67 68 68 68 68 69
70 70 72 72
4.4 Analisis de la informaci6n 73
4.4.1 Elaboraci6n de las mapas 73
4.4.1.1 Agrupaci6n de las palabras claves 73 4.4.1.2 Clasificaci6n de las grupos de palabras 76 4.4.1.3 Selecci6n de las grupos de palabras a incluir en
las mapas 77
4.4.1.4 Obtenci6n de las matrices de aparici6n conjunta de palabras para cada afio analizado 78 4.4.1.5 Representaci6n visual (mapas) de las matrices
de aparici6n conjunta de palabras 79 4.4.1.5.1 Organizaci6n de las datos de entrada 79 4.4.1.5.2 Diagramas de relaciones 80
4.4.1.5.3 Definici6n de areas 80
4.4.1.5.4 Diagrama espacial de relaciones (Mapa) 81 4.4.2 Analisis de la evoluci6n de las temas y sus interrelaciones 82
Contenido Pagina
4.5 Analisis adicionales 85
4.5.1 Acerca de las pafses 85
4.5.2 Acerca de las autores 85
4.5.3 Acerca de las temas mas importantes identificados 88 4.6 Conclusiones acerca del caso de estudio
4.6.1 Acerca de las temas 92
92 4.6.2 Acerca de las pafses y las autores 94
4.7 Opiniones de las expertos 4.8 Temas estrategicos
5. Conclusiones y Recomendaciones 5.1 Conclusiones
5.2 Recomendaciones 6. Bibliografia
6.1 Bibliografia general
6.2 Bibliografia del caso de estudio Anexos
94 96 99 100 104 107 108 111 115
Anexo A 116
Tabla A.1 Cronograma de actividades para el estudio 117 Tabla A.2 Resultados del estudio exploratorio sobre las
fuentes formales, !2 opinion y propuestas del grupo de expertos, los comentarios y la seleccion
final 118
Anexo A.3 Datos de los expertos internacionales (fuentes
informales) 119
Tabla A.4 Contabilizaci6n final de los documentos seleccionados
por Revista y por Ano 127
Tabla A.5 Tamanos de muestras par Revista y por Ano 128
Contenido Pagina
Anexa B 129
Tabla B.1 Ejempla: agrupaci6n de palabras claves 130 Tabla B.2 Lista de las 374 temas mas impartantes en el area
de Biamateriales y su clasificaci6n 131 Tabla B.3 Matriz de Aparici6n canjunta de palabras, afio 2000 136 Tabla B.4 Matriz de Aparici6n canjunta de palabras, afio 2001 139 Tabla B.5 Matriz de Aparici6n canjunta de palabras, afio 2002 142 Tabla B.6 Asignaci6n del area para cada tema 145
Anexa C 146
Figura C.1 Ejempla: Diagrama de relacianes carrespandiente
al afia 2000 147
Figura C.2 Mapa tecnal6gica del afia 2000 148 Figura C.3 Mapa tecnal6gica del afia 2001 149 Figura C.4 Mapa tecnal6gica del afia 2002 150
Anexa D 151
Tabla D.1 Cantidad de citas par pafs y par afia 152 Figura D.2 Mapa de calabaraci6n de autares 153 Tabla D.3 Analisis del campartamienta de las praparciones de
las 374 temas principales 154
Anexa D.4 Camunicacianes par carrea electr6nico con los
expertos 159
INDICE DE TABLAS
Tabla Pagina
Tabla 2.1 Indicadores de relaci6n 26
Tabla 2.2 Matriz de Aparici6n conjunta de palabras 34
Tabla 2.3 Tabla "origen - destino" 36
Tabla 2.4 Tabla de relaciones 36
Tabla 2.5 Clasificaci6n de If neas de proximidad 40
Tabla 3.1 Matriz de Aparici6n conjunta de palabras 58 Tabla 3.2 Ejemplo: Matriz de Aparici6n conjunta de palabras / Tabla
"origen - destino" 59
Tabla 3.3 Organizaci6n de los Grupos de Relaciones para el ejemplo
(Tabla 3.2) 59
Tabla 3.4 Uneas d:. proximidad 60
Tabla 3.5 Suma de datos de renglones
y
columnas para el ejemplo(Tabla 3.2) 62
Tabla 3.6 Organizaci6n de los Grupos de Importancia para el ejemplo
(Tabla 3.2) 62
Tabla 4.1 Tamafio de la muestra de artfculos cientfficos por afio de
Publicaci6n 71
Tabla 4.2 Grupos de relaciones para la Matriz de Aparici6n conjunta
de palabras del afio 2000 79
Tabla 4.3 Grupos de relaciones para la Matriz de Aparici6n conjunta
de palabras del afio 2001 79
Tabla 4.4 Grupos de relaciones para la Matriz de Aparici6n conjunta
de palabras del afio 2002 80
Tabla 4.5 Uneas de proximidad 80
Tabla 4.6 Grupos de Importancia: Afio 2000 81
Tabla 4.7 Grupos de Importancia: Afio 2001 81
Tabla 4.8 Grupos de Importancia: Afio 2002 81
Tabla 4.9 Evoluci6n de los temas 82
Tabla 4.10 Autores co .. mas de 4 citas 85
INDICE DE FIGURAS
Figura Pagina
Figura 2.1 Modelo conceptual del Analisis de Fundamentos 10 Figura 2.2 Grupos de representaci6n y grupos de imposici6n 22
Figura 2.3 Representaciones de redes 23
Figura 2.4 Mapa estrategico densidad - centralidad 28 Figura 2.5 Mapa tecnol6gico acerca de la estructura de investigaci6n
en Materiales Sinterizados 29
Figura 2.6 Mapa tecnol6gico acerca de Textiles industriales para uso
medico 30
Figura 2.7 Representaci6n grafica de un Layout 35 Figura 2.8 Procedimiento del Systematic Layout Planning 39
Figura 2.9 Diagrama de relaciones 40
Figura 2.10 Diagrama espacial de relaciones 41
Figura 2.11 Alternativas de layout 42
Figura 3.1 Modelo del metodo propuesto 49
Figura 3.2 Diagrama de relaciones para el ejemplo (Tabla 3.2) 61 Figura 3.3 Diagrama espacial de relaciones (Mapa) para el ejemplo
(Tabla 3.2) 63
Figura 3.4 Modelo de evoluci6n de un tema de investigaci6n cientffica 64 Figura 4.1 Bases de datos formadas en Microsoft Access por Revista y
por Ano 74
Figura 4.2 Ejemplo: Base de datos formada para la revista
"Biomaterials" para el ano 2002 75
CAPITULO 1
INTRODUCCION
1. INTRODUCCION
En este capftulo se presentan los antecedentes, justificaci6n y objetivos del trabajo.
1.1 ANTECEDENTES
Para el desarrollo del Proyecto de Investigaci6n de Maestrfa, el ITESM solicita dos caracterfsticas que me parecieron primordiales para darle valor a un trabajo de ese nivel: que se trate de una aportaci6n innovadora, y que se trate de una aportaci6n cientffica.
Buscando un tema original y que pudiera aportar una caracterfstica innovadora llegue al tema de la Inteligencia Competitiva. Debido a mi experiencia y a los comentarios de mi asesora me di cuenta de que este es un tema joven y con muchas oportunidades de desarrollo. Principalmente en Mexico es un tema que se ha abordado muy poco desde el punto de vista academico y en su implementaci6n en las organizaciones [Murgufa, 2000], aunque en muchos pafses como Jap6n, Estados Unidos y Europa representa ya una herramienta importante y muy desarrollada para la toma de decisiones estrategicas en las organizaciones [Rodrfguez, 1999].
La Inteligencia Competitiva se encarga de monitorear el entorno de la organizaci6n para identificar oportunidades y amenazas para su operaci6n y supervivencia, brindando elementos suficientes para la toma de decisiones estrategicas. Uno de los aspectos que analiza en este entorno es el de la Tecnologfa, y para ello ocupa el Mapeo Tecnol6gico entre otras herramientas [Rodrfguez, 1999; Ashton y Kalavans, 1997].
Un mapa tecnol6gico es una representaci6n visual del estado de la tecnologfa en un area particular. El mapa tecnol6gico muestra graficamente y de manera sintetizada las tecnologfas donde se ha efectuado mayor investigaci6n en un perfodo de tiempo determinado [Escorsa, Rodrfguez y Maspons, 2000].
Debido al caracter cuantitativo de los metodos ocupados para la elaboraci6n de los mapas tecnol6gicos es que decidf orientar el proyecto de investigaci6n hacia ese tema, brindandole asf su caracter claramente cientffico. Y la pregunta fundamental que da inicio a la investigaci6n es: lque puedo aportar a todo este cuerpo de
conocimientos que ya existen?
Para dar respuesta a esa pregunta partf de mi concepci6n personal de que la integraci6n de los conocimientos de varias disciplinas permite la optimizaci6n del desarrollo cientffico y tecnol6gico. Con esta idea de integraci6n comence a buscar los elementos de otras disciplinas que podrfa aplicar a ia elaboraci6n de los mapas tecnol6gicos. Encontre en la Planeaci6n de Instalaciones (Ingenieda Industrial) un concepto que puede ser compartido.
Para la elaboraci6n de los Mapas tecnol6gicos se hace uso de varios metodos, entre los cuales se encuentra el metodo de Aparici6n conjunta de palabras, que analiza estadfsticamente un cuerpo de documentos cientfficos o tecnicos [He, 1999]. Durante la aplicaci6n de este metodo se obtiene una matriz que representa la cantidad de artfculos donde aparecen de manera conjunta un par de palabras o conceptos [Callon, Courtial y Herve, 1995]. Esta matriz de aparici6n conjunta de palabras tiene caracterfsticas muy similares a la matriz "origen - destino" que se ocupa en el Diseiio de una distribuci6n de instalaciones. Esta similitud permite integrar el metodo de Aparici6n conjunta de palabras con metodos de Diseno de una distribuci6n de instalaciones para generar un nuevo metodo de Mapeo Tecnol6gico.
Para el caso de este proyecto se ocupara el metodo de diseno de instalaciones llamado Systematic Layout Planning (SLP), creado por Muther en 1973 [Tompkins, White, Bozer, Frazelle, Tanchoco y Trevino, 1995]. Como entrada al metodo SLP se usara la matriz de aparici6n conjunta de palabras obtenida del analisis estadfstico de los documentos para crear la representaci6n grafica de los datos, es decir el Mapa tecnol6gico.
Sin embargo, hasta este punto el mapa tecnol6gico solo representa graficamente la informaci6n de un perfodo de tiempo determinado. Estos mapas presentan mayor utilidad cuando al comparar diversos periodos se puede evaluar la evoluci6n de los diversos temas de un campo de investigaci6n [Escorsa, Rodrfguez y Maspons, 2000;
Cahlik, 2000; He, 1999; callon et al., 1995]. Asf, para revelar la evoluci6n hist6rica de los temas de investigaci6n se realizara tambien un Analisis dinamico de la evoluci6n de la actividad cientffica comparando mapas correspondientes a diferentes perfodos de tiempo.
Se integraran entonces tres metodos principalmente:
• El metodo de Aparici6n conjunta de palabras (proveniente de la Cienciometrfa) para analizar la informaci6n.
• Un metodo de Diseno de una distribuci6n de instalaciones (proveniente de la Ingenierfa Industrial) para elaborar la representaci6n grafica de la informaci6n.
• El metodo de Analisis dinamico de la evoluci6n de la actividad cientffica para comparar mapas de diferentes perfodos.
De esta manera se generara un metodo de Mapeo tecnologico por la integracion de estos metodos. El metodo formara parte de un modelo general basado en un proceso de inteligencia competitiva tecnologica. Para la elaboracion de este modelo general se partira del proceso de inteligencia descrito por Rodrfguez [1999].
La aplicabilidad del modelo solo se puede mostrar cuando se lleva a cabo en un caso de estudio. Asf, para la seleccion de un caso de estudio sobre un tema innovador encontre en dos fuentes importantes la descripcion de diversas tecnologfas que representan campos prometedores de investigacion en un future cercano:
Biomateriales, Energfa Sostenible, Nanotecnologfa, Comunicacion movil inalambrica, Tecnologfas de informacion y Biotecnologfa [National Intelligence Council, 2000; UK Government, 2001]. Debido a mi formacion en Ciencia de materiales y a mi interes personal, seleccione el area de Biomateriales como caso de estudio.
A continuaciori se abordaran los aspectos de la justificacion y la definicion de objetivos con mayor detalle.
1.2 JUSTIFICACION
En este trabajo se tratan tres niveles de conocimientos. El nivel mas general inscribe este proyecto en el marco de la Inteligencia Competitiva. En un segundo nivel mas espedfico se describe el Mapeo tecnologlco, y en el nivel mas basico se abordan los metodos cuantitativos para la elaboracion de los mapas tecnologicos.
Considero importante abordar la Inteligencia Competitiva (IC) por las siguientes razones:
• Es un campo de reciente formalizacion donde existen muchas oportunidades de crear conocimiento nuevo [Rodrfguez, 1999].
• Es un campo que proporciona ventajas competitivas a las organizaciones [Ashton, Klavans, 1997].
• Es un campo que ha sido aplicado de manera muy escasa en las empresas mexicanas [Murgufa, 2000], y tiene potencial de proporcionarles ventajas frente a la apertura del mercado mexicano a un entorno competitive mundial por la globalizacion de los mercados.
En el segundo nivel, las dos principales razones que considero importantes para tratar el Mapeo tecnol6gico son que:
• Es un instrumento eficaz para proporcionar una representaci6n de la estructura de un campo de investigaci6n [Callon et al., 1995].
• Permite la identificaci6n de tecnologfas estrategicas en un campo de investigaci6n espedfico [Sancho, 1990; citado por Escorsa, Rodrfguez y Maspons, 2000].
Para el caso de este proyecto se pretende elaborar un modelo general para la elaboraci6n de los Mapas tecnol6gicos basado en un proceso de inteligencia competitiva tecnol6gica. Para ello se tomara como base el proceso de inteligencia descrito por Rodrfguez [1999], que involucra varios elementos que aseguran la robustez de los resultados obtenidos para el caso de la elaboraci6n de mapas tecnol6gicos como las caracterfsticas de las fuentes, una descripci6n detallada de las eta pas del proceso, las caracterfsticas de los resultados ( calidad, veracidad, precision y oportunidad) y los mecanismos de retroalimentaci6n.
En el nivel mas basico, la justificaci6n del concepto del proyecto se basa en que la integraci6n de los metodos cuantitativos del Disefio de Instalaciones al Mapeo Tecnol6gico le aporta los valores innovador y cientffico buscados, abriendo la brecha para una mayor investigaci6n en la integraci6n de estas dos areas.
Acerca de las metodos que se ocuparan, se plantean diversas justificaciones.
El uso del Analisis de aparici6n conjunta de palabras se basa en que:
• Este metodo ha sido empleado por mas de 15 afios para mapear el desarrollo dinamico de varios campos de investigaci6n [He, 1999].
• Permite el analisis de un amplio espectro de informaci6n ya que el acceso a palabras clave y contenidos de los artfculos se encuentra disponible en una gran cantidad de bases de datos [cahlik, 2000].
• Es un metodo prometedor para descubrir asociaciones entre areas de investigaci6n. Permite revelar la estructura y evoluci6n de una red socio
cognoscitiva y ofrece un enfoque significativo para el descubrimiento del conocirniento [He, 1999].
• Este metodo tiene la versatilidad de poder relacionar diversos elementos como los productos / tecnologfas con las compafifas, o los productos / tecnologfas con los pafses por ejemplo [Escorsa, Rodrfguez y Maspons, 2000].
En cuanto al Systematic Layout Planning, su uso para los propositos de este proyecto esta justificado en las siguientes razones:
• Es un metodo sencillo, que permite utilizarlo sin la necesidad de ocupar recursos computacionales.
• Esta sencillez perrnite que su uso sea econ6mico a diferencia de los prograrnas computacionales que se encuentran disponibles comercialmente.
• Su versatilidad permite disefiar distribuciones con una gran cantidad de elementos (departamentos) a diferencia de algunos programas computacionales que tienen restricciones acerca de este parametro.
• Su utilidad se ha probado desde su creaci6n en 1973 por Muther llegando a ser un metodo muy popular y la base para la creaci6n de nuevos metodos [Tompkins et al., 1996; Francis, McGinnis y White, 1992; Montreuil, Venkatadri y Ratliff, 1993; Urban, 1989].
• En la actualidad se continuan �• •�licando aplicaciones de este metodo corno en el caso de la industria de serniconductores [Taho, Chao-Ton y Yuan-Ru, 2000].
Tarnbien, el uso de una analisis dinarnico de la evolucion de la actividad cientffica esta basado en que:
• La comparaci6n de mapas de diferentes perfodos de tiempo permite detectar la dinamica de la ciencia / tecnologfa [He, 1999].
• La comparaci6n de mapas correspondientes a periodos diferentes permite la detecci6n de tecnologfas emergentes que se encuentren en rapida expansion [Escorsa, Rodriguez y Maspons, 2000].
• Como complemento a esto, la importancia en la identificaci6n de las tecnologfas emergentes queda reforzada en la afirmaci6n de Howard [1993]
acerca de que los temas que se encuentren en investigaci6n cientffica en la actualidad son los que tendran impacto tecnol6gico dentro de 10-15 afios.
Para probar la aplicabilidad del metodo propuesto, este se usara en el estudio de caso de la investigaci6n de Biomateriales que se ha seleccionado con base en dos fuentes:
• Un analisis de tendencias globales hacia el ano 2015 realizado por el National Intelligence Council [2000] de Estados Unidos preve un incremento en la actividad cientffica en los campos de Biotecnologfa y Tecnologfas de informaci6n principalmente. Sin embargo tambien declara que se espera que la integraci6n de tecnologfas de informaci6n, biotecnologfa, ciencia de materiales y nanotecnologfa genere un incremento dramatico en la innovaci6n. Un area que integra actualmente dos de estas areas es el campo de los Biomateriales (Ciencia de materiales y Biotecnologfa).
• Tambien, el gobierno de Gran Bretana ha declarado a traves de su Ministerio de Ciencia que promovera la investigaci6n en cuatro t6picos clave:
Biomateriales, Energfa Sostenible, Nanotecnologfa y Comunicaci6n m6vil inalambrica. Esta declaraci6n afirma la convicci6n del gobierno Gran Bretana de que estas tecnologfas tienen el potencial de impulsar la economfa y mejorar la calidad de vida de los habitantes de su pafs [UK Government, 2001].
Como motivaciones personales he seleccionado el area de Biomateriales por dos razones principales: debido a que mi formaci6n academica en Ciencia de materiales me permite comprender varios conceptos relacionados con esta area, y por un interes etico ya que considero que este campo ofrece tecnologfas que permiten mejorar la salud y el bienestar ffsico de las personas.
Tambien, por tratarse de un t6pico innovador y considerado como una tecnologfa de interes me parece que las conclusiones sabre este caso seran utiles para la comunidad cientffica internacional, asf como para las empresas dedicadas a esta industria. Considerando el reconocimiento que esta area ha recibido de organismos gubernamentales de pafses lfderes en el desarrollo tecnol6gico como un area de gran importancia en la innovaci6n cientffica y tecnol6gica en los pr6ximos anos, considero que este trabajo podra sentar un precedente que sirva de referencia para estudios tecnol6gicos o cienciometricos posteriores sobre este campo.
Ademas, en Mexico, los resultados de este caso de estudio podran ayudar a definir directrices de investigaci6n y desarrol!o en el ambito Gubernamental, en Centros de investigaci6n y en las Universidades, particularmente considerando la importancia que se le ha dado a esta area como un tema clave en el area de la saiud en el futuro.
1.3 OBJETIVOS
Los objetivos generales que se plantean para este proyecto son:
• Se desarrollara un metodo de Mapeo tecnol6gico basado en el uso del Systematic Layout Planning y el Analisis de aparici6n conjunta de palabras.
• El metodo desarrollado se integrara en un modelo basado en un prcceso de Inteligencia Competitiva Tecnol6gica para definir la evoluci6n y tecnologfas estrategicas de un area de investigaci6n cientffica.
• Se aplicara el modelo propuesto en el campo de la investigaci6n en Biomateriales.
Como lfmite del proyecto se debe aclarar que no se pretende comparar el metodo y el modelo propuestos con los ya existentes. El prop6sito conceptual del proyecto es la integraci6n de metodos de dos areas diferentes con el fin de obtener una tecnica innovadora. Por esta raz6n, quedan fuera del alcance de este proyecto la comparaci6n con otros metodos y modelos, asf como las mediciones de efectividad y sensibilidad estadfstica del metodo.
CAPITULO 2
ANALISIS DE FUNDAMENTOS
2. ANALISIS DE FUNDAMENTOS
En este capftulo se trataran los conceptos cientfficos de acuerdo a los niveles planteados con el fin de ubicar el contexto de este proyecto de investigacion. En el nivel mas general se describira la Inteligencia Competitiva. Para el segundo nivel acerca del Mapeo Tecnologico se tocan temas como la teorfa de las Representaciones graficas, la Cienciometrfa, asf como una breve descripci6n de Instrumentos grafico - semanticos de tipo cualitativo. En el nivel basico se abordaran los metodos que se usaran para el desarrollo del modelo propuesto: el metodo de Aparicion conjunta de palabras, el Systematic Layout Planning y el Analisis Dinamico de la evoluci6n de la actividad cientffica. El modelo conceptual de esta desintegracion por niveles se muestra en la Figura 2.1.
Figura 2.1
Modelo conceptual del Analisis de Fundamentos. Fuente: elaboracion propia.
I
1nteligen::ia Competitiva (IC)I
Conceptos, Herramier,tas y Necesida:::les
Inteligen::ia Competitiva ,___ ____, Proceso de !CT Tecnol6gica (JCT)
� Tecm16gico Representaciones g-aficas
Metocbs cuantitativos y cualitativos
Herramientas del metocb Metodo de Apa-ic ion
cooj.nta de palcn-as Disero de Instalaciones
Analisis dnamico de la evolu::i6n de la actividad cientffica
Cienciometria
Intrurnentos Grafico-seminticos
Systematic Layout Plarning
Finalmente se describiran generalidades acerca del tema de Biomateriales con la finalidad de introducir al lector al caso de estudio.
2.1 INTELIGENCIA COMPETITIVA (IC)
En esta secci6n se describen el concepto, finalidad y herramientas de la Inteligencia Competitiva, asf como particularidades de su aplicaci6n. Tambien se describe la Inteligencia Competitiva Tecnol6gica, sus objetivos y su proceso.
2.1.1 Conceptos de Inteligencia Competitiva
La IC consiste en un proceso analftico que transforma datos desagregados de los competidores, industria y mercado, hac!� conocimientos aplicables a nivel estrategico, relacionandolos con las capacidades, intenciones, desempeno y posici6n de los competidores [Rodrfguez, 1999]. Este entorno esta integrado por diversos actores valiosos para la estrategia de la organizaci6n ( clientes, competidores, proveedores, financiadores, distribuidores y reguladores) dentro de un medio definido por varios elementos (tecnologfa, polftica, economfa, sociedac! y entorno ecol6gico) [Rodrfguez, 1999].
La Society of Competitive Intelligence Professionals (SCIP) es una asociaci6n que ha formalizado la profesionalizaci6n de la Inteligencia Competitiva. Fue establecida en 1986 con base en Estados Unidos, pero integra capftulos y miembros en 50 pafses alrededor del mundo. Muchos de sus miembros tienen formaci6n en investigaci6n de mercados, analisis estrategico o ciencia y tecnologfa. La SCIP provee educaci6n e interrelaci6n para profesionales que trabajan en el area de la Inteligencia Competitiva. Ademas publica dos revistas especializadas: Competitive Intelligence Magazine y Competitive Intelligence Review [SCIP, 2002 a].
La SCIP [2002 b] describe la IC como un programa sistematico y etico para obtener, analizar y administrar informaci6n que puedc afectar los planes, decisiones y operaciones de una companfa. Es el proceso de reforzar la competitividad de Mercado a traves del entendimiento de los competidores de la firma y el ambiente competitivo. Es la adquisici6n y analisis legal y etico de informaci6n concerniente a las capacidades, vulnerabilidad e intenciones de los competidores a traves del uso de bases de datos y otras fuentes publicas, y a traves de consultas a personas.
Herring [1992] propane que la inteligencia competitiva, en su interacci6n con los mas altos niveles de formulaci6n de estrategias en la empresa tiene seis funciones fundamentales:
• Describir el ambiente competitivo actual.
• Predecir el ambiente competitivo futuro.
• Retar los supuestos hechos en la formulaci6n de estrategias de largo plaza.
• Identificar y compensar las debilidades expuestas.
• Implementar y ajustar la estrategia al cambiante ambiente competitivo.
• Determinar cuando la estrategia ya no es sostenible.
La incorporaci6n de un sistema de vigilancia del entorno (IC) en las empresas es reciente, aun cuando las actividades de inteligencia se han desarrollado desde hace varios anos, como por ejemplo la forma de apropiaci6n de tecnologfa extranjera por parte de Jap6n [Rodrfguez, 1999].
Desde mediados de los anos 80, el campo de la IC se ha incrementado en tamano, visibilidad e importancia en los drculos profesionales y de negocio cuando en las economfas industriales avanzadas como Estados Unidos, Jap6n y Alemania, algunas empresas lfderes deciden incorporar dentro de sus estructuras corporativas a unidades formales dedicadas a esta funci6n. Entre ellas, destacan Hewlett-Packard, Sony, Mercedes-Benz y DuPont, cuyos sistemas de IC les ha permitido tomar decisiones estrategicas para expandir sus mercados, generar o adoptar innovaciones, y diversificarse, superando amenazas derivadas de la competencia [Rodrfguez, 1999].
2.1.2 Herramientas de la Inteligencia Competitiva
Miller [2000] describe que el ambiente de analisis de la inteligencia competitiva debe estar definido por tres elementos principales:
• La industria.
• La companfa.
• Los competidores.
Desde un punto de vista enfocado fundamentalmente hacia la vision estrategica de negocios de la IC, Miller [2000] describe las herramientas analfticas mas comunes, tal como se plantea a continuaci6n.
Analisis de la industria
Miller [2000] describe los siguientes modelos y herramientas:
• El Modelo de las 5 Fuerzas propuesto por Porter, M. (1980).
• La Matriz de Crecimiento - Participacion (Growth - Share Matrix) propuesta por el Boston Consulting Group.
• La Matriz de Factores Crfticos de Exito (Critical Success Factors).
Analisis de la compania
Un analisis de la propia companfa es importante para identificar las debilidades y fortalezas, ademas de que revela las estrategias propias en los aspectos que se desea conocer sobre la competencia. Algunos elementos que deben observarse son [Miller, 2000]:
• Cantidad de personal y habilidades.
• Uso de las tecnologfas de informacion.
• Estructura organizacional e informal de la companfa.
• Proveedores de materias primas, equipo y tecnologfa.
• Tamano, localizacion y estado de las instalaciones.
• Centros operativos aportadores de valor al producto.
• Niveles corporativos.
• Tipo de organizacion (plana o jerarquica).
Analisis de los competidores
Miller [2000] describe varios modelos y tecnicas utiles para el analisis de los competidores:
• El perfil de los competidores es una herramienta que solo es util cuando provee informacion sobre actividades espedficas de los competidores.
• El Benchmarking consiste en el analisis del desempefio de los lfderes en todas las industrias para funciones espedficas. Este concepto fue desarrollado durante la decada de los S0's por Xerox en su busqueda de una mayor participaci6n de mercado contra el ingreso de nuevos competidores japoneses en el mercado de copiadoras. Actualmente los clusters industriales promueven el intercambio de informaci6n y de visitas para promover mejoras a traves de esta tecnica.
• El concepto de Competencias Centrales fue desarrollado entre 1990 y 1994 por Hamel, G. y Prahalad, C. K. La esencia de su analisis es que las compafHas logran ventaja competitiva desarrollando competencias centrales que las situan aparte de otras firmas. Esto define las iniciativas estrategicas que una companfa busca tomar. Una competencia central diferencia a una companfa de sus competidores, le proporciona una ventaja competitiva y es transferible a otros negocios.
• El Analisis de Referencias de Patentes (Patent Citation Analisis) da evidencia de las actividades de investigaci6n y desarrollo que promueve una empresa ya que las patentes registradas por un inventor son a menudo asignadas a la companfa que lo emplea e indica las relaciones con otras patentes. Escorsa, Rodrfguez y Maspons [2000] brindan un ejemplo de un Analisis de Patentes de . Textiles industriales para uso medico.
• El analisis SWOT revela las fortalezas y debilidades de una companfa y las oportunidades y amenazas presentes en un mercado (Strengths, Wc::-:messes, Opportunities and Threats). Este analisis pretende predecir las estrategias que tomara una compafifa de acuerdo al analisis de su estructura y del comportamiento del mercado.
• El analisis de la cadena de Valor es otra contribuci6n de Porter, M., cuya idea central es que cada actividad en un negocio aporta una cierta cantidad de valor. Por lo tanto, las actividades que agregan mayor valor son las que el negocio necesita controlar y proteger.
La SCIP [2002 c] ha medido el uso de las herramientas de IC, y describe como las mas populares a:
• Perfil de los competidores.
• Analisis Financiero.
• Analisis SWOT (Strengths, Weakness, Opportunities, Threats).
• Analisis de escenarios.
• Analisis ganancia / perdida.
• Juegos de guerra.
• Analisis conjunto.
• Simulaci6n / Modelaci6n.
2.1.3 Necesidades de Inteligencia Competitiva con base en el ciclo de vida del producto
Howard [1993] describe las necesidades de inteligencia basandose en el concepto de tipo de comercializacion, que se encuentra fuertemente ligado al concepto de ciclo de vida del producto. Define cuatro tipos distintos de comercializacion que se distinguen par sus fuerzas matrices. Cada uno tiene caracterfsticas y necesidades de informacion (micas, sus herramientas analfticas, su propio ritmo, y requiere sus propias tecnicas de gestion para una aplicacion exitosa. Las fuerzas matrices son:
• Comercializacion guiada por necesidades de mercado percibidas recientemente. Aquf, la percepcion de necesidades del cliente en un sector de producto apunta a la busqueda de tecnologfa de otras aplicaciones para abrir nuevas oportunidades. El enfasis debe hacerse en una comprension detallada de las necesidades del cliente y en la seleccion de la mejor tecnologfa para cubrir esas necesidades.
• Comercializacion guiada par procesos de mejora continua. Depende de la habilidad de la companfa para promover la innovaci6n en el diseno del producto y el proceso de producci6n con el fin de crear una ventaja competitiva basada en la reducci6n de costo.
• Comercializaci6n guiada par la maduraci6n del negocio. Este proceso describe el estado de madurez en el ciclo de vida de un producto. El reto es mantener el impulso para la mejora continua, mientras que las competidores tratan el negocio como un mercado seguro y sin cambios. Se requiere de informaci6n sabre el estado del mercado, tecnologfas y competidores que afecten al negocio.
• Comercializaci6n guiada por nueva tecnologfa. En ella, el desarrollo de productos exitosos como resultado de descubrimientos tecnol6gicos revolucionarios toma alrededor de 15 a 20 anos, acompanando de gran riesgo. En la practica existe un patrocinador que soporta los desarrollos tecnol6gicos, sin el cual, el descubrimiento resulta solo en una curiosidad. Solo despues de esta larga inversion en tiempo y recLirsos se logra el enorme potencial de mercado de tales descubrimientos. Sin embargo, las presiones financieras han hecho que muchas empresas reduzcan sus esfuerzos de investigaci6n y desarrollo. Sus requerimientos de informaci6n son:
• Nivel de actividad en el campo. Comunidades involucradas.
• Derechos de propiedad sobre el descubrimiento y la tecnologfa.
• Consecuencias ambientales de la nueva tecnologfa.
• Impacto en el mercado y las competidores.
2.1.4 Inteligencia competitiva tecnologica (ICT)
Las herramientas de monitoreo del entorno tecnol6gico en los negocios se han venido usando desde el siglo XVIII en algunos pafses de Europa [Rodrfguez, 1999], sin embargo apenas recientemente se han integrado coma un campo de estudio denominado Inteligencia competitiva tecnol6gica (ICT) [Ashton y Klavans, 1997].
La ICT se enfoca principalmente en las actividades de investigaci6n y desarrollo (Research and Development - R&D) de productos, pero tambien abarca otras actividades guiadas por la tecnologfa coma la planeaci6n estrategica, la adquisici6n de tecnologfa y las inversiones en equipo de proceso [Ashton y Klavans, 1997].
Tfpicamente son tres los objetivos de la ICT [Ashton y Klavans, 1997]:
• Proveer una alerta temp; .... ,a de desarrollos o movimientos tecnol6gicos externos que representen amenazas u oportunidades potenciales de negocio.
• Evaluar nuevos productos, procesos o prospectos de colaboraci6n creados por actividades externas cientfficas y tecnol6gicas en tiempo para permitir respuestas apropiadas.
• Anticipar y entender cambios o tendencias en el ambiente competitivo coma preparaci6n de la planeaci6n organizacional y el desarrollo estrategico.
La ICT esta dirigida a dos aspectos basicos del mercado competitivo: las tecnologfas y las organizaciones [Ashton y Klavans, 1997]. En el aspecto de la tecnologia se hace un monitoreo general o de temas espedficos de la informaci6n en el ambiente cientffico y tecnol6gico, yen el aspecto de las organizaciones se hace un analisis y vigilancia de las Universidades, Centros de investigaci6n, Laboratorios, Proveedores, Clientes y Competidores [Ashton y Klavans, 1997]. Rodriguez [1999] define a ambos aspectos coma analisis de las fuentes secundarias o formales, y de las fuentes primarias o informales respectivamente.
2.1.4.1 Proceso de la Inteligencia Competitiva Tecnologica
El proceso de la ICT se integra por un ciclo de siete etapas [Rodrfguez, 1999]:
1. Planeaci6n. En esta etapa se deberan definir los objetivos, priorizar las necesidades, definir los recursos necesarios, designar actividades, presupuesto y fechas de realizaci6n.
2. Selecci6n de las fuentes de informaci6n. Se consideran las fuentes formales (secundarias) e informales (primarias) y su validaci6n.
3. Analisis. Aquf se hace una interpretaci6n de los datos y se obtienen resultados con caracterfsticas definidas de Calidad, Veracidad, Precision y Oportunidad.
Actualmente se han desarrollado varios productos informaticos basados en herramientas de adquisici6n de datos que se venden como inteligencia competitiva. Esto es un error, pues estas herramientas no analizan la informaci6n, y esta funci6n debe ser realizada por las personas [Fuld y Sawka, 2000].
4. Difusi6n. Debe reunir caracterfsticas de claridad, consistencia y atractivo de acuerdo a los medias definidos por la organizaci6n.
5. Decision. Consiste en definir acciones estrategicas en funci6n de los resultados obtenidos.
6. Acci6n. Se enfatiza el hecho de que los resultados de la inteligencia deben ser implementados y para ello deben contar con el respaldo del alto cuerpo directivo.
7. Evaluaci6n. Se debe asegurar que el funcionamiento del sistema de ICT realmente este dando resultados de acuerdo a las planes establecidos, ademas de vigilar que el sistema no se vuelva obsoleto frente al cambio de las fuerzas en el entorno externo.
Para las fuentes secundarias existen tres medios principales de difusi6n de la investigaci6n y los desarrollos tecnol6gicos: las artfculos publicados en las revistas (journals y proceedings), los libros y las patentes [Callon, Courtial y Herve, 1995].
Para el analisis de estos documentos existen varios metodos cuantitativos que tienen su origen en la Cienciometrfa. Algunos de ellos son el analisis de redes de citas bibliograficas (co-citation analysis), el analisis de aparici6n conjunta de palabras (co
word analysis) y el analisis de colaboraci6n (co-nomination analysis) [Rodrfguez, 1999].
2.2 MAPEO TECNOLOGICO
La metafora de los mapas ha sido asociada con el manejo de informaci6n no
geografica desde hace mucho tiempo. Probablemente el primero que hizo referencitJ al mapeo de los dominios intelectuales fue Paul Otlet en 1934, vislumbrando el uso de los mapas en la exploraci6n de terrenos de informaci6n desconocida [Sotolongo
Aguilar, Guzman-Sanchez, Saavedra-Fernandez y Carrillo-Calvet, 2001]. Estos mapas del conocimiento son visualizaciones que tienen el prop6sito de obtener, codificar, compartir, usar y expandir el conocimiento, y a diferencia de los indices muestran relaciones espaciales como proximidad, adyacencia y contenci6n [Stanford, 2001].
Los mapas del conocimiento han tenido aplicaci6n hist6ricamente en geograffa, milicia, educaci6n y sociologfa, y actualmente en ciencias del conocimiento [Stanford, 2001].
Un mapa de la ciencia es una representaci6n del conocimiento de un campo cientffico en dos o tres dimensiones, donde los elementos en el mapa se refieren a temas y t6picos, como ciudades en un mapa geografico. En estos mapas, los elementos se posicionan en relaci6n con los otros, de tal forma que los t6picos que estan relacionados cognoscitivamente estan posicionados cercanamente, y aquellos que no estan relacionados fuertemente se encuentran distantes [Noyons, 2001].
Desde la decada de los afios setenta se han desarrollado mapas de la ciencia como medias de soporte de las polfticas de investigaci6n e innovaci6n, basados principalmente en el metodo de citas conjuntas. En la decada de los afios ochenta se hicieron los desarrollos metodol6gicos que llevaron a la creaci6n del metodo de analisis de aparici6n conjunta de palabras y de los m6todos de analisis de datos aplicables. A partir de mediados de la decada de los afios noventa se ha reavivado el interes en el mapeo de la ciencia debido al creciente interes en las tecnologfas de la informaci6n y en las aplicaciones de estos mapas en el campo de la inteligencia competitiva tecnol6gica [Noyons, 2001 y Rodriguez, 1999].
Kostoff y Schaller [2001] describen el impacto de los mapas tecnologicos:
• Estos estan siendo implementados gradualmente en compafifas grandes de enfoque tecnol6gico.
• La literatura acerca de este tema esta creciendo de manera importante con una gran variedad en los tipos de mapas y en las aplicaciones.
• Debido a la gran cantidad de esfuerzos de diferentes organizaciones para elaborar mapas, se esta buscando una integraci6n para la elaboraci6n de mapas en diversos campos de la ciencia y tecnologfa que se encuentren interconectados apropiadamente.
Kostoff y Schaller [2001] describen tambien los beneficios de los mapas tecnol6gicos:
• Ayudan a establecer consenso entre los tomadores de decisiones acerca de las necesidades sabre Ciencia y Tecnologfa.
• Proveen un mecanismo para ayudar a los expertos a predecir los desarrollos en Ciencia y Tecnologfa en areas definidas.
• Presentan un marco de trabajo para ayudar a planear y coordinar las desarrollos en Ciencia y Tecnologfa a cualquier nivel: dentro de una organizaci6n / companfa, dentro de una disciplina / industria o inclusive a nivel nacional / internacional.
• Fundamentalmente proporcionan informaci6n que ayuda a hacer mejores decisiones de inversion en Ciencia y Tecnologfa.
Los mapas tecnol6gicos son representaciones graficas, por lo que se requiere establecer un marco conceptual en funci6n de esta caracterfstica. Tambien, para la elaboraci6n de un mapa como una representaci6n grafica conceptual se puede hacer uso de metodos cuantitativos o cualitativos. Baja este enfoque se describiran aspectos de la Cienciometrfa por el uso de los metodos cuantitativos, y en cuanto a los metodos cualitativos se hara un sumario de los Instrumentos graftco - semanticos existentes.
2.2.1 Representaciones graficas
Un mapa tal como lo describe Noyons [2001] es basicamente una Representaci6n grafica. Las representaciones graficas constituyen uno de los sistemas de signos basicos concebidos par la mente humana con el prop6sito de almacenar, entender, y comunicar informaci6n esencial [Bertin, 1983]. Dentro de los lfmites de las graficas caen representaciones como las redes, los diagramas y los mapas [Bertin, 1983]. Las representaciones graficas deben su significado especial a su doble funci6n como mecanismo de almacenamiento e instrumento de investigaci6n [Bertin, 1983].
Particularizando sobre una representaci6n plana (dos dimensiones), que es la mas comun, en esta se pueden plasmar hasta ocho diferentes variables aprovechando sus siguientes caracterfsticas [Bertin, 1983]:
• Eje X.
• Eje Y.
• Tamano.
• Tono.
• Textura.
• Color.
• Orientaci6n.
Bertin (1983] define los elementos las representaciones graficas en dos dimensiones en varies niveles:
• Las clases de representaci6n. Las constituyen las tres figuras elementales de la geometrfa plana:
o Punta: representa una localizaci6n en el piano que no tiene longitud o area te6rica.
o Unea: significa un fen6meno en el piano que tiene longitud medible, pero no area.
o Area: significa una figura en el piano que tiene un tamafio medible.
• Los grupos de representaci6n. Dependen de la naturaleza de las relaciones expresadas en el piano:
o Diagramas: cuando las relaciones pueden ser establecidas entre:
■ Todas las divisiones de un componente.
■ Y todas las divisiones de otro componente.
o Redes: cuando las relaciones pueden ser establecidas:
■ Entre todas las divisiones del mismo componente.
o Mapas: cuando las relaciones pueden ser:
■ Establecidas entre todas las divisiones del mismo componente.
■ Arregladas de acuerdo a un orden geografico.
o Sfmbolos: cuando la relaci6n no es establecida en el piano, sino entre un elemento simple del piano y el lector, entonces existe una correspondencia externa a la grafica. Es un problema que envuelve el simbolismo, que es generalmente basado en analogfas figurativas de forma y color.
• Los grupos de imposici6n. Con los diagramas y redes la imposicion es variada.
El piano puede ser utilizado de diferentes maneras. Los componentes pueden ser inscritos de acuerdo a (Figura 2.2):
o Un arreglo disperse en el piano.
o Un arreglo rectiHneo.
o Un arreglo circular.
o Un arreglo ortogonal.
o Un arreglo polar.
El Mapa tecnol6gico puede ser descrito por los grupos de representaci6n de redes o de mapas tal como los describe Bertin (1983], lo que valida su concepto. Debido a que el Mapa tecnol6gico busca representar una red conceptual, se abundara sabre las caracterfsticas de las redes.
La informaci6n que representa una red es la de correspondencia entre los elementos, que debe trazar la imagen mas simple y eficiente posible, es decir con el numero
La aplicaci6n y optimizaci6n de graficas y redes representa un area de investigaci6n muy importante por las siguientes razones [Evans y Minieka, 1992]:
• Las graficas y redes pueden usarse para modelar aplicaciones diversas como sistemas de transporte, sistemas de comunicaci6n, rutas de vehfculos, planeaci6n de la produccion y analisis de flujo de caja.
• Estas son aceptadas mas facilmente por gente no-tecnica que esta relacionada frecuentemente con los sistemas ff sicos, lo que refuerza su comprensi6n de los modelos representados.
• Las graficas y redes tienen propiedades especiales que permiten la soluci6n de problemas muy grandes que pueden ser tratados por algunas tecnicas de optimizaci6n que son mas eficientes computacionalmente que otros procedimientos de soluci6n.
Bertin [1983] hace una descripci6n de las alternativas de presentacion rt_� una red de acuerdo a los grupos de implantaci6n (Figura 2.3).
Evans y Minieka [1992] definen los elementos que integran una red de acuerdo a la Teorfa de Graficas:
• Vertices: son los puntos de una grafica.
• Arcos: son las lfneas de una grafica.
• Una grafica G es un conjunto X de vertices y un conjunto E de arcos. La grafica G se denota por (X, E).
• Cuando el conjunto E consiste de pares desordenados de vertices, se tiene una grafica del tipo no-dirigida.
• Algunas graficas tienen mas de dos arcos entre un par de vertices.
• Los arcos que tienen una direcci6n se denotan por flechas. Una grafica con este tlpo de arcos es del tipo dirigida. Aquf los vertices se llaman nodos.
• En un arco dirigido, denotado por (x, y), "x" es la cabeza y "y" es la cola.
• Una red es una grafica con uno o mas numeros asociados con cada arco.
Estos numeros pueden representar distancias, costos, proporciones u otros parametros relevantes.
Figura 2.2
Grupos de representaci6n y grupos de imposici6n. Fuente: Bertin [1983]
IMPOSITION TYPES OF IMPOSITION
ARRANGEMENT RECTILINEAR CIRCULAR ORTHOGONAL POLAR
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Figura 2.3
Representaciones de redes. Fuente: Bertin [1983]
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2.2.2 Metodos cuantitativos y cualitativos para la elaboraci6n de mapas tecnol6gicos (o conceptuales)
Para la elaboraci6n de un mapa coma una representaci6n grafica conceptual se puede hacer uso de metodos cuantitativos o cualitativos. Bajo este enfoque se describiran aspectos de la Cienciometrfa por el uso de los metodos cuantitativos, y en cuanto a los metodos cualitativos se hara un sumario de los Instrumentos grafico - semanticos existentes.
2.2.2.1 Cienciometria
La Cienciometrfa es una disciplina enfocada a medir el desarrollo cientlfico y tecnico a traves del analisis de la informaci6n existente en bases informaticas. Su creaci6n surge de la necesidad de medir el desarrollo cientffico, conjugado con la gran cantidad de informaci6n cientffica disponible en numerosas bases de datos [Courtial et al.; editado por Ashton y Klavans, 1997].
A partir del trabajo de Price (Gran Bretana) en 1961 se busca la creaci6n de una Ciencia de la ciencia, que converge con las concepciones de Garfield (EUA), Nalimov (Rusia), Ossowski (Polonia) y Dobrov (Ucrania) para integrar paulatinamente una disciplina nueva llamada Cienciometrfa. Esta convergencia toma forma con la aparici6n en 1979 de la revista Scientometrics [Callon et al., 1995].
Esta disciplina aplica en principio los metodos de medici6n de la bibliometrfa (gesti6n de bibliotecas y centros de documentaci6n) y los conjuga con estudios sociol6gicos que intentan aclarar el funcionamiento de las instituciones cientfficas. Su crecimiento en ambas corrientes ha sido significativo, pero mantiene tres directrices fundamentales [Callon et al., 1995]:
• El estudio de la ciencia y tecnologfa requiere el analisis sistematico de las producciones literarias.
• Los estudios cuantitativos enriquecen la comprensi6n y la descripci6n de la dinamica de la ciencia y la tecnologfa.
• Se busca asegurar la solidez y fiabilidad de los instrumentos de analisis que se formulen.
En cuanto a la importancia de la Cienciometrfa, Rodrfguez [1999] reconoce su valor en cuanto a que contribuye a la toma de decisiones en la planeaci6n estrategica.
Tambien sabre ese aspecto, Norling, Herring, Rosenkrans, Stellpflug y Kaufman [2000] relacionan la Cienciometrfa con la Inteligencia Competitiva afirmando que tiene el potencial de adentrarse de manera (mica y sorprendente en las innovaciones
En la funci6n de evaluar las polfticas de investigaci6n y desarrollo de los pafses, Qingrui, Gang y Jingjiang [2001] informan que la Cienciometrfa ha tornado un papel cada vez mas importante en el caso de China, donde fue introducida en
las
afios 80's para ese prop6sito creciendo rapidamente en los anos 90's.Ahora, para tratar con mayor detalle aspectos de la Cienciometrfa, Callon et al.
[1995] clasifican
las
analisis cienciometricos de acuerdo a la obtenci6n de indicadores de actividad o de indicadores de relaci6n. Los indicadores de actividad miden el volumen y el impacto de las actividades de investigaci6n, y las indicadores de relaci6n ilustran las interacciones entre investigadores y campos de investigaci6n.Callon et al. [1995] incluyen dentro de los indicadores de actividad a los siguientes:
• El c6mputo de las publicaciones por investigador, centro de investigaci6n o especialidad.
• El c6mputo de las patentes por inventor, empresa / marca o sector industrial.
Callon et al. [1995] divide a los indicadores de relaci6n en dos generaciones (Tabla 2.1). Los indicadores de relaci6n de primera generaci6n solo tienen que ver con los autores y las citas, mientras que los de segunda generaci6n involucran el analisis del cuerpo del documento (tftulo, resumen, palabras claves y el documento completo ).
Para la obtenci6n de ios indicadores de relaci6n de segunda generaci6n, Callon et al.
[1995] proponen el metodo de Aparici6n conjunta de palabras basados en la idea de que un texto cientffico o tecnico utiliza conceptos que comparte con otros textos. De esta forma se establece una red conceptual entre diversos textos, que representa la dinamica cognitiva de ese campo cientffico. De una manera grafica, esta red conceptual se convierte en un tipo de representaci6n del conocimiento.
Tabla 2.1
Indicadores de relacion. Fuente: a partir de Callon et al. [1995]
De primera generaci6n
De segunda generaci�n
El indicador de firmas conjuntas de artfculos.
Las redes de citas.
Las redes
publicaciones.
El indicador de
'
.
de citas conjuntas ( co-citation analysis).
Las citas de artfculos en las patentes.
Las citas de patentes en los artfculos cientificos.
Las publicaciones cientf ficas hechas por tecn61ogos o inventores.
El registro de patentes por investiqadores.
El fndice de densidad de aparici6n conjunta de pa la bras.
El f ndice de centralidad de aparici6n conjunta de pa la bras.
El fndice de
transformaci6n.
Indica el grado de colaboraci6n en la elaboraci6n de publicaciones y las relaciones de filiaci6n entre los autores (pafs, empresas, centros de investigaci6n, etc.)
Indican las relaciones entre autores por filiaciones nacionales, hist6ricas 0
tematicas.
Definen la existencia de una disciplina coherente e integrada.
Define a grupos de investigadores que citan conjuntamente a '-''-· J
-'---
grupo(normalmente pares) de invcstigadores, y que por lo tanto compart� ideologfas e intereses comunes.
Indica relaciones entre la ciencia y la tecnologfa a nivel de intensidad<
defasamiento en la aplicaci6n de los conocimientos cientfficos y estrategias nacionales y sectoriales de movilizaci6n de la ciencia .
. Indica la relaci6n entre la tecnologfa y la ciencia. Son escasas.
Indica la intensidad de la relaci6n entre las palabras de un agregado.
Indica la intensidad de las relaciones entre agregados de palabras.
Indica las modificaciones def contenido del tema durante un perfodo de tiempo.
Callon et al. [1995] describe de manera detallada el procedimiento para el c6mputo de la aparici6n conjunta de palabras, que involucra el calculo de un f ndice de equivalencia. Este c6mputo fue desarrollado por este grupo de investigadores y plasmado en el programa LEXIMAPPE. Los resultados se visualizan en un diagrama de ejes cartesianos, donde se relacionan los indicadores de densidad y centralidad.
Una descripci6n detallada de estos conceptos asf como su importancia, relacionada con el prop6sito de la ICT es:
"La centralidad se ocupa en un agregado de la intensidad de sus relaciones con otros agregados. Cuanto mas numerosas y fuertes sean estas relaciones, mas senala el agregado un conjunto de temas de investigaci6n que son considerados como cruciales por la comunidad de cientfficos o de tecn61ogos. Invertir en ese sector es yna necesidad para todos los que se interesan por los agregados que le estan asociados.
Ademas su posici6n es estrategica. La medici6n de la centralidad permite ordenar los diferentes agregados procedentes de un fichero por orden de centralidad creciente."
"La densidad pretende caracterizar la intensidad de las relaciones que
· unen las palabras que componen un agregado determinado. Cuanto mas fuertes son estas relaciones, tanto mas constituyen un conjunto coherente e integrado los temas de investigaci6n correspondientes a un agregado determinado. Cuando estas relaciones son debiles, el agregado se reduce a una serie de conexiones que no se cierran las unas sobre las otras: el tema se ha descompuesto o esta en vfas de formaci6n todavfa.
La densidad proporciona una buena representaci6n de la capacidad del agregado para mantenerse y desarrollarse con el paso del tiempo en un campo determinado. Los agregados pueden ser colocados por orden de densidad creciente."
La ubicaci6n de los conceptos de densidad y centralidad se localizan en un mapa (diagrama) como se muestra en la Figura 2.4.
Esta representaci6n grafica de la red conceptual es basicamente un Mapa tecnol6gico (o Cienciometrico), cuya elaboraci6n consiste en ubicar conjuntos de palabras (agregados) en un mapa (diagrama), donde la distancia que los separa tiene que ver con la intensidad de las relaciones entre estas.
Callon et al. [1995] proponen la aplicaci6n de Cienciometrfa al estudio de los prncesos entre los actores que movilizan la ciencia y la tecnologfa (Universidades, Centros de Investigaci6n, Empresas, Usuarios). Tambien proponen la ampliaci6n de los materiales analizados (tesis, coloquios, informes, reglamentos, catalogos, normas) por la Cienciometrfa.
Figura 2.4
Mapa estrategico densidad - centralidad. Fuente: a partir de Callon et al.
[1995]
Cuadrante 3 Cuadrante 1
Mayor Mayor
densidad densidad
Menor Mayor
centralidad centralidad Cuadrante 4 Cuadrante 2
Menor Menor
densidad densidad
Menor Mayor
centralidad centralidad
Asimismo, Rodrfguez [1999] desarroll6 un metodo de Aparici6n conjunta de palabras para elaborar un mapa (cartografia) de la ciencia y tecnologia en el area de Material es Sinterizados usando el software TETRALOGIE ( desarrollado par el Institut de Recherche en Informatique de Toulouse). Este trabajo forma parte de una tesis doctoral en ei campo de la Inteligencia Competitiva Tecnol6gica llevado a cabo en la Universidad Politecnica de cataluna (Espana) con participaci6n de la Universidad Nacional Aut6noma de Mexico, el Instituto de Ciencia de Materiales de Barcelona y una firma Hder en la industria de productos sinterizados (Espana). Como resultado del trabajo se obtuvo un panorama representativo del campo, identificando las puntos focales de investigaci6n en las grupos de ceramicos, superconductores, materiales vitreos, cristales, comp6sitos y metales. El mapa obtenido se muestra en la Figura 2.5.
Como otro ejemplo, Escorsa, Rodrfguez y Maspons [2000] realizaron el analisis de tftulos de patentes sabre Textiles industriales para uso medico. Este tr,3h;::ijo fue realizado en el marco del Programa Leonardo de la Comisi6n Europea junta con la Escuela Central de Lyon, el Instituto Textil de Francia y la Universidad Politecnica de Cataluna. Los resultados del trabajo permitieron identificar las patentes mas importantes, las companfas con mayor numero de patentes (EUA, Alemania, Suiza y Francia principalmente), los tipos de textiles mas importantes y los esquemas de competencia mercados - compaiiias. Uno de los mapas que se obtuvo como resultado del trabajo se muestra en la Figura 2.6.
Figura 2.5
Mapa tecnologico acerca de la estructura de investigacion en Materiales Sinterizados. Fuente: Rodriguez [1999]
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