Libro Gestión Estratégica by Didáktica

gestión estratégica : un enfo que bibliométrico y de minería de datos

Manuel Ildefonso Ruiz Medina Luiz Vicente Ovalles Toledo Vicente Armenta López Nadia Aileen Valdez Acosta (Coordinadores)

gestión estratégica: un enfoque bibliométrico y de minería de datos Manuel Ildefonso Ruiz Medina Luiz Vicente Ovalles Toledo Vicente Armenta López Nadia Aileen Valdez Acosta (Coordinadores)

Primera edición, 2015 Diseño de portada e interior: Carol Judith Zazueta Rivera Se prohibe la reproducción total o parcial de esta obra, sin la previa autorización por escrito de los coordinadores. Esta obra es con fines académicos, no lucrativos. Editor: Ediciones Once Ríos, s.a. de c.v. Río Usumacinta 821, Col. Industrial Bravo, c.p. 80120 Tel. 01(667)712-2950. isbn: 978-607-96740-5-2 Impreso en Culiacán, Sinaloa, México. MMXV. Printed in Mexico

Contenido

Prólogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15 Capítulo I La minería de datos en la gestión empresarial y la empleabilidad: fundamentos y procesos informáticos implicados . . . . . . . . . . . . Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Abstrac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Descripción del problema . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Minería de datos y Minería de textos . . . . . . . 2.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Marco referencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Introducción a la minería de datos . . . . . . . . 3.2 Definición de minería de datos . . . . . . . . . . 3.3 Aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 El proceso de extracción de conocimiento . . . 3.4.1 Fase de integración y recopilación . . . . 3.4.2 Fase de selección, limpieza y transformación . . . . . . . . . . . . . . 3.4.2.1 Determinación de zonas nucleares de información . . . . 3.4.3 Fase de minería de datos . . . . . . . . . . 3.4.4 Fase de evaluación e interpretación . . . 3.4.5 Fase de difusión, uso y monitorización . . . . . . . . . . . . 7

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Contenido

3.5 Método de agrupamiento K-Means ++ . . . . . . . 3.5.1 Distancia euclidiana . . . . . . . . . . . . . . 3.5.2 Distancia coseno . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Implementación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 Entorno Linux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Pre-procesamiento de datos . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Proceso de estructuración de documentos textuales . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Conversión de pdf a formato ascii . . . . . 4.3.2 Limpieza de datos . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 Generar listado de frecuencia. . . . . . . . . 4.3.4 Aplicar stop words . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.5 Aplicar go words . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.6 Eliminar frases con aparición en un sólo artículo . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.7 Identificar zonas nucleares y de exclusión en las distribuciones de frecuencias de las cadenas de palabras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Tarea de minería de datos . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.1 Creación de grupos “clustering” mediante técnicas de k-means. . . . . . . . . 4.4.2 Identificación de cadenas más representativas por grupo en base a frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Identificación de documentos prioritarios en función de su centralidad . . . . . . . . . 5. Evaluación experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Resultados obtenidos y cobertura de objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Balance general de aportaciones proporcionadas por la minería de datos . . . . . . . 6. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Capítulo II Panorama conceptual del tópico capital humano: mediante el uso de bibliometría y minería de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Abstrac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Introducción y objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . 3. Términos asociados al concepto de capital humano . 3.1 Educación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Instituciones de Educación Superior (ies) . . . 3.3 Empleo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Economía y educación . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Vinculación universidad-empresa . . . . . . . . 3.6 Modelo educativo basado en competencias . . 3.7 Competencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8 Empleabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.9 Administración educativa y del conocimiento. 3.10 Gestión educativa, del conocimiento y del capital humano . . . . . . . . . . . . . . . . 3.11 Estrategias de administración . . . . . . . . . . . 3.12 El profesor como administrador de competencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.13 El estudiante de ciencias de la administración . 4. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Contenido

Capítulo III La minería de datos y su importancia en la gestión organizacional: un estudio bibliométrico. . . . . . . . . Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Abstrac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Las tic's en las organizaciones . . . . . . . . . . . . . 3. La minería de datos en la gestión empresarial . . . . 4. Materiales y métodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Capítulo IV Estudio bibliométrico de pequeñas y medianas empresas (pymes) en España y América Latina, periodo 2005-2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Abstrac . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Discusión y conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . 5. Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Capítulo V Panorama internacional del desempeño empresarial y la ventaja competitiva sostenible: un estudio bibliométrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Revisión de literatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 Desempeño empresarial . . . . . . . . . . . . . .

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2.2 Ventaja competitiva sostenible . . . . . . . . . . 2.3 Desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles . . . . . . . . . . . . . . 2.4 La bibliometría y las redes de colaboración científica . . . . . . . . . . . . . Materiales y métodos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 Tendencias de la producción científica por año. Redes de países, instituciones y autores más significativas de las distintas que realizan investigación . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 Redes de países . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Redes de instituciones y autores . . . . . . . . . . Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Datos de los autores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

Prólogo

iempre es placentero participar en una nueva obra académica, goce que aumenta cuando se observa que en el desarrollo de estas investigaciones incurrieron análisis, argumentos e ideas. En este libro vienen a confluir todos estos elementos, con la característica principal que todos están enmarcados en las ciencias administrativas, en este sentido los trabajos aquí presentados ofrecen un panorama estructural de la problemática empresarial y las soluciones que coadyuvan en el mejoramiento de las organizaciones. Comentar que en un entorno globalizado como el que se vive actualmente, el manejo eficiente de la información marca la pauta para identificar nuevas capacidades organizacionales que repercuten en la generación de un nuevo conocimiento para las empresas; esto genera, a su vez, nuevos paradigmas a partir de las nuevas sociedades o mejor conocidas como las sociedades del conocimiento. El escenario con el cual se identifica a esta nueva era, es la tecnología de la información, la cual de forma constante evoluciona y transforma todos los ámbitos: económico, político, social, ambiental y de forma más importante el del conocimiento, en ese sentido, en años recientes se están empleando diversas técnicas para el tratamiento, manejo y análisis de la gran cantidad de datos

Prólogo

que constantemente se generan en las organizaciones, una de estas herramientas que analiza estos procesos se identifica como minería de datos. Los capítulos que integran esta obra pretenden servir como apoyo para el desarrollo de la investigación, ricos en aprendizaje, con un contenido sustancial en el manejo eficiente de la información y la aplicación en las áreas fundamentales y estratégicas de las organizaciones, todos ellos se sustentan en la aplicación que describe el ejercicio de estudios bibliométricos o de minería de datos que nos acercan al conocimiento. Los autores son investigadores con interés y preocupación por compartir conocimientos y recursos relacionados con los datos, de cómo transformarlos en información que a su vez permita obtener información útil en la toma de decisiones y los procesos propios de las organizaciones. En suma, mi más sincero reconocimiento a los autores por su esfuerzo y afectuosa felicitación por los resultados obtenidos. Dr. José Alfredo Leal Orduño Coordinador General del Programa de Mejoramiento del Profesorado (promep)

Introducción

a presente obra tiene por objetivo ofrecer a los investigadores y estudiantes de posgrado que por primera vez incursionan en la búsqueda de datos informáticos y tecnológicos, a utilizar herramientas automatizadas tales como los estudios bibliométricos y la minería de datos mediante una introducción clara, sencilla y general de estas técnicas. Es conveniente explicar por qué un nuevo libro de estas características. Durante nuestra experiencia como investigadores, observamos que durante el proceso de la investigación iniciamos la búsqueda de evidencia científica a través de obras escritos hasta con dos, tres o más años de antelación, por lo que es necesario avanzar más allá de la frontera del conocimiento que pueda emplearse principalmente en las discusiones que afectan a los temas decisivos de la regulación de la convivencia humana. A partir de esta preocupación, nació la idea de elaborar un texto que cumpliera con esas demandas. Así, la investigación que el lector tiene en sus manos, se propone iniciarlo en la explicación del uso de los estudios bibliométricos y de minería de datos. Era necesario elaborar un documento que contemplara los grandes cambios que está experimentando

Introducción

el uso de herramientas automatizadas y la obtención de información relevante que genere ventajas competitivas e innovación en las organizaciones. Con base en estas reflexiones, consideramos pertinente aclarar que las orientaciones presentadas en esta obra son ideas y recomendaciones para llevar a cabo la acción investigativa y con la finalidad de aportar elementos que puedan servir de ayuda para solucionar, o bien, disminuir el vacío existente de bibliografía que trate de temas frescos y actuales, partiendo principalmente de que no existen estudios e información suficiente, los autores incurrimos a aportar esta información tratada con un lenguaje fácil de entender para que el interesado pueda poner en práctica los conocimientos adquiridos y basada en cinco capítulos: El primer capítulo ofrece una explicación metodológica de la minería de datos en la gestión empresarial y la empleabilidad. En el segundo capítulo se estudia un panorama conceptual del tópico de Capital Humano. El tercer capítulo aborda la utilización de los estudios bibliométricos y la minería de datos en la gestión organizacional. En el cuarto capítulo se trata el estudio bibliométrico de las PyMes en México y América Latina y el quinto y último capítulo se refiere a la utilización de estas herramientas en un panorama internacional del desempeño empresarial y las ventajas competitivas sostenibles, todos los estudios basados en exploración cuantitativa de la producción científica sobre el tópico indexada en la base de datos del Institute for Scientific Information (ISI Web of Science). Deseamos por este conducto agradecer a todas las personas que directa o indirectamente hicieron aportaciones para concretar esta obra: en primer lugar a los miembros

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del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” que a través del intercambio de opiniones, reflexiones y participación conjunta contribuyeron a la publicación de este libro. Mención especial a la Coordinación General de promep de la Universidad Autónoma de Sinaloa, presidida actualmente por el Dr. José Alfredo Leal Orduño, por impulsar la investigación y aportar los recursos financieros necesarios para esta publicación. De igual manera nuestro agradecimiento a maestros investigadores de la Universidad Eafit de Medellín, Colombia; Universidad del Caribe; Universidad Autónoma de Ciudad Juárez; Universidad Nacional Autónoma de México; Universidad Autónoma de Tamaulipas; Universidad Autónoma del estado de México y de la Universidad Autónoma de Baja California, con los cuales intercambiamos información y de quienes se obtuvo valiosos consejos para la consecución de esta obra, con ellos se integró las Redes: estudios económicos- administrativos, y Contexto de las mipyme. Por último, se reconoce públicamente que la intención y pretensión con esta obra es con la finalidad que sea utilizada como un parteaguas para incrementar el conocimiento de estudiantes, profesores e investigadores.

capítulo i LA MINERÍA DE DATOS EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL Y LA EMPLEABILIDAD: FUNDAMENTOS Y PROCESOS INFORMÁTICOS IMPLICADOS

Dr. Inés Fernando Vega López Dr. Luis Alberto Guerra Chiquete Lic. Juan Antonio Ortiz Urías MC. Carlos Florentino Landeros Avilés Dr. Víctor Manuel Barraza Espinoza Resumen La selección de información relevante es crucial para la toma de decisiones por los volúmenes crecientes de información. En estas condiciones, es muy difícil gestionar y extraer el conocimiento útil, por lo que se hace necesario la aplicación de herramientas automatizadas para enfrentar el problema de selección de información que genere ventajas competitivas e innovación a las organizaciones. En ese sentido, este artículo muestra los resultados obtenidos bajo la aplicación de la minería de datos a documentos en el área de gestión empresarial ligados a la empleabilidad localizados en la base de datos de isi web of science en el periodo de 2005 al 2013. Los resultados identificaron cinco grupos cuyos tópicos fueron: Capital Humano, gestión de proyectos, administración de recursos humanos, formación de habilidades de autogestión y el mercado laboral. Con estos

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resultados, se puede concluir que la minería de datos es útil en la definición de líneas de investigación de frontera. Palabras Clave: Minería de datos, Tecnologías de la información, Gestión empresarial, Empleabilidad, k-means ++, gnu/Linux. Abstract The selection of relevant information is crucial for decision-making by increasing volumes of information. In these conditions it is very difficult to manage and extract useful knowledge, which necessitates the application of automated tools to address the problem of selecting information to generate competitive advantages and innovation tools to organizations. In that sense, this article shows the results obtained under the application of data mining to documents in the area of business management ligated to employability located in the database isi web of science in the period from 2005 to 2013. Results identified five groups whose topics were: Human Capital, project management, human resource management, self-management skills training and the labor market. With these results, it can be concluded that data mining is useful in defining border lines of research. Keywords. Data mining, information technology, business management, employability, k-means ++, gnu / Linux.

1. Introducción En la era del conocimiento el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (tic) facilitan la distribución y almacenamiento de documentos científicos por medio del internet en diferentes formatos y vías. Por ejemplo, a través de revistas científicas como Nature y Science; de casas editoras como Oxford University Press, Elsevier y McGraw-Hill entre otras; de consorcios de bases de datos entre los que se pueden destacar Web of Knowledge, Scopus y Springerlink. Lo

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anterior, es un conglomerado reducido de fuentes y formas en las que se agrupa la información científica en la web. A esta semilla base, se le suman miles de revistas científicas, cientos de casas editoras y cientos de compañías que administran y operan bases de datos. Dado el desarrollo y la dinámica actual de la ciencia, no es tarea fácil para los investigadores formular estrategias que les permitan identificar fuentes, recuperar y procesar documentos en la idea de generar resultados científicos de frontera que puedan formar parte de nuevos desarrollos e innovaciones. Se puede afirmar, que es el uso de la inteligencia técnica la que permite alcanzar los mejores resultados cuando es necesario enfrentarse a volúmenes de información que crecen exponencialmente, y con componentes cada vez más multidisciplinarios y complejos. La era de la información se caracteriza por la disposición de información en abundancia, en donde la ciencia así como la industria, incluso el mismo gobierno, tiene que enfrentar el reto de manipular montañas de datos en la búsqueda de la selección de información valiosa o relevante. Para dar una idea de la cantidad de información que se encuentra publicada en documentos escritos en lenguaje natural, la International Stardard Book Number (isbn) dio a conocer que en el 2013 el sector editorial español publicó 80,206 libros, de los cuales 20,402 son libros digitales (isbn, 2013). Una de las características más importantes de la sociedad moderna es el papel clave que la información desempeña en los procesos de toma de decisiones. Gran parte de esta información existe en forma textual en libros, periódicos y artículos. La posibilidad real de acceso a todo este conocimiento depende de las competencias y habilidades de los usuarios para realizar las operaciones pertinentes en relación con la

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información. Por ejemplo: buscar y recuperar información de frontera, comparar fuentes de información y resumir grandes conjuntos de información. La ciencia de la información ha desarrollado una rama de la minería de datos denominada minería de textos que es una herramienta para automatizar el proceso de extracción de conocimientos aplicando las metodologías de minería de datos (Rocha-Blanco, 2009). Para este trabajo, se utilizan herramientas de software de minería de datos que proporciona gnu/Linux, siendo este un sistema operativo patrocinado por la Fundación para el Software Libre (Free Software Foundation). El software referido, parte de conjuntos textuales con información no estructurada y transforma éstos mediante procesos de minería de datos en formas vectoriales estructuradas. Los resultados de esta transformación permiten dilucidar relaciones de similitud textual entre los documentos originales así como también permiten una visión panorámica de la estructura conceptual sobre la que emergen los textos analizados.

2. Descripción del problema La selección de información relevante es crucial para la toma de decisiones. Gran parte de esta información se encuentra en forma de documentos físicos o archivos digitales, por lo que hacer una revisión manual de todos los documentos relacionados al tema de interés es complicado. Se estima que un 80% de la información estratégica no se encuentra estructurada, haciendo necesario el uso de la inteligencia técnica para analizar esta información y extraer conocimiento

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útil que genere ventajas competitivas e innovación (EzquerMatallana & Castellano-Delgado, 2010). La generación de capital intelectual a partir de información que llega a las organizaciones de forma masiva y automatizada no es una tarea sencilla. Ante estos enormes volúmenes de información no estructurada que almacenan los repositorios documentales, se necesitan sistemas automatizados que permitan extraer conocimiento a partir de ella (Cobo-Ortega et al., 2009). Muchas organizaciones han invertido en tecnologías para minería de datos estructurados procedentes de sus bases de datos y sistemas transaccionales. Sin embargo, son pocas las empresas que han intentado capitalizar sus datos no estructurados o semiestructurados a fin de realizar un análisis que les permita extraer la información relevante de un conjunto de documentos textuales (Castillo- Zayas & Leiva-Mederos, 2007; Pérez-Abelleira & Cardoso, 2010).

2.1 Minería de datos y Minería de textos La minería de datos se enfoca en el procesamiento de información almacenada en bases de datos. A causa de esto, sus métodos consideran solamente información estructurada, pero se deja por un lado otros tipos de información como la contenida en documentos de texto sin estructura. Como consecuencia de esta situación, varias de las tareas de minería de datos se tornan complejas al momento de trabajar con documentos de texto. Por ello surge la minería de texto (Manuel Montes-Gómez, 2005). La minería de texto es un área de la investigación en expansión y que ha tenido un impacto significativo en los

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sistemas de información en el procesamiento y análisis de los datos textuales. La tarea inicial de la minería de textos es la de transformar datos textuales a un formato numérico vectorial para su posterior análisis, es decir, convertir datos textuales no estructurados a información estructurada. En una etapa posterior, se aplican técnicas de minería de datos las cuales permiten construir estadísticas y vínculos entre los documentos originales, y así permitir la extracción de conocimiento de frontera (Miner et al., 2012). En general, la minería de texto tradicional se basa en la ocurrencia de términos comunes entre documentos para proporcionar medidas de similitud que se pueden utilizar para agrupar documentos. Mientras mayor sea el número de palabras que compartan los documentos, mayor es la probabilidad de que discuten una misma temática, además, la minería de textos puede reducir una gran cantidad de datos a un subconjunto significativamente menor, este subconjunto es aún demasiado grande para un análisis de forma manual por lo que es difícil procesar toda la información, comprenderla, detectar patrones y extraer conclusiones. La Aplicación de técnicas de minería de texto permiten extraer la información relevante de un conjunto de documentos textuales y compararlos de forma automática, clasificarlos, y agruparlos y organizarlos según su contenido (Castillo-Zayas & Leiva-Mederos, 2007; Pérez-Abelleira & Cardoso, 2010). El objetivo de la minería de texto es el procesamiento, búsqueda y descubrimiento de patrones en una colección de documentos de textos (Aggarwal & Zhai, 2012; Berry & Kogan, 2010).

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2.2 Objetivos El presente capítulo tiene como propósito principal presentar los fundamentos de la minería de textos, así como desarrollar una explicación sobre el conjunto de pasos y procedimientos informáticos propios de la minería de textos. Se persigue también, mostrar las bondades de estas técnicas mediante el seguimiento de un estudio de caso, haciendo énfasis en los resultados del proceso más que en los resultados finales, aun cuando, se presentan también algunos resultados finales que destacan.

3. Marco Referencial Gracias a la tecnología computacional es posible almacenar grandes volúmenes de información de manera automática en una base de datos, que pueden tener una estructura definida, o en forma textual sin estructura. La minería de datos, es una herramienta útil para la extracción de información a partir de un conjunto extenso de datos (Molero-Castillo, 2008). Una de las tareas de la minería de datos para construir modelos de agrupamiento (clustering), para lo cual evalúan similitudes entre los datos para representarlos en un pequeño número de grupos. Existen diversas técnicas de agrupamiento, por ejemplo; Bietápico, k-means y redes de Kohonen (Molero-Castillo, 2008). La minería de datos es parte de un proceso más amplio cuyo objetivo es el descubrimiento de conocimiento en bases de datos conocido por su nombre en inglés como Knowledge Discovery in Databases (kdd) (Bendoly, 2003; Lara-Torralbo, 2010).

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En este capítulo se aborda la técnica de agrupamiento k-means ++ que emplea diversos métodos de cálculos de distancias para la formación de grupos. También se analiza el proceso de descubrimiento de conocimiento y se abordan las diferentes etapas de este proceso. r r r r r

Fase de integración y recopilación Fase de selección, limpieza y transformación Fase de minería de datos Fase de evaluación e interpretación Fase de difusión, uso y monitorización.

3.1 Introducción a la minería de datos La minería de datos se está convirtiendo en un campo de rápido crecimiento y de interés para la comunidad científica mundial, debido a que la minería de datos permite a los investigadores ir más allá de las consultas de datos y presentación de informes simples. El conocimiento extraído por medio de la minería de datos se ha utilizado en distintas áreas en la toma de decisiones (Witten, Frank & Hall, 2011). Es importante mencionar que no existe un método de minería de datos específico que pueda proporcionar la mejor solución, sino que son combinaciones de diferentes métodos que pueden producir mejores resultados (Stockton, Khalil & Mukhongo, 2013).

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3.2 Definición de minería de datos La minería de datos se define como el proceso de descubrimiento de nueva correlación significativa, patrones y tendencias ocultas en grandes cantidades de información almacenada en bases de datos, utilizando estadística, aprendizaje automático, la inteligencia artificial (ia) y técnicas de visualización de datos (Sumathi & Sivanandam, 2006). Una definición complementaria a la anterior la proponen Fayyad, Piatetsky-Shapiro y Smyth (1996): La minería de datos es una sub-disciplina de la informática con miras a la interpretación automática de grandes conjuntos de datos y se describe como el proceso no trivial de identificación de información válida, nueva, y potencialmente útil, y en última instancia permite la definición de patrones comprensibles de esos datos.

A medida que la cantidad de datos crece, se vuelve más y más difícil para los seres humanos el gestionar y extraer el conocimiento útil. Esto apunta a la necesidad creciente de herramientas automatizadas para enfrentar el problema de selección de información. El proceso puede ser automatizado o semi-automatizado. Los patrones que se obtienen mediante minería de datos se representan en términos de estructuras que pueden ser analizadas para apoyar en la toma de decisiones (Witten et al., 2011).

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3.3 Aplicación La minería de datos puede llevarse a cabo sobre cualquier tipo de información, siempre y cuando sea esta significativa para una aplicación de destino, como por ejemplo aquella proveniente de transacciones empresariales y otros tipos. Entre estos conjuntos se pueden incluir aquellos relacionados con el tiempo, secuenciales, flujos, temporales, espaciales, de textos, multimedia, gráficos, de redes y de la Web. Algunas formas de captación de datos provienen de equipos médicos, de ingeniería y otros que se obtienen por equipos en forma automatizada con objetivos diversos (Han, Kamber & Pei, 2012). La información propia para hacer una aplicación de estas técnicas puede encontrarse en repositorios de almacenamiento a largo plazo y ser de múltiples fuentes, organizada con el fin de facilitar la toma de decisiones de gestión. Estos sistemas de almacenamiento poseen un esquema unificado y proporcionan capacidades de análisis multidimensionales (Han et al., 2012). La minería de datos se utiliza en diferentes campos de la ciencia. En el área de la gestión empresarial se ha aplicado en finanzas, análisis de mercados, gestión de procesos de negocios, ventajas competitivas, conocimiento del consumidor, apoyo en la toma de decisiones, comercio en línea (e-commerce), análisis de riesgo, gestión de capital humano, inteligencia estratégica y en el análisis de pequeños y medianos negocios, entre otros muchos tópicos. Para todas estas aplicaciones se ha hecho uso de las técnicas de minería de datos con apoyo de los programas computacionales, los cuales permiten obtener los resultados sin necesidad de aprender el desarrollo matemático de los algoritmos que

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están incorporados en los procedimientos (Pérez- López & Santin-González, 2007). Cabe mencionar que el desarrollo de sistemas computacionales para la aplicación de minería de datos no es una tarea fácil, en gran parte debido a la complejidad de los procesos de desarrollo y algoritmos implementados. Entender lo que se va a construir y cómo construirlo es un proceso de descubrimiento impulsado por la necesidad de analizar y sintetizar grandes cantidades de datos. La minería de datos permite a los investigadores entender por qué las cosas suceden, lo que puede suceder en el futuro y sus implicaciones en la sociedad (Florin, 2011).

3.4 El proceso de extracción de conocimiento Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (kdd, por sus siglas en inglés) es el proceso de extracción de información significativa, previamente desconocida, y potencialmente útil a partir de grandes volúmenes de datos (Bendoly, 2003; Romei & Turini, 2011). La minería de datos es el proceso de descubrir patrones interesantes en cantidades masivas de datos. Como todos los procesos de descubrimiento de conocimiento, por lo general implica la integración y recopilación; selección, limpieza, y transformación de datos; minería de datos; evaluación e interpretación; difusión, monitorización, y presentación del conocimiento para su uso en la mejora del desempeño de los usuarios finales (Figura 3.1). Además, el proceso de descubrimiento del conocimiento incorpora un número importante

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de diferentes técnicas, y aborda problemáticas diversas (Han et al., 2012; Pérez-López & Santin-González, 2007). Figura 3.1 Fases del proceso de minería de datos. Fase de integración y recopilación

Fase de selección, limpieza y transformación

Fase de minería de datos

Fase de evaluación e interpretación

Fase de difusión, uso y monitorización

Fuente: Elaboración propia (2014).

3.4.1 Fase de integración y recopilación El proceso de extracción de conocimiento a partir de bases de datos comienza con la integración y recopilación de los datos, involucra la identificación de la información a capturar y la información a considerar (Figura 3.2). A partir de estos datos iniciales de que se dispone, son estos los que determinaran que las fases sucesivas sean capaces de extraer conocimiento válido y útil a partir de la información original. Generalmente, la información que se requiere investigar sobre una cierta temática se encuentra en bases de datos. La disponibilidad de grandes volúmenes de información en esta fase conduce a la necesidad de usar técnicas de depuración para la selección de datos (Pérez-López & Santin-González, 2007).

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Figura 3.2 Diagrama de Integración de los datos. A B

Almacén de datos

C Fuente: Elaboración propia (2014).

3.4.2 Fase de selección, limpieza y transformación En esta fase se seleccionan aquella muestra de datos que serán utilizados, sobre los cuales se realizara el descubrimiento. Se eliminan la mayoría de los valores erróneos e inconsistentes, también se pueden utilizar herramientas de consultas, herramientas estadísticas y técnicas de análisis exploratorio de datos como los histogramas y los diagramas de caja, que ayudan a detectar datos que se podrían considerar anormales o que no son representativos del conjunto de datos, aplicando técnicas de filtrado de la información, reemplazar valores mediante técnicas y transformando datos continuos en discretos (Figura 3.3). Entre las técnicas avanzadas de transformación se encuentran las de reducción y aumento de dimensión (Pérez-López & Santin-González, 2007).

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Figura 3.3 Esquema para la selección, limpieza y transformación de datos. x

Fuente: Elaboración propia (2014).

3.4.2.1 Determinación de zonas nucleares de información Según Zipf (1949), toda documentación escrita muestra siempre sesgos importantes, algunos términos son muy usuales y algunos otros tienen poco uso, de tal forma que es posible establecer una distribución a partir de sus frecuencias. En esta distribución, es posible determinar el punto en el cual los términos que por su frecuencia resultan poco significativos en el conjunto. La parte útil de la distribución se denomina núcleo. Para medir el nivel de concentración de una distribución de frecuencia y determinar su zona nuclear se ha utilizado la propuesta de desarrollada por Egghe, L. y Rousseau, R. (2002), Los principales elementos que la conforman son: la teoría de conjuntos difusos, la curva de Lorenz y el índice de concentración Gini (Lorenz, 1905) y medidas de centralidad. Este ejercicio tiene como fin el de excluir toda aquella información que por su frecuencia no resulta significativa en el conjunto global de análisis.

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3.4.3 Fase de minería de datos La etapa minería de datos, abarca extracción del conocimiento en bases de datos por medio de diferentes procesos que permiten identificar en forma óptima, estructuras y patrones que subyacen en grandes conjuntos de información proporcionados por estas fuentes. Una vez seleccionados los datos que son de interés, se puede decidir qué tipo de patrón quiere descubrir. El tipo de conocimiento que se desea extraer va a marcar claramente la técnica a utilizar (clasificar, agrupar, clustering, etcétera). La minería de datos intenta obtener patrones a partir de la información recopilada y seleccionada, además decidir si los modelos obtenidos son útiles o no. Esta fase se utiliza para el análisis de la información en base de datos. Se lleva a cabo a partir del desarrollo de modelos predictivos, descriptivos y mediante el análisis estadístico (Pérez-López & SantinGonzález, 2007).

3.4.4 Fase de evaluación e interpretación Para seleccionar y validar los modelos es necesario aplicar una nueva etapa de evaluación e interpretación. Esta etapa se encarga de analizar los modelos seleccionados para la aplicación de las técnicas de minería de datos. Una primera opción utiliza el propio conjunto de datos del experimento como referencia para valorar la calidad del modelo. Consecuentemente, una segunda opción sería poner a prueba los modelos sobre un conjunto de datos diferente al

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conjunto. En esta fase se utilizan herramientas estadísticas y de visualización (Pérez-López & Santin-González, 2007).

3.4.5 Fase de difusión, uso y monitorización Esta última fase consiste en la difusión y uso del conocimiento derivado de las técnicas de minería de datos a través de los modelos correspondientes. El modelo puede tener muchos usuarios por lo que es necesario que se distribuya y se comunique a los posibles usuarios, con lo que puede requerir presentar los resultados de la manera más comprensible posible. En esta fase se utilizan herramientas de visualización, presentación y transformación de datos (Pérez-López & Santin-González, 2007).

3.5 Método de agrupamiento K-Means ++ El método k-means ++ de clustering es una técnica frecuentemente utilizada, cuyo objetivo es dividir un conjunto de n elementos en k grupos. El algoritmo k-means ++ inicia seleccionando k valores iniciales o semillas que pertenecen a un conjunto n de datos. Estos valores iniciales son seleccionados sea D(x), se designa la distancia más corta desde un punto de datos x más cercanos al centro, y estos son los elementos que conforman al grupo. A continuación se define el algoritmo k-means ++ (Arthur & Vassilvitskii, 2007).

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r Se elige un centroide inicial c1 de manera aleatoria. r Se selecciona el siguiente centroide ci, ci = x’ ∈ X con probabilidad de D(xt)2 Σx XD(x)2

r Se repite el paso anterior hasta haber seleccionado los k centroides.

3.5.1 Distancia euclidiana Esta función se utiliza para medir la distancia entre dos puntos en el espacio multidimensional. La distancia euclidiana mide la distancia que hay de un punto A a un punto B en línea recta. El resultado de aplicar distancia euclidiana entre dos puntos oscila entre cero e infinito. Entre más lejano este el valor de cero de la distancia, esto indica que los puntos son mayormente diferentes, de lo contrario si el valor se acerca a cero, indica que son más semejantes (Álvarez Carrillo, Vega-López & Fernández-González, (2007). La ecuación de la distancia euclidiana es la siguiente: f (A, B)= √Σ =1(xj –yj)2 t j

3.5.2 Distancia coseno Esta función se utiliza para medir el ángulo entre dos vectores en el espacio vectorial. El ángulo formado entre dos vectores indica la distancia existente entre el vector A con respecto al vector B. el resultado de aplicar la función coseno entre dos vectores es de cero a uno, donde cero, indica que son en su totalidad diferentes y uno indica que son totalmente

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iguales. En la aplicación de la técnica de clustering k-means ++, coseno resulta ser la mejor opción para medir la relación de semejanza aplicada a los contenidos de los documentos, en comparación con la distancia Euclidiana. Esta medida de similitud arroja un número positivo que expresa el “grado’’ de similitud entre conjuntos (Egghe & Michel, 2002). En el documento de Egghe y Michel (2002), se planea el cálculo de este indicador de similitud en función de su expresión en álgebra de conjuntos. La función coseno: Cos(A,B)=

|A∩B| √|A|x|B|

donde A y B son los elementos a comparar. Una formulación más propia para efectos de la programación de estos indicadores la proporciona (Yoshida, Shida & Kindo, (2001). El formato esta dado en términos de operaciones aritméticas simples. A continuación se presenta el coeficiente de similitud coseno: T

σ(itemx , item y)=

Σ xj . yj

√

j=1 T

Σ x2 × Σ y2

j=1

A partir del análisis de las formulaciones anteriores se seleccionó la propuesta de Salton (1983), ya que en el cálculo de la similitud no influyen los tamaños de los subconjuntos a cotejar ni tampoco la existencia de valores nulos en los vectores asociados a los términos que se comparan.

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4. Implementación El objetivo de este apartado es el de describir la secuencia de las actividades necesarias para lograr la implementación del análisis y tratamiento de los datos. Se describen aquí las herramientas utilizadas para el procesamiento y reestructuración de los documentos, los cuales se representan en forma numérica a través de la programación de algoritmos diseñados para la transformación de archivos de texto en vectores de palabras y cadenas de palabras, con el propósito de reducir al máximo las grandes cantidades de información textual, que se encuentran en los proyectos de investigación, a una forma depurada de cadenas de palabras de interés científico (conceptos o palabras clave), utilizando como entorno de desarrollo el sistema operativo gnu/Linux (Stallman, 2014b).

4.1 Entorno Linux Los sistemas operativos gnu/Linux se construyen a partir de un conjunto de aplicaciones, bibliotecas y herramientas de programación que conforman programas tipo software libre, también cuenta con programas como GNU C/C++ (Stallman, 2014a) que es uno de los mejores compiladores, además incluye un gran número de comandos, y un intérprete de los mismos, mejor conocido como Shell, el cual se encarga de interpretar las órdenes o comandos que el usuario mande al sistema y traducirlas a instrucciones que el sistema operativo entienda. Se pueden utilizar los comandos para manipular documentos de texto, de acuerdo al estándar posix

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(Portable Operating System Interface para unix) (Beyer, 2005) la sintaxis de los comandos en gnu/Linux es la siguiente: $>[Comando] [Opciones] [Argumentos] También se pueden crear archivos compuestos por comandos, que el Shell irá leyendo y ejecutando cada línea, estos archivos se conocen como scripts o Shell scripts. Una línea puede contener una o varias instrucción siempre y cuando este separadas con un “, ”, “&&” o “||”, que son los equivalentes a un salto de línea. Para esto es necesario que el Shell script tenga los permisos correspondientes para ser ejecutado. Un ejemplo de Shell Script se muestra en la Figura 4.1. Figura 4.1 Rutina ejemplo de Shell Script. 1 2 3 4 5 6 7 8

#!/bin/bash #condición para ingresar únicamente dos parámetros if [ $# -ne 2 ]; then echo “Numero de argumentos inválidos” exit fi #muestra las n líneas head -$2 $1

Fuente: Elaboración propia (2014).

4.2 Pre-procesamiento de datos La gran cantidad de dispositivos informáticos permiten el almacenamiento de información digital, su distribución y su uso en la comunicación, a dado lugar a un aumento en

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la necesidad de sistemas y algoritmos capaces de aplicar las técnicas de minería de datos en archivos de texto. Se pueden encontrar algoritmos que son utilizados para implementar sistemas automatizados de clasificación de documentos. Muchas de estas técnicas se basan en la identificación automática de patrones dentro del contenido de estos, que permite la clasificación directa de los mismos. Por lo tanto, el desarrollo de técnicas de minería sobre datos textuales cuya estructura no se encuentra definida se ha vuelto muy importante tanto en el mundo académico como en la industria (Berry & Kogan, 2010; Rocha-Blanco, 2009). En este capítulo se presentan dos etapas; a) procesamiento y estructuración de los documentos y b) de minería de datos que consiste en la clasificación y extracción de información. La aplicación de tareas de minería de datos a documentos de texto sin estructura, consiste en identificar relaciones y modelos de la información para la clasificación de registros concernientes a temáticas similares y extraer las frases claves más representativas por cada grupo. Para la aplicación de tareas de minería de datos es necesario un proceso de estructuración de los datos que consiste en la trasformación de los documentos a un tipo de representación estructurada o semi-estructurada que facilite su posterior análisis. Esta representación se forma por la ocurrencia de frases dentro de su contenido temático. El proceso y estructuración de los documentos científicos para la aplicación de tareas de minería de textos consta de diez pre-procesos que permiten estructurar los registros como se muestra en la Tabla 4.1.

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Tabla 4.1 Proceso de estructuración de documento textuales y tarea de minería de datos. Proceso de estructuración de documentos textuales 1) Conversión de pdf a formato ascii. 2) Limpieza de datos.

3) Generar listado de frecuencia.

Tarea de minería de datos 8) 9)

Creación de grupos “clustering” mediante técnicas de k-means. Identificación de cadenas más representativas por grupo en base a frecuencia.

10) Identificación de documentos prioritarios en función de su centralidad.

4) Aplicar stop words. 5) Aplicar go words. 6) Eliminar frases con aparición en un solo artículo. 7) Identificar zonas nucleares y de exclusión en las distribuciones de frecuencias de las cadenas de palabras. Fuente: Elaboración propia (2014).

Los primeros siete puntos conforman la etapa de estructuración. Los tres últimos puntos señalan tareas que realiza el software de k-means ++. La octava tarea es la creación de grupos conformados semánticamente más semejantes entre sí; la novena tarea es la selección de cadenas de texto representativas por cada grupo, que consiste en extraer las aquellas que aparecen con más frecuencia en los textos que conforman cada grupo; la décima tarea es identificar los que tienen mayor prioridad en función de su centralidad.

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4.3. Proceso de estructuración de documentos textuales 4.3.1 Conversión de pdf a formato ascii Para facilitar el procesamiento del contenido de los documentos científicos es necesario convertirlos a un formato ascii, esto se realiza mediante una instrucción que es interpretada por el Shell de Linux, donde se indica la ruta científica en formato pdf y la ruta y nombre del registro resultante de la conversión dando como resultado un archivo en formato ascii. El comando utilizado para la conversión es el siguiente: $> pdftotext -layout [archivo.pdf] [archivo.txt]

4.3.2 Limpieza de datos La limpieza de datos consiste en la revisión de cada uno de los documentos en formato ascii y eliminación de forma manual de las partes que no sean representativas del contenido temático como lo son: encabezados, pies de páginas, referencias, partes del texto en diferente idioma, entre otras. Y de forma automatizada se eliminaron todos los caracteres que no pertenecen al alfabeto [a-z] como lo son: puntos, comas, guiones, apostrofes, signos, comillas entre otros más. Y de forma automatizada se eliminaron todos los caracteres que no pertenecen al alfabeto [a-z] como lo son: puntos, comas, guiones, apostrofes, signos, comillas entre otros más.

the education education the of higher it municipality the of

at vocational higher at institutions european when the in authors

410 101 99 99 88 77 76 76 76 52

990 829 814 669 612 509 493 480 370 366

of in there education the the higher the it teaching

time training the of education area to assignment of ranking

the of and to education it or students an not

same and and beginning higher education comes of number the

191488 130523 112542 85493 17617 15561 14822 13160 12746 12615

Fuente: Elaboración propia (2014).

the the education market with a of people own social

of in higher labour associated have university young their and

26749 19582 5065 1463 1025 1018 1011 976 974 971

higher higher is and labour quality education university is and

education education a training market oh institutions of not learning

Tabla 4.2 Representación de los listados de frecuencia de una, dos, tres y cuatro palabras.

42 La minería de datos en la gestión empresarial...

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4.3.3 Generar listado de frecuencia Consiste en generar cuatro listados de frecuencia del total de los documentos científicos: listados de una, dos, tres y cuatro palabras, como se muestran en la Tabla 4.2. Los diagramas de flujo para la creación de los listados de frecuencia se presentan en las Figuras 4.4, 4.5, 4.6 y 4.7. Los listados están compuestos por todas las palabras diferentes encontradas en el total de los documentos científicos bajo análisis y su frecuencia de aparición. Los términos de una, dos, tres y cuatro palabras consecutivas así como sus respectivas frecuencias, se identifican en sendos listados (Tabla 4.2).

4.3.4 Aplicar stop words Consiste en reducir la cantidad de frases en los listados de dos, tres y cuatro palabras consecutivas, a partir de un conjunto de palabras denominado stop words (Manning, Raghavan & Schütze, 2009). Donde se busca la eliminación de frases que no tienen significado semántico porque inician y/o terminan con un stop word, lo que puede representar una parte significativa del contenido de los documentos científicos. El conjunto de stop words en su mayoría se compone de los artículos, preposiciones y conjunciones. El proceso se ilustra en la Figura 4.8.

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4.3.5 Aplicar go words Este pre-proceso es similar a la aplicación de stop words ya que parte de un conjunto de palabras denominada go words y se busca reducir de manera significativa las frases contenidas en los listados de frecuencias de dos, tres y cuatro palabras. A diferencia del conjunto de palabras stop words, las go words se conforman por las palabras de mayor relevancia de acuerdo al contenido temático de los documentos científicos. Este pre-proceso consiste en la selección de frases inclusivas o de interés las cuales se componen por al menos una palabra go word. La descripción de la aplicación del proceso de go words se presenta en la Figura 4.9. Además con participación de los investigadores en esta etapa es de vital importancia ya que se encargaran de evaluar la pertinencia de las frases resultantes en cuanto si éstas son representativas de la estructura del tópico analizado.

4.3.6 Eliminar frases con aparición en un solo artículo Pre-proceso encargado de eliminar las frases de dos, tres y cuatro palabras que únicamente aparecen en un documento científico por lo que no son representativas en relación al conjunto de documentos, estas frases son en su mayoría compuestas, sin significado semántico o errores sintácticos. Para la identificación de frases que solo aparecen en un documento científico es necesario generar tres listados de frecuencias que indiquen en cuantos documentos se utilizan las frases de dos, tres y cuatro palabras como se describe en las Figuras 4.10, 4.11 y 4.12.

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Figura 4.1 Diagrama de bloques del proceso de identificación de zonas nucleares y de exclusión. Tx=

Ty=

Σ Xi

i=1

Σ Yi

i=1

en igual al número de elementos de agrupación en la categoria i es igual al número de cadenas en la categoria i es igual al número de categorias

Xi Pxi= Tx

Cálculos Iniciales

Pyi= XTyi

Σ (Px * Py i

i=0

)– i+1

Σ (Py *Px i

i=0

)

i+1

Gn=G G1=1 Rango= G1–G2 K= n

K> 0

Cálculos iterativos

Gk=

Σ (Px * Py

i=0

)– i+1

GEk= Gk–G1 Rango Pyk=0 K=K–1

Fuente: Elaboración propia (2014).

Buscar | GEi > 0.65

Σ (Py *Px i=0

)

i+1

Definir núcleo

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4.3.7 Identificar zonas nucleares y de exclusiรณn en las distribuciones de frecuencias de las cadenas de palabras Por problemas de espacio, las rutinas de cรณmputo para este caso, se describen mediante el diagrama de bloques que se presenta en la Figura 4.2. Este diagrama de bloques, sirve para sintetizar en forma amplia las operaciones y la conectividad de los procesos generales y no incluye detalles. La finalidad de este proceso es la identificaciรณn de la frecuencia en la cual cada distribuciรณn de las cadenas de palabras deja de ser nuclear, permite eliminar aquellas cadenas de palabras, que por su frecuencia, no resultan significativas en el contexto general de la distribuciรณn, por tanto, poco aportan al anรกlisis del tรณpico. Tomando como referencia los resultados obtenidos en el trabajo publicado por Ovalles-Toledo, Armenta-Lรณpez y otros (2013). Los valores asociados al proceso de identificaciรณn de zonas nucleares se presentan en la Tabla 4.3. Las curvas de Lorenz del mismo proceso se muestran en la Figura 4.3. Tabla 4.3 Valores del proceso de identificaciรณn de zonas nucleares. Variables

Cadena de palabras Dos palabras Tres palabras Cuatro palabras Coeficiente Gini inicial 0.444 0.229 0.104 Coeficiente Gini Estan0.956 0.956 higher darizado No nucleares (se eliminan) Frecuencias Frecuencias Frecuencias <16 <10 <8 Palabras que permanecen 6063 4258 2490 Porcentaje respecto 4.7 6.8 3.9 a la etapa anterior Fuente: Elaboraciรณn propia (2014).

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Figura 4.2 Curvas de Lorenz del proceso de identificación de zonas nucleares. Dos Palabras

% De Dos Palabras

30 20

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

% Categorías

10 0

Cuatro Palabras 100 90 80 70 60 50 40

% De Dos Palabras

30 20 10 0

Tres Palabras 100 90 80 70 60 50 40

% De Dos Palabras

100 90 80 70 60 50 40

30 20

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

% Categorías

10 0

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

% Categorías

Fuente: Elaboración propia (2014).

Dos datos son importantes de resaltar, el primero, es que mediante este proceso se eliminan más del 90% de las cadenas de palabras con respecto a la etapa anterior, lo cual redunda, en menor esfuerzo computacional y de análisis. Un segundo aspecto, y sólo a manera de hipótesis, es que a mayores valores del índice de concentración de Gini, menores son las frecuencias de exclusión, sin embargo, los porcentajes se mantienen.

4.4 Tarea de minería de datos 4.4.1 Creación de grupos “clustering” mediante técnicas de k-means Una de las tareas de la minería de datos es la creación de grupos de documentos científicos utilizando la metodología k-means ++ propuesto por Arthur & Vassilvitskii (2007) que consiste en generar criterios de similitud en función de distancias coseno. El agrupamiento de documentos es de acuerdo a su contenido y esto se realiza mediante la representación

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vectorial del total de los documentos científicos, es decir, cada documento es representado mediante un vector compuesto por las frases que componen la bolsa de palabras. El conjunto de todos los vectores constituyen un espacio vectorial formando una representación algebraica de los documentos textuales usada en minería de datos (Magerman, Van Looy & Song, 2010), como se ilustra en la Tabla 4.4. Como resultado del procesamiento de la matriz y la aplicación de k means ++ se obtienen k grupos conformados por los documentos más semejantes. El procedimiento para la creación de los vectores y de la matriz vectorial se describe en la Figura 4.13. Tabla 4.4 Frecuencia de aparición de las frases en los documentos (vista parcial) Documentos Base Bolsa de Doc Doc Doc Doc Doc Doc Doc Doc Doc Doc Palabras 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 human capital 109 54 22 1 22 50 decision making 1 4 187 social capital project management human resource 1 15 tax rate 10 firm performance 2 labor market resource management self efficacy 5 problem solving 2 3 team members job insecurity labor supply 2 42 dynamic capabilities

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1 1

Fuente: Elaboración propia (2014).

4.4.2 Identificación de cadenas más representativas por grupo en base a frecuencia La tarea de selección de frases representativas por cada grupo se encarga de extraer automáticamente frases de palabras frecuentemente usadas en el total documentos que conforman cada grupo. Son aquellas frases que aparecen en más documentos dentro del grupo al que pertenecen.

4.4.3 Identificación de documentos prioritarios en función de su centralidad La presente tarea consiste en priorizar documentos para abordar el análisis específico y detallado por grupo. La identificación de documentos prioritarios se fundamenta en la relación existente entre cada documento, y el peso que tienen en éste las frases de más frecuencia del grupo del que forma parte el documento. El criterio de orden es el de centralidad, es decir, de la distancia más cercana al centroide estadístico del grupo.

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Figura 4.3 Diagrama de flujo del proceso de creación de listados de frecuencia de una palabra. Inicio Leer archivo A Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Seleccionar cada palabra y colocarlas una en cada línea Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.4 Diagrama de flujo del proceso de creación de listados de frecuencia de frases de dos palabras. Inicio Leer archivo Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todos los posibles pares de palabras consecutivas Concatena el resultado en un Archivo A´ No

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.5 Diagrama de flujo del proceso de creación de listados de frecuencia de frases de tres palabras. Inicio Leer archivo Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todos las posibles traidas de palabras consecutivas Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.6 Diagrama de flujo del proceso de creación de listados de frecuencia de frases de cuatro palabras. Inicio Leer archivo Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todas los posibles pares cuartetos de palabras consecutivas Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.7 Diagrama de flujo del proceso de eliminación frases que inicien y/o terminen con stop word. Inicio Leer archivo A en lista de exclusión Eliminar las frases del "Listado de Frecuencia" que inicien con la Palabra A Eliminar las frases del "Listado de Frecuencia" que terminen con la Palabra A

¿Palabra A es la última palabra? Si Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.8 Diagrama de flujo del proceso de go words para la eliminación de frases de palabras. Inicio Leer palabra A en lista de inclusión Selecciona las frases del "Listado de Frecuencia" que contenga la Palabra A

¿Palabra A es la última palabra? Si Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.9 Diagrama de flujo para la creación del listado de frecuencia de documentos que utilizan frases de dos palabras. Inicio Leer archivo Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todos las posibles frases diferentes de dos palabras consecutivas Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el ultimo archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.10 Diagrama de flujo para la creación del listado de frecuencia de documentos que utilizan frases de tres palabras. Inicio Leer archivo Sustituir mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todas las posibles frases diferentes de tres palabras consecutivas Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el ultimo archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.11 Diagrama de flujo para la creación del listado de frecuencia de documentos que utilizan frases de cuatro palabras. Inicio Leer archivo Sustituir en Archivo A mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todas los posibles frases diferentes de cuatro palabras Concatena el resultado en un Archivo A´

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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Figura 4.12 Diagrama de flujo para la representación vectorial de los documentos científicos. Inicio Leer archivo Sustituir en Archivo A mayúsculas por minúsculas Eliminar todos los caracteres que no pertenezcan al alfabeto [a-z] Selecciona todas los posibles frases diferentes de dos palabras Selecciona todas los posibles frases diferentes de tres palabras Selecciona todas los posibles frases diferentes de cuatro palabras Genera la frecuencia de cada frase Redireccionar el resultado en un Archivo A´ Selecciona las líneas de A´ cuya frase se encuentre en Bolsa de palabras El resultado Concatena de forma horizontal en Archivo B

¿Archivo A es el último archivo? Si Generar la frecuencia de cada palabra en A´ Fin

Fuente: Elaboración propia (2014).

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5. Evaluación experimental 5.1 Resultados obtenidos y cobertura de objetivos Los procesos de Minería de Datos están diseñados para reducir la cantidad de datos, recuperando sólo la información mínima necesaria que tenga un impacto significativo en el tópico a tratar, para así centrar los análisis en la dirección correcta. La aplicación de las técnicas computacionales descritas en el cuerpo de este capítulo y la participación de los expertos en el tópico fue posible alcanzar una reducción significativa del volumen de información inicial. Resultan sólo 1,806 cadenas de palabras (Bag of Words) como representativas del tema, y fueron estas cadenas las que sirvieron de base para construir los vectores que representaron a los documentos para los cálculos computacionales de los procesos posteriores. Los resultados de este proceso se muestran en la Tabla 5.1. Por ejemplo al desarrollar un proceso de minería de datos cuyas bases fueron la gestión empresarial y la empleabilidad (Ovalles-Toledo et al., 2013), arrojaron como resultado 5 grupos.

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Tabla 5.1 Reducción de información por etapa en función de criterios técnicos y la participación de expertos. Etapa Inicial

Dos Tres palabras palabras

Cuatro palabras

Total

% res% respecto pecto a la etapa al inianterior cio

951,496 2,430,522 2,930,601 6,312,619

Stop Words 610,657

166,790

64,529

841,976

13.34 13.34

Núcleos

6,073

5,131

3,193

14,397

1.71

0.23

Go Words Bag of Words

3,352 839

2,448 486

1,980 481

7,780 1,806

54.04 23.21

0.12 0.03

*Participación directa e intensiva de los expertos en el tópico.

Fuente: Elaboración propia (2014).

En el primer grupo se destacan los conceptos-tópico: Capital Humano, toma de decisiones, ventajas competitivas, política impositiva y crecimiento económico, pequeños negocios y desempeño empresarial; en el segundo grupo: gestión de proyectos, habilidades de gestión, habilidades técnicas e información tecnológica; en el tercer grupo destacan: administración de recursos humanos, estrategias administrativas, prácticas administrativas y resolución de problemas; el cuarto grupo se relaciona con: formación de habilidades, auto eficiencia, auto gestión, trabajo en equipo y grupos de control; por último, en el quinto grupo sobresalen los temas: mercado laboral, sector público, habilidades de los trabajadores y evaluación del desempeño. En relación con los conjuntos de conceptos asociados a los grupos que se presentaron con anterioridad, se puede decir que cada uno de estos conceptos son de interés para la gestión empresarial, y pueden ser tópicos que generen líneas

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de trabajo investigativo. Estas líneas de trabajo, pueden estar compuestas por conceptos únicos, o por asociaciones de conceptos. Por ejemplo, como concepto aislado, es opción tomar como línea de investigación el capital humano o las ventajas competitivas, así como cualquiera de los tópicos anteriormente presentados. Como conceptos asociados, se pueden formar temas que toquen dos o más conceptos, por ejemplo, las ventajas competitivas y el mercado laboral, o la información tecnológica y la gestión de proyectos. Un segundo resultado asociado a los grupos, es una propuesta de priorización para abordar el análisis específico de documentos por grupo. Esta propuesta, tiene su fundamento en la relación existente entre cada documento, y el peso que tienen en éste las frases de más frecuencia del grupo del que forma parte el documento. El criterio de orden es el de centralidad, es decir, de la distancia más cercana al centroide estadístico del grupo. En la Tabla 5.2, a manera de ejemplo, se presentan los diez documentos prioritarios del Grupo 1. Tabla 5.2 Documentos prioritarios pertenecientes al Grupo 1 (Listado parcial). Grupo

Dist. Prioridad Centriode

0.053209

0.061407

Documento Wright, P. M. & G. C. McMahan (2011). “Exploring human capital: putting human back into strategic human resource management.” Human Resource Management Journal 21(2): 93-104. Parker, S. C. (2005). “Explaining regional variations in entrepreneurship as multiple occupational equilibria.” Journal of Regional Science 45(4): 829-850.

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0.067252

0.083054

0.09096

0.091139

0.092897

0.112911

0.113407

0.118015

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Fuente: Elaboración propia (2014).

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El tercer producto en relación con los grupos derivado de los resultados obtenidos, es la construcción de redes estructurales de conceptos asociados a los grupos. Lo anterior se logró obtener respondiendo a la siguiente pregunta: ¿Qué tan fuerte es la relación entre pares de conceptos a partir de su coincidencia en los documentos que les dieron origen? Se propuso para este caso, que deberían identificarse en la matriz base presentada en la Tabla 4.4, las veces que dos términos específicos aparecen en cada documento, y la suma de los valores mínimos, es la medida de vinculación entre estos dos conceptos. Esta red estructural simplificada que sólo conserva los términos y vínculos más importantes del Grupo 01, encabezada por el concepto capital humano. El gráfico correspondiente se presenta con aplicación en el Capítulo 2 de esta publicación. Por lo anterior, se puede establecer que este resultado arrojado por la minería de datos es una herramienta valiosa que puede contribuir en la definición de líneas de investigación con perfil de frontera.

5.2 Balance general de aportaciones proporcionadas por la minería de datos En este capítulo se ha presentado una visión general de la técnica de minería de datos en el área de la gestión empresarial y la empleabilidad. El presente documento nuestra en forma detallada los procesos y fundamentos que forman parte de esta aplicación de la minería de datos. Los procesos descritos en este trabajo, pueden ser de aplicación general, ya que mediante su uso se puede abordar cualquier tópico científico.

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Como resultado de esta aproximación, se presentan algunas consideraciones derivadas de los resultados obtenidos y de los procesos técnicos implicados. Estas puntualizaciones, se abordan en dos particularidades: en la primera se destaca la significancia de los resultados en función de la cobertura de objetivos así como el beneficio práctico de éstos. Por último, se ponen a disposición del lector, temas derivados de los resultados obtenidos, ya que resultan destacados desde la perspectiva de la gestión empresarial. Cabe subrayar, que el abordaje del problema de aplicación de la minería de datos por este grupo multidisciplinar, permitió aprendizajes compartidos, y esto generó la necesidad de mejoras del software, así como nuevos espacios de investigación que en un inicio no se encontraban en la perspectiva de los especialistas de la gestión empresarial. Es importante también mencionar, que al estar inmiscuidos de principio a fin los investigadores del área empresarial, no son ajenos a los resultados, y por tanto, los han valorado y aprovechado para el desarrollo de sus tareas académicas.

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capítulo ii PANORAMA CONCEPTUAL DEL TÓPICO CAPITAL HUMANO: MEDIANTE EL USO DE BIBLIOMETRÍA Y MINERÍA DE DATOS MC. Vicente Armenta López Dr. Francisco García Fernández Dr. Manuel Alejandro Ibarra Cisneros MC. Gregorio Guzmán Lares MC. Karina Azucena López Inda Resumen El uso de tecnologías para el análisis de grandes paquetes de datos permite generar nuevos conocimientos en algún tema específico, lo cual impacta en el crecimiento económico de las organizaciones que las utilizan, sin embargo, esto solo es posible mediante la intervención de su capital humano, el cual debe ser promovido al interior de organizaciones educativas y/o productivas. Por tanto, es necesario que el recurso humano desarrolle un conjunto de competencias que le permitan incrementar su empleabilidad y por ende su productividad en las organizaciones. Para lograr lo anterior, es urgente conocer más sobre la relación que el tópico de capital humano establece con otros conceptos asociados a él, y que se observan en las publicaciones científicas en la base de datos Web of Science, a partir de la revisión de dos estudios cuantitativos previos, uno bibliométrico y otro de minería de datos, realizados en el periodo 2005-2012. Palabras clave: Recurso humano, capital humano, competencias, empleabilidad, gestión. 71

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Abstract The use of technologies for analysis of large data packets can generate new knowledge on a specific topic, which impacts on the economic growth of the organizations that use them, however, this is only possible through the intervention of human capital, which must be promoted within educational organizations and / or productive. It is therefore necessary that the human resource develop a set of skills that allow you to increase their employability and thus their productivity in organizations. To achieve this, it is urgent to know more about the relationship that the topic of human capital provides to other concepts associated with it, and seen in scientific publications in the Web of Science database data from the review of two previous quantitative studies, one bibliometric and other data mining, conducted in 2005-2012. Keywords: Human resources, human capital, skills, employability, management.

1. Introducción y objetivo El análisis de documentos científicos por medio de tecnologías de la información permite generar conocimiento que puede ser utilizado para el crecimiento económico de las organizaciones, un elemento esencial en la teoría del conocimiento y productividad es el concepto de capital humano. Gates y Langevin (2010) consideran que los profesionales de recursos humanos pueden contribuir a crear o adaptar medidas estratégicas de capital humano (ch) y ponerlas en práctica en el sistema de medición del desempeño estratégico para mejorar el rendimiento de la empresa. El objetivo de este documento es determinar la asociación de términos como educación y empleo con el concepto de

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capital humano, para tener un marco referencial que permita estudiar el impacto y relación entre estas variables, permitiendo que la selección de documentos científicos sea más eficiente y lograr con ello investigaciones más específicas sobre el tema, por medio de la relación de resultados obtenidos en dos estudios1 previos realizados con técnicas de análisis cuantitativo de información, como son, el estudio bibliométrico y la minería de datos. La primera investigación es un estudio bibliométrico sobre gerencia en recursos humanos, el cual consiste en la exploración cuantitativa de la producción científica sobre el tópico indexada en la base de datos del Institute for Scientific Information (isi Web of Science) en el período 2005-2011. Este tipo de trabajos se han utilizado por Antelman (2004); De Arenas, Santillan-Rivero, Arenas y Valles (2003); Garfield (2004); Gu, (2004), y últimamente por Richard, Martínez y García (2011). La segunda investigación tuvo como objetivo construir una red de los conceptos de recursos humanos en relación con competencias y empleabilidad, a partir de la literatura sobre el tópico indexada en la base de datos Web of Science, por el periodo de 2005 a 2012. En donde, para el procesamiento de los documentos se desarrolló un software de minería de datos.

1 Estudios llevados a cabo por miembros y colaboradores del Cuerpo Académico en formación, “Gestión Estratégica”.

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2. Planteamiento del problema Las organizaciones generan grandes cantidades de datos, que para ser analizadas se requiere utilizar las tecnologías de la información. También, como producto de investigación se obtiene un número considerable de documentos en ciertos temas de estudio, que se hace imposible revisarlos en su totalidad sin la ayuda de la tecnología. Así que para generar nuevo conocimiento es necesario utilizar estrategias apropiadas. Esta investigación se sustenta en un estudio bibliométrico, el cual consistió en la exploración cuantitativa de documentos publicados sobre la gerencia de recursos humanos, la cual se hizo con una búsqueda en Thomson Reuters; esta base de datos académicos se encuentra en la biblioteca virtual de la Universidad Autónoma de Sinaloa; cabe mencionar, que la bibliometría es la ciencia que permite el análisis cuantitativo de la producción científica a través de la literatura, estudiando la naturaleza y el curso de una disciplina científica (Wallin, 2005). Los trabajos pioneros sobre la bibliometría son los realizados por Lotka (1926); Bradford (1934) y Zipf (1949). El segundo estudio revisado pretendió contribuir a la definición de un panorama amplio de lo que la literatura científica reporta a nivel mundial sobre el desarrollo de las habilidades de los recursos humanos y su relación con la empleabilidad, de igual forma, la relación de estos dos elementos y su contribución en la competitividad de las organizaciones. Toda esta literatura se sometió a un proceso tecnológico de minería de datos para determinar las cadenas de palabras que contribuyen con su significado a la conformación de una red conceptual que definen un panorama general sobre el tópico.

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La minería de datos, es una sub-disciplina de la informática con miras a la interpretación automática de grandes conjuntos de datos y se describe como el proceso no trivial de identificación de información válida, nueva, y potencialmente útil, y en última instancia permite la definición de patrones comprensibles de esos datos (Fayyad, Smyth & Piatetsky-Shapiro, 1996). La elección de la herramienta de minería de datos debe estar basada en el dominio de su aplicación y sus características compatibles. Algunas aplicaciones pueden requerir solo de una función de minería de datos, mientras que otras pueden requerir de más de una, Liu y Shih (2005). En el área administrativa, la aplicación de la minería de datos se ha desarrollado para una amplia variedad de dominios, incluyendo marketing, banca, la producción fabril y la asistencia sanitaria. Sin embargo, en base a los artículos científicos encontrados en base de datos Web of Science con respecto la aplicación de la minería de datos en la función de recursos humanos es muy incipiente, se está desperdiciando la ventaja competitiva que puede proporcionar a una organización el aprovechar el potencial de los grandes archivos de datos que las empresas poseen, el proceso de descubrir patrones interesantes en sus base de datos permitiría a las organizaciones tomar decisiones más eficientes (Bose & Mahapatra, 2001). A través de la minería de datos se logra una mejor gestión de los números y el descubrimiento de patrones en los datos, con esto, los administradores de recursos humanos pueden generar información eficiente para la toma de decisiones y lograr beneficios para sus empresas. Los encargados de funciones directivas tienen que familiarizarse más con las

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técnicas de minería de datos, porque la información no va a reducir la velocidad, disminuir el volumen, o más claro o más fácil de entender cualquier momento en el futuro. Tampoco los competidores pueden quedarse de brazos cruzados y no hacer caso de los beneficios de esta herramienta. Las empresas están buscando la manera de hacer frente al entorno cambiante de los negocios, y la minería de datos puede ayudarles a tener éxito en contra de la competencia feroz, digerir volúmenes de datos a la velocidad de la luz y descubrir la información oculta allí. En efecto, gerentes que entienden y utilizan sus recursos de datos de forma más eficaz y eficiente que la competencia pueden ganar en el mercado. Con el fin de evitar expectativas poco realistas, es importante tener en cuenta que la minería de datos no es una herramienta para determinar problemas u oportunidades que una empresa enfrenta, esas son cuestiones de gestión. Más bien, es una herramienta diseñada para descubrir patrones en los datos para ayudar a hacer gestión de decisiones una vez que los problemas o las oportunidades han sido determinados. Las mejores técnicas de minería de datos no sustituyen a una gestión eficaz (Thelen, Mottner & Berman, 2004). De acuerdo con Chang y Sou-Sen (2006) muchos estudios proponen marcos para crear o adquirir conocimiento, pero en general no presentan detalles de cómo esto se puede lograr, la gestión del conocimiento requiere una mejor información en cuanto a las necesidades de datos, recolección, análisis e interpretación. Cuando las necesidades de datos y recolección están bien planificadas, el análisis e interpretación generan conocimiento y una mejor gestión de los proyectos.

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De acuerdo a lo anterior, se puede revisar una gran cantidad de datos presentada en publicaciones científicas reconocidas mundialmente, para determinar los términos más asociados con el concepto de capital humano, utilizando para ello las palabras claves más frecuentemente observadas en el estudio bibliométrico analizado y el patrón de frases formadas con una, dos, tres y cuatro palabras, encontrado en el estudio de minería de datos. Con el propósito de investigar los términos más asociados al concepto de capital humano, por la comunidad científica mundial del campo de la administración.

3. Términos asociados al concepto de capital humano El estudio que se presenta está sustentado en la teoría del capital humano. Ya que el capital humano es el antecedente más próximo del concepto de empleabilidad, el cual relaciona la educación con el empleo, o dicho de otra manera, la formación con el mercado del trabajo. A su vez, la teoría del capital humano tiene como antecedente la teoría económica; clásica, Keynessiana, neoclásica, institucionalista, neoinstitucionalista, regulacionista, corriente de los mercados segmentados y modelo neoclásico del mercado de trabajo. Desde Adam Smith, con su obra La riqueza de las naciones, Karl Marx con El capital y Alfred Marshall con Principios de Economía, varios autores han contribuido con su trabajo a estas teorías; Robert Solow (1957), Edward Denison (1979), Griliches y Jorgenson (1967), Jacob Mincer (1958), Theodore Shultz (1981), Gary Becker (1983), Shapiro (1962) y otros. Los que

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más influyeron en dicha teoría son: Becker, Mincer y Shultz. Referente a la educación y al trabajo se han desarrollado algunas teorías, como la teoría de las actitudes, teoría del filtro, teoría de la fila, modelo de arbitraje, teoría de la reproducción, teoría de la señal, modelos de competencia y teoría sociológica del individuo racional. Autores como Kenneth Arrow, Spence, Stiglitz, Weber, Collins, Thurow y otros hicieron aportes a estas teorías. La investigación sobre las relaciones entre la educación superior y el mundo del trabajo tiende a reflejar los debates públicos en este ámbito. Esta reflexión es propuesta por Teichler (1999), al analizar este aspecto en el espacio temporal de las décadas de los 60’s, 70’s, 80’s y 90’s. En el transcurso de la década de 1960, la cuestión de la igualdad de oportunidades era ampliamente discutida, y existía la esperanza de que la expansión educativa pudiera servir a la vez al crecimiento económico y a la reducción de la desigualdad de oportunidad. Durante la década de 1970, creció la preocupación en cuanto a los desajustes entre la demanda moderadamente creciente de mano de obra calificada y el creciente número de graduados de instituciones de educación superior. Durante la década de 1980, las relaciones entre la educación superior y el empleo no cumplieron las expectativas, dado que las previsiones de empleo y la planificación educativa correspondiente se habían erosionado. Se puso más énfasis durante la década de 1980 en la diversidad de las relaciones entre la educación superior y la carrera de acuerdo con las instituciones de educación superior. Los debates renovaron las relaciones entre la educación superior y el mundo del trabajo en la década de 1990. Parece ser, que se repitieron los temas de la década de 1970 y 1980, así como la preocupación

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por la “empleabilidad” de los graduados aumentó en muchos países industrializados debido a un aumento en las cuotas de desempleo global. La competencia se puede lograr a partir de la instrucción en la universidad y por la experiencia en el trabajo. Hoy día, cada vez más, los países hacen hincapié en la importancia de hacer visible y valorar el aprendizaje que tiene lugar fuera de las instituciones oficiales de educación y formación, en el trabajo, en el hogar y durante su tiempo de ocio. La necesidad de mejorar la comprensión y el aprecio de la participación y los resultados del aprendizaje, en particular los del área de educación no formal e informal, y promover la innovación en las formas de certificación para este tipo de aprendizaje se está tratando en más y más países y para distintos grupos objetivo (Lupou, Craovan & Mitru, 2011). Los mercados de trabajo para los graduados universitarios están cambiando rápidamente en respuesta al rápido cambio tecnológico y la creciente globalización, y los geógrafos no son una excepción (por citar un ejemplo). El análisis de la empleabilidad de los geógrafos, sin embargo, es complejo debido a que la polifacética disciplina puede preparar a los graduados para una amplia variedad de puestos de trabajo, sin un claro perfil de la carrera. Por lo tanto, en la disciplina hay que vigilar continuamente las perspectivas de empleo y ajustar los programas de la universidad en consecuencia. En los países de la Unión Europea, este tema es particularmente de primer orden. Forzados por decisiones políticas y el proceso denominado de Bolonia, países como Alemania está reformando la mayoría de los currículos universitarios para que se aproximen al modelo Anglo-americano. Este modelo ofrece la oportunidad de prestar más atención a requisitos

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de la nueva carrera y la empleabilidad de los graduados (Hennemann & Liefner, 2010). Las empresas informan que la capacidad de una persona para trabajar en colaboración, pensar críticamente y resolver problemas es una contratación de importante consideración. Se ha observado que los programas educativos hacen más para promover el aprendizaje en estas áreas (Paulson, 2011, p. 399).

3.1 Educación En la idea de aprovechar los recursos naturales de la mejor manera posible, el hombre ha creado su propia historia al tratar de comprender su entorno, procurando siempre vivir más tiempo y de manera óptima. Este proceso que surgió como instrumento para satisfacer las necesidades de las personas, recibió el nombre de educación o formación, se formalizó y se creó todo un sistema para convertir a los individuos en entes socialmente adaptables, capaces de entender el ambiente que habitaban y transformarlo conforme sus requerimientos, pero como todo sistema, se encuentra inmerso en un proceso de mejora. En la medida que la población mundial fue creciendo, los recursos fueron minando y apareció la idea de competir por ellos, y que sólo deberían sobrevivir los más aptos. Desde épocas remotas, el proceso educativo ha tratado de cumplir con un fin social, económico y cultural, al tratar de resolver los problemas que se presentaban en la sociedad, en la medida que estos se agudizaron, se hizo necesaria la formación más especializada por áreas específicas del conocimiento y

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los años de educación formal se incrementaron y, se continúa con esta tendencia, ya que actualmente tener un grado académico a nivel superior no es suficiente, ni para toda la vida. En la época actual, los países no sólo se organizan hacía su interior, sino que cada vez más lo hacen al exterior, se asocian y tratan de resolver problemáticas comunes, conforman bloques económicos para competir con otros países. La revolución tecnológica que envuelve y arrastra a la mayoría de los países del orbe, provoca cambios en diferentes entornos de la sociedad global, difícilmente cualquier país puede mantenerse al margen de esto hoy día. El proceso educativo también avanza, se modifica y se adapta a los requerimientos del mundo laboral, en la medida de lo posible. El paquete de nuevos conocimientos se incrementa día a día, con las aportaciones que se hacen por parte de los países que realizan investigación, apoyados en las tecnologías de la información y la comunicación (tic). Países desarrollados y en vías de desarrollo, como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, la Unión Europea y algunos países latinoamericanos; Brasil, Chile y Colombia; y otros, participan en procesos de generación de nuevos conocimientos relacionados con el concepto de las competencias, en ese sentido, organismos internacionales como el Banco Mundial (bm) y el Fondo Monetario Internacional (fmi) brindan préstamos para educación a los países en vías de desarrollo con el compromiso de que este apoyo se brinde en forma de bonos para pagar la educación privada, esgrimiendo como pretexto la mejora de la calidad educativa.

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3.2 Instituciones de Educación Superior (ies) Las universidades, las escuelas técnicas y otras instituciones académicas constituyen una buena fuente de candidatos jóvenes, que con frecuencia tendrán moderadas expectativas en lo tocante a su primer salario. Muchos reclutadores llevan sus pláticas y contactos más allá de sólo colocar un simple aviso en una cartelera de la universidad, y mantienen pláticas directas y continuo contacto electrónico con los catedráticos, los asesores profesionales y los alumnos mismos. Actualmente las instituciones educativas tienen el compromiso social de formar a los alumnos para la consecución de empleo, más no garantizan el hecho de que lo pueda lograr, esto último se deja como una responsabilidad del mismo alumno. En ese mismo sentido habría que revisar la efectividad de la ley del primer empleo, como una alternativa en la recaudación de impuestos del Estado, para tratar de paliar el problema del desempleo juvenil en México.

3.3 Empleo En la medida que transcurre el tiempo las oportunidades de obtener un empleo decente2 decrecen para las personas

2 Trabajo decente es un concepto en construcción, de carácter integrativo y de profundo contenido ético. Puede agregarse también que en el seno de la oit se le han atribuido los siguientes caracteres: r trabajo productivo y seguro r con respeto a los derechos laborales r con ingresos adecuados

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que se preparan en instituciones de educación superior. En la empleabilidad individual, la voluntad consiste en la disposición de las personas a hacer determinadas cosas para no perder atractivo en el mercado de trabajo y la capacidad representa la aptitud para mejorar la posición que cada cual tiene en ese mercado. Es muy factible cada vez más, que el primer empleo de los graduados sea en áreas que nada o poco tienen que ver con su formación profesional, y posiblemente ese trabajo sea no acorde a sus expectativas, por lo que deben ser realistas pero positivos. Gran parte de su trabajo inicial puede ofrecer sólo un reto, de bajo nivel. En cuyo caso los graduados tienen la necesidad de “hacer crecer el empleo” y no hay pruebas alentadoras de que muchos lo hagan (Harvey, 2000, p. 6).

3.4 Economía y educación La misión principal de la educación superior es preparar a las personas para el mundo del trabajo. Es en función de dicha misión que la formación profesional apunta a desarrollar capacidades para insertarse eficazmente en organizaciones productivas, sean éstas de bienes o de servicios. El aprendizaje de conocimientos y habilidades forma una parte importante de la preparación de los estudiantes para el mercado laboral, pero no es suficiente para garantizar su éxito profesional después de la graduación. r r

con protección social con diálogo social, libertad sindical, negociación colectiva y participación (definición de cinterfor/oit).

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3.5 Vinculación universidad-empresa Es necesario vincular más estrechamente los procesos de educación popular con el espacio de aprendizaje y problematización que conforman los procesos de gestión económica y política: empresas populares de producción mercantil, empresas populares de gestión de servicios colectivos para el autoconsumo, empresas de comercialización mancomunada, etc.; pero también, por un lado, la vida familiar (las cuestiones de género y generacional), o la vida pública (la cuestión de la gestión municipal responsable de servicios para todos los habitantes, del cuidado del medio ambiente local y regional, la regulación de la urbanización y el uso del suelo, la administración de sistemas de riego, el diseño y administración de obras de infraestructura popular, etc.). El mercado como una relación de competencia que estimula el cambio tecnológico, la necesidad de aprendizaje y la vinculación, requiere de modelos de educación superior eficientemente orientados hacia el mercado y las diferenciaciones que genera o acentúa. Esta vinculación debe proveer a los jóvenes demandantes de educación, oportunidades innovadoras para matricularse; y a los estudiantes, oportunidades innovadoras de vinculación social y profesional. Las transformaciones en curso de los mercados laborales han llevado a replantear el vínculo entre educación y trabajo. Retomando los principios del “capital humano” es innegable la importancia que tiene la formación profesional con respecto al impulso de la economía, sin embargo, no es posible fincar toda la responsabilidad en la educación en este rubro. Lo único que no se puede descartar como atribuible

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a la formación profesional es el grado de vinculación que las instituciones de educación superior deben tener con las empresas generadoras de empleos y ocupación para los egresados. Sin menoscabo de la cuota de responsabilidad que le corresponde también a las instancias gubernamentales dedicadas a esta actividad.

3.6 Modelo educativo basado en competencias Hoy día, los cambios vertiginosos y avances en el campo de las tecnologías provocan la generación y divulgación más frecuente de la información y el conocimiento, lo que trae consigo cambios necesarios en las estrategias de aprendizaje, para no quedar rezagados en la avanzada de nuevos conocimientos. Los nuevos planes de estudio han de potenciar el desarrollo de las competencias que incentiven la capacidad de los estudiantes de integrarse en el mercado de trabajo y permanecer en él a lo largo del tiempo o incluso poder volver a él si lo abandonan temporalmente. La empleabilidad no debe ser el único aspecto a considerar en las titulaciones, pues una enseñanza centrada en el estudiante significa también una enseñanza integral en valores éticos y morales.

3.7 Competencias En un contexto laboral, competencia es una combinación de habilidades cognitivas (del conocimiento técnico, conocimientos especializados y habilidades) y características personales o de conducta (principios, actitudes, valores y

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motivos), las cuales son una función de atributos individuales (Hodges, 2003, p. 17). En la quinta conferencia QS-Apple realizada en Kuala Lumpur Malasia, Mohamad y Gani (2009) presentaron un modelo de habilidades de empleabilidad compuesto por cuatro grupos de habilidades: habilidades académicas, habilidades de comunicación o relación, habilidades de exploración y habilidades de gestión personal (academic skills, personality management skills, exploration skills, connectivity skills). Estos investigadores consideran que los logros obtenidos por los alumnos en la disciplina de estudio (habilidades académicas) son necesarios pero no suficientes para ser contratados. Ellos encontraron que las habilidades extra académicas tales como la posesión de capacidades de gestión personal, las habilidades de exploración y habilidades de relación se consideran importantes por los empleadores para el reclutamiento de graduados. Las habilidades de empleabilidad se definen como las habilidades necesarias no sólo para obtener un empleo, sino también para progresar dentro de una empresa a fin de lograr su potencial y contribuir con éxito a las orientaciones estratégicas de la misma (dest, 2002). Dada la importancia política de la cuestión de la empleabilidad del graduado, se puede preguntar por qué no ha habido ningún intento serio de determinar un marco definitivo de las supuestas capacidades y atributos que pueden sustentar una investigación seria, de modo que pueda ser utilizado como base para la investigación (Holmes, 2006, p. 4). La cuestión de las competencias como uno de los principales mediadores se asume como “saber hacer en contexto”, pero ligada al hecho de “preferir” hacer (claridad, consciencia o dirección de la acción –intencionalidad–) y al hacer

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con eficacia. Una competencia que no aparece identificada probablemente por ser inherente al concepto mismo emerge como fundamental: aprender a aprender rápida y permanentemente. Cada vez más, «los atributos del profesional egresado» son más importantes en el proceso de reclutamiento de sujetos solicitantes de empleo. Empleadores del Reino Unido están a la vanguardia de la contratación tipo «cualquier disciplina”. Es decir, la mayoría de las vacantes cubiertas por los graduados no necesitan a alguien de una disciplina específica. Por el contrario, los empleadores que contratan en el Reino Unido a menudo positivamente buscan graduados de otras disciplinas a la que se requiere (Harvey, 2000, p. 7). Los atributos personales son las actitudes y habilidades como la inteligencia, el conocimiento (en algunos casos), la disposición y la capacidad de aprender y seguir aprendiendo, capacidad de encontrar las cosas, la disposición a asumir riesgos y la iniciativa de mostrar, flexibilidad y adaptabilidad para responder, prevenir y, en definitiva liderar el cambio y «auto-habilidades» como la auto-motivación, auto confianza, auto-gestión y la auto-promoción (Harvey, 2000, p. 8). El perfil de egreso por competencias es el conjunto de competencias que debe desarrollar el estudiante durante el programa de formación. El término competencia está asociado con resultado. La incorporación de las competencias genéricas y de empleabilidad en los planes de estudios de educación superior ha sido de interés durante muchos años, y continúa siendo de gran interés para los educadores de contabilidad. Dichas habilidades son necesarias para el aprendizaje de por vida y una exitosa carrera empresarial (Stoner & Milner, 2010,

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p. 123). De igual forma, Kumar y Mishra (2011) definieron operacionalmente las competencias de empleabilidad como el grado en que los empleados son capaces de buscar, conservar y mantenerse en el empleo a través de su propia voluntad, la capacidad de identificarse con su carrera, y mejorar su capacidad de adaptación personal a través de las redes sociales y habilidades ocupacionales. Comentan también que manteniendo la perspectiva de formación en competencias de empleabilidad, las empresas de tecnología de la India informan que han comenzado la organización de talleres, ya sea para la formación de educadores, como para mejorar la empleabilidad de ingenieros antes de graduarse o de ingenieros ya graduados. Durante la última década (2000-2010) las universidades de Australia así como muchas universidades del mundo se han dado a la tarea de definir adecuadamente las competencias genéricas que los estudiantes deben desarrollar como consecuencia de sus estudios y que son necesarias para llevar a cabo exitosamente la labor contable dentro de la profesión de la contabilidad. Organismos gubernamentales Australianos han recomendado que las competencias genéricas profesionales deban ser desarrolladas de manera integrada a lo largo de las diferentes materias enseñadas en lugar de ser tratadas por separado (Willcoxson, Wynder & Laing, 2010). Crawford y Helliar (2010) consideraron un conjunto de 16 competencias genéricas en su estudio con estudiantes de contabilidad en el Reino Unido, encontraron que las más importantes de ellas fueron las habilidades analíticas, habilidades de presentación y habilidades de comunicación oral y escrita. Este resultado fue apoyado por los académicos,

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al considerar que estas tres competencias son las que deben adquirir en la universidad y las mismas que los empresarios requieren. Los empleadores coinciden al respecto en la importancia de estas tres habilidades, solo que el orden de importancia varía entre académicos y empleadores. Este ligero desajuste en el orden de importancia pone de relieve la necesidad de mantener la comunicación entre académicos y profesionales para alinear sus puntos de vista institucionales y asegurar que los graduados de contabilidad estén adquiriendo las habilidades necesarias. Jackling y Watty (2010) consideran que la investigación y el debate sobre competencias genéricas en la educación superior en general, y en la enseñanza de la contabilidad en particular, han sido reportados en la literatura por muchas décadas. Producto de la responsabilidad cada vez mayor que existe en la educación superior, diversos grupos interesados han externado su preocupación por los graduados de contabilidad que carecen de muchas de las competencias genéricas necesarias para el empleo en su campo de trabajo. Como disciplina profesional, la contabilidad no se ha librado de las críticas que han recibido sus enseñantes por no brindar oportunidades para que los estudiantes desarrollen estas importantes habilidades. Wellman (2010) en el Reino Unido, realizó un estudio con empleadores de egresados de mercadotecnia, concluyendo que la experiencia del egresado es un requisito indispensable para su empleo. Se identificaron un total de 52 atributos necesarios, distribuidos en 16 grupos, los más comunes incluyen las comunicaciones, las relaciones interpersonales, la información y la tecnología de las comunicaciones, la planificación, la autogestión, toma de decisiones y resolución

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de problemas. Dentro de un subgrupo de competencias personales, destacan la creatividad, responsabilidad, iniciativa, decisión y confianza, como comúnmente requeridas. Los educadores deben considerar cómo los atributos de empleabilidad identificados pueden abordarse en el plan de estudios de marketing, con el fin de mejorar las perspectivas de empleo de los egresados. Se ha dicho que las instituciones de educación superior (ies) deben proporcionar a sus egresados los conocimientos y habilidades necesarios para operar profesionalmente en el ambiente de la «sociedad del conocimiento». En este contexto, Panagiotakopoulos (2012) examinó la evolución de las habilidades de empleabilidad en ies griegas, encontrando que estas han fracasado hasta ahora para integrar habilidades clave en sus planes de estudio y como resultado los graduados no están equipados con una amplia gama de habilidades diseñadas para ser de utilidad práctica en el mundo del trabajo. El autor sostiene que existe una necesidad inmediata de los responsables políticos a desarrollar una política nacional sobre las competencias clave en educación superior, con el fin de ayudar a los estudiantes a obtener un empleo seguro, así como ayudar a las empresas nacionales respecto a sus necesidades de formación. Adicionalmente, decanos, jefes de departamento y el personal docente deben comprometerse con iniciativas como el desarrollo de un plan de estudios basado en competencias, para equipar a los estudiantes con habilidades comerciales. Malasia, igual que otros países, padece de comentarios negativos sobre los graduados locales capacitados que carecen de habilidades de empleabilidad esenciales requeridas por la industria. Othman, Buntat, Sulaiman, Mohd Salleh y

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Herawan (2010), agregan que paralelamente con el desarrollo del país, para ser competitivo en la economía moderna, debemos reformar nuestra educación para ser más competitivos. La educación es sin duda uno de los factores más importantes que contribuyen al desarrollo de cualquier país. Comentan los mismos autores, que los graduados se deben equipar ellos mismos en competencias genéricas como la tecnología de la información interpersonal y la comunicación, el espíritu empresarial, liderazgo y el idioma Inglés. Las competencias incluyen una amplia gama de conocimientos, procedimientos y actitudes combinados, coordinados e integrados, que el individuo es responsable de conocer para el ejercicio profesional. También incorpora la ética, valores y prácticas en este ámbito, que permiten al individuo actuar con eficacia en situaciones profesionales

3.8 Empleabilidad Hillage & Pollard (1998), definieron el concepto de empleabilidad como “la capacidad de obtener un empleo, mantenerlo y obtener un nuevo empleo si se requiriese”. Los autores consideran que la empleabilidad de un individuo comprende, “skills” (habilidades) y actitudes, aunque reconocen que estar en su posesión no garantiza el hecho de poderse mover en el mercado de trabajo y desarrollar su potencial, sobre eso mismo, Yorke (2004), intenta añadir nuevos elementos a la definición establecida y se refiere a la empleabilidad de los graduados universitarios como “un conjunto de logros –habilidades, conocimientos y atributos personales– que aumentan la probabilidad de los graduados

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de encontrar un empleo y de tener éxito en sus puestos, lo cual les beneficia a ellos mismos, a la fuerza de trabajo, a la comunidad y a la economía”. Gazier (2001, p. 5), el cuál propone que: entendida como la habilidad para obtener o preservar un trabajo (asalariado o no), la empleabilidad no es una noción teórica insertada en una red de conexiones explicativas o de estándares explícitos unívocos y estables, más que eso, es el asunto de identificar problemas y prioridades ligadas a las acciones de personas e instituciones implicadas en el acceso al trabajo y al empleo. En Australia un equipo de consultores contratados por el Departamento de Educación, Ciencia y Capacitación (Department of Education, Science and Training, dest, por sus siglas en inglés) preparó un trabajo de investigación en 2007 sobre habilidades de empleabilidad, bajo la consideración de que estas habilidades tienen relevancia para los empleados, tanto novatos como experimentados, también reconociendo que las habilidades tienen prioridad y se pueden adaptar a distintos roles en los puestos de trabajo. Las ocho habilidades identificadas son: r Habilidades de comunicación: que contribuyen a las relaciones productivas y armoniosas entre los empleados y clientes. r Trabajo en equipo: habilidades que contribuyen a la relación productiva y los resultados de trabajo. r Resolución de problemas: habilidades que contribuyen a los resultados productivos. r Habilidades de autogestión: que contribuyan a la satisfacción y el crecimiento de los empleados.

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r Habilidades de planificación y organización: que contribuyen a la planificación estratégica a corto y largo plazo. r Habilidades de tecnología: que contribuyen a la ejecución efectiva de las tareas. r Habilidades de aprendizaje para toda la vida: que contribuyan a la mejora continua y la expansión de los resultados en las operaciones de los empleados y la empresa (bihecc3, 2007). r Iniciativa y habilidades empresariales: que contribuyen a los resultados innovadores (Business, Industry and Higher Education Collaboration Council, 2007). Shams Chisty et al. (2007) llevaron a cabo un estudio de siete habilidades que son consideradas como necesarias para la empleabilidad de los egresados, de acuerdo con la cultura corporativa. Encontrando que efectivamente, competencias como el pensamiento analítico, efectividad en habilidades de presentación, obtención de grados específicos y orientación a una cultura corporativa, tienen un efecto positivo en la empleabilidad del graduado; sin embargo, competencias como el resultado académico y reputación de la institución educativa, se encontró que no tienen un efecto positivo en la empleabilidad del graduado.

3 Su significado en inglés es: Business, Industry and Higher Education Collaboration Council.

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3.9 Administración educativa y del conocimiento La dirección de la escuela se puede dividir en la planificación, organización, trabajo en equipo, liderazgo y control. Además de las funciones básicas anteriormente mencionadas se encuentra la toma de decisiones, la coordinación de mando, y motivación. El manejo exitoso incluye no sólo una gestión responsable del capital humano en las escuelas, sino también una coordinación exitosa y responsable de todos los interesados, la comunidad, el estado, el personal, etc. La buena organización de la escuela es necesaria para su buen funcionamiento (Zendeli, 2011, p. 4072).

3.10 Gestión educativa, del conocimiento y del capital humano La gestión del capital humano (gch) engloba y supera la gestión del recurso humano (grh). Se ofrece un valor añadido porque, en primer lugar, se parte de una concepción de trabajo totalmente diferente, en el que la integridad de la persona ocupa un lugar central. Esto hace posible que la gch pueda usar el potencial completo del capital humano. En segundo lugar, la gch implica la dimensión cultural en su competencia, y la gch introduce una serie de instrumentos a través de los cuales en la práctica puede estimular la cultura de la empresa, así como llevar a cabo la unión mutua de los empleados y la unión de estos con la organización. En tercer lugar, la gch es capaz de alinear los objetivos educativos individuales y colectivos en operaciones básicas de una mejor manera (Marrewijk & Timmers, 2003, p. 183).

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En un proceso de alineación entre los individuos y la organización, la misión, la visión y objetivos de la empresa, son formulados y finalmente se traducen en tareas y responsabilidades individuales (implementación de políticas). La situación en la que se halla la organización –es la organización estratégicamente orientada hacia la flexibilidad, la creatividad, eficacia o rendimiento– y las capacidades individuales determinan qué rol toman administradores y empleados con el fin de llevar a cabo voluntariamente las tareas apropiadas. También, el grado de potenciación y los indicadores de desempeño individual son determinados de común acuerdo. La alineación de las características personales, actitudes y competencias del capital humano disponible con las necesidades colectivas de la organización, esencialmente difiere del enfoque de arriba hacia abajo de los planificadores de recursos. Las organizaciones innovan y las tecnologías y los mercados cambian. Para ser capaz de mantenerse al día con estos desarrollos, los empleados –el capital humano– deben desarrollarse también. Nuevos conocimientos y habilidades deben ser aprendidas y las competencias entrenadas. A nivel organizacional, el “aprendizaje” se establece cuando las organizaciones estructuralmente determinan la necesidad del conocimiento y un perfil de competencias colectivas, y lo utilizan como base para el desarrollo humano (Marrewijk y Timmers, 2003). Es necesario observar que el enfoque organizacional de la gestión del conocimiento resulta más apropiado para ser utilizado en nuestro estudio, por la naturaleza misma del trabajo. Se considera que los gestores de la práctica educativa para el desarrollo de competencias de empleabilidad en las instituciones educativas son los directores, coordinadores

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académicos y de área. La gestión moderna de la educación se caracteriza por un liderazgo centrado en lo pedagógico, así como en las nuevas competencias profesionales de su ejercicio. También la cultura organizacional con visión de futuro, el trabajo en equipo, la constante apertura al aprendizaje y la innovación son pilares que marcan su orientación hacia la consecución de los objetivos y fines de la educación. El liderazgo en una gestión moderna de la educación siempre reconoce las exigencias que el entorno le demanda, articula el proyecto educativo con las necesidades y oportunidades nacionales, transformando así la educación en un instrumento pertinente de cohesión social y movilidad. Gestión del Conocimiento (gc) es un proceso en el que las organizaciones han formulado maneras en el intento de reconocer y archivar los activos de conocimiento dentro de la organización, que se derivan de los empleados de varios departamentos o facultades y, en algunos casos, incluso de otras organizaciones que comparten el área similar de intereses o especialización. Las universidades tienen importantes oportunidades para aplicar prácticas de gestión del conocimiento para apoyar cada parte de su misión de la educación al servicio público de la investigación (Laal, 2011).

3.11 Estrategias de administración El término estrategia viene del griego strategos que significa «un general». A su vez, esta palabra proviene de raíces que significan “ejército” y “acaudillar”. El verbo griego, “stratego” significa “planificar la destrucción de los enemigos en razón del uso eficaz de los recursos.” Una estrategia es el patrón

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o plan que integra las principales metas y políticas de una organización y, a la vez, establece la secuencia coherente de las acciones a realizar. La estrategia de una compañía es el plan de acción de la administración para operar el negocio y dirigir sus operaciones. Los cambios vertiginosos y profundos que acaecen en la sociedad actual hacen que ciertos conocimientos en las organizaciones empresariales se vuelvan pronto obsoletos e inservibles para responder a sus necesidades y a las necesidades de los clientes. De aquí que el aprendizaje, que hasta hace poco era una tarea temporal y cíclica, se haya convertido en una estrategia indispensable y permanente para obtener el conocimiento necesario para sobrevivir y competir con éxito. Aprendizaje y conocimiento están intrínsecamente unidos.

3.12 El profesor como administrador de competencias El profesor debe asumir el rol de «administrador» del aprendizaje del alumno, dado que le corresponde organizar, dar seguimiento y evaluar el aprendizaje de los estudiantes. La formación y actualización del profesorado en las metodologías necesarias para el aprendizaje de las competencias es una estrategia de primer orden o de suma importancia en la mayoría de las instituciones de educación superior, aunado a los problemas referentes a los profesores, falta mucho por hacer en cuanto a las vinculaciones de la universidad con la empresa, de la tecnología con la educación y, en general, de la vida social con los sistemas de enseñanza.

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3.13 El estudiante de ciencias de la administración Al estudiante le supone un mayor compromiso consigo mismo, debido a que en forma autónoma y al mismo tiempo colectiva, debe planificar y gestionar adecuadamente su tiempo para el logro de su propio aprendizaje. Stoner y Milner (2010) realizaron un estudio sobre los puntos de vista y percepciones de los estudiantes de contabilidad inscritos en dos cursos durante los primeros años de la carrera, con respecto a las competencias genéricas o de empleabilidad que deben desarrollar de acuerdo al plan de estudios de una gran universidad Escocesa, las competencias de empleabilidad revisadas de un listado de ellas fueron la administración del tiempo, la simulación y resolución de problemas y el aprender a aprender. Los resultados encontrados durante el análisis indican que los estudiantes experimentan dificultades para gestionar su tiempo, también en la participación en los ejercicios de simulación y resolución de problemas, así como el ser reacios a asumir responsabilidades y tener una actitud positiva hacia el aprender a aprender. Los estudiantes parecen carecer de la confianza, reacios a tomar sus propias decisiones, y aparentemente a querer trasladar la responsabilidad por la calidad o la exactitud de su trabajo a los demás. En los últimos años, las iniciativas de educación superior y los organismos profesionales de contabilidad en el reino unido y en todo el mundo han puesto de relieve la necesidad de que todos los graduados estén listos para el empleo, lo que demuestra no sólo conocimientos específicos y habilidades sino también las habilidades genéricas necesarias para el empleo (Crawford & Helliar, 2011, p. 115).

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En la investigación de educación superior, el concepto de «movilidad estudiantil» típicamente se refiere a participación de estudiantes (y graduados) en programas de intercambio internacional y migración entre países. La movilidad estudiantil implica un cambio de programas e instituciones educativas, lo cual tiene que ser resuelto entre el país origen y el país destino. Se supone que este principio de movilidad estudiantil está sustentado en el principio de movilidad profesional, pero esta idea puede variar de un país a otro, dado que existen dudas de que la movilidad estudiantil pudiera resultar ventajosa con respecto a la idea de mejorar la posición futura del egresado en el mercado laboral (Lindberg, 2009).

4. Resultados Del estudio bibliométrico se recuperó la siguiente tabla, donde se observan palabras clave más frecuentemente asociadas al concepto de capital humano; tales como, human resource management, management, productivity, work, competitive advantage, strategy, knowledge, etc.

performance human resource management impact systems firm performance management hrm productivity model turnover Fuente: Base de datos Web of Science

Palabra clave

Cantidad 153 131 111 82 77 68 65 65 59 56

Palabra clave perspective work competitive advantage strategy organizational performance knowledge Manufacturing performance firm innovation China

Tabla 4.1 Palabras claves en las publicaciones Cantidad 54 52 50 50 48 45 45 43 36 34

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Tabla 3. Frecuencia de frases con dos palabra Frases con 2 palabras Frecuencia human capital 7262 desicion marking 1246 social capital 1081 project management 1070 human resource 728 tax rate 623 firm performance 542 labor market 533 resource management 518 self efficacy 492 Fuente: Base de datos Web of Science. Tabla 5. Frecuencia de frases con cuatro palabras Frases con 4 palabras Frecuencia investments in human capital 89 level of human capital 86 investment in human capital 85 levels of human capital 73 human and social capital 60 Fuente: Base de datos Web of Science.

Tabla 4.2 Frecuencia de frases con una palabra Frases con 1 sola palabra Frecuencia capital 12307 magnament 11626 skills 10669 human 10270 knowledge 8171 study 7632 time 7288 research 7081 model 7060 level 6984 Fuente: Base de datos Web of Science.

Tabla 4. Frecuencia de frases con tres palabras Frases con 3 palabras Frecuencia human resource management 358 human capital investment 268 specific human capital 248 human capital accumulation 246 human capital formation 175 Fuente: Base de datos Web of Science.

Del estudio de minería de datos se rescataron las siguientes tablas:

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En las cuales se observan frases, tales como; management, skills, capital, knowledge, human capital, human resource, labor market, resource management, human resource management, human capital formation, investments in human capital, etc. De acuerdo a lo observado, los resultados del estudio muestran las palabras más frecuentes utilizadas en los documentos, y que bajo el proceso de minería de datos se estableció la centralidad de cada una de ellas, considerando como aspectos claves la relación de recursos humanos con otros conceptos, los cuales tienen importancia relativa en función de los registros en donde aparecen mencionados, lo anterior se presenta en la Figura 1 por medio de la red conceptual de capital humano.

252 54

215

219

117

556

human capital

120

capital theory

290

204

145

129

170

111

358

368 358

resource management

127

100 human resources

competitive advantage

green human capital

high school

labor market

decision making

233

243

108

222

290 190

labor market

structural capital knowledge management organizational capital

problem solving intellectual capital social capital human resource management 83 decision makers 70 99 77 71 decision making process 75

100

266

268

human capital theory

Fuente: Elaboración propia en base a registros en Web of Science (2014)

high performer turnover relational capital

300

firm performance

246

small firms

economic growth

financial performance

managerial skills

259

physical capital

265

201

tax rate

small business

113

growth rate 95

78 fiscal policy

income tax

human capital accumulation

human capital investment

Grupo 01: Human Capital

Figura 1 Red conceptual de capital humano.

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En ella se puede observar la relación existente del concepto capital humano (human capital), como elemento central de esta investigación y la relación, como se decía anteriormente, con otros conceptos, en donde un criterio para definir su importancia es la cantidad de registros en donde aparece esta interacción. En ese sentido aquellos registros que aparecen con ≥ 200 veces se consideran como las relaciones más importantes entre los documentos y está trazada la correlación en línea roja, de estos podemos mencionar las siguientes: capital humano (human capital), como concepto central con capital social (social capital) aparece correlacionada en 556 documentos; con desempeño de la empresa (firm performance) en 300 documentos; con toma de decisiones (decision making) aparece correlacionada en 290 documentos, con ventaja competitiva(competitive adventage), en 205 registros; con capital intelectual, (intellectual capital) en 249 documentos; con el concepto de educación superior (high education) con una correlación en 233 documentos y medio superior (high school) con 222 registros, entre las más importantes; lo anterior coincide justamente con lo deseado en esta investigación, con respecto a la relación del recurso humano, el desarrollo de habilidades y su impacto en la empleabilidad.

5. Conclusiones La aportación empírica que hacen los estudios previos de bibliometría y minería de datos a esta investigación es muy valiosa, hacen una ilustración muy útil de la información, que bajo ese proceso permite definir la correlación de con-

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ceptos, con lo cual se seleccionan documentos que por su tema específico y el grado de centralidad definen al de mayor importancia en el tema analizado. Siendo más explícitos, el objeto de estudio fue la relación del recurso humano (capital humano), la educación (competencias) y el empleo (empleabilidad), como se establece en los perfiles de búsqueda en Web of Science, con el propósito de tener un marco referencial que permita estudiar el impacto y relación entre estas variables, permitiendo que la selección de documentos científicos sea más eficiente y lograr con ello investigaciones más delimitadas sobre el tema. Además este trabajo, ofrece un panorama claro sobre el tópico de recursos humanos (capital humano) y su importancia con otros elementos importantes, que previo análisis, puede definir nuevas líneas de investigación y delimitar nuevos conceptos en el marco de conceptos inherentes.

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Capítulo III LA MINERÍA DE DATOS Y SU IMPORTANCIA EN LA GESTIÓN ORGANIZACIONAL: UN ESTUDIO BIBLIOMÉTRICO

Dr. Luiz Vicente Ovalles Toledo PhD Izaias Martins da Silva Dra. Karla Emilia Cervantes Collado Dr. Miguel Ángel Olivares Urbina MC. Mario Mitsuo Bueno Fernández Resumen Los datos asociados a los procesos internos en las empresas están registrándose automáticamente y se acumulan en bases de datos cada vez más grandes; el buen manejo de esa información permite a los encargados de la administración de empresas ser más eficientes y eficaces en la toma de decisiones. En ese sentido la minería de datos es una de las herramientas que permite a las organizaciones productivas lograr una toma de decisiones adecuada. Por lo tanto, este trabajo es un estudio bibliométrico que tiene como objetivo construir un panorama general de la aplicación de la minería de datos en la función administrativa empresarial a partir de la literatura sobre el tópico indexada en la base de datos Web of Science (WoS). Por el periodo de 2005 a 2013. Palabras clave: Administración empresarial, Minería de datos, Gestión empresarial

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La minería de datos y su importancia...

Abstract The data associated with the internal company processes are automatically recorded and are accumulating in databases increasingly large data, the proper handling of such information allows responsible for the administration to be more efficient and effective in making firms decisions. In this sense, data mining is one of the tools that allows organizations to achieve a productive sound decision-making. Therefore, this paper is a bibliometric study that aims to build an overview of the application of data mining in business management function from the literature on the topic indexed in the database Web of Science (WoS ). For the period 2005-2013. Keywords: Enterprise Management, Data Mining, Business Management

1. Introducción No existe duda que las tecnologías de la información y la comunicación (tic's) se han desarrollado rápidamente en los años recientes y han incidido en todos los campos de la ciencia; el área de la administración empresarial no es ninguna excepción. La empresa se encuentra quizás en el período más excitante de su existencia, nunca antes se han tenido disponibles tantas tecnologías modernas de gran velocidad y precisión para realizar el trabajo administrativo y el procesamiento de datos. Como consecuencia de lo anterior, la manera, amplitud y visión del área ha cambiado drásticamente en años recientes, y muchos investigadores están en la búsqueda de los cambios de la profesión para obtener ventajas competitivas e impulsar procesos de innovación. En este sentido esta investigación pretende mostrar un panorama amplio sobre la literatura científica registrada

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a nivel mundial relacionando la aplicación de la minería de datos (datamining) en la administración empresarial (management). A través de un estudio biblométrico. Según Zhu y Chen (2005), la tecnología avanzada generando alrededor de un millón de terabytes cada día, y estiman que se generará más información en los próximos tres años, que la que se generó en todos los años previos de la historia de la humanidad. Por lo anterior, la actividad científica está tornándose cada vez más difícil debido a la abundancia creciente de información (Nalimov, 2001). Como resultado, la ciencia y la industria y aún los gobiernos tienen que enfrentar el reto de hacer frente a grandes conjuntos de datos, cuyo manejo manual es imposible. Si bien, estas grandes “montañas” de datos hoy en día se producen fácilmente, sigue siendo difícil el obtener información valiosa de su interior (Kriegel et al., 2007). No todas las empresas están preparadas tecnológicamente para hacer frente al enorme volumen o complejidad de los datos que pueden adquirir y almacenar actualmente, ni tampoco para entender o reconocer algunos de los nuevos métodos estadísticos para el uso de esos datos. Cada día, los administradores se enfrentan a la difícil tarea de tamizado de los datos para buscar información, o se dan cuenta demasiado tarde de que la respuesta a un problema estuvo frente a ellos todo el tiempo, o no aprovecharon una oportunidad reconocida por un competidor. Cuando se habla de organización es casi imposible no hablar de información, sin información no hay organización posible; más aún, si se considera que el desarrollo económico depende cada vez más de la información y el conocimiento, impulsado con el avance vertiginoso de las nuevas tecnologías

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La minería de datos y su importancia...

de la información y la comunicación (Pérez Rodríguez & Coutín Domínguez, 2005). Las empresas están buscando la manera de hacer frente al entorno cambiante de los negocios, y la minería de datos puede ayudarles a tener éxito en contra de la competencia feroz, digerir volúmenes de datos a la velocidad de la luz y descubrir la información oculta allí. En efecto, gerentes que entienden y utilizan sus recursos de datos de forma más eficaz y eficiente que la competencia pueden ganar en el mercado. En una revisión de las investigaciones administrativas relacionadas con la minería de datos en bases de datos, se ha observado que no se cuenta con suficientes referencias significativas, lo cual proporciona un gran campo de aprovechamiento para la investigación, incluso los diversos programas de posgrado en ciencias administrativas que ofertan las ies y nuestra institución, en particular pueden atender estas líneas de investigación, además, la utilización de la minería de datos fortalecería el trabajo en esta área, pues permitiría a los estudiantes el desarrollo de destrezas y habilidades para vincularlos con la oferta documental científica arbitrada, que al mismo tiempo les facilite la selección de temas de investigación de frontera, acordes a las necesidades que en el ámbito empresarial global se presentan. Finalmente, cabe comentar que este trabajo es un avance del proyecto de investigación autorizado por el Programa de Fomento y Apoyo a Proyectos de Investigación (profapi) 2013 que oferta la Universidad Autónoma de Sinaloa, con el propósito de fortalecer el sistema universitario de investigación y posgrado con la generación y aplicación del conocimiento en administración empresarial, los resultados obtenidos de la investigación, serán una información básica

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para el diseño de temas de investigación que permitan mejorar el desempeño en la investigación de los estudiantes de Posgrado en Ciencias Administrativas de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, logrando con esto organizar el conocimiento, de tal forma, que los objetos de estudio sean acordes a las necesidades imperantes de nuestro tiempo.

2. Las tic´s en las organizaciones En los muy competitivos mundos de la ciencia, ha habido un aumento concomitante en la necesidad de inteligencia científica y técnica para conocer un perfil siempre actual que permita disminuir la desventaja en el uso de la ciencia y la tecnología (Kostoff, Eberhart & Toothman, 1999). En apoyo a la inteligencia humana directa, han surgido muchas técnicas que pueden apoyarla y complementarla. En particular, técnicas que identifican, seleccionan, recogen, escogen e interpretan semi-automáticamente grandes cantidades de información tecnológica que pueden incrementar y expandir las capacidades de los seres humanos para así contar con una inteligencia técnica (Kostoff et al., 1999). La teoría existente ha enmarcado el proceso de extracción de información y aglomeración, también conocido como “Proceso de Descubrimiento de Conocimiento”, como una serie de búsqueda de decisiones estratégicas, sujeto a las limitaciones con el objetivo de alcanzar un nivel suficiente de dominio especifico de conocimiento para su uso en la planeación estratégica (Bendoly, 2003), esto para atender la intensa competencia que está obligando a las empresas

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La minería de datos y su importancia...

a identificar formas innovadoras para capturar y mejorar la cuota de mercado al tiempo que se busca reducir costos. Con la minería de datos se puede tener una mejor apreciación del comportamiento de compra de los clientes en base al análisis de los datos y poder mejorar la eficacia de las prácticas de comercialización. Algunas empresas que quieren explotar los datos con éxito necesitan contratar expertos en minería de datos, capacitar a los empleados para hacerlo, o subcontratar el servicio. Incluir la minería de datos en el programa de estudios de educación de negocios se ha convertido en un imperativo. Las escuelas de negocios que están dando una mínima o ninguna formación en la gestión, uso, y análisis estadístico, no cumplen de la mejor manera con sus estudiantes o con las empresas que las contratan. En este sentido, no se está tomando en cuenta que los datos son la moneda digital del nuevo siglo, por lo que conocer cómo extraerlos y obtener valor de ellos es crítico para los negocios, y se hará más necesario en el futuro (Thelen, Mottner & Berman, 2004). Ganotakis (2012) expresa que existe un gran número de empresas basadas en nuevas tecnologías (ntbf) en Reino Unido con la capacidad de comercializar nuevos productos innovadores o incluso radicalmente, una característica que puede proporcionarles una ventaja tecnológica competitiva sobre sus connacionales y sobre las empresas rivales a nivel internacional. De igual forma, Liu y Shih (2005) comentan que la intensa competencia está obligando a las empresas a desarrollar actividades innovadoras de marketing para captar las necesidades del cliente y mejorar la satisfacción y retención

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de clientes. El uso de Internet y el crecimiento explosivo del comercio electrónico ha ampliado la comercialización de activadores y ha hecho que se genere un gran volumen de datos de los clientes disponibles para el análisis. Descubrir ciertos comportamientos de sus clientes proporciona a las empresas ventajas de las cuales pueden beneficiarse significativamente, y puedan llegar a crear capacidades diferentes con respecto a la competencia. La base de datos enservicio al cliente puede servir como un repositorio de información valiosa y conocimientos que pueden ser utilizados para ayudar al departamento de servicio al cliente en apoyo a sus actividades propias y a la empresa misma. Datos explícitos e información, tales como contrato, cantidad y rentabilidad, se registran con frecuencia por una empresa, sin embargo, existen muchos datos en la información interna que aún no se han transformado en conocimiento. Mucho del proceso de esa información se almacena, por lo general en los cerebros de los empleados, no en el papel o en un archivo de computadora. En ese sentido, el análisis de esa información puede realizarse a través del uso de la herramienta conocida como minería de datos, considerando que la minería de datos se refiere a la aplicación de los métodos de adquisición y generación de conocimiento potencialmente útil, a partir de la organización y el análisis de los datos en bruto. O tal como lo afirman Wang y Hong (2006) que una base de datos de clientes puede permitir a una empresa rastrear los cambios en la rentabilidad de un cliente determinado, no obstante, las estrategias derivadas del análisis de datos son a menudo demasiado lentas para responder a los rápidos cambios en el mercado. Por lo que es necesario utilizar

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herramientas tecnológicas, como la minería de datos, que identifique rápidamente los cambios en la rentabilidad de los clientes, detectar clientes potenciales, y evaluar el rendimiento de la actualización de los clientes. Los mercados dinámicos requieren una visión más táctica hacia estas medidas. En ese sentido Xu, Liao, Li, y Song (2011) argumentan, que al fin de identificar los riesgos potenciales, es importante que las empresas recopilen y analicen la información sobre los productos y proyectos de sus competidores. En base a dicha información, una empresa puede identificar las debilidades y fortalezas de sus propios productos, luego puede diseñar nuevos productos y campañas para contrarrestar a sus competidores. Tradicionalmente, la información acerca de la competencia ha venido principalmente de comunicados de prensa, tales como informes de analistas y revistas especializadas, y recientemente también de los sitios web de los competidores y sitios de noticias.

3. La minería de datos en la gestión empresarial La minería de datos, es una sub-disciplina de la informática con miras a la interpretación automática de grandes conjuntos de datos que se describe como el proceso no trivial de identificación de información válida, nueva, potencialmente útil, y en última instancia permite la definición de patrones comprensibles de esos datos (Fayyad, Smyth & PiatetskyShapiro, 1996). La elección de la herramienta de minería de datos debe estar basada en el dominio de su aplicación y sus características compatibles. Algunas aplicaciones pueden

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requerir solo de una función de minería de datos, mientras que otras pueden requerir de más de una, Liu y Shih (2005). En el área administrativa, la aplicación de la minería de datos se ha desarrollado para una amplia variedad de dominios, incluyendo marketing, banca, la producción fabril y la asistencia sanitaria. Sin embargo, en base a los artículos científicos encontrados en base de datos Web of Science con respecto a la aplicación de la minería de datos en la función administrativa es muy incipiente, se está desperdiciando la posible ventaja competitiva que puede proporcionar a una organización y aprovechar el potencial de grandes archivos de datos que las empresas poseen, el proceso de descubrir patrones interesantes en sus bases de datos permitiría a las organizaciones tomar decisiones más eficientes (Bose & Mahapatra, 2001). A través de una mejor gestión de los números y el descubrimiento de patrones en los datos, los vendedores pueden generar más ingresos y beneficios para sus empresas a través de la minería de datos. Los gerentes tienen que familiarizarse más con las técnicas de minería de datos, porque la información no va a reducir su velocidad de generación, disminuir su volumen de producción, o hacer más fácil de entender cualquier momento del futuro. Tampoco los competidores pueden quedarse de brazos cruzados y no hacer caso de los beneficios de esta herramienta de marketing. Con el fin de evitar expectativas poco realistas, es importante tener en cuenta que la minería de datos no es una herramienta para determinar problemas u oportunidades que una empresa enfrenta, esas son cuestiones de gestión. Más bien, es una herramienta diseñada para descubrir patrones en los datos para ayudar a hacer gestión de decisiones una vez

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que los problemas o las oportunidades han sido determinados. Las mejores técnicas de minería de datos no sustituyen a una gestión eficaz (Thelen et al., 2004). Por lo anterior, es necesario aclarar que la minería de datos es una herramienta informática con diversos usos, tan sólo, pero que su utilización adecuada puede generar una ventaja competitiva para la empresa. De acuerdo con Chang y Leu (2006) muchos estudios proponen marcos para crear o adquirir conocimiento, pero en general no presentan detalles de cómo esto se puede lograr, la gestión del conocimiento requiere una mejor información en cuanto a las necesidades de datos, recolección, análisis e interpretación. Cuando las necesidades de datos y recolección están bien planificadas, su análisis e interpretación generan conocimiento y una mejor gestión de los proyectos. La adopción de sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (erp) durante los últimos quince años ha ido acompañada de una explosión de datos transaccionales disponibles. Las cifras de ventas, la actividad de recursos humanos, la falta de existencias, y los sucesos de defectos en la producción son sólo una parte de los problemas de acceso y el empoderamiento de la sociedad moderna (Bendoly, 2003), esto es producto del gran volumen de datos que constantemente se están generando y que a su vez el manejo eficiente de esta información puede ser complicado si no se cuenta con las herramientas tecnológicas necesarias. El mismo Bendoly (2003), agrega que a partir de 1989 el descubrimiento de conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in Databases, o kdd), fue acuñado para representar el proceso mediante el cual se aplican los recursos hacia la transformación de datos en información estratégica, la tarea

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de esta transformación se puede caracterizar por una serie de cuestiones relacionadas con la naturaleza de los datos y las características de los productos que se desean obtener (Bendoly, 2003). Comentan Rygielski, Wang y Yen (2002) que una nueva cultura empresarial se está desarrollando en la actualidad. Dentro de ella, la economía de las relaciones con los clientes está cambiando de manera fundamental; y las empresas enfrentan la necesidad de implementar nuevas soluciones y estrategias para afrontar estos cambios. Los conceptos de la producción y la comercialización masivas, creados por primera vez durante la revolución industrial, están siendo suplantados por nuevas ideas en el que las relaciones de los clientes son el tema central de negocios. Las empresas hoy en día tienen que ver con el aumento de valor para el cliente a través del análisis del ciclo de vida del mismo. Las herramientas y las tecnologías de almacenamiento de datos, técnicas de minería de datos, y otras de gestión de relaciones con clientes (crm) dan nuevas oportunidades para que las empresas actúen bajo los conceptos de marketing relacional. En la elección de la tecnología adecuada para personalizar o crm, las organizaciones deben ser conscientes de las ventajas y desventajas al considerar diferentes aplicaciones de software de minería de datos. La minería de datos representa el vínculo de los datos almacenados durante muchos años a través de diversas interacciones con los clientes en situaciones diversas, y los conocimientos necesarios para tener éxito en el marketing relacional. Con el fin de desbloquear el potencial de esta información, la minería de datos realiza el análisis que sería demasiado complicado y requiere mucho

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tiempo para los estadísticos, y llega a pepitas previamente desconocidas de la información que se utilizan para mejorar la retención de clientes, las tasas de respuesta, la atracción, y la venta cruzada. A través de la plena aplicación de un programa de crm, que debe incluir la minería de datos, las organizaciones fomentan la mejora de lealtad, aumentan el valor de sus clientes y atraen a los clientes adecuados. Las empresas que utilizan efectivamente datos de los clientes y recursos de información personal tendrán una ventaja para tener éxito con ellos. En un tema tan sensible como la privacidad, la responsabilidad recae sobre las empresas cuando se trata de construir y mantener la confianza. La naturaleza de la confianza es tan frágil que una vez violada, se desvanece. Soluciones de crm actuales se centran principalmente en el análisis de la información al consumidor y los beneficios económicos, y muy pequeños detalles en asegurar la privacidad del cliente.

4. Materiales y métodos Utilizando como método la investigación documental y los estudios bibliométricos, la información fuente fue obtenida mediante el perfil de búsqueda avanzada en la base de datos de Web of Science (WoS), considerando el periodo comprendido del año 2005 al 2013: Tema: (management) and Tema: (datamining) or Tema: (data mining) OR Tema: (text mining) OR Tema: (textmining) Refinado por: Áreas de investigación = (computer science or operations research management science or business economics) and Categorías de Web of Science = (operations research management scien-

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ce or business finance or management or business or economics) and Tipos de documento = (article or review or meeting abstract or proceedings paper). Este perfil de búsqueda plantea que los términos “Administración empresarial” y “Minería de datos” deben de estar contenidos en los títulos de los documentos a incluir en el estudio, en los tipos de documentos, ya sea artículo, resumen, resumen de reuniones o documento en proceso, y en las áreas de ciencias de la computación, ciencias de la administración de operaciones o negocios, en el periodo comprendido de 2005 al 2013. Las fichas referenciales recuperadas suministran información referente a años de publicación, tipología de los documentos, país, idioma, revistas, autores, entre otros datos. Con las fichas referenciales recuperadas se conformó una base de datos en el programa EndNote X7 (Thomson Reuters); para la elaboración de los cuadros y gráficos se utilizó Excel de Microsoft Office y el programa Microsoft Visual Foxpro 9.0. Con el objetivo de visualizar la red de autores, se usó CmapTools 5.04.02.

5. Resultados El periodo de estudio para la presente investigación comprende los años del 2005 al 2013, en la cual, según la base de datos de WoS y considerando las variables de administración empresarial (management) y minería de datos (datamining), se obtuvieron la cantidad de 575 referencias bibliográficas, los cuales se analizaron en función referente a años de publicación, tipología de los documentos, país, idioma, revistas, autores, entre otros datos.

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La minería de datos y su importancia...

Figura 5.1. Registros por Año. 120

104 95

100 81

60 40

2006

2007

73 61

20 0

2005

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Fuente: Elaboración propia con base en datos de ISI web of Science (2014).

En ese sentido, en el primer proceso en el programa EndNote X7 y utilizando la condicionante años, es decir, el año de registro del documento en la base de datos, se presenta la gráfica 1, en donde se muestra esta información por años. El promedio de publicaciones en este periodo es de 64 registros por año, también se observa que el desarrollo de las publicaciones científicas han tenido una tendencia de crecimiento con variaciones, los años 2011 y 2012 muestran las cantidades más altas con 95 y 104 respectivamente, de igual forma, el año en el cual se obtuvo el menor registro fue en el 2005, con 28 registros. Asimismo, los 575 registros también se analizaron en un segundo plano en función del tipo de documento con el cual fue registrado, como se observa en la Figura 5.1, y de la cual se puede deducir que la mayoría de las investigaciones optan por ser publicadas como artículo científico con 553 registros.

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Figura 5.2 Tipo de documento. 600

553

500 400 300 200 100 22 0

Article

Proceedings Paper

21 Review

Fuente: Elaboración propia con base en datos de ISI web of Science (2014).

De los países donde se registran mayor cantidad de documentos científicos sobre el tema, son los Estados Unidos, con 157 publicaciones, correspondiendo a esta cantidad un porcentaje del 27.30, sin embargo, el segundo, tercero y cuarto corresponden a países asiáticos, los cuales suman 251 publicaciones, que les atañe un porcentaje del 43.82, esto es mayor que la producción en los Estados Unidos y demuestra el interés que existe por la comunidad académica de esos países por investigar sobre la minería de datos y su relación y aplicabilidad en la administración, de igual forma el único país de América Latina que aparece en esta tabla es Brasil con 10 registros. Para el análisis de la Tabla 5.1, sólo se consideraron aquellos países en donde sus publicaciones son ≥ 10, cabe destacar que todas las publicaciones que se localizaron en la base de datos y en el periodo establecido fueron en el idioma inglés por ser el idioma que se solicita, generalmente en las revistas más prestigiadas, las cuales se encuentran ubicadas en los Estado Unidos.

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Tabla 5.1 Países de origen de la publicación. Países USA Taiwan Peoples R China South Korea England Belgium Spain Australia Singapore Germany Netherlands Canada Turkey France Italy India Brazil

Registros 157 117 87 47 34 28 22 20 20 19 18 17 15 14 14 11

% 27,3 20,3 15,1 8,2 5,9 4,9 3,8 3,5 3,5 3,3 3,1 3,0 2,6 2,4 2,4 1,9

1,7

Fuente: Elaboración propia con base en datos de ISI web of Science (2014).

De igual forma, otro parámetro considerado en esta investigación, fue la institución educativa del origen de la publicación, se observa en la Tabla 5.2, la importante participación de instituciones asiáticas que atienden en sus investigaciones los temas de minería de datos y su aplicación en las áreas funcionales de las organizaciones.

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Tabla 5.2 Principales instituciones académicas. Organización Natl Tsing Hua Univ Seoul Natl Univ Chinese Acad SCI Hong Kong Polytech Univ OFF Naval RES Nanyang Technol Univ Natl Cheng Kung Univ Univ Ghent City Univ Hong Kong

Registros 16 15 14 14 14 12 12 12 10

% of 575 2,783 2,609 2,435 2,435 2,435 2,087 2,087 2,087 1,739

Fuente: ISI web of Science.

Otro criterio importante es la identificación que se obtuvo específicamente, con respecto a las áreas principales de investigación relacionadas con los tópicos básicos de búsqueda, “Administración empresarial” y “Minería de datos” en los 575 artículos encontrados en la base de datos. Evidenciando que el área principal es la investigación de operaciones en la ciencia de la Administración con 411 registros, correspondiéndole un porcentaje del 71.5, como se observa en la Tabla 5.3. Tabla 5.3 Principales Áreas de investigación. Áreas de investigación

Operations research management Computer science Engineering Business economics Public administration Information science library science Social sciences other topics

Registros % of 575 411

71,5

348

60,5

310

53,9

199

34,6

5,4

3.3

1,9

Fuente: Elaboración propia con base en datos de ISI web of Science (2014).

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Otra razón para el análisis de la información, fue con respecto a las principales revistas en donde se publicaron los documentos, en la Tabla 5.4, de muestra que la revista en la que más se publica por la misma esencia de la relación de la minería de datos como una herramienta tecnológica y la aplicabilidad en las organizaciones, es por ello que la revista con mayor participación es la denominada Sistemas expertos con aplicaciones, con un porcentaje del 43.0, siguiéndole en una menor participación con el 10.3 % la revista Sistemas para la Toma de Decisiones. Tabla 5.4 Principales revistas. Títulos de fuentes Expert systems with applications Decision support systems Technological forecasting and social change European journal of operational research International journal of production research Safety science

Registros % of 575 247 43,0 59 10,3 27 4,7 15 2,6 15 2,6 12 2,1

Fuente: Elaboración propia con base en datos de ISI web of Science (2014).

Otra información significativa obtenida en el proceso de la revisión bibliométrica, es la referente a los autores de los documentos registrados en la base de datos WoS, obsérvese la Tabla 5.4, en donde solo se consideraron aquellos autores que tiene registros ≥ 5; en base a ello, aparece Kostoff, R.N. como el autor más significativo con 17 documentos relacionados con los tópicos de búsqueda, representando un 3 % del total.

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Tabla 5.5 Autores más representativos. Autores

registros 17 16 10 8 7 7 7 6 6

% of 575 3,0 2,8 1,7 1,4 1,2 1,2 1,2 1,0 1,0

Liao SH

1,0

Porter AL

1,0

Briggs MB

0,9

Delen D

0,9

Prinzie A

0,9

Shi Y

0,9

Tan SB

0,9

Yang HC

0,9

Kostoff RN Van Den Poel D Park Y Thorleuchter D Lee S Wei CP Yoon B Kim K Lee CH

Fuente: ISI web of Science.

6. Conclusiones El estudio bibliométrico aporta elementos relevantes de importancia práctica para esta investigación, permite una considerable ilustración de la información que se presenta, y pone de manifiesto que las tendencias en las publicaciones científicas registradas en WoS sobre la línea de investigación de la minería de datos y su aplicación en la administración en las organizaciones, si bien, su uso no ha tenido un crecimiento exponencial, mantiene una tendencia hacia la alza.

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De igual forma, con esta investigación se pone de manifiesto la importancia que está teniendo la aplicación de la minería de datos en la gestión eficiente en ciertas áreas operativas importantes en las organizaciones, como por ejemplo, en la aportación a los sistemas de toma de decisiones, etc. Sin embargo, solo se encontraron tres registros sobre investigaciones de la minería de datos en México; el país de Latinoamérica que más documentos registrados tiene en WoS es Brasil, con 10. Esto demuestra que en nuestro país todavía existen temas de investigación que no son considerados como relevantes, mientras que otros países del continente ya están trabajando en ello. Finalmente, se concluye afirmando que es importante se busquen alternativas que permitan fortalecer la investigación científica de calidad y no de cantidad, que proporcionen un referente para las organizaciones, para eso se le debe apostar al uso de la minería de datos en la generación de información que permita a los administradores de dichas organizaciones establecer una ventaja respecto a sus competidores.

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La minerĂa de datos y su importancia...

Wang, H. F. & Hong, W. K. (2006). Managing customer profitability in a competitive market by continuous data mining. Industrial Marketing Management, 35(6), 715-723. doi: 10.1016/j.indmarman.2005.06.005 Xu, K., Liao, S. S., Li, J. & Song, Y. (2011). Mining comparative opinions from customer reviews for Competitive Intelligence. Decision Support Systems, 50(4), 743-754. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.021 Zhu, B. & Chen, H. (2005). Information visualization Annual Review of Information Science and Technology, 39(1), 139-177.

Capítulo IV ESTUDIO BIBLIOMÉTRICO DE PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS (pymes) EN ESPAÑA Y AMÉRICA LATINA, PERIODO 2005-2013

Dr. Manuel Ildefonso Ruiz Medina Dra. Nadia Aileen Valdez Acosta MC. Francisco José May Hernández Dra. María Felipa Sarabia Dr. Jesús Eligio Tirado Ramos Dr. Carlos Karam Quiñónes Resumen Está investigación se apoya en un estudio bibliométrico, sobre la base de una exploración cuantitativa de la producción científica. Tomando como sujeto de estudio el tema de pymes (smes, small and medium size enterprises) en la base de datos ISI Web of Science (ISI WoS) durante el período 2005-2013, obteniendo variables bibliométricas como lo son: publicación por año, autores, revistas, idiomas y palabras clave asociadas a los documentos fuente. Con estos registros se conformó una base de datos en el programa EndNote X3, obteniendo una red con los autores más representativos sobre el tema. Este trabajo permitirá a los estudiantes de posgrado una definición más eficiente de temas de investigación de frontera acordes a las necesidades que se presentan en el ámbito global. Palabras clave: Estudio bibliométrico, PyMEs, producción científica, Scmago Journal Rank, redes de autores. 133

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Estudio bibliométrico de pequeñas y medianas empresas...

Abstract This research is based on a bibliometric study, which is the quantitative exploration of scientific production, in this case, on the issue of small and medium enterprises (smes) in the database ISI Web of Science (ISI WoS) in the period 2005-2013, obtaining bibliometric variables such as: publication year, authors, journals, languages and keywords associated with the source documents. With these records we constructed a database in EndNote X3 program by obtaining a network with the most important authors on the subject, this work will allow graduate students a more efficient frontier research topics according to the needs that presented in the global scope. Keywords: Bibliometric study, smes, scientific production, Scmago Journal Rank, authors networks.

1. Introducción Las pequeñas y medianas empresas (pymes) son reconocidas como actores fundamentales dentro de la economía del ebusiness en la Unión Europea (Howard, 1990). En España, las pymes representan más del 99.8 por ciento del total de empresas registradas, generan alrededor del 70% del empleo y contribuyen al 65% del Producto Interno Bruto (Cegarra & Sabater, 2005). En los ambientes de negocios globales, las pymes se desarrollan utilizando tecnologías de información y comunicaciones (tic) basadas en el comercio electrónico (ce) para obtener ventajas competitivas y tener acceso a los mercados globales (Al-Qırım, 2003). Lugo (2007), establece que el entorno económico internacional en la actualidad se caracteriza cada vez más por su dinamismo y globalización. Tendencias como la creciente interdependencia entre países, la formación de bloques

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regionales, el surgimiento de economías emergentes en Asia y América Latina, así como los sorprendentes avances tecnológicos en diferentes sectores, configuran un entorno mundial crecientemente competitivo y cambiante. Las pymes de rápido crecimiento son un grupo selecto con impacto significativo en su economía, ya que crean más puestos de trabajo, mientras que sus homólogos más grandes los pierden (Acs & Mueller, 2007; Halabisky et al, 2006). En este contexto, se considera imprescindible profundizar en estudios especiales con herramientas de gestión capaces de combinar el impacto tanto macroeconómico como microeconómico con la finalidad de determinar y fundamentar los objetivos a alcanzar y efectuar una planeación adecuada. El diseño de estas estrategias constituye en la actualidad una de las líneas de investigación más recurrente en los programas de posgrado, y por lo tanto es imprescindible que las Instituciones de Educación Superior (ies) que ofertan estos programas, fortalezcan el desarrollo de destrezas que les permitan a sus estudiantes el uso adecuado de la Tecnología de la Información y Comunicación (tics), considerando principalmente aquellas habilidades que los vinculen con la oferta documental científica arbitrada que facilite la selección de temas de investigación de frontera acordes a las necesidades que en el ámbito global se presentan, es por ello, que este trabajo, pretende generar las bases para el desarrollo de una estructura que permita el diseño de un mapa conceptual para el análisis de las distintas teorías de frontera del término en inglés de sme, en las áreas de gestión de empresas, administración pública, economía, derecho, finanzas, planificación, desarrollo y las relaciones laborales de trabajo. En el mapeo de temas científicos se ha utilizado con éxito la bibliometría, que es la ciencia que permite el análisis cuantitativo de la producción científica a través de la litera-

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Estudio bibliométrico de pequeñas y medianas empresas...

tura, estudiando la naturaleza y el curso de una disciplina científica (Wallin, 2005). Los trabajos pioneros sobre la bibliometría son los realizados por Lotka (1926) y Bradford (1934). En la actualidad los indicadores bibliométricos se han convertido en una cuestión de creación urgente para políticas de evaluación de la producción científica y están siendo implementados para las decisiones presupuestarias, o de financiamiento (Weingart, 2005). Está investigación es un estudio bibliométrico sobre las pequeñas y medianas empresas, el cual consiste en la exploración cuantitativa de la producción científica sobre el tópico indexada en la base de datos del Institute for Scientific Information (ISI Web of Science o ISI WoS) en el período 2005-2013. Para el desarrollo de este trabajo se consideran las variables bibliométricas estándar como lo son: publicación por año, autores, revistas, idiomas y palabras clave asociadas a los documentos fuente. Éste tipo de trabajos se han utilizado por Antelman, (2004); de Arenas, Santillan-Rivero, Arenas & Valles, (2003); Garfield, (2004); Gu, (2004), y últimamente por Richard, Martínez &García (2011). El objetivo principal del presente trabajo, es obtener una red que proporcione una visión panorámica de los principales autores sobre el tema, e identificar las líneas de investigación vigentes en las PyMEs, esto, mediante el análisis de los autores más productivos, sus países de origen y principales idiomas de publicación. Lo anterior, se convierte en una información básica para el diseño de temas de investigación que permitan mejorar el desempeño en la investigación de los estudiantes de Posgrado, particularmente en las Maestrías en Administración Estratégica con acentuación en Capital Humano y Desarrollo Empresarial y en el Doctorado en Ciencias Administrativas de la Facultad de Contaduría y Administración de la Univer-

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sidad Autónoma de Sinaloa, logrando con esto organizar el conocimiento, de tal forma, que los objetos de estudio sean acordes a las necesidades imperantes actualmente en la línea de investigación en recursos humanos.

2. Metodología La información fuente se obtuvo de la base de datos de ISI Web of Science (ISI WoS) mediante el perfil de búsqueda avanzada que plantea que por sus términos en inglés: Smes, or Small Enterprise, or Small Business, or Medium Enterprise, or Medium Size Business, a su vez relacionados como: Management or Business or Public Administration or Eeconomics or Law or Business Finance or Planning Development or Industrial Relations Labor, deben de estar contenidos en los títulos de los documentos a incluir en el estudio, en los tipos de documentos artículo o resumen y en todas las áreas que la base de datos proporciona, en el periodo de 2005 al 2013. Las fichas referenciales recuperadas suministran información referente a años de publicación, tipología de los documentos, idioma, revistas, palabras claves, autores, organizaciones, países, publicaciones y tipo de documentos. Con las fichas referenciales recuperadas se conformó una base de datos en el programa EndNote X3 en las diferentes tipologías existentes no se excluyó ninguna; en la elaboración de los cuadros y gráficos se utilizó Excel de Microsoft Office y el programa Visual Foxpro 9.0, con el objetivo de visualizar la red de autores se recurrió a Cmaptools 5.04.01.

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3. Resultados El periodo de estudio para la presente investigación comprende los años del 2005 al 2013, según la base de datos del ISI Web of Science y considerando las variables pymes y otros sinónimos, se obtuvieron la cantidad de 520 referencias bibliográficas, que en un primer proceso del programa EndNote X3 utilizando la condicionante de años, los registros se clasificaron como se muestra en la Figura 3.1. Figura 3.1 Publicaciones por año. 120

101

100 80 60 40 20 0

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Fuente: Elaboración propia con datos de ISI Web (2014).

A partir del año 2005 se observa una tendencia al crecimiento del número de publicaciones anuales referentes al tema de estudio, alcanzando su punto máximo en el año 2011; a partir del 2012 se inicia una disminución del mismo indicador, tendencia que debe mantenerse para el año 2013, considerando que el último dato se revisó el día 09 de septiembre de 2013, o sea, 3/4 partes del año; proporcionalmente, al final del año 2013 se registrarían aproximadamente 88 publicaciones, lo que indica que la tendencia a la baja continuaría.

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Gestión estratégica: un enfoque bibliométrico...

Los 520 registros obtenidos en la base de datos ISI Web of Science, y que fueron procesados en el programa EndNote X3 también se analizaron en un segundo plano en función del tipo de documento con el cual fue registrado, como se observa en la Figura 3.1, y de la cual se puede deducir que la mayoría de las investigaciones optan por ser publicadas como artículo científico (article) con 487 registros, correspondiente a un 93.65% del total, perteneciéndole el segundo lugar a revisiones temáticas (review) con un 4.61% con 24 referencias y un 1.73 de documentos procedentes de encuentros científicos (proceedings paper) con nueve publicaciones, indudablemente, hoy en día, el formato de article es con mucho, el más utilizado para publicar información científica sobre el tema que nos ocupa. Sin embargo, las revisiones con 24 registros y con porcentaje de 1.73 son las más importantes debido a que son revisiones de los documentos más significativos de un tópico específico y que destacan los elementos más trascendentes y en un momento pueden definir nuevas teorías. Figura 3.2 Publicaciones por tipo de documento. 487 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0

Article

Review

9 Proceedings Paper

Fuente: Elaboración propia con datos de ISI Web (2014).

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Otra clasificación que se consideró en este trabajo, el idioma en que se publicaron los documentos en los tres tipos de variantes, para este efecto sólo se consideran los tres únicos idiomas que el programa EndNote X3 mostró, siendo estos los idiomas más importantes. La Figura 3.3 muestra que el inglés es el idioma predominantemente utilizado en publicaciones científicas sobre el tema de nuestro estudio, el 81% de los documentos obtenidos en la investigación están escritos en el lenguaje de la ciencia, 16% de los documentos recuperados en la búsqueda fueron preparados en español, y tan sólo el 3% de los mismos, se presentan en portugués. El criterio de búsqueda incluyó países hispanoparlantes, sin olvidar que se pueden encontrar países asociados en redes con los primeros, que no necesariamente tienen el español como lengua materna. Figura 3.3 Base de datos ISI Web of Science. 423 450 400 350 300 250 200 84

150 100

50 0

English

Spanish

Portuguese

Fuente: Elaboración propia con datos de Isi Web (2014).

La presión por publicar en inglés está llevando al uso del castellano a una situación preocupante, por un lado cada día

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Gestión estratégica: un enfoque bibliométrico...

son más los investigadores de España y de Latinoamérica que publican sus trabajos en revistas editadas en inglés, debido a que tienen mayor factor de impacto; y por otro, cada año más revistas españolas se editan en inglés (Buela, 2003). Figura 3.4 Publicaciones por país. 400

369

350 300 250 200 150

nd gla n E

Pe ru

i Ch

zu ela

Br az il

US A

Sp ain

ico

Ve ne

M éx

100

s a y nd tin an m rla en r e g Ar Ge rtg Ne

Fuente: Elaboración propia con datos de Isi Web (2014).

La Figura 3.4, muestra las publicaciones por país, se observan como mínimo 10 publicaciones en el tema de investigación y periodo que interesa, asimismo se encuentra a los Países Bajos, Alemania y Argentina, con una participación mínima del 2%; posteriormente, con un 3% se encuentran los países de Perú y Venezuela; nuestro país, México, se incluye con un 5%; seguido de Inglaterra, Chile y Brasil, con una participación respectiva en ese orden de 6, 7 y 9%; como el segundo país con mayor número de publicaciones en el tema de estudio, aparece Estados Unidos con un 13% de participación; finalmente, el país de España se muestra con el máximo número de publicaciones, muy por arriba del resto de los países implicados en el estudio, lo cual representa un 71% del total de documentos encontrados.

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Figura 3.5 Publicaciones por organización. 58

60 50 40

28 19

CI SE A VI LL CA UN E RT IV A CO GE UN M N IV A PL M U UR TE CI N SE A M UN A DR IV GRA ID UN UN N IV AD I CA V Z A A RL RA O G SI O ZA II M AU A TO D UN RI N IV D O JA M O U US M UN E UN 1 IV IV ZU BA LI RC A EL O N A

LI T

EC N

EN VA L

PO UN

IV UN

LI T

EC N

VA L

CI A

Fuente: Elaboración propia con datos de Isi Web (2014)

Analizando a las organizaciones que como mínimo presentan 10 publicaciones en el tema de investigación y periodo que nos interesa, la Figura 3.5 localiza en orden ascendente a la Universidad Autónoma de Barcelona y Universidad de Zulia, con la participación mínima del 2%; posteriormente, con un 3% se encuentran las universidades de Jaume I, Carlos III Madrid, Zaragoza, Granada, Complutense Madrid y Murcia; seguidas de Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad de Sevilla y Universidad Politécnica de Valencia, con 5, 6 y 7%, respectivamente; finalmente, la Universidad de Valencia se muestra con el máximo número de publicaciones, pero no muy por arriba del resto de las organizaciones involucradas en el análisis, con un 11% del total de documentos revisados. Lo que significa que la clasificación del número de publicaciones por organización es más homogénea que las clasificaciones anteriores.

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Gestión estratégica: un enfoque bibliométrico...

Figura 3.6 Publicaciones por autor. 17

18 16 14 12

10 8

6 4 2

EZ -

N AR TI

CE G

-N

AV AR

RO JG SO LA N O SO P RI AN O D R UR H ER BA VA N O SD O AL L IV BO E RS R JL -G G AR A RI RC H ER JO IA N SJ -T AN ER D U EZ EL -C PJ AN O VA M SG AS -V ER D U F RO M ER O I

Fuente: Elaboración propia con datos de Isi Web (2014)

En publicaciones por autor (Figura 3.6), se observa mayor homogeneidad que en las clasificaciones que se analizaron con anterioridad, dado que el único autor o autores que sobresale(n) con 17 publicaciones y un 3% de participación en el tema analizado en el estudio es (son) Cegarra-Navarro J.G.; un poco más abajo se ubica a Martínez-Solano P., Soriano D.R. y Urbano D., con un 2% de participación; finalmente, contando tan sólo con 1% de participación y tomando en cuenta como mínimo 6 publicaciones, se encuentra a Hervas-Oliver J.L., Albors-Garrigos J., García-Teruel P.J., Hernández-Canovas G., M.A.S.-Verdu F. y Romero I. En referencia a artículos publicados por revista (Figura 3.7), Service Industries Journal, tiene registrado 27 publicaciones y tiene un factor de impacto (sjr) desde la perspectiva de Scopus Scimago Journal Rank (sjr) de 0.33.

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Figura 3.7 Número de artículos publicados por revista (journal). 30

25 20 15 10

15 11

12 7

14 10

5 Sm Te Jo all B ch ur na usin nov ati l o es s on f In Bu Ec ter o s in no na es t io s R mics na En Jou l Sm esea rc tre rna all h l pr en of S Bus in eu m es rsh all ... B M ip an usi ne an d Jo age Reg s... m ur e io n Cu al o nt D nal.. fB ad e . us cisi er no on in e In ter Ser s De ss E th na vic E ic tio e I co na nd nom s u lJ ou stri ia Y Af e rn r ic al s Jo ... u of an M rna Un Jou l a n Re po i rn vis vers al o we ia f B ta r Ve Bu us ne s i zo ines ness lan s R ... a D ev Re e G iew v is er ta en Es cia pa no la De ...

Fuente: Elaboración propia con datos de Isi Web (2014)

El sjr Indicator, proporciona un índice de calidad relativo de las revistas incluidas en la base de datos Scopus a partir de 1996. Lo mismo que jcr se realiza un cálculo de citas recibidas a artículos de una revista para un período de tres años. sjr da más valor a las revistas que tiene un alto prestigio (gran cantidad de citas, sin autocitas) utilizando para el cálculo el algoritmo PageRank de Google. El cálculo contempla todos los documentos existentes en la revista, no sólo los artículos citables como se hace en jcr. En la mayoría de los países para evaluar la producción y la calidad de las investigaciones científicas se recurre a índices bibliométricos. Éstos se usan de forma indiscriminada para evaluar investigadores, centros de investigación, universidades, países, etc. Estos índices se basan en el número de citas que reciben las revistas científicas (en un período determinado y en función de los artículos que publican), tales como el factor de impacto y el factor de prestigio.

Gestión estratégica: un enfoque bibliométrico...

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Esta misma información de los autores, que por medio de la base de datos de ISI Web of Science se obtuvo, se procesó en el programa de EndNote X13 para realizar el cruce de autores considerando publicaciones conjuntas. Para la construcción de la red de autores, en primer término se elaboró el registro de producciones conjunta mediante algoritmos desarrollados en Visual Fox Pro 9.0., y para el graficado de las redes se usó CmapTools 5.04.01. El resultado se muestra en la Figura 3.8. Para crear esta red, se utilizaron los documentos registrados que hayan sido en colaboración de tres autores o más, y que el vinculo de contribución entre ellos haya sido de dos o más trabajos. Sin embargo, también se muestran autores que están trabajando en lo individual y aparecen aislados, es decir, para demostrar lo que se comentaba anteriormente sobre la gran oportunidad que representa investigar y publicar sobre el tema de las pymes.

Garcia-Teruel, P. J.

Tejada, P.

Banos-Caballero, S.

Fernandez-Serrano, J.

Cepeda-Carrion, G.

1 1

Gil-Pechuan, I.

Hidalgo, A.

Albors-Garrigos, J.

Ribeiro-Soriano, D.

Hervas-Oliver, J. L.

Toledano, N. Garrigos, J.A.

Urbano, D.

Dobon, S. R. Peris-Ortiz, M.

Soriano, D.R.

Belso-Martinez, J. A. Castrogiovanni, G. J.

Mas-Verdu, F.

Fuente: Elaboración propia utilizando el software CmapTools 5.04.01 (2014)

Santos, F. J.

Wensley, A.K.P.

Martínez-Solano, P.

Romero, I.

Martinez-Roman, J.A.

Koeter-Kant, J.

Cegarra-Navarro, J. G.

Dewhurst, F.W.

Sanchez-Polo, M. T.

Cegarra-Leiva, D.

Hernandez-Canovas, G.

Sanchez-Vidal, M. E.

Eldridge, S.

Figura 3.8 Redes de Autores

146 Estudio bibliométrico de pequeñas y medianas empresas...

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En la Figura 3.8, se muestran subgrupos de autores que es importante analizar como los más representativos, uno de ellos es la red más amplia con respecto a autores (Sánchez Polo, Urbano, Hervas-Oliver, Martínez Solano). Todos ellos han colaborado en tres publicaciones, Hervas-Oliver con Garrigós han producido hasta cinco publicaciones. Sin embargo la red más productiva, es la conformada por Cegarra-Navarro, ya que ellos han producido 23 documentos, seguido de Martínez Solano con 16 documentos. Finalmente se observa el trabajo individual de muchos autores que muestran trabajos de investigación eventuales en este campo.

4. Discusión y conclusiones La aportación práctica que hace el estudio bibliométrico a esta investigación es muy valiosa, hace una ilustración muy útil de la información que se presenta y pone de manifiesto que las tendencias en las publicaciones científicas registradas en el ISI Web of Science sobre la línea de investigación las pymes, si bien no han tenido un crecimiento exponencial, mantienen una tendencia hacia la alza. De las publicaciones registradas la mayoría pertenecen al idioma inglés con 423 registros de los 520 obtenidos, concerniente a un porcentaje del 81.00 del total, de igual forma se observó un alto porcentaje de autores que tienen registrado un solo documento, lo cual demuestra que su aportación en este campo es eventual y por lo tanto, significa un área de oportunidad muy amplia para poder participar con trabajos de investigación que den la pauta a que las instituciones de educación superior que ofertan estos programas sean referentes del tema a nivel nacional e internacional.

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No obstante, los trabajos científicos que se realizan en México y que se deberían divulgar en medios electrónicos, como revistas arbitradas e indexadas debido a que diversos posgrados de ies tanto públicas como privadas ofertan estos programas, es muy incipiente, por no decir nula. Finalmente, es importante que se busquen alternativas que permitan fortalecer la investigación científica de calidad, y proporcione un referente en el ámbito científico global, para eso se le debe apostar a la internacionalización de los programas de posgrado para que ayuden que los estudiantes realicen de forma obligatoria estancias académicas internacionales y de esa forma conocer el estudio de las teorías de frontera, y por ende, realizar investigaciones en beneficio de los sectores de la sociedad. Este estudio se presenta como resultado del proyecto financiado por el Programa de Mejoramiento del Profesorado (promep) para el fortalecimiento del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” (caef 275 uas): con la línea de conocimiento: “Estudios y Análisis estratégicos sobre competitividad y desarrollo de las organizaciones” de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa.

Referencias Acs, Z.J. &Mueller, P. (2007), “Employment effects of business dynamics: mice, gazelles and elephants”, Small Business Economics, Vol. 30 No. 1, pp. 85-100. Al-Qirim, N.A.Y. (2003), “E-commerce in the aerial mapping industry: a New Zealand case study”, Journal of Systems and Information Technology, Vol. 7 Nos 1/2, pp. 67-92. Antelman, K. (2004), Do Open Access Articles Have a Greater Research Impact? College & Research Libraries News, 372-382.

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Bradford, S. C. (1934), Sources of information on specific subjects. Engineering, 85–86. Buela-Casal, G., (2003), Evaluación de la calidad de los artículos y de las revistas científicas: Propuesta del factor de impacto ponderado y de un índice de calidad, Psicothema 2003. Vol. 15, nº 1, pp. 23-35 issn. Cegarra, J.G. & Sabater, R. (2005), “E-learning: organizational requirements for successful feedback learning”, Journal of Workplace Learning, Vol. 17 Nos 5/6, pp. 276-90. De Arenas, J. L., Santillan-Rivero, E., Arenas, M. & Valles, J. (2003), Performance of Mexican scholarship recipients in the production of scientific knowledge - From bibliometrics to scientific policy? -art. no. 147. Information Research-an International Electronic Journal, 8, 2 147-147 Garfield, E. (2004), Historiographic mapping of knowledge domains literature. Journal of Information Science, 119-145. Gu, Y. (2004), Global knowledge management research: A bibliometric analysis. Scientometrics, 171-190. Halabisky, D., Lee, B. & Parsley, C. (2005), Small Business Exporters: A Canadian Profile, Small Business Policy Branch, Ottawa. Howard, T. (1990), “Can small business help countries compete?”, Harvard Business Review, Vol. 68 No. 6, pp. 88-103. Lotka, A. J. (1926), The frequency distribution of scientific productivity. Journal of the Washington Academy of Sciences, 317-323. Lugo B., J.E.: (2007) “El proceso de internacionalización de las empresas en el mundo competitivo y globalizado actual” en Contribuciones a la Economía, junio 2007. Richard-Ramón, Alicia, Martínez-Blasco, Monica & GarcíaBlandón, Josep (2011), Análisis de la producción científica sobre Gobierno Corporativo a través de ISI Web of Science. Revista Española de Documentación Científica, 79-101.

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Estudio bibliomĂŠtrico de pequeĂąas y medianas empresas...

Soto, P. E. & Dolan, S. L. (2003), Las pymes ante el reto del Siglo XXI, los nuevos mercados globales, subtema: El impacto de la globalizacion en las pymes: 4-5. Geo Impresores, Mexico. Wallin, J. A. (2005), BibliometricMethods: Pitfalls and Possibilities. Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology, 261-275. Weingart, P. (2005), Impact of bibliometrics upon the science system: Inadvertent consequences? Scientometrics, 62, 1 117-131.

Capítulo V PANORAMA INTERNACIONAL DEL DESEMPEÑO EMPRESARIAL Y LA VENTAJA COMPETITIVA SOSTENIBLE: UN ESTUDIO BIBLIOMÉTRICO

Dr. Omar Valdez Palazuelos Dr. Miguel Contreras Montoya Dr. Juan Carlos Segura Mejía Dra. Beatriz Carolina Romero Medina Lic. Jorge Luis Chigo Gastélum MC. Abundia Maribel Zazueta Valdez Resumen En el ámbito empresarial los conceptos de desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible son aspectos clave para la definición de estrategias y el crecimiento económico. El conocimiento en estas áreas ha estado creciendo rápidamente en los últimos años a partir de la participación de académicos e instituciones educativas que han realizado investigación científica para entender y mejorar las prácticas de administración que permiten a las empresas mejorar su capacidad de éxito. En el mundo actual, las redes de colaboración científica constituyen un instrumento importante para la generación y divulgación del conocimiento, por lo que es importante identificarlas y ligarlas al desarrollo de la economía en las que trabajan, en este sentido a partir del análisis de sus productos se puede inferir su estructura, la distribución geográfica de sus miembros a nivel 151

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Panorama internacional del desempeño empresarial...

de paises y regiones, los tópicos que abordan, las instituciones involucradas y las publicaciones que eligen para dar a conocer sus resultados de investigación. El presente trabajo presenta un estudio bibliométrico para determinar la estructura y distribución geográfica de la investigación científica generada entre 1992 y 2013 al rededor de los dos tópicos centrales planteados, con el objetivo de revelar la estructura de colaboración mediante la realización de análisis de redes de citación y visualización. Palabras clave Desempeño empresarial, ventaja competitiva sostenible, redes de colaboración.

1. Introducción En la última década, los tópicos desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible han tenido un desarrollo acelerado producto de las nuevas tecnologías; de tal manera, que resulta importante valorar el crecimiento de la investigación sobre estos temas. La convergencia de estos dos conceptos es de importancia para el vínculo de colaboración entre la academia y su entorno. En la investigación científica, la publicación de los resultados es un eslabón clave en el desarrollo de los trabajos realizados. Estos sirven para generar nuevas preguntas científicas e incidir en el desarrollo de la ciencia y sobre todo en el mejoramiento del bienestar de la humanidad (L. Bornmann & H. Daniel, 2008). Se observa también que la mayoría de los científicos colaboran en la investigación de proyectos a pesar de las dificultades de coordinación con el objetivo de lograr un impacto en su productividad. Lo anterior sirve a las empresas que están buscando la manera de hacer frente al entorno cambiante de los negocios;

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la revisión de literatura sobre ventajas competitivas sostenibles y desempeño empresarial puede ayudarles a tener éxito sobre la competencia global. En efecto, quienes entienden y utilizan sus recursos de datos de forma más eficaz y eficiente que la competencia pueden tener mejores oportinidades en el mercado. El desempeño empresarial se ve fortalecido por las ventajas competitivas sostenibles que generan las empresas en el transcurso del tiempo. Esta conjugación de temas resulta de gran interés para académicos, líderes de organizaciones y gobiernos, de tal forma, que se considera como algo valioso en el camino de la innovación y la productividad de las organizaciones. En estudios previos se ha identificado que el desempeño empresarial y las ventajas competitivas sostenibles son tópicos de importancia sobresaliente en la gestión empresarial (Ovalles-Toledo, 2013). Sin embargo, no se ha realizado un estudio bibliométrico que brinde un panorama global de la investigación científica a partir de la literatura de frontera.

2. Revisión de literatura Con el fin de abordar este aspecto, esta revisión se estructurara en cuatro partes, la primera sirve para analizar los aspectos básicos y la importancia del desempeño empresarial; en segundo lugar se revisa el tópico ventajas competitivas sostenibles; en tercer término se analiza la conjunción de los dos temas abordados; y por último, se destacan las potencialidades de las herramientas usadas por este estudio, como lo son la bibliometría y las redes de colaboración científica.

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Panorama internacional del desempeño empresarial...

2.1 Desempeño empresarial Desde principios de la década de 1990 y acerca del funcionamiento de las empresas, numerosos estudios examinan la relación que guardan sus recursos estratégicos con su desempeño. Una vertiente de ese análisis relativiza el papel de los activos, sosteniendo que, si bien, puede ser util que las empresas posean recursos valiosos, raros, inimitables y no sustituibles; esta condición es necesaria mas no suficiente para su exitosa inserción en el mercado ya que, debe potenciarlos haciéndose de capacidades complementarias que mejoren su desempeño empresarial (Rothaermel & Hill, 2005). Un desempeño empresarial por encima del promedio, deviene ventaja competitiva sostenible. En el libre mercado, dos ventajas competitivas sostenibles hacen la diferencia: bajo costo y, diferenciación. En todo caso, el lugar de una empresa en el ranking se da en función del costo relativo y/o la diferenciación de su producto. Aquí se ubica la inferencia de Porter, sobre que el bajo costo y la diferenciación son fuentes de rendimiento superior a la media aunque, la ventaja competitiva no es claramente el cuadro completo. La investigación científica comúnmente complementa la deducción con el razonamiento hipotético (Tang & Liou, 2010). Otro factor que define el desempeño empresarial es que el capital intelectual, definido como un conjunto intangible de recursos y capacidades relacionales con las diferentes categorías de conocimiento, que puede proporcionar una ventaja competitiva sostenible a las empresas. La mayoría de los estudios clasifica este concepto en base a tres elementos: a) capital humano –saber ser– (conocimientos, habilidades, experiencia, motivación, etc.); b) capital estructural –saber

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hacer– (métodos, capacidades, rutinas, procedimientos,) y el c) capital relacional –saber convivir– (ambiente laboral, etc.) (Delgado-Verde, Navas-López, Cruz-González & AmoresSalvado, 2011). Asimismo, para (Morgan, Vorhies & Mason, 2009) en las empresas, los recursos (activos vinculados transitoriamente y desde los que sus directivos conciben y ejecutar las estrategias de creación de valor) son fundamentales para explicar el rendimiento de la empresa. En ese sentido, la teoría de las capacidades dinámicas postula que los mercados son dinámicos, y que se mide la capacidad en que las empresas adquieren los recursos y se despliegan de manera que coincidan con el su ambiente de mercado (orientación de mercado), lo que explica la variación del desempeño empresarial a través del tiempo. El desempeño empresarial está ligado a la búsqueda de éxito de las empresas. Los términos que más frecuentemente se ligan al desempeño empresarial, son la eficiencia, eficacia, excelencia y competitividad; factores éstos que determinan la permanencia y desarrollo de la empresa en las condiciones dinámicas de los mercados globales. Así, el desempeño empresarial se centra en las capacidades de aprendizaje y la ventaja competitiva sostenible, con lo que fusiona la teoría de la organización y la gestión estratégica (Vogel & Güttel, 2013 ). Por otro lado, se afirma que se tienen más posibilidades de vincular el desempeño de las empresas, y los recursos que controlan a sus entornos institucionales; si las empresas son conceptualizadas en términos de recursos en de inversión (Zubac, Hubbard & Johnson, 2010). Esta visión alternativa permite a estudiosos cambiar el énfasis de los efectos de ciertos recursos, para proyectarlos más allá del rendimiento, al campo institucional más amplios; y los efectos de la propie-

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dad, incluyendo el cómo las estrategias se ven afectadas por la capacidad de atraer capital para generar mayores ventajas competitivas sostenibles.

2.2. Ventaja competitiva sostenible Desde la Revolución industrial y la gestión estratégica, se asume la existencia de ventajas competitivas sostenibles (Rumelt, Schendel & Teece, 1994). Estudios recientes, empero, sugieren que esas ventajas son raras y efímeras (Ruefli & Wiggins, 2003). Se habla también de poca evidencia acerca de la generación de ventajas competitivas sostenibles (Morgan, Vorhies & Mason, 2009). Por otro lado, las ventajas competitivas sostenibles aparecen en la literatura por su atención a las consideraciones éticas y sociales, derivadas de posiciones de monopolio y comportamiento oligopólico (DeCelles, Donaldson & Smith, 2007). En una rama de la industria, las empresas son heterogéneas por los recursos que controlan, y no todos esos recursos son transferibles entre ellas. A partir de estos supuestos, se argumenta que la búsqueda de recursos es imperfecta y que, por lo tanto, una empresa puede lograr una ventaja competitiva sostenible (Barney, 1991). Esta teoría de recursos se finca sobre la concepción de un mundo que es esencialmente estable. Cuando una empresa alcanza un rendimiento aceptable, erróneamente puede tender a seguir explotando los recursos que ya le funcionaron, lo que constituye una conducta autodestructiva, pues los cambios externos radicales imponen la necesidad de ejercer nuevos recursos. Después de un periodo de desempeño positivo y por efectos de la inercia, las organizaciones pueden no percibir cuando es tiempo de

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cambiar los recursos previamente eficaces por otros mejores. Las ventajas competitivas sostenibles van cambiando con el tiempo, si la empresa es influida por su propio desarrollo, su mercado, las tecnologías que aplica, su capital humano y, la fortaleza en el uso de estrategias de vinculación con el entorno (D’Aveni, 2010). Esta corriente de investigación sugieren que la ventaja competitiva sostenible no necesariamente existe, excepto que las capacidades dinámicas y flexibilidad organizacional pueden ocasionalmente ser fuentes de ventaja sostenible. El carácter transitorio cada vez mayor de las ventajas, se atribuye a numerosas causas, como el cambio tecnológico, la globalización, la industria convergente, la competencia agresiva, la privatización animada por gobiernos o fondos de cobertura, los subsidios del gobierno, la irrupción como potencias económicas de China, India y otros países emergentes, el aumento de la disponibilidad de capital de riesgo, el terrorismo, la inestabilidad política global, los incentivos a corto plazo para altos ejecutivos, etc. El ritmo de respuesta competitiva, radica en que los líderes de la industria están destronados con más frecuencia de lo que se cree, en que las empresas más agresivas tienen más éxito (Ferrier, 2001) y en que existe una competencia por el que las acciones rivales frenan el desempeño de la empresa requiriendo nuevas acciones para mantener el ritmo (D’Aveni, 1994). También hay una serie de cuestiones importantes relacionadas con la transición de una ventaja a otra en las empresas. Por ejemplo, ¿cómo las empresas gestionan la sincronía y transiciones de una ventaja a otra, a medida que aprenden? ¿Cuándo deben ir a esas transiciones? ¿Deben planificar la siguiente ventaja antes de la erosión de una ventaja existente? ¿Cómo evitar la autofagia de una ventaja existente al crear

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una nueva? ¿Hay dependencia de la trayectoria a través de la secuencia de las ventajas de la empresa o las secuencias son realmente impredecibles y sensibles al cambio impredecible? En resumen, la estrategia en el entorno actual es análoga a un tirador que está disparando a un blanco en movimiento y muy impredecible (Thompson, 1967). ¿Crea más valor para los accionistas, el explotar su actual ventaja competitiva, experimentar un periodo de crisis, y luego crear una nueva ventaja, comparado con la planificación previa a la autofagia de las ventajas competitivas actuales antes de que otros las destruyan? Se sabe que nada es sostenible para siempre. La pregunta entonces es, ¿cuál será la duración de las ventajas? Si se acepta la evidencia de que las ventajas se mueven a un ritmo creciente al de cuando fueron creadas como modelos, ¿qué modelos y métodos de investigación capaces, únicos, no transables, insustituibles, raros, o nuevos se necesitan? (D’Aveni, 2010). Los dos modelos principales de ventajas sostenibles son: el modelo de las cinco fuerzas (Porter, 1980) y la teoría de recursos de la empresa (Penrose, 1959). El modelo de las cinco fuerzas sugiere que las empresas pueden sostener ventajas por la selección de industrias y su forma de posicionarse dentro de las industrias. Específicamente, Porter sugiere que las empresas se posicionan en las industrias con altas barreras de entrada, proveedores débiles, compradores, leves amenazas de sustitutos y, la rivalidad limitada. Penrose concibe a las empresas como colecciones de recursos, y Barney (Barney, 1991) formalizó el marco para explicar cómo los recursos de una empresa se pueden utilizar como fuente de ventaja competitiva sostenible. El enfoque común del modelo de las cinco fuerzas, y la teoría de recursos, concibe al mundo esencialmente estable.

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Una alternativa a este razonamiento es la teoría basada en los recursos (rbv). La rbv reemplaza las estrategias genéricas de Porter con la teoría conocida como vrin (valioso, raro, inimitable, y no sustituible). Es decir, ‘valiosos y raros recursos de la organización pueden ser una fuente de ventaja competitiva’ (Tang & Liou, 2010). Hay quienes sugieren que las teorías más finas de la economía Austriaca, que destacan emprendedores, acción y desequilibrio- ofrecen esperanza para competir en condiciones de rápida evolución. De hecho, el flujo en la dinámica competitiva de la investigación se ha construido sobre esta suposición. Su argumento principal es que la relación estrategia/desempeño de las empresas, depende mucho del comportamiento propio de la empresa y sus competidores, y del nivel de rivalidad (D’Aveni, 2010). Por otra parte, la investigación sobre competencia enfatizan ventajas temporales que resultan de una sola acción o una corriente de acciones en el tiempo. Por ejemplo, se ha establecido que los diferentes tipos de acciones promueven a distinto ritmo respuestas, dependiendo de las características de la acción (Chen, Smith & Grimm, 1992). Otros estudios ligan acciones y respuestas, al rendimiento organizacional (Young, Smith & Grimm, 1996). Otra visión sugiere transformar ventajas competitivas sostenibles, de proposición determinista y unidireccional, para crear un desempeño sostenido superior en una inferencia probabilística: la ventaja competitiva sostenible es más probable en las empresas que ya han alcanzado un rendimiento sostenido superior (Powell, 2001). El sistema de producción ajustada de Toyota, por ejemplo, es considerada una especie de “adn corporativo”, muy difícil de replicar o transferir y, por ende, una importante fuente de ventaja competitiva sostenible la que, depende de que los

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competidores de Toyota tengan éxito en la implementación o imitación de su sistema y, de que Toyota puede mantener esta ventaja, (Tang & Liou, 2010). Esta investigación de Tang & Liou da continuidad a la idea de Powell, al proponer que determinadas configuraciones de recursos se complementan. A través de una discusión del teorema de Bayes, que describe cómo los datos empíricos sobre el desempeño financiero pasado de una población de empresas, se puede utilizar para estimar la probabilidad posterior de ventaja competitiva sostenible, dadas las probabilidades a priori de la ventaja competitiva y la desventaja competitiva. Otros autores vinculan la introducción de nuevos productos, a la imitación rival y el valor de las acciones de la empresa. Encontraron que la introducción de nuevos productos tuvo impacto significativamente positivo en los precios de las acciones inmediatamente después, pero que los precios de las acciones también se vieron afectados negativamente por la imitación rival. El uso de precios de las acciones diarias permitió a los autores capturar el efecto schumpeteriano de destrucción creativa: los efectos positivos de la innovación y los efectos negativos de la respuesta de su rival (Lee, Smith, Grimm & Schomburg, 2000). Ciertamente habrá mercados donde los modelos tradicionales de estrategia se sigan aplicando (D’Aveni, Strategic supremacy through disrup-tion and dominance, 1999). Sin embargo para comprender los mercados donde las ventajas temporales son la única posibilidad, debemos imaginar, concebir y establecer una nueva parafernalia metodológica, adecuada a los entornos actuales, caracterizados por ser disruptivos y de rápida velocidad de cambio. En mercados dinámicos hipercompetitivos, las empresas líderes son perseguidas y acosadas constantemente por sus

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rivales, quienes agresivamente saben buscar y encontrar novedosas e imaginativas formas de destruir su ventaja competitiva (D’Aveni, 1994). Las fórmulas para que una empresa haga frente a las ventajas que erosionan rápidamente, están ya en la literatura. Una de ellas es la autofagia innovstiva, que le asegure ser la primera en introducir la siguiente nueva ventaja en el mercado (Nault & Vandenbosch, 1996). A menudo y por razones que dicta la balanza costo-beneficio, puede ser mejor renunciar temporalmente al liderazgo de una industria, porque la magnitud y duración de la siguiente ventaja pueden ser muy menores y las utilidades que den ser tan precarias, que sea preferible seguir aprovechando la vieja ventaja (Pacheco-de-Almeida, 2010). También y en contraste con la sabiduría aceptada, se ha encontrado que las acciones agresivas no son siempre la mejor manera de proceder en entornos hipercompetitivos (Chen, Lin & Michel, 2010). Una idea más, sugiere que las empresas no tienen sólo una estrategia. Éstas pueden tener una gran variedad de estrategias, cada estrategia adquiere sus rivales uno a la vez, una empresa puede tener tantas estrategias como tiene competidores (D’Aveni, 2010). Dado que la competencia se vuelve más compleja y el cambio es rápido e impredecible, nuevos paradigmas, nuevos modelos y nuevos datos serán necesarios para explicar este nuevo mundo. En todo caso, nuestra valoración nos indica que las ventajas competitivas existen y son transitorias, que su momento de calificar como “de punta” las torna sostenibles, por ende, blanco del acoso competidor y que, esa condición de sostenible es efímera y carece de recursos para mantenerse ya que, sucumben a la autofagia cuando su dueño las supera y desecha por una nueva o, cuando el tesón competidor las echa abajo.

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2.3. Desempeño empresarial y Ventajas competitivas sostenibles En el área de la gestión empresarial, existe un importante número de investigadores que han publicado sobre los temas: desempeño empresarial y ventaja competitiva sustentable considerándolos en su conjunto. Desde 1993 al 2014 aparecen indexadas en ISI Web of Science 56 revisiones, que contemplan ambos tópicos, ya bien sea, en su título o en las palabras claves de las referencias. Sin embargo, no se encontraron estudios bibliométricos que abarquen ambos temas. Thomas (2009) encontró que la volatilidad del desempeño en la empresa había aumentado con el tiempo, lo que sugiere que el componente temporal de ventaja competitiva se estaba convirtiendo en algo mucho más importante. El desempeño empresarial se centra fundamentalmente en las capacidades de aprendizaje y se relaciona con la ventaja competitiva sostenible fusionando así, los aspectos de la teoría de la organización y la gestión estratégica (Vogel & Güttel, 2013 ). La relación entre los conceptos de desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible es variada, por una parte Powell afirma que una ventaja competitiva sostenible es más probable en las empresas que ya han logrado un desempeño superior sostenido. Sin embargo, esta proposición no afirma que los efectos (en pruebas de rendimiento superior) deben seguir por estas causas (ventajas competitivas sostenibles). Más bien, busca inferir la prevalencia de los factores causales mediante el examen de un conjunto de efectos observables. Por este medio, Powell demostró que las disputas sobre la proposición de que una ventaja competitiva implica un rendimiento superior, son sólo parcialmente justificadas (Tang & Liou, 2010).

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2.4. La bibliometría y las redes de colaboración científica En la búsqueda de esta visión panorámica, se considera que las publicaciones científicas son un canal importante para la difusión de resultados de la investigación en la ciencia de hoy. Por esa razón, los estudios basados en datos derivados de esas publicaciones, como es el caso de la bibliometría y el análisis de redes de colaboración, han demostrado ser útiles en el seguimiento de la ciencia, ya que permiten determinar las tendencias en la producción y su impacto, y para identificar grupos de investigación relevantes en cada área del conocimiento. Desde su origen hasta la actualidad, la bibliometría ha estado ligada estrechamente tanto con la bibliografía como con las fuentes de información. La bibliometría es una técnica que desarrolla sus unidades de medida basándose esencialmente, en la bibliografía, las fuentes de información y en las ciencias de la documentación, base de todas las disciplinas. Es así, que los estudios bibliométricos se llevan a cabo a partir de los análisis de las fuentes de información, que constituyen la base sobre la cual se mide la producción científica. Las redes de colaboración científica constituyen un instrumento importante para la generación del conocimiento. El éxito de la colaboración científica desde el punto de vista de resultados de productividad de publicación depende de factores tales como: financiamiento, información, y capacitación de los miembros del grupo de investigación. Se sabe, que los grupos de colaboración entre instituciones pueden incidir en una mayor productividad (Sakata, Sasaki & Akiyama, 2012). La creciente prevalencia de la colaboración entre los investigadores se ha convertido en uno de los temas más interesantes del proceso de investigación. En la investigación científica, la publicación de los resultados es un eslabón clave

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en el desarrollo de los trabajos realizados. Estos sirven para generar nuevas preguntas científicas e incidir en el desarrollo de la ciencia y sobre todo en el mejoramiento del bienestar de la humanidad (Bornmann & Daniel, 2008). La carencia de conocimiento sobre la estructura actual, y dimensiones de la literatura científica de la conjunción de los temas desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible, es una laguna en el campo de la administración, ya que se reconoce que las empresas que aprovechan mejor el trabajo en alianza con otras organizaciones y ponen en juego algunas características que dan lugar a una ventaja competitiva sostenible (Black & Boal, 1994). La bibliometría dimensiona el trabajo de investigación a partir de las publicaciones científicas, y el estudio de las redes de colaboración proporciona información de relevancia sobre el vínculo entre factores y recursos que dan lugar a rasgos particulares, que pueden fortalecer a las empresas (Rass, Danzinger, Bullinger & Moeslein, 2013). La aplicación de instrumentos de innovación abierta, como lo es la web, fortalece el capital social y humano de las organizaciones lo que redunda en una relación positiva en el desempeño empresarial (Rass, Danzinger, Bullinger & Moeslein, 2013). El objetivo de este trabajo es crear el panorama académico en desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible así como la estructura global de lo investigado y sus redes de colaboración, para tener un marco referencial que permita estudiar el impacto y relación entre estas variables, permitiendo que la selección de documentos científicos sea más eficiente y lograr con ello investigaciones más específicas sobre el tema, por medio de la relación de resultados realizados con técnicas de análisis cuantitativo de información, como son el estudio bibliométrico.

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3. Materiales y métodos Utilizando como método la investigación documental y los estudios bibliométricos, la información fuente fue obtenida mediante el perfil de búsqueda avanzada en la base de datos de Web of Science (WoS) compilado por Thompson Reuters, considerando el periodo comprendido del año 1992 al año 2014. Para la elaboración de la investigación se desarrolló la siguiente metodología, en primer lugar, se recogieron datos del dominio de conocimiento. Se recogieron los datos de citación de la base de datos Web of Science compilado por Thompson Reuters. Se continuo con las búsquedas de documentos utilizando los términos “Firm performance” y “Competitive sustainable advantage” como consulta. El perfil de búsqueda utilizado incluyó los términos “Firm performance” y “Sustainable competitive advantage” ubicados en el campo “tema” de Wos. Por otro lado, se definieron filtros para las áreas: (business economics or operations research management science); para las Categorías de Web of Science (business or finance or management business or operations research management science); y para los tipos de documento (article or review or meeting abstract or proceedings paper). El periodo de estudio comprendió 1992-2014. De esta estrategia de búsqueda se obtuvo como resultado 451 referencias. Este perfil de búsqueda plantea que los términos “Ventaja competitiva sostenible” y “Desempeño empresarial” deben de estar contenidos en los títulos de los documentos a incluir en el estudio, en los tipos de documentos, ya sea artículo, resumen, resumen de reuniones o documento en proceso, y en las áreas de, negocios, finanzas, ciencias de la administración de operaciones o negocios, en el periodo comprendido de 1992 al 2014.

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Las fichas referenciales recuperadas suministran información referente a años de publicación, tipología de los documentos, país, idioma, revistas, autores, entre otros datos. Para la gestión de las fichas referenciales recuperadas se conformó una base de datos en el programa EndNote X7 (Thomson Reuters); para el procesamiento de la información se hizo uso de VisualFox Pro 9.0; para la elaboración de los cuadros y gráficos se recurrió a Excel de Microsoft Office y el programa Pajek se requirió para visualizar las redes.

4. Resultados 4.1 Tendencias de la producción científica por año El resultado de esta búsqueda proporcionó un total de 451 fichas referenciales entre el año 1992 - 2014, como se observa en la Figura 4.1, ha habido cambios significativos en la producción científica en las áreas investigadas ya que se observa una tendencia creciente entre 2001 (15 artículos publicados) a 2013 (48 publicaciones). En este caso, no se considera el 2014 porque es un año no concluido. Los países que tienen el mayor número de publicaciones son: EE.UU. con 198, le sigue España con 60, Inglaterra con 41, Canadá con 39 y Australia con 25 respectivamente. El resto de las publicaciones están distribuidas en 20 países con 76 publicaciones.

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Figura 4.1 Número de publicaciones por año. Número de Publicaciones 60

Publicaciones

50 40 30 20 10 0

2001 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Años Fuente: ISI Web of Science (2014).

Tabla 4.1 Los 10 principales países con investigación en desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles. País # Publicaciones % 1 EE.UU. 198 43.90 2 España 60 13.30 3 Inglaterra 41 9.09 4 Canadá 39 8.65 5 Australia 25 5.54 6 Taiwán 22 4.88 7 Alemania 21 4.66 8 China 21 4.66 9 Italia 16 3.55 10 Países Bajos 12 2.66 Fuente: Elaboración propia con base en ISI Web of Science (2014).

Las principales revistas que publican sobre este tema, los países en los cuales se editan, su factor de impacto y su número de publicaciones se presentan en la Tabla 4.2.

canadá ee.uu. ee.uu. ee.uu. ee.uu.

Journal of Business Research

Journal of Management

Industrial Marketing Management

International Journal of Operations Production Management

International Journal of Technology Management

Journal of Management Studies

Total Quality Management Business Excellence

Academy of Management Review

Fuente: Elaboración propia con base en ISI Web of Science (2014).

canadá

Journal of Business Ethics

ee.uu.

alemania

reino unido

ee.uu.

Strategic Management Journal

País

Journal

6.169

0.590

3.277

0.560

1.130

1.897

6.862

1.480

1.552

3.367

Factor Impacto

Publicaciones

Tabla 4.2 Las principales revistas con investigación en desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles.

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Otros con un alto factor de impacto son el Academy of Management Journal con un factor de 5.608, el Journal of Marketing con 5.470 y el Mis Quarterly con 5.405 entre otros. Las principales instituciones, sus países, el número de publicaciones y el porcentaje con el que participan en función del total de publicaciones, se muestran en la Tabla 4.3.

ee.uu. españa ee.uu. ee.uu. ee.uu. ee.uu. canadá españa ee.uu.

2 University of Illinois System

3 University of Granada

4 Texas A M University System

5 Florida State University System

6 Texas A M University College Station

7 University of Illinois Urbana Champaign

8 Western University Canada

9 Complutense University of Madrid

10 Indiana University

Fuente: Elaboración propia con base en ISI Web of Science (2014).

ee.uu.

País

1 Michigan State University

País

# Public.

1.774

1.996

2.217

2.439

2.661

Tabla 4.3 Las principales instituciones con investigación de desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles.

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Se encontró que las instituciones que más participan con publicaciones son de EE.UU. entre ellas la Michigan State University, University of Illinois System. La tercera universidad más productiva es la Universidad de Granada, España. Las principales categorías con investigación sobre desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible se muestran en la Tabla 4.4. Los porcentajes se calculan en función de la presencia de la categoría en el total de documentos. Tabla 4.4 Principales categorías con investigación sobre desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles. País

# Publicaciones

Management

326

72.28

272

60.31

7.76

Business Operations research management science Psychology applied

5.99

Economics

5.10

Engineering industrial

5.10

Ethics

4.44

Information science library science

3.77

Environmental studies

3.55

Computer science information systems

2.66

Fuente: Elaboración propia con base en ISI Web of Science (2014).

Las categorías más importantes según Web of Science son “Management” y “Business” según su número de publicaciones, cabe mencionar que un mismo artículo puede estar dentro de varias categorías.

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En la Tabla 4.5 se presentan los principales autores, el número de publicaciones, su h-index y la institución a la que se encuentran adscritos.

navas-lopez josé emilio

aragon-correa j.alberto

lado augustine a.

mahoney joseph t.

vorhies douglas w

delgado-verde miriam

ketchen dave j.

miller david

o’cass aron

Publicaciones

H-index

Fuente: Elaboración propia con base en ISI Web of Science (2014).

morgan neil a.

Autors

University of Tasmania

University of Alberta

Auburn University

Complutense University of Madrid

University of Mississippi

University of Illinois

Clarkson University

University of Granada

Complutense University of Madrid

Indiana University

Institución

Tabla 4.5 Los 10 principales autores en investigación, desempeño empresarial y ventajas competitivas sostenibles

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El autor principal es A. Morgan Neil con siete publicaciones a la fecha y un h-index con valor de 33, trabaja en la Universidad de Indiana; le sigue en importancia por número de publicaciones realizadas José Emilio Navas López con seis publicaciones, establecido en la Universidad Complutense de Madrid; seguido por J. Alberto Aragón Correa con cinco publicaciones y un h-index con valor de 17 en la Universidad de Granada. Se encuentra una relación importante entre los autores con las instituciones establecidas en EE.UU. y España. Del conjunto de documentos el idioma dominante es el idioma Inglés, ya que el 98% de las referencias se encuentran publicadas en este idioma y tan solo el 2% en idioma español.

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5. Redes de países, instituciones y autores más significa que realizan investigación 5.1. Redes de países Figura 4.2 Red de países.

Fuente: Elaboración propia con sotfware Cmap tools 5.04.01 (20B).

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La forma en que se relacionan las instituciones de los diferentes países del mundo como se observa en la Figura 4.3, tiene su liderazgo en EE.UU. el cual tiene mayor relación con Canadá, China y Alemania, seguido de Reino Unido, quienes tienen el mayor número de publicaciones sobre desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible. A estos países les siguen en colaboración Australia y España. Esta red de países tiene una gran semejanza con la red de colaboración de instituciones, como se muestra a continuación.

5.2. Redes de instituciones y autores De acuerdo a los resultados encontrados, se detectaron 50 redes de instituciones realizando investigación en conjunto, las cuales tienen la característica de poseer la mayor cantidad de autores y vínculos. La simbología para la lectura de la red, considera a los autores con sus nombres, ubicadas en los nodos, en los vínculos se marca el número de producciones conjuntas que éstos realizaron.

DUQUESNE UNIVERSITY

WESTERN MICHIGAN UNIVERSITY

UNIVERSITY OF NOTRE DAME

DALHOUSIE UNIVERSITY

1 GRAND VALLEY STATE UNIVERSITY

UNIVERSITY OF COLORADO AT BOULDER

STATE UNIVERSITY OF NEW YORK

NIAGARA UNIVERSITY

UNIVERSITY OF RHODE ISL

UNIVERSITY OF MARYLAND 1

UNIVERSITY OF MINNESOTA

RENSSELAER POLYTECHNIC INSTITUTE

UNIVERSITY OF GEORGIA

MISSISSIPIPI STATE UNIVERSITY

NORTHEASTERN UNIVERSITY

FORDHAM UNIVERSITY

MICHIGAN STATE UNIVERSITY

1 1

UNIVERSITY OF NEBRASKA

CENT MICHIGAN UNIVERSITY

WAKE FOREST UNIVERSITY

BOSTON COLLEGE

UNIVERSITY OF MICHIGAN

1 KANSAS STATE UNIVERSITY

TUFTS UNIVERSITY

Fuente: Elaboración propia con sotfware Cmap tools 5.04.01 (20B)

PORTLAND STATE UNIVERSITY

AT&T CORP

TECHNION ISRAEL INST TECHNOL

PURDUE UNIVERSITY

MYONGII UNIVERSITY

Figura 4.3 Red de instituciones en EE.UU.

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En la Figura 4.3, se observa que la red de colaboración cuenta con 29 instituciones con 35 referencias realizadas por 30 autores, donde los más productivos son: Calantone, R. J., Fiegenbaum, A., Calantone, R. y Curkovic, S. Los años que opera Esta red ha operado desde el año 1994 a 2013.

University of L´Aquila

Universidad Miguel Hernández

WIlfrid Laurier University

Universidad de Granada

Fuente: Elaboración propia con sotfware Cmap tools 5.04.01 (20B)

University of Sheffield

University of Reading

Figura 4.4 Red de instituciones en España.

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Los principales journals en los que publican están el Strategic Management Journal, Organization Science, Academy of Management Review, y el Ieee Transactions on Engineering Management, entre otros cuatro más. Entre los tipos de documentos que se han producido conjuntamente están 23 artículos, siete revisiones, un capítulo de libro y un artículo en Proceedings Paper. Las temáticas más relevantes generadas por esta red son: “performance”, “competitive advantage”, “sustainable competitive advantage”, “model”, “strategy”, “firm” y “firm performance”. En la Figura 4.4. se pueden ver seis instituciones con 13 referencias realizadas por 13 autores, donde los más productivos son Aragon-Correa, J. A. y García-Morales, V. J. Los años que opera esta red van desde 2004 al 2013. Los principales journals en los que publican estan el British Journal of Management, Journal of Business Ethics y Personnel Review. Entre los tipos de documentos que se han producido, conjuntamente están 11 artículos, una revisión y un capítulo de libro. Las temáticas mas relevantes por esta red son: “Competitive advantage”, “Capabilities”, “Performance”, “Resource-based view” y “Firm performance”.

6. Conclusiones El concepto de desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible es importante para la estrategia de las organizaciones y el crecimiento económico. Se ha desarrollado una metodología para la determinación de la estructura y la distribución geográfica de los conocimientos, así como para la determinación de la estructura de colaboración en la investigación mediante la realización de análisis de redes y la visualización. Nuestros resultados muestran que hay dos categorías principales de investigación relacionadas con

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desempeño empresarial y la ventaja competitiva sostenible, estas son “management” y “business”; asimismo teorías básicas para el desempeño empresarial, tales como las capacidades dinámicas y la orientación de mercado; como la teoría de los recursos de la empresa y el modelo de las cinco fuerzas para el tema de ventaja competitiva sostenible. El conocimiento en estas áreas ha estado creciendo rápidamente en los últimos años. También demuestran que la red global de conocimiento se forma alrededor del potente centro de los EE.UU. Por otro lado, respecto a la colaboración en la investigación, se demuestra que la mayor parte de investigación se lleva a cabo dentro de un mismo país o en estrecha proximidad espacial y, por lo tanto, hay mucha oportunidad para mejorar la colaboración internacional. Este panorama académico, su diagrama y análisis puede ser útil en el desarrollo de más investigaciones para promover el desempeño empresarial en diferentes partes del mundo. Como se muestra en la Figura 4.3., Estados Unidos es el principal país que aporta investigación científica respecto a éstos temas. Por lo tanto, los otros países pueden aprender de los conocimientos acumulados en los Estados Unidos y buscar la colaboración con los investigadores de ese país para absorber y desarrollar conocimientos y capacidades en ciencia de desempeño empresarial y ventaja competitiva sostenible, procurando también regionalizar ésta investigación al entorno específico de cada país. Se propone la creación de un programa de colaboración internacional para resolver los retos que enfrenta el mundo de los negocios. La determinación de un mejor ajuste de consulta adecuado en el área interdisciplinaria es otro tema a ser estudiado en el futuro.

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Datos de los autores

Dr. Inés Fernando Vega López Doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Arizona. Profesor-investigador de Tiempo Completo en la Facultad de Informática. Perfil deseable Promep y sni Nivel I. Miembro de: Association for Computing Machinery (acm); ieee Computer Society; International Association of Science and Technology for Development (iasted). Miembro del cuerpo académico “Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones” uasca-183. E-mail: ifvega@uas.edu.mx. Dr. Luis Alberto Guerra Chiquete Doctorado en Educación por el Centro Universitario de Tijuana, ex director del Programa de Mejoramiento del Profesorado, promep. Sus áreas de interés son la investigación e innovación educativa y el uso de las tics en la educación. Miembro de la Red de Investigadores “Contexto de las mipyme”, y colaborador del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca-275, lagchiquete@hotmail.com. Lic. Juan Antonio Ortiz Urías Licenciado en Informática Culiacán de la Universidad Autónoma de Sinaloa. Es Analista, diseñador y desarrollador de sistemas computacionales. Es colaborador del cuerpo académico “Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones” uas-ca-183, ortizsud1@hotmail.com. 185

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MC. Carlos Florentino Landeros Avilés Maestría en Ingeniería por la Universidad Autónoma de Sinaloa. Sus áreas de interés son las matemáticas aplicadas, la estadística, la bibliometría, la gestión de información en bases de datos, y las redes de investigación. Miembro de la Red de Investigadores “Contexto de las mipyme”, y colaborador del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca-275, landeros@uas.edu.mx. Dr. Víctor Manuel Barraza Espinoza Doctorado en Ciencias de la Educación por la Universidad Santander, Tamaulipas. Profesor e Investigador de en la Facultad de la Facultad de Contaduría y Administración, Coordinador de Educación Continua, Afiliado a apcam, Certificado en Contaduría por anfeca, Evaluador Internacional Certificado por cacsla. Miembro de la Red de Investigadores “Contexto de las mipyme”, y colaborador del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca-275, victor_barraza@hotmail.com. MC. Vicente Armenta López Maestría en planeación en desarrollo regional, profesor-investigador de tiempo completo en la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, miembro del cuerpo académico Gestión Estratégica uas-ca 275, Perfil deseable Promep”, avicentelopez@outlook.com Dr. Francisco García Fernández Doctorados en ciencias económicas y empresariales por la Universidad de Santiago de Compostela y en economía por la Universidad de La Habana, profesor de tiempo completo de la Facultad de Comercio y Administración Victoria, Universidad Autónoma de Tamaulipas, miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I, perfil deseable promep, miembro del Cuerpo Académico “Gestión Pública y Empresarial”, ffernandez@uat.edu.mx

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Dr. Manuel Alejandro Ibarra Cisneros Doctorado en economía industrial y relaciones laborales, profesor-investigador de tiempo completo en la Universidad Autónoma de Baja California, Líder del Cuerpo Académico “Ciencias Económico Administrativas”, Miembro de la red Estudios Económicos y Administrativos, perfil deseable promep, Candidato al Sistema Nacional de Investigadores, manuel_ibarra@uabc.edu.mx MC. Gregorio Guzmán Lares Maestría en negocios y estudios económicos, profesor de la facultad de contaduría y administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, colaborador del cuerpo académico Gestión Estratégica, gregorio_guzman99@hotmail.com MC. Karina Azucena López Inda Maestría en desarrollo empresarial, catedrática de la Universidad Autónoma de Sinaloa, Facultad de Contaduría y Administración, colaboradora del cuerpo académico uas-ca-275 Gestión Estratégica, karina.lopez@fca.uas.edu.mx Dr. Luiz Vicente Ovalles Toledo Doctorado en administración, profesor-investigador de tiempo completo en la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, miembro del Cuerpo Académico Gestión Estratégica uas ca-275, Perfil deseable Promep, luiz.ovalles@uas.edu.mx PhD. Izaias Martins da Silva Doctorado en Emprendimiento y Gestión, profesor de la Universidad eafit de Colombia, miembro del Grupo de Investigación en Información y Gestión de departamento de Contaduría Pública en la Universidad eafit de Medellín Colombia, imartins@eafit. edu.com

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Dra. Karla Emilia Cervantes Collado Doctorado en ciencias administrativas, profesora-investigadora de tiempo completo en la Facultad de Ciencias Administrativas Campus Mexicali de la Universidad Autónoma de Baja California, miembro del Cuerpo Académico en Ciencias Económico Administrativas, Perfil deseable Promep, kkarla@uabc.edu.mx Dr. Miguel Ángel Olivares Urbina Doctorado en desarrollo económico y sectorial estratégico, profesor de tiempo completo de la Universidad Del Caribe, miembro del Cuerpo Académico unicaribe ca-1 “Negocios internacionales”, maolivares@ucaribe.edu.mx MC. Mario Mitsuo Bueno Fernández Maestría en administración de recursos humanos, profesor de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, colaborador del Cuerpo Académico Gestión Estratégica uas ca-275, mitsuo.bueno@fca.uas.edu.mx Dr. Manuel Ildefonso Ruiz Medina Doctor en Estudios Fiscales, Profesor e Investigador de Tiempo Completo de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, miembro del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca 275, perfil deseable promep, mirm1001@hotmail.com Dra. Nadia Aileen Valdez Acosta Doctorado en Estudios Fiscales Profesora e Investigador de Tiempo Completo de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, miembro del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca 275, perfil deseable promep, nadia_valdez@uas.edu.mx

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MC. Francisco José May Hernández Maestría en Alta Dirección de Negocios, Profesor e Investigador Asociado A, miembro del Cuerpo Académico Innovación, visión empresarial y competitividad internacional, Unicaribe-ca-11, de la Universidad del Caribe.fmayh@ucaribe.edu.mx Dra. María Felipa Sarabia Doctora en Educación, Profesor e Investigador de Tiempo Completo de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, perfil deseable promep. Sarabiafelipa56@hotmail.com y colaboradora del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca 275. Dr. Jesús Eligio Tirado Ramos Doctor en Ciencias de la Administración, Profesor e Investigador de Tiempo Completo de la Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Autónoma de Sinaloa y miembro del Cuerpo Académico “Gestión Estratégica” uas-ca 275, perfil deseable promep, jeligio_tirado@hotmail.com Dr. Omar Valdez Palazuelos Doctorado en administración, profesor e investigador de tiempo completo, Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Autónoma de Sinaloa, Perfil Promep, investigador miembro del Sistema Sinaloense de Investigadores, Cuerpo Académico uasca-165 - Investigación en tecnologías de información y comunicaciones y sus aplicaciones, omar.valdez@uas.edu.mx

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Dr. Miguel Contreras Montoya Doctorado en ciencias matemáticas aplicadas y computación, profesor e investigador de tiempo completo, Facultad de Informática Culiacán, Universidad Autónoma de Sinaloa, miembro del Sistema Nacional de Investigadores (sni) Nivel I, Cuerpo Académico uas-ca-165 - Investigación en tecnologías de información y comunicaciones y sus aplicaciones, miguel.contreras@uas.edu.mx Dr. Juan Carlos Segura Mejía Doctorado en ciencias administrativas, profesor de la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Autónoma de Sinaloa, colaborador del Cuerpo Académico Gestión Estratégica, juan_carlos_segura@hotmail.com Dra. Beatriz Carolina Romero Medina Maestría en comercio exterior, profesora de la Facultad de Contaduría y Administración, Colaboradora del Cuerpo Académico Gestión Estratégica, y miembro de la Red de Investigadores Contexto de las mipyme, carolina@uas.edu.mx Lic. Jorge Luis Chigo Gastélum Licenciado en Comercio Internacional, créditos en Maestría en Administración Estrategica, Consultor y catedrático de la Universidad Autónoma de Sinaloa, Facultad de Contaduría y Administración, Cuerpo Académico uas-ca-275 – Gestión Estratégica, jorge.chigo@fca.uas.edu.mx

gestión estratégica: un enfoque bibliométrico y de minería de datos Se terminó de imprimir junio de 2015, en los talleres gráficos de Servicios Editoriales Once Ríos, S.A de C.V. Río Usumacinta 821, Col. Industrial Bravo, C.P. 80120 Culiacán, Sin. Tel. (667) 712-29-50. Esta obra consta de 500 ejemplares.

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5. Redes de países, instituciones y autores más significa que realizan investigación 5.1. Redes de países. Figura 4.2. Red de países

Fuente: Elaboración propia con sotfware Cmap tools 5.04.01 (20B).

ativas de las distintas