Vol. 74, No. 5, Junio 2007


Publicado en: sábado 30, junio, 2007

(1) “¿La cooperación absorbe la complejidad? Redes de innovación y la velocidad y dispersión de la innovación tecnológica compleja” (Does cooperation absorb complexity? Innovation networks and the speed and spread of complex technological innovation), Robert W. Rycroft (pp. 565-578)

En años recientes parece haber emergido un nuevo paradigma tecnológico que premia la cooperación en la innovación de tecnologías complejas. Se dice que un alcance global y una mayor velocidad de innovación son los beneficios clave de la innovación compleja basada en redes. Reuniendo múltiples fuentes de conocimiento y experiencia, las redes de empresas innovadoras y otras organizaciones parecen ser capaces de absorber de manera creciente la combinación de incertidumbre espacial y temporal. Pero, ¿cuál es la evidencia empírica que apuntala a este nuevo paradigma? Más allá de casos de estudio y de la experiencia de investigadores individuales, ¿qué sabemos sobre la cooperación y el ritmo y lugar de innovaciones complejas? El examen de la investigación empírica disponible falla para confirmar la teoría de que la cooperación mejora ya sea la globalización de la innovación o su velocidad.

(2) “Dinámica de factores sociales en sustituciones tecnológicas” (Dynamics of social factors in technological substitutions), Brice Dattée, Henry Birdseye Weil (pp. 579-607)

Los modelos de difusión de las innovaciones tecnológicas a menudo se basan sobre una estructura epidémica que ajusta bien los datos históricos pero a cuyas suposiciones de comunicación les falta poder explicativo. Asumen un proceso de toma de decisiones simplificado, criterios de decisión uniformes a través de categorías de quienes adopta, y una estructura social totalmente interconectada. El objetivo de este artículo es mostrar que la dinámica de los factores sociales durante las sustituciones tecnológicas tiene efectos significativos en los patrones de sustitución. El éxito de un cambio paradigmático no sólo es función de las características tecnológicas, sino que depende también de los agentes de cambio y de muchas dinámicas sociales. Tal complejidad requiere de análisis con varios niveles de granularidad. Empezamos con procesos cognitivos a nivel individual empleando conceptos de la sicología cognitiva y la toma de decisiones bajo incertidumbre, y luego nos movemos hacia las comunicaciones interpersonales al nivel social agregado. Mostramos que la heterogeneidad de la población genera diferentes criterios de decisión y una topología social que afecta mayormente a las percepciones y la formación de expectativas. La estructura de redes interpersonales también explica cómo la relevancia y credibilidad de la información impactan la dinámica de masa crítica de la adopción tecnológica. Un modelo más completo que da cuenta de las interacciones sociales proporciona un marco de referencia útil para entender patrones de sustitución complejos y para reducir el riesgo de leer equivocadamente al mercado.

(3) “Diversidad en la previsión: Percepciones desde el fomento de ideas innovadoras” (Diversity in foresight: Insights from the fostering of innovation ideas), Totti Könnölä, Ville Brummer, Ahti Salo (pp. 608-626)

Las actividades de previsión a menudo han proporcionado apoyo a objetivos tales como la fijación de prioridades, el establecimiento de redes, y la construcción de visiones de consenso. En este artículo echamos mano de perspectivas evolucionarias complementarias y discutimos estos objetivos desde el punto de vista de la diversidad que puede ser vital en contextos caracterizados por discontinuidades tecnológicas y alta incertidumbre. También argumentamos que aunque el escandido de señales débiles ha sido ampliamente sugerido en tales contextos, la solicitud de ideas para innovaciones prospectivas podría proporcionar reflexiones más enfocadas, orientadas a la acción y comparables sobre futuros desarrollos. Para el análisis de tales ideas, desarrollamos un método de previsión colaborativo, el RPM Screening, que consta de fases para la generación, revisión, evaluación multi-criterios, y análisis de portafolio de ideas de innovación. También reportamos experiencias de un proyecto piloto donde se empleó este método para mejorar el trabajo del Foro de Previsión del Ministerio de Comercio e Industria de Finlandia. Resultados estimulantes de este proyecto y otras aplicaciones recientes sugieren que el RPM Screening puede ser útil en procesos de previsión y el desarrollo de agendas de investigación compartidas.

(4) “Análisis cualitativo de impactos cruzados con consideración del tiempo” (Qualitative cross-impact analysis with time consideration), Seyda Serdar Asan, Umut Asan (pp. 627-644)

El análisis de impactos cruzados (AIC), como instrumento para la investigación de futuros, revela el papel característico de una variable en relación a todas las demás dentro de un sistema e identifica aquellas variables que juegan un papel significativo en el desarrollo del sistema en el futuro. La descripción sistemática de todas las posibles interacciones entre un conjunto dado de variables y la evaluación de la fuerza de dichas interacciones son los pasos principales del análisis. Una debilidad crítica del AIC es que no incorpora en tiempo de impacto en el análisis. En realidad, un evento (o una variable) afecta a otra con un retraso de tiempo, y conocer la relación temporal entre eventos no es menos importante que conocer la relación causal. En este artículo proponemos un enfoque complementario al AIC que incluye el impacto en el tiempo. El enfoque propuesto empieza por identificar los retrasos de tiempo en los que los impactos causales iniciales entre cada par de variables emergen. Luego se revisa la matriz de impactos cruzados y para determinar el papel de cada variable estos impactos revisados son pesados por el tiempo. Se incluye un ejemplo ilustrativo para demostrar el enfoque propuesto.

(5) “Estructuras de gobernanza en redes de investigación y desarrollo: Un análisis en el contexto europeo” (Governance structures in R&D networks: An analysis in the European context), N. Arranz, J.C. Fdez. de Arroyabe(pp. 645-662)

Este artículo analiza las estructuras de gobernanza empleadas para organizar sociedades en redes de investigación y desarrollo empleando dos enfoques: teoría de costos de transacción y teoría de capital social. Argumentamos que estas teorías son complementarias; ello explica formas de gobernanza a través de grados de factores administrativos (mecanismo estructural y de salvaguarda) y sociales (cohesión y apertura) que ellas incorporan. Los datos fueron obtenidos de redes europeas de investigación y desarrollo creadas a través de Programas Marco que incluyen a un gran número de universidades, instituciones sin propósito de lucro y empresas. Los hallazgos muestran las variables que caracterizan y explican las formas de gobernanza con base en la aplicabilidad de las redes de investigación y desarrollo. Este estudio no sólo proporciona un modelo teórico para analizar las estructuras de gobernanza de estas redes, sino también es útil tanto para mejorar la gestión de redes, como para fomentar la colaboración a nivel internacional.

(6) “Factores que afectan la generación de electricidad en China: Situación actual y prospectos” (Factors affecting electricity generation in China: Current situation and prospects), Paul A. Steenhof, Whitman Fulton (pp. 663-681)

China ha atraído la atención mundial debido a los efectos económicos y ambientales globales de su rápido crecimiento económico de los últimos 20 años, dándole particular atención al acelerado consumo de energía del país y las emisiones de gases de efecto invernadero resultantes. El sector eléctrico de China es particularmente importante para ambos asuntos, dado que representa casi la mitad de sus emisiones de gases de efecto invernadero y proporciones aún mayores de la demanda de recursos combustibles primarios del país. Para comprender mejor cómo podrían progresar estos asuntos en una economía que está cambiando tan rápido como la de China, este artículo desarrolla un marco de referencia que puede ser empleado para ayudar a modelar el futuro desarrollo del sector eléctrico. El marco de referencia construye sobre impulsores tecnológicos y socio-económicos clave, incluyendo aquellos que afectan la demanda de electricidad (p.e., crecimiento económico, estructura, eficiencia energética, urbanización y cambios en los ingresos per cápita) y al suministro de electricidad (p.e., desregulación, iniciativas para promover el gas natural, nuclear y energías renovables, regulaciones sobre contaminación del aire, desarrollos en los precios del carbón y el gas natural, y cambios en la tecnología de generación). El marco sirve como fundamento para un ejercicio de escenarios sobre los impactos de los gases de efecto invernadero y el consumo de combustibles de diferentes trayectorias de desarrollo para el sector eléctrico de China. Estos escenarios y sus implicaciones para las emisiones y el consumo de combustibles se presentan en un artículo subsecuente.

(7) “Tendencias en el consumo de energía y emisiones de bióxido de carbono en los automóviles y camiones de pasajeros” (Trends in energy consumption and carbon dioxide emissions of passenger cars and buses), J.A. Paravantis, D.A. Georgakellos (pp. 682-707)

En este trabajo desarrollamos modelos agregados de propiedad de automóviles y flotas de camiones para pronosticar y comparar el consumo de combustibles y emisiones de CO2 emisiones de automóviles y camiones de pasajeros. Se seleccionó a Grecia como caso de estudio por ser un país bastante representativo de los países mediterráneos y del este de Europa de ingresos bajos, y se recolectaron datos para el período de 1970 a 2002. El porcentaje de adultos en la población, el producto nacional bruto per cápita, la inflación, el desempleo, y la ocupación de los automóviles y los kilómetros camión fueron predictores incluidos en los modelos de regresión múltiple de propiedad de automóviles y flota de camiones. Un cambio en la tendencia global de ambos modelos alrededor de 1995 fue explicada como un cambio de pendiente del producto nacional bruto per cápita, posiblemente como reflejo del impacto de un auge del mercado de valores griego junto con un programa de retiro para los vehículos más viejos. La variables predictivas fueron pronosticadas empleando Box-Jenkins y los modelos fueron usados subsecuentemente para desarrollar pronósticos de la propiedad de automóviles y flota de camiones al año 2010. Predecimos que la contribución de los automóviles a las emisiones totales de CO2 se elevarán a un asombroso 95% del total de las emisiones de CO2 provenientes del transporte carretero de pasajeros (excluyendo taxis y mopeds), un efecto esperado en otros países mediterráneos y europeos del este con características socioeconómicas similares a las de Grecia. Sugerencias para investigación adicional incluyen desarrollar pronósticos regionales de propiedad de automóviles para comparar la dinámica de diferentes regiones dentro de un país y mirar a otros medios de comunicación terrestres (tales como mopeds, taxis y ferrocarril).

(8) Desde mi perspectiva: “El problema de fuga de cerebros” (The brain drain problem), Kerstin Cuhls (pp. 708-714)

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