Embed Size (px)
Citation preview
1
Instituto Politécnico Nacional
Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica
Unidad Zacatenco
Sección de Estudios de Posgrado e Investigación
MODELO SISTÉMICO BASADO EN REDES VISUALES PARA REPRESENTAR LA INFORMACIÓN SOBRE PROPIEDAD
INTELECTUAL EN EL IPN
TESIS
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE:
DOCTOR EN INGENIERÍA DE SISTEMAS
P R E S E N T A
M. en C. FABIOLA RAMÍREZ ESCOBEDO
DIRECTORES DE TESIS: Dr. Jorge Armando Rojas Ramírez
Dr. Gilberto Lorenzo Martínez Luna
MÉXICO, D. F., MAYO DE 2016
2
3
4
ÍNDICE RESUMEN ............................................................................................................................. 8
ABSTRACT ........................................................................................................................... 9 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 10
Antecedentes ..................................................................................................................... 10 Problemática ..................................................................................................................... 11 Justificación ...................................................................................................................... 11
Objetivos ........................................................................................................................... 12 Objetivo general ........................................................................................................... 12 Objetivos específicos .................................................................................................... 12
CAPÍTULO 1. EL SISTEMA DE INVESTIGACIÓN DEL IPN Y SUS PRODUCTOS:
ENTORNO Y METODOLOGÍA ......................................................................................... 14 1.1. El Enfoque Sistémico ................................................................................................ 14
1.2. Teoría del Análisis de Redes Sociales ....................................................................... 16 1.2.1 Redes Sociales ..................................................................................................... 19 1.2.2 Origen de las Redes Sociales ............................................................................... 19
1.2.3 Análisis de Redes Sociales .................................................................................. 20 1.2.4 Representación de las Redes Sociales ................................................................. 20
1.2.5 Software para el Análisis de Redes Sociales ....................................................... 22 1.2.6 Algoritmos para representación gráfica de redes ................................................ 23 1.2.7. Construcción de una Red. ................................................................................... 24
1.3. Patentes y Derechos de autor en el IPN ..................................................................... 25 1.3.1 Instituciones Ligadas al Patentamiento ............................................................... 26
1.3.2 Las Patentes como insumo Industrial .................................................................. 28
1.3.3 Productos del Sistema de Investigación y Desarrollo ......................................... 30
1.4. Metodología de Jenkins ............................................................................................. 33 1.4.1. Primera Etapa Análisis Sistémico ...................................................................... 36
1.4.2. Segunda Etapa Diseño Sistémico ....................................................................... 37 1.4.3. Tercera Etapa Implementación ........................................................................... 37 1.4.4. Cuarta Etapa Operación ...................................................................................... 38
CAPÍTULO 2. DIAGNÓSTICO DE LA GENERACIÓN DE PRODUCTOS DE
PROPIEDAD INTELECTUAL. .......................................................................................... 40 2.1. Los productos del sistema SI+D ................................................................................ 40 2.2. El Proceso de Aporte al Conocimiento...................................................................... 42 2.3. Las Decisiones Requeridas. ....................................................................................... 46
CAPÍTULO 3. MODELO DE APOYO A LA DECISIÓN SOBRE PATENTES .............. 56
3.1 Fuentes de Información. ............................................................................................. 56 3.2 Procesos Propuestos ................................................................................................... 61
3.3 Visualización de los resultados................................................................................... 67 CAPÍTULO 4. APLICACIÓN DEL MODELO A LA OFICINA DE TRANSFERENCIA
DE TECNOLOGÍA .............................................................................................................. 75 4.1. Caso de Información Sobre Propiedad Industrial ...................................................... 75 4.3. Operación del modelo ............................................................................................... 81
CONCLUSIONES ................................................................................................................ 83 BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................. 86
5
GLOSARIO .......................................................................................................................... 94
6
ÍNDICE DE FIGURAS
FIGURA 1. IMAGEN DE UNA RED SOCIAL REPRESENTADA POR UN GRAFO. .................................................. 21 FIGURA 2. PRODUCIDA POR DIFERENTES ALGORITMOS DE GEOMETRÍAS DE VISUALIZACIÓN,(WOUTER DE
NOOY,2005).............................................................................................................................................. 24 FIGURA 3. MODELO SISTÉMICO DEL SI+D EN LO REFERENTE AL CONOCIMIENTO GENERADO. FUENTE:
ADAPTADO DE [SAGASTI, 1973]. ............................................................................................................. 32 FIGURA 4. MODELO SISTÉMICO DE PATENTES Y OBRAS LITERARIAS ............................................................ 34 FIGURA 5. METODOLOGÍA DE JENKINS (ACEVES HERNÁNDEZ, 2015) ............................................................. 36 FIGURA 6. RELACIÓN DE UN SISTEMA CON UN SUBSISTEMA, FUENTE: ADAPTADO DE (ACEVES HERNÁNDEZ,
2015) ........................................................................................................................................................ 38 FIGURA 7. RED VISUAL DE UN EJEMPLO DE COAUTORES DE ARTÍCULOS CIENTÍFICOS DEL IPN, DISPONIBLE
EN INTERNET (SCIVAL, 2013). .................................................................................................................. 42 FIGURA 8. BÚSQUEDA DE PATENTES .............................................................................................................. 48 FIGURA 9. INGRESO DE PATENTES .................................................................................................................. 50 FIGURA 10. REGISTRO PREVIO DE PATENTES ................................................................................................. 52 FIGURA 11. OTT PROCESO DE PROPIEDAD INTELECTUAL .............................................................................. 58 FIGURA 12. DATOS EN LA TABLA DE EXCEL .................................................................................................... 59 FIGURA.13 MODELO PROPUESTO PARA EL PROCESO DE PROPIEDAD INTELECTUAL EN LA OFICINA DE
TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA ........................................................................................................... 61 FIGURA 14. DATOS EN UNA TABLA DE LA BASE DE DATOS DE ACCESS ........................................................ 63 FIGURA 15. TABLAS ÚNICAS CREADAS EN ACCESS........................................................................................ 64 FIGURA 16. MODELO RELACIONAL ESPEJO..................................................................................................... 65 FIGURA 17. DATOS PARA REALIZAR EL ANÁLISIS ........................................................................................... 65 FIGURA 18. CREACIÓN DE ARCHIVOS CON LOS DATOS DEPURADOS ............................................................ 66 FIGURA 19. PANTALLA INICIAL DE PAJEK ........................................................................................................ 68 FIGURA 20. ARCHIVO DE BLOCK DE NOTAS .................................................................................................... 68 FIGURA 21. SE ELIGE LA PARTICIÓN DE DEGREE ............................................................................................ 69 FIGURA 22. SE CREA LA PARTICIÓN CON LOS DATOS CORRECTOS ............................................................... 69 FIGURA 23. GRÁFICA CON EL ALGORITMO KAMADA-KAWAI-FREE. ................................................................ 70 FIGURA 24. RED OBRAS LITERARIAS – ÁREAS 2010-2013 ................................................................................ 70 FIGURA.25 INICIO DE SESIÓN DE SAP LUMIRA. ................................................................................................ 72 FIGURA.26 OBRAS LITERARIAS – ÁREAS 1994-2013 ........................................................................................ 73 FIGURA 27. RED PATENTE – ÁREAS 1987-2013................................................................................................. 76 FIGURA 28. RED PATENTE – AUTORES-CENTRALIDAD 1997-2013 ................................................................... 77 FIGURA 29. PATENTE POR ESCUELA 2010-2013 ............................................................................................... 79 FIGURA 30. PATENTE POR CIUDADES .............................................................................................................. 80 FIGURA 31. PATENTES POR ÁREA.................................................................................................................... 81
7
ÍNDICE DE TABLAS
TABLA 1. PROGRAMAS MÁS UTILIZADOS EN EL ANÁLISIS DE REDES SOCIALES. ............................................ 23 TABLA 2. LÍNEA DEL TIEMPO DE LA PROPIEDAD INDUSTRIAL. ......................................................................... 43 TABLA 3 OBRAS LITERARIAS- ÁREA 2010- 2013 ................................................................................................ 71 TABLA.4. PATENTES POR ÁREAS 1987-2013 ..................................................................................................... 76 TABLA 5. PATENTES POR AUTORES 1997-2013 ................................................................................................. 78
8
MODELO SISTÉMICO BASADO EN REDES VISUALES PARA REPRESENTAR LA INFORMACIÓN SOBRE PROPIEDAD INTELECTUAL EN EL IPN
RESUMEN
La tesis se refiere a la administración de productos de propiedad intelectual en un área
académica. La propuesta es un modelo sistémico diseñado para la visualización de la
información de los productos intelectuales en el Instituto Politécnico Nacional (IPN), con el
apoyo de conceptos y principios de las Redes Sociales, junto con la utilización de software
asociado a ellas.
Para lograrlo, se ha realizado un estudio del estado actual del conocimiento en los campos
de las redes sociales, los productos en investigación, particularmente los de protección
intelectual, como son las patentes, así como el empleo de la metodología de sistemas.
El objetivo planteado es diseñar un modelo sistémico para visualizar la producción en
propiedad intelectual de los investigadores del IPN, en apoyo de la toma de decisiones
institucional.
Se presenta el contexto del sistema de investigación existente, para destacar sus elementos
e interacciones, además de su relación con el entorno, así como literatura sobre el tema a
nivel internacional. Por otra parte, se describen los conceptos que definen a las redes
sociales, que son empleados como el sustento para la descripción de la producción de
propiedad intelectual, información de utilidad a la Oficina de Transferencia de Tecnología del
IPN, como principal usuario de la información sintética e integrada para guiar la toma de
decisiones en el impulso a la generación de productos intelectuales.
Con la aplicación de software de redes sociales Pajek y SAP Lumira sobre los datos
obtenidos de casos concretos, se hace la ilustración de la utilidad de los resultados factibles
de obtención en este campo, para orientar decisiones de la administración.
9
SYSTEMIC MODEL BASED ON VISUAL NETWORKS TO CHARACTERIZE THE INFORMATION ON INTELLECTUAL PROPERTY IN THE IPN
ABSTRACT
The thesis concerns the management of intellectual property products in an academic area.
The proposal is a systemic model designed for visualizing information about intellectual
products at the National Polytechnic Institute (IPN), with the support of concepts and
principles of social networks, along with the use of software associated with them.
To achieve this, a study of the current state of knowledge in the fields of social networks, the
research products, particularly those of intellectual protection such as patents, as well as the
use of a systems methodology has been conducted.
The stated objective is to design a systemic model to visualize intellectual property production
from IPN researchers in support of institutional decision making.
The context of the existing research system is presented, highlighting its elements and
interactions, in addition to its relationship with the environment, as well as international
literature on the subject. Moreover, the concepts of social networks, used to support the
description of the intellectual property production, as useful information to the IPN
Technology Transfer Office, the main user of the synthetic and integrated information in order
to guide decision-making in promoting the generation of intellectual products.
With the application of social networks software, Pajek and SAP Lumira, on data obtained
from specific cases, the illustration of the efficacy of the feasible results obtained in this field
is to guide management decisions.
10
INTRODUCCIÓN
Este trabajo tiene como fin elaborar un modelo sistémico en donde se refleje la información
sobre propiedad intelectual en la producción científica y tecnológica del sistema de
investigación y desarrollo (SI+D) del Instituto Politécnico Nacional empleando redes visuales,
para que sea utilizable en la toma de decisiones.
El presente documento expone la transformación de información con métodos visuales de
los productos de investigación como las patentes y las obras literarias documentales de
investigadores, para mostrar los resultados de su productividad. La visualización se lleva a
cabo mediante métodos de redes sociales, el cual utiliza el software de Pajek, en el cual se
modelan las redes para representar visualmente los resultados de manera clara.
Para lo anterior, en esta introducción al tema se describen los antecedentes, la problemática,
la justificación y los objetivos de esta investigación.
Antecedentes
Una organización que administra grandes volúmenes de información, podrá acceder a una
operación más efectiva al aprovechar los recursos informáticos disponibles para su
procesamiento.
Además de empresas industriales y de servicios que tienen esas características, una
institución académica también puede beneficiarse de paquetería de software en su toma de
decisiones. En el caso que se aborda, de administrar información de productos de propiedad
intelectual generados por profesores de sus escuela, centros y unidades.
En particular, se propone el uso de redes visuales para soportar más fácilmente decisiones
sobre autorías, unidades académicas, años o áreas del conocimiento.
Se utiliza el enfoque sistémico a través de la metodología de Jenkins, que abarca las etapas
de análisis, diseño, implementación y operación.
11
Problemática
El problema comenzó con una solicitud por parte la Oficina de Transferencia Tecnológica del
Instituto Politécnico Nacional, al detectar que su información se maneja manualmente, con
entrada de información uno a uno y sin retroalimentación y no se cuenta con un sistema
informático adecuado.
En 2005, tras la creación del Centro de Patentamiento, el personal involucrado se percata de
que no existe un sistema de gestión de propiedad intelectual en el IPN, se tienen pocos
registros y seguimientos de patentes hasta esa fecha. Conforme aumenta el número de
autores de productos de propiedad intelectual, entre ellos las patentes, la toma de decisiones
se vuelve una actividad más crítica, que requiere de la asistencia de mejores metodologías y
herramientas informáticas que presenten la información de manera más clara, tal como en el
ámbito de las empresas se cuenta con la inteligencia de negocios, basadas en principios de
las redes sociales.
Justificación
Dentro de la tecnología disponible en los sistemas de información y de comunicación, tanto
por las teorías desarrolladas, como las redes sociales, como en los recursos informáticos de
hardware y software existentes y la visión sistémica, esta información es factible de ser
reunida, sintetizada, clasificada y conformada en función de las necesidades particulares de
su uso en las decisiones del Centro de Patentamiento.
De lo anterior es posible formular los objetivos del trabajo.
12
Objetivos
Para orientar la investigación se persiguen los siguientes objetivos:
Objetivo general
Diseñar un modelo sistémico para representar la información sobre propiedad intelectual en
el IPN con base en métodos visuales en apoyo de la toma de decisiones.
Objetivos específicos
a) Analizar el sistema de investigación del Instituto Politécnico Nacional y su entorno para
determinar las características de sus productos de propiedad intelectual.
b) Diagnosticar el proceso llevado a cabo en las escuelas, centros y unidades del IPN para
determinar las variables que influyen en la generación de productos intelectuales.
c) Proponer el modelo sistémico de sustento visual a la toma de decisiones por parte de la
Oficina de Transferencia de Tecnología, en función de la información adquirida.
d) Aplicar el modelo mediante su implementación con el usuario final y obtener la
retroalimentación derivada de su operación.
13
CAPITULO 1
CAPÍTULO 1. EL SISTEMA DE INVESTIGACIÓN DEL IPN Y SUS PRODUCTOS: ENTORNO Y METODOLOGÍA
1.1. El Enfoque Sistémico
El contexto que presenta este trabajo se ubica en un entorno al objeto de estudio focalizado.
El objeto estudiado es el Sistema de Investigación y Desarrollo (SI+D) académico del
Instituto Politécnico Nacional (IPN) en cuanto a su desempeño evaluado en particular con
productos de propiedad intelectual. Así, las patentes son contrastadas con otros productos
más comúnmente citados al hablar de evaluación, como son los libros, las tesis, las
publicaciones, la docencia y la divulgación. Rodea a este sistema un entorno, que lo
determina, y con el que realiza intercambios. En este contexto se encuentra la sociedad a la
que sirve el SI+D, al aportarle respuestas a sus problemas y del cual recibe información,
recursos humanos, financieros y otros.
Entre los conceptos necesarios para el desarrollo del tema y que serán presentados surgen:
investigación, desarrollo, problemas tecnológicos, ciencia pura, ciencia aplicada, desarrollo
tecnológico, tecnología, productividad, eficacia, eficiencia, productos de propiedad
intelectual, prototipo y demás clases de productos.
Se destaca la naturaleza de sistema público al definir un SI+D, que en la práctica no es
rentable, ni comercializable, ni reconocido, en el caso de ser considerado como organización
privada. No por esa pertenencia pública, el sistema debe estar exento de evaluación y de
exigencias de buen desempeño.
Para llevar a cabo la descripción de los avances alcanzados se exhiben las bases en los
dominios de la ingeniería de sistemas, .de la metodología de las redes sociales para su
visualización, y de la actividad de investigación y desarrollo.
15
La presente tesis se enfoca en la Propiedad Intelectual en el sistema de investigación y
desarrollo de las escuelas, los centros y las unidades del IPN. En particular el interés en
evaluar los productos de propiedad intelectual, y en particular como el patentamiento.
Es necesario analizar conceptual y contextualmente el papel que el SI+D desempeña para
conjugar recursos, elementos, directivas, de manera que sean eficaces y eficientes. Serian
eficaces por la entrega de resultados correctos. Y serían eficientes, al utilizar de la mejor
manera posible los escasos recursos disponibles, comprendido el tiempo entre éstos.
Un aspecto que es necesario resaltar de las referencias consiste en abordar medidas de
desempeño. Para esto es factible consultar documentos de organismos internacionales a los
que esta temática ha preocupado.
La actividad de investigación y desarrollo ejecutada en las instituciones académicas debe ser
vista sistémicamente para orientar su desempeño adecuadamente. En el sistema enfocado
concurren entradas, salidas y proceso. Las entradas son los conocimientos existentes,
provenientes de todas las fuentes posibles al alcance. Las salidas son las demandas de los
usuarios de la información generada. El proceso es la transformación de las entradas
existentes, el desarrollo de ideas creativas y la consideración de las expectativas del cliente.
En este proceso es importante destacar al usuario del sistema, con la finalidad de entregarle
el resultado más adecuado a su necesidad.
La consideración de un contexto permite ubicar la variedad de problemas en las empresas,
tanto las generadoras de productos como de servicios, los organismos públicos, entre otros,
los cuales precisan de conocimientos novedosos de actualidad, para ser aplicados en la
resolución de sus problemas.
16
Las metodologías que existen para abordar interacciones de cada uno de los elementos que
conforman al sistema de referencia, que concurren coincidiendo en intereses, en uso de
recursos y en orientación hacia los buenos resultados.
La metodología por utilizar va a reflejarse en la de sistemas duros. Cada una de sus fases
será tratada en el apartado correspondiente.
1.2. Teoría del Análisis de Redes Sociales
La teoría de redes tiene sus orígenes e influencias en diferentes corrientes del pensamiento
como la antropología, la psicología, la sociología y las matemáticas. La sociometría se
interesó por la estructura de los grupos de amigos aunque sus principales razones fueran
terapéuticas. En los últimos años diversas áreas del conocimiento han desarrollado estudios
enfocados a la estructura y comportamiento de estos sistemas, y principalmente en la
relación entre usuarios utilizan el Análisis de Redes Sociales (ARS) como un conjunto de
técnicas para el estudio formal de las relaciones entre usuarios y las estructuras sociales que
se presenten (Gil Mendieta, 2002).
Para aplicar el potencial de las Redes Funcionales de Grafos al análisis, el diagnóstico y la
decisión en el caso de la producción académica de investigadores en el IPN se desarrolla
este marco de análisis de las redes sociales, con la visión del trabajo en red entre
investigadores y de integración entre los resultados de esta actividad y su entorno nacional,
que padece problemas de gran importancia, como salud, seguridad, productividad,
educación o transporte, a los que es factible aportar soluciones adecuadas.
El (ARS) nace en los años setenta. El ARS se ha desarrollado como herramienta de
medición y análisis de las estructuras sociales que surgen de las relaciones entre actores
sociales diversos, como pueden ser individuos, organizaciones o naciones.
17
El análisis de redes sociales provee una forma precisa para definir conceptos sociales
importantes, alternativas teóricas para tratar casos de actores sociales y un marco de
referencia para probar nuevas teorías de redes sociales proporcionan definiciones muy
claras sobre mediciones de la estructura social que de otra manera sólo se podría usar
términos metafóricos.
El análisis de redes es el estudio de las relaciones y flujos entre actores tales como
personas, grupos, organizaciones u otras entidades procesadoras de información y/o
conocimiento, vinculados unos a otros a través de una relación o un conjunto de relaciones
sociales (François, 2004).
Las redes sociales se apoyan en el (ARS) en el cual se centra en tomar las relaciones entre
actores como el material sobre el cual se construye y se organiza el comportamiento social
de actores. El punto de análisis deja de ser el individuo (egocéntrica) y pasan a ser las
relaciones, proporcionan un conjunto de métodos y técnicas para el estudio formal de las
relaciones entre actores.
El análisis de redes sociales provee un análisis matemático y visual de sistemas humanos
complejos.
El análisis de redes sociales tiene múltiples aplicaciones en los más diversos campos, es
usado para mejorar la eficiencia de la estructura organizacional de las empresas (Abellanas
y Lodares, 1991), desarrollo exitoso de nuevos productos, análisis de transmisión de
enfermedades, propagación de virus informáticos, análisis del comportamiento de
comunidades, estudio del capital social, entre otros.
Gráficamente una red social se representa mediante grafos. Los nodos del grafo
corresponden a los actores; y los vínculos entre éstos, muestran las relaciones o flujos entre
18
los nodos. A los vínculos generalmente se le asigna un peso que es la fuerza o importancia
de la relación.
El análisis de redes sociales tiene una perspectiva diferente del estudio formal de las
ciencias del comportamiento humano; es diferente porque el estudio de redes sociales
comprende teorías, modelos y aplicaciones que se expresan en forma relacional. Esto es,
relaciones definidas por uniones entre individuos o sistemas que conforman la parte principal
de la red.
El primer trabajo sobre redes lo realiza J. Almack, profesor de la Universidad de Stanford.
Las aportaciones más significativas en la formulación matemática de la teoría de gráficas y
sus aplicaciones son las de F. Harary. Existen otras teorías como las de Linton C. Freeman.
(2012).
Varios términos y conceptos clave en el estudio de las redes sociales son: actor, vinculación
relacional, diada, triada, subgrupo, grupo, relación y red. A continuación se definen estos
conceptos clave para el análisis.
De manera alternativa, los modelos de redes pueden utilizarse para probar teorías de
modelos o estructuras relacionales.
La fundamentación de la teoría de redes sociales requiere conceptos, definiciones y
procesos en los que las unidades sociales estén ligadas a otras mediante diversas
relaciones.
El análisis de redes ha sido de gran utilidad en disciplinas de las ciencias del
comportamiento humano. Muchos de los temas tratados tradicionalmente por los científicos
sociales pueden enseñarse por medio de redes sociales y sus conceptos analíticos.
19
La diferencia fundamental entre una explicación basada en una red social y otra cuyos
conceptos no se fundamentan en red social es la inclusión de la noción de información sobre
las relaciones de las unidades o sujetos bajo estudio (Gil y Schmidt, 2005).
1.2.1 Redes Sociales
Las redes sociales se definen como un conjunto finito de actores (individuos, grupos,
organizaciones, comunidades, sociedades.) vinculados unos a otros a través de una relación
o un conjunto de relaciones sociales.
Las redes sociales se apoyan en el Análisis de Redes Sociales (ARS) el cual se centra en
tomar las relaciones entre actores como el material sobre el cual se construye y se organiza
el comportamiento social de actores. El punto de análisis deja de ser el individuo
(egocéntrica) y pasan a serlo las relaciones; proporcionan un conjunto de métodos y técnicas
para el estudio formal de las relaciones entre actores (Gil Mendieta 2002).
1.2.2 Origen de las Redes Sociales
Una red social es una estructura de nodos conformados por grupos de individuos, los cuales
están conectados mediante enlaces, que muestran algún tipo de relación. Por ejemplo, de
amistad, de negocios, o parentesco. Este tipo de estructuras son frecuentemente utilizadas
para modelar una situación social. En 1930 aparece la sociometría como una manera de
formalizar las ciencias sociales, donde se utilizaba la estadística para estudiar poblaciones y
la teoría de grafos servía para modelar la relación entre personas (Freeman, 2012).
Las redes sociales utilizan técnicas de la teoría de grafos para estudiar la estructura y la
dinámica de las redes sociales. Sin embargo, existen diferencias en la forma en cómo se
aplican los distintos conceptos de la teoría de grafos sobre el Análisis de Redes Sociales
(ARS).
20
1.2.3 Análisis de Redes Sociales
El ARS nace en los años 70 con la fundación de la International Network for Social Network
Analysis, la cual es una asociación profesional para investigadores interesados en el análisis
de redes sociales aplicada en diferentes áreas del conocimiento.
El análisis de redes es una aproximación intelectual amplia para identificar las estructuras
sociales que emergen de las diversas formas de relación, pero también es un conjunto
específico de métodos y técnicas. El ARS se ha desarrollado como herramienta de medición
y análisis de las estructuras sociales que surgen de las relaciones entre actores sociales
diversos, como individuos, organizaciones o naciones (Freeman, 2012).
1.2.4 Representación de las Redes Sociales
En una red social cada nodo, también llamado actor o vértice, puede ser representado como
un individuo o grupo de individuos. Una arista, también llamada enlace, relación o vínculo,
conecta a dos nodos y representa el enlace entre dos individuos en una red social. En la
Figura 1 se muestra un ejemplo de red social. Las redes pueden tener pocos o muchos
actores y uno o más tipos de relaciones entre pares de actores. El ARS usa dos tipos de
herramientas de las matemáticas para representar información de las relaciones entre
actores sociales: los grafos y las matrices. Una razón para usar métodos formales para
representar redes sociales es que la representación matemática permite utilizar
computadoras para dicho análisis (Gil Mendieta, 2002).
En las últimas décadas las redes sociales han llamado la atención de los investigadores en
las ciencias sociales y del comportamiento. Este interés se deriva, en gran parte, del
particular énfasis que las redes sociales otorgan a las conexiones entre entidades y a los
patrones, antecedentes y consecuencias de las mismas. A diferencia de los enfoques que
consideran a los individuos como unidades independientes, la perspectiva de las redes
sociales hace de las interdependencias su punto central de estudio.
21
El término red social de investigación se utiliza para definir a una estructura que cuenta con
un patrón característico, hace referencia a un conjunto de entidades conectadas entre sí,
como objetos, personas, reglas, rutas, roles y aplicaciones.
La red social ha actualizado su significado en los últimos años, ya que comenzó a utilizarse
el término para definir a los sitios de Internet que promueven las comunidades virtuales de
acuerdo a intereses. MySpace y Facebook son dos de estas redes sociales que reúnen a
millones de usuarios, quienes pueden intercambiar mensajes y archivos con otros miembros
de la red. Pero la aplicación de las redes sociales no es únicamente para relaciones de
amistad, dado que una red de investigadores académicos también puede beneficiarse de sus
propiedades.
Figura 1. Imagen de una red social representada por un grafo.
Una red social de investigación consta de varios elementos: una población de actores y por
lo menos una relación que sea mediable, definida por cada par de actores. Los actores
pueden ser entidades sociales en cualquier nivel de agregación (personas u organismos).
Las relaciones están definidas por reglas, rutas, roles, protocolos.
22
1.2.5 Software para el Análisis de Redes Sociales
El análisis de redes sociales posee herramientas de software de diversos tipos, las cuales
permiten realizar mediciones, visualizar los grafos formados y analizar su estructura. Entre
los sistemas más comunes para el análisis de redes sociales existen los de exploración de
datos, análisis de redes a través del tiempo, análisis estadísticos, entre otros.
La visualización es la transformación de datos en imágenes. Dentro de las ayudas
mencionadas para el análisis de las redes, aparecen de manera principal las que favorecen
su visualización. La impresión que un grafo exhibe ante los ojos genera mayor información
que la sola observación de los datos en una tabla. Por eso han adquirido una mayor utilidad
las representaciones visuales. El estudio de estas interrelaciones observa de manera más
sencilla algunas propiedades del fenómeno cuando está expresado en una red (Freeman,
2009).
Con la creciente popularidad de las aplicaciones de las redes sociales se ha generado
interés por poder visualizarlas, como área de investigaciones (Correa, 2011). No se trata
únicamente de un cambio en la representación de un conjunto de datos, sino de la deducción
de propiedades de las redes, tales como de centralidad, dinámica o interactividad, más que
la simple estructura.
La visualización de redes también se ha aplicado para la identificación de los rasgos más
frecuentes en un conjunto de publicaciones, en cuanto a coautorías, tendencias en los temas
y cantidad de citas en el caso de la biblioteca de la Association for Computing Machinery
(Ke, 2004).
La necesidad de agilizar los cálculos y el diseño de algoritmos que permitan visualizar a una
red social han motivado a los investigadores a enfocar sus trabajos sobre cómo representar
la información mediante el uso de sistemas. En el caso del análisis de redes sociales existen
23
sistemas como por ejemplo: UCINET, CYTOSCAPE, PAJEK, que permiten manipular redes
sociales de manera gráfica y además permiten realizar cálculos sobre estos datos (Gómez
Núñez, 2013).
En la Tabla 1. Se muestran los programas más empleados en los trabajos de investigación
sobre la visualización y el análisis de redes sociales. Existen diferentes tipos de sistemas
para el análisis de redes sociales.
Tabla 1. Programas más utilizados en el análisis de redes sociales.
Programas Nodos
MultiNet (4.24) Análisis contextual 5,000
nodos
NetDraw (1.0) Visualización matemática
10,000 nodos
Pajek (1.24) Análisis y visualización
matemática y 10,000 nodos
UCINET (6.05) Comprensivo matemática y
4,000 nodos
GNU R (2.0) Análisis estadístico y
100,000 nodos
1.2.6 Algoritmos para representación gráfica de redes
Dentro de la visualización de redes existen algoritmos para representación gráfica como son:
Random, Circle, Sphere, Fruchterman-Reingold, Kamada-Kawai, Spring, entre otros, los
cuales se pueden visualizar en la Figura 2 (Wouter de Nooy, 2005).
24
Dada una colección de actores, mediante las herramientas del análisis de redes sociales, se
pueden estudiar las estructuras de la red de relaciones entre ellos. La estructura relacional
del grupo consiste en el patrón de relaciones entre los actores y el objeto u objetos que
fluyen por la red.
Figura 2. Producida por diferentes algoritmos de geometrías de visualización, (W. de Nooy,2005).
1.2.7. Construcción de una Red.
Hay una amplia variedad de formas de construir una red. Las principales técnicas, que son
las más empleadas en la adquisición de la información, base para la construcción de la red,
incluyen:
25
Diarios.
Archivos.
Entrevistas.
Cuestionarios.
Observaciones.
Publicaciones en general.
Reuniones de búsqueda.
Los cuestionarios son el método de colección de datos es el más usado (en especial cuando
los actores son individuos). El cuestionario, las más de las veces, contiene preguntas acerca
de las relaciones del entrevistado con diversos actores. Las preguntas puede estar
orientadas hacia un objetivo: quiénes son sus principales amigos, a quién respeta, a quién le
pide asesoría, etcétera.
Hay diversas clases de cuestionarios para estudiar grupos de sujetos en una organización
por ejemplo, una oficina, una secretaria de estado o una corporación.
Asimismo, al cuestionarse ¿qué es mejor?, esto depende del tipo de problema que se esté
por analizar. Según el tipo, será el tipo de cuestionario a diseñar. En el caso de desear
completar información, si se trata de la construcción de una red del tipo corporativo histórico,
será necesaria una búsqueda bibliográfica a fondo.
La información documental ofrece muchas ventajas en el estudio de redes, una vez
construida la red (Gil Mendieta, 2005).
1.3. Patentes y Derechos de autor en el IPN
El Instituto Politécnico Nacional (IPN), cuenta con diferentes dependencias que se dedican a
docencia, investigación y difusión de los conocimientos técnicos. La Unidad Politécnica de
Desarrollo y Competitividad Empresarial (UPDCE) se dedica a la vinculación de escuelas
con el mundo empresarial. Uno de los enlaces entre las empresas y la academia es la
26
Oficina de Transferencia y Tecnología (OTT), que lleva el manejo de los productos de
propiedad intelectual.
Esta oficina es el vínculo entre el IPN y el gobierno a través del IMPI.
El tema de los productos de propiedad intelectual es un tema que es causa de grandes
confusiones, sobre todo por la definición de patente.
1.3.1 Instituciones Ligadas al Patentamiento
La Propiedad Intelectual es la creación de ideas originales, y es un derecho personal, el cual
se deriva en dos ramas que son la propiedad industrial y los derechos de autor.
1.- La Propiedad Industrial ayuda a proteger las ideas creadas por los inventores, que son
explotadas y retribuidas por la industria. Se clasifican en invenciones y signos distintivos
(Secretaría de Economía, 2013a).
Las invenciones patentables son: productos, procesos o usos creados por las personas.
Patentes
Modelos de Utilidad
Diseños Industriales
Esquemas de trazado de circuitos integrados
Secretos Industriales
*Los signos distintivos son los desarrollos que son factibles de registrar por ejemplo:
Marcas
Marcas Colectivas
Avisos Comerciales
Denominación de origen
27
2.- Los Derechos de Autor son creaciones artísticas como: libros, musicales, fotográficas,
arquitectónicas, pinturas, esculturas, películas y obras realizadas por medios tecnológicos
como, los programas de cómputo y las bases de datos (referencia).
La Oficina de Transferencia de Tecnología del Instituto Politécnico Nacional (OTT-IPN),
funciona como enlace entre los inventores (profesores e investigadores). La representación
legal del IPN (Oficina del Abogado General), Las instancias federales pertinentes para el
registro, protección legal y mantenimiento de la vigilancia de los derechos de la Propiedad
Intelectual (El Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, el Instituto Nacional de los
Derechos de Autor).
El Modelo de la OTT-IPN se compone de tres áreas, las cuales ofrecen al público usuario los
siguientes servicios.
La Coordinación de Gestión de la Propiedad Intelectual.
Búsqueda del estado del arte de la Propiedad Intelectual.
Análisis de Patentabilidad.
Redacción de solicitudes para Protección Intelectual (Nacionales e internacionales).
Desarrollo de fichas técnicas relacionadas a la Propiedad Intelectual.
Seguimiento de las solicitudes de registros de la Propiedad Intelectual.
Seguimiento de derechos de la Propiedad Intelectual.
Valuación y Concertación de Tecnología.
Búsqueda de socios tecnológicos.
Desarrollo de los esquemas comerciales pertinentes.
Desarrollo y/o revisión de los estudios de valor de intangibles.
Desarrollo de instrumentos legales para la ejecución de las actividades de
colaboración tecnológica.
Desarrollo de documentación legal dentro del proceso de Transferencia de
Tecnología.
28
Apoyo a la Adopción y Asimilación de Tecnologías.
Apoyo y seguimiento a la adopción de tecnología.
Seguimiento a los derechos y obligaciones pactadas en los documentos legales.
Visitas técnicas a los licenciatarios de la tecnología desarrollada en el IPN.
Retroalimentación a las Unidades Académicas para el desarrollo de mejoras.
La OTT-IPN proporciona ayuda y asesoría para comprender el proceso y los requisitos
necesarios para la comercialización de los inventores.
Las actividades y servicios que ofrece la OTT-IPN, se rigen por políticas que buscan
salvaguardar la confianza, integralidad y valorización de la tecnología del IPN.
Sobre el plano internacional se cuenta con organismos y lineamientos como la Organización
Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI, o WIPO, por sus siglas en inglés) (OMPI, 2013) y
como los Manuales de Oslo (OCDE,2006) y de Frascati (OCDE,2003), de la OCDE, para su
operación, evaluación y seguimiento.
1.3.2 Las Patentes como insumo Industrial
El conocimiento formal que surge del quehacer humano puede satisfacer inquietudes tanto
intelectuales como materiales, en lo que distingue fases distintas en la ciencia, la tecnología
y la industria. Se puede decir que aproximadamente la ciencia genera conocimiento, la
tecnología lo adecua y la industria lo aplica. Existe el paralelismo con las actividades de
investigación básica, investigación aplicada y desarrollo experimental. Una articulación
estable permite que entre los diferentes actores exista un flujo balanceado que a todos
beneficie (Pérez Tamayo, 1991).
En cuanto a las ciencias, la investigación básica realiza trabajos teóricos o experimentales
emprendidos para obtener nuevo conocimiento sobre los fundamentos de fenómenos y
hechos observables, ajenos a darles una aplicación definida; El área de la tecnología es de
investigación aplicada, que consiste en trabajo original realizado para conformar nuevos
conocimientos, pero fundamentalmente dirigida a atender un objetivo práctico expreso; Para
la industria, el desarrollo experimental consiste en el trabajo sistemático fundamentado en
29
los conocimientos provenientes de la ciencia o la tecnología o la experiencia práctica,
orientados a la fabricación de nuevos materiales, productos o dispositivos, a establecer
nuevos procedimientos, sistemas y servicios, o a mejorar los que ya existen (OCDE, 2003).
Durante algún tiempo existió confusión entre estas actividades y se llegó a considerar que al
dar apoyo a la ciencia, de manera natural los otros componentes recibirían beneficios. Ahora
ha aparecido un cambio de orientación en la política de ciencia y tecnología, desde el diseño
que favorecía el crecimiento de la infraestructura científica y tecnológica, hacia el que exige
la obtención de resultados medibles por su impacto a los niveles de competitividad del país,
para establecer la deseada vinculación del sistema de investigación y desarrollo y las
empresas y las dependencias gubernamentales (Cabrero Mendoza, 2006)
Dentro de la información que es necesario difundir están los tipos de propiedad industrial. La
ley distingue entre las invenciones (sujetas de patente) y los modelos de utilidad y diseños
industriales (sujetos de registro) (IMPI, 2013). Por otro lado, existen los registros de marcas.
Cada uno de ellos responde a necesidades diferentes.
La importancia del patentamiento es manifestada en el Plan Nacional de Desarrollo, al
destacar la clave de la ciencia y la tecnología para alcanzar una sociedad del conocimiento
(PND, 2013) y cita la participación de las instituciones de educación superior y de
investigación con los sectores público, social y privado.
Ha sido de manera natural que el conocimiento, que es aprendido y enseñado en las
instituciones educativas, haya originado que sean éstas mismas las que se constituyan en
sistemas SI+D. Por la conjunción de profesores investigadores, alumnos, laboratorios,
bibliotecas y administración se favorece la generación de nuevos conocimientos. Una versión
del sistema se presenta en la Figura 3, en que se observan entradas, procesos y salidas
(Sagasti, 1973), así como la conformación del sistema de interés en un sector de educación
y otro de ciencia y tecnología. Sus productos se señalan como el conocimiento que se
entrega al entorno.
30
En particular, para el patentamiento se cuenta en la actualidad a servicios de documentación
y procesamiento en varios niveles. Institucionalmente para el IPN se cuenta con la Oficina de
Transferencia de Tecnología (OTT) y el Centro de Patentamiento “Ing. Guillermo González
Camarena”, junto con el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI) (UPDC, 2014).
Éste actúa en el nivel nacional, dentro de la Secretaría de Economía (IMPI, 2013). Otro
apoyo es el que proviene del Comité Intersectorial para la Innovación (Programa Nacional de
Innovación, 2011).
1.3.3 Productos del Sistema de Investigación y Desarrollo
La generación de productos de propiedad intelectual en el IPN necesita ser considerada,
como sistema en cuanto a su capacidad de generación de conocimiento.
El estado actual del SI+D, se debe considerar si el conocimiento generado en las salidas
fluye hacia los usuarios, como se busca en cualquier contexto internacional.
Por una parte el potencial de creación de conocimientos tecnológicos útiles para el
patentamiento es considerable, aunque la visión de sistemas implica una evaluación para la
consiguiente retroalimentación para la corrección de las desviaciones observadas
(Churchman, 1981) (van Gigch, 1997).
El propio tema de la producción de patentes y productos de protección intelectual, con su
entorno, es objeto de investigaciones, en lo conceptual, lo normativo o las aplicaciones
(Ullberg, 2013) (Rockman, 2004). Se plantean, por ejemplo, las relaciones entre el número
de publicaciones y el de patentes (Chang, 2010) o la variación en la producción de
investigación de acuerdo con los campos del conocimiento aceptados (Abramo, 2013) o por
distribución geográfica (Verbeek, 2003).
31
En particular para México se reseñan experiencias por las dificultades nacionales (Vance,
2013), por su conexión con el enfoque del Sistema Nacional de Investigadores (Vega y León,
2012). Las grandes instituciones de SI+D documentan hechos referidos a sus patentes, tanto
en el IPN (Gaceta Politécnica, 2013), como en la UNAM (Corona Treviño, 2012) o la UAM
(Díaz Pérez, 2013).
Ante esto, la valoración de la situación nacional e institucional permite detectar deficiencias
en la interconexión con el usuario del conocimiento. La mayoría de las investigaciones no
contemplan el ofrecimiento de un conocimiento utilizable por la industria o los sectores social
o gubernamental.
Una diferencia de fondo entre publicar artículos o patentes se presenta por la conveniencia
de hacer público un conocimiento novedoso. La idea es opuesta para cada uno de los dos
casos. La publicación científica promueve la divulgación para estar entre los originadores. El
patentamiento de innovaciones busca dar ventaja competitiva a quien adquiere y aplica la
patente, o sea, un conocimiento que los demás no poseen y, en consecuencia, se trata de
mantener secreto, al menos por un tiempo.
En el SI+D que se analiza, en general, para los investigadores incluir el patentar las
innovaciones surgidas de sus trabajos es considerado como desconocido o no aplicable o no
pertinente. Las publicaciones superan a las patentes en una proporción de 100 a 1 (Sánchez
López, 2012).
De las tres salidas observables en la Figura 3, el propio SI+D concede una importancia
primordial a los conocimientos que son empleados por sectores académicos. En segunda
instancia se generan conocimientos destinados a la enseñanza. Y la salida menos favorecida
es la referente a los sectores industrial, social y de gobierno.
32
Figura 3. Modelo sistémico del SI+D en lo referente al conocimiento generado. Fuente: Adaptado de [Sagasti, 1973].
Ante este panorama se observa lo benéfico que es para el IPN disponer de medios visuales
para que la información sobre productos de propiedad industrial se aproveche de una mejor
manera.
33
1.4. Metodología de Jenkins
Los métodos de investigación y desarrollo tecnológico no siempre aplican el enfoque
sistémico a la solución del problema. Método proviene del latín, que significa el modo o la
manera de hacer algo con orden.
El concepto de Metodología se puede definir como la ciencia del método, o como el conjunto
de métodos que se siguen en una investigación científica. Sistémica es el nombre que se le
ha dado recientemente a la ciencia que aborda el tema de los sistemas (Aceves Hernández,
2015).
Investigación es el acto o sustantivo del verbo de investigar. Es equivalente a la acción de
indagar, preguntar, cuestionar y verificar hipótesis que explican un fenómeno, proceso o
hecho. La investigación sistémica sirve para resolver o aclarar dudas sobre el
funcionamiento de sistemas (Aceves Hernández, 2015).
La sistémica, sirve para solucionar problemas complejos que involucran varias ciencias
clásicas a la vez, pero además incluyen las retroalimentaciones o interacciones entre sus
distintos componentes, elementos o subsistemas.
La visión sistémica y sus metodologías sistémicas ayudan a resolver problemas complejos,
de la vida real.
Existe investigación de mayor trascendencia como la investigación científica y la
investigación y desarrollo tecnológico.
El investigador teórico o científico es aquella persona que se dedica a indagar, a cuestionar,
a buscar respuesta a muchas preguntas científicas, es decir, conocimiento objetivo de
naturaleza comprobable.
34
El investigador práctico o ingenieril, busca encontrar respuestas a preguntas sobre cómo
satisfacer alguna necesidad de la humanidad, o sobre cómo hacer que funcione mejor algún
mecanismo o dispositivo electrónico, o de otro tipo, para satisfacer una demanda real de
objetos o materiales prácticos.
En las metodologías sistémicas de investigación y desarrollo tecnológico se utiliza el enfoque
holístico, sistémico o integral para tratar de comprender y resolver problemas de la vida real,
en los que intervienen variables tanto del área natural como del área social.
Los problemas complejos, para ser abarcados en su totalidad, deben ser tratados con el
enfoque sistémico, por medio del cual se visualiza el sistema completo, junto con su entorno,
más que con sólo una visión parcial de la realidad.
El método sistémico que aquí se aplica es el desarrollado por Gwilym A. Jenkins, y que está
orientado para trabajar sistemas duros, en donde la componente tecnológica es mayor que la
componente social.
Un sistema tiene entradas y salidas un ejemplo se ilustra en la Figura 4.
Figura 4. Modelo sistémico de Patentes y Obras Literarias
Variables
Datos
Información
Obras
Literarias
Patentes
Grafos
Tableros
Reportes
35
Propiedades de un Sistema.
A) Un sistema es un conjunto complejo de seres humanos y máquinas.
B) Los sistemas están constituidos por Subsistemas.
C) Las salidas de un subsistema dado proveen las entradas a otro subsistema.
D) El sistema estudiado formara parte de una jerarquía de sistemas.
E) Para funcionar, un sistema debe tener un objeto, esto depende del sistema mayor del
cual forma parte.
El método de Jenkins sirve para optimizar sistemas resumiendo y adoptando las etapas del
método (Aceves Hernández, 2015):
1. Análisis sistémico. Se inicia por el análisis de lo que está ocurriendo, y porque, y si
eso podría ser hecho mejor. El sistema y sus objetivos tienen que ser definidos y se
debe recolectar datos de su funcionamiento.
2. Diseño Sistémico. Se debe predecir el futuro ambiente del sistema, se debe
construir un modelo y usarse para simular de cómo va a operar el sistema, para que
al final se elija el sistema o sistemas que son mejores.
3. Implementación. Los resultados del estudio sistémico deben ser presentados y
aprobados para implementarse.
4. Operación. Lo efectivo del sistema necesitara ser evaluado y si resultara
insatisfactorio, se debe afinar el sistema.
36
Las etapas del desarrollo de un proyecto de ingeniería de sistemas se muestran a
continuación.
Figura 5. Metodología de Jenkins (Aceves Hernández, 2015)
1.4.1. Primera Etapa Análisis Sistémico
La Orientación del Problema en las cuatro etapas de la Metodología de Jenkins.
Análisis Sistémico: En el análisis de la problemática del Centro de Patentamiento “Ing.
Guillermo González Camarena” del IPN, se encontró lo siguiente: se tiene la información
actual en archivos de Excel que no están bien depurados. Otros datos ni siquiera están en
un archivo y sólo se concentran en oficios sin ninguna clasificación. Estos oficios, que llegan
de las unidades académicas, son archivados sin que sean utilizados para vaciar su
información, por lo que no se aprovechan sus datos (Aceves Hernández, 2015).
Análisis Sistémico
Diseño Sistémico
Implementación
Operación Mejorada
37
La información que se maneja en la Oficina de Transferencia de Tecnología del (UPDCE) se
va archivando los oficios de peticiones de búsqueda, registro de patentes y de ingreso, sólo
algunos oficios se concentran en archivo Excel, por lo cual no se ha tenido un impacto
mucho mayor para manejar la información y llevar a una toma de decisiones de una mejor
forma.
1.4.2. Segunda Etapa Diseño Sistémico
Diseño Sistémico: La modelación del sistema es:
1. Recolectar los datos
2. Vaciar los datos correctamente a una base de datos
3. Utilizar la información que se tiene ya normalizada y limpia.
4. Modelar Grafos para visualizar el comportamiento de las relaciones que tienen las
entidades unas con otros lo cual se visualizan el todo de los datos.
5. Modelar los tableros de control y visualizar el comportamiento que se tiene de los
totales de la información histórica así como la comparativa por gráficas, llevándola a
ver desde la nube.
1.4.3. Tercera Etapa Implementación
Implementación: Agregar ciertos grafos en la página principal de la UPDCE de la cual
depende la Oficina de Transferencia Tecnológica. Estos grafos son solicitados por los jefes
de departamento y el director de área para mostrar la información al público en general, así
como este órgano revisa información de otras universidades.
38
Agregar nuevas gráficas a la interfaz que se encuentra ya en la nube esto es en internet en
el espacio asignado para que los jefes de departamento así como directivos puedan ver los
tableros de control y determinen ciertas decisiones de la información solicitada de manera
interna.
1.4.4. Cuarta Etapa Operación
Operación: Se revisaran algunas correcciones de las implementaciones para afinarse en
este caso nuevas necesidades requeridas o cambios de cierta información para actualizarse
en la página principal y en la nube.
Figura 6. Relación de Un sistema con un Subsistema, Fuente: Adaptado de (Aceves Hernández, 2015)
INDAUTOR IMPI
OTT
AG-IPN
P. E
OMPI
39
CAPITULO 2
40
CAPÍTULO 2. DIAGNÓSTICO DE LA GENERACIÓN DE PRODUCTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL.
En la parte inicial de la aplicación de la metodología sistémica en este capítulo se lleva a
cabo la etapa de análisis. Para lograrlo se abordaran los temas de la producción del sistema
de investigación y desarrollo, el proceso que lleva a generar conocimientos tecnológicos,
para concluir con la detección de las necesidades al momento de tomar decisiones.
2.1. Los productos del sistema SI+D
Los productos de propiedad intelectual surgen de la actividad de investigación y desarrollo. A
continuación se aborda la evaluación de esta actividad en el IPN, a través de sus funciones y
de la OTT, la oficina encargada de la información sobre la propiedad intelectual.
La publicación de obras intelectuales con derechos de autor es la actividad complementaria
de la docencia mediante la cual los conocimientos que imparten los profesores en el aula
quedan plasmados en un soporte físico.
Las universidades y los centros de investigación y docencia son evaluados con diferentes
escalas de medida y de evaluación. Se incluyen como parámetros los productos académicos
y los de propiedad intelectual. Entre los que han tomado importancia recientemente se
encuentran las publicaciones en revistas internacionales de alto nivel, como ejemplo de un
criterio de excelencia, pero menos útiles al analizar la productividad cotidiana de la mayoría
de estas instituciones (Buela Casal, 2009). Es de notar que un alto número de productos de
derechos de autor son resultado de los esfuerzos del personal en sustento a las actividades
pedagógicas y no deben ser menospreciadas.
La coordinación deseable para el mejor desempeño de estas instituciones de investigación
se inscribe en un entorno en el que además participan las empresas, como receptoras del
conocimiento utilizado para la generación de satisfactores, y el gobierno, como regulador de
41
las relaciones entre los precedentes, en un modelo que se denomina de la triple hélice
(Etzkowitz, 2014).
Dentro del IPN, los productos de propiedad intelectual son compendiados por entidades que
entre sus facultades poseen la de conectar la oferta de materiales con los usuarios
potenciales, como la Oficina del Abogado General y el Centro de Patentamiento “Ing.
Guillermo González Camarena”, éste con la tutela del Instituto Mexicano de la Propiedad
Industrial (IMPI).
Para la toma de decisiones se observa la necesidad de contar, no sólo con tablas de datos,
sino con herramientas de clasificación, de manipulación y de entrega oportuna de la
información hacia los demandantes, así como detectar los espacios vacantes, para que se
conviertan en oportunidades para promover la generación, ya sea de patentes o de obras de
derechos de autor, a las instancias de educación e investigación que conocen a los autores.
En lo que se refiere a publicaciones de tipo científico, en el IPN existe evidencia de
utilización de redes visuales, ofrecidas en línea (Scival, 2013), una de cuyas posibles redes
se ilustra en la Figura 1. Su finalidad principal es ilustrar los enlaces y su magnitud con los
coautores, con instituciones y con líneas de investigación, cuando se selecciona el nombre
de un investigador de la institución. El despliegue gráfico se lleva a cabo de manera
interactiva con el usuario.
La utilización de esta información gráfica es abierta, accesible sin clave en internet, para
enterar al usuario de los artículos publicados, con las ligas a los contenidos. Pero, como
puede observarse, se trata de una función diferente a la visualización de los casos de
derechos de autor. Además de abarcar otro tipo de producto intelectual, el interés de
presentar visualmente redes de derechos de autor está en la información de
retroalimentación para tomar de decisiones, hacia la guía sobre los productos que conviene
generar, de acuerdo con la demanda.
42
Figura 7. Red visual de un ejemplo de coautores de artículos científicos del IPN, disponible
en Internet (Scival, 2013).
Figura 7. Red visual de un ejemplo de coautores de artículos científicos del IPN, disponible en Internet (Scival, 2013).
La organización de los datos acerca de las obras de derechos de autor es factible de ser
analizada en cuanto a diferentes fuentes de información, jerarquías y variables de interés.
Requiere de considerar aspectos como la identificación de los autores por nombre,
departamento de afiliación y año de creación de su obra, comprendido dentro del número de
registro (IMPI, 2003).
2.2. El Proceso de Aporte al Conocimiento
La aportación al conocimiento se ha venido trabajando en el transcurso del tiempo en
diferentes países como es el caso de Francia, la cual se describe a continuación.
La propiedad intelectual abarca 2 ramas:
Propiedad industrial
Propiedad literaria y artística
La propiedad industrial es una rama del derecho referida a los títulos de creaciones en la
industria.
43
Los principales documentos de propiedad industrial son:
La patente que protege la invención técnica.
La marca de fábrica, de comercio o de servicio que permite identificar un producto.
Los diseños y modelos que protegen el aspecto de un producto a través de sus
líneas, sus formas, su textura, sus colores o sus materiales.
Tabla 2. Línea del Tiempo de la Propiedad Industrial.
AÑOS DESCRIPCIÓN
1474 La República de Venecia crea los derechos del inventor.
1623 Se emite la ley sobre los monopolios en Inglaterra que reglamenta la utilización temporal de un invento.
1790 Primera ley de Estados Unidos sobre patentes.
1800 Varios países europeos adoptan una ley sobre patentes.
1883 Convención de París sobre la protección a la protección industrial.
1891 Acuerdos en materia de registro internacional de marcas.
1925 Acuerdos en materia de registro de diseños y modelos.
1958 Acuerdos sobre denominaciones de origen.
1967 Se crea la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), asociada a las Naciones Unidas.
1970 Tratado de cooperación sobre patentes en Washington, para la protección de un invento en varios países.
1973 Convención de Múnich sobre las patentes europeas.
1994 Reunión del GATT sobre los derechos de propiedad intelectual.
2000 Debates en Francia sobre el patentamiento de software.
Las principales etapas por las que va a pasar una invención para llegar hacer un patente
conforman una secuencia que debe respetarse cuidadosamente (Laperche, 2002).
a) Redacción de la solicitud de patente: Esta solicitud es un trabajo complejo que
requiere ser llevado a cabo profesionalmente. Una solicitud de patente comprende
dos grandes partes:
b)
Descripción de los medios técnicos utilizados con el suficiente detalle que
permitan su reproducción por un conocedor.
Las condiciones que definen la extensión de la protección solicitada, cuya
importancia se refleja en la delimitación de la protección y que eviten evitar
plagio por descuido.
44
La solicitud de patente comprende también una ficha técnica que será publicada en un
boletín oficial de propiedad industrial (Laperche, 2002).
c) Asignación de una fecha de registro: La entidad oficial verifica que la solicitud de
patente esté completa y le asigna una fecha de registro a partir de la cual se aplica la
protección oficial.
d) Revisión administrativa y técnica: Esta revisión examina en detalle que se reúnan
todas las condiciones para la publicación de la patente y se elabora un informe para
constatar que se trate de una invención.
e) Informe de investigación: El reporte de investigación preliminar estudia el estado de
la técnica a la fecha de la solicitud.
f) Publicación de la solicitud de patente: La publicación de la solicitud se publica 18
meses después, para permitir la posibilidad de demandas por parte de un tercero. Y
tres meses después se hace la publicación definitiva.
Existen ciertos criterios para patentar o conservar un secreto industrial, una empresa puede
decidir entre patentar o guardar en secreto una invención. Esto dependerá del tipo de
invención del estado del mercado, de la organización de la empresa o de aspectos
financieros.
Por ejemplo, si una invención tiene muchos posibles fabricantes lo mejor es protegerla con
una patente, al contrario de una producción que la empresa realiza en exclusiva. En este
caso la confidencialidad estará mejor protegida por el secreto (Laperche, 2002).
En Francia aparece el fenómeno de un gran potencial de investigadores con la producción
científica de artículos y un distanciamiento con la producción tecnológica reflejada en el
registro de patentes (Laperche, 2002).
La ley de investigación e innovación, de 1999 propone:
45
La movilidad de investigadores hacia las empresas, ya sea por la creación de empresas
tecnológicas, por la participación en el capital de la empresa o por la participación en un
consejo de administración.
Cooperación entre centros públicos de investigación y empresa, por ejemplo con
incubadoras de empresas.
Facilidades fiscales para las empresas innovadoras. Facilidades jurídicas para las empresas innovadoras. La propiedad intelectual en Japón se describe a continuación. Una entrevista realizada a empleados de institutos de investigación y de fábricas indica que
el procesamiento de las solicitudes de patente por parte de la Oficina de Patentes del Japón
era demasiado lento (Matepedia, 2014).
El gobierno realizo el acelerar el procedimiento de examen de patentes con el fin de
satisfacer las necesidades de los usuarios, que aumentaban con rapidez debido en parte a la
velocidad de los cambios tecnológicos.
Se comenta la idea de que el aumento de la innovación y la creatividad en Japón beneficiará
a la economía mundial y el bienestar de la sociedad en su conjunto, incluidos los países del
mundo en desarrollo.
El plan de promoción de la propiedad intelectual en Japón consistía inicialmente en
actividades englobadas en cinco áreas prioritarias, a saber:
creación de propiedad intelectual; protección de la propiedad intelectual; explotación comercial de la propiedad intelectual; promoción de los contenidos creativos, particularmente de las obras audiovisuales; y desarrollo de los recursos humanos.
Se abrieron unas 100 oficinas para apoyar el nuevo papel de las universidades en el uso
estratégico de la propiedad intelectual.
46
Referente a la protección de patentes, se contrataron a plazo fijo unos 500 examinadores
con el fin de reducir los atrasos en el examen de patentes; y las búsquedas en el estado de
la técnica fueron contratadas externamente.
Se reforzó la formación en propiedad intelectual a nivel universitario mediante la introducción
de cursos de propiedad intelectual en los planes de estudio de más de 60 universidades, así
como con la creación de cursos especializados de posgrado en propiedad intelectual.
En el Instituto Politécnico Nacional en la parte académica se desarrolla diferentes productos
para impartición de clases, cursos, estos son:
Material de apoyo para impartición de clases, reactivos, prácticas.
En el IPN también los docentes generan la parte de propiedad Intelectual dependiendo el
área del conocimiento en este caso en la parte de propiedad industrial como son productos
tangibles, y en la parte de derechos de autor como ideas, métodos.
Cada desarrollo va a depender el registro de acuerdo a su línea de investigación. La Oficina de Transferencia Tecnológica es la encarga de revisar las solicitudes si son
patentables o no, o son invenciones de otro tipo.
2.3. Las Decisiones Requeridas.
La UPDCE a través de la OTT pueda asignar presupuestos, para realizar lo anterior se
trabaja con datos de propiedad industrial los cuales son el factor para llevar a cabo la
asignación del presupuesto.
La información actual que cuenta con la Propiedad Intelectual la OTT se tiene registrada de
años anteriores. Se encuentra en archivos en Excel y es información que se maneja por los
analistas, quienes la trabajan a su nivel de conocimiento.
Una vez trabajada la información, se presenta a las autoridades de la UPDCE para que
lleven a cabo la toma de decisiones sobre la información final.
47
Las herramientas con las que trabaja para visualizar los datos son del mismo Excel,
generando en este mismo las gráficas que se presentan al usuario final.
Una problemática de presentar esta información es con el manejo de los registros, para que
estén completos y consistentes. El actualizado de las gráficas se realiza de forma manual.
Las causas de manejar la información de esta manera es que no se cuenta con el personal
que tenga los conocimientos para desarrollar otro tipo de herramienta y sea más dinámica
para presentar la información final.
Derivado de lo anterior se requiere un modelo sistémico en el que se pueda representar la
información de forma más entendible al usuario final.
48
La UPDCE en la Oficina de Transferencia Tecnológica realiza los tres servicios principales
que a continuación se describen.
Figura 8. Búsqueda de Patentes
Si
No
Fin
No
Si
Inventor solicita
servicio x oficio
a ecu
UPDCE recibe
solicitud con anexos
Correcta
Búsqueda de la
Patente
Por oficio se envía
reporte a ECU
Información es
adecuada
Indica proceso de redacción e ingreso
de solicitud al IMPI
ECU recibe y notifica a inventor
Inventor revisa
Inventor notifica a UPDCE
Correcta
A
A
49
EL proceso de búsqueda de patentes es uno de los más importantes al inicio del registro de
una solicitud de patente ante el IMPI, ya que en esta etapa se define si la tecnología
propuesta cumple o no con los aspectos de patentabilidad que exige la Ley de la Propiedad
Industrial; novedad, actividad inventiva y aplicación industrial.
El proceso es muy sencillo, se acerca el investigador a la OTT, en donde se le asesora y se
le explica la manera en que tiene que solicitar el servicio de búsqueda tecnológica.
Este servicio tiene que ser solicitado por la dirección de la ECU, quien hace llegar el oficio de
petición anexa la documentación necesaria (descripción de la nueva propuesta tecnológica).
Se revisa la documentación, si falta un dato se solicita a la ECU. En caso de ser correcta se
procede a la búsqueda de antecedentes tecnológicos en bases de datos de patentes.
Derivado de este trabajo se genera un reporte de búsqueda, mismo que se envía a la
dirección de la ECU vía oficio para que se notifique al investigador, quien realiza un análisis
de los documentos reportados.
En caso de existir una o más tecnologías que afecten la novedad de la nueva propuesta, es
decir, que sea lo mismo o muy similar, esto indica que la nueva propuesta ya existe y no
puede ser protegida.
De ser necesario el investigador reporta una o más tecnologías que son de su interés para
que el Centro de Patentamiento realice una segunda búsqueda más enfocada a los
documentos reportados por el investigador.
Por el contrario, si tras la revisión no se ubicaron tecnologías similares, el investigador
notifica a la OTT para que se proceda a la siguiente etapa, que es la redacción de la solicitud
de patente. Que pare este proceso es el fin, ya que la redacción forma parte de un segundo
proceso de protección.
50
Figura 9. Ingreso de Patentes
A
Notifica a UPDCE
UPDCE envía corrección x oficio a AG
Recibe y notifica a la ECU
Notifica a AG
Notifica a ECU
Notifica a Inventor
Corrección de fondo
Ingresa Sol.
IMPI
Notifica a UPDCE
Correcta
AG Revisa
Correcta
Responde IMPI
Recibe IMPI
Correcta
IMPI revisa examen de fondo
Correcto
Otorga titulo
A
B
B
A
Examen de
forma
Examen de
fondo
Si
No
No
Si
No
Si
Si
Si
51
El proceso de ingreso de solicitud de patente, ya intervienen acciones oficiales emitidas por
la autoridad, que es el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial.
Una vez que OAG ingresa ante el IMPI la solicitud de registro de patente, ésta pasa por dos
tipos de revisión: una de forma y otra de fondo.
En la revisión de forma se evalúan aspectos de margen, tipo de letra, espacios, orden en
dibujos, etcétera.
En la revisión de fondo se evalúan aspectos técnicos, se procura que la propuesta
tecnológica cumpla con los aspectos de patentabilidad que establece la Ley de la Propiedad
Industrial así como su manual; novedad, actividad inventiva y aplicación industrial.
En el caso de que exista un error, ya sea en el examen de forma como en el de fondo, el
IMPI notifica al IPN como titular de la solicitud de registro de patente. Esta notificación se
realiza a través de la OAG, quien a su vez informa a la UPDCE y ésta a su vez a la ECU
para que se dé por enterado al investigador, quien apoya con la revisión y corrección técnica
de la acción oficial emitida por el IMPI.
La respuesta a la acción oficial, ya sea por examen de forma o examen de fondo, se da
mediante oficio a la OAG, quien ingresa la respuesta al IMPI.
Una vez superado el examen de forma se procede al examen de fondo, en el caso de que
sean superados estos dos exámenes, el IMPI procede al otorgamiento del título de patente
de la invención. Esto es notificado de igual forma al IPN a través de la OAG, quien a su vez
notifica por oficio a la UPDCE para dar aviso a la ECU y enterar al investigador. Fin de
proceso.
52
Figura 10. Registro Previo de Patentes
No
Si
Si
No
No
No
No
Si
Asesoría Inventor
Inicio
Envía por oficio su
petición de servicio
Revisión de petición
correcta
Se realiza
Búsqueda
Reporte se envía
por oficio a ECU
UPDCE Solicita Recurso
Preparar Inf. Para
oficio
Se envía a AG
AG revisa. Información
correcta?
Dd¿xd
Es correcta?¿
Notifica a UPDCE
Ingresa a IMPI
Fin
Se afecta
novedad
Notifica al CP
Asesoría para Redacción
Revisión de Redacción
Redacción lista
Fin
A
Solicita ECU iniciar tramite de
registro
Envía ECU oficio a UPDCE solicitud para trámite de registro
de solicitud de patente
Documentación
correcta
UPDCE Revisa
Información
A
Si
53
El proceso para iniciar la solicitud de registro de patente es el primer paso en donde el
investigador se acerca a solicitar asesoría especializada con el personal de la Oficina de
Transferencia Tecnológica.
Tras la asesoría, personal de la OTT le informa que tipo de trámite o servicio puede solicitar,
haciendo énfasis en que tiene que ser solicitado a través de la Dirección de su ECU.
La ECU envía la petición hacia la UPDCE mediante oficio, información que es revisada por
personal del CP. En caso de que la información esté incompleta o poco precisa, se solicita a
la ECU, por oficio, se enmienden las faltas indicadas.
En el caso de que la información sea correcta, el personal del Centro de Patentamiento
procede con una primera etapa que es evaluar si la tecnología propuesta es novedosa o no,
esto se hace a través de búsquedas tecnológicas. El reporte que se genera es enviado al
investigador a través de oficio a su ECU.
El investigador revisa la información proporcionada, misma que es evaluada en conjunto con
personal del CP. En caso de existir información que afecte la novedad del desarrollo se
termina el proceso, ya que la nueva propuesta no cumple con uno de los aspectos de
patentabilidad (novedad). En caso de que no exista nada similar o parecido, el siguiente
paso es iniciar la redacción de la solicitud de patente. Actividad que se hace guiada por
personal de la OTT.
Posteriormente la redacción es revisada por personal de la OTT de manera interactiva hasta
que se cuente con un buen documento que exprese lo que se quiere proteger y que cumpla
con lo establecido en el reglamento del IMPI para la redacción de patentes, en este caso se
le solicita al investigador que inicie el proceso vía oficial a través de la Dirección de su ECU.
LA ECU envía oficio a la UPDCE solicitan el apoyo para el ingreso de la solicitud de registro
de patente ante el IMPI, anexa la documentación necesaria.
54
La UPDCE recibe la petición y revisa la documentación, si falta algún documento o existe
algún error, se notifica vía oficio para su corrección. En caso de que la documentación sea
correcta se procede con la preparación de la documentación para su envío a la Oficina del
Abogado General (OAG), además se solicitan los recursos para el pago de los derechos
oficiales que marca el IMPI.
Una vez completa la documentación se envía por oficio a OAG. Este la revisa. Si falta
documentación OAG notifica a la UPDCE por oficio y ésta a su vez a la ECU. Una vez que
se subsana la información faltante, se procede al ingreso de la solicitud de registro de
patente ante el IMPI y termina el proceso.
55
CAPITULO 3
56
CAPÍTULO 3. MODELO DE APOYO A LA DECISIÓN SOBRE PATENTES En este capítulo se describen las fuentes de información para tratar los datos, el proceso
sistémico propuesto y la visualización de los resultados, aplicando la etapa 2 de la
metodología de diseño, en donde se desarrolla el modelo de apoyo a la decisión y la
visualización de los tableros de control.
3.1 Fuentes de Información.
Los datos que se utilizaron son los de propiedad industrial. Estos se trabajaron con el
software de Pajek y SAP Lumira.
El uso de software es necesario para facilitar el manejo de datos. Como soporte para el
análisis de las redes se dispone de software como UCINET, Multinet, Cytoscape, Pajek o
SAP Lumira, cuya ventaja se encuentra en la capacidad de procesar miles de nodos a altas
velocidades.
Entre la disponibilidad se encuentra Pajek (Ruiz León, 2004), para realizar el análisis de
actores y visualizar las relaciones que se tienen entre éstos, como su densidad. Por otra
parte, el software SAP Lumira (Ah-Soon, 2014) se utiliza para visualizar cantidades de
información de una base de datos, con archivos planos en tiempo real y llevar a tomar una
decisión sobre la información actual.
Se propone el software SAP Lumira como la herramienta para manejar la información de los
dashboard así como el seguimiento de la información. Se utiliza SAP Lumira porque
revisando con otros visualizadores de inteligencia de negocios, este software tiene conexión
a ciertas bases de datos como: Sybase iq, Sybase ase, Sybase SQL anywhere, Oracle,
mysql, postgreSQL.
Otros visualizadores como business intelligence Oracle, apex Oracle sólo tiene la conexión a
su base nativa que es Oracle.
57
El software de Share Point como visualizador de gráficas para toma de decisiones sólo tiene
conexión a la base de datos SQL Server.
SAP Lumira al desarrollar conexiones es uno de los más amplios para tomar los datos de
diferentes fuentes de bases de datos así como archivos planos, aparte de que su
visualización es más dinámica y no tan compleja para manejar, otra ventaja es que se puede
manejar en la nube esto es desde internet.
SAP Lumira permite analizar visualmente la información que se encuentra en una base de
datos, o partir de distintas fuentes de aplicaciones (Ah-Soon, 2014). Incluye tableros
interactivos, consultas y análisis completos y a la medida (consultas no planeadas), alertas
anticipadas, reportes empresariales y financieros, análisis con procesamiento en línea,
reproducción de reportes de alto volumen e inteligencia predictiva en tiempo real (Pérez
Marqués, 2015).
La organización de los datos para un análisis de redes sociales requiere de depurar y de
realizar relaciones SQL sobre la base de datos. El lenguaje SQL (Structured Query
Lenguaje) es el lenguaje estándar para las bases de datos. Incluye un lenguaje de definición
de datos (DDL) proporcionado para que los usuarios puedan definir las estructuras de datos
dentro de una base de datos, realizando scripts para manipular ciertos datos.
Las instrucciones DDL permiten definir el modelo de datos en una base de datos. Esto es,
crear tablas, establecer relaciones entre las tablas, crear usuarios y roles, u otorgar
privilegios, por ejemplo (Chardi García, 2014). Por otra parte, el lenguaje de manipulación de
datos (DML) permite generar consultas para ordenar, filtrar y extraer datos de la base.
A continuación se describe el procedimiento actual del proceso de registro de solicitudes en
la Oficina de Transferencia Tecnológica de la UPDCE.
58
Figura 11. OTT Proceso de Propiedad Intelectual
SOLICITUDES
HOJA EXCEL
GRÁFICAS
TOMA DECISIONES OTT
IMPI ABOGADO GENERAL SIP, SEIS, SA - IPN
ENVIÓ SOLICITUDES
REVISIÓN DE LA INVENCIÓN
SI PROCEDE INVENCIÓN
OTRAS INVENCIONES
59
El proceso tradicional de la oficina de transferencia tecnológica para la solicitud de propiedad
intelectual se describe:
El investigador o inventor solicita una entrevista con el personal especializado en propiedad intelectual para revisar su invención y determinen si es patentable o entra en alguna otra rama de propiedad intelectual.
Si la invención es patentable el inventor realiza la solicitud de registro la cual
contiene: nombre de la escuela, nombre del inventor (es), nombre de la invención, nivel académico, Área del desarrollo de la invención, resumen de la invención y con esto se realiza el envío a la Oficina de Transferencia Tecnológica.
Una vez que es recibida la solicitud en la Oficina de Transferencia Tecnológica se
registra el control de ésta y empieza su revisión.
Las solicitudes se van capturan en un archivo en Excel el cual contiene nombre de la invención, fecha de la solicitud, escuela de procedencia, nivel académico de inventor, sexo, área tecnológica a la que pertenece la invención, si es alumno o profesor.
Figura 12. Datos en la Tabla de Excel
Una vez que se tienen los datos de las solicitudes de registro de patentes se realizan
ciertas gráficas (redes sociales y tableros de control) dependiendo la información que se tenga en ese momento para mostrar totales de la información solicitada.
60
Una vez que se tiene las gráficas en Excel se muestran a los directivos y jefes de área para revisión y toma de decisiones dependiendo de la información solicitada después se envía al IMPI y a la oficina del Abogado General para dar a conocer las patentes registradas a la fecha.
La oficina de Transferencia también reporta a la Secretaría de Investigación y Posgrado, a la
Secretaría de Extensión e Integración Social la cual depende de ellos y a la Secretaría de
Administración para solicitar el presupuesto de cada año y reportar los gastos del mismo.
La UPDCE protege las invenciones, las valúa (calcula el valor de la tecnología), las
negocian, se transfieren (licencia o venta de patente) y como forma de pago se tienen las
regalías. De ese monto una parte es para el IPN (fideicomiso), otra para la Unidad de
Adscripción (donde se origina la investigación) y la otra parte para el Investigador(es).
Se ha identificado que la solución del problema ayudará a la mejor administración del
sistema de propiedad intelectual
Para el manejo de la toma de decisiones se proyectan los gastos del siguiente año, se
determina en dónde se tuvieron los resultados menos deseados, para saber cómo realizar
los apoyos y, con base en ello, se determina el número de solicitudes de patentes a ingresar
y derivado de ello es el monto que se requiera.
Otro rubro son las Fichas técnicas Digitales, que se realizan de manera impresa y
electrónica. Estos documentos de tecnología son protegidos, no tienen ningún costo, ni por
generarlas, ni divulgarlas. El objetivo de estas fichas es el intercambio de información de la
tecnología registra con empresas, universidades para vender o incursionar el desarrollo de la
tecnología creada por los inventores.
61
3.2 Procesos Propuestos
Modelos sistémico propuesto para la OTT en el Proceso de registro solicitudes de Propiedad Intelectual.
Figura.13 Modelo propuesto para el proceso de propiedad intelectual en la oficina de transferencia tecnológica
OTRAS INVENCIONES
SOLICITUDES
BASE DE DATOS
GRAFOS
TOMA DECISIONES
IMPI ABOGADO GENERAL SIP, SEIS - IPN
SCRIPTS SQL RESPUESTAS AL SCRIPTS SQL
TABLEROS DE CONTROL
ENVIÓ SOLICITUDES
REVISIÓN DE LA INVENCIÓN
SI PROCEDE LA INVENCIÓN
PAJEK
BI
LUMIRA
62
El modelo sistémico propuesto para el proceso tradicional de la Oficina de Transferencia
Tecnológica para la solicitud de propiedad intelectual se describe:
El investigador o inventor solicita una entrevista con el personal especializado en propiedad intelectual para revisar su invención. Se determina si es patentable o entra en alguna otra rama de propiedad intelectual.
Si la invención es patentable el inventor realiza la solicitud de registro enviándolo la
Oficina de Transferencia Tecnológica.
Una vez que es recibida la solicitud en la Oficina de Transferencia Tecnológica se registra el control de ésta e inicia el proceso de revisión.
Se realizó un modelo entidad relación en un manejador de base de datos el cual
contiene campos del archivo de Excel de las patentes registradas que han trabajado en la Oficina de Transferencia Tecnológica. Se genera otro modelo entidad relación de las Obras Literarias con información de búsquedas de los registros del Instituto Politécnico Nacional que se compró en INDAUTOR.
Las solicitudes capturadas en el archivo de Excel con los campos correspondientes
como el nombre de la invención, fecha de la solicitud, escuela de procedencia, nivel académico de inventor, sexo, área tecnológica a la que pertenece la invención, si es alumno o profesor, así como el archivo de INDAUTOR se exporta la información de estos archivos a la base de datos, a sus modelos correspondientes.
Se crea la tabla principal en el manejador de base de datos en este caso Access la
cual contiene la información del archivo Excel de las patentes por la Oficina de Transferencia Tecnológica y las obras literarias por INDAUTOR.
63
Figura 14. Datos en una tabla de la base de datos de Access
Una vez que se tiene los datos iniciales en la tabla principal, se empiezan a depurar en tablas únicas de información dependiendo la información a manejar para visualizarla en los grafos.
La organización de los datos acerca de las obras de derechos de autor y de patentes es factible de ser analizada en cuanto a diferentes fuentes de información, jerarquías y variables de interés. Requiere de considerar aspectos como la identificación de los autores por nombre, departamento de afiliación y año de creación de su obra, comprendido dentro del número de registro.
Una vez que se tiene ya en la base de datos con la información correspondiente se
empiezan a manipular la información por medio de scripts para generar las consultas, y los resultados de acuerdo a la información que se analizó.
La organización de los datos para un análisis de redes sociales requiere de depurar y
de realizar relaciones SQL sobre la base de datos.
64
Figura 15. Tablas únicas creadas en Access
Una vez que se realizaron las tablas únicas las cuales ya no contiene la información repetida se realizan las consultas en SQL y se forman tablas espejo las cuales se utilizan para relacionar todos los datos contra todos.
65
Figura 16. Modelo Relacional Espejo
Se diseña el modelo relacional espejo, se ejecuta la consulta y se toman los id de ésta para formar el script y obtener los datos para trabajarlos en un archivo plano como un block de notas.
Figura 17. Datos Para realizar el Análisis
66
Se copian los id de la consulta en Access y se acomodan. Los datos correspondientes a los id que se generaron como resultado de la consulta SQL. Los resultados que se generan de las consultas se empiezan a trabajar en dos herramientas:
Se utiliza el software de Pajek el cual permite visualizar las relaciones y el
comportamiento de los datos en un todo, y se generan los grafos de las patentes y obras literarias correspondientes a los resultados proporcionados por los scripts.
Figura 18. Creación de archivos con los datos depurados
67
-El software de SAP Lumira se utiliza para generar los tableros de control de las patentes y obras literarias de acuerdo a los resultados de los scripts de la base de datos. Con estos resultados se realiza la visualización de los tableros de control, y se generan gráficas de diferentes tipos basándose en la metodología de inteligencia de negocios.
-Una vez que se tienen los datos de las solicitudes de registro de patentes se realizan
ciertas gráficas dependiendo la información que se tenga en ese momento para mostrar totales de la información solicitada.
-Una vez que se tiene las gráficas en Excel se muestran a los directivos y jefes de
área para revisión y toma de decisiones dependiendo de la información solicitada, la cual se envía al IMPI y a Abogado General para dar a conocer los productos de propiedad industrial registrados a la fecha.
La Oficina de Transferencia también reporta a la Secretaría de Investigación y
Posgrado, a la Secretaría de Extensión e Integración Social y a la Secretaría de Administración para solicitar el presupuesto de cada año y reportar los gastos del mismo.
3.3 Visualización de los resultados
La visualización de datos es clave para extraer significados instantáneos de grandes
cantidades de información.
Una hoja de cálculo electrónica organiza la información en columnas y filas definidas. La
información puede ser luego agregada a través de una fórmula para dar un total o suma. El
programa de hoja de cálculo hace un resumen de la información y presenta la información en
un formato que ayuda a que el usuario vea las gráficas e informes para el usuario final.
Actualmente existen herramientas de tecnología como Tableros de control (dashboards) e
Indicadores (scoreboards), las cuales se pueden implementar para el proceso de
visualización de los datos (Howson,2008).
68
Para visualizar los archivos creados en block de notas se abre el software de Pajek como se
muestra en la Figura 19.
Figura 19. Pantalla Inicial de Pajek
Se abre en Pajek el archivo que se generó en bloc de notas, el cual, si es correcto, indica el
software cuando termina de leer el archivo y muestra un reporte.
Figura 20. Archivo de block de Notas
69
Una vez cargado el archivo sin errores se crean las particiones.
Figura 21. Se elige la partición de Degree
Una vez que se generan las particiones se procede a visualizar la relación de los datos.
Figura 22. Se crea la partición con los datos correctos
70
Como resultado final se visualiza red en la siguiente gráfica.
Figura 23. Gráfica con el Algoritmo Kamada-Kawai-Free.
El algoritmo Kamada-Kawai-Free de Pajek organiza la información en una especie de
escalamiento multidimensional que distribuye los puntos de una red de modo tal que
aquéllos que están más conectados aparecen más cerca unos de otros que los que no lo
están.
Un ejemplo que se muestra en la figura 24 es la red de Obras Literarias, formada por autores
y áreas del periodo 2010-2013.
Figura 24. Red Obras Literarias – Áreas 2010-2013
71
En esta red se obras literarias se definen las figuras de las áreas de diferentes tipos, los
tamaños que proyectan es por las relaciones que se tienen de los autores y entre más
grande esté la figura, son más las relaciones que tiene.
En esta visualización se puede responder a los tipos de áreas más demandadas por autor en
los años del 2010 a 2013.
En la Figura de Obras Literarias-Áreas de 2010-2013, se aplicó el algoritmo Kamada- Kawai-
Free, para visualizar los atributos de la red en donde se observaron diferentes tamaños de la
representación de las áreas. Las dos que tienen mayor relación de nodos por autor, son
Literarias y Programas de Computación, como se muestra en la Tabla 3.
Tabla 3 Obras literarias- Área 2010- 2013
Relaciones Áreas 351 LITERARIA 266 PROGRAMAS DE COMPUTACIÓN
La visualización que se realiza con tableros de control se lleva a cabo a través de una
interfaz que se desarrolló. Ésta se encuentra en el sitio Internet:
72
https://cloud.saplumira.com/landing-page.jsp
Figura.25 Inicio de Sesión de SAP Lumira.
En este sitio se desarrollaron los tableros de control los cuales sirven para revisar la una
parte de la propiedad industrial.
En la Figura 26 se visualiza el total de años de las otras literarias por año, al revisar así un
comparativo por tiempo.
73
Figura.26 Obras Literarias – Áreas 1994-2013
74
CAPITULO 4
75
CAPÍTULO 4. APLICACIÓN DEL MODELO A LA OFICINA DE TRANSFERENCIA DE TECNOLOGÍA
En este capítulo se describe un caso de propiedad industrial aplicando la etapa de
Implementación. En esta etapa se instalan las aplicaciones que contienen los grafos de
redes sociales y se suben a internet los tableros de control en la aplicación de SAP Lumira.
4.1. Caso de Información Sobre Propiedad Industrial
Se ha identificado que la solución del problema ayudará a la mejor administración del
sistema de propiedad intelectual, para el mejor control del registro de patentes. La
información se revisa por áreas, escuelas y años.
La principal mejora es contar con un sistema eficiente, para dar respuesta en un tiempo
oportuno y desde cualquier lugar, a los usuarios de la OTT, y éstos puedan manejar la
información con fines específicos.
Otra decisión es ver que escuelas carecen de registros de propiedad intelectual y revisar el
por qué no patentan o tienen registros de derechos de autor, tomar como referencia el
resultado y plantear estrategias o esquemas que permitan acercarse a las unidades
académicas y centros de investigación, realizar un diagnóstico y proponer cursos, prácticas.
Revisando en la parte de red social, se obtuvo la relación de áreas por autor y la relación
entre autores, dando los resultados descritos a continuación.
En la Figura 27 se puede visualizar las áreas que han patentado de 1987 a 2013. En esta
red se observa la relación de autores por área, en la cual las áreas con mayor tamaño son
las que han tenido más demanda, distinguiéndose cada una por los diferentes tipos de
tamaño en las figuras y es el área de mecánica la de mayor demanda, con 55 relaciones.
Después están química con 36, biotecnología con 35 y electrónica con 8 relaciones.
76
Figura 27. Red Patente – Áreas 1987-2013
Tabla.4. Patentes por Áreas 1987-2013 Número Relaciones Áreas
1 55 MECÁNICA
2 36 QUÍMICA
3 35 BIOTECNOLOGÍA
4 8 ELECTRÓNICA
En la Figura 28 se obtienen las Patentes por Autores del año 1997-2013, en diferentes
tamaños en los nodos de la red. Esto significa la relación de los investigadores con mayor
demanda aplicando el algoritmo de centralidad y encontrando que dos actores tienen el
mayor número de relaciones: Hernández G. con 22 y Salmones, B., con 19.
77
Figura 28. Red Patente – Autores-Centralidad 1997-2013
En la Tabla 5 se presentan las Patentes por Autores de 1997-2013, se aplicó el grado nodal
para visualizar de mayor a menor los nodos de la red, mostrando 19 investigadores de los
364 investigadores con el mayor número de relaciones, mostrándose en la Tabla 5.
78
Tabla 5. Patentes por Autores 1997-2013 Número Relaciones Investigador
1 22 HERNÁNDEZ, G.
2 19 SALMONES, B.
3 15 CAMPOS, S.
4 15 MONTES, B.
5 13 MARTÍNEZ, Á.
6 12 AGUILAR, R.
7 12 URRIOLAGOITIA, C.
8 12 VALENZUELA, Z.
9 11 MERCHÁN, C.
10 11 ROSA, V.
11 11 MARTÍNEZ, T.
12 11 RÍOS, O.
13 10 POSADA, P.
14 10 RODRÍGUEZ, G.
15 10 PONCE, C.
16 10 ARENAS, O.
17 10 ARRONTE, G.
18 10 TREJO, E.
19 10 FLORES, R.
En la parte de visualización de Inteligencia de negocios se pudo obtener desarrollando
tableros de control
El desarrollo de tableros permite revisar comparativas a nivel ciudades el número de
patentes en escuelas y también ayudaría de manera interna a tener un mejor control de los
datos.
En la Figura 29 la gráfica obtenida sirve para determinar el número de patentes registradas
por escuela y por ciudad en el rango de los años 2010 a 2013. Se observa que fue en el
2013 que las escuelas tuvieron mayor número de registros.
79
Figura 29. Patente por Escuela 2010-2013
La Figura 30 ayuda a revisar cuáles ciudades tienen mayor número de patentes. se puede
observar a través de un mapa de la Republica República Mexicana. Al revisarlo se observa
que la mayor cantidad de patentes está en la Ciudad de México con 46. En segundo lugar
está Tampico con 13 y después Querétaro con 7 patentes. Las demás ciudades tienen una
demanda menor de registro de patentamiento.
80
Figura 30. Patente por Ciudades
En la Figura 30 se visualizan las áreas por año y por ciudad del año 2010 a 2013. la Ciudad
de México es la que tiene más patentes registradas y Tlaxcala la que tiene menos en el área
de química, Oaxaca en el área de mecánica, Culiacán en el área de biotecnología. estas tres
ciudades tienen una patente registrada en distintos años cada una.
81
Figura 31. Patentes por Área
4.3. Operación del modelo
El modelo diseñado de visualización de propiedad intelectual se entregó a la Oficina de
Transferencia Tecnológica enviando el enlace web para acceder al sistema.
Los centros de investigación, las oficinas de transferencia, los despachos de propiedad
intelectual son los clientes principales de registrar, revisar la parte de propiedad industrial, y
como tal el volumen de información que se genera obliga a estos participantes a contar con
sistemas de gestión y análisis de información más robustos, eficientes, confiables y que den
resultados en tiempo oportuno, que dichos sistemas faciliten la administración del
conocimiento. En este sentido, el proyecto que presenta esta tesis, es de suma importancia
para el área, específicamente, de propiedad intelectual que depende de la subdirección de
transferencia de desarrollos tecnológicos de la UPDCE del IPN.
82
Este estudio da un resultado de la forma en que se puede implementar un sistema para
gestión, análisis y monitoreo de las actividades en materia de propiedad intelectual. La
UPDCE interviene a través de la Oficina de Transferencia Tecnológica, que administra la
propiedad intelectual del IPN. El poder contar con una plataforma de acceso a este tipo de
herramientas es muy útil ya que permite realizar toma de decisiones de los proyectos a corto
y mediano plazo, así como para poder calcular el presupuesto semestral o anual de los
gastos en materia de propiedad Intelectual.
Es de suma importancia e interés para la Unidad el poder contar con un sistema de estas
características, por lo que se aprueba la propuesta presentada y manejada a nivel piloto en
esta Unidad.
Se mejoro la forma de presentar y soportar los datos sobre propiedad intelectual para
obtener información y conocimiento que coa yugue a la toma de decisiones en el IPN.
83
CONCLUSIONES
Con el modelo sistémico diseñado en este trabajo se cubrió el objetivo general, dado que se
logró representar la información sobre propiedad intelectual en el IPN con el apoyo de
métodos visuales de las redes sociales, que es utilizado en apoyo de la toma de decisiones
institucional.
La estructuración de la información sobre propiedad intelectual, que abarca tanto propiedad
industrial como obras con derechos de autor, se logró con la depuración y la clasificación de
datos históricos, áreas, escuelas e investigadores, mediante un sistema informático
desarrollado, que aprovecha principios de la inteligencia de negocios y de las redes sociales,
para presentar la información de forma visual al usuario final que toma las decisiones.
Se considera que es fundamental para el IPN incrementar el número de solicitudes de
registro de obras producidas, tema en que se cuenta con poca información. Se comprobó
que el concepto de patente se identifica frecuentemente con el de propiedad intelectual,
cuando en la realidad existe una amplia tipificación de productos. Es muy conveniente que
este conocimiento sea difundido entre los investigadores que potencialmente pueden
generarlos. Entre las obras de propiedad industrial se destacan las invenciones, las patentes
entre ellos, y los signos distintivos. Por otra parte, entre los derechos de autor se encuentran
las obras literarias y artísticas, arquitectónicas y programas computacionales, como los
derechos conexos.
Las obras de derechos de autor poseen un alto potencial de servicio de las instituciones
académicas hacia su entorno, por lo que la actividad para generarlas necesita ser
estimulada. El mejor balance deseable se debe tener entre la capacidad de oferta y la
atención a las demandas reales de su entorno.
Es necesario el enfoque sistémico en las instituciones de educación e investigación, para
observar no sólo su operación interna, sino sus enlaces con el exterior. Por ello, deben
considerar a los usuarios de sus productos, para fomentar su utilidad al atender necesidades
inmediatas.
84
Por la disponibilidad actual de software en los dominios de las redes sociales, del análisis de
redes, de los tableros de control tipo dashboard y scoreboard, como Pajek y SAP Lumira, su
aplicación favorece la toma de decisiones, con la extensión de su empleo, inicialmente en la
administración de empresas comerciales, extendida a la de instituciones de educación e
investigación.
El caso abordado, de la visualización de las obras con derechos de autor en el Instituto
Politécnico Nacional, ha permitido mostrar las aplicaciones de las redes visuales a la
producción de obras por parte de profesores e investigadores. Se han ilustrado posibilidades
en cuanto al equilibrio entre áreas o continuidad en el tiempo.
Queda trabajo por realizar en el futuro, en cuanto a complementar los campos de
información externos, para la mejor orientación de la generación de productos.
El uso de otras fuentes de información no consideradas en esta investigación, se utilizó
como las de INDAUTOR e IMPI para ser utilizadas de manera independiente o
complementaria permitiría robustecer el análisis de la red.
La aplicación de las redes sociales enfocadas a la propiedad intelectual, permitirá contar con
análisis y estadísticas que muestren el crecimiento que van teniendo las diferentes
Instituciones, estudiar casos de éxito, así como identificar aquellos elementos que permitan
diseñar, crear y establecer modelos de crecimiento en torno a los registros de Propiedad
Intelectual.
Este tipo de gráficas ayudará para identificar información estadística sobre las actividades
que en materia de propiedad intelectual se maneja con cada una de las escuelas del
instituto, es decir, pueden ayudar para medir el nivel de innovación de las escuelas, el
número o nivel de sus registros.
La aportación de este proyecto es proporcionar un modelo sistémico específicamente para la
Oficina de Transferencia de Tecnología del IPN, con tecnologías de toma de decisiones,
para tener acceso a la información y visualizar los resultados de la Propiedad Intelectual a
través de la representación de gráficas y redes sociales.
Con estas propuestas tecnológicas, el modelo ayuda a que el IPN brinde una mejor calidad
estadística para que los directivos, jefes de división y departamento reporten mejores
85
resultados tanto en su área como en unidades externas, interesadas en los resultados de
producción de propiedad intelectual. El encargado de la Oficina de Transferencia de
Tecnología mejora su visualización de los datos y su toma de decisiones porque accede a la
información de una mejor manera y ésta resulta más clara al resaltar los datos importantes.
86
BIBLIOGRAFÍA
Abellanas, M. y D. Lodares (1991). Análisis de Algoritmos y Teoría de Grafos, Macrobit - Ra-Ma, México.
Abramo, G., C. A. D’Angelo y F. Di Costa (2014a). “Variability of Research Performance across Disciplines within Universities in Non-Competitive Higher Education Systems”, Scientometrics, Vol. 98, No. 2, pp. 777-795.
Abramo, G., T. Cicero y C. A. D’Angelo (2014b). “Are the Authors of Highly Cited Articles also the Most Productive Ones?”, Journal of Informetrics, Vol. 8, No. 1, pp. 89-97.
Abreu, A. y L. M. Camarinha-Matos (2008). “A Benefit Analysis Model for Collaborative Networks”, Collaborative Networks: Reference Modeling, Vol. 4, pp. 253-276.
Abrutsky, M. A., E. J. Reinosa, R. Muñoz, L. Damiano y C. Maldonado (2012). Base de Datos, Alfaomega, México.
Aceves Hernández, F. J. (2015). Metodologías de Investigación Sistémica, Taller Abierto, México.
Aldrich, Howard E. y Phillip H. Kim (2007). “Small Worlds, Infinite Possibilities? How Social Networks Affect Entrepreneurial Team Formation and Search”, Strategic Entrepreneurship Journal, Vol. 1, pp. 147-165.
Álvarez Gallegos, J. (2012). “Retos y Perspectivas del Sistema Nacional de Investigadores”, en Sistema Nacional de Investigadores. Retos y Perspectivas de la Ciencia en México, S. Vega y León (Coordinador), pp. 105-118, Universidad Autónoma Metropolitana, México.
Laperche, B. (ed.) (2002) Propriété Industrielle et Recherche: Guide et Veille, L’Harmattan, París.
Borja Ortega A. (2014). Gestión de Bases de Datos con SQL, MySQL y Access, Segunda edición, Alfaomega, México.
Buela Casal, G., M. P. Bermúdez, J. C. Sierra, R. Quevedo Blasco y Á. Castro (2009). “Ranking de 2008 en Productividad en Investigación de las Universidades Públicas Españolas”, Psicothema, Vol. 21, No. 2, pp. 309-317.
Butts, Carter T. (2008). “Social Network Analysis: A Methodological Introduction”, Asian Journal of Social Psychology, Vol. 11, pp. 13–41.
Canali, C., M. Colajanni y R. Lancellotti (2009). “Hot Set Identification for Social Network Applications”, en 33rd Annual IEEE International Computer Software and Applications Conference, pp. 280-285.
Cohen, J. E. (1984). “Statistical Theory Aids Inference in Scientometrics”, Scientometrics, Vol. 6, No. 1, pp. 27-32.
87
Correa, C. D. y K.-L. Ma (2011). “Visualizing Social Networks”, en Social Networks Data Analytics, C. C. Aggarwal (editor), Cap. 11, pp. 307-326, Springer, Nueva York.
Cotta, C. y J. J. Merelo (2007). “Where is Evolutionary Computation Going? A Temporal Analysis of the EC Community”, Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 8, No. 3, pp. 239-253.
de Federico de la Rúa, A. (2009). “La Perspectiva del Interaccionismo Estructural para el Análisis de Redes Sociales”, REDES-Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, Vol. 17, No. 12, pp. 258-273. http://revista-redes.rediris.es
de Ibarrola, M. (2012). “Consolidación del Sistema Nacional de Investigadores, Profesionalización de la Investigación en México”, en Sistema Nacional de Investigadores. Retos y Perspectivas de la Ciencia en México, S. Vega y León (Coordinador), pp. 49-61, Universidad Autónoma Metropolitana, México.
Chardin García, P. (2014). SQL Fácil, Alfaomega, México.
Díaz Aguilar, J. J. (2011). “Redes de Colaboración Científica en México: 2001-2005”, Tesis de Maestría en Bibliotecología y Estudios de la Información, UNAM.
Easley, D. y J. Kleinberg (2010). Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press, Cambridge MA. (http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/)
Eckerson, W. W. (2005). Performance Dashboards: Measuring, Monitoring, and Managing Your Business, Wiley, Nueva York.
Érdi, P., K. Makovi, Z. Somogyvári, K. Strandburg, J. Tobochnik, P. Volf y L. Zalányi (2013). “Prediction of Emerging Technologies based on Analysis of the US Patent Citation Network”, Scientometrics, Vol. 95, No. 1, pp. 225-242.
Faust, K. (2002). “Las Redes Sociales en las Ciencias Sociales y del Comportamiento”, en Análisis de Redes Sociales: Aplicaciones en Ciencias Sociales, J. Gil Mendieta y S. Schmidt (editores), IIMAS UNAM, México, Capítulo 1, pp 1-14.
Foro Consultivo Científico y Tecnológico (2012). Glosario: Términos Relacionados con la Innovación, Foro Consultivo Científico y Tecnológico AC, México.
François, Ch. (editor) (2004). International Encyclopedia of Systems and Cybernetics, Segunda edición, K G Saur, Múnich
Freeman, L. C. (2009), “Methods of Social Network Visualization”, in Encyclopedia of Complexity and Systems Science, pp. 8345-8363.
Freeman, L. C. (2012). El Desarrollo del Análisis de Redes Sociales: Un Estudio de Sociología de la Ciencia, Palibrio, Bloomington IN.
88
Gálvez Legua, M. P. (2010). “Acerca de Ciencia Básica, Ciencia Aplicada y Tecnología”, EDUCA Soluciones SAC. (Documento consultado en línea en mayo 2013). http://www.educa.edu.pe/joomla
Gil Mendieta, J. y A. A. Ruiz León (2009). “Análisis de las Publicaciones de Investigadores del Subsistema de la Investigación Científica de la Universidad Nacional Autónoma de México 1981-2003”, REDES-Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, Vol. 17, No. 1, pp. 1-28. (Documento consultado en línea en abril 2013). http://revista-redes.rediris.es/pdf-vol17/vol17_1.pdf
Gil Mendieta, J. y S. Schmidt (2005). Estudios sobre la Red Política de México, IIMAS UNAM, México.
Gil Mendieta, J. y S. Schmidt (editores) (2002). Análisis de Redes Sociales: Aplicaciones en Ciencias Sociales, IIMAS UNAM, México.
Giudici Espinoza, R. y A. Bris Lluch (1997). Introducción a la Teoría de Grafos, Equinoccio, Caracas.
Gómez Núñez, B. Vargas Quesada, T. Muñoz Écija, F. de Moya Anegón (2013). “Visualización y Análisis de la Estructura de la Base de Datos Scopus”, I Congresso ISKO Espanha e Portugal / XI Congreso ISKO España Informação e/ou Conhecimento, pp 264-275. (Documento consultado en línea en febrero)2016).http://digital.csic.es/bitstream/10261/100214/1/visualizacion_estructura_scopus_Gomez.pdf
Heinze, T. (2013). “Networks and Scientific Innovation”, pp 1370-1375, en: Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation and Entrepreneurship, E. G. Carayannis (editor), Springer, Nueva York.
Howson C. (2009). Business Intelligence: Estrategias para una Implementación Exitosa, McGraw-Hill Interamericana, México.
Instituto Politécnico Nacional. “IPN Research Profiles”. 2015. Página Web consultada el: 10 de agosto de 2015. URL: http://ipn.pure.elsevier.com/
International Ranking Expert Group (2006). Berlin Principles on Ranking of Higher Education Institutions. (Documento consultado en línea en mayo 2013). http://www.che.de/downloads/Berlin_Principles_IREG_534.pdf
Jiang, Y., J. Hu y D. Lin (2011). “Decision Making of Networked Multiagent Systems for Interaction Structures”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics—Part A: Systems and Humans, Vol. 41, No. 6, pp. 1107-1121.
Johnson, B. y B.-A. Lundvall (2013). “National Innovation Systems (NIS)”, pp. 1341-1347, en: Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation and Entrepreneurship, E. G. Carayannis (editor), Springer, Nueva York.
Kahin, B. y D. Foray (2006). “Patent Quantity and Quality: Trends and Policy Implications”, en Advancing Knowledge and The Knowledge Economy, MIT Press eBook Chapters, pp. 331-350.
89
Ke, W., K. Borner y L. Viswanath (2004). “Major Information Visualization Authors, Papers and Topics in the ACM Library”, en IEEE Symposium on Information Visualization INFOVIS 2004, pp. r1.
Lancaster, D. (1978). The Incredible Secret Money Machine, Howard W. Sams, Indianápolis IN.
Lawson, C. (2013). “Academic Patenting: The Importance of Industry Support”, The Journal of Technology Transfer, Vol. 38, No. 4, pp. 509-535.
Matepedia (2014). “Japón: Sistema Educativo Japonés” (Documento consultado en línea en marzo 2014). http://matepedia-educacion.blogspot.mx/2014/06/japon-caracteristicas-cultura-y-sistema.html
McKelvey, K. y F. Menczer (2012). “Truthy: Enabling the Study of Online Social Networks”. Publication: eprint arXiv:1212.4565.
México; Comité Intersectorial para la Innovación (2011). Programa Nacional de Innovación, Secretaría de Economía, México. (Documento consultado en línea en mayo 2014). http://www.economia.gob.mx/files/comunidad_negocios/innovacion/Programa_Nacional_de_Innovacion.pdf
México; Gobierno Federal (2012). Ley de la Propiedad Industrial: Modificación 2012, DOF 09-04-2012.
México; Gobierno Federal (2013). Plan Nacional de Desarrollo 2013-2018. (Documento consultado en línea en mayo 2013). http://pnd.gob.mx/
México; Secretaría de Economía (2012a). “Patentes y Modelos de Utilidad: Guía del Usuario”, Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, Dirección Divisional de Patentes, México. (Documento consultado en línea en febrero 2013). http://www.impi.gob.mx/work/sites/IMPI/resources/LocalContent/880/7/GUDI_2012.pdf
México; Secretaría de Economía (2012b). “Diseños Industriales: Guía del Usuario”, Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, Dirección Divisional de Patentes, México. (Documento consultado en línea en febrero 2013). http://www.impi.gob.mx/work/sites/IMPI/resources/LocalContent/880/7/GUDI_2012.pdf
México; Secretaría de Economía (2012c). “Patentes: Preguntas y Respuestas: Miniguía del Usuario”, Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, México. (Documento consultado en línea en enero 2013). http://www.impi.gob.mx/work/sites/IMPI/resources/LocalContent/880/7/Trip_patente_2012.pdf
90
México; Secretaría de Economía (2013a). Guía del Usuario del Patentes y Modelos de Utilidad, Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, Dirección Divisional de Patentes, México. (Documento consultado en línea en noviembre 2013). http://www.impi.gob.mx/work/sites/IMPI/resources/LocalContent/PDF/03PATENTES.pdf
México; Secretaría de Economía (2013b). Guía de Usuario del Centro de Información Tecnológica, Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial, Dirección Divisional de Patentes, México. (Documento consultado en línea en noviembre 2013). http://www.impi.gob.mx/work/sites/IMPI/resources/LocalContent/PDF/Guia_PCT.pdf
Meyer, M. S. (2001). “Patent Citation Analysis in a Novel Field of Technology: An Exploration of Nano-Science and Nano-Technology”, Scientometrics, Vol. 51, No. 1, pp. 163-183.
Molina, J. L., A. A. Ruiz y L. Teves (2005). “Localizando Geográficamente las Redes Personales”, REDES-Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, Vol. 8, No. 5, pp. 1-21. (Documento consultado en línea en noviembre 2012). http://revista-redes.rediris.es
OCDE (2003). Manual de Frascati: Propuesta de Norma Práctica para Encuestas de Investigación y Desarrollo Experimental, Fundación Española Ciencia y Tecnología, Madrid.
OCDE (2012). Measuring R&D in Developing Countries: Annex to the Frascati Manual, OCDE, París.
OCDE y EUROSTAT (2006). Manual de Oslo: Guía para la Recogida e Interpretación de Datos sobre Innovación, Tercera Edición, Grupo TRAGSA, Madrid.
Ortega Rubio, A. (2001). “Sobre la Falacia del Factor de Impacto de las Publicaciones Científicas”, Ciencia y Desarrollo, Vol. XXVII, No. 157, pp. 76-81.
Padua, J. (1993). Técnicas de Investigación Aplicadas a las Ciencias Sociales, El Colegio de México - Fondo de Cultura Económica, México.
Paintsil, E. (2012). “Taxonomy of Security Risk Assessment Approaches for Researchers”, en Proceedings of the 2012 Fourth International Conference on Computational Aspects of Social Networks (CASoN, São Carlos, Brasil, noviembre 2012), pp. 257-262.
Peña Pérez, R. y B. Orbegozo Arana (2013). Access 2013: Manual Práctico para Todos, Segunda edición, Alfaomega, México.
Pérez Marqués, M., (2015). Business Intelligence: Técnicas, Herramientas y Aplicaciones, Alfaomega - RC, México.
Pérez Tamayo, R. (1991). Ciencia, Ética y Sociedad, El Colegio Nacional, México.
91
Perkiö, J. y P. Myllymäki (2009). “Magrathea: Building and Analyzing Ubiquitous and Social Systems”, en IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technologies, Vol. 1, pp. 66-75.
Rockman, H. (2004). “Introduction to Patents”, en Intellectual Property Law for Engineers and Scientists, Wiley-IEEE Press eBook Chapters, pp. 47-67.
Ruiz Gutiérrez, R. (2012). “El Sistema Nacional de Investigadores”, en Sistema Nacional de Investigadores. Retos y Perspectivas de la Ciencia en México, S. Vega y León (Coordinador), pp. 41-48, Universidad Autónoma Metropolitana, México.
Ruiz León, A. A. y J. Gil Mendieta (2004). “Redes Variables en el Tiempo: Visualización con Pajek”, REDES-Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, Vol. 6, No. 4, pp. 1-15. (Documento consultado en línea en noviembre 2012). http://revista-redes.rediris.es/webredes/ivmesahis/Ruiz_Gil-Mendieta_SunbletXXIV.pdf
Ruiz León, A. A. y N. I. Jung (2013). Taller de Redes, Curso impartido en el Posgrado de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, Universidad Nacional Autónoma de México, México.
Sagasti, F. R. (1973). A Systems Approach to Science and Technology Policy-Making and Planning, Studies on Scientific and Technological Development, No. 7, General Secretariat of the Organization of American States, Washington DC.
Sandoval Salazar, R. (2009). “Medir el Conocimiento: Problemas y Dimensiones en la Construcción de los Indicadores para una Sociedad del Conocimiento: Un Enfoque Intercultural”, Tesis de Doctorado en Filosofía de la Ciencia, UNAM.
Sato, G. Y., H. J. de Azevedo, R. V. Noronha y F. R. Strauhs (2009). “Work in Progress: Towards a Tool to Analyze Qualitative Aspects of the Relations among Members of Social Networks”, en 39th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference (M2F-1, October 18-21, 2009, San Antonio, TX).
Sayama, H., J. Akaishi y R. Lambiotte (2012). “Characterizing Interdisciplinarity of Researchers and Research Topics Using Web Search Engines”, PLoS ONE, Vol. 7, No. 6, p. e38747.
Silberschatz, A., H. F. Korth y S. Sudarshan (2006). Fundamentos de Base de Datos, Quinta edición, Mc Graw-Hill, Madrid.
Scali, J. O. y G. N. Tapia (2012). Tableros de Comandos en las PYMEs, Alfaomega, México.
Scival (2013). “Scival Experts” (Documento consultado en línea en mayo 2013). http://www.experts.scival.com/ipn
Shi, G. y X. Wan (2010). “Advances in Applications of Social Network in Business Management”, en International Conference on Web Information Systems and Mining, pp. 79-83.
92
Sliman, L., B. Charroux y Y. Stroppa (2012). “RunMyCode: An Innovative Platform for Social Production and Evaluation of Scientific Research”, en Proceedings of the 2012 Fourth International Conference on Computational Aspects of Social Networks (CASoN, São Carlos, Brazil, 21-23 noviembre 2012), pp. 109-114.
Torres Ulloa, M. (2005). “El Sistemas de Patentes en el Desarrollo Tecnológico y la Innovación de la Empresa Alimentaria en México 1995-2005”, Tesis de Maestría en Ciencias Económicas (Economía Industrial), Instituto Politécnico Nacional, México.
Ullberg, E. (2013). “Patent System”, pp. 1432-1433, en: Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation and Entrepreneurship, E. G. Carayannis (editor), Springer, Nueva York.
UNED (2010). Resumen del Manual de Oslo sobre Innovación, UNED - Oficina de Transferencia de Resultados de Innovación, Madrid.
UPDCE (2014). “Guía de Usuario para los Servicios del Centro de Patentamiento IPN-IMPI Ing. Guillermo González Camarena”, Unidad Politécnica para el Desarrollo y la Competitividad Empresarial, Instituto Politécnico Nacional, México.
Valencia Giraldo, A. (2004). “La Relación entre la Ingeniería y la Ciencia”, Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquía, Vol. 31, pp. 156-174. (Artículo consultado en línea en septiembre 2013). http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43003113
van Gigch, J. P. (1997). Teoría General de Sistemas, Segunda edición, Trillas, México.
Vance, E. (2013). “Why Mexico Struggles to Make Science Pay Off”, Scientific American, Vol. 309, No. 4, pp. 66-71. (Artículo consultado en línea en abril 2014). http://www.erikvance.com/wp-content/uploads/2013/09/vance-tweaks-in-final.pdf
Vega y León, S. (Coordinador) (2012). Sistema Nacional de Investigadores. Retos y Perspectivas de la Ciencia en México, Universidad Autónoma Metropolitana, México. (Documento consultado en línea en mayo 2013). http://148.206.126.2/sni/sni_retos.pdf
Verbeek, A., K. Debackere y M. Luwel (2003). “Science Cited in Patents: A Geographic ‘Flow’ Analysis of Bibliographic Citations Patterms in Patents”, Scientometrics, Vol. 58, No. 2, pp. 241-263.
von Bertalanffy, L. (1995). Teoría General de los Sistemas: Fundamentos, Desarrollo, Aplicaciones, Fondo de Cultura Económica, México.
Walentowitz, K., D. Beimborn, A. Schroiff y T. Weitzel (2011). “The Social Network Structure of Alignment: A Literature Review”, en Proceedings of the 44th Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 1-10.
Wouter de Nooy, A. y V. B. Mrvar (2005). Exploratory Social Network Analysis with Pajek, Cambridge University Press.
93
Yang S. y Z. Xiong (2009). “An Exploratory Study on the Analysis of Academic Websites Co-Citation”, en International Conference on Management and Service Science MASS '09, pp. 1-4.
94
GLOSARIO
Análisis: El análisis es perfecto en sí mismo (el estudio de los componentes y en la mayoría de sus relaciones lineales), pero, ya que generalmente conduce a la reducción de las interrelaciones más complejas entre las partes que interactúan, nunca es un sustituto satisfactorio de la visión global sistémica, que también es indispensable para el estudio de los sistemas complejos (François, 2004).
Análisis de Datos: Es ayudar en la elección entre modelos Alternativo. Además, los diferentes usos posibles de los datos pueden implicar una elección entre diferentes modelos para organizarlos entre ellos. Un problema muy general surge de la necesidad frecuente de utilizar series cortas o muy corto de datos para integrar una serie de modelo a largo plazo, en orden para obtener algún poder de predicción (François, 2004).
ARS: Análisis de Redes Sociales.
Asimilación de Tecnología: Es la operación que consiste en la apropiación del conocimiento detallado y documentado del proceso, equipo, condiciones de operación de la planta y producto, así como, el registro de todas las modificaciones que sufran durante su utilización (UPDCE).
Autor: Es la persona física que ha creado una obra literaria o artística (UPDCE).
Aviso Comercial: Se considera a las frases u oraciones que tengan por objetivo anunciar al público, establecimientos o negociaciones comerciales, industriales o de servicios, productos o servicios, para distinguirlos de los de su especie (UPDCE)
Categoría: Una clase definida en un sistema de clasificación de objetos, procesos o relaciones (François, 2004).
Clasificación: Orden de una serie de elementos, relaciones o sistemas de acuerdo con algunas características predefinidas. La clasificación es básica para la organización de información en los marcos y la tipificación de los sistemas. Sin embargo, es un tema difícil (François, 2004).
Dato: En los ordenadores, datos no sólo se recolectan, sino también se organizan con el fin de ser recuperable de acuerdo a la necesidad de tratamiento de la información (François, 2004).
Decisión: La decisión está generalmente relacionada con la gestión de los sistemas, que requieren comprensión global de situaciones complejas (François, 2004).
95
Denominación de Origen: Es el nombre de una región geográfica del país que sirva para designar un producto originario de la misma, y cuya calidad o características se deban exclusivamente al medio geográfico. Comprende factores naturales y humanos, ejemplo: tequila (UPDCE).
Derechos de Autor: Aplica a las creaciones artísticas como: libros, obras musicales, pinturas, esculturas, películas y obras realizadas por medios tecnológicos como los programas informáticos y las bases de datos electrónicas (UPDCE).
Derechos Conexos: Existen diferentes tipos de derechos conexos como: artistas, intérpretes o ejecutantes, productores de fonogramas, editores, productores de video gramas, organismos de radiodifusión (UPDCE).
.
Dibujo Industrial: Son toda combinación de figuras, líneas o colores que se incorporen a un producto industrial dando un aspecto propio y tiene una vigencia de 15 años (UPDCE).
Esquemas de trazado de circuitos integrados: Es el diseño de un esquema de trazado implica definir las funciones electrónicas que se desea realizar, elaborar formulas lógicas de esas funciones y plasmarlas en un circuito electrónico que se incorpore en un circuito integrado o producto semiconductor (UPDCE).
Estructura de sistemas: Aquellos elementos en una situación problemática que son Permanentes o que cambian sólo lentamente y ocasionalmente (François, 2004).
Grafo: Representación gráfica de interrelaciones (representadas por arcos) y elementos (Representados por puntos), también llamados “nodos”. Generalmente, un grafo puede representarse por un matriz, e inversamente (François, 2004).
Grupo: Conjunto de organismos individuales, comúnmente llamados miembros, que, en un período de tiempo o varios periodos interrumpidos, se relacionan entre sí. El grupo se organiza con el fin de ejecutar tareas útiles que sus participantes no serían capaces de abordar de forma individual (François, 2004).
Información: La "información" es lo que el ser humano tiene en mente, teniendo un significado humanamente especifico (François, 2004).
Innovación: Es la introducción de un nuevo producto (bien o servicio), de un proceso, de un nuevo método de comercialización o nuevo método organizativo, en las prácticas internas de la empresa, la organización del lugar o las relaciones exteriores de la empresa (UPDCE).
96
Invento: Creación de una idea potencialmente generadora de beneficios comerciales, pero no necesariamente realizada de forma concreta en productos, procesos o servicios (UPDCE).
Inventor: Autor de una invención (UPDCE).
Investigación colaborativa: Es un proyecto de investigación estructurado que involucra a dos o más socios, además de la institución de educación superior, donde todas las partes trabajan juntas hacia una meta común de intercambio de conocimientos, aprendizaje, creación y construcción de acciones en consenso (UPDCE).
Jerarquía: Es una orden vertical asimétrica en un sistema a través del cual los elementos o subsistemas de un menor nivel de complejidad son regulados o controlados por uno o varios niveles (François, 2004).
Lenguaje: Parte (subconjunto) de todas las posibles cadenas finitas de símbolos (Palabras), formadas a partir de un conjunto de signos o “letras” (alfabeto). Un conjunto de elementos (pulsos, gestos, signos, palabras, símbolos, etcétera) que se pueden combinar a través de reglas semánticas en orden para formar asociaciones significativas (François, 2004).
Marcas: Es todo signo visible que se utiliza para distinguir e individualizar un producto o servicio de otros de su misma clase. Su objetivo es funcionar como elemento identificador de diversos productos y servicios que se ofrecen y presentan en el mercado (UPDCE).
Marca colectiva: Son los signos distintivos reconocidos en la ley del a propiedad industrial, una de sus principales características es que el propietario o titular de ese signo distintivo es una sociedad o asociación legalmente constituida de productores, fabricantes, etcétera. (UPDCE).
Metodología: Cualquier conjunto de principios, procedimientos, prácticas y técnicas que se ocupan de alguna disciplina científicas (François, 2004).
Modelo conceptual: Abstracción de la realidad de un sistema (François, 2004).
Modelos de Utilidad: Se puede registrar los objetos, utensilios, aparatos o herramientas que como resultado de un cambio en su disposición, configuración, estructura o forma, presenten una función distinta respecto a las patentes que lo integran o ventajas en su utilidad, tiene una vigencia de 10 años (UPDCE).
Modelo Industrial: Están construidos por toda forma tridimensional que sirva de tipo o patrón para la fabricación de un producto industrial, que le de apariencia especial (UPDCE).
97
Nodo: Un punto conectado o elemento en un gráfico o en un la red, las personas en una organización y en general cualquier elemento más o menos interconectados selectivamente con los demás, se convierten en nodos (François, 2004).
Oficina de Transferencia: Institución que actúa como nexo de unión entre la oferta tecnológica y el mercado tecnológico constituido por los agentes locales (UPDCE).
Obras: Las obras que se pueden registrar bajo el derecho de autor son: Literarias, Musicales, Artísticas, Fotográficas, cinematográficas, programas de cómputo (software), sistemas comerciales y publicitarios (UPDCE).
Observador: Se considerado a tres niveles:
A) Generador de la relatividad, de la subjetividad.
B) Arquitecto de los modelos de otros sistemas.
C) Múltiples sistemas que tienen componentes que pertenecen simultáneamente a más de un único sistema, por lo que los diferentes sistemas emergen incluso simultáneamente, tal como ocurre en los rebaños, enjambres y sistemas sociales (François, 2004).
Patente: Es un derecho o privilegio legal que concede el Estado a una persona, física o moral, para producir o utilizar en forma exclusiva, o a través de un tercero bajo licencia, durante 20 años, un producto, instrumento, equipo o proceso que haya sido desarrollado por dicha persona (UPDCE).
Propiedad Industrial: Tiene una gran utilidad de retribuir a los generadores de inventos por explotación comercial de su creatividad y a la sociedad al brindarles nuevos productos y procesos con estándares de calidad (UPDCE).
Población: Conjunto de todos los individuos de una misma especie que coexisten en un Entono definido. Las poblaciones pueden ser consideradas como sistemas (François, 2004).
Red: Es una estructura de enlaces de comunicación para los intercambios de energía, materia y /o Información entre los elementos (proceso) o subsistemas en un sistema (François, 2004).
Redes Sociales: El análisis de redes sociales tiene una perspectiva diferente del estudio formal de las ciencias del comportamiento humano; es diferente porque el estudio de redes sociales comprende teorías, modelos y aplicaciones que se expresan en forma relacional. Esto es, relaciones definidas por uniones entre individuos o sistemas que conforman la parte principal de la red (François, 2004).
98
SAP Lumira: Es un Software de visualización de información el cual brinda el poder para analizar y comprender los datos a utilizar, así como descubrir información única que se pueda compartir con otras personas.
Sector Industrial: Es toda información que guarde una persona física o moral con carácter confidencial y que significa una ventaja competitiva o económica; la información confidencial deberá constar en documentos, medios electrónicos o magnéticos, discos duros ópticos, películas u otros (UPDCE).
Signos distintivos: Son signos distintivos, todos aquellos que se utilizan en la industria o en el comercio para diferenciar de las manifestaciones o actividades homologas (UPDCE).
Simulación: Utilización de un modelo para describir, en lo posible, el comportamiento de un sistema, durante un cierto periodo, en forma más o menos cuantificada. Los resultados de cualquier simulación y su valor dependen de las hipótesis que se usan y de la validez del modelo mismo (François, 2004).
Sistema: Un sistema es una entidad autónoma dotada de una cierta permanencia y constituida por elementos interrelacionados que forman subsistemas estructurales y funcionales. Se transforma dentro de ciertos límites de estabilidad, gracias a regulaciones internas que le permiten adaptarse a las variaciones de su ambiente específico (François, 2004).
SI+D: Sistema de Investigación y Desarrollo.
Tablero de Instrumentos: Es una presentación visual de información importante, necesaria para lograr uno o más objetivos; consolidada y arreglada en una sola pantalla, de tal manera que la información pueda monitorearse con un vistazo.
Tecnología: El cuerpo de conocimientos, métodos y herramientas que permite al hombre adaptarse crecientemente en su entorno a sus necesidades (François, 2004).
Teoría de Grafos: Es una rama de las matemáticas que se ocupan de las propiedades de los vínculos entre los puntos o nodos en una red (François, 2004).
Teoría de Redes: Existen dos frases populares relacionadas con sistemas: “Todo está relacionado con el todo” y “el todo es más grande que la suma de sus partes”, por ejemplo, redes físicas como el internet, aeropuertos y aerolíneas, carreteras y rutas de autobuses, amistades, epidemias, ideología o redes políticas y penales (François, 2004).
Toma de Decisiones: Uno de los principales problemas de la toma de decisiones es descubrir las limitaciones importan, muchos de los cuales, se originan en el metasistema (François, 2004).
99
Transferencia de Tecnología: Proceso mediante el cual se otorga licencia de uso de exploración de un paquete tecnológico a un tercero (UPDCE).
