Journal: | Ciencias de la información |
Database: | CLASE |
System number: | 000435714 |
ISSN: | 0864-4659 |
Authors: | Maridueña Arroyave, Milton Rafael1 Leyva Vazquez, Maikel2 Ailyn Febles Estrada3 |
Institutions: | 1Universidad de Guayaquil, Guayaquil, Guayas. Ecuador 2Universidad Internacional del Ecuador, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas, Quito, Pichincha. Ecuador 3Universidad de las Ciencias Informáticas, La Habana. Cuba |
Year: | 2016 |
Season: | Ene-Abr |
Volumen: | 47 |
Number: | 1 |
Pages: | 17-24 |
Country: | Cuba |
Language: | Español |
Document type: | Artículo |
Approach: | Analítico, descriptivo |
Spanish abstract | La toma de decisiones en materia de política científica, tecnológica y de innovación ha ido adquiriendo una creciente complejidad, debido a los múltiples factores que intervienen en ella. En el siguiente trabajo se propone una metodología para análisis de indicadores de ciencia y tecnología como ayuda a la toma de decisiones y el diseño de políticas en las organizaciones. Esta metodología se basa en el modelado de las relaciones causales entre indicadores mediante mapas cognitivos difusos y en el posterior análisis estático y dinámico del modelo. En el caso del análisis estático se utilizan distintas medidas de centralidad para determinar la importancia de los nodos dentro del mapa y se propone la utilización de indicadores compuestos mediante el empleo de operadores OWA. En el caso del análisis dinámico se introducen los operadores OWA basados en la noción de distancia para cuantificar los resultados de la simulación facilitando el análisis dinámico. Se presenta un caso de estudio aplicado al análisis del sistema de indicadores de ciencia y técnica de la Universidad de las Ciencias Informáticas para mostrar la aplicabilidad de la propuesta. La metodología brinda importantes resultados en la aplicación de los Mapas Cognitivos Difusos en la toma de decisiones y el diseño de políticas en materia de ciencia y tecnología |
English abstract | Decision making in science and technology is a complex task due to the multiple intervening factors. In the present paper a methodology for science and technology indicator analysis for organizational decision making purpose is presented. This methodology is based on the modeling of causal relations among indicators through fuzzy cognitive maps and its dynamics and statics analysis. For static analysis a node centrality composite indicator based on OWA operators is proposed. OWA operators based on distance are used to quantify scenario analysis. A case study is presented showing the proposal applicability. The methodology shows significant results for the application of fuzzy cognitive maps in science and technology decision making and policy conception |
Disciplines: | Bibliotecología y ciencia de la información, Ciencia y tecnología |
Keyword: | Sistemas de información, Ciencia, Tecnología, Indicadores científicos, Mapas cognitivos difusos, Relaciones causales |
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