Modelización y análisis del ecosistema de innovación de la Comunidad de Madrid desde la perspectiva del sector salud

Yaucán Lliguilema, Edwin (2020). Modelización y análisis del ecosistema de innovación de la Comunidad de Madrid desde la perspectiva del sector salud. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Modelización y análisis del ecosistema de innovación de la Comunidad de Madrid desde la perspectiva del sector salud
Author/s:
  • Yaucán Lliguilema, Edwin
Contributor/s:
  • Segovia Pérez, Francisco Javier
  • Tejero López, Alberto
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: June 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La modelización y análisis del ecosistema de innovación de la Comunidad de Madrid desde la perspectiva del sector salud, tiene como objetivo mostrar un grafo compuesto por los nodos (organizaciones) y relaciones, en base al conocimiento generado, transformado o consumido en las dimensiones de educación, investigación e innovación. Aplicando técnicas de análisis SNA (Social Network Analysis), obtener una serie de medidas e indicadores de tipo cuantitativo que permite el seguimiento del ecosistema, así como una mejora en la toma de decisiones. Para alcanzar la modelización y el análisis, se tuvieron que desarrollar objetivos concretos. Los cuales podemos resumir en: identificación y análisis de los agentes innovadores de la Comunidad de Madrid, definición de las relaciones en función de la base del conocimiento de la educación, investigación e innovación. Definición del sistema salud, como objetivo específico de estudio, selección de patentes como fuente de información específica para el objetivo de estudio. Desarrollo del proceso de automatización para la modelización y representación del grafo y análisis del ecosistema del sector salud. Inicialmente partimos del análisis de los agentes innovadores de la Comunidad de Madrid. Una vez identificados los agentes potenciales para el objetivo de desarrollo, procedemos a identificar las relaciones entre las distintas organizaciones. Las relaciones por defecto de competición, mutualismo, comensalismo, consumismo, predación y parasitismo, nos dará un primer grafo donde visualizamos el ecosistema de innovación de la Comunidad de Madrid. Entre los distintos sectores (salud, aviación, medio ambiente, educación…) de innovaciones de la Comunidad de Madrid, definimos el sector salud como objetivo específico de estudio. Tras la selección, identificamos los actores del ecosistema del sector salud de la Comunidad de Madrid. Identificamos las relaciones por defecto con respecto al conocimiento generado, transformado o consumido en las dimensiones de educación, investigación e innovación. Visualizamos un grafo cuyos nodos serán los actores, y las aristas, las relaciones por defecto. Para poder conectar el ecosistema de la Comunidad de Madrid con el sector salud, buscamos las fuentes de información disponibles que nos permita realizar el proceso de automatización. Seleccionamos como fuente de información las patentes. Para la modelización y visualización de los grafos usaremos Gephi como herramienta de representación. Dado que Gephi utiliza ficheros con extensión “csv” para cargar los nodos y aristas, realizamos un proceso de automatización para leer las patentes desde Patentscope. Por lo tanto, leeremos desde el RSS (Really Simple Syndication) de Patentscope los aplicantes de cada patente. Identificamos los actores del sector salud de la Comunidad de Madrid y generaremos las relaciones en un fichero “.csv” para cargarlo en Gephi. Finalmente, mediante las medidas de SNA provistas por Gephi obtenemos un análisis descriptivo del ecosistema. Y daremos las recomendaciones y conclusiones.---ABSTRACT---The modelling and analysis of the innovation ecosystem of the Community of Madrid, from the perspective of the health sector, aims to show a graph composed of nodes (organizations) and relationships, based on the knowledge generated, transformed or consumed in the dimensions of education, research and innovation. Using SNA (Social Network Analysis) analysis techniques, obtain a series of quantitative measures and indicators that allows the monitoring of the ecosystem, as well as an improvement in decision-making. To achieve modelling and analysis, concrete objectives had to be developed, which we can summarize in identification and analysis of the innovative agents of the Community of Madrid, definition of relationships based on the knowledge base of education, research and innovation; definition of the health system, as a specific objective of study, selection of patents as a source of information specific to the objective of study and development of the automation process for the modeling and representation of the graph and analysis of the ecosystem of the health sector. Initially we started from the analysis of the innovative agents of the Community of Madrid. Once the potential agents for the development objective have been identified, we proceed to identify the relationships between the different organizations. The default relationships of competition, mutualism, dinerism, consumerism, predation, and parasitism, will give us a first graph where we visualize the innovation ecosystem of the Community of Madrid. Among the different sectors of innovations of the Community of Madrid (health, aviation, environment, education, etc.), we define the health sector as a specific objective of study. After the selection, we identify the actors of the ecosystem of the health sector of the Community of Madrid. We identify the default relationships with respect to knowledge generated, transformed or consumed in the dimensions of education, research and innovation. We display a network whose nodes will be the actors, and the edges, the default relationships. To connect the ecosystem of the Community of Madrid with the health sector, we seek the sources of information available that allows us to carry out the automation process. We select patents as a source of information. For the modelling and visualization of the graphs we use Gephi. Since Gephi uses files with "csv" extension to load nodes and edges, we perform an automation process to read patents from Patentscope. Therefore, we will read from the RSS (ReallySimple Syndication) of Patentscope the applications of each patent. We will identify the actors in the health sector of the Community of Madrid and generate the relationships in a file "csv" to upload it to Gephi. Finally, through the SNA measures provided by Gephi we obtain a descriptive analysis of the ecosystem. And we will give the recommendations and conclusions.

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Item ID: 63133
DC Identifier: http://oa.upm.es/63133/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63133
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 22 Jul 2020 08:12
Last Modified: 22 Jul 2020 08:12
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