Evaluación del capital humano e instituciones en el Índice Global de Innovación 2022 mediante análisis topológico de datos
DOI:
https://doi.org/10.61154/mrcm.v11i2.3801Palabras clave:
análisis topológico de datos, homología persistente, algoritmo Fruchterman-Reingold, capital humano, complejos Vietoris-RipsResumen
Comprender las estructuras complejas y relaciones multidimensionales entre los factores que impulsan la innovación global, demanda de la aplicación de métodos de análisis de datos avanzados, que superen las limitaciones de los paradigmas estadísticos convencionales. Este estudio tiene como objetivo, analizar los subíndices de Institución y Capital Humano e Investigación del Índice Global de Innovación 2022, para los 100 países más innovadores mediante Análisis Topológico de Datos (ATD). Se utilizó el algoritmo Fruchterman-Reingold y homología persistente con complejos Vietoris-Rips en tres escalas (ε = 0.3, 0.9 y 1.5). Con ε = 0.3, se identificaron 15 componentes para Institución y 17 para Capital Humano, reduciéndose al aumentar ε. Los resultados revelaron que Institución presenta mayor concentración en rangos medio-altos, indicando homogeneidad entre países con alta innovación institucional, mientras que Capital Humano muestra mayor variabilidad. Los diagramas de persistencia evidenciaron una estructura topológica más compleja en Capital Humano, con mayor dispersión de características de nivel 1. Estos hallazgos sugieren la necesidad de políticas diferenciadas que fortalezcan los ecosistemas de innovación, considerando las estructuras subyacentes identificadas.Descargas
Citas
Agrawal, P. K. (2023). A Novel Mapper Machine Learning Algorithm for Semantic Domain Mapping for Domain Database Updation. SN Computer Science, 4, 536. https://doi.org/10.1007/s42979-023-02036-0
Alqararah, K. (2023). Assessing the robustness of composite indicators: the case of the Global Innovation Index. Journal of Innovation and Entrepreneurship, 12, 61. https://doi.org/10.1186/s13731-023-00332-w
Atsu, F., & Adams, S. (2023). Financial development and innovation: Do institutions and human capital matter? Heliyon, 9(8), e19015. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19015
Bate, A. F., Wachira, E. W., & Danka, S. (2023). The determinants of innovation performance: an income-based cross-country comparative analysis using the Global Innovation Index (GII). Journal of Innovation and Entrepreneurship, 12, 20. https://doi.org/10.1186/s13731-023-00283-2
Borodin, A., et al. (2021). Mathematical modeling for financial analysis of an enterprise: Motivating of not open innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(1), 79. https://doi.org/10.3390/joitmc7010079
Brás, G. R. (2023). Pillars of the Global Innovation Index by income level of economies: longitudinal data (2011-2022) for researchers' use. Data in Brief, 46, 108818. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108818
Cao, X., et al. (2024). Análisis de redes de síntomas en personas con enfermedad de Ménière: Aplicación a la atención de enfermería. Revista Internacional de Ciencias de Enfermería, 11(2), 214-221. https://doi.org/10.1016/j.ijnss.2024.03.014
Carlsson, G. (2009). Topology and data. Bulletin of the American Mathematical Society, 46(2), 255-308. https://doi.org/10.1090/S0273-0979-09-01249-X
Centeno, E. G. Z., Moreni, G., Vriend, C., Douw, L., & Santos, F. A. N. (2022). A hands-on tutorial on network and topological neuroscience. Brain Structure and Function, 227(3), 741–762. https://doi.org/10.1007/s00429-021-02435-0
Cottrell, S., Hozumi, Y., & Wei, G.-W. (2024). K-nearest-neighbors induced topological PCA for single cell RNA-sequence data analysis. Computers in Biology and Medicine, 175, 108497. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.108497
Csárdi, G., Nepusz, T., Traag, V., Horvát, S., Zanini, F., Noom, D., Müller, K., & Salmon, M. (2025). igraph: Network Analysis and Visualization (Version 2.1.4) [Paquete de R]. CRAN. https://CRAN.R-project.org/package=igraph
Cui, Z., & Diwu, S. (2024). Human capital upgrading and enterprise innovation efficiency. Finance Research Letters, 65, 105628. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105628
Dutta, S., Lanvin, B., Rivera León, L., & Wunsch-Vincent, S. (Eds.). (2022). Global Innovation Index 2022: What is the future of innovation-driven growth? (15th ed.). World Intellectual Property Organization. https://n9.cl/isk85
Fasy, B. T., Kim, J., Lecci, F., Maria, C., Millman, D. L., & Rouvreau, V. (2025). TDA: Statistical Tools for Topological Data Analysis (Version 1.9.4) [Paquete de R]. CRAN. https://CRAN.R-project.org/package=TDA
Fruchterman, T. M. J., & Reingold, E. M. (1991). Graph drawing by force-directed placement. Software: Practice and Experience, 21(11), 1129-1164.
Gajdoš, P., Ježowicz, T., Uher, V., & Dohnálek, P. (2016). Un algoritmo Fruchterman-Reingold paralelo optimizado para la visualización rápida de gráficos grandes y conjuntos de datos. Swarm and Evolutionary Computation, 26(2), 56-63. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2015.07.006
Giunti, B., Nolan, J. S., Otter, N., & Waas, L. (2024). Amplitudes en la teoría de la persistencia. Revista de Álgebra Pura y Aplicada, 228(12), 107770. https://doi.org/10.1016/j.jpaa.2024.107770
Hamdouch, A., & Nyseth, T. (2023). Can institutional innovation change the city? Theoretical landmarks and research perspectives. Cities, 137, 104287. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104287
Hansen, D. L., Shneiderman, B., Smith, M. A., & Himelboim, I. (2020). Instalación, orientación y disposición. In Análisis de redes sociales con NodeXL (segunda edición) (pp. 55-66). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817756-3.00004-2
Jewell, C. (2022). El Índice Mundial de Innovación 2022 indaga en el futuro del crecimiento impulsado por la innovación. Revista de la OMPI. https://www.wipo.int/wipo_magazine/es/2022/04/article_0001.html
Kuskonmaz, B., Wisniewski, R., & Kallesøe, C. (2024). Topological Data Analysis-Based Replay Attack Detection for Water Networks. IFAC-PapersOnLine, 58(4), 91-96. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.199
Nasir, M. H., & Zhang, S. (2024). Evaluating innovative factors of the global innovation index: A panel data approach. Innovation and Green Development, 3(1), 100096. https://doi.org/10.1016/j.igr.2023.100096
Organización Mundial de la Propiedad Intelectual. (2022). Índice mundial de innovación 2022. https://wipo.int/es/web/global-innovation-index/2022/index
Petelin, G., Cenikj, G., & Eftimov, T. (2024). TinyTLA: Topological landscape analysis for optimization problem classification in a limited sample setting. Swarm and Evolutionary Computation, 84, 101448. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2023.101448
Schenck, H. (2022). Persistent homology. En Algebraic foundations for applied topology and data analysis (Vol. 1, pp. [especificar páginas si se conocen]). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06664-1_7
Schiuma, G., & Santarsiero, F. (2023). Innovation labs as organisational catalysts for innovation capacity development: A systematic literature review. Technovation, 123, 102690. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2023.102690
Si, H., & Wei, X. (2023). Feature extraction and representation learning of 3D point cloud data. Image and Vision Computing, 123, 104890. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2023.104890
Sindhwani, V., Niyogi, P., & Belkin, M. (2005). Beyond the point cloud: From transductive to semi-supervised learning. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (pp. 824-831). Bonn, Germany.
Skaf, Y., & Laubenbacher, R. (2022). Topological data analysis in biomedicine: A review. Journal of Biomedical Informatics, 130, 104082. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104082
Smith, A. D., Dłotko, P., & Zavala, V. M. (2021). Topological data analysis: Concepts, computation, and applications in chemical engineering. Computers & Chemical Engineering, 146, 107202. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.107202
Wu, R., & Wang, N. (2024). The mixed effects of innovation strategies and bribery on firm performance: A re-investigation via institutional quality. Journal of Economic Behavior & Organization, 224, 438-462. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2024.06.027
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Ismael Yepez M., Maricela Fernanda Ormaza Morejón
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
CC BY-NC-SA : Esta licencia permite a los reutilizadores distribuir, remezclar, adaptar y construir sobre el material en cualquier medio o formato solo con fines no comerciales, y solo siempre y cuando se dé la atribución al creador. Si remezcla, adapta o construye sobre el material, debe licenciar el material modificado bajo términos idénticos.
OAI-PMH URL: https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/mikarimin/oai
