La divisoria internacional de aprendizaje en relación al análisis masivo de datos / Big Data

Abstract

El objetivo de esta monografía es estudiar la Divisoria de Aprendizaje en el ámbito internacional en relación a la Divisoria del Aprendizaje de producción científico tecnológica relativa al Análisis Masivo de Datos (Big Data) y su uso por parte de los países. En el campo de los estudios del desarrollo existe amplia literatura que demuestra la relación entre el fortalecimiento de la I+D y las trayectorias de desarrollo económico de los países, en particular con respecto a las innovaciones tecnológicas en la nueva economía global (Castells, 1999). El aprendizaje se entiende como un diferenciador clave en el desarrollo económico entre países, determinando patrones no convergentes que se configuran en una divisoria internacional respecto al rol y al posicionamiento en la producción mundial de innovaciones científico tecnológicas (Arocena y Sutz, 2000). Las sociedades que desarrollan y demandan actividades de conocimiento se definen como “Sociedades del Aprendizaje”. Como resultado, mediante la separación conceptual entre sociedades del aprendizaje y las que no lo son se genera una divisoria, especialmente evidente bajo la expansión de la economía basada en el conocimiento y la innovación, una “Divisoria del Aprendizaje” (Arocena y Sutz, 2000). Por otra parte y enmarcado dentro del paradigma de las TICs, se aborda el desarrollo de las técnicas de Análisis Masivo de Datos (AMD - Big Data) por parte de los países a nivel de producción científico-tecnológica, con el fin de comparar sus posiciones relativas para dar cuenta de las Divisorias de aprendizaje en el ámbito internacional. Se estudia aquí una Divisoria del Aprendizaje en Análisis Masivo de Datos entre los países que producen conocimiento en AMD y los que no, correlativa a la Divisoria del Aprendizaje. Como resultado de esta investigación se confirma que los países que mejor posicionados están en la Divisoria del Aprendizaje son aquellos que mejor posicionados están en la Divisoria del Aprendizaje en AMD. Esto se ve especialmente en la Divisoria de Aprendizaje Productiva. Considerando que el Análisis Masivo de Datos es un conjunto de técnicas de bajo costo en un paradigma tecnoeconómico relativamente maduro, así como presenta simultáneamente una alta aplicabilidad e interconexión con otras tecnologías emergentes de diversos campos, se entiende que los países que logren posicionarse como líderes en la producción de innovaciones vinculadas al Big Data contarán con ventajas comparativas para colocarse en una mejor posición en el próximo paradigma sociotécnico. Finalmente, este estudio expone que el desarrollo de las capacidades, en particular las capacidades privadas de aprendizaje son ineluctables para este cometido.