Camacho-Aponte, William

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    Análisis de la eficiencia de las instituciones de educación superior colombianas en la producción científica aplicando análisis envolvente de datos y redes bayesianos
    (2011-08) Camacho-Aponte, William; Lorenzo-González, Edgardo; College of Arts and Sciences - Sciences; Santana Morant, Dámaris; Saito, Tokuji; Department of Mathematics; Valentín, Ricky
    El Análisis Envolvente de Datos (DEA) es una herramienta no paramétrica fundamentada en elemen- tos de programación lineal que trata de capturar la eficiencia relativa de una serie de unidades de toma de decisión (DMU) la cual ha sido aplicada en diversas áreas del conocimiento, en particular en el área de la cienciometría ha venido tomando reconocimiento y aceptación. Entre los trabajos anteriores se destacan los siguientes: Ruiz, Bonilla, Chavarro, Orozco, Zarama y Polanco [28], Kim y Park [19], Meng, Hu y Liu 124], los cuales incluyen modelos con análisis envolvente de datos y redes bayesianas, pero no se ha hecho un análisis completo de producción científica utilizando como unidades de investigación las instituciones de educación superior y menos para el caso de Colombia. Para este trabajo se aplicarán dos diferentes extensiones del DEA Ilamadas: CCRO y Eficiencia Cruzada. No obstante, las eficiencias relativas provenientes del DEA sólo dan una medida que no deja ver las múltiples relaciones existentes entre las distintas variables de producción bibliografica (Artículos, Capítulos de Libros, Conferencias, Libros, Software, Working Papers) dentro de cada una de las áreas del conocimiento, es por esto que se hace necesario establecer una conexión entre los re- sultados procedentes del DEA y las especificaciones de producción dentro de cada una de ellas, pues algunos estudios anteriores tienden a homogenizar el comportamiento de todas, pero las dinámicas y particularidades son diferentes entre ellas. Es por eso que los resultados obtenidos en el DEA se analizan utilizando las redes bayesianas. Una red bayesiana es un grafo dirigido acíclico compuesto por un conjunto de nodos, uno de aristas y una distribución de probabilidad o una familia de ellas. El uso de las redes bayesianas permitirá identificar las particularidades de cada una de las áreas del conocimiento en términos de la producción científica.