Análisis de la eficiencia de las instituciones de educación superior colombianas en la producción científica aplicando análisis envolvente de datos y redes bayesianos

Abstract

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.

Data Envelopment Analysis (DEA) is a nonparametric tool based on linear programming elements trying to capture the relative efficiency of a set of decision making units (DMU), it has been applied in various fields of knowledge, especially in the area of scientometrics it has been gaining recognition and acceptance. Among the previous works include the following: Ruiz, Bonilla, Chavarro, Orozco, Zarama and Polanco [28], Kim and Park [19], Meng, Hu and Liu [24], which include models with data envelopment analysis and Bayesian networks, but a full analysis of scientific production has not been done using the institutions of higher education as research units and less in the case of Colombia. For this work, we apply two different extensions of the DEA calls: CCRO and Cross Efficiency. However, the relative efficiencies from the DEA only give a measure that reveals the multiple relationships between different variables of bibliographic production (Articles, Book Chapters, Conferences, Books, Software, Working Papers) within each of the areas of knowledge, that’s why it’s necessary to establish a connection between the results from the DEA and the specifics of production within each of them, as some previous studies tend to homogenize the behavior of all, but the dynamics and characteristics are different from each other. That’s why the DEA results are analyzed using Bayesian networks. A Bayesian network is a directed acyclic graph composed of a set of nodes, one of edges and a probability distribution or a family of them. The use of Bayesian networks allow to identify the particularities of each of the areas of knowledge in terms of scientific production.