apuntes complementarios - Mauricio García Ojeda

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Apuntes de clases
Sesión Teoría de redes en innovación
Asignatura Innovación y desarrollo de proyectos científicos y tecnológicos
Doctorado en Ciencias Agrarias. 2008.
Material preparado por Mauricio García Ojeda y Jaime Olavarría A.
1. Orígenes y evolución de la teoría de redes sociales1
En el orígen y desarrollo del análisis de redes se encuentran aportes de diversos
investigadores en áreas como la sociología, la antropología, la psicología social y las
matemáticas. Se trata, pues, de un campo de investigación multidisciplinario.
Los fundamentos formales del análisis de redes sociales provienen de la teoría
matemática de los grafos. Se atribuye sus inicios al matemático Leonhard Euler, quien
en 1736 formuló el primer teorema de este teoría al dedicarse a resolver el problema
doméstico de dar un paseo por los siete puentes de la ciudad prusiana de Königsberg
evitando cruzar dos veces el mismo puente. Desde este orígen casi anecdótico se han
desarrollado diversas aportaciones a esta teoría, pero no es hasta 1936 cuando Köning
presenta en forma explícita y sistemática un cuerpo teórico al respecto, formulando
axiomas matemáticos que describen las propiedades de los patrones formados por las
líneas que conectan puntos en una red. Su obra tuvo un inmediato impacto intelectual y
desde entonces el desarrollo de la teoría de los grafos hasta la actualidad ha sido
monumental, convirtiéndose en una de las ramas más importantes de las matemáticas
con aplicaciones en la antropología, sociología, la economía, la física, la biología, la
ingeniería y la informática (Watts, 2006). Una de las líneas de más aplicación de la
teoría de los grafos es la teoría de los grafos aleatorios2, desarrollada inicialmente a
partir de modelos estadísticos3 orientados propiedades interactivas como la
1
Los contenidos de este apartado se basan fundamentalmente en Molina, 2001; Requena (2003);
Rodríguez (2005); Scott, (2000); Wasserman y Faust (1995); Wolfe (1978) y Wellman (1988)
2
Los inicios de esta teoría pueden encontrarse en Erdós y Rényi (1959, 1960, 1961). Compilaciones de
esta teoría pueden encontrarse en Alon y Spencer (1992) y Bollabas (2001).
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A fines de la década de los setenta y durante la década de los ochenta el uso de modelos estadísticos
para el análisis de redes sociales se extendió y se elaboraron modelos para el estudio de modelos de
interacciones diádicas y de la evolución de redes a través del tiempo. Son destacables en estas materias
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reciprocidad, mutualidad y la transitividad4. Actualmente esta teoría es desarrollada con
gran fecundidad por las llamadas ciencias de la complejidad5 que analizan nodos
conexos por enlaces aleatorios. La eleatoriedad de estas conexiones puede generar
estados que van desde la máxima desconexión a la máxima conexión, pasando por todos
los estados intermedios posibles. La principal implicación de ello es que las posibles
combinaciones definen distintas posibilidades de circulación de contenidos entre los
nodos. Físicos, biólogos e informáticos han descubierto que existen puntos críticos que
generan transiciones de fase en los grados de conexiones entre nodos. Estas
transiciones de fase han sido observadas, a partir de modelos formales y simulaciones
informáticas, como propiedades de diversos sistemas complejos y han permitido una
mejor comprensión de fenómenos como la explosión de enfermedades epidémicas, la
generación de magnetización y la propagación de modas culturales.
En sociología destaca la obra de George Simmel (1950) quien al centrar su
atención en la estructura social, pudo generar explicaciones articulando los niveles
micro-macro, haciendo énfasis en cómo las estructuras de las relaciones (por ejemplo,
las relaciones diádicas y triádicas), afecta el contenido de las relaciones sociales.
En antropología, la teoría de redes sociales se desarrolla en base a los aportes de la
perspectiva estructural-funcional, derivada, por un lado, del los trabajos del Grupo de
Manchester, formado por Max Gluckman y sus discípulos John Barnes, Elizabeth Bott
y más tarde J. Clyde Mitchell, todos nucleados en torno al Departamento de
Antropología Social de la Universidad de Manchester. Influenciados por la obra del
estructural funcionalista Radcliffe-Brown (1940), considerados como los pioneros en el
desarrollo de un cuerpo teórico acerca de la teoría de redes sociales. Para observar las
estructuras sociales como redes de relaciones y específicamente para estudiar cómo las
configuraciones de relaciones se estructuran a partir del conflicto y el poder,
combinaron técnicas formales de análisis de redes con conceptos de la sociología
sustantiva. Antes de los trabajos de estos antropólogos, la noción de red (web y
network) había sido utilizada en forma metafórica. Fue Barnes (1954) quien realizó, por
primera vez, un tratamiento explícito y analítico del concepto de red social con el fin de
los trabajos de Holland y Leinhardt (1977). En paralelo, fueron ampliamente utilizados modelos
algebraicos para el estudio de redes multirelacionales, específicamente analizando combinaciones de
relaciones que fueron útiles, por ejemplo, para la compresión de estructuras de redes de roles (Boorman y
White, 1976).
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Davis (1967, 1970).
5
Los principales avances en ésta material se desarrollan en el Instituto Santa Fe de Nuevo México. Ver
www.santafe.edu. En este contexto es ilustrativo el libro de S. Kauffman Investigaciones. Complejidad,
autoorganización y nuevas leyes para una biología general (2003).
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lograr claridad explicativa frente a la teoría de roles de la antropología estructural
inglesa. Específicamente, utilizó el concepto de red (network) para analizar en una
pequeña aldea de pescadores en Noruega la estructura social intermedia entre la
comunidad, como tipo de sociedad tradicionalmente estudiado por la Antropología, y
las sociedades complejas. Bott (1957) una antropóloga canadiense, por su parte, se sitúa
en el nivel de las interacciones, estudiando el grado de vinculación entre las personas y
su relación con la frecuencia de los contactos que mantienen. En este marcó planteó, por
ejemplo, que el estudio de los roles sociales, particularmente los roles conyugales se
explicaban mejor desde una perspectiva relacional que desde un análisis de clases
sociales. Específicamente indicó que el grado de especialización de los roles de los
cónyuges era proporcional al grado de conexión social que tenían, de su “conectividad”
(densidad) (Bott, 1955). Esta autora introdujo este concepto que más tarde fue
formalizado como una propiedad estructural de la red. Mitchell (1969, 1973, 1974)
propuso el concepto de orden personal, concebido como el patrón de vínculos
personales de un individuo y además, los vínculos que tienen esas personas entre ellos.
Tomando como unidad de análisis los patrones de interacción, estudió la transferencia
de información entre individuos y su incidencia en el establecimiento de normas y la
creación de grados de consenso. En este contexto un gran aporte de Mitchell fue su
énfasis en realizar distinciones entre diversos niveles en el análisis de redes: en una
dimensión amplia, en una sociedad se puede distinguir la red total, en torno a la cual es
necesario analizar aspectos particulares conceptualizados como redes parciales, en cuyo
marco, a su vez, se ubican las redes egocentradas de relaciones de todo tipo. Otros
aportes significativos fueron el uso del concepto de redes múltiples (multistranded o
multiplex) entendidas como aquellas redes cuyos vínculos están constituidos por varios
contenidos relacionales (amistad, parentesco, negocios, por ejemplo) y además, la
identificación que conceptos que describen la calidad de las relaciones como la
reciprocidad, intensidad y durabilidad. Mitchell y otros investigadores sistematizan, al
alero del Rhodes-Livingstone Institute, fundado en 1937, las ideas del Grupo de
Manchester en el ahora clásico Social Network in Urban Situations (1969). En general,
este grupo de antropólogos crearon y utilizaron nuevos conceptos para la comprensión
de las interacciones sociales observadas en el curso del trabajo de etnográfico de campo
en el estudio de “sociedades complejas”.
Por otro lado, están los estudios socioantropológicos de Elton Mayo (1933),
W. Loyd Warner, quienes, a partir de los estudios Hawthorne (desarrollados en la
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Western Electric Company en Chicago), orientados a identificar la incidencia de los
aspectos psicológicos y sociales en el rendimiento de los trabajadores, aportaron
evidencias sobre cómo el entorno tiene una notable influencia causal en el
comportamiento de las personas. En este marco lograron hallazgos referidos a micro
estructuras reticulares en el sistema de relaciones, como cliques, camarillas y pandillas
con lazos informales. En este punto, destaca el estudio de Warner en New England City
(la llamada “Yankee City”) en el que se menciona, a) un aporte teórico: no sólo es
relevante el estudio de las relaciones entre las personas, si no además, la articulación en
red de estos grupos relacionales, lo que permite explicar su integración en el sistema
social, y b) un aporte metodológico: para el desarrollo del estudio mencionado,
elaboraron matrices que relacionaban personas y eventos, o grupos o clases sociales,
matrices que son conocidas en el análisis estructural de redes como matrices de
afiliación. Fue en este estudio que Warner introdujo el concepto de clique, al constatar
que las relaciones informales mantenidas por los individuos les ligan a una serie de
subgrupos en los que la unión interna es fuerte, y que crean sus propias normas, valores,
orientaciones y subculturas. Los trabajos estos investigadores de Chicago fueron
recogidos por Homans (1963, 1979), quien, insatisfecho con el estructuralfuncionalismo parsioniano dominante en la sociología norteamericana, como producto
de cinco estudios de casos formuló proposiciones explicativas con pretensión de
generalidad sobre el funcionamiento de los grupos, que incluían aspectos relacionados a
la frecuencia de las interacciones y las normas que las regulan.
En psicología social y cognitiva investigadores alemanes asentados en Estados
Unidos e influidos por la teoría de la Gestalt de Wolfang Köhler (1940), estudiaron, en
las primeras décadas de siglo pasado, a través del estudio de casos en laboratorio, la
estructura de grupos y la circulación de información y la formación de ideas en sus
integrantes. En esta empresa participaron Jacob Moreno, Kurt Lewin y Fritz Heider.
Moreno (1934) se orientó a describir, a partir de métodos psicoterapéuticos, la
estructura de las vinculaciones interpersonales con contenidos de amistad, atracción y
repulsión. Su objetivos fue estudiar la influencia que tenía la estructura de relaciones en
a salud mental y en la conformación de grupos pequeños. En este marco encontró que
las vinculaciones tienen influencia en el desarrollo psicológico de los individuos. Más
en general, postuló que (las denominadas por él) configuraciones sociales, que inciden
en el bienestar de los individuos y que resultan de patrones de elecciones y
vinculaciones interpersonales, son la base de persistentes relaciones económicas y
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políticas de nivel agregado. A partir de estas investigaciones Moreno funda la
Sociometría, orientada a la representación gráfica de las propiedades de las
configuraciones sociales. Estas representaciones análogas a las de la geometría espacial,
tienen como elementos básicos a los individuos, significados por puntos y a las
relaciones expresadas por líneas. Para visualizar gráficamente las relaciones Moreno
creó técnicas cuantitativas de recogidas de datos relacionales que son los primeros
antecedentes de los actuales cuestionarios generadores de nombres. En base a las
representaciones relacionales que denominó sociogramas, analizó la influencia en las
redes a partir de los flujos de información entre sus integrantes y además, la existencia
de líderes e individuos solitarios (sin vínculos) y atributos de las relaciones como la
asimetría y la reciprocidad. Estos elementos están contenidos en uno de los principales
conceptos sociométricos; la estrella sociométrica, que grafica las relaciones al interior
de un grupo en el cual un individuo A recibe relaciones de B, C, D, E y F y él, a su vez,
sólo es recíproco con B y C, configurando sólo con ellos relaciones bidireccionales.
Figura 1. Un sociograma: la estrella sociométrica
La sociogramas fueron valorados por proveer una representación gráfica de la
estructura grupal y por aportar un modelo probabilística de los resultados derivados de
tal estructura. A partir de los postulados de Moreno, los sociogramas han sido
ampliamente utilizados en temas como por ejemplo, las estructuras de influencia entre
las elites en comunidades, las estructuras de roles en grupos, los modelos de interacción
en grupos pequeños.
Lewin (1936) afirmó, por su parte, que la conducta de un grupo está determinada
por un campo de fuerzas sociales en las que el grupo se localiza (Lewin, 1936). El
grupo y su ambiente constituyen elementos de un sólo campo de relaciones cuyas
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propiedades pueden ser analizadas a través de técnicas matemáticas de topología
(Lewin, 1951). En términos gráficos y estructurales, el campo es concebido un conjunto
de puntos (que representan a individuos con sus metas y acciones) unidos por pasos
(que dan cuenta de de las secuencias interaccionales y causales que vinculan a los
individuos). Los individuos se insertan en regiones que representan fronteras entre
conjuntos de puntos conectados entre sí, las que definen sus oportunidades en el marco
del campo general en el que están inmersos y las constricciones que imponen estos
límites constituyen las fuerzas que determinan la conducta de un grupo.
Heider (1944, 1946), basado en la teoría del campo ya comentada, propuso el
concepto de balance o equilibrio estructural aplicado inicialmente al estudio de actitudes
y percepciones. La idea central es que las actitudes respecto a las personas y las
formaciones de unidades causales se influyen mutuamente. Existe una relación de
interdependencia entre elementos de la unidad p-o-x de un campo cognitivo: una
persona p, otra persona o y una entidad impersonal x (un acontecimiento, idea, etc.). Si,
por ejemplo, la persona p admira a o y o es responsable de x, p demostrará una actitud
de aprobación hacia x. Este se puede concebir como un estado de equilibrio en el
sentido en que la actitud de una de las partes hacia las otras partes de la unidad es
similar. Por el contrario, si p admira a o, pero desaprueba x causado por o, p tendrá una
actitud negativa hacia p, lo que produce un estado de tensión psicológica y se generarán
fuerzas orientadas a reestablecer el equilibrio: en nuestro ejemplo, o bien p ahora no
admira a o, o bien o modifica x o no lo causa más en el futuro. La idea de equilibrio
estructural de Heider fue formalizada y generalizada para el estudio de la conducta
grupal a partir de la teoría matemática de los grafos lineales (particularmente los grafos,
dígrafo y grafo marcado que cualifican relaciones positivas y negativas y además
indican la direccionalidad de las relaciones) por Cartwright y Harary (1956, 1979). En
base al concepto de grado de equilibrio estos autores extiende el alcance explicativo del
equilibrio estructural desde las estructuras cognitivas de una persona en particular hacia
la representación de diversas configuraciones relacionales como redes de comunicación,
sistemas de poder, estructuras sociométricas y sistemas de orientación6. Más en general,
el concepto de equilibrio estructural y la tradición sociométrica generaron un intenso
período de investigaciones teóricas y empíricas en los treinta años posteriores a su
6
Los trabajos de Harary junto con otros investigadores son sistematizados en Harary, F. Norman, R.,
Cartwright, D, (1965). Es importante además, la obra de Harary y Norman (1963). También destaca el
aporte de Frank (1981).
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formulación, logrando influencia en campos como la teoría de sistemas y los aspectos
matemáticos de la cibernética y la teoría de la elección racional. Entre sus aplicaciones
destacan la elaboración de modelos predictivos de contagios epidemiológicos, la
transmisión de rumores y la adopción de innovaciones a través de cadenas de contactos
(Coleman, Katz y Mentzel, 1957; Fararo, 1974; Rapoport, 1979; Rogers y Kincaid,
1981).
Desde estos aportes seminales, cada una de las disciplinas mencionadas ha
continuado desarrollando teorías y métodos en torno al análisis de redes sociales. En
sociología, tomando como base las contribuciones ya indicadas de Mayo y Lloyd
Warner, los llamados estructuralistas de Harvard o Grupo de Harvard, que incluían,
entre otros, a S. D. Berkowitz (1982), Harrison White y Mark Granovetter, quienes
estudiaron las dinámicas de inserción de los individuos en la estructura social. La idea
fundamental de estos investigadores fue que para el análisis de redes, más que el estudio
de las relaciones existentes entre una serie de individuos, es necesario analizar el patrón
de relaciones que estos individuos tenían con el resto de la red. Sus aportes más
relevantes fueron, primero, el desarrollo de modelos algebraicos aplicables al estudio de
grupos, particularmente para conceptualizar el concepto de rol en la estructura social,
segundo, el desarrollo del escalado multidimensional, técnica útil para representar
gráficamente en dos dimensiones las relaciones expresadas en distancias sociales y
tercero, la formulación del concepto de equivalencia estructural (que operativizaba la
derivación formal de roles, en tanto serie ordenada de conductas en función de otros
roles o posiciones) instrumentalizado a través de la técnica del blockmodelling. Su
programa de investigación fue institucionalizado con la creación, en 1978, del
International Network for Social Network Analysis (INSNA) fundada en Toronto,
Canadá, y difundido a través de la publicaciones científicas Social Networks y
Connections.
White (1963, 1965, 1966, 1970) fue pionero en desarrollar, a partir de modelos
matemáticos, propiedades estructurales de las redes susceptibles de análisis estadísticos,
como la centralidad (posición de un individuo en la estructura de la red), densidad
(proporción de los vínculos reales en comparación con los posibles en una red) y
multiplicidad (multiplex network, multiplicidad de contenidos que circulan en los
vínculos). Ya en la década de los noventa White (1992a) estudia cómo la existencia y la
forma en que circulan los recursos en las redes define la existencia o no de conexiones
(coupling o decoupling) y el tipo de estructura de la red. Esta idea que fue incubada en
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los primero trabajos de White, es desarrollada por Granovetter (1974) en su célebre
estudio del acceso a información para oportunidades de empleo a partir de la inserción
en estructuras reticulares.
Fue el propio Granovetter, junto a otros discípulos de Harrison White, quienes
desarrollaron a partir de la década de 1970 y con gran impacto en la actualidad, la
llamada nueva sociología económica. Esta perspectiva, inspirada en la sociología de
Max Weber (1944) y en la antropología sustantiva de Karl Polanyi (1944), sostiene,
basada en el primero, que no debe olvidarse que la acción económica es una categoría
de la acción social y según el segundo, que la acción económica está inserta (embedded)
en la estructura social. Granovetter (1985), abrió un amplio debate en torno al estudio de
la relación entre economía y sociología y sus postulados han tenido gran influencia en
estudios que implícita o explícitamente utilizan la perspectiva de redes sociales en
campos como la inmigración (Portes y Sensenbrenner, 1993), el estudio de las
organizaciones industriales (Baker, 1992; Brass y Burkhardt, 1992; Gerlach y Lincoln,
1992; Kanter y Eccles, 1992; Krackhardt, 1992; Nohria, 1992; Uzzi, 1996, 1997;
White, 1992b) y el funcionamiento de los mercados (Granovetter, 2005; Nee, 1998;
White, 1981, 1993). A partir de la lógica de la embeddedness, un planteamiento
constructivista y la utilización de la teoría de redes sociales y el análisis estructural de
redes, los investigadores adscritos a la nueva sociología económica han realizado
estudios orientados a vincular cómo determinadas estructuras relacionales insertas en
marcos normativos formales e informales tienen efectos positivos sobre la integración
social, la movilidad en el mercado laboral, el control social y el cumplimiento de
compromisos, entre otros. El ejemplo más notable es el de La fuerza de los lazos débiles
propuesta por Mark Granovetter (1973, 1982), quien demostró cómo los individuos
acceden a oportunidades diferenciadas para insertarse en el campo laboral en función
del tipo de información con que cuenten. Así quienes formen parte, de redes sociales de
lazos fuertes contarán con información redundante. En cambio, quienes, además de sus
lazos fuertes (parientes, amigos muy cercanos, grupos de pertenencia), tengan lazos
débiles (contactos con conocidos), podrán utilizar información distinta y nueva que les
permitirá, por ejemplo, enterarse sobre oportunidades de empleo. Los lazos débiles, que
tienen implicancias empíricas para los procesos de difusión de información en general,
se asocian a la configuración estructural denominada puente7, que indica el único
7
Propuesta en un sentido general y formal desde la teoría de los grafos por Harary, Norman y Cartwright
(1965).
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camino o el más eficiente que tienen para vincularse diversos nodos no directamente
conectados entre sí. Esta propuesta de Granovetter fue fundamental en el estudio de la
inserción de los individuos a partir de su red egocentrada y, en un sentido más amplio,
para el análisis de las transiciones micro-macro en las estructuras sociales.
La siguiente figura representa la noción de lazos débiles y fuertes. Se aprecia dos
redes (1 y 2), ambas integradas por nodos densamente vinculados. Los nodos
representan individuos con relaciones fuertes (amigos íntimos y/o parientes, por
ejemplo) que comparten recursos similares, pero los nodos a y b, que son sólo
conocidos entre sí, pueden acceder a recursos diferentes (los que circulan en las redes
que integra el otro) gracias al vínculo débil que mantienen y además, las red 1 y la red 2
no estarían conectadas entre sí, si no fuera por este lazo débil.
Figura 2. Lazos fuertes y lazos débiles
1
2
a
b
Lazo fuerte
Lazo débil
Los avances de la teoría de redes sociales decantados en los estructuralistas de
Harvard, han tenido gran influencia en la sociologia actual. Particularmente destaca la
teoría del intercambio y la teoría del capital social. La teoría del intercambio
(Cook, 1977, 1982, 1990; Cook, Emerson, Gilmore y Yamagishi, 1983), (que también
es deudora de la obra de Homans) estudió, a través de redes experimentales, la
distribución del poder (y los intercambios que se deriva de ello) a partir de los roles y
posiciones que tienen los individuos en la red. La teoría del capital social, por su parte,
en su perspectiva estructural, propone que el capital social son recursos como la
información, las obligaciones de reciprocidad y las normas, a los que acceden los
individuos a partir de su inserción en redes sociales y que son de utilidad para la
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10
movilización de sus intereses particulares (Burt, 1997a, 1997b, 1999, 2002; Coleman,
1988, 1990; Herreros, 2002; Lin, 1999, 2001a, 2001b). La idea fundamental de estos
autores es que los recursos de capital social podrán formarse y circular, a sí beneficiar
(diferenciadamente) a los individuos, según su posición en la red y según la estructura
que tengan estas relaciones sociales. Dos ejemplos ilustres al respecto son los conceptos
de cierre de redes y agujeros estructurales, desarrollados respectivamente por
James S. Coleman y Ronald Burt.
El cierre de redes fue elaborado haciendo énfasis en el efecto control de las
normas sociales. La idea es que las redes muy entretejidas, esto es, con alta vinculación
entre sus integrantes, supone que las acciones de cada uno es observable por los otros,
debido a que la información que circula es accesible a todos. En términos estructurales,
aquí se incorpora la idea de densidad, ya tratada en psicología por Festinger, Schachter
y Back (1950) y más tarde desarrollada por la teoría del análisis estructural de redes y la
de closure o cierre de redes, utilizada, como se señaló, por James Coleman (1998,
1990). Una red con cierre en (a) y sin cierre en (b) puede visualizarse en el siguiente
ejemplo:
Figura 3. Red sin cierre en (a) y con cierre en (b)
D
E
B
C
B
C
A
A
(a)
(b)
Fuente: Coleman (1988)
En una estructura abierta como en la figura (a), el actor A, que tiene relaciones
con los actores B y C, puede entregar información o emprender acciones que impongan
externalidades negativas (sanciones) o positivas (incentivos o premios) sobre B o C o
ambos. Como no tienen relaciones entre sí, sino con otros distintos (D y E), no pueden
agrupar sus fuerzas para sancionar o premiar a A, con el fin de constreñir o reforzar sus
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acciones. A menos que B o C por separado sean beneficiados o perjudicados
suficientemente y sean suficientemente poderosos frente a A para premiarlos o
sancionarlos por sí mismos, las acciones de A pueden seguir dándose sin ser
influenciadas por los otros. En una estructura con cierre, como contrapartida, como la
de la figura (b), B y C pueden unirse para imponer una sanción o un incentivo colectivo
o cualquiera de ellos puede recompensar al otro por sancionar o premiar a A (Coleman,
1988). El sistema de mayor clausura y cierre y por tanto el más efectivo en la sanción de
normas y obligaciones, es aquel en que los actores tienen directa relación entre sí y estas
relaciones implican que cada uno se relaciona con todos y todos se relacionan con cada
uno (Coleman, 1990). Esto se presenta en la siguiente figura:
Figura 4. Red de tres actores con cierre total (full closure)
A
B
C
Fuente: (Coleman, 1990).
Ronald Burt, por su parte, formuló el concepto de agujeros (o huecos) estructurales
para adicionar a la idea de Granovetter de la fuerza de los lazos débiles, la importancia
estratégica que tienen los individuos que poseen lazos débiles, al estar en una posición
de control de recursos en relación a los vínculos fuertes de las redes que integran. La
ausencia de vínculo entre dos redes constituye un agujero estructural y los individuos
situados al borde de esos agujeros pueden conectar a estas redes a partir de los vínculos
débiles que mantienen. Esta idea planteada en 1992 en el libro Structural Holes: The
Social Structure of Competition, fue más tarde planteada en el marco de la teoría del
capital social (1997a, 1997b, 1999, 2000a, 2000b, 2002) para indicar que los agujeros
estructurales constituyen un capital social para los individuos ubicados en determinados
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puntos de las redes y les otorgan una ventaja competitiva, en tanto posibilidad para
controlar (acceder y difundir) recursos como la información. En este sentido, estos
individuos tienen un rol de intermediación significativo y acceden a más recursos
porque tienen más vínculos indirectos que el resto de los individuos. Ello les permite,
por ejemplo, enterarse primero sobre la realización de actividades, y de esta forma
acceder a oportunidades de variado tipo. También puede agregar valor a la información
circundante al intermediar su acceso a otros individuos de las redes, dosificar los flujos
de información y aumentar así su capacidad de negociación. La noción de agujero
estructural es graficada en la siguiente figura:
Figura 5. Red con agujero estructural
2. Conceptos fundamentales de la teoría de redes8
. Nodo: puntos que están conectados entre sí en una red. Pueden representar actores
individuales (personas) o corporativos (organizaciones de diverso tipo: grupos
informales, empresas, partidos políticos, un Estado-Nación, etc.) Generalmente se
asume que se trata de agentes intencionales racionales, es decir, interesados en el logro
de un determinado fin.
. Vínculo: también denominado ligamen relacional. Gráficamente corresponde a las
líneas que unen a los nodos en una red. Representan las relaciones sociales que pueden
ser de diverso tipo. Por ejemplo, el análisis estructural de redes distingue y utiliza
8
Los contenidos de este apartado se basan en Kilduff y Tsai (2003) y Rodríguez (2005).
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ligámenes de asociación o de afiliación, relaciones sociales formales, relaciones de
parentesco, relaciones de intercambio y transferencia de recursos, etc.
. Vínculo directo: cuando no existe un nodo intermediario entre dos nodos.
. Vínculo indirecto: cuando el vínculo entre dos nodos es posible gracias a un nodo
intermediario, que está ubicado entre ellos.
. Paseo (walk): secuencia de líneas que conectan nodos.
. Distancia (Path distance): la longitud del camino más corto entre dos nodos.
. Red social: conjunto de nodos conectados entre sí. En términos de teoría de los grafos
se expresaría una red como un conjunto de puntos interconectados por un conjunto de
líneas o aristas.
. Red egocéntrica (egocentrada o personal): se centra en un nodo de referencia más los
nodos con lo que tiene relaciones.
. Red sociocéntrica: conjunto de redes egocentradas. Considera todos los nodos y las
relaciones entre ellos.
. Estructura de la red: pautas de relaciones entre los actores en una red.
. Sociograma (grafo): representación gráfica de una matriz relacional en la que los
nodos son puntos (points) conectados entre ellos por una línea (aristas –“arcs”–,
también denominadas “ligamen”, “ties”, links” o “bonds”) si existe relación.
. Contenido relacional: indica la naturaleza del vínculo o ligamen relacional. El
contenido puede ser de parentesco, amistad, comunicación, poder, negocios, etc.
. Fortaleza de los ligámenes: frecuencia, duración, intensidad, reciprocidad entre los
nodos.
. Diada: corresponde a un par de nodos y su relación. Es la unidad mínima del análisis
de redes. El vínculo y su contenido es una propiedad de la pareja de nodos y no de de
ninguno de ellos individualmente.
. Clique: también denominado cluster, se refiere a un grupo en el cual todos los nodos
están directamente vinculados entre sí al menos por una arista. Se trata del máximo
subgrafo completo posible. Un clique fuerte es aquel en el cual sólo se consideran las
relaciones recíprocas y un clique débil es aquel en que se tienen en cuenta solamente la
existencia de relación. En términos de la descripción general de la red, esta puede estar
compuesta por un solo gran clique, tratándose de una red cohesionada, o por varios
cliques, por cliques separados o superpuestos.
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. Círculo social: grupo en el cual cada nodo está ligado a la mayoría (80%) de los otros
nodos en forma directa y recíproca y el resto mantiene este tipo de relación con
miembros del nodo, pero no necesariamente a todos.
. Nodo desconectado (isolate, aislado o solitario): nodo que no tiene vínculos con otros
nodos en la red.
. Conexión de la red: grado de vinculación entre los nodos. Una conectada está
conectada cuando los nodos están unidos por vías. La primera da cuenta de una red
fuertemente conectada, si cada par de nodos es alcanzable a través de conexiones
mutuas (bidireccionales), la segunda de una red de conexión unilateral, si cada par de
nodos está ligado por un camino en una sola dirección y la tercera, de una red de
conexión débil si los nodos están unidos por líneas sin considerar la dirección.
Finalmente, una red está desconectada si al menos un nodo o conjunto de nodos no está
ligado a ningún otro nodo.
. Posiciones o roles sociales: son subgrupos dentro de una red definidos por las pautas
de relaciones que conectan a los nodos entre sí.
. Intermediario (broker): nodo que conecta dos redes. La ubicación del nodo
intermediario indica el punto de corte (cut point) de una red: si se elimina ese nodo (y
las líneas asociadas a él) la red resultante queda desconectada de otra.
. Gatekeepers (porteros): nodos que debido a su posición estratégica, controla el acceso
a la red y a los recursos que distribuye. Particularmente, transmite información y otros
recursos hacia su red social desde sus vínculos con otras redes sociales.
. Puente (bridge): conexión (línea) entre dos nodos que conectas dos redes. la línea
constituye un puente si la elimina, se desconectan dos nodos, quedando, por ello, dos
redes desconectadas entre sí.
. Estrella: un actor que es el centro de una red social en términos de popularidad.
. Grado: número de ligámenes de un nodo con otros.
. Vecindario (neighborhood): los nodos con los cuales un nodo es adyacente, es decir
tiene una conexión directa.
. Inscrustación (embeddedness): enraízamiento. Refiere al solapamiento entre vínculos
sociales (de amistad, parentesco, etc.) y económicos y las implicancias que esto tiene
para el comportamiento en los intercambios económicos.
. Homofilia: tendencia de los actores para interactuar, tener opiniones y
comportamientos con otros que son similares a ellos en el marco de dimensiones como
la etnia, edad, género, nivel educacional, nivel económico, etc.
14
15
3. Algunos postulados fundamentales9
. A partir del análisis de redes es posible explicar las estructuras que emergen desde las
interacciones de los individuos y además, cómo estas estructuras tienen eficacia causal
sobre las preferencias y comportamientos de los individuos, es decir, cómo proveen
limitaciones y oportunidades para la acción individual.
. La unidad de análisis del análisis estructural de redes son las relaciones entre
individuos y nos las propiedades de estos.
. La posición social, los valores, creencias y comportamientos de los individuos vienen
definidos por su posición en las diferentes estructuras relacionales en las que participa.
. Los ligámenes o vínculos entre los individuos son canales de transferencia y
distribución de recursos materiales e inmateriales. El acceso a estos recursos dependerá
de la posición que tengan los individuos en la estructura de relaciones. Por ello, la
distribución y acceso a recursos no es homogéneo para los integrantes de una red. Esto
define actividades de cooperación y competencia entre individuos o subgrupos por el
acceso y control de recurso al interior de una red o entre redes.
. Los ligámenes o vínculos son, por lo general, asimétricos, variando en contenido e
intensidad. Las relaciones pueden ser distintas en el contenido relacional, en la cantidad
de contenidos que circulan en un vínculo (pueden comprender un contenido –simplex– o
varios –multiplex–), en la direccionalidad del vínculo (lo que indica existencia o
ausencia de reciprocidad) y en la frecuencia de los contactos.
. Los ligámenes o vínculos conectan a los nodos de una red en forma directa e indirecta.
Por ello, los nodos deben ser definidos y analizados en el marco de diversos niveles de
redes (estructuras de redes de diverso tamaño).
. La estructuración de los lazos sociales crea redes no aleatorias. Esto tiene
consecuencias en la formación de conglomerados agrupamiento: los lazos presentes en
las redes son transitivos, si existe un lazo de A a B y de B a C, entonces existe un lazo
indirecto explícito entre A y C y una mayor probabilidad de un lazo directo en algún
momento. Esto tiene como implicancia, por ejemplo, que los amigos de la mayoría de
los amigos son amigos entre sí.
. Las diversas escalas de redes tienen distintos niveles de integración. A nivel
individual, la red es altamente conectada, debido que él nodo egocentrado se encuentra
9
Apartado basado en Lin (2001a, 2001b); Molina (2001); Sanz (2003); Watts, (2006); Wellman (1988).
15
16
al centro de una densa red de relaciones sociales directas e indirectas. A nivel de la red
general, los nodos generalmente están altamente desconectados, debido a que existen
muchos pares que no tienen relaciones directas ni indirectas. Lo anterior se puede
expresar en términos de medidas de centralidad global (densidad) y local
(agrupamiento).
. Los vínculos que atraviesan conglomerados (cliques o círculos sociales) proporcionan
a los nodos que los componen acceso a recursos externos y además, proporcionan el
soporte estructural para las coaliciones.
4. Niveles de análisis e indicadores para el estudio de la estructura de las redes
sociales10
4.1 Niveles de análisis
Pueden identificarse dos niveles en el análisis en el análisis estructural de redes:
a) El primero, se vincula al foco de atención de una red. Aquí se puede estudiar la red de
un actor, que es análisis egocentrado, o bien, la red que se conforma desde la red
egocentrada de todos los actores que se vinculan entre sí, que es el análisis
sociocéntrico. En este último nivel, puede enfocarse en subgrupos o subredes de una red
general, en las relaciones de nodos/subgrupos con la red completa o en la red como una
totalidad.
b) El segundo distingue entre dos propiedades de la red: la centralidad y la cohesión:
b.1. Centralidad: analiza la posición e influencia que tienen cada uno de los actores en
la red. Se ocupa del grado de poder e influencia (como atributos relacionales) que tiene
un nodo o actor de acuerdo a la posición que ocupa en la red.
b.2. Cohesión: dice relación con el grado de entretejimiento global de los nodos en la
red. Este entretejimiento se basa en los lazos positivos, negativos, intensos, directos o
fuertes en la red.
10
Los contenidos de este apartado se basan en Borgatti y Foster, (2003); Freeman (1979); Hanneman
(2001); Marsden (1990); Molina (2001); Porras y Hardy (2005); Requena (2003); Rodríguez (2005); Verd
y Martí (1999) y Wasserman y Faust (1994).
16
17
4.2. Medidas de centralidad y cohesión
A continuación se identifican algunas de las más importantes medidas de
centralidad y cohesión.
4.2.1. Medidas de centralidad
. Grado (degree centrality): es una medidad de centralidad local que se expresa como el
número total de vínculos (de entrada y salida) que tiene un nodo (el número de actores
con los que está directamente conectado). Cuando mayor cantidad de relaciones que
tiene un nodo con el resto de la red, mayor será su “centralidad” y por ello, mayor su
influencia y poder para acceder a recursos. El número total de vínculos que tiene un
nodo constituye el tamaño de su vecindario. Puede distinguirse entre a) el grado
(número total de vínculos de un nodo), b) el outdegree (el total de vínculos que salen de
un nodo –con quienes se relaciona un individuo–). Si un nodo tiene un alto outdegree,
se dice que es capaz de intercambiar con muchos otros o hacer a otros considerar su
punto de vista y en este se dice que son influyentes, y c) el indegree (el total de vínculos
que llegan a un nodo –quienes se relacionan con un individuo–).En términos de la
transmisión de información para la innovación, el grado da cuenta de la capacidad de
comunicación directa que tiene un nodos con los otros,
Figura 6. Centralidad de grado de una red
En la figura anterior, el nodo A tiene un grado de valor 6, ya que todos los nodos
de la red (B, C, D, E y F) se conectan con él. Por esta razón es el nodo la mayor
17
18
centralidad. El resto de nodos, tienen un grado de valor 1, pues cada uno de ellos se
conecta sólo con A en relaciones recíprocas (bidireccionales).
. Intermediación (betweenness centrality): “estar en medio”. Expresada como el
número de nodos no directamente conectados entre sí que pueden vincularse gracias a
este nodo que opera como punto de paso. Se trata del grado en que un nodo está situado
entre os otros nodos de la red. Cuando mayor sea la cantidad de relaciones
intermediadas mayor será su centralidad. La intermediación permite determinar el grado
en que un nodo puede constituirse en un “broker” (intermediario) o “gatekeeper”
(portero). En general, un nodo con alta centralidad de intermediación controla caminos
de interacción entre otros nodos. En términos de la transmisión de información para la
innovación, la intermediación da cuenta del grado de control de información que tiene
un nodo.
Figura 7. Centralidad de intermediación una red
(a)
(b)
En la figura 6, en la red a, el nodo A tiene el mismo valor de intermediación que
los otros nodos. En cambio en la red b, A tiene la mayor capacidad de intermediación.
Esta capacidad de intermediación difiere según la ubicación del nodo en la estructura de
la red. En a siguiente figura se presenta una red en la que visualmente se hace evidente
la importancia de la intermediación del nodo Nº 07. Este nodo permite que, gracias a él,
se conecten las cuatro subredes que componen la red global.
18
19
Figura 8. Importancia de intermediación de un nodo en el contexto de la estructura general de una red
Aquí, es necesario indicar porqué que el valor de intermediación es presentado
en fracciones. Ello se explica a partir del siguiente ejemplo 11:
Figura 9: Centralidad de intermediación en una red expresada en fracciones
En esta red los nodos B, C y E se constituyen en intermediarios para que los
nodos A y D pueden conectarse entre sí. Para que ello sea posible existen tres distancias
geodésicas (los caminos más cortos): A-B-D; A-C-D y A-E-D. Nótese que en cada una
de estas distancias participa uno de los nodos intermediarios. Por ello, al dividir la
cantidad de veces en que un nodo participa como intermediario (1) por la cantidad de
distancias geodésicas posibles (3), tenemos 1/3= 0.33333, que es el valor de
intermediación de B,
11
Basado en Álvarez y Gallego (2005).
19
20
. Proximidad o cercanía (closeness centrality): es una medida de centralidad general
entendida como la distancia en pasos (en nodos) que tiene un nodo con todos los otros
nodos de la red. Un nodo tiene más centralidad mientras más cerca está del resto de los
actores que cualquier otro. En términos de la transmisión de información para la
innovación, la proximidad expresa la capacidad que tiene un nodo para comunicarse con
otros nodos sin requerir de intermediarios.
Figura 10. Centralidad de cercanía de una red
En la figura anterior, el nodo D tiene el más alto grado de centralidad de
cercanía, por lo que tiene más posibilidades de relacionarse con el resto de nodos de la
red que el nodo A o el nodo F. Esto se debe a que su acceso directo o indirecto a los
otros nodos es mucho más corto, en términos del número de pasos necesarios para ello.
. Centro estructural: identifica el nodo o el conjunto de nodos en torno a los cuales
gira toda la estructura de la red.
. Centro absoluto: identifica un único nodo en torno a los cuales gira toda la estructura
de la red. Este nodo debe equidistante del resto de nodos de la estructura y es el punto
más cercano a todos los demás en términos de longitud de camino.
. Prestigio: un nodo tiene prestigio en una red en la medida en que otros nodos de la red
tienen vínculos con él. Esto significa que ese nodo recibirá más vínculos de los que
envía. Un actor, por tanto, será prestigioso o prominente si recibe muchos vínculos.
Medidas de prestigio son: a) el indigree (ya reseñado) entendido como el número de
vínculos de entrada de un nodo, b) el área de influencia del actor, concebida como el
conjunto de nodos ligados o que envían vínculos en forma directa o indirecta al nodo
medido, y c) el Indice de Poder de Bonacich (Bonacich`s power), expresado a través del
indicador de poder beta, que refleja el grado en que el prestigio de un nodo es función
del prestigio de los nodos con que se vincula. Aquí se parte del supuesto que los nodos
20
21
que tienen más conexiones son probablemente más poderosos porque pueden
directamente afectar a más actores.
4.2.2. Medidas de cohesión
. Densidad: entendida como la proporción real de vínculos en la red en comparación a
la proporción máxima de vínculos posibles (ratio entre el número de relaciones
observadas frente al número potencial. La densidad se expresa formalmente como
D = L/n(n-1)/2, donde L es el número de vínculos y n el número de nodos. Se expresa
en un índice que varía entre 0 y 1. Si la densidad es de 1 (100%), la densidad es
máxima. Aquí todos los nodos estarían conectados entre sí en forma directa, es decir,
todos los puntos sería adyacentes. En las redes egocéntricas el análisis de la densidad se
centra en los ligámenes que rodean a un nodo foco de atención. En las rede sociocéntricas, el análisis se centra en la densidad de la red en su conjunto. La densidad es
susceptible de comparación entre redes y además, entre diferentes momentos de una
misma red.
Un ejemplo para ilustrar es el de una red compuesta por 100 nodos (n = 100) y
en la que existe un total de 2.324 vínculos (L = 2.324). La red, entonces tiene la
siguiente densidad:
D=
.
2.324
100(99)/2
=
2.324
= 0.46 (46%)
4.950
Esto expresa que la densidad alcanza un 46% de los lazos posibles.
. Agrupamiento (cliques o subgrupos): es una medidad de cohesión local. Se
manifiesta como un subconjunto de al menos tres nodos directamente conectados
(adyacente) entre sí. Son conjuntos máximos de nodos que mantienen una relación
directa y recíproca entre ellos. En términos de la transmisión de información para la
innovación, da cuenta de una alta densidad de intercambio de información en subgrupos
o conglomerados de nodos de la red. En la siguiente figura se presenta una red en la que
se identifican cliques integrados por tres nodos cada uno.
21
22
Figura 11. Subgrupos (Cliques) en una red
. n-clique: donde n es la máxima distancia de camino entre los actores que se consideran
conectados en el clique. En esta medida que no sólo considera los lazos directos, sino
que también se considera a un nodo como integrante de un clique si está conectado con
todos los otros miembros a una distancia mayor que uno, es decir que toma en cuenta
los lazos indirectos (“amigo de un amigo”). n corresponde a la longitud de la trayectoria
permitida para hacer una conexión con todos los otros miembros.
. K-plex: considera grupos en los que los nodos pueden estar conectados con todos
menos con K nodos miembros. Así, un nodo es miembro de un clique de tamaño n, si
tiene lazos directos con n-k miembros de ese clique. Con el k-plex es posible encontrar
números relativamente grandes de pequeñas agrupaciones.
. N-Clan: permite identificar círculos sociales, es decir, nodos que integran una misma
subred, pero que no necesariamente están conectados con todos los nodos que lo
integran. Hace posible identificar el diámetro de la subred o grupo, entendida como la
distancia máxima tolerada entre dos nodos para permitir su inclusión en la subred.
22
23
5. La idea de redes sociales, sus externalidades positivas y su aplicación en el
estudio de la innovación
La perspectiva de redes sociales y la teoría de redes sociales han tenido desde
hace dos décadas una importancia notable en el estudio de los procesos de innovación
tecnológica.
Por perspectiva de redes sociales entendemos el acervo de conocimiento en que
se ha utilizado en forma implícita o explícita el concepto de redes sociales para la
comprensión de los procesos señalados. En el marco de los estudios sobre los efectos
del cambio del sistema capitalista y la globalización en los sistemas de producción
surgen diversos conceptos que tienen como elemento básico la existencia de actores que
interactúan a fin de generar innovaciones que les permiten ser más competitivos. Estos
actores en interacción han sido concebidos como redes, entendidas en un sentido
mínimo, como un conjunto de nodos vinculados entre sí. Entre estos conceptos (algunos
solapados y situados en distintos niveles) mencionamos los distritos industriales
(Becattini, 1992; Sengenbergen y Pyke, 1991), encadenamientos productivos (Gereffi,
1994), tejido productivo (Göske, 2000), sistemas tecnológicos (Carlsson, 1995,
Carlsson y Stankiewicz, 1991), sistemas productivos locales (Caravaca et al., 2003),
sistemas nacionales (Freeman, 1999; Lundvall, 1992; Nelson, 1993), regionales (Cooke,
1996; Cooke, Gómez y Etxebarria, 1997), sectoriales (Breschi y Malerba, 1997) y
territoriales (Alburquerque, 2006) de innovación, comunidades epistémicas (Cowan,
David y Foray, 2000) y los clusters industriales (Porter, 1990).
Visto así, tenemos que el concepto de red es analíticamente aplicable, en algún
sentido específico, a todos los conceptos antes mencionados y, por esta razón, como se
dijo, se ha constituido en un relevante foco de atención en los estudios sobre la
innovación tecnológica. También en torno al concepto de red se han analizado los
efectos o externalidades positivas de la articulación entre actores. La idea que ha sido
ampliamente desarrollada es que la cooperación en redes es una condición necesaria, y
muy necesaria, para que los involucrados logren innovar y gracias a ello, insertarse y
desenvolverse en los mercados globalizados. En esta lógica se han analizado efectos
positivos como la competitividad sistémica (Esser, Hillebrand, Messner y MeyerStamer, 1996; Montero y Morris, 1999), la eficiencia colectiva12, el aprendizaje
12
Las redes pueden concebirse como estructuras de governación que, utilizando el lenguaje de la nueva
economía institucional (Williamson, 1975), están entre el mercado y la jerarquía (Powell, 1990). Estas
redes, al tratarse de vínculos con historia y continuidad, pueden generar procesos de intercambios que, en
23
24
colectivo13 la generación de cadenas de valor (Porter, 1990), la generación de confianza
como base para la cooperación14, la producción de conocimiento a partir de
comunidades epistémicas15, la difusión del conocimiento tácito y codificado16 y la
términos de la nueva sociología económica (Granovetter, 1985), están incrustados en las relaciones
sociales. Esto significa que las redes multiplex, es decir con diversos tipos contenidos relacionales,
favorecen la creación de confianza, la que permite reducir los costes de transacción derivados de hacer
cumplir los compromisos. Es posible que esta reducción de costes por el lado de la confianza, sea
acompañada por adecuados arreglos institucionales formales como contratos e incentivos, que al generar
ganancias mutuas repetidas, reducen la incertidumbre de los actores implicados en las redes (MacCann,
Arita y Gordon, 2002; Smitka, 1991), lo que favorece intercambios de recursos (por ejemplo el
intercambio intensivo de información). Esta reducción de costes de transacción sumada a las economías
de escala logradas gracias a la localización en el caso de las empresas aglomeradas (que incluye además,
asumir en conjunto, por ejemplo, costes logísticos de transporte, telecomunicaciones, etc.) hacen que se
produzca en forma intencionada una gestión eficiente en toda la red, es decir se produce eficiencia
colectiva (Schmitz, 1995).
13
El aprendizaje colectivo o interactivo es posible gracias a los vínculos y la historia de las relaciones que
sostienen diversos actores implicados en procesos de innovación (Capello y Faggian, 2005). Además de
los marcos institucionales que faciliten los intercambios (Lundvall, 1992; Johnson, 1992) y de la
existencia de una “cultura local” (Pilon y DeBresson, 2003), la información que circula a través de redes
densas pero no jerárquicas y con nodos que permiten el acceso a nuevo conocimiento, permiten que la
información circule adecuadamente y se generen trayectorias que favorezcan la acumulación de
conocimiento tácito y codificado común (Dupuy y Gilly, 1996). Las condiciones propuestas por Lawson
y Lorenz (1999) como necesarias para el aprendizaje organizacional, esto es, compartir conocimiento y
generar nuevo conocimiento combinando diversos conocimientos, también son requeridas para el
aprendizaje colectivo como insumo para la innovación en las redes.
14
En las redes uno de los recursos más significativos que circula es la información. Si la estructura de
una red presenta la suficiente densidad (y la información que circula no es redundante) y/o existen actores
que tienen un papel de puentes o conectores que vinculan a subgrupos o cliques no directamente
conectados entres sí, es probable que esta estructura facilite la circulación de información acerca de las
preferencias y competencias de los actores. Si esta información muestra que los actores tienen suficientes
credenciales y/o que cumplen sus compromisos, se les considerará confiables y se puede producir un
depósito multilateral de confianza (entendida como una expectativa sobre las preferencias y
comportamientos -Herreros, 2002-) entre los actores que integran la red. Esta confianza puede reforzarse
si se generan interacciones iteradas con resultados eficientes, produciéndose así, una base para la
cooperación condicional y estable, pues, en términos de teoría de juegos, la mutua convergencia de
expectativas reducen el riesgo en los intercambios y genera equilibrios en que las partes involucradas
obtienen ganancias. En este escenario es posible la generación compartida de innovaciones de procesos y
productos y la difusión de innovaciones. Esta lógica de situación favorecida por la estructura de las redes,
está a la base del compartir know-how en joint venture (Porter y Fuller, 1986) y de la gestión eficiente en
los clusters (Gordon y McCan, 2000).
15
Las comunidades epistémicas, comunidades o redes de práctica, subgrupos cognitivos o colegios
invisibles, pueden concebirse como redes semi-cerradas de especialistas (profesionales) en un área de
conocimiento y/o producción, que, en base a vínculos cara a cara, de co-presencia y co-localización y
teniendo como base un status similar y un reconocimiento mutuo, comparten información estratégica
(recomendaciones, oportunidades de acceso a recursos) y conocimiento tácito y codificado (Brown y
Duguid, 1991; Schrader, 1991; Wenger, 1998). La investigación empírica ha destacado dos propiedades
estructurales de redes que favorecen la creación de nuevo conocimiento codificado entre comunidades
epistémicas. Estas propiedades son alta densidad en los cliques (subgrupos) que conforman los
especialistas y además, la existencia de nodos que tengan un alto valor de intermediación, es decir que
conecten al subgrupo con otros subgrupos o comunidades (Giulliani, 2005; Morrison y Rabelloti, 1995).
16
Las redes son fuente de innovación pues permiten la circulación de información sobre la generación de
novedades en procesos y productos. Sin embargo, este conocimiento codificado no circula “en el aire”, si
no a través de canales de información en donde resalta el papel de los strong mutual exchangers: actores
que tienen fuertes vínculos al interior de un subgrupo y por ello tienen alta de capacidad de hacer circular
y también absorber información interna y además, de los technological gatekeapers: actores que tienen
una posición central en la red en términos de transmisión de conocimiento y además, están conectados
24
25
generación de high tech a partir de alianzas estratégicas en el marco de la triple hélice
(Etzkowitz, 2002).
Además de que en las diversas formas de articulación de actores y sus efectos
positivos para la innovación está implícito el concepto de red, éste ha recibido también
un tratamiento explícito. En los estudios sobre la innovación son habituales términos
como “redes económicas” (Cohendet, Heraud y Zuscovitch, 2003), “redes de
innovación” y “redes de innovadores” (Camagni, 1991; De Bresson y Amesse, 1991;
Freeman, 1991), “redes de conocimiento” (Owen-Smith y Powell, 2004), “efecto red”
(Corrocher y Fontana, 2006), “red de alianzas” (Baum y Calíbrese, 2000), “red
interoganizacional” (Kaatz, 1998), “red como forma de organización” (Powell, 1990) y
“dinámica de producción en red” (Saxexian, 1991).
Hasta ahora hemos presentado antecedentes sobre cómo en torno al estudio de la
innovación tecnológica se ha utilizado en forma directa o indirecta la perspectiva de las
redes sociales. Lo que más interesa destacar en este apartado es que, en adición a lo
anterior, existe un creciente tratamiento formal, desde la teoría de redes sociales, de la
innovación como un fenómeno interactivo. A partir de un amplio utillaje conceptual y
metodológico que hace posible mensurar las estructuras relacionales y derivar de ello
consecuencias para la innovación, se ha estudiado diversos aspectos como, por ejemplo,
la estructura de la red y los procesos de flujos y difusión de conocimiento e
innovaciones (Assimapkopoulus, 2003; Breschi, Lissoni y Malerba, 2003; Burt, 2004;
Tsai, 2001), las estructuras reticulares (vínculos directos, indirectos a agujeros
estructurales) en la colaboración científica y tecnológica (Ahuja, 2000; Cowan, Jonard y
Zimmermann, 2005; Gay y Dousset, 2005; Wagner y Leydesdordff, 2005), la coinvención (Baba, Schichijo, Nagahara y Yarime, 2005), la proximidad relacional como
aspecto más relevante que la proximidad geográfica en la generación de knowledge
spillovers (Breschi y Lissoni, 2003), la evolución de las redes de innovadores (Soh y
Roberts, 2003), la producción científico-tecnológica (de la Rosa, Pozo y Gasca, 2004;
Molina, Muñoz y Domenech, 2002; Olmeda, Perianes y Ovalle, 2007) y la aplicación de
políticas de I+D+I (Oliver, 1994; Sanz, 2001; Sanz, Fernández y García, 1999).
con otros subgrupos desde los cuales pueden absorber conocimientos (Giuliani y Bell, 2004) que mientras
menos redundantes sean, mayores insumos traerán para la innovación (Martínez, 2004).
25
26
6. Aplicación de análisis de redes sociales en el estudio de cluster de vinos. Los
estudios de Elisa Giuliani.
En este apartado se analizan los aportes de Elisa Giuliani17, quien con el fin de aportar
al estudio del aprendizaje localizado y la innovación en los cluster industriales, centra su
interés en los procesos de acceso y difusión de conocimiento al interior de los cluster de
la industria vitivinícola y en su implicancia en el performance de las viñas que los
integran. Para este fin, y a través del uso del análisis de redes sociales y métodos
econométricos, Giuliani presenta como hallazgo fundamental que en los cluster
industriales vitivinícolas la difusión de conocimiento es desigual y selectiva al
producirse preferentemente al interior de grupos altamente cohesivos de empresas. Que
las empresas integren estos grupos selectivos y se beneficien del acceso a conocimiento
nuevo depende de sus bases de conocimiento y de su capacidad de absorción de
conocimiento. A continuación se presentan antecedentes relacionados con cada uno de
estos elementos.
Bases de conocimiento
En un estudio sobre los procesos de difusión de conocimiento en clusters vitivinícolas
en Colline Pisane y Bolgheri/Val di Cornia en Italia y en el Valle de Colchagua en
Chile, Giuliani (2005, 2007) se orienta a revisar la idea presente en la literatura referida
a que en los cluster el conocimiento es creado y difundido de forma inclusiva y
homogénea entre las empresas que los conforman. Específicamente, se ha afirmado que
la proximidad geográfica, la proximidad relacional y el entorno territorial favorecen la
difusión de conocimiento que se constituye en un bien público localizado, que, en una
“atmósfera Marshalliana”, fluye en el aire. En este marco, se ha supuesto que existe una
concurrencia entre la interacción de negocios y el flujo de conocimiento entre las
empresas. Giuliani, entre otros investigadores, cuestiona este punto de vista y afirma
que para una mejor compresión de los procesos de innovación en los cluster, es
necesario centrar la atención en el nivel de aprendizaje en las empresas. En este
contexto, la investigadora resalta la importancia de la base de conocimiento, concebida
como el acervo de información, conocimiento y capacidades que, en tanto atributo de la
17
PhD. Research Fellow SPRU- Science and Technology Policy Research, The Freeman Centre,
University of Sussex; DEA Facoltà di Economia, University of Pisa.
26
27
empresa como un todo (y que se configura como resultado de una trayectoria de
aprendizaje), favorece la emergencia de soluciones innovadoras18.
Teniendo en cuenta esta variable, Giuliani formula la siguiente pregunta: ¿cómo
la heterogeneidad de las bases de conocimiento de las empresas se vincula con la forma
en que se difunde el conocimiento entre las empresas y con las características
estructurales de la red de conocimiento de los cluster? Desde esta pregunta desprende
como hipótesis que: a) la estructura de la red de conocimiento se relaciona con la
heterogeneidad de las bases de conocimiento de las empresas en los cluster y, b) la
estructura de conocimiento difiere significativamente de la red de interacción de
negocios.
Los hallazgos empíricos, en primer lugar, confirman la primera hipótesis.
Concretamente, se demuestra que existe relación entre las bases de conocimiento de las
empresas y las características estructurales de las redes de conocimiento.
Específicamente, las empresas con bases de conocimiento más fuertes tienden a ser más
centrales en las redes de conocimiento19. La estructura de la red de conocimiento fue
medida a través de la centralidad de grado y el agrupamiento. En relación a la
centralidad de grado, se indica que las empresas con fuertes bases de conocimiento
tienden a mostrar un alto grado de conectividad.
Respecto al agrupamiento, el análisis de los grupos cohesivos muestra que las
redes de conocimiento de los tres valles son segmentadas y se estructuran en torno a
subredes integradas fundamentalmente por las empresas con más altos valores en sus
bases de conocimiento. En el caso de la red de conocimiento del Valle de Colchagua
esta presenta una clara estructura centro-periferia, en donde el centro está integrado por
empresas altamente conectadas entre sí y que tienen fuertes bases de conocimiento y la
periferia se compone de empresas sin vínculos con otras (isolated firms) y además, de
empresas que tienen escasos vínculos con las empresas del centro y también, débiles
bases de conocimiento. La densidad entre las empresas del centro de la red es de un 0.57
y la de la periferia es sólo de 0.026. Ante la interrogante de por qué las empresas con
bases de conocimiento más fuertes son las más centrales en las redes de conocimiento,
Giuliani propone como explicación que ello se debe a que las empresas con altas
18
En la investigación mencionada la base de conocimiento es asociada con el número de trabajadores con
conocimiento experto (enólogos y agrónomos) empleados a tiempo completo en la empresa, con los
meses de experiencia de esos trabajadores en la industria del vino y con la intensidad de las actividades de
experimentación de las empresas.
19
Esta idea es formulada y validada como hipótesis en Giuliani (2007): las empresas con fuertes bases de
conocimiento tienen más posibilidades de ser centrales en la red de conocimiento del cluster.
27
28
capacidades internas son percibidas como “líderes tecnológicos” y además, a que
gracias a sus bases de conocimiento tienen más capacidades de absorber el
conocimiento distribuido por otras empresas similares o más destacadas, y en
consecuencia, tienen más posibilidades de integrar las redes de conocimiento. Esta
expectativa que es común entre las empresas con similares bases de conocimiento les
genera beneficios mutuos a partir de los intercambios recíprocos conocimiento. Esto
permite explicar la formación de grupos cohesivos de conocimiento.
La segunda hipótesis, que indica que la estructura de la red de conocimiento
difiere significativamente de la red de interacción de negocios, también es validada. A
través de la densidad relacional se encuentra que los valores de esta medida son
significativamente más altos en la red de negocios que en la de conocimiento.
Destacamos estos valores en el cluster de Colchagua, que son de 0.3 y 0.09
respectivamente.
En otro estudio Giuliani (2004) encuentra para el valle de Colchagua, que las
bases de conocimiento de las empresas se relacionan con el grado de que conexión al
interior y fuera del cluster20.
Además, al estudiar los tres valles antes mencionados, Giuliani (2006a), muestra
que las bases de conocimiento, junto al grado de inserción en las redes locales, tienen
importancia para el perfomance de las empresas. El performance es considerado como
un indicador de la calidad de los logros de una empresa y por ello se midió a partir de
rating que se generó desde la evaluación de la calidad de los vinos realizada por
expertos enólogos y publicada en la revista Wine Spectator. El rating fue utilizado como
variable dependiente y la base de conocimiento y la inserción de las empresas
(expresada en la centralidad de grado) en las redes de interacción comerciales y en las
redes de conocimiento fueron las variables independientes. A partir del estudio se
encontró que las bases de conocimiento están fuerte y positivamente relacionadas con el
performance, lo que explica porqué las empresas que tienen trabajadores expertos mejor
educados y con más experiencia y que tiene más niveles de experimentación interna,
son las que tienen más posibilidades de explotar conocimiento para la generación de
innovaciones sucesivas. Además, los resultados mostraron que las empresas que
interactúan con otras tienen más posibilidades de lograr una buena performance y que
20
El sistema de conocimiento intra-cluster considera los flujos de conocimientos transferidos al interior
de los límites del cluster por empresas que operan como productoras de vino. La adquisición de
conocimiento extra-cluster incluye fuentes nacionales e internacionales constituidas por empresas,
universidades, asociaciones de negocios, proveedores y consultores.
28
29
existe relación entre la centralidad de grado en las redes de conocimiento y el
performance.
Giuliani (2006b) profundiza en el estudio de la importancia de los vínculos en el
performance a partir de una hipótesis que indica que las empresas caracterizadas con
una alta performance innovadora deberían ser las que establecen más fuertes vínculos
con otras empresas exitosas en el cluster. Esta hipótesis no fue validada, lo que indica
que no basta sólo la asociación con “los mejores del vecindario”, incluso cuando
únicamente se consideran los vínculos más fuertes. Las empresas pueden orientarse a
imitar a las mejores, pero esto puede no ser realmente significativo para su performance
o puede que la incidencia en un buen performance lleve tiempo para materializarse, o
puede que, simplemente, las mejores empresas pongan barreras a la imitación.
Capacidad de absorción de conocimiento
El acceso a nuevo conocimiento depende también de la capacidad de absorción de las
empresas, concebida como la capacidad de reconocer, asimilar y explotar el
conocimiento disponible desde fuera del cluster. Esta capacidad es medida considerando
el capital humano de las empresas y sus esfuerzos internos de experimentación
(Giuliani, 2003b). En relación al acceso a nuevo conocimiento desde empresas del
cluster, Giuliani (2003a) y Giuliani y Abell (2004) afirman que las empresas que
forman parte de grupos cohesivos que estructuran el centro de las redes de conocimiento
en el Cluster de Colchagua, además de tener fuertes bases de conocimiento según lo ya
comentado, tienen una capacidad de absorción de conocimiento considerablemente
mayor (0.58) que las que se encuentran en la periferia de la red (-0.45).
Una conclusión muy importante que se estableció es que la capacidad de
absorción de las empresas y la participación de su personal profesional en subgrupos
cohesivos y centrales de conocimiento son elementos interconectados que conforman la
estructura del sistema de conocimiento en los cluster. Estos grupos cohesivos son
denominados comunidades epistémicas, concebidas como redes semi-cerradas de
especialistas (preferentemente profesionales enólogos y agrónomos) en un área de
conocimiento y/o producción, que, en base a vínculos cara a cara, de co-presencia y colocalización y teniendo como base un status similar y un reconocimiento mutuo,
comparten información estratégica (recomendaciones, oportunidades de acceso a
recursos) y conocimiento (Giuliani, 2003b). Otra conclusión central es que las
29
30
comunidades epistémicas son conformadas por empresas con similares capacidades de
absorción de conocimiento.
Respecto a los flujos de conocimiento que provienen desde fuera del cluster,
Giuliani y Abell (2004) formulan y validan dos hipótesis que afirman que las empresas
con alta capacidad de absorción tienen más posibilidad de establecer vínculos con otras
empresas locales y que las empresas con diferentes niveles de capacidad de absorción
tienen diferentes posibilidades de establecer diferentes tipos de posiciones cognitivas al
interior del sistema de conocimiento de los cluster. La primera hipótesis es confirmada
al encontrar, a través del coeficiente Kendal tau_b, correlaciones entre la capacidad de
absorción y medidas de centralidad como la centralidad de grado, expresada como
vínculos de entrada (in-degree) y vínculos de salida (out-degree), y la centralidad de
intermediación. La segunda hipótesis también fue confirmada. Aquí, la posiciones
cognitivas al interior de la red de conocimiento fueron definidas según un ratio del nivel
de centralidad de grado (incluyendo los vínculos de entrada y de salida). De mayor a
menor ratio de centralidad las empresas fueron clasificadas como fuentes de
conocimiento, intercambiadores de conocimiento, receptores de conocimiento y
empresas desconectadas. Por medio del mismo coeficiente señalado se encontró,
primero, que existe una correlación entre la capacidad de absorción de las empresas y
las posiciones cognitivas que ocupan y, segundo, que la capacidad de absorción varía
considerablemente a través de diferentes posiciones cognitivas. Es destacable que la
mayor capacidad de absorción la presentan las empresas fuentes de conocimiento y la
menor capacidad las empresas desconectadas. En un sentido general, las empresas con
una capacidad de absorción muy baja tienen una alta distancia cognitiva (total distancia
en el caso de las empresas aisladas) con el resto de las empresas21. Puntualmente, esto
sirve para cuestionar la idea presente en la literatura de que la inclusión en círculos de
conocimiento se produce en función de la proximidad geográfica, la inscrustación social
(embeddedness) y los vínculos productivos. En el valle de Colchagua, algunas empresas
han producido vinos en el área por generaciones y han interactuado con otras empresas
locales con propósitos productivos, pero han sido excluidas de los círculos locales de
conocimiento porque no han sido capaces de decodificar el conocimiento que es
distribuido en estas redes (Giuliani, 2003b).
21
Esto es formulado explícitamente como una hipótesis que fue validada: “Las empresas con baja
capacidad de absorción tienden al aislamiento cognitivo y no se benefician de la proximidad con otras
empresas” (Giuliani, 2003b)
30
31
Es interesante indicar respecto a la centralidad de grado, específicamente en
relación a los vínculos de salida (out-degree), que se detectó que la capacidad de
absorción tiene influencia en la propensión de las empresas para transferir conocimiento
a otras empresas y de esta forma, se constituyen en una fuente de conocimiento
tecnológico al interior del cluster.
También la capacidad de absorción es fundamental para que las empresas
accedan a nuevo conocimiento a partir de fuentes externas al cluster. La tercera
hipótesis formulada por los investigadores mencionados señala que las empresas con
más alta capacidad de absorción tienen más posibilidad de vincularse con fuentes de
conocimiento extra-cluster. A través del coeficiente Kendal tau_b se demuestra que
existe correlación de un 0.45 entre apertura externa y capacidad de absorción, lo que
permite confirmar la hipótesis formulada.
Además, se estableció una relación entre la posición cognitiva en la red de
conocimiento intra cluster de las empresas y su grado de apertura a fuentes de
conocimiento extra-cluster. Desde esta relación se establecieron cinco tipos de roles
cognitivos: los gatekeepers (porteros o puerta de entrada)22 tecnológicos, los
intercambiadores
fuertes
de
conocimiento
(strong
mutual
exchangers),
los
intercambiadores débiles de conocimiento (weak mutual exchangers), las estrellas
externas (external stars) y las empresas desconectadas. El primer tipo de rol se
relaciona a empresas que tienen una posición central en la red en términos de
transmisión de conocimiento hacia otras firmas en el cluster y que además, están
fuertemente conectadas con fuentes externas de conocimiento que absorben y luego
distribuyen en el cluster23. El segundo corresponde a empresas centrales en la red de
conocimiento que tienen una posición equilibrada como fuente y receptora de
conocimiento al interior del cluster. El tercero integra a empresas que tienen
características similares a las anteriores, a excepción de un menor grado de conexión
con otras empresas del cluster. El cuarto incorpora a empresas que han establecido
fuertes vínculos con fuentes externas de conocimiento, particularmente con empresas
del rubro, con enólogos consultores y organismos del sistema nacional de innovación,
pero que tienen limitadas conexiones al interior de la red de conocimiento del cluster,
22
En teoría de redes los gatekeepers (porteros) son nodos que debido a su posición estratégica, controlan
el acceso a la red y a los recursos que distribuye. Particularmente, transmiten información y otros recursos
hacia su red social desde sus vínculos con otras redes sociales.
23
Este rol cognitivo es analizado en una hipótesis que fue validada: “Las empresas con alta capacidad de
absorción de conocimiento tienen más posibilidades de adquirir conocimiento extra-cluster y transferirlo
localmente a través de los gatekeepers tecnológicos” (Giuliani, 2003b).
31
32
relacionándose preferentemente con empresas que tienen la posición cognitiva de
receptores de conocimiento. Finalmente, las empresas solitarias no tienen vínculos
dentro y fuera del cluster.
Los tres primeros tipos de roles se conectan activamente al interior de la red de
conocimiento, contribuyen positivamente a los procesos de aprendizaje y constituyen el
centro de la capacidad de absorción del cluster a través de tres actividades
fundamentales: adquieren conocimiento desde fuera del cluster, generan nuevo
conocimiento desde la experimentación al anterior del cluster y contribuyen a la
difusión de conocimiento, también al interior del cluster. Respecto a este último punto
destacan los gatekeepers tecnológicos y los intercambiadores fuertes de conocimiento,
quienes dados los altos valores de sus vínculos de salida (out-degree), muestran su
relevancia en la transferencia de conocimiento hacia otras empresas. Son los
depositarios de las novedades técnicas al interior de las redes de conocimiento, lo que es
sabido por otras empresas que acuden a ellos en busca de consejos y sugerencias.
Especialmente importantes son los gatekeepers tecnológicos, que al conformar una
comunidad de conocimiento cohesiva, son generadores de un rico proceso de
aprendizaje en el valle de Colchagua (Giuliani, 2004).
En comparación con los gatekeepers tecnológicos, los intercambiadores fuertes
de conocimiento tienen menos vínculos de salida (es decir dirigidos hacia otras
empresas), por lo que constituyen una fuente de recursos menos relevante y además, sus
niveles de experimentación local son menores. Los intercambiadores débiles de
conocimiento, si bien presentan niveles similares de apertura y experimentación que los
anteriores, disponen de mucho menos conocimiento que mostrar, por lo que en
definitiva, resultan ser menos relevantes en la red al interior del cluster, lo que se refleja
en sus bajos índices de centralidad de out-degree.
Las empresas desconectadas y las estrellas externas son periféricas en la red
pero tienen características distintas. Las empresas desconectadas son deficientes en
todos los aspectos ya mencionados. Tienen una baja capacidad de absorción, bajos
niveles de experimentación, su nivel de centralidad intra-cluster en muy bajo o nulo y
no acceden a conocimiento desde fuera de la red de conocimiento del cluster. Las
estrellas externas, si bien son marginales en sus vínculos locales, tiene altos niveles de
capacidad de absorción entre las empresas del cluster y son los segundas en importancia
por su apertura externa después de los gatekeepers, lo que se expresa en su alto nivel de
experimentación realizado fuera del cluster y además, en los flujos de conocimientos
32
33
externos a los que acceden. Estos conocimientos son escasamente distribuidos en el
cluster, lo que se refleja por los bajos índices en sus vínculos de salida. Ello, a pesar de
que sus índices de vínculos de entrada son mayores, es decir reciben más vínculos,
sobre todo de gatekeepers, que los perciben como empresas avanzadas en el cluster,
aunque éstos no son reciprocados en su transferencias de conocimiento. En general, las
estrellas externas escasamente realizan aportes de conocimiento al interior de cluster.
En relación a la apertura externa de las empresas, cabe destacar que una de las
fuentes fundamentales de conocimiento proviene desde sus conexiones con instituciones
y organizaciones del sistema nacional de innovación. En base a datos disponibles del
valle de Colchagua, Giuliani (2003a) señala que las empresas en el cluster se vinculan
con instituciones de investigación y asociaciones de negocios desde las cuales han
recibido soporte técnico, entrenamiento y otros conocimientos técnicos24. Sin embargo,
en relación al grado de vinculación de las empresas cabe destacar dos cosas. Primero,
que las empresas se vinculan igualmente con las asociaciones de negocios que son Chile
VID A.G, la Asociación Viñas de Chile A.G. y la Corporación Chilena del Vino se
vinculan, pero se vinculan preferentemente con algunas instituciones de investigación
que son, en orden de importancia, el CEVIUC de la Pontificia Universidad Católica, el
Centro Tecnológico de la Vid y el Vino de la Universidad de Talca, el Servicio Agrícola
y Ganadero, la Facultad de Ciencias Agronómicas de la Universidad de Chile y la
Fundación Chile. En menor grado se conectan con el Instituto Nacional de Investigación
Agropecuaria y con INTECH Chile. Segundo, que no todas las empresas tienen el
mismo nivel de conexión con las organizaciones e instituciones del sistema nacional de
innovaciones: algunas se conectan con todas o con la mayoría de estas organizaciones,
otras estan débilmente vinculadas y otras no tienen ninguna ligazón y se encuentras
aisladas. Esto supone un acceso asimétrico a nuevos conocimientos que tiene
consecuencias para el aprendizaje e innovación de las empresas. De hecho Giuliani
propone una tipología de empresas en función de su conexión tanto con otras empresas
al interior del cluster (interconexión cognitiva) como con organizaciones e instituciones
del sistema nacional de innovación (apertura externa)25. Así, considerando de mayor a
24
Un 69% de las empresas indican tener vínculos de conocimiento con institutos de investigación y un
56% con asociaciones de negocios. Esto demuestra que el grado de apertura externa para el acceso de
conocimiento extra-cluster en el valle de Colchagua es alto. En comparación en Colline Pisane (Italia),
sólo un 28% se relaciona con institutos de investigación y un 3% con asociaciones de negocios (Giuliani,
2004).
25
Además de las conexiones internas y externas se considera como variables la capacidad de absorción de
conocimiento, el nivel promedio de performance, el grado de experimentación, grado de producción
33
34
menor grado sus vinculaciones, estas empresas son clasificadas como innovadoras,
imitadoras y laggards. Cabe destacar que las empresas innovadoras son aquellas que
son líderes en el proceso de renovación tecnológica en el país, al invertir en
investigación aplicada en forma conjunta con las organizaciones del sistema nacional de
innovación.
Finalmente, es interesante el hallazgo de que la capacidad de absorción de
conocimiento y el grado de conectividad en las redes de conocimiento (variables que,
como ya se indicó están asociadas) se relacionan a su vez con el perfomance de las
empresas (medido a partir de la dimensión de las empresas en términos de sus ingresos,
el precio por litro de vino vendido y porcentaje de la población en el total de la
producción). Giuliani (2003b) valida la hipótesis que postula que hay una relación entre
los patrones de aprendizaje de las empresas al interior del cluster y perfomance.
Identificó tres patrones de aprendizaje: Local “lagging behind” firms: con baja
capacidad de absorción, escasa interconexión y bajo performance; Local “lagging
venid” firms: con mejor capacidad de absorción e interconexión y con alto performance;
y los Outsiders (Foráneos): un patrón intermedio que muestra bajos niveles de
capacidad de absorción y grado de interconexión y un alto nivel de performance
(aunque un poco inferior al anterior). Concluye que la relación entre performance y
patrones de aprendizaje dinámica y mutuamente reforzadora. Las empresas integradas
en el primer patrón, al tener una baja capacidad de absorción tienden a estar aisladas y
tienen un bajo performance, por lo que necesitan de soportes institucionales para
mejorar su capacidad de absorción de conocimiento. En contraste, las que se encuentran
en el segundo patrón, son empresas con alta capacidad de absorción e integran y se
benefician de los subgrupos cohesivos de conocimiento (las comunidades epistémicas).
Además, están fuertemente conectadas con fuentes de conocimiento extra-cluster e
introducen nuevo conocimiento (sobre nuevas técnicas, productos, materiales y equipos)
al interior de los grupos cohesivos.
Como conclusión, en relación a la importancia de la capacidad de absorción,
Giuliani (2002) indica que es fundamental en los procesos de adquisición, difusión y
creación de conocimiento en los cluster.
basada en el conocimiento local y el grado en que la propiedad de la empresa corresponde a capitales
extranjeros.
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