Percepción de los indicadores de gestión de la empresa ELEOCCIDENTE

Para evaluar la percepción de los indicadores claves de gestión de la Gerencia de Comercialización de la empresa Eleoccidente-Zona Portuguesa por parte de los empleados, en el año 2006 se aplicó un cuestionario tipo Likert-5 de 36 ítems a una muestra aleatoria estratificada de 62 individuos pertenecientes a cada uno de los niveles administrativos que conforman la organización. Para analizar los resultados del cuestionario se discriminó a los trabajadores en grupos, en función de la jerarquía formal y, también, en función de las similitudes de sus perspectivas. En el primer caso, el personal fue clasificado atendiendo a su nivel administrativo mientras que en el segundo caso se aplicó un análisis cluster. Con base a los promedios de las puntuaciones se concluyó que no hubo diferencias importantes en la percepción de los indicadores de gestión en función de los grupos jerárquicos formales, pero cuando se conformaron grupos informales las diferencias estadísticas se hicieron evidentes en la mayoría de los indicadores.

Grupos estratégicos: su influencia en el desempeño y la eficiencia de la industria bancaria venezolana y su relación con la cobertura geográfica

Esta investigación se centra en determinar los grupos estratégicos (GE) de la industria bancaria venezolana y su influencia sobre el desempeño en el sector, así como su relación con la cobertura y la exclusión geográfica, durante el período 2008-2010. El test M de Box demostró que hubo inestabilidad financiera durante este lapso de tiempo, por ello se evaluó el comportamiento de los GE en cada año de estudio. La muestra se constituyó para el año 2008 por 58 entidades financieras, en el año 2009 por 52 entidades bancarias y para el período 2010 por sólo 39 instituciones. Antes de la aplicación del análisis cluster a las variables de alcance de la estrategia y recursos comprometidos, se realizó un análisis de componentes principales para determinar la relación entre estas variables y detectar valores atípicos; mientras que para distinguir las estrategias que caracterizaron a los grupos se siguió el procedimiento de uso común propuesto por Amel y Rhoades (1988), y se reforzó con la realización de las pruebas de contraste de medias o medianas ANOVA, Scheffé, Kruskal-Wallis y U de Mann-Whitney. Se empleó el paquete estadístico SPSS (versión 15.0) y el software de sistema de información geográfica Arcgis (versión 9.2) para lograr el objetivo propuesto. Los resultados indican que: 1) Al aplicar un procedimiento estadístico es posible detectar gradaciones en la implementación o evasión de las estrategias o del compromiso de recursos por parte de los GE, 2) En momentos de inestabilidad financiera los bancos cambian de estrategia y por tanto de GE, con el fin de obtener un buen desempeño, o al menos sobrevivir, 3) Sólo hubo evidencia parcial de la validez predictiva de los grupos estratégicos, 4) Al menos en Venezuela, los GE bancarios tienden a adoptar una estrategia de cobertura geográfica acorde con su estrategia financiera y, además que, los GE difieren en el nivel de Responsabilidad Social Empresarial en la lucha contra la exclusión financiera geográfica. ABSTRACT This research focuses on identifying strategic groups (SG) of the Venezuelan banking industry and its influence on the performance in the sector and its relationship with geographical coverage and exclusion, during the period 2008-2010. Box M test showed that there was financial instability during this period, so the behavior of SG in each year of study was evaluated. The sample was established for 2008 by 58 financial institutions, in 2009 by 52 banks and for the period 2010 to only 39 institutions. Before applying the cluster analysis variables scope of the strategy and committed resources, principal component analysis was performed to determine the relationship between these variables and outliers; while distinguishing strategies that characterized the group proposed by Amel and Rhoades (1988) commonly used procedure was followed and reinforced by the performance of tests contrast mean or median ANOVA, Scheffé, Kruskal-Wallis and Mann-Whitney. SPSS (version 15.0) and software Arcgis geographic information system (version 9.2) was used to achieve the objective. The results indicate that: 1) By applying a statistical procedure can detect gradations in implementation or avoidance strategies or resource commitment by SG, 2) In times of financial instability banks change their strategy and therefore SG, in order to get a good performance, or at least survive, 3) There was only partial evidence for the predictive validity of strategic groups, 4) At least in Venezuela, banking SG tend to adopt a strategy of geographical coverage according to their financial strategy and also that the SG differ in the level of corporate social responsibility in the fight against financial exclusion Geographic.

Genomic analyses of flowering transition and inflorescence development in grapevine = Análisis genómicos de la transición floral y del desarrollo de la inflorescencia en la vid

The general objective of this work is to analyze the regulatory processes underlying flowering transition and inflorescence and flower development in grapevine. Most of these crucial developmental events take place within buds growing during two seasons in two consecutive years. During the first season, the shoot apical meristem within the bud differentiates all the basic elements of the shoot including flowering transition in lateral primordia and development of inflorescence primordia. These events practically end with bud dormancy. The second season, buds resume shoot growth associated to flower formation and development. In grapevine, the lateral meristems can give rise either to tendril or inflorescence primordia that are homologous organs. With this purpose, we performed global transcriptome analyses along the bud annual cycle and during inflorescence and tendril development. In addition, we approach the genomic analysis of the MIKC type MADS-box gene family in grapevine to identify all its members and assign them putative biological functions. Regarding buds developmental cycle, the results indicate that the main factors explaining the global gene expression differences were the processes of bud dormancy and active growth as well as stress responses. Non dormant buds exhibited up-regulation in functional categories typical of actively proliferating and growing cells (photosynthesis, cell cycle regulation, chromatin assembly) whereas in dormant ones the main functional categories up-regulated were associated to stress response pathways together with transcripts related to starch catabolism. Major transcriptional changes during the dormancy period were associated to the para/endodormancy, endo/ecodormancy and ecodormancy/bud break transitions. Global transcriptional analyses along tendril and inflorescence development suggested that these two homologous organs share a common transcriptional program related to cell proliferation functions. Both structures showed a progressive decrease in the expression of categories such as cell-cycle, auxin metabolism/signaling, DNA metabolism, chromatin assembly and a cluster of five transcripts belonging to the GROWTH-REGULATING FACTOR (GRF) transcription factor family, that are known to control cell proliferation in other species and determine the size of lateral organs. However, they also showed organ specific transcriptional programs that can be related to their differential organ structure and function. Tendrils showed higher transcription of genes related to photosynthesis, hormone signaling and secondary metabolism than inflorescences, while inflorescences have higher transcriptional activity for genes encoding transcription factors (especially those belonging to the MADS-box gene family). Further analysis along inflorescence development evidenced the relevance of additional functions likely related to processes of flower development such as fatty acid and lipid metabolism, jasmonate signaling and oxylipin biosynthesis. The transcriptional analyses performed highlighted the relevance of several groups of transcriptional regulators in the developmental processes studied. The expression profiles along bud development revealed significant differences for some MADS-box subfamilies in relation to other plant species, like the members of the FLC and SVP subfamilies suggesting new roles for these groups in grapevine. In this way, it was found that VvFLC2 and VvAGL15.1 could participate, together with some members of the SPL-L family, in dormancy regulation, as was shown for some of them in other woody plants. Similarly, the expression patterns of the VvFLC1, VvFUL, VvSOC1.1 (together with VvFT, VvMFT1 and VFL) genes could indicate that they play a role in flowering transition in grapevine, in parallel to their roles in other plant systems. The expression levels of VFL, the grapevine LEAFY homolog, could be crucial to specify the development of inflorescence and flower meristems instead of tendril meristems. MADS-box genes VvAP3.1 and 2, VvPI, VvAG1 and 3, VvSEP1-4, as well as VvBS1 and 2 are likely associated with the events of flower meristems and flower organs differentiation, while VvAP1 and VvFUL-L (together with VvSOC1.1, VvAGL6.2) could be involved on tendril development given their expression patterns. In addition, the biological function ofVvAP1 and VvTFL1A was analyzed using a gene silencing approach in transgenic grapevine plants. Our preliminary results suggested a possible role for both genes in the initiation and differentiation of tendrils. Finally, the genomic analysis of the MADS-box gene family in grapevine revealed differential features regarding number and expression pattern of genes putatively involved in the flowering transition process as compared to those involved in the specification of flower and fruit organ identity. Altogether, the results obtained allow identifying putative candidate genes and pathways regulating grapevine reproductive developmental processes paving the way to future experiments demonstrating specific gene biological functions. RESUMEN El objetivo general de este trabajo es analizar los procesos regulatorios subyacentes a la inducción floral así como al desarrollo de la inflorescencia y la flor en la vid. La mayor parte de estos eventos cruciales tienen lugar en las yemas a lo largo de dos estaciones de crecimiento consecutivas. Durante la primera estación, el meristemo apical contenido en la yema diferencia los elementos básicos del pámpano, lo cual incluye la inducción de la floración en los meristemos laterales y el subsiguiente desarrollo de primordios de inflorescencia. Estos procesos prácticamente cesan con la entrada en dormición de la yema. En la segunda estación, se reanuda el crecimiento del pámpano acompañado por la formación y desarrollo de las flores. En la vid, los meristemos laterales pueden dar lugar a primordios de inflorescencia o de zarcillo que son considerados órganos homólogos. Con este objetivo llevamos a cabo un estudio a nivel del transcriptoma de la yema a lo largo de su ciclo anual, así como a lo largo del desarrollo de la inflorescencia y del zarcillo. Además realizamos un análisis genómico de la familia MADS de factores transcripcionales (concretamente aquellos del tipo MIKC) para identificar todos sus miembros y tratar de asignarles posibles funciones biológicas. En cuanto al ciclo de desarrollo de la yema, los resultados indican que los principales factores que explican las diferencias globales en la expresión génica fueron los procesos de dormición de la yema y el crecimiento activo junto con las respuestas a diversos tipos de estrés. Las yemas no durmientes mostraron un incremento en la expresión de genes contenidos en categorías funcionales típicas de células en proliferación y crecimiento activo (como fotosíntesis, regulación del ciclo celular, ensamblaje de cromatina), mientras que en las yemas durmientes, las principales categorías funcionales activadas estaban asociadas a respuestas a estrés, así como con el catabolismo de almidón. Los mayores cambios observados a nivel de transcriptoma en la yema coincidieron con las transiciones de para/endodormición, endo/ecodormición y ecodormición/brotación. Los análisis transcripcionales globales a lo largo del desarrollo del zarcillo y de la inflorescencia sugirieron que estos dos órganos homólogos comparten un programa transcripcional común, relacionado con funciones de proliferación celular. Ambas estructuras mostraron un descenso progresivo en la expresión de genes pertenecientes a categorías funcionales como regulación del ciclo celular, metabolismo/señalización por auxinas, metabolismo de ADN, ensamblaje de cromatina y un grupo de cinco tránscritos pertenecientes a la familia de factores transcripcionales GROWTH-REGULATING FACTOR (GRF), que han sido asociados con el control de la proliferación celular y en determinar el tamaño de los órganos laterales en otras especies. Sin embargo, también pusieron de manifiesto programas transcripcionales que podrían estar relacionados con la diferente estructura y función de dichos órganos. Los zarcillos mostraron mayor actividad transcripcional de genes relacionados con fotosíntesis, señalización hormonal y metabolismo secundario que las inflorescencias, mientras que éstas presentaron mayor actividad transcripcional de genes codificantes de factores de transcripción (especialmente los pertenecientes a la familia MADS-box). Análisis adicionales a lo largo del desarrollo de la inflorescencia evidenciaron la relevancia de otras funciones posiblemente relacionadas con el desarrollo floral, como el metabolismo de lípidos y ácidos grasos, la señalización mediada por jasmonato y la biosíntesis de oxilipinas. Los análisis transcripcionales llevados a cabo pusieron de manifiesto la relevancia de varios grupos de factores transcripcionales en los procesos estudiados. Los perfiles de expresión estudiados a lo largo del desarrollo de la yema mostraron diferencias significativas en algunas de las subfamilias de genes MADS con respecto a otras especies vegetales, como las observadas en los miembros de las subfamilias FLC y SVP, lo cual sugiere que podrían desempeñar nuevas funciones en la vid. En este sentido, se encontró que los genes VvFLC2 y VvAGL15.1 podrían participar, junto con algunos miembros de la familia SPL-L, en la regulación de la dormición. De un modo similar, los patrones de expresión de los genes VvFLC1, VvFUL, VvSOC1.1 (junto con VvFT, VvMFT1 y VFL) podría indicar que desempeñan un papel en la regulación de la inducción de la floración en la vid, como se ha observado en otros sistemas vegetales. Los niveles de expresión de VFL, el homólogo en vid del gen LEAFY de A. thaliana podrían ser cruciales para la especificación del desarrollo de meristemos de inflorescencia y flor en lugar de meristemos de zarcillo. Los genes VvAP3.1 y 2, VvPI, VvAG1 y 3, VvSEP1-4, así como VvBS1 y 2 parecen estar asociados con los eventos de diferenciación de meristemos y órganos florales, mientras que VvAP1 y VvFUL-L (junto con VvSOC1.1 y VvAGL6.2) podrían estar implicados en el desarrollo del zarcillo dados sus patrones de expresión. Adicionalmente, se analizó la función biológica de los genes VvAP1 y VvTFL1A por medio de una estrategia de silenciamiento génico. Los datos preliminares sugieren un posible papel para ambos genes en la iniciación y diferenciación de los zarcillos. Finalmente, el análisis genómico de la familia MADS en vid evidenció diferencias con respecto a otras especies vegetales en cuanto a número de miembros y patrón de expresión en genes supuestamente implicados en la inducción de la floración, en comparación con aquellos relacionados con la especificación de identidad de órganos florales y desarrollo del fruto. En conjunto, los resultados obtenidos han permitido identificar posibles rutas y genes candidatos a participar en la regulación de los procesos de desarrollo reproductivo de la vid, sentando las bases de futuros experimentos encaminados a conocer la funciones biológicas de genes específicos.

Análisis de los factores de adopción de comercio electrónico en segmentos de consumidores finales. Aplicación al caso español

El comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares. Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios. Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores. Además, por contar el comercio electrónico con unas características particulares que lo diferencian del comercio tradicional –especialmente por la falta de contacto físico entre el comprador y el producto– a las diferencias en la adopción para cada consumidor se le añaden las diferencias derivadas del tipo de producto adquirido, que si bien habían sido consideradas en el canal físico, en el comercio electrónico cobran especial relevancia. A la vista de todo ello, el presente trabajo pretende abordar el estudio de los factores determinantes de la intención de compra y la conducta real de compra en comercio electrónico por parte del consumidor final español, teniendo en cuenta el tipo de segmento al que pertenezca dicho comprador y el tipo de producto considerado. Para ello, el trabajo contiene ocho apartados entre los que se encuentran cuatro bloques teóricos y tres bloques empíricos, además de las conclusiones. Estos bloques dan lugar a los siguientes ocho capítulos por orden de aparición en el trabajo: introducción, situación del comercio electrónico, modelos de adopción de tecnología, segmentación en comercio electrónico, diseño previo del trabajo empírico, diseño de la investigación, análisis de los resultados y conclusiones. El capítulo introductorio justifica la relevancia de la investigación, además de fijar los objetivos, la metodología y las fases seguidas para el desarrollo del trabajo. La justificación se complementa con el segundo capítulo, que cuenta con dos elementos principales: en primer lugar se define el concepto de comercio electrónico y se hace una breve retrospectiva desde sus orígenes hasta la situación actual en un contexto global; en segundo lugar, el análisis estudia la evolución del comercio electrónico en España, mostrando su desarrollo y situación presente a partir de sus principales indicadores. Este apartado no sólo permite conocer el contexto de la investigación, sino que además permite contrastar la relevancia de la muestra utilizada en el presente estudio con el perfil español respecto al comercio electrónico. Los capítulos tercero –modelos de adopción de tecnologías– y cuarto –segmentación en comercio electrónico– sientan las bases teóricas necesarias para abordar el estudio. En el capítulo tres se hace una revisión general de la literatura de modelos de adopción de tecnología y, en particular, de los modelos de adopción empleados en el ámbito del comercio electrónico. El resultado de dicha revisión deriva en la construcción de un modelo adaptado basado en los modelos UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología) y UTAUT2, combinado con dos factores específicos de adopción del comercio electrónico: el riesgo percibido y la confianza percibida. Por su parte, en el capítulo cuatro se revisan las metodologías de segmentación de clientes y productos empleadas en la literatura. De dicha revisión se obtienen un amplio conjunto de variables de las que finalmente se escogen nueve variables de clasificación que se consideran adecuadas tanto por su adaptación al contexto del comercio electrónico como por su adecuación a las características de la muestra empleada para validar el modelo. Las nueve variables se agrupan en tres conjuntos: variables de tipo socio-demográfico –género, edad, nivel de estudios, nivel de ingresos, tamaño de la unidad familiar y estado civil–, de comportamiento de compra – experiencia de compra por Internet y frecuencia de compra por Internet– y de tipo psicográfico –motivaciones de compra por Internet. La segunda parte del capítulo cuatro se dedica a la revisión de los criterios empleados en la literatura para la clasificación de los productos en el contexto del comercio electrónico. De dicha revisión se obtienen quince grupos de variables que pueden tomar un total de treinta y cuatro valores, lo que deriva en un elevado número de combinaciones posibles. Sin embargo, pese a haber sido utilizados en el contexto del comercio electrónico, no en todos los casos se ha comprobado la influencia de dichas variables respecto a la intención de compra o la conducta real de compra por Internet; por este motivo, y con el objetivo de definir una clasificación robusta y abordable de tipos de productos, en el capitulo cinco se lleva a cabo una validación de las variables de clasificación de productos mediante un experimento previo con 207 muestras. Seleccionando sólo aquellas variables objetivas que no dependan de la interpretación personal del consumidores y que determinen grupos significativamente distintos respecto a la intención y conducta de compra de los consumidores, se obtiene un modelo de dos variables que combinadas dan lugar a cuatro tipos de productos: bien digital, bien no digital, servicio digital y servicio no digital. Definidos el modelo de adopción y los criterios de segmentación de consumidores y productos, en el sexto capítulo se desarrolla el modelo completo de investigación formado por un conjunto de hipótesis obtenidas de la revisión de la literatura de los capítulos anteriores, en las que se definen las hipótesis de investigación con respecto a las influencias esperadas de las variables de segmentación sobre las relaciones del modelo de adopción. Este modelo confiere a la investigación un carácter social y de tipo fundamentalmente exploratorio, en el que en muchos casos ni siquiera se han encontrado evidencias empíricas previas que permitan el enunciado de hipótesis sobre la influencia de determinadas variables de segmentación. El capítulo seis contiene además la descripción del instrumento de medida empleado en la investigación, conformado por un total de 125 preguntas y sus correspondientes escalas de medida, así como la descripción de la muestra representativa empleada en la validación del modelo, compuesta por un grupo de 817 personas españolas o residentes en España. El capítulo siete constituye el núcleo del análisis empírico del trabajo de investigación, que se compone de dos elementos fundamentales. Primeramente se describen las técnicas estadísticas aplicadas para el estudio de los datos que, dada la complejidad del análisis, se dividen en tres grupos fundamentales: Método de mínimos cuadrados parciales (PLS, Partial Least Squares): herramienta estadística de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo que se emplea en la determinación de las relaciones estructurales de los modelos propuestos. Análisis multigrupo: conjunto de técnicas que permiten comparar los resultados obtenidos con el método PLS entre dos o más grupos derivados del uso de una o más variables de segmentación. En este caso se emplean cinco métodos de comparación, lo que permite asimismo comparar los rendimientos de cada uno de los métodos. Determinación de segmentos no identificados a priori: en el caso de algunas de las variables de segmentación no existe un criterio de clasificación definido a priori, sino que se obtiene a partir de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación. En este caso se emplean dos técnicas fundamentales: análisis de componentes principales –dado el elevado número de variables empleadas para la clasificación– y análisis clúster –del que se combina una técnica jerárquica que calcula el número óptimo de segmentos, con una técnica por etapas que es más eficiente en la clasificación, pero exige conocer el número de clústeres a priori. La aplicación de dichas técnicas estadísticas sobre los modelos resultantes de considerar los distintos criterios de segmentación, tanto de clientes como de productos, da lugar al análisis de un total de 128 modelos de adopción de comercio electrónico y 65 comparaciones multigrupo, cuyos resultados y principales consideraciones son elaboradas a lo largo del capítulo. Para concluir, el capítulo ocho recoge las conclusiones del trabajo divididas en cuatro partes diferenciadas. En primer lugar se examina el grado de alcance de los objetivos planteados al inicio de la investigación; después se desarrollan las principales contribuciones que este trabajo aporta tanto desde el punto de vista metodológico, como desde los punto de vista teórico y práctico; en tercer lugar, se profundiza en las conclusiones derivadas del estudio empírico, que se clasifican según los criterios de segmentación empleados, y que combinan resultados confirmatorios y exploratorios; por último, el trabajo recopila las principales limitaciones de la investigación, tanto de carácter teórico como empírico, así como aquellos aspectos que no habiendo podido plantearse dentro del contexto de este estudio, o como consecuencia de los resultados alcanzados, se presentan como líneas futuras de investigación. ABSTRACT Favoured by an increase of Internet penetration rates across the globe, electronic commerce has experienced a rapid growth over the last few years. Nevertheless, adoption of electronic commerce has differed from one country to another. On one hand, it has been observed that countries leading e-commerce adoption have a large percentage of Internet users as well as of online purchasers; on the other hand, other markets, despite having a low percentage of Internet users, show a high percentage of online buyers. Halfway between those two ends of the spectrum, we find countries such as Spain which, despite having moderately high Internet penetration rates and similar socio-economic characteristics as some of the leading countries, have failed to turn Internet users into active online buyers. Several theoretical approaches have been taken in an attempt to define the factors that influence the use of electronic commerce systems by customers. One of the betterknown frameworks to characterize adoption factors is the acceptance modelling theory, which is derived from the information systems adoption in organizational environments. These models are based on individual perceptions on which factors determine purchase intention, as a mean to explain users’ actual purchasing behaviour. Even though research on electronic commerce adoption models has increased in terms of volume and scope over the last years, the majority of studies validate their hypothesis by using a single sample of consumers from which they obtain general conclusions. Nevertheless, since the birth of marketing, and more specifically from the second half of the 19th century, differences in consumer behaviour owing to demographic, sociologic and psychological characteristics have also been taken into account. And such differences are generally translated into different needs that can only be satisfied when sellers adapt their offer to their target market. Electronic commerce has a number of features that makes it different when compared to traditional commerce; the best example of this is the lack of physical contact between customers and products, and between customers and vendors. Other than that, some differences that depend on the type of product may also play an important role in electronic commerce. From all the above, the present research aims to address the study of the main factors influencing purchase intention and actual purchase behaviour in electronic commerce by Spanish end-consumers, taking into consideration both the customer group to which they belong and the type of product being purchased. In order to achieve this goal, this Thesis is structured in eight chapters: four theoretical sections, three empirical blocks and a final section summarizing the conclusions derived from the research. The chapters are arranged in sequence as follows: introduction, current state of electronic commerce, technology adoption models, electronic commerce segmentation, preliminary design of the empirical work, research design, data analysis and results, and conclusions. The introductory chapter offers a detailed justification of the relevance of this study in the context of e-commerce adoption research; it also sets out the objectives, methodology and research stages. The second chapter further expands and complements the introductory chapter, focusing on two elements: the concept of electronic commerce and its evolution from a general point of view, and the evolution of electronic commerce in Spain and main indicators of adoption. This section is intended to allow the reader to understand the research context, and also to serve as a basis to justify the relevance and representativeness of the sample used in this study. Chapters three (technology acceptance models) and four (segmentation in electronic commerce) set the theoretical foundations for the study. Chapter 3 presents a thorough literature review of technology adoption modelling, focusing on previous studies on electronic commerce acceptance. As a result of the literature review, the research framework is built upon a model based on UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) and its evolution, UTAUT2, including two specific electronic commerce adoption factors: perceived risk and perceived trust. Chapter 4 deals with client and product segmentation methodologies used by experts. From the literature review, a wide range of classification variables is studied, and a shortlist of nine classification variables has been selected for inclusion in the research. The criteria for variable selection were their adequacy to electronic commerce characteristics, as well as adequacy to the sample characteristics. The nine variables have been classified in three groups: socio-demographic (gender, age, education level, income, family size and relationship status), behavioural (experience in electronic commerce and frequency of purchase) and psychographic (online purchase motivations) variables. The second half of chapter 4 is devoted to a review of the product classification criteria in electronic commerce. The review has led to the identification of a final set of fifteen groups of variables, whose combination offered a total of thirty-four possible outputs. However, due to the lack of empirical evidence in the context of electronic commerce, further investigation on the validity of this set of product classifications was deemed necessary. For this reason, chapter 5 proposes an empirical study to test the different product classification variables with 207 samples. A selection of product classifications including only those variables that are objective, able to identify distinct groups and not dependent on consumers’ point of view, led to a final classification of products which consisted on two groups of variables for the final empirical study. The combination of these two groups gave rise to four types of products: digital and non-digital goods, and digital and non-digital services. Chapter six characterizes the research –social, exploratory research– and presents the final research model and research hypotheses. The exploratory nature of the research becomes patent in instances where no prior empirical evidence on the influence of certain segmentation variables was found. Chapter six also includes the description of the measurement instrument used in the research, consisting of a total of 125 questions –and the measurement scales associated to each of them– as well as the description of the sample used for model validation (consisting of 817 Spanish residents). Chapter 7 is the core of the empirical analysis performed to validate the research model, and it is divided into two separate parts: description of the statistical techniques used for data analysis, and actual data analysis and results. The first part is structured in three different blocks: Partial Least Squares Method (PLS): the multi-variable analysis is a statistical method used to determine structural relationships of models and their predictive validity; Multi-group analysis: a set of techniques that allow comparing the outcomes of PLS analysis between two or more groups, by using one or more segmentation variables. More specifically, five comparison methods were used, which additionally gives the opportunity to assess the efficiency of each method. Determination of a priori undefined segments: in some cases, classification criteria did not necessarily exist for some segmentation variables, such as customer motivations. In these cases, the application of statistical classification techniques is required. For this study, two main classification techniques were used sequentially: principal component factor analysis –in order to reduce the number of variables– and cluster analysis. The application of the statistical methods to the models derived from the inclusion of the various segmentation criteria –for both clients and products–, led to the analysis of 128 different electronic commerce adoption models and 65 multi group comparisons. Finally, chapter 8 summarizes the conclusions from the research, divided into four parts: first, an assessment of the degree of achievement of the different research objectives is offered; then, methodological, theoretical and practical implications of the research are drawn; this is followed by a discussion on the results from the empirical study –based on the segmentation criteria for the research–; fourth, and last, the main limitations of the research –both empirical and theoretical– as well as future avenues of research are detailed.

Clasificación de tráfico de Internet mediante análisis de datos

Poder clasificar de manera precisa la aplicación o programa del que provienen los flujos que conforman el tráfico de uso de Internet dentro de una red permite tanto a empresas como a organismos una útil herramienta de gestión de los recursos de sus redes, así como la posibilidad de establecer políticas de prohibición o priorización de tráfico específico. La proliferación de nuevas aplicaciones y de nuevas técnicas han dificultado el uso de valores conocidos (well-known) en puertos de aplicaciones proporcionados por la IANA (Internet Assigned Numbers Authority) para la detección de dichas aplicaciones. Las redes P2P (Peer to Peer), el uso de puertos no conocidos o aleatorios, y el enmascaramiento de tráfico de muchas aplicaciones en tráfico HTTP y HTTPS con el fin de atravesar firewalls y NATs (Network Address Translation), entre otros, crea la necesidad de nuevos métodos de detección de tráfico. El objetivo de este estudio es desarrollar una serie de prácticas que permitan realizar dicha tarea a través de técnicas que están más allá de la observación de puertos y otros valores conocidos. Existen una serie de metodologías como Deep Packet Inspection (DPI) que se basa en la búsqueda de firmas, signatures, en base a patrones creados por el contenido de los paquetes, incluido el payload, que caracterizan cada aplicación. Otras basadas en el aprendizaje automático de parámetros de los flujos, Machine Learning, que permite determinar mediante análisis estadísticos a qué aplicación pueden pertenecer dichos flujos y, por último, técnicas de carácter más heurístico basadas en la intuición o el conocimiento propio sobre tráfico de red. En concreto, se propone el uso de alguna de las técnicas anteriormente comentadas en conjunto con técnicas de minería de datos como son el Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) y Clustering de estadísticos extraídos de los flujos procedentes de ficheros de tráfico de red. Esto implicará la configuración de diversos parámetros que precisarán de un proceso iterativo de prueba y error que permita dar con una clasificación del tráfico fiable. El resultado ideal sería aquel en el que se pudiera identificar cada aplicación presente en el tráfico en un clúster distinto, o en clusters que agrupen grupos de aplicaciones de similar naturaleza. Para ello, se crearán capturas de tráfico dentro de un entorno controlado e identificando cada tráfico con su aplicación correspondiente, a continuación se extraerán los flujos de dichas capturas. Tras esto, parámetros determinados de los paquetes pertenecientes a dichos flujos serán obtenidos, como por ejemplo la fecha y hora de llagada o la longitud en octetos del paquete IP. Estos parámetros serán cargados en una base de datos MySQL y serán usados para obtener estadísticos que ayuden, en un siguiente paso, a realizar una clasificación de los flujos mediante minería de datos. Concretamente, se usarán las técnicas de PCA y clustering haciendo uso del software RapidMiner. Por último, los resultados obtenidos serán plasmados en una matriz de confusión que nos permitirá que sean valorados correctamente. ABSTRACT. Being able to classify the applications that generate the traffic flows in an Internet network allows companies and organisms to implement efficient resource management policies such as prohibition of specific applications or prioritization of certain application traffic, looking for an optimization of the available bandwidth. The proliferation of new applications and new technics in the last years has made it more difficult to use well-known values assigned by the IANA (Internet Assigned Numbers Authority), like UDP and TCP ports, to identify the traffic. Also, P2P networks and data encapsulation over HTTP and HTTPS traffic has increased the necessity to improve these traffic analysis technics. The aim of this project is to develop a number of techniques that make us able to classify the traffic with more than the simple observation of the well-known ports. There are some proposals that have been created to cover this necessity; Deep Packet Inspection (DPI) tries to find signatures in the packets reading the information contained in them, the payload, looking for patterns that can be used to characterize the applications to which that traffic belongs; Machine Learning procedures work with statistical analysis of the flows, trying to generate an automatic process that learns from those statistical parameters and calculate the likelihood of a flow pertaining to a certain application; Heuristic Techniques, finally, are based in the intuition or the knowledge of the researcher himself about the traffic being analyzed that can help him to characterize the traffic. Specifically, the use of some of the techniques previously mentioned in combination with data mining technics such as Principal Component Analysis (PCA) and Clustering (grouping) of the flows extracted from network traffic captures are proposed. An iterative process based in success and failure will be needed to configure these data mining techniques looking for a reliable traffic classification. The perfect result would be the one in which the traffic flows of each application is grouped correctly in each cluster or in clusters that contain group of applications of similar nature. To do this, network traffic captures will be created in a controlled environment in which every capture is classified and known to pertain to a specific application. Then, for each capture, all the flows will be extracted. These flows will be used to extract from them information such as date and arrival time or the IP length of the packets inside them. This information will be then loaded to a MySQL database where all the packets defining a flow will be classified and also, each flow will be assigned to its specific application. All the information obtained from the packets will be used to generate statistical parameters in order to describe each flow in the best possible way. After that, data mining techniques previously mentioned (PCA and Clustering) will be used on these parameters making use of the software RapidMiner. Finally, the results obtained from the data mining will be compared with the real classification of the flows that can be obtained from the database. A Confusion Matrix will be used for the comparison, letting us measure the veracity of the developed classification process.