971 resultados para Teoría de Redes
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La teoría de redes de Johanson y Mattson (1988) explica como las pequeñas empresas, también conocidas como PyMes, utilizan las redes de negocio para desarrollar sus procesos de internacionalización. Es así que a través de las redes pueden superar sus limitaciones de tamaño para encontrar cierto tipo de fluidez y dinamismo en su gestión, con el fin de aprovechar los beneficios de la internacionalización. A partir del desarrollo y fortalecimiento de las relaciones dentro de la red la organización puede posicionarse en una instancia competitiva cada vez más fuerte (Jarillo, 1988). Según Forsgren y Johanson (1992), para los gerentes es importante coordinar la interacción entre los diferentes actores de la red, ya que a través de estas su posición dentro de la red mejora y así mismo el flujo de recursos será mayor. El propósito de este trabajo es analizar el modelo de internacionalización según la teoría de redes, desde una perspectiva cultural, de e-Tech Simulation una PyME “Born to be global” norteamericana. Esta empresa ha minimizado su riesgo de internacionalización, a través del desarrollo de acuerdos entre los diferentes actores. Al mejorar su posición dentro de la red, es decir al fortalecer aún más los lazos existentes y crear nuevas relaciones, la empresa ha obtenido mayores beneficios de la misma y ha logrado ser aún más flexible con sus clientes. Es por esto que a partir de este análisis se planteó una serie de recomendaciones para mejorar los procesos de negociación dentro de la red, bajo un contexto cultural. De igual forma se evidencio la importancia del papel del emprendimiento del gerente en los procesos de internacionalización, así como su habilidad para mezclar los recursos obtenidos de diferentes mercados internacionales para satisfacer las necesidades de los clientes.
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Podemos definir la sociedad como un sistema complejo que emerge de la cooperación y coordinación de billones de individuos y centenares de países. En este sentido no vivimos en una isla sino que estamos integrados en redes sociales que influyen en nuestro comportamiento. En esta tesis doctoral, presentamos un modelo analítico y una serie de estudios empíricos en los que analizamos distintos procesos sociales dinámicos desde una perspectiva de la teoría de redes complejas. En primer lugar, introducimos un modelo para explorar el impacto que las redes sociales en las que vivimos inmersos tienen en la actividad económica que transcurre sobre ellas, y mas concretamente en hasta qué punto la estructura de estas redes puede limitar la meritocracia de una sociedad. Como concepto contrario a meritocracia, en esta tesis, introducimos el término topocracia. Definimos un sistema como topocrático cuando la influencia o el poder y los ingresos de los individuos vienen principalmente determinados por la posición que ocupan en la red. Nuestro modelo es perfectamente meritocrático para redes completamente conectadas (todos los nodos están enlazados con el resto de nodos). Sin embargo nuestro modelo predice una transición hacia la topocracia a medida que disminuye la densidad de la red, siendo las redes poco densascomo las de la sociedad- topocráticas. En este modelo, los individuos por un lado producen y venden contenidos, pero por otro lado también distribuyen los contenidos producidos por otros individuos mediando entre comprador y vendedor. La producción y distribución de contenidos definen dos medios por los que los individuos reciben ingresos. El primero de ellos es meritocrático, ya que los individuos ingresan de acuerdo a lo que producen. Por el contrario el segundo es topocrático, ya que los individuos son compensados de acuerdo al número de cadenas mas cortas de la red que pasan a través de ellos. En esta tesis resolvemos el modelo computacional y analíticamente. Los resultados indican que un sistema es meritocrático solamente si la conectividad media de los individuos es mayor que una raíz del número de individuos que hay en el sistema. Por tanto, a la luz de nuestros resultados la estructura de la red social puede representar una limitación para la meritocracia de una sociedad. En la segunda parte de esta tesis se presentan una serie de estudios empíricos en los que se analizan datos extraídos de la red social Twitter para caracterizar y modelar el comportamiento humano. En particular, nos centramos en analizar conversaciones políticas, como las que tienen lugar durante campañas electorales. Nuestros resultados indican que la atención colectiva está distribuida de una forma muy heterogénea, con una minoría de cuentas extremadamente influyente. Además, la capacidad de los individuos para diseminar información en Twitter está limitada por la estructura y la posición que ocupan en la red de seguidores. Por tanto, de acuerdo a nuestras observaciones las redes sociales de Internet no posibilitan que la mayoría sea escuchada por la mayoría. De hecho, nuestros resultados implican que Twitter es topocrático, ya que únicamente una minoría de cuentas ubicadas en posiciones privilegiadas en la red de seguidores consiguen que sus mensajes se expandan por toda la red social. En conversaciones políticas, esta minoría de cuentas influyentes se compone principalmente de políticos y medios de comunicación. Los políticos son los mas mencionados ya que la gente les dirige y se refiere a ellos en sus tweets. Mientras que los medios de comunicación son las fuentes desde las que la gente propaga información. En un mundo en el que los datos personales quedan registrados y son cada día mas abundantes y precisos, los resultados del modelo presentado en esta tesis pueden ser usados para fomentar medidas que promuevan la meritocracia. Además, los resultados de los estudios empíricos sobre Twitter que se presentan en la segunda parte de esta tesis son de vital importancia para entender la nueva "sociedad digital" que emerge. En concreto hemos presentado resultados relevantes que caracterizan el comportamiento humano en Internet y que pueden ser usados para crear futuros modelos. Abstract Society can be defined as a complex system that emerges from the cooperation and coordination of billions of individuals and hundreds of countries. Thus, we do not live in social vacuum and the social networks in which we are embedded inevitably shapes our behavior. Here, we present an analytical model and several empirical studies in which we analyze dynamical social systems through a network science perspective. First, we introduce a model to explore how the structure of the social networks underlying society can limit the meritocracy of the economies. Conversely to meritocracy, in this work we introduce the term topocracy. We say that a system is topocratic if the compensation and power available to an individual is determined primarily by her position in a network. Our model is perfectly meritocratic for fully connected networks but becomes topocratic for sparse networks-like the ones in society. In the model, individuals produce and sell content, but also distribute the content produced by others when they belong to the shortest path connecting a buyer and a seller. The production and distribution of content defines two channels of compensation: a meritocratic channel, where individuals are compensated for the content they produce, and a topocratic channel, where individual compensation is based on the number of shortest paths that go through them in the network. We solve the model analytically and show that the distribution of payoffs is meritocratic only if the average degree of the nodes is larger than a root of the total number of nodes. Hence, in the light of our model, the sparsity and structure of networks represents a fundamental constraint to the meritocracy of societies. Next, we present several empirical studies that use data gathered from Twitter to analyze online human behavioral patterns. In particular, we focus on political conversations such as electoral campaigns. We found that the collective attention is highly heterogeneously distributed, as there is a minority of extremely influential accounts. In fact, the ability of individuals to propagate messages or ideas through the platform is constrained by the structure of the follower network underlying the social media and the position they occupy on it. Hence, although people have argued that social media can allow more voices to be heard, our results suggest that Twitter is highly topocratic, as only the minority of well positioned users are widely heard. This minority of influential accounts belong mostly to politicians and traditional media. Politicians tend to be the most mentioned, while media are the sources of information from which people propagate messages. We also propose a methodology to study and measure the emergence of political polarization from social interactions. To this end, we first propose a model to estimate opinions in which a minority of influential individuals propagate their opinions through a social network. The result of the model is an opinion probability density function. Next, we propose an index to quantify the extent to which the resulting distribution is polarized. Finally, we illustrate our methodology by applying it to Twitter data. In a world where personal data is increasingly available, the results of the analytical model introduced in this work can be used to enhance meritocracy and promote policies that help to build more meritocratic societies. Moreover, the results obtained in the latter part, where we have analyzed Twitter, are key to understand the new data-driven society that is emerging. In particular, we have presented relevant information that can be used to benchmark future models for online communication systems or can be used as empirical rules characterizing our online behavior.
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El texto está dividido en tres capítulos. Se explicarán conceptos, teoría y modelos que intervendrán de manera directa en los capítulos posteriores. En el primer capítulo se abordarán los problemas lineales de redes. Se describe la teoría relativa a redes y con ello se desarrolla el método simplex para redes, una especialización del método simplex. Además se introducen los problemas de flujo de redes a costo mínimo. En el segundo capítulo se exponen los problemas de transporte y algún caso particular del mismo, para lo cual no será prácticamente necesario el desarrollo de nueva teoría, siendo válido todo lo expuesto en el capítulo previo. En el tercer capítulo se extiende el concepto de problemas de transporte, mediante modelos más completos que pretenden adecuarse algo más a los modelos de la vida real. A pesar de no ser problemas de transporte, están estrechamente relacionados con ellos y por lo tanto podrá ser explotada su estructura interna de problema de transporte. Por último, en los apéndices se encuentran los programas utilizados para resolver los problemas y los ejemplos del texto, se explica como resolver el problema de costo mínimo, de transporte o de transbordo computacionalmente y se realizan pruebas computacionales que demuestran la importancia de las propiedades de los problemas de redes.
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Esta monografía pretende revisar la incidencia de las redes sociales, tanto tradicionales como virtuales, en el proceso de construcción del movimiento "la Ola Verde" en las elecciones presidenciales de 2010. Este movimiento se constituyó en un fenómeno político y social efímero que en pocos meses logró competir contra maquinarias políticas ya consolidadas pero que no logró la victoria electoral anhelada. Este trabajo de grado está estructurado en tres secciones las cuales nacieron a partir de una caracterización de tres etapas que atravesó la Ola Verde, estos son: la génesis, el crecimiento y el declive del movimiento. De igual manera, la presente monografía analiza el rol de las emociones en las redes sociales tradicionales y en las redes sociales virtuales (Facebook y Twitter).
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El fenómeno del acoso escolar es uno de los problemas que más afecta al clima de convivencia de las aulas de la mayoría de los centros escolares. Actualmente es ya un tema muy investigado. Numerosos trabajos han descrito su incidencia y han valorado su gravedad. Sin embargo, el propio constructo .
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Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.
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Se propone un planteamiento teórico/conceptual para determinar si las relaciones interorganizativas e interpersonales de la netchain de las cooperativas agroalimentarias evolucionan hacia una learning netchain. Las propuestas del trabajo muestran que el mayor grado de asociacionismo y la mayor cooperación/colaboración vertical a lo largo de la cadena están positivamente relacionados con la posición horizontal de la empresa focal más cercana del consumidor final. Esto requiere una planificación y una resolución de problemas de manera conjunta, lo que está positivamente relacionado con el mayor flujo y diversidad de la información/conocimiento obtenido y diseminado a lo largo de la netchain. Al mismo tiempo se necesita desarrollar un contexto social en el que fluya la información/conocimiento y las nuevas ideas de manera informal y esto se logra con redes personales y, principalmente, profesionales y con redes internas y, principalmente, externas. Todo esto permitirá una mayor satisfacción de los socios de la cooperativa agroalimentaria y de sus distribuidores y una mayor intensidad en I+D, convirtiéndose la netchain de la cooperativa agroalimentaria, así, en una learning netchain.
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Ce rapport de recherche porte sur une étude s’intéressant au transfert des connaissances tacites chez les gestionnaires, c’est-à-dire le partage de ces connaissances et leur utilisation informelle, durant une situation de coordination dans un service municipal. La thèse est articulée autour des questions suivantes : Quelles sont les situations de coordination vécues par les gestionnaires municipaux? Quelles sont les sources de connaissances tacites partagées et utilisées? Quelles sont les relations de connaissances mobilisées de façon informelle lors du transfert des connaissances tacites? Quels sont les facteurs encourageant ou inhibant le transfert informel des connaissances tacites? À partir d’un modèle basé sur une approche situationnelle (Taylor, 1989 et 1991), nous avons revu la documentation touchant nos questions de recherche. Nous avons défini notamment la récursivité des connaissances et le réseau de connaissances, de même que présenté le modèle de la conversion des connaissances (Nonaka, 1994) et celui de l’actualisation de soi (St-Arnaud, 1996). Nous avons questionné 22 répondants à l’aide d’instruments de mesure qui combinent les techniques de l’incident critique, de l’entrevue cognitive et réflexive, le questionnement sur les réseaux organisationnels et l’observation participante. Tels des filets, ces instruments ont permis de traquer et d’obtenir des données d’une grande richesse sur les connaissances tacites et les comportements informels durant le transfert de connaissances en situation de coordination. Ces données ont été analysées selon une approche méthodologique essentiellement qualitative combinant l’analyse de contenu, la schématisation heuristique et l’analyse des réseaux sociaux. Nos résultats montrent que la complexité d’une situation de coordination conditionne le choix des mécanismes de coordination. De plus, les sources de connaissances sont, du point de vue individuel, le gestionnaire et ses artefacts, de même que son réseau personnel avec ses propres artefacts. Du point de vue collectif, ces sources sont réifiées dans le réseau de connaissances. Les connaissances clés d’une situation de coordination sont celles sur le réseau organisationnel, le contexte, les expériences en gestion et en situation complexe de coordination, la capacité de communiquer, de négocier, d’innover et celle d’attirer l’attention. Individuellement, les gestionnaires privilégient l’actualisation de soi, l’autoformation et la formation contextualisée et, collectivement, la coprésence dans l’action, le réseautage et l’accompagnement. Cette étude fournit un modèle valide du transfert contextualisé des connaissances qui est un cas de coordination complexe d’activités en gestion des connaissances. Ce transfert est concomitant à d’autres situations de coordination. La nature tacite des connaissances prévaut, de même que le mode informel, les médias personnels et les mécanismes d’ajustement mutuel. Les connaissances tacites sont principalement transférées au début des processus de gestion de projet et continuellement durant la rétroaction et le suivi des résultats. Quant aux connaissances explicites, les gestionnaires les utilisent principalement comme un symbole à la fin des processus de gestion de projet. Parmi les personnes et les groupes de personnes d’une situation de transfert contextualisé des connaissances, 10 % jouent des rôles clés, soit ceux d’experts et d’intermédiaires de personnes et d’artefacts. Les personnes en périphérie possèdent un potentiel de structuration, c’est-à-dire de connexité, pour assurer la continuité du réseau de connaissances organisationnel. Notre étude a élargi le modèle général de la complexité d’une situation (Bystrom, 1999; Choo, 2006; Taylor, 1986 et 1991), la théorie de la coordination (Malone et Crowston, 1994), le modèle de la conversion des connaissances (Nonaka, 1994), celui de l’actualisation de soi (St-Arnaud, 1996) et la théorie des réseaux de connaissances (Monge et Contractor, 2003). Notre modèle réaffirme la concomitance de ces modèles généraux selon une approche constructiviste (Giddens, 1987) où la dualité du structurel et la compétence des acteurs sont confirmées et enrichies.
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Esta investigación está orientada hacia la identificación de características de la internacionalización de la economía colombiana, específicamente en el sector de la construcción, los cuales han logrado otorgarle un especial dinamismo durante esta última década. En el desarrollo del documento se evalúan los modelos de internacionalización basados principalmente en tres temas fundamentales; el primero es la teoría económica, el segundo es la teoría como proceso, y por último la teoría de redes. Cada uno de estos modelos basados en su respectiva teoría, enseñan conceptos de cómo podrían las empresas implementar planes para entrar a otros mercados, empezando por países similares tanto en aspectos sociales, económicos, culturales, y políticos, logrando así de esta manera una posición aventajada frente a sus competidores. Al lograr este posicionamiento pueden empezar su expansión a países más lejanos puesto que ya han conocido y fortalecido sus ventajas competitivas, obteniendo una mayor experiencia de adaptación a nuevos mercados, con esto alcanzando captar mayores recursos económicos, de conocimiento y de otras índoles que ayudan a disminuir el riesgo de inversión que realizan las organizaciones en diferentes naciones.
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En el presente trabajo se hace un análisis empresarial comparado de las mejores prácticas en la internacionalización del sector cosméticos a través del método de casos de estudio, en el que se analizan tres compañías de diferentes países latinoamericanos, Natura de Brasil, Belcorp de Perú, y Laboratorio de cosméticos VOGUE como la cuota colombiana, se define y enmarca el sector cosméticos para darle un contexto al trabajo y seguido a esto se estudian las empresas escogidas teniendo en cuenta cual ha sido su proceso de internacionalización y cuál es su posición actual en el mundo, así como algunas cifras que reflejan su salud financiera actual. Lo anterior como cuerpo y base para el levantamiento del panorama competitivo en el cual se realiza la conocida T, adaptándola para lograr el objetivo principal del presente documento: la identificación de las mejores prácticas por medio de la comparación de casos empresariales. Así pues, del Panorama competitivo, se obtienen las principales variables a considerar por parte de las empresas a la hora de emprender el camino hacia la internacionalización, así como se extraerá la aplicación de las teorías en este sentido. Lo que a su vez arrojara cuales son las practicas más comunes para abarcar exitosamente los mercados internacionales. A lo largo del trabajo se ilustrará tanto la posición internacional de las compañías como la ruta emprendida por cada una de estas para llegar a posicionarse en dichos países. Así mismo se dispondrá de una tabla comparativa de la aplicación de las teorías, esto con el fin de darle más claridad al lector sobre los resultados obtenidos tras la aplicación de la herramienta –Panorama competitivo. Con lo anterior, y a manera de conclusión tras la comparación de métodos y estrategias de las 3 compañías estudiadas, se definirán las mejores prácticas del sector, que se enmarcan en gran medida por las tendencias del sector – hacia lo natural, por medio de canales de venta directa, como Modelo principal Uppsala y con cada día una mayor participación de la teoría de redes a la hora de iniciar el arduo pero necesario camino de la internacionalización.
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El presente trabajo se centra en el fenómeno de la internacionalización dentro del sector petrolero. Para esto, se escogió a tres empresas: Ecopetrol, por ser la empresa colombiana más grande; Petrobras, el mayor representante de Latinoamérica; y Exxon Mobil, un gigante del petróleo a nivel mundial. Estas empresas, que se encuentran en diferentes etapas dentro de su proceso de la internacionalización, muestran comportamientos estratégicos similares. Son precisamente estas similitudes las que permitieron proponer un modelo de internacionalización generalizado para las diferentes empresas que componen dicho sector económico. Para alcanzar dicho modelo, se recurrió a diferentes teorías de internacionalización desarrolladas por varias escuelas de negocios en el mundo, tales como el Modelo Ecléctico, el de Uppsala o la Teoría de Redes. Cabe destacar que dicho modelo propuesto es una aproximación teórica a la realidad empresarial de las compañías petroleras, usando como marco de referencia una muestra pequeña de este tipo de organizaciones. Dentro de este modelo, los altos matices de complejidad propios del fenómeno de la internacionalización se ven reducidos de manera considerable, como parte del ejercicio académico propuesto en el presente estudio.
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La liberalización colombiana es analizada, con frecuencia, con los coeficientes de apertura, este documento, en cambio, presenta un análisis complementario a través de algoritmos usados en la teoría de redes para caracterizar sistemas complejos. Esta nueva aproximación devela estructuras de la red mundial de comercio antes y después de la apertura, así como cambios en la posición colombiana.
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Los efectos ambientales, económicos, sociales y culturales generados por las Semillas Genéticamente Modificadas-SGM y su control por empresas transnacionales como Monsanto, han incentivado la acción colectiva liderada por ONGs, tanto internacionalmente como en Colombia. El objetivo principal es analizar cómo la ONG “Semillas” ha incidido en las políticas colombianas relacionadas con la introducción y uso de SGM durante el periodo 2002-2013. Se centra en la Teoría de Redes Transnacionales de Defensa expuesta por M. Keck y K. Sikkink (1998). Además, se analiza el papel de las ONGs ambientales y las corporaciones transnacionales. El argumento central es que al crear vínculos con actores nacionales e internacionales y vincularse con redes y campañas con impacto transnacional, “Semillas” ha posicionado la lucha en contra de las SGM y ha logrado presionar al Estado influyendo parcialmente en sus políticas y leyes, al igual que en su posición y discurso frente al uso de SGM.
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Doctoral program: Motor praxiology, physical education and sport training