Proximidad y gestión de la propiedad intelectual en redes de museos

Esta investigación busca determinar el estado de las redes museales en Colombia y sus estrategias de Gestión de la Propiedad Intelectual, a partir de los diferentes tipos de proximidad (geográfica y no geográfica). Para ello, se analizó el panorama internacional de los museos y los antecedentes rela...

Full description

Autores:
Lis-Gutiérrez, Jenny Paola
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/76398
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76398
http://bdigital.unal.edu.co/72744/
Palabra clave:
Proximidad
Propiedad intelectual
Redes de museos
Museo
Proximity
Intellectual property
Museums networks
Museums
machine learning
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Esta investigación busca determinar el estado de las redes museales en Colombia y sus estrategias de Gestión de la Propiedad Intelectual, a partir de los diferentes tipos de proximidad (geográfica y no geográfica). Para ello, se analizó el panorama internacional de los museos y los antecedentes relacionados con las entidades museales en Colombia. Se estructuró un marco teórico sobre la economía de la proximidad y la Gestión de la Propiedad Intelectual. Se emplearon diferentes herramientas tales como: representación de las interacciones mediante redes, la iconografía de las correlaciones, la minería de texto, análisis espacial (específicamente autocorrelación espacial y aglomeración espacial) y aprendizaje automático, aplicadas a la información recolectada para 9 redes de museos en Colombia, a partir de un instrumento que recabó información de 190 variables. Igualmente, se desarrolló un aplicativo para el autodiagnóstico y capacitación de las entidades museales, sobre el uso de la propiedad intelectual. Dentro de los principales hallazgos se encuentran que (i) la protección de la PI es independiente de los tipos de los 6 tipos de proximidad a la que se enfrentan los museos y las redes de museos; (ii) los mejores algoritmos de aprendizaje para predecir el comportamiento de las redes, considerando diferentes variables objetivo son el AdaBoost y el naive bayes; (iii) en el caso de las redes geográficas analizadas las relaciones más fuertes se dan con los expertos internacionales, el PFM, los medios de comunicación, colegios, alcaldías de los municipios donde se ubican los museos, entes judiciales y otras redes de museos; (iv) las redes de museos no cuentan con la cultura del registro de nuevas creaciones o signos distintivos; (v) no existe una presencia activa de los museos en la formulación de planes de desarrollo o políticas públicas; (vi) existe una ausencia de capacitación en temas relacionados con propiedad intelectual del personal que labora en los museos, y por ende desconocimiento del potencial asociado para la sostenibilidad; (viii) muchas de las redes afirmaron estar dispuestas a trabajar en el nuevo escenario de post-acuerdo, pero no contar aún con estrategias definidas. De forma adicional, se desarrolló un aplicativo para el autodiagnóstico por parte de las entidades museales, sobre el uso de la propiedad intelectual.