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...
- 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
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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. |
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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.Abstract: This research aims to determine the current state of museum networks in Colombia and their strategies for Intellectual Property Management, based on the different types of proximity (geographical and non-geographic). For this, we analyze the international panorama of museums and the background related to the museum entities in Colombia. We structure a theoretical framework on the economy of proximity and the Management of Intellectual Property. We use different tools such as: representation of interactions through networks, iconography of correlations, text mining, spatial analysis and machine learning, applied to the information collected for 9 networks of museums in Colombia, from an instrument which collected information on 190 variables. Likewise, an application was developed for the self-diagnosis and training of the museum entities, on the use of intellectual property. The main findings include that (i) the protection of IP is independent of the types of proximity to the network of museums; (ii) the best learning algorithms to predict the behavior of networks, for different target variables are the AdaBoost and the naive bayes; (iii) in the case of the geographic networks analyzed, the strongest relationships are with international experts, the PFM, the media, schools, mayorships of the municipalities where the museums are located, judicial entities and other museum networks; (iv) museum networks do not have the culture of registering new creations or distinctive signs; (v) there is no active presence of museums in the formulation of development plans or public policies; (vi) there is an absence of training on issues related to the intellectual property of the laboratory in museums, and the lack of knowledge of the potential associated with sustainability; (viii) many of the networks claimed to be willing to work in the new post-agreement scenario, but there are still no defined strategies.Doctoradoapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e IndustrialDepartamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial0 Generalidades / Computer science, information and general works06 Organizaciones generales y museología / Associations, organizations and museums3 Ciencias sociales / Social sciences33 Economía / Economics5 Ciencias naturales y matemáticas / Science6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering7 Las artes; Bellas artes y artes decorativas / Arts and recreation9 Geografía e Historia / History and geographyLis-Gutiérrez, Jenny Paola (2019) Proximidad y gestión de la propiedad intelectual en redes de museos. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.Proximidad y gestión de la propiedad intelectual en redes de museosTrabajo de grado - Doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TDProximidadPropiedad intelectualRedes de museosMuseoProximityIntellectual propertyMuseums networksMuseumsmachine learningORIGINALJennyLis.2019.pdfapplication/pdf15132454https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/76398/1/JennyLis.2019.pdfd11deb381f947ffd7470856256c05455MD51THUMBNAILJennyLis.2019.pdf.jpgJennyLis.2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3733https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/76398/2/JennyLis.2019.pdf.jpgb9b1cc601c1ae734f1db57166fec2a75MD52unal/76398oai:repositorio.unal.edu.co:unal/763982023-07-13 23:04:07.549Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |