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			<journal-id journal-id-type="publisher-id">REDC</journal-id>
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				<journal-title>Revista Espa&#x00F1;ola de Documentaci&#x00F3;n Cient&#x00ED;fica</journal-title>
				<abbrev-journal-title>Rev. Esp. Doc. Cient.</abbrev-journal-title>
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			<issn pub-type="ppub">0210-0614</issn>
			<issn pub-type="epub">1988-4621</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#x00ED;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">redc.2019.3.1596</article-id>
			<article-id pub-id-type="doi">10.3989/redc.2019.3.1596</article-id>
			
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				<subject>ESTUDIOS / RESEARCH STUDIES</subject>
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				<article-title>Evaluaci&#x00F3;n de la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n de las universidades espa&#x00F1;olas</article-title>
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				<trans-title>Assessment of knowledge transfer and innovation of Spanish universities</trans-title>
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				<alt-title alt-title-type="running-head">Evaluaci&#x00F3;n de la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n de las universidades espa&#x00F1;olas</alt-title>
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			<aff id="U1">Department of Geoinformatics Engineering, Namseoul University. Chungcheongnam, South Korea</aff>

			<author-notes>
				<corresp id="cor1">Correo-e: <email xlink:href="fombuena@nsu.ac.kr">fombuena@nsu.ac.kr</email>
					ORCID iD: <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://orcid.org/0000-0002-3598-4375">https://orcid.org/0000-0002-3598-4375</ext-link>
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			<pub-date pub-type="epub">
				<day>30</day>
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			<issue>3</issue>
		
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					<license-p>Este es un art&#x00ED;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#x00E9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#x00F3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract xml:lang="es">
			<title>RESUMEN</title>
			<p>La estrategia europea Horizon 2020 se centra en la transici&#x00F3;n hacia la sociedad del conocimiento. Con este objetivo, la Comisi&#x00F3;n Europea ha elegido a las universidades por su capacidad para conectar y colaborar con otros sectores, particularmente el empresarial. Si bien sus esfuerzos se han dirigido a crear sinergias entre los sectores implicados, se ha obviado su evaluaci&#x00F3;n. El estudio que se presenta utiliza metadatos de SCOPUS y de la Oficina Espa&#x00F1;ola de Patentes. Se pretende evaluar la transferencia de conocimiento desde la perspectiva de la universidad. Para ello, se emplean las colaboraciones de las universidades con otras universidades, con empresas y con instituciones gubernamentales. La evaluaci&#x00F3;n se hace conjuntamente a partir de la red que las universidades espa&#x00F1;olas generan en su conjunto. Los resultados obtenidos muestran el grado de conectividad de cada universidad, su grado de influencia y su conectividad con instituciones l&#x00ED;deres en innovaci&#x00F3;n y transferencia de conocimiento.</p>
			</abstract>
						
			<trans-abstract xml:lang="en">
			<title>ABSTRACT</title>
			<p>The European strategy Horizon 2020 focuses on the transition to the knowledge society. To that end, the European Commission put the universities at the centre due to their ability to connect and collaborate with other sectors, particularly the business sector. Although their efforts have been aimed at creating synergies among the sectors involved, their evaluation has been largely left aside. This study uses metadata from SCOPUS and from the Spanish Patent Office. Its aim is to assess the transfer of knowledge from the perspective of the university. For this, collaborations between universities, with companies, and with government institutions are used. The assessment is performed from the whole network generated by the Spanish universities. The results obtained show the degree of connectivity of each university, its degree of influence and its connectivity with leading institutions in terms of knowledge transfer and innovation.</p>
			</trans-abstract>
			
			
			<kwd-group xml:lang="es">
				<title>PALABRAS CLAVE</title> 
				<kwd>transferencia de conocimiento</kwd>
				<kwd>evaluaci&#x00F3;n de la innovaci&#x00F3;n</kwd>
				<kwd>rankings internacionales de universidades</kwd>
				<kwd>transferencia de tecnolog&#x00ED;a</kwd>
				<kwd>triple h&#x00E9;lice</kwd>
				<kwd>an&#x00E1;lisis de redes sociales</kwd>
				<kwd>evaluaci&#x00F3;n de la investigaci&#x00F3;n</kwd>
			</kwd-group>
						
			<kwd-group xml:lang="en"> 
				<title>KEYWORDS</title> 
				<kwd>knowledge transfer</kwd>
				<kwd>innovation assessment</kwd>
				<kwd>international university rankings</kwd>
				<kwd>technology transfer</kwd>
				<kwd>triple helix</kwd>
				<kwd>social network analysis</kwd>
				<kwd>research assessment</kwd>
			</kwd-group>
		
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	<body>

		<sec id="S1">
			<title>1. INTRODUCCI&#x00D3;N</title>

				<p>La estrategia europea Horizon 2020 (European Commission, <xref ref-type="bibr" rid="CIT11">2014</xref>), centrada en la revisi&#x00F3;n de pol&#x00ED;ticas e iniciativas para promover la transici&#x00F3;n hacia la sociedad del conocimiento, toma a las instituciones de educaci&#x00F3;n superior, es decir las universidades, como pieza fundamental para incentivar la innovaci&#x00F3;n. La Comisi&#x00F3;n Europea (European Commission, <xref ref-type="bibr" rid="CIT10">2011</xref>) se&#x00F1;ala que la educaci&#x00F3;n superior puede mejorar su contribuci&#x00F3;n mediante la creaci&#x00F3;n de enlaces entre la educaci&#x00F3;n, la investigaci&#x00F3;n y la empresa, que son los tres agentes del tri&#x00E1;ngulo del conocimiento. No obstante, el tri&#x00E1;ngulo del conocimiento se olvida del sector p&#x00FA;blico que, con sus pol&#x00ED;ticas, tiene la capacidad de promover, facilitar o impedir la transferencia del conocimiento que, como indican Bathelt y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT02">2004</xref>), es un proceso interactivo.</p>

				<p>Algunos autores (Daraio, <xref ref-type="bibr" rid="CIT09">2008</xref>; Rossi y Rossli, <xref ref-type="bibr" rid="CIT24">2015</xref>) consideran que el desarrollo de indicadores de transferencia de conocimiento est&#x00E1; poco investigado. En general, se utiliza un tipo de an&#x00E1;lisis fundamentalmente econ&#x00F3;mico que genera nuevos problemas. Por su parte, Nielsen (<xref ref-type="bibr" rid="CIT19">2015</xref>) indica que gran parte de la investigaci&#x00F3;n centrada en innovaci&#x00F3;n desde el sector acad&#x00E9;mico se centra en descubrir las sinergias que llevan a la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n y no tanto en su evaluaci&#x00F3;n.</p>

				<p>El modelo de la Triple-H&#x00E9;lice (Ranga y Etzkowitz, <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">2013</xref>) es precisamente un modelo de las sinergias que crean, transfieren y aplican el conocimiento, generando as&#x00ED;, innovaci&#x00F3;n. T&#x00ED;picamente, la universidad ya ha venido cumpliendo un rol principal en el tri&#x00E1;ngulo del conocimiento mediante la docencia (educaci&#x00F3;n), las publicaciones en revistas cient&#x00ED;ficas o monograf&#x00ED;as especializadas (investigaci&#x00F3;n) y la realizaci&#x00F3;n de proyectos en colaboraci&#x00F3;n con empresas privadas (empresa). En el modelo de la Triple-H&#x00E9;lice la generaci&#x00F3;n de innovaci&#x00F3;n requiere la colaboraci&#x00F3;n entre tres agentes de la sociedad. Este modelo considera como agentes esenciales la universidad, tradicionalmente responsable de la educaci&#x00F3;n y la investigaci&#x00F3;n, del tri&#x00E1;ngulo del conocimiento se mantiene la empresa y se a&#x00F1;ade el gobierno. De esta forma, el tri&#x00E1;ngulo del conocimiento (educaci&#x00F3;n, investigaci&#x00F3;n y empresa) se “transforma” en la Triple-H&#x00E9;lice (universidad, empresa y gobierno). En este modelo, la universidad reafirma su rol principal y es tratada, en la pr&#x00E1;ctica, como el agente social responsable de dinamizar y hacer efectivas las interacciones entre los agentes mencionados. Adem&#x00E1;s, se pueden a&#x00F1;adir un n&#x00FA;mero indeterminado de agentes, representativos de la sociedad civil, (Leydesdorff, <xref ref-type="bibr" rid="CIT15">2012</xref>) provenientes de varios sectores como el hospitalario o de las organizaciones no gubernamentales. De este modo se expande el modelo de la Triple-H&#x00E9;lice hacia la Quadruple-H&#x00E9;lice (universidad, empresa, gobierno y sociedad civil). Con el modelo de la Quadruple-H&#x00E9;lice se considera tambi&#x00E9;n a la universidad responsable de involucrar a la sociedad civil en el proceso de innovaci&#x00F3;n (Leydesdorff, <xref ref-type="bibr" rid="CIT15">2012</xref>). Por tanto, la existencia de conexiones entre los diversos agentes podr&#x00ED;a ser considerado como un indicador que favorece la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n.</p>

				<p>Por otra parte, actualmente los rankings de universidades han ganado mucha relevancia en el mundo acad&#x00E9;mico y a trav&#x00E9;s de los medios de comunicaci&#x00F3;n generalistas, en la sociedad en general. Esto ha llevado a que las universidades los utilicen en sus estrategias publicitarias pero tambi&#x00E9;n como apoyo a la toma de decisiones, en ocasiones muy relevantes, tales como la contrataci&#x00F3;n, promoci&#x00F3;n o despido de profesores, concesiones de financiaci&#x00F3;n, o la firma de acuerdos con otras instituciones de educaci&#x00F3;n superior (Brems y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT05">2013</xref>; Chou y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT07">2013</xref>; Choudhri y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT08">2015</xref>; Leydesdorff, <xref ref-type="bibr" rid="CIT16">2013</xref>; Liaw y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT17">2014</xref>). La importancia de los rankings es tal que incluso algunos investigadores crean modelos para estimar los resultados futuros (Chang, <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2018</xref>) o crean indicadores alternativos (Pandiella-Dominique y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT20">2018</xref>). No obstante, ninguno de los rankings internacionales m&#x00E1;s conocidos eval&#x00FA;a la transferencia de conocimiento. Incluso, en el pasado han sido criticados por ser relativamente simplistas y dif&#x00ED;cilmente reproducibles (Florian, <xref ref-type="bibr" rid="CIT12">2007</xref>). El <italic>U-multirank</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2015</xref>) es, probablemente, la excepci&#x00F3;n m&#x00E1;s destacada porque considera algunos aspectos de la transferencia de conocimiento aunque mantiene un enfoque muy econ&#x00F3;mico. A nivel espa&#x00F1;ol, el ranking de la Fundaci&#x00F3;n Conocimiento y Desarrollo (FCyD), ranking CYD, se asemeja al <italic>U-multirank</italic> y tambi&#x00E9;n emplea indicadores relativos a la transferencia de conocimiento.</p>

				<p>El estudio que se presenta en este art&#x00ED;culo parte del concepto de la Triple-H&#x00E9;lice, es decir de la necesidad de que los agentes sociales interact&#x00FA;en para que se produzca la transferencia de conocimiento y se genere innovaci&#x00F3;n. El objetivo principal es evaluar la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n. En particular, se eval&#x00FA;a la situaci&#x00F3;n de las universidades espa&#x00F1;olas pertenecientes a la Conferencia de Rectores de Universidades Espa&#x00F1;olas (CRUE) respecto a la red que generan, conjuntamente, mediante la interacci&#x00F3;n con otras instituciones, ya sean nacionales o internacionales. Adem&#x00E1;s, se comparan tambi&#x00E9;n los resultados del estudio con la clasificaci&#x00F3;n de las universidades espa&#x00F1;olas en los rankings internacionales m&#x00E1;s conocidos para, como objetivo secundario, observar si los indicadores empleados para evaluar la red tambi&#x00E9;n podr&#x00ED;an ser utilizados en los rankings de universidades.</p>
		</sec>

		<sec id="S2">
			<title>2. METODOLOG&#x00CD;A</title>

				<p>Los datos empleados para este estudio son los metadatos procedentes de los art&#x00ED;culos publicados en revistas cient&#x00ED;ficas y de las patentes otorgadas por la Oficina Espa&#x00F1;ola de Patentes y Marcas en el a&#x00F1;o 2015. El objetivo principal es evaluar la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n a partir de la red generada por estos metadatos.</p>

				<p>Los art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos se han seleccionado siguiendo dos condicionantes: a) que participen al menos dos autores y que al menos uno de los autores est&#x00E9; afiliado a una universidad espa&#x00F1;ola perteneciente a la CRUE y b) que la revista est&#x00E9; indexada en Scopus. Se ha elegido Scopus en vez de su competidora, la <italic>Web of Knowledge</italic> (WoK), porque la primera ofrece una visi&#x00F3;n m&#x00E1;s completa de la producci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica. Esto es debido a queυ la WoK es muy restrictiva, hasta el punto de no incluir revistas cient&#x00ED;ficas de reconocido prestigio (Liaw y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT17">2014</xref>).</p>

				<p>Respecto a las patentes, el &#x00FA;nico requisito es que haya dos solicitantes y al menos uno de los solicitantes est&#x00E9; afiliado a una universidad espa&#x00F1;ola. Aquellos art&#x00ED;culos y patentes en los que los autores, o solicitantes, pertenecen a la misma instituci&#x00F3;n o ninguna de las instituciones es una universidad espa&#x00F1;ola no han sido empleados para el an&#x00E1;lisis.</p>

				<p>La metodolog&#x00ED;a empleada en este estudio es el an&#x00E1;lisis de redes sociales. En concreto, el an&#x00E1;lisis se centra en el c&#x00F3;mputo de las centralidades de cada nodo en la red generada por las universidades espa&#x00F1;olas. La red se genera a partir de las afiliaciones de los autores de los art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos y de los solicitantes (o los solicitantes mismos) de patentes. De este modo, en un art&#x00ED;culo en el que aparecen dos autores de dos instituciones distintas se establece que existe una colaboraci&#x00F3;n entre ambas instituciones. Adem&#x00E1;s, se considera que la concesi&#x00F3;n de subvenciones y/o financiaci&#x00F3;n por parte de instituciones, tanto p&#x00FA;blicas como privadas, es tambi&#x00E9;n representativa de colaboraci&#x00F3;n. As&#x00ED;, se explicita la sinergia de los tres principales agentes necesarios para la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n (Ranga y Etzkowitz, <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">2013</xref>). Este proceso se hace de forma an&#x00E1;loga con las patentes pero integrando los datos con los obtenidos de los art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos. De esta forma, se obtiene una matriz sim&#x00E9;trica con ceros en la diagonal y cuyos valores representan la intensidad de la colaboraci&#x00F3;n entre cada par de instituciones. Con dicha matriz se genera una red en la que los nodos representan las instituciones y los ejes que conectan los nodos representan la colaboraci&#x00F3;n entre dichas instituciones.</p>

				<p>Una vez montada la red se han calculado las centralidades de los nodos, es decir, de las instituciones presentes en la red. En concreto, se han calculado la centralidad de grado, la intermediaci&#x00F3;n y la centralidad de vector propio. La centralidad de grado es el n&#x00FA;mero total de conexiones de un nodo respecto al m&#x00E1;ximo de conexiones que podr&#x00ED;a tener. Se puede emplear para representar cu&#x00E1;n popular es una instituci&#x00F3;n respecto al resto de instituciones presentes en la red. La intermediaci&#x00F3;n cuantifica el n&#x00FA;mero de veces que un nodo est&#x00E1; presente en el camino m&#x00E1;s corto entre dos nodos de la red. Esto significa que para calcularla es necesario obtener el camino m&#x00E1;s corto de todos los pares de nodos de la red. La intermediaci&#x00F3;n puede ser interpretada como la influencia de una instituci&#x00F3;n en la red. Cuantas m&#x00E1;s veces aparezca una instituci&#x00F3;n en el camino m&#x00E1;s corto, m&#x00E1;s pronto recibir&#x00E1; el conocimiento y m&#x00E1;s esencial ser&#x00E1; en su transmisi&#x00F3;n. La centralidad de vector propio es similar al algoritmo <italic>PageRank</italic> de Google de forma que los nodos conectados con nodos m&#x00E1;s importantes en la red obtienen una puntuaci&#x00F3;n mayor. La centralidad de vector propio puede ser empleada para representar la conexi&#x00F3;n con instituciones l&#x00ED;deres. Todo el proceso de filtrado y generaci&#x00F3;n de la red, as&#x00ED; como el posterior an&#x00E1;lisis, se han realizado con Python. Las expresiones I-IV muestran c&#x00F3;mo calcular las centralidades mencionadas.</p>
				
								<fig id="E1">
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/E1.jpg"/>
								</fig>
								
								<p>Centralidad de grado.</p>


				<p>En la expresi&#x00F3;n I, <italic>C<sub>D</sub>(n<sub>i</sub>)</italic> es la centralidad de grado, <italic>d(n<sub>i</sub>)</italic> es el n&#x00FA;mero de conexiones de un nodo y <italic>g</italic> es el n&#x00FA;mero de nodos presentes en la red (Freeman, <xref ref-type="bibr" rid="CIT13">1979</xref>).</p>
				
								
								<fig id="E2">
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/E2.jpg"/>
								</fig>
								
								<p>Expresi&#x00F3;n II. Intermediaci&#x00F3;n.</p>

				<p>Donde <italic>C<sub>B</sub>(υ)</italic> es la intermediaci&#x00F3;n, <italic>σ<sub>st</sub></italic> es el n&#x00FA;mero total de caminos m&#x00E1;s cortos del nodo <italic>s</italic> al nodo <italic>t</italic> y <italic>σ<sub>st</sub>(υ)</italic> es el n&#x00FA;mero de esos caminos que pasan por el nodo <italic>υ</italic> (Brandes, <xref ref-type="bibr" rid="CIT04">2001</xref>).</p>

				<p>La centralidad de vector propio para una red <italic>G</italic> con |V| vert&#x00ED;ces <italic>G:=(V,E)</italic> y una matriz adyacente <italic>A(av,t)</italic> puede ser definida como (Newman, <xref ref-type="bibr" rid="CIT18">n.d.</xref>):</p>

								<fig id="E3">
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/E3.jpg"/>
								</fig>

				<p>Expresi&#x00F3;n III. Centralidad del vector propio.</p>
				
				
				<p>Donde <italic>λ</italic> es una constante (<italic>eigenvalues</italic>). Se deduce, en notaci&#x00F3;n de vector la ecuaci&#x00F3;n del vector de valor propio:</p>

								<fig id="E4">
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/E4.jpg"/>
								</fig>
						
							<p>Expresi&#x00F3;n IV. Ecuaci&#x00F3;n de vector de valor propio.</p>
				
				<p>Los rankings internacionales de universidades tienen como objetivo servir de gu&#x00ED;a para los estudiantes, profesores e investigadores y para los gobiernos (Boulton, <xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2011</xref>; Stergiou y Lessenich, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2014</xref>;). Existen multitud de rankings pero los considerados m&#x00E1;s conocidos son el Times Higher Education <italic>World University Ranking</italic> (TWUR, <xref ref-type="bibr" rid="CIT26">2015</xref>), el <italic>Academic Ranking of World Universities</italic> (ARWU, <xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2015</xref>) tambi&#x00E9;n conocido como <italic>Shanghai Ranking</italic> y el <italic>QS University Ranking</italic> (<xref ref-type="bibr" rid="CIT22">2015</xref>). La metodolog&#x00ED;a de cada uno de los rankings se ha resumido en la <xref ref-type="table" rid="T1">tabla I</xref>.</p>
				
								<fig id="T1">
									<label>Tabla I</label>
									<caption>
										<title>Resumen de las metodolog&#x00ED;as de los Rankings Internacionales de Universidades</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T1.jpg"/>
								</fig>

				<p>Sin embargo, los rankings son muy criticados y parece haber un consenso generalizado en el mundo acad&#x00E9;mico (Stergiou y Lessenich, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2014</xref>) respecto a la falta de rigor y al peso excesivo de la investigaci&#x00F3;n en estos rankings. Uno de los aspectos principales que fundamenta el rechazo generalizado es el uso de un indicador compuesto (Boulton, <xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2011</xref>; Johnes, <xref ref-type="bibr" rid="CIT14">2018</xref>) que, seg&#x00FA;n los rankings, representa fidedignamente una amalgama de variables que eval&#x00FA;an la calidad y el rendimiento de las universidades. Esto lleva a interpretaciones simplistas que adem&#x00E1;s son difundidas mediante el altavoz de los medios de comunicaci&#x00F3;n generalistas. Tambi&#x00E9;n es cierto que las universidades mismas se hacen eco de los buenos resultados en los rankings y los utilizan como herramientas de marketing o los critican cuando no les favorecen. Por ejemplo, Patricia McGuire, presidenta de la Trinity University en Washington DC (Estados Unidos) lleg&#x00F3; a comentar que los rankings son el “equivalente al proceso de votaci&#x00F3;n de Operaci&#x00F3;n Triunfo” (Stergiou y Lessenich, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2014</xref>) y recomend&#x00F3; a sus colegas de profesi&#x00F3;n tirar los rankings a la basura. No obstante, la realidad es que los rankings han llegado para quedarse.</p>

				<p>Debido a las problem&#x00E1;ticas presentadas, se cre&#x00F3; un ranking alternativo, el <italic>U-multirank</italic>, que huye de clasificaciones absolutas y aspira a comparar &#x00FA;nicamente universidades de caracter&#x00ED;sticas similares. Adem&#x00E1;s, elimina el indicador compuesto en favor de una serie de indicadores agrupados en cinco temas. Precisamente, uno de los temas presentes es el de la transferencia de conocimiento. Los indicadores empelados para evaluar la transferencia de conocimiento en el <italic>U-multirank</italic> son: </p>

								
				<list list-type="bullet">
					<list-item>
						<p>Porcentaje de publicaciones cient&#x00ED;ficas en las que al menos un autor est&#x00E1; afiliado al sector privado.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Volumen de ingresos provenientes del sector privado.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>N&#x00FA;mero absoluto de patentes otorgadas.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>N&#x00FA;mero de patentes otorgadas relativo al tama&#x00F1;o de la universidad.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Patentes otorgadas conjuntamente con el sector privado.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>N&#x00FA;mero de empresas creadas en el seno de la universidad.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Porcentaje de publicaciones cient&#x00ED;ficas de la universidad citadas en patentes.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Porcentaje de ingresos provenientes de la formaci&#x00F3;n continua respecto del total de ingresos de la universidad.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>N&#x00FA;mero de empresas creadas por antiguos alumnos de la universidad. Valor relativo por cada 1000 alumnos.</p>
					</list-item>
				</list>
				
				
				
				<p>Asimismo, el ranking de la FCyD, el ranking CYD, tambi&#x00E9;n proporciona resultados relativos, resultantes de la comparaci&#x00F3;n entre universidades, en lugar de un ranking absoluto. En este caso, la secci&#x00F3;n de transferencia de conocimiento muestra, a trav&#x00E9;s de sus indicadores, un intento de medir la innovaci&#x00F3;n teniendo en cuenta la interacci&#x00F3;n entre varios agentes sociales, como en el modelo de la Triple H&#x00E9;lice. Concretamente, emplea los siguientes indicadores:</p>


				<list list-type="bullet">
					<list-item>
						<p>Fondos privados</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Publicaciones con empresas</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Patentes concedidas por profesor</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Patentes con empresas</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Ingresos por licencias</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Spin-offs</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Publicaciones citadas en patentes</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p>Ingresos de formaci&#x00F3;n continua</p>
					</list-item>
				</list>

				<p>Sin embargo, los indicadores empleados actualmente tanto por el <italic>U-multirank</italic> y el ranking CYD, la mayor&#x00ED;a de indicadores se centran en el volumen de patentes registradas y de publicaciones con el sector privado y en el volumen de ingresos. La excepci&#x00F3;n es el volumen de empresas (o Spin-offs) creadas. Por tanto, en ambos casos los indicadores parecen ajustarse mejor al tri&#x00E1;ngulo del conocimiento (educaci&#x00F3;n, investigaci&#x00F3;n, empresa) que al modelo de la Triple-H&#x00E9;lice (universidad, empresa, gobierno) o al de la Quadruple H&#x00E9;lice (universidad, empresa, gobierno, sociedad civil). Es por ello que, adem&#x00E1;s del an&#x00E1;lisis de la red de innovaci&#x00F3;n para la transferencia de conocimiento en Espa&#x00F1;a, en este estudio se comparan tambi&#x00E9;n los resultados de dicho an&#x00E1;lisis con la clasificaci&#x00F3;n de las universidades en los rankings internacionales. De este modo, se pretende explorar, como objetivo secundario, la potencialidad del uso del an&#x00E1;lisis de redes sociales para obtener indicadores representativos del modelo Triple H&#x00E9;lice que puedan ser empleados en rankings de universidades nacionales y/o internacionales.</p>
				
		</sec>
		
		<sec id="S3">
			<title>3. RESULTADOS</title>

				<p>Los datos recopilados (<xref ref-type="table" rid="T2">Tabla II</xref>) incluyen los metadatos de un total de 34.360 art&#x00ED;culos publicados en revistas cient&#x00ED;ficas indexadas en Scopus y de un total de 28.546 patentes otorgadas por la Oficina Espa&#x00F1;ola de Patentes y Marcas en el a&#x00F1;o 2015. La gran mayor&#x00ED;a de los art&#x00ED;culos indexados en Scopus son publicados por dos o m&#x00E1;s autores afiliados a instituciones distintas, concretamente, 34.275 de los 34.360 art&#x00ED;culos iniciales. Los art&#x00ED;culos con financiaci&#x00F3;n son &#x00FA;nicamente 1.527, es decir, un 4,4% del total. En la gran mayor&#x00ED;a de estos, en 1.525, participan dos o m&#x00E1;s autores de instituciones distintas.</p>
				
								<fig id="T2">
									<label>Tabla II</label>
									<caption>
										<title>Resumen de Datos Recopilados</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T2.jpg"/>
								</fig>

				<p>En aquellos art&#x00ED;culos en los que existe una colaboraci&#x00F3;n entre autores la media de autores es de 5,13 mientras que la mediana es de 4 autores por documento. La desviaci&#x00F3;n est&#x00E1;ndar presenta un valor de 13,53 y el coeficiente de variaci&#x00F3;n es 2,64. Estos valores se ven afectados por aquellos documentos con muchos autores, llegando al m&#x00E1;ximo de 511 autores para un &#x00FA;nico art&#x00ED;culo cient&#x00ED;fico. En este caso particular, la elevada desviaci&#x00F3;n est&#x00E1;ndar sugiere que la mediana es m&#x00E1;s representativa.</p>

				<p>De las 28.546 patentes otorgadas por la Oficina Espa&#x00F1;ola de Patentes y Marcas, &#x00FA;nicamente 772 patentes tienen solicitantes de dos o m&#x00E1;s instituciones distintas, es decir, un 2.7% del total de patentes otorgadas en el a&#x00F1;o 2015. Adem&#x00E1;s, las universidades de la CRUE aparecen expl&#x00ED;citamente como solicitantes en colaboraci&#x00F3;n con uno o m&#x00E1;s solicitantes en 243 patentes, es decir, un 0.85% del total de patentes otorgadas en Espa&#x00F1;a en el a&#x00F1;o 2015.</p>

				<p>En aquellas patentes en las que existe una colaboraci&#x00F3;n entre solicitantes de distintas instituciones la media de autores es de 2,28 mientras que la mediana es de 2 solicitantes por patente. La desviaci&#x00F3;n est&#x00E1;ndar presenta un valor de 0,86 y el coeficiente de variaci&#x00F3;n es de 0,35 con un m&#x00E1;ximo de 15 solicitantes por patente. Tomando &#x00FA;nicamente las patentes en las que participa alguna universidad CRUE la media de solicitantes por patente aumenta ligeramente hasta tomar un valor de 2,34 solicitantes por patente mientras que la mediana se mantiene en 2 solicitantes por patente. La desviaci&#x00F3;n est&#x00E1;ndar y el coeficiente de variaci&#x00F3;n disminuyen ligeramente tomando valores de 0,75 y 0,32 respectivamente con un m&#x00E1;ximo de 7 solicitantes por patente.</p>

				<p>La combinaci&#x00F3;n de todos los metadatos obtenidos (<xref ref-type="table" rid="T3">Tabla III</xref>) conectando las instituciones (nodos) con otras instituciones a trav&#x00E9;s de enlaces (ejes) seg&#x00FA;n las colaboraciones presentes en cada documento forma una red con 10.238 nodos y 869.728 ejes. El coeficiente de clustering cercano a 1 indica que la red est&#x00E1; muy interconectada. Esto tambi&#x00E9;n se percibe por los valores del camino m&#x00E1;s corto medio y del di&#x00E1;metro de la red, 2,75 y 7 respectivamente.</p>
				
								<fig id="T3">
									<label>Tabla III</label>
									<caption>
										<title>Caracter&#x00ED;sticas de la red</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T3.jpg"/>
								</fig>

				<p>La representaci&#x00F3;n gr&#x00E1;fica de la distribuci&#x00F3;n de colaboraciones (<xref ref-type="fig" rid="F1">Figura 1</xref>) muestra que la intensidad de las colaboraciones es, generalmente, baja. Es decir, cada par de instituciones colabora pocas veces. Sin embargo, existe una minor&#x00ED;a de pares de instituciones que tienen una colaboraci&#x00F3;n muy intensa con m&#x00E1;s de 100 colaboraciones en un &#x00FA;nico a&#x00F1;o. Es el caso, por ejemplo, de la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Valencia y la Universidad de Valencia.</p>
				
								<fig id="F1">
									<label>Figura 1</label>
									<caption>
										<title>Distribuci&#x00F3;n de la intensidad de las colaboraciones (seg&#x00FA;n el volumen de colaboraciones) entre pares de instituciones</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F1.jpg"/>
								</fig>

				<p>Los resultados del an&#x00E1;lisis de la red generada por las universidades agrupados por la comunidad aut&#x00F3;noma en la que se encuentra cada universidad se muestran num&#x00E9;ricamente en la <xref ref-type="table" rid="T4">tabla IV</xref>, y gr&#x00E1;ficamente, tomando como valor de referencia la centralidad de grado, en la <xref ref-type="fig" rid="F2">figura 2</xref>. En estos resultados se observa que hay diez universidades con una centralidad de grado mayor a 0.1 y, &#x00FA;nicamente, la Universidad Aut&#x00F3;noma de Barcelona, la Universidad de Barcelona, la Universidad Complutense de Madrid y la Universidad Aut&#x00F3;noma de Madrid tienen un grado de centralidad mayor a 0.16. Sin embargo, las universidades con mayor grado de centralidad no coinciden con las universidades con mayor intermediaci&#x00F3;n. En este caso, las universidades con mayor intermediaci&#x00F3;n son la Universidad Aut&#x00F3;noma de Barcelona, la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Valencia y la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Catalu&#x00F1;a, que son las &#x00FA;nicas que tienen valores mayores a 0.05. Los resultados obtenidos para la centralidad de vector propio no coinciden con la centralidad de grado ni con la intermediaci&#x00F3;n. Las &#x00FA;nicas universidades que sobrepasan el valor 0.05 en centralidad de vector propio son la Universidad de Valencia, que es la que tiene el valor m&#x00E1;s alto, seguida muy de cerca por la Universidad de Barcelona.</p>
				
								<fig id="T4">
									<label>Tabla IV</label>
									<caption>
										<title>Resultados del an&#x00E1;lisis de la red de las universidades espa&#x00F1;olas en 2015</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T4.jpg"/>
								</fig>
								
								<fig id="F2">
									<label>Figura 2</label>
									<caption>
										<title>Resultados del an&#x00E1;lisis de la red de las universidades espa&#x00F1;olas en 2015 tomando como referencia la centralidad de grado</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F2.jpg"/>
								</fig>

				<p>La comparaci&#x00F3;n gr&#x00E1;fica de los resultados en conjunto muestra varias universidades con picos invertidos en intermediaci&#x00F3;n y centralidad de vector propio, aunque la dimensi&#x00F3;n de los picos var&#x00ED;a en cada caso espec&#x00ED;fico. Hay un primer grupo de universidades formado por la Universidad de Barcelona, la Universidad de Valencia, la Universidad de Extremadura y la Universidad de Cantabria que tienen valores de centralidad de vector propio mucho m&#x00E1;s altos que los valores de intermediaci&#x00F3;n. Es decir, est&#x00E1;n muy bien conectadas a instituciones influyentes, pero dichas universidades no son necesariamente influyentes en la red. Tambi&#x00E9;n existe otro grupo m&#x00E1;s extenso en la situaci&#x00F3;n opuesta, con altos valores de intermediaci&#x00F3;n respecto a sus valores de centralidad de vector propio. Este segundo grupo est&#x00E1; formado por la Universidad Aut&#x00F3;noma de Barcelona, la Universidad Complutense de Madrid, la Universidad Aut&#x00F3;noma de Madrid, la Universidad Pompeu Fabra, la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Valencia, la Universidad de Catalunya y la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Madrid. En este caso, estas universidades son m&#x00E1;s influyentes de lo que cabr&#x00ED;a esperar observando &#x00FA;nicamente la importancia en la red de las instituciones con las que colaboran.</p>

				<p>El ranking que se obtendr&#x00ED;a de la evaluaci&#x00F3;n de las universidades mediante las centralidades de la red espa&#x00F1;ola de transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n que generan las universidades en su conjunto var&#x00ED;a seg&#x00FA;n el tipo de centralidad que se elija: centralidad de grado, intermediaci&#x00F3;n o centralidad de vector propio. Adem&#x00E1;s, la comparaci&#x00F3;n de estos hipot&#x00E9;ticos rankings con los rankings internacionales de universidades m&#x00E1;s conocidos (Tablas <xref ref-type="table" rid="T5">V</xref>, <xref ref-type="table" rid="T6">VI</xref> y <xref ref-type="table" rid="T7">VII</xref>) muestra que se producen ciertas variaciones que pueden ser &#x00FA;tiles para mejorar la evaluaci&#x00F3;n de la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n de las universidades.</p>

				<p>En el caso de tomar la centralidad de grado como referencia (<xref ref-type="table" rid="T5">Tabla V</xref>), las universidades que aparecen en las mejores posiciones de los rankings internacionales mantendr&#x00ED;an posiciones similares con variaciones muy peque&#x00F1;as.</p>
				
								<fig id="T5">
									<label>Tabla V</label>
									<caption>
										<title>Ranking por centralidad de grado versus rankings internacionales</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T5.jpg"/>
								</fig>

				<p>No es el caso de la intermediaci&#x00F3;n (<xref ref-type="table" rid="T6">Tabla VI</xref>). Tomando la intermediaci&#x00F3;n como referencia las universidades sufren un cambio de posici&#x00F3;n muy marcado. En este segundo caso, la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Valencia y la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Catalunya suben a las posiciones 2 y 3 del ranking desde las posiciones 9 y 7 respectivamente. As&#x00ED; mismo, la Universidad de Granada sube cinco posiciones. Estas mejoras se producen en detrimento de universidades tales como la Universidad de Barcelona que baja hasta la posici&#x00F3;n 8 desde la primera posici&#x00F3;n en los rankings QS y AWRU, o la Universidad Pompeu Fabra que baja a la s&#x00E9;ptima posici&#x00F3;n en el ranking de intermediaci&#x00F3;n desde la primera posici&#x00F3;n en el TWRU.</p>

								<fig id="T6">
									<label>Tabla VI</label>
									<caption>
										<title>Ranking por intermediaci&#x00F3;n versus rankings internacionales</title>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T6.jpg"/>
								</fig>
				
				<p>En el caso del ranking por centralidad de vector propio (<xref ref-type="table" rid="T7">Tabla VII</xref>) tambi&#x00E9;n se producen algunos cambios aunque, por lo general, menos pronunciados. El cambio m&#x00E1;s significativo en este caso es la subida a la primera posici&#x00F3;n de la Universidad de Valencia desde la quinta posici&#x00F3;n el ranking TWRU pero que en el QS ostenta la posici&#x00F3;n 14. Tambi&#x00E9;n cabe destacar que la Universidad de Barcelona mantiene la misma posici&#x00F3;n que en el TWRU y &#x00FA;nicamente baja una plaza seg&#x00FA;n el QS y el AWRU.</p>
				
								<fig id="T7">
									<label>Tabla VII</label>
									<caption>
										<title>Ranking por centralidad de vector propio versus rankings internacionales</title>
											<p>Elaboraci&#x00F3;n propia.</p>
									</caption>
									<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T7.jpg"/>
								</fig>
		</sec>

		<sec id="S4">
			<title>4. DISCUSI&#x00D3;N</title>

				<p>El conjunto de datos obtenidos de Scopus y de la Oficina Espa&#x00F1;ola de Patentes y Marcas (<xref ref-type="table" rid="T2">tabla II</xref>) indica que &#x00FA;nicamente un peque&#x00F1;o porcentaje del conjunto de la producci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica y de la creaci&#x00F3;n de patentes recibe financiaci&#x00F3;n, ya sea p&#x00FA;blica o privada. Este es uno de los campos que aparece en muchos rankings de universidades. Adem&#x00E1;s, la mayor&#x00ED;a de las patentes son otorgadas a solicitantes individuales, generalmente empresas, aunque tengan varios autores. Sin embargo, tanto el volumen de financiaci&#x00F3;n, para investigaci&#x00F3;n o para patentes, como el n&#x00FA;mero de patentes creadas son indicadores habituales para evaluar la transferencia de conocimiento y la innovaci&#x00F3;n. Es el caso, por ejemplo, del <italic>U-multirank</italic> o el ranking CYD. No obstante, empleando dichos indicadores, las sinergias de la innovaci&#x00F3;n quedan fuera de toda evaluaci&#x00F3;n pues no se incluye la participaci&#x00F3;n del gobierno, que, con sus pol&#x00ED;ticas y partidas de financiaci&#x00F3;n, puede influir sustancialmente (Pietrucha, <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">2018</xref>) en la transferencia de conocimiento. Por tanto, el resumen de los datos iniciales es, en s&#x00ED; mismo, una justificaci&#x00F3;n suficiente para investigar otros m&#x00E9;todos alternativos o, como m&#x00ED;nimo, complementarios a los ya existentes.</p>

				<p>La comparaci&#x00F3;n de los rankings internacionales de universidades con rankings hipot&#x00E9;ticos seg&#x00FA;n las centralidades de las universidades muestra divergencias muy significativas en el caso de la intermediaci&#x00F3;n y algo menos significativas, pero merecedoras de atenci&#x00F3;n, en el caso de la centralidad de vector propio. Estos valores podr&#x00ED;an ser interpretados como el nivel de influencia de una universidad y su nivel de conectividad con instituciones l&#x00ED;deres. Particularmente, el indicador de influencia es significativo pues a mayor influencia mayor volumen de conocimiento y a m&#x00E1;s velocidad pasa a trav&#x00E9;s de una determinada universidad, convirti&#x00E9;ndola as&#x00ED; en un elemento esencial de la red de innovaci&#x00F3;n. No obstante, la conectividad con instituciones l&#x00ED;deres tambi&#x00E9;n es importante, pero lo es m&#x00E1;s para aquellas instituciones con menor influencia.</p>

				<p>Los resultados muestran que la Universidad Aut&#x00F3;noma de Barcelona es la que est&#x00E1; mejor situada en la red de innovaci&#x00F3;n espa&#x00F1;ola y es, adem&#x00E1;s, la m&#x00E1;s influyente mientras que la Universidad de Valencia es la que mejores contactos tiene con instituciones l&#x00ED;deres a nivel tanto nacional como internacional. Cabe destacar que la Universidad Polit&#x00E9;cnica de Valencia se sit&#x00FA;a muy cerca de la Universidad Aut&#x00F3;noma de Barcelona. La diferencia ocurre &#x00FA;nicamente en el quinto decimal, por lo que se podr&#x00ED;a decir que ambas ostentan el mismo nivel de influencia. Esto significa que la informaci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica se transmite m&#x00E1;s r&#x00E1;pido a trav&#x00E9;s de estas dos universidades. No obstante, La Universidad Polit&#x00E9;cnica de Catalunya y la Universidad Complutense de Madrid tambi&#x00E9;n presentan altos niveles de influencia.</p>

				<p>Los resultados de este estudio proveen de informaci&#x00F3;n con mucho valor a&#x00F1;adido tanto a las universidades como a las empresas e instituciones gubernamentales. Las universidades pueden mejorar la toma de decisiones y priorizar ciertos aspectos sobre otros. Por ejemplo, universidades con poca influencia pueden intentar mejorarla colaborando con instituciones l&#x00ED;deres. Las empresas, pueden decidir asociarse con aquellas universidades con mayor centralidad de grado para que su producto llegue al mayor n&#x00FA;mero de clientes posibles o pueden elegir asociarse con una universidad muy influyente para beneficiarse de la mayor velocidad de transferencia de conocimiento. En el caso de las instituciones gubernamentales, la informaci&#x00F3;n obtenida a partir de un estudio de este tipo puede ser muy &#x00FA;til para financiar a las universidades seg&#x00FA;n los objetivos de mejora de las distintas centralidades e incluso para evaluarlas de forma relativa a su situaci&#x00F3;n particular dentro de la red generada por el conjunto de universidades.</p>

				<p>Por &#x00FA;ltimo, cabe destacar que los datos disponibles libremente son limitados. Un ciudadano, a d&#x00ED;a de hoy, no tiene acceso a los detalles de los acuerdos de las universidades p&#x00FA;blicas con otras universidades, sean espa&#x00F1;olas o no, con institutos de investigaci&#x00F3;n o con empresas pues son considerados datos estrat&#x00E9;gicos. En su lugar, las universidades presentan datos absolutos tales como el n&#x00FA;mero total de acuerdos. Esto dificulta que se mejore el nivel de detalle de este tipo de an&#x00E1;lisis.</p>
		</sec>

		<sec id="S5">
			<title>5. CONCLUSIONES</title>

				<p>En este estudio se ha evaluado la transferencia de conocimiento a partir de la red generada por la colaboraci&#x00F3;n entre universidades, empresas y gobierno presente en art&#x00ED;culos cient&#x00ED;ficos y patentes.</p>

				<p>A trav&#x00E9;s de un an&#x00E1;lisis de redes se ha obtenido el grado de conectividad de cada universidad espa&#x00F1;ola perteneciente a la CRUE, su grado de influencia y su grado de conectividad con instituciones l&#x00ED;deres en innovaci&#x00F3;n y transferencia de conocimiento. Adem&#x00E1;s, se comparan los resultados obtenidos con los rankings internacionales para observar si el grado de conectividad o influencia de una universidad determinada se corresponde con su posici&#x00F3;n en los rankings internacionales.</p>

				<p>La conclusi&#x00F3;n m&#x00E1;s significativa de este estudio es que el m&#x00E9;todo empleado podr&#x00ED;a mejorar sustancialmente la evaluaci&#x00F3;n de la transferencia de conocimiento e innovaci&#x00F3;n de las universidades tanto para la toma de decisiones como para la generaci&#x00F3;n de indicadores destinados a la evaluaci&#x00F3;n de las universidades y la creaci&#x00F3;n de rankings nacionales y/o internacionales. Concretamente, se propone que las centralidades de grado, de intermediaci&#x00F3;n y de vector propio de las universidades, en la red que generan, se a&#x00F1;adan como indicadores a la secci&#x00F3;n de evaluaci&#x00F3;n de la transferencia de conocimiento del <italic>U-multirank</italic> y el ranking CYD. De este modo, se reflejar&#x00ED;a la evaluaci&#x00F3;n de las sinergias de la innovaci&#x00F3;n (modelo Triple-H&#x00E9;lice) de forma m&#x00E1;s expl&#x00ED;cita sin que ello alterase la naturaleza del ranking y simult&#x00E1;neamente incrementando sustancialmente su valor a&#x00F1;adido. Otros rankings podr&#x00ED;an tambi&#x00E9;n emplear este tipo de an&#x00E1;lisis para ir m&#x00E1;s all&#x00E1; del n&#x00FA;mero de citas, el n&#x00FA;mero de patentes, o el volumen de financiaci&#x00F3;n que no dejan de ser indicadores relativamente simplistas.</p>

				<p>Como se comenta en la secci&#x00F3;n de discusi&#x00F3;n, las universidades, empresas e instituciones gubernamentales tambi&#x00E9;n son potencialmente beneficiarias de este tipo de an&#x00E1;lisis. No obstante, es imperativo que los datos que poseen las universidades sean libremente accesibles para poder incluir m&#x00E1;s variables de colaboraci&#x00F3;n en estudios futuros y que, de este modo, los resultados se ajusten mejor a la realidad.</p>
							
		</sec>
	</body>
	
	<back>
	
		<ack>
			<title>AGRADECIMIENTOS</title>
				<p>Este trabajo ha sido financiado por la Namseoul University en Cheonan, Corea del Sur.</p>
				
			<p><bold>AKNOWLEDGEMENTS</bold></p>
				<p>Funding for this paper was provided by Namseoul University in Cheonan, South Korea.</p>
			
		</ack>
		
			
	
	
		<ref-list>
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