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fisiología (redes metabólicas), Genómica (Redes
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de lado las Ciencias de los Negocios, desde el
marketing en el análisis de Stakeholders sin dejar de
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• Es Importante destacar que si
bien los modelos resultantes de
un ONA son intuitivamente
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  • 1. EVOMNG: Prof. Roberto Pineda Ch. 3 500 Millones de años de experiencia en innovación.
  • 2.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13. Blue tit (Parus caeruleus)
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 22.
  • 23.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 37.
  • 38.
  • 39. Christakis demonstrate the “contagious” spread of obesity in a large social network (NEJM 2007).
  • 40. Huella conversacional • En lugar de buscar la huella dejada por las feromonas, nosotros buscamos la huella dejada por las conversaciones, simplemente le pedimos que anote todas las personas con las que conversa en un día y cuantas veces conversa con cada una, durante 3 días consecutivos. • No es necesario que todos los empleados sean evaluados simultáneamente.
  • 41. Bio-Inspirado • Las hormigas deciden el mejor camino posible usando feromonas, el camino con mayor cantidad de feromonas es el mas eficiente porque es por el que mas hormigas han transitado.
  • 42. • El Análisis de Redes es la herramienta investigativa central del nuevo paradigma de la complejidad en las ciencias del siglo XXI, , habiendo hecho importantes aportes en la epidemiologia (redes de contagio), fisiología (redes metabólicas), Genómica (Redes Transcripcionales), Ecología (Redes Tróficas) sin dejar de lado las Ciencias de los Negocios, desde el marketing en el análisis de Stakeholders sin dejar de lado el análisis organizacional. • Es Importante destacar que si bien los modelos resultantes de un ONA son intuitivamente entendibles es recomendable que el modelador tenga conocimientos sobre Sistemas Dinámicos Complejos y Estructuras Disipativas para un análisis adecuado.
  • 43. • En este punto los mapas nos mostraran quienes centralizan las conversaciones y quienes tienden a aislarse, el análisis es un buen indicador de confianza e influencia y ya se puede determinar el flujo del conocimiento. • Hasta aquí nuestro método coincide con otros modelos de ONA, pero hemos incorporado algunas funcionalidades a partir de otros enfoques.
  • 44. Meta-Learning: Marcial Losada Marcial Losada desarrollo una metodología para la detección de equipos de alto desempeño basada en el análisis no Lineal de las redes de conversaciones en un equipo, nos nutrimos de algunos de los descubrimientos de losada para ponderar las conexiones interpersonales también a partir de la observación de las conversaciones.
  • 45. Conectividad Grupal e Interpersonal • Luego de realizado el ONA y haber identificado el flujo del conocimiento y a los principales influenciadores (lideres) , es posible evaluar tanto grupal como interpersonalmente aquellas conexiones que consideremos importantes, mediante la observación conversacional aplicando los principios descubiertos por Losada, si se analizan el numero adecuado de conexiones es posible modelar una nueva red que muestre la calidad o índole de las relaciones.