Big data of innovation literature at the firm level : a review based on social network and text mining techniques
Revista con referato
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Inglés |
| Publicado: |
Taylor & Francis
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/1918 |
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Universidad Nacional de General Sarmiento |
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Repositorio Institucional Digital de Acceso Abierto (UNGS) |
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Big data Red social Minería de textos Innovación a nivel de empresa Proceso de innovación Firma Big data Social network Text mining Innovation at the firm level Innovation process Firm Rede social Mineração de texto Inovação no nível da empresa Processo de inovação Economía y Negocios Lerena, Octavio Florentin, Florencia Barletta, Florencia Suárez, Diana Yoguel, Gabriel Big data of innovation literature at the firm level : a review based on social network and text mining techniques |
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I71-R177-UNGS-19182025-01-21T14:26:00Z Big data of innovation literature at the firm level : a review based on social network and text mining techniques Lerena, Octavio Florentin, Florencia Barletta, Florencia Suárez, Diana Yoguel, Gabriel Big data Red social Minería de textos Innovación a nivel de empresa Proceso de innovación Firma Big data Social network Text mining Innovation at the firm level Innovation process Firm Rede social Mineração de texto Inovação no nível da empresa Processo de inovação Economía y Negocios Revista con referato Fil: Suarez, Diana Valeria. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina. Fil: Barletta, Florencia. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina. Fil: Yoguel, Gabriel. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina. Fil: Lerena, Octavio. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina. Fil: Fiorentin, Florencia. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una revisión del estado del arte de la literatura sobre el proceso de innovación a nivel de empresa (IFL), basada en técnicas de análisis de redes sociales y minería de textos. A diferencia de la visión de la “caja negra”, concebimos la innovación como un proceso que surge de los esfuerzos formales e informales de I+D. A partir de resultados de búsqueda sobre publicaciones académicas, construimos un corpus de 13.132 contribuciones, publicadas entre 1970 y 2018. Luego se realizó un análisis de acoplamiento bibliográfico que permitió detectar ocho comunidades temáticas: i) Innovación colaborativa, ii) Modelo de negocio, iii) Gestión del conocimiento, iv) Capacidades de innovación, v) Desempeño de las empresas, vi) Redes de innovadores, vii) Estudios de I+D, y viii) Ecoinnovación. Posteriormente, cada uno de ellos se analiza con minería de texto y se prueba mediante agrupación basada en términos. Nuestro análisis revela la existencia de dimensiones múltiples y heterogéneas del PFI que son parcialmente abordadas por la literatura. Los hallazgos abren nuevas preguntas sobre el contenido de las comunidades y la existencia de puentes entre ellas. This paper aims to provide a state-of-the-art-review of the literature on the innovation process at the firm level (IFL), based on Social Network Analysis and Text Mining techniques. As opposed to the ‘black box’ vision, we conceive innovation as a process that emerges from formal and informal R&D efforts. Based on search results on academic publishing, we built a corpus of 13,132 contributions, published between 1970 and 2018. A bibliographic-coupling analysis was then performed, which allowed us to detect eight thematic communities: i) Collaborative innovation, ii) Business model, iii) Knowledge management, iv) Innovation capabilities, v) Firm performance, vi) Networks of innovators, vii) R&D studies, and viii) Eco-innovation. Each of them is subsequently analyzed with text mining and tested using term-based clustering. Our analysis reveals the existence of multiple and heterogeneous dimensions of the IFL that are partially addressed by the literature. Findings open up new questions about the content of the communities and the existence of bridges between them. Este artigo tem como objetivo fornecer uma revisão do estado da arte da literatura sobre o processo de inovação no nível da empresa (IFL), com base em técnicas de Análise de Redes Sociais e Mineração de Textos. Em oposição à visão da “caixa negra”, concebemos a inovação como um processo que emerge de esforços formais e informais de I&D. Com base nos resultados da pesquisa sobre publicações acadêmicas, construímos um corpus de 13.132 contribuições, publicadas entre 1970 e 2018. Foi então realizada uma análise de acoplamento bibliográfico, que nos permitiu detectar oito comunidades temáticas: i) Inovação colaborativa, ii) Modelo de negócios, iii) Gestão do conhecimento, iv) Capacidades de inovação, v) Desempenho das empresas, vi) Redes de inovadores, vii) Estudos de I&D, e viii) Eco-inovação. Cada um deles é posteriormente analisado com mineração de texto e testado usando clustering baseado em termos. Nossa análise revela a existência de dimensões múltiplas e heterogêneas do IFL que são parcialmente abordadas pela literatura. As descobertas abrem novas questões sobre o conteúdo das comunidades e a existência de pontes entre elas. 2025-01-21T14:26:00Z 2025-01-21T14:26:00Z 2019 info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/publishedVersion Lerena, O., Barletta, F., Fiorentin, F., Suárez, D. y Yoguel, G. (2019). Big data of innovation literature at the firm level: a review based on social network and text mining techniques. Economics of Innovation and New Technology, 30(2), 134–150. 1043-8599 http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/1918 eng https://doi.org/10.1080/10438599.2019.1684646 info:eu-repo/semantics/restrictedAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Taylor & Francis Economics of Innovation and New Technology. 2021; 30(2): 134–150 https://www.tandfonline.com/toc/gein20/30/2 |