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Redes de empresas
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El Agente de Redes de Empresas webAI captura los hipervínculos entre los sitios web de las empresas para cartografiar su interconexión. Las empresas enlazan con los sitios web de otros agentes económicos por diversas razones. Por ejemplo, las empresas a menudo nombran a clientes de referencia en sus sitios web y también suelen establecer un hipervínculo a su sitio web. Con webAI cuantificamos estos vínculos identificando las conexiones de hipervínculos entre empresas.
Nuestra webAI lee la página web de la empresa examinada y busca en ella hipervínculos que apunten a otras páginas web (dominios). Así, webAI busca en todo el sitio web de la empresa, o en las subpáginas de "primer nivel" especialmente relevantes, si se trata de sitios web muy extensos con cientos de subpáginas (para más información, véase la publicación: Web mining for innovation ecosystem mapping: a framework and a large-scale pilot study).
WebAI encuentra así un determinado número de hipervínculos por página web de empresa que apuntan a páginas web externas. A continuación, webAI fusiona esta información con el contenido de todas las demás páginas web de empresas que también se buscaron. Así, webAI identifica no sólo los hipervínculos "salientes", es decir, los que apuntan de la empresa A a las empresas B, C y D, sino también los hipervínculos "entrantes", es decir, los hipervínculos de las empresas B, E y F que apuntan a la empresa A. A partir de esta información, webAI calcula las siguientes variables que proporcionan información sobre la interconexión de la empresa:
- Enlaces entrantes: Los dominios de destino de todos los hipervínculos salientes del sitio web de una empresa.
- Recuento de enlaces entrantes: El número total de dominios de destino de todos los hipervínculos salientes del sitio web de una empresa.
- Enlaces salientes: Los dominios de origen de todos los hipervínculos entrantes que apuntan al sitio web de una empresa.
- Recuento de enlaces salientes: El número total de dominios de origen de todos los hipervínculos entrantes que apuntan al sitio web de una empresa.
- Enlaces: Variable (1)y (3) combinadas.
- Recuento de enlaces: El número de dominios de (5).
Los datos recopilados con webAI Company Networks mapean las conexiones de hipervínculos entre los sitios web de las empresas examinadas. Estos datos relacionales pueden examinarse para realizar análisis más complejos utilizando software especializado para el análisis de redes. Por ejemplo, pueden aplicarse medidas de centralidad o algoritmos de detección de clusters. Sin embargo, los datos proporcionados también permiten obtener valiosas perspectivas sobre la red de empresas individuales sin necesidad de análisis adicionales.
Por ejemplo, un vistazo a la columna "Recuento de enlaces" revela con cuántas otras empresas está conectada la empresa considerada a través de un hiperenlace. Esta variable combina tanto todos los enlaces salientes de la empresa considerada como todos los enlaces entrantes de otras empresas. Como ejemplo para la región DACH (Alemania, Austria, Suiza), puede decirse que las empresas tienen un "Recuento de enlaces" medio de 13,1 (mediana de 6,0), con un 9,4% de empresas que no tienen ningún hiperenlace con otras empresas. El valor máximo alcanzado para el "Recuento de enlaces" es 559.203, que es google.com. Dependiendo de la naturaleza de la pregunta, se recomienda eliminar tales valores atípicos de los datos.
Como todos nuestros agentes webAI, el webAI Comapny Networks fue desarrollado y validado junto con expertos en la materia independientes. De esta forma, aseguramos que los resultados de los agentes webAI son validados en el contexto de estudios externos de alto nivel científico. Para el desarrollo de este agente ISTARI.AI colaboró con ZEW - Centro Leibniz para la Investigación Económica Europea en Mannheim, la Universidad de Salzburgo y la Universidad Técnica de Berlín. Además, los resultados del agente han sido utilizados en estudios científicos, entre otros por investigadores de la Universidad de Groningen (Países Bajos) y en un estudio conjunto con investigadores de la ETH de Zúrich. Este último estudio fue galardonado con el premio al mejor artículo en la renombrada "R&D Management Conference 2022".
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