Journal Volumen 3. 2021-2022

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Editado por la Escuela de Inteligencia Económica de la Universidad Autónoma de Madrid / Edited by the School of Economic Intelligence of the Universidad Autónoma de Madrid

Editor Jefe / Editor-in-Chief: Javier Oubiña Barbolla (Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la UAM)

ISSN 2659-9805

RELACIÓN DE ARTÍCULOS EN ESTE VOLUMEN

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  • Núñez Varo, Joaquín Mª (2021) Tailoring business internationalization support by means of analytics  Journal of Economic & Business Intelligence, Vol. 3, nº 1; pp. 1 – 9  [ Descargar Journal v 3 n 1 (105 descargas) ]

Resumen: Los resultados de las evaluaciones de ICEX, así como el análisis de los datos disponibles en la institución, han permitido poner a punto un sistema capaz de revelar con gran precisión las necesidades de una empresa, su evolución en términos de mejora de la competitividad, de la creación de valor añadido y de empleo, así como de prescribir el mejor servicio que podemos ofrecerle en función de sus capacidades, su historial internacional y la efectividad del propio servicio para superar sus barreras en el mercado que quiera acometer. Y este es solo el comienzo.

Abstract: At ICEX, evaluations and analytics have enabled us to develop a system capable of revealing with great precision any company’s needs as well as its evolution in competitiveness, creation of added value and employment. The system can actually prescribe the best support to be offered according to the company’s capabilities, international history and the effectiveness of the support in overcoming the market barriers for that particular company. And this is just the beginning.

  • Vera, José Manuel (2021) Ciberseguridad post-Covid: ¿Qué papel jugará la ciberinteligencia frente a los cisnes negros digitales que llegarán tras la vacuna?, Journal of Economic & Business Intelligence, Vol. 3, nº 2; pp. 11 – 23 [ Descargar Journal v 3 n 2 (230 descargas) ]

Resumen: Quizá nada vuelva a ser igual. Se calcula que más del 40% de los trabajadores no volverán a pisar la oficina tras la Covid-19 y un 80% de los consumidores han descubierto la comodidad del comercio en línea. Los pilares del mundo que conocíamos han caído y el tsunami digital que estaba comenzando a levantarse ha cobrado metros de vida en solo unos meses de pandemia y confinamiento. Y esa carrera hacia un torbellino digital de consecuencias aún insospechadas ha hecho que la ciberseguridad también haya visto quebrantada sus principios esenciales. El perímetro, que nos suponía siempre a salvo, ha caído y las ciberamenazas se multiplican exponencialmente aprovechando fallos que se consideraban superados. Es lo que ha supuesto la explosión del teletrabajo. Frente a esa nueva situación, la ciberinteligencia, como principal fuente para anticiparse a los incidentes, también ha cobrado un especial protagonismo de la mano de conceptos veteranos, aún por madurar, como los equipos de respuestas a incidentes.  La inminente llegada de las redes 5G, y la aplicación intensiva de la robotización, la tecnología cuántica y la Inteligencia Artificial, precisarán de anticipación y proactividad. Por ello, muchos ven en la inteligencia económica y la ciberinteligencia unas herramientas imprescindibles para lograr resiliencia digital ante todo tipo de ciberamenazas, quizá incluso, ante los nuevos cisnes negros digitales que llegarán.

Abstract: Maybe nothing will be the same again. It is estimated that more than 40% of workers will not set foot in the office after Covid-19 and 80% of consumers have discovered the convenience of online commerce. The pillars of the world that we knew have fallen and the digital tsunami that was beginning to rise has claimed meters of life in just a fewmonths of confinement. And that race towards a digital whirlwind of still unsuspected proportions has meant that cybersecurity has also seen its essential principles broken. The perimeter, which always assumed us safe, has fallen and cyber threats are multiplying exponentially, taking advantage of bugs that were believed to be corrected. This is what the explosion of teleworking has meant. Faced with this new situation, cyber intelligence, as the main source to anticipate incidents, has also taken on a special role in the hands of veteran concepts, yet to mature, such as incident response teams (CERT / CSIRT). The imminent arrival of 5G networks, and the intensive application of robotization, quantum technology and Artificial Intelligence, will require anticipation and proactivity. For this reason, many see cyber intelligence as an essential tool to achieve digital resilience against all types of attacks and possible cyber threats maybe even, one day, before digital Black Swans.

  • Moya, Eva y Lanuza, Leticia (2021) Crime-as-a-Service: inteligencia competitiva en el lado cibercriminal para la era post-Covid19, Journal of Economic & Business Intelligence, Vol. 3, nº 3; pp. 25 – 34  [ Descargar Journal v 3 n 3 (286 descargas)

Abstract: As a result of observing the cyber-criminal ecosystem for professional purposes, we came to the conclusion that there is a scheme we call «Cyber-criminal Value Chain» based on the Crime-as-a-Service (Caas) business model. As cyber-crime is one of the sectors that has grown the most during the pandemic, we considered analyzing its success in order to obtain the best practices that can be used in legitimate businesses.

Resumen: Fruto de la observación del ecosistema cibercriminal con fines profesionales, llegamos a la conclusión de la existencia de un esquema que llamamos “Cadena de Valor Cibercriminal” basado en el modelo de negocio del Crime-as-a-Service (CaaS). Siendo el cibercrimen, uno de los sectores que más ha crecido durante la pandemia, consideramos analizar su éxito para obtener las mejores prácticas que puedan ser aprovechadas en los negocios legítimos.

Resumen: Un escenario es una respuesta bien trabajada a la pregunta: ¿qué puede suceder? O ¿qué pasaría si…? Por lo tanto, difiere de un pronóstico o una visión, ya que ambos tienden a ocultar los riesgos. El escenario, en cambio, hace posible la gestión de riesgos, sobre todo con apoyo de los indicadores. Con la elaboración de escenarios buscamos anticipar lo que puede ocurrir en el futuro y, con los indicadores, monitorizamos la evolución de la situación. Esto nos permite diseñar la respuesta más indicada ante la activación de los indicadores correspondientes, agiliza la toma de decisiones, facilita la reconfiguración de los recursos de manera más rápida y ayuda en la protección contra las amenazas y, si procede, el aprovechamiento de las oportunidades que pudieran surgir.

Abstract: A scenario is a well-crafted answer to the question: what can happen? Or what if …? Therefore, it differs from a forecast or a vision, as both tend to hide risks. The scenario, on the other hand, makes risk management possible, especially with the support of indicators. With the elaboration of scenarios, we seek to anticipate what may happen in the future and, with the indicators, we monitor the evolution of the situation. This allows us to design the most appropriate response to the activation of the corresponding indicators, speeds up decision-making, facilitates the reconfiguration of resources more quickly and helps in protecting against threats and, if applicable, the taking advantage of opportunities that may arise.

  • Arguello, Arturo; Oruezabal, Roke-Iñaki y Álvarez, Pablo (2021) Las unidades de inteligencia competitiva y prospectiva como motor director de la innovación tecnológica en los sistemas sanitarios, Journal of Economic & Business Intelligence, Vol. 3, nº 5; pp. 43 – 49. [ Descargar Journal v 3 n 5 (127 descargas) ]

Resumen: Los Sistemas Sanitarios Públicos (SSP), por las características de su capital humano y por su estructuración, son candidatos idóneos para constituirse en organizaciones inteligentes mediante el desarrollo de modelos innovadores de gestión del conocimiento (MGC). Actualmente, la mayoría de los SSP se caracterizan por utilizar, bien un MGC de tipo transformacional, o bien MGC innovadores que les confieren ventajas competitivas para la generación de nuevos conocimientos y, en los casos más evolucionados, para su integración en la práctica clínica. Estos últimos se caracterizarían por adaptarse mejor a las necesidades internas y del entorno, desarrollando la mejor calidad asistencial posible con los mínimos costes económicos, y aportar valor añadido a través de la innovación. Las unidades de inteligencia (UI) son propias de MGC no lineales, donde la incorporación de la tecnología al sistema económico no deriva únicamente del progreso de la investigación científica, y se produce una retroalimentación que los mercados o usuarios proporcionan a las estructuras innovadoras. Distintas estructuras a nivel macro, meso y micro, como las fundaciones para la innovación sanitaria, las unidades de innovación hospitalaria y las oficinas de transferencia de tecnología de los sistemas sanitarios, están desarrollando algunas funciones de dichas UI en los SSP. Se discute el papel de las UI como impulsores hacia un MGC de tipo innovador. Se describen las posibles funciones que podrían desarrollar, sus interrelaciones con otras unidades de la estructura, el mercado, los investigadores y los usuarios del SSP, y posible papel en las estrategias de dinamización, intermediación, comercialización e incorporación de la innovación a la práctica clínica.

Abstract: Public Healthcare Systems (PHS), due to the characteristics of their human capital and due to their structure, are suitable candidates to become intelligent organizations through the development of innovative knowledge management models (KMM). Currently, most PHS are characterized by using either a transformational KMM or innovative KMM that give them competitive advantages for the generation of new knowledge and, in the most advanced cases, for their integration into clinical practice. The latter would be characterized by better adapting to internal and environmental needs, developing the best possible quality of care with the minimum economic costs, and providing added value through innovation. Intelligence units (UI) are typical of non-linear KMM, where the incorporation of technology into the economic system does not derive solely from the progress of scientific research, and there is feedback that markets or users provide to innovative structures. Different structures at the macro, meso and micro levels, such as foundations for healthcare innovation, hospital innovation units, and healthcare systems technology transfer offices, are developing some functions of said UI in the PHS. The role of UIs as drivers towards an innovative KMM is discussed. The possible functions that they could develop, their interrelationships with other units of the structure, the market, researchers and users of the PHS, and potential role in the strategies of dynamization, intermediation, commercialization and incorporation of innovation strategies into clinical practice are described.

  • Llanos Alonso, Julia; Ortigosa, Álvaro y Carro Salas, Rosa Mª (2021) Inferring user personality from Twitter, Journal of Economic & Business Intelligence, Vol. 3, nº 6; pp. 51 – 58. [ Descargar Journal v 3 n 6 (53 descargas) ]

Abstract: Personality affects how a person behaves when interacting with people and computer systems. It can determine one’s needs and preferences in different contexts, which is especially useful for adaptive and recommender systems. Personality questionnaires are widely used to acquire information about user personality. However, filling in them can be tedious. Analyzing the user interactions can be another way of obtaining that information. Since personality has an impact on the way a person interacts with others, and social networks are widely used for this purpose, information about user interactions through social networks can give a clue about their personality. In this paper, we present a system able to obtain data about user interactions in Twitter and analyze them in order to infer user personality. The system has been used not only to infer personality but also to compare and evaluate different user models, classifiers and personality dimensions.

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