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title: "3\tCapítulo 2: Aspectos metodológicos"

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# 3	Capítulo 2: Aspectos metodológicos
El propósito de este capítulo consiste en definir una metodología orientada a la representación de las trayectorias individuales de los investigadores, que aporte al análisis de las capacidades de investigación en las universidades, desde una perspectiva longitudinal y relacional. En primer lugar, se introducen los componentes y elementos que definen esta aproximación metodológica y algunas de las nociones movilizadas en el estudio de las trayectorias de los investigadores y de sus vínculos; así como los dominios, las categorías y las variables aplicables a la representación de los eventos que componen las trayectorias de los docentes vinculados a las universidades. Además, se describen las fuentes de información empleadas, donde se privilegian los registros administrativos, los repositorios electrónicos de curriculum vitae y las bases de datos publicaciones científicas indexadas.
En esta sección, se introducen los métodos empleados para el tratamiento de datos longitudinales, basados en el análisis de secuencias aplicado a los eventos de las trayectorias individuales. En lo que concierne al componente relacional, se describen las métricas consideradas analisis de redes sociales, en particular los grafos de co-ocurrencia, basados en la información de autorías en productos de conocimiento científico, que permiten indagar por la evolución de las redes de colaboración en las que participan los investigadores.
En este estudio, se han priorizado los métodos cuantitativos, con el propósito de establecer tipologías en las trayectorias educativas y profesionales e identificar los patrones de cambio en las posiciones que ocupan en las redes de colaboración en las que participan los investigadores. Al representar parte de las trayectorias académicas y profesionales de los investigadores, en el contexto universitario colombiano, es posible contar con información que permita comprender el aporte de los investigadores a la construcción de capacidades de investigación, a partir de el conocimiento generado en años recientes.
3.1	Representación de la trayectoria del investigador 
En el marco de esta tesis, se consideró conveniente especificar una metodología que permitiese representar la heterogeneidad de los recursos humanos involucrados en los procesos de generación de conocimiento científico en el medio universitario colombiano, para ello de movilizan un conjunto de definiciones y de metodos, que permitan representar las trayectorias, en el ámbito educativo y profesional. define como unidad de análisis, La propuesta para el análisis de capacidades a partor de la trayectoria del investigador, hace énfasis en los eventos y en los vínculos que configuran su experiencia académica y laboral, ligada al desarrollo de actividades de I+D en el medio universitario. 
Indagar por las capacidades, implica adoptar una perspectiva de proceso, considerando el interés de identificar señales de cambio a nivel individual o colectivo, y en cierto modo, procurar un enfoque evolutivo. Para avanzar en esta dirección, se retoman algunos elementos incluidos en la propuesta del cubo de curso de vida (Bernardi et al, 2019; 2021), como punto de referencia y se abordan las definiciones de trayectoria e investigador como unidad de analisis que permite explorar por el aporte de los investigadores a la construcción de capacidades de investigación en el ámbito académico, y así, comprender parte de la dinámica de los procesos de generación de conocimiento científico. Luego, se definen los componentes relativos a las dimensiones, las categorías y las variables movilizadas en la representación de las trayectorias educativas y laborales de los investigadores, y se describen métodos de carácter longitudinal y relacional para el tratamiento de los datos de eventos y de vínculos, que representan la trayectoria de los docentes e investigadores, quienes están a la base de los procesos de generación, circulación y uso del conocimiento científico y tecnológico, incluidos el medio universitario.
El modelo de de curso de vida propuesto por Bernardi et al (2019, 2020), aborda el estudio de las trayectorias individuales integrando tres ejes en el análisis, que corresponden a nivel, dominio y tiempo; los cuales se relacionan y operan como un conjunto complejo de interdependencias, que se pueden representar por un cubo, como se indica en la figura 3-1, llamada cubo del curso de la vida Bernardi et al (2019, 2020); el cual identifica un sistema interdependencias de primer orden relacionadas con los niveles, los dominios y el tiempo, que permiten explorar los posibles recorrridos que se dan a lo largo de la vida de una persona, en diferentes ámbitos (Bernardi et al, 2019).
Figura 3 1:	Cubo del curso de vida
 
Fuente: Adaptación de Bernardi et al, 2019; 2020
El cubo de curso de vida descrito, establecen los ejes: dominio, nivel y tiempo, como marco analítico para el estudio de los procesos que ocurren en distintos momentos, favoreciendo la exploración de las interacciones sociales de los individuos en distintos ámbitos, a través de la interdependencia y transición de los eventos de las (sub)trayectorias en los términos definidos por Bernardi el al (2019; 2020). En el plano análitico, el cubo del curso de vida propuesto por Bernardi et al (2019) permite situar los eventos que configuran parte de las trayectorias educativas y profesionales de los investigadores, en los ejes de dominio y nivel, como se muestra en la figura 3-2. En efecto, en este documento se ha considerado útil retomar la metáfora del cubo del curso de vida y algunos aspectos, orientados a analizar las interacciones entre los ámbitos individuales y colectivos que componen la trayectoria personal (Bernardi et al, 2019; 2020).
En el cubo del curso de vida, los aspectos intra-individual, acción individual y supra-individual se agregan en el eje nivel; en el cubo, el eje dominio, representa tres estadios; así: el primero, ligado al campo de las disposiciones y las funciones físicas y sicológicas, el segundo a los distintos dominios de la vida de las personas y el tercero a los subsistemas societales de los que hacen parte, y por tanto, considerando el tiempo en los estadios de desarrollo individual, las trayectorias de curso de vida y el cambio en las estructuras sociales (Bernardi et al, 2019, p.4).
En forma complementaria, Bernardi y colegas (2019) definen las interdependencias que articulan los ejes del cubo, así:
” a) La interdependencia temporal del curso de la vida entre la historia del curso de la vida (experiencias y recursos acumulados reflejados en los estados biográficos), las circunstancias de la vida actual y la vida futura (efectos a corto y largo plazo de los comportamientos actuales en el curso de la vida futura). En la Fig. 3-1, estos aspectos se muestran en el eje temporal del cubo, representado en los momentos T1, T2, T3, ... Tx. 
b) La interdependencia entre los ámbitos de la vida, lo que significa que los objetivos, recursos y comportamientos de los individuos en un ámbito (como el trabajo, la familia, la educación) están interrelacionados con los objetivos, recursos y comportamientos de otros ámbitos. Esto significa que los procesos específicos de cada ámbito se correlacionan entre sí, en un momento específico y  a lo largo del tiempo. En la Fig. 3-1, éstos representan el eje del dominio de la vida del cubo entre los dominios D1, D2, D3, ... Dx.
c) La interdependencia multinivel del curso de la vida, que conecta la acción y el comportamiento individual a lo largo del curso de la vida ("nivel de acción individual") con los cursos de la vida de otras personas, las redes sociales y la estructura de oportunidades de la sociedad ("niveles supraindividuales") y las disposiciones y el funcionamiento psicofisiológico "internos" ("niveles internos del individuo"). Esto significa que los procesos específicos de cada nivel se correlacionan entre sí, en puntos temporales específicos y a lo largo del tiempo. Estos se muestran como el eje de niveles del cubo a través de los niveles N1, N2, N3, ...Nx).” (Bernardi et al, 2019, p.4).“
Figura 3 2:	Cubo del curso de vida aplicado a los investigadores
 
Fuente: Adaptación de Bernardi et al, 2019)
Para el caso particular de este proyecto, resulta interesante explorar la convergencia de una parte de la propuesta del cubo de curso de vida y la posibilidad de situar las trayectorias individuales entre los ejes de dominio y de nivel, que corresponden a la parte superior de la figura 3-3 del cubo de curso de vida (Bernardi et al, 2019). Sin embargo, es necesario definir los criterios de modelización de las trayectorias profesionales de los investigadores, para identificar los eventos que hacen parte de la trayectoria educativa y laboral de los individuos.
En este contexto, la trayectoria equivale al recorrido de los investigadores, asociado a las actividades de I+D, realizadas en el marco de organizaciones que hacen parte de los sistemas entre ciencia, tecnología e innovación y de la educación superior. donde inscriben su actividad. En el caso de las trayectorias de los investigadores, esta aproximación se enfoca en el parcours educativo, profesional y científico de los docentes vinculados a las universidades, como representación de su participación en actividades de I+D, orientada a la generación de conocimiento científico en distintas temáticas. En otras palabras, la modelización de las experiencias laborales, como parte de la trayectoria individual, representada por la secuencia de eventos y de sus vinculos a título individual como institucional, lo que da cuenta del cambio, en dos sentidos: i) el recorrido y los estados de la actividad como docente e investigador y ii) las posiciones que ocupa el investigador, dentro de la estructura organizacional o institucional, donde se inscribe su actividad científica.
Figura 3 3:	Definición de los ejes del cubo al modelo de trayectorias de investigadores
 
Fuente: Adaptación a partir de Bernardi et al, 2019)
Al continuar con la metafora del cubo, se definen la noción de trayectoria, así como los componentes incluidos en cada uno de los ejes, que representan las interacciones entre los eventos y los vinculos, que componen la trayectoria de los investigadores. 
Al continuar con la metafora del cubo, se definen la noción de trayectoria, así como los componentes incluidos en cada uno de los ejes, que representan las interacciones entre los eventos y los vinculos, que componen la trayectoria de los investigadores. 
En el marco de este trabajo, trayectoria se define como: “una serie de eventos e hitos que determinan la carrera científica y académica de los investigadores; teniendo en cuenta que los contextos institucionales, en los que se inscribe la actividad de cada persona, incide en la evolución de su trayectoria científica” (D’Onofrio et. al., 2010a), aplicable al caso de los profesores universitarios que participan en actividades de I+D; quienes son reconocidos en el contexto colombiano, son reconocidos como investigadores, que en el contexto colombiano son categorizados y hacen referencia a “”, a partir de las definiciones propuestas en estudios realizados en diferentes contextos, orientados a la evaluación de las actividades cientificas y tecnologicas.
3.2	Dominios de la trayectoria de los investigadores
3.2.1	Trayectoria educativa
La Figura 4 1:	Dendograma del análisis de clúster primera etapa (82 Universidades, presenta los estados considerados para representar las secuencias de eventos, que conforman el dominio de la trayectoria educativa de los investigadores. En el caso de la trayectoria de los investigadores, se hace énfasis en la formación en los niveles de terciaria, a nivel de posgrado; como evidencia de las capacidades y habilidades de los profesionales en distintas disciplinas, para realizar investigación y se homologan a las categorías empleadas en la clasificación ISCED (UNESCO, 2021), adaptado al sistema educativo colombiano (SNIES, 2020).
Tabla 3 1:	Eventos considerados en la trayectoria educativa
 
Fuente: Elaboracion propia a partir ISCED (UNESCO, 2021)
En distintos contextos, es cada vez mas aceptada la idea que la obtención del título de doctorado es un criterio que habilita el inicio de la carrera como docente e investigador (Jaramillo et al, 2008). Si bien, en el caso colombiano tener doctorado, no es una condición obligatoria para ser reconocido investigador, al menos en lo establecido en los criterios de medición y clasificación (Colciencias, 2018; 2021), a pesar de ser una condición de acceso y promoción dentro de las universidades.
De acuerdo con los referentes a nivel internacional; el manual de Canberra incluía el personal con educación superior (OCDE, 1995) y el Manual de Frascati (OECD, 2015), diferencia el personal dedicado a actividades de I+D, en particular, considera que los investigadores representan una capacidad para el desarrollo de actividades de I+D, la cual se puede expresar con el nivel de formación terciaria alcanzado. En este caso se tiene en cuenta los distintos niveles de formación, con énfasis en los estudios de maestría y doctorado, debido a la orientación de estos programas hacia la formación para la producción de conocimiento científico y la generación de capacidades de investigación en el país82).
Dentro del personal en actividades de I+D, se podría incluir a los estudiantes de doctorado considerados investigadores bajo los criterios del Manual de Frascati (OCDE, 2015), además algunos estudiantes de maestría podrían desarrollar este tipo de actividades en contexto específicos. De acuerdo con dicho referente “los países pueden reportarlos por separado en las estadísticas de matriculados en maestría, teniendo en cuenta su participación en investigación” (OCDE, 2012, pág. 5); se optó por incluir esta información considerando su importancia para el monitoreo y representación de la trayectoria de los investigadores. Dada la dinámica de algunas universidades colombianas esta población participa en programas de jóvenes investigadores con potencial de participar en proyectos de I+D, y en algunos casos articular sus trabajos de grado o tesis a la investigación que realizan estas universidades.
3.2.2	Experiencia profesional
En el caso de la experiencia profesional de los investigadores, se hace enfasis en identificar el personal que participa en actividades de I+D, diferenciando a los profesores vinculados a las instituciones de educación superior y en particular, en las universidades. Esta clasificación, obedece a que la estructura del mercado laboral del sistema educativo colombiano, en la mayoria de los casos, la contratación se realiza como docente y no como investigador, si bien, los docentes realizan actividades de investigación como parte de su plan de trabajo. 
A diferencia de otros países, como España (Corona, 2020), Argentina (D’Onofrio, 2020) o México (Guzman, 2019), en Colombia no existe un sistema de promoción de la carrera de los investigadores, el sistema de incentivos esta asociado a la productividad académica de los investigadores, reglamentado para las universidades públicas, mediante el Decreto 1279 de 2001. Además, el sistema de categorización de los investigadores propuestos en el marco del SNCTI, implementado por Colciencias desde 2013, no parece tener efectos directos en la promoción dentro de las categorías del personal académico o de la asignación de incentivos salariales o reconocimientos monetarios explícitos. Los efectos del reconocimiento de los investigadores tienen implicaciones mas bien simbólicas, algunos estudios dan cuenta de la distancia entre los criterios de medición (Sanchez, 2017), las prácticas y los efectos de la categorización y reconocimiento en el marco del sistema de ciencia, tecnología e innovación (Ruiz et al, 2013, Nupia et al 2016, Guzman, 2019).
En suma, y bajo el supuesto que el modelo de reconocimiento y categorización de Colciencias, hoy MinCiencias, pudiera equipararse con un sistema de evaluación de la actividad cientifica y tecnológica; es preciso reconocer que esta propuesta, esta lejos de incidir sobre los mecanismos de incentivos salariales y de promoción de los docentes y de estructurar un esquema de carreras de investigadores, además de otros aspectos ligados a la legitimidad de los criterios del modelo basados en productividad de los grupos y de sus investigadores. Uno de los efectos de esta ruptura, es que las posiciones como investigador dentro de las universidades, sean casi inexistentes o al menos, poco visibles; por el contrario, es posible identificar investigadores contratados en organismos del gobierno, centros  dedicados a actividades de I+D o entidades privadas, pero solo representan el 4.8% de los investigadores reconocidos, en cifras de MinCiencias para 2019 (MinCiencias, 2020), a diferencia de las instituciones de educación superior, que reportaban 88.6% de los investigadores activos, al año 2020 (OCyT, 2020).
Dada la dificultad de identificar a los investigadores, como parte de la estructura de personal dentro de las universidades y considerando, y las tensiones entre docencia e investigación (Burton, 1997) el peso de la actividad docente entre las actividades y compromisos de los profesores universitarios, las categorías para clasificar la trayectoria profesional de los docentes, se han formulados en términos amplios, que requieren complementarse con otras categorias para caracterizar los eventos que hacen parte de su experiencia profesional. La tabla 3-2, presenta los estados considerados para representar las secuencias de eventos, que conforman parte del dominio de la trayectoria profesional de los investigadores. 
Tabla 3 2:	Eventos de la experiencia profesional y cargos ocupados
 
Fuente: Elaboración propia
3.2.3	Experiencia en actividades de I+D
La experiencia profesional se complementa entonces, con dos categorías adicionales; de un lado, con la experiencia específica en actividades de I+D y de otro, con los vínculos institucionales, que permiten establecer parte de los perfiles laborales de los investigadores. Para los indicadores sobre el personal académico, se priorizó a los docentes vinculados a las universidades mediante contratos de tiempo completo y medio tiempo.  Si bien, cada institución tiene reglamentos específicos, un criterio consultado con los responsables de la información de las universidades, sugiere que el personal con este tipo de contrato desarrolla funciones de investigación como parte de sus actividades, además de la docencia, la extensión o la gestión en el ámbito académico (OCyT, 2014). La tabla 3-3, presenta los estados considerados para representar las secuencias de eventos, que conforman parte del dominio de la experiencia en actividades I+D, aplicable al contexto local. 
Tabla 3 3:	Eventos de la experiencia en actividades de I+D
 
Fuente: Elaboración propia 
La tabla 3-4, presenta las categorías que permiten clasificar las instituciones a las cuales han estado vinculados los investigadores, como parte complementaria al eje de dominio de la experiencia laboral. A este respecto se consideraron, algunas de las categorías empleadas por OCyT (2020) y Vinckenburg et al (2020), para clasificar las instituciones que hacen parte del SNCTI, a la vez, se incluyen los atributos de las instituciones, con el fin de clasificar las trayectorias a partir de la movilidad sectorial o geográfica de los cargos ocupados, como parte de su experiencia profesional.
Tabla 3 4:	Vínculos institucionales en la experiencia profesional
 
Fuente: Elaboración a partir de Vinckenburg (2020) y MinCiencias (2020) 
3.3	Marcador temporal en la trayectoria 
En lo que concierne al eje del tiempo, este aspecto es esencial al análisis, en tanto que introduce el componente que permite modelar la dinámica y el cambio a nivel individual, y permite identificar los puntos de convergencia de distintos dominios en distintos momentos de la trayectoria de vida individual, entre los individuos y las estructuras sociales. Para efectos de este trabajo, la inclusión del eje tiempo, permite explorar los aportes de las trayectorias individuales o colectivas, a las capacidades en investigación a nivel organizacional en una ventana temporal amplia. Este enfoque dinámico, se expresa en una propuesta análitica de carácter longitudinal, que permite representar y comprender los recorridos educativos y profesionales de los investigadores como agentes individuales y sus vínculos con las universidades, situadas entre los sistemas de ciencia, tecnologia e innovacion y la educacion superior, introduciendo la perspectiva relacional al análisis.
Al respecto del eje tiempo en el modelo de trayectorias de los investigadores, es la identificación de marcadores temporales, que sirvan para establecer el tiempo cronológico y el momento en que se encuentra un investigador con respecto a su edad y al momento de su trayectoria académica y profesional. Eso implica distinguir tres marcadores, así: i) la edad cronológica, ii) el momento en que ocurre el evento observado dentro de la trayectoria personal y iii) el momento de observación, en el cual se sitúa el estudio.
Para efectos de este modelo, el tiempo se maneja bajo los supuestos clásicos considerados en los estudios de curso de vida, donde el tiempo de los eventos observados se representa de modo estable, continuo y lineal (Mayer &amp; Huinink, 1990); considerando que las trayectorias educativas y profesionales, son más estables que otro tipo de fenómenos sociales (Robetti, 2021; Sánchez et Bernardi, 2021); A diferencia de otros enfoques de las ciencias sociales, que argumentan la pertinencia de considerar el tiempo relativo en la reflexión teórica de los estudios de curso de vida y distinguir entre el tiempo analítico y el tiempo cronológico, tanto en términos conceptuales, cómo metodológicos (Sánchez y Bernardi, 2021).
3.4	Iniciativa del manual de Buenos Aires para análisis de trayectorias de recursos humanos en CyT
1.	Manual de Buenos Aires
La iniciativa del manual de Buenos Aires para análisis de trayectorias de recursos humanos en CyT, adelantada por RICYT, propone indicadores para analizar las trayectorias de los investigadores agregados en cinco dimensiones: i) dedicación, ii) diversidad, iii) temporalidad, iv) movilidad y v) colaboración, con el propósito de dar cuenta de distintos aspectos que afectan la carrera académica y profesional.
El Manual de Buenos Aires agrega los indicadores en cinco dimensiones. La dimensión dedicación a actividades de I+D del recurso humano, recoge un indicador anual y otro que corresponde a la evolución de la dedicación a las actividades de I+D en una ventana de tiempo, lo que permite establecer el patrón de dedicación de los investigadores. La segunda dimensión corresponde a temporalidad, entendida como la obtención de una determinada posición o experiencia significativa en la trayectoria del investigador, y dentro de esta dimension, el grupo de trabajo de la RICyT propuso la precocidad, noción que hace referencia a la obtención de la posición, a una edad temprana con respecto a la población de análisis (D´Onofrio, 2010). 
En el contexto de la propuesta de Buenos Aires, la dimensión de movilidad corresponde al flujo de cada investigador para adelantar su formación académica o desarrollar actividades profesionales; para ello, la propuesta metodológica de la RICyT, considera indicadores de movilidad en el ámbito institucional, sectorial o geográfico, como se relaciona en el anexo 3 (D’Onofrio et al., 2010).  Finalmente, la dimensión de colaboración comprende indicadores que evidencian el desarrollo conjunto con colegas y equipos de otras instituciones de carácter nacional e internacional actividades de I+D, procesos de formación de recurso humano y la generación de conocimiento científico y tecnológico en un periodo de referencia, los cuales se relacionan en la sección de anexos. 
Para efectos del modelo de la trayectoria de los investigadores, se incluyen las dimensiones de movilidad y colaboración del manual de Buenos Aires, relacionadas con eventos de la trayectoria educativa y laboral de los investigadores, en tanto que permiten establecer la red de vínculos de los investigadores y definen una parte de la estructura de la comunidad académica y científica en la que participan. En síntesis, el Manual de Buenos Aires, constituye un referente valioso para este trabajo, sin embargo, una lectura de la aplicacion de los indicadores propuestos, a la luz de una perspectiva longitudinal y relacional, incluye algunos indicadores en el eje tiempo en el modelo de trayectorias de investigadores. 1.
3.5	Fuentes de información
Las fuentes de información empleadas corresponden a la información disponible en CV electrónicos, registros administrativos de las instituciones que hacen parte del sistema de ciencia, tecnología e innovación, en particular de la plataforma ScienTI de Colciencias y el Sistema Nacional de Información de la Educación Superior (SNIES) del Ministerio de Educación Nacional (MEN). Mientras que la información incluida en el sistema SNIES permitió incluir estadísticas e indicadores relacionados con la oferta académica, la información reportada por los líderes de los grupos de investigación en el aplicativo GrupLAC de la plataforma ScienTI permitió la inclusión de estadísticas e indicadores relacionados con la producción y generación de nuevos conocimientos científicos.
3.5.1	Descripción de fuentes de información 
Para la construcción del panel, se utilizó como proxy de las variables de la dimensión de insumos a la I+D: i) el gasto dirigido a investigación que es reportado en el balance general de las universidades, ii) los grupos de investigación avalados por la institución y, iii) la equivalencia en tiempo completo de los profesores con título de maestría o doctorado.
La dimensión de resultados incluye diferentes tipos de productos de conocimiento de carácter científico, tecnológico o de divulgación registrados por grupos de investigación registrados en los aplicativos GrupLAC y CvLAC.  Se consideraron variables relacionadas con productos científicos, tecnológicos y de divulgación, a partir de las categorías propuestas en el modelo de medición de Colciencias (2013); registrados por grupos de investigación de las universidades. 
La aplicación de técnicas estadísticas multivariadas permitió capturar la asimetría y la heterogeneidad en las capacidades de investigación de las universidades. Se proponen agrupaciones de universidades con características similares, a partir de la combinación de las variables descritas en la tabla 1. 
Tabla 3 5:	Variables consideradas
Dimensión	Componente	Fuente	Variables
Insumo	Programas, Matriculados, Graduados (PMG)	SNIES	PMG Ciencias agrícolas, PMG Ciencias médicas y de la salud, PMG Ciencias Naturales y exactas, PMG Ciencias sociales y humanas, PMG Ingeniería y tecnología, 
	Docentes	SNIES	Docentes totales, Docentes totales en EJC, Docentes maestría y PhD, Docentes maestría y PhD en EJC, Grupos de investigación, Gastos de investigación, 
	Ingresos		Ingresos de investigación
Producto	Producción de conocimiento		NCC- NCT y ASC Ciencias agrícolas, Ciencias médicas y de la salud, Ciencias Naturales y exactas, Ciencias sociales y humanas, Ingeniería y tecnología
Fuente: Rivera et al (2016)
3.5.2	Currículum Vítae (CV)
La construcción de indicadores de trayectoria de recursos humanos en CyT considera como insumo esencial, la información secundaria disponible del personal vinculado a actividades de I+D y procesos de innovación, en particular la registrada en el Currículum Vítae (CV) (D’Onofrio, 2011; Jaramillo, Lopera y Albán, 2008). Para ello, el CV se perfila como una fuente de datos útil que da cuenta de la dinámica de los investigadores, al registrar los eventos que componen su historia académica y científica (Cañibano y Bozeman, 2009), que sirven de insumo para el cálculo de indicadores de recursos humanos
A su vez, el CV posee una estructura relativamente estandarizada, con campos similares que facilitan la recopilación y clasificación de la información registrada, permitiendo obtener insumos para la construcción de indicadores que den cuenta de la experiencia laboral, la colaboración y la movilidad en el ámbito de la CyT (Dietz et al, 2000). Esta fuente de datos brinda una visión longitudinal de la trayectoria de los investigadores, construida y narrada por ellos mismos, que favorece el análisis de la carrera profesional y la representación de las capacidades individuales y colectivas, en particular, de las instituciones que conforman en el sistema colombiano.
A pesar de las posibilidades, las bases de CV también presentan limitaciones; las cuales consisten en la disponibilidad regular de la información útil para la construcción de estadísticas e indicadores. Estas limitaciones dependen, entre otros aspectos, de la actualización periódica por parte de cada investigador, de la codificación de los datos y de la heterogeneidad de los registros diligenciados en cada currículo (D’Onofrio, 2011; Salazar y Colorado, 2010). Para disminuir los efectos asociados a éstas, el cálculo de estadísticas e indicadores de recursos humanos en CyT precisan de una labor de homologación y estandarización de algunas variables disponible en cada CV, además de complementar esta información con otras fuentes de datos disponibles (Cañibano y Bozeman, 2009; Jaramillo et. al., 2008).
Para efectos del estudio propuesto, es posible representar la capacidad del sistema mediante la trayectoria de los investigadores vinculados a sus instituciones, la cual puede ser analizada a partir de los datos disponibles en el CV de las personas registradas en los aplicativos CvLAC y GrupLAC de la plataforma ScienTI3 de Colciencias, en los casos que reporten vinculo a un grupo de investigación registrado y avalado por al menos una universidad colombiana.
Este supuesto reconoce en los grupos de investigación, una de las formas de organización representativas que potencia la actividad científica y tecnológica del país; es así como la configuración a partir de grupos de investigación4 avalados por instituciones que hacen parte del SNCTI, sugiere que los vínculos institucionales de los individuos favorecen los procesos de generación de conocimiento científico y por tanto, inciden en la capacidad del sistema en su conjunto.
3.5.2.1	El Currículum Vítae (CV) como insumo para el cálculo de indicadores de recursos humanos
La construcción de indicadores de trayectoria de recursos humanos en CyT considera como insumo esencial, la información secundaria disponible del personal vinculado a actividades de I+D y procesos de innovación, en particular la registrada en el Currículum Vítae (CV) (D’Onofrio, 2011; Jaramillo, Lopera y Albán, 2008). Para ello, el CV se perfila como una fuente de datos útil que da cuenta de la dinámica de los investigadores, al registrar los eventos que componen su historia académica y científica (Cañibano y Bozeman, 2009). 
A su vez, el CV posee una estructura relativamente estandarizada, con campos similares que facilitan la recopilación y clasificación de la información registrada, permitiendo obtener insumos para la construcción de indicadores que den cuenta de la experiencia laboral, la colaboración y la movilidad en el ámbito de la CyT (Dietz et al, 2000). Esta fuente de datos brinda una visión longitudinal de la trayectoria de los investigadores, construida y narrada por ellos mismos, que favorece el análisis de la carrera profesional y la representación de las capacidades individuales y colectivas, en particular, de las instituciones que conforman en el sistema colombiano.
A pesar de las posibilidades, las bases de CV también presentan limitaciones; las cuales consisten en la disponibilidad regular de la información útil para la construcción de estadísticas e indicadores. Estas limitaciones dependen, entre otros aspectos, de la actualización periódica por parte de cada investigador, de la codificación de los datos y de la heterogeneidad de los registros diligenciados en cada currículo (D’Onofrio, 2011; Salazar y Colorado, 2010). Para disminuir los efectos asociados a éstas, el cálculo de estadísticas e indicadores de recursos humanos en CyT precisan de una labor de homologación y estandarización de algunas variables disponible en cada CV, además de complementar esta información con otras fuentes de datos disponibles (Cañibano y Bozeman, 2009; Jaramillo et. al., 2008).
Para efectos del estudio propuesto, es posible representar la capacidad del sistema mediante la trayectoria de los investigadores vinculados a sus instituciones, la cual puede ser analizada a partir de los datos disponibles en el CV de las personas registradas en los aplicativos CvLAC y GrupLAC de la plataforma ScienTI  de Colciencias, en los casos que reporten vinculo a un grupo de investigación registrado y avalado por al menos una universidad colombiana.
Este supuesto reconoce en los grupos de investigación, una de las formas de organización representativas que potencia la actividad científica y tecnológica del país; es así como la configuración a partir de grupos de investigación  avalados por instituciones que hacen parte del SNCTI, sugiere que los vínculos institucionales de los individuos favorecen los procesos de generación de conocimiento científico y por tanto, inciden en la capacidad del sistema en su conjunto.
3.6	Aplicación de indicadores de trayectorias de los investigadores vinculados a universidades
Algunos de los indicadores calculados a partir de las dimensiones propuestas en el manual de Buenos Aires, con el propósito de caracterizar la trayectoria de los investigadores vinculados a grupos avalados por universidades en Colombia. En la parte de resultados, se describe la composición de la población de investigadores activos por grupo etario y área de conocimiento OCDE, seguido de los indicadores de la dimensión de dedicación a actividades a I+D.
Luego, se analizan los resultados de las dimensiones de diversidad y temporalidad en la generación de productos de conocimiento científico y tecnológico, y resultados de formación y apropiación social de conocimiento. Asimismo, dimensión de temporalidad incluye el análisis de la edad de graduación de los investigadores que reportan titulo de doctorado y hacen parte de los grupos avalados por universidades. Por último, se describen los indicadores de movilidad de los investigadores que realizaron su formación doctoral fuera del país y, en colaboración, se hace un balance de los artículos publicados en revistas indexadas en ISI-WoS y Scopus reportados por los grupos de investigación de universidades en la plataforma ScienTI.
3.6.1	Población de análisis: investigadores vinculados a grupos de investigación en universidades colombianas
El análisis del recurso humano vinculado a universidades, reconoce el rol significativo que estas instituciones tienen en el desarrollo de las relaciones de ciencia, tecnología e innovación como parte del esfuerzo de configurar sociedades basadas en el conocimiento, factor de desarrollo económico y social (Chaparro, 2010). En el caso del sistema colombiano, las universidades han contribuido a consolidar y favorecer la reproducción de la comunidad académica y científica, dicho papel se ha fortalecido gracias al fomento de la misión de investigación en las universidades, que comprende, entre otros aspectos, el de brindar incentivos a las actividades de I+D, apoyar la formación y cualificación del recurso humano de alto nivel para la CyT y soportar la generación de una parte significativa del conocimiento científico y tecnológico que se reporta en el país.
La construcción de indicadores de trayectorias del recurso humano en Colombia, representa la capacidad del SNCTI; en términos de los investigadores vinculados a universidades. La población del análisis comprende el conjunto de investigadores activos (OCyT, 2012, p. 63), vinculados a grupos avalados por alguna universidad; quienes evidencian productos resultado de su actividad en temas afines a la CTI, producción que se clasifica a partir de los criterios definidos en el modelo de reconocimiento y medición de grupos de Colciencias (2008) .
A pesar de la identificación de una población específica de investigadores para el estudio, algunos de los indicadores propuestos en el Manual de Buenos Aires consideran medidas relativas que implican, en ciertos casos, definir una población de análisis y otra de referencia. Para efectos de comparación en este estudio, la población de análisis corresponde al recurso humano registrado en la plataforma ScienTI que cumple con la condición de estar vinculado a un grupo de investigación avalado por alguna universidad y la población de referencia comprende el total de investigadores activos del país reportados en el periodo 2002 a 2011 (OCyT,2012). 
En forma complementaria, es preciso tener presente que las bases de CV de algunos investigadores no reportan información en todas las variables y por ello, los indicadores se calculan para el recurso humano que registra información consistente. Lo que conlleva un aspecto central en la construcción de indicadores de trayectoria relativo a la disponibilidad de la información para los indicadores y la población observada; en este caso, la población de análisis varía entre dimensiones, dado que existen diferencias en la disponibilidad y consistencia de los datos necesarios para el cálculo de los indicadores incluidos en la batería del Manual de Buenos Aires para el caso colombiano. La figura 1 indica para cada dimensión, la cantidad de investigadores vinculados a universidades que conforman la población de análisis.
3.6.2	Estadísticas multivariadas
Se proponen dos métodos de análisis multivariado para reflejar la heterogeneidad en las características de las universidades, en términos de investigación. El primer método se denomina análisis de clúster, el cual determina la similitud de las universidades en términos de la combinación de los componentes incluidos en las tres dimensiones, antes descritos, para una agruparlos en clúster que den cuenta del perfil de investigación al que pertenece cada universidad. 
El análisis de clúster busca clasificar a las universidades en grupos que comparten similitud o perfiles similares en términos de sus capacidades de investigación; particularmente se utilizó la técnica multivariante de análisis de conglomerados. Esta opción proporciona dos alternativas de uso, la primera corresponde al agrupamiento de k-medias, el cual realiza la clasificación de las universidades cuando se define a priori el número de grupos. En la segunda opción, denominada método de agrupamiento jerárquico, no se establece a priori el número de los grupos a conformar sino que estos emergen de la configuración propia de los datos. Debido a su poder explicativo, esta última fue empleada en el estudio.
El segundo método, denominado análisis discriminante multivariante (ADM) permite evaluar la pertinencia de las universidades incluidas en cada uno de los perfiles estimados con el método de clúster. El ADM valida previamente los supuestos de normalidad multivalente, linealidad y ausencia de multicolinealidad entre las variables para comprobar la pertinencia de la ubicación de cada universidad en el grupo perfil, definido a partir del análisis de clúster.
Una de las ventajas del ADM, es que este permite establecer el nivel de significancia entre grupos de observaciones respecto a un conjunto de variables observadas, lo que permita explicar su composición por medio de la construcción de procedimientos de clasificación sistemática de nuevas observaciones de origen desconocido en alguno de los grupos analizados. 
Para esta prueba, la variable dependiente de clasificación es una variable no métrica o categórica, en cuanto las variables independientes son variables métricas. La metodología ADM permite identificar las diferencias entre grupos y su pertenencia al mismo, por medio de la determinación de ecuaciones matemáticas llamadas funciones discriminantes, se obtiene así, un conjunto de funciones lineales de las variables independientes que permiten interpretar las principales diferencias entre los perfiles y clasificar a cada universidad en alguna de las subpoblaciones (perfiles) definidas por la variable dependiente.
3.6.3	Análisis longitudinal para la representación de trayectorias científicas
En lo que concierne al componente longitudinal las capacidades de investigación y en particular, al estudio de las universidades, la aproximación propuesta comprende cuatro dimensiones. La primera corresponde a los aspectos sociodemográficos de la población de actores observados, en este caso, los docentes e investigadores vinculados a las universidades. La segunda dimensión corresponde al parcours educativo en términos de educación terciaria de los investigadores reconocidos en el marco del sistema de ciencia, tecnología e innovación. La tercera dimensión recoge parte de la trayectoria profesional de los investigadores que se desempeñan en el ámbito académico, y en particular, se recogen los perfiles de vinculación de los profesores a las universidades, así como su participación en roles en actividades de I+D y en la generación de conocimiento científico y tecnológico.
3.6.4	Redes de colaboración en la producción científica
Este aparte incluye el componente relacional del análisis de capacidades propuesto, con énfasis en las redes de colaboración en la producción científica donde los investigadores aportan a la generación de conocimiento
