Doctora en Ingeniería – Industria y Organizaciones de la Universidad Nacional de Colombia, Magister y Especialista en Psicología del Consumidor de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz, Master en Dirección y Gestión de Marketing de la Universidad de Barcelona. Pregrado en Administración de Empresas por la Universidad Nacional de Colombia. Docente e investigadora de la Facultad de Ciencias Ambientales e Ingenierías de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, enfocada en el área de marketing, con una investigación en curso sobre “Caracterización del proceso productivo y comercial del cultivo de arándano (vaccinium corymbosum) en zonas productivas de Colombia y México” y «Inteligencia artificial aplicada a la optimización de la producción de arándanos». Ha sido consultora empresarial en investigaciones de mercados y rediseño organizacional en el Centro de Investigaciones para el Desarrollo de Universidad Nacional de Colombia. Docente Universitario.
GRUPOS DE INVESTIGACIÓN: PRODUCCIÓN AGRÍCOLA SOSTENIBLE
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN: Sostenibilidad Ambiental y Sostenibilidad social
LINEAS DE TRABAJO: Cluster, Investigación de mercados, Optimización, Inteligencia artificial
PRODUCTOS DESTACADOS
Este estudio propone tres nuevas versiones de la conocida técnica de programación lineal para el análisis de preferencias multidimensionales (LINMAP). LINMAP aborda el problema de decisión multicriterio mediante el análisis de las diferencias individuales en las preferencias en relación con un conjunto de incentivos preespecificados en un espacio de atributos multidimensional. Los modelos propuestos satisfacen las necesidades específicas del tomador de decisiones, como determinar un número fijo de incentivos para estar activos o asignar un peso mínimo/máximo para los incentivos activos. El desempeño de los modelos desarrollados se evalúa utilizando información de un estudio de caso en el que un tomador de decisiones desea determinar una cartera óptima de incentivos en función de las preferencias de las personas encuestadas. Los resultados experimentales confirman que los modelos propuestos podrían obtener soluciones de acuerdo a las necesidades del decisor, arrojando una mejor selección de incentivos a activar y su correspondiente distribución de los pesos que los del modelo LINMAP original. Además, la consistencia de los modelos propuestos se evalúa realizando un análisis de sensibilidad sobre las variaciones de la base de datos del estudio de caso y comparando los resultados con los resultados proporcionados en el estudio de caso original. En general, este trabajo es prometedor cuando se crea un portafolio de diseño, considerando las diferentes preferencias de los individuos.
An improved LINMAP for multicriteria decision: designing customized incentive portfolios in an organization
Fecha de publicación: 31/01/2022
Más información ⇨
Programa nacional que incentive el ahorro para acceder a la educación superior privada en México
Fecha de publicación: 25/06/2020
Más información ⇨
A clustering algorithm for ipsative variables
Fecha de publicación: 01/10/2019
The aim of this study is to introduce a new clustering method for ipsatives variables. This method can be used for nominals or ordinals variables for which responses must be mutually exclusive, and it is independent of data distribution. The proposed method is applied to outline motivational profiles for individuals based on a declared preferences set. A case study is used to analyze the performance of the proposed algorithm by comparing proposed method results versus the PAM method. Results show that proposed method generate a better segmentation and differentiated groups. An extensive study was conducted to validate the performance clustering method against a set of random groups by clustering measures.
Más información ⇨
Algoritmo de clusterización para variables con escalas Ipsativas, como método para determinar perfiles motivacionales en millennials de Guadalajara Editorial Sociedad Peruana de Investigación Operativa (SOPIOS)
Fecha de publicación: 24/09/2018
n este documento se propone un método para clusterizar a partir de variables con escalas ipsativas, con el propósito de construir perfiles motivacionales con base en las preferencias reveladas por un grupo de personas pertenecientes a la generación millennial. El método es aplicado a un grupo de estudiantes universitarios de la ciudad de Guadalajara (México), y los resultados obtenidos se comparan con los resultados obtenidos con el método PAM. La comparación se hace en términos conceptuales y matemáticos. Los resultados preliminares muestran que el método propuesto genera una mejor segmentación a partir de las variables que se utilizan para analizar el comportamiento de los individuos, lo que indica una mejor asignación de los clústeres desde el punto de vista conceptual, y matemáticamente se identifican grupos homogéneos más diferenciados entre sí.
Más información ⇨
El servicio de agua potable para uso residencial en Colombia
Fecha de publicación: 30/06/2018
El agua potable, como recurso limitado y escaso, debe ser es- tudiado desde diferentes perspectivas . Por una parte, inciden los agentes que prestan el servicio y, por otra, los consumidores . Por tal motivo, es imprescindible analizar el desempeño de quienes se encargan del suministro de agua y cómo se comporta la demanda de dicho recurso, para optimizar su gestión. En el siguiente trabajo, se describe, a grandes rasgos, cuáles son los actores involucrados en la prestación del servicio de agua en Colombia y se analiza el desempeño en la gestión de los últimos años . Además, se propone un modelo econométrico con datos de panel, donde las variables independientes, que explican el consumo, son la tarifa del servicio y el ingreso per cápita . Teniendo en cuenta estudios previos y la teoría económica, se observa que los planteamientos ex- puestos son consistentes . Asimismo, se percibe una mejora en los indicadores de gestión de agua en los últimos años
Más información ⇨
- 1
- 2
- Siguiente »
