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Argentina
El presente artículo aborda desde la perspectiva del análisis de redes de políticas públicas el estudio del caso del Clúster de la Semilla en la Argentina, creado en el 2009 con el propósito de mejorar la competitividad del sector productivo. Se buscó describir la estructura de relaciones de la red, caracterizar los comportamientos de los actores públicos y privados involucrados y analizar los efectos en la mejora productiva buscada por la política pública. Para ello se aplicaron técnicas metodológicas propias del análisis de redes sociales en base a un análisis documental a partir del cual se elaboraron tres matrices de adyacencia y un sociograma multiplexado, y posteriormente se calcularon indicadores relacionales tales como densidad, centralidad de grado y centralización. Los resultados muestran que se trata de una estructura con baja conectividad y alta centralización, donde pocos actores detentan mayor poder, recursos y accesibilidad para influir en mayor medida en los flujos de intercambios dentro de la red. Asimismo se sugiere avanzar en la línea de investigación realizando entrevistas en profundidad a los miembros de la red para profundizar en el análisis cualitativo del caso.
This article approaches from the perspective of the analysis of public policy networks the case study of the Seed Cluster in Argentina, created in 2009 with the purpose of improving the competitiveness of the productive sector. The aim was to describe the relationship structure of the network, characterize the behaviors of the public and private actors involved, and analyze the effects on the productive improvement. Methodological techniques typical of social network analysis were applied based on a documentary analysis from which three adjacency matrices and a multiplexed sociogram were developed, and relational indicators such as density, centrality of degree and centralization were calculated. The results show that it is a structure with low connectivity and high centralization, where few actors have greater power, resources and accessibility to influence the flow of exchanges within the network to a greater extent. The QAP correlation analysis showed that there are no statistically significant associations between the matrices studied. It is also suggested to advance in the line of research by conducting in-depth interviews with the members of the network to deepen the qualitative analysis of the case.
