El análisis y la previsión de tendencias es una tarea indispensable en la preparación de proyectos en casi cualquier campo de actividad empresarial. Por ejemplo, es fundamental en la planificación de nuevos productos comerciales y en el diseño industrial o artístico.
El artículo pretende facilitar el acceso a la comprensión de la parte técnica del proceso, motivado por el hecho de que el uso ciego de una plataforma electrónica generalmente no es una buena forma de utilizar una herramienta tan sofisticada.
Este artículo científico ha sido elaborado por Alessandro Manetti, Antonia Ferrer Sapena, Enrique A. Sánchez Pérez y Pablo Lara Navarra, este último miembro del grupo de investigación Management & e-Learning (MeL). El artículo fue publicado en el Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity en 2021.
Objetivos y Metodología
Este artículo describe un nuevo método de análisis y pronóstico de tendencias (Deflexor), cuyo objetivo es ayudar a informar las decisiones en casi cualquier campo de la actividad social humana, incluidos, por ejemplo, los negocios, el arte y el diseño. Como resultado de la combinación de análisis conceptual, matemáticas difusas y algunos nuevos métodos de aprendizaje por refuerzo, el artículo propone un procedimiento automático basado en Big Data que proporciona una evaluación de la evolución de las tendencias de diseño.
Resultados
La herramienta resultante se puede utilizar para estudiar tendencias generales en cualquier campo, dependiendo de los conjuntos de datos utilizados. Al mismo tiempo que permite evaluar la aceptación futura de un producto de diseño en particular, convirtiéndose de esta manera en un nuevo instrumento para la Innovación Abierta.
La caracterización matemática de lo que es una proyección semántica, junto con el uso de la teoría de funciones de Lipschitz en espacios métricos, proporciona una herramienta predictiva de amplio espectro. Aunque los resultados dependen de los conjuntos de datos utilizados, los períodos de actualización y las fuentes de información general, el modelo permite la creación de herramientas específicas para el análisis de tendencias en campos particulares que son adaptables a diferentes entornos.
