@misc{10481/88829,
year = {2024},
month = {2},
url = {https://hdl.handle.net/10481/88829},
abstract = {Propósito: Las herramientas analíticas de Machine Learning (ML) están siendo consideradas cada vez más como una metodología cuantitativa alternativa en la investigación en gestión. Este documento propone un nuevo enfoque para descubrir los antecedentes detrás de las innovaciones de productos y servicios.
Diseño/metodología: El enfoque de ML es novedoso en el campo de los antecedentes de innovación a nivel de país. Se utiliza una muestra de la Encuesta Nacional Ecuatoriana sobre Tecnología e Innovación, que consta de más de 6,000 empresas, para clasificar los antecedentes de la innovación.
Hallazgos: El análisis revela que los antecedentes de las innovaciones de productos y servicios son distintos, pero están arraigados en los principios de la innovación abierta y las prioridades competitivas.
Limitaciones/implicaciones de la investigación: El análisis se basa en una muestra de empresas ecuatorianas con el objetivo de mostrar cómo las técnicas de ML son adecuadas para probar los antecedentes de la innovación en cualquier otro contexto.
Originalidad/valor: El enfoque novedoso de ML, en contraste con el análisis cuantitativo tradicional del tema, puede considerar el conjunto completo de interacciones de antecedentes para cada una de las innovaciones analizadas.},
abstract = {Purpose – Machine Learning (ML) analytical tools are increasingly being considered as an alternative quantitative methodology in management research. This paper proposes a new approach for uncovering the antecedents behind product and product-service innovations.
Design/methodology/approach – The ML approach is novel in the field of innovation antecedents at the country level. A sample of the Equatorian National Survey on Technology and Innovation, consisting of more than 6,000 firms, is used to rank the antecedents of innovation.
Findings – The analysis reveals that the antecedents of product and product-service innovations are distinct, yet rooted in the principles of open innovation and competitive priorities.
Research limitations/implications – The analysis is based on a sample of Equatorian firms with the objective of showing how ML techniques are suitable for testing the antecedents of innovation in any other context. 
Originality/value – The novel ML approach, in contrast to traditional quantitative analysis of the topic, can consider the full set of antecedent interactions to each of the innovations analyzed.},
organization = {Ayuda C-SEJ-020-UGR23 cofinanciado/a por Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y por Programa FEDER Andalucía 2021-2027.},
publisher = {Journal of Enterprise Information Management},
keywords = {machine learning},
keywords = {product-service innovation},
keywords = {servitization},
title = {Using Machine Learning to determine factors affecting product and product-service innovation},
doi = {10.1108/JEIM-06-2023-0339},
author = {Bustinza Sánchez, Óscar Fernando and Molina Fernandez, Luis Miguel and Mendoza Macias, Marlene},
}