Social Innovation with Impact. Defining the Path to a Sustainable World

En un mundo en constante evolución, la innovación social ha emergido como una fuerza transformadora que va más allá de las tradicionales innovaciones tecnológicas y empresariales. Sin embargo y basados en los 17 objetivos de desarrollo sostenible, promulgado por Naciones Unidas en 2015, es que cobra mayor conciencia para los gobiernos, el crear un plan maestro que logre un futuro que no solo tenga en cuenta la generación de riqueza económica sino que, además, la sostenibilidad basado en combatir la desigualdad, la degradación ambiental, la prosperidad, el clima, la pobreza, la paz y la justicia, entre otras cuestiones relevantes, reflejadas como impacto social. Esta perspectiva, implica tener un conocimiento amplio que responda a las necesidades actuales, sobre los enfoques y técnicas utilizadas para evaluar el impacto social generado por las innovaciones sociales en proyectos tanto públicos como privados. De esta forma, la presente obra tiene como meta, mostrar a académicos, estudiantes, empresarios, funcionarios y público en general, la importancia que implica su conceptualización y su relación además de exponer las herramientas que existen para medirlas. Se hace especial énfasis al retorno social de la inversión, como una herramienta clara que permite medir en los proyectos, no sólo su rentabilidad económica sino que además, su pertinencia a nivel social. La obra está dividida en cuatro partes donde: En el primer capítulo, exploramos la esencia de la innovación social, delineando sus características, definiciones y tipologías. Desde su intersección con la economía circular hasta su relación con el emprendimiento social y la responsabilidad social, examinamos cómo la innovación social se erige como una plataforma dinámica para abordar desafíos sociales complejos y fomentar el progreso humano. El segundo capítulo, se sumerge en la tarea crucial de medir el impacto de la innovación social. Desde la teoría del cambio hasta la gestión de impacto social, exploramos los métodos y herramientas para evaluar el alcance y la efectividad de las innovaciones sociales. Además, analizamos las implicaciones futuras y los diversos enfoques transformadores y abiertos que caracterizan a la innovación social. En el tercer capítulo, dirigimos nuestra atención hacia el desarrollo sostenible, un imperativo global que demanda un enfoque holístico e integrado. Desde sus fundamentos conceptuales hasta sus desafíos y críticas, exploramos cómo el desarrollo sostenible se entrelaza con la educación, la conciencia social y los esfuerzos por garantizar un equilibrio armonioso entre el crecimiento humano y los recursos limitados del planeta. Finalmente, en el cuarto capítulo, nos sumergimos en el concepto del Retorno Social de Inversión (SROI), una herramienta poderosa para evaluar el impacto social y económico de las iniciativas innovadoras. Desde su evolución hasta sus aplicaciones prácticas, examinamos las etapas clave del SROI, sus ventajas y desventajas, así como su relevancia para diversas entidades y sectores. A través de ejercicios prácticos y reflexiones, este libro invita al lector a explorar activamente los conceptos y principios presentados, fomentando una comprensión profunda y una aplicación efectiva de la innovación social en la búsqueda de un mundo más equitativo, sostenible y próspero. Se espera que los lectores, experimenten un momento de reflexión en el cual se entienda que la actividad económica actual debe acompañarse ya de una nueva consciencia y acciones que cambien a un rumbo positivo para dejar de seguir afectando al medioambiente en beneficio de la sociedad.In a constantly evolving world, social innovation has emerged as a transformative force that goes beyond traditional technological and business innovations. However, based on the 17 Sustainable Development Goals promulgated by the United Nations in 2015, it becomes increasingly important for governments to create a master plan that envisions a future not only focused on economic wealth generation but also on sustainability. This sustainability is based on combating inequality, environmental degradation, prosperity, climate change, poverty, peace, and justice, among other relevant issues, reflected as social impact. This perspective requires a broad understanding that addresses current needs, focusing on the approaches and techniques used to evaluate the social impact generated by social innovations in both public and private projects. Thus, the aim of this work is to demonstrate to academics, students, entrepreneurs, officials, and the general public the importance of conceptualizing social innovation and its relationships, as well as to present the tools available for measuring them. Special emphasis is placed on the social return on investment (SROI), a clear tool that allows projects to measure not only their economic profitability but also their social relevance. The work is divided into four parts: In the first chapter, we explore the essence of social innovation, outlining its characteristics, definitions, and typologies. From its intersection with the circular economy to its relationship with social entrepreneurship and social responsibility, we examine how social innovation serves as a dynamic platform for addressing complex social challenges and fostering human progress. The second chapter delves into the crucial task of measuring the impact of social innovation. From the theory of change to social impact management, we explore the methods and tools for evaluating the scope and effectiveness of social innovations. Additionally, we analyze future implications and the various transformative and open approaches that characterize social innovation. In the third chapter, we turn our attention to sustainable development, a global imperative that demands a holistic and integrated approach. From its conceptual foundations to its challenges and criticisms, we explore how sustainable development interweaves with education, social awareness, and efforts to ensure a harmonious balance between human growth and the planet's limited resources. Finally, in the fourth chapter, we dive into the concept of Social Return on Investment (SROI), a powerful tool for assessing the social and economic impact of innovative initiatives. From its evolution to its practical applications, we examine the key stages of SROI, its advantages and disadvantages, as well as its relevance for various entities and sectors. Through practical exercises and reflections, this book invites the reader to actively explore the concepts and principles presented, fostering a deep understanding and effective application of social innovation in the pursuit of a more equitable, sustainable, and prosperous world. It is hoped that readers will experience a moment of reflection, understanding that current economic activity must be accompanied by a new consciousness and actions that steer towards a positive direction to stop further environmental harm for the benefit of society

Multivariate Statistics. VOLUME II. Interdependent Techniques with SPSS in the Social Sciences

Al tener mayores capacidades y disponibilidad de los recursos de cómputo , hoy en día, hace que el análisis multivariante se presente en varias aplicaciones de software por lo que se incrementan las posibilidades de ser usado en diversas disciplinas como las Ciencias de la Administración, siendo el Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, de IBM), el Analytics, Business Intelligence and Data Management (SAS, de SAS Institute y/o de World Programming), Statistica (de STATISTICA), el lenguaje R (software libre) sólo por mencionar algunos como de los más utilizados en los campos académico y profesional a nivel mundial. Así que, no es de extrañar que en las Ciencias Sociales, se observe de manera creciente un repunte en la presentación de reportes, artículos, capítulos de libro o libros que discutan diversos aspectos teórico empíricos y su interpretación basados en dichas aplicaciones de software. En nuestro caso, adoptamos SPSS 20 de IBM, para el desarrollo de los temas de este libro. Basados en lo anterior, mostramos esta obra q u e tiene como principales objetivos: 1.-Presentar un documento que sirva a propios y extraños al tema, que tengan la necesidad de conocer tanto los conceptos tratados en este tomo, como el de manipular los diversos comandos que ofrece SPSS 20 de IBM al respecto de los casos problema, presentados como ejemplo. 2.-Para una mayor comprensión del tratamiento de los casos, se expone la secuencia propuesta por Hair et al. (1999) de los 6 pasos: objetivos, diseño, supuestos, ejecución, interpretación y validación, como el eje de presentación y resolución de dichos caso. 3. El desarrollo básico de las técnicas de : análisis factorial, análisis multidimensional y de correspondencias así como el análisis cluster. Es deseo del autor, contribuir en el lector en la adquisición de conocimiento que se aplique en el mundo práctico y que ayude a su interpretación teórica. Si no fuere el caso, se espera que al menos sirva como otro peldaño útil a escalar en el logro de su formación académica y/o profesional.With greater computing capabilities and resource availability today, multivariate analysis is now featured in several software applications, increasing its potential use across various disciplines such as Administrative Sciences. Some of the most widely used software in both academic and professional fields worldwide include the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, by IBM), Analytics, Business Intelligence and Data Management (SAS, by SAS Institute and/or World Programming), Statistica (by STATISTICA), and the R language (open-source software), to name a few. Therefore, it is not surprising that in Social Sciences, there is an increasing trend in the publication of reports, articles, book chapters, or books that discuss various theoretical and empirical aspects and their interpretation based on these software applications. In our case, we adopted IBM SPSS 20 for the development of the topics in this book. Based on this, we present this work with the main objectives: To present a document that serves both those familiar and unfamiliar with the topic, who need to understand both the concepts addressed in this volume and how to manipulate the various commands offered by IBM SPSS 20 regarding the example problem cases presented. For a better understanding of case treatments, we follow the sequence proposed by Hair et al. (1999) of the six steps: objectives, design, assumptions, execution, interpretation, and validation, as the axis for presenting and resolving these cases. The basic development of techniques such as factor analysis, multidimensional analysis, correspondence analysis, and cluster analysis. The author hopes to contribute to the reader's acquisition of knowledge that can be applied in the practical world and aid in its theoretical interpretation. If this is not the case, it is hoped that at least it will serve as another useful step in achieving their academic and/or professional development

Comparative Qualitative Analysis. VOLUME I. Crisp-Set (csQCA) Theory and Practice

El objetivo de esta obra es la de introducir al lector en los conceptos básicos del uso del Análisis Cualitativo Comparativo (QCA. Qualitative Comparative Analysis) con el conjunto de datos nítidos (crisp- sets.csQCA) a través de demostraciones de su uso con ejemplos varios en la administración de la innovación. Desde fines de los años 80, su precursor, el análisis cualitativo compa- rativo QCA (Qualitative Comparative Analysis) ha estado en el centro de atención de la metodología de las ciencias sociales ya que se fundamenta, en el conjunto de relaciones y objetivos establecidos del descubrimiento de condiciones suficientes y necesarias. Cabe señalar, que es común referirse a la versión Booleana original del QCA como csQCA, donde cs (crisp-sets) denota un conjunto de datos nítidos, la versión que permite utilizar las condiciones de múltiples catego- rías, se denomina como mvQCA, donde mv (multi-value) describe el valor múltiple y para la versión fsQCA donde fs (fuzzy-set) describe al conjunto de datos difuso. El objetivo del análisis de QCA, en general, es dar cuenta de un resultado particular, contra los análisis basados en regresión, que por el contrario, generalmente tienen como objetivo ser herramientas base para explicar los efectos de las causas (Wagemann y Schneider, 2010). Sobre el estado de las ciencias sociales, como base general de la admi- nistración de la innovación, Sartori (1970), llegó a afirmar: “...se aprecia un pésimo estado de la ciencia oscilando entre dos extremos poco sólidos: el pensamiento inconsciente, lo que hace una abrumadora mayoría, y un pensamiento demasiado consciente, hecho por una pequeña minoría...” Llamando a los estudiosos a adquirir capacitación en lógica (primaria): “Para dirigir un curso intermedio entre mal manejo lógico crudo por un lado, y perfeccionismo lógico (y parálisis) por otro lado...” Fue a fines de la década de 1980, cuando el Dr. Charles Ragin trajo el álgebra Booleana y la teoría de conjuntos, para las ciencias sociales con su innovador libro The Comparative Method (Ragin, 1987) que describe a profundidad todo lo relativo a los componentes del QCA. Aún así, el verdadero estímulo en la atención comenzó algunos años después, con el libro Fuzzy-sets Social Science (Ragin, 2000). Por ahora, ya hay acadé- micos que usan los métodos comparativos configuracionales, dada la posi- bilidad en formalizar el análisis orientado a casos y de este modo, ofrecer herramientas para mejorar la investigación comparativa. Estos métodos son particularmente aptos para identificar lo mínimamente necesario y/o mínimamente suficiente (combinaciones de) condiciones que producen un resultado de interés (es decir, evaluar las causas de los efectos), con gran potencial de aplicaciones cuantitativas como en la ingeniería (Mendel y Korjani, 2010; Marks, et al., 2018). Dadas las ventajas que se ofrecen, en discusiones recientes sobre los métodos comparativos configuracionales, los estudiosos sostienen que los enfoques cuantitativos basados en regresiones vs. el QCA, se aplican mejor junto a otro (Ragin 2008; Schneider y Wagemann 2010; Rihoux 2006). Sin embargo, existe una advertencia para los entusiastas, de que los aca- démicos no deban convertirse en monomaníacos del QCA (Ragin y Rihoux 2004, p. 6). Por otro lado, se tienen primeros esfuerzos de la aplicación de fsQCA, en el área del emprendimiento y la innovación como el trabajo de Kraus et al., (2017) donde se hace una recopliación de 77 artículos publicados de 2005 a 2016 con las palabras clave de: fsQCA, administración de negocios, empredimiento e innovación, revelando un incremento paulatino en estos campos para el uso de la fsQCA. Es así, que las ciencias de la adminis- tración orientadas a la innovación, tienen la posibilidad de aprovechar lo realizado en las ciencias sociales a través de las importantes aportaciones del Dr. Ragin, por lo que la presente obra, se compone de once capítulos, los cuales describimos brevemente: CAPÍTULO 1. Análisis de regresión vs. análisis cualitativo comparativo de datos (QCA). El capítulo presenta cómo funciona la regresión y su uso por parte de los investigadores sociales orientados a la administración de la innovación; los errores más usuales en los que se incurre y por lo tanto, las inconveniencias para la investigación. Esto trae como consecuencia potenciales errores al asumir hipótesis que al ser sometidas al QCA, resta mucho su efectividad. El capítulo cierra con la descripción de la fsQCA, que permite visualizar su incursión en las ciencias de la administración de la innovación. CAPÍTULO 2. Software QCA y configuración fsQCA. Este capítulo, permite al lector conocer los alcances del software fsQCA, diseñado por el Dr. Charles Ragin a fin de conocer cada una de las funciones que lo componen desde crear y abrir un archivo en diferentes formatos, hasta con- figurarlos y probar las funciones disponibles, en doce ejercicios prácticos con el uso del software fsQCA que se describen a detalle. CAPÍTULO 3. Análisis Cualitativo Comparativo de Datos Nítidos (csQCA). Este capítulo reporta al lector un tipo de datos muy común en el uso de la csQCA, revelando conceptos básicos de su uso a través de el uso de datos binarios, la negación Booleana, el uso de tablas de verdad, los agrupamientos, la adición y multiplicación Booleanas, la lógica combi- natoria, las implicaciones principales, la Ley de De Morgan, las causas necesarias y suficientes y la minimización. Trata los conceptos acerca de los casos contrafactuales, el problema de los casos coincidentes, cómo se comparan los casos contrafactuales vs. QCA y un contraste con la investi- gación convencional cuantitativa. Se aplican seis ejercicios con el uso del software fsQCA que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 4. Análisis Cualitativo Comparativo de Datos Difusos (fsQCA). Este capítulo reporta al lector un tipo de datos muy especial, el de tipo difuso que usa el software fsQCA, revelando conceptos básicos de su uso a través del conocimiento de su naturaleza, la posibilidad de usarlos por niveles y de manera contínua. Se presentan operaciones del conjunto de datos difusos, tales como: la negación Booleana, la conjunción (lógica AND), la unión (lógica OR). Incluye modelos y métodos de calibración análisis de condiciones necesarias y suficientes así como de consistencia, cómo realizar tablas de verdad y analizar las esquinas de espacio vectorial. Se aplican catorce ejercicios que demuestran el uso del software fsQCA que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 5. Evaluación del conjunto de datos fsQCA. El capí- tulo hace una descripción de la importancia de lo que se conoce como condicones INUS y SUIN así como de consistencia y cobertura en general. Se presenta el desarrollo manual de cinco casos que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 6. La calibración y su importancia en fsQCA. Este capí- tulo abre un debate sobre las implicaciones de la calibración antes de iniciar mediciones en alcance y contexto, los pros y contras de utilizar indicadores por parte de la investigación cuantitativa, relacion de SEM vs. fsQCA, la investigación cualitativa y la necesidad de la calibración, los métodos directo e indirecto de calibración. Se presenta el desarrollo manual de cuatro casos que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 7. Pensamiento configuracional en fsQCA. Este capítulo demuestra, la importancia del pensamiento configuracional desde el punto de vista cualitativo y cuantitativo, se discute sobre la evaluación del grado de pertenencia en una configuración así como la comparación de trayecto- rias causales. CAPÍTULO 8. Efectos netos en fsQCA. El capítulo describe lo que se debe entender por efectos netos, los problemas que se tiene del mismo, se propone un cambio de enfoque a tipos de casos, se hace exposición de comparación de casos de datos difusos y el análisis de configuraciones. CAPÍTULO 9. Efectos netos vs. Configuraciones en fsQCA. A través de dos casos hipotéticos, se realiza el estudio y se desarrollan cada uno de los conceptos vistos explicando por comparación sus resultados, a fin de comprender la naturaleza de los efectos netos de los de configuración por fsQCA. CAPÍTULO 10. Guía de análisis csQCA. Con datos nítidos, de un caso de innovación, se ofrece al lector una guía rápida y visual, a través de screen-shots y 8 ejercicios de cómo resolver un caso a través del análisis de condiciones necesarias, representar datos en la tabla de verdad, identificar contradictorios y remanentes lógicos, análisis de suficiencia, minimización de la tabla de verdad para ocurrencia y no ocurrencia del fenómeno e inter- pretación de resultados. CAPÍTULO 11. Guía de análisis fsQCA. Con datos difusos, de un caso de innovación, se ofrece al lector una guía rápida y visual, a través de screen-shots y 9 ejercicios, cómo resolver un caso a través del acceso al archivo de trabajo, el análisis de condiciones necesarias con ocurrencia del fenómeno y sus reportes, la interpretación de la cobertura, la generación de la tabla de verdad, la aplicación de la opción Standard Analyses, inter- pretación de las soluciones generadas, la generación de la tabla de verdad con no ocurrencia del fenómeno, el análisis de implicaciones principales e interpretación del caso. GLOSARIO. Se presenta un glosario de los términos más utilizados al respecto.The objective of this work is to introduce the reader to the basic concepts of using Qualitative Comparative Analysis (QCA) with crisp-set data (csQCA) through demonstrations of its use with various examples in the administration of innovation. Since the late 1980s, its precursor, Qualitative Comparative Analysis (QCA), has been at the forefront of social science methodology as it is based on the set of relationships and established objectives for discovering sufficient and necessary conditions. It is worth noting that it is common to refer to the original Boolean version of QCA as csQCA, where cs (crisp-sets) denotes a set of crisp data. The version that allows for the use of multiple-category conditions is called mvQCA, where mv (multi-value) describes the multi-value aspect, and fsQCA where fs (fuzzy-set) describes the fuzzy-set data. The goal of QCA analysis, in general, is to account for a particular outcome, unlike regression-based analyses, which typically aim to be fundamental tools for explaining the effects of causes (Wagemann and Schneider, 2010). Regarding the state of social sciences, as a general basis for the administration of innovation, Sartori (1970) stated: "...the science is in a poor state, oscillating between two weak extremes: unconscious thought, which is predominant, and overly conscious thought, done by a small minority..." Calling on scholars to acquire training in basic logic: "To guide an intermediate course between crude logical mishandling on one side and logical perfectionism (and paralysis) on the other side..." It was in the late 1980s that Dr. Charles Ragin brought Boolean algebra and set theory to social sciences with his innovative book, The Comparative Method (Ragin, 1987), which deeply describes all components of QCA. Even so, real attention began to surge some years later with his book Fuzzy-Sets Social Science (Ragin, 2000). By now, there are scholars who use configurational comparative methods, given the possibility of formalizing case-oriented analysis, thus providing tools to enhance comparative research. These methods are particularly apt for identifying the minimally necessary and/or minimally sufficient (combinations of) conditions that produce an outcome of interest (i.e., evaluating the causes of effects), with great potential for quantitative applications in fields like engineering (Mendel and Korjani, 2010; Marks, et al., 2018). Given the advantages offered, recent discussions on configurational comparative methods suggest that regression-based quantitative approaches and QCA are best applied alongside each other (Ragin 2008; Schneider and Wagemann 2010; Rihoux 2006). However, there is a warning for enthusiasts that scholars should not become QCA monomaniacs (Ragin and Rihoux 2004, p. 6). On the other hand, initial efforts of applying fsQCA in entrepreneurship and innovation, such as the work by Kraus et al., (2017), compile 77 articles published from 2005 to 2016 with keywords: fsQCA, business administration, entrepreneurship, and innovation, revealing a gradual increase in these fields for using fsQCA. Thus, administrative sciences oriented towards innovation can leverage the advancements in social sciences through Dr. Ragin's significant contributions. Consequently, this work comprises eleven chapters, which we briefly describe: CHAPTER 1. Regression Analysis vs. Qualitative Comparative Analysis (QCA). This chapter presents how regression works and its use by social researchers oriented towards innovation administration; the most common errors made and the resulting inconveniences for research. This leads to potential errors when assuming hypotheses that, when subjected to QCA, greatly reduce effectiveness. The chapter closes with a description of fsQCA, which allows visualizing its application in innovation administration. CHAPTER 2. QCA Software and fsQCA Configuration. This chapter enables the reader to understand the scope of the fsQCA software, designed by Dr. Charles Ragin, to learn each function it comprises, from creating and opening a file in different formats to configuring and testing available functions, in twelve practical exercises using the fsQCA software described in detail. CHAPTER 3. Qualitative Comparative Analysis of Crisp-Set Data (csQCA). This chapter introduces the reader to a type of data very common in csQCA, revealing basic concepts through the use of binary data, Boolean negation, truth tables, groupings, Boolean addition and multiplication, combinatorial logic, main implications, De Morgan's Law, necessary and sufficient causes, and minimization. It addresses concepts about counterfactual cases, the problem of coincident cases, how counterfactual cases compare to QCA, and a contrast with conventional quantitative research. Six exercises using the fsQCA software confirm the use of the main concepts. CHAPTER 4. Qualitative Comparative Analysis of Fuzzy-Set Data (fsQCA). This chapter introduces the reader to a very special type of data, the fuzzy type used by fsQCA software, revealing basic concepts through understanding its nature and the possibility of using them at levels and continuously. It presents fuzzy-set data operations such as Boolean negation, conjunction (logical AND), and union (logical OR). It includes models and calibration methods, analysis of necessary and sufficient conditions and consistency, how to create truth tables, and analyze vector space corners. Fourteen exercises demonstrate the use of the fsQCA software, confirming the main concepts. CHAPTER 5. Evaluation of the fsQCA Data Set. This chapter describes the importance of what are known as INUS and SUIN conditions as well as consistency and coverage in general. It presents the manual development of five cases that confirm the main concepts. CHAPTER 6. Calibration and Its Importance in fsQCA. This chapter opens a debate on the implications of calibration before starting measurements in scope and context, the pros and cons of using indicators by quantitative research, SEM vs. fsQCA relationship, qualitative research, and the need for calibration, direct and indirect calibration methods. The manual development of four cases confirms the main concepts. CHAPTER 7. Configurational Thinking in fsQCA. This chapter demonstrates the importance of configurational thinking from both qualitative and quantitative perspectives, discussing the evaluation of the degree of membership in a configuration and comparing causal pathways. CHAPTER 8. Net Effects in fsQCA. This chapter describes what is meant by net effects, the associated problems, a proposed shift to case types, comparison of fuzzy data cases, and configuration analysis. CHAPTER 9. Net Effects vs. Configurations in fsQCA. Through two hypothetical cases, the study develops each of the concepts seen, explaining by comparison their results, to understand the nature of net effects versus configuration effects by fsQCA. CHAPTER 10. csQCA Analysis Guide. With crisp data from an innovation case, this chapter offers the reader a quick and visual guide through screenshots and eight exercises on how to solve a case through necessary condition analysis, representing data in the truth table, identifying contradictory and logical remainders, sufficiency analysis, truth table minimization for occurrence and non-occurrence of the phenomenon, and result interpretation. CHAPTER 11. fsQCA Analysis Guide. With fuzzy data from an innovation case, this chapter offers the reader a quick and visual guide through screenshots and nine exercises on how to solve a case through accessing the work file, necessary condition analysis with phenomenon occurrence and reporting, interpreting coverage, generating the truth table, applying the Standard Analyses option, interpreting generated solutions, generating the truth table with phenomenon non-occurrence, analyzing main implications, and interpreting the case. GLOSSARY. A glossary of the most commonly used terms in this context is provided.   &nbsp

Gender and Social Entrepreneurship: Perspectives in the Context of Innovation

El propósito del presente libro es analizar, desde una perspectiva multidisciplinaria, el desarrollo del emprendimiento social, como el enfoque económico de la innovación social, pero con una perspectiva de género centrada en el emprendimiento femenino, como una de las estrategias para la igualdad económica de las mujeres que más fuerza han cobrado en las últimas décadas. Las actividades que se desprenden de esta perspectiva, en muchas ocasiones, responden a los problemas sociales asociados a la falta de oportunidades, a la pobreza, la marginación y la exclusión en el campo laboral, y en situaciones de inequidad y desigualdad en relación con el género. Por ello, analizar el empoderamiento y el liderazgo femenino y su potencial para la generación de empresas sociales y productivas, innovadoras y sustentables, es una vía mediante la cual las mujeres contarán con mayores posibilidades para mejorar su calidad de vida e incrementar su participación social y política, con lo cual se contribuye al logro de la Agenda 2030 de los Objetivos del Desarrollo Sostenible. Las universidades debemos impulsar el emprendimiento social, tanto para apoyar la transformación de la sociedad como para promover la generación de empleos y fortalecer la formación en valores y capacidades transversales de nuestros estudiantes. En nuestro compromiso académico y en nuestra convicción de que realizar investigación que aporte al conocimiento de la forma en que se realizan proyectos de emprendimiento social y la manera en que las mujeres participan e impulsan estos proyectos, presentamos al lector los resultados de trabajos que sin duda tendrán un enorme utilidad en la comprensión de este enfoque de la innovación social, y aportará elementos para avanzar en la toma de decisiones innovadoras en la formación de estudiantes de educación superior y en la formación y actuación de docentes, gestores y directivos de estas instituciones transformadoras.This book aims to analyze, from a multidisciplinary perspective, the development of social entrepreneurship as the economic approach to social innovation, but with a gender perspective centered on female entrepreneurship, which has become one of the most potent strategies for women's economic equality in recent decades. The activities stemming from this perspective often address social issues related to the lack of opportunities, poverty, marginalization, and exclusion in the labor market, as well as situations of inequity and gender inequality. Therefore, analyzing female empowerment and leadership and their potential for generating innovative and sustainable social and productive enterprises is a way through which women will have more significant opportunities to improve their quality of life and increase their social and political participation, thereby contributing to the achievement of the 2030 Agenda for the Sustainable Development Goals.Universities must promote social entrepreneurship to support the transformation of society, promote job creation, and strengthen the formation of values and transversal skills in our students. In our academic commitment and our conviction to conduct research that contributes to understanding how social entrepreneurship projects are carried out and how women participate in and drive these projects, we present to the reader the results of works that will undoubtedly be enormously useful in understanding this approach to social innovation and will provide elements to advance innovative decision-making in the education of higher education students and in the training and actions of teachers, managers, and directors of these transformative institutions

Technological Future Studies: Definitions Towards a Conceptual Model of Foresight

La administración de la tecnología, considera a ésta como un valioso activo de la firma, por lo que se vale de la auditoría, el monitoreo y los pronósticos para detectar el valor y las potencialidades de la tecnología, en beneficio de la empresa. Es en la actividad del pronóstico, donde hoy en día se encuentra concentrada la atención de la industria de las teleco- municaciones dada la gran amplitud, variedad y complejidad tecnológica provocada en gran medida, por la ley de Moore: cada 18 meses se duplica la potencia de cómputo, por lo que las empresas del sector, sufren nota- blemente por la obsolescencia técnica con gran rapidez, aunado, a la gran demanda de tecnología que todos los años se requiere para cubrir las nece- sidades cambiantes de sus clientes; ¿cómo hacer en el futuro, para crecer al mismo tiempo que reemplazar, satisfaciendo los servicios exigidos por los usuarios? La respuesta la encontramos en la prospectiva, es decir, en el en el estudio del porvenir probable, posible y deseable, imaginándolo desde el futuro, no el presente. El trabajo presentado, tiene como objetivo principal el proponer un modelo de prospectiva tecnológica para las empresas de telecomunicaciones, el cual apoye las decisiones de los gerentes para que a través de la evaluación de amenazas y oportunidades tecnológicas, la firma pueda anticiparse de manera oportuna y con racionalidad de sus re- cursos, a los cambios del entorno político, económico, social, tecnológico, organizacional y ambiental a través de distintos escenarios, conservando y aumentando su ventaja competitiva. El resultado es obtenido a partir de explicar la importancia que la administración y estrategia de la tecnología representan a la firma, de contextualizar la importancia de la tecnología y los servicios de las telecomunicaciones, de las ventajas que representa la prospectiva sobre otros estudios del futuro y cómo ésta es practicada a través de escenarios y ponderación de cruce impacto de las distintas alter- nativas tecnológicas. Para lograr el modelo conceptual, son comparados y discutidos los modelos de tecnología: de Twiss(1992) y Preez y Pistorius (1999), así como los prospectivos de: Ackoff (1969), Ozbekhan (1970) y Sachs (1976), concluyendo la propuesta del modelo en los módulos: vigi- lancia-inteligencia, planeación normativa, selección de escenario, selección de estrategia e implementación.The management of technology considers it a valuable asset for the firm; thus, it uses auditing, monitoring, and forecasting to detect the value and potential of technology for the benefit of the company. Forecasting activities are currently the focus of the telecommunications industry due to the vast scope, variety, and technological complexity largely driven by Moore's Law: every 18 months, computing power doubles. As a result, companies in the sector suffer significantly from rapid technical obsolescence, coupled with the high demand for technology needed annually to meet their clients' changing needs. How can we grow while replacing and satisfying the services demanded by users in the future? The answer lies in foresight, that is, the study of the probable, possible, and desirable future by imagining it from the future, not the present. The main objective of this work is to propose a technological foresight model for telecommunications companies to support managers' decisions. By evaluating technological threats and opportunities, the firm can timely and rationally anticipate changes in the political, economic, social, technological, organizational, and environmental environment through various scenarios, thus maintaining and increasing its competitive advantage. The result is obtained by explaining the importance that technology management and strategy represent to the firm, contextualizing the importance of technology and telecommunications services, the advantages that foresight represents over other future studies, and how it is practiced through scenarios and cross-impact assessment of different technological alternatives. To achieve the conceptual model, technology models by Twiss (1992) and Preez and Pistorius (1999) are compared and discussed, as well as foresight models by Ackoff (1969), Ozbekhan (1970), and Sachs (1976), concluding with the proposal of the model in the modules: intelligence-surveillance, normative planning, scenario selection, strategy selection, and implementation

Qualitative Comparative Analysis. VOLUME II. FUZZY-SET (fsQCA) Theory and Practice

El presente documento, es continuación de la obra, Análisis Cualitativo Comparativo Nítido (csQCA) y su relación con la Innovación. Discusión e interpretación de resultados y tiene por objetivo introducir al investigador en los conceptos y aplicaciones que conlleva el caso del análisis cualitativo comparativo (QCA.Qualitative Comparative Analysis) con el conjunto de datos difusos (fuzzy-sets.fsQCA) a través de demostraciones de su uso con ejemplos varios en la administración de la innovación. Desde fines de los años 80, su precursor, el análisis cualitativo comparativo (QCA.Qualitative Comparative Analysis) ha estado en el centro de atención de la metodología de las ciencias sociales ya que se fundamenta, en el conjunto de relaciones y objetivos establecidos del descubrimiento de condiciones suficientes y necesarias. Cabe señalar, que es común referirse a la versión Booleana original del QCA como csQCA, donde cs (crisp-sets) denota un conjunto de datos nítidos, la versión que permite utilizar las condiciones de múltiples categorías, se denomina como mvQCA, donde mv (multi-value) describe el valor múltiple y para la versión fsQCA donde fs (fuzzy-set) describe al conjunto de datos difuso. El objetivo del análisis de QCA, en general, es dar cuenta de un resultado particular, contra los análisis basados en regresión, que por el contrario, generalmente tienen como objetivo ser herramientas base para explicar los efectos de las causas (Wagemann y Schneider, 2010). Sobre el estado de las ciencias sociales, como base general de la admi- nistración de la innovación, Sartori (1970), llegó a afirmar: “...se aprecia un pésimo estado de la ciencia... oscilando entre dos extremos poco sólidos: pensamiento inconsciente, lo que hace una abrumadora mayoría, y un pensamiento demasiado consciente, hecho por una pequeña minoría...” Llamando a los estudiosos a adquirir capacitación en lógica (primaria): “...para dirigir un curso intermedio entre mal manejo lógico crudo por un lado, y perfeccionismo lógico (y parálisis) por otro lado...” Fue a fines de la década de 1980, cuando el Dr. Charles Ragin trajo el álgebra Booleana y la teoría de conjuntos, para las ciencias sociales con su innovador libro The Comparative Method (Ragin, 1987) que describe a profundidad todo lo relativo a los componentes del QCA. Aún así, el verdadero estímulo en la atención comenzó algunos años después, con el libro Fuzzy-sets Social Science (Ragin, 2000). Por ahora, ya hay acadé- micos que usan los métodos comparativos configuracionales, dada la posi- bilidad en formalizar el análisis orientado a casos y de este modo, ofrecer herramientas para mejorar la investigación comparativa. Estos métodos son particularmente aptos para identificar lo mínimamente necesario y/o mínimamente suficiente (combinaciones de) condiciones que producen un resultado de interés (es decir, evaluar las causas de los efectos), con gran potencial de aplicaciones cuantitativas como en la ingeniería (Mendel y Korjani, 2010; Marks, et al., 2018). Dadas las ventajas que se ofrecen, en discusiones recientes sobre los métodos comparativos configuracionales, los estudiosos sostienen que los enfoques cuantitativos basados en regresiones vs. el QCA, se aplican mejor junto a otro (Ragin, 2008; Schneider y Wagemann 2010; Rihoux, 2006). Sin embargo, existe una advertencia para los entusiastas, de que los acadé- micos no deban convertirse en monomaníacos del QCA (Ragin y Rihoux 2004, p. 6). Por otro lado, se tienen primeros esfuerzos de la aplicación de fsQCA, en el área del emprendimiento y la innovación como el trabajo de Kraus (et al., 2017) donde se hace una recopliación de 77 artículos publicados de 2005 a 2016 con las palabras clave de: fsQCA, administración de negocios, empredimiento e innovación, revelando un incremento paulatino en estos campos para el uso de la fsQCA. Es así, que las ciencias de la adminis- tración orientadas a la innovación, tienen la posibilidad de aprovechar lo realizado en las ciencias sociales a través de las importantes aportaciones del Dr. Ragin, por lo que la presente obra, se compone de once capítulos, los cuales describimos brevemente: CAPÍTULO 4. Análisis Cualitativo Comparativo de Datos Difusos (fsQCA). Este capítulo reporta al lector un tipo de datos muy especial, el de tipo difuso que usa el software fsQCA, revelando conceptos básicos de su uso a través del conocimiento de su naturaleza, la posibilidad de usarlos por niveles y de manera continua. Se presentan operaciones del conjunto de datos difusos, tales como: la negación Booleana, la conjunción (lógica AND), la unión (lógica OR). Incluye modelos y métodos de calibración análisis de condiciones necesarias y suficientes así como de consistencia, cómo realizar tablas de verdad y analizar las esquinas de espacio vectorial. Se aplican catorce ejercicios que demuestran el uso del software fsQCA que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 5. Evaluación del conjunto de datos fsQCA. El capítulo hace una descrpición de la importancia de lo que se conoce como condi- ciones INUS y SUIN así como de consistencia y cobertura en general. Se presenta el desarrollo manual de cinco casos que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 6. La calibración y su importancia en fsQCA. Este capí- tulo abre un debate sobre las implicaciones de la calibración antes de iniciar mediciones en alcance y contexto, los pros y contras de utilizar indicadores por parte de la investigación cuantitativa, relacion de SEM vs. fsQCA, la investigación cualitativa y la necesidad de la calibración, los métodos directo e indirecto de calibración. Se presenta el desarrollo manual de cuatro casos que confirman el uso de los principales conceptos. CAPÍTULO 7. Pensamiento configuracional en fsQCA. Este capí- tulo demuestra, la importancia del pensamiento configuracional desde el punto de vista cualitativo y cuantitativo, se discute sobre la evaluación del grado de pertenencia en una configuración así como la comparación de trayectorias causales. CAPÍTULO 8. Efectos netos en fsQCA. El capítulo describe lo que se debe entender por efectos netos, los problemas que se tiene del mismo, se propone un cambio de enfoque a tipos de casos, se hace exposición de comparación de casos de datos difusos y el análisis de configuraciones. CAPÍTULO 9. Efectos netos vs. Configuraciones en fsQCA. A través de dos casos hipotéticos, se realiza el estudio y se desarrollan cada uno de los conceptos vistos explicando por comparación sus resultados, a fin de comprender la naturaleza de los efectos netos de los de configuración por fsQCA. CAPÍTULO 10. Guía de análisis csQCA. Con datos nítidos, de un caso de innovación, se ofrece al lector una guía rápida y visual, a través de screen-shots y 8 ejercicios, cómo resolver un caso a través de realizar: análisis de condiciones necesarias, representar datos en la tabla de verdad, identificar contradictorios y remanentes lógicos, análisis de suficiencia, minimización de la tabla de verdad para ocurrencia y no ocurrencia del fenómeno e interpretación de resultados. CAPÍTULO 11. Guía de análisis fsQCA. Con datos difusos, de un caso de innovación, se ofrece al lector una guía rápida y visual, a través de screen-shots y 9 ejercicios, cómo resolver un caso a través de realizar: acceso al archivo de trabajo, análisis de condiciones necesarias con ocu- rrencia del fenómeno y sus reportes, interpretación de la cobertura y la cobertura, generación de la tabla de verdad, la aplicación de la opción Standard Analyses, interpretación de las soluciones generadas, generación de la tabla de verdad con no ocurrencia del fenómeno, análisis de implicaciones principales, e interpretación del caso. GLOSARIO. Se presenta un glosario de los términos más utilizados al respecto.The present document is a continuation of the work, Crisp-Set Qualitative Comparative Analysis (csQCA) and its Relationship with Innovation: Discussion and Interpretation of Results, and aims to introduce researchers to the concepts and applications involved in the case of Qualitative Comparative Analysis (QCA) with fuzzy-set data (fsQCA) through demonstrations of its use with various examples in the administration of innovation. Since the late 1980s, its precursor, Qualitative Comparative Analysis (QCA), has been at the forefront of social science methodology as it is based on the set of relationships and established objectives for discovering sufficient and necessary conditions. It is worth noting that it is common to refer to the original Boolean version of QCA as csQCA, where cs (crisp-sets) denotes a set of crisp data. The version that allows for the use of multiple-category conditions is called mvQCA, where mv (multi-value) describes the multi-value aspect, and fsQCA where fs (fuzzy-set) describes the fuzzy-set data. The goal of QCA analysis, in general, is to account for a particular outcome, unlike regression-based analyses, which typically aim to be fundamental tools for explaining the effects of causes (Wagemann and Schneider, 2010). Regarding the state of social sciences, as a general basis for the administration of innovation, Sartori (1970) stated: "...the science is in a poor state, oscillating between two weak extremes: unconscious thought, which is predominant, and overly conscious thought, done by a small minority..." Calling on scholars to acquire training in basic logic: "To guide an intermediate course between crude logical mishandling on one side and logical perfectionism (and paralysis) on the other side..." It was in the late 1980s that Dr. Charles Ragin brought Boolean algebra and set theory to social sciences with his innovative book, The Comparative Method (Ragin, 1987), which deeply describes all components of QCA. Even so, real attention began to surge some years later with his book Fuzzy-Sets Social Science (Ragin, 2000). By now, there are scholars who use configurational comparative methods, given the possibility of formalizing case-oriented analysis, thus providing tools to enhance comparative research. These methods are particularly apt for identifying the minimally necessary and/or minimally sufficient (combinations of) conditions that produce an outcome of interest (i.e., evaluating the causes of effects), with great potential for quantitative applications in fields like engineering (Mendel and Korjani, 2010; Marks, et al., 2018). Given the advantages offered, recent discussions on configurational comparative methods suggest that regression-based quantitative approaches and QCA are best applied alongside each other (Ragin, 2008; Schneider and Wagemann, 2010; Rihoux, 2006). However, there is a warning for enthusiasts that scholars should not become QCA monomaniacs (Ragin and Rihoux, 2004, p. 6). On the other hand, initial efforts of applying fsQCA in entrepreneurship and innovation, such as the work by Kraus et al. (2017), compile 77 articles published from 2005 to 2016 with keywords: fsQCA, business administration, entrepreneurship, and innovation, revealing a gradual increase in these fields for using fsQCA. Thus, administrative sciences oriented towards innovation can leverage the advancements in social sciences through Dr. Ragin's significant contributions. Consequently, this work comprises eleven chapters, which we briefly describe: CHAPTER 4. Qualitative Comparative Analysis of Fuzzy-Set Data (fsQCA). This chapter introduces the reader to a very special type of data, the fuzzy type used by fsQCA software, revealing basic concepts through understanding its nature and the possibility of using them at levels and continuously. It presents fuzzy-set data operations such as Boolean negation, conjunction (logical AND), and union (logical OR). It includes models and calibration methods, analysis of necessary and sufficient conditions and consistency, how to create truth tables, and analyze vector space corners. Fourteen exercises demonstrate the use of the fsQCA software, confirming the main concepts. CHAPTER 5. Evaluation of the fsQCA Data Set. This chapter describes the importance of what are known as INUS and SUIN conditions as well as consistency and coverage in general. It presents the manual development of five cases that confirm the main concepts. CHAPTER 6. Calibration and Its Importance in fsQCA. This chapter opens a debate on the implications of calibration before starting measurements in scope and context, the pros and cons of using indicators by quantitative research, SEM vs. fsQCA relationship, qualitative research, and the need for calibration, direct and indirect calibration methods. The manual development of four cases confirms the main concepts. CHAPTER 7. Configurational Thinking in fsQCA. This chapter demonstrates the importance of configurational thinking from both qualitative and quantitative perspectives, discussing the evaluation of the degree of membership in a configuration and comparing causal pathways. CHAPTER 8. Net Effects in fsQCA. This chapter describes what is meant by net effects, the associated problems, a proposed shift to case types, comparison of fuzzy data cases, and configuration analysis. CHAPTER 9. Net Effects vs. Configurations in fsQCA. Through two hypothetical cases, the study develops each of the concepts seen, explaining by comparison their results, to understand the nature of net effects versus configuration effects by fsQCA. CHAPTER 10. csQCA Analysis Guide. With crisp data from an innovation case, this chapter offers the reader a quick and visual guide through screenshots and eight exercises on how to solve a case through necessary condition analysis, representing data in the truth table, identifying contradictory and logical remainders, sufficiency analysis, truth table minimization for occurrence and non-occurrence of the phenomenon, and result interpretation. CHAPTER 11. fsQCA Analysis Guide. With fuzzy data from an innovation case, this chapter offers the reader a quick and visual guide through screenshots and nine exercises on how to solve a case through accessing the work file, necessary condition analysis with phenomenon occurrence and reporting, interpreting coverage, generating the truth table, applying the Standard Analyses option, interpreting generated solutions, generating the truth table with phenomenon non-occurrence, analyzing main implications, and interpreting the case. GLOSSARY. A glossary of the most commonly used terms in this context is provided

APPS móviles sin Programación. Principales Herramientas para Crearlas

Mobile applications (Apps), as immediate access software that performs specific tasks for various user requirements (ranging from entertainment to office tasks), are now seen as disruptive innovations with unforeseen consequences yet to be confirmed in various industries such as hospitality, restaurants, or transportation services, among others. It's interesting to highlight that the term "App" has gained such notable popularity that, in 2010, it was listed as the Word of the Year by the American Dialect Society. There are Apps that reside on fixed devices (web Apps), available on various platforms of proprietary operating systems like Windows and Mac OS, as well as those that reside on mobile devices, such as tablets and smartphones, both Android and iOS (mobile Apps). This work is thus oriented towards a description and use of the main mobile Apps, aimed primarily at students, professionals, and/or academics interested in understanding the context and opportunities presented by Apps through the knowledge of consumer habits, uses, profiles, etc., both globally, internationally, and specifically in Mexico. Based on the above, it aims to inform about the necessary tools for planning the design and, above all, choosing a platform that allows configuring the required functions without using programming. The book concludes with a description of three portals that provide App templates, such as: AppMakr (now AppyPie), FileMaker (now Claris), and Adiante Apps as some of the most representative. To achieve the above, this work is divided into: Chapter 1. The context of Apps Chapter 2. Apps and their uses Chapter 3. Developing and configuring an App Chapter 4. Practice with the main App templates    Las aplicaciones móviles (Apps), como software de acceso inmediato que realiza tareas específicas para los diversos requerimientos de los usuarios (desde el entretenimiento hasta los de oficina), hoy en día, se presentan como una innovación disruptiva con consecuencias imprevistas aún por confirmar en diversas industrias tales como la hotelera, la restaurantera o la de traslado de personas, entre otras. Es interesante resaltar, que el término App ha adquirido una popularidad tan notable que, en 2010, fue listada como la palabra del año de la American Dialect Society Se tienen así, Apps que residen en equipos fijos (Apps web), que se encuentran disponibles en las diversas plataformas de compañías propietarias de sistemas operativos como Windows y Mac OS, así como los que residen en equipos móviles, tales como tabletas y teléfonos inteligentes, tanto Android como iOS (Apps móviles). Es así, que esta obra se orienta a una descripción y uso de las principales Apps móviles orientada principalmente para estudiantes, profesionistas y/o académicos interesados en conocer del contexto y las oportunidades que presentan las Apps mediante el conocimiento de los hábitos de los consumidores, los usos, sus perfiles, etc. tanto a nivel mundial, internacional y México en particular. A partir de lo anterior, hacer del conocimiento de las herramientas necesarias para realizar la planificación del diseño y más que nada, la elección de plataforma que le permita configurar las funciones que le sean requeridas sin uso de la programación. El libro cierra con una descripción de tres portales que proveen de plantillas App, tales como: AppMakr (ahora Appypie) File Maker (ahora Claris) y adiante apps como de los más representativas. Para cumplir lo anterior, esta obra se presenta dividida en: Capítulo 1. El contexto de las AppsCapítulo 2. Apps y sus usosCapítulo 3. Desarrollando y configurando una App Capítulo 4. Práctica con las principales plantillas Ap

Social Impact Evaluation. VOLUME II. Use of STATA with Methods: Instrumental Variable Estimation and Regression Discontinuity

En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en la generación de bienestar, es de vital importancia. De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones. Es por esta razón, que la presente obra, esIn the business and industrial world, the design and implementation of projects usually consider the economic, financial, and even political or environmental impact when introducing innovations. However, in the first twenty years of the 21st century, various events have demonstrated that the evaluation of social impact in generating well-being is of vital importance. In fact, in the times of the new normal expected in the post-COVID-19 era, this becomes particularly relevant since all policies and actions issued by companies and governments must have the necessary approval of a social impact evaluation for the introduction of innovations. For this reason, this work is a continuation of Volume I and is aimed at describing to both insiders and outsiders what social impact is, its characteristics, conditions, and implications, the main methods used to calculate it, as well as the opportunities that loom in the post-COVID-19 era, which demands that the resources and actions of innovation design and implementation reflect high standards of social impact that promote well-being, particularly in emerging countries. To achieve this, this work is divided into a collection of two volumes, with Volume II covering: Chapter 6. Instrumental Variable Estimation (IV). This chapter introduces the reader to the types of estimations, the two-stage least squares approach, what imperfect compliance and weak instruments mean in the estimates, the marginal treatment effect, and the significance of random promotion in the technique. The chapter concludes with the scope and limitations, as well as an application example in STATA. Chapter 7. Regression Discontinuity (RD). This chapter is designed to present the theory of regression discontinuity, both sharp and fuzzy, the steps involved in its application, possible variations, the verification of the design's validity, the advantages and disadvantages of the technique, comparisons with other methods (pipeline), limitations and scope of the technique, and a checklist. An example using STATA is included. Chapter 8. Choosing the Method to Use. Given the variety of techniques available, this chapter is designed to help the reader identify the most appropriate one by explaining the importance of determining comparison groups, the implications of prospective studies, how to create a comparison group, and the identification and prioritization of beneficiaries. This serves as a basis for comparing and supporting impact evaluation methods, determining the minimum intervention unit, and how to achieve and avoid implementation difficulties. Considering human intervention, the chapter discusses how behavior and its unintended effects intervene, the imperfection of compliance, indirect or spillover effects, and sample attrition. Design suggestions are provided, as well as considering the effects and their persistence over time. The possibility of combining various treatment options in impact evaluation at different treatment levels and adapting the evaluation of multiple interventions is also explained. Chapter 9. Sample Selection and Data Collection Design. To support a project prospectus, this chapter provides elements for determining the sample using the most well-known sampling methods, the calculation of sample power, and the treatment vs. comparison groups. Potential errors to avoid are cited, what statistical power is and how to calculate it is defined, the meaning of clusters related to random assignment, recommendations for data collection, and how to make them indicators that measure. Chapter 10. Project Management Guidelines for Impact Evaluation. This chapter highlights the importance of innovation projects in social impact, how society becomes more involved and participatory in the stages of innovation projects, specifies the company's social commitment, and generally outlines the UN's sustainable development goals and community capital. With this reference, the components of the impact evaluation management team are specified, suggesting how to establish collaborations and determine both a timeline and a budget for an impact evaluation project management. Chapter 11. Social Impact Evaluation in the Post-COVID-19 Era. Finally, the work concludes with a general description of the COVID-19 phenomenon worldwide and its economic impact, international trade, and the internet. For Latin America and the Caribbean, the opportunities for social impact evaluation in the introduction of innovations in health, education, employment, poverty, and SMEs are described. The chapter concludes with a report on the post-COVID-19 world, the social impact of COVID-19 in Mexico, and the operational structure and strategies in response to COVID-19, which form the basis for introducing social impact evaluation in the introduction of innovations in the post-COVID-19 era

Social Impact Evaluation. VOLUME I. Use of STATA with Methods: Causal Inference, Randomization, Propensity Score Matching, and Double-Difference

En el mundo empresarial e industrial, el diseño e implementación de proyectos normalmente toma en cuenta el impacto económico, financiero y hasta el político o ambiental en la introducción de innovaciones. Sin embargo, en los primeros veinte años del siglo XXI, han sucedido diversos acontecimientos que han demostrado que la evaluación de impacto social en la generación de bienestar, es de vital importancia. De hecho, en los tiempos de la nueva normalidad que se avizora como la era PosCOVID-19, esto toma particular relevancia dado que todas las políticas y acciones que emitan empresas y gobiernos, deberán contar con el aval necesario de una evaluación de impacto social a la introducción de innovaciones. Es por esta razón, que la obra está orientada a describir tanto a propios como ajenos al tema, lo qué es el impacto social, sus características, condiciones e implicaciones, los principales métodos utilizados para calcularla así como las oportunidades que se vislumbran en la era PosCOVID-19, que demanda que los recursos y acciones de innovación a diseñar e imple-mentar, reflejen altos estándares de impacto social que fomenten el bien-estar, particularmente en los países emergentes. Para logralo, esta obra está dividida en una colección de dos tomos, correspondiendo al Tomo I: Capítulo 1. Conceptos básicos. Este capítulo está orientado a explicar qué son los impactos sociales, las razones de por qué evaluar, la diferenciación entre monitoreo vs. evaluación, los indicadores de ambos, lo que implica un monitoreo basado en resultados y su configuración. Esto permite definir mejor la idea sobre lo que son las evaluaciones de impacto, su relación como estudios de eficacia y efectividad, las impli- caciones sobre la evaluación operativa así como sus características de impacto cualitativo y cuantitativo además del punto de referencia en el que se requiera la evalución de impacto ya sea con prospectiva o con retrospectiva. Realizar cualquier evaluación de impacto social para la introducción de innovaciones, requiere reconocer al grupo de tratamiento y al de control, lo que necesita resolver el problema de cómo determinar al grupo contrafactuales; con y sin comparaciones así como su relación con el sesgo. Se aporta una descripción de caso, explicando el sesgo de selección, en un escenario ex post y explicando a su vez las características que le acompañan como evaluaciones de procesos y de evaluación de proyectos, la importancia del análisis de costo-beneficio y costo-efecti- vidad así como la ética en la evaluación de impacto social en la introduc- ción de innovaciones. Capítulo 2. Preparación, inferencia causal y contrafactuales. Dada la preparación de los grupos de tratamiento y de control, este capí- tulo está diseñado para considerar los pasos que sirvan a la construc- ción de escenarios contrafactuales que posibiliten a los grupos, explicar la construcción de una teoría del cambio, explicar los eslabones de una cadena de resultados, las técnicas que facilitan especificación de las preguntas de la evaluación, la selección de indicadores de resultados y desempeño, realizar una lista de verificación basada en los datos para los indicadores. De esta manera, se equipa al investigador para realizar inferencia causal, la descripción y estimación de los contrafactualuales, a través de dos casos de estudio con los que se cierra el capítulo. Capítulo 3. Aleatorización. Es a partir de este capítulo hasta el 7, donde se inicia con las diferentes técnicas basadas en el software de STATA 14, por lo que se recomienda, si no está familiarizado con el software, iniciar con el Anexo: Introducción a STATA. Así, el capítulo 3 le permitirá al lector conocer las características de la asignación aleatoria, ventajas y desventajas de su uso, las condiciones recomendables para su aplicación, las implicaciones éticas, los diferentes métodos de aleatorización que existen, listas de verificación para llevarlo a cabo así como un ejemplo con STATA para su comprensión. Capítulo 4. Propensión de coincidencia de puntaje (PSM Propensity Score Matching). Explica al lector más asiduo, qué es y qué hace esta técnica, los supuestos y reglas que deben reunirse para su aplica-ción, pasos para lograrlo así como uso de técnicas complementarias. Se debaten sus ventajas y desventyajas de uso y se completa con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso. Capítulo 5. Doble Diferencia (DD Double-Difference). El capítulo está diseñado para explicar el método qué es, cómo se usa, lo que sucede en el mismo a través del uso de panel de efectos fijos, cómo implemen- tarlo, ventajas y desventajas, su utilidad, tendencias, modelos alternativos, la posibilidad de combinarlo con el PSM, ajustes, limitaciones, conclu- yendo con un ejemplo de STATA para comprobar su comprensión de uso.In the business and industrial world, the design and implementation of projects usually consider economic, financial, and even political or environmental impacts when introducing innovations. However, in the first twenty years of the 21st century, various events have demonstrated that the evaluation of social impact in generating well-being is of vital importance. In fact, in the times of the new normal expected in the post-COVID-19 era, this becomes particularly relevant since all policies and actions issued by companies and governments must have the necessary approval of a social impact evaluation for the introduction of innovations. For this reason, this work is aimed at describing to both insiders and outsiders what social impact is, its characteristics, conditions, and implications, the main methods used to calculate it, as well as the opportunities that loom in the post-COVID-19 era, which demands that the resources and actions of innovation design and implementation reflect high standards of social impact that promote well-being, particularly in emerging countries. To achieve this, this work is divided into a collection of two volumes, with Volume I covering: Chapter 1. Basic Concepts. This chapter is aimed at explaining what social impacts are, the reasons for evaluating them, the differentiation between monitoring vs. evaluation, the indicators of both, what result-based monitoring implies, and its configuration. This allows for a better definition of what impact evaluations are, their relationship as efficacy and effectiveness studies, the implications of operational evaluation as well as their qualitative and quantitative impact characteristics, and the reference point at which the impact evaluation is required, whether prospective or retrospective. Conducting any social impact evaluation for the introduction of innovations requires recognizing the treatment and control groups, which needs to solve the problem of how to determine the counterfactual group; with and without comparisons, as well as its relationship with bias. A case description is provided, explaining selection bias in an ex-post scenario and detailing the accompanying characteristics such as process and project evaluations, the importance of cost-benefit and cost-effectiveness analysis, and the ethics in social impact evaluation in the introduction of innovations. Chapter 2. Preparation, Causal Inference, and Counterfactuals. Given the preparation of the treatment and control groups, this chapter is designed to consider the steps that serve to construct counterfactual scenarios that enable the groups to explain the construction of a theory of change, the links in a results chain, the techniques that facilitate the specification of evaluation questions, the selection of outcome and performance indicators, and creating a data-based checklist for the indicators. This equips the researcher to conduct causal inference, describe, and estimate counterfactuals, through two case studies that close the chapter. Chapter 3. Randomization. From this chapter through Chapter 7, different techniques based on STATA 14 software are introduced, so it is recommended to start with the Appendix: Introduction to STATA if you are not familiar with the software. Chapter 3 will allow the reader to understand the characteristics of random assignment, the advantages and disadvantages of its use, the recommended conditions for its application, ethical implications, the different randomization methods that exist, checklists for carrying it out, and an example with STATA for comprehension. Chapter 4. Propensity Score Matching (PSM). This chapter explains to the more diligent reader what this technique is and does, the assumptions and rules that must be met for its application, steps to achieve it, as well as the use of complementary techniques. Its advantages and disadvantages are debated, and it is completed with a STATA example to verify its comprehension and use. Chapter 5. Difference-in-Differences (DiD). This chapter is designed to explain what the method is, how it is used, what happens in it through the use of a fixed effects panel, how to implement it, advantages and disadvantages, its utility, trends, alternative models, the possibility of combining it with PSM, adjustments, limitations, concluding with a STATA example to verify its comprehension and use

Questionnaire Design for Scale Development in Social Sciences: Use of Exploratory (SPSS) and Confirmatory (EQS) Factor Analysis

La investigación es una actividad permanente del ciclo: análisis, prueba de campo y síntesis que requiere de una gran agudeza por parte de quien lo practica, para discernir de las fuentes de información y recursos que empleará en la misma. Aún más, obtener reconocimiento y credibilidad en los resultados de investigación científica depende de qué estrategia esclarece y justifica mejor, la técnica de medición empleada. Así, es posible plantear diversas estrategias que permiten desarrollar y afinar las mediciones, sin embargo, su verdadero impacto dependerá del tipo de fenómeno científico que esté siendo medido, tanto con variables observables directamente como de sus relaciones subyacentes. De ésta manera y basados en el enfoque y alcances que su investigación tenga respecto al amplio rango de las disciplinas que comprenden las ciencias sociales, deberán de centrar su interés en el planteamiento, diseño, desarrollo y validación de constructos tanto de relaciones directas como subyacentes, que permitan explicar teóricamente, la realidad. Particularmente, éste último tipo de relaciones implica constructos que al representar abstracciones sólo pueden evaluarse de manera indirecta. La evaluación indirecta implica el diseño y uso de múltiples elementos (en nuestro caso, indicadores) que miden al constructo, es decir, plantean la escala para medir. Por lo tanto, partiendo de un problema de investigación determinado y caracterizados las factores, variables e indicadores que mejor la describan en forma de constructos, el objetivo principal de este documento es el de plantear y diseñar las relaciones de dichos factores, variables e indicadores para discutir cómo medirlos y validarlos a través de la creación de escalas. Para lograr lo anterior, se proporciona al lector: ANTECEDENTES. INVESTIGACIÓN y FUENTES DE INFORMACIÓN. con breves antecedentes de los que consta una idea de investigación, sus enfoques y alcances, el planteamiento del problema, los objetivos a alcanzar, y cómo conformar el marco teórico. Se ofrecen recomendaciones para hacer una mejor captura de la información. Se hace especial énfasis en la descripción de las fuentes de información, cómo tratarlas según el tipo de investigación a realizar y se exponen diversas características y condiciones de instrumentos tales como: el diseño de páneles, las entrevistas, los cuestionarios, etc. CAPÍTULO 1. LA IMPORTANCIA DE REALIZAR MEDICIONES EN RELACIÓN A LAS CIENCIAS SOCIALES el cual, justifica y enfatiza la importancia de la teoría del desarrollo de escalas a partir de explicar conceptos clave y básicos, como lo son la: dimensionalidad, confiabilidad y validez. Se destaca, la importancia del enfoque de cuatro etapas (el constructo; el contenido; el análisis factorial exploratorio y el análisis factorial confirmatorio) en el desarrollo de una escala que involucra a estos tres conceptos. CAPÍTULO 2. DIMENSIONALIDAD. Donde se esclarece cómo ésta etapa permite definir el alcance del constructo y el modelo final, con el fin de entender dos técnicas base en toda investigación de las ciencias sociales: el análisis factorial exploratorio y el análisis factorial confirmatorio. CAPÍTULO 3. CONFIABILIDAD. En este apartado, se explica la importancia del concepto y los diferentes tipos de confiabilidad existentes, la implicación de lo que es la consistencia interna, la fiabilidad y varianza compuestas en el diseño de la escala. CAPÍTULO 4. VALIDEZ. Es aquí donde se expone el impacto que tiene la validez del instrumento a diseñar, los diferentes tipos enfatizando la impirtancia de la validez discriminante y nomológica para el análisis factorial confirmatorio. CAPÍTULO 5. DEFINIENDO EL CONSTRUCTO Y SU CONTENIDO. Aquí, se inicia con el enfoque de cuatro etapas, haciendo recomendaciones profusas sobre la importancia de diseñar un marco teórico amplio y suficiente que soporte el diseño de la escala a través de la creación de indicadores. CAPÍTULO 6. DISEÑANDO LA ESCALA. ANÁLISIS FACTORIAL EXPLORATORIO (Etapa 3). Ésta técnica permite hacer las primeras reducciones de las variables y sus indicadores en el constructo y modelo final. Para su mayor comprensión, se explica a través de problemas basados en el uso del software estadístico SPSS. CAPÍTULO 7. FINALIZANDO LA ESCALA. ANÁLISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO Y ECUACION ESTRUCTURAL. Es la última etapa de diseño y da cuenta del uso de software de análisis estructural EQS 6.2. El objetivo es hacer una demostración clara y concisa de cómo ingresar e interpretar los resultados que ésta herramienta aporta con el fin de confirmar el modelo e identificar relaciones subyacentes que el marco teórico no contempló. Por último, cabe destacar, que el diseño de una escala basado en constructos que definen finalmente un modelo, son el cimiento de la investigación científica, los cuales, son de carácter más que nada iterativo, en vez de lineal. Esto quiere decir, que en lugar de seguir pasos y actividades lineales o consecutivas, como todo proceso lógico y secuencial, el proceso sugerido de desarrollo de la escala tiende fuertemente a ser un procedimiento iterativo y continuo en el que se reinician todos los procedimientos de creación de escalas. Esto es así debido a que los investigadores conscientes, aprenden de sus esfuerzos y errores en el campo de las ciencias sociales, por lo que se hacen necesarias las revisiones, incluyendo las que sean de etapas tempranas como la definición de factores, variables e indicadores a nivel conceptual, así como la definición de la dimensionalidad, confiabilidad y validez del constructo, nuevamente planteado.Research is a permanent activity in the cycle of analysis, field testing, and synthesis. It requires keen discernment from the researcher to evaluate the sources of information and resources utilized. Moreover, gaining recognition and credibility in scientific research results depends on the strategy that best clarifies and justifies the measurement technique used. Various strategies can be proposed to develop and refine measurements; however, their true impact depends on the type of scientific phenomenon being measured, both with directly observable variables and their underlying relationships. Thus, based on the focus and scope of your research concerning the broad range of disciplines within social sciences, you should center your interest on the formulation, design, development, and validation of constructs, both of direct and underlying relationships, to theoretically explain reality. Particularly, this latter type of relationships involves constructs that, representing abstractions, can only be evaluated indirectly. Indirect evaluation implies the design and use of multiple elements (in our case, indicators) that measure the construct, i.e., form the measurement scale. Therefore, starting from a specific research problem and characterizing the factors, variables, and indicators that best describe it in the form of constructs, the main objective of this document is to propose and design the relationships of these factors, variables, and indicators to discuss how to measure and validate them through the creation of scales. To achieve this, the reader is provided with: BACKGROUND. RESEARCH AND SOURCES OF INFORMATION. This section offers brief backgrounds on the research idea, its approaches and scopes, problem statement, objectives, and how to build the theoretical framework. Recommendations are given for better data capture. There is a special emphasis on describing the sources of information, how to handle them according to the type of research, and various characteristics and conditions of instruments such as panel designs, interviews, questionnaires, etc. CHAPTER 1. THE IMPORTANCE OF MEASUREMENTS IN RELATION TO SOCIAL SCIENCES This chapter justifies and emphasizes the importance of scale development theory by explaining key and basic concepts such as dimensionality, reliability, and validity. The importance of the four-stage approach (construct; content; exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis) in developing a scale that involves these three concepts is highlighted. CHAPTER 2. DIMENSIONALITY. This chapter clarifies how this stage defines the scope of the construct and the final model, to understand two basic techniques in all social science research: exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. CHAPTER 3. RELIABILITY. This section explains the importance of the concept and the different types of reliability, the implication of internal consistency, reliability, and composite variance in scale design. CHAPTER 4. VALIDITY. Here, the impact of the validity of the instrument to be designed is discussed, highlighting different types, with an emphasis on the importance of discriminant and nomological validity for confirmatory factor analysis. CHAPTER 5. DEFINING THE CONSTRUCT AND ITS CONTENT. This section begins with the four-stage approach, providing extensive recommendations on the importance of designing a broad and sufficient theoretical framework that supports scale design through the creation of indicators. CHAPTER 6. DESIGNING THE SCALE. EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS (Stage 3). This technique allows the first reductions of variables and their indicators in the construct and final model. It is explained through problems based on the use of the statistical software SPSS for better understanding. CHAPTER 7. FINALIZING THE SCALE. CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS AND STRUCTURAL EQUATION MODELING. This is the last design stage and accounts for the use of structural analysis software EQS 6.2. The objective is to provide a clear and concise demonstration of how to input and interpret the results provided by this tool to confirm the model and identify underlying relationships that the theoretical framework did not consider. Finally, it should be noted that scale design based on constructs that ultimately define a model is the foundation of scientific research. These processes are more iterative than linear. This means that, rather than following linear or consecutive steps and activities as in any logical and sequential process, the suggested scale development process tends to be iterative and continuous, with all scale creation procedures being restarted. This is because conscientious researchers learn from their efforts and mistakes in the field of social sciences, making it necessary to revise, including early stages like defining factors, variables, and indicators at the conceptual level, as well as redefining the dimensionality, reliability, and validity of the construc