Espacios. Vol. 35 (Nº 13) Año 2014. Pág. 10

Método Delphi - Propuesta para el cálculo del número de expertos en un estudio Delphi sobre empaques biodegradables al 2032

Delphi Method - Proposal to calculate the number of experts in a Delphi study on biodegradable packaging to 2032

Jhon Wilder ZARTHA Sossa 1; Juan Manuel MONTES Hincapié 2; Iván Darío TORO Jaramillo 3; Hector Samuel VILLADA 4

Recibido: 21/08/14 • Aprobado: 02/10/14


Contenido

1. Introducción

2. Marco teórico

3. Metodología

4. Resultados

5. Análisis de resultados

6. Conclusiones

7. Agradecimientos

8. Referencias


RESUMEN:
Este artículo trata sobre el método Delphi y brinda elementos para establecer la influencia del número de expertos en la elección de temas o variables prioritarias, para tal fin, se evaluó un estudio Delphi realizado en 2014 sobre temas, tecnologías y variables prioritarias al 2032 en empaques biodegradables, sobre los datos originales se evaluó la incidencia del número de expertos: 9, 15, 22 y 24, adicionalmente se realizó el cálculo del coeficiente de competencia experta "k" y se comparó la relación del núcleo común de temas obtenidos con la opinión del grupo de 16 expertos con coeficiente "k" más alto. Entre las principales conclusiones se observa que desde el análisis con 9 expertos, se presentó un grupo común de temas, el cual siguió constante durante las otras cantidades de expertos, es decir, al aumentar el número de expertos no se presentaron grandes cambios en los temas prioritarios, sin embargo se obtuvieron menores variaciones con 15 y 22 expertos. En cuanto al coeficiente de competencia experta "k" los resultados obtenidos con los 16 expertos con coeficiente "k" mayor o igual a 0.8, en cuatro de los cinco agrupadores se obtuvieron porcentajes altos de coincidencia con el núcleo común de temas prioritarios, mientras que los expertos con coeficiente "k" menor a 0.8 en los cinco agrupadores presentaron porcentajes de variación altos teniendo en cuenta el mismo núcleo común de temas.
Palabras clave: Delphi, número de expertos, coeficiente de competencia experta

ABSTRACT:
This paper is about the Delphi method and provides elements to establish the influence of the number of experts when choosing priority themes and variables. For this purpose, a Delphi study was made in 2014 related to the issues, technologies and variables which have a priority in the year 2032 regarding biodegradable packaging. Such matter was evaluated over the original data and the incidence of the number of experts was assessed: 9, 15, 22 and 24. Furthermore, the estimate of the expert competence "k" coefficient was done and compared with the relation between the common core of issues obtained from the opinions of the group of 16 experts with the highest "k" coefficient. Amongst the key results, it can be observed that from the analysis with the 9 experts a common set of issues was presented, which remained constant for the other quantities of experts. In other words, increasing the number of experts did not present big changes on the priority issues. However, minor variations with 15 and 22 experts were obtained. As for expert competence "k" coefficient the results obtained with the 16 experts with a "k" coefficient greater than or equal to 0.8, in four of the five groups, high percentages were obtained with the common core priority issues, while experts with a lower "k" coefficient of 0.8 were placed in the five groups of high variation percentages, taking into account that they were given the same common core topics.

Keywords: Delphi, number of experts, expert competence coefficient

1. Introducción

La prospectiva se ha constituido en una de las funciones clave dentro del proceso de la administración de la tecnología Erosa (2007), su alineamiento en empresas, regiones y sectores a través de proyectos específicos, ha mostrado resultados concretos en cuanto a la reducción de la incertidumbre en la toma de decisiones.

Dentro de las escuelas de prospectiva se encuentra la perspectiva anglosajona, dentro de la cual el método Delphi constituye su herramienta medular, y presenta sus propias características que lo diferencian de otras escuelas, como la francesa con énfasis en escenarios y la australiana que está más relacionada con la perspectiva social.

El método Delphi ha tenido aplicaciones en muchos sectores alrededor del mundo, con un énfasis marcado hacia los estudios de futuro en tecnología e innovación; sin embargo, desde sus inicios en los años 40 ha presentado cambios en su metodología hasta tal punto que las aplicaciones que se presentan en los últimos años corresponden más a un "Delphi modificado" que se diferencia en las características de anonimato, presentación de alternativas diferentes a los consensos y número menor de rondas, entre otros aspectos.

Este artículo ofrece elementos que permiten establecer la influencia del número de expertos en la elección de temas, tecnologías o variables presentes en las aplicaciones del método Delphi. Para tal fin, se evaluó un estudio Delphi realizado en el periodo de 2014, específicamente lo que se busca es brindar elementos para la toma de decisiones en cuanto al número adecuado de expertos y si un número reducido de expertos es suficiente para realizar un estudio Delphi. Adicional a esto el artículo presenta una aplicación del coeficiente de competencia experta "k", su interpretación y la relación del grupo con coeficiente "k" más alto con los temas presentados como resultados del estudio con el número total de expertos.

Antecedentes

El término Delphi hace referencia a un pueblo en la antigua Grecia en el que las predicciones del Dios Apolo fueron transmitidas a los futurólogos en la tierra; como resultado el Delphi siempre ha sido asociado al pronóstico (Landeta 2006; Wakefield y Watson 2013).

Nielsen y Thangadurai (2007), mencionan que el método Delphi tuvo sus inicios entre 1940 y 1960. De acuerdo con (Landeta 2006; Dalkey y Helmer 1963), se atribuye su origen en la RAND (Research and Development) Corporation, a finales de los años 40, en Santa Mónica (Estados Unidos). El método se originó con un estudio de la guerra fría para identificar posibles objetivos industriales estadounidenses y su vulnerabilidad a las municiones soviéticas (Fletcher y Marchildon 2014; Rowe y Wright 1999; Linstone y Turoff 1975). De acuerdo con Castelló y Callejo (2000), el Delphi es un método que ha sido utilizado en ejercicios nacionales de prospectiva tecnológica, empezó siendo utilizado por Japón en sus ejercicios quinquenales de prospectiva con el objetivo de definir la dirección de crecimiento a largo plazo del país.

(McKinnon et al. 2001, citado por Wakefield y Watson 2013), afirman que el método tiene varias acepciones, siendo una herramienta usada por los encargados de formular políticas para pronosticar y hacer planes de futuro. Es un método sistemático e interactivo que depende de un panel de expertos independientes, usando una serie de opiniones de expertos en comunicación anónima con retroalimentación; es una herramienta flexible para enriquecer consensos en la cual los juicios son resumidos y enviados de nuevo con el fin de refinar el problema en un amplio rango de campos. Helmer y Rescher (1959).

Por otra parte, (León y Montero 2004, citados por Cabero 2013, pág 117), definen el método como "técnica de recogida de datos que se utiliza para poner de acuerdo a un grupo de expertos dispersos geográficamente sobre un tema de interés para el investigador". El Delphi implica completar un cuestionario en varias ocasiones, y ha sido propuesto para suscitar decisiones óptimas en un problema donde la toma de decisiones no es simple (Fitch, Bernstein, Aguilar et al. 2001; Jones y Hunter 1995; citados por Debin, Souty, Turbelin et al. 2013).

Para Castelló y Callejo (2000), el método consiste en una consulta a un gran número de expertos de los sectores o temas específicos elegidos para el ejercicio, sobre la base de un cuestionario, preparado por paneles o comisiones de expertos, que se responde anónimamente y en dos o más rondas. Según Rowe y Wright (1999), el Delphi tiene cuatro características clave: anonimato, iteración, retroalimentación controlada y agregación estadística de un grupo de respuestas. Martino (1993), le suma otra característica relacionada con el equipo monitor, quienes producen un cuestionario estructurado desde los puntos de vista, opiniones y juicios de los panelistas, las cuales pueden ser suscitadas de una manera cuantitativa en rondas posteriores. 

2. Marco teórico

Para que un procedimiento sea definido como "Delphi", se deben tener en cuenta cuatro aspectos  generales: anonimato, iteración, retroalimentación controlada y el análisis estadístico de la respuesta grupal.

Comparación entre aplicaciones del Método Delphi:

Internacionalmente se han realizado aplicaciones del método Delphi en diversos sectores; a continuación se presenta en el cuadro 1, el análisis de las aplicaciones realizadas por 15 autores de publicaciones científicas:

Cuadro 1. Aplicaciones del Método Delphi en diversos sectores.

Autor

País u organización

Propósito

Número de expertos

Coduras and Señarís (2009)

Fundación Astrazéneca

Es un estudio que intenta anticipar cual es el futuro de la prestación farmacéutica en España

67 y 65 respectivamente

Wakefield and Watson (2013)

Brigham Young University (Estados Unidos), Bournemouth University (Reino Unido)

Uso en relaciones públicas e investigación en comunicaciones en la era de la web 2.0, el propósito es el de introducir, analizar y explicar el Delphi y su evolución también como sus aplicaciones en relaciones públicas

Duke (2009): 10 a 15, Mckinnon et al. (2001): 7, Boynton y Watson (2006) y Watson (2008): 30   Fink y Fuchs, (2012): 32

Kauko and Palmroos (2014)

Banco de Finlandia

Presenta como los panelistas son invitados a presentar pronósticos en variables de mercado financieras en un experimento controlado y presenta dos métodos post encuesta como ajuste para el método Delphi

Usaron 10 expertos, Citan a Rowe and Wright (1999): Diez personas son suficientes, y no hay evidencia de que incrementando el tamaño más allá de 7 a 10 personas se mejora la precisión

Fletcher and Marchildon (2014)

Canadá

Se utilizó un método Delphi modificado en un proyecto de investigación Acción Participativa (IAP) en el liderazgo de salud en Canadá.

Primera ronda con 39 expertos.

Cancelo, Neyro, Baquero  (2014)

España

Reconocer el grado de acuerdo/desacuerdo entre un grupo de ginecólogos españoles sobre el papel de los probióticos como tratamiento adyuvante en la vaginitis.

123 expertos

Cabero (2013)

España

Delphi modificado con objeto de formar
 bloques de contenidos que deberían tener una futura acción formativa
del profesorado universitario en TIC

Primera ronda con 68 y la segunda ronda con 65

Liimatainen et al.  (2014)

Finlandia

El estudio trata sobre las emisiones de CO2 en transporte de carga por carretera en Finlandia

24 y 20 respectivamente

Debin, Souty, Turbelin, et al. (2013).

Francia

El objetivo de este estudio es establecer una determinación basada en expertos desde el comienzo y el final de epidemias de influenza en Francia.

57 contestaron las tres rondas

Creange and Careyron (2013)

Francia

Este estudio muestra que un grupo de criterios y estrategias de diagnóstico no son suficientes para enriquecer un consenso para el diagnóstico de una tipica CIDP "Chronic inflammatory demyelinating
polyneuropathy" en la práctica clínica.

32

Okoli and  Pawlowski (2004)

Canadá y Estados Unidos

El artículo provee una guía para el proceso de selección de expertos adecuados  para el estudio Delphi y da principios detallados para toma de decisiones durante el proceso para asegurar la validez de un estudio Delphi. Menciona un ejemplo en e-commerce en África Sub-Sahariana.

Entre 10 y 18 por cada panel (4 paneles en total)

Landeta (2006)

España

Evalúa la metodología y revisa su validez en la actualidad especialmente en el área de ciencias sociales

Cita estudio de Cataluña con 14 expertos

Graham, Regehr and  Wright (2003)

Canadá

Llegar a consensos entre un panel de expertos para establecer los mejores criterios clínicos para el diagnóstico del síndrome del túnel carpiano.

14 y 12 respectivamente

Gordon and Pease (2006)

Estados Unidos

Describe el proceso del Delphi en tiempo real, e ilustra su uso en una aplicación en toma de decisiones conducida desde el proyecto millenium del consejo americano de la universidad de las naciones unidas.

10 a 15 respectivamente

Moore (2001)

Estados Unidos

Usa un Delphi modificado cualitativo y estadística descriptiva para perfiles de liderazgo de las etapas del NDP en empresas de Estado Unidos en bienes de consumo envasados.

11 a 12 expertos evaluando cada etapa del proceso de desarrollo de nuevos productos. 37 panelistas en total en grupos de entre 5 a 6

Zeedick (2012)

Estados Unidos

Trata sobre la teoría de diseño instruccional y su aplicación en programas de educación en línea, se utilizó un Delphi en tres rondas con análisis descriptivo y rangos intercuartiles, de acuerdo con los resultados no tuvieron acuerdos sobre la necesidad de aplicación de esta teoría en los programas online.

Cita a: Helmer
(1963), Delbecq et al. (1975) and Linstone and Turoff (1975): 9 expertos es suficiente.

Fuente: Elaboración propia

En el cuadro anterior se puede observar que no existe consenso sobre el número de expertos que contestan las rondas Delphi; algunos autores realizaron sus estudios con valores altos, tales como: 30, 32, 37, 39, 57, 65, 67, 68 y 123 expertos, mientras que otros autores presentan como número adecuado de expertos cifras como: 7, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 18, 20 o 24, este tipo de vacíos relacionados con el número de panelistas continúa, ya que incluso para algunos investigadores no hay evidencia de que incrementando el tamaño del panel mejore la precisión, algunos autores argumentan que un rango entre 5 y 20 personas es suficiente, Rowe y Wright (2001).

Coeficiente de competencia experta "K"

El cálculo del «Coeficiente de competencia experta» se efectúa a partir de la opinión mostrada por el experto sobre su nivel de conocimiento acerca del problema de investigación, así como de las fuentes que le permiten argumentar el criterio establecido. Cabero, Barroso (2013)

El coeficiente se obtiene mediante la aplicación de la siguiente fórmula:

K = ½ (Kc + Ka)

Dónde:

Kc= Es el «Coeficiente de conocimiento» o información que tiene el experto acerca del tema o problema planteado. Es calculado a partir de la valoración que realiza el propio experto en la escala del 0 al 10, multiplicado por 0,1.

Ka= Es el denominado «Coeficiente de argumentación» o fundamentación de los criterios de los expertos. Este coeficiente se obtiene a partir de la asignación de una serie de puntuaciones a las distintas fuentes de argumentación que ha podido esgrimir el experto. En el cuadro 2, se ofrecen las puntuaciones usualmente utilizadas para la valoración de las fuentes de argumentación. (Oñate 1990 y López 2008 citados por Romero et al. 2011)

Con los valores finales obtenidos se clasifican los expertos en tres grandes grupos:

Si K es mayor a 0,8, mayor o menor o igual a 1: entonces hay influencia alta de todas las fuentes.

Si K es mayor o igual que 0,7, mayor o menor o igual a 0,8: entonces hay influencia media de todas las fuentes.

Si K es mayor o igual a 0,5, mayor o menor o igual a 0,7 entonces hay influencia baja de todas las fuentes. Cabero, Barroso (2013).

También es importante mencionar de acuerdo con los lineamientos de (Oñate, 2001; García y Fernández, 2008; López, 2008; Blasco et al., 2010; Mengual, 2011, citados por Cabero, Barroso 2013), los expertos con valores inferiores a 0,8 no son contemplados en el estudio y por lo tanto son rechazados.

3. Metodología

Fase 1. Se revisaron artículos científicos en bases de datos científicas, tesis doctorales y bases específicas de universidades líderes en el método Delphi, patentes en bases de datos así como documentos técnicos relacionados con el método, esta revisión hace parte de un proyecto Doctoral relacionado con la generación y aplicación de un método Delphi modificado como estrategia para impulsar el desarrollo de la gestión de la innovación en organizaciones, con el fin de fomentar el desarrollo de la innovación en el sector piscícola del Departamento del Cauca – Colombia.

Se identificó el problema a tratar, en este caso el relacionado con el número de expertos que contestan una ronda Delphi, este aspecto es importante ya que diversos estudios llevados a cabo en los últimos años presentan el problema de la consecución de un alto número de expertos, y aunque las invitaciones se hacen a un número aproximado de 100 expertos, solo un pequeño porcentaje de estos contestan las rondas. Zartha y Orozco 2008; Zartha et al. 2011; Zartha et al. 2013; Zartha et al. 2014.

Se establecieron las cantidades de expertos que fueron utilizados en los casos presentados en los papers y se seleccionaron algunas de esas cifras relacionadas con los valores más bajos, en este caso: 9, 15, 22 no se eligió la cantidad de 7 expertos para el análisis ya que con este número se presentaban varios valores de moda para el mismo tema, tecnología o variable.

Fase II. Se evaluó un estudio Delphi realizado en 2014 sobre temas, tecnologías y variables prioritarias al 2032 en empaques biodegradables.

En cuanto a la elección de temas, tecnologías y variables prioritarias se mantuvieron constantes los criterios, los cuales consisten en el cálculo de la moda, frecuencia modal y porcentaje de consenso, sobre estos datos se determinó el promedio de los porcentajes de consenso para cada agrupador, con base en esta información se estableció el siguiente criterio:

Tema, tecnología, variable prioritaria: Consenso por encima del promedio del agrupador y moda 4 o 5, la escala era de 0 a 5 donde el orden de priorización fue el siguiente:

0 = Ninguna prioridad

1 = Muy baja

2 = Baja

3 = Media

4 = Alta

5 = Muy alta

N = No sabe/No responde

Para el estudio se tuvieron en cuenta los siguientes agrupadores:

Innovaciones tecnológicas, Materias primas para la Producción de Polímeros Biodegradables, Materias Primas para la Obtención de Empaques Biodegradables, Aditivos y tecnologías, a los que se aplicaron los análisis en diferentes cortes o número de expertos: 9, 15, 22 y 24.

Fase III. Se establecieron porcentajes de temas o tecnologías comunes en cada uno de los cortes: 9. 15, 22 y 24, con el fin de evidenciar si efectivamente los temas o tecnologías permanecían constantes o cambiaban cuando el número de expertos era más alto.

Fase IV. Para brindar un elemento adicional para el valor adecuado del número de expertos, se calculó el coeficiente de competencia experta "K", el cual es considerado como una medida del nivel de competencia de los componentes de panel de expertos, y en este sentido puede ser de utilidad la obtención del coeficiente de competencia propuesto por Oñate 1990 y López 2008 citados por Romero et al. 2011.

La metodología para el cálculo del coeficiente comprende el cálculo de otros dos coeficientes: kc y ka, donde kc es el "coeficiente de conocimiento" o información del propio experto sobre el problema o tema planteado; es una autovaloración en una escala de cierre gráfico (0-10) y multiplicado por 0.1. El valor "0" representa el conocimiento nulo mientras que el "10" el pleno conocimiento de la problemática tratada; ka por su parte es el "coeficiente de argumentación" o fundamentación de los criterios del experto, obtenido a partir de la suma de la puntuación alcanzada en una serie de parámetros. Romero et al. 2011.

En el cuadro 2, se presenta la forma de Valoración de las fuentes de argumentación para la obtención de «Coeficiente de Argumentación» (Ka), necesarias para hallar el coeficiente de competencia experta "k"

Cuadro 2. Valoración de las fuentes de argumentación para la obtención de «Coeficiente de Argumentación» (Ka)

Fuente: Cabero, Barroso (2013)

Para finalizar, se compararon los temas y tecnologías que habían sido mostrados como resultado final del estudio Delphi, es decir, con el número total de expertos, con los temas y tecnologías que hubieran sido prioritarios para el grupo de coeficiente k superior a 0.8.

4. Resultados

Se realizó una consulta estructurada, anónima y reiterativa a expertos de Colombia y otros países como Francia, España, México, Italia y Argentina, sobre innovaciones tecnológicas, materias primas para la producción de polímeros biodegradables, materias primas para la obtención de empaques biodegradables, aditivos y tecnologías prioritarias al año 2032 a través de un cuestionario digital de198 ítems clasificados en 5 agrupadores, la encuesta fue contestada por 24 expertos.

En la tabla 1, se muestran los temas prioritarios obtenidos en el agrupador "INNOVACIONES TECNOLÓGICAS", se puede observar que existe un núcleo común de 5 temas que se repiten en los 4 grupos de respuestas.

Tabla 1. Innovaciones tecnológicas

PRIORITARIOS

[9] Expertos

PRIORITARIOS

[15] Expertos

PRIORITARIOS

[22] Expertos

PRIORITARIOS

[24] Expertos

Empaques Multicapa

Empaques Multicapa

Empaques Multicapa

Empaques Multicapa

Recipientes para alimentos

Recipientes para alimentos

Recipientes para alimentos

Recipientes para alimentos

Películas termoencogibles

Películas termoencogibles

Películas termoencogibles

Películas termoencogibles

Espumados

Espumados

Espumados

Espumados

Empaques inteligentes

Empaques inteligentes

Empaques inteligentes

Empaques inteligentes

+ otras 9 líneas de formación

+ otras 5 líneas de formación

+ otras 3 líneas de formación

+ otras 6 líneas de formación

En la tabla 2, se muestran los temas prioritarios obtenidos en el agrupador "MATERIAS PRIMAS PARA LA PRODUCCIÓN DE POLÍMEROS BIODEGRADABLES", se puede observar que existe un núcleo común de 6 temas que se repiten en los 4 grupos de respuestas.

Tabla 2. Materias Primas para la Producción de Polímeros Biodegradables

PRIORITARIOS

[9] Expertos

PRIORITARIOS

[15] Expertos

PRIORITARIOS

[22] Expertos

PRIORITARIOS

[24] Expertos

Maíz

Maíz

Maíz

Maíz

Yuca

Yuca

Yuca

Yuca

Papa

Papa

Papa

Papa

Proveniente de desechos agroindustriales

Proveniente de desechos agroindustriales

Proveniente de desechos agroindustriales

Proveniente de desechos agroindustriales

Ácidos grasos

Ácidos grasos

Ácidos grasos

Ácidos grasos

Monoglicéridos

Monoglicéridos

Monoglicéridos

Monoglicéridos

+ otras 3 líneas de formación

+ otras 1 línea de formación

+ otras 4 líneas de formación

+ otras 3 líneas de formación

En la tabla 3, se muestran los temas prioritarios obtenidos en el agrupador "MATERIAS PRIMAS PARA LA OBTENCIÓN DE EMPAQUES BIODEGRADABLES", se puede observar que existe un núcleo común de 7 temas que se repiten en los 4 grupos de respuestas.

Tabla 3. Materias Primas para la Obtención de Empaques Biodegradables

PRIORITARIOS

[9] Expertos

PRIORITARIOS

[15] Expertos

PRIORITARIOS

[22] Expertos

PRIORITARIOS

[24] Expertos

Metilcelulosa MC

Metilcelulosa MC

Metilcelulosa MC

Metilcelulosa MC

Carboximetil celulosa CMC

Carboximetil celulosa CMC

Carboximetil celulosa CMC

Carboximetil celulosa CMC

Fibra de bagazo de caña

Fibra de bagazo de caña

Fibra de bagazo de caña

Fibra de bagazo de caña

Celulosa microbiana

Celulosa microbiana

Celulosa microbiana

Celulosa microbiana

Ácido Poliláctico PCL

Ácido Poliláctico PCL

Ácido Poliláctico PCL

Ácido Poliláctico PCL

Quitina

Quitina

Quitina

Quitina

Biomasa húmeda de algas

Biomasa húmeda de algas

Biomasa húmeda de algas

Biomasa húmeda de algas

+ otras 5 líneas de formación

+ otras 4 líneas de formación

+ otras 6 líneas de formación

+ otras 3­ líneas de formación

En la tabla 4, se muestran los temas prioritarios obtenidos en el agrupador "ADITIVOS", se puede observar que existe un núcleo común de 1 tema que se repite en los 4 grupos de respuestas.

Tabla 4. Aditivos

PRIORITARIOS

[9] Expertos

PRIORITARIOS

[15] Expertos

PRIORITARIOS

[22] Expertos

PRIORITARIOS

[24] Expertos

Glicerol

Glicerol

Glicerol

Glicerol

+ otras 3 líneas de formación

+ otras 2 líneas de formación

+ otra 1 línea de formación

+ otras 4 líneas de formación

En la tabla 5, se muestran los temas prioritarios obtenidos en el agrupador "TECNOLOGÍAS", se puede observar que existe un núcleo común de 6 temas que se repiten en los 4 grupos de respuestas.

Tabla 5. Tecnologías

PRIORITARIOS

[9] Expertos

PRIORITARIOS

[15] Expertos

PRIORITARIOS

[22] Expertos

PRIORITARIOS

[24] Expertos

Tornillo simple

Tornillo simple

Tornillo simple

Tornillo simple

Doble tornillo

Doble tornillo

Doble tornillo

Doble tornillo

Co-extrusión

Co-extrusión

Co-extrusión

Co-extrusión

Extrusión por recubrimiento

Extrusión por recubrimiento

Extrusión por recubrimiento

Extrusión por recubrimiento

Moldeo por inyección

Moldeo por inyección

Moldeo por inyección

Moldeo por inyección

Bioprocesos

Bioprocesos

Bioprocesos

Bioprocesos

+ otras 2 líneas de formación

+ otras 3 líneas de formación

+ otras 7 líneas de formación

+ otras 9 líneas de formación

Coeficiente de competencia experta "k":

A continuación se presenta el cuadro 3, el cálculo del coeficiente "k" para los expertos del estudio Delphi de empaques biodegradables, esta información fue obtenida a partir de la información solicitada a cada experto sobre su autovaloración en cuanto a grado de conocimiento en el tema y grado de argumentación.

Cuadro 3. Coeficiente de competencia experta "k" Delphi Empaques Biodegradables

De acuerdo con el cálculo del coeficiente "k", 16 expertos obtuvieron un valor mayor a 0.8, con esta información se procedió a analizar los resultados obtenidos por este nuevo grupo de expertos.

En el cuadro 4, se muestran los resultados en cuanto a temas prioritarios para tres grupos de expertos, en la primera columna están los resultados finales con 24 expertos que se presentaron a los grupos de interés del proyecto, en la segunda columna se presentan los resultados obtenidos con el grupo de expertos con coeficiente "k" mayor a 0.8, es decir 16 expertos, y en la tercera columna se presentan los resultados si se hubieran tomado solo las respuestas de los expertos con coeficiente menor a 0.8, en teoría, los menos expertos.

Cuadro 4. Resultados temas prioritarios para tres grupos de expertos. Delphi Empaques Biodegradables

5. Análisis de resultados:

En el grupo de Innovaciones Tecnológicas, con 9 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 5 temas + 5 temas diferentes con relación a 24 expertos, además, con 15 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 5 temas + 2 temas diferentes con relación a 24 expertos y con 22 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 5 temas + 0 temas diferentes con relación a 24 expertos, en este caso los resultados con menos variación se obtuvieron con 15 y 22 expertos.

En el grupo de Materias Primas para la Producción de Polímeros Biodegradables, con 9 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 6 temas + 2 temas diferentes con relación a 24 expertos, además, con 15 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 6 temas + 1 tema diferente con relación a 24 expertos y con 22 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 6 temas + 1 tema diferente con relación a 24 expertos, de nuevo se obtuvo una menor variación con 15 y 22 expertos.

En el grupo de Materias Primas para la Obtención de Empaques Biodegradables, con 9 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 7 temas + 5 temas diferentes con relación a 24 expertos, además, con 15 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 7 temas + 2 temas diferentes con relación a 24 expertos y con 22 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 7 temas + 3 temas diferentes con relación a 24 expertos, nuevamente se evidenció una menor variación con 15 y 22 expertos.

En el grupo de Aditivos, con 9 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 1 tema + 2 temas diferentes con relación a 24 expertos, además, con 15 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 1 tema + 0 temas diferentes con relación a 24 expertos, y con 22 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 1 tema + 0 temas diferentes con relación a 24 expertos, en este grupo se evidenció una menor variación con 15 y 22 expertos.

En el grupo de Tecnologías, con 9 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 6 temas + 0 temas diferentes con relación a 24 expertos, además, con 15 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 6 temas + 1 tema diferente con relación a 24 expertos y con 22 respuestas se obtuvo un Núcleo común de 1 tema + 0 temas diferentes con relación a 24 expertos, en este caso, se obtuvieron se obtuvieron las menores variaciones con 9 y 22 expertos.

Resultados obtenidos con el coeficiente de competencia experta "k":

Los resultados sobre el número adecuado de expertos se complementaron con el cálculo del coeficiente "k", para el estudio de empaques biodegradables, los resultados obtenidos con los 16 expertos con coeficiente "k" mayor a 0.8 tienen mayor porcentaje de coincidencia con los resultados finales, mientras que los resultados o respuestas dadas por los expertos con coeficiente "k" más bajo presentan mayores variaciones frente a los resultados finales, adicionalmente estos "menos expertos" suben a la categoría de "prioritarios" varios temas que en los resultados finales solo llegaron al nivel de temas en "discusión", si este estudio se hubiera realizado con los 16 expertos de "k" más alto, es decir con los "más expertos" se hubieran obtenido prácticamente los mismos resultados que con los 24 expertos finales.

A continuación se presentan los resultados de porcentajes de coincidencias:

Tabla 6. Resultados sobre el número adecuado de expertos que complementaron
el cálculo del coeficiente "k" grupo Innovaciones Tecnológicas.

INNOVACIONES TECNOLÓGICAS

Coeficiente "K"

Porcentaje de Coincidencia

Conclusión

"K" ≥ 0.8

63,63%

Prioritarios

9,09%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

"K" < 0.8

63,63%

Prioritarios

63,63%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

Se observa en la tabla 6, como los expertos con coeficiente "k" más bajo, presentan como prioritarios temas que el total de expertos habían determinado como "discusión", es decir, en comparación con los resultados finales aumentan en un 63.63 % los temas prioritarios, frente a solo 9.09 % de cambios que reportaron los expertos con coeficiente "k" más alto.

Tabla 7. Resultados sobre el número adecuado de expertos que complementaron el cálculo
del coeficiente "k" grupo Materias Primas Para La Producción De Polímeros Biodegradables

MATERIAS PRIMAS PARA LA PRODUCCIÓN DE POLÍMEROS BIODEGRADABLES

Coeficiente "K"

Porcentaje de Coincidencia

Conclusión

"K" ≥ 0.8

78%

Prioritarios

22%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

"K" < 0.8

78%

Prioritarios

100,00%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

En este grupo, los expertos con coeficiente "k" más bajo aumentan en un 100 % los temas prioritarios, frente a 22 % de cambios que reportaron los expertos con coeficiente "k" más alto. (Ver tabla 7)

Tabla 8. Resultados sobre el número adecuado de expertos que complementaron el cálculo del coeficiente "k"
grupo Materias Primas Para La Obtención de Empaques Biodegradables

MATERIAS PRIMAS PARA LA OBTENCIÓN DE EMPAQUES BIODEGRADABLES

Coeficiente "K"

Porcentaje de Coincidencia

Conclusión

"K" ≥ 0.8

80%

Prioritarios

40%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

"K" < 0.8

60%

Prioritarios

80%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

En este caso, como se puede ver en la tabla 8, los expertos con coeficiente "k" más bajo aumentan en un 80 % los temas prioritarios, frente a 40 % de cambios que reportaron los expertos con coeficiente "k" más alto.

Tabla 9. Resultados sobre el número adecuado de expertos que complementaron el cálculo del coeficiente "k" grupo Aditivos

ADITIVOS

Coeficiente "K"

Porcentaje de Coincidencia

Conclusión

"K" ≥ 0.8

60%

Prioritarios

0%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

"K" < 0.8

40%

Prioritarios

120%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

Para este grupo, los expertos con coeficiente "k" más bajo aumentan en un 120 % los temas prioritarios, frente a un 0 % de cambios que reportaron los expertos con coeficiente "k" más alto. (Ver Tabla 9)

Tabla 10. Resultados sobre el número adecuado de expertos que complementaron el cálculo del coeficiente "k" grupo Tecnologías

TECNOLOGÍAS

Coeficiente "K"

Porcentaje de Coincidencia

Conclusión

"K" ≥ 0.8

60%

Prioritarios

0%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

"K" < 0.8

73,33%

Prioritarios

46,67%

Porcentaje de temas que eran de discusión y lo entraron como prioritarios

Finalmente, en la tabla 10, para el agrupador TECNOLOGÍAS, los expertos con coeficiente "k" más bajo, aumentan en un 46.67 % los temas prioritarios, frente a 0 % de cambios que reportaron los expertos con coeficiente "k" más alto.

6. Conclusiones

De acuerdo con los resultados obtenidos en los dos estudios, se observa independientemente del número de expertos, se presenta un núcleo común de temas, bajo esta perspectiva aunque el estudio se hubiera terminado con un número reducido de expertos, se hubieran obtenido temas ganadores medulares.

La incertidumbre sobre el número adecuado de expertos y sobre la conveniencia de aumentar el número de los mismos, puede verse reducida ya que no hay suficiente evidencia de que al aumentar el número de expertos se obtengan resultados diferentes a los obtenidos con 15 o 22 expertos.

La mayor variación de temas se observó cunado se utilizaron 9 expertos.

En cuanto al coeficiente de competencia experta "k" los resultados obtenidos con los 16 expertos con coeficiente "k" mayor o igual a 0.8, en cuatro de los cinco agrupadores se obtuvieron porcentajes altos de coincidencia con el núcleo común de temas prioritarios, mientras que los expertos con coeficiente "k" menor a 0.8 en los cinco agrupadores presentaron porcentajes de variación altos teniendo en cuenta el mismo núcleo común de temas, es decir, los menos expertos resaltan otros temas que no eran prioritarios para el grupo de los expertos y para el núcleo común, de acuerdo con este estudio, es mejor trabajar con un número reducido de expertos con coeficiente "k" alto.

Es importante realizar el análisis con un mayor número de estudios Delphi y verificar si efectivamente en otras aplicaciones del método se presenta un núcleo común de temas que no cambian cuando aumenta el número de expertos y si este conjunto común de temas es el mismo que el mencionado por el grupo de expertos con coeficiente k más alto.

7. Agradecimientos

Los autores expresan sus agradecimientos al Departamento Nacional de Planeación, el sistema general de regalías de Colombia, la Gobernación del Cauca, la Universidad del Cauca  y los grupos de investigación CYTBIA, ASUBAGROIN, GRAIN y Grupo de Ciencia, Tecnología, Innovación y Emprendimiento (CITIE).

8. Referencias

Artículos

  1. CABERO, J. Formación del profesorado universitario en tic. Aplicación del método Delphi para la selección de los contenidos formativos. 2013.
  2. CABERO, J., BARROSO, J. La Utilización del Juicio de Experto para la Evaluación de Tic: El Coeficiente de Competencia Experta. Bordón 65 (2), 25-38, ISSN: 0210-5934. 2013.    
  3. CANCELO, M., NEYRO, J., BAQUERO, J. Tratamiento adyuvante de la vaginitis con probióticos. Grado de acuerdo basado en el método Delphi. 2014.
  4. CASTELLÓ, M., CALLEJO, J. La prospectiva tecnológica y sus métodos. 2000.
  5. CODURAS, A., SEÑARÍS, J. Análisis Prospectivo Delphi Sobre el Futuro de la Prestación Farmacéutica. 2009.
  6. CREANGE, A., CAREYRON, A. The diagnosis of chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy: A Delphi-method approach. 2013.
  7. DALKEY, N., HELMER, O. An experimental application of the Delphi method to the use of experts. Management Science, 9(3), 458–467. 1963.
  8. DEBIN, M., SOUTY, C., TURBELIN, T., BLANCHON, T., BOËLLE, P., HANSLIK, T., HEJBLUM, G., LE STRAT, Y., QUINTUS, F., FALCHI, A. Determination of French influenza outbreaks periods between 1985 and 2011 through a web-based Delphi method. 2013.
  9. EROSA, V. Administración de la tecnología. Nueva fuente de creación de valor para las organizaciones. Limusa Noriega editores. México. 2007.
  10. FLETCHER, A., MARCHILDON, G. Using the Delphi Method for Qualitative, Participatory Action Research in Health Leadership. 2014.
  11. GORDON, T., PEASE, A. RT Delphi: An efficient, bround-lessQ almost real time Delphi methodi. 2006.
  12. GRAHAM, B., REGEHR, G., WRIGHT, J. Delphi as a method to establish consensus for diagnostic criteria. 2003.
  13. HELMER, O., RESCHER, N. On the epistemology of the inexact science, Management Science, Vol. 6, No. 1, pp. 5-52. 1959.
  14. KAUKO, K., PALMROOS, P. The Delphi method in forecasting financial markets—An experimental study. 2014.
  15. LANDETA, J. Current validity of the Delphi method in social sciences. 2006.
  16. LIIMATAINEN, H., KALLIONPÄÄ, E., PÖLLÄNEN, M., STENHOLM, P., TAPIO, P., MCKINNON, A., Decarbonizing road freight in the future — Detailed scenarios of the carbón emissions of Finnish road freight transport in 2030 using a Delphi method approach. 2014.
  17. LINSTONE, H., TUROFF, M. Introduction. In H. A. Linstone & M. Turoff (Eds.), The Delphi method: techniques and application (pp. 3-16). London: Addison-Wesley. 1975.
  18. MARTINO, J. Technological forecasting for decision making. 1993.
  19. NIELSEN, C., THANGADURAI, M. Janus and the Delphi oracle: Entering the new world of international business research. Journal of International Management, 13, 147-163. 2007.
  20. OKOLI, C., PAWLOWSKI, S. The Delphi method as a research tool: An example, design considerations and applications. 2004.
  21. ROMERO, R., CABERO, J., LLORENTE, M., VÁZQUEZ, A. El método Delphi y la formación del profesorado en TIC. Universidad de Sevilla. 2011.
  22. ROWE, G., WRIGHT, G. Expert opinions in forecasting: the role of the Delphi technique. In J. Armstrong (Ed.), Principles of forecasting (pp. 125–144). Boston: Kluwer Academic. 2001.
  23. ROWE, G., WRIGHT, G. The Delphi technique as a forecasting tool: issues and analysis. 1999.
  24. WAKEFIELD, R., WATSON, T. Delphi 2.0: A reappraisal of Delphi method for public relations research. 2013.
  25. ZARTHA, J., ARANGO, B., VÉLEZ, F., J., COY, D., MÉNDEZ, K., OROZCO, G., ÁVALOS, A., DURÁN, J., BELTRÁN, M., RIOS, L. Estudio de Prospectiva de la Ingeniería Industrial al 2025 en Algunos Países Miembros de la OEA. Latin American and Caribbean Journal of Engineering Education. Vol. 7 (1). 2013.
  26. ZARTHA, J., OROZCO, G. Estudio de Prospectiva Académica de la Facultad de Ingeniería Agroindustrial de la Universidad Pontificia Bolivariana al año 2020. Facultad de Ciencias Agropecuarias Vol. 6 No. 2. pág. 67 – 75. 2008.
  27. ZARTHA, J., HERRERA, J., BEDOYA, S. Identification of Priority Themes in Management of Technology to 2020. Espacios. Vol. 35 (N°2) 2014.

Tesis

  1. MOORE, A. A Modified Delphi Study of Leadership Profiles of the New Product Development Process Stages. 2001.
  2. ZEEDICK, D. The Modified Delphi Method to Analyze the Application of Instructional Design Theory to Online Graduate Education. 2012.

Libro

  1. ZARTHA, J., BEDOYA, S., HERRERA, J. Prospectiva en Gestión Tecnológica. Ed. Académica Española. ISBN 3845487062, 9783845487069. 156 pág. 2011.

1. Universidad Pontificia Bolivariana. Colombia. jhon.zartha@upb.edu.co
2. Universidad de Medellín. Colombia. jmontes@udem.edu.co

3. Universidad de Medellín. Colombia. idtoro@udem.edu.co

4. Universidad del Cauca. Colombia. samuel.villada@unicauca.edu.co

Vol. 35 (Nº 13) Año 2014
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