TEMA 7: La propiedad de los resultados de la investigación. Patentes de Software

Esta semana no voy a poder acudir a clase por lo que voy a hacer desde aquí mi pequeña aportación al tema de patentes, y en concreto, he elegido el punto de patentes de software.

¿Patentar, o no patentar? ¿Es una patente la mejor opción para proteger una invención? Cuando se desarrolla un producto o proceso nuevo, se debe tener en cuenta la opción de patentar y considerarla como parte de la estrategia de negocio. Una cuestión clave para esta explotación es la forma en que la empresa protege los resultados de sus innovaciones, es decir, cómo evitar que otras empresas se puedan aprovechar gratuitamente de los esfuerzos realizados por la empresa innovadora. En general, a las empresas se le presentan varias alternativas para la protección de sus inversiones en innovación. Una de ellas consiste en mantener los resultados en secreto, dando lugar al llamado "secreto industrial". La otra alternativa consiste en ampararse en la protección que ofrecen las leyes de la propiedad industrial: patentes y modelos de utilidad.

Patentes y programas de ordenador en Europa

Las patentes de software no son un punto fácil y hay dos opiniones enfrentadas acerca de ellas: que las patenten pueden ayudar a desarrollar la industria europea del software y que las patentes impidan su desarrollo. La tercera opción, dejar las cosas como están, también está siendo defendida por algunas empresas del sector como IBM. De un lado la Comisión e importantes empresas del software (europeas y no europeas). Del otro lado la comunidad del software de código abierto/software libre (OS/FS) representada, fundamentalmente por Eurolinux y las principales pymes europeas del mundo de la informática. No es una legislación trivial. Las patentes pueden cambiar totalmente las reglas del juego para el desarrollo del software y, especialmente, el desarrollo del software OS/FS. Si Europa va a apostar por el software OS/FS tiene que pensar detenidamente la legislación sobre patentes.

El parlamento Europeo, en su directiva 11979/1/04 del 7 de marzo de 2005, estableció que:

Un programa de ordenador como tal no podrá constituir una invención patentable. (...) No se considerará que una invención implementada en ordenador aporta una contribución técnica meramente porque implique el uso de un ordenador, red u otro aparato programable. En consecuencia, no serán patentables las invenciones que utilizan programas informáticos, expresados en código fuente, en código objeto o en cualquier otra forma, que implementan métodos para el ejercicio de actividades económicas, matemáticos o de otro tipo y no producen efectos técnicos, aparte de la normal interacción física entre un programa y el ordenador, red o aparato programable de otro tipo en que se ejecute. (...) Los Estados miembros garantizarán que las invenciones implementadas en ordenador puedan reivindicarse como producto, es decir, como ordenador programado, red informática programada u otro aparato programado, o como procedimiento realizado por un ordenador, red informática o aparato mediante la ejecución de un programa.

Por otro lado, Estados Unidos permite patentar software, no obstante se hace distinción entre inventar y patentar en la normativa, esto hace que las confrontaciones legales sean muy superiores a las presentes en otros países. En Hispanoamérica la patente de software es un tema poco desarrollado y la mayoría de los países hace un tratamiento intelectual del software en tanto su registro en calidad de invento o idea se hace empleando los marcos regulatorios para obras literarias.

Las referencias de donde se puede obtener más información del tema se pueden encontrar aquí:

1, 2, 3, 4, 5, 6

TEMA 6: Sistema Ciencia- Tecnología- Sociedad. Resumen Clase 12 Abril

Durante esta clase nos hemos puesto cada uno de nosotros en el papel de político como consejeros de Ciencia e Innovación y hemos defendido nuestras medidas y nuestra política ante el resto de compañeros. Ha estado interesante el debate que hemos realizado defendiendo unas medidas u otras, y a la vez realizando un pequeño diagnóstico de la situación de la innovación en nuestro país.

Una de las conclusiones más importantes que hemos sacado de esta clase es que la innovación en España, ahora mismo tal y como está la situación es difícil mejorarla con ciertas medidas. Lo que se debe hacer es intentar cambiar la política de raíz, es decir, que la solución no es aplicar ciertas medidas para que las empresas existentes inviertan en I+D, sino que se llegue a un punto en el que las empresas nuevas, lleven ya inmerso en su base la investigación, el desarrollo y la innovación, que sea su base, su infraestructura básica de funcionamiento, y así, probablemente se podría ir mejorando poquito a poco el problema actual de las TIC en España.

TEMA 6: Sistema Ciencia- Tecnología- Sociedad. I+D: La paradoja europea

En el mundo empresarial actual, no hacemos más que oír que la I+D es muy importante, que todas las empresas tienen su departamento de Investigación y Desarrollo, que la innovación en España va muy bien, pero realmente si nos ponemos a investigar un poco, nos damos cuenta que las cifras totales de inversión en I+D en España son muchísimo menores que algunas multinacionales, y esto no sólo ocurre con España, sino con toda Europa. (Ver referencia aquí). La Unión Europea ha vivido durante tiempo en un estado de satisfacción pensando que tenía un sistema de I+D en investigación básica muy potente pero lo que le fallaban eran las empresas. Finalmente se dio cuenta de que su verdadero problema es la debilidad de su investigación en tecnologías de la información.

Un ejemplo es que en efecto, si USA invierte por habitante y año el equivalente a 450 € en I+D en tecnologías de la información y Japón 350€, la cifra para Europa es de 80€. Y esto es un problema para Europa en la medida que USA y Japón utilizan las TIC como motor estratégico de su sistema de I+D y de su industria.

Afortunadamente, la Unión Europea se dio cuenta de este problema y comenzó a tomar medidas, incentivando la I+D+i con una serie de medidas y ayudas.

Si yo fuera la Consejera de Ciencia e Innovación de Navarra, algunas de las medidas que realizaría para incentivar la innovación son las siguientes:

• Aumento de las ayudas económicas a empresas con ideas innovadoras, pero a fondo perdido, no con crédito, para así poder incentivar la creación de nuevas empresas innovadoras. Pero sí tendría un control exhaustivo de que realmente la empresa haga innovación, no daría las ayudas a cualquier empresa, el informe que deberían presentar para pedir la ayuda debería estar muy bien elaborado y justificado.
• De igual manera procedería con empresas con departamento de I+D, les proporcionaría ayudas a fondo perdido, pero únicamente si realmente hacen Investigación y Desarrollo, con un debido informe muy bien justificado, y luego también controlaría que durante el plan de proyecto la empresa cumpla con lo que decía en su informe. Si no lo cumple, les quitaría las ayudas, y en esto sería muy estricta, ya que considero que las ayudas a fondo perdido sólo deberían tenerlas quienes realmente cumplan las condiciones.

En definitiva, desde mi punto de vista creo que la I+D+i en Navarra y en España debería apoyarse más por parte del Gobierno, con más ayudas económicas, pero se debería considerar muchísimo mejor a quién se dan estas ayudas, creo que se deberían dar más ayudas a quien realmente haga Investigación y Desarrollo, y no dar ayudas a departamentos de I+D de empresas que únicamente se crean para poder pedir la ayuda económica, y que ni siquiera saben realmente lo que es hacer investigación.

TEMA 6: Sistema Ciencia- Tecnología- Sociedad. Resumen Clase 5 Abril

Durante esta clase hemos comenzado hablando sobre la perspectiva histórica de la ciencia. Hemos comentado la gráfica que aparece en el artículo de Ángel Pestaña, que podemos observar una aproximación en la imagen. Se observa que la ciencia antes de 1965 era cero, no había ninguna inversión. Hasta el año 1980 sigue sin despegar, no había producción científica relevante ni científicos como profesión. En los años 80 con la Ley de la ciencia comienza a subir, y hasta 1990 hay un gran escalón que es debido al aumento del 1% del PIB, pero esto es un poco confuso ya que en las estadísticas no quedaba muy claro qué se consideraba como I+D, ya que unas veces se consideraba una cosa y otras veces otra. Desde el 90 hasta ahora sigue subiendo un poquito más, pero es casi plano, ahora está un poco estancado.

También hemos hablado en esta clase que España aporta el 3.4% de la producción científica a nivel mundial, lo cual en mi opinión está muy bien, ya que entre España y EE.UU hacen el 60% de las publicaciones. Podríamos decir que España está entre el puesto 15 o 17 aproximadamente, que está muy bien desde mi punto de vista, y esto me ha sorprendido ya que pensaba que España no estaba tan bien colocada en aportación científica.

A continuación, hemos seguido hablando de la I+D+i, y personalmente me ha parecido interesante ya que me han quedado mucho más claros algunos conceptos básicos que antes no tenía tan claros. Estos son los siguientes:

• I ----- se trata de generar conocimiento nuevo.
• D-----buscarle aplicaciones al conocimiento nuevo.
• i------cualquier actividad que mejore la tecnología de la empresa, pero se trata de una novedad local. La innovación se puede repetir muchas veces, la Investigación no.
  

También hemos comentado las siglas i+E+C, relacionadas con la I+D+i, pero que significan (innovación, emprendimiento y creatividad). Como hemos dicho, están relacionadas pero se basan en parámetros muy diferentes, y hay que saber diferenciar por ejemplo entre un buen científico conocedor de algo, y otra persona emprendedora y con mucha creatividad.

En cuanto a la universidad, hemos hablado que debería hacer innovación pero apoyada en conocimiento científico, no limitarse a hacer innovación para una empresa si otras empresas pueden hacer lo mismo, pero en la universidad sale más barato. En mi opinión, la innovación que se debe hacer en la universidad es basada en la investigación, con conocimiento científico.

Por último, hemos finalizado la clase comentando acerca de si la ciencia y la investigación es siempre útil o no, en este tema ha habido diversidad de opiniones. En mi caso, mi opinión es que la ciencia siempre es útil, aunque de momento pienses que no estás haciendo nada nuevo y que no sirve para nada, puede ser que en el futuro alguien lea lo que tú has hecho y pueda sacar otras conclusiones o deducir algo que tú no viste. Estoy muy de acuerdo en la frase que se dijo en clase que a lo largo de la historia, camino de descubrir lo desconocido, se descubrieron muchas cosas interesantes, por lo que creo que la ciencia y la investigación siempre es útil aunque en el momento no lo veamos.

TEMA 5: Patologías y curiosidades. Resumen Clase 29 Marzo

Durante esta clase hemos comenzado hablando de la tarea que teníamos para esta semana sobre RefWorks, y casi todos hemos coincidido que nos puede servir a la hora de escribir un artículo de forma que puedas meter las referencias que tú quieras y él te lo pone en un buen formato de forma que lo puedas insertar en tu artículo directamente y esto te ahorre mucho tiempo.

A continuación, hemos hablado del tema de esta semana y hemos comenzado hablando de por qué el número de firmantes en los artículos ha aumentado tanto con el tiempo, ya que antes el 80% de los artículos los firmaba una sola persona, y ahora el 80% lo firman varias. Esto puede ser debido a que ahora se le da mucha importancia a la colaboración entre personas y al trabajo en grupo, y antes podría ser que trabajaran más de una persona, pero una persona estaba al mando y era la que aparecía como firmante. El punto de inflexión de este cambio es la profesionalización de la ciencia, después de la Segunda Guerra Mundial, ya que la ciencia pasó de ser algo artesanal a estar muy industrializada, ahora hacen falta muchas inversiones económicas y equipos potentes.

Hemos continuado hablando sobre las razones del aumento de la dificultad de lectura en los trabajos científicos. Hemos llegado a dos conclusiones:

1. Ahora se estudian campos más específicos, y por ello el vocabulario que se utiliza se hace más incomprensible.
2. Ahora se explican menos los artículos, se hacen referencias, y hay que leer mucho acerca de un tema para poder llegar a enterder un artículo del mismo tema.

Pero nos preguntamos, ¿Cómo se mide este nivel de dificultad? La respuesta es que se busca una estadística de la palabra y la frecuencia en la que aparece en el texto, de forma que se hace una gráfica en la que en el eje de abscisas está el número de palabras y en el de ordenadas el número de veces, y esta gráfica sigue una distribución 1/f (ley de Zipf). Las primeras palabras que aparecen son los artículos. Así, los textos sencillos tendrán más palabras sencillas, y los complicados más palabras complicadas, y de aquí se saca la dificultad de comprensión.

Hay otro punto a tener en cuenta, que es que las palabras cambian con el tiempo, por eso este método vale para comparar textos en un momento histórico. Se utiliza como línea cero la distribución de palabras promedio que utilizan tres periódicos importantes del momento. Luego hay que ver si esta métrica corresponde a la idea subjetiva que uno tenga de un texto.

Otro punto que hemos tratado en esta clase es el tema del fraude y la mentira científica. Hemos comentado que hay dos posiciones respecto a la mentira científica:

1. Mentir a propósito, con conciencia, por la presión.
2. Mentir por equivocación. Un ejemplo de esto sería quitar datos de un resultado si vemos que no sale lo que tiene que salir porque lo sabemos. De esto hemos estado hablando un rato ya que no todos estábamos de acuerdo en que esto sea mentir, ya que por un lado sabes que estás quitando estos datos, pero únicamente los estas omitiendo, en mi opinión no llegas a mentir en este caso, pero esto es muy subjetivo.

En cuanto al fraude científico, sabemos que es marginal ya que es un porcentaje muy pequeño en la actividad científica.

Como conclusión, me ha parecido interesante la clase, sobretodo me ha llamado la atención el tema del fraude y las mentiras científicas, y como puede haber gente que mienta tanto en sus artículos y se publiquen tantos errores.

TEMA 4: Escribir documentos científicos y publicarlos. RefWorks

En la tarea de esta semana vamos a trabajar con la herramienta RefWorks, para aprender a utilizarla y que pueda ser de nuestra ayuda en la elaboración de un artículo científico que esperemos poder escribir más adelante. En primer lugar, me he registrado en la página de RefWorks, que es de pago, pero que podemos acceder a través de la Universidad. Después de registrarnos ya podemos hacer uso de la herramienta. En primer lugar, debemos crear una base de datos que nos servirá para posteriormente poder incluir referencias y bibliografía en nuestros artículos.

Para crear esta base de datos, se puede hacer de varias formas, algunas de ellas son introduciendo manualmente las referencias, esto se hace en Referencias à Añadir Nueva Referencia, y aquí podemos editar los campos que queramos y guardar la referencia. También se pueden importar directamente referencias de un archivo .txt. A continuación hemos buscado algún artículo de interés en SCOPUS y lo hemos importado a RefWorks, de la siguiente forma. En SCOPUS, seleccionamos el artículo que queremos y pinchamos en Create Bibliography, y aquí le damos a Export, y RefWorks direct export. Podemos exportar lo que queramos, por ejemplo sólo el abstract, sólo citations, etc… Pinchamos en Export, y cuando nos dice que se ha exportado con éxito, ya tenemos esta referencia guardada en RefWorks, en la carpeta “Última importación”. A continuación, en RefWorks podríamos ordenar nuestras carpetas por temas de interés, artículos, libros, conferencias… esto lo podemos hacer como nosotros queramos.

De esta forma, podemos ir formando nuestra propia base de datos en nuestra cuenta de RefWorks, que posteriormente nos sirva para escribir nuestros artículos, y tendremos de una forma muy clara y ordenada todas las fuentes que vamos consultando a lo largo de nuestra investigación, y siempre podremos recurrir a ellas.

A la hora de escribir nuestro artículo, podemos dar formato bibliográfico a nuestras referencias y así insertar las citas en nuestro manuscrito, y nos ahorramos el tiempo de darle el formato adecuado ya que RefWorks lo hace por nosotros, y podremos insertar las referencias de nuestra base de datos que queramos.

Como conclusión, quiero decir que no conocía esta herramienta, y tampoco sabía que por estar en la Universidad podíamos hacer uso de ella de forma gratuita, por lo que me ha resultado muy interesante poder conocerla y trabajar un poco con ella, y creo que a partir de ahora la utilizaré para crear mi propia base de datos sobre mi área de investigación.

TEMA 4: Escribir documentos científicos y publicarlos. Comparación de gráficas

En esta tarea he elegido dos gráficas para comentar, una como un buen ejemplo de una representación gráfica, y otra como un mal ejemplo. En primer lugar, vamos a ver el primer ejemplo de una buena representación gráfica. El ejemplo que he escogido es una gráfica en la que se representa la variación de la fuerza electromotriz inducida (f.e.m.) en el interior de un solenoide (V), en función de la posición, x. La gráfica es la siguiente (puede encontrarse en el siguiente enlace:

En primer lugar, vemos que los puntos experimentales se ajustan bien a la gráfica y están representados con claridad en la figura y representando el espacio total, por lo que se puede decir que se ha escogido un buen intervalo de representación. El color de fondo es el adecuado ya que permite ver con claridad los puntos de la representación. Los tamaños de los ejes X e Y son los adecuados y están bien indicados con el rótulo y las unidades. Los intervalos entre las marcas en los dos ejes están equi-espaciados y representan intervalos iguales entre datos. Lo único que podría expresar que falta en esta representación es un título a la gráfica.

Ahora vamos a ver un ejemplo de mala representación gráfica, con el ejemplo siguiente que pueden encontrarse en el enlace siguiente:

En este gráfico se representan los resultados obtenidos por varios grupos de investigadores para valores de radiación cósmica de fondo. En la representación están representados demasiados grupos de investigadores distintos, de forma que no se puede apreciar mucho en esta gráfica, hay demasiados datos y no se puede observar nada. A primera vista, hay demasiada información diferente en la gráfica y no se puede apreciar con claridad ningún resultado, sobretodo en la parte central donde se agrupan todas las observaciones no se puede apreciar nada con claridad. Respecto a las demás características de la gráfica, es correcto las indicaciones en los dos ejes, que nos indica qué es lo que está representando, pero lo que quisiera destacar que no está bien de esta representación es que incluye demasiada información de forma que no resulta claro obtener resultados al verla, y no resulta muy clara, aunque está bien que utilice diferentes colores para representar las diferentes observaciones.