Dónde la densidad de investigación predice la sofisticación del software

¿Más capacidad de investigación va junto con una producción de software más sofisticada? En Argentina, la respuesta depende del territorio. Esta página resume un artículo publicado en Technology in Society (Gómez, 2026, doi:10.1016/j.techsoc.2026.103576), que lleva el modelo de la brecha digital del uso de la tecnología a su producción. Los mapas muestran el índice, la densidad de investigación y los seis tipos territoriales sobre los que se apoya el análisis.

Hallazgos principales Link to heading

  • En el conjunto del país, la densidad de investigación es el predictor sustantivo más fuerte. En la regresión agrupada de 221 departamentos, los investigadores STEM cada 10.000 habitantes predicen la sofisticación del portafolio de software (β = 0,220, p < 0,001) mejor que los salarios, la luminosidad nocturna o los servicios avanzados.
  • La relación no es la misma en todos lados. Un test de Chow rechaza que los coeficientes sean iguales entre tipos territoriales (p < 0,001).
  • Donde los ecosistemas institucionales son densos, la investigación acompaña a la sofisticación; donde son más delgados, la acompañan los salarios. En los departamentos Metropolitan-Diversified, Pampeana-Educated y Metropolitan-Core, el coeficiente STEM va de 0,225 a 0,467. En los Intermediate-Urban no se distingue de cero, y el salario formal mediano pasa a ser el predictor principal (β = 0,301).

Datos y método Link to heading

El Índice de Sofisticación del Portafolio de Software (SPSI) usa los repositorios públicos de GitHub creados entre 2008 y 2026 por desarrolladores que declaran una ubicación en Argentina. Departamentos y lenguajes de programación forman una red bipartita, y el índice aplica el método de reflexiones de la complejidad económica (Hidalgo y Hausmann, 2009), como hicieron Juhász et al. (2026) para países. Un departamento puntúa más alto cuando combina lenguajes comunes con lenguajes raros y técnicamente exigentes. El índice se puede calcular en 224 de los 511 departamentos; el resto queda bajo los umbrales de actividad. Los seis tipos territoriales salen de un análisis de correspondencias múltiples sobre indicadores censales y de luces nocturnas, seguido de una clasificación de Ward. Para leer el mapa importan dos límites: el SPSI mide la estructura de un portafolio de lenguajes, no la calidad de cada programa, y GitHub solo muestra la parte pública y de código abierto de la producción de software. El diseño es transversal, así que los coeficientes son asociaciones.

Cómo usar el mapa Link to heading

Con los botones del panel lateral se pasa de Tipo territorial a SPSI y a Densidad STEM. Al pasar el cursor sobre un departamento (o tocarlo) se ven su provincia, su tipo, el índice y la densidad de investigación. El gráfico bajo la leyenda muestra los coeficientes estandarizados de densidad STEM y salario mediano en cada tipo. Abrir pantalla completa

Datos: GitHub · MinCyT (CVar) · CEP-XXI · INDEC. Datos y código de replicación: Zenodo · GitHub.

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