APLICACIÓN DE LA TEORÍA DE AFINIDADES Y LÓGICA DIFUSA EN LA CONFORMACIÓN DE AGRUPAMIENTOS EFECTIVOS

Abstract

Una de las principales problemáticas en la conformación de un clúster es la elección de los integrantes del mismo. La suspicacia de los miembros en la no obtención de resultados esperados es una complicación latente al mo­mento de conformar grupos. Aunado a ello, la aparición del oportunismo de algún(os) de sus integrantes debido a que lo beneficios resultarán a largo plazo y la perdida de ventajas competitivas a corto plazo al compartir sus experiencias, disminuyen la falta de confianza en el clúster. De acuerdo a la literatura, en estos casos es altamente recomendable identificar aquellos miembros que demuestren un mayor grado de similitud o afinidad entre ellos, garantizando así el éxito del funcionamiento del clúster. En este do­cumento presentamos una aplicación haciendo uso de recursos derivados de la lógica difusa y la teoría de afinidades, para agrupar destinos turísticos altamente afines. Los resultados presentan seis grupos de miembros muy relacionados que podrían realizar clústeres efectivos. La originalidad del trabajo reside en la intuitiva metodología presentada, que une los bene­ficios del Algoritmo de Pichat y las herramientas de lógica difusa con el fin de disminuir la incertidumbre en el proceso de toma de decisiones y optimizar los métodos de agrupamiento actuales que son impulsados prin­cipalmente por enfoques de prueba y error.