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The following work presents the results obtained after a Social Network Analysis applied to an innovation system, with the particularity that the system is generated starting from an Agent-Based Simulation model. The main objective of this work is to show that the combination of both methodologies (Social Network Analysis and Agent-Based Simulation) could be successful to obtain new findings and contributes to understanding how the innovation systems conform and behave. The simulation allows to observe how the system emerges and study its behaviors, it shows how the innovation capabilities of the agents condition their relationship and how these relationships determine their adaptation, specialization, their survival over time and the evolution of the network itself. Subsequently, the Social Network Analysis allows to understand the relational structure of the system and how it affects its behavior, the analysis is applied in four moments of time which are separated from each other by five periods, and in each of them different network indicators are analyzed, both at the nodal level and the structural level. The constructed analysis serves as a tool for understanding and guidance to governments for the formulation of policies associated with regional and national innovation systems. Finally, it is shown how, from virtual micro-worlds, important information can be extracted about the dynamics of the innovation systems, thus opening the possibility of answering questions of the type What would happen if .? ; El siguiente trabajo muestra los resultados obtenidos tras realizar un Análisis de Redes Sociales a un sistema de innovación, con la particularidad de que dicho sistema es generado a partir de un modelo de Simulación Basada en Agentes. El objetivo principal de este artículo es mostrar que la combinación de ambas metodologías (Análisis de Redes Sociales y Simulación Basada en Agentes) puede ser exitosa en la obtención de nuevos hallazgos y aportar a la comprensión de cómo se conforman y se comportan los sistemas de innovación. La simulación permite ver cómo emerge el sistema y estudiar sus comportamientos, allí se visualiza cómo las capacidades de innovación de los agentes condicionan su relacionamiento y cómo dichas relaciones determinan su adaptación, especialización, su supervivencia en el tiempo y la evolución de la red misma. Por otra parte, el Análisis de Redes Sociales permite entender la estructura relacional del sistema y cómo esta afecta su comportamiento, el análisis se aplica en cuatro momentos de tiempo distanciados entre sí por cinco periodos, y en cada uno de ellos se analizan diferentes indicadores, tanto de nivel nodal como de nivel estructural. El análisis construido sirve como herramienta de entendimiento y orientación a los gobiernos para la formulación de políticas asociadas a los sistemas regionales y nacionales de innovación. Finalmente, se muestra cómo a partir de micro-mundos virtuales puede extraerse información importante sobre las dinámicas de los sistemas de innovación, abriendo así la posibilidad de contestar preguntas del tipo ¿qué pasaría sí…?

El siguiente trabajo muestra los resultados obtenidos tras realizar un Análisis de Redes Sociales a un sistema de innovación, con la particularidad de que dicho sistema es generado a partir de un modelo de Simulación Basada en Agentes. El objetivo principal de este artículo es mostrar que la combinación de ambas metodologías (Análisis de Redes Sociales y Simulación Basada en Agentes) puede ser exitosa en la obtención de nuevos hallazgos y aportar a la comprensión de cómo se conforman y se comportan los sistemas de innovación. La simulación permite ver cómo emerge el sistema y estudiar sus comportamientos, allí se visualiza cómo las capacidades de innovación de los agentes condicionan su relacionamiento y cómo dichas relaciones determinan su adaptación, especialización, su supervivencia en el tiempo y la evolución de la red misma. Por otra parte, el Análisis de Redes Sociales permite entender la estructura relacional del sistema y cómo esta afecta su comportamiento, el análisis se aplica en cuatro momentos de tiempo distanciados entre sí por cinco periodos, y en cada uno de ellos se analizan diferentes indicadores, tanto de nivel nodal como de nivel estructural. El análisis construido sirve como herramienta de entendimiento y orientación a los gobiernos para la formulación de políticas asociadas a los sistemas regionales y nacionales de innovación. Finalmente, se muestra cómo a partir de micro-mundos virtuales puede extraerse información importante sobre las dinámicas de los sistemas de innovación, abriendo así la posibilidad de contestar preguntas del tipo ¿qué pasaría sí…? ; The following work presents the results obtained after a Social Network Analysis applied to an innovation system, with the particularity that the system is generated starting from an Agent-Based Simulation model. The main objective of this work is to show that the combination of both methodologies (Social Network Analysis and Agent-Based Simulation) could be successful to obtain new findings and contributes to understanding how the innovation systems conform and behave. The simulation allows to observe how the system emerges and study its behaviors, it shows how the innovation capabilities of the agents condition their relationship and how these relationships determine their adaptation, specialization, their survival over time and the evolution of the network itself. Subsequently, the Social Network Analysis allows to understand the relational structure of the system and how it affects its behavior, the analysis is applied in four moments of time which are separated from each other by five periods, and in each of them different network indicators are analyzed, both at the nodal level and the structural level. The constructed analysis serves as a tool for understanding and guidance to governments for the formulation of policies associated with regional and national innovation systems. Finally, it is shown how, from virtual micro-worlds, important information can be extracted about the dynamics of the innovation systems, thus opening the possibility of answering questions of the type What would happen if .?