Analisis de redes sociales para catalizar la innovacion agricola de los vinculos directos a la integracion y radialidad.
| Autor | Aguilar-Gallegos, Norman |
| Cargo | Ensayo |
Social network analysis for catalysing agricultural innovation: From direct ties to integration and radiality
Analise de redes sociais para catalisar a inovacao agricola: desde os links diretos a integracao e a radialidade
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Introduccion
La innovacion es ampliamente reconocida como una fuente importante de mejora de la productividad, la competitividad y el crecimiento en todas las economias avanzadas y emergentes; tambien juega un papel primordial en la creacion de empleos, generacion de ingresos, reduccion de la pobreza e impulso al desarrollo social (EU-SCAR, 2012; Hayami y Ruttan, 1989; OECD, 2005, 2013; Rajalahti, Janssen y Pehu, 2008; World Bank, 2012). Ademas, la innovacion no solo se circunscribe a la introduccion de nuevas practicas o comportamientos, pues tambien se refiere a la actualizacion y mejora de procesos y productos existentes (OECD, 2005), en donde la mejora se obtiene principalmente de innovaciones incrementales, sin dejar a un lado las radicales (Perez, 2004).
Bajo este contexto, el crecimiento de las areas rurales se sustentara en su capacidad para modernizar su economia con base en la innovacion, lo cual implica producir bienes y servicios que puedan colocarse en los mercados locales e internacionales; asi, el foco en la innovacion representa un paso importante en la evolucion de las politicas agricolas (OECD, 2014). En este escenario, la innovacion no es solamente responsabilidad de los agricultores, sino tambien es del ambito y accion del gobierno, pues esta no solo tiene beneficios para los que innovan, sino tambien para otros actores (EU-SCAR, 2012); es decir, la innovacion genera externalidades positivas.
Ademas, se ha documentado con estudios empiricos que los actores involucrados en los procesos de innovacion agricola no innovan de forma aislada, sino que lo hacen a traves de la interaccion con otros agricultores, agroindustrias, organizaciones, investigadores, instituciones financieras, comercializadores, el gobierno, entre otros (Hartwich, Monge Perez, Ampuero Ramos y Soto, 2007; Klerkx, Aarts y Leeuwis, 2010; Munoz Rodriguez, Altamirano Cardenas, Aguilar Avila, Rendon Medel y Espejel Garcia, 2007b). Es decir, la innovacion agricola es un fenomeno organizacional influenciado por los comportamientos individuales, la interaccion, la coordinacion y la accion colectiva; esta se basa sobre todo en la capacidad de los actores para identificar oportunidades, evaluar los retos que implica, acceder a los recursos humanos, sociales y de capital necesarios para desarrollar actividades innovadoras, asi como al intercambio de conocimientos e informacion (Aguilar-Gallegos, Munoz-Rodriguez, Santoyo-Cortes, Aguilar-Avila y Klerkx, 2015; De Arteche, Santucci y Welsh, 2013; Klerkx, Hall y Leeuwis, 2009; Munoz Rodriguez y Santoyo Cortes, 2010; World Bank, 2012). De esta forma, varios autores (Rogers, 2003; Spielman, Ekboir, y Davis, 2009; Valente, 1996) han destacado la importancia de analizar estos intercambios de informacion y conocimiento para la innovacion, en donde metodologias robustas como el analisis de redes sociales (ARS) adquieren cada vez mas relevancia (Borgatti, Everett yJohnson, 2013; Jackson, 2008; Valente, 1995; Wasserman y Faust, 1994).
Para asegurar que el rol de la innovacion se concrete, es importante desarrollar una mejor comprension de como esta surge en los territorios agricolas, donde convergen una serie de actores que influyen en todo el sistema de innovacion. Por ello, en esta investigacion se plantea como objetivo analizar los efectos de las interacciones, directas e indirectas, entre los agricultores y con otros actores relevantes en los procesos de innovacion agricola. Esto se realiza tomando como base los indicadores del ARS en cuanto a su conectividad, alcance y accesibilidad a la informacion y conocimiento, para proponer lineamientos que permitan catalizar la adopcion de practicas, tecnologias e innovaciones en territorios agricolas.
El articulo esta organizado de la siguiente forma: la seccion 2 provee un marco teorico para sentar las bases de la investigacion; se hace enfasis en la importancia del ARS, algunos de sus indicadores y su aplicacion para analizar la difusion de innovaciones. La descripcion de la metodologia, el origen y tipo de datos, asi como el analisis de los mismos, son presentados en la seccion 3. Posteriormente, para destacar la importancia de los indicadores empleados y su correcta interpretacion, se desarrolla la seccion 4. El analisis de los principales resultados y la discusion de los mismos se ofrecen en la seccion 5. Finalmente, se plantean algunas conclusiones relacionadas con el uso de indicadores indirectos del ARS, asi como recomendaciones con implicaciones de politica publica (seccion 6).
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Marco teorico
Para proveer un marco teorico robusto en el cual se sientan las bases de este articulo, primero se desarrolla el tema del analisis de redes sociales (ARS), donde se incluyen las bases conceptuales, definiciones y los tipos de vinculos que pueden existir en una red. Posteriormente, se explican algunos de los principales indicadores que se pueden generar al momento de usar el ARS. Finalmente, se cierra esta seccion destacando algunas de sus aplicaciones en el analisis de los procesos de difusion y adopcion de innovaciones en el sector agricola.
2.1. Analisis de redes sociales
El ARS estudia los vinculos entre actores o nodos; su principal objetivo es detectar e interpretar patrones derivados de las relaciones establecidas entre ellos. Es decir, el ARS busca describir una estructura social en terminos de una red e interpretar las relaciones existentes entre los actores, tomando en cuenta su posicion dentro de dicha estructura (Marsden, 1990). De esta forma, una red social consta de un conjunto finito de actores y de uno o mas tipos de relaciones. La informacion relacionai entre los actores, y que por tanto los vincula, es una caracteristica fundamental de una red social (Wasserman y Faust, 1994). La importancia de estos vinculos interpersonales radica en que es a traves de ellos que se pueden transmitir comportamientos, actitudes, informacion, bienes o mercancias (De Nooy, Mrvar y Batagelj, 2005). En particular, en el sector agropecuario se ha utilizado el ARS para analizar los patrones de interaccion entre diferentes actores para estudiar lo que se conoce como redes de innovacion (Aguilar Avila, Rendon Medel, Munoz Rodriguez, Altamirano Cardenas y Santoyo Cortes, 2011; Munoz Rodriguez et al., 2007b; Munoz Rodriguez y Santoyo Cortes, 2010; Spielman, Ekboir, Davis y Ochieng, 2008).
De esta forma, se denomina red de innovacion a la estructura social derivada del nivel de relacionamiento dado entre los agricultores y otros actores para intercambiar informacion y conocimiento para incrementar los niveles de innovacion en el sector agricola. Lo anterior, a un nivel mas amplio de relacionamientos con diferentes estructuras, daria como resultado lo que se conoce como sistemas de innovacion agricola, que se caracterizan por la interaccion de actores con diferentes roles que estan introduciendo e intercambiando, entre otros recursos, informacion y conocimiento, nuevo o existente, en donde algunos actores estan facilitando la formacion y mantenimiento de dichas redes (Klerkx et al., 2010; Klerkx y Leeuwis, 2008; Munoz Rodriguez y Santoyo Cortes, 2010; Spielman et al., 2008). Asi, con la aplicacion del ARS se puede analizar y entender de donde proviene la informacion y el conocimiento para que el agricultor pueda innovar dentro de su sistema de produccion. Como indica Valente (1995), el enfoque de redes ayuda a entender quien influye sobre quienes en un sistema social.
Para ello, una tecnica comun en el ARS es utilizar lo que se conoce como generadores de nombres, basados en preguntas clave que permiten delimitar las fronteras de la red. La tecnica basica es preguntar a cada actor con quienes esta vinculado, dependiendo del tipo de relacion de interes, dando lugar a un listado de nombres con el cual cada uno de los actores entrevistados esta en contacto directo (Marsden, 1990, 2005). De esta forma, dependiendo de la naturaleza de la pregunta o incluso de la metodologia de obtencion de datos y su analisis, los vinculos se pueden considerar de 2 tipos: dirigidos (usados en estudios de intercambios de informacion y conocimiento, por ejemplo Aguilar-Gallegos et al., 2015) y no dirigidos (comunes en estudios de colaboracion cientifica, por ejemplo Aguirre, 2015; Stefano, Fuccella, Vitale y Zaccarin, 2013). Por lo regular, en estudios de difusion de innovaciones (ver Valente, 1996, quien recoge datos de 3 estudios y describe el tipo de preguntas efectuadas para obtener los datos) se entiende que el tipo de vinculo que establecen los productores es dirigido y binario (Marin y Wellman, 2011).
Al contextualizar estos indicadores con el apoyo de la teoria de grafos, el ARS permite analizar caracteristicas de toda la red y de la posicion individual de cada actor dentro de ella (Hanneman y Riddle, 2011; Velazquez-Alvarez y Aguilar-Gallegos, 2005). En particular, el analisis grafico permite realizar representaciones de redes como un modelo de un sistema social a traves del uso de puntos (nodos o actores) y lineas (vinculos o enlaces) que son usadas para representar las relaciones entre los actores (Borgatti et al., 2013; Wasserman y Faust, 1994).
2.2. Indicadores del analisis de redes sociales
Este apartado hace referencia a algunos de los indicadores tradicionalmente utilizados en el ARS que se consideran como de primer orden (centralidad de grado e intermediacion). Un indicador de primer orden es aquel que vincula directamente a 2 nodos a traves de un solo paso. Tambien se profundiza en los indicadores que toman en cuenta los vinculos indirectos (integracion, radialidad y centralidad de Bonacich), que se catalogan como de segundo orden, los cuales serian aquellos que logran vincular a 2 nodos a traves de 2 o mas pasos.
2.2.1. Centralidad de...
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