La imagen en el sector minero

La imagen es la construcción mental de un público acerca de una marca, empresa, industria, sector o país, a partir de la evaluación de la información de ciertos atributos con los que se definen y diferencian las organizaciones (^{Capriotti, 2013}); es decir, la imagen es una idea o actitud generada por el receptor de la información. En los 1970s, en medio de la crisis económica mundial, los esfuerzos corporativos se concentraron en mejorar la imagen y reputación de la empresa para lograr legitimidad social (^{Said et al., 2022}), incorporándose cada vez más acciones de responsabilidad social y convirtiéndola de un imperativo para el éxito empresarial (^{Hoelscher & Rustad, 2019}).

En el sector minero prevalece una imagen negativa de su desempeño socioambiental, que da paso a resistencias a la minería en economías emergentes y aquellas en postconflicto (Sydd et al., 2023); por ello, mejorar la imagen global o supra organizacional (i.e. esa que influye en la imagen de todas las empresas del sector y viceversa), se convirtió en el centro de atención de diversas reuniones a nivel mundial durante los 1990s (^{Dashwood, 2014}; ^{Said et al., 2022}). De este modo, impulsado por las empresas líderes, se derivó en un compromiso con la responsabilidad social corporativa (RSC), enmarcado en estándares internacionales² y en iniciativas voluntarias (entre sociedad, sector público y privado) en busca de la sustentabilidad de la minería (^{Potts et al., 2018}); incluso, más que cualquier otro sector, el minero es uno de lo que se une a más iniciativas de RSC, debido a las crecientes presiones de los grupos externos, como las comunidades locales y las Organizaciones no Gubernamentales (ONG’s) (^{Sun & Bahizire, 2023}).

A nivel teórico, la minería es un campo temático emergente en la literatura sobre RSC, estudiada ampliamente desde las ciencias administrativas (^{Barnett et al., 2020}; ^{Karakaya & Nuur, 2018}). En el ámbito minero, la RSC se refiere al compromiso corporativo voluntario y obligatorio, según la regulación de cada país, para mejorar las condiciones de bienestar (e.g. económico, social y ambiental) de las comunidades; estos esfuerzos responden a las expectativas de los grupos de interés (i.e. stakeholder) y buscan mitigar los efectos negativos de la actividad minera (^{Rodrigues et al., 2022}; ^{Said et al., 2022}). Por ello, la RSC debe implementarse con acciones percibidas como benéficas por la comunidad, pues es el stakeholder más importante (^{Said et al., 2022}).

Recientemente se observa un cambio de paradigma hacia la RSC 2.0 y la creación de valor compartido, que beneficia tanto a las empresas como a la sociedad (^{Hoelscher & Rustad, 2019}; ^{Barnett et al., 2020});³ así como el apoyo o la aceptación de la comunidad para las operaciones de la empresa, conocida como licencia social para operar (LSO) (^{Meesters et al., 2021}). En este marco emerge la investigación sobre “imagen de la RSC”, que estudia las percepciones de los públicos sobre las respuestas corporativas a las preocupaciones sociales (^{Pérez & Rodríguez del Bosque, 2013}). Si bien la RSC puede proporcionar beneficios relacionales, de reputación y financieros a las empresas, pocas veces se validan los beneficios para la sociedad; por lo que se carece de evidencia para saber si la RSC brinda el beneficio social que promete (^{Barnett et al., 2020}).

Una de las temáticas sociales clave en la literatura sobre RSC son los efectos ambientales de la minería (^{Karakaya & Nuur, 2018}), así como sus potenciales conflictos con la comunidad (Pérez Falcón et al., 2022; Sydd et al., 2023). Dada la relevancia de los efectos de la minería en el entorno próximo a las comunidades, el uso de la RSC para mejorar la imagen, mitigar impactos y obtener la aceptación de la actividad se ha mantenido vigente en el discurso académico (^{Devlin, 2023}; ^{Alamgir & Nasir-Uddin, 2017}), empresarial (^{KPMG, 2019}; ^{Deloitte, 2018}) y de las organizaciones (^{United Nations Development Programme [UNDP], 2018}). Sin embargo, solo recientemente se ha detectado interés en ampliar la conceptualización de la RSC para estudiar su efecto en los impactos ambientales y sociales de las actividades extractivas (^{Barnett et al., 2020}).

Así, el campo socioambiental ha sido el foco de las iniciativas de RSC del sector minero, pero gradualmente estas se han ampliado a otras áreas, como infraestructura, salud, educación, deporte, cultura y arte (^{ISO, 2010}; ^{Deloitte, 2018}); hacia acciones de participación comunitaria y de construcción de relaciones con la comunidad (^{Badera, 2014}); así como iniciativas económicas y de desarrollo empresarial (^{Amin-Chaudhry et al., 2019}; ^{UNDP, 2018}; ^{ISO, 2010}). No obstante, las empresas mineras suelen fallar al implementar la RSC, ya que esta responde al bienestar de los accionistas antes que al compromiso corporativo o al interés comunitario (^{Isacowitz et al., 2022}).

No olvidemos que los grupos responden a la RSC en la medida en que se derivan y advierten beneficios personales, según la relación establecida con la empresa (^{Bhattacharya et al., 2009}), de ahí la importancia de las percepciones.⁴ No obstante, resulta apropiado un enfoque de desarrollo sustentable para el estudio de las percepciones, debido a: 1) la naturaleza extractiva del sector, con alto potencial de causar daño a las comunidades y al medio ambiente; 2) el escrutinio público al que están sujetas las empresas mineras, ante los efectos negativos generados; y 3) en virtud de que es un sector “business to business” (B2B). Por consiguiente, el análisis de la imagen de la minería debe dejar de lado las escalas propuestas por la literatura a partir del “producto o servicio” y centrarse en la contribución de la empresa al desarrollo sustentable en las comunidades mineras.

Propuesta de una escala de imagen social de la minería

La imagen social del sector minero se define, es este estudio, como un conjunto de ideas, creencias e impresiones que los miembros de la comunidad tienen y comparten sobre la actividad minera que opera en sus comunidades. Por tal razón, la imagen se evalúa externamente; es decir, a partir de los atributos que la sociedad percibe del sector, los cuales se manifiestan, regularmente, a través de las acciones de RSC que emprenden las empresas en las comunidades mineras. En este sentido, el estudio de la imagen contempla las impresiones individuales y sociales de las percepciones de un conjunto de atributos; los cuales, en un nivel adecuado, desarrollan actitudes más favorables.

A nivel supra organizacional, los estudios que validan una escala de imagen son cuantiosos para el sector turístico (^{Marinao-Artigas & Barajas-Portas, 2021}) y financiero (^{Marinao-Artigas, 2018}). Sin embargo, tras realizar la revisión de la literatura académica, no se identificaron estudios en relación con la construcción y validación de escalas de imagen en el sector minero, excepto el trabajo de ^{Ruíz-Martín et al., (2014)}; en cambio son más frecuentes investigaciones cualitativas o estudios de caso de empresas mineras donde se estudia la imagen y/o la RSC. Si bien, la literatura de medición de imagen presenta fragmentación y escaso consenso respecto a las dimensiones a evaluar (^{Pérez & Rodriguez del Bosque, 2013}; ^{Peloza & Shang, 2011}), tras revisar estos estudios se reconoce la inclusión de dos enfoques: el de imagen-actitud y el de beneficios percibidos.

El enfoque de imagen-actitud es evaluado, desde la psicología social, a partir del modelo cognitive-affective-conative (CAC, por sus siglas en inglés) y sus componentes: a) cognitivo, en función de conocimientos, pensamientos, creencias e ideas que se tiene al respecto (i.e. racional); b) afectivo, es decir, sentimientos o emociones que le provoca cuando se percibe (i.e. irracional); y c) conductual, predisposición a actuar de determinada forma (i.e. conativo) (^{Yang et al., 2022}; ^{Kim & Chen, 2021}; ^{Capriotti, 2013}). Por otro lado, se sugiere que los beneficios se evalúen como parte del componente racional de la imagen (^{Marinao-Artigas & Barajas-Portas, 2021}; ^{Marinao-Artigas, 2018}; ^{Capriotti, 2013}), a través del beneficio o valor percibido; es decir, de lo que cada persona cree que un atributo u objeto puede hacer por ella.

El CAC es un modelo jerárquico de causa y efecto (^{Yang et al., 2022}), en el cual los componentes de la imagen se activan uno tras otro formando un proceso psicológico de toma de decisiones (^{Kim & Chen, 2021}). Sin embargo, debe considerarse que el componente conductual es un factor de resultado de la Imagen-Actitud, que se enmarca en la predisposición y no en la actuación (i.e. acción final); por ello se sugiere una evaluación a partir de los componentes afectivo y cognitivo (^{Capriotti, 2013}). De modo que, si la Imagen-Actitud es positiva, las acciones del individuo frente al objeto (e.g. sector minero) podrán generar o afianzar una conducta favorable.

De este modo, se propone una escala de imagen social que capture las percepciones de la RSC como componente cognitivo, pues son los atributos que las empresas ofrecen a las comunidades y quienes perciben su valor (^{Said et al., 2022}; ^{Peloza & Shang, 2011}); y que este se conciba, junto a valoraciones afectivas, como los constructos de la imagen, la cual perfila la actitud de los pobladores de las comunidades frente a la minería (véase Figura 1). A partir de los elementos teóricos y conceptuales presentados, se proponen las siguientes dimensiones de la escala: 1) la percepción emotiva, en relación con los sentimientos de un individuo hacia la minería, que podrán ser favorables, desfavorables o neutrales; y 2) la percepción cognitiva, en función de la valoración personal de acciones de RSC de tipo social, económico y ambiental, abordando con ello un enfoque de desarrollo sustentable. Finalmente, el componente conductual se evaluará fuera de la escala, pues muestra una intención o probabilidad de aceptar o rechazar la minería en la comunidad.

Fuente: elaboración propia en base a la revisión de la literatura.

Figura 1 Modelo teórico de la escala de imagen social de la minería. 

Construcción de la escala de medida

En la Tabla 1 se muestra un resumen del AFE. Inicialmente se descartaron 3 ítems con carga factorial < .50 restando 17 ítems para el análisis,¹¹ los cuales se ordenan y reenumeran por tamaño; se identificaron cuatro componentes a los que llamamos subescalas y que explican el 67.0% de la varianza total (véase Tabla 1). El estadístico KMO ofrece evidencia de la correlación entre ítems (valor cercano a la unidad), de ahí que la prueba de Bartlett (p − valor ≤ .05) muestre la factibilidad de simplificar la información. Revisando las cargas factoriales (λ) rotadas, cada una de las subescalas registra un buen grado de unidimensionalidad según los ítems adheridos a ellas; así como una buena consistencia interna según el Alfa (α) de Cronbach (α > .70) (véase Tabla 1). Las subescalas identificadas, ordenadas según la varianza explicada, se etiquetan como: RSC ambiental (AMB), percepción emotiva (EMO), RSC económica (ECO) y RSC social (SOC).

El primer componente, es decir la escala AMB, está integrada por seis ítems en relación con la percepción de sí estas acciones de RSC son llevadas a cabo por la minería (a nivel de sector); estos se ordenan según representatividad: el cuidado de los recursos naturales (P1), la preocupación por las especies de la zona (P2), la protección de toxinas peligrosas (P3), reducción de la contaminación del agua (P4), programas de protección a la naturaleza (P5), y campañas de reforestación (P6) (véase Tabla 1). La segunda subescala se conformó por cuatro ítems de percepción emotiva, sobre el sentir del informante respecto a la presencia de la actividad minera en la región, tanto positivos (P7 y P8) como negativos (P9 y P10); entre estos las emociones positivas expresadas resultaron con mayor carga en esta subescala (véase Tabla 1).

La tercera subescala, se compone de cuatro ítems de percepción económica (ECO), de manera que las asociaciones entre la minería y la creación de fuentes de empleo (P11), mejoras en la economía (P12) y en el rendimiento económico de la sociedad abonan más en la construcción de ECO que la promoción del crecimiento de actividades económicas (P14) (véase Tabla 1). Finalmente, la cuarta subescala denominada SOC se integra por 3 ítems de percepciones de las acciones sociales de RSC: el patrocinio de programas de salud (P15), apoyos educativos y culturales (P16), y donaciones a causas sociales (P17); entre estos los programas de salud tienen una asociación más fuerte con SOC (véase Tabla 1).

Para construir la escala, se hipotetiza que la imagen se construye a partir de la covariación de las subescalas, cada una de las cuales tiene al menos tres indicadores y satisface la condición de orden (^{Vargas & Mora-Esquivel, 2017}). Así, partimos de un modelo de medida (MDM) de primer orden (véase Figura 2, izquierda); sin embargo, el grado en que este predice satisfactoriamente la matriz de covarianzas, a través del estadístico Chi-cuadrado (χ²), no es el deseado χ113gl2=315.4 (p-valor≤ .01), pero las medidas alternativas sugieren un buen ajuste.¹² Además, se aprecia que las subescalas de RSC (i.e. AMB, SOC y ECO) registran una correlación más robusta (entre .33 y .62) que la registrada entre EMO y otras subescalas, exceptuando ECO (véase Figura 2, izquierda). Lo anterior da pauta para evaluar un MDM de segundo orden (véase Figura 2, derecha) que se ajuste a la propuesta teórica planteada en la Figura 1.

Fuente: elaboración propia en base a estimaciones en Amos^® (v.23.0).

Figura 2 Escala de imagen social de la minería (Coeficientes estandarizados). 

En la Figura 2 se aprecia que, al transitar de un modelo multidimensional de primer orden a uno de segundo orden, el valor de χ² disminuye (χ111gl2=208.5), pero continúa siendo estadísticamente significativa (p − valor ≤ .01).¹³ No obstante, dado que el incremento de χ²entre modelos es de ∆χ² _(2gl) = 106.9, siendo mayor al valor crítico de 5.991 (p − value ≤ 0.05), la escala multidimensional de segundo orden resulta más adecuada que una de primer orden (véase Figura 2, derecha). Asimismo, se observa que todas las medidas de ajuste mejoran y sugieren: 1) un buen ajuste global de los datos al modelo (RMSEA = .049; GFI > .90); 2) un ajuste incremental adecuado, tanto CFI como NFI tienen valores >.90; y 3) un buen grado de parsimonia, ya que (χ²/gl = 1.878) y está dentro del rango sugerido de 1 a 3 y el PGFI tiene valores “aceptables”, incluso más bajos en comparación con otros índices (^{Byrne, 2010}).

Siguiendo con la Figura 2 (derecha), la carga factorial (λ_i) es la representatividad de la variable observada o ítem (P_i) en el constructo latente (ξ_i), mientras que e_i y δ_i son medidas de error en P_i y ξ_i respectivamente, para i = 1, 2, 3 … 373. Las estimaciones de λ_i oscilan entre .58 y .94 y la varianza del ítem es explicada por su respectiva subescala en una proporción importante (. 31 < R² < .86), cumpliéndose los criterios de ^{Jöreskog & Sörbom (1993}), a saber: 1) p − valor ≤ .05; 2) λ_i > .50; y 3) R² > .30; y mostrando evidencia de la unidimensionalidad de las subescalas, con ítems asociados entre sí y que representan a un solo constructo (^{Hair et al., 2014}).

Evaluación de la fiabilidad y validez de la escala

Los ítems de la escala cuentan con una buena fiabilidad de constructo, es decir, la proporción de la varianza del ítem que se explica por el constructo está por encima del valor sugerido de λ > .70 en la mayoría de los casos (véase Figura 2); en el resto, los valores se encuentran entre .50 y .60 que son cargas factoriales aceptables en etapas incipientes de una escala (^{Hamid et al., 2017}; ^{Chin, 1998}). En lo que respecta a la fiabilidad, las subescalas de primer y segundo orden muestran consistencia interna, con una Fiabilidad Compuesta (CR, por sus siglas en inglés) mayor al valor crítico (CR > .70); pero sin superar el umbral de. 90, lo cual no es deseable (^{Hamid et al., 2017}). Lo anterior también se apoya en el índice de fiabilidad de McDonald [MaxR(H)] (véase Tabla 2).

En el caso de la validez del constructo (i.e. qué tan bien el concepto está definido por la medida), esta se evalúa por la varianza promedio extraída (AVE, por sus siglas en inglés). La Tabla 2 muestra que las subescalas cuentan con validez convergente (AVE > .50) y son confiables, pues los ítems convergen o comparten una alta proporción de varianza en común (^{Fornell & Larcker, 1981}; ^{Hair et al., 2014}). En el caso de ECO, con un AVE_ECO < .50 y un CR_ECO > .70 (por encima del valor crítico), su validez de constructo se considera aún adecuada, ya que el AVE es una medida de fiabilidad más conservadora y/o restrictiva (Fornell & Larcker, 1981, p. 46).¹⁴ Así, con independencia del grado de la escala, los ítems representan con precisión el concepto de interés.

Por otro lado, la validez discriminante se evalúa siguiendo los criterios ^{Fornell & Larcker (1981)}, a saber: 1) el constructo debe explicar mejor la varianza de sus propios ítems que la de otros constructos; y 2) el AVE del constructo debe ser mayor que las correlaciones cuadradas entre constructos (AVE). Los resultados de la la Tabla 2 muestra que se cumple la validez discriminantepara las subescalas, ya que MSV < AVE y AVE es mayor al valor absoluto de las correlaciones entre constructos (la diagonal de la matriz de correlaciones en Tabla 2 muestra el valor de AVE); por tanto, cada subescala difiere entre sí y los ítems representan distintivamente a solo un concepto.

Validez predictiva y discusión de la escala

La escala propuesta se construyó a partir de las percepciones cognitivas (COG: AMB, SOC y ECO) y emotivas (EMO), que representan dos dimensiones de una escala formativa de imagen social de la minería. Sin embargo, como prueba de la validez predictiva de la escala, se retoman reactivos de la satisfacción de la comunidad con la presencia de la minería, que proviene del mismo instrumento utilizado para el levantamiento de datos de percepciones. Con esto se busca construir un modelo de imagen-actitud para explorar las relaciones entre las dimensiones de imagen y la predisposición hacia una conducta o comportamiento social en torno a la minería (véase Figura 1).

Este elemento conductual que se agrega al análisis se manifiesta a través de tres ítems, codificados en una escala de Likert de cinco posiciones, donde los informantes responden sobre el grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes afirmaciones: 1) cancelar la actividad minera en la comunidad; 2) la minería como característica principal de la comunidad; y 3) la minería le da prestigio a Sonora. Cabe resaltar que el constructo “Conducta” se analiza fuera de la escala de imagen y se incluye al modelo para un análisis SEM, con la finalidad de tener un modelo sobre identificado y estimar la relación estructural dentro de un modelo de múltiples indicadores y múltiples causas (MIMIC, por sus siglas en inglés) (^{Diamantopoulos, 2011}; Bagozzi & Yi, 2012).

El modelo de IMAGEN-ACTITUD, que incluye una escala de segundo orden de imagen de la minería se visualiza en la Figura 3; para facilitar la interpretación se omiten las cargas factoriales y otros parámetros estimados de los ítems de las subescalas, cuyos valores corresponden a la Figura 2, derecha. Los resultados del SEM indican un buen ajuste del modelo, ya que RMSEA y χ²/gl registran valores deseados de . 034 y 1.423 respectivamente; asimismo, los estadísticos de ajuste incremental y parsimonia están en los rangos deseados (véase Figura 3). Los resultados del modelo permiten afirmar la existencia de una relación directa y positiva de las percepciones emotivas (EMO) y cognitivas (COG) en la construcción de la IMAGEN-ACTITUD de la minería, la combinación de ambas explica el 83% de la varianza del constructo formativo (véase Figura 3).

Fuente: elaboración propia en base a estimaciones en Amos^® (v.23.0).

Figura 3 Modelo estructural (SEM) de imagen-actitud de la minería en el río Sonora (Coeficientes estandarizados). 

Se observa, en la Figura 3, que la IMAGEN-ACTITUD perfila positivamente la conducta de los individuos de la comunidad, con un efecto directo y positivo de β = .69 (p − valor ≤ 0.01); además, este es un constructo que muestra una relación estadísticamente significativa con la dimensión conductual, lo que indica su capacidad para predecirla y confirma la validez predictiva de la escala de imagen. Así, un aumento de la IMAGEN-ACTITUD en una desviación estándar (en adelante s. d. por sus siglas en inglés) provoca que la conducta hacia la actividad minera varie en .69 s. d. Los ítems de “Conducta” explican el 47% de su varianza, donde la percepción de que la minería le aporta prestigio a la entidad resultó de mayor peso (λ₁ = .46), seguida por la predisposición a cancelar la minería en la comunidad (λ₂ = .41) y la minería como característica principal de la comunidad (λ₃ = .37); no obstante, las λ (estadísticamente significativas) y R² registran valores bajos.¹⁵

Si bien, el SEM muestra evidencia de que COG es más influyente que EMO en la construcción de la IMAGEN-ACTITUD, resulta interesante observar el grado en que estas dimensiones influyen, por ejemplo, en la predisposición a una conducta a favor o en contra de la cancelación de minería en la comunidad. Se trata de un efecto estandarizado, indirecto (i.e. mediado) y estadísticamente significativo, así cuando COG y EMO aumentan en 1 s. d. la predisposición varia .206 s. d. (.73 ∗ .69 ∗ .41) y .152 s. d. (.54 ∗ .69 ∗ .41), respectivamente.

En relación con la escala de imagen, la dimensión COG reporta un coeficiente estandarizado de β = .73 (p − valor ≤ 0.01), por lo que cuando COG aumenta en 1 s. d., la IMAGEN-ACTITUD se incrementa en .73 s. d. Asimismo, COG se evaluó como un componente reflexivo de segundo orden, según la percepción de beneficios de la RSC ambiental (AMB), social (SOC) y económica (ECO). Entre estas subescalas, SOC influye más en COG (λ = .78), seguido por ECO (λ = .70) y AMB (λ = .67), siendo parámetros estadísticamente significativos. Así, un incremento en 1 s. d. en COG implica aumentos de .78 s. d. en SOC; .70 s. d. en ECO; y .67 s. d. en AMB. Los ítems predictores de SOC y AMB explican, en ambos casos, el 67% de su varianza y el 49% en el caso de ECO.

Con respecto a la dimensión EMO, esta exhibe un coeficiente estandarizado de β = .54 (p − valor ≤ 0.01); mostrando que un aumento en EMO de 1 s. d. provoca que la IMAGEN-ACTITUD aumente en .54 s. d. La subescala EMO se manifiesta a través de las sensaciones que se provocan en el individuo al evocar a la minería, de modo que una percepción favorable, en donde la presencia de la minería le hace sentir tranquilo/cómodo o menos temeroso/menos vulnerable, abonan a la construcción de una imagen-actitud positiva. Por otra parte, la calibración permitió detectar una relación directa y positiva entre EMO y las subescalas AMB (β = .47) (p − valor ≤ 0.01) y SOC (β = .25) (p − valor ≤ 0.01) (véase Figura 3), la cual no se consideró inicialmente.

Así, la estructura de los modelos de imagen está a debate; por un lado, la sugerencia del modelo CAC y, por otro, la propuesta del modelo Imagen-Actitud que aquí se evalúa. El modelo CAC (^{Yang et al., 2022}; ^{Kim & Chen, 2021}) sugiere una causalidad jerárquica (EMO → COG → ACTITUD), donde un entorno o situación particular activa reacciones cognitivas de los individuos; las cuales, a su vez, estimularán sensaciones y emociones que influirán en su comportamiento. Sin embargo, en el caso del sector minero, en contraste con el turístico o financiero (^{Marinao-Artigas & Barajas-Portas, 2021}; ^{Marinao-Artigas, 2018}), el modelo de Imagen-Actitud en el contexto de las comunidades del río Sonora (véase Figura 3) resultó en un mejor ajuste que uno de estructura CAC. No obstante, podemos observar que las percepciones emotivas inciden en la percepción de los beneficios cognitivos, pero medidas por la RSC en el ámbito ambiental (AMB) y social (SOC).

En síntesis, el hallazgo principal es la validación de la escala propuesta, que ratifica la relación directa y positiva de COG y EMO en la IMAGEN-ACTITUD. De este modo, las personas muestran una actitud favorable hacia la minería, en relación con la imagen, basada en beneficios cognitivos de la RSC y emociones positivas (e.g. tranquilidad, seguridad); en consecuencia, la RSC es un elemento clave que construye imagen, forma actitudes y media la conducta hacia la minería. Así, pese al protagonismo de la RSC, no debe olvidarse la dimensión emotiva causada por eventos ambientales catastróficos en el sector, que se arraigan en la memoria colectiva de la comunidad, como el caso del “derrame de tóxicos” en el río Sonora (^{Orozco y Rodríguez, 2020}, ²⁰²²; ^{Lugo-Gil & Lara, 2022}), con lo cual la probabilidad de una conducta “pro-minería” podría disminuir.

En este sentido la formación de percepciones y actitudes contribuyen en la operacionalización de la licencia social para operar (LSO) que, pese a su ambigüedad conceptual, se concibe como herramienta para la gestión de riesgos locales, con base en la legitimidad, la credibilidad y la confianza (^{Devlin, 2023}; ^{Meesters et al., 2021}). Si bien la LSO no es una licencia obligatoria en México, obtener respaldo comunitario y de otros stakeholders es reconocido y forma parte de la estrategia de empresas mineras en el país, es decir, se alienta a las empresas a buscar la LSO como medio para hacer operativa la RSC (^{Brunet et al., 2023}). Así, la escala propuesta de imagen contribuye significativamente en la implementación y seguimiento de la LSO que, junto a la RSC, son factores cruciales en las discusiones acerca de las "relaciones mineras comunitarias".

Por lo anterior, gestionar una imagen positiva en la minería requerirá de una estrategia de RSC mucho más eficiente que en otros sectores (^{Barnett et al., 2020}), pues los beneficios de la RSC pueden ser mermados por los impactos negativos de la actividad minera. Asimismo, se requiere de una RSC apegada a la realidad de las comunidades, pues el discurso de las RSC provoca grandes expectativas (e.g. empleo y desarrollo; servicios sociales como educación, atención médica; infraestructura carretera y eléctrica, etc.) De ahí que un mal manejo de la estrategia de RSC provoque: 1) escepticismo de la comunidad hacia las acciones de RSC; 2) falta de compromiso, 3) desconfianza de la empresa a los ojos de la comunidad; 4) interpretaciones divergentes de los beneficios de la RSC, entre comunidad y empresa; e 5) iniciativas de RSC que no responden a las “necesidades reales” o contextos socioculturales de la comunidad (^{Devlin, 2023}).