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Revista mexicana de ciencias agrícolas

versión impresa ISSN 2007-0934

Rev. Mex. Cienc. Agríc vol.7 spe 15 Texcoco jun./ago. 2016

 

Artículos

Efecto de la intervención de un agente de cambio en redes locales de innovación

Julia Sánchez Gómez1 

Roberto Rendón Medel1  § 

Fernando Cervantes Escoto1 

1Centro de Investigaciones Económicas Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y la Agricultura Mundial (CIESTAAM)-Universidad Autónoma Chapingo (UACh). Carretera México-Texcoco km 38.5, Chapingo. Estado de México, C. P. 56230. (jsanchez@ciestaam.edu.mx; tartalian04@gmail.com).


Resumen

El objetivo de la presente investigación fue analizar a través del tiempo el impacto de la intervención de la agencia de gestión de la innovación (AGI) en pequeños ovinocultores en el Estado de México. Se mapeó la red de 78 productores de ovinos en las delegaciones Atlacomulco y Jilotepec del Estado de México, durante tres momentos de observación: momento I, antes de la intervención (año 2007); Momento II, con la intervención (año 2009) y momento III, posterior a la intervención (año 2011). La atención desigual (directa e indirecta) brindada por el agente de cambio a los ovinocultores provocó diferencias significativas entre los grupos. Durante la intervención de la AGI, los productores con atención directa mejoraron su posición en la red, el valor de sus indicadores sociales (grado, y cobertura de entrada) y su nivel de adopción de innovaciones fue mayor (p< 0.01) que los de atención indirecta. El impacto de la intervención del agente de cambio en los ovinocultores con atención indirecta se reflejó en la asociación de sus indicadores sociales (grado de salida, densidad nodal y poder de bonacih) y su adopción de innovaciones (p< 0.1). Se concluye que el agente de cambio al intervenir mediante la selección de una población con atención directa en la red de innovación, favorece al número de conexiones entre productores, facilita el acceso, intercambio y alcance de la información entre productores.

Palabras clave: atención directa e indirecta; adopción y difusión de innovaciones; cobertura

Abstract

The aim of this research was to analyze over time the impact of the intervention agency innovation management (AGI) in small sheep farms in the State of Mexico. The network of 78 sheep producers in Atlacomulco and Jilotepec Mexico State delegations were mapped for three time points: moment I, before surgery (2007); moment II, with the intervention (2009) and moment III, after the intervention (2011). The unequal attention (direct and indirect) provided by the agent of change to sheep farms caused significant differences between groups. During the intervention of the AGI, producers with direct care improved their position in the network, the value of social indicators (grade and input coverage) and their level of adoption of innovations was higher (p< 0.01) than indirect attention. The impact of the intervention of the change agent in sheep farms with indirect attention was reflected in the association of social indicators (output level, nodal density and power bonacih) and adoption of innovations (p< 0.1). It is concluded that the change agent to intervene by selecting a population with direct care in network innovation, favors the number of connections between producers, facilitates access, exchange and scope of information between producers.

Keywords: adoption and diffusion of innovations; direct and indirect care; coverage

Introducción

En México, la producción de ovinos es una actividad común en las comunidades rurales y es un complemento de los ingresos de los productores. A nivel nacional en el año 2013 se tuvo un inventario de 8.5 millones cabezas de ganado ovino (SIACON- SAGARPA, 2015) producidas por alrededor de 3.6 millones de unidades de producción (UP) cuya actividad es la ovinocultura (INEGI, 2015). La producción de ovinos se concentra prácticamente en cinco estados del país que aportan cerca de 50% del inventario ovino nacional, siendo el Estado de México el principal productor con una aportación de 16.3% del inventario (1.4 millones de cabezas), le siguen en orden de importancia el estado de Hidalgo con 13.7%, Veracruz con el 7.8%, Oaxaca con el 6.1% y Puebla con el 5.9% (SIACON- SAGARPA, 2015).

Durante los últimos 13 años (2000 a 2013), el inventario ovino en el país ha tenido una tendencia casi lineal, el crecimiento medio anual ha sido de 2.8% en promedio, similar al del Estado de México (2%), el principal productor. De esta manera, para satisfacer la demanda interna ha sido necesario importar carne en canal de ovino o cabezas en pie para abasto. Sin embargo, dada la importancia que representa la actividad, se ha buscado impulsar el crecimiento de la producción mediante la dinámica de innovación en las unidades de producción.

En el sentido anterior, en 2007 se conforma una agencia para la gestión de la innovación (AGI) en la cadena ovinos para la operación de una estrategia de gestión de la innovación en 10 municipios del Estado de México; un agente de cambio con la característica particular de utilizar las redes de conocimiento técnico o red de innovación de los productores para difundir innovaciones; entendiendo las innovaciones como aquellos cambios que se basan en conocimientos para generar valor (COTEC, 2006), y son relativamente nuevos para empresa. Por otro lado, una red de innovación es un tipo de red social, un conjunto de diferentes tipos de actores ubicados en torno a un sistema de producción, cuyas funciones se conjugan para promover un desarrollo individual y colectivo (Rendón et al., 2009). Los actores que forman parte de este tipo de red intercambian información, ideas y conocimiento con el fin de aprender e innovar (González y Chávez, 2008).

El análisis de redes para gestionar la innovación, requiere información complementaria para hacer una valoración de los efectos provocados por los agentes externos. A pesar de que en años recientes se ha incrementado el interés por comprender el papel de la interacción social en el proceso de innovación (Rogers, 2003; Monge y Hartwich, 2008; Arteaga y Lasio, 2009), pocas investigaciones se centran en analizar los resultados de la intervención de los agentes de cambios en la red de innovación a través del tiempo. Por lo general, los estudios tienden a limitarse al análisis del estado de la red en solo en un momento del proceso de intervención (Zarazúa, 2007; Reyes, 2013). El objetivo de la presente investigación fue analizar el impacto de la intervención de un agente de cambio en la red de innovación de los ovinocultores para la difusión de innovaciones en el Estado de México.

Materiales y métodos

Este estudio utilizó el análisis de redes sociales (ARS), una metodología que permite analizar la conexión entre diferentes tipos de actores de una red y la estructura general de la red que surge de las relaciones sociales que los mismos establecen (Sanz, 2003).

Población de estudio

El estudio se llevó a cabo en 10 municipios del Estado de México, territorio geográf ico en el que la agencia para la gestión de la innovación (AGI), realizó sus actividades de asistencia técnica y capacitación: El Oro, Ixtlahuaca, San José del Rincón, Acambay, Temascalcingo, Aculco, Chapa de Mota, Jilotepec, Soyaniquilpan y Timilpan. Se entrevistó a 78 ovinocultores atendidos por la AGI durante su periodo de intervención, de los cuales, 31 recibieron atención directa y 47 atención indirecta. El primer tipo de atención consistía en brindarle al productor un seguimiento personalizado mediante bitácoras de campo y visitas particulares en sus unidades de producción. Este grupo fue seleccionado por su posicionamiento en la red, nivel de adopción de innovaciones y disposición a implementar las prácticas sugeridas en sus unidades de producción; y el segundo tipo de atención, consistió en proporcionar a los productores cursos y talleres de capacitación de forma colectiva.

Instrumento de colecta de información

Se diseñó una entrevista para su aplicación a los productores en sus unidades de producción, su estructura correspondió a dos grandes temas de investigación, la red de innovación del productor referente a sus fuentes de información o de aprendizaje técnico y la dinámica de innovación en la unidad de producción.

De un catálogo de 24 innovaciones relacionadas con la actividad ovina y clasificadas en cinco categorías (organización, reproducción y genética, instalaciones e higiene, nutrición y sanidad); se preguntó a los ovinocultores si practica o no determinada innovación para medir el grado de adopción por los productores. En caso de realizar la innovación en su unidad de producción se les cuestionó acerca de las fuentes de información. El mapeo de la red técnica o de innovación se construyó a partir de la pregunta ¿De quién ha aprendido, o a quién recurre cuando se presenta un problema en su rebaño? La condición para pertenecer a la red de innovación fue haber sido referido por los ovinocultores entrevistados o estar entre la población encuestada.

El estudio incorpora datos de los ovinocultores desde agosto 2007 a junio 2011. La encuesta se aplicó en tres momentos de observación: el momento I, en agosto 2007, mediante la encuesta línea base (ELB), que sirvió como diagnóstico (antes de la intervención) para el estudio del proceso de innovación y la estructura de la red; el momento II, en junio de 2009 con la encuesta línea final (ELF) se realizó al final del periodo de operación de la AGI para observar los cambios provocados por la intervención; y en el momento III, en abril de 2011, se aplicó una encuesta de evaluación (EE) con el fin de valorar los cambios en la estructura de red social de los productores y su nivel de innovación dos años posteriores a la intervención del agente de cambio.

En el periodo de intervención de la AGI, de 2007 a 2009 (momento I al momento II), la AGI gestionó la interacción entre los productores para difundir innovaciones técnicas con impacto en la producción; para lo cual realizó diversas actividades como talleres de capacitación, giras de intercambio de experiencias entre productores y días demostrativos. La AGI dejó de brindar sus servicios profesionales de asistencia técnica y capacitación en julio de 2009 y dos años después en 2011 se regresó a la zona para evaluar la continuidad de las innovaciones por los productores y los cambios en su red de innovación.

Indicadores utilizados

Con el software Ucinet 6.288 se calcularon los indicadores de redes (tamaño, densidad, grado, power bonacich y densidad nodal), y los de cobertura de los actores se realizaron en el software Key Player 2. Cada uno de los indicadores se describe a continuación:

Tamaño de la red. Es el número de nodos (actores) que se encuentran en una red (Zarazúa, 2007).

Densidad de la red. Cuantifica la cantidad promedio de lazos que se crean dentro de la red (Gaete y Vásquez, 2008), se expresa como el porcentaje de relaciones existentes entre las posibles. En este sentido, la densidad nodal, es el número de vínculos del actor dividido entre el número de pares, multiplicado por 100. Su cálculo se realiza a partir de la siguiente fórmula:

D=2lnn-1*100

La densidad (D) es igual al número de relaciones existentes (L) entre el número de relaciones posibles n(n-1).

Grado (degree). Su análisis indica la persona más conectada en el grupo, la de mayor centralidad. El grado de influir o ser influido por otras personas que se encuentran en la red (Quiroga, 2003). Se determina por la expresión:

Gnorm=ΣjXijn-1100

Donde: el grado es igual a la suma de las relaciones entre el actor analizado (i) y el resto (j), sea j entrada o salida, entre el número de actores menos 1 (n-1) por 100 (Rendón et al., 2007).

Índice de Power Bonacich. El poder del actor, está en función de cuántas conexiones tiene y los actores relacionados con el mismo. Estar conectado a otros que no están bien conectados hace al actor poderoso, porque estos actores dependen de él, cuantas menos conexiones éstos tengan con su entorno, más poderoso será (Hanneman, 2000).

Cobertura de difusión. Un actor difusor es aquel ubicado a partir de su posición para acceder al mayor número de actores (cercano). Su existencia se valora por su potencial para transmitir. Se calcula empleando el siguiente algoritmo (15):

Se emplea la letra R como abreviatura de alcance (del inglés reach).

Índice de adopción de innovaciones (InAI). Se refiere a la capacidad innovadora del productor y se calcula considerando el número de prácticas realizadas por el productor en un momento determinado sobre el total de prácticas definidas en un catálogo:

InAIi=j=1nInnovjnn

Donde: el Innovjn es la presencia de la j-ésima innovación de n innovaciones y n es el número total de innovaciones.

Análisis de información

Finalmente, se realizó el análisis estadístico de los datos. Se utilizó la prueba de “t” en muestras independientes para analizar las diferencias en las medias del índice de adopción de innovaciones y los indicadores de la red de innovación entre la población de productores con atención directa y los de atención indirecta antes de la intervención, durante y después de la intervención del agente de cambio. La prueba de “t” en muestras relacionadas se utilizó para medir el incremento o decremento en la adopción de innovaciones y los indicadores de redes de los productores por el efecto de la intervención de la AGI. Por último, la asociación entre el nivel de adopción de innovaciones del productor con su posición en la red en un momento dado, se midió utilizando la correlación de Pearson.

Resultados y discusión

La influencia del agente de cambio en la red de innovación de los ovinocultores

En el momento I, la red se encontraba desarticulada y con una gran dispersión de los actores. El 9% del total de los productores encuestados se visualizan como nodos sueltos en red, ya que no mencionan a ninguna fuente de información. La densidad de la red es baja, se alcanzó 0.56% respecto al 100% del potencial de conexión entre los 163 actores que conformaban la red, lo que muestra la poca integración e interacción entre los productores.

Los actores referenciados en la red como fuentes de información fueron otros productores con 47%, prestadores de servicios profesionales (PSP) con 26%, proveedores de insumos con 13% y otros con el 14%, lo cual mostraba la poca diversidad de fuentes de aprendizaje en la red. Los principales actores de prestigio, que proveían de información a los ovinocultores eran seis (proveedores de insumos y prestadores de servicios profesionales) y tenían una cobertura de difusión de 25.5% del total de actores que se encontraban en la red.

Por otro lado, los 31 productores seleccionados por la AGI para brindarles atención directa, tenían una cobertura de 4.6% como fuentes de información y 41.7% como buscadores o colectores de información. Los datos muestran que en la estructura de la red, los elegidos tenían poco reconocimiento y se distinguían por ser receptores de información.

En el momento II, la red estuvo conformada por 141 actores, los cuales mostraban 214 relaciones consolidadas. El tamaño de la red es menor que en el periodo anterior, no obstante las relaciones tienden a aumentar, por lo que la densidad se incrementó a 1.08%. Sin embargo, este nivel de conectividad no es una propiedad uniforme en toda la red, existen ciertas zonas donde hay una mayor conectividad, lo cual hace una marcada desigualdad para acceder a la información o conocimiento existente en la red.

En la estructura de la red se identifica un centro y una periferia, en el centro se encuentra la AGI quién se convirtió en el principal proveedor de información y conocimiento en la red, a su alrededor (primera ola) se encuentran los productores de atención directa que interactuaron cara a cara con la agencia asistencia técnica y a quienes brindó capacitación de forma personalizada, y en una segunda ola se localizan los productores de atención indirecta, aquellos que interactuaron eventualmente con la agencia y los productores de atención directa. En la periferia de la red, puede identificarse grupos de productores que la única forma de acceder a la información que f luye en la red es a través de algún nodo intermediador (Figura 1).

Fuente: elaboración con datos de encuestas.

Figura 1. Evolución de la red de innovación en los diferentes momentos de análisis. 

Las referencias se concentran en los agentes de cambio con el 53% (30% integrantes de la AGI y 23% otros técnicos), pero los productores siguen teniendo un alto porcentaje de menciones con el 32%, proveedores de insumos con 11% y otros 4%. De esta manera, aunque los agentes de extensión proporcionan un importante canal de información pero no son la única fuente de aprendizaje acerca de nuevas tecnologías (Moore et al. , 2001) para los productores, sino que pueden recurrir a otros actores en la red.

La AGI durante su periodo de intervención se posicionó en la red de innovación de los ovinocultores, convirtiéndose en un actor de prestigio y el principal proveedor de información en la red. Alcanzó hasta 64 referencias como fuente de aprendizaje; es decir, 82% de los productores encuestados lo reconocían como su principal fuente de información. Lo anterior, se expresó en una cobertura de difusión de 47.9%, lo cual revela que tenía acceso a casi la mitad de los actores presentes en la red y revela su importancia como actor articulador.

Los 31 productores que tuvieron atención directa por la AGI, triplicaron su cobertura como proveedores de información con 15.5% respecto al inicial, y tuvieron un incremento de 3.8% como buscadores o colectores de información con un valor de 45.5%. Estos datos muestran que su prestigio o popularidad en la red aumentó, lo cual pudo ocurrir debido a que este grupo de productores tuvo visitas particulares y seguimiento mediante bitácora, por lo que su conocimiento sobre las innovaciones se incrementó en mayor medida que el resto de productores, y eran referencia para los demás ovinocultores.

En el momento III, dos años después de la intervención de la AGI en la zona, la estructura de la red se observa más dispersa que en momento II. La densidad de la red fue del 1.08%, igual que en el momento II. Sin embargo, el número de actores en la red disminuyó a 128 actores y por con siguiente las relaciones posibles. Las referencias se siguen concentrando en los agentes de cambio con el 62% (38% integrantes de la AGI y 24% otros técnicos), los productores disminuyen su porcentaje de participación al 21%, proveedores de insumos con 13% y otros 4%. Lo anterior, revela una tendencia de los productores a volverse más selectivos en sus fuentes de información pues no es la misma calidad de información que se recibe de un técnico o integrante de la AGI a la de un productor, comprador u otro actor.

La AGI siguió siendo el actor más referido como fuente de aprendizaje a pesar de que ya no se encontraba en la zona, tuvo las mismas 66 referencias que en el momento II. Su cobertura se incrementó en 5%, lo cual se explica por la disminución del tamaño de la red. La cobertura que obtuvieron los 31 productores con atención directa como fuentes de aprendizaje disminuyó en 10.3% respecto al momento II, siendo tan solo del 5.2%. Al igual, su cobertura como buscadores o colectores tuvo una disminución de 10.4%, teniendo el 35.1%. Esta disminución en el número de referencias podría explicarse porque el conocimiento pasa hacer de dominio público o dispersado en la red y los productores con atención indirecta ya no tienen que recurrir forzosamente a un nodo intermediador para informarse de las innovaciones (principalmente a los productor con atención directa), así también otro motivo podría ser que se vuelven selectivos en sus fuentes de información, considerando la calidad de la información.

Diferencias entre la población atendida por el agente de cambio de forma directa e indirecta

En el momento I, antes de la intervención de la AGI, el InAI inicial era de 38.98% para el grupo de productores con atención directa y 31.21% para los de atención indirecta, es decir, algunas de las innovaciones ya habían sido adoptadas por los productores. Los ovinocultores de atención directa mostraron un mayor grado de adopción de las innovaciones que los de atención indirecta, con una diferencia significativa (p< 0.05) de 7.77%. Así también, este grupo tienen pequeñas diferencias en los indicadores de redes; sin embargo, no son significativas (p> 0.05) debido a que la estructura de la red es dispersa y difusa.

En el momento II, con la intervención del agente de cambio los productores con atención directa presentaron un mejor posicionamiento en la red respecto a otros integrantes de la misma, y a su vez, un mayor nivel de innovación. El número de menciones que recibieron de otros productores (grado de entrada) y número de menciones que el productor realizó hacia otros como fuente de aprendizaje técnico (grado de salida) fue significativamente mayor con el 0.32 y 0.3% respetivamente en relación a los que recibieron atención indirecta. Al igual, tuvieron un mayor índice de poder (0.19%) en la red y una gran diferencia en la adopción de innovaciones del 20.79%. El agente de cambio actuó como interlocutor en el sistema y creó las condiciones adecuadas para que los usuarios conocieran e implementaran las innovaciones (Pérez, 2004). Por ello, después de que la AGI realizó acciones de gestión para la innovación durante 22 meses, el índice de innovaciones para ambos tipos de poblaciones se incrementó a 75.4 y 54.61%.

En el sentido anterior, se considera que los elementos relevantes en este momento son la comunicación con sus pares (Talukder, 2012) y las redes sociales (Frambach y Schillewaert, 2002); ya que los productores que se encontraban en la periferia (atención indirecta) solo podían obtener la información y conocimiento sobre la innovación mediante la conexión directa a un nodo con poder o intermediador con la AGI. Por lo que, los productores con atención directa incrementaron en 0.33% su cobertura de entrada o su efecto multiplicador, es decir, transmitían las innovaciones aprendidas por la AGI a otros productores (segunda ola de difusión), lo que equivale a contar un rumor al amigo de un amigo.

En el momento III, no hubo diferencias estadísticamente significativas tanto en el nivel de innovación como en los indicadores de redes entre los tipos de población de productores (p> 0.01). Los ovinocultores en su mayoría continuaron realizando el conjunto de prácticas en las unidades de producción, a pesar de que ya no contaban con la atención del agente de cambio; y si hubo una disminución en su nivel de adopción pero este no fue significativo. En el caso de red de innovación, debido a la dispersión de los actores y, a que el conocimiento sobre las innovaciones se ha hecho de dominio público, las diferencias en el posicionamiento social de los productores con atención directa con los de atención indirecta tienden a disminuir.

De manera general se podría decir, que los productores con mayores conexiones sociales y que buscan activamente información, pueden estar más acostumbrados a probar nuevas tecnologías que aquellos que no están expuestos a ideas innovadoras (Didier y Brunson, 2004), ya que tienen un criterio más amplio para tomar la mejor decisión en cuanto a innovar. Lo anterior se puede constatar en la población con atención directa quienes muestran diferencias significativas en sus indicadores de la red social de innovación y su nivel de adopción de innovaciones respecto a los productores con atención indirecta (Cuadro 1).

Cuadro 1. Comparación de medias de los indicadores de redes e InAI por tipo de población y momento de observación. 

*No se han asumido varianzas iguales en las variables. Fuente: elaboración con datos de encuestas aplicadas a productores en 2007, 2009 y 2011.

Cambios en la red de innovación y adopción de innovaciones de los actores

El agente de cambio con su gestión logró modificar la estructura de la red y las relaciones técnicas que mantenía el productor. Su participación incrementó de forma significativa en 0.32% el grado de entrada de los productores con atención directa (Cuadro 1), debido a que se convirtieron en fuente de aprendizaje para otros productores (esencialmente los de atención indirecta). En el caso del grado de salida, los dos grupos mostraron un incremento significativo (p< 0.0) del 0.87% para los de atención directa y 0.74% para los de atención indirecta, se tradujo en mayores vínculos establecidos por el productor; y en amplias conexiones directas, lo cual da la posibilidad de ser influidos para adoptar un mayor número innovaciones (9).

Del momento I al II, los productores también incrementaron de manera importante su cobertura de búsqueda de información (0.94% atención directa y 1.03% atención indirecta) y provisión de información de los productores (0.42% atención directa y 0.18% atención indirecta); es decir, con los eventos de capacitación que realizó la AGI dio la oportunidad de interactuar entre productores, intercambiar información y conocimiento. Lo anterior, favoreció a una mayor adopción de innovación pues se nota un incremento significativo de 36.42% para los que recibieron atención directa y 23.40% para los de atención indirecta. El contacto frecuente de los productores con los agentes de extensión incrementó su conocimiento sobre las prácticas de innovación (Moore et al., 2001).

Los productores con atención indirecta incrementaron su indicador de “densidad nodal; esto sugirió un aumentó en su número de vínculos y por tanto, su capacidad de un actor de alcanzar y acceder al conocimiento e información de los demás actores de la red, lo cual pudo también haber favorecido su incremento en la adopción de innovaciones. Según Lewrick et al. (2007) para convertirse en una empresa de alto rendimiento exitosa es vital el intercambio de conocimientos, información y la construcción de vínculos sociales.

El retiro de la AGI, provocó cambios significativos en la estructura de la red principalmente en los vínculos de la población con atención directa. La disminución en los “grados de entrada y salida”, al igual, que los valores de los indicadores “cobertura de entrada” y “cobertura de salida” señalan un menor número de vínculos entre los productores. Así también, se tuvo un decremento del InAI de 19.09%, lo cual fue estadísticamente significativo (p< 0.01); sin embargo, se tuvo un incremento neto del INAI de 17.33% en el periodo de estudio similar al cambio total de la población con atención indirecta 18.08% (Cuadro 2).

Cuadro 2. Cambios en los indicadores de redes y el InAI en el tiempo. 

***p< 0.01, **p< 0.05, *p< 0.10 indica incrementos significativos en la misma fila. Fuente: elaboración propia con datos de encuestas aplicadas a productores en 2007, 2009 y 2011.

En el caso de la población con atención indirecta tuvo una disminución significativa en la cobertura de salida en 0.32%, su alcance a dos pasos fue menor debido a los cambios en la estructura de la red, también disminuyó su nivel de adopción de innovaciones (5.32%); sin embargo, no fue tan drástico ni significativo, ya que estos como respuesta al retiro de la AGI, se adaptaron rápido y comenzaron a buscar la información entre los integrantes de la red, esencialmente en aquellos que recibieron atención directa durante el periodo de gestión del agente de cambio.

De esta manera, al realizar un balance de los efectos provocados por la AGI en los dos tipos de poblaciones de los productores, ambos aumentaron su grado y cobertura de salida, y presentaron un incremento en innovación similar durante todo el periodo. A pesar de que ya no contaban con la atención del agente de cambio, los productores en su mayoría continuaron realizando las prácticas de innovación en las unidades de producción.

Relaciones sociales e innovación

En el momento I, se puede observar que no existe una asociación entre el índice de adopción de innovaciones y los indicadores de la red. Sin embargo, con la intervención de la AGI, al analizar la correlación entre las variables en la población con atención indirecta se encontró una asociación positiva y significativa entre las mismas, por lo cual se le podrían atribuir al agente los cambios en la relación de las variables. Los impactos en innovación relacionados con la vinculación de los productores se muestran en este tipo de población debido a que mediante su red obtenían la información necesaria para innovar. Los contactos permiten observar los resultados que se producen cuando los demás innovan (Didier y Brunson, 2004), lo cual puede propiciar que el productor también adopte.

El grado de salida expresado como el número de relaciones manifiestas de un productor, presentó una correlación positiva y significativa (p< 0.05) de 0.290 con el InAI, una mayor búsqueda de información propicia una mayor adopción de innovaciones en la población con atención indirecta, por lo cual era conveniente ampliar su número de fuentes de aprendizaje. El indicador de “poder de bonacih” y “densidad nodal” también tuvieron una correlación positiva con el índice de adopción de innovaciones, mientras mejor era su posición en la red del ovinocultor y exista un mayor número de vínculos que se establecen en su red nodal, pertenezca a un grupo más denso o cohesionado, podría acceder a una mayor información para innovar. La adopción por parte de un individuo, o de un nuevo comportamiento colectivo, está en función de la conducta de otros en el grupo o sistema (Valente, 1996).

Dos años después de la intervención del agente de cambio, ya no hay correlación entre los indicadores de redes sociales y el índice de adopción de las innovaciones (Cuadro 3), excepto en la densidad nodal de la población con atención directa. Esto pudo ocurrir por la reducción del índice de adopción de innovaciones y los cambios sucedidos en la estructura de la red; disminución en las relaciones de los actores (relaciones que se fragmentaron), actores que se integraron o salieron de la red, y otros que cambiaron su posicionamiento. Algunas de las rupturas pueden adjudicarse al hecho de que los productores tendieron a ser más selectivos en sus fuentes de información, la red de innovación del productor tendió a tener menores conexiones entre los actores.

Cuadro 3. Correlación entre el índice de adopción de innovaciones y los indicadores de red de innovación del productor. 

Fuente: elaboración con datos de encuestas. *La correlación es significativa al nivel 0.05. **La correlación es significante al nivel 0.1.

Conclusiones

Al analizar dos tipos de población de ovinocultores con diferente atención por la AGI en tres momentos de observación, permitió valorar con mayor detalle los cambios ocurridos producto de la intervención del agente de cambio. La AGI con su acción modificó la estructura de la red de innovación de los ovinocultores y el nivel de innovación del productor. Se convirtió en el principal actor de prestigio o fuente de aprendizaje de los productores; y como resultado de la focalización deliberada en grupo de productores para brindarle atención directa, la estructura de red pasa de estar dispersa a una estructura donde se identifica un centro y una periferia; en el centro se ubica la AGI y los productores con atención directa, los cuales mejoraron su posición en la red y su nivel de innovación de forma significativa a diferencia de los productores con atención indirecta que se encontraban en la periferia.

Dos años después de concluida la intervención de la AGI en la zona sigue siendo referido como principal fuente de información, pero los productores con atención directa tienden a dispersarse y mezclarse en la red; y las diferencias existentes entre ambos grupos tanto en innovación como en su posicionamiento social desaparecen. Esto podría explicarse por el hecho de que durante el periodo de intervención de la AGI los productores con atención directa tuvieron un incremento mayor en sus indicadores, por lo que en su retiro tuvieron también una disminución drástica. Sin embargo, cabe mencionar que ambos tipos de poblaciones continuaron realizando en su mayoría las innovaciones gestionadas por el agente.

El mayor impacto social relacionado con innovación durante la intervención del agente de cambio se tuvo en la población con atención indirecta quienes cambiaron su forma de vincularse para acceder al conocimiento e información para innovar. Denotado en una asociación positiva y significativa de los indicadores sociales grado de salida, densidad nodal y poder de bonacih con su nivel de innovación. Lo anterior señala que existe evidencia estadística, que demuestra que a medida de que un productor busque información (grado de salida), mejore su posición en la red y pertenezca a un grupo cohesionado, su nivel de innovación se incrementa.

La gestión de redes de innovación por un agente de cambio es eficiente cuando se mejora en la cantidad de relaciones de intercambio de información que favorece al incremento en el nivel de innovación. La mayor eficiencia se atribuye a la focalización en un grupo de actores con mayor poder de transmisión de información y la difusión de innovaciones. En el futuro es necesario realizar estudios, que profundicen en la calidad de la interacción en la red de innovación; lo cual permitirá explorar en mayor detalle los distintos roles ejercidos por actores, tipo de información y la valoración del vínculo en la difusión de innovaciones agrícolas.

Literatura citada

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Recibido: Marzo de 2016; Aprobado: Junio de 2016

§Autor para correspondencia: rendon.roberto@ciestaam.edu.mx.

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