X CONGRESO ESPAÑOL DE SOCIOLOGÍA. Pamplona. 1, 2 y 3... ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE LOS IMPACTOS DE LA ACTIVIDAD

X CONGRESO ESPAÑOL DE SOCIOLOGÍA. Pamplona. 1, 2 y 3 de julio de 2010
ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE LOS IMPACTOS DE LA ACTIVIDAD
TURÍSTICO-RESIDENCIAL∗
Hugo García Andreu, Guadalupe Ortiz Noguera y Antonio Aledo Tur
Departamento de Sociología I. Universidad de Alicante
INTRODUCCION
Durante el análisis de los problemas sociales los científicos descubren,
infelizmente, que éstos tienen orígenes multicausales. Aún más, en el análisis de la red
causal de un problema aparecen variables que adoptan la doble naturaleza de
causa/efecto. Así, un factor generador de impacto puede ser, a su vez, producto de una o
varias causas (Weick, 1979 in Miles and Huberman, 1994: 152). Para mayor dificultad
de este ejercicio científico, el propio problema es, como todo fenómeno en el ámbito de
lo social, una construcción. La definición de una situación como problema o, desde una
perspectiva más macro, como crisis es un ejercicio de subjetividad (Hanningan, 1995) y,
por lo tanto, también múltiple y calidoscópico. A pesar de estas dificultades, las CC.SS.
tienen la obligación de desarrollar diagnósticos acertados que sirvan para comprender
esas complejas redes causales y que permitan reducir el nivel de incertidumbre que
envuelve los procesos de toma de decisiones.
Los orígenes causales de la recesión económica que con especial virulencia están
experimentando los municipios turísticos del litoral español desde la segunda mitad de
2007, ejemplifican esa complejidad a la que se ha hecho referencia en el párrafo
anterior. En estas localidades, el freno en la construcción residencial ha sido apuntado
por diversos agentes sociales y económicos como causa principal de dicha
desaceleración. Este diagnóstico, además de definir el descenso en la producción de
viviendas como una situación de “crisis”, sitúa este fenómeno como factor explicativo
Este artículo es producto de un proyecto de investigación I+D+i financiado por el Ministerio de
Educación y Ciencia titulado Turismo residencial: análisis de la demanda y propuestas de
reestructuración para los destinos consolidados con referencia SEJ/2005/04305
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principal cuando, sin embargo, puede ser también consecuencia de otras causas más
profundas. El actual contexto socioeconómico de los municipios turísticos del litoral
español exige un esfuerzo a las CC.SS. para elaborar diagnósticos sustentados en
análisis más profundos de la red causal de los problemas.
Este artículo presenta como novedad metodológica la aplicación de los
programas informáticos de análisis de redes sociales (Ucinet y NetDraw) a la
Metodología de Redes Causales (MRC) (Miles y Haberman, 1994; Nash, 2006) con la
finalidad de mejorar los procesos de diagnóstico del funcionamiento de la actividad
turístico-residencial a escala local. En concreto, esta propuesta metodológica se articula
en los siguientes pasos: primero, la identificación de los impactos a escala local de la
actividad turístico-residencial con la participación de stakeholders locales; segundo, la
elaboración de las cadenas causales de cada uno de los impactos; tercero, la elaboración
de un mapa estructural de impactos combinando las diferentes cadenas causales
mediante la aplicación de los programas informáticos de análisis de redes señalados
anteriormente. Este mapa permite identificar las variables de mayor repercusión sobre
las estructuras ambiental, económica y social de los municipios turísticos. En otras
palabras, esta propuesta metodológica consigue sistematizar un gran volumen de
información que ayuda al planificador local a discriminar las variables más influyentes
con las que elaborar itinerarios de actuación más rentables en términos de inversión de
recursos.
La información de caso con la que se ejemplifica esta propuesta metodológica se
ha obtenido de un proyecto de investigación I+D+i financiado por el Ministerio de
Educación y Ciencia desarrollado durante los años 2006 y 2007 en el municipio de
Dénia ubicado en el norte de la Costa Blanca (provincia de Alicante). Esta investigación
presentaba como objetivo principal el diseño de propuestas para la reorientación de
municipios turístico de la provincia de Alicante con un alto grado de especialización en
la actividad turístico-residencial. El resto de este artículo se estructura en los siguientes
bloques: en el primer bloque, se lleva a cabo un breve análisis de la evolución y
principales características de los municipios turístico-residenciales del litoral español, se
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justifica la necesidad de nuevos métodos de diagnóstico y, por último, se describe el
caso de Dénia donde se aplicó el método de diagnóstico de redes causales que se
desarrolla en los siguientes bloques de este artículo. El segundo bloque, se articula en
las siguientes fases: primero, se identifican los impactos a escala local; segundo, se
elaboran las cadenas causales de los impactos seleccionados; por último, en la tercera
fase, se elabora un mapa estructural de impactos. En el último bloque, a modo de
conclusión, se muestra las posibilidades analíticas de esta propuesta de cara a la
planificación local.
La actividad turístico-residencial en el litoral español
La recesión en el sector de la construcción residencial en España, iniciada a partir de la
segunda mitad de 2007, ha ocasionado una profunda perturbación en numerosos
municipios del litoral español. Durante décadas, estas localidades articularon sus
estrategias de crecimiento en torno a la actividad turístico-residencial (Mazón, 2006,
Torres, 2003), con el predominio de la producción de suelo urbano y de la construcción
y venta de viviendas (Aledo, Mazón y Mantecón, 2007). Estos municipios turísticoresidenciales orientaron principalmente su oferta al mercado nacional e internacional
vacacionista (Blanquer, 2002) y al de retirados internacionales (Casado, 1999;
Rodríguez, 1998; García-Andreu, 2005), a los que O’Reilly denomina lifestyle migrants
(2007). Como consecuencia de esta opción estratégica, sectores económicos
tradicionales, tales como la pesca o la agricultura, se convirtieron en actividades
testimoniales (Jurdao, 1992; Vera, 1992). Por otro lado, la hegemonía del turismo
residencial ha absorbido gran parte del capital natural, económico y social y, por lo
tanto, ha impedido la aparición de nuevas actividades que hubieran favorecido la
imprescindible diversidad socioeconómica que requieren los municipios (Salvá, 1996,
OSE, 2006a).
En definitiva, la excesiva dependencia de numerosos municipios españoles de la
construcción de viviendas asociada a la actividad turístico-residencial los ha situado en
una posición de riesgo (Aledo, 2008) que se ha convertido en peligro real una vez que
ha estallado la crisis inmobiliaria. El acelerado descenso en la construcción y venta de
viviendas y el consecuente aumento del desempleo, que iniciándose en el sector de la
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construcción afecta de forma encadenada a otros sectores, son las primeras
consecuencias de esta situación. Por ejemplo, en la provincia de Alicante (Costa
Blanca), durante el primer trimestre de 2008 se han construido 2.041 viviendas, frente a
las 7.422 viviendas de media construidas por trimestre en el año 2007 o las 10.399 para
ese mismo periodo del año 2006 (Ministerio de Fomento, 2008). Por su parte el
desempleo en los principales municipios turístico-residenciales de esta provincia se ha
duplicado desde 2005, alcanzando en junio de 2008 un 6,22% de media (Servef, 2008).
Diagnósticos
Algunos diagnósticos recientes apuntan al descenso en la venta de viviendas, producto
de la crisis financiera global, como la causa principal de la difícil situación que está
padeciendo el sector inmobiliario español (El País, 17-07-08: 7) y, por ende, aquellos
municipios que optaron por esta actividad como base de su crecimiento económico. No
obstante, numerosos analistas y expertos en el estudio del turismo residencial llevan
advirtiendo desde hace tiempo de las deficiencias estructurales de este modelo y del
peligro que conllevaba la excesiva especialización y dependencia de la construcción
residencial de estos municipios (MUNRES; 1994; Vera, 1994; Torres, 2003; Olcina y
Rico, 2005; EXCELTUR, 2005), así como de la pérdida de calidad del destino turístico
debido a los fuertes impactos ambientales que el crecimiento no planificado ocasiona
(OSE, 2006b; AEMA, 2006). Así pues, se hace necesario también incluir en el
diagnóstico sobre esta situación de riesgo, los elementos internos que construyen,
participan y definen este modelo de desarrollo y sus impactos. De este modo, es posible
entender en toda su complejidad las causas y consecuencias de las dificultades
socioeconómicas que, con mayor virulencia en estos momentos, están experimentando
estas localidades turístico-residenciales.
En este sentido, a la hora de analizar los impactos negativos que la actividad turísticoresidencial ocasiona sobre los municipios de la Costa Blanca, hay que tener en cuenta
que estamos ante destinos maduros, lo que nos lleva a destacar dos hechos. Por un lado,
el turismo residencial se asentó hace décadas en estos municipios españoles y sus
efectos se han ido imbricando con sus entornos ambiental, económico, social y cultural.
Por lo tanto, sería un error realizar los análisis de los efectos de esta actividad como si
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ésta fuese un factor externo, una fuerza exógena que actúa sobre la sociedad de acogida.
Es decir, la actividad turístico-residencial se ha entretejido y co-evolucionado con el
conjunto de estructuras locales y ha pasado a formar parte de esos elementos
estructurales y estructurantes de las comunidades de acogida. Este enfoque entiende que
las relaciones de la actividad turístico-residencial con las otras estructuras y elementos
locales son densas, ocasionando una compleja red de múltiples y mutuas interacciones.
Por otro lado, al interactuar esta actividad con la mayoría de las estructuras locales
aparecen múltiples interesados y afectados (stakeholders). El turismo residencial afecta
a la gran mayoría de los sectores económicos, conlleva la llegada de nuevos grupos tales
como retirados internacionales e inmigrantes laborales, y también afecta a los
anfitriones al transformar sus estilos de vida.
Ante esta complejidad de agentes y efectos, se hace necesario nuevos métodos de
diagnóstico de la actividad turístico-residencial en el contexto local que proporcionen
análisis sólidos, holísticos e incluyan a la variedad de stakeholders. Entendemos por
análisis sólido aquél que profundiza en las cadenas causales de los problemas; por
enfoque holístico el que incorpora el análisis de las múltiples interacciones entre los
elementos ambientales, económicos, urbanísticos y socioculturales que participan de la
actividad turístico-residencial; por último, como se ha mencionado, la multiplicidad de
grupos de interés que entran en conflicto por el gobierno de las políticas locales
relacionadas con la actividad turístico-residencial (Mantecón, 2008) y por la definición
y distribución de sus impactos (Aledo y Mazón, 2005) hace evidente la necesidad de
incluir una variedad de stakeholders en los procesos de diagnóstico.
Para incorporar estas tres premisas conceptuales en el análisis de los impactos locales de
la actividad turístico-residencial se propone el empleo de la MRC alimentada en su
input informacional por la participación de los diferentes actores sociales implicados y
afectados. De esta manera, se conjuga una metodología holística y sólida, proporcionada
por el análisis de redes, con la aplicación de técnicas participativas en los procesos de
diagnóstico que permite la inclusión de los diferentes intereses, valores y conocimientos
locales. Así, se favorece la producción de consensos a la hora de identificar las causas
de fondo de los problemas locales y, al mismo tiempo, se genera información de calidad
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que permite mejorar la toma de decisiones durante el diseño de opciones estratégicas
para el desarrollo local (Ortiz et al, 2007).
Esta propuesta metodológica de diagnóstico fue aplicada en el análisis causal de la
actividad turístico-residencial en Dénia. A continuación se lleva a cabo una breve
descripción de la evolución del municipio desde 1960 hasta el presente con el objeto de
explicitar el contexto socio-turístico en el que se aplicó esta propuesta metodológica.
El caso de Dénia.
Dénia forma parte de la Costa Blanca, a 53 km. al norte de la ocio-urbe de Benidorm.
Con un censo de 42.704 habitantes en 2007, es un municipio prototípico del turismo
residencial de la España mediterránea (García-Andreu y Rodes, 2004, Mazón y Huete,
2005). Su costa con 20 km. de playas, junto con el Parque Natural del macizo del
Montgó y la zona de huerta que rodea el casco urbano, explican su rápido desarrollo
turístico residencial iniciado a mitad de la década de los sesenta del siglo pasado. En
esos años comienza a abandonarse las actividades tradicionales de la agricultura, pesca
y la industria del juguete para volcarse en la construcción, en el sector inmobiliario y en
los servicios asociados al turismo (Ciudad, 1995). El crecimiento es tal que los 12.185
habitantes registrados en 1960 se doblan en 1991, para superar los 40.000 quince años
más tarde (INE, 2008). Estos crecimientos se deben a los fuertes movimientos
inmigratorios, primero de españoles del centro y sur de la Península atraídos por la
demanda de mano de obra que genera el turismo y la construcción y, posteriormente, de
un importante volumen de jubilados europeos, al que a partir de 1999, se le suma la
inmigración laboral procedente de países en desarrollo (Viruela y Domingo, 2001). Tras
cuarenta años de turismo residencial, su estructura de alojamiento turístico está
fuertemente desequilibrada. En 2001, Dénia ofertaba tan sólo 1.321 plazas hoteleras
(2.245 en 2008), mientras que el número de plazas extra-hoteleras –número de camas en
viviendas de potencial uso turístico- ascendía a 78.299 (García-Andreu, 2008: 202).
Este desarrollo ocasiona que el sector turístico de Dénia muestre todas las características
del turismo residencial en su etapa central (Aledo, 2008), a saber, fuerte estacionalidad
y concentración espacial, errónea planificación urbanística, una oferta complementaria
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poco desarrollada, un fuerte impacto ambiental y paisajístico y una excesiva
dependencia del sector de la construcción (Mazón, 2006).
Las consecuencias de esta última característica se están haciendo notar en Dénia a partir
de la ruptura de la burbuja inmobiliaria española. La economía local está sufriendo el
freno en la construcción. Mientras que en un trimestre de 2006 se construían de media
481 viviendas, en el primer trimestre de 2008 se han levantado 84 viviendas (Ministerio
de Fomento, 2008) lo que significa un descenso del 83%. Como efecto directo se ha
producido un fuerte aumento del número de desempleados pasando la tasa del 2,44% en
marzo de 2005 al 6,79% del mismo mes de 2008 (Servef, 2008). Seguidamente, se
procede a desarrollar la propuesta metodológica de diagnóstico de la actividad turísticoresidencial, con la información obtenida del caso de estudio de Dénia.
Propuesta de diagnóstico de los impactos locales de la actividad turísticoresidencial
Tal y como se ha señalado, la participación de los diferentes actores sociales
implicados y afectados por la actividad turístico-residencial constituye una de las
premisas conceptuales de la presente propuesta de diagnóstico. La intervención de estos
stakeholders tiene lugar en las dos primeras fases de análisis de los impactos; a saber,
identificación de los impactos a escala local y elaboración de las cadenas causales de
dichos impactos. La tercera fase del análisis utiliza el análisis informático de redes para
elaborar un mapa estructural de impactos resultado de la combinación de las diferentes
cadenas causales construidas en la segunda fase. Esta tercera fase recoge las otras dos
premisas conceptuales de esta propuesta metodológica -solidez y enfoque holístico- y
constituye el núcleo central del presente artículo.
Primera fase: Identificación de los impactos a escala local
El objetivo principal de esta fase consiste en identificar los efectos derivados de
la actividad turístico-residencial sobre las estructuras ambiental, económica y
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social de Dénia. En primer lugar se identifican los stakeholders de la actividad
turístico-residencial en este municipio: (1) turistas residenciales españoles, (2)
residentes retirados internacionales, (3) población
local de nacionalidad
española, (4) inmigrantes laborales extranjeros, (5) empresarios locales, (6)
políticos locales, (7) técnicos municipales y (8) profesionales de los medios de
comunicación. En segundo lugar, mediante entrevistas individuales
semiestructuradas y grupos de discusión se recaba la opinión de estos
stakeholders sobre los impactos de la actividad turístico-residencial en Dénia. En
tercer lugar, con esta información, se elabora un listado común que identifica los
efectos derivados de la actividad turístico-residencial (en el caso de Dénia se
identificaron 66 impactos). Esta selección es el documento de partida de la
segunda fase (cuadro 1).
Segunda fase: Cadenas causales de los impactos
El objetivo específico de esta segunda fase consiste en identificar las cadenas
causales que generan los impactos recabados en la fase anterior. De los 66 impactos
identificados en el caso de Dénia, los stakeholders seleccionaron para trabajar en esta
fase los 16 más importantes debido a los recursos de tiempo y presupuesto disponible
(cuadro 1).
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Cuadro 1. Efectos seleccionados para la elaboración de las cadenas causales en Dénia.
Área temática
Infraestructuras y
servicios
Medio ambiente
Economía
Sociedad
Efectos seleccionados
Déficit de aparcamiento
Déficit de infraestructuras viarias
Déficit de servicios sanitarios
Insuficiente oferta complementaria (ocio, deporte,
comercio y cultura)
Aumento del consumo/ demanda de agua
Contaminación acústica
Degradación del paisaje agrícola
Alto precio de la vida
Economía basada en servicios
Endeudamiento municipal
Estacionalidad turística
Aumento de la población
Competencia por los recursos de la administración
local
Desatención de las corporaciones locales a los
requerimientos sociales sobre déficit de
infraestructuras y servicios
Relaciones entre culturas
Segregación espacial
Fuente: Elaboración propia.
Los impactos seleccionados reciben el nombre de impactos priorizados (a partir de
ahora impactosp). Para llevar a cabo esta acción se organiza un taller de trabajo con los
stakeholders. Mediante un proceso reflexivo-deliberativo los participantes reunidos en
cuatro grupos (por áreas temáticas) representan en diagramas causa-efecto (a partir de
ahora Diagramas) (ver figura 1) las variables que se encuentran en la base causal de los
impactosp. El esfuerzo participativo y deliberativo favorece que las cadenas causales
construidas no se limiten a recoger las causas más evidentes y generales de la base
generativa de los impactosp. Por el contrario, dicha deliberación hace emerger los
elementos causales de mayor capacidad explicativa (Jamal y Getz, 1995; Brohman,
1996; Mazón y otros, 1996; Tosun y Timothy, 2003). Por lo tanto, cada Diagrama, de
forma individual, aporta información sobre las causas últimas que motivan los
impactosp detectados en la fase de diagnóstico a fin de evitar actuaciones “superficiales”
en la planificación, que supongan una intervención sobre los síntomas antes que sobre
las causas “profundas” de los mismos.
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Figura 1. Diagrama del impactop Estacionalidad turística
ECONOMÍA:
ESTACIONALIDAD TURÍSTICA
Amortización empresarial
rápida en la construcción
Insuficiente oferta
complementaria
.
Falta promoción
turismo de invierno
Alta demanda inmobiliaria
Clima
Insuficiente presencia de otros tipo de turismo
(Congresos, Cultural, de Ocio y Aventura)
Oferta
extrahotelera
TURISMO VACACIONAL
Huida del inmigrante
extranjero no laboral
Déficit planta hotelera
Falta de reserva de
suelo
Escasa e inadecuada
planificación urbanística
Baja rentabilidad
económica del hotel
Alto precio
del suelo
Estacionalidad
turística
Bajo nivel medio
de ocupación
hotelera
Amortización
lenta (largo
plazo)
Escasa
motivación/atractivo
empresarial
Falta de mentalidad
empresarial hotelera
Dificultades financieras (bancos
y cajas no prestan dinero) para
construir hoteles
Falta de experiencia
en gestión de hoteles
Fuente: Elaboración propia.
Por sí solos los Diagramas elaborados son útiles para mejorar el proceso de
diagnóstico. No obstante, el análisis aislado e individual de los diferentes diagramas no
es capaz de trazar y mostrar el orden complejo de flujos de repercusión derivado de los
impactos locales del desarrollo turístico (Mathieson y Wall, 1990: 15). En otras
palabras, los impactos del turismo y sus causas y consecuencias no se sitúan en la
realidad en cajas aisladas. Por el contrario, conforman un intrincada red de relaciones
directas e indirectas que es necesario analizar desde una perspectiva estructural.
Tercera fase: El análisis estructural de los impactos
Con el objeto de solventar la limitación señalada, se incorpora al proceso de
diagnóstico de los impactos locales del desarrollo turístico-residencial el análisis de
redes de los Diagramas, mediante el uso del software Ucinet. Este tipo de análisis
permite 1) incorporar de forma sistemática las relaciones directas e indirectas entre los
elementos del sistema, 2) elaborar un mapa estructural de impactos derivados del
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desarrollo turístico-residencial y 3) identificar así las variables con mayor influencia o
centralidad en dicha estructura relacional.
De forma previa al análisis informático de redes, se llevan a cabo dos acciones
sucesivas: a) la agregación de las variables presentes en los Diagramas y b) la
elaboración de una matriz relacional. Seguidamente se somete dicha matriz al software
de análisis de redes. Finalmente, se procede a analizar los resultados proporcionados por
el programa.
a) Agregación de variables
El primer paso para tratar la información contenida en los Diagramas consiste en
desarrollar un proceso de agregación o reducción. Esto es, las variables que en los
diagramas presentan significados similares pero con una terminología diferente, son
sustituidas por una categoría nominal común. Así, en el proceso de elaboración de la
matriz relacional, se reduce el número de variables, pero aumenta el número de
relaciones de algunas de ellas. En el caso de estudio, el resultado de este proceso redujo
el número de variables con el que elaborar la matriz de 209 a 197. Por ejemplo, en la
figura 1, aparece un Diagrama que muestra la cadena causal del impactop
Estacionalidad turística. Una de sus causas es la Escasa e inadecuada planificación
urbanística. Esta variable es una categoría nominal común establecida para sustituir
términos como el de Mala planificación o Falta de planificación que aparecen en
diversos Diagramas.
b) Elaboración de la matriz relacional
Esta acción supone transformar las relaciones causa-efecto presentes en los
Diagramas en una matriz relacional. Esta matriz relacional constituye la base de datos
con la que opera el programa informático de análisis de redes (Ucinet) y tiene las
siguientes características:
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a. Es una matriz cuadrada, por lo que tiene las mismas variables (197) en
las filas y en las columnas.
b. Es una matriz asimétrica, de tal modo que la existencia de influencia de
A sobre B no implica la existencia de influencia inversa (de B hacia A);
es decir, las influencias son unidireccionales.
Análisis informático de redes
Una vez construida la matriz relacional se somete a un análisis estadístico de
redes mediante el programa informático Ucinet. También se puede solicitar una
representación visual en forma de red mediante el programa NetDraw (ver figura 2).
Figura 2. Representación visual del mapa estructural de impactos
Fuente: Elaboración propia.
La visualización de la red complementa el análisis estadístico porque sitúa las
variables analizadas en el mapa estructural de impactos e identifica las relaciones que
mantiene con otras variables. Por su parte, el análisis estadístico calcula el número de
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relaciones directas e indirectas que mantiene cada una de las variables en el conjunto del
sistema; es decir, su grado de centralidad en el mismo. Para comprender las
potencialidades de este análisis se hace necesario hacer referencia a la importancia de
las influencias indirectas, que pasamos a analizar en el siguiente apartado.
La importancia de las influencias indirectas
Se entiende por influencia indirecta aquella relación entre dos variables en donde
media una o más variables. Por ejemplo, en la Figura 1. la relación entre Escasa e
inadecuada planificación urbanística y Déficit planta hotelera es indirecta al estar
mediada por la variable Falta de reserva de suelo. Dada la interconexión sistémica entre
los Diagramas, la correcta apreciación de las influencias indirectas supone incrementar
de forma notable la solidez y el carácter holístico del análisis del mapa estructural de
impactos derivados de la actividad turístico-residencial.
Si bien en la imagen de la red (Figura 2) están presentes tanto las influencias
directas como las indirectas, resulta muy complicado, mediante un examen visual,
realizar un análisis sistemático de las relaciones indirectas entre las variables dada la
compleja trama de conexiones existente. No obstante, quedarse sólo en el análisis de la
centralidad a partir de las relaciones directas entre las variables o abarcar sólo una parte
de las influencias indirectas, tendría una serie de inconvenientes:
1. Sólo reflejaría una parte del entramado de las relaciones entre las variables de la
red.
2. Únicamente se conocería la centralidad local de la variable; es decir, las
influencias que tiene con las variables de su entorno inmediato, desconociendo
el papel que juega la variable en la red completa.
3. La centralidad de la red a partir de las relaciones directas presentaría una elevada
sensibilidad a la procedencia de la información con la que se elabora la red. De
este modo, si el grupo de stakeholders reunidos para elaborar un determinado
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Diagrama ha aportado un elevado número de causas para explicar el impactop,
condicionará la centralidad de la variable.
Así, la incapacidad de manejar de forma sistemática las relaciones indirectas entre las
variables, supone obviar una parte relevante del mapa estructural de impactos,
reduciendo la utilidad de la centralidad identificada. Mediante la inclusión de las
relaciones indirectas entre las variables en el análisis de la centralidad del mapa
estructural de impactos, conseguimos solucionar las carencias que presentan las
anteriores opciones, a saber:
1. Manejar la compleja red relacional existente entre el conjunto de variables
identificadas en los Diagramas; es decir, este tipo de análisis permite tratar de
forma sistemática las relaciones indirectas entre todas las variables contenidas en
cada uno de los Diagramas.
2. Conocer la centralidad de una variable en la red total –resultado de la
combinación de todos los Diagramas- y no en la red local que muestra un
Diagrama o las relaciones más evidentes en la imagen de la red (figura 2).
3. Minimizar la sensibilidad del análisis de la centralidad al proceso de producción
de la información (elaboración Diagramas); en otras palabras al incluir en el
cálculo de la centralidad las relaciones indirectas entre variables pertenecientes
a diferentes Diagramas, se consigue reducir el peso específico de las influencias
identificadas por un grupo de stakeholders en la elaboración de uno de los
Diagramas.
Para analizar la centralidad a partir de las influencias indirectas, se utiliza el
análisis estadístico de redes de la matriz relacional, en concreto se emplea el indicador
estadístico de la cercanía (closeness).
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Cercanía
El análisis de la centralidad a partir de la cercanía hace referencia a la posibilidad
de cada variable de relacionarse con otras de manera indirecta y en la menor distancia
posible. Es decir, el indicador de cercanía nos muestra la distancia (en pasos) a la que
está una determinada variable de relacionarse con otras variables de la red. Así, son más
centrales las variables con un mayor índice de cercanía o, en otras palabras, aquellas
que tienen que dar un menor número de pasos para relacionarse con (e influir en) otras
variables de la red. En este caso, al ser una matriz asimétrica (influencias
unidireccionales entre las variables) obtenemos de forma diferenciada la cercanía de las
influencias ejercidas (Outcloseness) y la cercanía de las influencias recibidas
(Incloseness).
Para comprobar los cambios en la centralidad de la red al introducir en el análisis
las relaciones indirectas entre las variables, resulta interesante comparar el indicador de
cercanía con el de grado (Tabla 1). Este último indicador estadístico, a diferencia del
anterior, mide las relaciones directas entre las variables. Al igual que el indicador de
cercanía, al ser una matriz asimétrica nos ofrece tanto las influencias directas ejercidas
(Outdegree) como las recibidas (Indegree). A continuación, empleando la información
obtenida en el caso de estudio, se evidencia las diferencias existentes al comparar el
ranking que resulta de analizar las influencias que las 197 variables de la matriz reciben
de forma directa (Indegree) con las influencias que reciben de forma indirecta
(Incloseness) (Tablas 1ab).
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Tablas 1a y 1b. Comparativa entre las influencias recibidas de forma directa (Indegree)
e indirecta (Incloseness)
Tabla 1a
Influencias
directas Etiqueta
recibidas en la red
(Indegree)
10
9
8
7
6
6
64
135
42
43
46
20
39
44
57
Tabla 1b
VARIABLE
VARIABLE
Etiqueta
en la red
Influencias
indirectas
recibidas
(Incloseness)
Alto precio de la vida
Escasa e inadecuada planificación
urbanística
Insuficiente oferta complementaria
Crisis económica del sector agrario
Déficit de aparcamientos
Aumento consumo agua
13
0,787
Alto precio de la vida
6
0,741
Endeudamiento municipal
Déficit aparcamientos
59
43
0,723
Déficit servicios sanitarios
46
Aumento población
El Ayuntamiento gasta más que ingresa
Alquileres altos en vivienda
Poca oferta alquiler viviendas
Más demanda que oferta en temporada y luego se
mantienen los precios
Gastos estacionales en servicios y mantenimiento
Estacionalidad turística
Insuficiente oferta complementaria
Turismo vacacional
Bajo nivel medio de ocupación hotelera
Insuficiente presencia otro tipo turismo
Baja rentabilidad económica del hotel
Déficit planta hotelera
Escasa motivación, atractivo empresarial por el
negocio hotelero
Falta mentalidad empresarial hotelera
20
57
4
168
Déficit servicios sanitarios
Aumento población
Contaminación acústica
Déficit infraestructuras viarias
El Ayuntamiento gasta más que ingresa
147
118
69
135
196
22
136
21
45
0,711
0,705
0,704
0,686
0,672
0,659
0,656
0’655
0,654
65
100
0,653
Fuente: Elaboración propia.
Teniendo en cuenta que el objetivo que preside esta tercera fase es localizar de
forma sistemática las variables más centrales, las tablas anteriores sólo muestran
aquéllas que se encuentran por encima de la media del rango de valores posibles de
dicho indicador. Por ejemplo, en el indicador de las influencias directas recibidas
(Indegree), el rango de valores va de cero a diez. Por lo tanto se han discriminado todas
las variables que presentan un valor igual o inferior a la media (5). De este modo, sólo
10 variables superan la criba (el 5% del total). Sin embargo, cuando observamos la tabla
que muestra el indicador de las influencias indirectas recibidas (tabla 1; derecha),
comprobamos que 20 variables se encuentran por encima del valor medio del rango, el
10% del total. Es decir, al incluir las relaciones indirectas en el análisis de la red
comprobamos que se duplica el número de variables con una elevada accesibilidad en
términos de influencias. Pero además de producirse cambios en las variables en
términos cuantitativos, al tener en cuenta las influencias indirectas también observamos
transformaciones en la composición y orden de las variables de la tabla. En cursiva se
destacan aquellas variables de la tabla 1a (Indegree) cuya posición en el ranking
16
X CONGRESO ESPAÑOL DE SOCIOLOGÍA. Pamplona. 1, 2 y 3 de julio de 2010
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desciende por debajo del valor de corte al tener en cuenta el indicador de cercanía,
desapareciendo en la tabla 1b. Un ejemplo de lo señalado lo constituye la variable
Escasa e inadecuada planificación urbanística (identificada con el número [64] en la
imagen de la red –figura 2) que, obteniendo una de las puntuaciones más altas cuando se
analizan las influencias directas (9), desaparece de la tabla para dejar paso a otras
variables más conectadas en términos de influencias indirectas. Este es el caso de las
variables destacadas en cursiva de la tabla 1b y, de forma especial, de Aumento en el
consumo de agua [13]. Esta variable sin presencia en la tabla 1a (por recibir 5
influencias), alcanza el primer puesto al introducir las relaciones indirectas.
En definitiva, en lo que respecta a la cercanía recibida de las variables, se
comprueba que los cambios en la centralidad de la red, producto del análisis sistemático
y sistémico de las relaciones indirectas, ponen de manifiesto la compleja red de
repercusiones, demostrando que cada una de las variables está más conectada con el
resto de lo que parece al analizar las relaciones directas. De este modo podemos
observar el papel que juegan las variables en la red total. Así, el análisis de la
centralidad se muestra menos sensible a las causas identificadas durante el proceso de
elaboración de un Diagrama concreto, dándose más peso a la posición que ocupa la
variable en la red total. Por ejemplo en el caso de estudio, la variable Aumento en el
consumo de agua [13], que no aparece en la tabla 1a (Indegree), ocupa el primer puesto
en la tabla que recoge las influencias indirectas recibidas (Tabla 1b –Incloseness).
Continuando el análisis de los valores obtenidos en el indicador de cercanía recibida
(Incloseness), estos valores se pueden interpretar como una medida de la probabilidad
que tienen los impactosp de verse afectados ante una actuación sobre las variables de la
red. Dicha actuación, como resulta evidente, no podrá (o no debería) realizarse
directamente sobre éstas ya que la mayor cercanía recibida (Incloseness) de dichas
variables implica forzosamente la escasa concreción de las mismas, pues existen otras
causas que, al mismo tiempo que las concretan, constituyen el acceso a su modificación.
Un buen ejemplo en este sentido lo encontramos en la variable Aumento en el consumo
de agua [13] (Tablas 1ab). Su elevada cercanía recibida (la mayor del mapa estructural
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de impactos) implica que existe un buen número de variables, más concretas, a través de
las que acceder a modificarla. Estas variables pueden ser las de su red local, compuesta
en buena medida por las causas identificadas en la elaboración del Diagrama, ya que
dicha variable [13] es un impactop. Estas variables son fácilmente localizables en la
imagen de la red (Figura 2). Por ejemplo, así se muestran todas las variables que
Aumento en el consumo de agua [13] tiene a su izquierda en dicha imagen e incluso las
que se encuentran alrededor de la variable Aumento de la población [20] en la parte
derecha.
De este modo, resulta evidente que actuando sobre variables como el uso del agua
para actividades como el Golf [120] o las Subvenciones a las infraestructuras del ciclo
del agua [180], se puede llegar a alterar el Aumento en el consumo de agua [13]. No
obstante, la elevada accesibilidad de esta variable también se explica porque existen
otras variables más distantes en términos relacionales, y por tanto menos evidentes en la
imagen de la red, pero que igualmente constituyen una puerta de entrada a la
modificación de aquélla. El problema reside en que ni el programa estadístico (Ucinet)
ni el de visualización de redes (NetDraw) ofrecen de forma sistemática las variables
concretas que de forma indirecta afectan a un elemento del mapa estructural de
impactos. Esto sería especialmente útil con las relaciones que se encuentran mediadas
por otras variables y que aparecen distantes en el sistema relacional, ya que su
identificación se vuelve muy laboriosa. Aunque costosa, esta tarea se puede realizar
recorriendo de forma inversa las influencias que recibe una variable determinada. No
obstante, no todas las variables identificadas a lo largo de este afanoso proceso
constituirán, a pesar de su función de causa, variables sobre las que resulta factible
actuar. La razón es que se encuentran en la zona media de la cadena causal y tienen, al
igual que con las variables que sólo cumplen en la red la función de impactop, otras
causas por debajo de ellas que las concretan. Estas causas últimas serán las que resulten
de interés de cara a futuras actuaciones de reorientación del modelo turísticoresidencial, ya que conforme se alejan de los impactosp aumenta su concreción y
capacidad de influencia.
18
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19
Para lograr este objetivo se emplea el análisis estadístico que permite la
localización (aunque indiferenciada) de la base causal más influyente de la red. Aunque
el resultado de dicho análisis no conecta causas de base y efectos finales, la elevada
accesibilidad de estos efectos (impactosp) y la alta influencia de dichas causas, asegura
que una actuación sobre dicha base causal redundará en una modificación de los efectos
más sensibles y accesibles. Este análisis estadístico se realiza a partir del examen de las
influencias indirectas ejercidas (cercanía ejercida u Outcloseness) por las variables de
la red. Desarrollemos el argumento que acabamos de exponer a partir de las tablas que
muestran el análisis estadístico (Tablas 2ab.).
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Identificación de las variables más influyentes del mapa estructural de impactos
Tablas 2a y 2b. Comparativa entre las influencias ejercidas de forma directa
(Outdegree) e indirecta (Outcloseness)
Tabla 2a
Tabla 2b
Influencias
directas
ejercidas
(Outdegree)
Etiqueta
en la red
VARIABLE
10
64
7
69
Escasa e inadecuada planificación
urbanística
Estacionalidad en la afluencia de
turistas
VARIABLE
Etiqueta
en la red
Falta asociacionismo
72
Influencias
indirectas
ejercidas
(Outcloseness)
Falta comunicación entre Ayuntamiento y población
81
0,611
Falta de información del Ayuntamiento a la población
Individualismo histórico
Falta participación ciudadana
93
131
103
0,608
Carácter de Dénia: rechazo a los líderes políticos
29
0,604
Escasa presión en el ámbito urbanístico de los
empresarios del comercio
Falta de continuidad política
Falta de mayoría política
Falta de objetivos de carácter urbanístico
Falta liderazgo político
Mala gestión urbanística de los gobiernos locales
Predominio iniciativa privada en la planificación
urbanística
Transferencia de las competencias de las cámaras
agrarias al consejo local agrario
Escasa e inadecuada planificación urbanística
Clima
Mala gestión económica por parte políticos
Amortización empresarial rápida en la construcción de
viviendas
Falta reserva suelo en la planificacion urbanística
Alta demanda inmobiliaria
Amortización empresarial lenta en el negocio hotelero
Falta experiencia gestión hotelera
Falta interés de la administración a la hora de dotar de
infraestructuras deportivas, infantiles, culturales, ocio y
comercio
Falta interés empresariosa la hora de dotar de
infraestructuras deportivas, infantiles, culturales, ocio y
comercio
Huida inmigrante extranjero no laboral
Oferta extrahotelera
Inversión focalizada en la construcción
Alto precio del suelo
Dificultades financieras para construir hoteles
Falta conciencia de ciudad o de capitalidad comarcal
Falta de apoyo político a la oferta comercial y de ocio
Falta infraestructuras deportivas, infantiles, culturales,
ocio y comercio
Falta promoción del turismo de invierno
Falta publicidad de la oferta complementaria existente
Horario comercial no adaptado al turismo
Oferta complementaria demasiado dispersa
Priorización de los gobiernos de las infraestructuras
básicas
Estacionalidad turística
Turismo vacacional
Baja rentabilidad económica del hotel
Bajo nivel medio de ocupación hotelera
Déficit planta hotelera
Escasa motivación / atractivo empresarial por el negocio
hotelero
Falta mentalidad empresarial hotelera
Insuficiente oferta complementaria
Insuficiente presencia de otro tipo de turismo
66
86
99
102
98
143
0,601
171
192
64
32
144
0,598
0,577
0,573
10
0,57
110
5
11
91
96
0,567
97
126
158
137
7
52
83
74
94
0,564
106
107
125
157
173
69
196
21
22
45
0,561
65
100
135
136
Fuente: Elaboración propia.
Al igual que con el indicador de cercanía recibida (Incloseness), en el indicador
de cercanía ejercida (Outcloseness) se muestran las variables que se encuentran por
encima de la media del rango de valores posibles de dicho indicador. Esto se traduce en
20
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que en el caso de las influencias directas ejercidas (Outdegree) sólo dos variables
superan el corte, debido principalmente a las causas identificadas por los stakeholders
en la elaboración de los Diagramas. Sin embargo, al tener en cuenta las influencias
indirectas (tabla de la derecha), en la mitad superior del rango de valores se encuentran
46 variables (el 23% del total). Es decir, las influencias indirectas convierten en
centrales a 44 variables (resaltadas en cursiva) que, a la luz de las influencias directas,
no tendríamos en cuenta. Así, volvemos a comprobar que introducir en el análisis las
influencias indirectas permite poder conocer la posición de las variables en la red total y
no únicamente en su red local; una red local que además se encuentra altamente
condicionada por las influencias directas principalmente imputables a las relaciones de
causalidad identificadas en un Diagrama.
Por ejemplo, si se observa la posición que ocupan en la imagen de la red las
variables que obtienen la mayor puntuación (variables Falta asociacionismo [72], Falta
comunicación entre Ayuntamiento y población [81], Falta de información del
Ayuntamiento a la población [93] e Individualismo histórico [131]) (Figura 2) se
comprueba que son variables con una sola influencia directa ejercida. Pero el hecho de
que estas variables ejerzan su influencia sobre una variable altamente conectada (Falta
de participación [103]) les proporciona la mayor capacidad de influencia sobre la red
con el menor número de pasos. Esta variable obtiene la segunda posición en el ranking
pero no podría establecerse como una variable objetivo de las propuestas de actuación
puesto que existe por debajo de ella un nivel causal más desagregado y concreto
(variables Falta asociacionismo [72], Falta comunicación entre Ayuntamiento y
población [81], Falta de información del Ayuntamiento a la población [93] e
Individualismo histórico [131]) que constituye la “puerta de entrada” a su
transformación. Así, entre las variables que muestra el indicador cercanía ejercida es
necesario realizar una criba de carácter cualitativo. Es decir, en el proceso de toma de
decisiones se debe analizar las variables que aquí aparecen y decidir cuáles tienen un
nivel adecuado de concreción para poder actuar directamente sobre ellas. En otros
casos, como con la variable Clima [32], simplemente las causas escapan al ámbito local
por lo que el nivel de desarrollo de la cadena causal está justificado. No obstante, puede
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ocurrir que las variables últimas en la cadena causal de un impactop sean definidas por
la estructura relacional y señaladas por el análisis estadístico como centrales, pero que
no alcancen el nivel necesario de concreción. En este caso habría que reanudar la
cadena causal de esta variable hasta dar con el nivel de concreción requerido. Por
ejemplo, parece claro que cabría profundizar en las causas de la Falta de
asociacionismo [72] para poder emprender medidas de actuación que redunden en una
mayor participación de la ciudadanía. De darse ésta, se generaría un flujo de
repercusiones con una amplia onda expansiva (debida a la elevada cercanía ejercida de
esta variable) en la actividad turístico-residencial en Dénia.
Esta posibilidad puede suscitar alguna duda sobre la validez de la información que
arroja el mapa estructural de impactos. En este sentido, resulta evidente que la cadena
causal puede ser desarrollada en mayor medida profundizando más en las causas que
generen un entramado relacional más amplio que quizás señale hacia otras variables de
fondo con una mayor centralidad. Es decir, parece lógico esperar cambios en la
centralidad del mapa estructural de impactos a partir de la incorporación de nuevos
datos. Sin embargo, puede también ocurrir que la profundización en la cadena causal
sólo evidencie las causas concretas de categorías más amplias pero sin implicar nuevas
relaciones y cambios en la centralidad. En este segundo caso, resulta más eficaz
concentrar los esfuerzos en el desarrollo causal de las variables que adquieren
relevancia en el contexto del caso de estudio. Sin embargo, ésta es una cuestión que, en
la mayoría de ocasiones no se descubre hasta que no se realiza este primer análisis.
En cualquier caso, los límites en el desarrollo de las cadenas causales derivarán de 1) el
tiempo y los recursos materiales y humanos que se pueda destinar a la elaboración de
los Diagramas, y 2) el ámbito de actuación de los destinatarios de la investigación. En
este caso, dado que este proyecto está dirigido a proporcionar información a los
tomadores de decisiones en el municipio de Dénia, las cadenas causales se han
circunscrito a la esfera local.
22
X CONGRESO ESPAÑOL DE SOCIOLOGÍA. Pamplona. 1, 2 y 3 de julio de 2010
23
Itinerarios de actuación en el mapa estructural de impactos
Es necesario señalar que los resultados del análisis estadístico de los Diagramas,
además de identificar la(s) variable(s) más explicativas, proporcionan de forma
sistemática una información que ayuda al investigador y/o planificador a discriminar las
variables con las que elaborar itinerarios de actuación rentables en términos de inversión
de recursos. No obstante, puede ocurrir que el planificador decida no actuar sobre las
variables que obtienen la mayor puntuación en la tabla de influencias ejercidas, es decir,
las más explicativas (Tablas 2). Así, el planificador puede decidir prescindir en la
planificación de las actuaciones de mejora, de aumentar la participación ciudadana
(variables con mayor influencia), y orientar los recursos de intervención hacia otras
variables que por determinadas circunstancias considere más accesibles y/o factibles.
Tomando como ejemplo el caso de Dénia, puede ocurrir que en el proceso de toma de
decisiones se considere más adecuado intervenir sobre variables de carácter más técnico
como la Falta de publicidad de la oferta complementaria existente (107) u Horario
comercial no adaptado al turismo (125). De este modo, el planificador puede encontrar
y establecer múltiples itinerarios de actuación mediante la selección de variables que
aunque no presenten los valores más altos en el análisis estadístico, constituyan una
buena elección en el marco de una situación local determinada. Eso sí, prescindir de
actuar sobre las variables más centrales y explicativas redundará en un menor alcance
de la resolución de los problemas.
X CONGRESO ESPAÑOL DE SOCIOLOGÍA. Pamplona. 1, 2 y 3 de julio de 2010
24
CONCLUSIONES
El uso de la herramienta informática de análisis de redes (Ucinet) permite
realizar un análisis sofisticado del complejo flujo de repercusiones derivado de los
impactos de la actividad turístico-residencial. Este método identifica de forma
sistemática las causas con mayor potencia explicativa del sistema de repercusiones. Los
resultados obtenidos facilitan la elaboración de itinerarios de actuación por parte de los
tomadores de decisiones. Estos agentes pueden seleccionar las variables más adecuadas
sobre las que intervenir a partir de los resultados del análisis estadístico del mapa
estructural de impactos y de las circunstancias particulares de cada municipio.
Hasta la fecha, la mayoría de los diagnósticos realizados sobre municipios
turísticos-residenciales habían identificado la Escasa e inadecuada planificación
urbanística como la principal responsable de los problemas que aquejan a este tipo de
municipios (Programa MUNRES, 1996; Navalón, 1995; Vera y otros, 1997; Mazón,
2006). No obstante, la aplicación del análisis informático de redes a la Metodología de
Redes Causales en el caso del diagnóstico de las repercusiones de la actividad turísticoresidencial sobre el municipio de Dénia, aporta unos resultados distintos. Si se tuviera
en cuenta exclusivamente las influencias directas, aparecería la Escasa e inadecuada
planificación urbanística como la variable con mayor capacidad explicativa del mapa
estructural de impactos. Esto es así porque esta variable ejerce el mayor número de
influencias directas (10) sobre otras variables de la red (ver tabla 2a).
Sin embargo, cuando se observan las variables más influyentes y explicativas de
la red a partir del análisis de las influencias indirectas, se comprueba que la Escasa e
inadecuada planificación urbanística pierde peso explicativo. Aparecen, entonces, otras
causas más influyentes que hacen referencia al déficit democrático existente durante los
procesos de toma de decisiones en el ejercicio de las potestades municipales en materia
de urbanismo y planificación. En concreto, las variables con una mayor capacidad
explicativa del sistema relacional se encuentran alrededor (son causa) de la variable
Falta de participación ciudadana (la segunda en valoración) y hacen referencia a la
Falta de asociacionismo, a la Falta de comunicación entre Ayuntamiento y población, a
24
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25
la Falta de información del Ayuntamiento a la población y al Individualismo histórico.
Así, la aplicación de este método revela que lo que en un primer momento podría
considerarse como una causa de fondo sobre la que actuar (Escasa e inadecuada
planificación urbanística), resulta ser en el mapa estructural de impactos, más bien un
síntoma ocasionado por una serie de variables más basales.
Así, mientras esta propuesta comparte con otros métodos de diagnóstico las
limitaciones de reducir la realidad a un número de variables y de sus relaciones, este
método aporta una serie de virtudes relacionadas con: 1) la mayor cantidad y calidad de
la información de base mediante la incorporación de los stakeholders, y 2) una
herramienta sofisticada de gestión de la información que permite llevar a cabo análisis
sólidos y holísticos del segmento de la realidad seleccionado. De esta manera se
proporciona a los tomadores de decisiones locales una herramienta para la planificación
que desvela la intrincada red causa-efecto generada por la actividad turístico-residencial
partiendo de una información altamente valiosa altamente valiosa y rica en contendidos
por su origen deliberativo y socialmente compartido.
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