Análisis de redes sociales aplicado a los procesos de innovación agrícola

Abstract

"Los servicios de extensión agrícola han demostrado ser una alternativa para la difusión de innovaciones; sin embargo, la visión lineal predominante de los procesos de innovación ha sido poco eficaz para incrementar los niveles de adopción y la creación de valor. En efecto, se pasa por alto que los procesos de innovación agrícola no se dan de forma aislada, sino a través de la interacción de diferentes actores, es decir, la innovación está determinada por el patrón de interacciones que establece el productor con sus pares y otros actores. Por ello, existe la necesidad de investigar los procesos de adopción desde un enfoque de red. Precisamente, en esta investigación se aplican metodologías robustas como el Análisis de Redes Sociales (ARS) y otras técnicas estadísticas multivariadas, a datos provenientes de productores con plantaciones tropicales. Se busca generar conocimiento que revele el vínculo entre la adopción de innovaciones y la creación de valor, los actores que están presentes en torno a una actividad productiva y, cómo incentivar la interacción entre ellos para dinamizar la red. Los resultados mostraron: primero, con el uso de un modelo de regresión múltiple, que los atributos de los productores y de sus unidades de producción influyen en la adopción de innovaciones; segundo, a través de un análisis clúster y la identificación de tres grupos de productores, que cuando un productor está mejor articulado, éste tiende a adoptar más innovaciones, tiene mejores rendimientos y mayor creación de valor económico; tercero, a través de análisis canónico discriminante, que existen innovaciones y otras variables, como los vínculos que establece el productor, que están significativamente relacionadas a mayores rendimientos y a mejores ingresos brutos; cuarto, con base en indicadores del ARS, se encontraron ciertos patrones de interacción que permiten a algunos productores estar más integrados a la red y a otros los vuelve más radiales, ambas características están relacionadas con mayores niveles de innovación. Se concluye con algunas recomendaciones para programas y proyectos que buscan difundir innovaciones para incrementar la productividad agrícola, entre ellas la gestión estratégica de la innovación, la focalización de la intervención, y la selección de productores clave, entre otras.