texto en 
Inglés (pdf)
Artículo en XML
Referencias del artículo
Traducción automática
Enviar artículo por email
Citado por SciELO 
Similares en
SciELO 
Permalink
Introducción
La ganadería en México aporta 1.3 % del producto interno bruto (PIB) y 36 % del PIB del sector agropecuario. Veracruz ocupa el primer lugar en la producción cárnica de bovino y el sexto lugar en la producción de leche (SIAP, 2014). En las regiones tropicales de México el sistema de producción bovina de doble propósito es una de las principales actividades productivas del sector agropecuario para la producción de leche y carne. En este sistema los productores obtienen ingresos económicos por la venta de leche y carne al mercado local y regional. La alimentación de los bovinos está basada en el pastoreo extensivo, y la fuente genética es la cruza entre las razas Bos indicus x Bos taurus (Orantes et al., 2014).
En el estado de Veracruz estos sistemas de producción se enfrentan a problemas de baja producción, sustentabilidad, rentabilidad y competitividad, atribuidos al escaso uso de tecnología. El desarrollo de este potencial precisa de esfuerzos de diferente índole; sin embargo, el de transferencia de tecnología es uno de los más importantes (Aguilar et al., 2002).
La transferencia o difusión es el proceso por el que se comunica una innovación a través de ciertos canales en el tiempo, entre los miembros de un sistema social. La comunicación es un proceso en el que los participantes crean y comparten información entre sí, con el fin de llegar a un entendimiento mutuo (Rogers, 1995). Los componentes de dicho proceso son: a) generación-validación-adaptación, a cargo de investigadores científicos y tecnológicos (investigación básica); b) validación-adaptación-traspaso (investigación aplicada), a veces hecha por los mismos investigadores, aunque más frecuentemente a cargo de técnicos validadores; y c) validación-adaptación-adopción, los responsables en este caso son los productores (Niño, 1997; Galindo, 2004; Aguilar et al., 2005). En este sentido la comunicación es un proceso bidireccional de convergencia, en lugar de un acto lineal, en el que un individuo busca transferir un mensaje a otro (Doorman, 1991; Rogers, 1995).
Por otra parte, en el estado de Veracruz surgieron los Grupos Ganaderos de Validación y Transferencia de Tecnología (GGAVATT), cuyos objetivos son validar y transferir tecnología pecuaria a grupos de productores organizados (Gallardo y Rodríguez, 2011). El modelo GGAVATT consiste en un grupo organizado para la producción, en donde pueden participar todos aquellos ganaderos entusiastas y receptivos a los cambios tecnológicos. Se organizan de 10 a 20 productores “amigos” cuyos ranchos o granjas tengan características y propósitos de producción similares, tales como leche y carne (Galindo, 2001; INIFAP, 2005).
El modelo está basado en la participación organizada y activa de grupos de productores con fines de producción similares, en torno a un módulo de validación en el que se utiliza y adopta la tecnología generada en los centros de investigación cuyo objetivo es propiciar la adopción de tecnología, con la finalidad de incrementar la producción y productividad de los ranchos; así como mejorar el nivel de vida de los productores y su familia, fomentando, además, la conservación y el mejoramiento de los recursos naturales (Aguilar et al., 2002; Gallardo y Rodríguez, 2011).
En este sentido la tasa de adopción mide el resultado de la decisión de los productores de usar, o no, una tecnología determinada en el proceso de producción. Se usa este concepto para identificar cuáles son los factores que influyen en la decisión del productor o la productora sobre aplicar o no determinada tecnología (Galindo, 2004). Se asume que esta medición permite conocer la cantidad de personas que probablemente seguirán usando las tecnologías promovidas, cuando el período de asistencia técnica haya terminado (Aguilar et al., 2005).
Sin embargo, los grupos de productores no sólo deben disponer de medios tecnológicos para la generación, síntesis y transmisión de conocimientos, sino que deben existir otros sistemas que faciliten su flujo (Díaz et al., 2007). Así, las redes sociales afectan la difusión de innovaciones, a través de sus efectos, sobre procesos de aprendizaje social, evaluación conjunta, influencia social y acción colectiva, por esta razón, en años recientes ha crecido el interés por comprender, el papel de la interacción social en los procesos de adopción de innovaciones (Monge y Harwitch, 2008). De acuerdo con Rogers (1995), el corazón del proceso de difusión es el modelado de innovaciones y la imitación de los posibles adoptantes. Las innovaciones fluyen principalmente a través de redes interpersonales. Por esta razón, para entender la difusión de innovaciones es importante comprender la naturaleza de las redes sociales.
Las estructuras sociales y las interacciones dentro de una red pueden ser analizadas por un conjunto de instrumentos denominado Análisis de Redes Sociales (ARS). En otras acepciones, una red social también es una plataforma para la creación de comunidades virtuales, una forma de organización cooperativa, una metodología de investigación, una nueva ciencia o un paradigma para la investigación estructural (Vélez, 2010). Para los propósitos de esta investigación se utilizó el concepto de ARS como metodología de investigación ligado a la Teoría de Redes Sociales.
La perspectiva de redes es una metodología de investigación donde los agentes se estudian a partir de las relaciones que mantienen; para este propósito se han desarrollado conceptos y herramientas analíticas (Hanneman, 2000; Velázquez y Aguilar, 2005). Su carácter distintivo radica en su perspectiva estructuralista, y en el hecho de que sitúa a las relaciones, en el foco de su atención, en contraste con el análisis habitual centrado en el examen de los atributos o características de las unidades de estudio (Semietiel y Noguera, 2004).
Desde aquí, la perspectiva de redes sociales constituye un conjunto relativamente heterogéneo de enfoques conceptuales de diversas disciplinas, que se enfocan en el estudio de las relaciones, que en varios niveles, se establecen entre los actores sociales y permiten identificar la influencia, de dicha estructura relacional en las percepciones, cogniciones e incluso en las acciones de dichos sujetos, al interior de las redes a las cuales pertenecen (Pérez y Aguilar, 2012).
El análisis de redes sociales (ARS), ha tenido un alto crecimiento en las ciencias sociales y se ha aplicado a temas tan diversos como salud, psicología, organización empresarial y comunicación electrónica (Clark, 2006). Sin embargo todavía no existe un número importante de trabajos que analicen los procesos de transferencia de tecnología.
De esta forma, considerando que desde la perspectiva social el éxito de un modelo de transferencia de tecnología está determinado por los índices de adopción de tecnología de los participantes y en razón de que el modelo GGAVATT ha sido analizado en términos productivos y económicos; pero existen pocos estudios sobre las interacciones sociales que se dan entre los productores y entre los diversos actores de la transferencia de tecnología, es pertinente conocer la relación entre estos factores y sus implicaciones en el proceso de adopción. El objetivo de esta investigación fue conocer los cambios en la estructura de la red social, en las interacciones sociales y las características socioeconómicas de los productores que implementaron el modelo GGAVATT, y establecer su relación con la adopción de tecnología. Para este propósito se planteó como hipótesis que los cambios en la adopción de tecnología en los productores que implementaron el modelo GGAVATT están influenciados por los cambios en la estructura de la red de estos grupos, por las interacciones sociales de sus integrantes, y por sus características socioeconómicas.
Capítulo descriptivo y metodológico
Como redes de estudio se seleccionaron el GGAVATT Tepetzintla conformado por 9 productores, el GGAVATT Vía Corta de Tampico Alto con 9 integrantes y Caprinocultores Unidos Región Montañosa de Veracruz (CURMV), integrado por 9 productores. La selección de estos grupos fue intencional con base en criterios de comprensión y pertinencia, más no de representatividad estadística (Dávila, 1999).
El GGAVATT Tepetzintla
En Tepetzintla se ubica el primer grupo que trabajó con productores pecuarios organizados en un programa de validación y transferencia de tecnología (González, 2013). En las Unidades de Producción de esa región, en los años 70, prevalecían los sistemas bovinos de carne (vaca-cría) y el de bovinos de doble propósito (carne y leche). Por estos años, en el Rancho Bella Esperanza, ubicado en este municipio, se inició el proceso de validación y adopción de tecnología generada por el INIFAP en el Campo Experimental La Posta; como el mejoramiento genético de sus animales a través de la inseminación artificial con semen de toros de razas europeas, y otras actividades como la suplementación alimenticia y el doble ordeño. En 1980 se dieron a conocer los resultados a los productores y autoridades pecuarias de la región (Rodríguez, 2010).
Debido al interés de algunos productores por conocer las acciones que se estaban realizando en el Rancho Bella Esperanza, se realizó una invitación por medio de la Asociación Ganadera local de Tepetzintla, a todos los socios para que se organizaran como grupo. De esta forma nace, en 1983, el Programa Ganadero Tepetzintla (PROGATEP), con la supervisión del Campo Experimental “La Posta” y la Asesoría Técnica del Distrito de Desarrollo Rural 002 de Tuxpan, Veracruz. Sin embargo, fue hasta 1989 cuando formaron el primer GGAVATT de México (INIFAP, 2005).
Durante los primeros años, el GGAVATT Tepetzintla estuvo integrado por 28 productores. Sin embargo, a causa de las frecuentes disputas por el liderazgo que había en el grupo, éste se dividió, quedando solo nueve actores.
El GGAVATT Vía Corta
Este GGAVATT se ubica en el municipio de Ozuluama, en el estado de Veracruz. Los integrantes de este grupo conocieron el modelo GGAVATT en los años 1991 y 1992, cuando asistieron a las evaluaciones del GGAVATT Tepetzintla. Una vez que se convencieron de las bondades del modelo decidieron conformarse como GGAVATT Vía Corta. En un principio eran 19 integrantes; sin embargo, en 1997 deciden dividirse en dos grupos, dando origen al GGAVATT La Rivereña y al GGAVATT Vía Corta. De esta forma el GGAVATT Vía Corta quedó conformado por nueve integrantes.
El GGAVATT Caprinocultores Unidos Región Montañosa de Veracruz
Los productores de este grupo pertenecen a distintos municipios de Veracruz, Coatepec, Coacoatzintla, Xico y Emiliano Zapata (Aguas, 2011). En febrero de 2002, en la Unidad de Capacitación de Desarrollo Rural No. 2 (UNCADER No. 2), se presentaron diversas ponencias con respecto a la producción de leche de cabra y elaboración de queso artesanal. Cinco años y medio después, agosto de 2007, en las instalaciones del UNCADER, se impartió un curso - taller de quesos finos de cabra, el cual marca el inicio de la caprinocultura en el Estado de Veracruz. Un año después, en agosto de 2008, un grupo de productores de leche de cabra, funcionarios e investigadores, asistieron al 9th Internacional Conference on Goats (IGA) en Querétaro, evento en el cual se presentó información diversa acerca de productos caprinos (SIPECAV, 2012).
Con estos antecedentes, en marzo de 2008 se constituye en Veracruz el primer GGAVATT de Caprinocultores de leche de cabra, conformado por 11 productores pertenecientes a cuatro municipios. Actualmente el Grupo Ganadero de Validación y Transferencia de Tecnología Caprinocultores Unidos Región Montañosa de Veracruz, está conformado por ocho productores (Aguas, 2011).
Instrumento de investigación
Para conocer las interacciones existentes entre los diferentes actores de los GGAVATT, se diseñó un cuestionario que se aplicó de mayo a agosto de 2013 a un total de 26 actores, integrantes de estos tres GGAVATT. Este instrumento permitió, obtener información de tres periodos temporales (inicial T1, intermedio T2, y el existente al momento del estudio T3), en que se ha aplicado el modelo. El instrumento buscó datos sobre: la dinámica de adopción de tecnología, los vínculos del productor con distintos actores de la red, y las características socioeconómicas de los integrantes de cada grupo.
La información recabada fue organizada y procesada en una base de datos en Microsoft Office Excel 2010, clasificándola en variables de: la estructura de la red, interacciones sociales, socioeconómicas y de adopción de tecnología.
Para analizar la estructura relacional de los actores, se utilizó el software UCINET 6 for Windows-Versión 6.374 (Borgatti et al., 2002). Las variables analizadas fueron densidad de la red (número de relaciones entre el número de relaciones posibles), grado nodal (número de actores a los cuales un actor está directamente unido) e intermediación (posibilidad que tiene un nodo para intermediar las comunicaciones entre pares de nodos) (Wasserman y Faust, 1999; Hanneman, 2000; Velázquez y Aguilar, 2005).
Por otra parte, el nivel socioeconómico es una medida total que combina la parte económica y sociológica de la preparación laboral de una persona y de la posición económica y social individual o familiar en relación con otras personas. Incluye tres aspectos básicos: capital económico, capital humano y capital social. El capital económico es medido, aproximadamente, por la riqueza familiar o el ingreso. El capital humano es medido, aproximadamente, por la educación. El capital social de la familia consiste en las relaciones entre hijos y padres, además de otros actores (Haretche, 2011; Vera y Vera, 2013). En este estudio las variables socioeconómicas consideradas fueron: edad, escolaridad, el tamaño de la unidad de producción y cantidad de ganado.
Con respecto a la adopción de tecnología, el cuestionario incluyó cuatro rubros: sanidad, alimentación y nutrición, reproducción y genética, y aspectos económico-administrativos. En estos rubros se definieron en total, 15 innovaciones (Cuadro 1), que han sido implementadas en las unidades de producción por extensionistas adscritos a instituciones como INIFAP, SAGARPA, SEDARPA, Universidad Veracruzana, Colegio de Postgraduados, y la UNAM, entre otros.
Fuente: elaboración propia, basado en la metodología del modelo GGAVATT.
Cuadro 1 Innovaciones implementadas en los GGAVATT.
El índice de adopción de innovaciones fue estimado utilizando la ecuación (Muñoz et al., 2004):
donde: INAM=Índice de adopción de innovaciones por módulo por grupo; ΣXi/n=Valor del indicador por grupo; n=Número total de variables por grupo.
Mediante la suma de los índices de adopción por grupos, se construyó el índice de adopción total, empleando la expresión:
donde: INAT=Índice de adopción de innovaciones total; ∑IAICk =Suma de valores de los indicadores por grupo; k=Número total de indicadores por grupo.
Para el análisis estadístico de los datos, se realizó un análisis exploratorio de datos (Tukey, 1977), utilizando Statistica 7.1 (Stat Soft Inc., 2006). Por otra parte, se utilizó correlación de Spearman, considerando como variables independientes, el tamaño de la red y densidad, el grado nodal e intermediación y condiciones socioeconómicas de los actores. La variable dependiente considerada fue el índice de adopción de tecnología.
Resultados y discusión
Estructura de la red de los GGAVATT y su relación con la adopción de tecnología
En los tres GGAVATT estudiados se observó que el tamaño de la red se incrementó en todos los casos en el T2; sin embargo en el T3 sufrió un decremento en los GGAVATT Tepetzintla y Vía Corta. En el caso de los caprinocultores, la red sigue creciendo, lo cual de acuerdo con lo observado en los otros dos GGAVATT es normal, pues en los primeros años existe un crecimiento constante de la red, para posteriormente estabilizarse o bien decrecer (Figura 1).
En el GGAVATT Tepetzintla la red creció sustancialmente en la segunda etapa (de 26 a 69), lo que ocasionó un descenso en la densidad de la red. También se observó que los IAT se incrementaron. En el GGAVATT CURMV la red creció significativamente en la etapa 2, lo cual ocasionó que la densidad disminuyera. Por su parte los IAT se incrementaron significativamente.
Los resultados del estudio tienen similitud con el realizado por Muñoz et al. (2004), con citricultores de Michoacán, en el cual reportan que la propensión a adoptar innovaciones es mayor cuando la red es de menor tamaño y existe una alta densidad. Al respecto, los autores sostienen que las relaciones relevantes para la innovación se caracterizan por su debilidad. De acuerdo a Granovetter (2003) la razón de este efecto, es que los individuos y las organizaciones con relaciones estrechas entre sí, llegan a tener un mismo patrón de opinión sobre diversos temas, mientras que los actores con lazos débiles suelen moverse en círculos sociales más variados, lo cual les permite un acceso más amplio a información, y por tanto una mayor capacidad de elección. La cantidad de lazos débiles se incrementa con el desarrollo de los sistemas de comunicación, la burocratización y la densidad de la población.
Sin embargo, la red del GGAVATT Tepetzintla, en la etapa 3 sufrió un decremento en tamaño (de 69 a 60), y en contraste la densidad se incrementó, por otra parte los IAT tuvieron un ligero descenso. En el GGAVATT CURMV, también en la etapa 3, siguió incrementándose el tamaño de la red, sin embargo la densidad se ha incrementado ligeramente, lo cual sugiere que la información en la red está llegando a muchos de los integrantes, lo que se ve reflejado en el incremento paulatino en sus IAT, ligado a que la información existente se encuentra circulando por la red, propiciando la adopción de tecnología en la mayoría de los productores.
En el caso del GGAVATT Vía Corta la densidad de la red se ha mantenido en alrededor de 10 %, pues si bien la red ha crecido en tamaño, lo ha hecho ligeramente, lo que ha contribuido a que la red se mantenga cohesionada.
Sin embargo, el caso de los GGAVATT se contrapone con lo reportado por Monge y Hartwich (2008) quienes, en un estudio sobre adopción de innovaciones agrícolas en Bolivia, encontraron una asociación positiva y significativa entre la densidad de la red y el índice de adopción. En este caso los autores reportan una densidad de 33.7 %.
En el caso de las bajas densidades encontradas en las redes de estudio (3.5 a 8 %), coinciden con lo reportado por Zarazúa et al. (2011) en un estudio con productores de fresa en Michoacán, el cual fue de 1.58 %.
Para el caso de la adopción de tecnología, ésta se ha incrementado en los tres GGAVATT en una primera etapa. Posteriormente han entrado en una fase de estancamiento e incluso han sufrido un ligero decremento, en el caso de los GGAVATT Tepetzintla y Vía Corta; en cambio el del CURMV continúa incrementándose; situación que se atribuye a la presencia de una mayor cantidad de actores con los que existen lazos débiles, tal como lo argumenta Granovetter (2003), para quien los lazos débiles proporcionan los puentes sobre los que la información atraviesa las fronteras de los grupos sociales, mientras la influencia en la toma de decisiones se ejerce principalmente a través de la red de lazos fuertes en el seno de cada grupo.
Nuestro estudio coincide con lo reportado por Perea (2010) en un trabajo de investigación efectuado en Michoacán con ovinocultores, en donde sugiere que las relaciones sociales favorecen en mayor grado la adopción de innovaciones a través de los flujos de información entre los actores de la red. En las relaciones sociales, en una red que es de mayor tamaño y densidad, se incrementa la difusión de conocimientos dentro de la misma. No obstante, el autor reporta bajas densidades, 2.33 % y 3.39 %, las cuales tienen semejanza con las encontradas en este estudio.
Interacciones sociales en los GGAVATT y su relación con la adopción de tecnología.
En el GGAVATT Tepetzintla, cuando hubo un incremento sustancial en el grado nodal y la intermediación, también crecieron los índices de adopción de tecnología. Sin embargo, cuando los IAT llegaron a un punto en donde se han estabilizado, el grado nodal y la intermediación también se han mantenido sin grandes cambios. Es decir no ha habido incremento sustancial en interacciones con nuevos actores, por lo que la información que circula por la red se ha mantenido con la intermediación existente (Cuadro 2).
Fuente: elaboración propia.
Cuadro 2 Evolución de las medias de los IAT, grado nodal e intermediación en las tres etapas de los GGAVATT estudiados.
En el GGAVATT Vía Corta el grado nodal y la intermediación se han incrementado lentamente, pero de forma constante. Por otra parte, los IAT se incrementaron en la primera etapa, pero se han estancado en los últimos años por las condiciones de inseguridad imperantes en la región, caracterizada por secuestros y delincuencia organizada. No obstante, el hecho de que sigan incrementándose el grado nodal y la intermediación, motiva a pensar que los IAT se pueden incrementar en el futuro debido al capital social existente en el grupo.
En el GGAVATT CURMV los IAT se han incrementado paulatinamente a la par del grado nodal. Sin embargo, con respecto a la intermediación, ésta se incrementó en la etapa 2, no así en la etapa 3, lo que es atribuido al incremento sustancial en los vínculos con diferentes actores, lo que indica que el capital social está en construcción, conforme éste aumente, los actores estarán en posibilidad de intermediar la comunicación en la red.
En los tres estudios de caso se encontraron líderes que tenían altos usos de tecnología (70 % o más) e índices de centralidad altos (14 o más), desde el inicio, manteniéndose estos últimos en los tres periodos, mostrando pocos cambios en los IAT. En general se encontró que en al menos una de las etapas evaluadas fue posible establecer una asociación positiva entre los índices de centralidad (grado nodal e intermediación) y los índices de adopción de tecnología de cada actor de la red. El caso más evidente fue el del GGAVATT Tepetzintla, donde en las tres etapas analizadas se observó que a mayor grado de centralidad, mayor es el índice de adopción de tecnología; por lo que se concluye que a mayor grado nodal e intermediación, mayor es el IAT, pues existe mayor cantidad de información circulando por la red y existen diversas posibilidades de acceder a ella.
Lo anterior concuerda con lo que expone Rogers (1995), quien afirma que aquellos miembros de un sistema que están involucrados en el mayor número de actores en una red, son líderes de opinión. En este sentido, el liderazgo de opinión es el grado en que un individuo es capaz de influir en las actitudes de los individuos o de la conducta manifiesta en una forma deseada con relativa frecuencia. Los líderes de opinión son individuos que influyen en las opiniones de otros acerca de las innovaciones.
Los resultados del estudio coinciden con lo observador por Monge y Hartwich (2008), quienes visualizan a la difusión como un proceso de comunicación, determinado por factores de cohesión social como la intermediación y el grado nodal, entre otros. En este sentido los actores con mayores niveles de grado nodal suelen ser líderes de opinión, quienes usualmente adoptan más temprano que los demás las innovaciones culturalmente aceptables, y se muestran como oponentes de aquellas culturalmente inaceptables. De acuerdo con lo anterior, el grado nodal es una buena medida de la influencia inmediata, es decir, de la probabilidad de “infección” como una función del número de actores con los cuales los productores se hallan vinculados.
También concuerda con lo reportado por Muñoz et al. (2004) quienes argumentan que los actores tienen una serie de atributos específicos y ocupan una posición diferente en la red. Los actores con alto grado de centralidad se destacan por ser los primeros adoptantes de innovaciones, por registrar un índice de adopción relativamente elevado y por mostrar una fuerte propensión a emitir información. Los actores con grados más altos de intermediación sobresalen por su mayor densidad de relaciones, por su gran capacidad de adopción y por una mayor propensión a recibir información.
Atributos socioeconómicos de los integrantes del GGAVATT y su relación con la adopción de tecnología
El GGAVATT Tepetzintla
La media de edad de los integrantes de este GGAVATT en el momento de la investigación fue de 60 años; todos los integrantes saben leer y escribir, y tienen un promedio de escolaridad de 8 años, lo que equivale a segundo de educación secundaria. En promedio las unidades de producción son de 130 hectáreas y hay 128 cabezas de ganado en ellas.
Al relacionar los IAT de tecnología con los índices socioeconómicos de la etapa 3 (2013), exceptuando al actor líder del grupo resultó que incrementaron el uso de tecnología los actores con menos de 60 años, con más de 10 años de escolaridad, con unidades de producción, con más de 80 hectáreas y que tenían más de 60 cabezas de ganado; lo cual se explica por la necesidad de eficientar los recursos de su unidad de producción (Figura 2).
En este GGAVATT los actores que incrementaron en mayor medida sus IAT, fueron los más jóvenes, con mayor grado de educación formal, con mayor superficie de tierra y con mayor cantidad de ganado.
El GGAVATT Vía Corta
El promedio de edad de los productores de este GGAVATT es de 54.2 años. Todos los actores saben leer y escribir, la media escolar es de 10.1 años, lo que equivale a primer año de bachillerato. De sus ingresos 93.7 % proviene de la actividad pecuaria. Las unidades de producción cuentan en promedio con 71.7 hectáreas de extensión y con 66 cabezas de ganado bovino (Figura 3).
En este GGAVATT, al relacionar los IAT con los índices socioeconómicos (exceptuando al líder), resultó que los IAT fueron más altos en Unidades de Producción con actores menores de 60 años, con más de 6 años de escolaridad, con Unidades de Producción con menos de 100 hectáreas y que tenían menos de 120 cabezas de ganado. En este GGAVATT han eficientado el uso de sus recursos incrementando el uso de tecnología en sus unidades de producción. Aunque es posible mejorar sus IAT, el contexto regional de inseguridad por secuestros y la delincuencia organizada los limita.
El GGAVATT Caprinocultores Unidos Región Montañosa de Veracruz
El promedio de edad de los productores de este GGAVATT es de 54.8 años. La escolaridad media de los mismos es de 15.1 años, lo que equivale a tercer año de licenciatura. De sus ingresos 48.1 % depende de la producción y transformación de la leche de cabra. En promedio en cada unidad de producción hay 64 cabras. La media de hectáreas de cada unidad de producción es de 33.6.
Como se ilustra en la Figura 4, al asociar los indicadores socioeconómicos con los IAT, se obtuvo que quienes adoptaron más tecnología fueron los actores con más de 60 años, con más de 10 años de escolaridad, con unidades de producción de menos de 30 hectáreas y que tenían más de 80 cabezas de ganado. Lo cual se explica porque en este GGAVATT la escolaridad es alta y sus integrantes son entusiastas, aunque para algunos actores, por el momento su principal actividad no es la producción de leche de cabra y sus derivados.
En términos generales los actores que incrementaron en mayor medida sus IAT fueron los más longevos, con mayor grado de educación formal, con menor superficie de tierra y con menor cantidad de ganado.
Conclusiones
De acuerdo con los resultados encontrados en los GGAVATT Tepetzintla, Vía Corta y Caprinocultores Unidos Región Montañosa de Veracruz, en los tres periodos analizados (inicial, intermedio y 2013) se concluye que:
El índice de adopción de tecnología se incrementó paralelamente al crecimiento en el tamaño de su red, debido a la existencia de mayor cantidad de información circulando por la misma.
Existe una relación positiva entre la adopción de tecnología, la intermediación y los vínculos de los actores sociales de la red, dependiendo del periodo de aplicación del modelo GGAVATT y de la heterogeneidad de estas características de los integrantes del grupo al inicio de su aplicación. Actores con mayor grado de centralidad (rango e intermediación), con mayor uso de tecnología inicial y con mayores vínculos, tienen menor incremento en estas variables, pero se mantienen como líderes del grupo y actores puente, en contraparte con la mayoría de los integrantes del grupo.
La adopción de tecnología en estos GGAVATT está influenciada por las características socioeconómicas de los productores. Adoptaron más tecnología los productores con menor uso de ésta al inicio de la aplicación del modelo. Por otra parte la adopción de tecnología se asocia positivamente con la educación y es inversamente proporcional a la edad de los productores, influenciado por la escala de producción y manejo.
Para entender los procesos de adopción de tecnología pecuaria es necesario considerar el análisis de la estructura de la red social y las interacciones sociales dentro de la misma, puesto que es un proceso social, y como tal debe ser abordado, sin olvidar el contexto socioeconómico de los productores.
