Equipo técnico: Nicolás Castaño Arboleda, Mauro Reyes Bonilla, Andrés Barona Colmenares y Sonia Mireya Sua Tunjano.

 Palabras clave

 Flora, biodiversidad, servicios ecosistémicos, valoración económica.

Área geográfica: Amazonia colombiana

Mediante la investigación de la biodiversidad de la Amazonia colombiana, el Instituto SINCHI avanza en su misión y dispone nueva información anual de las especies y sus distribuciones para el país. La información contribuye al Inventario Nacional de la Biodiversidad y a que las comunidades fortalezcan su proceso de gobernanza y alternativas económicas, en la media que cuentan con información amplia de la biodiversidad de sus territorios

Resultados

Valoración No Monetaria (VNM) de los servicios ecosistémicos (SE) en la Amazonia colombiana.

La metodología Q fue diseñada originalmente para investigar la subjetividad. Proporciona un método sólido y sistemático para revelar consenso y desacuerdo entre los encuestados (BetterEvaluation, n.d.). Q es apropiada para la valoración sociocultural porque permite abordar la pluralidad de discursos y la participación (Zabala & Pascual, 2016). Q involucra una técnica de clasificación y un método de análisis factorial; fue creada por William Stephenson en 1930 en un estudio de subjetividad humana. Un estudio Q bien realizado revela los puntos de vista clave existentes entre el grupo de participantes y permite que esos puntos de vista se entiendan, con un alto nivel de detalle cualitativo (Watts & Stenner, 2012). La idea fundamental es que los puntos de vista de un grupo con respecto a un tema se agrupan en un número relativamente pequeño de puntos de vista clave -también llamadas «patrones de pensamiento» y «perspectivas»- cuando las personas expresan su opinión sobre un tema (Barry & Proops, 1999). Esta metodología ha sido ampliamente utilizada en VSC de Servicios Ecosistémicos (Bredin et al., 2015; Buckwell et al., 2020; Grimsrud et al., 2020; Hermelingmeier & Nicholas, 2017; Pike et al., 2015).

Para la realización de un estudio Q, se identifica un concourse, o universo de conocimiento y sentido compartido del cual es posible extraer un universo de sentencias para una situación o contexto determinado (Watts & Stenner, 2012). Estas sentencias posteriormente son reducidas a un número de sentencias que representan el área de estudio (Q sample).  En un estudio Q a una persona (Q sorter) se le presenta un set de sentencias (Q sample) sobre un tema determinado donde usualmente se le pregunta que las ranquee de acuerdo con si está de “acuerdo” o en “desacuerdo”, es lo que se denomina Q sorting (Brown, 1993). El instrumento para la recolección del ranking es una grilla con forma de distribución normal (Q sort) debido a que facilita las evaluaciones subjetivas y el ranqueo del que depende la metodología Q. Una vez se cuenta con cada uno de los Q sort o ranqueos realizados por los participantes, se procede a realizar el análisis factorial. Al aplicar estadística de correlaciones a las filas de la matriz que contiene los Q sorts, es posible indagar el grado de acuerdo, o desacuerdo, entre el set entero de ranqueo producido entre cualquier par de personas (Watts & Stenner, 2012). Al final es posible obtener una matriz de correlación que permite observar las asociaciones entre personas o percepciones completas de las personas (Stephenson citado por Watts & Stenner 2012). Dichos grupos de asociaciones son los “loading factors”.

La Figura 1 presenta los pasos realizados y adaptados para implementar la metodología Q para la presente investigación. Los pasos estandarizados se explican con mayor detalle en (Watts & Stenner, 2012).

Para entender el discurso en torno a los SE en la población indígena y obtener las sentencias que serían sujetas del ejercicio de ranqueo (q-sorts) se recopilaron y analizaron 25 planes de vida Indígena de diferentes pueblos indígenas de la región amazónica colombiana. Un Plan de Vida “describe de manera general los fundamentos culturales y principios de vida para propiciar la convivencia, fundamentos que se encuentran definidos en la Ley de Origen de los pueblos indígenas y que contienen las pautas para el manejo del mundo y el ordenamiento del territorio que les fue entregado en el principio”(Gaia Amazonas, n.d.). Para dicho fin se utilizó el software NVivo 12 Plus a partir de 4 pasos:  i) consulta de palabras de los 25 Planes de Vida; ii) depuración de palabras; iii) análisis de conglomerados; iv) construcción de q-sorts. La consulta de palabras fue un proceso iterativo; se realizó una consulta inicial con las 100 palabras de mayor frecuencia, luego se eliminaron las “palabras vacías”, es decir, las palabras que no son de interés para el objeto de estudio. Se corrió el programa nuevamente para que arrojara las siguientes 100 palabras de mayor frecuencia; se repitió el proceso hasta dejar las 30 palabras de mayor frecuencia relacionadas con el tema de Servicios Ecosistémicos incluyendo palabras derivadas (e.g. agua – aguas, tradición – tradicional). A continuación, se realizó el análisis de conglomerados mediante el coeficiente de correlación de Pearson. NVivo agrupa los elementos en varios grupos (10 de forma predeterminada), utilizando el algoritmo de agrupación jerárquica de enlace completo (vecino más lejano). El resultado de la agrupación se puede visualizar como un dendrograma, que muestra la secuencia de fusión de la agrupación y la distancia a la que tuvo lugar cada fusión. Los dendrogramas fueron determinantes porque nos mostraron cómo las palabras seleccionadas se relacionan con otras lo que nos permitió construir un concourse de 26 sentencias a partir de las 5 palabras de mayor relación con otras: Territorio, Salud, Tradicional, Pesca y Educación con el lenguaje propio de los Planes de Vida. De este concourse y de forma deliberativa con los expertos del Instituto Amazónico de Investigaciones Científicas SINCHI se procedió a resumirlas y simplificarlas al máximo posible, con un lenguaje de fácil entendimiento para cualquier grado de alfabetización; así se obtuvo un set inicial (q sample) de 25 sentencias que fueron validadas en campo en Mitú departamento de Vaupés – Amazonia colombiana con población indígena. A partir de dicho ejercicio las sentencias se redujeron a 22 con algunos ajustes adicionales de lenguaje y simplicidad.

Para la realización del ejercicio de q sorting se realizaron 80 entrevistas a indígenas de diferentes localidades (Figura 2), donde se tuvo nen cuenta diversidad de género y lugar (e.g. Figura 5), donde se les pide que ordenen las sentencias cada una en una tarjeta (Figura  3) en el tablero Q – (Figura  4).

La grilla cuenta con un degradado de colores que representa una escala de -4 para mayor peligro (color rojo oscuro), a 0 para neutral (color violeta claro), a 4 para mayor seguro (color verde oscuro). La forma de abordar el ejercicio es, primero se explica el objetivo del juego así:

“Mostrar cuáles son los beneficios de la naturaleza que se encuentran más amenazados y cuáles por el contrario están más seguros”

“Identificar cuáles beneficios de la naturaleza son de mayor importancia para las comunidades”

“Su respuesta permite mejores políticas públicas en torno al bienestar de las comunidades y el bosque”

 Segundo se leen las tarjetas así:

“¿Que tan de acuerdo o en desacuerdo está con la sentencia de la tarjeta?”

De modo que acomoden en grupos las tarjetas debajo del tablero conforme estén “muy en desacuerdo”, “Neutral” o “muy de acuerdo”. De esta manera se facilita que los participantes acomoden las cartas en el Tablero. En el material suplementario se encuentran los datos demográficos y de lugar de los 80 participantes.

Los q-sorting obtenidos se ingresaron en el software Ken-Q Analysis (Banasick, 2019) con el cual se realizó el análisis factorial por persona, y se identificaron los puntos de vista más destacados (factores). Para la selección de los factores de análisis se empleó el criterio de factores retenidos de Eigenvalue (o criterio Kaiser-Guttman) donde cumple con eigenvalue> 1, utilizado para la mayoría de Q-sorts, (Watts y Stenner 2012); posteriormente se emplearon dos pruebas con el fin de reducir el número de factores: La Regla de Humphrey (al multiplicar la suma de los dos factores significativos con las clasificaciones más altas, positivas y/o negativas, debe ser mayor que el doble del error estándar) y el Scree Test (un gráfico de sedimentación que indica cuáles de los factores deberían ser retenidos según el cambio de pendiente) también sugeridos por Watts y Stenner (2012). Debido a que al aplicar la Regla de Humphrey solo quedó un factor, tomamos el criterio inicial de los valores Eingelvalue, siendo el criterio más aceptado; y se hizo uso del gráfico de sedimentación para la selección de los factores. La rotación Varimax fue corrida con los cuatro factores, para asegurar que los factores expliquen la cantidad máxima dearíanza del estudio, y obtener los q sorts que de forma significativa cargaran (factor loadings) mediante la función de autoflag, de esta forma se asegura que los participantes no aparezcan en más de un factor. Por último, se verificó si no existía una alta correlación entre los factores de manera que hubiese diferencias entre los factores que valiera la pena rescatar

El gráfico de sedimentación nos permitió identificar un factor fuertemente evidente y una larga cola con un ligero cambio de pendiente a partir del cuarto factor (Figura 6). Cuatro factores fueron extraídos los cuales explicaron el 49% de la varianza total, lo que cumplió con el criterio de Eigenvalue> 1, y varianza > 40 %.

Las 22 sentencias finales se presentan en la Tabla 1, donde se encuentran clasificadas de acuerdo con las categorías de Servicios Ecosistémicos de: i) aprovisionamiento, ii) regulación, y iii) cultural (en el Apéndice X se muestra de forma amplia la clasificación usada propuesta por el Common International Classification of Ecosystem Services – CICES; www.cices.eu); y con el enfoque anidado de dominios de valor propuesto por Arias-Arévalo et al., (2018) de adentro hacia afuera así: i) instrumental, ii) eudemonista, iii) intrínseco, iv) fundamental; y de v) resiliencia ecológica.

Los dominios de valor corresponden a: Instrumental – Los ecosistemas y la biodiversidad vistos simplemente como un medio para lograr la utilidad; Eudemonista – Entidades y procesos que representan condiciones para llevar una “buena vida humana”; Fundamental – Condiciones para permitir que las personas se definan a sí mismas, y dar sentido a su existencia; Intrínsecos – La biodiversidad y los ecosistemas tienen valor en sí mismos; Resiliencia ecológica – Condiciones para proteger el sistema que sustenta la vida (Arias-Arévalo et al., 2018). Las palabras en negrilla corresponden al grupo de mayor frecuencia utilizadas en los Planes de Vida analizados. La palabra ecoturismo (ST. 15) y los productos no maderables (ST. 20) no hicieron parte de las palabras de mayor frecuencia sin embargo se incluyeron para rescatar aspectos instrumentales.  La paleta de colores es la misma de las tarjetas y corresponde a los niveles de acuerdo (seguridad) y desacuerdo (peligro)

En concordancia con lo que la literatura de VSC clama, los resultados del presente estudio demuestran cómo una población indígena como la que se analiza aquí presenta una pluralidad de valores y se beneficia de la naturaleza más allá de motivaciones instrumentales o de mercado, revelando una compleja relación con su entorno natural, así como unas problemáticas derivadas de su relación directa con el bosque. Debido a que se trata de una población que no está plenamente inserta en el mercado, con una cosmovisión diferente a la occidental, en un contexto de selva y con bajos niveles de alfabetización, utilizamos la metodología Q para lograr expresar de arriba hacia abajo sus puntos de vista con respecto al bosque donde habitan; aspectos comúnmente subrepresentados ante la visión instrumental dominante. En la siguiente discusión confrontamos los resultados frente a la perspectiva estándar de SE, rescatamos los dominios de valor más importantes encontrados; y analizamos las potencialidades y limitaciones de la metodología Q para la VSC del bosque.

Este estudio provee una aproximación holística para entender los discursos y la subjetividad de las comunidades indígenas de la Amazonia colombiana frente a los SE del bosque y sus problemáticas más urgentes. La identificación de estos aspectos permite dar voz a quienes viven en lugares remotos del bosque desde su perspectiva, su entendimiento integral es clave para la implementación de estrategias de conservación y de mejoramiento de condiciones de vida de quienes pierden su identidad cultural y los beneficios del bosque. Cuatro puntos de vista fueron identificados con respecto al bosque y sus beneficios; el primero: “Competencia por Recursos”; el segundo: “Adaptabilidad a Condiciones del Suelo”; el tercero: “Estabilidad Cultural”; y el cuarto: “Perdida de Identidad colectiva”. Los hallazgos demuestran la importancia de preservar la base sociocultural para que se aseguren los beneficios del bosque para las comunidades y el resto del mundo: en particular la disponibilidad de alimento, agua limpia y la regulación del clima; sin embargo, la tensión entre valores de mercado y valores fundamentales es cada vez mayor y esto amenaza la pérdida de bosques. Así mismo el cambio climático representa un factor crítico para el territorio y la alimentación.

La metodología Q no solo demostró ser una técnica efectiva que permite abordar la relación bosque-bienestar humano de una forma integral y pluralista sino también permite identificar de forma rápida cuáles son los beneficios de la naturaleza más importantes, los de mayor amenaza de pérdida y sus motores cambio. Se recomienda su uso en comunidades de bajo nivel de alfabetización por su fácil uso y baja demanda de tiempo.