Construcción y validación de una Escala de Propiedades Colativas en el marco de la Preferencia Ambiental

  1. González Suhr, Carolina Isabel
Supervised by:
  1. Jaime Berenguer Santiago Director

Defence university: Universidad Autónoma de Madrid

Fecha de defensa: 18 November 2011

Committee:
  1. José Antonio Corraliza Chair
  2. José Miguel Fernández Dols Secretary
  3. María Amérigo Cuervo Arango Committee member
  4. Bernardo Hernández Ruiz Committee member
  5. Juan Ignacio Aragonés Tapia Committee member

Type: Thesis

Abstract

A continuación, el lector encontrará el trabajo desarrollado con el propósito de crear un instrumento de medida de las Propiedades Colativas definidas por Berlyne (1960) aplicado al campo de las valoraciones estéticas del paisaje. Esta nueva herramienta podría ser de utilidad, por ejemplo, en la optimización de recursos visuales tales como la protección de la riqueza paisajística o la planificación del territorio. La Escala de Propiedades Colativas (en adelante, EPC) está basada en la estética experimental de Berlyne (1960). Según este autor, las personas valoramos constantemente el medio, experimentando diferentes respuestas afectivas de gusto o disgusto, que favorecen la adaptación al mismo. Esas respuestas afectivas dependen de las propiedades de la relación que se establece entre la persona y su ambiente. A estas propiedades se las conoce como propiedades colativas porque permiten colar o comparar lo percibido con la experiencia previa del sujeto, y son las siguientes: la sorpresa, la novedad, la complejidad, la ambigüedad y el conflicto, generados por los estímulos ambientales. Para crear la EPC se llevaron a cabo cinco estudios que se describen a continuación. En principio, a partir de la definición teórica de las propiedades, se redactaron 31 ítems distribuidos en cinco subescalas, una por cada propiedad. En el Estudio 1 (N = 50) se seleccionaron dos imágenes (una urbana y otra natural) que sirvieron como estímulo para poner a prueba la escala en un segundo estudio (N = 200). La consistencia interna de las subescalas fue satisfactoria (¿s ¿ .70) y del análisis factorial se extrajeron los cinco factores subyacentes que explicaron el 66.8% de la varianza. En el Estudio 3 (N = 320) se comprobó el ajuste del modelo por medio de un Análisis Factorial Confirmatorio. El nuevo modelo quedó compuesto por 20 variables observadas y 5 latentes que replicaron la estructura teórica (RMSEA = .06; SRMR = .07; CFI, TLI y GFI ¿ .90). Para aportar nueva evidencia de validez, en el Estudio 4 (N = 66) se verificó la sensibilidad de las subescalas manipulando la presencia de las propiedades en un nivel bajo y alto y, las puntuaciones obtenidas reflejaron esas diferencias (ps < .01). Finalmente, en el Estudio 5 (N = 107) se puso a prueba la EPC en el ámbito de la preferencia ambiental. Para ello, se incluyó la variable preferencia y la Escala de Restauración Percibida (en adelante, PRS) de Korpela y Hartig (1996). En cuanto al análisis de correlaciones, complejidad, sorpresa y ambigüedad correlacionaron significativamente con la preferencia y, mostraron la correlación más alta con la subescala fascinación de la PRS. Esta serie de mutuas correlaciones entre las variables predictoras y criterio dio paso a un análisis más exigente (análisis de rutas, AMOS 18). La sorpresa mostró un peso de regresión significativo, mientras que el conflicto se relacionó negativamente con la preferencia a un nivel casi significativo (ßs = .31 y -.12; ps = .001 y .063 respectivamente). Por su parte, las subescalas fascinación y evasión de la PRS obtuvieron pesos de regresión significativos (ßs = .36 y .23; ps < .001 y .008 respectivamente). Seguidamente, se calculó el cuadrado múltiple de las correlaciones (R²). El porcentaje de varianza que explicó este modelo fue muy alto (R² = .74); lo mismo que al considerar cada instrumento por separado (R² = .57 y .67 para la EPC y la PRS, respectivamente). También se realizó un análisis de regresión lineal y se constató que, al incorporar la EPC en el modelo, el cambio en el R² representó un cambio significativo en el porcentaje de varianza explicada (Cambio en F = 3.41, p < .01). En suma, a pesar de la multicolinealidad existente, el poder predictivo de la EPC fue diferente al aporte de otros instrumentos. En síntesis, estos hallazgos permiten concluir que la EPC es una herramienta válida para estudiar la preferencia ambiental.