Colombia
Objetivo: analizar la estructura de las relaciones sociales, técnicas y comerciales que se establecen entre los productores de coco de la costa Pacífica del departamento del Cauca, en Colombia. Metodología: se utilizó el análisis de redes sociales la cual, estudia la estructura y dinámica de las relaciones que se establecen entre actores. Se aplicó una encuesta a 676 productores, la información se analizó a partir de los indicadores densidad, centralización, centralidad de grado de entrada y Modularity Class. Resultados: el indicador densidad es bajo en todas redes analizadas, lo cual se traduce en incipientes niveles de capital social y cohesión. Las redes resultantes son descentralizadas, es decir, existen varios actores que son fuente importante de consulta. Los clústeres se configuran en función de las condiciones geográficas y alrededor de actores reconocidos dada su trayectoria y experiencia. Limitaciones: falta evidencia que respalde la relación entre capital social y desarrollo, falta de información y alto grado de abstracción. Conclusiones: se evidencian niveles bajos de capital social en torno a la actividad, lo cual ocasiona que la información asociada a la cadena productiva del coco no fluya fácilmente entre actores y comunidades. Las condiciones geográficas fragmentan las relaciones existentes entre los productores, formando diferentes clústeres que difícilmente se comunican entre ellos. Los actores relevantes identificados corresponden a productores con gran experiencia en la actividad, acopiadores y cooperativas
Objective: To analyze the structure of social, technical, and commercial relationships established between coconut producers of the Pacific coast of the Cauca Department in Colombia. Methodology: The Social Network Analysis methodology was used. This methodology studies the structure and dynamics of the relationships established among actors. A survey was applied to 676 producers, and the information was analyzed based on the indicators of density, centralization, in-degree centrality and Modularity Class. Results: The indicator of density is low in all analyzed networks, which means incipient levels of social capital and cohesion. The resulting networks are decentralized, which means that there are several actors that are an important source of consultation. The clusters are configured based on geographic conditions and around recognized actors given their trajectory and experience. Limitations: Lack of evidence to support the relationship between social capital and development, lack of information and high degree of abstraction. Conclusions: Low levels of social capital around the activity were found, which result in information associated with the coconut production chain not flowing easily between actors and communities. Geographic conditions fragment existing relationships between producers, forming different clusters that hardly communicate with each other. The relevant actors identified are producers with extensive experience in the activity, collectors, and cooperatives.