Por: Marcela Aliaga Chahud, Social Data. 

Resumen

En el contexto de las industrias extractivas, adoptar el enfoque ESG (referido a la integración de criterios ambientales, sociales y de gobernanza en las prácticas empresariales) implica adoptar medidas que minimicen el impacto ambiental, protejan los derechos humanos y promuevan el desarrollo económico y social de las comunidades locales. 

Al considerar estos aspectos, las empresas pueden construir relaciones de confianza con las comunidades y actores clave y mejorar su desempeño a largo plazo. Parte de este desafío es la gestión preventiva y transformadora de los riesgos de conflicto social para evitar su escalamiento hacia expresiones violentas y ruptura de los mecanismos institucionales de abordaje, que finalmente se traducen en impactos económicos, reputacionales, de salud y seguridad, entre otros.

Este trabajo propone una metodología para disponibilizar un mapa de calor de riesgos de conflictos sociales, que sirva como instrumento de alerta temprana y de gestión preventiva, pero que también permita comprender cuales son los factores concomitantes que inciden en la mayor probabilidad de ocurrencia de conflictos sociales vinculados tanto con las prácticas empresariales como con las condiciones socioeconómicas y culturales del contexto.

Para elaborar este mapa de calor, se ha construido un índice de riesgo de conflicto social que incorpora 13 variables (siete internas o vinculadas con el desempeño de la empresa y seis externas o de contexto). Para las variables externas se ha construido una base de datos con información oficial. Para las variables internas se ha estimado los valores de acuerdo con el conocimiento de expertos del sector minero. Toda la base de datos se ha modelado en una herramienta de business intelligence que recorre los niveles: departamental, provincial, distrital y comunal, mostrando de manera gráfica cuales son los territorios con mayor riesgo de conflicto social y también permite navegar por las variables que están asociadas al índice.

Palabras clave: Mapa de Calor, Riesgos, Conflictos Sociales.

Introducción

Las industrias extractivas representan una parte significativa de la economía peruana, contribuyendo con más del 10% de ingresos públicos vía recaudación fiscal¹, además del encadenamiento económico por inversión social y generación de empleo directo e indirecto. Sin embargo, estas actividades económicas ocurren en el marco de tensiones y conflictos sociales vinculados con su presencia en territorios en los que las comunidades locales evidencian situaciones de pobreza, desigualdad y fuertes vínculos culturales y económicos con el entorno. Con frecuencia, estos conflictos escalan hasta expresarse en medidas de fuerza o violentas que configuran situaciones de vulneración de derechos para las partes directa e indirectamente involucradas. Las industrias extractivas, como la minería han sido históricamente fuente de conflictos sociales en numerosas regiones del mundo. La identificación y caracterización de los riesgos asociados a estos conflictos son cruciales para comprender y abordar los desafíos que enfrentan tanto las comunidades afectadas como las empresas involucradas.

De manera particular, el costo de los conflictos sociales, cuyo escalamiento quiebra el diálogo y los mecanismos institucionales, ha sido estimado en US$ 20 millones semanales (por pérdida de ventas) para un proyecto de escala global². En esta misma investigación, se analizó los costos más comunes y frecuentes en los conflictos entre empresas y comunidades, y se encontró que están relacionados con la pérdida de productividad, debido a paradas o retrasos en la producción.

Además, los costos más significativos son los de oportunidad, es decir, el valor perdido de proyectos futuros o ventas que no se concretan, debido a los conflictos sociales. Se destacó que las empresas a menudo pasan por alto los costos indirectos, como el tiempo dedicado por el personal de alta dirección a la gestión de conflictos y la dificultad para reclutar y retener talento en el área de relaciones comunitarias. Reconocer, prevenir y gestionar los conflictos sociales es fundamental para minimizar pérdidas financieras y mantener relaciones positivas y sostenibles con las comunidades.

Contar con metodologías adecuadas para medir y evaluar los riesgos de conflicto social es esencial para una gestión efectiva de estos riesgos. Se necesita una aproximación cuantitativa y cualitativa para identificar y comprender las dinámicas sociales y culturales de las comunidades locales, pero también reconocer cuales prácticas empresariales son detonadoras, para así finalmente evaluar la probabilidad y el impacto potencial de los conflictos. 

Al contar con información precisa y detallada, las empresas pueden tomar decisiones informadas, diseñar estrategias de mitigación y establecer mecanismos de diálogo y participación que fomenten la resolución pacífica de los conflictos.

Objetivos

Esta propuesta tiene como objetivo principal brindar una visión geográfica clara de los riesgos de conflictos sociales en territorios relacionados con las industrias extractivas, que permita la gestión preventiva y transformadora de los conflictos sociales.

De manera particular, persigue los siguientes objetivos:

a. Identificar áreas de alto riesgo: se busca establecer geográficamente las áreas con mayor probabilidad de conflictos sociales vinculados a las actividades extractivas. Esto permite enfocar los esfuerzos y recursos en las zonas más vulnerables que requieren una atención especial.

b. Priorizar acciones: facilita la priorización de acciones y medidas de mitigación de riesgos en función de la intensidad del riesgo identificado. Al visualizar los niveles de riesgo de manera clara y comprensible, se pueden asignar recursos y tomar decisiones inteligentes sobre que áreas o aspectos deben abordarse con mayor urgencia.

c. Planificar estratégicamente: proporcionar una visión integral de los riesgos de conflictos sociales facilita la planificación estratégica a mediano y largo plazo. Posibilita a los decisores y a las partes interesadas comprender la distribución espacial de los riesgos y desarrollar estrategias adaptadas a cada área específica. Esto incluye el diseño de políticas, programas y medidas preventivas para abordar los desafíos socioambientales.

d. Sensibilizar y comunicar: es una herramienta visual efectiva que contribuye a sensibilizar y comunicar a diferentes actores sobre la magnitud y geografía de los riesgos de conflictos sociales. Puede servir como una herramienta de diálogo entre las empresas, las comunidades afectadas, las organizaciones de la sociedad civil y el gobierno, fomentando la comprensión compartida y promoviendo un enfoque colaborativo para la gestión de riesgos.

e. Monitorear y evaluar: el mapa de calor se utiliza como referencia para monitorear y evaluar los esfuerzos y las intervenciones implementadas. Permite realizar un seguimiento de la evolución de los riesgos de conflictos sociales a lo largo del tiempo y evaluar la efectividad de las medidas adoptadas. Esto proporciona retroalimentación para mejorar las estrategias y adaptar las acciones de acuerdo con los cambios en los patrones de riesgo.

Desarrollo y colección de datos

Modelo adoptado

La identificación y caracterización de los riesgos de conflictos sociales en relación con las industrias extractivas, es un campo de estudio complejo y multidisciplinario. Las teorías y modelos revisados en el esfuerzo de construir el mapa de calor, proporcionaron una base para comprender los factores que contribuyen a la aparición y escalada de los conflictos. Sin embargo, en el camino constatamos fehacientemente que cada contexto y caso específico puede requerir enfoques adaptados y una consideración cuidadosa de las variables pertinentes.

Se han desarrollado diversas teorías y modelos que buscan analizar y predecir los factores que contribuyen a la aparición y escalada de los conflictos sociales en relación con las industrias extractivas, las que sistematizamos a continuación:

Perspectiva de los conflictos ambientales

Se enfoca en la relación entre los impactos ambientales de las industrias extractivas y los conflictos sociales. Esta teoría destaca que los riesgos de conflicto aumentan cuando las comunidades perciben que sus derechos, bienestar y entorno natural se ven amenazados por las actividades extractivas. Las variables clave consideradas en esta teoría incluyen la calidad del medio ambiente, la disponibilidad y acceso a recursos naturales, la percepción de justicia ambiental, y la participación de la comunidad en la toma de decisiones³.

Perspectiva del conflicto social y político

Se centra en las dinámicas sociales y políticas que subyacen a los conflictos relacionados con las industrias extractivas. Examina las desigualdades sociales, la distribución de poder y recursos, y la gobernanza de los recursos naturales como factores determinantes en la generación de conflictos. Las variables consideradas incluyen la distribución de beneficios y costos, la representatividad de los actores involucrados, la capacidad de negociación, y la transparencia en la gestión de recursos⁴.

Modelos de evaluación de riesgos sociales

Este modelo se basa en un enfoque sistemático para identificar y evaluar los riesgos sociales asociados a las industrias extractivas. Incorpora múltiples variables para comprender los factores de riesgo y su impacto en las comunidades. Algunas variables consideradas son el contexto socioeconómico local, la calidad de vida, la seguridad y salud ocupacional, la interacción con grupos indígenas y tradicionales, y los mecanismos de compensación y mitigación de impactos.

Enfoque de seguridad humana

Este enfoque amplía el análisis de los riesgos de conflictos relacionados con las industrias extractivas, considerando no solo los impactos directos en las comunidades, sino también las implicaciones más amplias para la seguridad humana. Se enfoca en variables como la seguridad económica, la seguridad alimentaria, la seguridad ambiental, la seguridad comunitaria y la seguridad personal, reconociendo que los conflictos sociales pueden socavar diferentes dimensiones de la seguridad de las personas⁵.

La revisión bibliográfica y experiencia profesional, orientaron la decisión de asumir el modelo multicriterio o multivariable de identificación y evaluación de riesgos sociales, debido a las siguientes ventajas:

ν Permite evaluar y comparar diferentes alternativas en función de múltiples criterios, lo que asegura una evaluación más completa y detallada de los riesgos.

ν Permite la identificación de las variables más relevantes y su asignación de pesos en función de su capacidad predictiva, lo que está asociado a una evaluación más precisa y rigurosa de los riesgos sociales asociados a las operaciones extractivas.

Selección de variables y asignación de pesos

El cálculo del índice de riesgos de conflictos sociales se basa en una metodología que combina variables internas de la empresa y variables externas o del contexto. La selección de estas variables y la asignación de pesos se fundamentan en consideraciones teóricas y en la experiencia práctica de expertos en gestión social y gestión de riesgos. En la Tabla 1, se detallan y justifican las variables seleccionadas.

Variables internas

I. % de brecha de cumplimiento de compromisos sociales: esta variable se incluye porque refleja la capacidad de la empresa para cumplir con los compromisos adquiridos con la comunidad y otros actores sociales. Cuando existe una brecha significativa entre lo prometido y lo cumplido, o incluso a nivel de percepción de lo cumplido, la experiencia demuestra que los conflictos son altamente probables.

II. Tasa de quejas y reclamos por cada 1,000 habitantes: esta variable se considera para medir la percepción y el nivel de insatisfacción de la población local respecto a las actividades de la empresa. Un mayor número de quejas y reclamos puede indicar la existencia de problemas no resueltos, lo que aumenta el riesgo de conflictos.

III. % de días de conflicto con medidas de fuerza (YTD): esta variable se selecciona para evaluar la frecuencia y duración de los conflictos que involucran medidas de fuerza, como huelgas o protestas. Cuanto mayor sea el porcentaje de días de conflicto, mayor será el riesgo de tensiones y conflictos en el territorio.

IV. % de líderes opositores con alto nivel de influencia: esta variable se incluye para identificar la presencia de líderes locales opositores a la empresa que poseen un alto nivel de influencia sobre la comunidad. Si un porcentaje significativo de líderes opositores tiene un impacto importante en la toma de decisiones comunitarias, el contexto se hace más complejo para mantener la licencia social.

V. Tasa de impacto operacional (x 1,000 habitantes): esta variable se incorpora para medir el impacto directo de las operaciones de la empresa en la población local. Si la tasa de impacto operacional es alta, indica que la actividad de la compañía tiene un mayor efecto en la comunidad con el consecuente desencadenamiento de protestas y medidas de fuerza.

VI. % de brecha de inversión social: esta variable se considera para evaluar la diferencia entre la inversión social real de la empresa y la inversión social esperada o requerida. Una brecha significativa genera descontento y aumenta el riesgo de conflictos.

VII. % de brecha de empleo local: esta variable se incluye para reflejar la diferencia entre el porcentaje real de contratación de mano de obra local no calificada y el ideal, que suele establecerse en un 75%. Una brecha considerable indica la falta de oportunidades de empleo para la comunidad local recurrentemente asociada a tensiones y conflictos.

Variables externas o del contexto

VIII. % de brecha de infraestructura: esta variable se selecciona para evaluar la falta de infraestructura básica en el territorio, como acceso a servicios básicos, carreteras, electricidad, agua, entre otros. Una brecha significativa contribuye con la insatisfacción y las nociones de “no beneficio” de la actividad extractiva.

IX. % de población que percibe un incremento de la corrupción: esta variable se incluye para reflejar la percepción de la población local sobre el aumento de la corrupción en el territorio. Si un porcentaje elevado de la población percibe un incremento en los niveles de corrupción, hay mayor desconfianza y rechazo a la institucionalidad necesaria para un relacionamiento positivo.

X. % de población que ha sido víctima de un acto delictivo: esta variable se incluye para medir la incidencia de actos delictivos en la comunidad. Si un porcentaje considerable de la población ha sido víctima de delitos, refleja un clima de inseguridad y violencia en el cual la conflictividad social encuentra un escenario favorable para el escalamiento y ruptura de diálogo.

XI. % de pobreza monetaria total: esta variable se selecciona para evaluar el nivel de pobreza monetaria en la población local. Un alto porcentaje de pobreza puede generar tensiones sociales generalmente asociadas a altas expectativas de obtener oportunidades económicas inmediatas o en el corto plazo (empleo directo e indirecto, proveeduría o subsidios económicos).

XII. Tasa de conflictos por cada 100 mil habitantes: esta variable se incorpora para medir la frecuencia de conflictos en el territorio, incluyendo tanto los relacionados directamente con la empresa extractiva como otros presentes en la comunidad de acuerdo al reporte de la Defensoría del Pueblo. Una mayor tasa de conflictos indica un entorno propenso a tensiones y conflictos.

XIII. % de ejecución presupuestal del gobierno subnacional: esta variable se considera para evaluar el grado de ejecución de los presupuestos asignados a programas y proyectos de desarrollo local por parte del gobierno subnacional. Una baja ejecución presupuestal puede generar insatisfacción generalizada, percepción de perpetuidad de la pobreza y visión pesimista del desarrollo, lo que redunda en un mayor riesgo de conflictos.

Construcción de la base de datos

Se han recopilado datos provenientes de fuentes oficiales y confiables, como el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), el Ministerio del Interior, la Defensoría del Pueblo y Transparencia. Estas fuentes garantizan la calidad y validez de los datos utilizados en el análisis.

Además de información sobre las variables del índice se ha enriquecido la base de datos con información complementaria, como datos demográficos, territoriales, educativos y de salud. Esto permite contar con un contexto más completo y detallado para el análisis del riesgo de conflictos sociales. Específicamente, se ha incluido data georeferenciada a nivel departamental, provincial, distrital y de centro poblado (información estandarizada para cada uno de los 24 departamentos, 195 provincias, 1,845 distritos y 94,922 centros poblados), lo cual brinda una visión más precisa de la situación en cada localidad.

Confección del índice de riesgos de conflictos sociales

Cálculo

Donde:

V1 = % de brecha de cumplimiento  de compromisos sociales.

V2 = Tasa de quejas y reclamos.

V3 = % de días de conflicto con  medidas de fuerza (YTD).

V4 = % de líderes opositores con  alto nivel de influencia.

V5 = Tasa de impacto operacional.

V6 = % de brecha de inversión social.

V7 = % de brecha de empleo local.

V8 = % de brecha de infraestructura.

V9 = % de población que percibe  un incremento de la corrupción.

V10 = % de población que ha sido víctima de un acto delictivo (variables externas o del contexto).

V11 = % de pobreza monetaria total.

V12 = Tasa de conflictos por cada 100 mil habitantes del ámbito de influencia directa e indirecta.

V13 = % de ejecución presupuestal  del gobierno subnacional.

Pesos específicos

Los valores PE1, PE2, PE3… mostrados en la fórmula, representan los pesos asignados a cada variable en la fórmula. Estos han sido determinados de acuerdo con la importancia relativa que tiene cada una (de acuerdo con modelos referenciales y a juicio de expertos). En general, los pesos asignados están distribuidos de manera relativamente equilibrada. Algunas variables clave, como la brecha de cumplimiento de compromisos sociales y la tasa de impacto operacional, reciben pesos significativos, sin embargo, también se les otorga cierta importancia a otras variables, como la brecha de infraestructura, la pobreza monetaria total y la percepción de corrupción. Además, en promedio, cada variable representa alrededor de 6.31% del peso total asignado en el índice.

Normalización

La normalización de los porcentajes y las tasas fue necesaria para garantizar una comparabilidad adecuada entre las diferentes variables que componen el índice:

ν Al normalizar los valores, se eliminaron los sesgos de escala en el cálculo del índice, lo que permite comparar y combinar las variables de manera más equitativa. Esto es especialmente importante cuando se trabaja con variables que tienen magnitudes muy diferentes, como porcentajes y tasas.

ν La normalización permitió comparar las variables en una escala común. Al transformar los valores en un rango de 0 a 1, todas las variables quedan en una escala relativa que facilita su comparación y agregación. Esto es particularmente útil al construir un índice compuesto que combinas múltiples variables para obtener una evaluación general del riesgo.

ν La normalización simplifica la interpretación del índice, ya que los valores están en una escala común y comprensible (generalmente de 0 a 1). Esto facilita la comunicación de los hallazgos del mapa de calor y la comprensión de la evaluación del riesgo por parte de diferentes actores interesados.

El procedimiento de normalización para los porcentajes fue:

ν Dividir el valor del porcentaje por 100 para obtener el factor de escala.

ν Restar el valor mínimo posible (0 en este caso) al porcentaje normalizado para desplazar el rango.

ν Dividir el resultado por el rango máximo posible (en este caso, 100% o 1) para obtener el valor normalizado.

Diseño de la herramienta de visualización

Se ha elaborado un reporte completo en Power BI, que proporciona información detallada sobre el mapa de riesgos de conflicto social y otras dimensiones relacionadas. Este reporte es una herramienta eficaz para comprender la dinámica de los conflictos sociales en diferentes niveles geográficos.

Power BI ofrece ventajas significativas en mérito a sus capacidades de integración de datos, visualización interactiva, personalización, interactividad, actualización en tiempo real y colaboración, lo que la convierten en una herramienta poderosa para el análisis y la comunicación de los riesgos de conflicto social en un formato accesible y visualmente atractivo.

El procedimiento seguido fue:

a. En primer lugar, se importaron los datos desde la base de datos construida previamente en Excel.

b. Para el cálculo del índice de riesgos de conflicto social en Power BI, se utilizó el lenguaje Data Analysis Expressions (DAX)⁶ para realizar las operaciones matemáticas y estadísticas necesarias, como la suma ponderada de las variables, el cálculo de porcentajes, normalizaciones y otras transformaciones de datos.

c. Luego, se diseñó una página central que muestra el mapa de riesgos, utilizando colores que van del verde oscuro al rojo intenso para representar los distintos niveles de riesgo, según la interpretación presentada en la Tabla 2. 

Mapas coropléticos asociados a departamentos, provincias y distritos

d. Para incluir mapas coropléticos y de burbujas (elementos centrales de esta herramienta) en el reporte sobre el riesgo de conflicto social, se utilizaron las funcionalidades de visualización de mapas disponibles en Power BI.

e. Se seleccionó la opción de visualización de mapas coropléticos en Power BI.

f. Se agregaron las columnas correspondientes a los códigos de los departamentos, provincias o distritos, así como la variable que se desea representar (por ejemplo, el nivel de riesgo de conflicto).

g. Se asignó un color específico a cada categoría o rango de valores de la variable, utilizando una paleta de colores adecuada que vaya desde el verde oscuro para indicar un bajo riesgo hasta el rojo intenso para resaltar un alto riesgo.

h. Se configuraron los ajustes de leyenda y etiquetas para facilitar la interpretación de los colores y las categorías.

Mapas de burbujas para centros poblados

i. Se eligió la opción de visualización de mapas de burbujas en Power BI.

j. Se agregaron las columnas correspondientes a las coordenadas geográficas (latitud y longitud) de cada centro poblado, así como la medida calculada que contiene el índice.

k. Se ajustó el tamaño de las burbujas según el valor de la variable seleccionada, de manera que las más grandes representen valores más altos y las más pequeñas representen valores más bajos.

l. En ambos casos, se configuraron interacciones y filtros para que los usuarios puedan explorar los mapas de forma interactiva. Esto les permite seleccionar áreas geográficas específicas, centrarse en detalles y obtener información contextual mediante la interacción con otras visualizaciones en el reporte.

m. De esta manera, se logró una representación visual clara y efectiva de la información geográfica relacionada con el riesgo de conflicto social, tanto a nivel de departamentos, provincias y distritos mediante mapas coropléticos, como a nivel de centros poblados mediante mapas de burbujas. Esto proporciona una visión panorámica y detallada de la distribución espacial del riesgo y ayuda a identificar áreas de mayor atención y enfoque.

n. Se configuraron filtros interactivos que permiten al usuario ajustar la visualización según sus necesidades.

o. Además del mapa de riesgos, se crearon páginas complementarias que presentan información adicional sobre el panorama demográfico, el acceso a servicios, la pobreza y las características de los conflictos. Estas páginas incluyen diversas visualizaciones, como gráficos de barras y tablas dinámicas, para facilitar la comprensión de los datos.

p. Se configuraron interacciones entre las diferentes páginas del reporte, de manera que al seleccionar una localidad en el mapa de riesgos, se resaltan los datos correspondientes en las páginas complementarias, permitiendo un análisis más detallado y contextualizado.

q. Una vez finalizado el diseño del reporte, se procedió a su publicación en Power BI Service, donde se comparte con los usuarios autorizados. Se realizan actualizaciones periódicas para garantizar la vigencia de los datos y se monitorea el desempeño del reporte.

Conclusiones

1. El proyecto de creación de un mapa de calor de los riesgos de conflictos sociales es una propuesta relevante y bien fundamentada. Su implementación proporcionará a las empresas herramientas valiosas para abordar los desafíos de los conflictos sociales en las industrias extractivas, tomar decisiones informadas y mantener relaciones sostenibles con las comunidades locales.

2. Relevancia y necesidad: el enfoque ESG en las industrias extractivas es crucial para minimizar el impacto ambiental, proteger los derechos humanos y promover el desarrollo económico y social de las comunidades locales. La gestión de los riesgos de conflicto social es fundamental para evitar impactos negativos en la reputación, la salud y seguridad, y los aspectos económicos. Por lo tanto, la creación de un mapa de calor de los riesgos de conflictos sociales es relevante y necesaria para abordar estos desafíos.

3. Ventajas de utilizar Power BI: el uso de esta herramienta para el mapa de calor ofrece varias ventajas. La visualización gráfica facilita la comprensión clara y efectiva de los riesgos y su distribución geográfica. La navegación interactiva permite explorar diferentes niveles de detalle y variables asociadas al índice de riesgo. El análisis multidimensional incorpora múltiples variables, internas y externas, brindando una visión integral de los factores que influyen en los conflictos sociales. La gestión preventiva y la planificación estratégica se facilitan al identificar áreas de alto riesgo y priorizar acciones y medidas de mitigación. Además, Power BI sirve como una herramienta de monitoreo y evaluación para medir la efectividad de las intervenciones implementadas.

4. Metodología robusta: el proyecto propone una metodología sólida para la creación del mapa de calor. La construcción de un índice de riesgo de conflicto social que incorpora variables internas y externas permite una evaluación completa de los factores de riesgo. La base de datos con información oficial y la estimación de valores a través del conocimiento de expertos del sector minero aseguran la calidad de los datos utilizados en el mapa de calor.

5. Beneficios para las empresas y las comunidades: el mapa de calor en Power BI proporciona una herramienta efectiva para que las empresas identifiquen áreas de alto riesgo, prioricen acciones, planifiquen estratégicamente y tomen decisiones informadas. Esto les permite mitigar riesgos, mantener relaciones positivas con las comunidades y mejorar su desempeño a largo plazo. Además, el mapa de calor sensibiliza y comunica a diferentes actores sobre la magnitud y geografía de los riesgos, fomentando un enfoque colaborativo para la gestión de riesgos.

6. Replicabilidad: la metodología propuesta y la utilización de Power BI como herramienta de visualización y análisis de datos son replicables en otras industrias extractivas y contextos similares. El enfoque ESG y la necesidad de gestionar los riesgos de conflictos sociales son temas relevantes en diversas industrias, por lo que la aplicación de esta metodología puede adaptarse y ser utilizada en diferentes sectores.

7. Viabilidad técnica: Power BI es una plataforma de business intelligence ampliamente utilizada y accesible. La herramienta ofrece una interfaz intuitiva y funcionalidades que permiten la creación de visualizaciones interactivas y mapas de calor. Además, es compatible con múltiples fuentes de datos, lo que facilita la integración de información relevante para el análisis de los riesgos de conflictos sociales.

8. Viabilidad de datos: el proyecto se basa en la recopilación de datos relevantes, tanto internos (relacionados con el desempeño de la empresa) como externos (contexto socioeconómico). La disponibilidad de datos confiables y actualizados es crucial para la implementación exitosa del proyecto. Si existe acceso a la información necesaria, ya sea a través de fuentes internas o externas, la metodología puede aplicarse de manera efectiva.

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