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El método de Battelle-Columbus como instrumento para evaluar la importancia del impacto ambiental

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Oscar Cuya

 

INTRODUCCIÓN

Entre los especialistas de impacto ambiental es muy conocido el método de Battelle-Columbus como un método cuantitativo de evaluación de la magnitud del impacto ambiental; incluso así lo refiere Conesa (2010), p.194. Sin embargo, dicho método, en sentido estricto, es un método cualitativo o semicuantitativo de valoración de la importancia del impacto, a través de la estimación de un índice de calidad ambiental.

El método de Battelle-Columbus es subjetivo, pues incluye la valoración de una calidad ambiental, expresada como valores subjetivos de 0 a 1, a partir de los cuales se interpreta o califica cada magnitud o dato de la variable de impacto, como un valor en una escala de calidad ambiental. Si bien este proceso deber ser realizado por expertos no trasciende la subjetividad (y a lo más resulta intersubjetivo) pues calidad ambiental es una variable subjetiva por naturaleza; no hay artificio matemático que la convierta en una variable objetiva.

Lo señalado hace cualitativo, a lo más, semicuantitativo, al método de Battelle-Columbus. Esta asunción no agrega nada a las ventajas y desventajas del método, solo deja sentada su naturaleza. Es más, el método es denominado por sus autores como Sistema de Evaluación Ambiental (Dee et al., 1973) y no sistema de medición ambiental o método cuantitativo. Es Conesa (2010, p. 194) quien lo denomina “Método cuantitativo del Instituto Battelle-Columbus” y no los propios autores.

¿Por qué es importante dilucidar la naturaleza del método? Si el método reuniera las características de empiricidad y objetividad como cualquier instrumento cuantitativo (en el sentido métrico) un especialista podría hacer la medición y cualquier otra persona del público podría repetir la medición y llegar al mismo resultado. Si es un instrumento cualitativo o semicuantitativo (o cuantitativo en un sentido figurado) su aplicación necesariamente tendría que considerar una muestra representativa de la población. Antes de ello tendría que validarse el instrumento. Otra alternativa sería evaluar los impactos a partir de la técnica del diferencial semántico o bajo las premisas del método Delphi, opción que es considerada por los autores del método mencionado.

El método de Battelle-Columbus no determina la magnitud del impacto. Es otra forma de valorar la importancia del impacto a partir de un concepto particular de calidad ambiental. Dicho de otra manera, las magnitudes de impacto deben ser valoradas sobre la base de un criterio de calidad ambiental, que es lo mismo que decir que cada variable debe ser calificada por su importancia en tanto calidad ambiental.

En lo que sigue se hace un repaso del contexto del artículo, se agrega información de base sobre lo cualitativo y cuantitativo, los conceptos científicos y las escalas de medición; y luego se expone la argumentación del porqué el método Battelle-Columbus es semicuantitativo.

 

ALGO DE CONTEXTO

El Sistema de Evaluación Ambiental de Battelle-Columbus es un método para el análisis de impacto ambiental, desarrollado por un equipo interdisciplinario del Laboratorio Battelle-Columbus, para el US Bureau of Reclamation (Dee et al, 1972 citado por Dee et al., 1973).

Dicho sistema, según señalan sus autores, es “de naturaleza jerárquica y mide los impactos ambientales en unidades proporcionales, y alerta al usuario sobre los temas ambientalmente sensibles”.

“The Environmental Evaluation System (EES) developed for the Bureau of Reclamation is hierarchical in nature, measures environmental impacts in commensurate units, and alerts the user to environmentally sensitive areas” (Dee et al., 1973).

Este sistema es descrito, en todos los textos y manuales de evaluación de impacto ambiental. Una descripción original y completa del método puede encontrarse en el artículo “An environmental evaluation system for water resource planning” de Dee et al. (1973). En el Perú, su uso viene siendo exigido por los revisores de EsIA, recientemente, con mayor énfasis, como método cuantitativo.

Los Términos de Referencia (TdR) de los EsIA, en el Perú, por ejemplo, el que corresponde a los estudios de impacto ambiental detallados de las operaciones mineras metálicas PERÚ-MEM (2015), señalan que la “caracterización de impactos ambientales comprenderá la identificación, evaluación cualitativa y cuantitativa de los impactos” y que deberá precisarse “las herramientas y criterios para la identificación, análisis y cuantificación de los impactos”. Los mencionados TdR también indican que “se utilizarán variables ambientales representativas para identificar los impactos ambientales, justificando la escala, el nivel de resolución y el volumen de los datos, la replicabilidad de la información mediante el uso de modelos matemáticos adecuados en la determinación de impactos significativos negativos y positivos”.

La exigencia de la cuantificación de los impactos, que exigen los TdR en el Perú, viene siendo interpretada por muchos analistas de impactos y revisores de EIA como la obligación de emplear el método de Battelle-Columbus. El argumento de tal interpretación estaría en la aseveración que hacen  Dee et al. (1973), autores del referido método, sobre la medición del impacto: “La EEE proporciona un medio para medir o estimar los impactos ambientales que ocasionan los proyectos de recursos hídricos, de gran escala, en unidades conmensurables denominadas “unidades de impacto”.

The EES provides a means for measuring or estimating selected environmental impacts of large-scale water resource development projects in commensurate units termed ‘environmental impact units’ (EIU). (Dee et al., 1973, p. 523)

Cuando se lee todo el artículo se puede comprobar que los autores usan la expresión “medición” en sentido amplio (al modo como se usa en las ciencias sociales y del comportamiento) y no se refieren a la medición en el sentido estricto, el cual implica conceptos métricos y una escala de intervalo o proporcional (al modo como se emplea en la física o ingeniería). Por lo mismo, el método no puede denominarse cuantitativo pues no reúne las exigencias de una escala de cociente o de proporciones. En todo caso podría denominarse semicuantitativo dado el empleo de variables cualitativas ordinales semicuantitativas.

 

LO CUALITATIVO Y LO CUANTITATIVO

Puesto que se ha postulado que el método de Battelle-Columbus tiene naturaleza cualitativa será necesario dilucidar lo cualitativo y lo cuantitativo.

“A veces se afirma que hay propiedades o fenómenos del mundo real que son en sí mismos cualitativos y otros que son en sí mismos cuantitativos; es decir, se supone que la realidad es en ciertas partes cualitativa y en otras cuantitativa, y que nuestro uso de conceptos cualitativos o cuantitativos depende del tipo de realidad que estemos investigando, por lo que no podemos o no debemos aplicar conceptos cuantitativos a una parte cualitativa de la realidad, o a la inversa. […] Todo esto son confusiones […]. Ni el mundo globalmente considerado, ni ninguna parcela del mismo es en sí misma cualitativa o cuantitativa. Carece de sentido decir que un fenómeno o proceso real es en sí mismo cualitativo o cuantitativo. No es la realidad misma o un fenómeno particular lo que es cualitativo o cuantitativo, sino el modo como lo describimos, es decir, el aparato conceptual que utilizamos para aprehenderlo. (Díez y Moulines, 1997, p.98-100)

Conceptos científicos

Los tres tipos principales de conceptos que pueden distinguirse en la articulación del conocimiento científico son: conceptos clasificatorios, conceptos comparativos y conceptos métricos. Los dos primeros son clasificados como “cualitativos” y los métricos son “cuantitativos”. Estos últimos, son característicos de las teorías cuantitativas. Nuestro sistema conceptual será cualitativo si empleamos conceptos clasificatorios o comparativos. Será cuantitativo si empleamos conceptos métricos. (Díez y Moulines, 1997, p.91)

Los conceptos científicos pasan a formar las hipótesis o preguntas de investigación, en la investigación científica, como variables, dimensiones o variables intermedias, indicadores o categorías.

Conceptos clasificatorios

Por concepto clasificatorio se entiende simplemente un concepto que ubica un objeto dentro de una cierta clase. Cuando se ubica el objeto en una clase cada vez más restringida aumenta la información. Un concepto clasificatorio sirve para referirnos a un grupo determinado de objetos o sucesos que tienen algo en común. Los sustantivos y adjetivos del lenguaje ordinario suelen corresponder a conceptos clasificatorios: hombre, mujer, árbol, camión, azul, etc. El repertorio de conceptos clasificatorios de un lenguaje natural es siempre muy limitado. Por ello, las comunidades científicas se ven obligadas a introducir numerosos conceptos clasificatorios nuevos y artificiales en el lenguaje científico (Díez y Moulines, 1997).

En relación con el impacto ambiental se puede decir que los términos “medio receptor”, “clima”, “suelo”, “cobertura vegetal”, “bosque húmedo tropical”, “aspecto ambiental” corresponden a conceptos clasificatorios.

Conceptos comparativos

Los conceptos comparativos implican un ordenamiento de los objetos que en ocasiones puede realizarse mediante números, lo que se conoce como “escala ordinal”. En la escala ordinal, el orden de los números refleja únicamente el orden de los objetos a los que se adscriben dichos números. Ejemplos de conceptos comparativos: dureza, introducido en mineralogía por Friedrich Mohs; en psicología, introversión, neuroticidad, inteligencia al cual se le asignan números llamados “cocientes de inteligencia”; peso y calor (antes de que se pudieran manejar apropiadamente como conceptos cuantitativos en sentido genuino); en biología, adaptación y otras nociones de la teoría de la evolución; en química clásica, acidez (Díez y Moulines, 1997).

La asignación de números (escalas numéricas no métricas) a los conceptos comparativos no implica que puedan ser tratados como conceptos realmente cuantitativos o métricos. Con los números asignados a tales conceptos no tiene sentido efectuar las operaciones aritméticas y algebraicas, como sumar, multiplicar, sacar raíces, etc., y aplicar las operaciones de cálculo superior. Tales números no expresan realmente la medida de ninguna magnitud, sino que son sólo un modo simple y conveniente de expresar un orden. Tales números son en realidad únicamente numerales, no expresan cantidades o magnitudes; no presuponen una métrica definida de manera “natural”, es decir, una métrica asociada a operaciones matemáticas que reflejan operaciones o relaciones empíricas (Díez y Moulines, 1997).

En la evaluación de impactos ambientales, conceptos comparativos son los que corresponde a los términos: “fertilidad del suelo”, “vulnerabilidad del medio receptor”, “variabilidad climática”, “vigorosidad de la cobertura vegetal”, “resiliencia”, “adaptabilidad”, “fragilidad”, entre otros.

Los descriptores de impacto de la ecuación de Conesa (2010), también son conceptos comparativos, como es el caso de la intensidad (IN) o grado de destrucción, reversibilidad (RV) o reconstrucción por medios naturales, sinergia (SI) o potenciación de la manifestación, acumulación (AC) o incremento progresivo, efecto (EF) o relación causa efecto,  recuperabilidad (MC) o reconstrucción por medios humanos. Si bien los conceptos que siguen pueden tener un sentido métrico, en la ecuación mencionada, están planteados como conceptos comparativos: extensión (EX) o área de influencia; momento (MO) o plazo de manifestación; persistencia (PE) o permanencia del efecto; periodicidad (PR) o regularidad de la manifestación.

Si un medio es frágil o poco resiliente, los impactos ambientales serían mayores. Quizá solo pueda decirse, asociando una escala ordinal, que hay medios receptores muy frágiles, medianamente frágiles y poco frágiles, y a cada calificativo otorgarle un numeral de orden como 3, 2 y 1, en cuanto importancia para la sociedad. Sobre la base de dicha operación no hay manera que se pueda decir con sentido real o físico que entre la condición poco frágil y la de mediamente frágil hay un punto de diferencia. No es una escala de intervalo donde sí cuenta la distancia.

Conceptos métricos

Los conceptos métricos están íntimamente conectados con la idea de medir cosas y procesos. Medir no consiste simplemente en asignar número a las cosas, puesto que ello también puede realizarse de manera trivial en el caso de los conceptos clasificatorios y comparativos. Al contrario del caso de los conceptos comparativos, la asignación de números a objetos empíricos no es arbitraria y no operacional, sino que con ella se expresan importantes y reales conexiones empíricas entre los mismos objetos. Operamos con los números “como si” operásemos con los objetos. Algunos ejemplos de conceptos métricos son: masa, longitud o temperatura (termométrica), intensidad de campo en el electromagnetismo, entropía en termodinámica, lagrangiano en mecánica clásica o función de onda en mecánica cuántica (Díez y Moulines, 1997).

La escala proporcional traduce adecuadamente la operación empírica de concatenación de objetos como una adición de números. Los conceptos métricos que cumplen esta exigencia son denominados aditivos o extensivos. Solo en este caso, se puede emplear para ellos, la escala proporcional. La masa, longitud en línea recta, población, volumen, tiempo son ejemplos de conceptos métricos extensivos. En el caso que no se cumpla esta exigencia de aditividad, se tienen los conceptos métricos intensivos o no aditivos. La densidad, temperatura, renta per cápita son conceptos métricos intensivos o no aditivos y para ellos es pertinente la escala de intervalo (Mosterín, 2002).

En la evaluación de impactos ambientales se tienen conceptos métricos como la “altura del bosque”, “cobertura forestal”, “biomasa”, “profundidad efectiva del suelo”, “duración del efecto”, “extensión del efecto”.

Transformación de la escala ordinal a la escala de intervalo

La variable cualitativa ordinal es aquella variable que expresa categorías ordenadas por rango (variable cualitativa ordinal de escala) o que expresan un grado de intensidad o frecuencia que establece un orden lógico (variable cualitativa ordinal semicuantitativa). Aunque tenga números, no se puede manejar numéricamente (Universidad Nacional de Colombia, Seminario de investigación científica).

La variable ordinal puede usar números y formar escalas de medición ordinal. Por ejemplo, el sueldo de los profesores de la Universidad Federico Villarreal (Perú). La escala propuesta puede ser:

  • 1: Profesores que ganan de 1 a 3 salarios mínimos
  • 2: Profesores que ganan de 4 a 6 salarios mínimos
  • 3: Profesores que ganan de 7 a 9 salarios mínimos
  • 4: Profesores que ganan más de 10 salarios mínimos

O que expresa un grado de intensidad o de frecuencia que establece un orden lógico. Ejemplo, una escala de intensidad de dolor: dolor leve, moderado y severo; un índice de movilidad dental, en una escala de 0 a 4.

Para el análisis de los datos ordinales se tienen dos opciones: (1) emplear métodos estadísticos diseñados explícitamente para analizar datos ordinales, los cuales incluyen procedimientos no paramétricos, análisis de tablas de contingencias, modelos de regresión para datos ordinales, modelado jerárquico lineal (HLM), modelos de ecuaciones estructurales especializados (SEM); (2) reescalar los datos ordinales a una escala de intervalo y luego emplear procedimientos estadísticos estándar para analizar datos de intervalo (Harwell y Gatti, 2001).

Respecto a las escalas de intervalo, Hernández, Fernández y Baptista (2010), mencionan que “que diversas mediciones en el estudio del comportamiento humano son verdaderamente de intervalo (por ejemplo, escalas de actitudes, pruebas de inteligencia y de otros tipos); pero se acercan a este nivel y se suele tratarlas como si fueran mediciones de intervalo. Esto se hace porque este nivel de medición permite utilizar las operaciones aritméticas básicas y algunas estadísticas modernas, que de otro modo no se utilizarían. Aunque algunos investigadores no están de acuerdo con suponer que tales mediciones sean de intervalo” (p. 216)

Con frecuencia, los investigadores emplean variables, que corresponden a escalas ordinales, en procedimientos estadísticos típicos para variables de intervalo, asumiendo que sus variables son justamente medidas en escalas de intervalo. Por ello el reescalado cobra interés para resolver tal situación. Existen varias técnicas para el cambio de escala, tales como escalamiento multidimensional o la teoría de respuesta al ítem (IRT), (Harwell y Gatti, 2001). En esta línea de ideas queda pendiente un análisis sobre el “reescalamiento” del Índice de Calidad Ambiental (ICA) a una escala de intervalo, si ese fuera el caso.

 

MEDICIÓN, EVALUACIÓN Y PREFERENCIA

Podemos utilizar el número como nombre, orden o medida. Para Cohen y Nagel (1968), los números pueden tener por lo menos tres usos distintos, como rótulos o marcas de identificación; como signos que indican la posición de un grado en una serie de grados; o como signos que indican las relaciones cuantitativas entre cualidades. De lo dicho se desprende que sólo la última de las acepciones relaciona el número con la medición.

Esta forma de concebir los números conduce a una clasificación de variables o escalas en función de los atributos que presenta una serie numérica. Dichos atributos son: el orden, la distancia y el origen. Las escalas nominales carecen de todas estas propiedades, y en este caso el número sólo puede adoptarse como nombre o identificación. Las escalas ordinales sólo poseen orden, es decir que organizan sus datos a través de las relaciones de igualdad, mayor o menor. Las escalas interválicas poseen atributos de orden, y distancia o estimación precisa de las unidades, pero carecen de origen, o cero natural, o ausencia de la propiedad. No obstante estas escalas acuden a la utilización del cero convencional. Las escalas proporcionales, racionales o de cociente son las únicas que cuentan con las tres propiedades y, por lo tanto, se constituyen en verdaderas series numéricas. Las dos últimas clases de escalas son las que realmente miden, no obstante, al carecer las interválicas de cero natural, no pueden establecerse proporciones (Cohen y Nagel, 1968).

A menudo, datos provenientes de escalas ordinales numéricas son tratados como si fuera información verdaderamente cuantitativa, lo que constituye una falacia, pues no miden, aunque sí clasifican. En este caso se encuadran, por ejemplo, las pruebas psicométricas, (las evaluaciones de desempeño, las calificaciones de los alumnos en la facultad), los cuales únicamente pueden estimar el orden de puntuación, pero nunca la distancia entre dos valores. Con mucha frecuencia, las puntuaciones de dichos procedimientos reciben tratamiento de variables interválicas y, consecuentemente, el cálculo de medidas de tendencia central y dispersión, además de otras operaciones derivadas de ellas. Dichas operaciones no son válidas por cuanto asignan a las escalas un status que en realidad no tienen (Cohen y Nagel, 1968).

Hernández et al. (2010), en su libro Metodología de la Investigación señalan lo siguiente: «De acuerdo con la definición clásica del término, ampliamente difundida, medir significa “asignar números, símbolos o valores a las propiedades del objetos de acuerdo con reglas (Stevens, 1946). (…) Sin embargo, (…) esta definición es más apropiada para las ciencias físicas que para las ciencias sociales, ya que varios de los fenómenos que son medidos en estas no pueden caracterizarse como objetos o eventos, ya que son demasiados abstractos para ello. (…) Este razonamiento nos hace sugerir que es más adecuado definir la medición como el “proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos”, el cual se realiza mediante un plan explicito y organizado para clasificar (y con frecuencia cuantificar) los datos disponibles (los indicadores), en términos del concepto que el investigador tiene en mente (…). En este proceso, el instrumento de medición o de recolección de datos tiene un papel central.» Tal operación que propone Hernández et al. (2010) equivaldría a evaluación en el planteamiento de Cecconi, Franceschini y Galetto (2006).

Cecconi et al. (2006), sobre la base de la teoría representacional de la medición, plantea que las propiedades observables o no directamente observables pueden ser juzgadas o descritas mediante las operaciones siguientes: medición, evaluación o preferencia. La medición es una operación empírica y objetiva. La evaluación es una operación que mantiene la empiricidad pero no la objetividad de la medición: no hay referencia reconocida por unanimidad para la descripción de los constructos latentes. La preferencia es una operación ni empírica ni objetiva: cada quien posee un juicio que no se puede conocer de forma exógena.

La evaluación es un proceso entre la medición y la preferencia. No es un proceso objetivo, porque las evaluaciones son las percepciones individuales, realizadas sin el uso de un instrumento unívoco como en el caso de la medición. Sin embargo, es una operación que quiere ser empírica: el significado de las apreciaciones personales intangibles es circunscrito por medio de un proceso exógeno de definición semántica (mediante algún instrumento no físico). Los sujetos que evalúan están llamados a cumplir con este proceso para lograr empiricidad. (Cecconi et al., 2006).

La empiricidad es el resultado de observaciones y no, por ejemplo, de un experimento mental, o de convenciones. Hay empiricidad cuando la relación es observable, es decir, la propiedad del objeto puede ser bien definida y caracterizada sin ambigüedad. La objetividad implica resultados independientes de los sujetos, así los experimentos pueden ser repetidos por diferentes observadores y cada uno llegará al mismo resultado (Cecconi et al., 2006).

Los autores del Método Battelle-Columbus han adoptado el concepto de medición en el sentido que propone Hernández et al. (2010), “proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos”. Es el caso cuando los mencionados autores señalan “la medición de la calidad ambiental”, “medición del impacto ambiental”. El concepto pertinente sería evaluación de la calidad ambiental o evaluación del impacto ambiental, si nos atenemos a lo que señala Cecconi et al. (2006). Por lo señalado el método mencionado no mide sino evalúa. Los autores del Método de Battelle-Columbus señalan que utilizaron técnicas de escalamiento socio-psicológico y el procedimiento Delphi para cuantificar los juicios de valor. Entendemos que con ello se pretendía lograr empiricidad.

Habíamos señalado, en la sección anterior, que el Método Battelle-Columbus es reconocido por sus autores como Sistema de Evaluación Ambiental y no sistema de medición o método cuantitativo. Es Conesa (2010, p. 194) quien lo denomina “Método cuantitativo del Instituto Battelle-Columbus” y no los propios autores. Cuando se revisa el artículo de los autores, (Dee et al., 1973), se aprecia que ellos no hacen una referencia a un método cuantitativo; se remiten a nominarlo Sistema de Evaluación Ambiental (EEE), y precisar que es una metodología para el análisis de impacto ambiental.

The Environmental Evaluation System (EES) is a methodology for conducting environmental impact analysis (Dee et al., 1973).

Los autores añaden también que la “EES proporciona un medio para medir o estimar los impactos ambientales en unidades denominadas “unidades de impacto ambiental” (EIU). Como resultados de la utilización de la EEE se obtiene una puntuación total en EIU “con” y “sin” el proyecto propuesto; y la diferencia entre los dos puntajes es una medida de impacto ambiental. Asimismo, los puntajes de impacto ambiental desarrollados en la EES se basan en la magnitud de los impactos ambientales específicos y su importancia relativa.

Con respecto al párrafo anterior, se había mencionado que  Dee et al. (1973) hacían un uso metafórico del término “medición”. De igual manera, Conesa (2010, p. 194) también hace un uso “distendido” de tal concepto cuando afirma que se puede usar el método de Battelle-Columbus para medir el impacto ambiental y que es uno de los pocos estudios serios sobre valoración cuantitativa. Como comentario al margen, es conveniente acotar que la disciplina de la evaluación de impacto ambiental no podría usar indiferentemente los términos “medir” y “valorar” como sinónimos, si es que plantea ser un discurso técnico coherente. Medir y valorar son dos operaciones diferentes. Es posible medir un impacto ambiental (magnitud física) y luego valorarlo (preferencia o importancia); en ambos casos se está frente a dos operaciones diferentes.

Conesa (2010, p. 206) propone su propio método y señala que está  “basado en el método de las matrices causa efecto, derivadas de la matriz de Leopold con resultados cualitativos, y del método del Instituto Battelle-Columbus, con resultados cuantitativos”. Queda pendiente comentar la supuesta naturaleza cuantitativa del método de Conesa (2010).

 

EL SISTEMA BATTELLE-COLUMBUS ES UN MÉTODO SEMICUANTITATIVO

El ambiente no es ni cuantitativo ni cualitativo. Tampoco, nuestras disciplinas científicas o técnicas se pueden asumir como cuantitativas o cualitativas. Es nuestro sistema conceptual, el que otorga la categoría de cualitativo o cuantitativo a los conceptos y variables.

La descripción del ambiente, dada su complejidad, requerirá un abordaje multivariable. No todas las variables podrán ser medidas en todo el sentido métrico del término. Gran parte de las variables que empleemos para calificar los impactos serán cualitativas y con algo de esfuerzo podríamos tratarlas como variables cualitativas ordinales de escala o semicuantitativas.

Si proponemos un método sintético o integrado que ofrezca valores finales de impacto, integrando todas las medidas de los impactos ambientales sobre los diferentes componentes del medio, dicho método estará obligado a uniformizar las “medidas” de las variables (en las escalas obtenidas) a escalas ordinales de escala o semicuantitativas, por lo mismo tal método sintético se hará cualitativo con escala ordinal. Si nuestra preferencia de lo cuantitativo es extrema nos tranquilizará denominarlo “método semicuantitativo” pero no podremos ocultar que es un método cualitativo ordinal, en su naturaleza primera. Es el caso del Método Battelle-Columbus. Por ejemplo, la calidad del paisaje es una variable subjetiva que bien podría expresarse sobre la base de un cierto puntaje de gradación de calidad. Cuando tal escala de calidad del paisaje se “transforme” en un índice de calidad ambiental seguirá manteniendo su naturaleza subjetiva (expresable como una variable cualitativa ordinal).

Una salida de amplio uso es transformar la escala ordinal en una escala de intervalo, por la vía de cambiar la unidad de medida subjetiva, por ejemplo de calidad de paisaje, propia de cada quien, por una escala de puntaje (pero puntaje no es lo que sentimos cuando apreciamos un paisaje hermoso u otro que nos desagrade). No debemos olvidar  que en las escalas de intervalo cuentan las distancias entre los números y no solo el orden (como en el caso de las escalas ordinales). El índice de calidad ambiental que se emplea en el método de Battelle-Columbus necesita que las distancias entre los numerales de la escala tengo sentido real, material, fáctico. ¿Pero cómo llegar de una simple escala de numerales que expresan orden de subjetividades a otra escala que exprese distancias objetivas?

Dado que el sistema de evaluación ambiental de Battelle-Columbus queda obligado a trabajar con todas las variables ambientales, con sus diferentes escalas de “medición”, y por tanto, a  uniformizar o reducir a escalas ordinales, las “medidas” de las variables (en las escalas obtenidas), no podría trascender su naturaleza cualitativa o semicuantitativa, lo cual no agrega nada a sus ventajas  y desventajas, solo deja sentado su naturaleza.

Canter (1977), indica que la definición de “la  acción principal que afecta significativamente la calidad del medio ambiente humano”, frase que se encuentra en la sección 102 de la  Política Ambiental de los Estados Unidos (NEPA, por sus siglas en inglés), históricamente, ha involucrado muchas consideraciones cuantitativas y cualitativas. “La forma más sencilla de definir una acción tan importante es comparar un impacto pronosticado con una norma de calidad medioambiental para un parámetro dado. Es posible hacer esto para muchas sustancias que se encuentran en el aire y el agua, por ejemplo, monóxido de carbono en la atmósfera y el oxígeno disuelto en el agua. Sin embargo, hay muchos parámetros del medio ambiente para los que la única norma descriptiva está disponible, como paisajes escénicos y sitios arqueológicos” (p. 12).

Lo señalado por Canter (1977), lleva al punto de casi abandonar la búsqueda de un instrumento cuantitativo (en el sentido métrico) para medir el impacto. No podemos medir el impacto solo evaluarlo. Además, si nuestra teoría del impacto propone que el impacto es una función de la magnitud del cambio y de su importancia para la salud y el bienestar humano, no hay forma de contar con un instrumento cuantitativo, que pueda medir la importancia pues esta variable no reúne los criterios de empiricidad y objetividad. Se podría evaluar la importancia buscando alguna forma de darle una característica de empiricidad.

Respecto a los TdR de EsIA, que el Perú, recomiendan los métodos cuantitativos para medir impactos habría que corregirlos o solicitar a los autores que definan “sus conceptos” de medición y métodos cuantitativos. Probablemente se estén refiriendo al componente magnitud del impacto o magnitud del cambio de la variable que ocasionaría el proyecto y no toda la ecuación (magnitud por importancia). Indudablemente, que se pueden contar con instrumentos cuantitativos en el sentido métrico para medir tales cambios, aunque solo para las variables de orden físico, material o fáctico, las objetivas y empíricas; para las demás (no empíricas y no objetivas)  solo queda evaluar (no medir) la magnitud al igual que para la importancia del impacto.

 

LA TRANSFORMACIÓN Y LA INTERPRETACIÓN

Una transformación de escala es una operación aritmética que transforma o cambia la escala de los datos originales (Díez y Moulines, 1997) a otras escalas. Otro concepto relacionado con las escalas de medidas es el de transformación admisible, el cual hace referencia al problema de la unicidad de la medida y que puede plantearse de la siguiente forma: ¿son las representaciones numéricas que hacemos de las escalas mencionadas las únicas posibles? NO (Mars Llopis, 2000).

En el método Battelle-Columbus, en sentido estricto, no hay una transformación sino una interpretación o calificación de las variables de impacto por su importancia expresada como calidad ambiental. Así, ciertos valores de la escala de la variable de impacto (magnitudes dispuestas en el eje X) son calificados con numerales de 0 a 1 de calidad ambiental. Esta calificación, en unidades de calidad ambiental (dispuestas en el eje cartesiano Y), puede ser considerara como una calificación de importancia pues, justamente, el criterio de calidad ambiental (valores de 0 a 1) tiene ese atributo de importancia para la sociedad.

 

ICA         Clase de acidez                 pH

  • 0     Extremadamente ácido     Menor de 4,5
  • 0,2  Muy fuertemente ácido     4,5 – 5
  • 0,4  Fuertemente ácido             5,1 – 5,5
  • 0,9  Medianamente ácido         5,6 – 6
  • 1     Ligeramente ácido             6,1 – 6,5
  • 0,8  Neutro                                6,6 – 7,3
  • 0,6  Medianamente básico       7,4 – 7,8
  • 0,4  Básico                                 7,9 – 8,4
  • 0,3  Ligeramente alcalino         8,5 – 9
  • 0,2  Alcalino                               9,1 – 10
  • 0     Fuertemente alcalino        mayor de 10

 

Si tenemos una lista de valores de pH del suelo (como la precedente), y su interpretación de lo que significa cada valor numérico de pH en tanto efectos sobre la fertilidad del suelo, podemos asignar valores de índices de calidad ambiental (ICA), como los que se muestran en la lista respectiva. Tales ICA nos informarían que alguno suelos son mejores que otros; es todo lo que podemos decir. Podríamos haber usado otro juego de números naturales manteniendo el mismo orden. ¿Cuál es la distancia de calidad ambiental entre las diferentes clases de acidez de suelo? No podría responderse objetiva  y empíricamente con alguna escala de intervalo o proporcional.

Cuando intentamos aplicar el método Battelle-Columbus podríamos pensar que la escala de pH es la que estaríamos directamente intentando “transformar” a una escala de calidad ambiental. En realidad hay varias operaciones mentales de evaluación y valoración por su potencial para producir cultivos, digamos su importancia, el cual estaríamos expresando en índices de calidad. En suma no estamos trasladando una magnitud de pH hacia unidades de calidad ambiental sino estableciendo una calificación de importancia expresada en unidades de calidad ambiental.

 

PARA EL DEBATE

Una pregunta para usted ¿Está de acuerdo en que el método Battelle-Columbus es cualitativo y por tanto en desacuerdo con Conesa (2010), p. 94, que señala que el referido método es cuantitativo? Si considera que el método es cuantitativo anote un argumento definitorio que establezca alguna naturaleza cuantitativa del método.

 

LITERATURA CITADA

Canter, L. W. (1977). Environmental impact assessment. McGraw-Hill.

Cecconi, P., Franceschini, F., & Galetto, M. (2006). Measurements, evaluations and preferences: A scheme of classification according to the representational theory. Measurement, 39(1), 1–11. http://doi.org/10.1016/j.measurement.2005.10.012

Cohen, M., & Nagel, E. (1968). Introducción a la lógica y al método científico II. Buenos Aires: Amorrurto.

Conesa, V. (2010). Guía metodológica para la evaluación del impacto ambiental (4th ed.). Madrid: Mundi Prensa.

Dee, N., Baker, J., Drobny, N., Duke, K., Whitman, I., & Fahringer, D. (1973). An environmental evaluation system for water resource planning. Water Resources Research, 9(3), 523–535. http://doi.org/10.1029/WR009i003p00523

Díez, J. A., & Moulines, C. U. (1997). Fundamentos de filosofía de la ciencia. Barcelona: Ariel. Retrieved from http://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=33568

Harwell, M. R., & Gatti, G. G. (2001). Rescaling ordinal data to interval data in educational research. Review of Educational Research, 71(1), 105–131.

Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, M. del P. (2010). Metodología de la investigación (5th ed.). México D.F.: Mc Graw Hill.

Mars Llopis, V. (2000). Psicología Experimental: Conceptos, Clasificación de Variables y Representación Gráfica. Retrieved from http://www.psicologia-online.com/pir/medicion-y-escalas-de-medida.html

Mosterín, J. (2002). Epistemología y racionalidad. Universidad Inca Garcilaso de la Vega.

PERÚ-MEM. Aprueban Términos de Referencia Comunes para la elaboración de Estudios de Impacto Ambiental Detallados y Semidetallados de las Actividades de Exploración, Beneficio, Labor General, Transporte y Almacenamiento Minero y otros, en cumplimiento del D.S.No 040-2014-EM, R.M. No 116-2015-MEM/DM (2015).

Stevens, S. S. (1946). On the theory of scales of measurement. Bobbs-Merrill, College Division. Retrieved from http://gaius.fpce.uc.pt/niips/novoplano/mip1/mip1_201314/scales/Stevens_1946.pdf

Universidad Nacional de Colombia. (n.d.). Seminario de investigación. Retrieved from http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/odontologia/2002890/index.html