Un análisis cualitativo de la violencia en el deporte
	Universidad de Málaga (España)	Antonio Hernández Mendo María Isabel Molina Macías mendo@uma.es
	Resumen           En esta investigación se hizo un estudio descriptivo de la violencia en el contexto deportivo y para ello se escogió la prensa como instrumento de aproximación a este tema. Para el estudio de la violencia en el deporte a través de la prensa escrita se utilizó la observación indirecta analizando el contenido de los periódicos que publican noticias sobre la violencia deportiva y de este modo poder conocer cómo los medios de comunicación tratan los temas de violencia en el deporte, conocer la importancia que la prensa le concede a las acciones violentas en el deporte y conocer las explicaciones que dan acerca de cómo se produce la violencia y las conclusiones, que a raíz de esta violencia, la prensa interpreta.           Palabras clave: Violencia. Deporte. Prensa escrita
	http://www.efdeportes.com/ Revista Digital - Buenos Aires - Año 15 - Nº 143 - Abril de 2010

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Introducción

    La conceptualización de la violencia es compleja y repleta de matices. Una de las primeras matizaciones es la diferencia que existe con el concepto de agresión. En su definición, la violencia aparece como el componente físico de la agresión. La agresividad es una emoción con una función adaptativa para todas las personas, que para tener éxito en su vida laboral o personal utilizan la agresividad para lograrlo, este tipo de agresión se denomina agresión prosocial. Cuando esta emoción no responde a su función adaptativa se considera agresión antisocial ya que este tipo de agresión da lugar a dolor y sufrimiento en otras personas. La agresión se puede definir como la imposición de un estímulo aversivo, físico, verbal o gestual de una persona a otra. La agresión no es una actitud sino un comportamiento que refleja un intento de causar daños (LeUnes y Nation, 1989).

    A lo largo de los años, se han identificado dos tipos básicos de agresión: agresión hostil y agresión instrumental (Baron, 1977). Estos dos tipos de agresión se distinguen en términos de sus reforzadores primarios, o en función de los objetivos que persigan con el acto cometido. Sin embargo, en ambos casos, la intención es dañar a otro ser humano. En esencia, la agresión es primariamente un comportamiento aprendido que resulta de una interacción entre individuos con su medio social durante un tiempo (Bandura, 1973). Si no es éste el caso, el comportamiento no es agresión (Bandura, 1973). En las agresiones hostiles, la meta primaria es dañar a otro ser humano. La intención es conseguir que la víctima sufra, y el refuerzo es el dolor y el sufrimiento causado. Este tipo de agresión va siempre acompañado de sentimientos de ira (o rabia) por parte del agresor. Otros términos que han sido usados para la agresión hostil incluyen agresión reactiva (Silva, 1979). Las agresiones instrumentales también intentan dañar al objetivo, sin embargo, la meta no es observar el sufrimiento de la víctima, pero si recibir alguna otra recompensa externa o meta (dinero, victoria poder o prestigio). El agresor ve el acto agresivo como un instrumento para conseguir su meta primaria. Alcanzar esta meta refuerza el comportamiento agresivo.

    Violencia se refiere específicamente al componente físico de la agresión. Echeburúa (1998) diferencia la conducta violenta de dos formas distintas, para este autor existe una violencia expresiva, que estaría motivada por sentimientos de ira, caracterizada por una dificultad en el control de impulsos o en la expresión de los afectos, y la violencia instrumental, esta planificada y expresa un grado profundo de insatisfacción a la vez que no genera sentimientos de culpa.

    La violencia es en la mayoría de los casos el resultado de que factores aprendidos, culturales, en el sentido más amplio del término, alteren el equilibrio natural de la agresividad. Ese aprendizaje tiene lugar a lo largo de la historia personal del individuo y estará condicionado por múltiples factores. Algunos tendrán que ver con su vertiente social; otros con la familia en la que se inserta; otros con diferentes estructuras sociales y finalmente, habrá elementos relacionados con los prejuicios, las preconcepciones, la ideología, los principios, los valores, etc., que configuran la forma que se tiene de ver el mundo en un momento dado. El niño que observa cómo su padre o su madre se vale de la violencia para alcanzar sus objetivos, puede interiorizar la idea de que la violencia es un medio adecuado para lograr metas. Es muy posible que también la haga suya si sabe de acciones de fuerza que, socialmente, se estiman legítimas para responder a amenazas o al uso real de la violencia. Por eso es necesario esforzarse, social y racionalmente, en encontrar soluciones no violentas para los conflictos. Pero el niño también aprende de lo que observa en las pantallas. Este tipo de aprendizaje se llama “modelado simbólico”.

    El tema del fenómeno violento es de gran interés en nuestros días. La televisión, la prensa y gran parte de la literatura se centran en dicho tema y se hacen eco de los grandes acontecimientos violentos que se generan en la sociedad actual. No dudamos que es necesaria esta transmisión de información en muchos casos (Guerra contra Irak, los acontecimientos del 11-S, etc.). Pero ¿no podría convertirse en un arma de doble filo? Muchos autores apoyan la idea de que los medios de comunicación hacen un uso excesivo de los contenidos violentos para captar la atención de sus receptores (Clemente y Vidal, 1994). ¿Podría esta excesiva violencia ser un factor más para el aprendizaje de conductas violentas?

    La literatura también se ha hecho eco de esta cuestión, existen novelas y ensayos que tratan el tema de la violencia desde diferentes perspectivas teóricas. Entre ellas destacamos la novela de Paul Bouget (1889) El discípulo que refleja la influencia que determinadas teorías o pensamientos, pueden ejercer sobre los demás. Asimismo el ensayo de Luis Rojas Marcos Las semillas de la violencia ofrece una visión global del estudio de la violencia apoyando también la hipótesis de que los medios de comunicación describen la agresión como método predilecto de solucionar conflictos. Sin duda, no se podía dejar pasar, entre las obras que tratan el tema de la violencia el clásico de Dostoievski Crimen y Castigo publicada en 1866 que aborda este tema como método de avance para la sociedad y caracterizando a los violentos como propulsores de la sociedad. Por último, y centrándonos en el tema de la violencia en el deporte, es necesario comentar en este apartado la investigación periodística realizada por Antonio Salas (pseudónimo de un famoso periodista) que se infiltra en grupos skin y ultras para conocer sus ideologías y narrando de un modo apasionante su experiencia.

    Bouget (1889) intenta trasmitir en su novela, cómo las teorías o ideales de una persona pueden influir en los comportamientos de otros, incluso llegando a cometer actos violentos. En su novela El discípulo escrita en 1889 relata la historia de un profesor, apóstol del positivismo materialista que recibe una citación para asistir como testigo al juicio contra un joven discípulo suyo acusado de haber envenenado a una joven, a la que amaba, por despecho amoroso. Sobre el profesor recae la sospecha de ser el responsable moral del comportamiento de su alumno. Bouget describe cómo el profesor Adrien Sixte se siente, en cierto momento de la narración, como responsable de la barbarie que presuntamente ha cometido su discípulo y lo relata así: “... un maestro está unido al alma que ha dirigido, aunque no haya querido esa dirección, aunque ese alma no haya interpretado bien la enseñanza, por una especie de lazo místico, y que no permite oponer a ciertas agonías morales el gesto indiferente de Poncio Pilatos.” (Pág. 205) y continúa “Cuando se estremeció por aquella enloquecedora angustia de los estragos producidos por su obra, el sabio era sobre todo la víctima de un pánico”. El profesor hace un repaso de las enseñanzas que le transmitió a su discípulo y intenta justificarse a sí mismo, “Aconsejar a ese hombre aceptarse a sí mismo, con todas las maldades de tal naturaleza, era hacerse cómplice de esa maldad. ¿Censurarle?¿En el nombre de qué principio lo hubiera hecho, después de haber profesado que la virtud y el vicio eran sumas, el bien y el mal, etiquetas sociales sin valor, puesto que todo es necesario en cada detalle de nuestro ser, como en el conjunto del universo? ¿Qué consejo darle además para su porvenir? (Pág.206). Esta magnífica obra inspiró a autores tan importantes como Nietzsche para su elaboración de la teoría del Superhombre, en Unamuno con su novela Amor y pedagogía, en Azorín con La voluntad o en Pío Baroja en su obra El árbol de la vida.

    Rojas Marcos (1998) en su ensayo Las semillas de la violencia apoya la hipótesis de que los medios de comunicación dan pasto a la violencia con ráfagas continuas de estímulos que ensalzan la agresión, impulsan un falso romanticismo de conductas sociopáticas y celebran la agresión como método predilecto para solventar conflictos. Bastantes niños también aprenden a desinhibirse y comportarse agresivamente viendo e imitando a jóvenes y mayores que usan la violencia en su propio beneficio: “Como resultado, las diferencias entre fines y medios se borran, las fronteras entre el bien y el mal se difuminan, los controles externos o sociales así como los internos o personales se debilitan o se ignoran y las conductas psicopáticas se consideran respuestas normales o aceptables. Este es el medio idóneo para que el crimen florezca.” (Pág. 103). En el texto se afirma que en 1989, un estudio demostró que el 72% de los personajes de la pequeña pantalla que representaban a individuos que sufrían problemas mentales, eran escenificados como agresivos y hostiles. Varias películas de gran éxito como Análisis final, Instinto básico o El silencio de los corderos, relacionan los desequilibrios psicológicos con la agresión brutal y dramatizan crudamente la identidad estigmatizada del enfermo mental de hoy. Estos estereotipos negativos crean enormes problemas para los que los sufren y para sus familiares. Por el contrario, las investigaciones más recientes sobre la relación entre la enfermedad mental y la violencia demuestran que la gran mayoría de los hombres y mujeres que sufren trastornos mentales graves no son personas agresivas. Sin embargo, un subgrupo minoritario de estos pacientes sí son más violentos que la población general. Varios estudios publicados en Norteamérica entre 1990 y 1994 demuestran que el 34% de los enfermos drogodependientes y el 12% de los que sufren de esquizofrenia tienen un historial de conductas agresivas. En este ensayo analiza las causas, manifestaciones y los medios para evitar la violencia actual. Su explicación de la violencia gira en torno a la hipótesis de que la agresión no es instintiva sino que se adquiere, se aprende. “Las semillas de la violencia se siembran en los primeros años de la vida, se cultivan y desarrollan durante la infancia y comienzan a dar sus frutos malignos en la adolescencia. Estas simientes se nutren y crecen estimuladas por los ingredientes crueles del medio hasta llegar a formar una parte inseparable del carácter del adulto.” (Pág. 187). Explica que los seres humanos heredamos rasgos genéticos que influyen en nuestro carácter. Pero nuestros complejos comportamientos, desde el sadismo al altruismo, son el producto de un largo proceso evolutivo condicionado por las fuerzas sociales y la cultura. Se hace eco de las teorías innatistas que explican la violencia como una cualidad humana omnipresente e inevitable. Casi todos los modelos explicativos de este punto de vista comparten una idea mecanicista o “hidráulica” de la violencia: se trata de una energía innata acumulada en un “depósito interno”, probablemente en el cerebro, que se libera automáticamente. Entre estas explicaciones que atribuyen como causas de la violencia los factores individuales están las teorías biológicas que describen como causas de la violencia los daños cerebrales, algunos trastornos mentales y alteraciones del aprendizaje, que interfieren con la capacidad de autocontrol. También describe las teorías más psicoanalíticas que explican como causa de la violencia un problema del superyo, impidiendo que el sujeto tenga la capacidad de discernir entre el bien y el mal. Desde el punto de vista de la personalidad, los individuos con rasgos paranoides, antisociales y narcisistas forman el grupo de riesgo más importante. Pero en su opinión, la experiencia que más nos predispone a recurrir a la fuerza despiadada para aliviar nuestras frustraciones es haber sido objeto o testigo de actos de agresión repetidamente durante la niñez. Son casi incontables los estudios que han demostrado que las criaturas que crecen entre abusos, humillaciones y crueldades, tienden a volverse emocionalmente insensibles a estos horrores. Con el tiempo optan por el camino de la agresión para solventar conflictos y una vez alcanzada la madurez, reproducen el ciclo de violencia maltratando a sus propios hijos. Para Rojas Marcos “el crimen florece allí donde reina el desequilibrio entre aspiraciones y oportunidades o existen marcadas desigualdades económicas. Especialmente fecundas para el cultivo de la delincuencia son las subculturas abrumadas por la pobreza, el desempleo, la discriminación, el alcoholismo, el fácil acceso a las armas, un sistema escolar ineficaz y una política penal deshumanizada y revanchista que ignora las medidas más básicas de rehabilitación.” (Pág.96). Las drogas ilegales son otro fertilizante ideal para el desarrollo del crimen, aunque no debemos olvidar que la sustancia que se asocia con mayor frecuencia a la violencia humana es el alcohol. De todas las teorías que se barajan sobre las causas de la violencia, ninguna ha recibido tanta atención ni ha ocasionado debates tan apasionados como la que se centra en la influencia de la estructura familiar en la formación del delincuente. Desde principios de siglo se ha expresado con creciente fervor moral la alarma de que las nuevas familias, cuya composición no se amolda a los patrones convencionales o las “familias rotas” por la separación, el divorcio o la muerte de uno de los padres, constituyen el medio más fecundo para el desarrollo de la personalidad antisocial o psicopática. El problema es que los defensores de estas hipótesis no suelen tener en cuenta la proporción mucho mayor de estos hogares “diferentes” que no producen criminales. En este ensayo, Rojas Marcos describe de un modo sencillo las teorías que pueden explicar la violencia desde diferentes perspectivas. Sin embargo, otros autores se centran en otros tipos de explicaciones de las causas de la violencia para narrar sus historias. Nos referimos a la novela clásica de Crimen y Castigo de Dostoievski (1866).

    Dostoievski en 1866 publica una de sus magníficas obras claves titulada Crimen y Castigo. En esta obra se propone una visión de la naturaleza violenta e innata del ser humano como explicación de la violencia. Su protagonista, Raskólnikov, comete un asesinato violento y premeditado sobre una anciana prestamista y lo oculta y justifica durante el desarrollo de la novela atendiendo a diferentes razones. El protagonista anteriormente a su crimen ha escrito un artículo en el cual divide a los hombres en ordinarios y extraordinarios. Los hombres vulgares, para Raskólnikov, deben vivir en la obediencia y no tienen derecho a infringir las leyes, por el hecho mismo de ser vulgares. Pero los extraordinarios tienen derecho a cometer toda suerte de crímenes y a infringir de todas las maneras las leyes, por el hecho mismo de ser extraordinarios. El protagonista lo describe del modo siguiente: “...los individuos, por ley de Naturaleza, divídense , en términos generales , en dos grandes categorías: la inferior (la de los vulgares), es decir, si se me permite la frase, la material, únicamente provechosa para la procreación de semejantes, y aquella otra de los individuos que poseen el don o el talento de decir en su ambiente una palabra nueva...” y continúa “la segunda categoría la componen cuantos infringen las leyes, los destructores o propensos a serlo, a juzgar por sus facultades. Los crímenes de estos tales son, naturalmente relativos y muy diferentes; en su mayor parte exigen, según los más diversos métodos, la destrucción de lo presente en nombre de algo mejor” (Pág. 240).

    Siguiendo la temática de este trabajo, consideramos oportuno revisar el libro escrito por Antonio Salas Diario de un Skin. En este libro Antonio Salas, pseudónimo de un famoso periodista de investigación, relata su experiencia de infiltrado en grupos de skin y ultras. Su labor no es tan sólo de grabar y captar a estos grupos radicales, sino también construir una falsa identidad y una personalidad lo suficientemente convincente como para ganarse la confianza de sus iguales y vivir junto a ellos el día a día. Aporta datos interesantes sobre estos grupos y cómo se formaron (tanto el movimiento skin como los grupos ultras de fútbol españoles) que recopiló durante una larga investigación anterior a su infiltración (y durante ella) y narra conversaciones con los ultras que nos pueden ayudar a comprender cómo los propios componentes de estos grupos se describen a sí mismos y a sus ideologías. También presenta documentos de interés para comprender a la ideología ultra y skin, remitiéndonos a los libros Mi lucha de Adolf Hitler, Neonazis en España: de las audiciones wagnerianas a los skinhead de Xavier Casals (1995) y Descenso a los Fascismos de Mariano Sánchez Soler (1998). Junto a esta información presenta algunos documentos visuales de interés para la mejor comprensión como ID Identification que narra la historia de un policía británico que tras infiltrarse en un grupo de hooligans queda convertido y captado hasta llegar a ser uno de los skinhead más violentos o las películas El nacimiento de una nación de D.W. Griffith o The Wall que son películas que inspiran al nacimiento de los grupos neonazis españoles adoptando las simbologías e ideologías que en ellas se presentan.

    Antonio Salas describe minuciosamente cómo va percibiendo a cada uno de los “compañeros” que durante este año ha conocido. Por ejemplo, Waffen, joven ultrasur nada tiene que ver con la imagen estereotipara de los skinhead de escasos recursos económicos y bajo nivel cultural. Reside en una de las mejores zonas de Madrid y posee elevados recursos económicos. Los Viking Llobregat se definen a sí mismos como personas normales con tan sólo una diferencia: el amor hacia su tierra, su cultura, su familia y la defensa a ultranza de la clase obrera oprimida, una serie de valores que defiende el nacionalismo.

    Relata una de sus experiencias más impactantes del siguiente modo:

    “...sentí vértigo al experimentar por primera vez el poder del miedo... de pronto me di cuenta de que una especie de aura invisible nos abría paso, a avanzar en medio de la masa humana que habitualmente desborda una céntrica calle madrileña. Era como si una energía especial, una fuerza irresistible manase de nuestro grupo, haciendo que toda la gente se apartase a nuestro paso. Agachaban la cabeza, apartaban la mirada, algunos incluso cambiaban de acera para evitar cruzarse en nuestro camino. Nuestros cráneos rapados, nuestras cazadoras bomber, nuestras botas militares... todo nuestro aspecto infundía miedo” (Pág. 122)

    Antonio Salas, tras vivir esta situación, empieza a comprender por qué cualquier adolescente que haya crecido en una barriada (marginal o acomodada) y que haya sufrido cierta falta de comunicación familiar o incomprensión por parte de amigos, familia, compañeros, etc., es decir, un joven que se haya sentido solo, humillado o desintegrado socialmente, encuentra entre los cabezas rapadas la familia, la manada en la que sentirse a salvo. Describe cómo la situación que se creaba en aquel grupo hacía perder la individualidad, la personalidad, para convertirse en partes de un ente colectivo superior: “Un monstruo violento, temido y feroz que nos otorgaba un poder, un protagonismo que éramos incapaces de lograr por nosotros mismos.” (Pág. 123). Muchas de estas explicaciones que relata Antonio Salas en su libro, se desarrollarán a lo largo del trabajo que a continuación se presenta.

    A lo largo de este trabajo se realizará una revisión de las teorías generales que han estudiado de modo científico la violencia para centrarnos en el fenómeno de la violencia en el deporte y estudiar cómo los medios de comunicación tratan este tema y las explicaciones que dan acerca de cómo y por qué se produce.

1.     Las teorías sobre violencia

    Para poder explicar los factores que influyen y desencadenan acontecimientos violentos en el contexto deportivo, es necesario examinar cómo se ha estudiado la violencia en otros contextos más generales. El estudio de la violencia se ha realizado desde múltiples perspectivas teóricas. En este apartado se quiere hacer un especial hincapié en tres de las corrientes más importantes que lo han intentado explicar:

1.1.     Las teorías fuertemente basadas en aspectos individuales explican los comportamientos violentos atendiendo a los factores que se encuentran en el individuo. Tanto los enfoques biológicos como los psicológicos que intentan explicar la violencia presuponen que la desviación es el síntoma de que algo funciona «mal» en el individuo, no en la sociedad. Consideran que la violencia se produce por factores que escapan al control del individuo, enraizados o en su cuerpo o en su mente.

1.2.     Las teorías del procesamiento de la información son aquellas que intentan estudiar los comportamientos violentos del individuo pero mediatizada por los procesos cognitivos que afectan a su atención e indican qué estímulos percibir y cómo hacerlo. Es decir, en el individuo se produce un procesamiento de la información que recibe del medio y decide la dirección de su acción.

1.3.     Las teorías psicosociales estiman la importancia no de los individuos aisladamente sino la interacción de los individuos en los grupos. La interacción social, en definitiva, explica la forma de ser actual, para estas teorías, incluso la inteligencia y la personalidad han sido construidas socialmente, es decir, en la interacción social. Para las teorías de corte más sociológico el estudio de la violencia se centra en el contexto social y cultural en que se da lugar la violencia e intentan explicar cómo la propia sociedad genera y hace uso de la violencia.

    La finalidad de este apartado es, presentar de un modo escueto las diferentes teorías que intentan explicar la conducta violenta y los factores principales que la desencadenan. Sin embargo, para la explicación de la conducta violenta en el ámbito del deporte, se hará especial hincapié en las teorías fuertemente basabas en la interacción social debido a la naturaleza de esta actividad. Pero dada la importancia de los aspectos puramente individuales, no se puede obviar que estos factores tienen un gran peso en la conducta violenta

1.1.     Teorías de carácter individualistas

    El estudio de la violencia desde la perspectiva del individuo es una labor que se viene realizando desde hace varios siglos. Para algunos de los seguidores de esta corriente, la violencia y la desviación de la conducta proceden de las cualidades innatas en los individuos. El criminalista italiano Cesare Lombroso que trabajó en la década de 1870, creía que se podían identificar tipos criminales a partir de ciertos rasgos anatómicos. Investigó características físicas como la for­ma del cráneo y de la frente, el tamaño de las mandíbulas y la longitud de los brazos, y llegó a la conclusión de que los criminales presentaban rasgos que se habían mantenido desde esta­dios evolutivos anteriores. Lombroso (1870) pensaba que estos individuos al no haberse desarrollado del todo como seres humanos tendían a actuar de forma discordante con la sociedad. Estas ideas se vieron completamente desacreditadas por sus deficiencias metodológicas pero puntos de vista similares han aparecido con frecuencia.

    Posteriormente, la teoría de Sheldon, (1949) distinguía tres tipos de estructura física humana y afirmaba que uno de ellos estaba directamente asociado con la violencia. Según la teoría de Sheldon (1949) los tipos musculosos y activos (mesomorfos) son más agresivos y recurren más al contacto físico. En comparación con los sujetos de constitución delgada (ectomorfos) o con personas más gruesas (endomorfos), los mesomorfos son más proclives a delinquir (Sheldon, 1949; Glueck y Glueck, 1956). Esta teoría, del mismo modo que el trabajo de Lombroso (1870), tiene carencias metodológicas y una falta de interpretación biológica coherente que relacione la mesomorfia con la delincuencia.

    Las teorías que explican los comportamientos violentos a raíz de las características físicas del individuo han avanzado de un modo más sobresaliente en las últimas décadas y se han hecho importantes avances en lo que se refiere a los estudios de las características cerebrales de los individuos que son violentos. Estudios como los de Sanmartín (2002) sustentan hipótesis que indican que la corteza prefrontal es el gran modulador de la agresividad elicitada por la amígdala. Unas veces reduce e incluso inhibe la agresividad y otras la potencia. Esta reducción o potenciación dependerá de la decisión consciente del individuo en cuestión. Su decisión dependerá, a su vez, de su historia personal. Sin embargo, añade que podrían existir problemas de funcionamiento (incluso anatómicos) en parte de su corteza prefrontal, exactamente en el área ventromedial encargada, de dotar de significado emocional a las acciones que podrían explicar el porqué existen individuos con gran predisposición a la violencia.

    Por su parte las teorías psicobiológicas se centran más en el concepto de agresividad y el carácter innato de ésta para explicar la violencia. Para ello se centran en el estudio del comportamiento agresivo con animales. Las investigaciones neurobiológicas se orientan al conocimiento de las estructuras nerviosas implicadas en el comportamiento agresivo señalando la importancia crucial del hipotálamo y algunas partes del sistema límbico. Apoyan las tesis que indican que el hombre como los animales poseen organismos preparados para el comportamiento agresivo y que les permite la continua adaptación del ser vivo a las condiciones cambiantes del ambiente. La conducta agresiva por lo tanto goza de una enorme plasticidad y se puede desarrollar de diferentes modos según la necesidad de adaptación al medio. Según esta perspectiva, la conducta agresiva varía según la edad, el género y el ambiente.

    En un estudio realizado por Szegal (1985) se observó el comportamiento de un grupo de niños que asistían a una guardería desde los 6 meses de edad. En este periodo se observaron ya, comportamientos violentos, pero las interacciones claramente agresivas aparecieron entre los 12 y 18 meses de edad. Estas agresiones aumentaban en número hasta alcanzar su máxima frecuencia entre los 22 y 24 meses. Las revisiones de otros estudios (Kazdin, 1986; Rutter y Giller, 1983) llevan a la conclusión de que hacia la edad de 5 años, los comportamientos agresivos son bastante comunes, pero van disminuyendo conforme los niños se acercan a la adolescencia. A partir de esta etapa, disminuye el número de muchachos relacionados con actividades o delitos violentos, aunque algunos de ellos establecen firmes patrones de comportamiento agresivo.

    Los estudios de Kazdin (1986) concluyen que los varones muestran tasas más altas que las hembras en comportamientos agresivos y antisociales durante el desarrollo normal. Una característica común en la mayoría de los estudios es la diferencia del tipo de agresión predominante entre chicos y chicas (las chicas utilizan la agresión verbal preferentemente).

    Las teorías de naturaleza biológica, aunque aportan datos importantes sobre la influencia de los factores puramente biológicos que pueden contribuir a la conducta delictiva, descuidan el peso de otros factores como podría ser la personalidad, el aprendizaje o la interacción con los demás y el ambiente.

    También desde el psicoanálisis se apoya que la conducta agresiva es influencia de factores puramente individuales. Según Freud (1921), ésta radica en el esfuerzo por reducir al mínimo la excitación nerviosa. Freud nunca admitió la idea del inconsciente colectivo y se basó en el concepto de represión para explicar los cambios en la psicología del individuo cuando formaba parte de la multitud. Para Freud (1921) toda vida orgánica busca el placer con el fin de relajar tensiones y busca la muerte, como liberación total de la estimulación. Freud insistió igualmente que la violencia puede ser expresión de dicha búsqueda. El freudiano Martin (1920) y el psiquiatra Strecker (1940) sostienen que la conducta de la multitud es emocional y descontrolada debido a la liberación de impulsos que habitualmente el control social les obliga reprimir.

    Existe otro grupo de teorías basadas en el aprendizaje que intentar dar una explicación de los mecanismos que se desencadenan en el individuo para llevar a cabo conductas violentas. Uno de los primeros intentos de explicar la conducta violenta desde esta perspectiva fue la propuesta por Dollard, Doob, Miller, Mowerer, y Sears, (1939) con su famosa hipótesis de la frustración-agresión. Según esta hipótesis la frustración siempre lleva a alguna forma de agresividad y la agresividad siempre nace de la frustración. Sin embargo, existen numerosas pruebas de que ambas afirmaciones van demasiado lejos en cuanto a la importancia que le asignan a la frustración. En primer lugar, las personas frustradas no siempre responden con actos agresivos. En segundo lugar, no todo las agresiones son producidas por una frustración anterior. En vista de estas consideraciones, son pocos los psicólogos que consideran que la frustración es la única, o más importante causa de la agresividad. En esta línea, Berkowitz (1962) reformula la hipótesis de los determinantes de la agresión, sugiriendo que la frustración produce una “predisposición” a la agresión, que sólo será expresada de manera abierta cuando el blanco pueda ser atacado, este visible o sea suficientemente distintivo, sea extraño y produzca cierto disgusto de antemano. Además, no todas las frustraciones son seguidas de respuestas agresivas. También es posible una reacción más racional y constructiva (Pastor, 1988) para tratar de solucionar el problema que bloquea la meta en cuestión.

    Otros de los defensores de las teorías basadas en el aprendizaje como la del aprendizaje social (Bandura y Walters, 1963) sostienen que los niños aprenden mediante dos mecanismos principales:

1.     El reforzamiento: Los sujetos tienden a comportarse según los beneficios (refuerzos) o perjuicios derivados de sus actos. Así, si los refuerzos dispensados a una conducta, ya sean materiales o sociales, son superiores a los perjuicios, tales conductas tenderán a repetirse en el futuro.

2.     El modelado: Es la imitación del comportamiento de los otros. Por este motivo, la televisión junto a otros medios de comunicación pueden ser escogidos como modelos de comportamiento de algunos niños o jóvenes imitando la forma en la que resuelven los problemas sus héroes. Los padres agresores también contribuyen al aprendizaje de conductas violentas de sus hijos, haciendo que el niño aprenda a resolver sus conflictos tal y como lo hacen sus progenitores.

    La conducta violenta está determinada socialmente y surge como consecuencia de la limitación de los reforzadores sociales a un núcleo parcial de sociedad, así como el uso represivo de formas aversivas de control conductual para eliminar el problema. No sólo el ambiente humano refuerza directamente la agresión, sino que luego comunicamos muy eficientemente esta información a otros individuos modelando su conducta. Así con nuestros enormes sistemas de comunicación, podemos transmitir muy eficazmente maneras violentas de enfrentar situaciones, aún sin intentarlo y diciendo lo opuesto (Bandura y Ribes, 1980).

    La teoría del aprendizaje social es muy importante por varias razones. Primero, ofrece una explicación comprensiva del proceso de adquisición y mantenimiento de las conductas violentas. En segundo lugar, considera tanto factores internos al individuo como externos en el origen y mantenimiento de las conductas. En el lado negativo, sería necesario señalar que la teoría del aprendizaje social no explica por qué ciertas personas pueden resistir las influencias del aprendizaje y otras no.

    Las teorías psicológicas de personalidad buscan explicaciones para la violencia dentro del individuo, mientras que los enfoques biológicos se centran en rasgos físicos que predisponen a los individuos a la delincuencia, las teorías psicológicas se concentran en los tipos de personalidad. La teoría de Eysenck (1964) apoya que los estados mentales anormales se heredan y que predisponen al individuo a la violencia o bien crean problemas en el proceso de socialización. Este autor encuentra tres factores mediante análisis factorial, el primero es la extraversión, el segundo el neuroticismo y el tercero psicoticismo. Estos factores, según la teoría de Eysenck (1964) facilitan o dificultan el aprendizaje de respuestas de evitación de la violencia. En concreto, para Eysenck los sujetos con una personalidad caracterizada por la alta extraversión, alto neuroticismo y alto psicoticismo serán las que con mayor probabilidad desarrollarán conductas delictivas o violentas.

    La teoría de Eysenck está fundamentada en numerosas investigaciones a pesar de lo cual, no está exenta de problemas. En primer lugar sería adecuado destacar que muchos de los estudios no han confirmado la asociación entre los tipos de personalidad por él expuestos y la delincuencia y en segundo lugar, cualquier conducta depende en buena medida del tipo de situación en la que el sujeto se encuentre, es decir, con independencia de los rasgos de personalidad, las personas actúan de distinto modo según las circunstancias que le rodeen.

    De este modo, podemos concluir que las teorías basadas en aspectos individuales aportan datos sobre los factores que contribuyen de algún modo a la acción violenta. Pero no se podría decir que estos aspectos sean los determinantes únicos ni más relevantes para que se produjera irremediablemente la conducta en sí. En el siguiente apartado se intentará cubrir algunas de las deficiencias señaladas aquí, apoyando la idea de que el sujeto recibe información de su medio, que evalúa y procesa, de modo que se produzca una toma de decisión que, en ocasiones, contribuirá a que se produzca la conducta violenta

1.2.     El procesamiento de la información en el estudio de la violencia

    Las explicaciones que destacan que en los sujetos se produce un procesamiento de la información, contemplan al sujeto como un agente activo de su propio comportamiento. Es decir, el sujeto, con sus características individuales, su dotación biológica, sus mecanismos de aprendizaje y su personalidad, interpreta de un modo activo la información que recoge del medio y la procesa para producir una respuesta. En algunas ocasiones, ese procesamiento conducirá al sujeto a producir una respuesta violenta.

    Enlazando con las teorías de la personalidad anteriormente citadas, existen ciertos modelos, que a partir de los rasgos de personalidad del sujeto, explican cómo éste evalúa la información de la que dispone y procesa una forma de adaptarse a la situación que se le presenta. En esta línea se pueden destacar los estudios realizados por Baumeister, Smart y Boden (1996) quienes proponen que la violencia surge en quienes tienen una alta autoestima. Las personas con conceptos muy positivos de ellas mismas son las más propensas a cometer actos de violencia, que quien tienen autoconceptos moderados o negativos. A continuación se presenta en la figura 1.1 el modelo que relaciona la violencia y el egotismo amenazado de Baumeister, Smart y Boden (1996):

Figura 1.1. Representación esquemática de la relación entre egotismo amenazado y violencia (Baumeister, Smart y Boden, 1996)

    El modelo de recompensas-costos de Berk (1974) va en la línea de los argumentos presentados por las teorías del aprendizaje social, otorgándole gran importancia a los efectos de los reforzadores. El modelo de Berk (1974) apoyado por el “Principio de maximización de la utilidad esperada” afirma que un decisor ideal escogerá aquella acción que ofrezca el mejor resultado. El concepto de probabilidad condujo al estudio de los criterios que aplicamos para calcular los efectos probables de una decisión.

    Sobre la base de la Teoría de la decisión de Berk (1974), la concentración de una multitud se ve como una oportunidad en la que los individuos experimenten ciertas recompensas y costos. Cada individuo trata de maximizar las recompensas y minimiza los costos. El proceso que se sigue es el siguiente:

1. Buscar información.

2. Predecir lo que probablemente ocurrirá.

3. Consideran las opciones de su comportamiento.

4. Clasifican por orden los resultados probables.

5. Deciden la acción que minimice costos y maximice recompensas.

6. Escoge la acción.

Pa = [Ra – Ra (S)]

donde:

Pa: Probabilidad de acción

Ra: resultado anticipado de la acción

Ra: no actuar

(S): Probabilidad de apoyo colectivo

    Por lo tanto, una conducta violenta atenderá a las probabilidades de obtener las máximas recompensas con el mínimo costo y si está se produce de manera satisfactoria, el individuo aprenderá que esa conducta conlleva un refuerzo y se convertirá en una acción de su repertorio conductual.

    Por su parte, Jones y Heskin (1988) hacen una crítica a los estudios conductistas anteriores que interpretan que la conducta violenta es simplemente el resultado del reforzamiento positivo al individuo. Se apoyan en el modelo de Clarke (1977) según el cual la conducta violenta o delincuente es la función de una compleja interacción de variables y no es causa efecto de un modo lineal. El modelo de Clarke (1977) intenta explicar la violencia a través del análisis funcional de la conducta violenta o delictiva atendiendo múltiples factores. Este autor enfatiza la importancia de las contribuciones de la educación, las circunstancias vitales, la persona y las variables situacionales y cómo esas variables pueden interactuar y producir un evento violento. En el esquema de la figura 1.2 se puede observar la importancia que se da a los factores antes descritos y exponiendo otros factores como la herencia y la personalidad como los que predisponen, pero no determinan:

Figura 1.2. Elementos que contribuyen a que ocurra un evento criminal. (Clarke, 1977)

    El estudio de Jones y Heskin (1988) investiga la relación entre el ambiente psicosocial del sujeto y las consecuencias de la conducta del delincuente. La teoría que se considera en el análisis es la teoría de la inversión de Apter (1982). Esta teoría habla de la existencia de estados meta –motivacionales o estructuras mentales que alteran las preferencias a ciertas actividades. Dos son los estados metamotivacionales propuestos por Apter (1982) para explicar la conducta delincuente juvenil: el continuo télico-paratélico y el continuo negativismo-conformismo. En el siguiente esquema (ver Figura 1.3) se refleja el análisis funcional de la conducta delincuente realizado por Jones y Heskin (1988) atendiendo a las consecuencias del acto en sí.

Figura 1.3. Análisis de la conducta delincuente. Jones y Heskin (1988)

    Las teorías que se han descrito en este apartado aportan información sobre el sujeto como un agente activo de su comportamiento, a través de los procesos de toma de decisión que realiza. Sin embargo, queda aún por explicar la influencia que determinados factores sociales pueden producir en esa toma de decisión y cómo se produce esta influencia en el sujeto. Para ello en el apartado que se desarrolla a continuación se intentará hacer un acercamiento a las teorías más influyentes que explican la interacción social.

1.3.     Teorías fuertemente basadas en la interacción social

    De un modo diferente a las teorías anteriormente descritas, la psicología social postula que el contexto social y ambiental determina en mayor medida las conductas violentas de los sujetos. Existen dentro de la Psicología social diferentes teorías y modelos que ayudan a describir y explicar las conductas violentas en general y pueden ser de ayuda para explicar las conductas violentas que se producen en torno al contexto deportivo.

1.3.1.     Cognitivismo social y comportamiento colectivo

    Es el marco teórico más influyente en la psicología social. El cognitivismo social intenta explicar la conducta violenta atendiendo a factores sociales en los que el individuo se encuentra. Diferentes teorías hacen una aproximación para estudiar el comportamiento colectivo y la violencia.

Teoría de la influencia social y comportamiento colectivo

    Diversos estudios experimentales sobre influencia social en contextos grupales han intentado dar una explicación a las conductas violentas. Los estudios de Sherif (1936) en el marco de la Teoría de la Gestalt, establecen que toda percepción está organizada y se interesa por las circunstancias en la que la organización perceptiva resulta problemática. Sherif (1936) mantenía que cuando el individuo está en una situación ambigua, carente de marco de referencia, tienden a resolver esta situación utilizando la interacción social con los otros miembros del grupo, intercambiando información sobre la situación ambigua y estableciendo una norma común y dando lugar a la normalización.

    En la misma línea, los estudios sobre la conformidad (Asch, 1952) indican que la conformidad es un proceso de influencia social que hace que la persona modifique sus sentimientos, opiniones y conductas en dirección a la posición mantenida por el grupo mayoritario. De este modo si el sujeto está inmerso en un grupo que participa en actos violentos, éste modificará sus conductas y opiniones para conformarse con su grupo.

    Los estudios sobre facilitación social (Triplett, 1898 y Allport, 1924) indican que la presencia de otras personas (ver Figura 1.4) produce un incremento en la activación. El comportamiento colectivo surge cuando existe una reunión de individuos que “debido a similitudes de constitución, formación y situaciones comunes, poseen un carácter similar” (Allport, 1924, pp.6.). El incremento de la activación aumenta la ocurrencia de respuestas dominantes y estas pueden ser correctas o incorrectas para una determinada tarea. (Zanjon, 1965).

Figura 1.4. La teoría del impulso de la facilitación social (Zanjon, 1965)

    Autores como Festinger, Pepitone y Newcomb (1952) denominaron desindividualición a la pérdida de la autoconciencia y de la aprensión por la evaluación. Zimbardo (1970) es uno de los primeros autores que apoyan que la violencia puede ser resultado de la pérdida de identidad individual. De este modo, las personas inmersas en la masa, perfectamente anónimas, creen tener garantías de una absoluta impunidad por los actos antisociales que puedan cometer. Pueden llegar a pensar que la responsabilidad por eventuales comportamientos violentos se dividirá a partes iguales entre todo el grupo. En tales circunstancias las personas, desindividualizadas, están listas para actuar (Hernández y Gómez, 2003).

    Por su parte, Moscovici (1976) demuestra que también puede haber una influencia por parte de las minorías, cambiando las concepciones más tradicionales sobre influencia social como por ejemplo el de conformidad de Asch (1952). La influencia de la minoría se produce debido al estilo de comportamiento consistente que origina un conflicto social y cognitivo. Existen tres factores por los cuales la minoría puede ser influyente: a) los miembros de las minorías deben mostrase consistentes en su oposición a la mayoría; deben de evitar mostrarse rígidos, es decir mostrar un grado de flexibilidad; la posición de la minoría debe ser consistente con las tendencias sociales del momento (Baron y Bryrne, 1998).

Teoría de la identidad social

    Tajfel (1971) mantiene que los individuos cambian su forma de actuar cuando se sienten miembros del grupo. El individuo busca una identidad positiva reinterpretando y exigiendo una revalorización de las características del grupo que llevan a una connotación favorable y revitalizando y exigiendo reconocimiento.

    El punto de partida de la teoría de la identidad social lo representa el proceso de categorización social. La categorización es el modo de organizar la información recibida del ambiente y por medio de la simplificación, se clasifica a los elementos que comparten algún atributo distintivo. Por lo tanto, la categorización social que realiza el sujeto de modo que el endogrupo sea favorecido, percibiendo al exogrupo como diferente y acentuando así los conflictos que se puedan producir entre ambos (Tajfel, 1971).

    Reicher (1987, 1996) aplica la Teoría de la identidad social o Teoría de categorización del yo (Turner, 1987) al comportamiento de la multitud: la multitud se considera una forma de grupo social, es decir, un conjunto de personas que “adoptan una identificación social común” (Reicher, 1984). Pero no tiene estructura, ni normas ni medios y por ello a de construir una identidad situacional para la acción, sea violenta o no (Reicher, 1984).

    La teoría de la identidad social se sustenta en tres suposiciones fundamentales, (Tajfel y Turner, 1986):

1. Los esfuerzos de los individuos se dirigen a la consecución de un autoconcepto positivo, manteniendo unos niveles aceptables de autoestima y una identidad social positiva.

2. A través de los procesos de comparación social, los grupos llevan asociadas las connotaciones positivas o negativas que contribuye a la identidad social del individuo.

3. Las comparaciones intergrupales se establecen con otros grupos sociales en base a dimensiones concretas. Si la identidad social resultante de esta comparación resulta insatisfactoria, el individuo dispone de diferentes alternativas para restablecer una identidad positiva.

1.3.2.     Interaccionismo simbólico y comportamiento colectivo

    Fue propuesto por Blumer (1951) y desarrollado por Turner y Killian (1957, 1987) que resumen la influencia de la Teoría interaccionista sobre la perspectiva de la conducta colectiva en tres aspectos:

• El orden social no es un sistema estático sino un proceso de actividad y cambio; el cambio social es visto como parte de un proceso normal de renovación constante su conducta.

• El individuo como actor conciente que construye su conducta a través de representaciones simbólicas de sí mismo, de su definición de la situación (Thomas, 1928) y de lo que otras personas esperan. Su conducta no es una respuesta a una realidad objetiva sino una reacción surgido de su forma de interpretar.

• Enfatiza el papel de la interacción, en la construcción de significados compartidos y en la coordinación de los comportamientos individuales.

Modelo de la inquietud social de Blumer (1951)

    Si no existe inquietud social la vida transcurre de acuerdo con las normas y roles y no se produce comportamiento colectivo. Si se genera inquietud social, signo del colapso del orden social normativo, se favorece el comportamiento colectivo.

    Allport (1924) con el concepto de “reacción circular” según el cuál los individuos se mueven como un rebaño inquieto y centran su atención en la conducta de los demás y volviéndose influenciables. La excitación emocional y el contagio social son la consecuencia. El contagio implica una perdida de autoconciencia (Blumer, 1975) y un descenso de la resistencia social y incremento de la conformidad con el grupo.

    La idea fundamental de Blumer es que un estado de malestar social (ver Figura 1.5) provocado por deseos no satisfechos produce en los individuos impulsos a actuar de forma errática externamente y con sentimientos perturbadores y tensiones internas (Jiménez Burillo, 1981)

Figura 1.5. Descontento social. Pasos en el desarrollo de la acción colectiva. (Blumer 1975)

Teoría de la norma emergente

    La realidad es una construcción que realizamos a través de la interacción social, es una realidad socialmente compartida. La Teoría de la norma emergente fue propuesta por Turner y Killian (1987) inspirándose en la Teoría de Sherif (1936) sobre el surgimiento de las normas de grupos en situaciones no estructuradas. Turner y Killian, (1987) admiten que el comportamiento colectivo se produce en circunstancias en que existe una experiencia de tensión y la situación es ambigua. Los individuos carecen de normas y buscan indicadores que les marquen la conducta apropiada. Así, la conducta de unos pocos miembros significativos se convertirá en norma emergente. Existen dos etapas:

1. Etapa previa:

2. Etapa de aparición y adopción de la norma:

Figura 1.6. Etapas para la formación de la norma (Turner y Killian, 1987)

    Las normas emergen (ver Figura 1.6) tras un periodo inicial de ambigüedad cuando las acciones de los individuos más significativos llegan a verse como actividades de la masa como un conjunto. Una vez formulada la nueva norma, los integrantes de la masa intentan convertir a otros para que adopten esta misma norma, censurando todo comportamiento que se aleje de ella. De este modo la norma emergente pone los límites a las conductas de la masa.

1.3.3.     Teorías funcionalistas

    Estas teorías de carácter más sociológico intentan explicar a través del contexto social el carácter funcional de la violencia y del comportamiento colectivo. Las teorías funcionalistas apoyan la idea de que la violencia cumple también dos funciones necesarias para la sociedad: 1) función adaptadora2, al introducir en la sociedad nuevos desafíos y tener que innovar provocando cambios; 2) favorece el mantenimiento de los límites entre comportamientos “buenos” y “malos” (Guiddens, 2001). Dentro de este grupo de teorías podemos encontrar la teoría del comportamiento colectivo de Smelser (1962) y la teoría de la privación relativa de Stouffer (1949) y Merton y Kitt (1950).

Teorías del comportamiento colectivo de Smelser (1962).

    Es una teoría sociológica basada en el funcionalismo de Parsons (1951) que pretende explicar todo tipo de comportamiento colectivo ya sea una multitud expresiva, agresiva o un movimiento social. El comportamiento colectivo aparece si ocurren 6 condiciones a lo largo del tiempo. Son condiciones de carácter acumulativo y se pueden observar de un modo gráfico del modo siguiente:

Figura 1.7. Condiciones para la aparición del comportamiento colectivo (Smelser, 1962)

1. Conductividad estructural: se refiere a las condiciones sociales de un sistema social específico que favorecen la emergencia de ciertos tipos de comportamientos.

2. Tensión estructural existe tensión cuando distintos aspectos del sistema social se hallan desconectados entre sí. La acumulación de tensión produce frustración

3. El surgimiento y difusión de una creencia generalizada: que define la situación y señala quién es el responsable de la tensión produciendo así una acción que reduzca esta tensión

4. El factor precipitante: la prueba palpable de que existe tensión. La proclividad, la tensión y la creencia generalizada prepararan la escena para el episodio de la conducta colectiva

5. Movilización de participantes: implica una organización de los que se sienten frustrados con objeto de intentar suprimir la causa de las tensiones. Se produce a través de un proceso de comunicación en el que se incita a la acción.

6. Control social ineficaz: los elementos de presión con que cuenta la autoridad carecen de fuerza para parar la acción colectiva.

Teoría de la Privación Relativa

    El descontento o insatisfacción conducen a la acción colectiva Imán (1942); Stouffer (1949) y Merton y Kitt (1950): las personas evalúan lo que tiene en relación con sus grupos de referencia si obtienen menos de lo que esperan cunde en ellos el descontento. El proceso de inadaptación social presentado por Durkeheim, (1895), Cohen, (1955) y Valverde, (1988) muestra como la inadaptación subjetiva aparece como consecuencia de diferentes factores que se presentan a continuación:

Figura 1.8. Líneas a seguir en el proceso de inadaptación social

(Durkeheim, 1895; Cohen, 1955; Valverde, 1988)

1. Interinfluencia entre el individuo y el entorno social.

2. Respuestas ante la relación conflictiva: expectativa social y carencia de medios.

3. Institucionalización del conflicto entre individuo / situación.

4. La conducta inapropiada pierde su coherencia y se inician las agresiones y los trastornos de personalidad.

5. Inadaptación subjetiva.

    Gurr (1970) describió la privación relativa como “la discrepancia percibida entre las expectativas de valor y sus posibilidades” (p. 21). Argumenta que la privación relativa es un sinónimo de la frustración. Según este autor existen tres modelos de privación:

1.     La privación decreciente: es la pérdida de lo que pensábamos que podríamos tener. Se experimenta por referencia a nuestra situación pasada. Varias situaciones llevan a esta clase de privación como son las depresiones económicas, imposición de un gobierno, etc. En la figura 1.9 que se presenta a continuación se muestra cómo las posibilidades del valor deseado van decreciendo respecto a las expectativas que tiene la persona:

Figura 1.9. Privación decreciente (Gurr, 1970)

2.     La privación de las aspiraciones: las personas no sienten una pérdida, sino ira por no tener los medios para satisfacer expectativas nuevas o intensificadas (ver figura 1.10.). Una de las formas por la que se adoptan estas expectativas es por la esperanza de conseguir algún bien limitado, también se adopta esta expectativa porque se espera un valor nuevo que nunca se ha tenido y por último, se puede tener interés por algo que anteriormente no se deseaba y ahora se intenta conseguir.

Figura 1.10. Privación de aspiraciones. (Gurr, 1970)

3.     El tercer modelo es el de la privación progresiva y fue propuesto por Davies, (1962, 1969). Apoya la hipótesis de las expectativas crecientes: cuando las expectativas van a la par que las necesidades, la satisfacción real de necesidades y la satisfacción esperada son coincidentes y no se produce violencia, pero cuando la satisfacción real queda bloqueada y las expectativas continúan creciendo, el desnivel se hace intolerable produciéndose la situación de curva “J” característica de las revoluciones.

Figura 1.11.Modelo de las expectativas crecientes (Davies, 1962, 1969)

    Los escritos de Merton (1957) se ocuparon de uno de los principales enigmas de los estudios criminológicos: en un momento en el que el conjunto de la sociedad se está haciendo más rica, ¿por qué siguen aumentando los índices de delincuencia? Al subrayar el contraste existente entre el aumento de las aspiraciones y la persistencia de las desigualdades, Merton señala que la sensación de privación relativa es un elemento importante a la hora de interpretar el comportamiento desviado.

1.3.4.     Explicaciones subculturales

    Investigadores posteriores han vinculado la desviación con la existencia de grupos subculturales que adoptan ciertas normas que fomentan o recompensan los comportamientos delictivos. Cohen (1955) en su libro Delinquent Boys, señaló que los muchachos de clase obrera baja que están frustrados por su posición en la vida se unen con frecuencia en subculturas delictivas como las bandas. Tales subculturas rechazan los valores de clase media y los sustituyen por normas que, como la delincuencia y otros actos de no-conformidad, rinden culto al desafío.

    Cloward y Ohlin (1960) coinciden en que la mayoría de los delin­cuentes juveniles procede de la clase obrera baja pero señalan que los chicos que es­tán más en «peligro» son los que han interiorizado los valores de clase media. Cuando no sean capaces de alcanzar sus objetivos esos jóvenes serán especialmente proclives realizar actividades delictivas. En su estudio de las bandas juveniles masculinas, Cloward y Ohlin descubrieron que éstas surgen en comunidades subculturales, como las de las minorías étnicas desfavorecidas, en las que las oportunidades de triunfar de un modo legítimo son escasas.

    Desde la postura subcultural, también es necesario destacar la aportación de Miller (1958). La tesis de Miller enfatiza que las pandillas de clase baja reflejan los valores del sistema cultural al que pertenecen. Estos valores se relacionan con la violencia debido a que los jóvenes buscan la posesión de un prestigio que les falta en su medio, a causa de que en muchos de estos hogares el padre está ausente y prescinden por tanto de un modelo a quien seguir (Miller, 1958). Esta última tesis no ha recibido bastante apoyo empírico que la sustente.

    Como comentario final de las teorías subculturales, habría que señalar que es sumamente difícil explicar un fenómeno conductual tan complejo como la violencia sobre la única base de la pertenencia a una clase social. Las teorías subculturales tienen varias dificultades en sus explicaciones puesto que explican un pequeño segmento de las personas que recurren a la violencia (jóvenes de clase baja) y separan a la clase media y a la baja por un muro de valores diferentes. Sin embargo, como ya veremos en el capítulo siguiente, algunas de las teorías más importantes que intentan explicar la violencia en el deporte se basan en las teorías subculturales apoyando algunas de las ideas señaladas anteriormente.

1.3.5.     Las teorías interaccionistas

    Los sociólogos que estudian la desviación desde la tradición interaccionista creen que la violencia se construye socialmente. Rechazan la idea de que haya clases de conducta inherentemente «desviadas». En lugar de esto, los interaccionistas se preguntan cómo se definen los comportamientos desviados y por qué a ciertos grupos y no a otros se les cuelga esa etiqueta.

    Uno de los autores que primero indicó que la desviación se aprende mediante la interacción con los demás fue Sutherland que en 1949 planteó un concepto que había de influir notablemente en el interaccionismo posterior: vinculó la violencia a lo que él llamó asociación diferencial. Los individuos se convierten en delincuentes al asociarse con los portadores de normas delictivas. Según Sutherland (1949), el comportamiento violento se aprende en los grupos primarios y especialmente entre compañeros. Esta teoría contrasta con la idea de que existen diferencias psicológicas que separan a los delincuentes del resto de la gente. Considera que las acciones delictivas son tan aprendidas como las que respetan la ley y que tienen como fin las mismas necesidades y valores.

Teoría del etiquetaje

    Uno de los enfoques más importantes para comprender los comportamientos violentos desde esta perspectiva es la denominada teoría del etiquetaje, cuyos partidarios interpretan la desviación no como una serie de características de individuos o grupos, sino como un proceso de interacción entre desviados y no desviados. Desde esta perspectiva, para poder comprender la naturaleza de la desviación hay que saber por qué a algunos se les cuelga la etiqueta de desviados o violentos.

    Los que representan a las fuerzas de la ley y el orden o los que pueden imponer defini­ciones de la moralidad convencional a otros, constituyen la principal fuente de etiquetaje. Por tanto, las etiquetas utilizadas para crear categorías de desviación expresan la estructura de poder de la sociedad (Guiddens, 2001). Becker (1974) es uno de los sociólogos mas estrechamente vinculados con la teoría del etiquetaje. Intentó mostrar que las identidades desviadas se producen a través del etiquetaje y no mediante motivaciones o comportamientos desviados.

    Sin embargo, estos modelos no explican por qué el sujeto comete el acto que posteriormente llega a ser etiquetado como delictivo. Es decir, no dan una interpretación acerca de la desviación primaria, sino tan sólo de la secundaria. Para suplir estas deficiencias Lemert (1972) propuso la idea de que el etiquetaje no sólo afecta a la forma en que un individuo es visto por los demás, sino que también influye en la idea que tiene aquél de su propia identidad. Lemert (1972) propuso un modelo con el que interpretar cómo puede coexistir la desviación con la identidad o convertirse en un elemento capital dentro de ésta. Para Lemert la trasgresión inicial es la desviación primaria. En la mayoría de los casos, estas acciones ocupan un lugar “marginal” en la identidad personal de la persona: tiene lugar un proceso de normalización del acto des­viado. Sin embargo, en otras ocasiones, no se produce esa normalización y a la persona se le cuelga la etiqueta de criminal o de delincuente. Lemert utilizó la expresión de desviación secundaria para describir los casos en los que los individuos llegan a aceptar esa etiqueta y se consideran a sí mismos desviados. En esos casos la etiqueta puede convertirse en algo esencial para la identidad personal y hacer que el comportamiento desviado continúe o se intensifique.

1.3.6.     Las teorías del control

    La teoría del control postula que la violencia procede de un desequilibrio entre los impulsos que llevan a la actividad violenta y los controles sociales o físicos que la impiden. Le inte­resan poco las motivaciones que tienen los individuos al realizar los delitos, más bien pre­supone que la gente actúa de forma racional y que, si se da la oportunidad, cualquiera po­dría participar en actos desviados. Se señala que muchos tipos de delito son el resultado de «decisiones situacionales», es decir, una persona se encuentra con una oportunidad que le motiva a actuar (Guiddens, 2001).

    Hirschi (1969), en su libro Causes of Delinquency, señalaba que las perso­nas se unen a la sociedad y a los comportamientos que respetan la ley mediante cuatro tipos de vínculo: el apego, el compromiso, la implicación y la creencia. Estos elementos, cuando son lo suficientemente fuertes, ayudan a mantener el control social y la conformi­dad, al hacer que la gente no sea libre para vulnerar las reglas. Sin embargo, cuando esos vínculos con la sociedad son débiles, puede haber delincuencia y violencia. El enfoque de Hirschi indica que los delincuentes suelen ser individuos cuyo escaso grado de auto­control procede de una inadecuada socialización en el hogar o en la escuela (Gottfredson y Hirschi, 1990).

    Finalmente podemos concluir este apartado, haciendo una reflexión acerca de las debilidades de las teorías fuertemente basadas en las interacciones sociales y culturales. Las teorías de corte social resultan muy atractivas porque dan explicaciones globales acerca de la violencia pero en esta característica es donde se encierra su propia debilidad: al no atender a los aspectos individuales dejan escapar factores de gran importancia que no es adecuado obviar, como podrían ser los mecanismos de aprendizaje del individuo, su personalidad o algunos tipos de disfunción biológica. Es decir, para explicar un fenómeno tan complejo como lo es la violencia, es necesario recurrir a los diferentes aspectos que influyen en el comportamiento atendiendo a los niveles individuales, microsociales y macrosociales y cómo estos niveles interaccionan entre sí en las diferentes situaciones.

2.     Teorías de violencia en el deporte

    En el epígrafe anterior se ofreció, entre otras más destacadas, una aproximación hacia las teorías psicosociales para explicar los comportamientos de masas y la violencia. En el capítulo que se presenta a continuación se pretende hacer un especial hincapié en dos de los modelos explicativos de la violencia en el deporte que se presentan en la literatura y que podrían ser un buen marco de referencia para la investigación propiamente dicha que se describirá en los próximos capítulos. Los modelos a los que nos referimos son los desarrollados por la Escuela de Leicester y al Modelo Psicosocial de John Kerr (1994).

    Junto a estos modelos existen estudios importantes (que sin llegar a formalizarse como modelos) que aportan datos de gran interés. Uno de los primeros trabajos es la teoría sociológica de Taylor (1971) y Clarke (1973, 1978). Es una teoría sociológica que pretende conocer los comportamientos de los grupos violentos en el fútbol enmarcándolos en una perspectiva cultural. Taylor (1971) entiende el vandalismo como un intento de la clase obrera desfavorecida por recobrar el control de un deporte que les pertenecía, siendo por lo tanto el producto de la resistencia a la usurpación. En su temprana investigación sobre el tema, Ian Taylor atribuyó la violencia en el fútbol a los efectos sobre los hinchas más fanáticos tuvo lo que él denominó el “aburguesamiento” y la “internalización del juego”. A su juicio, los hinchas pertenecientes a la clase obrera creen que los clubes de liga eran antes, en cierto sentido, “democracias participativas” y, siempre según este autor, los hooligans de ahora constituyen una especie de “movimiento de resistencia” obrero que trata de restablecer el control ante los cambios impuestos por grupos de la clase media con el fin de salvaguardar los intereses de su clase³.

    Por su parte Clarke (1973, 1978) considera los actos violentos del deporte como una búsqueda de una identidad grupal propia y diferenciadora que le proporcione sentido a la existencia de estos jóvenes. El análisis de Clarke es similar en algunos aspectos al primer trabajo de Taylor. Atribuye el fenómeno del hooliganismo a la conjunción durante los años sesenta entre lo que llama la “profesionalización” y “espectacularización” del juego y los cambios habidos en la situación social de los jóvenes pertenecientes a la clase obrera; más concretamente, los cambios que, según sus propias palabras “se combinaron y quebraron algunos de los lazos de familia y vecindad que ligaban a los jóvenes con los ancianos en una relación especial características de la vida de la clase trabajadora antes de la guerra”. En otras palabras, el fenómeno de la afición violenta y desmedida al fútbol es, según Clarke, una reacción de los jóvenes enajenados pertenecientes a comunidades obreras desintegradas contra la comercialización del fútbol y la concepción en aumento del juego como espectáculo y como entretenimiento. A consecuencia de la desintegración de sus comunidades, plantea el autor, estos jóvenes asisten ahora a los partidos sin el control que sus parientes y vecinos de más edad ejercían antes sobre ellos.

    Otros estudios importantes son los realizados por Peter Marsch, dentro de la Psicología Social Etnogénica. Los trabajos se centran en el conocimiento de la dinámica social que tenía lugar en el seno de estos grupos violentos y su aportación más importante es mostrar la existencia de un orden allí donde aparentemente existe irracionalidad. En esta línea, Marsch (1982) indica que la violencia es una expresión simbólica más que real4. El individuo que no ha conseguido obtener un estatus en su vida cotidiana, acude al fútbol para crearse un prestigio social. Marsh (1978) alega que los últimos intentos realizados para erradicar la violencia han llevado a una disminución de las oportunidades para la violencia ritual socialmente constructiva – que él denomina “aggro”-, lo cual ha producido como resultado un aumento de la violencia incontrolada y destructiva. Se ha dado, según él, un giro de la violencia “buena” a la violencia “mala”, los hombres son más o menos tan agresivos como siempre pero, a medida que esta agresión se expresa de forma menos ordenada, se vuelve más sangrienta en sus resultados”

    Un trabajo importante después de la catástrofe del estadio Heysel de Bruselas en 1986 es el realizado por David Canter, Miriam Comber y David Uzzell (1989), en su libro Football in its place. Este libro a lo largo de seis capítulos entra en uno de los temas que menos literatura ha generado en la Psicosociología del Deporte, los desastres colectivos o el efecto de las masas. Enfocan el fútbol como un fenómeno de masas que representa las líneas culturales que nos diferencian. Cada hincha se identifica con su club o con su equipo porque le atribuye unas características definidas y únicas. Es obvio que existen diferencias entre clubes, ya que, aunque formamos parte de una sociedad interrelacionada y en equilibrio, estas pequeñas diferencias entre unas y otras entidades son lo que decide el carácter de los aficionados.

    Se ofrece la opinión de los aficionados ingleses, y curiosamente, las opiniones variaban de club a club, sin embargo, todos coincidían en afirmar que las situaciones de violencia y disturbios, han contribuido enormemente a que la gente deje de ir a los partidos de fútbol. Los hooligans son normalmente jóvenes de clase trabajadora, que los autores desglosan de la siguiente manera: uno de cada cinco tiene menos de 17 años, dos tercios tienen entre 17 y 20 años y el resto tiene más de 20 años. Concluyen: los hooligans5 son jóvenes y es el grupo social más penado por los jueces, las explicaciones que nos ofrecen para la aparición de este grupo son varias: En primer lugar, la naturaleza humana es de por sí agresiva, el fútbol además genera agresividad y, por último, este deporte se convierte para muchos en un reflejo de los problemas de la sociedad. Estos autores también se plantean el hecho de que la violencia ocurra con mayor frecuencia fuera del campo que dentro de él, considerando siempre el fútbol como un deporte que nos produce satisfacción y orgullo, pero también muertes, entre agresiones y mal estado de las instalaciones.

    El trabajo de Canter, Comber y Uzzell (1989), dedica a las muchedumbres y las emergencias un capitulo. Desde el principio de la historia hemos asistido a espectáculos concebidos como agresivos para calmar los problemas sociales de las multitudes, por ejemplo, los gladiadores en la antigua Roma. Además, también desde antiguo se ha observado una fuerte conciencia de grupo, caracterizada por las similitudes y puntos en común. De modo que si en un lugar hay mucha gente concentrada y se produce una emergencia, las posibilidades de desastre aumentan considerablemente. Algunos de los aspectos tratados por los autores son:

a. Acontecimientos extraños: Las masas, por ellas mismas implican una cierta sensación de desastre. Un acontecimiento insignificante puede acabar en un hecho terrible y devastador.

b. El peso de los números: Cuando las masas reaccionan ante algo es muy difícil que cambien, debido a su magnitud. Se produce una falta de comunicación entre los de delante (los que encabezan la masa) y los de detrás (el centro y final de la masa).

c. El movimiento: Cuando se da la voz de alarma y la masa se precipita hacia las salidas, el movimiento se produce de forma libre y unidireccional.

    Los autores subrayan, que aunque en Inglaterra las instalaciones deben pasar una inspección técnica obligatoria basada en la ley, resulta realmente sorprendente e indignante que la legislación cambie cada vez que ocurre un desastre (los autores estiman este cambio en aproximadamente una vez cada 10 años), mientras que las instalaciones están continuamente remodelándose. Por ejemplo, desde los años 30 se venían proponiendo reformas para la prohibición de alcohol en los estadios, algo que no se consiguió hasta la tragedia de Heysel en 1986.

    Otro momento decisivo dentro del desastre es el del reconocimiento del mismo. De manera que la pérdida de tiempo aquí puede resultar irrecuperable. Es al darnos cuenta de la gravedad del asunto, la situación se hace crítica, ya que todo el mundo quiere salir a la vez, y todo esto en cuestión de apenas unos minutos. Estos autores llegaron a la conclusión de que los factores más importantes son:

1. La rápida comunicación entre los agentes.

2. Reconocer de manera inmediata el alcance del peligro.

3. Tener planes específicos para accidentes potenciales.

    Otro de los puntos fuertes del trabajo de estos autores es el repaso de la historia sobre la violencia en el fútbol. Se cree que el problema es actual, pero ya desde Roma y la época justiniana tenemos antecedentes de desastres. En cuanto al fútbol en Inglaterra, los autores citan tres antecedentes históricos:

1. En 1655, se jugaban partidos aunque estaba prohibido.

2. En 1890, en un partido del Blackburn contra el Bumley un árbitro resultó gravemente herido.

3. En 1909, en Hampden Park, 6000 espectadores arrojaron cosas al campo hiriendo a jugadores y árbitro.

    Pero, en líneas generales lo que los autores afirman es que los hooligans son sólo uno de los problemas de la violencia y de los desastres en el fútbol. Además, el entorno físico y social, también juegan un papel muy importante. Y, no hay una solución única y concreta para este tipo de situaciones, por lo que se hace mucho más difícil evitarlos.

    En España uno de los trabajos importantes es el realizado por Duran (1996) donde hace una revisión de las teorías más importantes que han intentado explicar la violencia en el deporte. Afirma que el vandalismo en el deporte en sus formas actuales, más que un intento de impedir un proceso de transformación en el deporte hacia estructuras más profesionales y espectaculares, constituye un claro intento por parte de estos jóvenes radicales de co-protagonizar parte del espectáculo social que es el deporte moderno.

2.1.     La Escuela de Leicester

    La “Escuela de Leicester” estudia la violencia en el deporte dentro del modelo civilizador. En términos popperianos –a pesar del desencuentro entre Popper y Norbert Elías-, supone un experimento crucial de falsabilidad del modelo. Esto es, si el modelo civilizador ofrece explicaciones e hipótesis ciertas, ¿por qué parece que hay un incremento de la violencia deportiva? (Elias, 1988). Dunning (1990) reconoce que el fenómeno de la violencia en el deporte introduce “una aparente contradicción en el proceso de civilización” (pp. 78). Este modelo sugiere, que dado un proceso histórico de civilización, los valores creados mediante formas particulares de socialización, han sido progresivamente marginados a medida que sectores cada vez más amplios de la clase trabajadora se han ido incorporando a la sociedad. Sin embargo, siguen existiendo bolsas de “clase trabajadora dura” que convergen en el contexto del fútbol. Se considera que en el fútbol la multitud ofrece esencialmente una oportunidad para que ciertos tipos de personas se reúnan para representar disposiciones preexistentes.

    Todos los deportes son competitivos en sí mismos y de ahí que produzcan un despertar de la agresión y de la violencia. El nivel de tensión puede subir hasta un punto en que se rompa el equilibrio entre la rivalidad y la violencia, a favor de esta última. En tales circunstancias, las reglas y convenciones destinadas a limitar la violencia y a dirigirla por canales socialmente aceptables pueden quedar anuladas temporalmente y las personas implicadas comenzar a actuar violentamente. El planteamiento de Dunning (1990) respecto al aspecto central del desarrollo del deporte moderno ha sido denominado por Elias (1988) “un proceso civilizador” en lo que respecta a la expresión y el control de la violencia física. Un lugar central en este proceso lo ha ocupado un giro a largo plazo en el equilibrio entre la violencia “afectiva” y la violencia “racional”.

    El aspecto central del proceso civilizador, llevó aparejado un cambio en el patrón de lazos sociales6, es decir, del proceso por el que los lazos segmentarios fueron sustituidos cada vez más por lazos funcionales. Esta transformación fue producto de un proceso en el que disminuyó la importancia de lazos de unión a la familia y al lugar de residencia, aumentando la importancia de los lazos que se producían en relación con el trabajo y la organización social. Las condiciones que facilitan este desarrollo son el crecimiento económico, el control social que se centraliza en el Estado y el uso de la fuerza física controlada.

    Toda sociedad en cuya estructura predominan los lazos segmentarios tiende a generar violencia física en las relaciones humanas de diversas maneras que se refuerzan unas a otras. Los grupos de “nosotros” están definidos con unos límites estrechos y por tanto, incluso grupos similares y pertenecientes a la misma localidad son definidos como grupos de “extraños” o “extranjeros”. El conflicto y la rivalidad entre grupos parece inevitable puesto que el sentimiento de orgullo y pertenencia son tan fuertes que crean una ilusión de unanimidad entre el propio grupo, sobrevalorando sus características e infravalorando las de grupos rivales. Además, para estos grupos, luchar, tanto dentro como entre tales grupos, es necesario para conseguir y mantener una buena reputación acorde con sus normas de masculinidad agresiva. Los mejores luchadores suelen destacar como líderes y todos los miembros de esos grupos han de pelear para sentir y para demostrar a otros que ellos son “hombres”.

    La violencia endémica característica de este tipo de sociedades, junto al hecho de que su estructura consolida el poder de una clase gobernante de guerreros y que resalta la agresividad y la fuerza masculinas, conduce al dominio generalizado de los hombres sobre las mujeres. Esto produce a su vez dos consecuencias fundamentales:

1. Debido a la relevancia otorgada a la fuerza física en las relaciones entre niños que no están sometidos a un control eficaz por parte de los adultos, aumenta la violencia característica de tales comunidades. Tienden a la violencia física como medio de socialización se ve reforzada asimismo por el empleo que de ella hacen sus padres y por los modelos del papel de adultos que la sociedad en general les presenta.

2. La ausencia relativa de supervisión directa de los niños por los adultos conduce a la formación de bandas que perduran hasta los inicios de la vida adulta y que, a causa de las alianzas de grupo tan rígidamente definidas características de los lazos segmentarios, entran sin cesar en conflicto con otras bandas locales. Los deportes de estas comunidades son expresiones ritualizadas de la “guerra entre las bandas” típicas en tales condiciones, una puesta a prueba, institucionalizada, de las fuerzas relativas de determinadas comunidades que tiene su origen y que coexiste lada a lado con las luchas constantes y más serias entre grupos locales.

    En una sociedad caracterizada por los lazos segmentarios existe un ciclo de retroalimentación positiva que genera un alto nivel de violencia, como se ilustra en la figura 2.1.

Figura 2.1. Ciclo de retroalimentación positiva por medio del cual se generan altos niveles de violencia en una sociedad caracterizada por lazos segmentarios (Dunning, 1986)

    Las sociedades muy próximas al modelo de lazos funcionales son, en la mayoría de los aspectos, diametralmente opuestas a las sociedades en las que el modelo de lazos segmentarios es el dominante. Estas sociedades también están sometidas a un ciclo de retroalimentación positiva pero, en este caso, el ciclo cumple una función civilizadora, pues sirve principalmente para limitar y contener el nivel de violencia en las relaciones sociales. Esto no significa necesariamente que reduzca el índice de violencia sino más bien que conduce a formas de violencia enmascaradas. La estructura de tales sociedades genera simultáneamente una intensa presión competitiva y una tendencia a emplear medios racionales para la consecución e los objetivos propuestos. A su vez, esta combinación hace que se tienda a utilizar racional o instrumentalmente la violencia ilegítima y otras formas de violación de las reglas en determinados contextos sociales, por ejemplo en los deportes de combate altamente competitivos.

    En las sociedades con una elevada presencia de lazos funcionales, los deportes altamente combativos forman un enclave social con formas de violencia concretas socialmente permitidas. Tales deportes son luchas fingidas ritualizadas y civilizadas en las que el empleo de la fuerza física queda circunscrito por reglas y convenciones a más de ser controlado, de manera inmediata, por funcionarios como los árbitros y, en un nivel superior, por los comités y tribunales establecidos por los organismos de dirección pertinentes nacionales e internacionales.

Figura 2.2. Ciclo de retroalimentación positiva por medio del cual se controlan los niveles de violencia en una sociedad caracterizada por lazos funcionales (Dunning, 1986)

    Dunning (1984) formula la hipótesis de que la conducta violenta de los hinchas del fútbol está relacionada de manera central con normas de masculinidad y de este modo con una estructura social de los lazos segmentarios. Algunas de sus características se describen en los siguientes puntos:

1. El hecho de que a los grupos implicados les resulten tan interesante, y a veces incluso más combatir mutuamente como presenciar un partido de fútbol.

2. El hecho de que los grupos rivales estén constituidos principalmente por miembros del mismo estrato social, es decir, de los llamados sectores “rudos” de la clase obrera. Esto significa que, para entender el fenómeno, hay que explicar primero el hecho de que en su violencia hay un conflicto intra-clase en contraposición con el conflicto inter-clases.

3. El hecho de que la lucha de tales grupos adopte la forma de una “vendetta”, en el sentido de que, con independencia de las acciones no encubiertas que realicen, atacan a cualquier individuo o grupo sólo por mostrar en público la insignia de pertenencia a un grupo rival.

4. El notable grado de conformidad y uniformidad en la acción que se muestra en las canciones y los lemas de los violentos hinchas del fútbol. Un tema recurrente en estas canciones y lemas es el reforzamiento de la imagen masculina del grupo a que se pertenece aunado a la denigración y los ataques a la falta de virilidad del grupo contrario.

    La investigación sociológica (Willis, 1978) propone que las comunidades “rudas” pertenecientes a la clase trabajadora se caracterizan por todos o casi todos los siguientes atributos sociales:

a. pobreza más o menos extrema;

b. empleo de sus miembros en trabajos no cualificados y/o ocasionales, junto con una elevada propensión al desempleo;

c. niveles bajos de educación formal;

d. bajo índice de movilidad geográfica, salvo algunos varones que viajan por razones de trabajo, por ejemplo en el ejército, o en trabajos no cualificados dentro del sector de la construcción;

e. familias centradas en la madre y extensas redes de parentesco;

f. alto grado de segregación en los papeles conyugales y separación de los sexos en general;

g. dominio del varón aunado a la tendencia de los hombres a ser físicamente violentos con las mujeres;

h. escasa supervisión de los adultos sobre los niños y recurso frecuente a la violencia en el proceso de socialización;

i. capacidad relativamente baja de los miembros de estas comunidades para controlar las emociones y aplazar la gratificación;

j. umbral comparativamente bajo de rechazo a la violencia física;

k. formación de bandas callejeras encabezadas por los mejores luchadores y frecuencia de los enfrentamientos dentro y entre ellas;

l. intenso sentimiento de pertenencia a “nosotros” como grupo definido dentro de unos límites reducidos y correspondientes sentimientos fuertes de hostilidad al grupo de “ellos” también definido dentro de unos estrechos límites.

    Los estudios de la Escuela de Leicester apoyan dos de las explicaciones oficiales de las causas de violencia en el deporte. También reconocen que dar una explicación a este fenómeno tan complejo es sumamente difícil y ha de insertarse en modelos explicativos más amplios. La primera explicación oficial se relaciona con la ingesta alcohólica. Sin embargo, el alcohol, no puede decirse que sea una causa significativa o “profunda” de la violencia de los hinchas al fútbol, por la simple razón de que no todos los que beben alcohol, ni siquiera abundantemente y de forma constante, participan en estas acciones violentas. Y tampoco todos los hinchas desaforados y violentos beben alcohol, si bien es cierto que en las normas de masculinidad expresadas con su conducta un componente integral es el énfasis puesto no sólo en pelear, sino también en el mucho beber. De hecho, tales hinchas tienden a ser relativamente agresivos aun cuando no beben. La segunda explicación oficial para explicar la violencia de los espectadores que la violencia en el terreno de juego puede producir la alteración de los espectadores produciéndose, de este modo la violencia. Aunque, es obvio que la violencia durante el partido no va invariablemente seguida de acciones propias de estos grupos. Y tampoco todos los incidentes provocados por los hinchas fanáticos van precedidos de la violencia en el campo de juego.

    La escuela de Leicester se apoya en diversos estudios para completar su explicación del fenómeno de la violencia. Citan en su trabajo el Informe Harrington, que concluía en 1968 que “las pruebas hasta el momento indican que los hinchas proceden principalmente de la clase trabajadora, con los problemas concretos característicos de las grandes ciudades y puertos industriales, donde se sabe de la existencia de subculturas violentas y delictivas”. (pp. 25).

    El estudio de Suttles (1968) explica el patrón de vida de las subculturas, a las que nos referimos, atendiendo al término de “segmentación ordenada”. El rasgo de las comunidades que se caracteriza por la segmentación ordenada es que son grupos de personas del mismo nivel social, misma edad y mismo sexo integradas en “bandas callejeras”. Tales grupos, según este autor, parecen “desarrollarse con toda lógica a partir de la fuerte acentuación en las clasificaciones por grupos de edad, la separación entre sexos, la unidad territorial y la solidaridad de raza” (pp.169). En otras palabras, la clasificación por grupos de edad, la separación entre sexos y la identificación territorial parecen ser los determinantes estructurales sociales internos decisivos. Más concretamente, un alto grado de segregación entre los grupos por edades significa que, en tales comunidades, se envía a los niños, desde pequeños, a jugar en la calle sin supervisión alguna por parte de los adultos. Como resultado de esta configuración social y aparte de la atención que regularmente en esta clase de comunidades se les deja solos para valerse por sí mismos y tienden a integrarse en grupos que están determinados, por una parte, por lazos de amistad, de parentesco y de residencia próxima o común y, por la otra, por la amenaza real o como tal sentida que les plantea el desarrollo de bandas paralelas en comunidades adyacentes. El hecho de que gran parte de la primera etapa de socialización de los niños tenga lugar en la calle, significa que tienden a interactuar agresivamente entre ellos y a desarrollar jerarquías de dominio basadas en la edad, fuerza física y valor. Además, estos niños están más acostumbrados desde una temprana edad a ver a sus padres y adultos comportarse de un modo agresivo.

    Otra de las explicaciones que se desarrollan en el grupo de Leicester sobre las causas de la acción violenta está en relación con los medios de comunicación (Duran 1996). Estos autores evidencian que durante las dos décadas anteriores a la I Guerra Mundial el tratamiento informativo sobre este tipo de conductas violentas alrededor del fútbol fue breve y riguroso. Este panorama cambió drásticamente desde finales de los años cincuenta y principios de los sesenta debido al tratamiento sensacionalista dado a este fenómeno por parte de los medios de comunicación, amplificando los incidentes violentos. Las motivaciones comerciales y lucrativas en la tarea periodística resultaban cada vez más evidentes. La violencia se estaba convirtiendo en un buen negocio para vender más periódicos en una industria notablemente competitiva (Dunning, 1988, pp. 244-245).

2.2.     Modelo Psicosocial de John Kerr

    El modelo psicosocial de John Kerr (1994) surge de la integración de la Teoría de la Inversión de Apter (1982, 1989) y del modelo de Manipulación de Tono Hedónico de Brown (1991). El modelo de Kerr al integrar estos dos modelos no sólo permite explicar las conductas violentas sino que además permite proponer una posible intervención.

    En términos epistemológicos, Kerr (1994) realiza un programa de investigación Lakatosiano. La perspectiva Lakatosiana insiste en la existencia y deseabilidad de múltiples encuentros teóricos en una disciplina. Kerr (1994) integra para la explicación, descripción y predicción de acontecimientos violentos una teoría de personalidad junto a una teoría psicológica, haciendo que el modelo sea un programa de investigación que ofrece novedades y contiene mayor contenido empírico que los propuestos hasta el momento.

    En primer lugar, Kerr (1994) recoge los supuestos de la teoría de la inversión de Apter (1982, 1989). Utiliza esta teoría de personalidad para intentar explicar la motivación que conduce a los sujetos a cometer actos violentos. Esta teoría se basa en la alternancia de los estados metamotivacionales en el tiempo. Estos estados metamotivacionales son las estructuras mentales que guían a las personas en su modo de interpretar las causas o motivos para realizar una acción en un momento dado y sus preferencias a ciertas actividades. Los estados metamotivacionales coexisten dentro de un continuo produciendo una inversión cuando hay cambios en el estado metamotivacional que en ese momento esta operativo. Dos son los pares de estados que explican una acción violenta (Kerr, 1994):

• Télico-Paratélico: en el estado metamotivacional télico la conducta de la persona está orientada a metas y tienen una preferencia a intensidad baja de estimulación y el estado paratélico la conducta tiende a ser espontánea, es decir, sin ninguna meta esencial, pero con una alta preferencia a intensidades altas de estimulación.

• Conformidad-Negativismo: En el estado de conformidad se siente la necesidad de cumplir las normas establecidas. En el estado negativista, una persona siente una gran necesidad de revelarse contra las normas impuestas.

    Además del concepto de estado metamotivacional, existen en este modelo tres conceptos fundamentales que es necesario explicar para entender el modelo presentado por Kerr (1994):

• El concepto de arousal hace referencia al grado de excitación, diferenciándose dos tipos, el arousal sentido y el arousal deseado.

• El tono hedónico, por su parte, hace referencia a la interpretación positiva o negativa que se hace del arousal sentido. Cuando un sujeto experimenta un tono hedónico positivo la situación es percibida como agradable o placentera, cuando es negativo se percibe dicha situación como desagradable o displacentera. Un sujeto con un elevado arousal sentido, pero un bajo nivel de arousal deseado, tendrá una interpretación de su tono hedónico negativa (displacentera) de modo que tenderá a buscar situaciones que consigan un equilibrio entre arousal sentido y arousal deseado.

• El concepto de marco protector hace referencia a las emociones negativas que pueden ser experimentadas como positivas si se dan en un estado paratélico, lo que permite explicar el disfrute de algunas personas cuando hacen puenting o cuando ven una película de miedo.

    De este modo, como se representa en la figura 2.3. si un sujeto en un estado télico (línea continua) percibe un alto nivel de arousal, siendo su preferencia a bajos niveles de estimulación, sentirá un tono hedónico negativo que le producirá estados de ansiedad. Si este sujeto, en este momento del tiempo, percibiera bajos niveles de arousal, sentirá un tono hedónico positivo que le producirá un estado de relajación. Por el contrario, un sujeto en un estado metamotivacional paratélico (línea discontinua) que percibe bajos niveles de arousal, siendo su preferencia a altos niveles de estimulación, sentirá un tono hedónico negativo que le producirá aburrimiento. Si este mismo sujeto en este momento del tiempo, percibiera altos niveles de arousal, lo interpretaría con un tono hedónico positivo produciéndole un estado de excitación.

Figura 2.3. Relación entre estado télico paratélico, tono hedónico y nivel de arousal

    Generalmente existen desigualdades o discrepancias entre el arousal preferido y el sentido lo que va a provocar estrés en los individuos pero bajo ciertas condiciones los altos niveles de arousal en el estado télico y los bajos en el paratélico pueden ser tolerados.

    Las personas tienen tendencia o predisposición a pasar la mayor parte del tiempo en uno u otro de los estados metamotivacionales. Son varias las investigaciones que relacionan estos estados con la elección del deporte practicado. Existen estudios que relacionan los estados metamotivacionales télico y paratélico en el modo en que los atletas experimentan el estrés (Summer y Stewart, 1993). Estudios sobre la relación que existe entre el estado negativismo y la práctica de deportes de alto riesgo y deportes individuales (Vlaswinkel y Kerr, 1990). Kerr (1989) estudió el papel de estos mismos estados en la elección del deporte que se practica, relacionando el estado télico con deportes de resistencia y el estado paratélico con deportes de riesgo.

    Kerr (1994) para estudiar la violencia en el deporte, tanto en deportistas como en espectadores desarrolló un estudio en el que se relacionan los estados paratélico y negativismo. Los estados télico/paratélico y negativismo/conformidad se relacionan entre sí dando lugar a cuatro combinaciones distintas: conformidad télica, negativismo télico, conformidad paratélica y negativismo paratélico. Estos son cruzados a su vez con el arousal sentido y el tono hedónico dando lugar a ocho emociones diferentes.

    Como se aprecia en la figura 2.4., un sujeto sentiría ansiedad si estando en un estado de conformidad télica percibiera un alto nivel de arousal que sería interpretado como un tono hedónico negativo. Por el contrario, si este mismo sujeto percibiera un bajo nivel de arousal, lo interpretaría como un tono hedónico positivo, creándole una sensación de relajación. Un sujeto sentiría disgusto si estando en un estado de negativismo télico percibiera un alto nivel de arousal que sería interpretado como un tono hedónico negativo. Por el contrario, si este mismo sujeto percibiera un bajo nivel de arousal, lo interpretaría como un tono hedónico positivo, creándole una sensación de placidez.

Figura 2.4. Las cuatro emociones generadas por la combinación del estado télico y el par de estados negativismo conformidad (Kerr, 1994)

    Como se aprecia en la figura 2.5., un sujeto sentiría excitación si estando en un estado de conformidad paratélica percibiera un alto nivel de arousal que sería interpretado como un tono hedónico positivo. Por el contrario, si este mismo sujeto percibiera un bajo nivel de arousal, lo interpretaría como un tono hedónico negativo, creándole una sensación de aburrimiento. Un sujeto sentiría provocación si estando en un estado de negativismo paratélico percibiera un alto nivel de arousal que sería interpretado como un tono hedónico positivo. Por el contrario, si este mismo sujeto percibiera un bajo nivel de arousal, lo interpretaría como un tono hedónico negativo, creándole una sensación de resentimiento.

Figura 2. 5. Las cuatro emociones generadas por la combinación del estado paratélico y el par de estados negativismo conformidad (Kerr, 1994)

    Parece ser que las personas que delinquen y las que comenten actos propios de hooligans, quizás lo hacen para escapar del aburrimiento y alcanzar así el estado metamotivacional en el que el arousal sentido que experimenta se corresponda con el deseado (arousal elevado) haciéndoles sentir excitados.

    El modelo de John Kerr (1994) utiliza el modelo de Manipulación del Tono Hedónico de Brown (1991) para proponer una posible intervención. Por ello, este modelo construido por Kerr encierra una importante característica, puesto que además de ser un modelo explicativo, también es predictivo.

    Brown (1991) realizó trabajos sobre adicciones humanas sean a sustancias como a conductas (adicción al juego, adicción a drogas, etc.). Este autor considera que para adquirir y desarrollar una adición existe un proceso que se estructura en una serie de etapas. Este proceso de adquisición y desarrollo de una adicción es la base en la que Kerr (1994) se apoya para explicar el hooliganismo como una adicción a la violencia. Para ello, Kerr explica las etapas que un sujeto pasa hasta establecer la conducta como una adicción.

Figura 2.6. Las siete etapas para establecer una adicción a la actividad hooligan

1. Predisposición personal: El sujeto es ineficaz para manipular su estado de humor y excitación; poca tolerancia a los estados disfóricos.

2. Vulnerabilidad a la adicción: Baja autoestima, poca estimulación u oportunidades en la vida diaria para experimentar una excitación elevada; el aburrimiento conduce al sujeto a un desajuste en los niveles de excitación

3. Iniciación a la actividad hooligan: en un partido de fútbol, la persona observa a los hooligans en acción o queda implicado accidentalmente con ellos; descubre que esta experiencia le genera emociones agradables.

4. Opción por el hooliganismo: participa en algunos incidentes violentos y experimenta alivio en el desajuste de arousal y estados de humor disfóricos; las interacciones con los hooligans constituyen una fuente importante de gratificación.

5. Saliencia creciente en la actividad hooligan: el comportamiento violento del hooligan es constantemente reforzado a través de periódicas confrontaciones violentas con la policía y los grupos rivales.

6. Ciclos o episodios repetidos de actividad: la persona está en comino de convertirse en un hooligan; planifica viajes al club y asiste a partidos internacionales donde la implicación se va convirtiendo cada vez en más violenta.

7. Establecimiento de adicción: consigue alto estatus en el grupo de hooligans, planifica toda su vida en torno al hooliganismo; lidera el combate como miembro de la banda de hooligans; ahora es plenamente adicto a la violencia del fútbol.

Tabla 2.1. Etapas en el desarrollo del hooliganismo (Javaloy, 1996, p. 100)

    Cuando ya se ha adquirido la adicción, los periodos de tiempo de inactividad producen síndrome de abstinencia, como ocurre con la adicción a las sustancias. Para Kerr (1994), los hooligans buscan la sensación de placer inmediato, es decir, las sensaciones producidas por el sistema paratélico. Kerr (1994) analiza las estrategias posibles para elevar el arousal en un contexto deportivo:

• La estrategia del hincha: donde encontramos un ambiente festivo, banderas, pancartas, bengalas, trompetas, tambores, etc. como estudió March (1978).

• Las estrategias del hooligan: como evitar y provocar a la policía, arremeter contra hinchas de equipos contrarios y usar indumentaria distintiva.

    Como ya se comentó al principio del epígrafe, Kerr (1994) además de explicar, describir y predecir la conducta violenta, propone unas estrategias de intervención basadas en el modelo de Brown (1991):

1. Reubicación en actividades socialmente aceptables como pueden ser los deportes de combate o actividades de alto riesgo.

2. Regeneración de viejas actividades reforzantes y que causaban placer antes de adquirir la adicción a la violencia.

3. Hallar nuevas alternativas de actividades reforzantes.

    A lo largo de este capítulo se ha realizado una revisión de las teorías más importantes que estudian el fenómeno de la violencia en el deporte. Tanto los trabajos realizados en la Escuela de Leicester como el modelo de Kerr (1994) nos ofrecen una visión de este complejo fenómeno. Sin embargo, este último trabajo es de gran relevancia porque además de explicar y describir la violencia en el contexto deportivo, predice y proporciona una vía de prevención e intervención.

3.     Metodología observacional

3.1.     Metodología observacional: Definición

    Para el estudio de la violencia, y más concretamente, de la violencia en el deporte es necesario determinar la metodología a usar con el fin de obtener los datos más fiables y válidos. Estudiar la violencia a través de metodología experimental conlleva la simulación de acontecimientos violentos en el contexto de laboratorio, restando, por lo tanto, validez ecológica a la investigación. La metodología selectiva, aunque eficaz para el estudio en Ciencias Sociales, produce un gran sesgo debido, entre otros motivos, a la deseabilidad social. El estudio de la violencia, como situación social, puede realizarse en contextos naturales donde se produce la conducta en sí misma o a través de pruebas indirectas (cartas, testimonios, noticias de periódicos), estamos ante la observación indirecta. Este tipo de observación es el elegido para esta investigación. Por otra parte es de capital importancia considerar que la Metodología Observacional contiene importantes limitaciones en el estudio de la violencia deportiva. Por ejemplo, sería sumamente difícil realizar una observación de la conducta violenta de los espectadores en una situación natural de un partido, ya sea por un observador o por varios.

    Podemos considerar, siguiendo a Anguera (1988a), que la observación "es un procedimiento encaminado a articular una percepción deliberada de la realidad manifiesta con su adecuada interpre­tación, captando su significado, de forma que mediante el registro objetivo, sistemático y específico de la conducta generada de forma espontánea en un determinado contexto, y una vez que se ha sometido a una adecuada codificación y análisis, nos proporcione resultados válidos dentro de un marco específico de conocimiento" (pag. 7).

    En un trabajo posterior (Anguera, 1990) matiza aún más esta definición y la conceptualiza como una estrategia particular del método científico que busca la cuantificación del comportamiento espontáneo que se produce en situaciones no preparadas. Para cumplir con este objetivo es necesario llevar a cabo una serie de etapas cuyo fin es la resolución de problemas (de descripción, covariación, causación, secuencialidad, etc.) que se plantean acerca de la conducta manifiesta de sujetos que se hallan en un ámbito natural (es decir, no artificial).

    Respecto a las condiciones necesarias para llevar a cabo una observación, las podemos resumir en (Sarriá y Maciá, 1990ª):

a.     Debe poseer un objetivo y estar planificada para el mismo. Tal y como afirma Anguera (1988a) "constituye la más crucial de las decisiones a adoptar, tanto por la dificultad habitual de su concreción, como por las implicaciones que se derivarán de todo el proceso. Un grave error sumamente frecuente en este punto es la formulación de un objetivo amplio y vago (...). El objetivo debe hallarse perfectamente delimitado; éste es un requisito imprescindible para su correcta enunciación" (p.12).

b.     Debe ser sistemática. Este punto se refiere a cuestiones de diseño, donde se especifican cómo se llevará a cabo la recogida de datos e incluso el tipo de unidades y de datos.

c.     Debe ser objetiva, válida y fiable. Hay dos cuestiones fundamentales previas a la codificación del flujo conductual. Una es la utilización de los medios técnicos que van encaminadas a reducir los errores de percepción y codificación. La otra, es la relativa al análisis de calidad de los datos, que van a determinar en qué medida son "fiables".

d.     Debe estar relacionada en su cometido concreto con un marco de conoci­mientos o proposiciones más generales. Parece evidente que toda la estrategia científica que se desarrolla en un estudio viene determinada de forma fundamental por el propio problema que se estudia, así como por los objetivos que se pretenden alcanzar.

    Las etapas o fases que se deben llevar a cabo para realizar una investigación con metodología observacional, siguiendo a Sarriá y Maciá (1990a), son las siguientes:

1. Formulación del problema: Esta primera fase servirá de guía para la toma de decisiones que se realizará en fases posteriores. Para formular el problema es necesario acotar el objeto de estudio y delimitarlo, determinar las unidades de observación y establecer la hipótesis sobre la que se va a trabajar.

2. Planificación de la investigación: En esta etapa se elegirá el diseño de investigación, las condiciones espaciales y temporales de muestreo y los instrumentos de observación

3. Selección de los sujetos a observar: Dependiendo del tipo de muestreo que se realice se a de procurar que la muestra final sea representativa de la conducta real del sujeto o grupo. Por ello la elección del tipo de muestreo es necesaria distinguiendo así el muestreo “ad libitum”, muestreo de eventos, muestreo focal y muestreo de tiempo (que puede ser muestreo de puntos de tiempo o muestreo de intervalos) (Anguera 1988a, 1990).

4. Análisis e interpretación de los datos: El análisis de los datos dependerá del diseño de la investigación que se eligió en fases anteriores y el tipo de datos que se recogen.

5. Comunicación de resultados: esta fase tiene como fin la difusión del conocimiento y la posibilidad de reproducir y replicar la investigación.

3.2.     Diseños observacionales

    La metodología observacional careció tradicionalmente de líneas de investigación en las que se pusieran a prueba las múltiples posibilidades de análisis de sus datos. Probablemente, el principal motivo se halla en la superficialidad con que se obtenían tales datos, y, por consiguiente, en su carácter inconsistente.

    Actualmente, se sigue trabajando para configurar los principales diseños observacionales. Anguera (1985) propone un planteamiento en que se cruzan la dicotomía idiográfico/nomotético y la relativa a un registro puntual/seguimiento, lo cual facilita el deslinde de las direcciones básicas de análisis de datos observacionales.

    Para situar los diseños (Anguera, 1985) plantea las dos dicotomías (idiográfico vs. nomotético y puntual vs. seguimiento) que originan cuatro cuadrantes, a través de los cuales podemos situar las diferentes direcciones básicas de análisis de datos observacionales.

Figura 3.1. Estructura básica de diseños observacionales (Anguera, 1985)

    Como se puede observar en la figura 3.1, las dos dicotomías dan origen a cuatro cuadrantes. El primero de ellos constituiría la situación óptima de la metodología observacional, el seguimiento de un estudio idiográfico I) Cuadrante idiográfico/seguimiento (diseños diacrónicos), en éste focalizaríamos la atención sobre una sola unidad (sea ésta un individuo, una interacción diádica o triádica o un grupo), son los diseños diacrónicos. De esta forma se lleva a cabo un registro sistemático a partir del sistema de categorías elaborado a lo largo de un período de tiempo.

    El segundo cuadrante no aporta información ya que no garantiza la cientificidad del estudio II) Cuadrante idiográfico/puntual. Una recogida de datos puntual y a partir de un solo sujeto no es capaz de proporcionar información mínimamente consistente con garantías científicas. En consecuencia, se trata del único cuadrante que no ofrece datos válidos para un posterior análisis.

    En el tercer cuadrante se estudia un grupo de sujetos de acuerdo con la aplicación simultánea de un grupo de categorías, son los diseños sincrónicos III) Cuadrante nomotético puntual (diseños sincrónicos). Son frecuentes las situaciones en las que es necesario conocer la distribución de un grupo de sujetos respecto a la aplicación simultánea de varios sistemas de categorías, así como la evaluación en varios niveles simultáneos de respuesta y que habrán dado lugar, lógicamente, a diversos sistemas de categorías.

    En el cuarto cuadrante IV) Cuadrante nomotético/seguimiento (diseños diacrónicos/sincrónicos o diseños lag-log) cabe realizar dos aproximaciones, por un lado al cuadrante 1 y por lo tanto realizar un estudio de la secuencialidad en paralelo de cada uno de los integrantes del grupo (cabría la posibilidad de estudiar un sujeto prototípico). La segunda posibilidad es llevar a cabo un acercamiento hacia el tercer cuadrante y realizar, igualmente, un estudio de la secuencialidad en paralelo de cada uno de los integrantes del grupo, pero no en una sola ocasión, sino en una sucesión de análisis puntuales cercanos en el tiempo, lo que implicaría un cuasi-seguimiento a lo largo del tiempo (Anguera, 1990); una sucesión de análisis puntuales cercanos en el tiempo, lo que implicaría un cuasi-seguimiento a lo largo del período de tiempo considerado. Es decir, en un momento inicial, y mediante un análisis log-lineal, se conoce cuál es la relación entre los diversos niveles de respuesta contemplados, operación que se repite, periódicamente o no, siempre que se juzgue relevante, y que puede llegar a realizarse, incluso, en cada una de las sucesivas sesiones de registro. Las enormes posibilidades de este diseño diacrónico/sincrónico permiten que se le pueda considerar como el más completo y óptimo para la evaluación del comportamiento, hasta el punto de que todos los demás serían variantes incompletas de este.

3.3.     Análisis de contenido

3.3.1.     Introducción al análisis de contenido

    A finales del siglo pasado, con el aumento del material impreso en los Estados Unidos, así como la nueva inquietud por evaluar los mercados de masas y conocer la opinión pública, surgieron escuelas de periodismo que intentaban efectuar investigaciones de gran objetividad científica.

    Uno de los primeros análisis de esta índole, data de 1893 y en él se formula la siguiente pregunta: “Do newspapers now give the news?” (Speed, 1893). Un estudio similar intentó poner de manifiesto el gran espacio destinado a asuntos “desmoralizadores”, “malsanos” y “triviales” en oposición a los temas que valían la pena” (Mathews, 1910). Midiendo los centímetros de columna que un periódico destinaba a determinados temas, trataron de revelar “la verdad acerca de los periódicos” (Street, 1909). Intentaban demostrar la “influencia de ciertos tratamientos periodísticos sobre el aumento del delito y otras actividades antisociales” (Fenton, 1910).

    El problema metodológico dominante parecía ser el apoyo que los datos científicos ofrecían a las argumentaciones periodísticas: para ser irrefutables tenían que ser cuantitativos. Las carencias metodológicas con el transcurso de los años se fueron acotando y ya a partir de la Segunda Guerra Mundial, el análisis de contenido ya no se considera de alcance únicamente descriptivo sino que toma conciencia de que su función o su meta, es la inferencia (Bardin, 1986). De este modo, actualmente se puede afirmar que el análisis de contenido ha llegado a ser un método científico capaz de ofrecer inferencias a partir de datos esencialmente verbales, simbólicos o comunicativos (Krippendorff, 1990).

3.3.2.     Definición de análisis de contenido

    De un modo intuitivo, el análisis de contenido podría definirse como un método de investigación del significado simbólico de los mensajes. Pero esta es una definición tiene varios errores:

1. Los mensajes no tienen un único significado, es decir, siempre es posible contemplar los datos desde varias perspectivas, sobre todo si son de naturaleza simbólica. Un mensaje es capaz de transmitir múltiples contenidos según el receptor al que le llegue o incluso a un único receptor.

2. No es necesario de exista coincidencia acerca de los significados. Si será necesario obtener un acuerdo intersubjetivo sobre lo que significa un mensaje para simplificar el análisis de contenido. Los mensajes y las comunicaciones simbólicas tratan de fenómenos distintos a aquellos que son directamente observados. La naturaleza vicaria de las comunicaciones simbólicas es lo que obliga al receptor a formular inferencias específicas, a partir de los datos que le proporcionen sus sentidos, en relación con ciertas porciones de su medio empírico o contexto de los datos.

    De este modo, Krippendorff (1990) nos ofrece una definición más exacta de lo que es el análisis de contenido: “El análisis de contenido es una técnica de investigación destinada a formular, a partir de ciertos datos, inferencias reproducibles y válidas que puedan aplicarse a su contexto” o como define Berelson (1952): “Es una técnica de investigación de la descripción objetiva, sistemática y cuantitativa del contenido manifiesto de las comunicaciones que tiene por objeto interpretar” (p. 8- 9).

    Siguiendo la definición de Berelson (1952), podemos afirmar que el análisis de contenido debe cumplir unas cualidades, es decir, debe ser objetivo, sistemático y cuantitativo y con el objetivo de interpretar. A continuación se explicarán estos requisitos siguiendo a Grawitz (1975):

• Objetivo: El análisis debe proceder según unas reglas, obedecer a unas consignas suficientemente claras y precisas para que analistas diferentes, obtengan los mismos resultados.

• Sistemático: Todo contenido debe ser ordenado e integrado en las categorías elegidas, en función de la finalidad perseguida. Unos elementos de información, que tengan relación con el objetivo, no deben ser dejados de lado.

• Cuantitativo: Muchas veces se trata de enumerar unos elementos significativos, de calcular su frecuencia, etc. Pero esta condición no es indispensable y determinados análisis de tipo cualitativo más bien investigan los temas que los miden.

    La definición de análisis de contenido que establece el objeto de investigación, es una herramienta y sitúa al investigador en una posición concreta frente a la realidad que analiza. En cuanto técnica de investigación, el análisis de contenido se surte de una serie de procedimientos para el tratamiento y procesamiento de los datos científicos, teniendo como fin, proporcionar conocimientos a partir de los datos. Los datos son lo único disponible para el especialista en análisis de contenido, y no su contexto. Los datos son los elementos básicos del análisis de contenido y constituyen la superficie que el analista debe tratar de penetrar. Sin embargo, el investigador debe indagar en el contexto de los datos. Si bien los datos aparecen disponibles de manera directa, su contexto lo construye el analista con el fin de incluir las condiciones circundantes, antecedentes, coexistentes o consecuentes.

    En todo análisis de contenido debe enunciarse con claridad la finalidad u objetivo de las inferencias. Las inferencias serán formuladas a partir de los datos, en relación con algunos aspectos de su contexto y justificar esas inferencias en función de lo que se sabe acerca de los factores estables del sistema en cuestión.

    Por último, en todo análisis de contenido hay que especificar por adelantado el tipo de pruebas necesarias para validar los resultados, de modo que otros individuos puedan recoger las pruebas adecuadas y comprobar si las inferencias son de hecho exactas

3.3.3.     Características del análisis de contenido

No es una técnica intromisiva

    A diferencia de otras técnicas como las entrevistas, los cuestionarios, los test proyectivos y los experimentos en los que el investigador es el que controla en distintos grados las condiciones, el análisis de contenido, la recuperación de información, la modelización, el uso de registros estadísticos, constituyen técnicas de investigación no reactivas o no intromisivas en las que el investigador no controla las condiciones. Por ello la conciencia de ser observado y evaluado, las influencias del proceso de medición o los efectos de la interacción entre el experimentador y el sujeto, no se ven afectados en el análisis de contenido.

Acepta material no estructurado

    De esta manera, el investigador trabaja con material que ya ha sido generado por una fuente, por lo que obtiene un reflejo más fidedigno de la realidad que intenta estudiar. Por ello el investigador, en ocasiones, no podrá anticipar todas las categorías de análisis y las formas de expresión antes de haber obtenido y examinado el material.

Es sensible al contexto

    El análisis de contenido es capaz de procesar formas simbólicas. Las teorías validas, las construcciones analíticas o las experiencias ocurridas en el pasado con un contexto determinado pueden hacer que los datos se conviertan en “entidades simbólicas no convencionales” llevando al analista a inferencias de las que los sujetos no son conscientes o que no pueden aceptar o validar.

Aborda gran volumen de información

    En este sentido los ordenadores informáticos específicos para el análisis de datos nos facilitan el trabajo y agilizan el tratamiento de la información y el análisis de los datos.

3.3.4.     Aplicaciones y tipos del análisis de contenido

    El análisis de contenido permite aceptar como datos las comunicaciones simbólicas comparativamente no estructuradas y permite analizar fenómenos no observados directamente a través de los datos relacionados con ellos, independientemente de que intervenga o no un lenguaje. Dado que la mayoría de los procesos sociales se llevan a cabo a través de símbolos, en las ciencias sociales y en las humanidades es donde se encuentra más difundido el análisis de contenido. Janis (1965) ofrece una clasificación de sus aplicaciones:

1. Análisis de contenido pragmático: clasifican los signos según su causa o efecto probable.

2. Análisis de contenido semántico: clasifican los signos de acuerdo con sus significados.

3. Análisis de vehículos-signos: clasifican el contenido de acuerdo con las propiedades psicofísicas de los signos.

    Otros autores, como Grawitz (1975) parten del proceso de la comunicación y defienden que el análisis de contenido permite estudiar:

• ¿Quién habla? (estudio del emisor/fuente). Aquí se pueden encontrar diferentes situaciones, desde que el emisor reaccione a un estímulo más o menos controlado por el observador, hasta que el emisor no mantiene ninguna relación con el oyente o receptor (tal es el caso de los medios de comunicación).

• ¿Qué intenta decir? (estudio del mensaje)

• ¿A quién? (estudio del receptor/oyente). En este sentido, el estudio del mensaje destinado a un público permite estudiar a éste, reconstruir los valores e intereses de los grupos sociales que los componen.

• ¿Cómo? Es el estudio de la forma, de los medios por los que un mensaje trata de producir un efecto o impresión.

• ¿Con qué resultado? Son estudios que pretenden conocer, generalmente, los cambios de actitud y la comprensión del lector o receptor del mensaje. En este caso, las inferencias se realizan sobre los efectos de la comunicación sobre los receptores.

    Si tomamos como criterio la inserción de los resultados del análisis en los trabajos de investigación, Krippendorff (1990) ofrece una tipología del análisis de contenido que puede ser de gran utilidad. Este autor distingue así tres tipos de análisis de contenido:

1.     Proyectos para evaluar ciertos fenómenos en el contexto de los datos existentes. Este tipo de análisis de contenido se puede utilizar para realizar estimaciones acerca de algún parámetro o para inferir relaciones entre diversos parámetros estimados para poner a prueba alguna hipótesis.

Figura 3.2 Diseño de análisis de contenido para la estimación (Krippendorff, 1990)

 

Análisis de contenido para inferir relaciones

Figura 3.3. Diseño de análisis de contenido para inferir relaciones (Krippendorff, 1990)

2.     Proyectos para poner a prueba la posibilidad de sustituir un método a través de un análisis de contenido. En este caso se aplican dos o más métodos a los mismos datos o a datos diferentes obtenidos a partir de la misma situación con el fin de verificar si ambos proporcionan resultados comparables o cuál es el mejor método.

Análisis de contenido para comparar métodos

Figura 3.4. Diseño de análisis de contenido para comparar métodos diferentes (Krippendorff, 1990)

3.     Proyectos para poner a prueba hipótesis, comparando los resultados de un análisis de contenido con los datos obtenidos de manera independiente y con datos sobre fenómenos no inferidos mediante la técnica.

Figura 3.5. Diseño de análisis de contenido para verificar hipótesis (Krippendorff, 1990)

3.3.5.     Etapas del análisis de contenido

    El investigador es el responsable del proceso que conduce a los descubrimientos y por tanto deberá describir las condiciones en la que obtiene los datos, justificar los pasos analíticos seguidos y procurar en todo momento que el proceso no sea tendencioso. Es necesario que el proceso sea explícito para que otros puedan evaluar su labor, reproducir dicho proceso o restringir sus hallazgos. La red de pasos analíticos mediante los cuales se procesa la información científica se denomina “proyecto o diseño de la investigación” (Krippendorff, 1990).

    Los proyectos de investigación para el análisis de contenido tienden a ser de naturaleza secuencial. En ellos casa paso sigue a uno anterior y las decisiones sobre un procedimiento determinado no se toman según el resultado del procedimiento siguiente, por tanto los errores serán acumulativos o multiplicativos.

    Los pasos que se siguen para llevar a cabo este proceso, se describen brevemente a continuación:

Figura 3.6. Procedimientos utilizados en el análisis de contenido (Krippendorff, 1990)

    En primer lugar, se puede ver en la figura 3.6, hay que determinar las unidades, es decir, el investigador debe encontrar el modo de obtener todos los datos necesarios. Si dispone de libertad para incluir o excluir un dato particular en su análisis, puede atenerse a algunos procedimientos de muestreo. El conocimiento necesario para el diseño de planes destinados a la determinación de muestreo abarca:

• La índole de unidades de muestreo que pueden ser portadoras de información.

• Localización espacial o temporal de unidades de distinta clase.

• Tipo de distribución de la información en el universo.

• Las características en materia de automuestreo de distintas clases de unidades de información.

    El segundo paso que se dará será el registro de los datos. Para ello es necesario identificar y describir las unidades de registro, que deben ser reproducibles y satisfacer los criterios de validez semántica donde estos se apliquen. Las instrucciones que deben incluirse para una buena codificación de los datos:

• Prescribir las características que han de reunir los observadores.

• Establecer la capacitación a que deben someterse los observadores

• Definir las unidades de registro, incluyendo los procedimientos para su identificación

• Delinear la sintaxis y la semántica del lenguaje de datos, incluyendo en caso necesario un esbozo de los procedimientos cognitivos utilizados para situar los datos dentro de las categorías

• Describir de qué manera se han de utilizar y administrar las plantillas de datos.

    El paso siguiente es la reducción y transformación de los datos, dándoles la forma que exige el análisis a la vez que se retiene toda la información relevante. La reducción de datos se relaciona con la facilidad de los cálculos y procura adecuar la forma de los datos disponibles a la exigida por la técnica analítica. La reducción puede ser estadística, algebraica o tener como única finalidad la omisión de los detalles irrelevantes. La reducción de los datos mediante su selección de acuerdo con algún criterio, y su transformación, como cuando se copian trasladándose de un medio de transmisión a otro, son tareas que también están sujetas a errores y que será preciso controlar.

    Una vez realizado esto, llega el momento de realizar las inferencias. La inferencia abarca todo el saber que debe poseer el analista de contenido acerca del modo en que los datos se relacionan con su contexto. Para ello, las teorías establecidas que relacionan los datos con su contexto son las fuentes más inequívocas de certidumbre para el análisis de contenido. Estas teorías toman la forma de proposiciones bastante concretas, verificadas en una variedad de contextos y que pueden derivar de teorías más generales.

    Por último, el análisis de ocupa de los procesos más convencionales de identificación y representación de las pautas más notables, estadísticamente significativas o que dan cuenta de los resultados del análisis de contenido o los describen. Por definición, el análisis no tiene que ser sensible al contexto como ocurre en los procedimientos anteriores.

    Un diseño de investigación debe ser reproducible y válido en cada uno de sus detalles, por ello es necesario describir todo este proceso de un modo minucioso antes de pasar a ejecutarlo.

3.3.6.     Uso de la informática en el Análisis de Contenido

    El desarrollo de programas informáticos en la investigación ha favorecido el desarrollo de las investigaciones en todos los ámbitos y ha facilitado la labor del investigador. La gran capacidad de almacenaje, la rapidez para la realización de operaciones lógicas o algebraicas y la apertura de canales de comunicación en la comunidad científica, aportan al análisis de contenido grandes posibilidades para su aplicación.

    Bardin (1986) apuesta por el trabajo con el ordenador en dos momentos puntuales de la investigación:

• Para tratar el texto: análisis de los materiales lingüísticos.

• Para tratar los resultados: análisis de los datos numéricos. Mena (2000) hace un recorrido por diferentes programas utilizados específicamente para el análisis de datos cualitativos, distinguiendo:

• Programas para la codificación y recuperación de textos: The Ethnograph (Seidel, Kjolseth y Seymour, 1988)

• Programas para la construcción de teorías basadas en normas: HyperResearch (Hesse-Bier, 1991)

• Programas basados en la lógica: QUALOG (Shelly y Sibert, 1985) y AQUAD (Günter, 1991).

• Programas basados en la jerarquización: NUDIST (QSR, 1994) y CVIDEO (Envisionoglogy, 1992).

• Programas sustentados en los sistemas de redes conceptuales: ATLAS/ti (Mühr, 1991). El ATLAS/ti es un programa para analizar datos cualitativos de diversa índole: gráfico, audio y texto. Ofrece una variedad de herramientas para realizar las tareas asociadas con cualquier acercamiento sistemático “suave” a los datos. ATLAS/ti descubre los fenómenos complejos ocultados en los datos cualitativos y permite codificar y organizar ficheros de texto, audio y gráficos. A partir de los documentos primarios (Primary Docs) se codifican todos los elementos del texto que interesen para la investigación. Para ello existe un primer nivel que se denomina “quotations”, en él se almacenan los elementos clave de cada documento (de forma automática o manual). Todos estos elementos obtenidos se clasifican directamente mediante los “codes” o categorías de clasificación relevantes. Por último, estas categorías o codes podrán estar construidas sobre la base de alguna teoría en la que se apoye la investigación y para relacionar estas teorías con los datos recogidos nos encontramos con el “memos” que almacena los rasgos más relevantes de las teorías elegidas.

    El ATLAS/ti facilita las actividades implicadas en el análisis e interpretación de datos mostrando los resultados cuantitativos que se desprenden de los documentos primarios e incluso con la posibilidad de exportarlos a programas estadísticos como el SPSS. Y de modo más cualitativo, permite obtener toda clase de relaciones entre los documentos, las categorías y las teorías en las que se basan y con la posibilidad de construir redes conceptuales que revelan otro tipo de relaciones no previstas y que facilitan la interpretación de los resultados cualitativos.

    En el siguiente apartado se realizará una aproximación al uso de este programa de análisis de contenido puesto que el trabajo que a continuación se desarrolla requerirá un buen manejo de este.

3.3.7.     Didáctica para el manejo del programa ATLAS/ti

    El software de codificación ATLAS/ti es un instrumento que permite relacionar marcos teóricos con los datos de partida. Para realizar este análisis de carácter cualitativo es necesario hacer una recogida de aquellos datos que queremos utilizar, bien pueden ser preguntas abiertas de un cuestionario, cartas o diarios personales, discursos, noticias etc. A partir de las teorías o modelos de las que hemos partido se construye un sistema de categorías exhahustivo y mutuamente excluyente, de modo que las palabras, frases o párrafos tan sólo puedan ser incluídas en una categoría. Se relaciona cada una de las catégorías propuestas con las teorías o modelos de los que parte, si es posible; si la categoría fuerse propuesta ad hoc, no es necesario crear este último vínculo. Para que el análisis contenga más riqueza visual también existe la posibilidad de crear mapas conceptuales que ayuden a ver todas las relacionas realizadas.

    A continuación se explica de un modo más gráfico la forma de utilización de este programa. Se realizará en 8 pasos:

Pantalla de inicio

    Cuando abrimos el programa ATLAS/ti, en primer lugar nos encontraremos con la pantalla de inicio compuesta por diferentes ventanas tales como File, Documents, Quotations, Codes, Memos, Networks, Views, Extras y Help. Situadas de modo vertical y horizontal se podrán encontrar todas las herramientas necesarias para los análisis. En la parte central podemos observar la versión del ATLAS/ti, su licencia y número de serie (ver Ilustración 3.1.).

Ilustración 3.1. Pantalla de inicio del programa de análisis de contenido ATLAS/ti

Paso 1: Introducir documentos

• En primer lugar, nos aseguraremos que los documentos que se van a analizar están guardados en ficheros txt. del bloc de notas. Sin este formato, el programa no reconoce los documentos.

• A continuación y para buscar los documentos que se van a analizar se procede a abrir la ventana de Documentos (ver Ilustración 3.2.).

Ilustración 3.2. Opción para introducir documentos en el programa de análisis de contenido ATLAS/ti

• A continuación aparecen varias opciones posibles, para abrir los documentos se escogerá la opción de Assign como se señala en la imagen siguiente (ver Ilustración 3.3.)

Ilustración 3.3. Opción para abrir los documentos en el programa de análisis de contenido ATLAS/ti

• Hemos de localizar la carpeta en la cual se sitúan los archivos en formato txt. y se irán seleccionando y abriendo.

Ilustración 3.4. Opción para buscar los documentos en el programa de análisis de contenido ATLAS/ti.

• Como se puede apreciar en la siguiente imagen (ver Ilustración 3.5.), cada uno de los documentos que se vayan abriendo aparecerán en la primera ventana en blanco. Esto indica que el texto se encuentra disponible para ser utilizado por el programa.

Ilustración 3.5. Lugar que ocupan los documentos en el programa de análisis de contenido ATLAS/ti

Paso 2.     Reconocer las palabras importantes en el texto

• En primer lugar, debemos trabajar con el texto completo y en él reconocer aquellas palabras o frases que nos interesen para el estudio. Para que aparezca en pantalla el primer texto a analizar, se procede a pinchar en la ventana en la que aparece el documento y seleccionando el texto que queremos abrir.

Ilustración 3.6. Opción para que aparezcan los textos en la pantalla del programa de análisis de contenido ATLAS/ti.

• De este modo se podrán seleccionar aquellas palabras que sean importantes para el análisis.

Ilustración 3.7. Opción para seleccionar palabras importantes en el texto

Paso 3:     Unir palabras a categorías

• Una vez que la palabra está seleccionada y queremos que pertenezca a una categoría específica procederemos abriendo la ventana de Quotations.

Ilustración 3.8. Opción para unir palabras a categorías

• Aparecerán varias opciones entre las cuales se seleccionará coding y a continuación se abrirá otra ventana cuya opción open coding nos servirá para definir la categoría a la que queremos que pertenezca la palabra seleccionada.

Ilustración 3.9 Opción para definir categorías

• La opción de open coding abrirá la ventana que se muestra a continuación. En ella se podrá escribir el nombre de la categoría y se accionará el botón de OK para que se memorice la información almacenada.

Ilustración 3.10. Opción para memorizar las categorías memorizadas.

 Paso 4: Buscar la palabra automáticamente en todos los textos

    Si deseamos buscar una palabra (por ejemplo provocación) en todos los documentos y no nos interesa hacerlo manualmente, como se ha explicado anteriormente, procederemos a hacerlo de modo automático para agilizar nuestra labor.

    En primer lugar se selecciona la palabra en el texto, se abre la ventana Quotations y coding y open coding, tal y como vimos anteriormente para unir una palabra a la categoría. En este caso la categoría podría llamarse “agresión verbal”.

    Una vez que tenemos almacenada la categoría a la que pertenecerá la palabra que deseamos buscar a lo largo de todos los documentos, abrimos la ventana de Codes.

• Para iniciar dicha búsqueda, se selecciona la casilla de coding y entre las opciones que encontramos escogeremos la de autocoding que permitirá hacer la búsqueda automáticamente.

Ilustración 3.11. Opción para buscar automáticamente las palabras importantes para analizar (I).

 

Ilustración 3.12. Opción para buscar automáticamente las palabras importantes para analizar (II).

• Seleccionando la casilla de autocoding aparecerá la pantalla que se muestra a continuación. En ella podremos ver en primer lugar la categoría en la que vamos a encuadrar la palabra que deseamos buscar automáticamente. A continuación, se puede ver una casilla en blanco donde se escribirá la palabra que deseamos buscar.

• Seleccionamos All PTs para buscar en todos los textos que estén almacenados.

• Por último escogeremos una de las opciones que se presentan en las últimas casillas de la pantalla. Seleccionamos Word o Sentence o Paragraph o Matched String según si es un conjunto de palabras, una palabra, una frase o un párrafo, aquello que deseamos que sea buscado en todos loa textos.

Ilustración 3.13. Opción para buscar automáticamente las palabras importantes para analizar (III)

Paso 5:     Relacionar la categoría o la palabra con una teoría específica

    Si deseamos que las categorías que han sido creadas se relacionen con las teorías o modelos que las elaboraron o simplemente porque existe una relación entre ellas que deseamos que se destaque en nuestro análisis, procederemos como se explica a continuación.

• En primer lugar se abrirá la ventana de Memos y entre las opciones que aparecen se selecciona Create free memo como se muestra en la siguiente imagen:

Ilustración 3.14. Opción para definir las teorías o modelos dentro del análisis.

• Si se han realizado correctamente los pasos anteriores, se abrirá una pantalla nueva en la que se podrá escribir la teoría que queremos que se relacione con alguna de las categorías. Por ejemplo, podremos escribir en el espacio en blanco” teoría de la frustración agresión”. Por último, accionaremos el botón de OK para que queda almacenado en la memoria del programa.

Ilustración 3.15. Opción para memorizar la teoría o modelo definido

    Para que la teoría que hemos almacenado se relacione con la categoría o con una palabra determinada que nosotros veamos pertinente para el análisis, se procederá del siguiente modo:

• Abrimos la ventana de Memos y seleccionamos la opción de Link Memo to que nos permitirá relacionar la teoría que hemos añadido anteriormente.

Ilustración 3.16. Opción para relacionar teorías con las categorías o palabras definidas anteriormente

• Si lo relacionamos con una palabra elegiremos la opción Quotations, si es con una categoría Codes. En este caso, se podría relacionar la Teoría de la Frustración-agresión, por ejemplo, con la categoría agresión física. De modo que se escogerá la opción Codes, abriéndose de este modo la pantalla que se muestra a continuación y seleccionaremos la categoría. Finalmente se presiona el botón OK para que la relación sea almacenada el la memoria del programa.

Ilustración 3.17. Opción para memorizar las teorías relacionadas anteriormente.

Paso 6:     Agregar notas

• Tanto la ventana de Quotation como la de Codes y la de Memos tienen la opción de escribir notas para facilitar su comprensión cuando estén todos los datos analizados. Para ello se podrá abrir cualquiera de las ventanas anteriormente citadas y eligiendo la opción de Edit comment.

Ilustración 3.18. Opción para editar comentarios acerca de teorías, categorías o palabras (I).

• De este modo se podrá añadir un comentario para la palabra, categoría o modelo con el que estemos trabajando y aclarar conceptos y relaciones. Accediendo al editor de comentarios, se abrirá una nueva pantalla en la que se podrá escribir toda aquello que tenga Relación con la palabra, categoría o modelo y que deseemos especificar.

Ilustración 3.19. Opción para editar comentarios acerca de teorías, categorías o palabras (II).

Paso 7: Para hacer mapas conceptuales

Una de las opciones más importantes que encontramos en este programa de análisis de contenido es el de hacer mapas conceptuales en los que se puedan apreciar todas las relaciones que se han ido haciendo. Para crear un mapa conceptual procederemos del siguiente modo:

• Pinchamos con el botón derecho del ratón en la libretita que hay junto a la casilla donde están las categorías o Codes. Aparecerá todo el conjunto de categorías que se han ido creando y relacionando tanto con palabras como con teorías.

Ilustración 3.20. Opción para crear mapas conceptuales (I)

• Para crear un mapa conceptual de una categoría seleccionamos una categoría y presionamos la casilla que representa el mapa conceptual, como muestra la flecha de la imagen siguiente:

Ilustración 3.21. Opción para crear mapas conceptuales (II).

• A continuación seleccionaremos la categoría (que se quedará marcada en color negro), abriremos la ventana Nodes y aparecerá diferentes opciones de las que escogeremos Import Neighbors. Esta opción buscará todas las palabras y frases relacionadas con la categoría.

Ilustración 3.22. Opción para crear mapas conceptuales (III)

• Por lo tanto, el mapa que relaciona la categoría de agresión física con las palabras vinculadas a ella (en este caso puñetazo) y con la teoría que se relacionó a esta (la teoría de la frustración agresión) quedaría como se muestra en el siguiente mapa conceptual:

Ilustración 3.23. Opción para crear mapas conceptuales (IV).

Paso 8: Enviar los datos a un programa estadístico

Este programa permite, además de hacer un análisis cualitativo de los datos, analizarlos de un modo cuantitativo.

• Para ello se abrirá la casilla de Extras y escogeremos la opción de Export to de este modo se podrán pasar los datos a paquetes estadísticos como el SPSS, o al HTML.

Ilustración 3.24. Opción para enviar los datos a un programa estadístico.

    Existen muchas variantes para hacer todas estas operaciones y existen opciones que será necesario incluir para análisis mas específicos, sin embargo, creemos que con esta breve explicación quedará claro cómo hacer uso de las opciones más importantes del software ATLAS/ti.

    En este capítulo se ha realizado una revisión de los conceptos claves en Metodología Observacional, tanto su definición como características y diseños de medida. Se ha descrito una de las técnicas que utiliza este tipo de metodología, el análisis de contenido, haciendo un repaso de sus aplicaciones y usos informatizados

4.     Estudio empírico

4.1.    Introducción

    La preocupación social sobre el fenómeno de la violencia en nuestros días es motivada en parte por los medios de comunicación. Están de moda en nuestro país ciertos programas de radio y de televisión cuya línea argumental consiste en la narración de ciertos sucesos violentos, enfatizando estas escenas de modo que produzcan un cierto “morbo” en la audiencia. De esta manera se desdibuja la realidad sobre el fenómeno de la delincuencia y se crea un estado de alarma y miedo exagerados que no corresponden con la realidad (Clemente y Vidal, 1994)

    La investigación actual se ocupa casi exclusivamente de los efectos de los actos de violencia presentados en la televisión y existen diferentes tesis que intentan explicar estos efectos y si es o no beneficioso la exposición a ésta para futuras conductas del telespectador (principalmente niños y jóvenes) (Kagelmann y Wenninger, 1986).

1. Tesis de la catarsis: Esta tesis se remonta a Aristóteles y fue desarrollado por Josef Breuer y Sigmund Freud. Los defensores de la tesis de la catarsis que parten de la existencia de una pulsión de agresión congénita, afirman que mediante la inclusión dinámica de actos de violencia observados en modelos ficticios en la imaginación, disminuye en el receptor la disposición a mostrar un comportamiento agresivo.

2. Tesis de la inhibición: de acuerdo con esta tesis, la observación de modos de comportamiento violento determina en el receptor un miedo a la agresividad que reduce en él la disposición a mostrar una conducta agresiva. Las representaciones realistas de la violencia, en las que se aprecia claramente las consecuencias de ésta, producen antes miedo que agresividad (Kniveton, 1978).

3. Modelo del impulso: Los niños que intervienen mucho tiempo ante la televisión muestran niveles mayores de agresión, muestran menos imaginación, peor ajuste en la escuela y creencias negativas acerca del mundo. Los estudios avalan que los niños que ven más horas la televisión a los diez años sobre programas violentos siguen con comportamientos violentos a los veinte años (Singer y Singer, 1980; Huston y Wright, 1982; Pearl, Bouthelet y Lazar, 1982).

4. Tesis de la habituación: La continua observación de la violencia en televisión reduce la sensibilidad ante la propia violencia, ya que al final se la considera como un modo de comportamiento normal en la vida diaria. Por lo tanto, contemplar programas en los que la violencia es la forma de solucionar problemas conduce a integrar la violencia como la representación del mundo, insensibilizando a estas personas.

5. Tesis de la ausencia de efectos: Ningún estudio ha proporcionado las pruebas suficientes y necesarias acerca de si los medios de comunicación provocan un aumento de la violencia (Dembo, 1974; Edgar, 1977; Halloran, 1972; Howitt y Cumberbatch, 1975; Kelmer y Stein, 1975; Kunczik, 1975, 1978; Pfuhl, 1970; Wells, 1973). Para los autores que apoyan esta tesis, de la violencia en los medios de comunicación no se puede esperar efectos negativos y defienden que las escenas de violencia únicamente tienen la capacidad de producir una excitación emocional a corto plazo.

6. Teoría del aprendizaje: Bandura (1979) sostiene que los modelos agresivos que se presentan en televisión aumentan la probabilidad de que se produzcan reacciones agresivas y determinan su forma.

    La mayoría de los estudios más recientes siguen abordando el tema de la influencia de los medios de comunicación en los comportamientos agresivos y violentos de los receptores y parece existir acuerdo en pensar que los contenidos que los niños ven en la televisión influyen con frecuencia significativamente en su comportamiento. Pero los estudios sobre otros medios de comunicación como la prensa han sido mucho menos investigados que los relativos a otros medios de comunicación. Por ello, el objetivo de esta investigación es conocer de un modo más amplio cómo la prensa escrita trata el tema de la violencia.

4.2.     Objetivos

    El objetivo general de esta investigación es conocer cómo los medios de comunicación tratan los temas de violencia en el deporte. Más concretamente, la investigación se centra en la prensa escrita para conocer cómo ésta trata el tema de la violencia en el contexto deportivo.

    Los objetivos específicos de la investigación son los que se pasan a describir en los siguientes puntos:

• Conocer cómo los medios de comunicación tratan los temas de violencia en el deporte.

• Conocer la importancia que los medios de comunicación le conceden a las acciones violentas en el deporte.

• Conocer las explicaciones que dan acerca de cómo se produce la violencia y las conclusiones, que a raíz de esta violencia, la prensa interpreta

4.3.     Hipótesis

Se han formulado las siguientes hipótesis

H1: La prensa deportiva da mayor importancia a los acontecimientos deportivos violentos que la prensa nacional o provincial

H2: La prensa en general da una importancia excesiva a los acontecimientos deportivos violentos

H3: La prensa describe a los personajes violentos como jóvenes

La prensa describe a los personajes violentos como pertenecientes a la clase obrera.

H4: La prensa califica a los violentos como personas impulsivas que buscan estimulación.

H5: En la prensa deportiva aparece como causa de las acciones violentas la acción policial.

4.4.     Método

Muestra

    Las noticias se recogieron durante cinco meses (desde octubre hasta febrero), cuatro días de la semana (lunes, miércoles, jueves y viernes) y en tres periódicos diferentes (Sur, Marca y País). Se escogieron estos días porque en un muestreo previo de un mes a lo largo de toda la semana, se registraron que los días que la prensa se hacía eco de mayor número de noticias violentas era los días anteriormente indicados. Los periódicos se escogieron por un criterio de índice de tirada según fuera deportivo, nacional o provincial y se encontró que el periódico Marca (de carácter deportivo) es el más vendido de todos en España, seguido por el País (periódico nacional) y a continuación el Sur es el periódico más vendido en la provincia de Málaga (ciudad donde se realiza la investigación).

    Para obtener una muestra de noticias que fuera suficiente y obtuviera un índice de fiabilidad y generalizabilidad adecuado para sus resultados, se realizó un análisis de generalizabilidad, que indicó que la muestra tenía que superar los 150 eventos, de modo que la muestra final la constituyen 318 noticias que representan 160 eventos diferentes, es decir, las noticias ablandan cuenta de los mismos eventos en diferentes días y diferentes periódicos.

    La media de centímetros de alto que ocupan las noticias recogidas es de 17,42 y su desviación típica es de 11,02. La media de centímetros de ancho que ocupan las noticias es de 13,12 con una desviación típica de 9,45. Y la media de las palabras que contienen las noticias que reproducen acontecimientos deportivos violentos es de 281,43 palabras con una desviación típica de 261,48. El 95,3% de las noticias recogidas ocupan una página (303 noticias) y el 4,7% ocupan dos páginas (15 noticias).

    Los lunes aparecen 82 noticias que constituyen el 25,8% del total recogido, los miércoles 90 noticias que representan el 28,3%, los jueves 79 noticias que constituyen el 24,8% de la muestra y por último el viernes se recogen 67 noticias que son el 21,1% del total de noticias.

    Respecto a los periódicos, en el Sur se recogieron 68 noticias que conforman el 21,4% de la muestra total, en el País 69 noticias o el 21,7% de las noticias recogidas y en el Marca se recogieron un total de 181 noticias, es decir el 56,9% del total. A continuación se muestran las tablas que resumen la descripción de los periódicos en referencia a si la noticia tiene imagen o no, si está en color o en blanco y negro y el lugar en el que se sitúa la noticia en le periódico

	Imagen		No imagen		Color	Negro	Derecha	Izquierda	Ambos lados
	frec.	%	frec.	%	frec. %	frec. %	frec. %	frec. %	frec. %
Sur	25 36.8		43 63.2		5 7.4	63 92.6	28 41.2	38 55.9	2 2.9
País	27 39.1		42 60.9		2 2.9	67 97.1	34 49.3	35 50.7
Marca	111 61.3		70 38.7		58 32	123 89.5	75 41.4	95 52.5	11 6.1

Tabla 4.1 Descriptivos que informan sobre la existencia de imágenes o no en la noticia, el color en la que aparece y la posición que ocupa en los diferentes periódicos

 

	Portada		Inicial		Centro-inic	Centro	Centro-fin
	frec.	%	frec.	%	frec. %	frec. %	frec. %
Sur			5 7.6		32 48.6	7 10.6	21 31.8
País					1 1.4	3 4.3	58 84.1
Marca	9 5		32 17.7		53 29.3	8 4.4	68 37.6

Tabla 4.2 Descriptivos sobre la posición que ocupa la noticia en los diferentes periódicos

    El 36,8% de las noticias que aparecen en el Sur (25 noticias) contienen una imagen, en el País suponen el 39,1% del total de noticias recogidas en este periódico (27 noticias) y en el Marca el 61,3% de las noticias van acompañadas de una imagen (111 noticias).

    En el periódico Sur el 48,5 % de las noticias (32 noticias) se encuentran en la parte inicial central del periódico y el 31,8% (21 noticias) en la parte central final del mismo. En el País el 84,1% de las noticias (58 noticias) se localizan en la parte central final del periódico. Por último el Marca sitúa las noticias de un modo más disperso encontrándose el 5% de las noticias (9 noticias) en la portada, el 17,7% de las noticias (32 noticias) en la parte inicial, el 29,3% de las noticias (53 noticias) en la zona inicial central y el 37,6% de las noticias (68 noticias) en la parte central final.

    Las noticias son en su mayoría en blanco y negro, por lo que el 79,6% de ellas se presenta de este modo (253 noticias) y el 20,4% de las noticias vienen en color (65 noticias).

4.4.2.     Tipo de diseño

    Para la realización de esta investigación se utiliza uno de los tipos de diseños observacionales descritos por Anguera (1985) y que ayuda al análisis de los datos obtenidos posteriormente. En concreto, el diseño que se escoge para la realización de la investigación es el diseño diacrónico/sincrónico perteneciente al cuarto cuadrante, es decir, el Cuadrante nomotético/seguimiento. Cabe realizar dos aproximaciones, por un lado al cuadrante 1 y por lo tanto realizar un estudio de la secuencialidad en paralelo de cada uno de los integrantes del grupo (cabría la posibilidad de estudiar un sujeto prototípico). La segunda posibilidad es llevar a cabo un acercamiento hacia el tercer cuadrante y realizar, igualmente, un estudio de la secuencialidad en paralelo de cada uno de los integrantes del grupo, pero no en una sola ocasión, sino en una sucesión de análisis puntuales cercanos en el tiempo, lo que implicaría un cuasi-seguimiento a lo largo del tiempo (Anguera, 1990). Las enormes posibilidades de este diseño diacrónico/sincrónico permiten que se le pueda considerar como el más completo y óptimo para la evaluación del comportamiento, hasta el punto de que todos los demás serían variantes incompletas de este.

4.4.3.     Procedimiento

4.4.3.1.     Construcción de sistema de formatos de campos

    En la construcción del sistema de formatos de campo, se recogieron todas aquellas facetas que sería interesante analizar para realizar un muestreo adecuado y recoger información para el posterior análisis de contenido.

    En el sistema de formatos de campo se tuvieron en cuenta las facetas que se señalan a continuación con sus respectivos niveles. Algunas de las facetas que se explican a continuación podrían constituir sistemas de categorías por sí mismos.

1.     Muestreo

1.1. Número de la noticia seleccionada: Se refiere a cada una de las noticias seleccionadas en diferentes periódicos y diferentes días de la semana.

1.2. Número de evento: Se refiere a los eventos diferentes que son expuestos durante diferentes días y en diferentes periódicos pero constituyen sólo un evento de violencia acaecido.

1.3. Periódico. Se escogieron estos periódicos por ser los de mayor tirada a nivel nacional (País), a nivel deportivo y nacional (Marca) y a nivel provincial (Sur).

1.3.1. Sur.

1.3.2. El País.

1.3.3. Marca.

1.4. Día de la semana: Se escogieron estos días porque tras un muestreo previo podemos concluir que el volumen de noticias sobre violencia es mayor en estos días de la semana.

1.4.1. Lunes

1.4.2. Miércoles

1.4.3. Jueves

1.4.4. Viernes

2. Forma

2.1. Fecha de la publicación: se refiere al día, mes y año en el que aparece la noticia publicada.

2.2. Número de página que ocupa la noticia: Las noticias, según la importancia que les conceda el periódico, pueden ocupar una página o varias y esto se recogerá en esta faceta.

2.2.1. Una página.

2.2.2. Más de una

2.3. Página en la que se encuentra la noticia: Nos indica el número de página en el que se encuentra la noticia deportiva violenta.

2.4. Total de páginas del periódico: Se refiere a las páginas que tiene el periódico en su totalidad.

2.5. Imagen-texto: Se refiere a si la noticia está constituida por el texto o bien por la combinación de ambos (texto e imagen).

2.5.1. Imagen y texto

2.5.2. Texto

2.6. Situación del texto en relación a la imagen

2.6.1. Superior

2.6.2. Centro

2.6.3. Inferior

2.6.4. Lateral izquierda

2.6.5. Lateral derecha

2.6.6. Superior e inferior

2.6.7. Superior y centro

2.6.8. Superior y lateral izquierda

2.6.9. Superior y lateral derecha

2.6.10. Centro e inferior

2.6.11. Centro y lateral izquierda

2.6.12. Centro y lateral derecha

2.6.13. Inferior y lateral izquierda

2.6.14. Inferior y lateral derecha

2.6.15. Ø

2.7. Tamaño que ocupa el artículo. Se realiza un cálculo de la superficie que ocupa el texto.

2.7.1. Alto

2.7.2. Ancho

2.8. Ubicación en el periódico: En esta dimensión se pretende ubicar el anuncio dentro de la globalidad del periódico en sí, distinguiendo si está situado en las páginas correspondientes a la portada, contraportada y central. El resto de los niveles surgen tras dividir el número total de páginas en cuatro secciones de igual tamaño y en función del número total de páginas, respetando los tres niveles anteriormente citados. Al centro le corresponde la página central y la anterior y posterior.

2.8.1. Portada

2.8.2. Inicial

2.8.3. Inicial/central

2.8.4. Central

2.8.5. Central final

2.8.6. Final

2.8.7. Contraportada

2.9. Ubicación en la página: En este nivel se especifica la situación de la noticia dentro de la página del periódico en la que se publica, proporcionando una información un tanto más concreta. Para diferenciar los espacios se ha dividido una página en nueve partes iguales, a las que se ha numerado de la siguiente forma:

1	2	3
4	5	6
7	8	9

2.10. Color en el que aparece el artículo

2.10.1. Color

2.10.2. Blanco y negro

2.11. Lugar que ocupa en la página

2.11.1. Derecha

2.11.2. Izquierda

2.11.3. Izquierda y derecha

3.     Texto

3.1. Artículo: el artículo puede ser un artículo de opinión o una noticia de un acontecimiento que ha ocurrido.

3.1.1. Opinión

3.1.2. Noticia

3.2. Sección en la que aparece el artículo: Se refiere a las diferentes secciones del periódico en las que aparecen las noticias violentas.

3.2.1. Deporte

3.2.2. Primera división

3.2.3. Segunda división

3.2.4. Internacional

3.2.5. Baloncesto

3.2.6. Portada

3.2.7. Opinión

3.2.8. Tercera división

3.2.9. 5 min.

3.2.10. Polideportivo

3.2.11. Copa del rey

3.3. Nivel deportivo al que hace referencia el artículo: Se diferenciará el nivel de competición el que ocurre el acontecimiento deportivo violento

3.3.1. Juvenil- infantil

3.3.2. Adulto

4.     Contenido del texto

4.1. Contenido del artículo: Se diferencian las noticias en la que el texto violento va acompañado por una imagen violenta y las noticias en las que la imagen y el texto no tienen relación, en referencia al acontecimiento violento producido.

4.1.1. Texto violencia

4.1.2. Imagen y texto en concordancia

4.1.3. Imagen y texto sin concordancia

4.1.4. Otros temas de violencia oculta (xenofobia, racismo, etc.)

4.2. Tipo de violencia: Se diferencia entre la violencia verbal y la no-verbal con todas sus variantes.

4.2.1. Verbal

4.2.1.1. Insultos

4.2.1.2. Verbal discriminativa

4.2.1.3. Amenazas físicas

4.2.1.4. Amenazas de logro

4.2.1.5. Ø

4.2.2. No verbal

4.2.2.1 Agresión física corporal (puñetazos, empujones, patadas etc.)

4.2.2.2 Agresión física con instrumentos

4.2.2.3 Agresión sexual

4.2.2.4 Agresión multitudinaria

4.2.2.5 Agresión hacia instalaciones

4.2.2.6 Ø

4.3. Instrumentos utilizados para la agresión. La violencia, en múltiples ocasiones se realiza con objetos o con alguna parte del cuerpo (las manos) y en esta faceta se recogerá el instrumento utilizan para este fin.

4.3.1. Objetos punzantes (botellas)

4.3.2. Armas blancas (lunchacos, cadenas, puño americano, navaja etc.)

4.3.3. Arma de fuego

4.3.4. Petardos y bengalas

4.3.5. Piedras

4.3.6. Objetos no destinados a agredir

4.3.7. Con alguna parte del cuerpo

4.4. Intensidad sugerida por el periódico: Se refiere al modo en que la propia noticia clasifica la intensidad o magnitud del evento violento, según las propias palabras de la noticia.

4.4.1. Leve

4.4.2. Moderado

4.4.3. Grave

4.5. Intensidad percibida: Es la intensidad o magnitud que el observador percibe que existe en la noticia según los siguientes criterios de clasificación:

4.5.1. Leve (sin dejar marcas de la agresión, ni atención sanitaria).

4.5.2. Moderado (deja marcas y con atención sanitaria durante poco periodo de tiempo, de horas a un día de hospitalización).

4.5.3. Grave (deja marcas y con atención sanitaria durante un largo periodo de tiempo, también causando la muerte).

4.5.4. Potencialmente grave (conducta leve o moderada que potencialmente es percibida como grave)

4.6. Movimiento de la masa: Según Brown (1954) las masas pueden ser activas o pasivas. Las masas activas, denominadas por este autor como turbas, son masas congregadas activas que están haciendo algo. En su clasificación, Brown (1954) diferencia:

4.6.1. Turba agresiva

4.6.2. Turba adquisitiva

4.6.3. Turba evasiva

4.6.4. Turba expresiva

4.6.5. No movimiento

4.7. Consecuencias de la violencia: Se refiere a las consecuencias que la propia noticia narra como consecuencia de la acción violenta producida.

4.7.1. Intervención policial

4.7.2. Detenidos

4.7.3. Daños materiales

4.7.4. Daños personales

4.7.5. Sanción

4.7.6. Detenidos y daños personales

4.7.7. Muerte y heridos

4.7.8. Intervención de la policía, daños materiales y personales

4.7.9. Sin daños

4.8. Situación de violencia: Se refiere al lugar donde ocurre el evento violento en sí mismo.

4.8.1. Gradas imagen texto

4.8.2. Gradas texto

4.8.3. Campo imagen texto

4.8.4. Campo texto

4.8.5. Calle imagen texto

4.8.6. Calle texto

4.8.7. Violencia general

4.9. Personas implicadas: Se refiere a las personas que han participado en el acto violento.

4.9.1. Espectador

4.9.2. Jugador

4.9.3. Árbitro

4.9.4. Policía

4.9.5. Entrenador

4.9.6. Comité de Antiviolencia

4.9.7. Periodista

4.4.3.2. Recogida de datos durante un mes para el estudio piloto

    Se recogieron las noticias durante dos semanas previas para analizar los días en los que se producían más eventos violentos y se eligió, siguiendo este criterio, los lunes, miércoles, jueves y viernes de cada semana. Se hizo un estudio de la tirada de los periódicos, escogiendo aquellos periódicos, a nivel nacional, provincial y deportivo nacional, que según el anuario de El País (2001) hubieran tenido mayor tirada en el pasado año 2001. Se recogieron los periódicos El Sur, El País y Marca según este criterio y se realizó una recogida de noticias durante un mes y se clasificaron según el sistema de formatos de campo anteriormente diseñado.

4.4.3.3. Análisis de generalizabilidad y optimización de la muestra

    La filosofía básica que subyace a la teoría de la generalizabilidad es que ¿un investigador se pregunta acerca de la precisión o fiabilidad de una medición dado que desea generalizar de observaciones reales a cualquier tipo de observaciones a las que éstas pertenezcan? (Cronbach, Rajaratnam & Gleser, 1883, p. 144). La generalizabilidad es una teoría de los errores multifaceta de una medición conductual (Cronbach, Gleser, Nanda & Rajaratnam, 1972). El objetivo de la teoría es desglosar la variabilidad real de la variabilidad del error. El eje central de la teoría se encuentra los componentes de la varianza, dado que su magnitud nos aporta información sobre las fuentes de error que están afectando a una medición conductual (Blanco y Hernández Mendo, 1998). La estimación de la precisión ha sido desarrollada en la teoría de la generalizabilidad, asumiendo que hay otras fuentes de variación además de las diferencias individuales e integrando cada una de estas fuentes de variación en una estructura global del muestreo (Blanco, 1989, 1993, 1998).

    El desarrollo empírico de esta teoría se divide en cuatro fases. Las dos primeras tienen su fundamentación en el análisis de la varianza, mientras que las dos fases siguientes desarrollan los conceptos que son propios de la teoría de la generalizabilidad (Cardinet & Tourneur, 1978).

• 1ª Fase es la descripción: se identifican y organizan los datos en un Plan de Observación, en nuestra investigación se organizan los datos en función del sistema de formatos de campo anteriormente diseñado para este fin. Se eligen las facetas a tener en cuenta y se precisan las interrelaciones entre las facetas estudiadas. Se decide el número de niveles muestreados en cada faceta.

• 2ª Fase es la elección de un modelo de estimación apropiado.

• 3ª Fase es el análisis de las propiedades de uno o más Planes de Medida.

• 4ª Fase es el Plan de Optimización.

4.4.3.4. Estudio final de fiabilidad y generalizabilidad de los datos

    Se hizo una posterior recogida de datos durante los meses de octubre a febrero en la que se obtuvieron un total de 318 noticias que corresponden a 159 eventos deportivos violentos en los tres periódicos anteriormente señalados (Sur, Marca y El País). Para la obtención de los índices finales de generalizabilidad y fiabilidad se volvieron a realizar los análisis correspondientes que figuran el apartado de resultados que se describirá a continuación.

4.4.3.5. Análisis de contenido de los datos con el ATLAS/ti.

    A continuación se utilizó el programa de análisis de contenido ATLAS/ti para analizar de modo cualitativo y cuantitativo cada una de las noticias recogidas y permitiendo obtener un mapa conceptual de los términos utilizados y sus relaciones.

    Se realizó un sistema de clasificación en el que se agrupan todos los términos en doce categorías diferentes. Las categorías a las que nos referimos son las siguientes:

• Agresión a las instalaciones: se refiere a todos los términos que designan algún daño realizado a las instalaciones deportivas o a sus inmediaciones.

• Agresión física: se refiere a todos los términos que designan algún acto de agresión realizado hacia una persona.

• Deportes juveniles: se refiere a aquellos acontecimientos que ocurren en equipos juveniles.

• Insultos y amenazas: se refiere a todos los términos que designan a la violencia verbal que describen los periódicos y realizados en el propio terreno de juego o fuera de éste.

• Intervención policial: se refiere a todos aquellos términos que designan la intervención policial tanto en cantidad de agentes policiales o de seguridad como en su propia actuación ante las situaciones de la acción violenta.

• La estimulación: se refiere a todos aquellos términos que aluden como causa de la acción violenta a la búsqueda de estimulación por parte de los actores.

• Lesiones: se refiere a todos aquellos términos que designan algún tipo de lesión producido como causa de una acción violenta.

• Deficiencias del club: se refiere a todos aquellos términos que aluden como causa de los acontecimientos violentos producidos a las deficiencias del club.

• Intensidad: se refiere a todos aquellos términos que designan la intensidad del acontecimiento violento, tanto si dicha calificación es realiza por el propio periódico como si se realiza por parte de un órgano disciplinario.

• Relacionado con el espectador: Se refiere a todos los términos que designan alguna característica de los espectadores e incluso los términos que son utilizados para hablar de éstos.

• Sanciones: se refiere a todos los términos utilizados para designar las sanciones o multas impuestas tanto al club como a sus jugadores o espectadores.

• Violencia: Hace referencia a todos los términos que se utilizan para describir de un modo genérico la violencia o los acontecimientos violentos producidos.

    A partir de aquí, se realizó un estudio cualitativo de cada uno de los textos obteniendo información relacionada con las diferentes teorías en las que se basa la investigación.

4.4.3.6. Análisis de variabilidad de los datos

    Para finalizar, se hizo un análisis de Variabilidad con los datos aportados de los análisis anteriores, donde se han utilizado las facetas noticias (N), eventos (E), periódicos (P), días (D), agresión a instalaciones (Ai), descripción de espectadores (De), número total de palabras contenidas en la noticia (W) y superficie que ocupa la noticia (S).

    Este análisis incluye:

a) Análisis de componentes de varianza: Con la ayuda del programa SAS, se obtuvieron datos sobre el porcentaje de varianza explicada de cada una de las facetas estudiadas. Para el análisis de los datos se procedió a través dos tipos de procedimientos:

1. MIXED (proc MIXED method) es un procedimiento que estima la máxima verosimilitud de los componentes de la varianza (Searle, Casella y McCulloch, 1992) y tiene exigencias de linealidad, normalidad y homocedasticidad. Otra de las ventajas de este procedimiento frente a otros es que contempla los datos perdidos.

2. El modelo GLM, (proc GLM method, -Generalized Linear Model) es un procedimiento del Modelo Lineal General que calculamos para ver la coincidencia en la varianza residual (varianza error) calculada a partir del procedimiento de máxima verosimilitud. Si esta varianza error es coincidente podremos afirmar que el modelo se ajusta al Modelo Lineal General y podremos obtener la significación estadística del análisis de la varianza

b) Análisis de Generalizabilidad. A continuación, se realiza este análisis con el fin de estimar los porcentajes de varianza asociados a los modelos que obtienen menor varianza error y la optimización de los diseños de medida en términos de costo-beneficio.

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
PDAS/E	Nº Eventos	61	100
	Ind. Fiabilidad Ind.Generalizab.	0.981 0.862	0.988 0.911
EDAS/P	Nº Periódicos	3.	4
	Ind. Fiabilidad Índ.Generalizab.	0.972 0.970	0.979 0.979
EPAS/D	Nº Días	4	5
	Ind. Fiabilidad. Ind.Generalizab.	0.968 0.968	0.974 0.974
EPDS/A	Tipo Artículo	2	3
	Ind. Fiabilidad. Índ.Generalizab.	0.951 0.942	0.967 0.967
EPDA/S	Nº Secciones	4	5
	Ind. Fiabilidad Índ.Generalizab.	0.995 0.995	0.996 0.996

Tabla 4.3. Resultados más relevantes de los diseños de medida con una sola faceta y la variable dependiente Y

4.5.     Resultados

4.5.1. Descripción de los resultados del análisis de generalizabilidad del estudio piloto

    A continuación se desarrollan los Planes de Medida y el Plan de Optimización que se llevó acabo en esta investigación para determinar la optimización de la muestra escogida y analizar las fuentes de variación obtenidas. Las variables dependientes (VD) a partir de las cuales se efectúan los análisis son la intensidad que sugiere el periódico que tiene la noticia (Y) y la intensidad percibida por el observador (Z).

• Modelos con cinco facetas en el estudio piloto con variable dependiente Y (la intensidad que sugiere el periódico):

    El resultado del análisis de varianza refleja que la faceta eventos (E) tiene asociado el 80% de la varianza mientras que la interacción de días (D) con periódicos (P) y artículos (A) contiene el 2% de la varianza. Los eventos y los días contienen el 5% de la varianza total; la interacción de los días y los artículos tienen asociado el 3% de dicha varianza. Y por último, la interacción de eventos, periódicos y artículos contiene el 6% de la varianza. Se estiman los diseños de medida PDAS/E, EDAS/P, EPAS/D, EPDS/A, EPDA/S entre los cuales podemos destacar algunos resultados importantes (ver anexo 1).

    De las estimaciones realizadas con una sola faceta podemos destacar, en primer lugar, el diseño PDAS/E donde se estima la faceta Eventos (E) obteniendo un índice de fiabilidad de 0.981 y un índice de generalizabilidad de 0.862 con 61 eventos. En segundo lugar, tenemos el diseño de medida EDAS/P donde se estiman los periódicos (P) obteniendo un índice de fiabilidad de 0.972 y un índice de generalizabilidad de 0.970 con 3 periódicos. También se estima la faceta días (D) con el diseño de medida EPAS/D donde se obtiene un índice de fiabilidad de y de generalizabilidad de 0.968 con 4 días. Se estima la faceta artículos (A) con el diseño de medida EPDS/A obteniendo con 2 tipos de artículos un índice de fiabilidad de 0.951 y un índice de generalizabilidad de 0.942. Por último se estima la faceta secciones (S) con un número total de secciones de 4 a través del diseño EPDA/S obteniendo un índice de fiabilidad y de generalizabilidad de 0.995.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las facetas. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida PDAS/E el cual estima la faceta eventos, observamos que aumentando el número de eventos a 100, conseguiríamos un índice de fiabilidad de 0.988 y un índice de generalizabilidad de 0.911. En el diseño de medida EDAS/P, el cual estima la faceta periódicos, se puede observar que el aumento del número de periódicos a 4, incrementa mínimamente los índices de fiabilidad y de generalizabilidad con valores en torno a 0.979. Para el diseño de medida que estima la faceta días, EPAS/D, el incremento en el número de días a 5 obtiene índices de fiabilidad y Generalizabilidad que apenas se incrementan, 0.974 tras la optimización. En el diseño de mediada EPDS/A, que estima la faceta artículo el índice de fiabilidad y generalizabilidad serían de 0.958 y 0.954 respectivamente aún disminuyendo el número de artículos a 1. Y por último, en el diseño de medida EPDA/S que estima la faceta secciones la fiabilidad puede ser optimizada recogiendo 5 secciones y obteniendo los índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.996.

• Modelos de interacción de dos facetas en el estudio piloto con variable dependiente Y (la intensidad que sugiere el periódico):

    Las distintas estimaciones realizadas de la interacción de dos facetas podemos destacar, en primer lugar el diseño de medida DAS/EP donde estimaos la interacción de las facetas eventos y periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.909 y un índice de generalizabilidad de 0.707 con 61 eventos y 3 periódicos. El diseño de medida PDA/ES donde se estiman las facetas eventos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.924 y un índice de generalizabilidad de 0.796. Otro de los diseños que obtuvo un buen índice de fiabilidad y generalizabilidad fue el diseño EAS/PD, que estima las facetas periódicos y días, con unos índices de 0.948 y 0.945 respectivamente. En el diseño EDS/PA, que estima la interacción de las facetas los periódicos y los artículos se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.962 y un índice de generalizabilidad de 0.951. El diseño de medida EDA/PS que estima la interacción de las facetas periódicos y secciones, se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.966. El diseño de medida EPS/DA que estima la interacción de las facetas días y artículos, se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.942 y un índice de generalizabilidad de 0.927. También obtuvo un índice de fiabilidad y generalizabilidad excelente el diseño de medida que estima los días y las secciones, EPA/DS, con unos índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.972. En el diseño de medida EPD/AS en el que se estima la interacción de las facetas artículos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.945 y un índice de generalizabilidad de 0.936.

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
DAS/EP	Eventos y periódicos	61 / 3	100 / 3
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.909 0.707	0.914 0.816
PAS/ED	Eventos y días	61 / 4	500 / 5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.57 0.434	0.635 0.609
PDS/EA	Eventos y artículos	61 /2	400 /3
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.678 0.486	0.77 0.66
PDA/ES	Eventos y sección	61 /4	200 /4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.924 0.796	0.938 0.894
EAS/PD	Periódicos y días	3 /4	4 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.948 0.945	0.959 0.957
EDS/PA	Periódico y artículo	3 /2	4 /2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.962 0.951	0.967 0.955
EDA/PS	Periódico y sección	3 / 4	4 /4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.966 0.966	0.973 0.973
EPS/DA	Días y artículo	4 /2	5 /2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.942 0.927	0.942 0.927
EPA/DS	Días y sección	4 /4	5 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.972 0.972	0.978 0.978
EPD/AS	Artículo y sección	2 /4	3 /4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.945 0.936	0.961 0.954

Tabla 4.4. Resultados más relevantes de los diseños de medida con la interacción de dos facetas y la variable dependiente Y

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las interacciones. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida DAS/EP podría ser más óptimo si de la interacción de las facetas estimadas tuviera 100 eventos y 3 periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.914 y de generalizabilidad de 0.816. Del mismo modo, podemos optimizar el diseño PDA/ES aumentando el número de eventos a 200 y de cuya interacción con la faceta secciones resultaría un índice de fiabilidad de 0.938 y un índice de generalizabilidad de 0.894.

• Modelos con cinco facetas en el estudio piloto con variable dependiente Z (la intensidad percibida por el observador).

Modelo PDASE		Nivel actual	Optimización
PDAS/E	Nº Eventos	61	100
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.984 0.621	0.990 0.728
EDAS/P	Nº Periódicos	3	4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.992 0.992	0.994 0.994
EPAS/D	Nº Días	4	5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.992 0.992	0.993 0.993
EPDS/A	Tipo de artículo	2	3
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.999 0.999	1 1
EPDA/S	Nº Sección	4	5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.995 0.995	0.996 0.996

Tabla 4.5. Resultados más relevantes de los diseños de medida con una sola faceta y la variable dependiente Z

    El resultado del análisis de varianza refleja que la faceta eventos tiene asociado el 95% de la varianza mientras que la interacción de días con periódicos, eventos con periódicos y eventos con días contiene el 1% de la varianza. Se estiman los diseños de medida PDAS/E, EDAS/P, EPAS/D, EPDS/A, EPDA/S entre los cuales podemos destacar algunos resultados importantes (ver anexo 1).

    De las estimaciones realizadas con una sola faceta podemos destacar, en primer lugar, el diseño PDAS/E donde se estima la faceta Eventos obteniendo un índice de fiabilidad de 0.984 y un índice de generalizabilidad de 0.621 con 61 eventos. En segundo lugar, tenemos el diseño de medida EDAS/P donde se estiman los periódicos obteniendo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.992 con 3 periódicos. También se estima la faceta días con el diseño de medida EPAS/D donde se obtiene un índice de fiabilidad de y de generalizabilidad de 0.992 con 4 días. Se estima la faceta artículos con el diseño de medida EPDS/A obteniendo con 2 tipos de artículos un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.999. Por último se estima la faceta secciones con un número total de secciones de 4 a través del diseño EPDA/S obteniendo un índice de fiabilidad y de generalizabilidad de 0.995.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las facetas. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida PDAS/E el cual estima la faceta eventos, observamos que aumentando el número de eventos a 100, conseguiríamos un índice de fiabilidad de 0.990 y un índice de generalizabilidad de 0.728. En el diseño de medida EDAS/P, el cual estima la faceta periódicos, el aumento del número de periódicos a 4, incrementa mínimamente los índices de fiabilidad y de generalizabilidad con valores en torno a 0.994. Para el diseño de medida que estima la faceta días, EPAS/D, el incremento en el número de días a 5 obtiene índices de fiabilidad y Generalizabilidad que apenas se incrementan tras la optimización y se sitúan en torno a 0.993 tras la optimización. En el diseño de medida EPDS/A, que estima la faceta artículo el índice de fiabilidad y generalizabilidad no disminuiría aún disminuyendo el valor de la faceta a 1. Y por último, en el diseño de medida EPDA/S que estima la faceta secciones la fiabilidad puede ser optimizada recogiendo 5 secciones y obteniendo los índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.996.

• Modelos de interacción de dos facetas en el estudio piloto con variable dependiente Z (la intensidad percibida por el observador).

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
DAS/EP	Eventos y periódicos	61/3	300/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.728 0.364	0.78 0.635
PAS/ED	Eventos y días	61/4	300/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.259 0.091	0.267 0.192
PDS/EA	Eventos y artículo	61/2	150/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.965 0.605	0.975 0.783
PDA/ES	Eventos y sección	61/4	250/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.832 0.449	0.843 0.696
EAS/PD	Periódicos y días	3/4	4/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.991 0.991	0.992 0.992
EDS/PA	Periódicos y artículo	3/2	4/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.992 0.992	0.993 0.993
EDA/PS	Periódicos y sección	3/4	4/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.987 0.987	0.989 0.989
EPS/DA	Días y artículo	4/2	5/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.992 0.992	0.993 0.993
EPA/DS	Días y Sección	4/4	5/4
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.993 0.993	0.994 0.994
EPD/AS	Artículo y sección	2/4	¾
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.994 0.994	0.995 0.995

Tabla 4.6. Resultados más relevantes de los diseños de medida con la interacción de dos facetas y la variable dependiente Z

    Las distintas estimaciones realizadas de la interacción de dos facetas podemos destacar, en primer lugar el diseño de medida DAS/EP donde estimaos la interacción de las facetas eventos y periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.728 y un índice de generalizabilidad de 0.364 con 61 eventos y 3 periódicos. El diseño de medida PDS/EA donde se estiman las facetas eventos y artículos se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.965 y un índice de generalizabilidad de 0.605.El diseño de medida PDA/ES donde se estiman las facetas eventos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.832 y un índice de generalizabilidad de 0.449. Otro de los diseños que obtuvo un buen índice de fiabilidad y generalizabilidad fue el diseño EAS/PD, que estima las facetas periódicos y días, con unos índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.991. En el diseño EDS/PA, que estima la interacción de las facetas los periódicos y los artículos se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.992. El diseño de medida EDA/PS que estima la interacción de las facetas periódicos y secciones, se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.987. El diseño de medida EPS/DA que estima la interacción de las facetas días y artículos, se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.992. También obtuvo un índice de fiabilidad y generalizabilidad excelente el diseño de medida que estima los días y las secciones, EPA/DS, con unos índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.993. En el diseño de medida EPD/AS en el que se estima la interacción de las facetas artículos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.994.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las interacciones. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida DAS/EP podría ser más óptimo si de la interacción de las facetas estimadas tuviera 300 eventos y 4 periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.78 y de generalizabilidad de 0.635. El diseño de medida PDS/EA sería optimizado con 150 eventos y 2 artículos obteniendo unos índices de fiabilidad de 0.975 y de generalizabilidad de 0.783. Del mismo modo, podemos optimizar el diseño PDA/ES aumentando el número de eventos a 250 y de cuya interacción con la faceta secciones resultaría un índice de fiabilidad de 0.843 y un índice de generalizabilidad de 0.696.

4.5.2.     Descripción de los resultados del análisis de generalizabilidad del estudio final

• Modelos con cinco facetas en el estudio final con variable dependiente Y (la intensidad que sugiere el periódico).

    El resultado del análisis de varianza refleja que la faceta eventos tiene asociado el 87% de la varianza mientras que la interacción de eventos con periódicos y eventos con periódicos y artículos contiene el 3% de la varianza. Los eventos y los días contienen el 5% de la varianza total y la interacción de los días y los artículos tienen asociado el 2% de dicha varianza. Se estiman los diseños de medida PDAS/E, EDAS/P, EPAS/D, EPDS/A, EPDA/S entre los cuales podemos destacar algunos resultados importantes.

    De las estimaciones realizadas con una sola faceta podemos destacar, en primer lugar, el diseño PDAS/E donde se estima la faceta Eventos obteniendo un índice de fiabilidad de 0.946 y un índice de generalizabilidad de 0.811 con 159 eventos. En segundo lugar, tenemos el diseño de medida EDAS/P donde se estiman los periódicos obteniendo un índice de fiabilidad de 0.978 y un índice de generalizabilidad de 0.977 con 3 periódicos. También se estima la faceta días con el diseño de medida EPAS/D donde se obtiene un índice de fiabilidad de y de generalizabilidad de 0.98 con 4 días. Se estima la faceta artículos con el diseño de medida EPDS/A obteniendo con 2 tipos de artículos un índice de fiabilidad de 0.978 y un índice de generalizabilidad de 0.976. Por último se estima la faceta secciones con un número total de secciones de 5 a través el diseño EPDA/S obteniendo un índice de fiabilidad y de generalizabilidad de 1.0.

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
PDAS/E	Nº Eventos	159	200
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.946 0.811	0.98 0.843
EDAS/P	Nº Periódicos	3.	2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.978 0.977	0.967 0.967
EPAS/D	Nº Días	4	2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.98 0.98	0.961 0.961
EPDS/A	Tipo Artículo	2	1
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	0.978 0.976	0.958 0.954
EPDA/S	Nº Secciones	5	1
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab.	1.0 1.0	0.99 0.99

Tabla 4.7. Resultados más relevantes de los diseños de medida con una sola faceta y la variable dependiente Y

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las facetas y sus interacciones. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida PDAS/E el cual estima la faceta eventos, observamos que aumentando el número de eventos a 200, conseguiríamos un índice de fiabilidad de 0.98 y un índice de generalizabilidad de 0.843. Sin embargo en términos de costo- beneficio podemos concluir que la muestra tal y como se encuentra es la adecuada. En el diseño de medida EDAS/P, el cual estima la faceta periódicos, se puede observar que si disminuyéramos el número de periódicos a 2, los índices de fiabilidad y de generalizabilidad seguirían siendo adecuadas con un valor de 0.967. Para el diseño de medida que estima la faceta días, EPAS/D, se podría reducir el número de días a 2 sin que ello afectara en gran medida los índices de fiabilidad y generalizabilidad, siendo esta de 0.961 tras la optimización. En el diseño de medida EPDS/A, que estima la faceta artículo el índice de fiabilidad y generalizabilidad serían de 0.958 y 0.954 respectivamente aún disminuyendo el número de artículos a 1. Y por último, en el diseño de medida EPDA/S que estima la faceta secciones la fiabilidad no puede ser optimizada porque incluso con una sola sección recogida los índices seguirían siendo de 0.99.

• Modelos de interacción de dos facetas del estudio final con variable dependiente Y (la intensidad que sugiere el periódico).

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
DAS/EP	Eventos y periódicos	159 / 3	170/3
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.886 0.699	0.887 0.709
PAS/ED	Eventos y días	159 / 4	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.467 0.307
PDS/EA	Eventos y artículos	159/2	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.47 0.316
PDA/ES	Eventos y sección	159 /5	200 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.97 0.809	0.98 0.842
EAS/PD	Periódicos y días	3 /4	4 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.962 0.962	0.97 0.97
EDS/PA	Periódico y artículo	3 /2	4 /2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.974 0.972	0.978 0.976
EDA/PS	Periódico y sección	3 / 5	4 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.978 0.977	0.983 0.983
EPS/DA	Días y artículo	4 /2	5 /2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.969 0.965	0.973 0.969
EPA/DS	Días y sección	4 /5	5 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.98 0.98	0.984 0.984
EPD/AS	Artículo y sección	2 /5	3 /5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.978 0.976	0.985 0.985

Tabla 4.8. Resultados más relevantes de los diseños de medida con la interacción de dos facetas y la variable dependiente Y

    Las distintas estimaciones realizadas de la interacción de dos facetas podemos destacar, en primer lugar el diseño de medida DAS/EP donde estimaos la interacción de las facetas eventos y periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.886 y un índice de generalizabilidad de 0.699 con 159 eventos y 3 periódicos. El diseño de medida PDA/ES donde se estiman las facetas eventos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.97 y un índice de generalizabilidad de 0.809 con 159 eventos y 5 secciones. Otro de los diseños que obtuvo un buen índice de fiabilidad y generalizabilidad fue el diseño EAS/PD, que estima las facetas periódicos y días, con unos índices de 0.962. En el diseño EDS/PA, que estima la interacción de las facetas los periódicos y los artículos se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.974 y un índice de generalizabilidad de 0.972. El diseño de medida EDA/PS que estima la interacción de las facetas periódicos y secciones, se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.978 y un índice de generalizabilidad de 0.977. El diseño de medida EPS/DA que estima la interacción de las facetas días y artículos, se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.969 y un índice de generalizabilidad de 0.965. También obtuvo un índice de fiabilidad y generalizabilidad excelente el diseño de medida que estima los días y las secciones, EPA/DS, con unos índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.98. En el diseño de medida EPD/AS en el que se estima la interacción de las facetas artículos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.978 y un índice de generalizabilidad de 0.976.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las interacciones. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida DAS/EP podría ser más óptimo si de la interacción de las facetas estimadas tuviera 170 eventos y 3 periódicos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.887 y de generalizabilidad de 0.709. Del mismo modo, podemos optimizar el diseño PDA/ES aumentando el número de eventos a 200 y de cuya interacción con la faceta secciones resultaría un índice de fiabilidad de 0.98 y un índice de generalizabilidad de 0.842.

• Modelos con cinco facetas en el estudio final con variable dependiente Z (la intensidad percibida por el observador).

    El resultado del análisis de varianza refleja que la faceta eventos tiene asociado el 92% de la varianza mientras que la interacción de eventos con periódicos y eventos con periódicos y días contiene el 1% de la varianza. Los eventos y los días contienen el 5% de la varianza total y la interacción de los días y los periódicos tienen asociado el 1% de dicha varianza. Se estiman los diseños de medida PDAS/E, EDAS/P, EPAS/D, EPDS/A, EPDA/S entre los cuales podemos destacar algunos resultados importantes.

Modelo PDASE		Nivel actual	Optimización
PDAS/E	Nº Eventos	159	275
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.946 0.569	0.968 0.695
EDAS/P	Nº Periódicos	3	1
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.991 0.991	0.973 0.973
EPAS/D	Nº Días	4	3
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.982 0.982	0.976 0.976
EPDS/A	Tipo de artículo	2	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	1.000 1.000
EPDA/S	Nº Sección	5	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	1.000 1.000

Tabla 4.9. Resultados más relevantes de los diseños de medida con una sola faceta y la variable dependiente Z

    De las estimaciones realizadas con una sola faceta podemos destacar, en primer lugar, el diseño PDAS/E donde se estima la faceta Eventos obteniendo un índice de fiabilidad de 0.946 y un índice de generalizabilidad de 0.569 con 159 eventos. En segundo lugar, tenemos el diseño de medida EDAS/P donde se estiman los periódicos obteniendo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.991 con 3 periódicos. También se estima la faceta días con el diseño de medida EPAS/D donde se obtiene un índice de fiabilidad de y de generalizabilidad de 0.982 con 4 días. Se estima la faceta artículos con el diseño de medida EPDS/A obteniendo con 2 tipos de artículos un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 1.000. Por último se estima la faceta secciones con un número total de secciones de 5 a través del diseño EPDA/S obteniendo un índice de fiabilidad y de generalizabilidad de 1.0.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las facetas. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida PDAS/E el cual estima la faceta eventos, observamos que aumentando el número de eventos a 275, conseguiríamos un índice de fiabilidad de 0.968 y un índice de generalizabilidad de 0.695. En el diseño de medida EDAS/P, el cual estima la faceta periódicos, se puede observar que si disminuyéramos el número de periódicos a 1, los índices de fiabilidad y de generalizabilidad seguirían siendo adecuadas con un valor de 0.973. Para el diseño de medida que estima la faceta días, EPAS/D, se podría reducir el número de días a 3 sin que ello afectara en gran medida los índices de fiabilidad y generalizabilidad, siendo esta de 0.976 tras la optimización. En los diseños de medida EPDS/A y EPDA/S que estiman la faceta artículo y la faceta secciones el índice de fiabilidad y generalizabilidad serían no optimizables porque cualquiera que fuera la disminución en cualquiera de ellas seguiría produciendo un índice de fiabilidad y de generalizabilidad de 1.000.

• Modelos de interacción de dos facetas del estudio final con variable dependiente Z (la intensidad percibida por el observador).

Modelo PDASE		Nivel Actual	Optimización
DAS/EP	Eventos y periódicos	159/3	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.096 0.035
PAS/ED	Eventos y días	159/4	No es optimizable
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.122 0.035
PDS/EA	Eventos y artículo	159/2	300/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.92 0.54	0.945 0.689
PDA/ES	Eventos y sección	159/5	275/5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.946 0.566	0.968 0.692
EAS/PD	Periódicos y días	3/4	3/5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.98 0.98	0.983 0.983
EDS/PA	Periódicos y artículo	3/2	4/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.991 0.991	0.993 0.993
EDA/PS	Periódicos y sección	3/4	4/5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.991 0.991	0.993 0.993
EPS/DA	Días y artículo	4/2	5/2
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.982 0.982	0.986 0.986
EPA/DS	Días y Sección	4/5	5/5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.992 0.992	0.986 0.986
EPD/AS	Artículo y sección	2/5	3/5
	Ind. Fiabilidad Ind. Generalizab	0.999 0.999	1.000 1.000

Tabla 4.10. Resultados más relevantes de los diseños de medida con la interacción de dos facetas y la variable dependiente Y

    Las distintas estimaciones realizadas de la interacción de dos facetas podemos destacar, en primer lugar el diseño de medida PDS/EA donde se estiman los eventos y los artículos se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.92 y un índice de generalizabilidad de 0.54 con 159 eventos y 2 artículos. Para el diseño de medida PDA/ES donde se estiman las facetas eventos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad de 0.946 y un índice de generalizabilidad de 0.566 con 159 eventos y 5 secciones. Otro de los diseños que obtuvo un buen índice de fiabilidad y generalizabilidad fue el diseño EAS/PD, que estima las facetas periódicos y días, con unos índices de 0.98. En el diseño EDS/PA, que estima la interacción de las facetas los periódicos y los artículos se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.991. El diseño de medida EDA/PS que estima la interacción de las facetas periódicos y secciones, se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.991. El diseño de medida EPS/DA que estima la interacción de las facetas días y artículos, se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.982. También obtuvo un índice de fiabilidad y generalizabilidad excelente el diseño de medida que estima los días y las secciones, EPA/DS, con unos índices de fiabilidad y generalizabilidad de 0.992. En el diseño de medida EPD/AS en el que se estima la interacción de las facetas artículos y secciones se obtuvo un índice de fiabilidad y un índice de generalizabilidad de 0.999.

    Para un adecuado Plan de Optimización se realizan distintos diseños de medida estimando cada una de las interacciones. En la optimización de los modelos anteriormente descritos podemos concluir en primer lugar el diseño de medida PDS/EA podría ser más óptimo si de la interacción de las facetas estimadas tuviera 300 eventos y 2 artículos, obteniendo un índice de fiabilidad de 0.945 y de generalizabilidad de 0.689. Del mismo modo, podemos optimizar el diseño PDA/ES aumentando el número de eventos a 275 y de cuya interacción con la faceta secciones resultaría un índice de fiabilidad de 0.968 y un índice de generalizabilidad de 0.692.

4.5.3. Descripción de los resultados del análisis de componentes de varianza

A partir de los análisis de componentes de varianza realizados se obtuvieron resultados sobre modelos que se ajustaban al Modelo Lineal General y la significación de estos modelos.

4.5.5.1. Modelos con dos facetas

    Para los modelos de dos facetas se obtuvieron numerosos modelos que se ajustaban al Modelo Lineal General con una significación menor de 0.0001 como se describe a continuación.

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E) y la faceta periódicos (P) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.2186) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/P	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	148,67	148,67	0.0001
E	76.11	76.11	0.0001
P*E	61.68	61.68	0.0001
Error residual	0.2186	0.2186

Tabla 4.11. Estimación del modelo EP (eventos x periódicos)

    EL modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E) y la faceta días (D) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.2656) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/D	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
D	19.39	19.39	0.0001
E	63.97	63.97	0.0001
D*E	51.27	51.27	0.0001
Error residual	0.2656	0.2656

Tabla 4.12. Estimación del modelo ED (eventos x días)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P) y la faceta días (D) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (1.0112) y una significación menor de 0.0001 en la faceta periódicos (P) y en la interacción con la faceta días (PD) y una significación de 0.0029 para la faceta días (D). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/D	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	32.16	32.16	0.0001
D	4.68	4.68	0.0029
P*D	9.03	9.03	0.0001
Error residual	1.0112	1.0112

Tabla 4.13. Estimación del modelo PD (periódicos x días)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E) y la faceta número de palabras contenidas en la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0062) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo W/E	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
W	1447.79	1447.79	0.0001
E	2729.19	2729.19	0.0001
W*E	1853.21	185321	0.0001
Error residual	0.0062	0.0062

Tabla 4.14. Estimación del modelo EW (eventos x número de palabras de la noticia).

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0174) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
S	551.70	551.70	0.0001
E	975.52	975.52	0.0001
S*E	585.15	585.15	0.0001
Error residual	0.0174	0.0174

Tabla 4.15. Estimación del modelo ES (eventos x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P) y la faceta número de palabras contenidas en la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0671) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo W/P	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
W	206.99	206.99	0.0001
P	484.64	484.64	0.0001
W*P	80.37	80.37	0.0001
Error residual	0.0671	0.0671

Tabla 4.16. Estimación del modelo PW (periódicos x número de palabras contenido en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.2771) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
S	54.37	54.37	0.0001
P	117.36	117.36	0.0001
S*P	47.24	47.24	0.0001
Error residual	0.2771	0.2771

Tabla 4.17. Estimación del modelo PS (periódicos x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta días (D) y la faceta número de palabras contenidas en la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo W/D	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
W	290.96	290.96	0.0001
D	119.28	119.28	0.0001
W*D	188.21	188.21	0.0001
Error residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.18. Estimación del modelo DW (días x número de palabras contenidas en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta días (D) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.2009) y una significación menor de 0.0001 en cada una de las facetas y su interacción. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo S/D	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
S	75.33	75.33	0.0001
D	28.44	28.44	0.0001
S*D	58.11	58.11	0.0001
Error residual	0.2009	0.2009

Tabla 4.19. Estimación del modelo DS (días x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de las noticias (N) y categoría la agresión a las instalaciones (Ai) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0036) y una significación menor de 0.0001 para la faceta noticias (N) y la interacción con la categoría la agresión a las instalaciones (NAi) y una significación de 0.0002 para la categoría la agresión a las instalaciones (Ai). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo N/Ai	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
N	3709.48	3709.48	0.0001
Ai	14.29	14.29	0.0002
N*Ai	10.56	10.56	0.0001
Error residual	0.0036	0.0036

Tabla 4.20. Estimación del modelo NAi (noticias x la categoría la agresión a las instalaciones.)

    El modelo que estima la varianza de los días (D) y categoría descripción de los espectadores (De) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (1.0337) y una significación menor de 0.0001 para la faceta descripción de los espectadores (De) y la interacción con la faceta días (DDe) y una significación de 0.0009 para la faceta días (D). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo D/De	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
D	5.53	5.53	0.0009
De	16.75	16.75	0.0001
D*De	8.63	8.63	0.0001
Error residual	1.0337	1.0337

Tabla 4.21. Estimación del modelo DDe (días x descripción de los espectadores.)

4.5.2.2.     Modelos con tres facetas

    Para los modelos de tres facetas se obtuvieron numerosos modelos que se ajustaban al Modelo Lineal General con una significación menor de 0.0001 como se describe a continuación.

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), la faceta número de palabras (W) y superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos (E) y la faceta número de palabras (W). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/W/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3593.11	1827.73	0.0001
W	1906.08	2938.45	0.0001
S	895.56	895.56	0.0001
E*W	2439.83	2439.83	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.22. Estimación del modelo EWS (eventos x número de palabras x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P), la faceta días (D) y superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.1233) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas periódicos y la faceta días (PD), la interacción de la faceta periódicos y superficie de la noticia (PS) y la interacción de la faceta días y superficie de la noticia (DS). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/D/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	263.63	263.63	0.0001
D	38.35	38.35	0.0001
S	120.84	120.84	0.0001
P*D	74.04	74.04	0.0001
P*S	108.69	108.69	0.0001
D*S	97.05	97.05	0.0001
Error Residual	0.1233	0.1233

Tabla 4.23. Estimación del modelo PDS (periódicos x días x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), la faceta periódicos (P) y la faceta número de palabras (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos (E) y la faceta periódicos (P). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/P/W	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3520.79	3593.11	0.0001
P	6877.17	2357.54	0.0001
W	1532.88	1532.88	0.0001
E*P	2853.05	2853.05	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.24. Estimación del modelo EPW (eventos x periódicos x número de palabras contenidas en de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), periódicos (P) y la faceta días (D) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.1083) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos y periódicos (EP), la interacción de las facetas eventos y días (ED), la interacción de la faceta periódicos y la faceta días (PD), la interacción de las facetas eventos, periódicos y días (EPD). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/P/D	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	156.87	156.87	0.0001
P	102.93	102.93	0.0001
D	42.16	42.16	0.0001
E*P	124.56	124.56	0.0001
E*D	90.75	90.75	0.0001
P*D	68.22	68.22	0.0001
E*P*D	93.27	93.27	0.0001
Error Residual	0.1083	0.1083

Tabla 4.25. Estimación del modelo EPD (eventos x periódicos x días)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), la faceta periódicos (D) y la faceta número de palabras (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos (E) y la faceta días (D). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/D/W	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3591.84	3591.84	0.0001
D	1088.81	1088.81	0.0001
W	1696.11	1696.11	0.0001
E*D	2878.11	2878.11	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.26. Estimación del modelo EDW (eventos x días x número de palabras contenidas en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), la faceta periódicos (D) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0110) y una significación menor de .0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos (E) y la faceta días (D) y para la interacción de la faceta eventos (E) y superficie de la noticia (S). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/D/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	1535.61	1535.61	0.0001
D	465.50	465.50	0.0001
S	794.50	794.50	0.0001
E*D	1230.81	1230.81	0.0001
E*S	439.2	439.2	0.0001
Error Residual	0.0110	0.0110

Tabla 4.27. Estimación del modelo EDS (eventos x días x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), la categoría descripción de los espectadores (De) y la faceta número de palabras de la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0057) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas eventos (E) y la faceta descripción de los espectadores (De) y para la interacción de la faceta eventos (E) y número de palabras de la noticia (W). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/De/W	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	2940.93	2940.93	0.0001
De	759.93	759.93	0.0001
W	1515.37	1515.37	0.0001
E*De	84.95	84.95	0.0001
E*W	1996.99	1996.99	0.0001
Error Residual	0.0057	0.0057

Tabla 4.28. Estimación del modelo EDeW (eventos x descripción de espectadores x número de palabras contenidas en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P), la categoría descripción de los espectadores (De) y la faceta número de palabras de la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0673) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas periódicos (P) y la faceta descripción de los espectadores (De) y para la interacción de la faceta periódicos (P) y número de palabras de la noticia (W). La interacción de la faceta descripción de los espectadores (De) y número de palabras de la noticia (W) no es significativa. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/De/W	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	483.17	483.17	0.0001
De	281.16	281.16	0.0001
W	204.69	204.69	0.0001
P*De	32.82	32.82	0.0001
P*W	80.14	80.14	0.0001
De*W	0.94	0.94	-
Error Residual	0.0673	0.0673

Tabla 4.29. Estimación del modelo PDeW (periódicos x descripción de espectadores x número de palabras contenidas en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P), la categoría descripción de los espectadores (De) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.2624) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas periódicos (P) y la faceta superficie de la noticia (S) y la interacción de la faceta descripción de los espectadores (De) y la faceta superficie de la noticia (S). La significación es de 0.0002 para la interacción de la faceta periódicos (P) y descripción de los espectadores (De).La interacción de las tres facetas, periódicos (P) descripción de los espectadores (De) y superficie de la noticia (S) no es significativa. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/De/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	123.93	123.93	0.0001
De	72.12	72.12	0.0001
S	57.08	57.08	0.0001
P*De	8.42	8.42	0.0002
P*S	49.90	49.90	0.0001
De*S	2.42	2.42	0.0001
P*De*S	2.43	2.43	-
Error Residual	0.2624	0.2624

Tabla 4.30. Estimación del modelo PDeS (periódicos x descripción de espectadores x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P), la faceta número de palabras (W) y superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0106) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas periódicos (P) y la faceta superficie de la noticia (S). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/W/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	3040.98	3040.98	0.0001
W	884.72	884.72	0.0001
S	1408.67	1408.67	0.0001
P*S	1224.06	1224.06	0.0001
Error Residual	0.0106	0.0106

Tabla 4.31. Estimación del modelo PWS (periódicos x número de palabras contenidas en la noticia x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta días (D), la categoría agresión a las instalaciones (Ai) y la faceta número de palabras de la noticia (W) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.433) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas días (D) y la faceta agresión a las instalaciones (Ai) y para la interacción de la faceta agresión a las instalaciones (Ai) y número de palabras de la noticia (W). Obtuvo una significación de 0.0002 la interacción de las facetas días por la de agresión a las instalaciones (DAi) Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo D/Ai/W	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
D	131.82	131.82	0.0001
Ai	36.56	36.56	0.0001
W	321.00	321.00	0.0001
D*Ai	36.00	36.00	0.0002
D*W	207.17	207.17	0.0001
Ai*W	4.51	4.51	0.0001
Error Residual	0.433	0.433

Tabla 4.32. Estimación del modelo DAiW (días x agresión a las instalaciones x número de palabras contenidas en la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta días (D), la categoría descripción de los espectadores (De) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.1874) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de la faceta días (D) y descripción de los espectadores (De), para la interacción de las facetas días (D) y la faceta superficie de la noticia (S) y la interacción de la faceta descripción de los espectadores (De) y la faceta superficie de la noticia (S) y para la interacción de las tres facetas, días (D), descripción de los espectadores (De) y superficie de la noticia (S). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo D/De/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
D	30.49	30.49	0.0001
De	92.36	92.36	0.0001
S	79.72	79.72	0.0001
D*De	47.60	47.60	0.0001
D*S	60.96	60.96	0.0001
De*S	2.59	2.59	0.0001
D*De*S	5.76	5.76	0.0001
Error Residual	0.1874	0.1874

Tabla 4.33. Estimación del modelo DDeS (días x descripción de espectadores x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta noticias (N), la faceta agresión a las instalaciones (Ai) y la faceta descripción de los espectadores (De) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0032) y una significación menor de 0.0001 para las facetas noticias (N) y agresión a las instalaciones y para la interacción de las facetas noticias (N) y la faceta agresión a las instalaciones (Ai) y para la interacción de la faceta noticias (N) y descripción de los espectadores (De). La faceta descripción de los espectadores (De) por sí sola no es significativa. Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo N/Ai/De	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
N	4198.81	4198.81	0.0001
Ai	16.18	16.18	0.0001
De	1.14	1.14	-
N*Ai	11.96	11.96	0.0001
N*De	4.52	4.52	0.0001
Error Residual	0.0032	0.0032

Tabla 4.34. Estimación del modelo NAiDe (noticias x agresión a las instalaciones x descripción de espectadores)

    El modelo que estima la varianza de la faceta días (D), la faceta número de palabras (W) y superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0071) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de las facetas días (D) y la faceta número de palabras de la noticia (W). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo D/W/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
D	803.13	803.13	0.0001
W	1959.11	1959.11	0.0001
S	1164.04	1164.04	0.0001
D*W	1267.25	1267.25	0.0001
Error Residual	0.0071	0.0071

Tabla 4.35. Estimación del modelo DWS (días x número de palabras contenidas en la noticia x superficie de la noticia)

4.5.2.3.     Modelos con cuatro facetas

    Para los modelos de cuatro facetas se obtuvieron numerosos modelos que se ajustaban al Modelo Lineal General con una significación menor de 0.0001 como se describe a continuación.

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), periódicos (P), días (D) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de la faceta eventos (E) y periódicos (P), la interacción de la faceta eventos (E) y días (D), para la interacción de las facetas periódicos (P) y días (D) y para la interacción de las tres facetas eventos, periódicos y días (EPD). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/P/D/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3603.28	3603.28	0.0001
P	2364.22	2364.22	0.0001
D	968.40	968.40	0.0001
S	1504.88	1504.88	0.0001
E*P	2861.13	2861.13	0.0001
E*D	2084.61	2084.61	0.0001
P*D	1560.99	1560.99	0.0001
E*P*D	2142.33	2142.33	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.36. Estimación del modelo EPDS (eventos x periódicos x días x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta noticias (N), eventos (E), periódicos (P) y agresión a las instalaciones (Ai) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0036) y una significación menor de 0.0001 para las facetas noticias (N), eventos (E) y periódicos (P) y para la interacción de las facetas periódicos (P) y agresión a las instalaciones (Ai). La significación es de 0.0002 para la interacción de la faceta eventos (E) y agresión a las instalaciones (Ai). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo N/E/P/Ai	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
N	2194.82	2194.82	0.0001
E	4666.15	4666.15	0.0001
P	3061.60	3061.60	0.0001
Ai	-	-	-
E*Ai	14.29	14.29	0.0002
P*Ai	17.14	17.14	0.0001
Error Residual	0.0036	0.0036

Tabla 4.37. Estimación del modelo NEPAi (noticias x eventos x periódicos x agresión a las instalaciones)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), días (D), número de palabras contenidas en la noticia (W) y superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para las facetas eventos (E), días (D) y número de palabras (W) y para la interacción de la faceta eventos (E) y días (D). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo EDWS	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3591.84	3591.84	0.0001
D	1088.81	1088.81	0.0001
W	1696.11	1696.11	0.0001
S			-
E*D	2878.89	2878.89	0.0002
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.38. Estimación del modelo EDWS (eventos x días x número de palabras de la noticia x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta periódicos (P), días (D), número de palabras contenidas en la noticia (W) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de la faceta periódicos (P) y días (D), para la interacción de las facetas periódicos (P) y número de palabras contenidas en la noticia (W) y para la interacción las facetas días y número de palabras contenidas en la noticia (DW). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo P/D/W/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
P	6877.17	6877.17	0.0001
D	1000.43	1000.43	0.0001
W	1931.51	1931.51	0.0001
S	2944.88	2944.88	0.0001
P*D	1580.17	1580.17	0.0001
P*W	1631.29	1631.29	0.0001
D*W	1193.66	1193.66	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.39. Estimación del modelo PDWS (periódicos x días x número de palabras contenidas en la noticia x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos (E), días (D), número de palabras contenidas en la noticia (W) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para las facetas eventos(E), días (D) y número de palabras contenidas en la noticia (W) y para la interacción de la faceta eventos (E) y periódicos (P). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo EDWS	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3593.11	3593.11	0.0001
P	2357.54	2357.54	0.0001
W	15.32.88	15.32.88	0.0001
S	-	-	-
E*P	2853.07	2853.07	0.0001
Error Residual	0.0047	0.0047

Tabla 4.40. Estimación del modelo EDWS (eventos x días x número de palabras contenidas en la noticia x superficie de la noticia)

    El modelo que estima la varianza de la faceta eventos(E), descripción de los espectadores (De), número de palabras contenidas en la noticia (W) y la faceta superficie de la noticia (S) obtuvo errores residuales coincidentes en el procedimiento MIXED y en el procedimiento GLM (0.0047) y una significación menor de 0.0001 para cada faceta y para la interacción de la faceta eventos (E) y descripción de los espectadores (De) y para la interacción de la faceta eventos (E) y número de palabras contenidas en la noticia (W). Por lo tanto podemos considerar que este modelo cumple los requisitos de normalidad, linealidad y homocedasticidad, ajustándose al Modelo Lineal General.

Modelo E/De/W/S	F value MIXED	F value GLM	Significación GLM
E	3995.76	3995.76	0.0001
De	4140.76	4140.76	0.0001
W	2071.46	2071.46	0.0001
S	1001.64	1001.64	0.0001
E*De	116.14	116.14	0.0001
De*W	0.01	0.01	-
E*W	2730.10	2730.10	0.0001
Error Residual	0.0042	0.0042

Tabla 4.41. Estimación del modelo EDeWS (eventos x descripción de los espectadores x número de palabras contenidas en la noticia x superficie de la noticia)

    Para finalizar con los resultados del análisis de componentes de varianza queremos resumir los modelos más parsimoniosos, es decir los modelos que contienen menor varianza error con el menor número de facetas. En la tabla que se presenta a continuación se refleja la varianza de cada modelo.