La gentrificación turística designa la transformación de un lugar por la llegada de visitantes, residentes temporales y capitales orientados al consumo turístico, con efectos de encarecimiento, cambio de usos y desplazamiento de la población local. La revisión integradora de Nikšić Radić y Dragičević (2025), que reunió la gentrificación turística y la migración por estilo de vida, encontró que ambos procesos pueden producir desplazamiento y desigualdad, pero también oportunidades de regeneración cuando se acompañan de gobernanza inclusiva y participación local.

En México, el estudio de Hernández Flores (2023) sobre San Pedro y San Andrés Cholula mostró que la designación turística de Pueblo Mágico se acompañó de desarrollos cerrados, del alza de los precios del suelo y de la vivienda, de la conversión de suelo agrícola en residencial y de la sustitución del comercio tradicional; el desplazamiento directo de residentes originales fue escaso, pero hubo segregación física y simbólica, y los conflictos se centraron más en los impactos identitarios que en los económicos. En un área industrial tradicional de Pekín, Lin et al. (2023) identificaron, mediante metodología Q, la privatización de espacios públicos, la reorientación de los servicios hacia los visitantes, el debilitamiento de los lazos comunitarios y la mercantilización del consumo local como fuentes de estrés que se relacionaban con el deseo de mudarse.

La dimensión Presencia del turismo en la localidad del instrumento estudiado recoge la percepción de estos cambios: el aumento de turistas (R1), la construcción de casas para visitantes (R2), los precios de la comida pensados para turistas (R3), la percepción de que la vida no sigue igual que antes (R4, inverso) y la compra de terrenos por personas de fuera (R5). La dimensión combina indicadores de afluencia, de mercado inmobiliario, de precios y de cambio general, contenidos que la literatura trata como facetas relacionadas pero no equivalentes del proceso de gentrificación.

Las consecuencias del turismo en las condiciones de vida de las comunidades costeras son ambivalentes. En la comunidad costera de Nhon Ly, Vietnam, Quang et al. (2023) documentaron que el turismo mejoró los ingresos de los hogares y llevó a muchas familias pescadoras a desplazarse hacia los servicios turísticos, pero también registraron el alza de los precios del suelo, la competencia entre negocios, la disminución de la pesca y una participación local limitada a la prestación de servicios, sin presencia en la toma de decisiones. En la costa de Sinaloa, García-Macías y Leyva-Iturrios (2026) describieron un modelo de turismo residencial que, junto con un crecimiento económico de corto plazo, se asocia con fragmentación de hábitats, pérdida de manglar, presión sobre los recursos hídricos, privatización gradual de áreas costeras y mercantilización de los bienes comunes costeros.

La dimensión Condiciones de vida en la localidad reúne el gusto por vivir en la localidad (R6), la capacidad de pagar la vivienda (R7), la suficiencia de los servicios para los habitantes (R8), la apertura de las playas para la población (R9) y la intención de la familia de irse de la localidad (R10, inverso). Sus reactivos combinan una valoración afectiva global, dos condiciones materiales, una condición de acceso a un bien común y una intención de conducta. La apertura de las playas y la asequibilidad de la vivienda remiten directamente a los mecanismos de privatización y encarecimiento descritos por la literatura, mientras que el gusto por vivir en la localidad se aproxima conceptualmente al arraigo.

El arraigo o apego al lugar es el vínculo afectivo y simbólico que une a las personas con su territorio. La revisión de Kamani Fard y Paydar (2024) sobre el apego al lugar en entornos urbanos señaló que la interacción social y las características locales que expresan historia y cultura se asocian con un vínculo más fuerte. En contextos turísticos, el arraigo y la identidad comunitaria intervienen en la manera en que la población valora el turismo. En un sitio del patrimonio agrícola de Jiangsu, China, Wang et al. (2021) encontraron que los beneficios percibidos del turismo se asociaban positivamente con el apoyo al desarrollo turístico y los costos percibidos negativamente, y que la justicia percibida y la identidad comunitaria mediaban esa relación.

En la literatura en lengua china, Xing (2026) analizó el caso de la ciudad antigua de Pingyao y propuso entender las emociones de los residentes de los destinos patrimoniales como la expresión vivida de las tensiones entre la protección del patrimonio, la vida local y el desarrollo comercial; encontró que el capital social media el paso de la emoción a la acción colectiva y que el conflicto puede conducir a reformas institucionales. La dimensión Arraigo en la localidad del instrumento recoge el sentimiento de pertenencia (R11), la vigencia de las costumbres (R12), el deseo de que los hijos crezcan en la localidad (R13), la percepción de que la localidad ya no pertenece a quien responde (R14, inverso) y la participación en las fiestas locales (R15). Desde un diseño transversal, las relaciones entre presencia del turismo, condiciones de vida y arraigo deben entenderse como asociaciones y no como relaciones de dependencia.

Se realizó un estudio cuantitativo, no experimental, de corte transversal y alcance descriptivo y exploratorio. Los datos corresponden al levantamiento LEV-0026, «Piloto Teacapán y Chametla · Turismo y arraigo», del proyecto FZ-HAB-0021 de la plataforma Factoriza UAS, y al conjunto de datos congelado DST-0026, con fecha de corte del 9 de octubre de 2026. El levantamiento constituye una muestra independiente y es el único del proyecto. El proyecto está registrado en Factoriza con ruta mixta; el paquete de resultados contiene solo el componente de encuesta, que es el que se analiza aquí.

La población del levantamiento se definió como las personas de 18 años o más que residen en Teacapán o en Chametla. El territorio comprende Teacapán, en el municipio de Escuinapa, y Chametla, en el municipio de El Rosario, Sinaloa. Según el registro de Factoriza, 51 personas abrieron el cuestionario y 20 lo completaron; no se excluyeron casos por control de calidad, de modo que se analizaron 20 casos (Tabla 2).

El corte analizado es preliminar: reúne 20 casos de una meta de 100 y el levantamiento permanecía abierto, en estado de campo, a la fecha del corte. Con 20 casos para 15 reactivos, la razón es de 1.3 casos por reactivo, muy inferior a la que se recomienda para el análisis factorial de ítems, cuya primera condición es verificar la adecuación de los datos y de la muestra (Ferrando et al., 2022; Goretzko et al., 2021). El conjunto de datos no distingue la localidad de residencia, por lo que los análisis tratan a las dos localidades como una sola muestra.

Se aplicó una escala de quince reactivos con formato de respuesta de cinco puntos, de Totalmente en desacuerdo (1) a Totalmente de acuerdo (5), organizados en tres dimensiones de cinco reactivos cada una: Presencia del turismo en la localidad (R1 a R5), Condiciones de vida en la localidad (R6 a R10) y Arraigo en la localidad (R11 a R15). Tres reactivos están redactados en sentido inverso, R4 («En mi localidad la vida sigue igual que antes»), R10 («Mi familia ha pensado en irse de la localidad») y R14 («Siento que mi localidad ya no me pertenece»), y vienen recodificados en la matriz de datos. Tras la recodificación, una puntuación mayor indica más presencia percibida del turismo, mejores condiciones de vida percibidas y más arraigo. La Tabla 1 presenta el código, la dimensión, el texto y el sentido de cada reactivo.

Las respuestas se recabaron mediante el cuestionario del levantamiento gestionado en Factoriza UAS, que registra el consentimiento informado expreso en línea antes del primer reactivo y no recoge datos identificatorios. Factoriza congeló el conjunto DST-0026 con una huella criptográfica, generó la matriz con los reactivos inversos recodificados y produjo los análisis descriptivos y de consistencia interna (ejecuciones RUN-00138 a RUN-00144). Con el archivo de datos y el diccionario de reactivos exportados por la plataforma se ejecutaron los análisis complementarios.

En una primera etapa, Factoriza UAS calculó la media, la desviación estándar, la asimetría, la curtosis y los porcentajes de respuesta en los valores extremos de cada reactivo, así como la consistencia interna de cada dimensión mediante el alfa de Cronbach (Cronbach, 1951), con la correlación ítem-total corregida y el alfa si se elimina el reactivo. En una segunda etapa se ejecutó el programa analisis_psicometrico.py, versión 1.0, en Python 3.13.16 (Python Software Foundation, 2026), con NumPy 2.5.3 (Harris et al., 2020), SciPy 1.18.1 (Virtanen et al., 2020) y pandas 3.0.5. El programa aplica procedimientos fijos y declarados, sin intervención manual en los cálculos.

El programa estimó el omega total de McDonald (McDonald, 1999/2013) para cada dimensión a partir de un modelo de un factor, sin invertir reactivos; cuando algún reactivo se correlaciona o carga en negativo respecto del resto de su dimensión, el programa no informa el omega porque el coeficiente deja de ser interpretable. La estructura interna se exploró mediante análisis factorial exploratorio sobre la matriz de correlaciones de Pearson de los quince reactivos, previa verificación de la medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin (Kaiser, 1974), de la adecuación por reactivo (Lorenzo-Seva y Ferrando, 2021) y de la prueba de esfericidad de Bartlett (Bartlett, 1950). El número de factores se determinó mediante análisis paralelo (Horn, 1965) con 100 simulaciones y semilla 2026; la extracción fue por residuo mínimo y la rotación oblimin, que admite correlación entre factores. Se reportan todas las cargas, la comunalidad y la adecuación de cada reactivo. Por último, el programa estimó la relación entre las puntuaciones medias de las dimensiones con el coeficiente de Spearman y su intervalo de confianza del 95 %, mediante la transformación de Fisher con el error estándar de Bonett y Wright (2000).

Los valores de referencia para interpretar los índices, como el valor de 0.60 para el KMO, se tratan como orientaciones y no como reglas de decisión (Ferrando et al., 2022). Ningún reactivo se eliminó; el programa señala los reactivos problemáticos y deja la decisión a los autores. No se ejecutó análisis factorial confirmatorio, que se plantea como trabajo futuro.

La participación fue voluntaria y anónima. Factoriza UAS registra el consentimiento informado expreso en línea y no recoge nombres, correos ni otros datos identificatorios. En localidades pequeñas, donde las personas se conocen entre sí y los conflictos por el suelo o por el turismo pueden tener consecuencias en la vida comunitaria, el anonimato es una condición indispensable para obtener opiniones sinceras.

Durante la preparación de este manuscrito se utilizaron la plataforma Factoriza UAS, para la gestión de los datos y los análisis descriptivos y de consistencia interna; un programa de análisis en Python con procedimientos fijos y validados, para el omega, el análisis factorial exploratorio y las correlaciones entre dimensiones; y el modelo de lenguaje Claude Opus (Anthropic), para ejecutar ese programa, la búsqueda asistida de literatura, la redacción de un borrador y el montaje del documento a partir de los resultados. Los autores revisaron, corrigieron y aprobaron la totalidad del texto, verificaron cada referencia y asumen la responsabilidad plena por el contenido del artículo.

La Tabla 2 resume el flujo de casos. De las 51 personas que abrieron el cuestionario, 20 lo completaron y fueron analizadas, sin exclusiones por control de calidad. La diferencia entre aperturas y cuestionarios completados indica que la mayoría de quienes iniciaron el cuestionario no lo concluyó, lo que conviene revisar en la aplicación en campo, en particular en lo relativo a la duración, la conectividad y el acompañamiento de las personas encuestadas. Todos los casos analizados respondieron los quince reactivos.

La Tabla 3 y la Figura 1 presentan los estadísticos descriptivos. En Presencia del turismo, la media más alta del conjunto correspondió a R5, la compra de terrenos por personas de fuera (M = 4.00, DE = 1.17), con un 40 % de respuestas en el valor máximo y una distribución asimétrica hacia los valores altos (asimetría = -1.32). Le siguieron R4, la percepción de que la vida ya no sigue igual que antes en su versión recodificada (M = 3.65, DE = 1.35), y R2, la construcción de casas para visitantes (M = 3.35, DE = 1.23). La media más baja de la dimensión fue la de R1, el aumento de turistas respecto de años anteriores (M = 3.05, DE = 1.39), que mostró además la mayor dispersión del conjunto.

En Condiciones de vida, la media más alta fue la de R9, la apertura de las playas para los habitantes (M = 3.85, DE = 0.88), y la más baja la de R8, la suficiencia de los servicios para los habitantes (M = 2.70, DE = 1.03), que fue también la media más baja del conjunto; la capacidad de pagar la vivienda (R7) obtuvo M = 3.05 (DE = 1.19). En Arraigo, las medias más altas fueron las de R12, la vigencia de las costumbres (M = 3.70, DE = 0.47), y R11, el sentimiento de pertenencia (M = 3.60, DE = 0.68), y las más bajas las de R14, la percepción de que la localidad ya no pertenece a quien responde en su versión recodificada (M = 3.00, DE = 0.79), y R13, el deseo de que los hijos crezcan en la localidad (M = 3.05, DE = 0.94). Las desviaciones estándar pequeñas de R12 y R11 indican respuestas concentradas en pocos valores.

La Tabla 4 reúne el análisis de reactivos por dimensión calculado por Factoriza, y la Tabla 5 presenta los coeficientes del programa complementario. Los valores de alfa coincidieron en ambos cálculos. Arraigo en la localidad alcanzó α = .763 y ω = .786, con correlaciones ítem-total corregidas de .443 a .693 y sin ningún reactivo cuya eliminación elevara el alfa. Presencia del turismo en la localidad obtuvo α = .355 y Condiciones de vida en la localidad α = .277; en ambas el omega no se informa, porque el programa identificó reactivos en sentido contrario al resto de la dimensión: R4 en Presencia del turismo, y R9 y R10 en Condiciones de vida.

El análisis por reactivo localiza los problemas. En Presencia del turismo, R5 obtuvo la correlación ítem-total corregida más alta (.478) y su eliminación reduciría el alfa a .029, lo que indica que la escasa consistencia de la dimensión descansa casi por completo en la compra de terrenos por personas de fuera; R4 presentó una correlación de .044 y su eliminación elevaría el alfa a .425, y R1, R2 y R3 mostraron correlaciones de .124 a .157. En Condiciones de vida, R8, la suficiencia de los servicios, fue el reactivo más coherente (.407) y su eliminación llevaría el alfa a -.068; R10 presentó una correlación de -.045 y R9 de .009, y la eliminación de cualquiera de ellos elevaría el alfa a .382 y .328, respectivamente.

El análisis factorial exploratorio pudo estimarse, pero las condiciones de los datos fueron poco favorables. La medida global de adecuación muestral fue KMO = .325, por debajo de la referencia orientativa de 0.60, y la mayoría de los reactivos presentó adecuaciones individuales bajas, señaladas por el programa (Tabla 7). La prueba de Bartlett fue significativa, χ²(105) = 138.90, p = .015, lo que indica que la matriz no es una matriz identidad, pero no basta para justificar la factorización. El análisis paralelo indicó la retención de dos factores (Figura 2), que explicaron en conjunto el 36.14 % de la varianza: el primero, 19.52 %, con una suma de cargas al cuadrado de 2.93, y el segundo, 16.62 %, con 2.49 (Tabla 6). La correlación entre factores estimada por la rotación oblimin fue de .183.

La matriz de patrón (Tabla 7) no reprodujo las tres dimensiones previstas, pero mostró una organización interpretable. El factor 1 reunió los reactivos de arraigo, con las cargas más altas en R11, el sentimiento de pertenencia (.818), R15, la participación en las fiestas (.803), y R14, la pertenencia de la localidad en su versión recodificada (.630), junto con R6, el gusto por vivir en la localidad (.646), y R9, la apertura de las playas (.445). El factor 2 fue bipolar: en un polo cargaron en negativo R2, la construcción de casas para visitantes (-.755), R3, los precios de la comida para turistas (-.612), y R5, la compra de terrenos por personas de fuera (-.354); en el otro cargaron en positivo R8, la suficiencia de los servicios (.610), R7, la capacidad de pagar la vivienda (.565), R15 (.465) y R13, el deseo de que los hijos crezcan en la localidad (.432).

Tres reactivos, R1, R4 y R10, no alcanzaron una carga suficiente en ningún factor, y R3 y R15 presentaron cargas cruzadas. La comunalidad de R15 fue de .997, muy próxima a 1, lo que sugiere una solución en el límite de lo admisible. El programa señaló trece reactivos que requieren decisión de los autores. Por estas razones, la matriz de cargas documenta el comportamiento de los reactivos y orienta la revisión del instrumento, pero no constituye evidencia sobre su dimensionalidad.

La Tabla 8 presenta las correlaciones de Spearman entre las puntuaciones medias de las tres dimensiones, con 20 casos. La relación entre Condiciones de vida y Arraigo fue positiva y alta, ρ = .631, IC 95 % [.219, .852], p = .003, y es la única cuyo intervalo excluye el cero. La relación entre Presencia del turismo y Condiciones de vida fue negativa y moderada, ρ = -.333, IC 95 % [-.683, .141], p = .152, y la relación entre Presencia del turismo y Arraigo fue prácticamente nula, ρ = -.095, IC 95 % [-.516, .364], p = .691. Dado que las puntuaciones de Presencia del turismo y de Condiciones de vida tienen una consistencia interna baja, sus correlaciones deben interpretarse con especial cautela.

El propósito de este estudio fue describir el comportamiento inicial de una escala de presencia del turismo, condiciones de vida y arraigo en Teacapán y Chametla. El resultado central es doble. Por una parte, la dimensión Arraigo en la localidad mostró una consistencia interna aceptable y reactivos coherentes entre sí, y sus reactivos definieron el primer factor del análisis exploratorio; por otra, Presencia del turismo y Condiciones de vida no se comportaron como escalas homogéneas. Con 20 casos, todos los coeficientes son provisionales: la literatura de simulación sobre los coeficientes alfa y omega se ha desarrollado con muestras muy superiores (Malkewitz et al., 2023). Aun así, el patrón de resultados ofrece pistas sustantivas que conviene examinar antes de cerrar el levantamiento.

La coherencia de la dimensión de arraigo, que reúne pertenencia, costumbres, deseo de permanencia y participación festiva, es compatible con la concepción del apego al lugar como un vínculo que se apoya en la interacción social y en las características locales que expresan historia y cultura (Kamani Fard y Paydar, 2024). Que el gusto por vivir en la localidad y la apertura de las playas cargaran en el mismo factor sugiere que, para la población encuestada, el arraigo incluye la valoración del entorno y el acceso a los bienes comunes, en consonancia con los estudios que sitúan la privatización de las áreas costeras entre los procesos que amenazan la vida local (García-Macías y Leyva-Iturrios, 2026). La asociación positiva entre condiciones de vida y arraigo, la más robusta del corte, apunta en la misma dirección, aunque su intervalo de confianza es amplio y el diseño transversal impide establecer su dirección.

El segundo factor ofrece la pista más relevante para el objeto del proyecto. Su carácter bipolar opuso la percepción de la presencia del turismo inmobiliario y comercial, es decir, la construcción de casas para visitantes, los precios pensados para turistas y la compra de terrenos por personas de fuera, a la percepción de que la vivienda es asequible y los servicios alcanzan para los habitantes. Este patrón es coherente con la literatura que vincula la gentrificación turística con el encarecimiento del suelo y de la vida y con la reorientación de los servicios hacia los visitantes (Hernández Flores, 2023; Lin et al., 2023; Quang et al., 2023), y con la correlación negativa, aunque no concluyente, entre Presencia del turismo y Condiciones de vida. Si el patrón se mantiene en el corte final, podría indicar que la percepción del turismo y la percepción de las condiciones materiales no son dimensiones separadas, sino polos de una misma valoración del proceso de cambio.

La debilidad de Presencia del turismo admite otras explicaciones. Que la compra de terrenos por personas de fuera concentrara la consistencia de la dimensión, mientras que el aumento de turistas (R1) y el cambio de la vida cotidiana (R4) apenas covariaron con ella, sugiere que la percepción del mercado inmobiliario es más compartida que la percepción de la afluencia turística. Las dos localidades del levantamiento podrían diferir en la intensidad y el tipo de presencia turística, y el conjunto de datos no permite distinguirlas; la heterogeneidad entre localidades es una explicación plausible que solo podrá examinarse si se registra la localidad de residencia. En Condiciones de vida, la apertura de las playas (R9) y la intención de irse (R10) no covariaron con el resto, lo que indica que la dimensión mezcla condiciones materiales, acceso a bienes comunes e intenciones de conducta que no varían juntas en esta muestra.

Dos de los tres reactivos inversos, R4 y R10, figuran entre los que no covariaron con su dimensión ni alcanzaron una carga suficiente. Las escalas con reactivos redactados en ambos sentidos exigen una lectura más cuidadosa, y una parte de las personas responde de manera inconsistente a los reactivos positivos y negativos de una misma dimensión (Steinmann et al., 2022); la detección de esas respuestas inconsistentes puede reducir de manera apreciable los efectos de redacción (García-Batista et al., 2021). Por último, la calidad de las respuestas debe revisarse antes del análisis definitivo, porque en muestras pequeñas los patrones de respuesta descuidada pueden distorsionar las correlaciones (Ward y Meade, 2023).