Un protocolo estandarizado de encuesta de campo sobre la disposición de los visitantes hacia la conservación y el comportamiento autoinformado de viaje responsable en las Grutas de Longmen

Resumen

Este protocolo estandariza una encuesta de visitantes con mínima interrupción en las Grutas Longmen mediante la vinculación de la interceptación en áreas públicas, la administración anónima de cuestionarios, la selección predefinida, la validación de mediciones, la verificación de modelos y el archivo de reproducibilidad.

Resumen

Las encuestas a visitantes de sitios patrimoniales deben generar evidencia conductual útil sin interrumpir las operaciones del sitio ni debilitar las prioridades de conservación. Sin embargo, en los estudios sobre turismo patrimonial, a menudo se informan de forma incompleta los límites de reclutamiento, las reglas de exclusión, los controles de medición, los diagnósticos de modelos y el archivo de datos. Este protocolo presenta un flujo de trabajo de encuesta de campo con mínima interrupción para medir la disposición hacia la conservación y el comportamiento responsable autoreportado de los visitantes en las Grutas Longmen, Luoyang, China. El flujo de trabajo integra la interceptación de visitantes en áreas públicas, la administración anónima de cuestionarios electrónicos, la verificación de elegibilidad, controles de atención, bloqueo diario de datos brutos, reglas de exclusión predefinidas, puntuación de constructos, pruebas de fiabilidad, análisis factorial confirmatorio, diagnósticos de regresión y modelos de trayectoria, análisis de sensibilidad y archivo para reproducibilidad. El cuestionario distingue entre conocimiento del patrimonio, valor percibido del patrimonio, apego al lugar, calidad percibida de los mensajes proambientales, aglomeración percibida, apoyo a instalaciones y servicios, actitud hacia la conservación, disposición hacia la conservación y comportamiento responsable autoreportado. Una implementación representativa mostró que el flujo de trabajo produjo un conjunto de datos analizable con exclusiones auditables, diagnósticos de medición aceptables y resultados de modelos interpretables. El protocolo está destinado a estudios en sitios patrimoniales que requieran evidencia transparente sobre el comportamiento de los visitantes, en lugar de una única medida de satisfacción. Puede adaptarse a otros entornos patrimoniales manteniendo la secuencia procedural básica, mientras se modifican los constructos específicos del sitio, los puntos de encuesta, las versiones lingüísticas, los ítems conductuales y las restricciones del trabajo de campo según los riesgos locales de conservación y la composición de los visitantes.

Introducción

Los sitios de patrimonio cultural requieren acceso para la educación pública, la transmisión cultural y el valor turístico, pero la afluencia de visitantes también puede ejercer presión sobre recursos materiales, espaciales y simbólicos frágiles¹. Esta tensión es especialmente evidente en sitios con alto volumen de visitantes, donde las rutas de circulación son limitadas, las zonas de interpretación están densamente concentradas y las normas de conservación deben comprenderse durante una visita breve. Las Grutas Longmen en Luoyang, China, ofrecen un entorno adecuado para un protocolo de encuesta orientado a la conservación, ya que combina la protección del patrimonio escultórico en roca, la interpretación pública, la gestión del flujo de visitantes y la educación en conservación dentro de un mismo entorno de campo activo. En este contexto, la medición de visitantes no puede limitarse a la satisfacción. Una encuesta útil debe documentar si los visitantes comprenden el valor del patrimonio, reconocen las normas de protección, aceptan las restricciones de conservación y reportan conductas responsables durante o inmediatamente después de la visita.

Los estudios sobre turismo patrimonial suelen medir el valor percibido, la imagen del destino, el apego al lugar, la satisfacción o la intención proambiental general². La debilidad operacional no radica en el uso de estos constructos, sino en la limitada descripción de cómo se genera la evidencia de campo. Puntos de reclutamiento, intervalos de muestreo, reglas de suspensión, controles de atención, umbrales de exclusión, bloqueo de datos brutos, puntuación de constructos, validación de mediciones, diagnósticos del modelo y archivo para reproducibilidad suelen reportarse brevemente o después de conocer los resultados. Esto debilita la comparación entre estudios y limita la utilidad de la evidencia obtenida mediante encuestas para la gestión del patrimonio. El presente protocolo aborda esta brecha al fijar la secuencia del flujo de trabajo antes de la interpretación sustantiva: preparación del cuestionario, prueba piloto, reclutamiento en espacios públicos, aplicación anónima, revisión de datos, verificación de las mediciones, interpretación del modelo, análisis de sensibilidad y archivo.

La estructura del constructo sigue el orden práctico de una visita al patrimonio orientada a la conservación. El conocimiento del patrimonio registra si los visitantes comprenden el significado histórico y cultural del sitio. El valor percibido del patrimonio captura si los visitantes consideran que el sitio merece protección³. El apego al lugar mide la conexión personal formada durante la visita⁴. La calidad del mensaje proambiental registra si los mensajes de conservación son visibles, comprensibles y útiles para orientar la conducta. La percepción de aglomeración capta la densidad y la presión del movimiento, que podrían afectar la atención a las normas⁵. El apoyo de instalaciones y servicios registra si las señales, barreras, rutas, recordatorios del personal y servicios para visitantes hacen posible una conducta responsable. Estos seis constructos relacionados con el sitio se separan de la actitud hacia la conservación, la disposición hacia la conservación y el comportamiento autoreportado de viaje responsable, con el fin de que la percepción, evaluación, intención y conducta reportada no se agrupen en una única puntuación general de respuesta positiva.

La actitud conservacionista y la disposición conservacionista también se consideran construcciones distintas. La actitud conservacionista se refiere a la creencia evaluativa del visitante de que las Grutas Longmen deben protegerse y de que la conservación debe tener prioridad. La disposición conservacionista se refiere a la disposición del visitante para aceptar o apoyar requisitos relacionados con la conservación, incluyendo el cumplimiento de reglas, molestias, restricciones de recorrido y medidas de gestión protectora⁶. La conducta responsable en los viajes autoinformada se refiere al comportamiento reportado durante la visita, como seguir las señales, evitar el contacto perjudicial, permanecer dentro de las zonas permitidas y reducir las perturbaciones al entorno patrimonial⁷. Un visitante puede estar de acuerdo en que la conservación es importante, pero aún así no estar dispuesto a aceptar restricciones. Asimismo, la conducta responsable también puede ocurrir porque el entorno del sitio facilita el cumplimiento. Separar estas construcciones ayuda a identificar si un problema de gestión está más relacionado con el conocimiento, la claridad del mensaje, la disposición, el apoyo de las instalaciones o la conducta reportada.

Los Grupos de cuevas de Longmen se utilizan como contexto de prueba porque la medición de visitantes debe realizarse cerca del momento de la visita, manteniendo al mismo tiempo una baja interferencia, anonimato y límites operativos. El flujo de trabajo se limita a áreas públicas de servicio al visitante y espacios posteriores a la visita o cercanos a la salida, sin incluir zonas de conservación restringidas ni observación directa de superficies protegidas. Este límite es importante porque el trabajo de campo en sitios patrimoniales tiene lugar en entornos de gestión activa, donde la actividad de encuesta no debe interrumpir el movimiento, las funciones del personal, la seguridad de los visitantes ni las prácticas de conservación⁸. Ventanas fijas de encuesta, interceptación sistemática, reglas de suspensión, exclusiones predefinidas y bloqueo diario de archivos brutos reducen las decisiones no documentadas en campo y la limpieza de datos a posteriori.

El protocolo es transferible a nivel de flujo de trabajo, pero no se pretende que el cuestionario se copie sin cambios. Los componentes que deben permanecer inalterados son la definición del límite de la encuesta, la definición de la población objetivo, el control de versiones del cuestionario finalizado, la interceptación sistemática de visitantes, la verificación de elegibilidad, las comprobaciones de atención, el bloqueo de datos brutos antes del descarte, las reglas predefinidas de calidad de datos, la puntuación de constructos, la validación de mediciones, los diagnósticos del modelo, las comprobaciones de sensibilidad y el archivo de reproducibilidad. Los componentes ajustables son la redacción sobre riesgos de conservación, los ítems conductuales, los puntos de encuesta, las versiones lingüísticas, las variables de composición de visitantes y los indicadores de gestión. Los parques arqueológicos pueden requerir una redacción más enfática sobre el contacto con superficies y las restricciones de recorrido⁹. Las ciudades históricas pueden requerir ítems sobre la molestia a residentes y el comportamiento en espacios viales compartidos¹⁰. Los museos y paisajes sagrados pueden requerir ítems sobre el flujo en salas, la protección de exhibiciones, los espacios rituales o la conducta culturalmente sensible¹¹. Esta estructura permite adaptaciones específicas del sitio sin debilitar la comparabilidad de los procedimientos.

Los resultados representativos se utilizan únicamente para demostrar si el flujo de trabajo produce datos utilizables sobre el comportamiento de los visitantes. No se utilizan para afirmar la observación directa del comportamiento, la estimación de la capacidad de carga, los efectos de intervención, ni la equivalencia entre la conducta autoreportada y la observada. La contribución del protocolo es la secuencia estandarizada y verificable para recolectar, seleccionar, validar, analizar y archivar datos de encuestas a visitantes con enfoque conservacionista en condiciones de sitios patrimoniales con mínima perturbación.

Este procedimiento estandarizado mide la disposición del visitante hacia la conservación y el comportamiento autoreportado de viaje responsable en las Grutas Longmen, Luoyang, provincia de Henan, China. Incluye el diseño del cuestionario, prueba piloto, interceptación de visitantes en áreas públicas, aplicación anónima del cuestionario, bloqueo de datos brutos, control de calidad, puntuación de constructos, verificación de mediciones, diagnóstico de modelos y archivo de los archivos del estudio.

Protocolo

El estudio se llevó a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki y fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación de SEGi (Número de aprobación: SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027) el 27 de junio de 2025. Se obtuvo consentimiento informado por escrito o electrónico antes de comenzar el cuestionario.

NOTA: No se recopilaron nombres, números de identificación, números de teléfono, imágenes faciales, direcciones particulares, identificadores de dispositivos, coordenadas GPS, identificadores de cuentas, fotografías, grabaciones de audio, grabaciones de video ni ninguna otra información directamente identificable. La recopilación de direcciones IP se desactivó antes de la publicación formal del cuestionario. No se obtuvo permiso escrito formal de gestión del sitio por parte de la autoridad administradora de las Grutas Longmen. Por lo tanto, el trabajo de campo se limitó a áreas de servicio para visitantes de acceso público y espacios posteriores a la visita o cercanos a las salidas. Los asistentes de la encuesta no ingresaron a los interiores de las grutas, zonas restringidas de conservación, áreas exclusivas para personal, pasadizos estrechos, plataformas concurridas de observación, filas para revisión de boletos, rutas de emergencia, espacios religiosos o conmemorativos, ni a ningún lugar donde la reclutación pudiera interferir con el movimiento de los visitantes, el funcionamiento del sitio, la seguridad de los visitantes, las funciones del personal o las prácticas de conservación. La reclutación se suspendió inmediatamente durante lluvias intensas, anuncios de emergencia, medidas oficiales de control de multitudes, solicitudes del personal, aglomeraciones anormales o cualquier situación que pudiera interferir con el flujo de visitantes, la seguridad o la gestión del sitio.

1. Definir el sitio de campo, los constructos, el objetivo de la muestra y la ventana de encuesta

1. Utilice el área escénica de las Grutas de Longmen en Luoyang, provincia de Henán, China, como el sitio de campo. Defina la población objetivo como visitantes adultos que han completado, o están a punto de completar, su visita del mismo día a las Grutas de Longmen.
2. Utilice tres puntos públicos de encuesta: la zona de salida de visitantes, el área de descanso público fuera de la ruta principal de visita y el área de servicio al visitante cerca del punto de conexión de transporte. Utilice únicamente espacios donde los visitantes puedan detenerse voluntariamente sin obstruir el flujo de personas ni interferir con las operaciones del sitio.
3. Suspenda la reclutación durante lluvias intensas, anuncios de emergencia, medidas oficiales de control de multitudes, solicitudes del personal, aglomeraciones anormales, congestión por visitas guiadas, pasillos bloqueados, o cualquier situación que pueda interferir con el flujo de visitantes, la seguridad del público, las funciones del personal o la gestión del sitio.
4. Utilice el conocimiento del patrimonio (HK), el valor percibido del patrimonio (PHV), la vinculación con el lugar (PA), la calidad percibida del mensaje proambiental (PMQ), la percepción de aglomeración (PC) y el apoyo a instalaciones y servicios (FSW) como predictores relacionados con el sitio.
5. Utilice la actitud hacia la conservación (CA) y la disposición hacia la conservación (CW) como constructos relacionados con la intención. Defina CA como la creencia del visitante de que las Grutas de Longmen deben protegerse y que la conservación debe tener prioridad. Defina CW como la disposición del visitante a aceptar o apoyar los requisitos de conservación, incluyendo el cumplimiento de normas, la aceptación de inconvenientes, restricciones de ruta y medidas de gestión protectora.
6. Utilice la conducta autoreportada de viaje responsable (RTB) como resultado conductual. Defina RTB como la conducta reportada durante la visita, incluyendo seguir las señales y barreras, evitar el contacto perjudicial con las superficies del patrimonio, permanecer dentro de las áreas permitidas, reducir las molestias a otros visitantes y al entorno patrimonial, y mantener el sitio limpio.
7. Establezca un tamaño de muestra bruta planeado de 480 cuestionarios completados y un tamaño mínimo de muestra válida de 400 cuestionarios tras el filtrado de calidad.
8. Realice la recolección formal de datos del 1 de abril de 2026 al 20 de mayo de 2026. Utilice dos periodos de encuesta por día de trabajo de campo: de 10:00 a 12:00 y de 14:30 a 17:30.
9. Figura 1 resume el procedimiento completo, desde el diseño y prueba piloto del cuestionario hasta la recolección en campo en áreas públicas, filtrado, puntuación, validación de mediciones, comprobación de modelos, análisis de sensibilidad y archivo de los archivos del estudio.
   NOTA: Se seleccionaron las Grutas de Longmen porque este sitio cultural Patrimonio de la Humanidad combina un alto volumen de visitantes, la conservación de esculturas rupestres, interpretación pública y demandas de gestión de visitantes dentro de un único entorno de campo activo¹².

2. Elaborar, seleccionar, traducir y probar el cuestionario

1. Organice el cuestionario en cinco secciones: consentimiento informado, cribado de elegibilidad, ítems de percepción sobre el sitio patrimonial, actitud hacia la conservación, disposición hacia la conservación y comportamiento responsable en los viajes, y variables demográficas y relacionadas con los viajes.
2. Utilice una escala tipo Likert de 5 puntos para todos los ítems sustantivos de percepción, actitud, disposición y comportamiento: 1 = totalmente en desacuerdo, 2 = en desacuerdo, 3 = ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4 = de acuerdo y 5 = totalmente de acuerdo.
3. Incluya 31 ítems sustantivos Likert distribuidos en nueve constructos: HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW y RTB. Utilice al menos tres ítems observados para cada constructo, con cuatro ítems para PHV, CA, CW y RTB.
4. Mantenga redacciones distintas para CA, CW y RTB. Los ítems de CA evalúan la importancia percibida, prioridad y responsabilidad hacia la conservación. Los ítems de CW evalúan la disposición para aceptar o apoyar requisitos relacionados con la conservación. Los ítems de RTB evalúan el comportamiento reportado durante la visita del mismo día.
5. Formule cada ítem en torno a la visita a las Grutas de Longmen, en lugar de preocupaciones ambientales generales. Evite redacciones dobles, redacciones sugestivas, terminología técnica de conservación y redacciones que impliquen una respuesta socialmente deseable.
6. Alinee los ítems de disposición y comportamiento con la lógica de intención conductual y control percibido en investigaciones aplicadas sobre visitantes¹³. Adapte los ítems de apego al lugar y comportamiento responsable a la visita a las Grutas de Longmen¹⁴. Utilice los ítems de percepción sobre el sitio patrimonial para medir la percepción de valor, la calidad de la relación visitante-sitio y la interpretación relacionada con la conservación específica de las Grutas de Longmen¹⁵.
7. Intente mantener la longitud promedio de lectura de cada ítem por debajo de 28 caracteres y asegúrese de que el tiempo total para completar el cuestionario no supere los 6–10 minutos durante la prueba piloto. No incluya preguntas abiertas de texto libre en el cuestionario formal.
8. Agregue ítems de cribado sobre edad, condición de visita del mismo día, rol ocupacional y participación repetida. Finalice el cuestionario si el participante tiene menos de 18 años, no visitó las Grutas de Longmen el día de la encuesta, es personal del área escénica, guía turístico trabajando durante la visita, empleado de agencia de viajes trabajando durante la visita, vendedor que trabaja dentro o cerca del área de encuesta, miembro del equipo de investigación o ya completó el cuestionario el mismo día.
9. Agregue dos ítems de verificación de atención. Coloque el primero tras la primera tercera parte de los ítems sustantivos: “Para confirmar que está leyendo las preguntas cuidadosamente, seleccione ‘De acuerdo’ en este ítem”. Codifíquelo como aprobado solo si el participante selecciona 4. Coloque el segundo tras la segunda tercera parte de los ítems sustantivos: “Por motivos de control de calidad, seleccione ‘En desacuerdo’ en este ítem”. Codifíquelo como aprobado solo si el participante selecciona 2.
10. Prepare el cuestionario de trabajo en el idioma preferido. Pida a dos investigadores bilingües con experiencia en turismo, patrimonio o encuestas conductuales que comparen los ítems con los significados constructivos en inglés previstos. Resuelva las discrepancias en redacción antes de la prueba piloto.
11. Realice la prueba piloto del 20 de marzo de 2026 al 25 de marzo de 2026 con 30 visitantes adultos o recientes a una atracción patrimonial cultural. Registre el tiempo de completación, ítems omitidos, redacciones malinterpretadas, preguntas repetidas por los participantes, dudas sobre los ítems, problemas de visualización en la plataforma y confusión sobre las redacciones de CA, CW o RTB.
12. Revise cualquier ítem si más del 20 % de los participantes en la prueba piloto informan que es difícil de entender. Mantenga un ítem si su correlación corregida ítem-total es al menos 0,30. Mantenga un constructo si el alfa de Cronbach es al menos 0,70.
13. Mantenga un constructo con alfa de Cronbach entre 0,65 y 0,69 solo si todas las correlaciones corregidas ítem-total son al menos 0,30 y la eliminación de un solo ítem no aumenta el alfa de Cronbach en más de 0,03. Marque cualquier constructo en este rango como marginalmente confiable.
14. Excluya las respuestas de la prueba piloto del conjunto de datos analítico formal. Finalice el cuestionario después de que los dos revisores bilingües verifiquen los ítems revisados.
15. Tabla 1 resume las definiciones de los constructos, códigos de los ítems, redacción de los ítems, dirección de puntuación, posición analítica y base de origen o adaptación para los nueve constructos del cuestionario.
16. Archivo Suplementario 1 proporciona el cuestionario final, la página de consentimiento informado, las preguntas de cribado, los ítems de verificación de atención, el registro de visualización en la plataforma del cuestionario y el registro de revisión piloto.
    PUNTO DE PAUSA: deténgase tras la prueba piloto si algún constructo tiene un alfa de Cronbach inferior a 0,65. Revise la redacción de los ítems y repita la prueba piloto antes del trabajo de campo formal.

3. Capacitar a los asistentes de encuesta y realizar un muestreo sistemático de interceptación

1. Reclutar asistentes para la encuesta que no estén involucrados en la gestión de áreas escénicas, venta de boletos, operación de recorridos, venta de souvenirs, control del flujo de visitantes, cumplimiento de conservación, o cualquier función laboral que pueda influir en la disposición de los visitantes a participar.
2. Asignar a cada asistente de encuesta un código de trabajo de campo antes del entrenamiento. Utilizar códigos de personal como SA01, SA02, SA03 y SA04 en el registro de trabajo de campo en lugar de nombres personales.
3. Entrenar a todos los asistentes de encuesta durante 2 h antes de la recolección formal de datos. Incluir criterios de elegibilidad, procedimiento de consentimiento, guion de invitación, manejo de rechazos, intervalo de muestreo, regla de selección de grupo de viaje, regla de suspensión de reclutamiento, requisitos de privacidad, reglas de control de calidad, cumplimiento del registro de trabajo de campo y la distinción entre CA, CW y RTB.
4. Asegurarse de que cada asistente de encuesta complete cinco invitaciones de práctica supervisadas antes de la recolección formal de datos.
5. Utilizar el siguiente guion de invitación: “Hola, estamos realizando una encuesta académica anónima sobre la experiencia del visitante, la protección del patrimonio y el comportamiento responsable en los viajes en las Grutas Longmen. El cuestionario dura aproximadamente entre 6 y 10 minutos. La participación es voluntaria y puede interrumpirla en cualquier momento”.
6. No mencionar hipótesis esperadas, direcciones deseadas de respuesta, relaciones del modelo, puntuaciones de comportamiento de conservación, ni ningún efecto positivo supuesto durante el reclutamiento.
7. Al inicio de cada período de encuesta, seleccionar aleatoriamente un número inicial entre 1 y 5. Abordar al visitante correspondiente al número seleccionado y luego acercarse a cada quinto visitante adulto que pase por el punto de encuesta elegido tras completar, o estar a punto de completar, su visita.
8. Reiniciar la secuencia de conteo tras cada cuestionario completado, rechazo o visitante no elegible.
9. Invitar solo a una persona por grupo de viaje. Cuando varios visitantes elegibles del mismo grupo de viaje se ofrezcan voluntariamente, invitar a la persona cuyo cumpleaños esté más cercano a la fecha de la encuesta.
10. Finalizar inmediatamente la invitación si el visitante rechaza, parece apresurado, está cuidando niños o acompañantes mayores, está obstruyendo el flujo de visitantes, está escuchando una explicación guiada, está entrando en un tramo concurrido del recorrido, o se encuentra en cualquier situación en la que el reclutamiento pueda causar inconvenientes.
11. Llevar un registro de trabajo de campo para cada período de encuesta. Registrar la fecha de la encuesta, el intervalo de tiempo, el punto de encuesta, el código del asistente de encuesta, visitantes abordados, visitantes no elegibles, rechazos, cuestionarios iniciados, cuestionarios completados, períodos de suspensión, motivo de suspensión y desviaciones del muestreo.
12. Utilizar el registro de trabajo de campo para calcular la tasa de contacto, la tasa de rechazo, la tasa de finalización y la tasa de respuestas válidas.
13. Continuar el trabajo de campo hasta recolectar 480 cuestionarios brutos. Asegurarse de que cada punto de encuesta aporte al menos 120 cuestionarios brutos.
14. Monitorear el género, grupo de edad, condición de primera visita y modo de viaje al final de cada jornada de encuesta. No rechazar visitantes elegibles para forzar un equilibrio demográfico. Mantener a los visitantes por primera vez entre el 45% y el 70% y a los participantes en recorridos organizados en grupo por debajo del 45% de la muestra válida, cuando sea posible. Considerar estos valores como rangos de monitoreo, no como cuotas.
15. Tabla 2 presenta el cronograma de trabajo de campo, los puntos de encuesta públicos, el intervalo de muestreo, los objetivos de muestra, las reglas de suspensión y las variables de registro del trabajo de campo.
16. Archivo Suplementario 2 proporciona el formulario del registro de trabajo de campo, el registro de asignación de roles, el registro de gestión de datos, el formulario del registro de exclusiones y la estructura del código.
    NOTA: Registrar cualquier desviación del intervalo de muestreo, punto de encuesta, intervalo de tiempo o regla de suspensión en el registro de trabajo de campo el mismo día.

4. Aplicar el cuestionario y revisar los registros diarios

1. Muestre la página de consentimiento informado antes de comenzar el cuestionario. Pida a cada participante que confirme que tiene al menos 18 años, que ha leído la declaración de consentimiento y que acepta participar de forma voluntaria.
2. Administre el cuestionario mediante una plataforma electrónica de cuestionarios en una tableta o en el teléfono móvil del participante. Presente un ítem o un grupo breve de ítems por pantalla y exija una respuesta para cada ítem sustantivo de tipo Likert.
3. Explique únicamente el significado literal de una palabra o frase si se solicita aclaración. No sugiera, implique ni confirme ninguna dirección de respuesta.
4. Registre la hora de inicio, hora de finalización, tiempo de finalización, fecha, punto de encuesta, ventana temporal y código del asistente de encuesta. No recolecte comentarios en texto libre durante el cuestionario formal.
   PUNTO DE VERIFICACIÓN: Al final de cada día de encuesta, confirme que todos los cuestionarios completados contengan la hora de inicio, hora de finalización, punto de encuesta, ventana temporal y código del asistente de encuesta.

5. Exportar, analizar y puntuar el conjunto de datos

1. Exporte el archivo original del cuestionario en formato .xlsx a las 20:00 de cada día de encuesta. Asigne a cada archivo un nombre siguiendo el formato LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx y guárdelo en una carpeta protegida con contraseña, accesible únicamente para el personal autorizado del estudio.
2. Lleve un registro de asignación de funciones utilizando códigos de personal en lugar de nombres. Registre el código de personal responsable de cada sesión de encuesta, exportación diaria, almacenamiento del archivo original, bloqueo del archivo original, codificación de exclusiones, verificación independiente de revisión, análisis estadístico y congelación final del conjunto de datos.
3. Combine todos los archivos originales diarios tras finalizar formalmente la recolección de datos. Asigne a cada caso un identificador único del encuestado siguiendo el formato LGV0001 a LGV0480. Guarde un archivo maestro sin editar como LongmenSurvey_raw_locked.xlsx, y registre en el registro de gestión de datos la fecha de bloqueo, el tamaño del archivo y la suma de verificación SHA-256.
4. Realice todas las revisiones, puntuaciones y análisis en archivos de trabajo copiados. No edite el archivo maestro original bloqueado.
5. Excluya los casos con incumplimiento de elegibilidad, incluyendo edad menor de 18 años, ausencia de visita el mismo día, rol ocupacional excluido o participación repetida el mismo día. Excluya los casos que no superen cualquiera de los elementos de control de atención.
6. Excluya los casos completados en menos de 180 s, los casos con la misma respuesta Likert en 15 o más ítems sustantivos consecutivos, los casos con una desviación estándar inferior a 0,25 en todos los ítems Likert sustantivos y los casos duplicados confirmados.
7. Revise los casos completados en más de 1.800 s. Mantenga un caso de larga duración solo si no presenta fallo en el control de atención, respuestas en línea recta (straight-lining), contradicción en elegibilidad, patrón de respuestas duplicado u otro problema en la realización del trabajo de campo.
8. Verifique los casos duplicados utilizando los ítems Likert sustantivos, variables demográficas, punto de encuesta, ventana temporal y tiempo de finalización redondeado al segundo más cercano. Si se encuentra un duplicado completo, mantenga el caso anterior y excluya el caso posterior.
9. Cree una variable de exclusión con las categorías: elegible, incumplimiento de elegibilidad, fallo en control de atención, finalización rápida, fallo en revisión por larga duración, respuestas en línea recta, respuesta duplicada y otro problema en trabajo de campo. Mantenga únicamente los casos codificados como elegibles. Continúe con el trabajo de campo bajo las mismas reglas si quedan menos de 400 casos válidos tras la revisión.
10. Complete la verificación independiente de revisión antes de la puntuación de constructos. El primer revisor aplica todas las reglas de exclusión, y el segundo revisor verifica el estado de elegibilidad, los resultados del control de atención, el tiempo de finalización, las respuestas en línea recta, las decisiones sobre duplicados y los códigos finales de exclusión frente al archivo original bloqueado.
11. Codifique todos los ítems Likert del 1 al 5. Recodifique los ítems redactados negativamente utilizando la fórmula: puntuación invertida = 6 − puntuación original.
12. Codifique las variables demográficas y de viaje, incluyendo género, grupo de edad, nivel educativo, ingreso personal mensual, primera visita, modo de transporte, punto de encuesta y ventana temporal. Registre todas las reglas de codificación en el libro de códigos.
13. Calcule la puntuación de cada constructo como la media aritmética de sus ítems retenidos y mantenga todas las puntuaciones de constructos en la escala original de 1 a 5. No impute valores ausentes a nivel de ítem, ya que todos los ítems sustantivos son campos obligatorios.
14. Tabla 3 resume las reglas de elegibilidad, control de atención y revisión de calidad aplicadas antes de la puntuación de constructos.
15. Tabla 4 presenta la codificación demográfica, codificación de variables de viaje, regla de recodificación inversa, codificación del estado de exclusión y plan de cálculo de puntuaciones de constructos.
    PUNTO DE CONTROL: continúe con las pruebas de medición solo después de que el conjunto de datos analítico final contenga al menos 400 cuestionarios válidos, todos los casos retenidos tengan puntuaciones completas de constructos y se haya completado la verificación independiente de revisión.

6. Evaluar la fiabilidad, la estructura de la medición y el riesgo común por método

1. Calcule el alfa de Cronbach y la correlación corregida ítem-total para cada constructo con múltiples ítems. Considere un alfa de Cronbach ≥0.70 como aceptable. Trate un alfa de Cronbach entre 0.65 y 0.69 como marginalmente confiable solo si todas las correlaciones corregidas ítem-total son ≥0.30 y la eliminación de ningún ítem individual aumenta el alfa en más de 0.03.
2. Mantenga los ítems con correlación corregida ítem-total ≥0.30. Elimine un ítem solo si su correlación corregida ítem-total es inferior a 0.30 y su eliminación incrementa el alfa de Cronbach en al menos 0.03. Marque la percepción de hacinamiento como marginalmente confiable si su alfa permanece entre 0.65 y 0.69 tras la revisión de los ítems.
3. Realice un análisis confirmatorio de factores para el modelo de medición de nueve factores utilizando todos los ítems sustantivos conservados. Informe CFI, TLI, RMSEA, SRMR, rango estandarizado de cargas factoriales, confiabilidad compuesta y varianza promedio extraída.
4. Considere el modelo de medición como aceptable cuando CFI y TLI sean ≥0.90 y RMSEA y SRMR sean ≤0.08. Mantenga los ítems con cargas factoriales estandarizadas ≥0.50. Revise cualquier ítem con carga inferior a 0.50 o con alta correlación residual con un ítem conceptualmente similar.
5. Evalue la validez discriminante utilizando las correlaciones latentes entre constructos y HTMT. Destaque pares de constructos si HTMT supera 0.85, o 0.90 para constructos conceptualmente adyacentes. Revise cuidadosamente CA, CW y RTB si muestran una superposición latente excesiva.
6. Compare el modelo de nueve factores con un modelo de un solo factor como prueba descriptiva del riesgo de método común. Realice la prueba de un solo factor de Harman únicamente como una evaluación descriptiva, y no la utilice como prueba de ausencia de sesgo por método común¹⁶.
7. Realice un análisis exploratorio de factores únicamente como diagnóstico secundario de agrupamiento de ítems, utilizando el método de ejes principales con rotación oblimin.
8. Tabla 5 resume los umbrales preespecificados utilizados para la confiabilidad, retención de ítems, ajuste del ACF, validez discriminante, evaluación de método común, revisión de correlaciones, diagnósticos del modelo, pruebas de efecto indirecto y comprobaciones de sensibilidad.
9. Informe los resultados completos de confiabilidad a nivel de ítem, las cargas estandarizadas del ACF, la confiabilidad compuesta, los valores de AVE, la matriz HTMT, el modelo comparativo de un solo factor y los diagnósticos exploratorios de agrupamiento de ítems en Archivo Suplementario 3.
   PUNTO DE PAUSA: Deténgase tras las pruebas de medición si más de un constructo tiene un alfa de Cronbach inferior a 0.65, si CA, CW y RTB no pueden diferenciarse en el modelo de medición, o si algún valor de HTMT supera el umbral preespecificado.

7. Generar diagnósticos descriptivos y estimar modelos

1. Calcule la frecuencia y el porcentaje para las variables categóricas. Calcule la media, la desviación estándar, la mediana, el mínimo, el máximo, la asimetría y la curtosis para todas las puntuaciones de los constructos.
2. Considere aceptable para los modelos planeados una asimetría absoluta inferior a 2,00 y una curtosis absoluta inferior a 7,00. Marque un constructo si más del 60 % de los participantes válidos seleccionan la misma categoría de respuesta redondeada o si su desviación estándar es inferior a 0,50.
3. Calcule las correlaciones de Pearson entre las puntuaciones de los constructos. Considere las correlaciones superiores a 0,70 como posible redundancia de constructos y verifique nuevamente la codificación de ítems, la codificación inversa y el cálculo de los constructos antes del modelado.
4. Estandarice las puntuaciones continuas de los constructos y codifique con variables ficticias (dummy) los controles categóricos. Utilice grupo de edad, género, educación, ingreso personal mensual, primera visita y modo de viaje como variables de control.
5. Estime tres modelos de regresión. Regrese CA sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW y controles. Regrese CW sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA y controles. Regrese RTB sobre HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW y controles.
6. Registre el coeficiente estandarizado, el error estándar, el valor t, el valor p, el intervalo de confianza del 95 %, R², R² ajustada y el VIF para cada modelo de regresión.
7. Estime un modelo de trayectoria siguiendo la secuencia de constructos: predictores relacionados con el sitio → CA → CW → RTB. Pruebe los efectos indirectos de los predictores relacionados con el sitio hacia CW y RTB a través de CA, y de CA hacia RTB a través de CW, utilizando 5.000 muestras de arranque (bootstrap).
8. Informe los efectos directos estandarizados, los efectos indirectos, los efectos totales, los intervalos de confianza del 95 % obtenidos mediante bootstrap y los índices de ajuste del modelo. Considere p <0,05 como estadísticamente significativo y los valores p entre 0,05 y 0,10 como marginales.
9. No describa las trayectorias no significativas como efectos confirmados, ni infiera mediación sin la prueba de efecto indirecto.
10. Presente únicamente el resumen de la medición y los diagnósticos del modelo en el texto principal. Reporte la matriz completa de correlaciones, los coeficientes de regresión, las estimaciones del modelo de trayectoria, los efectos indirectos y los efectos totales en el Archivo Suplementario 3.

8. Evaluar los diagnósticos del modelo y la sensibilidad

1. Calcule el factor de inflación de la varianza para cada predictor en cada modelo de regresión. Considere un VIF < 3,00 como aceptable, revise los valores entre 3,00 y 5,00, y justifique cualquier modelo retenido con VIF > 5,00.
2. Marque los casos con residuos estandarizados absolutos mayores de 3,00. Calcule la distancia de Cook para cada modelo de regresión y marque los casos con una distancia de Cook mayor de 4/n, donde n es el número de casos válidos incluidos en el modelo.
3. Considere un valor de R² entre 0,15 y 0,35 como plausible para datos transversales de comportamiento de visitantes. Vuelva a verificar los datos si todas las trayectorias hipotetizadas son significativas, todos los coeficientes estandarizados superan 0,40, o cualquier valor de R² supera 0,60.
4. Repita los tres modelos de regresión tras eliminar los casos con un tiempo de finalización superior a 1.800 s, excluir a los participantes de visitas guiadas organizadas, recalcular las puntuaciones de los constructos utilizando las puntuaciones medianas de los ítems, y excluir los casos marcados por la distancia de Cook.
5. Repita el modelo de trayectorias tras excluir los casos marcados por la distancia de Cook.
6. Considere los resultados como estables si las direcciones principales de los coeficientes permanecen sin cambios y las trayectorias clave significativas o marginales conservan la misma dirección. Informe cualquier cambio en la dirección del coeficiente, pérdida de significancia o cambio considerable en el R² ajustado en los resultados representativos.
7. Informe todos los resultados completos de las comprobaciones de sensibilidad en el Archivo Suplementario 3.

9. Realice el análisis y archive los archivos del estudio

1. Realice la limpieza de datos en archivos de trabajo copiados y complete el análisis estadístico utilizando la versión de R y las versiones de paquetes indicadas en la Tabla de Materiales.
2. Ejecute el script de análisis utilizando únicamente el conjunto de datos válido desidentificado. Establezca la semilla aleatoria en 20260401 antes del remuestreo, estimación bootstrap o comprobaciones de sensibilidad.
3. Guarde la información de la sesión de R mediante sessionInfo() una vez finalizado el script de análisis.
4. Exporte el conjunto de datos válido desidentificado, el libro de códigos, el registro de exclusiones, el resumen del registro de trabajo de campo, el registro de asignación de roles, el script de análisis, la información de la sesión, todos los resultados del modelo, y los datos fuente de figuras y tablas utilizando los nombres de archivo indicados en el libro de códigos.
5. Verifique que los archivos exportados reproduzcan el tamaño final de la muestra válida, las puntuaciones de los constructos, los resultados de fiabilidad, los índices de CFA, los valores de HTMT, las estimaciones de regresión, las estimaciones del modelo de trayectorias, los efectos indirectos y los resultados de las comprobaciones de sensibilidad.
6. Cree una carpeta de archivo del estudio una vez finalizados todos los análisis. Coloque en dicha carpeta el conjunto de datos válido desidentificado, el libro de códigos, el registro de exclusiones, el resumen del registro de trabajo de campo, el registro de asignación de roles, el script de análisis, la salida de sessionInfo(), todos los resultados del modelo, y los datos fuente de figuras y tablas.
7. Guarde el conjunto de datos crudo bloqueado por separado en un almacenamiento institucional encriptado durante 5 años tras la publicación. No incluya en la carpeta de archivo del estudio los archivos de exportación crudos bloqueados, identificadores generados por la plataforma, direcciones IP, coordenadas GPS, identificadores de dispositivos, notas de campo identificables del personal ni información textual libre potencialmente identificable.
8. Confirme que cada variable en el conjunto de datos desidentificado esté definida en el libro de códigos y que cada caso excluido esté vinculado a una categoría de exclusión en el registro de exclusiones. Registre en el registro de gestión de datos la fecha de archivo, la versión del archivo, el tamaño del archivo y el valor de comprobación (checksum) del conjunto de datos válido desidentificado.
9. Deposite el paquete de reproducibilidad desidentificado en un repositorio público permanente antes de la publicación final. El paquete debe incluir el conjunto de datos a nivel de ítems desidentificado, el cuestionario final, la página de consentimiento informado, las preguntas de cribado, los ítems de comprobación de atención, el libro de códigos, el resumen del registro de trabajo de campo, el registro de exclusiones, el registro de gestión de datos, el registro de asignación de roles, el script de análisis, la información de la sesión, todos los resultados del modelo y los datos fuente de figuras y tablas. Deposite el paquete en Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).
10. Archivo Suplementario 3 y Tablas Suplementarias 1–7 proporcionan el script de análisis, la salida de sessionInfo(), el libro de trabajo de resultados de medición, el libro de trabajo de resultados del modelo, las salidas de comprobaciones de sensibilidad y la lista de verificación de datos fuente de figuras/tablas.
    PUNTO DE PAUSA: No comparta ningún archivo analítico hasta que se hayan eliminado todos los identificadores directos, identificadores generados por la plataforma, rastros de ubicación, notas identificables del personal y cualquier texto potencialmente identificable.

Resultados

Retención de participantes y perfil de trabajo de campo

Se obtuvieron un total de 480 cuestionarios durante el trabajo de campo formal en las Grutas de Longmen. Después del cribado de elegibilidad y de las verificaciones de calidad de los datos, se conservaron 430 cuestionarios para el análisis, lo que arroja una tasa de respuestas válidas del 89,6 %. La muestra válida final superó el requisito mínimo preespecificado de 400 cuestionarios válidos. Los casos excluidos incluyeron...

Discusión

Este protocolo aborda un problema metodológico en la investigación sobre turismo patrimonial: los visitantes pueden estar de acuerdo con la protección del patrimonio en principio, pero su comportamiento declarado durante una visita está influenciado al mismo tiempo por los mensajes interpretativos, la orientación de la ruta, la presión de la afluencia, el apoyo de las instalaciones y las normas de conservación. Por lo tanto, para las Grutas Longmen, el protocolo no trata el comportamiento responsable autodeclarado durant...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
car (paquete de diagnóstico de regresión)	Red Integral de Archivos R	versión 3.1–5	Utilizado para calcular factores de inflación de la varianza y apoyar el diagnóstico de regresión.
dplyr	Red Integral de Archivos R	versión 1.2.1	Paquete de manipulación de datos; utilizado para filtrar casos válidos, recodificar variables, crear códigos de exclusión, calcular puntuaciones de constructos y resumir variables de trabajo de campo y del modelo.
Plataforma electrónica de cuestionarios	Wenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, China		plataforma basada en web; acceso mediante cuenta registrada; acceso en abril–mayo de 2026; utilizado para elaborar el cuestionario electrónico, establecer campos de respuesta obligatoria, insertar elementos de cribado y comprobación de atención, generar el código QR de la encuesta, registrar el tiempo de finalización y exportar las respuestas en bruto en formato .xlsx.
Tableta para administración en campo	Apple Inc., Cupertino, CA, EE. UU.		iPad, décima generación; pantalla de 10,9 pulgadas; 64 GB; modelo Wi-Fi; utilizado cuando los participantes completaron el cuestionario en un dispositivo del equipo de investigación en el punto de encuesta.
ggplot2	Red Integral de Archivos R	versión 4.0.3	Paquete de figuras y gráficos diagnósticos; utilizado para preparar gráficos diagnósticos y datos fuente de figuras cuando se requería una salida estadística gráfica.
lavaan	Red Integral de Archivos R	versión 0.7–2	Paquete de análisis factorial confirmatorio y modelo de trayectorias; utilizado para el análisis factorial confirmatorio de nueve factores, índices de ajuste del modelo, cargas factoriales estandarizadas, modelo de trayectorias y efectos indirectos bootstrap.
lm.beta	Red Integral de Archivos R	versión 1.7–3	Paquete de regresión estandarizado; utilizado para obtener coeficientes estandarizados a partir de modelos de regresión lineal.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, EE. UU.	2021	Utilizado para la inspección diaria de archivos brutos, nombrado de archivos, elaboración de registros de exclusión, preparación de códigos de datos y verificación manual de las exportaciones .xlsx.
openxlsx	Red Integral de Archivos R	versión 4.2.8.1	Paquete de exportación a hoja de cálculo; utilizado para exportar conjuntos de datos limpios, libros de códigos, registros de exclusión, tablas de fiabilidad, tablas de correlación, resultados de regresión y tablas de comprobación de sensibilidad.
Acceso del participante al dispositivo móvil	Teléfono inteligente o tableta de propiedad del participante	NA	Utilizado cuando los participantes completaron el cuestionario escaneando el código QR o abriendo el enlace de la encuesta en su propio dispositivo.
psicología	Red Integral de Archivos R	versión 2.6.5	Paquete de fiabilidad y análisis factorial exploratorio; utilizado para calcular el alfa de Cronbach’s alfa, correlaciones ítem-total corregidas, estadísticos descriptivos, valor Kaiser-Meyer-Olkin, Bartlett’prueba s, análisis factorial exploratorio y Harman’una pantalla de un solo factor.
Entorno de cálculo estadístico R	Fundación R para la Computación Estadística, Viena, Austria	versión 4.6.1	Utilizado para pruebas de confiabilidad, diagnósticos de medición, estadísticas descriptivas, análisis de regresión, análisis de trayectoria, comprobaciones de sensibilidad y exportación de resultados.
readxl	Red Integral de Archivos R	versión 1.5.0	Paquete de importación de hojas de cálculo; utilizado para importar datos brutos en formato .xlsx, códigos de datos y registros de exclusión a R.
semTools (paquete de utilidades para modelos de ecuaciones estructurales)	Red Integral de Archivos R	versión 0.5–9	Utilizado para calcular la fiabilidad compuesta, la varianza promedio extraída y los valores HTMT a partir del modelo de medición ajustado.