Percepción del usuario sobre la industrialización en la construcción. Caso de estudio: Arequipa – Perú

Abstract

[ES] El sistema de construcción industrializada es un sistema constructivo relativamente nuevo. Si bien este sistema tiene diversos beneficios, también presenta problemas, los cuales han ido generando una percepción negativa por parte de los stakeholders (en el contexto de esta investigación se entiende como grupos de interés). Cabe resaltar que el estudio de esta percepción se enfoca en los promotores, constructores y diseñadores, dejando de lado al usuario, lo que resulta llamativo ya que finalmente el usuario es el receptor final del producto y es quien saca adelante el proceso. Es por ello que la investigación propone el análisis de la percepción del usuario respecto a las viviendas industrializadas en Arequipa - Perú, mediante la aplicación de la Ingeniería Kansei. Esta metodología recoge la voz del usuario, complementado por el conocimiento de expertos, así como revisión bibliográfica. Posteriormente, mediante un análisis factorial es posible determinar los factores o ejes semánticos que explican el total suficiente, es decir que explique la mayor varianza posible. A partir de estos ejes semánticos se elaboran cuatro modelos de predicción mediante regresión logística, que cuantifican porcentualmente la probabilidad de que un usuario: (1) compre la vivienda para residir, (2) compre la vivienda para invertir, (3) perciba la vivienda industrializada como buena y (4) compre si el costo es 10% más que una vivienda tradicional. De esta manera, se determinan los factores con más peso dentro de cada modelo de predicción.

[CA] El sistema de construcció industrialitzada és un sistema constructiu relativament nou. Si bé aquest sistema té diversos beneficis, també presenta problemes, els quals han anat generant una percepció negativa per part dels stakeholders (en el context d'aquesta investigació s'entén com a grups d'interés). Cal ressaltar que l'estudi d'aquesta percepció s'enfoca en els promotors, constructors i dissenyadors, deixant de costat a l'usuari, la qual cosa resulta cridaner ja que finalment l'usuari és el receptor final del producte i és qui tira avant el procés. És per això que la investigació proposa l'anàlisi de la percepció de l'usuari respecte als habitatges industrialitzats en Arequipa - Perú, mitjançant l'aplicació de l'Enginyeria Kansei. Aquesta metodologia recull la veu de l'usuari, complementat pel coneixement d'experts, així com revisió bibliogràfica. Posteriorment, mitjançant una anàlisi factorial és possible determinar els factors o eixos semàntics que expliquen el total suficient, és a dir que explique la major variància possible. A partir d'aquests eixos semàntics s'elaboren quatre models de predicció mitjançant regressió logística, que quantifiquen percentualment la probabilitat que un usuari: (1) compre l'habitatge per a residir, (2) compre l'habitatge per a invertir, (3) perceba l'habitatge industrialitzat com a bo i (4) compre si el cost és 10% més que un habitatge tradicional. D'aquesta manera, es determinen els factors amb més pes dins de cada model de predicció.

[EN] The industrialized construction system is a relatively new construction system. Although this system has several benefits, it also presents problems, which have been generating a negative perception on the part of the stakeholders (in the context of this research, stakeholders are understood as interested parties). It should be noted that the study of this perception focuses on developers, builders and designers, leaving aside the user, which is striking since the user is the final recipient of the product and is the one who carries out the process. That is why the research proposes the analysis of the user's perception regarding industrialized housing in Arequipa - Peru, through the application of Kansei Engineering. This methodology gathers the voice of the user, complemented by the knowledge of experts, as well as a bibliographic review. Subsequently, by means of a factorial analysis it is possible to determine the factors or semantic axes that explain a sufficient total, that is to say, that explain the greatest possible variance. Based on these semantic axes, four prediction models are developed by means of logistic regression, which quantify the percentage probability that a user: (1) buys the house to live in, (2) buys the house to invest in, (3) perceives industrialized housing as good, and (4) buys if the cost is 10% more than traditional housing. In this way, the factors with the most weight within each prediction model are determined.