Departamento de Psicología – Universidad de los Andes Universidad de los Andes
Facultad de Ciencias Sociales
Departamento de Psicología
Efectos de los procesos motivacionales en el desempeño en una tarea de larga duración
Trabajo de grado para optar al título de
PSICÓLOGÓ
Carlos Eduardo Cortés Gómez
Bajo a dirección de William Jimenez-Leal, Ph.D.
Departamento de Psicología – Universidad de los Andes
Tabla de contenido
Objetivo General………... 4
Objetivos Específicos………... 4
Recompensas en el tiempo………... 5
Autorregulación………... 6
Procastinación ………….. ………... 13
Diseño Experimental………... 14
Participantes………... 14
Instrumentos………... 14
Método Experimental. ………... 15
Procedimientos………... 15
Hipótesis y Variables……….. 15
Resultados………... 16
Discusión………... 19
Referencias………... 24
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Resumen
Las personas tienen una buena capacidad para auto regularse si se comparan con otras especies (Janson, 2007). Gracias a esta habilidad los seres humanos tienen la
posibilidad de planear a largo plazo, dado que esta función permite escoger
recompensas a tiempo futuro (Heatherton & Wagner, 2011). No obstante, en la
práctica los fallos auto regulatorios son ubicuos y se dan en todo tipo de contextos.
Cosas como un mal chiste o la proocastinación hasta problemas de salud pública como
la obesidad o enfermedades de transmisión sexual son antecedidos, en muchos casos, de
fallos autoregulatorios (Schoerder, 2007). Por eso mismo se convierte necesario conocer
los diferentes procesos que conducen a un fallo autoregulatorio para desarrollar
estrategias que permitan evitar ese desenlace y las consecuencias negativas del mismo.
El presente texto es la descripción de una investigación orientada a desarrollar un
modelo naturalista con capacidad predictiva sobre fallos autoregulatorios en un contexto
académico. Para ello se realizo una tarea que de acuerdo a las hipótesis de Inzchlit y
Schemichel(2013) pudiese relacionar variables asociadas a la motivación y la tención
con un fallo auto regulatorio. No obstante el en desarrollo del mismo hubo un
importante e interesante sesgo de selección en la muestra que participó en la situación
experimental. Finalmente el resultado obtenido permite ver nuevas dimensiones del
fenómeno que se quiso investigar y la forma en cómo este se relaciona con otros
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Objetivo General
Desarrollar un modelo con capacidad predictiva del impacto de los procesos
motivacionales y atencionales en tarea que implica proceso de auto-regulación. Este
modelo se propone a partir de los resultados obtenidos de dos estudios sobre
procrastinación
Objetivo Específicos
• Diferenciar el impacto que tiene la motivación tanto intrínseca como extrínseca en el marco de un proceso decisional.
• Encontrar una manera que permita medir de manera indirecta el impacto de las funciones ejecutivas y atencionales en una tarea sujeta a demora intencional. • Explorar cómo se dan fenómenos tales como la procrastinación o los sesgos de
respuesta en relación con el modelo de proceso de auto-control
• Crear un paradigma que permita observar cambios en el tiempo de procesos asociados a la regulación
Justificación y Relevancia
La autorregulación consiste en la acción donde uno mismo ejerce control sobre las
acciones, pensamientos o emociones que uno mismo experimenta o realiza
(Baumeister,2000). Los seres humanos tienen una excelente capacidad para auto
regularse en diferentes procesos de tomas de decisiones si se compara con otras especies
e incluso con otros primates (Janson, 2007; Tobin,1996;). Esta habilidad brinda a las
personas la posibilidad de planear a largo plazo, cooperar y vivir en sociedades cada vez
más complejas, dado que pueden regularse socialmente o escoger recompensas a tiempo
futuro (Heatherton & Wagner, 2011). No obstante, el ejercicio de esta habilidad no se
da sin problemas, ya que los fallos auto regulatorios son ubicuos. Fenómenos que van
desde cosas inocentes como una interacción social equivocada o una intoxicación con
alcohol hasta problemas de salud pública como la obesidad o el mismo alcoholismo son
precedidos, en muchos caso, de fallos autoregulatorios (Schoerder, 2007). Por ende es
imperativo entender cuáles son los procesos que permiten que se dé la autorrregulación
y determinar cómo y en qué circunstancias fallan. Es necesario comprender la forma en
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innumerables decisiones que una persona enfrenta diariamente para poder desarrollar
modelos que permitan entender y predecir el fenómeno. Estos modelos son necesarias
para crear estrategias que permitan contrarrestar las consecuencias negativas derivadas
de tales fallos autorregulatorios (Sharma, 2010).
A la vez en la revisión de literatura se ha encontrado que gran parte de la
información sobre regulación proviene de una serie de paradigmas experimentales
específicos (Hagger, 2010) por lo cual es deseable desarrollar nuevos modelos y
paradigmas que permitan ver como se da en otros contextos (Fujita, 2011). Si bien los
paradigmas generan información valida y confiable también han dejado de lado otras
variables y realidades contextuales que son fundamentales en la comprensión del
fenómeno. Por otro lado muchos de los resultados obtenidos en el laboratorio han
resultado imposibles de replicar o de extender a otras situaciones (Schimmack, 2012).
Por lo tanto es necesario generar nuevos modelos e hipótesis que permitan genera
información consistente, valida y aplicable del fenómeno. A este resumen ejecutivo le
falta todo lo que tiene que ver con método, resultados, etc. Es un resumen de todo el
trabajo.
Recompensas a lo largo del tiempo
Todos los días las personas se enfrentan ante múltiples situaciones de elección,
cuyas consecuencias pueden manifestarse en distintos momentos en el tiempo. Así, la
consecuencia de la decisión sobre el lugar donde cenar en la noche es inmediata,
mientras que la consecuencia de escoger ahorrar dinero extra solo será disfrutada a largo
plazo. Este fenómeno ha sido de gran interés para diferentes disciplinas, entre ellas la
psicología, y ha sido abordado tanto en investigación empírica como con formulaciones
teóricas (Baumeister, 1996). Diferentes líneas de investigación han surgido a partir del
interés en este fenómeno asociado a la toma de decisiones (Vohs, 2011). Por ejemplo, la
investigación reciente ha mostrado cómo los factores emocionales afectan decisiones en
contextos específicos (Eisenberg, 2010) y también ha desentrañado algunos de los
mecanismos neuronales asociados (Johnston,2010).
Una de las formas de la dimensión temporal del proceso de elección consiste en
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dimensión se puede observar cuando las personas prefieren una recompensa más grande
a futuro en lugar de una recompensa más pequeña e inmediata. En tales casos, la
magnitud de la recompensa no es el único determinante de la elección, si no que se
requiere una conducta de autorregulación para que la persona elija aquello que tiene un
valor más alto. Lo anterior se ve reflejado en cosas tales como ahorrar dinero o elegir
una rutina de ejercicio, en donde la respuesta a corto plazo (e.g quedarse sentado en el
sofá) puede tener un valor inmediato más alto, pero la elección a largo plazo (e.g. hacer
ejercicio), tiene un valor más alto en general. Sin embargo, es claro que no siempre se
escogen las decisiones más provechosas a largo plazo: cosas tan cotidianas como fumar
un cigarrillo o comer comida chatarra dan cuenta de ello (Baumeister, 2006).
Durante mucho tiempo la psicología del aprendizaje ha estudiado este fenómeno,
bajo el rótulo de descuento temporal (Madden & Bickel, 2010). Su objetivo ha sido
determinar cómo y cuándo los organismos son capaces de esperar por una recompensa
mayor y la manera en que el valor del tiempo se descuenta (e.g. de forma hiperbólica o
exponencial, Alexander & Brown, 2010). Diversos paradigmas experimentales, con
organismos de diferentes especies, permitieron conocer algunos factores externos al
individuo que tienen gran influencia en el proceso (Lagorio, 2005). La investigación
temprana sobre la relación entre la conducta y las recompensas, cuando varía el
intervalo temporal entre ellas, se dio en el marco del conductismo. Por ello, los modelos
desarrollados hicieron énfasis en las relaciones objetivas de conducta y refuerzo,
dejando de lado aspectos disposicionales (Kanker,1972).
La psicología cognoscitiva continuó las líneas de investigación iniciadas por los
investigadores del aprendizaje y ha propuesto diferentes marcos de estudio para el
estudio del fenómeno (Zimmerman, 2008). Nuevas preguntas respecto a los aspectos
disposicionales surgieron. Por ejemplo ¿Cuáles son los procesos motivacionales,
atencionales y emocionales que permiten esperar una recompensa mayor en el tiempo (o
no hacerlo)? Preguntas como esta han dado lugar a nuevas indagaciones sobre el
impacto de las funciones ejecutivas (Schmeichel, 2012) y los circuitos de recompensa
(Volkow, 2012) en el auto-control. Así, el fenómeno del descuento temporal es
comprendido hoy día en el marco de la investigación sobre autocontrol y funciones
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También otra arista en las investigaciones sobre la autoregulación es sobre los
fallos en la misma, cuando lo hace y porque lo hace. Un fallo se puede entender como
una disonancia entre el interés a largo plazo del sujeto y su comportamiento usual(Vohs,
2011). Fenómenos como la procastinación, el consumo de sustancias psicoactivas o el
manejar bajo el estado de los mismas son algunos ejemplos notables de disonancias
entre metas a largo plazo y recompensas inmediatas que se pueden interpretar como
fallos regulatorios. Estas situaciones implican problemáticas de salud
pública(Schoerder,2007) que ameritan su comprensión.
En ese orden, el objetivo del presente texto es introducir un estudio que pretende
entender algunos de los motivos y factores relacionados con los fallos regulatorios,
haciendo especial énfasis en aquellos fallos que involucran una dimensión temporal, en
particular aquellos que usualmente se agrupan en la categoría de procrastinación
académica (Steele, 2007) . Se presenta un proyecto de investigación que consiste en un
estudio correlacional y en un estudio experimental, en los que se manipulan y
cuantifican variables asociadas a modelos regulatorios. Para ello, primero se presenta
una breve revisión donde se operacionalizan los conceptos básicos del estudio; en
segundo lugar, se hará una presentación del modelo de recurso y de fuerza de la
regulación, alternativa reciente en la comprensión de la autorregulación. En tercer y
último lugar, se presentara el diseño experimental basado en uno de los modelos
reseñados anteriormente.
Regulación
Baumeisteir (2000) definió la autorregulación como la acción donde uno mismo
ejerce control sobre las acciones, pensamientos o emociones que uno mismo
experimenta. Esta acción se da en el marco de elegir diferentes cursos de acción que se
pueden generar resultados en distintos momentos. Un ejemplo de ello puede ser usar
todo un fin de semana para preparar un parcial (recompensa tardía) o estudiar 5 minutos
antes y usar el fin de semana para actividades culturales (recompensa inmediata).
Generalmente el individuo debe ponderar y escoger cuando recibir la recompensa y qué
esfuerzo debe dedicar a la misma. Sin embargo esta definición es el producto del
refinamiento de un constructo que incluso antecede a la psicología (Zimmerman, 2008)
Los fallos regulatorios se pueden entender como un caso de akrasia, o debilidad de voluntad (Stroud,2014). Platón ya se preguntaba cómo es posible que si alguien cree
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que X es el mejor curso de acción, entonces tome un curso de acción distinto. Estas
ideas posteriormente son desarrolladas por Aristoteles que menciona diferentes
temperamentos cuyas habilidades giran en torno a la capacidad de controlarse. Estas
ideas perduraron en el pensamiento occidental en los siglos posteriores y fueron
heredadas por la psicología.
Una de las primeras aproximaciones a la regulación es el estudio del autocontrol
primero por la psicología conductista y posteriormente por el análisis de la conducta.
Para estudiar este fenómeno se creó el paradigma experimental encadenado concurrente
(Kyonka & Grace, 2007). Éste consiste en un modelo donde un sujeto, que bien podía
ser un animal no humano, tenía que escoger entre dos o más programas de
reforzamiento encadenado. Uno de los experimentos clásicos bajo este paradigma
experimental fue el de Rachlin y Green (1972), donde demostraron que el hecho de
esperar por una recompensa grande o escoger una inmediata está afectado por cuánto
tiempo haya que esperar por la recompensa pequeña. Este hecho de poder posponer una
recompensa futura fue llamado autocontrol y la tendencia a escoger lo inmediato impulsividad(Kofarnus,2013)
Uno de los fenómenos más relacionados con la regulación es el sesgo de
descuento temporal. Este sesgo es la tendencia a disminuir la magnitud de un valor o un
reforzador a medida que éste se encuentre más lejano en el tiempo (Rachlin,2006), y se
puede expresar como una función hiperbólica entre el valor y el tiempo que es mediado
por una constante del estímulo (Grace,1999) . En otras palabras una decisión es menos
atractiva a medida que su aparente utilidad se encuentre a largo plazo (Madden &
Bickel,2010). No todos los estímulos o las decisiones se descuentan con la misma
rapidez y esto depende de la valencia y la necesidad del estímulo (Tsukuyama, 2010).
Tampoco todas las personas descuentan con la misma rapidez: grupos poblacionales
específicos como adictos a sustancias (Madden, 1998) o personas que tienen relaciones
sexuales sin protección (Kollins, 2001) tienen tasas de descuento superiores a grupos
control. En general diversos fenómenos relacionados con la toma de decisiones y el
cumplimiento de metas se ven afectados por la forma en que se descuenta la utilidad de
las mismas. La procrastinación es un perfecto ejemplo que ilustra la anterior afirmación,
¿Qué motiva a alguien a terminar de escribir un ensayo, un informe o su tesis
(recompensa lejana) cuando podría estar viendo videos graciosos(recompensa
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No obstante, estas investigaciones estaban sujetas a las limitaciones
epistemológicas propias de las corrientes del análisis de la conducta. El salto a entender
las implicaciones cognitivas y neuronales del proceso se dio a partir de preguntas tales
como ¿Se puede enseñar el autocontrol?(Lefebvre, 1983). Estas preguntas ya
implicaban la necesidad de entender cómo se daba el procesamiento interno de la
información, cuáles eran los mecanismos motivacionales y atencionales, cómo eran los
mecanismos en la estructura y función del cerebro relacionados del proceso. Ya en 1986
Eisenberger y Adornetto proponen un diseño donde se les enseñó a niños de primaria
habilidades de autocontrol y que mostraba la complejidad de factores que dan lugar el
proceso, mucho más allá de los contemplados en el análisis de la conducta.
Entender cuáles son los factores y disposiciones que regulan la toma de
decisiones ha sido una de las preguntas de la psicología del aprendizaje y cognoscitiva
(Buchanan, 2006). Ya desde la década de los 50 trabajos de corte conductista mediante
los programas concurrentes intentan resolver esta incógnita (Domjan, 2010).De estos
modelos se desprenden trabajos como la ley de igualación de Herrstein(1978) o los
sesgos de respuesta de Baum(1974), los cuales ha tenido aplicaciones, disímiles que van
desde la preferencia en la estrategia en fútbol americano(Reed,2006) hasta el tipo de
interacciones que se dan en una conversación de fiesta (Borrero, 2007). El cómo se
daban estas respuestas hizo que surgieran diferentes modelos teóricos explicativos: el
primero de ellos es la maxificación molecular (Shimp, 1966) que es aquel que espera
que los individuos escogen lo más reforzante en el momento; el segundo de ellos es la
maximización molar donde los individuos intentan escoger en torno a la máxima
utilidad en un futuro (Fantino,1994).
Estas teorías no tienen por qué ser completamente incorrectas pero esperan que
los seres humanos tomen decisiones ideales o pensando únicamente en su totalidad.
Kanheman y Tsversky(1979) señalaban que las elecciones de las personas no
funcionaban de esta manera, sino que están atravesadas por diferentes fenómenos como
la aversión al riesgo(Tom & Fox, 2012) o la sobreestimación de sus propias elecciones
(Hammond, 1996). Es ahí donde se propuso un tercer modelo el mejoramiento
(Herrstein,1988) que explica porque los resultados de muchas decisiones no suelen ser
óptimos. Nadie quiere volverse un apostador o un glotón, estos resultados globales son
el resultado de una serie de elecciones que en su momento tenían pocas
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mejorar su situación actual, la regulación es el fenómeno que sucede cuando se prefiere
escoger el patrón de recompensas a largo plazos.
El impacto de las formulaciones cognitivas en la psicología de la toma de
decisiones motivó a replantear las explicaciones sobre el auto control y sus fallas
(Zimmerman, 2008). Una de las hipótesis que mayor trascendencia ha tenido en el
marco de la psicología contemporánea es la formulación de la auto regulación como un
recurso (Baumeisteir et al,1994; Baumeisteir & Heatherton 1996). De acuerdo con esta
perspectiva, la auto regulación consiste en la acción de ejercer control sobre uno mismo
por uno mismo (Baumeisteir,2000), lo cual se puede entender como el querer cambiar el
curso de un pensamiento, un comportamiento o una emoción en un momento dado
(Barkley, 1993). Esta capacidad surge del interés del individuo de disponer de una
recompensa mayor en un momento distinto (Janson, 2007) Sin embargo la
autorregulación tiene un límite, ya que funciona como un recurso que se gasta y que con
el tiempo se repone (Baumeisteir & Vohks, 2007). Esta afirmación proviene de los
resultados obtenidos principalmente en las tareas del paradigma dual, donde se induce a
los participantes a realizar una tarea que requiere control y después se observaba como
eran incapaces de regularse efectivamente en otra tarea. Estas tareas suelen ser de
diferente naturaleza (Ver la revisión de Hagger, 2010) y han llevado a pensar que el
recurso se usa de manera general y que no es sensible a la especificidad de dominio.
Baumeisteir propone la existencia de la situación de ego depletion que ocurre cuando el organismo ha vaciado todo el ´combustible´ que usa para la regulación y es
incapaz de ejercer control (Baumeister, 2000). Este fenómeno se ve en los atracones de
las personas que realizan dieta (Johnson, 2012) o en la aparente incapacidad de los
adictos a sustancias a evitar participar en conductas que involucrar consumo (Berkman,
2011). En este estado la persona es más susceptible a participar en conductas que
involucren algún tipo de riesgo que puede ser bien apostar o participar en operaciones
financieras de alto riesgo (Schmeichel, 2010). Este estado es sumamente interesante
dentro de la formulación de Baumeisteir, ya que se podrían pensar en estrategias que
permitan que una persona no llegue a este estado y sea mejor ejerciendo autocontrol
(Duckworth, 2011). Para hacer más claro la comprensión de la anterior afirmación se
puede usar la metáfora del músculo, donde la auto regulación se asemeja a uno y se
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Esta concepción de la regulación ha encontrado apoyo en la investigación de las
estructuras biológicas asociadas a la regulación. Por un lado investigación con medidas
fisiológicas ha permitido encontrar una correlación con los niveles de glucosa en la
sangre y el desempeño autorregulatorio (Molden, 2012). La glucosa es el recurso parece
estar involucrada en los procesos auto-regulatorios, cuando esta se acaba disminuye el
desempeño en tareas que necesitan de control ejecutivo (Owen, 2012). No obstante
todavía no se tiene certeza cuál es la naturaleza exacta de la relación
glucosa-autocontrol, ni como es la bioquímica de este proceso (Beedie, 2012). Por otro lado la
investigación en estructuras cerebrales ha permitido explorar la neurociencia cognitiva
de la regulación. Se ha encontrado que existe una interacción entre el Núcleo
Accumbens y las areas prefrontales especial el Area Prefrontal Medial, el primero se
asocia con la valoración positiva de la recompensa (Knutson, 2008) y las segundas con
la capacidad de planeación y pensamiento de escenarios alternativos (Li, 2008). Las
decisiones pasan por una ruta que involucra ambas áreas, la decisión puede ser afectada
por la magnitud de excitación o inhibición en cualquiera de las dos. Un ejemplo de ello
es cuando se utilizan sustancias que afectan la actividad de uno de estos componentes
como puede ser el alcohol que altera el funcionamiento de áreas corticales frontales y se
expresa en la poca capacidad de las personas en regularse en determinados contextos
(Bechara, 2005).
Sin embargo la formulación de la regulación como recurso deja muchas dudas y
no es completa en su explicación de los diferentes resultados posibles en la elección
(Kurzban,2013). Por ejemplo ¿Cómo se da el proceso de recuperación del recurso que
hace el posible el autocontrol? o ¿Por qué algunos decisiones son más susceptibles a
enfrentar fallos auto regulatorios que otras? (Chapman,1996). Estas preguntas entre a
otras muestran que pese a la evidencia experimental y empírica la hipótesis de la
autorregulación como recurso no es del todo satisfactoria. Muraven (2009) señala como
diversas manipulaciones experimentales pueden hacer que los participantes no se
ajusten a las predicciones del anterior modelo, un ejemplo de estas manipulaciones
como puede ser hacerle creer a la persona en que es muy buena regulándose (Job,
2010).Con esta modificación a las creencias de cada persona, sencillamente las
predicciones propuestas desde el marco del modelo fallan en hacer efecto.
El resultado de estas críticas se ve condensado en nuevas formas de intentar
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empírica. Uno de estos proviene de la integración de las funciones ejecutivas y
atencionales con las explicaciones motivacionales. Estas formulaciones provienen de la
metáfora del sistema dual, donde se piensa que la cognición es producto de la
interacción procesos frios y calientes: los fríos que son aquellos procesos conscientes, basados en metas; y los calientes que son impulsivos y sus objetivos se relacionan satisfacer la necesidades básicas (Kalensher,2006). Hoffman y Schmeichel (2012)
exponen como la forma en que se procesa la información en determinada ocasión
determina cuando se ejerce control sobre una acción o una cadena de acciones.
Estructuras cognitivas como la memoria de trabajo condensada en tres funciones
(actualización, cambio e inhibición) permite que se den los monitoreos y la valoración
del comportamiento basado en metas. Estas funciones de la memoria de trabajo son
susceptibles de ser entrenadas y mejoradas (Olesen, 2004) y cuya eficacia también se ha
visto relacionada con los niveles de glucosa (Stephens,2004; Sunram,2002).
A partir de lo anterior Schmeichel e Inzlitch (2013) plantean un acercamiento
diferente al problema de la autorregulación. Ellos se alejan de la visión problemática de
recurso y en cambio proponen verla como un proceso que resulta de la interacción de
diferentes sistemas cognitivos. El primero de ellos se compone de los sistemas
motivacionales, donde cada estimulo o meta tiene cierta magnitud de reforzamiento y al
mismo tiempo un espacio temporal para conseguirla (Muraven, 2003). El segundo de
los sistemas son los atencionales que le permiten a un organismo cambiar la forma en
que se procesa la información y ejercer mayor control sobre unos estímulos en perjuicio
de otros (Schmeichel, 2012). Estos sistemas funcionan de manera independiente pero a
la vez trabajan en tandém a la hora de ejercer regulación. Sin embargo tienen
limitaciones que son las que derivan en fallos autoregulatorios. El fallo autoregulatorio
sería entonces cuando el comportamiento del individuo no es concordante con el interés
global del mismo. Por ejemplo, esta disonancia se puede deber al uso prolongado de las
habilidades ejecutivas o la necesidad de resolver necesidades más inmediatas
(Schmeichel, 2012).
Este modelo es consistente con los hallazgos de la neurociencia cognoscitiva y
de medidas fisiológicas en tareas de regulación (Inzlitch & Schmeichel, 2012). También
es consistente con los resultados de los paradigmas tradicionales en experimentación en
regulación y con varios de los fenómenos descritos por la anterior teoría. Dentro de este
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un objetivo en cualquiera de los dos sistemas por el uso prolongado de los mismos. Un
buen ejemplo de ello sería cuando un estudiante comete sistemáticamente fallos
autorregulatorios en una fiesta después de una semana de parciales. El estudiante se ha
enfocado en sus respectivos estudios durante la semana (hecho uso extensivo de los
sistemas de atención-inhibición) y su motivación ha sido ser evaluado con los mejores
comentarios(motivación intrínseca). Sin embargo las actividades que le permiten tener
éxito en sus estudios no generan recompensa inmediatas y se requiere un uso
sistemático de la capacidad de inhibir y mantener el objetivo (Levine, 1999). Cuando
acaba la semana el estudiante se encuentra en el estado de ego depletion y probablemente cometerá más fallos autoregulatorios que de costumbre(ej, comer en
exceso).
Procastinación
El propósito del presente estudio es aplicar el modelo de Inzlitch y Schmeichel
(2013) al fenómeno de procrastinación académica. La procrastinación es definida por
Steele (2007) como un fallo autorregulatorio donde la persona es incapaz de posponer la
realización de una acción de una manera deliberada e indefinida. Es una expresión de
una persona de ser incapaz de esperar por una recompensa mayor a largo plazo (el
finalizar la tarea) por preferir recompensas inmediatas y pasajeras(ver el video de moda
en Youtube).
No todas las personas son susceptibles a procrastinar de la misma manera
existen determinados rasgos de personalidad o aspectos disposicionales que pueden
incentivar a una persona a procastinar mas o menos (Clariana, 2013, García, Soriano,
Jiménez-Leal, en revisión). Por otro lado existen tareas que son más susceptibles que
otras a ser pospuestas indefinidamente: atributos tales como la complejidad o la
extensión de la misma constituyen buenos predictores estadísticos (Blunt, 2000;
Kilngsieck, 2103). Una tarea con una excesiva complejidad o, por el contrario,
excesivamente sencilla es susceptible de ser pospuesta por la gran mayoría de personas,
en ausencia del incentivo adecuado.
Por eso la procastinacion constituye un fenómeno muy adecuado para probar las
hipótesis de auto-regulación o de descuento temporal en una situación que se asemeja
más a las condiciones naturales y no de laboratorio (Steel, 2007; Pychyl, 2012). Ya que
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disposicionales (Flett, 2012) como de las variables situacionales (Clark, 2014) para ver
como impactan en el desempeño de las tareas al realizar cualquier acción. No obstante
todavía queda mucha tela por cortar dado en que el interés por la procrastinación es
relativamente reciente (Siriois, 2014). El objetivo de la presente investigación pretende
indagar uno de esos vacíos específicos de la literatura que es examinar de manera
experimental, en tareas longitudinales que tradicionalmente no son partes de los
repertorios de los laboratorio.
Diseño Experimental
Participantes
El presente estudio fue realizado con estudiantes de una clase de Psicología de la
universidad de Los Andes. Los estudiantes participaron con la promesa de crédito
adicional en la materia a cambio de su participación en el estudio. Los participantes
fueron reclutados para colaborar con el estudio con la premisa de que iban ayudar en la
calibración del software y con una prueba de “razonamiento aritmético”. El anuncio
para participar fue hecho en las últimas semanas del curso, con la intención de que
existiera mayor motivación por parte de los estudiantes para participar en el
experimento. Después de realizado el estudio se les informó a los estudiantes
participantes de los motivos reales del experimento y porque era necesario hacer uso de
engaño experimental en la metodología del mismo. 40 personas respondieron la llamada
e hicieron parte de la situación experimental, en el análisis se tomaron en cuenta
únicamente los datos de 30 personas que respondieron de manera completa las
preguntas demográficas y sobre motivación.
Instrumentos
El instrumento utilizado para la realización del presente trabajo consistió en una
encuesta modificada hecha con el software online Qualtrics. Esta consiste en una serie
de 3 bloques de preguntas; el primer bloque de instrumentos constaba de las preguntas
sociodemográficas, el segundo de 75 preguntas de aritmética con diferentes niveles de
complejidad y el tercero de preguntas relacionadas con el nivel de motivación previo a
contestar la prueba. El segundo bloque tiene las características que según
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una tarea aversiva sin un objetivo proximal de fácil consecución y un alto número de
repeticiones de carácter mecánico. El segundo de los instrumentos consistió en usar una
de las subescalas que mide la susceptibilidad a procrastinar el Procrastination
Assessment Scale for Students desarrollado por Solomon y Rothblum(1994).
Método
Procedimiento
La primera tarea consistió en contestar el instrumento ya mencionado, esto debían
hacerlo en las instalaciones del Laboratorio de cognición de la Universidad de los
Andes. Esto se hacía con el interés de poder generar un control de las variables
coyunturales que podrían afectar la realización de la tarea. Ya en el laboratorio uno de
los investigadores presentes le señalaba cuales eran las condiciones de cómo y cuando
podía realizar la prueba. La instrucción que precedía a la realización de la prueba
consistía en decirles a los participantes que la recompensa por participar estaba
relacionada con el desempeño y el número de preguntas que contestaran, al mismo
tiempo les recordaba que podían retirarse en cualquier momento de la situación
experimental. Esta instrucción también se encontraba explicita en el formulario online
antes del bloque de 75 preguntas siempre haciendo énfasis en la libertad de abandonar la
situación. La segunda tarea consistió en completar una subescala instrumento
psicométrico que mide susceptibilidad a procrastinar (PASS), cuyos resultados fueron
correlacionaran con los resultados del primer procedimiento.
Hipótesis y Variables
La procastinación académica fue medida a partir de diferentes resultados derivados del
desempeño en la tarea. La primera medida fue el porcentaje de éxito al completar la
tarea, lo que sirve como una aproximación a los niveles de motivación extrínseca. La
segunda es la tasa de fallos (donde cada fallo es cada que cada respuesta dada no
corresponda con la respuesta del estudio) que sirve como proxy de los niveles de
atención. Finalmente se observó el patrón temporal de los participantes ya que se
esperaba que este variara significativamente de acuerdo a que tan motivados y que tan
atentos puedan estar. Si esta diferencia es significativa implicaría que lo mismo es
proxy tanto de motivación como atención. El segundo estudio quiere conocer si los
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estandarizado que mide la susceptibilidad a procrastinar. El objetivo fue poder
relacionar los puntajes de ambos estudios, para certificar la validez y confiabilidad de
los datos experimentales obtenidos.
Hipótesis:
1) Existe una relación de carácter inverso entre los niveles de motivación y el flujo
atencional y el desempeño en una tarea de duración media(más de un día)
2) La posibilidad de presentar un fallo auto-regulatorio puede ser predicha por los
niveles de motivación al empezar una tarea
Resultados
Plan de Análisis
Durante el mes de noviembre de 2014 se llevó a cabo la toma de datos, una vez
los estudiantes poseían todas las notas de la clase con excepción de la evaluación final.
Esto se hizo para incrementar las probabilidades de que los estudiantes se acercaran a
realizar la situación experimental como una alternativa sencilla para mejorar el
desempeño académico en la clase. Para comprobar las hipótesis primero se realizaron
correlaciones entre las diferentes medidas proxy de atención y motivación y el
desempeño en la tarea. Se tomaron tres medidas la primera era que tan bien les había
ido en el último parcial la cual se medía en puntajes que iban de 0 a 100; en este caso la
mayor parte de la población se encontraba entre los 50 y los 70 puntos. La segunda que
tan importante era el bono en la tarea; esta de nuevo se cuantificaba en una escala de 0 a
100 donde cien era la mayor motivación posible. Finalmente se cuantificaron cuantas
preguntas contestó cada sujeto(de 75 posibles) y cuanto se demoraron en realizar la
prueba en minutos. Después se realizaron modelos lineales sencillos y múltiples para
comprobar la capacidad predicativa de las variables y la consistencia del modelo. Estos
modelos también se hicieron usando el método de los mínimos cuadrados y las
regresiones lineales robustas. Adicionalmente haciendo una recodificación de la base de
datos se realizó un modelo de regresión logística que permitiese determinar la
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variables de desempeño en la tarea. Finalmente se correlacionaron los puntajes de la
prueba con la subescala de aptitud para procastinar .
Correlaciones
La primera parte del plan de análisis de la situación experimental contemplaba
correlaciones bivariadas entre las diferentes variables del estudios. Estas correlaciones
se hicieron con el interés de encontrar relaciones entre las variables que permitiesen
desarrollar mejores modelos estadísticos de mayor complejidad. Se encontró que entre
la mayoría de las variables existen correlaciones débiles y con poca significancia
estadística (de hecho ninguna por debajo del 0,05). Las correlaciones más relevantes
tanto por su coeficiente de Pearson como por su valor p son la relación positiva que
existe entre desempeño en la tarea con el desempeño en la clase y la relación inversa
que hay entre la duración de la tarea con el resto de variables que asignan importancia
tanto al trabajo en la clase como en la tarea.
Tabla 1. Coeficientes de Pearson(r)
Variable Desempeño en la tarea Desempeño en la clase Importancia Duración en la tarea
Desempeño en la tarea 1.00 0.31 -0.14 -0.18
Desempeño en la clase 0.31 1.00 -0.25 -0.02
Importancia -0.14 -0.25 1.00 -0.05
Duración en la tarea -0.18 -0.02 -0.05 1.00
Ninguna de las correlaciones tiene un valor p significativo
Regresiones
Si bien las correlaciones eran bajas y la relación entre las diferentes medidas era
baja se realizaron varios modelos para ver como interactuaban las variables en conjunto.
Con los resultados de las correlaciones se escogieron aquellas variables con valores de
Pearson más fuerte y con mayor poder predictivo. En los modelos se tomó como
variables dependientes los puntajes de éxito en la prueba tanto en los puntajes de 0 a
100 como en un trasformación de 0 a 5 para reducir la dispersión de los datos en la
muestra. Los primeros modelos analizados querían comprobar si el desempeño pasado
en la clase permite predecir el desempeño en la tarea y la duración en la misa.
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aquellas personas que tengan una mayor motivación por obtener la nota y estén más
atentos sean menos propensos a fallar menos en la tarea. En las regresiones lineales
ningún modelo tiene un chi cuadrado significativo, lo que significa que ningún modelo
explica varianza en la dependiente de forma significativa y con excepción de los interceptos ningún β es significativo. También se puso a prueba la direccionalidad de la relación entre las variables cambiando el rol de las variables en los modelos (las
dependientes en vez de las independientes). Los resultados de estas regresiones si bien
tienen mejores indicadores no son significativos. En los anexos disponibles al final del
documento se encuentran disponibles los coeficientes e indicadores de los diferentes
modelos de regresión usados en la investigación.
Regresión Múltiple
Después de los resultados de los modelos lineares sencillos se realizaron
regresiones múltiples para entender cómo funcionaban las variables en conjunto. Se
quería ver como el desempeño en clase, la duración en la realización en la prueba(proxy
de atención) y su interacción, podían predecir el éxito(o fallo) en la tarea. En el modelo
tanto el intercepto como el desempeño de la clase son predictores significativos. El
modelo explica el 12 por ciento de la varianza observada y se puede expresar de manera
gráfica en la siguiente manera:
En este gráfico se puede observar que si bien existe una tendencia marcada por
la forma en cómo los datos se distribuyen en el espacio del gráfico. No obstante esta
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a pensar en análisis alternativos a la regresión tradicional. Se realizaron regresiones
robustas y de mínimos cuadrados para solventar esta dificultad con la expectativa de
encontrar relaciones no obstante la poca validez de los modelos siguió siendo la
constante. Finalmente en esta primera parte también se hizo un modelo de regresión
logística. Para este modelo se recodificó la variable ‘desempeño en la clase’ en alta
necesidad y baja necesidad de acuerdo a que tanta importancia tenía el bono para el
estudiante. Si bien el modelo es significativo, los coeficientes muestran que ninguna de
las variables involucradas permite predecir de manera significativa o notable la
probabilidad de que un estudiante pertenezca a un grupo o a otro.
Discusión
Los resultados distan de ser los esperados de acuerdo a las expectativas de las
hipótesis planteadas y el modelo teórico planteado por Inzchlitz (2013). No obstante no
se puede descartar el modelo teórico sobre el cual se basó el marco teórico de este texto
inmediatamente después de ver los resultados. Dentro del trabajo existen ciertas
tendencias que permiten explicar porque se encontraron los resultados vistos. Al mismo
tiempo que genera reflexiones que permite pensar como podrían ser subsanados las
limitaciones metodológicas para poder evaluar realmente las predicciones del modelo.
Esto puede ser explicado en diferentes niveles de análisis, desde los problemas
metodológicos hasta las tendencias de carácter estadístico. Para la presente discusión
primero se va a explicar cuáles son las diferencias específicas que hay entre las
predicciones del modelo y los resultados encontrados. En segundo lugar se van a
exponer cual es una posible interpretación desde el punto de vista puramente estadístico,
y desde el punto vista metodológico y finalmente explicar el rol de la autoselección de
la muestra en los resultados finales del trabajo.
Diferencias en el modelo
Como se mencionó los resultados y las expectativas del modelo difieren
significativamente. Esta tarea se encuadra dentro del interés de entender cómo y cuándo
se dan los fallos regulatorios. En el contexto donde se investigó el fallo se relaciona con
el hecho de preferir hacer algo más placentero a corto plazo que terminar una tarea
aversiva a largo plazo(Sirios, 2014). El modelo de Inzchlitz y Schmeichel( 2012)
predice que la tendencia a escoger la decisión que más recompensa a largo plazo esta
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y la motivación. Aquellas personas que hubieran tenido una peor nota en el parcial
serían los que más respuestas correctas habrían de tener. Al mismo tiempo habría una
relación inversa entre la duración realizando la tarea y el desempeño en el parcial. Sin
embargo, como se ve en la gráfica 1 si bien existe una amplia dispersión de los datos
también existe una relación directa, aquellas personas que sacaron mejor nota también
fueron quienes tuvieron mejor desempeño en la realización de la tarea. Por otro lado
también invirtieron mayor tiempo en la realización de la misma. Estos resultados son
contrarios a los esperados, no obstante pueden ser explicados dentro de los parámetros
del modelo teniendo en cuenta los elementos que se presentan a continuación.
Sesgo de autoselección
Una de las explicaciones posibles tiene que ver con una de las preguntas que se
realizó en el instrumento y la forma en cómo fueron contactado los participantes. Las
primero se refiera a una de las preguntas finales donde se les preguntaba a los
participantes que tan importante era conseguir el bono para ellos. Esta pregunta tuvo
como resultado en más del 75% de los casos más de 90 de 100 puntos. Lo segundo se
refiere a que cuando se realizó el anuncio a los futuros participantes se les pidió que
enviaran un correo electrónico para negociar la fecha y hora de participación.
Originalmente más estudiantes hicieron contacto con la investigación pero finalmente
sólo 30 de hecho atendieron la solicitud. Estos dos fenómenos permiten pensar que
hubo sesgo de selección en la muestra que conformo con el tiempo el estudio. Este
sesgo de carácter social se refiere a cuando una muestra que se supone aleatoria no lo es
debido a un desajuste en los incentivos para participar en la misma (Hernan, 2004). En
este caso el sesgo de selección se ve representado en dos grupos para los cuales era
extremadamente atractivo participar y tener el mejor desempeño: aquellas personas que
van bien en la materia (y desean obtener la mejor nota) y aquellas personas que estaban
en el límite de pasar o perder la materia. El incentivo de la nota y el tipo de tarea
seleccionaron las personas que participaron y por ende los resultados del estudio.
Por un lado así como la mayoría de las personas que participaron tuvieron un
desempeño alto casi independiente de sus notas en el último parcial, se puede pensar
que el resto de personas que contactaron pero no fueron posiblemente no encontraron
atractiva siquiera empezar la tarea. Decisiones como invertirle más tiempo a otras
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efecto en el notas a futuro. Este contexto para toma de decisiones como son las
estrategias escolares ante recompensas ha sido estudiado de manera extensiva como
muestra Boakaerts (2005). La literatura muestra que los procesos desicionales y de
autocontrol que median en la vida académica pueden ser modelados con gran
complejidad. En este tipo de escenarios como el final de un periodo académico los
niveles de estrés aumentan y se descuenta menos a futuro (ante la posibilidad de sentir
ahora los resultados en un futuro). Según este enfoque el bono solo fue una entre
muchas opciones que había para maximizar la recompensa a final del periodo
académico, donde algunos estudiantes lo tomaron y otros en cambio no.
La literatura(Tykocinski, 2011) en el tema muestra que este fenómeno que se vio
en la presente investigación es recurrente cuando se ofrecen bonos de diferente
magnitud. En este tipo de casos la adición de un bono o de un incentivo adicional por
completar una tarea puede ser negativo para la participación en la misma. Pittman y
Tykosinci(2007) relacionan a este fenómeno con la ‘inaction ínertia’ que es cuando las personas se resisten a hacer algo después de dejar de hacer algo relativamente similar.
Es decir alguna persona podría llegar a pensar “para que hago el bono de 0,5 si ya dejé
de estudiar para el parcial del 25% de la materia”. Al mismo tiempo este sesgo va de la
mano con el costo hundido que a su vez es parte de las tendencias cognitivas a evitar el
riesgo y confirmar las creencias (Westfall,2010), que es cuando las personas siguen
tomando decisiones costosas a largo plazo a pesar del hecho de que ya perdieron en el
pasado. Un ejemplo de esto es cuando alguien después de un parcial decide dejar de
estudiar porque supone que esto afecta su desempeño en el resto de la materia. En este
caso la interacción de ambos sesgos cognitivos se manifiestaen personas ante el riesgo
de perder un bono a una recompensa por completar una tarea en un tiempo o de manera
determinada prefieren no realizar la tarea (Pittman y Tykosinci, 2007). Los autores
señalados prueban en diferentes muestras tanto en ambientes académicos como en
laborales que los bonos pueden afectar la participación o el desempeño en tareas si se
comparan con grupos sin bonos. En el presente caso las personas que eran más
susceptibles a procastinar y aquellos que les fue peor en el parcial que sirvió como
proxy del desempeño en la clase sencillamente no asistieron al bono. En este caso dada
la forma en cómo fueron presentados los incentivos para este grupo de personas era más
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También otro fenómeno que permite explicar los resultados con tan poca
posibilidad de generalización se refiere a la fuerza del efecto. Este indicador se refiere
desde una perspectiva epidemiológica a qué tamaño muestral se requiere para empezar
que los instrumentos usados puedan medir los efectos de un fenómeno (Fritz, 2010). Por
la forma en como resultaron los indicadores de los modelos lineales pueden sugerir que
el tamaño de la muestra no era suficiente para captar la dimensión del fenómeno. El
hecho de que exista un grupo con un patrón regular seguido de una amplia gama de
datos dispersos puede sugerir que, incluso con el sesgo de selección, si se aumenta el
número de personas la probabilidad de detectar el efecto se incrementaráá. Por otro lado
en contra de este argumento está el hecho de que se usaron pruebas que son menos
sensibles a la dispersión de los datos como son las regresiones robustas y aún así los
resultados no cambiaron.
Metodológica
Por otro lado dentro las explicaciones del modelo también es necesario anotar
como la metodología pudo haber influido de manera decisiva en los resultados del
estudio. Excluyendo las consideraciones derivadas sobre el peso del incentivo y la
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metodológico que posiblemente afectaron el estudio. Factores que van desde la misma
fecha de la toma de datos hasta la cercanía de algunos de las personas que colaboraron
en la supervisión de la toma de datos con varios de los participantes. Si bien al contar
con las instalaciones dedicadas del laboratorio de Cognición se controlaban muchas
variables, también es cierto que el engaño experimental hacia que la forma en cómo se
daban las instrucciones fuera crucial. Como se mencionó en el marco teórico las tareas
que involucren un fallo auto regulatorio tienen que ser manejadas de tal forma que la
experiencia sea lo más auténtica posible (Heatherton, 2011). Si bien en la mayoría de
ocasiones la forma en cómo fue suministrada fue la más adecuada también hubo
momentos donde esta se percibió confusa o contradictorio. Un ejemplo de esto se puede
ver en la instrucción: El objetivo de la misma era mediante un efecto de anclaje motivar
de alguna forma la salida temprana de la tarea. Que aquella sirviese como un incentivo
perverso que motivara la varianza y la salida de acuerdo al desempeño en la clase. Por
el contrario en muchas ocasiones la instrucción o la forma en como fue anunciada
motivó a que muchas personas tomaran más en serio en la tarea contribuyendo a la poca
relación clase-tarea. Otra ilustración de los problemas metodológicos está representada
en que por cuestiones de conveniencia (bono en una clase) los estudiantes participantes
tenían trasfondos académicos similares y tienen un nivel socioeconómico similar. La
literatura muestra que además de las diferencias individuales pueden llegar a existir
regularidades dentro grupos sociales (Baumeister,2005), distinciones que usualmente
no son tomadas en cuenta dentro de la investigación en auto regulación.
Conclusión
El objetivo del presente texto era realizar una investigación que sirviese para
desarrollar un modelo naturalista de fallos autoregulatorios a partir de variables proxy.
Este modelo se basaba en las hipótesis de Schmeichel e Inzlithz(2013) sobre cómo se da
el fenómeno de la regulación, cuales son los incentivos que permiten que se de esta
función cognitiva superior y finalmente cuando deja de funcionar la misma. Estos
autores se ciñen a la definición cognitiva de la regulación que propone la regulación
como la función que permite escoger en los procesos desicionales a las recompensas a
futuro en vez de las inmediatas (Baumaister, 2006). Para estos autores la regulación es
una función que se da principalmente por la interacción entre mecanismos
motivacionales y atencionales, un fallo es precedido por el uso sistemático del mismo o
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contexto académico, donde estudiantes de una clase de Psicologia se enfrentaban a una
tarea susceptible de ser pospuesta y cuya terminación se supone esta relacionada con los
procesos motivaciones y atencionales. Los resultados de la tarea muestran una cara
diferente de los procesos de regulación y como estos se relacionan con los sesgos
cognitivos. La muestra que finalmente hizo parte de la situación experimental era
irónicamente la menos esperada para hacer aparte del mismo. Esto se manifestó en la
forma en cómo se dieron las relaciones entre las diferentes variables y los resultados
obtenidos mediante los análisis estadísticos. En los mismos se nota que existió un sesgo
de selección, donde solo una población con características especificas participó lo cual
modificó dramáticamente los resultados. Una revisión de literatura sobre el tema
muestra como la presencia de un bono variable asociado al desempeño terminó
perjudicando la participación en el experimento (Tykocinski, 2011). La posibilidad de
obtener el bono(o no hacerlo) modificó los incentivos para completar la tarea,
fomentando así que menos gente hiciese parte de la misma. Este fenómeno se relaciona
con las predicciones del modelo y permite ligarlo con otros procesos que hacen parte de
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Departamento de Psicología – Universidad de los Andes Anexo Resultados Regresiones
Variable R² p β
Duración 0,034 0,08 -0.1391
Desempeño 0,10 0,32 0,19
Resultados de la regresión simple prediciendo el desempeño en la prueba
Variable R² p β
Intercepto 12% 0,14 0,003
Duración 0,09 -0.1391
Desempeño 0,32 0,29