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Efectos de los procesos motivacionales en el desempeño en una tarea de larga duración

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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.

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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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Departamento de Psicología – Universidad de los Andes

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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Departamento de Psicología – Universidad de los Andes

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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Departamento de Psicología – Universidad de los Andes

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

(22)

Departamento de Psicología – Universidad de los Andes Explicación Estadística

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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Departamento de Psicología – Universidad de los Andes

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

Referencias

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