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Efecto Hawthorne

El efecto Hawthorne es un tipo de reactividad del comportamiento humano en el que los individuos modifican un aspecto de su comportamiento en respuesta a su conciencia de ser observados. [1] [2] El efecto fue descubierto en el contexto de una investigación realizada en la planta Hawthorne Western Electric ; sin embargo, algunos investigadores piensan que las descripciones son ficticias. [3]

La investigación original involucró a trabajadores que fabricaban relés eléctricos en Hawthorne Works , una planta de Western Electric en Cicero , Illinois . Entre 1924 y 1927, se realizó el estudio de iluminación, en el que los trabajadores experimentaron una serie de cambios de iluminación que se decía que aumentaban la productividad . Esta conclusión resultó ser falsa. [3] En un estudio de Elton Mayo que se realizó entre 1927 y 1928, se implementaron una serie de cambios en la estructura del trabajo (por ejemplo, cambios en los períodos de descanso) en un grupo de seis mujeres. Sin embargo, este fue un estudio metodológicamente pobre y no controlado del que no se pudieron extraer conclusiones firmes. [4] Posteriormente, Elton Mayo realizó dos experimentos adicionales para estudiar el fenómeno: el experimento de entrevistas masivas (1928-1930) y el experimento de observación del cableado bancario (1931-32).

Una de las interpretaciones posteriores de Henry Landsberger, profesor de sociología en la UNC-Chapel Hill , [5] sugirió que la novedad de ser sujetos de investigación y la mayor atención que estos reciben podrían llevar a aumentos temporales en la productividad de los trabajadores. [6] Esta interpretación fue denominada "el efecto Hawthorne".

Historia

Vista aérea de las obras de Hawthorne , hacia  1925

El término "efecto Hawthorne" fue acuñado en 1953 por John RP French [7] después de que se llevaran a cabo los estudios Hawthorne entre 1924 y 1932 en Hawthorne Works (una fábrica de Western Electric en Cicero, en las afueras de Chicago). Hawthorne Works había encargado un estudio para determinar si sus trabajadores serían más productivos en niveles de luz más brillantes o más tenues. La productividad de los trabajadores pareció mejorar cuando se realizaron los cambios, pero volvió a su nivel original cuando finalizó el estudio. Se ha sugerido alternativamente que la productividad de los trabajadores aumentó porque estaban motivados por el interés que se mostraba en ellos. [8]

Este efecto se observó en incrementos mínimos de la iluminación . En estos estudios de iluminación, se modificó la intensidad de la luz para examinar el efecto resultante en la productividad de los trabajadores. Al hablar del efecto Hawthorne, la mayoría de los libros de texto de psicología industrial y organizacional se refieren casi exclusivamente a los estudios de iluminación, en contraposición a otros tipos de estudios que se han realizado. [9]

Aunque los primeros estudios se centraron en modificar la iluminación del lugar de trabajo, se ha descubierto que otros cambios, como mantener limpios los puestos de trabajo, eliminar obstáculos del suelo y reubicar los puestos de trabajo, también dan como resultado un aumento de la productividad durante períodos cortos de tiempo. Por lo tanto, el efecto Hawthorne puede aplicarse a una o más causas distintas del cambio de iluminación. [6] [10] [11]

Experimento de iluminación

El experimento de iluminación se llevó a cabo entre 1924 y 1927. El objetivo era determinar el efecto de las variaciones de la luz sobre la productividad de los trabajadores. El experimento se llevó a cabo en dos salas: la sala de experimentos, en la que los trabajadores realizaban su jornada laboral bajo distintos niveles de luz; y la sala de control, en la que los trabajadores realizaban sus tareas en condiciones normales. La hipótesis era que a medida que aumentaba el nivel de luz en la sala de experimentos, aumentaba la productividad.

Sin embargo, cuando se aumentó la intensidad de la luz en la sala de experimentos, los investigadores descubrieron que la productividad había mejorado en ambas salas. Luego se redujo el nivel de luz en la sala de experimentos y los resultados fueron los mismos: mayor productividad en ambas salas. La productividad solo comenzó a disminuir en la sala de experimentos cuando el nivel de luz se redujo a aproximadamente el nivel de la luz de la luna, lo que dificultaba la visión.

Finalmente, se concluyó que la iluminación no tenía ningún efecto sobre la productividad y que debía haber alguna otra variable que provocara los aumentos de productividad observados en ambas salas. Se necesitó otra fase de experimentos para determinar la causa.

Experimentos de montaje de relés

En 1927, los investigadores llevaron a cabo un experimento en el que eligieron a dos trabajadoras como sujetos de prueba y les pidieron que eligieran a otras cuatro mujeres para que se unieran al grupo de prueba. Hasta 1928, el equipo de mujeres trabajó en una habitación separada, ensamblando relés telefónicos .

La producción se midió mecánicamente contando cuántos relevos terminados dejaba caer cada trabajador por un conducto. Para establecer un nivel de productividad de referencia, la medición se inició en secreto dos semanas antes de que las mujeres fueran trasladadas a la sala de experimentos y luego continuó durante todo el estudio. En la sala de experimentos, un supervisor analizó los cambios en su productividad.

Algunas de las variables fueron:

El cambio de una variable generalmente aumentaba la productividad, incluso si la variable era solo un cambio a la condición original. Se dice que esto refleja una adaptación natural al entorno sin conocer el objetivo del experimento. Los investigadores concluyeron que los trabajadores trabajaban más porque pensaban que estaban siendo monitoreados individualmente.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que la elección de los propios compañeros de trabajo, el trabajo en grupo, el trato especial (como se evidenciaba al trabajar en una habitación separada) y el hecho de contar con un supervisor comprensivo eran las verdaderas razones del aumento de la productividad. Una interpretación, debida principalmente a los estudios de Elton Mayo [12] , fue que "los seis individuos se convirtieron en un equipo y el equipo se entregó de todo corazón y de manera espontánea a la cooperación en el experimento". Además, hubo un segundo estudio de prueba en una sala de montaje de relés cuyos resultados no fueron tan significativos como los del primer experimento.

Programa de entrevistas masivas

El programa se llevó a cabo entre 1928 y 1930 e implicó 20.000 entrevistas. En un principio, las entrevistas utilizaban preguntas directas relacionadas con la supervisión y las políticas de la empresa en cuestión. El inconveniente de las preguntas directas era que las respuestas eran sólo "sí" o "no", lo que no ayudaba a encontrar la raíz de los problemas. Por lo tanto, los investigadores recurrieron a las preguntas indirectas, en las que el entrevistador escuchaba. Esto proporcionó información valiosa sobre el comportamiento de los trabajadores, en concreto, que el comportamiento de un trabajador (o de un individuo) está determinado por el comportamiento del grupo.

Experimentos en salas de cableado bancario

El objetivo del siguiente estudio era averiguar cómo los incentivos salariales y los grupos reducidos afectaban a la productividad. El sorprendente resultado fue que la productividad en realidad disminuyó. Al parecer, los trabajadores habían empezado a sospechar que su productividad podía haber sido aumentada para justificar el despido posterior de algunos de los trabajadores. [13] El estudio fue realizado por Elton Mayo y W. Lloyd Warner entre 1931 y 1932 sobre un grupo de catorce hombres que ensamblaban equipos de conmutación telefónica. Los investigadores descubrieron que, aunque a los trabajadores se les pagaba de acuerdo con la productividad individual, la productividad disminuía porque los hombres tenían miedo de que la empresa redujera la tarifa base. La observación detallada de los hombres reveló la existencia de grupos informales o "camarillas" dentro de los grupos formales. Estas camarillas desarrollaron reglas informales de comportamiento, así como mecanismos para hacerlas cumplir. Las camarillas servían para controlar a los miembros del grupo y para manejar a los jefes; cuando los jefes hacían preguntas, los miembros de la camarilla daban las mismas respuestas, incluso si eran falsas. Estos resultados muestran que los trabajadores respondían más a la fuerza social de sus grupos de pares que al control y los incentivos de la dirección.

Interpretación y crítica

Richard Nisbett ha descrito el efecto Hawthorne como "una anécdota glorificada", diciendo que "una vez que tienes la anécdota, puedes tirar los datos". [14] Otros investigadores han intentado explicar los efectos con varias interpretaciones. JG Adair advirtió sobre la gran inexactitud factual en la mayoría de las publicaciones secundarias sobre el efecto Hawthorne y que muchos estudios no lograron encontrarlo. [15] Argumentó que debería verse como una variante del efecto de demanda experimental de Orne (1973) . Para Adair, el efecto Hawthorne dependía de la interpretación de la situación por parte de los participantes. Una implicación es que los controles de manipulación son importantes en los experimentos de ciencias sociales. Él propuso la visión de que la conciencia de ser observado no era la fuente del efecto, sino que la interpretación de la situación por parte de los participantes es crítica. ¿Cómo interactuaba la interpretación de la situación por parte de los participantes con sus objetivos?

Entre las posibles explicaciones del efecto Hawthorne se encuentran el impacto de la retroalimentación y la motivación hacia el experimentador. Recibir retroalimentación sobre su desempeño puede mejorar sus habilidades cuando un experimento proporciona esta retroalimentación por primera vez. [16] La investigación sobre el efecto de la demanda también sugiere que las personas pueden estar motivadas a complacer al experimentador, al menos si no entra en conflicto con ningún otro motivo. [17] También pueden desconfiar del propósito del experimentador. [16] Por lo tanto, el efecto Hawthorne solo puede ocurrir cuando hay una retroalimentación utilizable o un cambio en la motivación.

Parsons definió el efecto Hawthorne como "la confusión que se produce cuando los experimentadores no se dan cuenta de cómo las consecuencias del desempeño de los sujetos afectan lo que hacen los sujetos" [es decir, los efectos del aprendizaje, tanto la mejora permanente de las habilidades como los ajustes que permite la retroalimentación para adaptarse a los objetivos actuales]. Su argumento clave fue que en los estudios en los que los trabajadores dejaban caer sus productos terminados por conductos, los participantes tenían acceso a los contadores de su ritmo de trabajo. [16]

Mayo sostuvo que el efecto se debía a que los trabajadores reaccionaban a la simpatía y el interés de los observadores. Describió el estudio como una demostración de un efecto del experimentador como un efecto de la dirección: cómo la dirección puede hacer que los trabajadores se desempeñen de manera diferente porque se sienten de manera diferente. Sugirió que gran parte del efecto Hawthorne tenía que ver con que los trabajadores se sintieran libres y en control como grupo, en lugar de estar supervisados. Las manipulaciones experimentales fueron importantes para convencer a los trabajadores de que sintieran que las condiciones en el grupo de trabajo especial de cinco personas eran en realidad diferentes de las condiciones en el taller. El estudio se repitió con efectos similares en los trabajadores que cortaban mica . [12]

En una revisión de la investigación educativa, Clark y Sugrue informaron que los efectos de novedad no controlados causan un aumento promedio del 30 % de la desviación estándar (es decir, un aumento del puntaje del 50 al 63 %), y que el aumento disminuye hasta un efecto mucho menor después de 8 semanas. En más detalle: 50 % de la desviación estándar durante hasta 4 semanas; 30 % de la desviación estándar durante 5 a 8 semanas; y 20 % de la desviación estándar durante > 8 semanas (que es < 1 % de la varianza). [18] : 333 

Harry Braverman señaló que los tests de Hawthorne se basaban en la psicología industrial y que los investigadores implicados estaban investigando si el rendimiento de los trabajadores podía predecirse mediante pruebas previas a la contratación. El estudio de Hawthorne demostró "que el rendimiento de los trabajadores tenía poca relación con su capacidad y, de hecho, a menudo guardaba una relación inversa con las puntuaciones de los tests...". [19] Braverman argumentó que los estudios realmente demostraban que el lugar de trabajo no era "un sistema de organización formal burocrática según el modelo weberiano , ni un sistema de relaciones grupales informales, como en la interpretación de Mayo y sus seguidores, sino más bien un sistema de poder, de antagonismos de clase". Este descubrimiento fue un golpe para quienes esperaban aplicar las ciencias del comportamiento para manipular a los trabajadores en beneficio de la dirección. [19]

Los economistas Steven Levitt y John A. List buscaron durante mucho tiempo, sin éxito, los datos de base de los experimentos de iluminación originales (no eran verdaderos experimentos , pero algunos autores los etiquetaron como tales), antes de encontrarlos en un microfilm en la Universidad de Wisconsin en Milwaukee en 2011. [20] Al volver a analizarlos, encontraron una ligera evidencia del efecto Hawthorne a largo plazo, pero de ninguna manera tan drástica como se sugirió inicialmente. [21] Este hallazgo respaldó el análisis de un artículo de SRG Jones en 1992 que examinaba los experimentos de relé. [22] [23] A pesar de la ausencia de evidencia del efecto Hawthorne en el estudio original, List ha dicho que sigue confiando en que el efecto es genuino. [24]

Gustav Wickström y Tom Bendix (2000) sostienen que el supuesto "efecto Hawthorne" es en realidad ambiguo y discutible, y en cambio recomiendan que para evaluar la efectividad de la intervención, los investigadores deberían introducir variables psicológicas y sociales específicas que puedan haber afectado el resultado. [25]

También es posible que los experimentos de iluminación puedan explicarse por un efecto de aprendizaje longitudinal. Parsons se ha negado a analizar los experimentos de iluminación, con el argumento de que no se han publicado adecuadamente y, por lo tanto, no puede acceder a los detalles, a pesar de que mantuvo una amplia comunicación personal con Roethlisberger y Dickson. [16]

La evaluación del efecto Hawthorne continúa en la actualidad. [26] [27] [28] [29] Sin embargo, a pesar de las críticas, el fenómeno se toma en cuenta a menudo al diseñar estudios y sus conclusiones. [30] Algunos también han desarrollado formas de evitarlo. Por ejemplo, está el caso de realizar la observación cuando se realiza un estudio de campo a distancia, detrás de una barrera como un espejo bidireccional o utilizando una medida discreta. [31]

Greenwood, Bolton y Greenwood (1983) entrevistaron a algunos de los participantes en los experimentos y descubrieron que a los participantes se les pagaba significativamente mejor. [32]

Efecto de prueba

Varios científicos médicos han estudiado el posible efecto del ensayo (efecto del ensayo clínico) en los ensayos clínicos . [33] [34] [35] Algunos postulan que, más allá de la atención y la observación, puede haber otros factores involucrados, como una atención ligeramente mejor; un cumplimiento/adherencia ligeramente mejor ; y un sesgo de selección . Este último puede tener varios mecanismos: (1) Los médicos pueden tender a reclutar pacientes que parecen tener un mejor potencial de adherencia y una menor probabilidad de futuras pérdidas durante el seguimiento . (2) Los criterios de inclusión/exclusión de los ensayos a menudo excluyen al menos algunas comorbilidades ; aunque esto a menudo es necesario para evitar la confusión , también significa que los ensayos pueden tender a trabajar con subpoblaciones de pacientes más saludables.

Efecto del observador secundario

A pesar de que el efecto del observador, popularizado en los experimentos de Hawthorne, tal vez haya sido identificado erróneamente (véase la discusión anterior), la popularidad y plausibilidad del efecto del observador en teoría ha llevado a los investigadores a postular que este efecto podría tener lugar en un segundo nivel. Por lo tanto, se ha propuesto que existe un efecto del observador secundario cuando los investigadores que trabajan con datos secundarios, como datos de encuestas o varios indicadores, pueden afectar los resultados de su investigación científica. En lugar de tener un efecto sobre los sujetos (como ocurre con el efecto del observador primario), es probable que los investigadores tengan sus propias idiosincrasias que influyen en la forma en que manejan los datos e incluso qué datos obtienen de fuentes secundarias. Por un lado, los investigadores pueden elegir pasos aparentemente inocuos en sus análisis estadísticos que terminan causando resultados significativamente diferentes utilizando los mismos datos; por ejemplo, estrategias de ponderación, técnicas de análisis factorial o elección de estimación. Además, los investigadores pueden utilizar paquetes de software que tienen diferentes configuraciones predeterminadas que conducen a fluctuaciones pequeñas pero significativas. Finalmente, los datos que utilizan los investigadores pueden no ser idénticos, aunque lo parezca. Por ejemplo, la OCDE recopila y distribuye diversos datos socioeconómicos; Sin embargo, estos datos cambian con el tiempo, de modo que un investigador que descargue los datos del PIB australiano del año 2000 puede tener valores ligeramente diferentes a los de un investigador que descargue los mismos datos del PIB australiano del año 2000 unos años después. La idea del efecto del observador secundario fue planteada por Nate Breznau en un artículo hasta ahora relativamente oscuro. [36]

Aunque se ha prestado poca atención a este fenómeno, las implicaciones científicas son muy grandes. [37] La ​​evidencia de este efecto se puede ver en estudios recientes que asignan un problema particular a una serie de investigadores o equipos de investigación que luego trabajan de forma independiente utilizando los mismos datos para tratar de encontrar una solución. Este es un proceso llamado análisis de datos de crowdsourcing y se utilizó en un estudio innovador de Silberzahn, Rafael, Eric Uhlmann, Dan Martin y Brian Nosek et al. (2015) sobre las tarjetas rojas y la raza de los jugadores en el fútbol (es decir, el fútbol). [38] [39]

Véase también

Referencias

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Enlaces externos