Embed Size (px)
Citation preview
1
Estudio de factores intelectuales, emocionales y rasgos de personalidad
determinantes en el desarrollo y desenlace de un proceso de negociación
entre personas naturales
Nicolás Escobar Nassar
Tesis de grado de maestría
Asesor:
Luis Arturo Pinzón
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Industrial
Bogotá, mayo 2019
2
Contenido INTRODUCCION ............................................................................................................................. 4
OBJETIVOS ..................................................................................................................................... 5
MARCO TEÓRICO ........................................................................................................................... 6
Negociación: .............................................................................................................................. 6
Inteligencia emocional: ............................................................................................................ 14
Acercamiento por Habilidades Especificas ............................................................................ 15
Modelo de cuatro ramas de inteligencia emocional .............................................................. 16
Modelo Mixto de inteligencia emocional .............................................................................. 16
Pruebas de inteligencia emocional: .......................................................................................... 16
Global Emotional Intelligence Test: ...................................................................................... 16
The Trait Meta-Mood Scale (TMMS) .................................................................................... 17
The Trait Meta-Mood Scale-24 (TMMS-24) .......................................................................... 18
Inteligencia: ............................................................................................................................. 11
Test BETA III: ........................................................................................................................ 13
Rasgos de la personalidad: ....................................................................................................... 21
Five-factor model: ................................................................................................................ 22
Métodos estadísticos de análisis de datos ................................................................................ 24
Random Forest: .................................................................................................................... 24
Experimentos previos: .............................................................................................................. 26
Caso 1: ................................................................................................................................. 26
Caso 2: ................................................................................................................................. 30
DISEÑO DE EXPERIMENTO ........................................................................................................... 34
Descripción y metodología: ...................................................................................................... 34
HIPÓTESIS ................................................................................................................................ 37
CASOS Y RESULTADOS .................................................................................................................. 38
Caso 1 “Cerveza Trigueña Stout” .......................................................................................... 38
Objetivo: .............................................................................................................................. 38
Descripción: ......................................................................................................................... 38
Resultados: .......................................................................................................................... 38
Caso 2: Huevos del Krijiloka ...................................................................................................... 43
Objetivo: .............................................................................................................................. 43
Descripción: ......................................................................................................................... 43
3
Resultados: .......................................................................................................................... 43
Caso 3 Desarrollos Magnéticos ................................................................................................. 56
Objetivo: .............................................................................................................................. 56
Descripción: ......................................................................................................................... 56
Resultados: .......................................................................................................................... 57
Caso 4 Puntos de Pago ............................................................................................................. 67
Objetivo: .............................................................................................................................. 67
Descripción: ......................................................................................................................... 67
Resultados: .......................................................................................................................... 68
DISCUSIÓN ................................................................................................................................... 72
BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................................. 77
4
INTRODUCCION
Los humanos somos por naturaleza seres racionales, sin embargo, no estamos exentos de tomar
decisiones basadas en nuestra subjetividad. Los diferentes modelos de pensamiento, idiosincrasia,
diferencias culturales y los intereses individuales y/o empresariales son algunos de los aspectos que
pueden influir en la definición de la alternativa de respuesta que más se ajusta a nuestras
necesidades. Tal como se expone en la teoría propuesta por Johnson-Laird en 1998, los modelos
mentales son utilizados por las personas para razonar y tomar decisiones (Johnson-Laird, 1998). Lo
mencionado se ve claramente reflejado en los procesos de negociación, dado que involucran a dos
o más partes con intereses propios que buscan maximizar su beneficio. Por consiguiente, existen un
gran número de factores específicos de los involucrados que pueden afectar tanto positiva como
negativamente el desarrollo de la negociación. Variables como el sexo, la identidad étnica, la cultura,
la edad y el nivel de educación, pueden moldear la imagen percibida de la contraparte sobre
nosotros e influir directamente en la manera en la que nosotros actuamos y percibimos a los demás.
Al tener un entendimiento claro sobre el efecto de estos factores en de la toma de decisiones de las
contrapartes, se puede facilitar en gran medida la elaboración de estrategias para maximizar la
probabilidad de éxito. Comprender el modelo mental de las personas con las que negociamos, y
entender cómo debemos abordarla apelando a sus motivos y objetivos, son habilidades que pueden
determinar el éxito o el fracaso de una negociación.
5
OBJETIVOS
General:
Identificar, comprender y cuantificar el impacto que tienen los factores emocionales,
intelectuales y rasgos de la personalidad dentro del proceso de negociación entre personas
naturales.
Específicos:
Realizar un estudio de casos reales en donde se pueda revisar el posible impacto de
dichos factores en el desarrollo y desenlace de la negociación.
Realizar pruebas psicológicas validadas por la comunidad científica para cuantificar
los factores que serán objeto de estudio a lo largo del experimento.
Generar casos controlados en la clase de negociación del profesor Luis Pinzón donde
se busque revisar el posible impacto de dichos factores en el desarrollo y desenlace
de la negociación.
Realizar un estudio estadístico de significancia por regresión lineal y por el método
de “random forest” de los factores estudiados con respecto a la capacidad de obtener
buenos resultados en un proceso de negociación integrativo y distributivo.
Analizar desde una perspectiva psicológica y analítica los resultados obtenidos y
elaborar conclusiones sobre las interacciones encontradas para cada uno de los casos
realizados.
6
MARCO TEÓRICO
Negociación:
De acuerdo con Gregory E. Kersten de la universidad de Concordia, en Canadá, la
negociación bilateral puede ser entendida en su forma más simple usando tres conceptos:
ofertas, objetivos y utilidades (Kersten, 2001). Se tiene un conjunto X que se asume convexo,
dentro del cual se encuentran todas las ofertas (alternativas de decisión). Las dimensiones de
X representan los problemas o la complejidad de la negociación (atributos de decisión).
Adicionalmente, se sabe que todas las partes (A y B), tienen ciertos objetivos propios que
buscan alcanzar por medio de la negociación con la contraparte. Existen funciones de utilidad
representadas de la siguiente manera: Yi → Ui ⊂ R, donde U es el espacio conjunto de
utilidades. En este conjunto se encuentran la utilidad de A (𝑈𝐴) y la utilidad de B (𝑈𝐵). A
pesar de que en la vida real las negociaciones no siguen estrictamente esta configuración, es
un modelo base por medio del cual podemos comprender y analizar diferentes tipos de
negociación.
Con ésta estructura de negociación en mente, se procede a comprender como funciona el
proceso de oferta y contra oferta que ocurre dentro del conjunto de alternativas de decisión.
Cuando una de las partes realiza una oferta, la contraparte analiza la propuesta dentro de su
espacio de objetivos y en su función de utilidad, de tal manera que se pueda llegar a un
acuerdo o se proponga una contra oferta. De esta manera, en la negociación se produce un
intercambio de propuestas en donde cada parte debe evaluar sus objetivos y ganancias.
Generalmente, la evaluación de los acuerdos propuestos se debe realizar como la división de
un pastel de valor, en donde cada una de las partes se lleva una “porción”. Cada una de las
particiones del pastel corresponde a un elemento de X, el cual permite alcanzar los objetivos
en cierta medida y que por lo tanto genera una adquisición parcial de valor (medido como la
utilidad). Sin embargo, en la vida real suele ocurrir que ninguna de las dos partes tiene
conocimiento pleno del espacio de objetivos o de la función de utilidad de la contraparte,
motivo por el cual se debe realizar el proceso de negociación. Bajo el supuesto de que las
ofertas, objetivos y utilidades fueran de conocimiento público, las negociaciones tendrían
que ser extremadamente eficientes. A este caso hipotético se le conoce como “racionalidad
pura”, en donde no existe ninguna razón por la cual se podría llegar a un acuerdo ineficiente.
En ausencia de una “racionalidad pura”, las partes deben utilizar un tipo de raciocinio más
débil, formulado por Newel en 1981 (Newel, 1981). Kersten define el principio de Newel de
la siguiente manera: si una parte tiene conocimiento de una oferta que permite alcanzar un
cumplimiento de los objetivos en una mayor medida que otras ofertas disponibles, entonces
se debe escoger dicha oferta (Kersten, 2001). Como se puede observar, este concepto no
asume un supuesto de optimalidad en la decisión, sino que propone la utilización de
preferencias dentro del espacio de atributos de decisión.
Ahora bien, es necesario aclarar que la información disponible no es el único factor que tiene
un efecto sobre el proceso de negociación. Tal como lo define Kersten, el tipo de negociación
al que se exponen las partes depende en gran medida de su percepción y su actitud. Este
mismo concepto es utilizado por Ivan Gan en su artículo “Advancing a Distributive-
Bargaining and Integrative.Negotiation Integral System: A values-Based Negotiation
7
Model” (VBM) (Gan, 2017). Gan establece que la manera en la que las partes se relacionan,
influye ampliamente en el proceso comunicativo por medio del cual se llega a un acuerdo
factible. Es por este motivo que, a pesar de la importancia de las negociaciones como medio
para la solución de conflictos, existe la percepción de que durante un proceso de este tipo se
ven involucrados los valores, la moral y la personalidad. Sin embargo, existe un grupo de
opositores a las negociaciones, quienes consideran que al tratarse de un conflicto de intereses
que genera discordia, debería ser evitada a toda costa. Gan expone la manera en la que
neurólogos han encontrado una relación significativa entre las emociones y la toma de
decisiones, lo que brinda una percepción sobre los modelos de decisión de los humanos, que
pueden ser emocionales o no lineales.
Ahora bien, es necesario establecer los tipos de negociación que pueden surgir a partir del
modelo planteado por Kersten, y que generan situaciones completamente diferentes para las
partes involucradas.
Negociaciones tipo win-lose o gana-pierde:
Las negociaciones distributivas son conocidas o referenciadas usualmente como gana-pierde,
suma cero, conflictivas o competitivas. Son caracterizadas como procesos en donde la
ganancia de una de las partes significa la pérdida de valor para la otra, dado que cada
negociador busca maximizar su función de utilidad propia. Walton y McKersie definen las
negociaciones distributivas como una competencia por la división de recursos, donde la
adquisición de los mismos depende estrictamente de la estrategia y las tácticas empleadas.
En estos casos, las partes tienen una perspectiva de “torta fija”, concentrándose únicamente
en sus diferencias, ignorando los objetivos en común (Walton & McKersie, 1965). Tal como
lo definieron Lewicki y Saunders en 1999 (Lewicki & Saunders, 1999), unido a ese tipo de
conflictos está la creencia de que existe una cantidad de recursos claves limitados a ser
distribuidos, conocido como una situación de “torta fija”. En este tipo de negociación, las
dos partes quieren salir victoriosas, en donde pueden querer más de la mitad de lo que está
disponible. Como los objetivos son mutuamente excluyentes, suele existir la presencia de
conflicto entre las partes. Esto significa que los objetivos de las partes son los mismos pero
los criterios empleados son inversos, es decir, aquello que una parte desea maximizar, la otra
lo desea minimizar. Ahora bien, esto significa que en estos casos las dos partes tienen las
mismas preferencias y una función de utilidad igual, de tal manera que se cancelan entre si
dados los objetivos mutuamente excluyentes.
Como se puede observar, en la negociación distributiva se considera que todas las alternativas
en X son fijas, y no existe la posibilidad de expandirlas. Este conflicto por no poder generar
un crecimiento de la “torta” está relacionado con la imposibilidad de crear valor adicional,
por lo que solo se puede repartir lo que está disponible. Sin embargo, en las situaciones de
conflicto puro o negociaciones distributivas se supone que todos los acuerdos factibles
alcanzables son eficientes, con la claridad de que existen unas decisiones más eficientes que
otras. Es bajo este supuesto que en 1996 Leigh Thompson desarrolla su teoría del potencial
integrativo, donde establece que incluso en este tipo de negociaciones las dos partes buscan
mejorar su estatus quo por medio de la oferta y la contraoferta. Esto quiere decir que, en
8
cierta medida, se está llegando a un acuerdo “integrativo” en el sentido de que se busca
negociar para mejorar la situación inicial de ambas partes (Thompson & Hrebec, 1996).
Negociaciones integrativas:
Al observar la ilustración 1, es posible notar como existen acuerdos dentro del espacio de U
que generan más valor en términos de utilidad para ambas partes. Este conjunto, como se
mencionó anteriormente, contiene todos los posibles valores de utilidad según los acuerdos
posibles. Es por este motivo que, cualquier valor por fuera de U se considera infectable,
mientras que todos los valores que no se encuentren sobre el borde o la frontera de U sino
que se encuentre en el área interna, son considerados como ineficientes. De esta manera, la
línea gruesa representada por las siglas 𝑈𝑒𝑓𝑓 , es conocida como la frontera eficiente de una
negociación. Claro está que identificar la frontera eficiente en un proceso de negociación no
suele ser sencillo, lo que conlleva a que muchas veces se lleguen a acuerdos ineficientes.
Ilustración 1 Espacio de la utilidad U
Tal como lo define Thompson (1996), le negociación integrativa se refiere tanto al proceso
como al desenlace de una negociación. Las partes involucradas pueden comportarse de
maneras diseñadas para integrar sus intereses, sin que esto sea una certeza de que el resultado
será efectivamente integrativo. El desenlace integrativo es aquel que no deja ningún recurso
sin utilizar.
Ahora bien, Kersten establece que existen cuatro características claves de la negociación
integrativa, que la distinguen de la distributiva:
Creación de valor.
Enfoque en intereses, no en posiciones.
Apertura e intercambio de información relevante.
Aprendizaje y reestructuración del problema.
Al juntar estas cuatro características, se llega a una negociación en donde las partes están
dispuestas a cooperar en lugar de competir, buscando nuevas posibilidades y no defendiendo
las posiciones propias y a trabajar en conjunto en la resolución de problemas que en demandar
más recursos. Esta situación es la que permite la creación de valor en negociaciones
integrativas, dado que el resultado final suele ser que la “torta” de valor crece, en lugar de
9
ser repartida. Es decir, el proceso de cooperación planteado anteriormente significa que cada
una de las partes buscará maximizar su utilidad en la negociación (su parte de la torta),
intentando no sustraer de la porción de la contraparte. Estos esfuerzos conllevan a un
incremento en el tamaño de la torta, a que se redefina o se multiplique. Sin embargo, existen
publicaciones académicas en donde se establece que la creación de valor no es un concepto
que se asocia exclusivamente a las negociaciones integrativas. En 1996, Gerald Wetlaufer
propone que en las negociaciones distributivas existe un acuerdo en el conjunto de X donde
las dos partes se encontrarán en una mejor posición que en la que se encontraban
inicialmente. Esta situación de mejoría puede ser definida, en un sentido básico, como
creación de valor en un proceso de gana-pierde (Wetlaufer, 1996).
Factores influyentes en la negociación:
El libro “The Handbook of Negotiation and Culture” escrito por Michele J. Brett describe
como los seres humanos tomamos decisiones bajo la influencia de nuestros propios sesgos
cognitivos (Brett, 2004). Según la autora, estos sesgos son desviaciones sistemáticas de
modelos normativos que describen el comportamiento racional de las personas, como se
puede observar bajo la óptica de teoría de juegos. Se tiene evidencia de que los tomadores
de decisiones tienden a tener concepciones erróneas al evaluar el riesgo y la utilidad. Es por
esta razón que se han elaborado varias metodologías para comprender por qué suelen
darse estos errores de concepción y decisión. Una de estas teorías se basa en el concepto
de mapas cognitivos, bajo la premisa de que las personas intentan comprender y afrontar
situaciones nuevas haciendo uso de estructuras de conocimiento desarrolladas
anteriormente. Esta situación puede generar un sesgo en alguno de los siguientes factores:
Limites
Apalancamiento: valores iniciales que se dan al iniciar la negociación.
Disponibilidad de información: Entre más concreta la información más impacto
tiene sobre la negociación.
Exceso de confianza: Puede generar que se tenga un peor desempeño en la
negociación que al tener una confianza regulada.
Utilidad: Se generan concepciones erróneas sobre la función de utilidad en cada
situación.
Marcos de percepción: Estos pueden afectar el desarrollo de la negociación y los
acuerdos a los que se llegan.
Percepción de las labores: Pueden sesgar la negociación desde una perspectiva de
cooperación hasta una perspectiva egoísta.
Ahora bien, es necesario aclarar que el sesgo cognitivo no es el único tipo de sesgo que
existe en el contexto de la negociación. Usualmente, las personas también se ven
influenciadas según la percepción de la sociedad, es decir, toman sus decisiones
centrándose en los objetos sociales, eventos y personas. Esto significa que, a diferencia de
los sesgos cognitivos, las percepciones sociales giran en torno a las relaciones
10
interpersonales y al manejo de situaciones sociales. Esta situación puede generar un sesgo
en alguno de los siguientes factores:
Ilusión de transparencia: Se refiere a la tendencia que tienen los negociadores a
pensar que la contraparte tiene acceso a sus modelos mentales.
Capacidad perceptiva: Una capacidad perceptiva más elevada permite alcanzar
acuerdos integrativos.
Distribución del valor: Muchos negociadores tienden a pensar que la contraparte
tiene intereses opuestos a los propios.
Extremismo: La tendencia de las personas a creer que su percepción se ajusta
exactamente a la realidad.
Conocimiento de la contraparte: La tendencia a ignorar las perspectivas o modelos
cognitivos de los demás.
En tercer lugar, se encuentran los sesgos motivacionales, los cuales dependen de las
necesidades y objetivos establecidos por cada individuo. La autora define cuatro metas
motivacionales principales:
Mejoramiento propio: Esta meta tiene el propósito de mejorar la salud mental del
negociador por medio de la preservación y mejora de la percepción de la identidad
propia. Sin embargo, esta situación puede llevar al egocentrismo, lo que genera una
percepción de equidad sesgada. Es decir, genera que el modelo mental del individuo
se modifique, haciéndole creer que lo que piden es justo a pesar de que no lo sea.
Clausura: Se basa en el deseo de poder obtener el acuerdo o cerrar el negocio de
una manera rápida y efectiva. Varias investigaciones indican que los negociadores
utilizan heurísticas en el proceso de negociación cuando tienen una alta disposición
para dar clausura.
Cooperación: Esta motivación se basa en el hecho de que aquellos individuos que
anticipan futuras negociaciones con la contraparte tienden a cooperar para obtener
resultados que maximicen la utilidad conjunta.
Contabilidad: Los negociadores que tiene esta motivación suelen hacer mayores
demandas y son menos propensos a llegar a un consenso que los negociadores con
otros objetivos. Esta contabilidad suele darse en puestos con altas
responsabilidades en donde tienen que dar respuesta a superiores, es decir, en
aquellos que tienen situaciones de estrés laboral.
Por último, podemos encontrar los sesgos emocionales, los cuales pueden presentarse
como un afecto positivo o negativo. Esta situación puede conllevar a las siguientes
consecuencias:
Afecto positivo: Aquellos individuos que tienen emociones positivas hacia sus
contrapartes son más propensos a intercambiar información abiertamente y a llegar
11
a consensos. Es decir, un afecto positivo genera una mayor cooperación por parte
de los negociadores y generan un aumento en la confianza.
Afecto negativo: En contraposición al afecto positivo, los negociadores que
pertenecen a esa categoría suelen ser menos cooperativos y suelen percibir las
propuestas de la contraparte como negativas. En términos de negociación, este
comportamiento no permite que se llegue a un acuerdo donde ambas partes ganen,
sino que se busca el mayor beneficio personal sin tener en consideración a la
contraparte.
Inteligencia:
La palabra inteligencia hizo su primera aparición en los textos científicos gracias a Sir Francis
Galton, quien estaba absolutamente fascinado por las matemáticas y por las técnicas de
medición. Dentro de sus estudios se focalizó en el campo de la herencia, analizando el origen
genético de la inteligencia. Con el fin de probar sus teorías, Galton realizó un estudio a lo
largo de su vida con más de 17.000 sujetos, quienes pasaban por su laboratorio y realizaban
pruebas que les median la fisionomía, la agudeza sensorial y los tiempos de reacción. En su
obra “Hereditary Genius”, Galton define que la inteligencia es el resultado de la herencia,
donde se puede despreciar la influencia del ambiente y la educación (Hochel, 2007).
Etimológicamente, la palabra inteligencia es el resultado de la unión de los términos logos y
nous, donde logos se traduce en recoger, reunir, juntar, elegir, contar, enumerar, computar,
correspondiente al desarrollo de un discurso argumentado y nous se traduce en la facultad de
pensar, reflexionar, meditar y percibir. Por otro lado, se entiende que la inteligencia proviene
del latín intelligentia-ae, que se traduce en comprender, conocer o darse cuenta (Villamizar,
2013).
Ahora bien, es necesario aclarar que no existe un consenso universal sobre que es la
inteligencia, o de la manera en la que se debe medir o evaluar. En el campo de la psicología,
existen una gran cantidad de definiciones e interpretaciones que pueden ser complementarias
o contradictorias entre sí. El conflicto para unificar el concepto de inteligencia, que se ha
presentado a lo largo de la historia, culminó en la teoría de las inteligencias múltiples. Según
H.R Pal, el primer modelo sobre inteligencias múltiples fue propuesto en 1920 por
Thorndike, quien proponía la existencia de la inteligencia abstracta, mecánica y social (Pal,
2004). Sin embargo, esta teoría se siguió desarrollando ampliamente, teniendo como mayor
referente a Howard Gardner, quien en 1983 publicó su modelo de siete inteligencias
(Gardner, Multiple inteligences: New horizons , 2006). Para Gardner, la inteligencia
corresponde a un conjunto de habilidades para la solución de problemas, para crear productos
valiosos a la cultura y para la adquisición de nuevos conocimientos (Flores, 2017). A
diferencia de Galton, el modelo de Gardner reconoce la influencia y la importancia de
factores como la educación, las experiencias y el ambiente social sobre el potencial
intelectual de las personas, mientras que reconoce el componente genético del mismo. A
continuación, se presentan las siete inteligencias propuestas en este modelo:
12
Inteligencia lingüística: Aptitud para la generación y utilización del discurso hablado
y escrito. Se entiende como el uso de buena ortografía, fonética, sintaxis y semántica,
con facilidad para enseñar y explicar.
Inteligencia musical: Aptitud para la composición, interpretación y discernimiento
musical. Se entiende como la sensibilidad al ritmo, al tono, a diferentes sonidos y al
reconocimiento de diferentes formas musicales.
Inteligencia corporal: Aptitud para el control y armonización de movimientos a nivel
corporal y manual. Se entiende como la habilidad para usar el cuerpo para expresar
ideas, resolver problemas o generar productos.
Inteligencia lógica-matemática: Aptitud para el razonamiento lógico y numérico. Se
entiende como la habilidad para el uso y la comprensión de símbolos, el uso de
números, la lectura estadística y la resolución de problemas lógicos.
Inteligencia espacial: Aptitud para la percepción y recreación de formas de manera
no concreta. Se entiende como la habilidad de comprender y manipular el espacio, de
imaginar figuras en 3 dimensiones, de leer mapas y de recordar imágenes.
Inteligencia interpersonal: Aptitud para las relaciones sociales, para la motivación de
otros y para atender el estado de ánimo ajeno. Se entiende como el gusto por el
trabajo en grupo, la buena comunicación, el conocimiento del lenguaje corporal y la
lectura de las intenciones ajenas.
Inteligencia intrapersonal: Aptitud para la introspección y autoanálisis. Se entiende
como la habilidad para entender los sentimientos propios para dirigir la conducta, el
trabajo individual y las reflexiones profundas de sí mismo.
En 1993, Gardner amplía su modelo de siete inteligencias, incluyendo una adicional a la que
denomina “naturalista” (Gardner, Frames of mind: The theory of multiple intelligences ,
1993).
Inteligencia naturalista: Aptitud para diferenciar, distinguir y clasificar elementos del
medio ambiente, plantas y animales. Se entiende como la habilidad para observar,
seleccionar y clasificar elementos del ambiente, el interés por coleccionar cosas
naturales y la formulación de hipótesis para problemas naturales.
Dentro del constructo teórico desarrollado por Gardner en 1983 se incluyen dos tipos de
inteligencia que se asocian directamente a la inteligencia emocional: la inteligencia
interpersonal y la inteligencia intrapersonal. Estos factores son medidos directamente en la
prueba de TMMS explicada previamente. Sin embargo, existen otras pruebas utilizadas
ampliamente en todo el mundo que permiten medir y cuantificar las diferentes inteligencias
del modelo múltiple. Tal como lo menciona Flores (2017), actualmente el instrumento más
utilizado a nivel mundial para evaluar las inteligencias múltiples es el “Multiple Intelligence
Developmental Assesment Scales (MIDAS) elaborado por Shearer en 1999. Esta prueba
consta de 119 preguntas con 6 alternativas de respuesta, donde cada opción tiene una
puntuación asignada en una escala de 1 a 6.
Como se puede observar, todas las inteligencias múltiples contienen componentes
comunicativos o verbales, y componentes no verbales. Esta clasificación se da según el tipo
13
de habilidades que sean requeridas para desarrollar el tipo de inteligencia. En el caso de la
inteligencia no verbal, se entiende como el conjunto de capacidades que permiten resolver
problemas sin la necesidad del lenguaje. Bajo esta definición, se podría diferenciar entre la
inteligencia interpersonal y la inteligencia espacial, siendo la primera un tipo de medida
verbal y la segunda no verbal. Ahora bien, para este tipo de clasificación se han desarrollado
diferentes pruebas, tal como el test Beta III.
Test BETA III:
El test BETA III se diseñó para evaluar diversas facetas de la inteligencia no verbal,
incluyendo el procesamiento de información visual, la velocidad de procesamiento, el
razonamiento espacial no verbal y aspectos de inteligencia fluida. Fue desarrollado
originalmente por C. Kellog y N. Morton en 2003, basándose en la prueba BETA elaborada
por el ejército de Estados Unidos durante la primera guerra mundial, con el propósito de
medir la inteligencia de los reclutas iletrados (Kellog, 2003). El test BETA III fue avalado
por la comunidad científica a través del método Test-Retest, con un coeficiente promedio de
confiabilidad de 0,91. La prueba se compone de 5 sub-pruebas, cada una midiendo un tipo
de habilidad diferente. A continuación, se presenta el título de la sub-prueba, su descripción
y la duración de la misma:
Tabla 1 Descripción sub-pruebas del BETA-III
La prueba debe ser respondida de manera individual, pero puede ser aplicada a nivel grupal
dado que se basa en el seguimiento de instrucciones. Una vez se obtengan las respuestas del
participante, se procede a calificar como correcto o incorrecto, sumando un punto por cada
resultado correcto y 0 puntos de lo contrario. Al final, se calcula un puntaje BETA III igual
a la suma de la puntuación individual obtenida en cada una de las sub pruebas.
14
Inteligencia emocional:
En los procesos de negociación suele ocurrir que las personalidades de cada una de las partes,
así como sus características y rasgos individuales, ejercen un rol significativo en el desenlace
de las conversaciones. Tal como menciona Der Foo y su grupo de investigación en el artículo
“Emotional intelligence and negotiation: Between creating and claiming value”, desde hace
muchos años los investigadores han intentado relacionar las personalidades de los individuos
a los desenlaces de las negociaciones (Foo). Desde una perspectiva psicologica, se ha
encontrado que tener la habilidad de percibir y expresar las emociones propias y ajenas, en
conjunto con la habilidad de poder regular los sentimientos propios genera una mejor
capacidad de relacionamiento y de construcción de relaciones sociales. Estas habilidades
pueden ser entendidas y examinadas bajo la óptica de la inteligencia emocional. Este
concepto fue introducido recientemente, siendo utilizado por primera vez en 1985 en la tesis
doctoral de Wayne Payne titulada “Un estudio de emociones: el desarrollo de la inteligencia
emocional” (Payne, 1985). Sin embargo, se argumenta que el concepto de inteligencia
emocional ya había sido utilizado en 1966 bajo una referencia más científica, haciendo
mención a tratamientos de psicoterapia. A partir de 1990, el interés por estudiar este concepto
ha crecido exponencialmente, a tal punto que es utilizado desde diferentes áreas de interés
(medicina, psicología, negociación, sociología). En este orden de ideas, no existe una única
definición para inteligencia emocional. Algunos investigadores la definen como la habilidad
de razonar a través de las emociones, mientras que otros la entienden como alcanzar
efectivamente un estado de motivación, felicidad, flexibilidad y amor propio. Ahora bien,
para poder unificar un significado es necesario entender que es inteligencia y que son las
emociones, pues de esta manera podemos identificar a que hace referencia la “inteligencia
emocional”.
Con el fin de poder definir que es la inteligencia, se acudió al artículo “Human abilities:
Emotional Inteligence”, publicado en 2008 por John D. Mayer, Richard D. Roberts y Sigal
G. Barsade (Mayer, 2008). En este, se menciona como la inteligencia hace referencia a las
habilidades mentales que poseen los seres vivos y que son catalogadas según niveles de
jerarquía. En el nivel más bajo, al menos en el caso de los seres humanos, se encuentran las
habilidades más básicas y discretas, como lo son la capacidad de reconocer palabras y sus
significados, o la capacidad de ver como se debe ubicar una pieza en un rompecabezas. En
el nivel medio se encuentran las habilidades asociadas a entender y hacer razonamiento de
información verbal y perceptual. En el nivel más alto se encuentra la habilidad de poder hacer
un razonamiento abstracto a lo largo de todas las áreas del pensamiento mencionadas
anteriormente. Ahora bien, Mayer también hace una clara definición de lo que son las
emociones. Establece las emociones emergen como el resultado de una alteración o cambio
en el ambiente de una persona y que, cuando esto ocurre, se produce un trabajo coordinado
entre la psicología de la persona, su estado físico, su comportamiento y su cognición.
Teniendo estos conceptos claros, se procede a entender bajo que marco del pensamiento se
desenvuelve la inteligencia emocional. Como se mencionó anteriormente, la inteligencia
15
refleja las habilidades mentales que posee una persona y su capacidad de hacer uso de ellas,
y a pesar de que se podría pensar que las emociones no tienen una influencia en estas
habilidades, la realidad es que sí. De esta manera, la inteligencia emocional es la capacidad
de una persona de hacer uso de las emociones y su impacto al momento de utilizar las
habilidades mentales que este posee. Es decir, la inteligencia emocional permite a las
personas juntar la inteligencia y la emoción para mejorar el pensamiento.
Como se puede observar, se requieren de una serie de habilidades diferentes para poder tener
inteligencia emocional, tales como utilizar las emociones para razonar, identificar las
emociones propias y ajenas, tener la capacidad de entender lo que significan las emociones
y saber controlarlas. Teniendo esto en mente, Mayer establece tres acercamientos teóricos a
la inteligencia emocional: el acercamiento por habilidades específicas, el acercamiento por
modelo integrativo y el acercamiento mixto.
Acercamiento por Habilidades Especificas
Al aplicar esta metodología, se busca medir o desarrollar una habilidad fundamental que son
objeto de estudio en la inteligencia emocional. Una de estas es la capacidad de ser asertivo
al percibir emociones tanto propias como ajenas. En la teoría se ha clasificado que la
percepción emocional es el resultado de descifrar información social, tanto en relaciones
íntimas, como de poder, a través de la interpretación de expresiones emocionales no verbales.
Por medio de esta definición, se han desarrollado exámenes que permiten medir la capacidad
de los individuos para percibir emociones. Dos de los modelos más utilizados en esta área
son el “Diagnostic Analysis of Nonverbal Accuracy Scales” (DANVA) y el “Japanese and
Caucasian Brief Affect Recognition Test” (JACBART). Más adelante se describirán estos
modelos en detalle.
Por otro lado, existen modelos de habilidades específicas que estudian la manera en la que
las emociones permiten facilitar el pensamiento. Por ejemplo, se ha determinado que por
medio de las emociones un individuo puede priorizar y organizar sus ideas, ayudando incluso
a que sean mejores tomadores de decisiones. Esto significa que una persona que posea esta
habilidad podrá hacer un ordenamiento de los problemas que se le presentan, resolviendo los
más cruciales primero. En la actualidad, se han desarrollado ejercicios que permiten
medir la capacidad de las personas para utilizar las emociones para facilitar el pensamiento.
Un claro ejemplo es el Stroop test, en donde se muestran palabras que representan diferentes
emociones, cada una con un color diferente, y se busca los individuos digan el color sin
enfocarse en la palabra escrita. Se ha encontrado que aquellos sujetos que poseen una mayor
inteligencia emocional se pueden centrar más en los colores, excluyendo las emociones
presentadas.
Otra de las habilidades fundamentales que son objeto de estudio de la inteligencia emocional
es la capacidad de racionalizar las emociones. Es decir, poder entender y describir las
emociones propias y ajenas, así como entender por qué se producen y que efectos tienen
sobre las personas. Por medio de esta habilidad, las personas podrán reaccionar
apropiadamente a las diferentes situaciones problemáticas que se les presenten. De igual
forma, existen unos modelos o pruebas que permiten medir la aptitud de una persona para
16
hacer una correcta definición y entendimiento de las emociones. Por ejemplo, el “Levels of
Emotional Awareness Scale” (LEAS), expone a un individuo ante 20 situaciones que evocan
diferentes emociones y se pregunta cómo actuaría ante cada una de ellas. Las respuestas son
clasificadas según el nivel de sofisticación en la definición de emociones.
Por último, se encuentra la habilidad de tener control de las emociones, lo que se traduce en
poder administrarlas en beneficio propio. Desde una perspectiva clínica, la manera en la que
un individuo puede generar este efecto es por medio de la reformulación de las percepciones
que se tienen de las situaciones. Es decir, generar un cambio en la manera en la que uno
entiende un problema por medio de las emociones puede tener un impacto positivo en el
desenlace y en la toma de decisiones.
Modelo de cuatro ramas de inteligencia emocional
Este modelo busca entender la inteligencia emocional como la unión de habilidades
pertenecientes a cuatro áreas: percibir acertadamente las emociones, usar las emociones para
facilitar el pensamiento y la toma de decisiones, entender las emociones y su significado y
saber usar las emociones en beneficio propio. Este modelo se basa en el supuesto de que estas
habilidades se empiezan a desarrollar desde la infancia, y que a medida que uno mejora una
de las áreas, se genera un impacto positivo en todas las demás. Existen varias herramientas
que han sido diseñadas para poder medir el modelo de cuatro ramas. Sin embargo, la que ha
sido desarrollada más recientemente es la “Mayer-Salvoey-Caruso Emotional Intelligence
Test” (MSCEIT). Este test se compone de ocho tareas individuales que deben ser
desarrolladas por cada individuo. Cada una de las áreas o ramas del modelo son medidas por
dos tareas específicas. Las pruebas son diseñadas de manera similar a aquellas orientadas
para los modelos por habilidad específica mencionados anteriormente.
Modelo Mixto de inteligencia emocional
Este tercer tipo de acercamiento a la inteligencia emocional utiliza definiciones muy amplias
para describir las características o conceptos, tales como “comportamiento social y
emocional inteligente”, o “facultades para el dominio de la personalidad”. Este modelo toma
como base el test de Mayer y Salvoey, con la diferencia de que cada prueba o tarea busca
medir de manera conjunta las diferentes ramas, mezclándolas.
Pruebas de inteligencia emocional: Global Emotional Intelligence Test:
(Global Leadership Foundation, 2018): Esta prueba se encuentra disponible en la página de
internet de la Global Leadership Foundation. (Institute for health and human potential, 2018).
Este test consiste de 40 preguntas divididas en 4 módulos diferentes. Esto se debe a que el
test busca medir la inteligencia emocional por medio de 4 rasgos: “Self Awareness”, “Self
Management”, “Social Awareness”, “Relationship Management”. A continuación, se realiza
una descripción de cada uno de estos rasgos según la definición proporcionada por la página
del test.
Self Awareness: Este rasgo es entendido como la piedra angular de la inteligencia
emocional. Este rasgo se compone de tres habilidades: la capacidad de leer y entender
17
las emociones propias de tal manera que se entienda el impacto que tienen en el
desempeño laboral y las relaciones, la capacidad de evaluar y comprender las
habilidades y limitaciones propias y, por último, la confianza propia que se adquiere
por medio de ser reflexivo.
Self Management: Se compone de cinco competencias: auto control, transparencia
por medio de la cual se mantienen unos estándares de honestidad, manejo de uno
mismo y de las responsabilidades, adaptabilidad que hace referencia a la flexibilidad
que se tiene para manejar situaciones diversas; orientación a los logros bajo la cual
se mantiene una guía que le permita llegar a los niveles de excelencia individuales y
por ultimo iniciativa, por medio de la cual se establece la capacidad de tomar acción
ante oportunidades de mejora.
Social Awareness: Se compone de tres competencias: empatía, que consiste en la
capacidad de entender lo que sienten los demás y tener interés en sus problemas o
preocupaciones, conciencia organizacional, por medio de la cual se pueden
comprender las estructuras sociales que nos rodean y por ultimo orientación al
servicio, que se basa en la capacidad de alcanzar y satisfacer las necesidades de los
clientes.
Relationship Management: Se compone de siete competencias: liderazgo, fomentar
el desarrollo de los demás, capacidad de influir en otros, habilidad para generar
cambios, manejo de conflictos, capacidad de crear relaciones con otros individuos,
ser hábil para trabajar en equipo y estar dispuesto a colaborar con los demás.
Por medio del test, las personas que lo realicen obtendrán una calificación de 0 a 10 para cada
uno de los cuatro rasgos explicados anteriormente. Finalmente, por medio de un promedio
simple se obtiene el nivel de inteligencia emocional del individuo. Sin embargo, este test
cuenta con una desventaja, no ha sido validado por la comunidad científica, motivo por el
cual sus resultados pueden no ser certeros.
The Trait Meta-Mood Scale (TMMS)
Según el artículo “Emotional Intelligence and the Trait Meta-Mood Scale: Relationships with
Empathy, Attributional Complexity, Self-control, and Responses to Interpersonal Conflict.”
publicado en 2005 por Julie Fitness de la Universidad de Macquarie en Sidney, esta prueba
fue creada originalmente para brindar un índice de diferencias individuales en el proceso de
regulación del estado de ánimo, definido previamente por Salovey, Mayer y Goldman como
el “Meta-Mood Experience” (Julie Fitness, 2005). Por medio del TMMS se busca medir tres
componentes cognitivos que constituyen la inteligencia emocional: Atención a las emociones
o la capacidad de los individuos para prestar atención a sus sentimientos internos, Claridad o
la habilidad de entender los sentimientos y discriminarlos entre sí, y reparación o la habilidad
de regular los estados de ánimo y reparar las experiencias negativas. Por medio de la escala
del TMMS, se definen la puntuación o capacidad individual de las personas para responder
a sus emociones. En 2003, los investigadores Palmer, Gignac, Bates y Stough realizaron una
validación de este modelo haciendo uso de una muestra en Australia. Después del estudio
desarrollado, llegaron a la conclusión de que efectivamente existe una validez estructural y
de calificación en el TMMS como medida de medición de la inteligencia emocional.
18
The Trait Meta-Mood Scale-24 (TMMS-24)
La Trait Meta-Mood Scale–24 está basada en la TMMS elaborada por el grupo de
investigación de Salovey y Mayer. Por medio de esta prueba se logra medir las destrezas con
las que podemos ser conscientes de nuestras propias emociones, así como nuestra capacidad
para regularlas. El test se compone por tres dimensiones claves de la inteligencia emocional,
la Atención, la Claridad y la Reparación. En el TMMS-24 se utilizan 8 ítems diferentes para
medir cada una de las dimensiones mencionadas anteriormente. A continuación, se presenta
el manual de uso de la prueba, donde se definen los componentes de la inteligencia emocional
que se están midiendo:
Tabla 2 Componentes inteligencia emocional TMMS
Como se mencionó previamente, cada dimensión de la inteligencia emocional es medida por
medio de 8 ítems, los cuales se representan como afirmaciones sobre emociones y
sentimientos. El objetivo es que el usuario marque con una x el grado de acuerdo o
desacuerdo con respecto a cada afirmación, medido en una escala de 1 (Nada de acuerdo) a
5 (Totalmente de acuerdo). Los 24 ítems son los siguientes:
19
Tabla 3 Preguntas prueba TMMS
El método de calificación para calcular el valor de cada uno de los factores es el siguiente:
se deben sumar los ítems del 1 al 8 para el factor de Atención, los ítems del 9 al 16 para el
factor de Claridad, y los ítems del 17 al 24 para el factor de Reparación. Una vez se tenga el
valor de cada factor, se debe mirar la calificación obtenida según la tabla de puntuación del
TMMS-24. Se debe realizar una aclaración importante, esta prueba distingue entre hombres
y mujeres, definiendo que dependiendo del sexo el puntaje tendrá una calificación diferente.
20
A continuación, se muestra la tabla de calificación y evaluación de la prueba para cada uno
de los factores:
Tabla 4 Puntuación Atención
Tabla 5 Puntuación Claridad
Tabla 6 Puntuación Reparación
21
Rasgos de la personalidad:
En el artículo investigativo elaborado por Lex Borghans, Angela Lee Duckworth, James J.
Heckman y Bas Ter Weel titulado “The Economics and Psychology of Personality Traits”
(Borghans, Duckworth, Heckman, & Weel, 2006), se define la importancia de factores
adicionales a la inteligencia, entendida como el coeficiente intelectual, para comprender y
pronosticar el éxito en la vida. Psicológicamente, los rasgos de la personalidad de los
individuos se definen como la forma característica para pensar, sentir y actuar de una manera
determinada ante diferentes situaciones. Son los patrones consistentes de pensamientos,
sentimientos y comportamientos característicos e individuales de los seres humanos
(Alicante, 2010). Es por este motivo que, en años recientes, se ha presentado un incremento
de investigaciones socio-económicas que incluyen como variables explicativas a los rasgos
de la personalidad. Para esto, se deben utilizar las pruebas y medidas desarrolladas en la rama
de la psicología para la cuantificación y evaluación de diferentes factores humanos, que de
otra manera no podrían ser valorados. Tradicionalmente, en el campo de la psicología se han
utilizado test basados en la medición de rasgos de personalidad de acuerdo a preguntas o
reportes individuales. El objetivo de las pruebas era, principalmente, encontrar y describir las
diferencias individuales existentes en los rasgos de cada persona. Sin embargo, a medida que
el campo de la psicología de la personalidad fue evolucionando, se empezó a utilizar un
enfoque orientado a la predicción de desempeño según los resultados de las pruebas,
ampliando el ámbito descriptivo que se tenía previamente.
De acuerdo con el estudio realizado por Kristina M. DeNeve y Harris Cooper en 1998 sobre
el impacto de los rasgos de la personalidad y el bienestar de las personas, existen alrededor
de 137 rasgos que han sido identificados por la comunidad científica desde una perspectiva
psicológica (DeNeve & Cooper, 1998). Sin embargo, debido al amplio espectro de rasgos
existentes y la dificultad que representan para realizar un análisis individual, las teorías
dominantes en este campo giran en torno a pruebas en donde se mida de la manera más
general y significativa posible la personalidad humana. A continuación, se muestra una tabla
que resume los diferentes modelos que han surgido en este esfuerzo de generalización, en
donde se especifica el rasgo de la personalidad evaluado en cada esquema:
22
Ilustración 2 Modelos clasificación rasgos de la personalidad
Bajo estas consideraciones, se ha definido que el modelo taxonómico de rasgos de
personalidad más adecuado es el Big Five o five-factor model.
Five-factor model:
El modelo se origina del trabajo realizado por Allport y Odbert en 1936, quienes
desarrollaron la hipótesis que las mayores diferencias personales entre dos individuos están
codificadas en el lenguaje (Allport & Odbert, 1936). Allport y Odbert hicieron un estudio del
diccionario de la lengua inglesa e identificaron 17.953 palabras asociadas a la descripción de
23
la personalidad, que fueron posteriormente reducidas a 4.504 adjetivos. Posteriormente,
diferentes psicólogos concluyeron que los rasgos de la personalidad pueden ser organizados
en cinco dimensiones macro, denominadas en 1971 por Goldberg como “The Big Five”. Los
cinco factores son:
Openness to Experience (Apertura): Mide el nivel en el que un individuo necesita
estímulos intelectuales, cambios y variedad.
Conscientiousness (Responsabilidad): Mide el nivel en el que un individuo está
dispuesto a obedecer y acatar reglas, normas y estándares tradicionales.
Extraversion (Extraversión): Mide el nivel en el que un individuo necesita atención
e interacción social.
Agreeableness (Amabilidad): Mide el nivel en el que un individuo necesita
relaciones armoniosas y placenteras con los demás.
Neuroticism (Neuroticismo): Mide el nivel en el que un individuo percibe su entorno
como amenazante y por fuera de su control.
Estos cinco factores son considerados como el modelo de mayor nivel de abstracción de la
personalidad disponible en la actualidad. Como se mencionó previamente, esto quiere decir
que cada una de las dimensiones incluye un gran número de características de la personalidad
más específicas. En un estudio elaborado por Paul Costa y Robert McCrae, se evaluó la
robustez y validez teórica del modelo de los cinco factores (Costa & McCrae, From Catalog
to Classification: Murray's Needs and the Five Factor Model, 1988). Los investigadores
llegaron a la conclusión de que la mayoría de las variables utilizadas en el ámbito académico
para describir la personalidad de un individuo pueden ser catalogadas dentro de una o más
dimensiones del modelo The Big Five. De esta manera, definen que por medio del Five-
Factor Model se está mapeando acertadamente el espectro de la personalidad, donde cada
factor especifico, denominados como facetas, pueden ser fácilmente categorizados. A
continuación, se presenta una tabla en donde se pueden encontrar las facetas según la
clasificación otorgada por McCrae y Costa:
24
Tabla 7 Facetas por factor en el modelo Big Five
En la actualidad, la prueba que opera bajo el Five-Factor Model más utilizada es el inventario
de personalidad Neo Revisado o NEO PI-R. Por medio de este test, se puede obtener una
medida de los cinco factores presentados previamente, donde además se cuantifican treinta
facetas diferentes. En total se deben responder 240 preguntas, las cuales se han diseñado
como frases con las que el usuario se encontrará de acuerdo o en contra, con una
disponibilidad de 5 opciones de respuesta. Los resultados son obtenidos como una suma
simple de todas las respuestas proporcionadas, donde diferentes grupos de preguntas miden
un factor especifico. Ahora bien, la aplicación de esta prueba puede hacerse de manera grupal
pero cada participante debe responder individualmente. Debido al costo que tiene la
realización de la prueba, Paul Costa y Robert McCrae elaboraron un modelo abreviado del
NEO PI-R por medio del cual se pueden obtener los mismos resultados y con un nivel de
confiabilidad igual a su versión completa (Costa & McCrae, NEO PI-R, 2008). Este test,
conocido como el inventario Neo reducido de Cinco Factores o NEO-FFI, cuenta con 60
preguntas divididas en grupos de 12, cuya suma simple permite encontrar la medición de
cada uno de los cinco factores del Five-Factor Model.
Métodos estadísticos de análisis de datos
Random Forest:
Wouter G. Touw, Jumamurat R. Bayjanov, Lex Overmars, Lennart Backus, Jos Boekhorst,
Michiel Wels y Sacha van Hijum definen al Random Forest como un algoritmo de
clasificación versátil utilizado ampliamente en el estudio de datos en las ciencias sociales
25
(Touw, y otros, 2012). Esto se debe a que ésta metodología tiene una certeza de predicción
muy alta, brindando información sobre la importancia de las variables explicativas utilizadas
en un modelo analítico. Adicionalmente, Random Forest (RF) es clasificado como un método
no paramétrico, de fácil entrenamiento y robusto ante bases de datos con mucha variabilidad
y ruido. La base fundamental de esta metodología son los arboles de decisión, dado que RF
se encarga de generar y entrenar un alto número de árboles, cada uno con parámetros y
criterios de decisión diferentes y aleatorios. Más específicamente, la definición dada por Leo
Breiman en su libro Machine Learning sirve para entender más a detalle el funcionamiento
del (Breiman, 2001). Se debe suponer la existencia de un bosque de árboles de decisión
construido a través de una base de datos definida. Para cada uno de los árboles se generará
un set de entrenamiento y decisión, creado al tomar muestras aleatorias de aproximadamente
dos tercios de los datos disponibles. Los datos que no se utilicen para esa muestra se
denominan “Out of Bag”, y son insertados en un set complementario. Posteriormente, los
árboles se empiezan a expandir utilizando la muestra escogida por medio del set de
entrenamiento generado, haciendo uso de particiones recursivas. Esto quiere decir que en
cada uno de los nodos del árbol se escoge una variable del set de datos y es evaluada según
su capacidad de realizar una partición de los mismos. La variable que al partir los datos
genere el mayor impacto en la variabilidad será escogida para separar la muestra según una
condición binaria, lo que resultara en la creación de dos nuevos nodos a partir del nodo
“padre”. Este proceso se repite reiterativamente hasta que se llega a los nodos finales (o las
hojas del árbol), cuyo criterio de parada es que contengan datos que pertenecen únicamente
a una misma clase. De esta manera, el árbol se extiende constantemente, en donde no existen
criterios de podado para las ramas. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo de la
manera en la que se construye un árbol de decisión por medio de RF.
Ilustración 3 Descripción modelo Random Forest
Estadísticamente, un único árbol creado haciendo uso de esta metodología no es un buen
estimador, principalmente por el hecho de que el entrenamiento por el que pasa contiene un
subconjunto de los datos. Por otro lado, la combinación de todos los arboles creados en el
bosque si se pueden considerar como estimadores significativos y confiables. Esto se debe
26
principalmente al componente aleatorio en la selección de las muestras, lo que asegura una
baja correlación entre todos los árboles que se creen. Ahora bien, el método de Random
Forest asigna un nivel de importancia a cada variable en todos los árboles, de tal manera que
al final del proceso se pueda encontrar un promedio de significancia. Este valor de
importancia de calcula como la suma de la variabilidad que es suministrada al modelo a
medida que una variable es escogida para hacer la partición del árbol. De esta manera, por
cada vez que se utiliza una variable como condición de separación de nodos se incrementará
su nivel de importancia dentro del modelo. El nivel de importancia resultante de realizar el
procedimiento presentado previamente en un único árbol es conocido como la importancia
local, y es aplicable únicamente al subset de datos utilizados. El promedio de las n
importancias locales (donde n es el número de árboles en el boque) brinda el nivel de
importancia global, el cual es aplicable a la totalidad de la muestra.
Bajo todas estas condiciones, se establece que la metodología de Random Forest debe ser
utilizada ampliamente en el estudio estadístico de datos dentro de las ciencias sociales,
resaltando las siguientes cualidades o características:
El modelo de Random Forest es extremadamente versátil, tiene un alto nivel de
asertividad de predicción y brinda un nivel de importancia global para todas las
variables del modelo por medio de una metodología robusta.
Puede ser utilizado como una caja negra, en donde no existe la necesidad de optimizar
parámetros, donde se hace una valoración de todas las variables y se obtienen medidas
de importancia local.
El modelo es una herramienta extremadamente útil para evaluar las interacciones y
relaciones condicionales en bases de datos.
Experimentos previos:
Por medio del estudio de casos de investigación previos, se espera poder establecer un punto
de partida para el diseño del experimento y de los resultados esperados. A continuación, se
presentan los casos comparables, en el sentido de que el propósito de las investigaciones era
similar al del presente experimento.
Caso 1:
Fitness y Curtis (2005) realizaron un experimento con el objetivo de establecer como los tres
componentes cognitivos de la prueba TMMS se asocian con tres factores relevantes en la
construcción de las emociones humanas: la empatía, la complejidad atributiva y el auto
control (Fitness & Curtis, 2005). A continuación, se explican detalladamente cada uno de
estos elementos, y su posible relación con la inteligencia emocional y con la prueba TMMS.
Empatía: El estudio elaborado por Ciarrochi, Chan y Caputi en el 2000, en el cual se
realizaba una evaluación crítica del constructo de la inteligencia emocional, sugería que
existe una estrecha relación entre la empatía, entendida como la habilidad de percibir
emociones ajenas, y la inteligencia emocional (Joseph Ciarrochi, 2000). Según Salovey y
Mayer, la empatía les permite a los individuos analizar el estado de ánimo de los demás,
27
brindándoles la información necesaria para adaptarse y tomar posiciones sociales adecuadas
como mecanismo de respuesta. Es por este motivo, que esta habilidad es entendida como una
cualidad significativa para el buen funcionamiento interpersonal. Tal como se mencionó
previamente, por medio de la prueba TMMS se busca medir la capacidad de los individuos
para prestar atención a sus emociones internas e identificarlas correctamente. Fitness y Curtis
plantearon que estas habilidades están positivamente correlacionadas con el nivel de empatía
de los individuos, de tal manera que entre mayor fueran los índices de atención y claridad,
mayor sería la empatía hacia los demás.
Complejidad atributiva: La escala de complejidad atributiva desarrollada por Fletcher en
1986 mide la capacidad de los individuos para utilizar un razonamiento complejo para
analizar e identificar las causas y significados detrás del comportamiento de los demás
(Flecther, 1986). Se propone que esta variable estará positivamente correlacionada con el
nivel de claridad de la escala TMMS, reflejando la habilidad de identificar y discriminar los
sentimientos y emociones. Esta hipótesis se fundamenta en los resultados obtenidos en el
estudio elaborado por Davis y Kraus en 1997 (Mark Davis, 1997), donde se identificó que el
juicio asertivo en las relaciones interpersonales estaba caracterizado por un alto nivel de
complejidad cognitiva, lo que permite identificar comportamientos discretos imperceptibles
para los demás.
Auto control: Según Salovey y Mayer, la inteligencia emocional debería estar positivamente
correlacionada con el control del pensamiento y el manejo adaptativo de las emociones
(Mayer, 2008). Esto significa que aquellos individuos con un alto nivel de inteligencia
emocional deberían estar en capacidad de monitorear, evaluar y cambiar estados de ánimo a
discreción propia. De esta manera, el nivel de auto control debería tener relevancia sobre la
inteligencia emocional, considerando que se trata de la habilidad para controlar las emociones
y las acciones ante diferentes situaciones. Con base en este supuesto, Fitness y Curtis definen
que el auto control debe estar positivamente relacionado con las escalas de claridad y
reparación de la prueba TMMS.
La metodología empleada por Fitness y Curtis para comprobar las hipótesis presentadas
previamente fue la siguiente: se tomó una muestra de 170 participantes (110 estudiantes de
primer semestre de psicología de la universidad de Macquire y 60 familiares). Del total de
la muestra, 127 eran mujeres y 43 eran hombres, con un intervalo de edad de 17 a 71 años.
Posteriormente, cada participante completó una serie de 4 pruebas psicológicas, por medio
de las cuales se buscaba identificar y medir los niveles de inteligencia emocional, de empatía,
de complejidad atributiva y de auto control. Adicionalmente, se presentaron dos pruebas para
identificar la manera en la que los individuos afrontaban y respondían ante diferentes
escenarios.
Resultados:
En primer lugar, las investigadoras realizaron una prueba de medias y desviación estándar,
en donde se distinguía por genero cuál era el resultado para cada uno de los factores
analizados en los test psicológicos. Paralelamente, se realizaron una serie de pruebas t de
student, por medio de las cuales se llegó a la conclusión de que las mujeres tenían una media
28
del nivel de empatía significativamente superior a la de los hombres. Por este motivo, se
decidió incluir el sexo como una variable de control dentro del análisis de factores que se
debía realizar. A continuación, se muestran los valores obtenidos en el análisis de medias
mencionado previamente,
Tabla 8 Análisis de medias Fitness y Curtis
Adicionalmente, Fitness y Curtis tenían el propósito de desarrollar una prueba de correlación
entre las variables de estudio, pues querían comprobar la existencia de una relación entre las
variables de inteligencia emocional medidas por la prueba TMMS y la empatía, la
complejidad atributiva y el auto control. Más específicamente, se querían comprobar las
siguientes hipótesis:
La empatía está positivamente relacionada con la atención a los sentimientos y la
claridad.
La complejidad atributiva está positivamente relacionada con la claridad.
El auto control está positivamente relacionado con la claridad y la reparación.
A continuación, se presenta la tabla de correlaciones obtenida del estudio:
29
Tabla 9 Correlaciones Fitness y Curtis
De estos resultados se puede observar que, tal y como se había pensado inicialmente, la
empatía está positivamente relacionada con la atención a los sentimientos y el auto control
está positivamente relacionado con la claridad y la reparación. De igual forma, se puede ver
cómo, contrario a lo esperado, la complejidad atributiva está correlacionada con atención a
los sentimientos, pero no a la claridad.
30
Caso 2:
En el artículo titulado Emotional Intelligence and Negotiation: The Tension Between
Creating and Claiming Value, elaborado por Maw Der Foo , Hwee Hoon Tan, Voon Chuan
Aik de la universidad nacional de Singapur y Hillary Anger Elfenbein de la universidad de
Berkley, se presenta una investigación orientada a establecer el rol de la inteligencia
emocional en una negociación (Foo). Con este propósito en mente, el grupo de investigadores
elabora tres hipótesis que desean probar por medio del diseño de un experimento con
resultados medibles y cuantificables. De esta manera, se plantea que:
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con los resultados individuales en una negociación.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con los resultados grupales en una negociación.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con tener una buena experiencia individual durante una
negociación.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con tener una buena experiencia grupal durante una
negociación.
La metodología para comprobar estas hipótesis consistió en implementar el estudio como
parte de los requerimientos aprobatorios de una clase de pregrado de organizaciones y
administración en una universidad en Asia. En total 164 estudiantes de etnicidad China
participaron, con una distribución de 76 hombres y 88 mujeres. Como motivación adicional,
a aquellos que participaran se les daría un bono económico equivalente a USD$ 3. El rango
de edad de los participantes era de 19 a 24 años.
Los estudiantes fueron llevados a un laboratorio, en donde se les asignó aleatoriamente una
contraparte en la negociación, quien debía ser un compañero que no conociera con
anterioridad. El ejercicio de negociación consistía de un problema “distributivo”, en donde
la ganancia de una de las partes era igual a la perdida de la contraparte, un problema
“compatible”, en donde ambas partes compartían las mismas preferencias y objetivos, y un
problema “integrativo”, en donde la solución óptima resultaba de que ambos cedieran para
llegar a una concesión. El tema general del ejercicio era la compra-venta de unos bombillos
industriales especiales, en donde una de las partes representaba al gerente de compras de una
compañía y la contraparte representaba al gerente de ventas de la otra compañía. El objetivo
de cada participante era obtener el mejor acuerdo según los deseos e intereses de su compañía,
para lo que era necesario una comunicación efectiva entre ambas partes.
Una vez completado el ejercicio de negociación, los participantes debían responder una
encuesta que buscaba evaluar la experiencia de cada individuo durante la negociación. Esta
encuesta se componía de 5 preguntas cuya respuesta se valoraba en una escala de 1 a 5, donde
5 representa una experiencia personal positiva.
31
Con el fin de medir el nivel de inteligencia emocional de cada individuo, se utilizó una
versión modificada de la escala de Wong y Law, la cual se basaba en el modelo de cuatro
áreas de la inteligencia emocional desarrollada previamente por Mayer, Caruso y Salovey
(Foo). Por medio de estudios anteriores, se identificó que la prueba MSCEIT giraba en torno
al desempeño del individuo en el test, en donde había respuestas correctas e incorrectas a las
diferentes preguntas definidas por un panel de expertos. En este tipo de pruebas se presenta
la dificultad de que no todos los individuos tienen el mismo nivel de conciencia sobre sus
propias habilidades en áreas emocionales, motivo por el cual los resultados de la prueba
tenían una baja correlación con las medidas de desempeño evaluadas en el experimento. Por
este motivo, se cambió el formato de las preguntas para que fueran de respuesta forzada,
reduciendo la necesidad de que los participantes tuvieran un nivel de conciencia sobre las
habilidades de inteligencia emocional que posee cada individuo. Además, la respuesta
“correcta” de cada pregunta estaba condicionada al contexto, permitiendo obtener diferentes
resultados según el medio en el que se realizaran.
Adicionalmente, se utilizaron unas medidas de control basadas en rasgos de personalidad
individuales diferentes a las medidas por medio de la inteligencia emocional. Para esto, cada
individuo debía responder las 10 preguntas de la escala del NEO_IPIP, en donde se mide el
nivel de neuroticismo, extraversión, disposición a nuevas experiencias y escrupulosidad. De
igual forma, cada participante debió responder el test de empatía desarrollado por Mark Davis
en 1983, definiendo este rasgo como la quinta medida de control basada en rasgos de
personalidad individual del experimento. Finalmente, se agregaron dos medidas de control
adicionales, el promedio académico acumulado de la universidad “GPA” y el género.
Resultados:
A continuación, se presenta la tabla con los resultados de correlaciones y significancia de
cada una de las variables obtenido al implementar el modelo en el software STATA.
32
Tabla 10 Correlaciones Maw Der Foo
Tabla 11 Regresión Maw Der Foo
De estas tablas es posible resaltar varios resultados, considerando la multiplicidad de
variables que se utilizaron en el modelo. En primer lugar, se puede concluir que, a nivel de
las medidas de control basadas en rasgos de personalidad individuales, tan solo el factor
neuroticismo resulta significativo, lo que orienta que la extraversión, disposición a nuevas
experiencias, escrupulosidad y empatía no tienen un efecto sobre el desenlace de una
33
negociación. De igual forma, se puede ver como el género no tiene un efecto significativo
sobre el proceso de negociación, en donde los puntos obtenidos del ejercicio y la percepción
positiva de la experiencia no son afectados si el individuo es hombre o mujer. Ahora bien,
no ocurre lo mismo con el promedio académico acumulado de la universidad, dado que este
resulta significativo al momento de obtener buenos resultados en el ejercicio de negociación.
En cuanto a los resultados obtenidos según el nivel de inteligencia emocional, se puede
observar un comportamiento muy interesante. A nivel grupal, los grupos que tuvieran un
mayor promedio de inteligencia emocional obtenían un mejor puntaje en el ejercicio de la
negociación, lo que significa que eran capaces de generar mayor valor. Sin embargo, al
observar los resultados a nivel individual, se encontró que la parte que tuviera un mayor nivel
de inteligencia emocional tenía un peor resultado que la contraparte. Esto quiere decir que, a
pesar de ser capaces de generar mayor valor en un proceso de negociación, los individuos
con mayor inteligencia emocional no lograron obtener un buen resultado personal. Es
necesario aclarar que, a pesar de tener diferentes hipótesis sobre por qué se presenta este
comportamiento, como por el hecho de que las personas con una mayor inteligencia
emocional son más comunicativas y por ende revelan más información, no se elaboró un
experimento que permitiera llegar a conclusiones definitivas.
34
DISEÑO DE EXPERIMENTO
Descripción y metodología:
El objetivo del experimento es probar de manera estadística, cuál es el efecto que tienen
diferentes características, habilidades y rasgos de un individuo en el resultado y desarrollo
de un proceso de negociación entre personas naturales. De esta manera, se elaboró un
experimento en donde se buscaban medir las siguientes variables explicativas: características
personales (sexo, edad), Habilidades (coeficiente intelectual, inteligencia emocional) y
rasgos de la personalidad (neuroticismo, extroversión, apertura, Responsabilidad y
Amabilidad). Para esto, fue necesario hacer uso de pruebas psicológicas para las que se
tuviera acceso y que tuvieran validez dentro de la comunidad científica. De esta manera, se
solicitó el apoyo del departamento de psicología de la Universidad de los Andes, quienes
brindaron acceso al laboratorio y a todos los test disponibles. Con base en esto, se definieron
los siguientes factores y las siguientes variables para el desarrollo del experimento:
Características personales: Entendida como los rasgos intrínsecos de las personas.
Sexo: Se mide como una variable categórica binaria [Femenino, Masculino].
Edad: Se mide como una variable discreta positiva. Medida en un rango entre [20,32].
Inteligencia no verbal: Entendida como la capacidad de entender y resolver problemas sin
la necesidad del lenguaje verbal. Se mide como una variable discreta positiva según lo
estipulado en la prueba ARMY BETA III de C. Kellog y N. Morton. Medida en un rango
entre [0,120].
Inteligencia emocional: Entendida como la capacidad de una persona de entender, controlar,
regular y utilizar las emociones a su favor. Se mide por medio de tres variables discretas
positivas según los estipulado en la prueba TMMS-24 de Salovey y x|Mayer.
Atención: Capacidad de sentir y expresar los sentimientos de forma adecuada.
Medida en un rango entre [0,40].
Claridad: Capacidad de comprender los estados emocionales propios. Medida en un
rango entre [0,40].
Reparación: Capacidad de regular los estados emocionales correctamente. Medida en
un rango entre [0,40].
Rasgos de la personalidad: Entendida como las cualidades que definen la forma
característica de pensar, sentir y actuar de una manera determinada ante diferentes
situaciones. Se mide por medio de cinco variables discretas positivas según lo estipulado en
la prueba NEO-FFI de Paul Costa y Robert McCrae.
Neuroticismo: nivel en el que un individuo percibe su entorno como amenazante y
por fuera de su control. Medida en un rango entre [0,60].
Extraversión: nivel en el que un individuo necesita atención e interacción social.
Medida en un rango entre [0,60].
35
Apertura: nivel en el que un individuo necesita estímulos intelectuales, cambios y
variedad. Medida en un rango entre [0,60].
Responsabilidad: nivel en el que un individuo está dispuesto a obedecer y acatar
reglas, normas y estándares tradicionales. Medida en un rango entre [0,60].
Amabilidad: nivel en el que un individuo necesita relaciones armoniosas y
placenteras con los demás. Medida en un rango entre [0,60].
A continuación, se muestra la matriz de covarianzas entre las variables explicativas, por
medio de la cual se pueden observar las relaciones existentes entre las mismas. Esta
información resulta de gran utilidad para encontrar el impacto que tiene una variable sobre
otra.
Matriz Correlaciones
Edad CIBETA N E O A C Atención Claridad Reparación
Edad 1,000 0,453 -0,039 0,039 0,150 -0,298 0,100 -0,135 0,026 0,131
CIBETA 0,453 1,000 -0,078 0,067 0,046 -0,104 -0,087 -0,013 -0,080 0,100
N -0,039 -0,078 1,000 -0,456 -0,026 -0,176 -0,307 0,360 -0,255 -0,452
E 0,039 0,067 -0,456 1,000 0,338 0,140 0,203 0,028 0,180 0,407
O 0,150 0,046 -0,026 0,338 1,000 -0,096 0,050 0,187 -0,121 0,428
A -0,298 -0,104 -0,176 0,140 -0,096 1,000 -0,203 0,032 -0,092 0,053
C 0,100 -0,087 -0,307 0,203 0,050 -0,203 1,000 0,051 0,343 0,242
Atención -0,135 -0,013 0,360 0,028 0,187 0,032 0,051 1,000 0,190 0,062
Claridad 0,026 -0,080 -0,255 0,180 -0,121 -0,092 0,343 0,190 1,000 0,225
Reparación 0,131 0,100 -0,452 0,407 0,428 0,053 0,242 0,062 0,225 1,000
Tabla 12 Matriz correlaciones variables explicativas
Adicionalmente, se buscaba realizar un seguimiento de la muestra que participaría en el
experimento, de tal manera que no se tuviera un único resultado del proceso de negociación
sino varios. Con este objetivo en mente, a lo largo de 4 meses se realizaron varios casos de
negociación, cada uno con características diferentes y en donde los participantes debían
establecer estrategias variadas según la situación planteada. Esto planteaba una restricción:
se debía diseñar el experimento con un grupo de personas a las que se tuviera fácil acceso y
que tuvieran la misma disponibilidad horaria. De esta manera, se utilizó como muestra al
grupo de estudiantes del curso Sistemas de Negociación del profesor Luis Pinzón, de la
maestría de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes durante el semestre
académico 2019-10. Se buscó tener un grupo de hombres y mujeres mayores de edad,
pertenecientes a la Universidad de los Andes y que tuvieran un interés por la negociación.
En total, se trabajó con 47 estudiantes, 27 de ellos hombres y 20 mujeres, con un promedio
de 22 años de edad.
Al inicio de la clase, los estudiantes del curso firmaron el consentimiento informado
solicitado por el código de ética según lo estipulado en la resolución 8430 de 1993 (Ministerio
de Salud, 1993). realizaron las tres pruebas seguidas, para una duración aproximada de una
hora y media según el tiempo medio requerido para completar cada uno de los tres test. Para
asegurar la asistencia de todas las personas que estén inscritas al curso, se envió una
36
notificación por la plataforma Sicua Plus con un día de anterioridad, informando la
importancia de la asistencia a la clase de esa semana. Una vez finalizada esta etapa, se
procedió a medir la variable de respuesta de la investigación. Para esto se realizaron casos de
negociación en donde se pudiera medir la utilidad o beneficio obtenido por cada una de las
partes durante el proceso de negociación. A saber, se realizaron casos en donde se permita
una creación de valor conjunta (gana-gana), casos en donde el beneficio de una de las partes
significa la pérdida de valor para la contraparte (gana-pierde) y casos en los que se deben
buscar alternativas en conjunto para solucionar problemas con acuerdos no cuantificables.
De esta manera, se obtendrá una medida de utilidad para cada individuo, que será el resultado
de la cooperación e interacción de ambas partes. Los estudiantes elaboraron los casos durante
las sesiones del curso según lo estipulado en el programa del mismo, en donde se les asignó
aleatoriamente una contraparte en la negociación, y a quien no debían conocer con
anterioridad. Esta condición se define, principalmente, para asemejar escenarios de la vida
real, en donde se está negociando constantemente con desconocidos, quienes no tienen
ningún apego emocional.
Una vez completado el ejercicio de negociación, los participantes debían responder una
encuesta que buscaba evaluar la experiencia de cada individuo durante la negociación. El
propósito es medir el nivel de empatía presentado por los participantes con su contraparte y
su satisfacción con el desenlace del caso realizado.
Por medio de los resultados obtenidos y la información recopilada para cada individuo y para
cada pareja, se realizó una prueba estadística para medir la significancia de cada variable
explicativa. De igual forma, se esperaba encontrar la correlación entre las mismas para
determinar la influencia y el impacto que podían tener estás en conjunto.
37
HIPÓTESIS
Se esperan responder las siguientes hipótesis:
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con los resultados grupales en una negociación.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con los resultados individuales de las negociaciones.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con tener una buena experiencia grupal durante una
negociación.
El género no tiene un impacto significativo sobre el resultado de la
negociación, la empatía, la satisfacción ni la estrategia.
La edad no tendrá un impacto significativo sobre sobre el resultado de la
negociación, la empatía, la satisfacción ni la estrategia.
El nivel de neuroticismo está relacionado negativamente con los resultados
individuales de las negociaciones.
El nivel de responsabilidad está relacionado positivamente con los resultados
individuales de las negociaciones.
El nivel de extroversión está relacionado positivamente con los resultados
individuales de las negociaciones.
El nivel de apertura está relacionado positivamente con los resultados
individuales de las negociaciones.
El nivel de inteligencia emocional de un individuo está relacionado
positivamente con la utilización de una estrategia cooperativa.
38
CASOS Y RESULTADOS
Caso 1 “Cerveza Trigueña Stout”
Objetivo:
El objetivo de este caso era evaluar la significancia de las variables explicativas en
negociaciones entre más de dos partes, donde, además, el acuerdo al que se debe llegar no es
numérico. Es decir, el resultado de la negociación no será un valor, y por este motivo es
necesario establecer unos parámetros de calificación según el acuerdo alcanzado.
Descripción:
Este caso gira en torno a la negociación sobre la construcción de una planta de Cerveza en el
pueblo de Montecarlo, el cual ha sido reconocido históricamente por su producción de chicha
artesanal. El conflicto nace de la objeción por parte de los productores de chicha y de la
iglesia sobre el ingreso de una nueva bebida alcohólica al pueblo (cada uno por sus motivos
propios). Por un lado, los productores de chicha consideran que se estaría irrespetando la
tradición chichera del pueblo, dado que el ingreso de la cervecería podría desplazar
paulatinamente la compra y consumo de chicha. En cuanto a la iglesia, consideran que el
consumo de bebidas alcohólicas ya es desmesurado por la población, lo que conlleva a vicios,
violencia y desempleo. De seguir así la situación, o de empeorar con el ingreso de una nueva
bebida alcohólica, evaluarían la posibilidad de retirar la ayuda social que brindan actualmente
a la comunidad. Por otra parte, el Alcalde considera que la entrada de la cervecería en el
mercado de Montecarlo tendría un impacto positivo sobre el turismo, lo que permitiría tener
mayores ingresos. Actualmente los índices de desempleo y deserción juvenil son muy altos,
además que las vías de acceso al pueblo están fuertemente deterioradas. Con los ingresos
adicionales que traería la cervecería, el alcalde ve la oportunidad de solucionar estos
problemas, mejorando la calidad de vida en Montecarlo. Por último, el empresario Fernández
se ha dado cuenta que los pozos de agua que quedan próximos al pueblo tienen las
condiciones químicas indicadas para la producción de la cerveza que quiere comercializar.
Es por este motivo que compró un terreno cercano a Montecarlo, el cual tiene acceso a una
gran fuente de agua que será el insumo principal de su producto.
Resultados:
En primer lugar, se presentan las matrices de calificación utilizadas en la investigación para
definir el resultado obtenido por cada uno de los participantes en la negociación según el rol
que les fue aleatoriamente asignado. Cabe resaltar que los criterios utilizados fueron creados
con base en los posibles acuerdos generales a los que se podía llegar dadas las condiciones
del caso, y por ende no representan un modelo de calificación universalmente aprobado.
39
Matriz de calificación Fernández
Puntuación Criterios
1 Se modifica el negocio para que sea diferente a la cerveza
2 Se imponen restricciones horarias o de fecha por la chicha y se debe reducir el consumo de alcohol
3 Libre para operar, sin restricciones de ningún tipo Tabla 13 Matriz de calificación Fernández Caso 1
Matriz de calificación Alcalde
Puntuación Criterios
1 No llega a un acuerdo, sigue la violencia de la chicha, sigue el desempleo y pierde el
apoyo de la iglesia
2 Mantiene el apoyo de la iglesia pero no llega a un acuerdo para el funcionamiento de la
chica y la cerveza
3 Logra mantener el apoyo de la iglesia, y logra un acuerdo para el funcionamiento de la
chicha y la cerveza, se generan acuerdos que favorecen al pueblo Tabla 14 Matriz de calificación Alcalde Caso 1
Matriz de calificación Chicha
Puntuación Criterios
1 La cervecería opera con total libertad, eliminando lentamente el mercado de la chicha
2 Se logran imponer la prohibición de la venta de cerveza durante el festival de la chicha /
se imponen restricciones de consumo de alcohol
3 La operación de la cerveza se detiene y/o quedan como únicos productores de licor Tabla 15 Matriz de calificación Chicha Caso 1
Matriz de calificación iglesia
Puntuación Criterios
1 No se logra un acuerdo, el consumo de alcohol sigue desenfrenado o se quita el apoyo al pueblo
2 Se logra acordar una reducción gradual del consumo de alcohol y se generan políticas de ayuda a la población del pueblo, se mantiene el apoyo
3 Se elimina completamente el consumo de alcohol en el pueblo Tabla 16 Matriz de calificación Iglesia Caso 1
Adicionalmente, se mostrará la matriz de correlación que existe entre las variables
explicativas y la variable de respuesta, lo que brinda una primera percepción del tipo de
relación que existe entre estas.
40
Correlación variables explicativas con variable de respuesta
Resultado negociación
Edad -0,230
CIBETA -0,060
N -0,040
E -0,017
O -0,013
A 0,055
C 0,070
Atención 0,107
Claridad 0,151
Reparación 0,236
Tabla 17 Vector correlación de variables explicativas con acuerdo Caso 1
A simple vista es posible identificar la relación positiva que tienen las variables asociadas a
la inteligencia emocional sobre el resultado obtenido en el caso de negociación, donde la
capacidad del individuo para regular sus estados emocionales correctamente es la que más se
acerca a una relación lineal. De igual forma, cabe resaltar como las variables de inteligencia
no verbal, y los rasgos de la personalidad parecen no seguir una relación de tipo lineal, dado
que tienen un índice de correlación inferior a 0,1 o – 0,1. Sorprendentemente, la edad podría
tener una relación lineal negativa, lo que implicaría que entre mayor sea el individuo, peores
son sus resultados en la negociación. Ahora bien, es necesario identificar cuál es el nivel de
significancia o importancia de las variables explicativas, de tal manera que se pueda concluir
cuales de ellas tienen verdaderamente un impacto en la negociación. Para esto, se acudirán a
dos métodos estadísticos: la regresión lineal y el modelo de Random Forest. El motivo
principal de utilizar ambas metodologías es eliminar el supuesto de la linealidad de los datos
asociado a la regresión lineal, lo que puede ser incorrecto al tratarse de modelos sociales.
Tabla 18 Resultados regresión lineal negociación Caso 1
41
Como se puede observar, al tratarse de un caso en donde los resultados tienen un aspecto
netamente cualitativo, asumir linealidad en las relaciones resulta incorrecto y conlleva a que
un modelo de regresión lineal no explique correctamente las interacciones entre las variables
(p-value: 0,717). Para eliminar este supuesto, se utilizó el modelo de Random Forest, el cual
arrojó los siguientes resultados:
Ilustración 4 Resultados Random Forest negociación Caso 1
Ilustración 5 Relación CIBETA y resultado negociación Caso 1
De la ilustración 4, se puede observar el nivel de importancia global de todas las variables,
al igual que su impacto sobre la variabilidad de los resultados de la negociación. Es
42
importante resaltar, principalmente, el nivel de importancia asociado a las variables de
inteligencia no verbal. Tal como se puede observar e la ilustración 5, los individuos con los
mejores resultados suelen tener un nivel de coeficiente de inteligencia no verbal alto,
mientras que los resultados intermedios se encuentran ubicados en el rango de 90 y 100.
43
Caso 2: Huevos del Krijiloka
Objetivo:
El objetivo de este caso era evaluar la significancia de las variables explicativas en
negociaciones entre dos partes, en donde se debe hacer uso adecuado de la información
suministrada para llegar a la solución óptima. Es decir, es necesario que las contrapartes
identifiquen correctamente la necesidad propia y ajena, de tal manera que se pueda identificar
la oportunidad de creación de valor más beneficiosa para ambos.
Descripción:
Este caso gira en torno a dos compañías farmacéuticas, el Laboratorio para el Avance de la
Salud (LAS) y el Instituto Farmacológico (IF). Históricamente, IF y LAS han sido rivales en
la industria, hasta el punto donde tienen varias demandas abiertas por casos de espionaje
corporativo y por infracciones a las leyes sobre la propiedad intelectual y patentes. En la
actualidad, IF ha sido contactado por el gobierno para desarrollar una droga en contra de un
gas paralizante que se ha liberado en un barco que se encontraba cerca de la zona costera de
la ciudad. Se cree que, si los ciudadanos no adquieren el fármaco a tiempo, se pueden
producir severos daños neurológicos o incluso la muerte. La sustancia necesaria para la cura
se fabrica a partir de un principio que se extrae de la cascara de los huevos de un reptil
llamado Krijiloka, el cual que se encuentra en vía de extinción. Por otro lado, LAS ha
identificado un brote de La Rudosa, una enfermedad que al ser contraída por mujeres
embarazadas produce lesiones irreversibles en los fetos menores a ocho semanas. La
enfermedad produce severos daños en los sistemas sensoriales, afectando además la
capacidad de caminar de los bebes. El químico activo del medicamento se puede conseguir
en la yema de los huevos del Krijiloka, y dada la problemática de la enfermedad, resulta vital
que tengan acceso a los huevos. Actualmente, el profesor Rielpen tiene en su disposición
3000 huevos del reptil, dado que es el propietario de un criadero en el que se reproduce
artificialmente. El profesor ha anunciado que realizará una subasta por la totalidad del
inventario de huevos, donde el mejor postor dispondrá con las 3000 unidades. Esta cantidad
es suficiente para la producción del fármaco en contra del gas paralizante o de la cura contra
La Rudosa, pero no para las dos cosas. Finalmente, tanto LAS como IF cuentan con US
$250.000 cada uno para la compra de los huevos. Como se puede observar, en un principio,
el caso parece de tipo distributivo, dado que la adquisición de los huevos por una de las partes
significará que la otra no tendrá inventario para la realización de sus objetivos. Sin embargo,
es necesario que las partes tengan una disposición cooperativa para darse cuenta de que
necesitan un insumo diferente, por lo que podrían satisfacer las dos necesidades con los 3000
huevos disponibles.
Resultados:
Para este caso, la metodología de calificación sobre el desempeño de cada individuo en la
negociación depende netamente de la decisión a la que se haya llegado. Como ya se mencionó
brevemente, existían tres posibles resultados a los que se podía llegar en este caso. En primer
lugar, existía la posibilidad de que al no comunicar y compartir la información correcta entre
las dos partes no se encontrará un punto intermedio, es decir, no se llega a un acuerdo. En
segundo lugar, existe la posibilidad de que se llegué a un acuerdo de repartición de los
44
huevos, de tal manera que, del total del inventario disponible, LAS se quedaría con una
porción e IF con el restante. A pesar de ser un acuerdo donde se busca generar valor para
ambas partes, no se está llegando al punto óptimo, lo que significa que el resultado alcanzado
sigue generando destrucción de valor. En tercer lugar, es posible que tanto LAS como IF
identifiquen claramente cuál es el requerimiento de la contraparte, permitiéndoles de esta
manera obtener la totalidad del insumo que necesita cada uno. Esto quiere decir que LAS se
lleva la totalidad de las yemas e IF la totalidad de las cascaras, satisfaciendo completamente
sus necesidades y alcanzando el óptimo de generación de valor. Según el acuerdo alcanzado,
se asignó una puntuación en una escala de 0 a 2, en donde 2 representa un resultado óptimo.
Matriz calificación caso huevos
Acuerdo Puntaje
No hay acuerdo 0
Cualquier combinación de repartición de huevos 1
IF se queda con todas las claras y Las con todas las Yemas 2 Tabla 19 Matriz calificación Huevos Caso 2
Con el objetivo de explorar a profundidad las relaciones que existen entre las variables
escogidas y el resultado de esta negociación bilateral, se calculó el vector de correlación. Por
medio de esta información estadística se logró determinar si existe una relación lineal entre
las variables explicativas y el resultado de la negociación. Ahora bien, aunque la magnitud
de una correlación sea muy alta (existe una relación lineal), no quiere decir que sea
significativa, lo que se traduce en que la variable explicativa en realidad no afecta el resultado
de la negociación. Con base en los resultados encontrados, se podría identificar una posible
relación lineal entre las variables de coeficiente intelectual no verbal, extroversión,
amabilidad, Claridad y Reparación con la variable de respuesta. Ahora bien, es necesario
correr un modelo de regresión lineal con el fin de encontrar si las variables son significativas
para explicar el resultado de la negociación, de tal manera que se pueda concluir con certeza
cuales factores son relevantes en un proceso de negociación. Para esto, se utilizó en primera
medida una regresión lineal, por medio de la cual se busca establecer, con un nivel de
significancia del 5%, cuáles variables tienen un impacto significativo en los resultados de
una negociación gana-gana entre dos partes con solución óptima distributiva. En la tabla 21
se ve el resumen de la regresión elaborada en el software RStudio.
45
Correlación variables explicativas con variable de respuesta
Resultado
negociación
Edad 0,061
CIBETA 0,238
N -0,115
E 0,216
O -0,163
A -0,267
C -0,071
Atención -0,079
Claridad 0,392
Reparación 0,211
Resultado caso huevos 1,000
Tabla 20 Vector correlación de variables explicativas con acuerdo Caso 2
Tabla 21 Resultados regresión lineal negociación Caso 2
Como se puede observar, existen tres variables significativas (P-value < 0,05) en el modelo
elaborado para este caso, que son: el nivel de inteligencia no verbal, la amabilidad y la
claridad. Esto quiere decir, que por lo menos uno de los rasgos en los tres factores explica y
ayuda a predecir los resultados en un proceso de negociación bilateral con la estructura
definida en este caso. En cuanto a la inteligencia no verbal, se encontró que está
positivamente relacionada con la generación de valor, lo que se traduce en que entre mayor
sea el coeficiente intelectual, mejores resultados se obtendrán en las negociaciones tipo gana-
gana entre dos partes. Por otro lado, el nivel de amabilidad, entendido como la necesidad de
un individuo de tener una relación placentera con los demás, presenta una relación inversa
con los resultados. Es decir, entre mayor sea el interés por mantener buenas relaciones con
la contraparte, menor será el valor obtenido a nivel individual en una negociación. Por último,
se puede observar como la claridad, entendida como la capacidad de comprender los estados
emocionales propios, tiene un impacto positivo. Esto quiere decir que entre mejor sea el
46
entendimiento de los estados emocionales, mayor será la generación de valor propio en este
tipo de negociaciones.
Adicionalmente, se decidió utilizar la metodología de análisis de datos Random Forest, dado
que esta es de gran utilidad para evaluar la importancia de variables en modelos sociales.
Esto se hizo con la finalidad de verificar que los resultados fueran congruentes con los
obtenidos por medio de la regresión lineal, y en caso de que no sea así, poder identificar y
analizar las posibles diferencias. De igual forma, y como se explicó anteriormente, por medio
de esta metodología se elimina el supuesto de una relación lineal entre las variables
explicativas y la variable de respuesta que, al tratarse de un experimento social, suele tener
otro comportamiento. A continuación, se muestran los resultados presentados por el software
RStudio.
Ilustración 6 Resultados Random Forest negociación Caso 2
47
Ilustración 7 Relación Apertura y resultado negociación Caso 2
De la ilustración 6 se puede observar que hay cuatro variables con un nivel de importancia
alto en el modelo definido: la amabilidad, el coeficiente de inteligencia no verbal, la apertura
y la claridad. Al comparar estos resultados con los obtenidos por medio de la regresión lineal,
se observa que con la metodología del Random Forest se define un alto nivel de importancia
para la apertura. Esto quiere decir que esta variable si tiene un impacto significativo en la
predicción y entendimiento del resultado de una negociación con las características de este
caso, pero no se representa por medio de una relación lineal. Adicionalmente, por medio de
la ilustración 6 se puede ver como la apertura tiene el mayor impacto sobre la variabilidad de
los datos, lo que se traduce en el alto nivel de importancia alcanzado. Ahora bien, conociendo
los niveles de significancia/importancia de todas las variables explicativas, se puede
identificar cuál es el impacto que tiene cada una sobre la variable dependiente. De esta
manera, se encuentra que la amabilidad, genera un impacto negativo sobre la adquisición de
valor a nivel individual. Por su parte, las variables asociadas a las habilidades intelectuales,
coeficiente de inteligencia no verbal e inteligencia emocional vista desde la claridad,
permiten alcanzar un mejor resultado o beneficio personal en una negociación gana-gana
entre dos partes. Al analizar la ilustración 7, se encuentra que la relación entre la apertura y
el resultado de este caso no es lineal, donde se presenta un comportamiento no definido y que
no permite sacar conclusiones.
Empatía
Como se mencionó previamente, adicional a los resultados del caso, se buscaban medir otras
cualidades más cualitativas, tales como la empatía con la contraparte y el nivel de satisfacción
por el resultado en la negociación. Para este caso en específico, se realizó una encuesta de
seguimiento en donde cada participante debía definir en una escala de 1 a 10 su nivel de
empatía con la contraparte, entendiendo empatía como la capacidad de identificarse con
alguien y compartir sus sentimientos. Se asignó un nivel de empatía alto para las respuestas
48
de 9 y 10, y un valor bajo de forma contraria. Adicionalmente, se debía responder cual era el
nivel de satisfacción alcanzado, teniendo como opciones disponibles: Muy insatisfecho,
Insatisfecho, Satisfecho, Muy Satisfecho, Totalmente Satisfecho. Finalmente, debían definir
si la estrategia de negociación que utilizaron era cooperativa o competitiva. Con base en las
respuestas de los participantes, se procedió a realizar un análisis estadístico de significancia.
El objetivo es identificar si el nivel de empatía se encuentra explicado en alguna medida por
las variables explicativas utilizadas en este estudio. En primer lugar, se elaboró un análisis
de correlación, por medio del cual se llegó al siguiente vector.
Correlación variables explicativas con empatía
Empatía
Edad 0,066
CIBETA 0,124
N -0,009
E 0,100
O -0,098
A -0,136
C -0,023
Atención -0,137
Claridad 0,063
Reparación 0,057
Empatía 1,000
Tabla 22 Vector correlación de variables explicativas con empatía Caso 2
Como se puede observar, a simple vista las variables explicativas no tienen una relación de
tipo lineal con la empatía, dado que todos los coeficientes de correlación están entre el rango
de -0,1 y 0,1. Nuevamente, para observar cuales variables son significativas para explicar el
nivel de empatía, resulta necesario realizar un análisis estadístico. En primer lugar, se realizó
una regresión lineal, por medio de la cual se buscaba encontrar que relaciones son
significativas con un nivel de significancia del 5%. Sin embargo, como se puede ver en la
tabla 23, las variables no siguen un comportamiento lineal con la empatía, motivo por el cual
resulta necesario hacer una prueba que no tenga este supuesto. En la ilustración 8 se pueden
observar los resultados obtenidos al utilizar la metodología de Random Forest en R. Es
importante resaltar como las variables con mayor importancia son rasgos de la personalidad,
más específicamente la apertura, la extroversión y el neuroticismo. Sin embargo, al revisar
las gráficas de relación de las variables con la empatía, no se logra determinar un
comportamiento definido. Esto se puede observar en las ilustraciones 8, 9, 10 y 11.
49
Tabla 23 Resultados regresión lineal empatía Caso 2
Ilustración 8 Resultados Random Forest empatía Caso 2
50
Ilustración 9 Relación Apertura y empatía Caso 2
Ilustración 10 Relación Extroversión y empatía Caso 2
51
Ilustración 11 Relación Neuroticismo y empatía Caso 2
Satisfacción
En cuanto a la satisfacción, se utilizó la misma metodología mencionada anteriormente. Por
ende, el primer paso fue calcular las correlaciones entre las variables explicativas y el nivel
de satisfacción percibido por los participantes. En la tabla 24 se puede observar el vector
obtenido, de donde se puede resaltar un comportamiento similar al obtenido con la empatía.
Es decir, los índices de correlación resultan muy bajos, lo que se traduce en la ausencia de
una relación lineal tanto positiva como negativa para todas las variables explicativas con la
satisfacción. Al tratarse de una variable de respuesta plenamente subjetiva, se considera
necesario hacer uso principalmente de la metodología de Random Forest, de tal manera que
se disminuya el impacto de la variabilidad de los datos y se logré obtener un resultado
confiable. De esta manera, la ilustración 12 presenta el output de la metodología
implementada, de donde se pueden resaltar dos variables por su importancia: el neocriticismo
y la extroversión. Se puede observar, además, como la claridad tiene un gran impacto sobre
la variabilidad de los datos, pero no un nivel alto de importancia. Esto se puede explicar como
que la claridad no es una variable que permita partir definidamente los datos, a pesar de
explicar en gran proporción la variabilidad del set de datos. Adicionalmente, al revisar las
gráficas de las relaciones entre estas variables y la satisfacción, no se logra identificar una
relación clara. Esto significa que la necesidad de tener interacción social y la sensación de
amenaza con el entorno son importantes para determinar la satisfacción del individuo, más
no se tiene un comportamiento definido.
52
Correlación variables explicativas con satisfacción
Satisfacción
Edad 0,122
CIBETA 0,166
N -0,171
E 0,156
O -0,071
A -0,116
C 0,095
Atención 0,013
Claridad 0,214
Reparación 0,060
Satisfacción 1,000
Tabla 24 Vector correlación de variables explicativas con satisfacción Caso 2
Ilustración 12 Resultados Random Forest satisfacción Caso 2
53
Ilustración 13 Relación Extroversión y Satisfacción Caso 2
Ilustración 14 Relación Neuroticismo y Satisfacción Caso 2
Estrategia utilizada
Como se mencionó previamente, en la encuesta de seguimiento realizada a los estudiantes
posterior a la finalización del caso de negociación, se preguntaba qué tipo de estrategia se
había utilizado, cooperativa o competitiva. Con el fin de realizar el análisis estadístico, se
transformaron las respuestas a una variable binaria, la cual toma el valor de uno en caso de
que la estrategia utilizada fuera cooperativa y cero de lo contrario. En la tabla 25 se puede
observar el vector de correlación entre las variables explicativas y la estrategia utilizada. Al
revisar los resultados, se podría concluir que existe una posibilidad de una leve relación lineal
del coeficiente intelectual, la responsabilidad y la reparación con la estrategia utilizada. De
esta manera, se corrió un modelo de regresión lineal, por medio del cual se evaluó la
significancia de las variables explicativas con el tipo de estrategia utilizada por cada
individuo. En la tabla 26 se pueden observar los resultados obtenidos, de donde se puede
concluir que las variables que tienen un impacto estadísticamente significativo con un nivel
de significancia del 5% son el coeficiente de inteligencia no verbal, la amabilidad, la
responsabilidad y la claridad. Más específicamente, se puede observar que, a mayor nivel de
inteligencia no verbal, responsabilidad y claridad, más s la probabilidad de que el individuo
utilice una estrategia cooperativa. Por otro lado, se ve que la amabilidad se asocia con una
conducta competitiva en este tipo de casos.
54
Correlación variables explicativas con estrategia utilizada
Estrategia
Edad 0,020
CIBETA 0,249
N 0,022
E 0,098
O -0,120
A -0,133
C 0,253
Atención 0,031
Claridad 0,195
Reparación 0,282
Estrategia 1,000
Tabla 25 Vector correlación de variables explicativas con estrategia utilizada Caso 2
Tabla 26 Resultados regresión línea variables explicativas con estrategia utilizada Caso 2
Adicionalmente, se buscó determinar si la estrategia utilizada por cada individuo tuvo un
impacto sobre el resultado obtenido en la negociación. Para esto, se adicionó una nueva
variable dicotómica en el modelo de regresión lineal presentado en la tabla 26, la cual obtiene
el valor de uno si la estrategia es cooperativa y cero de forma contraria. Al correr el modelo
nuevamente, se llegó a la conclusión de que con un nivel de significancia del 10% la
estrategia utilizada si es significativa. Como se puede ver en la tabla 26, el resultado para este
tipo de negociación (gana-gana entre dos partes), fue superior para las personas que utilizaron
una estrategia cooperativa. Esto significa que permitieron generar un mayor valor para sí
mismos y para sus contrapartes al hacer un esfuerzo por cooperar.
55
Tabla 27 Resultados regresión lineal utilidad con estrategia utilizada Caso 2
56
Caso 3 Desarrollos Magnéticos
Objetivo:
El objetivo de este caso era evaluar la significancia de las variables explicativas en
negociaciones entre dos partes, donde la generación de valor a nivel individual es de carácter
distributivo. Es decir, se busca medir el impacto que tienen los factores intelectuales,
emocionales y personales en una situación donde cada unidad de utilidad que adquiere una
de las partes es una unidad perdida por la contraparte. Ahora bien, el caso está diseñado de
tal manera que la decisión a la que se llegue se encuentre dentro de una lista de opciones
predeterminadas, en donde existe un acuerdo óptimo. De esta manera, se medirá si cada
pareja logra identificar la solución óptima, por medio de la cual pueden maximizar la utilidad
generada a nivel individual y a nivel grupal.
Descripción:
Este caso gira en torno a Desarrollos Magnéticos (DM) y Productos Amplificadores (PA),
dos divisiones de ANDISONCA S.A, una organización internacional encargada del diseño,
manufactura, venta y servicio de una amplia gama de productos eléctricos. ANDISONICA
S.A tiene una estructura descentralizada y departamentalizada por productos, las cuales
actúan independientemente como centros productores de utilidad. Las divisiones suelen
utilizar productos de otras divisiones para su propio negocio, de manera que tienen la
posibilidad de comprarlo a la alguna otra rama de ANDISONICA o de producirlo por sí
mismos. Las divisiones fueron diseñadas para evitar la competencia entre ellas en lo referente
a la venta de líneas generales de producto a compradores fuera de la compañía, de tal manera
que tan solo Desarrollos Magnéticos tiene la autorización de vender productos externamente.
La Alta Gerencia considera que las negociaciones y conflictos entre divisiones deben ser
resueltos por los gerentes, brindándoles autonomía para la toma de decisiones. La
negociación entre DM y PA surge de que hace cinco años, el Laboratorio de Desarrollo
Avanzado de ANDISONICA (LBA) desarrolló un concepto teórico para una nueva clase de
material con una alta capacidad magnética. El diseño fue presentado en primer lugar a
Desarrollos Magnéticos, dado que el LBA consideraba que era la división indicada para hacer
el desarrollo de la investigación del nuevo concepto (X300), además de tener la mayor
capacidad para explotar el potencial comercial del producto. Sin embargo, en ese momento
los ingenieros de DM no creían en el potencial de utilización comercial, motivo por el cuál
rechazaron la oferta de LBA. Cinco años después Productos Amplificadores invirtió USD $
1,2 millones (en dólares de 2019) para el desarrollo del nuevo material, el cual ya se encuentra
finalizado y listo para comercialización. El gerente de DM está interesado en comprar los
derechos de producción y venta del X300, de tal manera que solicita una cita al gerente de
PA para que se reúnan a negociar el precio de adquisición. Por su parte, el gerente de PA no
desea transferir la tecnología, pero sabe que su división no está en capacidad de vender el
X300 externamente. Por ende, consideraría realizar la venta si logra recuperar la inversión
realizada, tener una ganancia razonable y proteger de la competencia los productos de su
división. La Alta Gerencia ha elaborado una lista de posibles acuerdos a los que se pueden
llegar, cualquier decisión tomada por fuera de las opciones será denegada. A continuación,
se muestra la lista de acuerdos y sus utilidades respectivas para cada una de las partes.
57
Ganancia esperada
Acuerdo PA DM
DM produce y no tiene limitaciones en sus esfuerzos de distribución
P 14.000.000 - P
DM produce y no puede vender a ningún competidor de PA por 6 meses
2.000.000 + P 13.100.000 - P
DM produce y no puede vender a competidores de PA por 12 meses
2.500.000 + P 12.200.000 - P
DM produce y no puede vender a ningún competidor de PA por 20 meses
2.900.000 + P 11.000.000 - P
DM produce y no puede vender a ningún competidor de ANDISÓNICA por 6 meses
2.100.000 + P 10.400.000 - P
DM produce y no puede vender a ningún competidor de ANDISÓNICA por 12 meses
2.700.000 + P 6.800.000 - P
DM produce y no puede vender a ningún competidor de ANDISÓNICA por 20 meses
3.200.000 + P 2.000.000 - P
DM produce y no puede vender a competidores de PA por 20 meses y a los demás competidores de ANDISÓNICA por 6 meses
3.000.000 + P 8.300.000 - P
DM produce y no puede vender a competidores de PA por 20 meses y a los demás competidores de ANDISÓNICA por 12 meses
3.100.000 + P 5.600.000 - P
DM produce y no puede vender a competidores de PA por 12 meses y a los demás competidores de ANDISÓNICA por 6 meses
2.600.000 + P 9.500.000 - P
Únicamente PA produce X300 y el producto sólo es vendido internamente
5.000.000 4.000.000
Tabla 28 Matriz utilidad DM y PA
Con base en esta información, se puede calcular la utilidad conjunta a la que se puede llegar
en cada uno de los acuerdos, donde la solución óptima es que DM produce y no puede vender
a ningún competidos de PA por 6 meses, para una utilidad de 15.100.000.
Resultados:
Como se mencionó previamente, la variable de respuesta para este caso está medida, a nivel
individual, como la utilidad percibida con base en el acuerdo alcanzado por ambas partes. Al
ser un caso de negocio distributivo, la ganancia para Desarrollos Magnéticos se traducirá en
una perdida para Productos Amplificadores. Esta situación puede observarse en las tablas de
opciones predeterminadas de posibles acuerdos, en donde para una misma decisión cada parte
posee una función de utilidad diferente. Ahora bien, al realizar el análisis de correlaciones
58
entre las variables explicativas y la utilidad alcanzada a nivel individual, se obtuvo que todas
las variables, a excepción del neuroticismo, tienen una correlación negativa. Ahora bien, al
revisar la magnitud de los índices se puede concluir que tan solo la extroversión y la apertura
parecen tener una relación lineal con la utilidad obtenida. Sin embargo, como se mencionó
en casos anteriores, por medio de esta matriz no se puede concluir dado que no se tiene
información estadística sobre la significancia de las variables en el modelo, motivo por el
cual es necesario hacer uso de una regresión lineal y del modelo de Random Forest. En la
tabla 30 se puede observar los resultados obtenidos al correr la regresión en R, por medio de
los cuales se obtiene que la extroversión es la única variable significativa a un nivel de
significancia del 5%. Congruente con lo que se obtuvo en el vector de correlaciones (tabla
29), el coeficiente estimado por medio de la regresión lineal es negativo. Esto quiere decir
que entre mayor sea la necesidad del individuo por tener atención e interacción social, menor
será el valor generado para sí mismo en el proceso de negociación.
Tabla 29 Vector correlación de variables explicativas con utilidad Caso 3
Tabla 30 Resultados regresión lineal utilidad Caso 3
Correlación variables explicativas con utilidad
Utilidad
Edad -0,131
CIBETA -0,035
N 0,129
E -0,427
O -0,265
A -0,118
C -0,130
Atención -0,009
Claridad -0,155
Reparación -0,128
Utilidad 1
59
Ahora bien, considerando que se trata de una muestra de datos en un estudio social, resulta
necesario utilizar la metodología de Random Forest, dado que se elimina el supuesto de
relaciones lineales y además es robusta ente la variabilidad de los datos. En la ilustración 15
se presentan los resultados obtenidos por medio del RF, en términos de la importancia global
de las variables en el modelo planteado. Al igual que por medio de la regresión lineal, se
observa un alto nivel de significancia para la excentricidad. Sin embargo, se puede observar
como la amabilidad, el neuroticismo, la apertura y la reparación presentan un nivel de
importancia global superior a 2, lo que se interpreta como que tienen un impacto significativo
sobre la utilidad alcanzada por los participantes en el caso. Más específicamente, y de
acuerdo con las gráficas de relación de las variables con la utilidad, se puede concluir que
entre mayor sea el nivel de inteligencia emocional de un individuo (medido en la capacidad
de regular las emociones), menor será la generación de valor. Lo mismo se puede decir de la
necesidad de tener interacción social, del deseo de tener nuevas experiencias y de la
necesidad de tener una buena relación con los demás. Por otro lado, se encontró que en la
medida en la que un individuo siente su entorno como amenazante, logrará mejorar la utilidad
obtenida en la negociación.
Ilustración 15 Resultados Random Forest utilidad Caso 3
60
Ilustración 16 Relación Reparación y Utilidad Caso 3
Ilustración 17 Relación Apertura y Utilidad Caso 3
61
Ilustración 18 Relación Neuroticismo y Utilidad Caso 3
Ilustración 19 Relación Extroversión y Utilidad Caso 3
62
Ilustración 20 Relación Amabilidad y Utilidad Caso 3
Empatía:
Con el fin de evaluar el impacto de las variables explicativas sobre la empatía en este caso,
en donde la generación de valor de una de las partes representa la pérdida de valor para la
otra, se decidió utilizar la metodología del Regresión lineal. Esto se debe, principalmente,
que la empatía se clasificó como alta si los estudiantes le asignaban un valor de 9 o 10 en la
encuesta y como baja de forma contraria. En la tabla 31 se presenta el vector de correlaciones
entre las variables explicativas con la empatía, donde se puede observar unas magnitudes
bajas, por lo que es necesario revisar los resultados de la regresión. En la tabla 32 se puede
observar como con un nivel de significancia del 10% las variables de reparación y apertura
resultan significativas. Al observar los coeficientes, se puede identificar que entre mayor sea
el nivel en el que un individuo necesita estímulos intelectuales, cambios y variedad, menor
será su empatía. Por otro lado, entre mayor sea la capacidad de regular los estados
emocionales, se podrá identificar en mayor medida con la contraparte.
Correlación variables explicativas con empatía
Empatía
Edad 0,060
CIBETA -0,126
N 0,078
E -0,037
O -0,144
A -0,097
C 0,131
Atención 0,109
Claridad 0,141
63
Reparación 0,141
Empatía 1
Tabla 31 Vector correlación de variables explicativas con empatía Caso 3
Tabla 32 Resultados regresión lineal empatía Caso 3
Satisfacción:
En cuanto a la satisfacción, se utilizó un modelo de regresión lineal, por medio del cual se
encontraron los siguientes resultados. Con un nivel de significancia del 10%, las variables de
amabilidad, apertura y claridad son significativas y tienen una relación negativa con la
satisfacción obtenida. Por otro lado, el nivel de extroversión resulta tener un impacto positivo
sobre la variable de respuesta, lo que quiere decir que entre mayor sea la necesidad de tener
interacción social, mayor satisfacción se obtendrá de la negociación.
Tabla 33 Resultados regresión lineal satisfacción Caso 3
64
Estrategia:
Con el objetivo de identificar la estrategia utilizada por los participantes durante el proceso
de negociación, y de esta manera buscar relaciones significativas entre las variables
explicativas, se solicitó responder una encuesta de seguimiento del caso. De esta manera,
cada individuo definió si había implementado una estrategia cooperativa o competitiva de
negociación. Las respuestas proporcionadas fueron transformadas a una variable binaria, la
cual toma el valor de uno en caso de que la estrategia utilizada fuera cooperativa y cero de
forma contraria. En la tabla 34 se puede observar el vector de correlación entre las variables
explicativas y la estrategia utilizada. De los índices se puede suponer que existe la posibilidad
de que se presente una relación lineal significativa entre el coeficiente de inteligencia no
verbal, la apertura y la reparación. La tabla 35 presenta los resultados obtenidos de la
regresión lineal, por medio de la cual se encontró que, con un nivel de significancia del 5%,
el coeficiente de inteligencia no verbal es significativo. Adicionalmente, con un nivel de
significancia del 10% tanto la inteligencia no verbal como la apertura son significativas e
inversamente proporcionales a la variable de respuesta. Esto quiere decir que, entre mayor
sea el coeficiente de inteligencia no verbal y la disposición a tener nuevas experiencias,
mayor será la inclinación por utilizar una estrategia competitiva.
Correlación variables explicativas con
estrategia
Estrategia
Edad -0,021
CIBETA -0,275
N -0,065
E -0,074
O -0,366
A 0,016
C -0,022
Atención -0,052
Claridad 0,105
Reparación -0,271
Estrategia 1
Tabla 34 Vector correlación de variables explicativas con estrategia utilizada Caso 3
65
Tabla 35 Resultados regresión línea estrategia utilizada Caso 3
Por otro lado, se buscó encontrar si la estrategia utilizada resulta significativa para una
negociación de tipo distributivo entre dos partes. Para esto, se decidió volver a correr una
regresión lineal agregando el factor dicotómico “Estrategia”, que se representa con dos
opciones, competitivo y cooperativo. Después de correr el nuevo modelo, se llegó a la
conclusión de que, con un nivel de significancia del 10%, las variables apertura, amabilidad,
responsabilidad y estrategia son significativas. Al analizar la tabla 35 se puede observar que
la variable toma el valor de “cooperativa” y que tiene un coeficiente negativo. En otras
palabras, se puede concluir que aquellas personas que utilizaron una estrategia competitiva
obtuvieron mejores resultados en términos de utilidad que los participantes que buscaron
cooperar con sus contrapartes.
Tabla 36 Resultados regresión línea utilidad con estrategia utilizada Caso 3
66
Grupales:
Como se mencionó en la descripción del caso, dentro de las opciones de acuerdos posibles
se encontraba una solución óptima, por medio de la cual se lograba maximizar la utilidad
conjunta alcanzada. De esta manera, se realizó un análisis estadístico que permitiera
identificar si las variables explicativas escogidas en el modelo son significativas a nivel
grupal sobre la variable explicativa. Para esto, se agruparon las parejas como una sola
observación, donde la utilidad conjunta será calculada como la suma de las utilidades
individuales de cada una de las partes.
𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑎𝑖 = 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐷𝑀𝑖 + 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝐴𝑖 ∀ 𝑖 ∈ 𝑃𝑎𝑟𝑒𝑗𝑎𝑠
Para el cálculo de las variables explicativas a nivel de pareja, se definieron como el valor
promedio de los datos para cada parte de la diada.
𝑉𝐸𝑣,𝑖 =𝑉𝐸𝐷𝑀𝑣,𝑖 + 𝑉𝐸𝑃𝐴𝑣,𝑖
2 ∀ 𝑉 ∈ 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑒𝑥𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠, 𝑖 ∈ 𝑃𝑎𝑟𝑒𝑗𝑎𝑠
Donde VE significa variable explicativa del tipo v para la pareja i, VEDM significa variable
explicativa del rol DM del tipo v de la pareja i y VEPA significa variable explicativa del rol
PA del tipo v de la pareja i.
Después de realizar la transformación de los datos, se procedió a realizar una regresión lineal,
por medio de los cuales se obtuvieron los siguientes resultados:
Tabla 37 Resultados regresión línea utilidad conjunta Caso 3
Como se puede ver en la tabla 37, con un nivel de significancia del 10% hay dos variables
significativas, la claridad y la atención. Esto quiere decir que entre mayor sea la capacidad
de una pareja para identificar sus estados emocionales, menor serán los resultados obtenidos
en comparación a las demás diadas. Por otro lado, se entiende que en la medida en que una
pareja logre expresar entre si los sentimientos de forma adecuada, mayor será la creación de
valor.
67
Caso 4 Puntos de Pago
Objetivo:
El objetivo de este caso era evaluar la significancia de las variables explicativas en
negociaciones grupales entre tres partes, en donde la variable de resultados se mide en
utilidades. De igual forma, este caso tiene un componente adicional, en donde cada una de
las partes debe identificar el valor de la utilidad mínimo que está dispuesta a aceptar de
acuerdo a los diferentes acuerdos a los que puede llegar. Es decir, por medio de un análisis
de posibles resultados cada compañía debe identificar su poder de negociación, ya que no es
necesario que se llegue a un acuerdo que beneficie a las tres partes, lo que significa que se
puede excluir a alguna de las tres.
Descripción:
Este caso gira en torno a tres corporaciones financieras que operan en la pequeña República
tropical de Colfeija. Ahorramos, BuenAhorro y CorSegura (A, B y C) están examinando la
posibilidad de asociarse para iniciar un proyecto en conjunto para el establecimiento de
puntos de pago electrónico en supermercados, tiendas y ferreterías. El objetivo es cobrar a
los establecimientos donde se realicen compras de todo tipo por la instalación y utilización
del sistema de pago. Los gerentes y equipos de analistas de las tres corporaciones han
examinado la situación y han establecido que los ingresos y las ventajas competitivas
brindadas por los puntos de pago generarían muy buenas utilidades. Debido a los costos de
instalación, se ha establecido que ninguna de las tres compañías podría realizar el proyecto
por si solos, de manera que se debe llegar a un acuerdo entre dos o las tres organizaciones.
Los acuerdos posibles alcanzables, y la utilidad conjunta a la que se llegaría se presentan en
la siguiente tabla:
Coalición Utilidad Conjunta (millones de pesos)
Ahorramos solo 0
BuenAhorro solo 0
CorSeguro solo 0
Ahorramos-BuenAhorro 118
Ahorramos-CorSeguro 84
BuenAhorro-CorSeguro 50
Ahorramos-BuenAhorro-CorSeguro 121 Tabla 38 Utilidad Conjunta Caso 4
Cada participante representará los intereses de una organización, motivo por el cual deben
preparar una estrategia con base a los posibles acuerdos alcanzables y las utilidades
asociadas. Al comienzo de la negociación, los tres participantes deberán ubicarse en
posiciones simétricas entre sí. A cada participante se le asignarán 30 minutos de preparación,
después de los cuales se le informará quienes serán sus participantes del caso. Una vez
iniciadas las negociaciones, el grupo contará con 30 minutos para llegar a un acuerdo. Si
68
durante la negociación dos de los participantes desean tener una reunión privada, el tercero
no podrá interrumpirlos por un periodo de al menos 2 minutos “regla de protección de la
privacidad”.
Resultados:
Como se mencionó previamente, la variable de respuesta se mide en la utilidad obtenida por
cada una de las partes A, B y C. Al haber una alta posibilidad de resultados, se consideró
necesario utilizar más de una metodología de análisis de datos para esta muestra. Por ende,
se utilizó el software RStudio para correr una regresión lineal, el modelo de Random Forest
y para encontrar el vector de correlaciones entre las variables explicativas y el resultado de
la negociación. En la tabla 39 se presentan las correlaciones encontradas, de donde se puede
concluir que es muy improbable que se obtengan resultados significativos de una regresión
lineal, dado que aparentemente no existen relaciones que se ajusten a una recta. Sin embargo,
es necesario identificar la significancia de las variables explicativas, de tal manera que se
puedan llegar a conclusiones robustas desde un punto de vista estadístico. Para el modelo de
regresión lineal se insertó una variable adicional, definida como el Rol de cada una de las
partes. Como se mencionó en la descripción del caso, el Rol tiene un impacto sobre la utilidad
que puede ser percibida, dado que las funciones de utilidad no son las mismas. Al revisar la
tabla 40, se puede concluir como efectivamente el Rol juega un papel primordial sobre las
utilidades que se pueden generar, siendo significativas con un σ del 0%. Sin embargo, todas
las variables explicativas restantes del modelo resultan no ser significativas, por lo que se
concluye que debido a la variabilidad de los datos no se debe seguir una relación lineal. Por
este motivo, fue necesario revisar la información extraída por medio de la metodología de
Random Forest, la cual permite encontrar el nivel de importancia global de las variables sin
el supuesto de linealidad. En la ilustración 21, se puede ver que hay tres variables (sin tener
en cuenta el Rol) que son significativas: el neuroticismo, la atención y la claridad. Al analizar
estos resultados con las gráficas de relación encontradas, se puede observar la ausencia de un
comportamiento definido, pues la dispersión de los datos es muy grande y no se muestra una
relación clara. De esta manera, solo se puede concluir que, en casos grupales de tipo
distributivo, la capacidad de identificar las emociones, expresarlas correctamente y la
sensación de amenaza del entorno juegan un papel importante, el cual podría explicarse por
medio de la teoría de psicología y negociación.
69
Correlación variables explicativas con resultado
Resultado
Edad 0,201
CIBETA 0,055
N 0,064
E -0,103
O -0,087
A 0,021
C 0,003
Atención -0,157
Claridad 0,050
Reparación 0,000
Resultado 1,000
Tabla 39 Vector correlación de variables explicativas con utilidad Caso 4
Tabla 40 Resultados regresión línea utilidad Caso 4
70
Ilustración 21 Resultados Random Forest utilidad Caso 4
Ilustración 22 Relación Neuroticismo y Utilidad Caso 4
71
Ilustración 23 Relación Atención y Utilidad Caso 4
Ilustración 24 Relación Claridad y Utilidad Caso 4
72
DISCUSIÓN Con el propósito de identificar los rasgos y habilidades intrínsecas de las personas y el
impacto de estas en el inicio, desarrollo y desenlace de una negociación, el presente trabajo
de investigación examino las relaciones entre la inteligencia emocional, inteligencia no
verbal y rasgos de la personalidad con los resultados subjetivos y objetivos de diferentes
casos de negociación. Para esto, fue necesario desarrollar a lo largo de cuatro meses una
serie de casos en la clase de Sistemas de Negociación la Universidad de los Andes, los cuales
requirieran diferentes metodologías de análisis para el desarrollo de una estrategia. Es
necesario aclarar que, con el fin de obtener unos resultados robustos a nivel estadístico, se
utilizaron dos tipos de metodologías de análisis, la regresión lineal y el Random Forest. De
esta manera, el proceso de investigación logra tener mayor profundidad para elaborar
conclusiones fundamentadas estadísticamente. Por medio de la metodología de RF, se logró
reducir el impacto de la variabilidad de los datos, la cual es alta intrínsecamente al tratarse
de estudios en las ciencias sociales. De igual forma, la utilización de pruebas psicológicas
avaladas por la comunidad científica, teniendo el apoyo del departamento de psicología de la
Universidad de los Andes resultaron claves para dar credibilidad y fundamentos al
experimento realizado.
El proceso de revisión bibliográfica previo al experimento resultó de mucha utilidad para
definir las hipótesis de investigación, así como para definir una metodología clara y bien
estructurada. Consistente con los resultados obtenidos por Maw Der Foo, Hwee Hoon Tan,
Voon Chuan Aik y Hillary Anger Elfenbein, en el caso de una negociación bilateral con
capacidad integrativa (Caso 2), el nivel de coeficiente intelectual tiene un impacto positivo
sobre los resultados obtenidos a nivel individual y grupal. Este mismo comportamiento se
puede extraer de las ilustraciones 4 y 5, en donde se demuestra que efectivamente la
inteligencia no verbal resulta significativa en casos de negociación integrativos grupales
(Caso 1). Ahora bien, existen unas semejanzas y diferencias en cuanto a lo obtenido en el
proceso de investigación a nivel de los rasgos de la personalidad. De acuerdo con Maw Der
Foo y su grupo de investigadores, el neuroticismo o la sensación de que el entorno es
amenazante tiene un impacto positivo sobre los resultados de la negociación. Este mismo
resultado se obtuvo en el caso 3, donde se presenta una leve relación positiva entre el
neuroticismo y la utilidad obtenida. En cuanto al caso 4, por medio del modelo de Random
Forest se encontró que este rasgo de la personalidad es significativo, más no se logró
identificar un comportamiento claro. Desde la teoría, se entiende que aquellos individuos que
perciban a sus contrapartes como una amenaza buscarán el beneficio personal y el cuidado
de sus propios intereses por encima de los demás. De esta manera, ante cualquier conflicto
actuaran de manera defensiva para reducir el riesgo presentado por el entorno, maximizando
de esta manera el beneficio propio. En cuanto a los 4 factores restantes del modelo Big Five,
los estudios de Maw Der Foo indicaron que no son significativos en las negociaciones, ni
para el nivel individual ni para los resultados grupales. Sin embargo, en los resultados para
los diferentes casos realizados se obtienen conclusiones que contradicen lo obtenido por Der
Foo. Por ejemplo, se estableció que para casos de negociación bilaterales distributivos (Caso
3) la extroversión, la apertura y la amabilidad tienen un impacto negativo sobre el resultado.
Intuitivamente, estos hallazgos son racionales y se ajustan a las hipótesis planteadas
73
previamente al experimento. Es decir, en casos donde la ganancia de una de las partes se
traduce en una perdida para la otra, es necesario tener una mentalidad más cerrada e
individualista, lo que significa que estar abierto a nuevas oportunidades o buscar tener una
buena relación con el otro negociador puede traducirse en ceder valor. Ahora bien, contrario
a lo que se planteó como hipótesis, la apertura no tiene un impacto positivo en los casos de
negociación del tipo distributivo. Como se puede observar en las ilustraciones 18 y 20 de la
sección de resultados, en un caso bilateral distributivo (Caso 3), el estar abierto a nuevas
experiencias parece tener un efecto negativo sobre los resultados obtenidos. Esta conclusión
no es coherente con la teoría de Kersten, pues se pensaría que la necesidad de tener estímulos
intelectuales permite buscar nuevas alternativas para llegar a un acuerdo. Es decir, estar
buscando experiencias nuevas que sean retadoras puede permitir buscar soluciones por fuera
de las obvias. Finalmente, se puede observar como la amabilidad tiene un impacto negativo
sobre los resultados de la negociación en el caso 2, implicando que el buscar tener una buena
relación con la contraparte se está dispuesto a ceder valor.
En cuanto a la inteligencia emocional y su impacto en los resultados de la negociación, se
evidencia una consistencia con la teoría. En primer lugar, se puede observar como en los
Casos 3 y 4 se obtiene que la inteligencia emocional tiene un impacto significativo sobre la
utilidad obtenida a nivel individual. Tal como lo habían postulado Maw Der Foo y su grupo
de investigación, aquellos individuos que posean un alto nivel de inteligencia emocional se
verán afectados en la adquisición de valor en casos win-lose. Aparentemente, en cuanto
mayor sea la capacidad de una persona de identificar sus emociones y expresarlas
abiertamente (Atención), mayor será la información disponible para la contraparte. Sin
embargo, es necesario resaltar que para la variable reparación se obtiene un resultado
inesperado. En casos bilaterales de tipo distributivo (Caso 3), la capacidad para regular los
estados emocionales parece estar inversamente asociado con la adquisición de valor
individual. Esto resulta interesante cuando se revisa la relación de la reparación con la
estrategia utilizada, dado que en el Caso 3 se logró identificar que esta variable está
relacionada directamente con la utilización de una estrategia competitiva, la cual con un nivel
de significancia del 5% se asocia con mejores resultados en este tipo de casos. Este
comportamiento se puede entender, además, por medio de la gráfica de relación entre la
reparación y la utilidad, dado que esta no sigue un comportamiento estrictamente negativo.
Ahora bien, tal como definen Kersten, Gan y Thomas en sus respectivos estudios, los
sentimientos y las emociones son significativas para comprender el modelo de toma de
decisiones en los seres humanos. Más aun, en los casos de negociación integrativa se puede
observar una relación positiva entre la claridad los resultados obtenidos. Esto quiere decir
que entre mayor sea la capacidad de un individuo de comprender e identificar correctamente
los estados emocionales y su impacto, más propenso será a crear valor en situaciones de baja
competitividad. Estos hallazgos son congruentes con las hipótesis número 2, por medio de la
cual se define la relación positiva entre las variables de inteligencia emocional y los buenos
resultados de una negociación a nivel individual.
Para los resultados de negociación grupal se utilizó únicamente el caso 3, dado que al ser un
caso distributivo suele ser más difícil identificar una oportunidad de generación de valor
74
mutua. Para los otros casos, la variable de respuesta era la misma que la variable grupal (Caso
1 y 2) o se llegó al mismo acuerdo en todos los grupos de negociación por lo que no habría
diferencia en los resultados estadísticos (Caso 4). Los resultados obtenidos son coherentes
con la investigación efectuada por Maw Der Foo y su grupo, en donde se identificó que en la
medida en que la pareja tenga una buena comunicación mejor serán los resultados grupales
en comparación a las demás. Sin embargo, se encontró que, si en promedio la pareja logra
identificar fácilmente los estados emocionales, peores serán los resultados. Estos resultados
quieren decir que la inteligencia emocional es un factor valioso para alcanzar un mejor
resultado integrativo en las parejas dado un mayor nivel de comunicación, pero que en casos
distributivos puede generar dificultades para alcanzar buenos resultados.
En cuanto a la satisfacción de los individuos asociada al desarrollo y resultado de los casos
de negociación, se obtuvieron resultados consistentes con la teoría. Tal como lo plantearon
Maw Der Foo y su grupo de trabajo, existe una relación significativa entre el neuroticismo
de un individuo y su nivel de satisfacción. Teóricamente esta relación debería ser negativa,
dado que las negociaciones son entendidas como un conflicto, en donde se presenta una
diferencia en los intereses y surge una contienda por generar valor. Al percibir su entorno
como amenazante, la presencia de rivalidad o contienda conlleva a situaciones que no
generan satisfacción para el individuo. Sin embargo, se encontraron relaciones entre
variables que no fueron identificadas por Der Foo. Por ejemplo, se definió que, en un caso
integrativo entre dos partes, la extroversión tiene un impacto significativo en el nivel de
satisfacción. Esto resulta coherente, dado que en este tipo de casos donde se debe generar un
ámbito de cooperación, el nivel de interés de un individuo por tener interacción social juega
un papel importante. Este mismo comportamiento es observable en el caso distributivo entre
dos partes, lo que significa que independiente del tipo de negociación en el que se encuentre,
la satisfacción será mayor si se busca tener interacción social. Ahora bien, para este tipo de
casos (Caso 3), se presentan relaciones con impacto negativo sobre la satisfacción percibida.
Para las variables de rasgos de la personalidad, se identificó que un alto nivel de apertura y
de amabilidad están asociados significativamente con insatisfacción. Al pensar en la
descripción de los tipos de negociación realizada por Kersten, estos resultados parecen ser
coherentes, dado que, como ya se mencionó previamente, los individuos que busquen tener
una buena relación con su contraparte obtendrán menor utilidad. Al generar poco valor, se
puede considerar que la negociación fue fallida, generando inconformidad con la misma. De
igual forma, se concluyó que la capacidad de identificar y reconocer los estados emocionales
propios se asocia a un bajo nivel de satisfacción. Esto resulta congruente con la teoría, dado
que en este tipo de negociaciones la competición es alta, despertando emociones asociadas
con sentimientos negativos como el estrés o la ansiedad. De esta manera, entre más pueda un
individuo identificar estas emociones negativas, menor será su sensación de satisfacción.
Al analizar los resultados obtenidos para las variables explicativas y su relación con la
empatía, se encontraron diferencias con los hallazgos de la investigación de Fitness y Curtis
(Fitness & Curtis, 2005). Esto se debe, principalmente, a que en su estudio encontraron que
la única variable de inteligencia emocional que tiene un impacto significativo positivo con la
empatía es la atención. Sin embargo, si se mira la tabla 31 del Caso 3 se puede observar que
75
la reparación resulta significativa con un nivel de significancia del 5%, mientras que la
atención resultó no significativa. Esto se puede atribuir a las diferencias en el tamaño de la
muestra y a factores diferentes a los que fueron medidos en este experimento. Por ejemplo,
existen factores culturales que no fueron identificados en ninguno de los dos estudios, y que
pueden tener un impacto relevante sobre los resultados. Ahora bien, visto desde una
perspectiva teórica, tiene sentido que entre más capacidad se tenga de regular los estados
emocionales propios mayor sea la empatía, dado que precisamente esta última hace referencia
a la capacidad de identificarse con alguien y compartir sus sentimientos. Esto confirma la
hipótesis planteada al inicio del experimento, donde se estableció que la inteligencia
emocional tiene un impacto positivo sobre la empatía. Adicionalmente, se debe aclarar que
la reparación no es la única variable significativa, sino que los rasgos emocionales también
son relevantes para comprender los niveles de empatía con la contraparte. En los dos casos
de negociación bilateral (Caso 2 y Caso 3), se obtuvo que la apertura tiene un impacto
significativo sobre la empatía. Desde una perspectiva psicológica, se considera que la
relación obtenida de la apertura con la empatía en el caso 3 es coherente, dado que entre
mayor sea el nivel en el que un individuo necesita estímulos intelectuales, cambios y
variedad, más difícil será que se identifique con los modelos mentales de la contraparte. Por
último, para los casos de negociación integrativa entre dos partes se encontró que la
extroversión tiene un impacto significativo sobre la empatía. Teóricamente, los individuos
que buscan tener interacción social logran comprender más fácilmente en una situación
donde ambas pueden generar valor y donde la cooperación es clave.
Sobre la estrategia implementada, se obtienen resultados coherentes con las teorías de
Kersten, Gan y Thomas sobre el comportamiento de las personas en los diferentes tipos de
negociación. Al analizar lo obtenido para el caso de negociación integrativa entre dos partes
(Caso 2), se identificó que la utilización de una estrategia cooperativa está asociada con la
obtención de mejores resultados a nivel individual, tal y como lo proponían Kersen y Gan.
Lo mismo ocurre para los casos de negociación distributiva entre dos partes (Caso 3), en
donde estadísticamente las partes que utilizaron una estrategia competitiva obtuvieron
mayores utilidades. Por otro lado, se buscó identificar si existe una relación significativa
entre las variables explicativas y el tipo de estrategia utilizada. Para los casos de negociación
integrativos entre dos partes (Caso 2) se encontró que el nivel de coeficiente intelectual está
directamente relacionado con la utilización de una estrategia cooperativa. Este mismo
comportamiento se puede observar para el nivel de responsabilidad y de claridad de los
individuos. Esto resulta coherente con la teoría de Kersen y Gan, dado que al tratarse de casos
donde se puede crear valor de manera conjunta, es necesario que las partes sean capaces de
identificar de manera acertada la manera en la que se están sintiendo, permitiendo tener
mayor control sobre sus estados emocionales. De esta manera, se podrá disminuir el factor
subjetivo e irracional de la toma de decisiones, que, en conjunto con una alta inteligencia y
agilidad mental, y una disposición por seguir las reglas establecidas en este tipo de
negociaciones conlleva a incrementar la utilidad percibida por las partes. Ahora bien, se
obtuvo un resultado que parece no tener sentido lógico, cuya razón de ser puede ser atribuible
a la alta variabilidad no explicada de los datos en el modelo (𝑅2 = 0,19). Este es que, entre
mayor sea el deseo de un individuo de tener relaciones armoniosas con los demás, será más
76
probable que utilice una estrategia competitiva. Por otro lado, en los casos tipo 3, se encontró
que entre mayor sea el coeficiente de inteligencia no verbal y la apertura, más propenso será
el individuo de utilizar una estrategia competitiva. Teóricamente esto tiene sentido, dado que
si una de las partes logra identificar fácilmente el tipo de negociación en la que se encuentra,
tiene una buena base de conocimientos, posee agilidad mental, y busca tener estímulos
intelectuales, más rápido se dará cuenta que en casos distributivos se debe ser competitivo y
tendrá la disposición para retarse. Básicamente, le permite identificar de manera más rápida
que la creación de valor de una parte es la destrucción de valor para otra.
Tal como se anticipó en las hipótesis planteadas, los atributos de características personales
dieron no significativos para ninguno de los casos. Es decir, en los procesos de negociación
ni el sexo ni la edad serán influyentes para obtener mejores resultados. Tampoco tendrán un
impacto sobre la satisfacción alcanzada, la empatía con la contraparte o la estrategia utilizada.
Limitaciones del presente proyecto
Los resultados del presente estudio deben ser interpretados con prudencia, dado que se trata
de un único resultado para cada tipo de caso. Es decir, no se tiene una amplia muestra de
resultados para el mismo tipo de negociación por persona, lo que implica que existe la
posibilidad de que las conclusiones obtenidas puedan variar. De igual forma, debido a la
estructura del experimento, donde se debía llevar un seguimiento por 4 meses a un mismo
grupo de personas para la realización de los casos, el número de observaciones disponibles
es pequeño. Esto puede significar que al realizar las mismas pruebas a un grupo de individuos
más grande se obtengan resultados diferentes. Al tratarse de un grupo de estudiantes de una
misma universidad, existe la posibilidad de que la muestra no sea significativa para
representar a la población general de estudiantes en Colombia. Así mismo, se debe tener en
cuenta que existen resultados donde no se pudo definir estadísticamente el tipo de relación
entre las variables significativas y la variable de respuesta, atribuido principalmente a la
variabilidad de los datos en casos de estudio de ciencias sociales. Esto quiere decir que a
pesar de haber identificado que factores tienen un nivel alto de importancia global sobre las
variables de respuesta, su impacto (negativo o positivo) no puede ser definido
estadísticamente. Por último, se debe tener en cuenta que al tratarse de casos controlados en
donde las partes no se involucran emocionalmente con la negociación, se están obteniendo
resultados que pueden no ser aplicables a situaciones de la vida real. Sin embargo, se debe
tener en cuenta que las pruebas aplicadas y los resultados obtenidos sirven como un sustento
teórico para el análisis y predicción de resultados en negociación, considerando que se
acercan a las conclusiones obtenidas en trabajos similares realizados en otras partes del
mundo.
A futuro, es necesario que se repita el procedimiento realizado con una muestra diferente, de
tal forma que se pueda tener más puntos de comparación, incrementando la certeza y
verificabilidad de los resultados. De esta manera se podría, por ejemplo, identificar si las
conclusiones que dieron inconsistentes con la teoría fueron replicadas o si se trata de una
consecuencia de la variabilidad de esta muestra especifica.
77
BIBLIOGRAFÍA
Alicante, U. d. (2010). Introducción a la psicología. Alicante.
Allport, & Odbert. (1936). Trait-names: A psycholexical study. Psychological Monographs, 47.
Borghans, L., Duckworth, A. L., Heckman, J., & Weel, B. t. (2006). The Economics and Psychology of
Personality Traits. The Journal of Human Resources , 973-1059.
Breiman, L. (2001). Random Forests. En Machine Learning (págs. 5-32). California.
Brett, M. J. (2004). The handbook of Negotiation and Culture. California: Stanford Business Books.
Costa, P., & McCrae, R. (1988). From Catalog to Classification: Murray's Needs and the Five Factor
Model. Journal of Personality and Social Psychology, 258-265.
Costa, P., & McCrae, R. (2008). NEO PI-R. Madrid: tea ediciones.
DeNeve, K., & Cooper, H. (1998). The Happy Personality: A Meta-Analysis of 137 Personality Traits
and Subjective Well-Being. Missouri: Psychological Bolletin .
Elfenbein, H. A. (2015). Individual Differences in Negotiation: A Nearly Abandoned Pursuit Revived.
Washington .
Fitness, J., & Curtis, M. (2005). Emotional Intelligence and the Trait Meta-Mood Scale:
Relationships with Empathy, Attributional Complexity, Self-control, and Responses to
Interpersonal Conflict. . E-Journal of Applied Psychology, 50-62.
Flecther, O. (1986). Attributional complexity: An individual differences measure. Journal of
Personality and Social Psychology, 875-884.
Flores, E. (Febrero de 2017). Inteligencias multiples. Obtenido de Research Gate:
https://www.researchgate.net/publication/313695541_Inteligencias_multiples/download
Foo, M. D. (s.f.). EMOTIONAL INTELLIGENCE AND NEGOTIATION: THE TENSION BETWEEN
CREATING AND CLAIMING VALUE. The international journal of conflict management , 411-
429.
Gan, I. (2017). Advancing a Distributive-Bargaining and Integrative-Negotiation Integral System: A
Values-Based Negotiation Model (VBM). Texas A&M University.
Gardner, H. (1993). Frames of mind: The theory of multiple intelligences . Nueva York: Basic Books.
Gardner, H. (2006). Multiple inteligences: New horizons . Nueva York : Basic Books.
Global Leadership Foundation. (2018). The GEIT - Free Emotional Intelligence Test. Obtenido de
https://globalleadershipfoundation.com/geit/eitest.html
Hochel, M. (2007). La conciencia. Granada.
Institute for health and human potential. (2018). Test your Emotional Intelligence free EQ Quiz.
Obtenido de https://www.ihhp.com/free-eq-quiz/
78
Johnson-Laird. (1998). Imaginery, Visualization and thinking. San Diego: Academic Press.
Joseph Ciarrochi, A. C. (2000). A critical evaluation of the emotional intelligence construct.
Wollongong: Pergamon.
Julie Fitness, M. C. (2005). Emotional Intelligence and the Trait Meta-Mood Scale: Relationships
with Empathy, Attributional Complexity, Self-control, and Responses to Interpersonal
Conflict. . Sidney: Macquarie University.
Kellog, C. (2003). BETA III. Obtenido de https://comunidadvirtual.uexternado.edu.co/wp-
content/uploads/2016/07/8_betaiii.pdf
Kersten, G. (2001). Modeling Distributive and Integrative Negotiations. Review and Revised
Characterization. Group Decision and Negotiation, 493-514.
Kjaerulff, U. B. (2007). Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and
Analisys. New York : Springer Science + Business Media.
Lewicki, R., & Saunders, D. (1999). Negotiation. McGraw-hill.
Mark Davis, L. K. (1997). Personality and empathic accuracy. Nueva York: The Guilford Press.
Mayer, J. D. (2008). Human Abilities: Emotional Inteligence. Annual review of psychology, 507-526.
Ministerio de Salud. (4 de Octubre de 1993). RESOLUCION NUMERO 8430 DE 1993. Obtenido de
https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/DIJ/RESOLUCION-
8430-DE-1993.PDF
Newel, A. (1981). The knowledge level. Artificial intelligence, 87-127.
Pal, H. (2004). Theories of intelligence. Everyman's Science.
Palmero, L. R. (s.f.). LA TEORÍA DE LOS MODELOS MENTALES DE JOHNSON-LAIRD Y SUS
PRINCIPIOS: UNA APLICACIÓN CON MODELOS MENTALES DE CÉLULA EN ESTUDIANTES DEL
CURSO DE ORIENTACIÓN UNIVERSITARIA. Obtenido de
https://www.lume.ufrgs.br/bitstream/handle/10183/141225/000348949.pdf?sequence=1
Payne, W. (1985). Un estudio de emociones: el desarrollo de la inteligencia emocional.
Sterman, J. D. (200). Business Dynamis: Systems Thinking and Modeling for a Complex World.
McGraw-Hill Companies.
Thompson, L., & Hrebec, D. (1996). Lose-Lose Agreements in Independent Decision Making.
Psychological Bulletin, 396-409.
Touw, W. G., Bayjanov, J. R., Overmars, L., Backus, L., Boekhorst, J., Wels, M., & Hijum, S. v. (2012).
Data mining in the Life Sciences with Random Forest: a walk in the park or lost in the
jungle? Briefings in Bioinformatics, 315-326.
Villamizar, G. (2013). Definiciones y teorías sobre inteligencia. Revisión historica. Bucaramanga.
Walton, R., & McKersie, R. (1965). A Behavioral Theory of Labour Negotiations: An Analysis of a
Social Interaction System. Nueva York: McGraw-Hill.
79
Wetlaufer, G. (1996). The Limits of Integrative Bargaining. Georgetown Law Journal, 1-25.
