La autocensura del investigador: cómo el sistema de sexenios convierte a investigadores apasionados en burócratas estratégicos

Ya he completado las tareas. Tanto la “obligatoria” de presentar los papeles en ANECA, como la voluntaria de hacer una reflexión personal (Rellenar sexenios de investigación: mi propuesta para transformarlo | Blog de Juan A. Marin-Garcia).

Voy a compartir mi reflexión personal del proceso, si me ha servido para algo y las sensaciones que me han ido provocando las diferentes decisiones que he ido tomando.

Empecemos por algunos hechos:

  • Tengo mucha producción. Me refiero a que tengo más de 7 posibles aportaciones (5 principales más dos sustitutorias). Eso es una ventaja porque me permite elegir. Es, al mismo tiempo, un fastidio porque me obliga a perder el tiempo tomando las decisiones sobre qué descartar. Decisiones que no son sencillas porque, al menos, hay 13 o 14 artículos con claro potencial. Luego hay varios artículos más que claramente no iban a ser candidatos -porque son protocolos y para mí confluyen con una de las aportaciones principales, o son de áreas ajenas al management o siempre fueron “artículos menores” que me interesaba escribir para dar cauce a una idea o para forzarme a aprender algo con rigor-.
  •  Algunas de las circunstancias reductoras de puntuación afectan directamente a varios de mis trabajos.

Y pasemos ahora a mis inferencias, opiniones y percepciones. Para mí, estos son los “takeaways” que me llevo del proceso de reflexión, siendo consciente de que son solo el modo en que veo el asunto y, sin duda, están sesgados.

Algunos de los que yo considero mis mejores trabajos por lo que ha supuesto escribirlos, la contribución que yo creo que tienen en la academia y en la sociedad y que, además, han sido de los más citados (no me creo que las citas indiquen nada, pero supongo que para mucha gente este es un indicador imprescindible), no los puedo poner como meritos porque sería un suicido (directamente me van a poner un cero porque cumplen alguno o varios de los criterios de minoración de puntuaciones). Por ejemplo:

  • Marin-Garcia, J. A., Vidal-Carreras, P. I., & Garcia-Sabater, J. J. (2021). The Role of Value Stream Mapping in Healthcare Services: A Scoping Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(3), 951. https://doi.org/10.3390/ijerph18030951

No me apetece jugármela a tener que defender mis méritos en una reclamación, de modo que voy a ser cauto y conservador y elegir como méritos los que creo que van a gustar al panel, no los que yo creo que realmente son mis mejores trabajos. Me he permitido la licencia de ser “irreductible” en una de las sustitutorias, donde he puesto una aportación de investigación sobre aprendizaje. Porque desde el primer sexenio me impuse el compromiso de poner siempre al menos una investigación docente en mis aportaciones:

  • Aznar-Mas, L. E., Atarés Huerta, L., & Marin-Garcia, J. A. (2021). Students have their say: Factors involved in students’ perception on their engineering degree. European Journal of Engineering Education, 46(6), 1007–1025. https://doi.org/10.1080/03043797.2021.1977244).

De las 5 aportaciones principales, yo solo habría mantenido una o dos de ellas (y también habría puesto otra en lugar de una de las sustitutorias). ¿Por qué no lo he hecho? Porque me “he cagado”. Tengo la seguridad de que no lo iban a entender en la comisión y que peligraba el sexenio… que no pasa nada, ya tengo 3 sexenios, y un sexenio son solo 140 euros al mes de extra en la nómina. Es triste, pero me he vendido por 140 euros de mierda (que, además, no me hacen falta para llegar a final de mes, esa enorme suerte tengo).

¿Cuales hubiera puesto yo de no haberme “cagado”? Sin duda, habría puesto al menos dos contribuciones sobre las cosas que hicimos durante la época de COVID, en la que nos volcamos  a dedicar horas y todos nuestros conocimientos para apoyar a los hospitales. A los que nos quisieron como colaboradores, y hasta que nos obligaron a dejar de colaborar con ellos desde las altas esferas (bueno, nunca les hicimos caso y seguimos desde la clandestinidad 😉 ). Gracias a ello, recibimos el premio “Luis Merelo y Más” del Colegio de Ingenieros Industriales de la Comunidad Valenciana. Muchas de las cosas que aprendimos entonces también las pudimos aplicar durante la catástrofe de la Dana del 2024. Como representativo de esta línea hubiera elegido estos dos trabajos:

  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. J. P., Ruiz, A., Maheut, J., & Garcia-Sabater, J. J. P. (2020). Operations Management at the service of health care management: Example of a proposal for action research to plan and schedule health resources in scenarios derived from the COVID-19 outbreak. Journal of Industrial Engineering and Management, 13(2), 213. https://doi.org/10.3926/jiem.3190
  • Redondo, E., Nicoletta, V., Bélanger, V., Garcia-Sabater, J. P., Landa, P., Maheut, J., Marin-Garcia, J. A., & Ruiz, A. (2023). A simulation model for predicting hospital occupancy for Covid-19 using archetype analysis. Healthcare Analytics, 3, 100197. https://doi.org/10.1016/j.health.2023.100197

Además, habría puesto mis artículos sobre guías para la difusión de la ciencia. Sinceramente creo que son de las cosas más útiles e interesantes que he hecho (aunque sea yo el único que piense eso):

  • Marin-Garcia, J. A. (2021). Three-stage publishing to support evidence-based management practice. WPOM-Working Papers on Operations Management, 12(2), 56–95. https://doi.org/10.4995/wpom.11755
  • Marin-Garcia, J. A., & Alfalla-Luque, R. (2021). Teaching experiences based on action research: A guide to publishing in scientific journals. WPOM-Working Papers on Operations Management, 12(1), 42–50. https://doi.org/10.4995/wpom.7243
  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. P., & Maheut, J. (2022). Case report papers guidelines: Recommendations for the reporting of case studies or action research in Business Management. WPOM-Working Papers on Operations Management, 13(2), 108–137. https://doi.org/10.4995/wpom.16244
Sobre investigación docente habría elegido este, porque realmente es el trabajo que más transforma el aprendizaje de 60 futuros directivos-as cada año:
  • Marin-Garcia, J. A., Garcia-Sabater, J. J., Garcia-Sabater, J. P., & Maheut, J. (2020). Protocol: Triple Diamond method for problem solving and design thinking. Rubric validation. WPOM-Working Papers on Operations Management, 11(2), 49–68. https://doi.org/10.4995/wpom.v11i2.14776

También habría incluido alguna aportación representativa de mi línea de investigación en Gestión de Recursos Humanos. Mi solicitud ha quedado demasiado sesgada hacia la Dirección de Operaciones. Por ejemplo habría incluido:

  • Marin-Garcia, J. A., Bonavia, T., & Losilla, J. M. (2020). Changes in the Association between European Workers’ Employment Conditions and Employee Well-being in 2005, 2010 and 2015. Int J Environ Res Public Health, 17(3), 1048. https://doi.org/10.3390/ijerph17031048

Resumiendo, no me he atrevido a dejarme llevar por la interpretación que yo hago de cuál creo que es el espíritu de la norma. He preferido autocensurarme y hacer una solicitud estándar, del montón, doblegando mi espíritu crítico, mi creatividad, y mi compromiso con una pasión para encajar en el estrecho corsé de lo que creo (sin ninguna certeza) que se puntúa en mi campo científico. Esto me deja una profunda desazón y vergüenza. No ha sido una experiencia agradable el tener que pasar por esto. Y me deja preocupado. Si algo que no necesito es capaz de pervertir mi comportamiento, y hacer que me venda y me aleje de mis creencias solo por conseguir una métrica, estamos realmente “jodidos” en la academia.

Si no tuviera la seguridad de que me van a  sobrar aportaciones y que, por lo tanto, puedo dedicarme a investigar lo que creo, en conciencia, que es lo que debo investigar, habría tenido una enorme presión por dejar de hacer las cosas en las que creo, para dedicar mi escaso tiempo solo a las cosas que me van a puntuar. Por suerte, yo abordo todo lo que hago como un proyecto de publicación de artículos, lo que me genera un volumen alto de opciones y permite que, cosas que sé desde el principio que jamás serán puntuables, puedan tener su oportunidad de existir y ser encontradas por potenciales lectores.

Mientras escribo esta entrada, me ha llegado al mi bandeja de entrada este anuncio de publicación de artículo:

  • Baruch, Y., & Budhwar, P. (n.d.). Impact and management studies: Why making practical impact is not a core academic expectation. European Management Review. https://doi.org/10.1111/emre.70051
Ha sido providencial porque aborda muchas de las cosas que yo he estado pensando estas dos últimas semanas. Os dejo algunos apuntes a modo de trailer:
 
El artículo alerta sobre la creciente presión gubernamental para que la investigación demuestre un impacto práctico inmediato, lo que está erosionando la función fundamental de las universidades. Esta exigencia representa una ruptura con el modelo de universidad basado en la autonomía para la búsqueda libre del conocimiento.

El problema es tanto conceptual como metodológico. Por un lado, la naturaleza misma del trabajo académico en ciencias sociales genera impacto de forma indirecta y diferida: los académicos transforman la sociedad a través de sus estudiantes y del conocimiento que estos llevan al mundo profesional, un proceso cuyo valor se manifiesta a largo plazo. Por otro lado, la medición del impacto carece de criterios válidos y fiables, siendo prácticamente imposible establecer una relación causal directa entre una investigación específica y cambios sociales u organizacionales concretos.

Los autores no rechazan el valor del impacto práctico, sino su imposición como criterio central de evaluación académica. La creación de conocimiento, el rigor intelectual y la libertad académica deben constituir el “imperativo” de la universidad, mientras que la aplicación práctica inmediata puede ser un resultado deseable pero no una obligación. Invertir esta prioridad, convirtiendo el impacto como motor principal de la actividad académica, supone desviar recursos intelectuales de la generación de conocimiento original hacia la demostración de utilidad inmediata, comprometiendo así la esencia misma de la institución universitaria.

 
Universidad de Cádiz: Sexenios 2025 – Área de Biblioteca

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Rellenar sexenios de investigación: mi propuesta para transformarlo

Este año me toca presentar la solicitud para el sexenio de investigación. La experiencia de las tres veces anteriores fue frustrante, no por el resultado (conseguí el informe favorable directo en las tres ocasiones), sino por la sensación de pérdida de tiempo en una actividad que no añadía absolutamente nada de valor (ni a mí ni a la sociedad).

Ahora voy a intentar que sea diferente; no sé si lo conseguiré, porque los sistemas pensados para “certificar” la calidad, y no para “promover” la calidad, no ayudan demasiado y tienen una pasmosa capacidad para convertir las tareas en “No Valor Añadido, No Evitable”.

¿Qué es lo que me planteo?  Aprovechar que voy a hacer una mirada retrospectiva a mis publicaciones y reflexionar sobre el impacto social, la contribución al progreso del conocimiento y el impacto científico para decidir qué cosas tengo que cambiar en el futuro.

El principal problema que anticipo es que los indicadores que tendré disponibles no me darán ninguna información relevante para tomar decisiones.

Por ejemplo, aunque se me hubiera ocurrido etiquetar con la TAG #sexeniosjamgupv2025 todas las entradas que he hecho en las diferentes redes sociales, ¿para qué me sirve ver el número de “likes” en linkedin, Facebook, X o Bluesky? ¿Realmente me dice algo sobre cómo mejorar el tipo de investigación que hago?

Supongo que podría decir algo parecido de las citas, ¿que no me citen (o que me citen) significa que realmente no (si) se han leído mi trabajo?

Y si no me sirven los indicadores disponibles, ¿cómo puedo tomar decisiones basadas en evidencia y no usar autoengaños para justificarme ante mí mismo?

Pues este tipo de cosas son las que quiero darles algunas vueltas las próximas semanas. Si no aclaro nada, esta edición de la solicitud de sexenios habrá sido, una vez más, una pérdida de tiempo. Si saco alguna conclusión, tendré que agradecer a ANECA por obligarme a invertir mi tiempo en preparar una solicitud que ha desencadenado un proceso beneficioso.

https://guiasbib.upo.es/convocatoria_sexenios/portada

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Homonimia y sinonimia, los dos males de la ciencia del management que impide a la IA dar resultado útiles

(contenido creado a finales de 2025, no sé lo bien o mal que envejecerá este post)

Con frecuencia, mis colegas investigadores me preguntan sobre qué plataforma de IA les recomiendo que pueda dar buenas respuestas a preguntas científicas/profesionales. Me ponen por ejemplo que los profesionales de medicina usan cosas como OpenEvidence ; Search – Consensus: AI Search Engine for Research ; Elicit: AI for scientific research

Mi opinión en estos momentos, basada en los experimentos que llevo haciendo desde hace un par de años (experimentos informales, no del todo sistemáticos, y sobre todo centrados en los temas o asuntos que me interesan a mí en mi día a día como investigador, docente y consultor), es que no hay nada en nuestro campo que aporte resultados “decentes” (que sean útiles, ciertos o que no tengan un sesgo tremendo en la respuesta).

Tanto OpenEvidence como Consensus, Elicit y similares solo aciertan (cuando aciertan) con literatura de ciencias de la salud.

Los motivos son claros para mí. Primero el modo que esas comunidades difunden su ciencia:

    • El tipo de artículos e investigaciones que hacen
    • Lo específicos que son al emplear términos y la estricta nomenclatura que usan (nunca emplean el término “dolor de cabeza”, usan, por ejemplo, cefalea tensional, neuralgia o migraña…, y cada uno es diferente de los otros)
    • El consenso en la reutilización de instrumentos de medida que se han demostrado válidos y fiables
    • y la tradición en “medicina basada en evidencia” que tienen (que igual es el origen de todo lo anterior)

Eso les permite que la IA pueda sacar resultados interesantes.

Además, aunque ya más tangencialmente, el conjunto de documentos con el que se ha entrenado el modelo (que claramente está sesgado a esas ciencias, porque entiendo que es donde más negocio pueden hacer los que venden esas plataformas).

Sin embargo, en el caótico mundo de la investigación en Management, donde cada uno pone el nombre que le da la gana a las “cosas” y midiéndolo cada vez de una forma distinta, el resultado es que una misma palabra significa cosas distintas en distintos artículos (homonimia) y, al mismo tiempo, las mismas cosas se nombran con palabras completamente diferentes (sinonimia).

No sé si resolviendo esto resolveríamos completamente el problema, pero habríamos dado un paso de gigantes para poder hacer una extracción sistemática a gran escala del enorme conocimiento que se ha ido generando en el área y que, de momento, está enmarañado.

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DECIDE – Design and Evaluation of Collaborative Intervention for Decision Enhancement

Extended Title: Action research on designing materials, protocol, and feasibility of a complex intervention to foster critical thinking and apply the triple diamond framework in group decision-making.

This project aims to enhance students’ critical thinking and decision-making skills by developing, testing, and refining a structured group decision-making framework called the triple diamond. It focuses on identifying misconceptions that hinder students’ use of this framework and improving pedagogical interventions through active, collaborative learning and evidence-based methodologies.

  • Project scope and participants: The innovation will be implemented across multiple courses in engineering, logistics, and business master’s programs, involving diverse student groups facing recurring difficulties in applying structured decision-making methods.
  • Problem identification: Students consistently rely on intuitive rather than structured approaches in group decisions, struggling to apply the triple diamond framework despite repeated instruction and practice. This issue is persistent and mirrors challenges observed in professional settings.
  • Theoretical foundations: The project integrates concepts of misconceptions, knowledge elicitation, threshold concepts, and decoding the discipline to reveal and address barriers to expert-like thinking in decision processes. It emphasizes the reorganization of knowledge fragments rather than the mere replacement of incorrect ideas.  
  • Learning objectives: Students will learn to manage group decision processes using the triple diamond, define tasks and prioritization criteria explicitly, analyze innovation competencies, and develop reasoned, evidence-based reports, all enhancing critical thinking skills.
  • Methodology: The project employs active and collaborative learning through structured three-hour classroom dynamics complemented by autonomous preparatory work. It incorporates innovative visual case representations, reflective learning journals, and think-aloud protocols to elicit student thinking and identify misconceptions.
  • Expected outcomes: These include identifying common misconceptions, adapting and developing rubrics for assessment, quantifying students’ valuation of innovation competencies, improving decision quality and reducing cognitive biases, and evaluating the impact of different case presentation formats on engagement and critical thinking.
  • Work plan and tools: The two-year plan details tasks such as material development, rubric adaptation, protocol design, experimental validation, and dissemination through academic articles and conferences. Project management uses O365 tools with regular team meetings and quality control processes.
  • Evaluation strategy: Evaluation includes measuring the number and categorization of misconceptions, rubric validation, analysis of student preferences and clusters, transferability assessments, pre-post intervention comparisons, and engagement metrics using established models. Data collection involves think-aloud sessions, forum analyses, and observations.
  • Impact and dissemination: The project aims to improve teaching and learning by making decision-making processes transparent and evidence-based, enabling transfer across disciplines and formats, including MOOCs. Results will be shared via conferences, indexed publications, online platforms, and social media, ensuring broad accessibility and adoption.

#PI-DECIDE

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Significativo, pero no relevante

Esta es mi conclusión, contraría a la de las personas que han escrito este artículo. Para mí, 0.4 puntos de diferencia en una escala de 1 a 7 sobre algo complicado de medir y con mucha subjetividad, me parece que es más bien lo contrario, un nivel de acuerdo excepcional.
Tsirkas, K., Chytiri, A. P., & Bouranta, N. (2020). The gap in soft skills perceptions: A dyadic analysis. Education and Training, 62(4), 357–377. https://doi.org/10.1108/ET-03-2019-0060 

Luego hay un “temita” que normalmente me desespera un poco y es el de los gráficos falsos (si, vale no son falsos, pero están trucados). Este radar chart es un ejemplo clarísimo. El truco es que no pones el principio y el final de los ejes del gráfico en el nivel mínimo y máximo de la escala respectivamente (que sería un 1 y un 7). Sino que el centro lo pones en un valor arbitrario, por ejemplo, el 4, y el tope de la escala lo pones en 6,5 (otro valor arbitrario). De modo que cada “curva de nivel” ya no representa un punto sino, quizás, 0,2 puntos y entonces las diferencias visuales quedan magnificadas. Por supuesto, si no pones los números el impacto es mayor. Aunque los pongas, el truco sigue funcionando porque el espacio visual impacta más que el hacer una resta entre 5.76 y 5.29 (por ejemplo, para trabajo en equipo).
Si queréis engañar o confundir a la audiencia es la mejor forma de hacerlo, pocas personas se darán cuenta del truco y el impacto es ¡Wohw, vaya diferencia más brutal!

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Estructura de codigos para construir mi 2ndBrain

Para ir avanzando en mi modelo de “second brain”, estaba reflexionando sobre el procesos que sigo para extraer la información y he tenido que hacer un alto para aclarar términos.

La literatura (ver referencias) suele identificar diferente cantidad de etapas en el proceso de análisis de contenido, y darle nombres distintos a etapas que tienen muchas cosas en común.
Por eso he dedicado toda la mañana a integrar la información en una tabla en la que lo relevante es la definición basada en tareas. Que haya estado más o menos acertado al capturar los significados o al agrupar los sinónimos, creo que es mucho menos relevante.

Term used*Definition (qué se hace)
Chunk (free coding; open coding; free text; annotation; quotation)Extraer fragmentos de información; seleccionar la “quotation/annotation” sin añadir ningún “code” es el equivalente a resaltar o subrayar un fragmento de texto (“chunk” en el lenguaje de IAgen). Representan la voz de la persona informante sin interpretación del investigador-a
Open Coding (1st-order concept, initial coding)Selección y refinamiento de los códigos para que representen los temas principales de los chunks, sus similitudes y diferencias. Interpretación conceptual de los open coding y decidir cómo agruparlos bajo temas más abstractos. Emergen nuevos conceptos que ayuden a describir, entender los chunks, o a rellenar gaps entre chunks
Focused coding (axial coding, 2nd order themes)Crear una jerarquía o relación entre los focused codes, añadiendo categorías, y creando una integración conceptual a través de las relaciones entre temas y/o conceptos que explica el cómo, el porqué o las causas (que viene siendo una representación gráfica de la teoría)
Aggregate dimensions (selective coding, theoretical coding)Crear una jerarquía o relación entre los focused codes, añadiendo categorías, y creando una integración conceptual a través de las relaciones entre temas y/o conceptos que explica el cómo, el por qué o las causas (que viene siendo una representación gráfica de la teoria)
* Incluyo entre paréntesis sinónimos utilizados por diferentes tradiciones

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Using AI to Make Literature Reviews Smarter and More Efficient

Marin-Garcia, J. A., Martinez-Tomas, J., Juarez-Tarraga, A., & Santandreu-Mascarell, C. (2024). Protocol paper: From Chaos to Order. Augmenting Manual Article Screening with Sentence Transformers in Management Systematic Reviews. WPOM-Working Papers on Operations Management15, 172–208. https://doi.org/10.4995/wpom.22282

What is it about?

This protocol paper describes a new method to help researchers screen and classify scientific articles more efficiently during systematic literature reviews. The authors propose using AI language models called “sentence transformers” to automatically analyze article titles and abstracts, comparing them to the review’s topic of interest. This helps researchers prioritize which articles to review first, rather than working through them randomly. The method was tested with 14 different AI models on a small set of articles about workplace management practices.

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Why is it important?

As scientific publications grow exponentially, researchers struggle to efficiently review all relevant literature. This method could: * Save significant time in the screening process * Reduce researcher fatigue and potential bias * Make systematic reviews more accessible to researchers with limited resources * Help democratize access to advanced AI tools for academic research * Support evidence-based management practices by making literature reviews more feasible The approach is particularly valuable because it’s designed to complement rather than replace human judgment, and can be implemented using free, accessible tools.

Perspectives

This protocol represents an innovative bridge between cutting-edge AI technology and traditional academic research methods. The authors’ commitment to making the tool freely available and easy to use for researchers worldwide, regardless of technical expertise or resources, is particularly noteworthy. The pilot results suggest promising potential, though more testing is needed to validate the approach at larger scales.

Professor Juan A. Marin-Garcia
Universitat Politecnica de Valencia

Read the Original

This page is a summary of: Protocol paper: From Chaos to Order. Augmenting Manual Article Screening with Sentence Transformers in Management Systematic Reviews, WPOM – Working Papers on Operations Management, December 2024, Universitat Politecnica de Valencia,
DOI: 10.4995/wpom.22282.

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A Three-Step Publishing Model to Support Evidence-Based Management

Marin-Garcia, J. A. (2021). Three-stage publishing to support evidence-based management practice. WPOM-Working Papers on Operations Management12(2), 56–95. https://doi.org/10.4995/wpom.11755 

 

What is it about?

This paper proposes a new model for publishing scientific research in business and management that aims to make studies more transparent and useful for practitioners. The model includes three key stages: 1) Publishing the research protocol/plan before starting, 2) Publishing the collected data, and 3) Publishing the final results and conclusions. This approach helps ensure research is well-planned, data is accessible for verification, and findings can be confidently applied in real-world management practice.

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Why is it important?

Currently, there’s a big gap between management research and practice – many research findings never get implemented by actual managers. This model helps bridge that gap by: * Making the research process more transparent and trustworthy * Ensuring data quality through peer review at each stage * Making it easier for practitioners to access and understand findings * Encouraging more systematic, well-planned studies * Supporting evidence-based management decisions The model could significantly improve how management research is conducted and shared, ultimately making it more valuable for both academics and practitioners.

Perspectives

This innovative proposal challenges traditional publishing approaches in management research. While similar models exist in medicine and other fields, this is one of the first attempts to systematically apply such rigorous standards to business research. This offers a practical solution to improve research quality and impact. The detailed guidelines and examples make this a valuable roadmap for researchers wanting to conduct more transparent, reproducible studies.

Professor Juan A. Marin-Garcia
Universitat Politecnica de Valencia

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¿Cómo afecta el compromiso laboral a las emociones diarias?

En una encuesta reciente de GALLUP,durante el tercer trimestre 2024 en USA, se preguntaba si los participantes experimentaron emociones como estrés, preocupación, enojo o tristeza durante gran parte del día anterior y también con su nivel de “compromiso” (le llaman engagement y la verdad es que es una mezcla o potpurrí de indicadores que no son exactamente ni compromiso, ni implicación, ni ninguna medida específica)

Esta gráfica muestra cómo el promedio de la experiencia de emociones negativas diarias (estrés, preocupación, tristeza y enojo) es diferentes al agrupar a las personas participantes por el nivel de compromiso de los empleados en tres categorías: activamente desconectados-as, no comprometidos-as y comprometidos-as.

Conclusión:

Aparentemente, el compromiso laboral está vinculado a una reducción en las emociones negativas. Los empleados comprometidos muestran niveles mucho más bajos de estrés, preocupación, tristeza y enojo, mientras que los activamente desconectados sufren con mayor intensidad estas emociones negativas. Pero la verdad es que sólo con esta gráfica no sabemos cómo afecta, ni si el compromiso es la causa o la consecuencia de las emociones. Lo que parece, es que tienen alguna relación entre si (o que ambas realmente no tienen relación, pero si la tienen con una tercera variable, correlación espuria). 

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La implicación y las emociones negativas en USA ¿Spain is different?

En una encuesta reciente de GALLUP, se preguntaba si los participantes experimentaron emociones como estrés, preocupación, enojo o tristeza durante gran parte del día anterior.

  1. El estrés es la emoción negativa más reportada y ha mostrado una tendencia ascendente desde 2008. Aumentó en 2020 (posiblemente debido a la pandemia de COVID-19) y aunque se ha reducido, se mantiene en niveles superiores a pre-pandemia
  2. La preocupación se mantuvo relativamente constante hasta 2020, cuando también aumentó bruscamente. Posteriormente, comenzó a disminuir ligeramente, estabilizándose alrededor del 40% en 2024 (valor superior a pre-pandemia).

  3. La tristeza tuvo un aumento gradual hasta 2020 y luego disminuyó ligeramente. Actualmente se encuentra en 22%.

  4. El enojo es la emoción menos frecuente entre las cuatro, con valores cercanos al 18% en 2024. Ha mostrado una tendencia relativamente estable con leves fluctuaciones.

Conclusión:

La gráfica destaca cómo las emociones negativas (particularmente el estrés y la preocupación) aumentaron durante períodos críticos como la pandemia, aunque algunas han disminuido desde entonces. Sin embargo, el estrés sigue siendo un factor presente en la vida diaria de los empleados en Estados Unidos.

¿Qué valores tendremos para estos indicadores en España? ¿Será una tendencia parecida? Pero, sobre todo, ¿seremos capaces de identificar las causas y no solo de describir un fenómeno?

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