Efecto Hawthorne

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

La investigación original involucró a trabajadores que fabricaban relés eléctricos en Hawthorne Works, una planta de Western Electric en Cicero, Illinois. Entre 1924 y 1927 se realizó el estudio de iluminación. Los trabajadores experimentaron una serie de cambios de iluminación en los que se decía que la productividad aumentaba con casi cualquier cambio en la iluminación. Esto resultó no ser cierto. En el estudio asociado con Elton Mayo, que se desarrolló entre 1928 y 1932, se implementaron una serie de cambios en la estructura laboral (por ejemplo, cambios en los períodos de descanso) en un grupo de cinco mujeres. Sin embargo, este fue un estudio metodológicamente deficiente y no controlado que no permitió extraer conclusiones firmes.

Una de las interpretaciones posteriores de Landsberger sugirió que la novedad de ser sujetos de investigación y la mayor atención de los mismos podría conducir a aumentos temporales en el número de trabajadores. productividad. Esta interpretación se denominó "el efecto Hawthorne".

Historia

El término "efecto Hawthorne" Fue acuñado en 1958 por Henry A. Landsberger cuando analizaba los estudios de Hawthorne realizados entre 1924 y 1932 en Hawthorne Works (una fábrica de Western Electric en Cicero, en las afueras de Chicago). Hawthorne Works había encargado un estudio para determinar si sus trabajadores serían más productivos con niveles de luz más altos o más bajos. Los trabajadores' la productividad pareció mejorar cuando se hicieron cambios y cayó cuando terminó el estudio. Se sugirió que el aumento de productividad se produjo como resultado del efecto motivacional que tuvo sobre los trabajadores el interés mostrado en ellos.

Este efecto se observó para aumentos mínimos en la iluminación. En estos estudios de iluminación, se modificó la intensidad de la luz para examinar su efecto en la productividad de los trabajadores. La mayoría de los libros de texto de psicología industrial u ocupacional y de comportamiento organizacional se refieren a los estudios de iluminación cuando analizan el efecto Hawthorne. Sólo ocasionalmente se menciona el resto de estudios.

Aunque la investigación sobre la iluminación del lugar de trabajo formó la base del efecto Hawthorne, otros cambios, como mantener las estaciones de trabajo limpias, limpiar los pisos de obstáculos e incluso reubicar las estaciones de trabajo, dieron como resultado una mayor productividad durante períodos cortos. Por tanto, el término se utiliza para identificar cualquier tipo de aumento de productividad de corta duración.

Experimentos de montaje de relés

En uno de los estudios, los investigadores eligieron a dos mujeres como sujetos de prueba y les pidieron que eligieran a otros cuatro trabajadores para unirse al grupo de prueba. Juntas, las mujeres trabajaron en una habitación separada durante cinco años (1927-1932) ensamblando relés telefónicos.

La producción se midió mecánicamente contando cuántos relés terminados dejó caer cada trabajador por un conducto. Esta medición comenzó en secreto dos semanas antes de trasladar a las mujeres a una sala de experimentos y continuó durante todo el estudio. En la sala de experimentos tenían un supervisor que discutía los cambios con su productividad. Algunas de las variables fueron:

• Dando dos pausas de 5 minutos (después de una discusión con ellos sobre la mejor duración del tiempo), y luego cambiando a dos descansos de 10 minutos (no su preferencia). La productividad aumentó, pero cuando recibieron seis descansos de 5 minutos, no les gustó y redujo la producción.
• Proveer comida durante las pausas.
• Acortar el día en 30 minutos (la salida subió); acortarlo más (la salida por hora subió, pero la salida general disminuyó); volver a la primera condición (donde la salida alcanzó el pico).

Cambiar una variable generalmente aumentaba la productividad, incluso si la variable era solo un cambio a la condición original. Sin embargo, se dice que este es el proceso natural del ser humano de adaptación al medio, sin conocer el objetivo del experimento que se realiza. Los investigadores concluyeron que los trabajadores trabajaron más duro porque pensaban que estaban siendo monitoreados individualmente.

Los investigadores plantearon la hipótesis de que elegir a los propios compañeros de trabajo, trabajar en grupo, ser tratado como especial (como lo demuestra el hecho de trabajar en una habitación separada) y tener un supervisor comprensivo eran las verdaderas razones del aumento de la productividad. Una interpretación, principalmente debida a Elton Mayo, fue que "los seis individuos se convirtieron en un equipo y el equipo se entregó de todo corazón y espontáneamente a cooperar en el experimento". (Hubo un segundo estudio en la sala de pruebas del ensamblaje de relés cuyos resultados no fueron tan significativos como los del primer experimento).

Experimentos en salas de cableado de bancos

El propósito del siguiente estudio fue descubrir cómo los incentivos de pago afectarían la productividad. El resultado sorprendente fue que la productividad en realidad disminuyó. Al parecer, los trabajadores habían comenzado a sospechar que su productividad podría haber aumentado para justificar el despido de algunos de ellos más adelante. El estudio fue realizado por Elton Mayo y W. Lloyd Warner entre 1931 y 1932 con un grupo de catorce hombres que montaban equipos de conmutación telefónica. Los investigadores descubrieron que, aunque a los trabajadores se les pagaba según la productividad individual, la productividad disminuía porque los hombres temían que la empresa redujera la tarifa base. La observación detallada de los hombres reveló la existencia de grupos informales o "cliques" dentro de los grupos formales. Estas camarillas desarrollaron reglas informales de comportamiento, así como mecanismos para hacerlas cumplir. Las camarillas servían para controlar a los miembros del grupo y gestionar a los jefes; Cuando los jefes hacían preguntas, los miembros de la camarilla daban las mismas respuestas, incluso si eran falsas. Estos resultados muestran que los trabajadores respondieron más a la fuerza social de sus grupos de pares que al control y los incentivos de la dirección.

Interpretación y crítica

Richard Nisbett ha descrito el efecto Hawthorne como "una anécdota glorificada", diciendo que "una vez que tienes la anécdota, puedes tirar los datos". Otros investigadores han intentado explicar los efectos con diversas interpretaciones. J. G. Adair advirtió sobre la grave inexactitud fáctica en la mayoría de las publicaciones secundarias sobre el efecto Hawthorne y que muchos estudios no lograron encontrarlo. Sostuvo que debería verse como una variante del efecto de demanda experimental de Orne (1973). Para Adair, el efecto Hawthorne dependía de la capacidad de los participantes. interpretación de la situación. Una implicación es que los controles de manipulación son importantes en los experimentos de ciencias sociales. Avanzó la opinión de que la conciencia de ser observado no era la fuente del efecto, sino la percepción de los participantes. La interpretación de la situación es crítica. ¿Cómo se comportaron los participantes? interpretación de la situación interactúa con los participantes' ¿objetivos?

Las posibles explicaciones del efecto Hawthorne incluyen el impacto de la retroalimentación y la motivación hacia el experimentador. Recibir retroalimentación sobre su desempeño puede mejorar sus habilidades cuando un experimento proporciona esta retroalimentación por primera vez. La investigación sobre el efecto de la demanda también sugiere que las personas pueden estar motivadas para complacer al experimentador, al menos si esto no entra en conflicto con ningún otro motivo. También pueden sospechar del propósito del experimentador. Por lo tanto, el efecto Hawthorne sólo puede ocurrir cuando hay retroalimentación utilizable o un cambio en la motivación.

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

Mayo sostuvo que el efecto se debió a que los trabajadores reaccionaron ante la simpatía y el interés de los observadores. Sí discutió el estudio como una demostración de un efecto del experimentador, pero también como un efecto de la administración: cómo la administración puede hacer que los trabajadores se desempeñen de manera diferente porque se sienten diferentes. Sugirió que gran parte del efecto Hawthorne tenía que ver con que los trabajadores se sintieran libres y en control como grupo, en lugar de estar siendo supervisados. Las manipulaciones experimentales fueron importantes para convencer a los trabajadores de que sintieran que las condiciones en el grupo de trabajo especial de cinco personas eran realmente diferentes de las condiciones en el taller. El estudio se repitió con efectos similares en los trabajadores que parten la mica.

Clark y Sugrue, en una revisión de la investigación educativa, informaron que los efectos de novedad no controlados causan en promedio un aumento del 30% de la desviación estándar (DE) (es decir, un aumento de la puntuación del 50 al 63%), y que el aumento decae hasta convertirse en un efecto mucho menor después 8 semanas. Más detalladamente: 50% de una DE por hasta 4 semanas; 30% de la DE durante 5 a 8 semanas; y 20% de la DE para> 8 semanas (que es <1% de la variación).

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

Los economistas Steven Levitt y John A. List prosiguieron durante mucho tiempo sin éxito una búsqueda de los datos base de los experimentos de iluminación originales (no eran verdaderos experimentos, pero algunos autores los etiquetaron como experimentos), antes de encontrarlos en un microfilm en la Universidad. de Wisconsin en Milwaukee en 2011. Al volver a analizarlo, encontraron ligeras pruebas del efecto Hawthorne a largo plazo, pero de ninguna manera tan drásticas como se sugirió inicialmente. Este hallazgo apoyó el análisis de un artículo de S. R. G. Jones en 1992 que examinaba los experimentos de retransmisión. A pesar de la ausencia de evidencia del efecto Hawthorne en el estudio original, List ha dicho que sigue confiando en que el efecto es genuino.

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

También es posible que los experimentos de iluminación puedan explicarse mediante un efecto de aprendizaje longitudinal. Parsons se ha negado a analizar los experimentos de iluminación, alegando que no han sido publicados adecuadamente y por lo tanto no puede entrar en detalles, mientras que mantuvo una extensa comunicación personal con Roethlisberger y Dickson.

La evaluación del efecto Hawthorne continúa en la actualidad. Sin embargo, a pesar de las críticas, el fenómeno suele tenerse en cuenta a la hora de diseñar los estudios y sus conclusiones. Algunos también han desarrollado formas de evitarlo. Por ejemplo, existe el caso de realizar la observación cuando se realiza un estudio de campo a distancia, detrás de una barrera como un espejo bidireccional o utilizando una medida discreta.

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

Efecto de prueba

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

Efecto observador secundario

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

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