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Las personas inherentemente quieren cosechar los beneficios de hacer trampa, incluso si se ven a sí mismas como honestas.
Por ejemplo, un vendedor que gana una comisión por cada automóvil que vende podría verse tentado a hacer trampa, informando que vendió más vehículos de los que realmente vendió. Por un lado, considerarán los costos de esta acción: si serán atrapados y castigados por un empleador.
Sin embargo, las recompensas externas, como la cantidad de dinero extra que se podría ganar, y las recompensas internas, si aún pueden verse a sí mismos como una persona honesta, también influyen en esta decisión.
Como resultado de esta interacción entre los costos y las recompensas, muchas personas podrían optar por ser marginalmente deshonestas, señalando que vendieron solo unos pocos vehículos más, en lugar de todo el lote. De esta manera, todavía obtienen el beneficio de tener algo de dinero extra, pero su autoimagen moral no se ve demasiado afectada.
Este video explora la relación de cuánto engañan las personas cuando se recompensa un premio en efectivo, como lo demuestra la tarea Sumar a 10, en la que se identifican dos números que suman 10 de un conjunto dado.
En este experimento que investiga la honestidad, se les pide a los participantes que completen problemas matemáticos, la tarea de sumar a 10, y dependiendo de su tarea grupal, sus respuestas son calificadas por el investigador, en el caso de los controles, o por ellos mismos, la condición experimental.
Los acertijos matemáticos consisten en matrices de 3 x 4 que contienen números por debajo de 10. El truco es que solo dos de los valores en una cuadrícula suman 10 y, para responder al problema, cada componente de este par suma a 10 debe estar encerrado en un círculo.
A los participantes se les entrega un folleto de 50 matrices de este tipo para que resuelvan tantas como puedan en 4 minutos, y se les dice que los ganadores aleatorios recibirán $10 por cada respuesta correcta. Es importante destacar que este posible premio en efectivo es una recompensa externa, lo que fomenta la deshonestidad en una etapa posterior.
Para el grupo de control, los libros de trabajo son recopilados y calificados por el investigador inmediatamente después de que se acaba el tiempo; No hay oportunidad de inflar los resultados. Por el contrario, los participantes en la condición experimental corrigen su propio trabajo escuchando las respuestas que el investigador lee en voz alta.
Después, se les pide que escriban cuántas matrices resolvieron en una sola hoja de papel. Se hace hincapié en que solo se recogerá esta hoja; El resto del libro se puede desechar.
La idea es que, dado que no se verificará la exactitud de las calificaciones autoinformadas, no hay ningún costo para hacer trampa. Por lo tanto, los participantes se sentirán tentados a mentir y afirmar que resolvieron más matrices de las que realmente resolvieron, todo con la esperanza de ganar un premio en efectivo mayor.
Aquí, la variable dependiente para el grupo experimental es el número de matrices que los participantes informan haber respondido correctamente. Esto se puede comparar con el número de matrices que realmente fueron resueltas por los participantes de control, que sirve como valor de referencia.
Con base en investigaciones previas, se espera que la mayoría de los participantes experimentales inflen ligeramente sus resultados, lo que indica que respondieron a varias matrices más que los individuos de control.
Tal deshonestidad marginal sugiere que la recompensa interna de seguir siendo capaz de verse a sí mismo como una persona moral evita que la mayoría de las personas mientan excesivamente y afirmen que han resuelto todos los problemas.
En primer lugar, para calcular cuántos participantes se necesitan, realice un análisis de potencia. Para empezar, saluda a cada uno cuando lleguen. Luego, entrégueles un cuadernillo de matrices y explique la tarea.
Enfatice que para responder correctamente a una matriz, los dos valores que suman 10 deben estar identificados y marcados con un círculo claro. También enfatice que se otorgará un premio en efectivo de $ 10 por cada respuesta correcta a dos ganadores aleatorios una vez que se recopilen todos los datos.
Asegúrese de que el participante entienda la tarea y luego permítale resolver tantos problemas matemáticos como sea posible en 4 min.
Cuando se acabe el tiempo, pídale al participante que baje su bolígrafo. Para aquellos en el grupo de control, recoja inmediatamente su libro de trabajo. Revise cada una de las matrices y anote cuántas se respondieron correctamente.
Para los miembros del grupo experimental, explique que corregirán su propio trabajo a medida que se lean en voz alta las respuestas de la matriz. Luego, proceda a recitar las soluciones.
Haga hincapié en que el resto del libro de trabajo no se recogerá y que debe desecharse cuando se vayan. Luego, dígale al participante que escriba su nombre y el número de problemas matemáticos que respondió correctamente e incorrectamente. Después, pídales que entreguen esta hoja de respuestas resumidas.
Una vez que se hayan recopilado los datos, informe a cada individuo y explique que esta tarea tiene como objetivo investigar cómo los costos y beneficios de engañar influyen en la decisión de una persona de ser deshonesta.
Para analizar los datos, calcule el número de respuestas correctas y represente un gráfico como una distribución de frecuencia que muestre el porcentaje de participantes por grupo.
Nótese que los individuos a los que se les permitió autoinformar sus resultados indicaron que resolvieron un número significativamente mayor de matrices en comparación con los controles.
Sin embargo, según la superposición de las distribuciones, la mayoría de los participantes en la condición experimental hicieron trampa solo un poco con la inflación marginal, y solo un pequeño porcentaje hizo mucho trampa.
Esto sugiere que los participantes sopesan dos cosas en su decisión de ser deshonestos: la primera es la recompensa externa de $10 por matriz correcta, lo que resulta en que mientan sobre el número de problemas que resolvieron.
La segunda es la recompensa interna de su autoimagen moral -todavía ser capaz de verse a sí mismo como una persona honesta- que efectivamente tapa esta mentira y disuade a los participantes de afirmar que resolvieron el máximo número de problemas.
Ahora que has aprendido cómo se puede usar la tarea de sumar a 10 para explorar la relación entre el grado de engaño y la autoimagen, echemos un vistazo a otras formas en que los investigadores están investigando la deshonestidad.
Por un lado, algunos científicos están evaluando cómo el priming moral, que recuerda a un individuo sobre conceptos y acciones honestas, influye en su disposición a engañar. Se les pidió a los estudiantes que firmaran un contrato de código de honor, y luego se les administró la tarea de sumar a 10.
Se encontró que no hubo diferencia significativa entre el número de matrices que estos participantes del grupo experimental notaron que habían resuelto y los datos de los individuos de control.
Esto sugiere que instar a las personas con el código de honor de su institución les recuerda que deben ser morales y disminuye su tendencia a hacer trampa.
Además, estos recordatorios de honestidad se están extendiendo a otros entornos, como una oficina, donde los suministros a menudo se pierden. En este caso, se ha demostrado que si se coloca un espejo en un área donde las personas podrían sentirse tentadas a robar, como en el armario de suministros, se les desalienta a llevar a casa todos los bolígrafos.
La idea es que, al observar sus acciones, el ladrón potencial se vuelve consciente de sí mismo y se da cuenta de que tomarlas todas podría significar que no es tan honesto como le gustaría creer.
Acabas de ver el video de JoVE sobre cómo se puede usar la tarea Sumar a 10 para comprender mejor la deshonestidad. A estas alturas, ya deberías saber cómo diseñar el experimento, recopilar datos de control y de trampa, interpretar los resultados y comprender cómo la autoimagen, especialmente la que recuerda a un individuo sus acciones, podría utilizarse para desalentar las trampas en otras aplicaciones.
¡Gracias por mirar!
