Introducción

De manera cotidiana, las personas realizan actividades en conjunto para alcanzar un objetivo o meta en común, como buscar una persona dentro de una multitud, resolver un rompecabezas o tocar un instrumento en un ensamble musical (^{Sebanz et al., 2006}). En tales ejemplos, es posible que los miembros de un grupo distribuyan los requerimientos de la tarea para obtener un rendimiento superior al que obtendrían individualmente, es decir, un beneficio colectivo (^{Brennan et al., 2008}; ^{Koriat, 2012}; ^{Wahn et al., 2017}). Se ha reportado que una díada recuerda más elementos de una lista de palabras que los que recuerda en promedio cada uno de los individuos que la integran (^{Meudell et al., 1995}). En una tarea de convertir letras a números, usando un código secreto, el rendimiento de grupo es superior al rendimiento del individuo más eficiente (^{Laughlin et al., 2002}, ²⁰⁰⁶, ²⁰⁰⁸). En la búsqueda visual de objetivos mezclados con distractores, el desempeño de grupo suele ser más rápido y preciso que el individual (^{Brenan y Enns, 2015a}; ^{Wahn, Czeszumski, et al., 2020}).

El beneficio colectivo podría interpretarse como una cualidad emergente de la interacción entre miembros de un grupo. Sin embargo, cabe la posibilidad de que tal beneficio sea el resultado de mayores esfuerzos en lo individual o que esté dado por el rendimiento de la persona más eficiente (^{Brennan et al., 2008}). Por ejemplo, en la búsqueda visual los miembros de un grupo pueden dividir el área de búsqueda sin intercambiar palabras y cubrir un mayor espacio en un menor tiempo; o bien, un individuo puede ser más rápido que otro y, como consecuencia, el promedio del grupo será menor o igual al desempeño individual (para una revisión completa sobre el beneficio colectivo véase ^{Wahn, Kingstone y König, 2018}). En ese sentido, el beneficio colectivo no distingue por qué motivo existe una mejoría en el rendimiento y mucho menos si se atribuye a un genuino esfuerzo de grupo o cooperación. Por el contrario, la cooperación requiere una meta en común de las acciones contingentes de los miembros del grupo, del intercambio de información, de la comunicación entre los participantes y de que exista retroalimentación (^{Neider et al., 2010}). El asumir que los comportamientos de grupo no necesariamente tendrán por consecuencia una mejoría en rendimiento nos hace cuestionarnos cuáles son las condiciones óptimas para lograr un rendimiento eficiente y cuáles las que tienen mayor probabilidad de resultar en un pobre rendimiento.

El rendimiento individual puede tener influencia en la cooperación. ^{Brennan y Enns (2015a)} adaptaron una tarea de búsqueda visual para su aplicación de manera remota y compararon la respuesta individual de jóvenes universitarios con la respuesta de los mismos sujetos, pero en una díada. La tarea tiene como indicador de eficiencia el tiempo que tarda la díada en realizar la búsqueda, por lo tanto, el primer individuo en localizar el objetivo emite la respuesta por la díada. Con el propósito de comparar si la respuesta de la díada se atribuye al individuo más rápido o a una combinación del rendimiento de ambos participantes antes de terminar la búsqueda, los autores adaptaron un modelado conocido como racing inequality model o 'desigualdad de competencia' (^{Gondan y Minakata, 2016}).

Los modelos de desigualdad de competencia tratan de explicar por qué el tiempo de respuesta es más rápido cuando se presenta un estímulo en dos modalidades sensoriales de manera simultánea (redundantes) en comparación con la presentación individual de cada uno de ellos. La adaptación de ^{Brennan y Enns (2015a)} trató a los miembros de la díada como modalidades sensoriales distintas para comprobar si la respuesta se atribuye al esfuerzo individual, es decir, a una competencia entre participantes, donde el más rápido es quien responde por la díada y determina el tiempo de procesamiento; o bien, si se atribuye a una combinación del procesamiento de ambos miembros de la díada, como señales redundantes. El estudio concluyó que el desempeño de la díada superó el rendimiento de ambos individuos al asumir un procesamiento independiente y, en consecuencia, se asume que el resultado neto es producto del esfuerzo de ambos participantes, es decir, una combinación o coactivación por señales redundantes.

Una forma más sencilla de evaluar si la ganancia en rendimiento se atribuye a la cooperación o al esfuerzo individual es utilizando un diseño experimental que obligue a los integrantes a interactuar entre ellos. ^{Wahn et al. (2017a)} adaptaron una tarea de rastreo visual de objetos conocida como multiple object tracking (MOT por sus siglas en inglés), desarrollada originalmente por ^{Pylyshyn y Storm (1988)}. A diferencia de la tarea de búsqueda visual clásica, los individuos en la tarea MOT deben identificar y seguir con la mirada una serie de objetivos mientras cambian de lugar y se confunden con otros objetos distractores. La tarea es altamente compleja y evalúa la capacidad de mantener la atención en un ambiente dinámico, por consiguiente, su aplicación en un contexto de grupo podría ofrecer perspectivas sobre la dinámica e interacción entre los participantes durante la resolución de la tarea.

^{Wahn et al. (2017)} llevaron a cabo un paradigma MOT en díadas físicamente distantes, donde los individuos, adultos jóvenes de entre 19 y 29 años de edad, compartían información (selección de objetivos) y recibían retroalimentación de su desempeño en computadoras individuales, de tal modo que cada participante podía ver el puntaje global de la díada y su aporte individual. A pesar de que el rendimiento de las díadas mejoró con respecto a la ejecución individual, se perdió la oportunidad de simular un ambiente de mayor validez ecológica al realizarlo de manera remota. Por tal motivo, la estrategia experimental más reciente busca que los integrantes puedan intercambiar información de su desempeño y que la tarea se cumpla de manera presencial. Al ejecutar la tarea en tiempo real y en un espacio compartido, información relevante como la dirección de la mirada, utilización de gestos y comunicación verbal, entre otros, podrían guiar estrategias para distribuir entre los participantes de forma coordinada las demandas de la actividad (^{Wahn et al., 2018}, ²⁰²⁰). Aun así, no está del todo claro si tales estrategias (o cuáles de ellas) conducen a un mejor desempeño o, si lejos de mejorarlo, pudieran entorpecerlo.

Una forma de evaluar el desarrollo de una tarea que requiere de la interacción entre los miembros de un grupo es la observación directa de la conducta. Representa una forma de evaluación objetiva y ecológicamente válida. Algunos estudios emplean videograbaciones para evaluar aspectos sociales como la atención compartida (^{Cleveland et al., 2007}) o la conducta prosocial a través de codificaciones conductuales (^{Dunfield et al., 2011}), donde se definen de manera observable y sistemática diversas acciones o conductas para su conteo (^{Heyman et al., 2014}). A pesar de esto, en nuestro conocimiento, hasta este momento no se ha aplicado dicho método para evaluar la cooperación en una tarea de rastreo visual de objetos.

Otros aspectos a considerar en relación con la cooperación como un proceso distinto del beneficio colectivo son las características individuales y la relación entre los miembros de un grupo. De acuerdo con ^{Wahn et al. (2020a)}, los rasgos de la personalidad podrían ser variables predictoras del rendimiento. Particularmente, características como la empatía o la familiaridad entre los miembros del grupo podrían influir en el despliegue de una estrategia exitosa y, por esta razón, en una ganancia en rendimiento. En relación con lo anterior, el grupo de investigación de ^{Wahn, König y Kingston (2020)} desarrolló una tarea MOT para evaluar el valor predictivo de la empatía, medida a través del índice de reactividad interpersonal (^{Davis, 1980}) en el beneficio colectivo. En específico, se calculó la diferencia absoluta de las subescalas entre integrantes de una díada, donde una menor variación fue indicador de una mayor similitud entre los mismos. La similitud, tanto en la escala de empatía como en la ejecución individual de la tarea, demostró ser un buen predictor del beneficio colectivo en un modelo de regresión lineal múltiple.

A pesar de los hallazgos de ^{Wahn, König y Kingston (2020)}, los autores reconocen que es difícil interpretar los resultados de su modelo y que es preciso conducir nuevos estudios que permitan establecer la relación entre la empatía y el rendimiento de grupo. Añadimos a lo anterior la necesidad de explorar otros rasgos de personalidad que podrían estar asociados a un mejor o peor rendimiento. En cuanto a la familiaridad, ^{Brennan y Enns (2015b)} encontraron que aquellas díadas con mayor familiaridad entre sus miembros, evaluada a través de la escala de amistad íntima (^{Sharabany, 1994}), concluyeron una tarea de búsqueda visual de manera más rápida y eficiente. Al igual que en investigaciones previas, la tarea se llevó a cabo en díadas físicamente distantes y sin consenso de la respuesta, es decir, se tomó por respuesta la finalización de la búsqueda, independientemente de qué participante de la díada fue el primero en encontrar el objetivo.

En resumen, la ganancia en rendimiento, producto de ejecutar una tarea en conjunto con otra persona o grupo (en comparación con la ejecución individual), se conoce como beneficio colectivo (^{Bahrami et al., 2012}). En apariencia, el beneficio colectivo solo requiere de las acciones contingentes de los miembros de un grupo, sin necesidad de comunicación, intercambio de información o retroalimentación. No obstante, estos elementos y otras diferencias individuales, como los rasgos de personalidad y la dinámica entre participantes de un grupo, podrían asociarse a una mejoría o disminución en el rendimiento.

Es por ello que el propósito del presente estudio fue diseñar un estudio piloto para la evaluación de la cooperación que incluyera el rendimiento en una tarea tipo MOT a través de los indicadores de porcentaje de aciertos y tiempo de respuesta, la observación de la conducta durante la tarea a través de una codificación conductual, la posible interacción entre los miembros del grupo en el rendimiento observado y las variables de personalidad de acuerdo al modelo de los cinco grandes factores de personalidad.

Como objetivo adicional, se buscó identificar qué nivel de dificultad sobrepasa las demandas atencionales en lo individual. De acuerdo con ^{Meyerhoff et al. (2017)}, el nivel de dificultad de una tarea MOT puede manipularse de forma paramétrica a través de la velocidad del movimiento de los objetivos, cantidad de objetivos a rastrear, cantidad de distractores o tiempo de búsqueda. Los errores más comunes en la manipulación de la MOT son conocidos como intercambio y decaimiento (swapping y dropping). Aumentar la cantidad de objetivos o distractores tendrá por consecuencia más errores al seleccionar erróneamente objetivos (intercambio), mientras que aumentar la velocidad o el tiempo de búsqueda incrementará la pérdida de los objetivos, es decir, decaimiento (^{Drew et al., 2013}). Aunque no es posible la identificación del tipo de error conociendo solo el rendimiento en la tarea, la codificación conductual podría sugerir el tipo de error y qué estrategias se implementan para la distribución de recursos atencionales cuando se hace de manera cooperativa.

Metodología

Instrumentos

Multiple object tracking. Se programó la tarea experimental utilizando Python en su versión 3.4.2. (^{Van Rossum y Drake, 2009}). En un ensayo típico de la tarea, el participante debe observar un conjunto de círculos (16 en total) de color blanco que aparece en la pantalla durante 500 ms. El radio de los círculos es de 0.61 grados visuales. Posteriormente, un subconjunto aleatorio de círculos, integrado por 4, 5 o 6 objetivos dependiendo del nivel de dificultad, cambian de color (a amarillo) y parpadean por un periodo de 1000 ms. Los objetivos vuelven a su color original y se confunden con los demás círculos. Enseguida, todos los círculos se mueven en trayectorias aleatorias en forma de ruido browniano a una velocidad de entre 0.3 y 1.2 grados visuales por segundo, chocando entre ellos o con los bordes de la pantalla por un periodo de 6000 ms. Cuando terminan de moverse, el participante debe identificar con el cursor los círculos que previamente se establecieron como objetivos y confirmar su respuesta usando la barra espaciadora en el teclado. Cuando finaliza la selección, el participante recibe retroalimentación de su desempeño reportando cuantos objetivos logró identificar de manera correcta. La Figura 1 muestra un diagrama en el tiempo para un ensayo de la tarea.

Nota. A) Presentación inicial de 16 círculos. B) Muestra de objetivos a seguir. C) Movimiento aleatorio de los círculos en la pantalla. D) Selección del participante.

Figura 1 Desarrollo en el tiempo de la tarea MOT 

Cuestionario Big Five de personalidad

Como su nombre lo sugiere, el cuestionario Big Five (^{Caprara et al., 2001}) es una escala de autorreporte para adolescentes y adultos que evalúa cinco grandes dimensiones de la personalidad humana: energía o extraversión, amabilidad, responsabilidad, estabilidad emocional y apertura mental. El cuestionario cuenta con 132 reactivos que se evalúan en una escala Likert de 5 puntos que va de totalmente en desacuerdo (1) a totalmente de acuerdo (5). El cuestionario tiene un tiempo de aplicación aproximado de 40 minutos.

Video. La ejecución de la díada fue grabada en video utilizando una cámara web Sony Playstation Eye a una resolución de 640 x 480 píxeles y una tasa de muestreo de 60 Hz. El audio fue capturado con el arreglo de micrófonos incluido en la cámara.

Codificación conductual

Se creó un diccionario con la definición operacional, la etapa en el ensayo y la categoría de conductas a codificar (ver Tabla 1). Solo se contabilizaron las conductas si estas ocurrían en las etapas del ensayo establecidas (ver Figura 1 para una referencia visual de las etapas en la tarea experimental).

Tabla 1 Diccionario de codificación conductual 

Código	Categoría	Definición	Etapa
Señalar	Comunicación	Señalar un objeto con el dedo índice o extremidad previo a su selección.	Selección
Intercambio verbal	Comunicación	Comunicación verbal dirigida al compañero de la díada con la intención de expresar su opinión sobre la selección, estrategia o comentarios generales sobre la resolución de un ensayo.	Presentación, objetivos, seguimiento, selección
División	Estrategia	Seleccionar un subconjunto de los objetivos a rastrear utilizando gestos con las manos o describiendo su ubicación espacial.	Objetivos, seguimiento
Todos	Estrategia	Indicar de manera verbal o con gestos que ambos participantes seguirán todos los objetivos a rastrear.	Objetivos, seguimiento
Acuerdo	Acuerdo	Verbalizar o expresar con gestos la conformidad con la selección de un objetivo.	Selección
Desacuerdo	Acuerdo	Verbalizar o expresar con gestos la inconformidad con la selección de los objetivos.	Selección
Duda	Acuerdo	Expresar de manera verbal la incertidumbre en la selección de un objetivo.	Selección

Procedimiento

La tarea se desarrolló utilizando un monitor de 23 pulgadas con una resolución de 1900 x 1080 ppi y una distancia de visualización de 90 cm. Los participantes respondieron a la tarea MOT en tres niveles de dificultad (con 4, 5 y 6 objetivos a rastrear), cada uno con 30 ensayos y un tiempo de aplicación aproximado de 1 hora. El orden de aplicación del nivel de dificultad fue contrabalanceado. Una vez que finalizaron las sesiones individuales, se seleccionaron díadas de manera aleatoria sin repetición de individuos; cada díada realizó la tarea MOT en un día posterior a la sesión individual, en la que nuevamente se administraron los tres niveles de dificultad en orden de aplicación contrabalanceado. La sesión fue grabada en video para su posterior análisis; en esta, se codificaron las conductas de acuerdo a su definición utilizando el método de pasadas múltiples, donde se selecciona un participante en el video y una conducta a codificar durante toda la sesión de análisis. El proceso se repite hasta concluir con cada conducta de cada participante. La Figura 2 muestra la configuración experimental para las díadas.

Nota. La figura corresponde a la condición de cooperación. Se indicó a los participantes (A y B) encontrar la forma más rápida y eficiente para identificar la mayor cantidad de objetivos. En la mitad de los ensayos, un participante seleccionó con el cursor los objetos mientras que el otro confirmó la respuesta con la barra espaciadora del teclado; posteriormente, a la mitad de la tarea, cambiaban de rol y de dispositivo.

Figura 2 Configuración experimental para la tarea MOT 

Al concluir la sesión individual y la sesión en díadas, se obtuvieron seis archivos por cada participante con la información de los 30 ensayos; tres de su ejecución individual (uno para cada nivel de dificultad) y tres más de su ejecución en la díada (uno para cada nivel de dificultad). Para cada condición y nivel de dificultad se obtuvieron las siguientes medidas de manera independiente: tiempo de respuesta (en segundos), cantidad de objetivos identificados correctamente y porcentaje de aciertos. Considerando que m y s son, respectivamente, la media y la desviación estándar de los tiempos de respuesta de todos los ensayos dentro de una condición y nivel de dificultad, cada tiempo de respuesta se transformó a puntuación z según la siguiente fórmula: z = (x_i - m) / s donde x_i es el tiempo de respuesta en cada ensayo. Dado que z tiene una distribución normal (M = 0 y DE = 1), se eliminaron aquellos reactivos cuyo valor z fue superior a 1.96 por considerarse atípicos (^{Van-Zandt, 2002}).

Creamos un grupo (díada) artificial utilizando el promedio de la ejecución de dos participantes en la condición individual. El criterio para conformar las díadas artificiales fue de asignación pseudoaleatoria, distinta a la asignación de las díadas naturales. A este le llamamos grupo nominal, el cual se creó con el propósito de comparar el rendimiento de las díadas naturales con el rendimiento individual y con el rendimiento de este grupo, asumiendo que, en el grupo nominal, la ejecución de los participantes se lleva a cabo de manera independiente y no se encuentran interactuando entre ellos. Esto representa una forma de estimación del beneficio colectivo que se contrastará con los resultados de la cooperación.

Resultados

Diferencias de rendimiento entre condiciones

La comparación del porcentaje de aciertos entre condiciones (individual vs. cooperación vs. nominal) en la dificultad alta no presentó diferencias estadísticamente significativas utilizando una prueba de Friedman. Sin embargo, el análisis post-hoc arrojó diferencias claras entre la condición de cooperación y la condición individual (W = 100, p < 0.001, con un tamaño del efecto grande rbis = 0.84), donde el rendimiento fue superior en la condición de cooperación (MD = 78.30, R = 16.11) en comparación con la condición individual (MD = 56.38, R = 25.55) (ver Figura 3). En el tiempo de respuesta, la prueba de Friedman tampoco mostró diferencias estadísticamente significativas en el nivel de dificultad alto en relación con las tres condiciones; no obstante, se observaron diferencias entre la condición de cooperación y la condición individual (W = 90, p = 0.002, rbis = 0.84; cooperación: MD = 12.76, R = 6.54; individual: MD = 7.98, R = 4.11) y entre la condición de cooperación y la condición nominal (W = 90, p = 0.002, rbis = 0.82; nominal: MD = 8.31, R = 11.38). La Figura 3 muestra también la dispersión de los puntajes.

Nota: El segmento A muestra la distribución de la puntuación para el porcentaje de aciertos, mientras que el segmento B muestra el tiempo de respuesta en segundos. En ambos casos se representa a la mediana con una línea sólida dentro de la caja. **p < 0.01, ***p < 0.001.

Figura 3 Comparación entre condiciones para tiempo de respuesta y porcentaje de aciertos 

Discusión

Los resultados de este estudio apoyan la idea de que la cooperación no es la simple combinación del rendimiento individual de los participantes en una díada. La complejidad de estar inmerso en situaciones sociales que requieren de acciones contingentes de los individuos, coordinación, intercambio de información y retroalimentación parece tener por consecuencia ganancias en rendimiento, a expensas de un mayor tiempo de respuesta. Lo anterior se asocia a que los participantes distribuyen las demandas atencionales al recibir información de las acciones del otro, cubriendo efectivamente una mayor área de búsqueda con la estrategia de señalar, que se asoció de manera positiva con el promedio de objetivos identificados de manera correcta (^{Brennan et al., 2008}). Debido al tiempo que toma establecer un canal efectivo de comunicación o una estrategia, el rastreo visual de objetos durante la condición de cooperación es más lento en comparación con la ejecución individual, pero mucho más eficiente en términos de precisión.

Características individuales y de la personalidad podrían impactar el rendimiento óptimo de una tarea MOT en condición de cooperación. Al respecto, ^{Brennan y Enns (2015b)} señalan que la relación social, parentesco, empatía y otros rasgos de personalidad deberían tomarse en consideración para indagar su influencia en el rendimiento. Nuestro estudio no encontró relación entre rasgos de personalidad y rendimiento en la tarea; no obstante, las estrategias y comunicación observadas en la codificación conductual sí mostraron estar asociadas. Particularmente, la amabilidad y la extraversión se asociaron de manera positiva con la estrategia de división y la duda; la extraversión además se asoció de manera positiva con el desacuerdo. Es probable que una combinación de los rasgos de extraversión y amabilidad habiliten una comunicación más eficiente y la discusión de opiniones ante la incertidumbre, aunque al menos en nuestro estudio, esto no parece afectar el rendimiento. Es necesario indagar en futuras investigaciones sobre otros rasgos de la personalidad que podrían estar asociados con el rendimiento y el despliegue de estrategias efectivas. A conocimiento de los autores, es la primera vez que se explora la relación entre la personalidad y la cooperación en una tarea como la MOT.

Como limitaciones del estudio, entendemos que el tamaño de la muestra es reducido, sin embargo, se trató de un estudio piloto que obtuvo resultados concordantes con nuestras hipótesis y con las investigaciones previas. Más aún, la magnitud del efecto al comparar la ejecución individual con la de cooperación sugiere que existen diferencias en rendimiento entre estas dos condiciones, donde la ejecución más eficiente es la de la díada. Otra limitación del estudio es la falta de una evaluación cognitiva a los participantes para establecer igualdad de condiciones y aptitudes, principalmente en relación con la atención espacial. Aunque es poco probable (debido al tamaño del efecto) que el individuo más eficiente de la díada explique en su totalidad la ganancia en rendimiento, no podemos negar que personas con mejores habilidades visoespaciales y atencionales podrían influenciar positivamente el desempeño general de la díada. Una tercera limitación de nuestro estudio fue el posible efecto de aprendizaje debido a no contrabalancear la administración de la condición. Si bien no existe evidencia de aprendizaje en el corto plazo en tareas de memoria y atención visoespacial como la MOT, lo mejor es evitar esta posibilidad (^{Harris et al., 2020}).

Se recomienda que, en próximos estudios orientados a explorar estos problemas, se incluya un mayor número de participantes y que todos ellos sean evaluados cognitivamente. Un sesgo inherente a este estudio está relacionado con los rasgos de personalidad, pues los individuos fueron voluntarios y no remunerados, lo cual implícitamente podría asociarse a un grado de altruismo superior al normal. Una forma de mitigar esta última limitación podría ser remunerando a los participantes o asignándoles su participación como actividad dentro de un curso escolar. En cuanto a los tipos de errores en la MOT y a cómo las díadas podrían reducirlos, sugerimos llevar a cabo la videograbación también para la condición individual y registrar la cantidad de veces que el participante manifiesta de manera expresa o a través de conducta no verbal perder los objetivos o confundirlos (swapping o dropping) para así comparar, posteriormente. si sucede lo mismo en la díada o si estas conductas se ven modificadas de alguna manera al trabajar en cooperación.

Este estudio piloto sienta las bases para que se explore con mayor detenimiento qué factores individuales de personalidad y de estrategias de comunicación se requieren para un rendimiento óptimo, y en qué situaciones la cooperación resulta poco práctica o desfavorable. Es común en el estudio de procesos cognitivos en psicología la exploración de habilidades en lo individual, pero lo cierto es que gran parte de los procesos cognitivos emergen, se ven modificados o potenciados, a partir de la interacción social (^{De Jaegher et al., 2010}).

Conclusiones

En el presente estudio se exploró la posibilidad de evaluar la cooperación en una tarea MOT a través de la observación directa de la conducta, rendimiento y personalidad. A diferencia de trabajos similares que emplean indicadores artificiales para atribuir la ganancia en rendimiento a una interacción social (^{Brennan y Enns, 2015a}; ^{Wahn et al., 2017}), monitoreamos cómo las personas de manera espontánea coordinaban sus esfuerzos e interactuaban presencialmente para resolver una tarea de atención visual compleja.

Hacemos notar la posible influencia de factores individuales (como la personalidad) sobre el desempeño y de formas de comunicación o estrategias de resolución que no han sido exploradas previamente (^{Wahn, Czeszumski et al., 2020}). Si pudiéramos resumir nuestros hallazgos en una frase, diríamos que la cooperación tiene sus costos (mayor tiempo de respuesta), pero también sus beneficios (ganancia en porcentaje de aciertos).