S-ar Putea ca Tot ce Știi despre Motivația la Locul de Muncă să Fie Greșit!

S
Puncte-Cheie
  • Atunci când discutăm despre testarea unui meta-construct sau a unei meta-teorii, există o eterogenitate și o variabilitate considerabile, ce ar trebui luate în calcul, în literatura de specialitate.
  • Orice demers de natură științifică are, drept punct central, un nod format din relevanță, rigurozitate, replicare, acumulare de cunoștințe, transparență, respectiv orientare către teorie.
  • Meta-constructul de motivație a generat construire de teorie; cu toate acestea, încă nu avem un statut clar al robusteții teoriei construite.
  • Există șanse ca literatura privind motivația la locul de muncă să se bazeze, majoritar, pe cercetări cu o putere statistică cel mult medie (i.e., astfel, diverse asumpții și aserțiuni, privind motivația în muncă, ar trebui privite critic).

Introducere
Despre Motivație

Motivația reprezintă un meta-construct, format din mai multe tipuri de motivație (Ryan, 2011):

  1. Motivația instrumentală – Relaționată cu beneficiile și recompensele de la locul de muncă.
  2. Motivația relaționată cu conceptul de sine extern – Importanța valorilor și a standardelor organizației sau colegilor de muncă.
  3. Motivația proceselor intrinseci – Angajarea într-o sarcină de lucru din plăcerea resimțită față de sarcina respectivă.
  4. Motivația relaționată cu conceptul de sine intern – Importanța valorilor și a standardelor personale.
  5. Motivația relaționată cu internalizarea scopurilor – Congruența dintre scopurile organizaționale și cele personale.

Ca orice meta-construct, motivația a generat nu doar una sau mai multe teorii, ci o meta-teorie (i.e., simplist, un cadru teoretic de lucru ce înglobează multiple fenomene testabile, în contexte variate; Abrams & Hogg, 2004).

Deoarece a venit vorba de testare, este demn de menționat faptul că testarea meta-teoriilor se face tot prin intermediul testării ipotezelor. În acest sens, pentru a testa o multitudine de ipoteze, în contexte variate, este nevoie de numeroase abordări metodologice, cuprinse în ceea ce poartă denumirea de model computațional (Guest & Martin, 2021). Acesta nu reprezintă o testare propriu-zisă a ipotezelor, ci o modalitate de ghidare a testării acestora. Astfel, abordările metodologice amintite anterior vor genera, la rândul lor, o eterogenitate mare în corpul de literatură științifică privind un anumit meta-construct sau o anumită meta-teorie.

Pentru a putea aspira către testarea robusteții corpului de cercetare de până în prezent, privind motivația la locul de muncă, am avea nevoie, emergent din modelele computaționale, de replicări aleatorii ale cercetărilor din domeniu. Este bine cunoscut faptul că astfel de replicări necesită eforturi considerabile, deoarece echipele de cercetători ar trebui să țină cont atât de cadrele de lucru în care și-ar baza testarea fundamentală a studiilor de replicare (Steiner et al., 2019), cât și de gradele de libertate specifice lor înșiși (Wicherts et al., 2016).

Construirea de Teorie
Un Prim Fascicul

În anul 2004, Steers și colaboratorii săi le atrăgeau atenția cercetătorilor în privința construirii de teorie ce ar putea descrie sau explica motivația în muncă (p. 384). După cum afirmă autorii, existau, la momentul respectiv, foarte puține articole centrate pe dezvoltarea teoriilor existente (Steers et al., 2004, p. 383).

Așadar, ne-am putea întreba, pe bună dreptate: Fără să construim teorie, ce anume putem considera că testăm? Vechi teorii, testate la infinit? Cum anume putem testa aceleași aserțiuni, în mod paradoxal, aproape la nesfârșit, obținând, de fiecare dată, rezultate noi și uluitoare? Meehl (1967) ne-ar fi spus că ar fi posibil prin intermediul „drăgălășeniei” experimentale (i.e., design-uri de cercetare vagi, ce ar putea imita rigurozitatea design-urilor experimentale), combinată cu interpretări ad hoc, ce au o ancorare teoretică apropiată de (i.e., dacă nu chiar egală cu) zero.

Continuarea

În acord cu mențiunile lui Steers și ale colaboratorilor săi (2004), teoreticienii s-au unit pentru optimizarea predicțiilor și a explicațiilor, prin colaborarea privind construirea teoriilor (Latham & Pinder, 2005). Cum arată, însă, aceste construcții despre care vorbesc Latham și Pinder (2005)?

În anul 2008, Robert Ployhart scria despre faptul că tot nu cunoaștem cum anume arată construcțiile despre care vorbeau Latham și Pinder (2005), dar știm că se utilizează, atât în cercetare, cât și în practică, măsuri din pură conveniență, riscând, așadar, o testare nesatisfăcătoare a teoriilor (Ployhart, 2008, p. 56). Astfel, atunci când testăm o anumită teorie și, în urma testării (i.e., lipsite de generalizabilitate, în cazul descris), ajungem să construim peste teoriile vechi, sau chiar noi teorii, ar trebui să ne amintim faptul că punem un castel pe o fundație de crenguțe și nisip.

Probleme în Paradis

Pentru a adăuga la cele descrise de Ployhart (2008), articole recente sugerează probleme de acuratețe și transparență (Efendic & Van Zyl, 2019; Kepes & McDaniel, 2013), respectiv de practici chestionabile de cercetare (Banks et al., 2015; Bosco et al., 2015), în cercetarea din psihologia industrială și organizațională. Așadar, pe lângă atribute precum replicabilitatea și transparența, cercetarea riguroasă ar trebui să fie orientată către sau chiar ghidată de către teorie (Grand et al., 2017).

Metodologie

Metodologia utilizată, în cadrul articolului de față, este relativ similară cu cea utilizată în articolul din luna ianuarie a acestui an (pentru mai multe detalii, vezi Cocoș, 2022).

Explicit, pașii metodologici urmați vor fi listați, în continuare:

  • Au fost scanate 1000 de articole din Google Scholar, cu ajutorul versiunii a 8-a a software-ului PoPPublish or Perish (Harzing, 2007).
  • Cheia de căutare a fost „work motivation”, în titlu.
  • PoP a reușit să extragă 980 de articole din Google Scholar.
  • Dintre acestea, 638 de articole sunt disponibile sub licențe de tip OAopen access.
  • Din cele 638 de articole OA, au putut fi descărcate doar 509 articole, cu extensii PDF, HTM și HTML (i.e., articolele „pierdute” reprezintă fișiere corupte, ce nu au putut fi descărcate, sau link-uri ce nu mai sunt valabile, în prezent).
  • Toate fișierele HTM și HTML au fost transformate în format PDF, cu ajutorul HTML2PDF (https://html2pdf.com/), pentru facilitarea detecției optime a algoritmilor aplicației Statcheck (Rife et al., 2016).
  • Finalmente, în analiză au fost incluse 506 articole (i.e., cele 3 articole lipsă erau, la rândul lor, fișiere corupte).
  • În urma analizării a 506 articole, Statcheck a putut extrage automat un număr de 167 de rezultate statistice.
  • Cele 167 de rezultate statistice au fost introduse în aplicația Shiny Z-Curve (https://zcurve.shinyapps.io/zcurve19/; Brunner & Schimmack, 2020), la un număr de 10 iterații bootstrap.
  • Materialele pot fi găsite pe OSF, la adresa https://osf.io/s9tpk/.
Rezultate

Rezultatele obținute, ulterior analizei cu ajutorul aplicației Z-Curve, sunt (conform Figurii 1):

  • 67% ODR – 67% din testele statistice analizate ar putea fi etichetate drept „semnificative statistic” (i.e., la un prag α de 5%, bilateral).
  • 35% EDR – După selecția pentru semnificație, puterea medie a articolelor incluse în analiză este de 35%, cu un interval de încredere vast (i.e., în cel mai rău caz, puterea medie a tuturor studiilor incluse în analiză este de 8%; în cel mai bun caz, de 66%).
  • În cazul în care puterea medie a articolelor incluse în analiză ar fi de 8%, acest fapt ar admite ca 61% din rezultatele selectate pentru semnificație să fie fals-pozitive (pentru o lectură aprofundată privind „psihologia fals-pozitivă”, vezi Simmons et al., 2011), în baza metodei de calcul a lui Branko Soric (1989).
  • Șanse ca 32% din rezultatele analizate să fi fost obținute cu ajutorul practicilor chestionabile de cercetare (i.e., având în vedere inclusiv faptul că limitele intervalului de încredere al ODR sunt largi).
  • 65% rată de replicabilitate.
  • 1.89 rată de estimare a efectului de sertar – Pentru fiecare 1 rezultat semnificativ statistic publicat, există 1.89 rezultate nesemnificative statistic suprimate.

Figura 1

Curba Z Automată a Rezultatelor din Cercetările Privind Motivația la Locul de Muncă

Discuții Generale

Conform analizei efectuate anterior, un cititor și-ar putea pierde complet încrederea în veracitatea rezultatelor din literatura de specialitate a domeniului psihologiei industriale și organizaționale. Un astfel de fapt ar reprezenta o exagerare, având în vedere faptul că nu ar trebui să ne focalizăm excesiv pe ideea de „psihologie fals-pozitivă”, deoarece am putea risca să pierdem din vedere chestiuni la fel de sau poate chiar mai importante decât aceasta (Fiedler et al., 2012). Este demn de menționat faptul că astfel de demersuri de cercetare nu îndeamnă la discreditarea muncii din ultimele decenii a cercetătorilor; ci, mai degrabă, îndeamnă la construirea de teorii, în sensul extinderii sau adăugirii acestora sau a cadrelor teoretice de lucru.

Limitări

Dintre limitările ce nu viciază, cumva, rezultatele, dar ar trebui notate, pentru optimizarea viitoare a demersurilor de meta-cercetare (în acord cu Schimmack, 2022), amintim:

  • Exclusiv rezultate incluse în căutarea automată (i.e., un corp considerabil de literatură gri ar putea fi omis).
  • Rezultatele detectate de algoritmul Statcheck nu reprezintă, neapărat, testări de ipoteze focale; așadar, nu ar reprezenta, în totalitate, un eșantion reprezentativ din toate rezultatele cercetărilor.
  • Variabilitatea rezultatelor privind estimările ratelor de descoperire (i.e., intervalele largi de încredere ne-ar putea face să chestionăm precizia de detectare a estimărilor obținute).
Concluzii

Așadar, există concluzii solide, în literatura privind motivația la locul de muncă? O și mai bună întrebare, pe care am putea să o adresăm, este „Solide din ce punct de vedere”? Poate…stabile în timp? Nu știm, deoarece design-urile abordate, majoritar (i.e., sau chiar în totalitate), nu sunt design-uri longitudinale. Poate…replicabile? Probabil, unde înțelegem replicabilitatea drept caracteristica studiilor de a genera rezultate similare, în contextul echipelor diferite de cercetare ce ar aplica aceleași condiții experimentale precum autorii studiilor inițiale (Kenett & Shmueli, 2015; McArthur, 2019). În cazul obținerii unor rezultate similare, sau chiar echivalente, în cazul studiilor de replicare, am putea admite, într-adevăr, faptul că acele rezultate sunt, cumva, relevante (i.e., în sensul construirii teoriilor sau informării practicii)? După cum spune și Olivia Guest (2020), nu ar trebui să privim replicările drept o soluție a tuturor problemelor dintr-o anumită disciplină de cercetare. Aș adăuga mențiunea că ar trebui să le privim drept imbolduri către o construire optimizată de teorii, către o actualizare constantă a cunoașterii științifice și către o permanentă tentativă de descriere și explicare a modelelor verbale și matematice din domeniu.

Referințe Bibliografice

Abrams, D., & Hogg, M. A. (2004). Metatheory: Lessons from social identity research. Personality and Social Psychology Review, 8(2), 98–106. https://doi.org/10.1207/s15327957pspr0802_2

Banks, G. C., O’Boyle, E. H., Pollack, J. M., White, C. D., Batchelor, J. H., Whelpley, C. E., Abston, K. A., Bennett, A. A., & Adkins, C. L. (2016). Questions about questionable research practices in the field of management: A guest commentary. Journal of Management, 42(1), 5–20. https://doi.org/10.1177/0149206315619011

Bosco, F. A., Aguinis, H., Field, J. G., Pierce, C. A., & Dalton, D. R. (2016). Harking’s threat to organizational research: Evidence from primary and meta-analytic sources. Personnel Psychology, 69(3), 709–750. https://doi.org/10.1111/peps.12111

Brunner, J., & Schimmack, U. (2020). Estimating population mean power under conditions of heterogeneity and selection for significance. Meta-Psychology, 4. https://doi.org/10.15626/MP.2018.874

Cocoș, B. (2022, January 17). Cercetarea emoțiilor – Un miraj empiric? Newsletter APR. https://newsletter.apsi.ro/2022/01/17/cercetarea-emotiilor-un-miraj-empiric/

Efendic, E., & Van Zyl, L. E. (2019). On reproducibility and replicability: Arguing for open science practices and methodological improvements at the South African Journal of Industrial Psychology. SA Journal of Industrial Psychology, 45. https://doi.org/10.4102/sajip.v45i0.1607

Fiedler, K., Kutzner, F., & Krueger, J. I. (2012). The long way from α-error control to validity proper: Problems with a short-sighted false-positive debate. Perspectives on Psychological Science, 7(6), 661–669. https://doi.org/10.1177/1745691612462587

Grand, J. A., Rogelberg, S. G., Allen, T. D., Landis, R. S., Reynolds, D. H., Scott, J. C., Tonidandel, S., & Truxillo, D. M. (2018). A systems-based approach to fostering robust science in industrial-organizational psychology. Industrial and Organizational Psychology, 11(1), 4–42. https://doi.org/10.1017/iop.2017.55

Guest, O., & Martin, A. E. (2021). How computational modeling can force theory building in psychological science. Perspectives on Psychological Science, 16(4), 789–802. https://doi.org/10.1177/1745691620970585

Guest, O. (2020, July 2). Dr Olivia Guest: How computational modelling can force theory building in psychological science [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=IhlF0B_IQJE

Harzing, A.W. (2007). Publish or Perish Version 8 [Software]. Available at https://harzing.com/resources/publish-or-perish

Kenett, R. S., & Shmueli, G. (2015). Clarifying the terminology that describes scientific reproducibility. Nature Methods, 12(8), 699–699. https://doi.org/10.1038/nmeth.3489

Kepes, S., & McDaniel, M. A. (2013). How trustworthy is the scientific literature in industrial and organizational psychology? Industrial and Organizational Psychology, 6(3), 252–268. https://doi.org/10.1111/iops.12045

Latham, G. P., & Pinder, C. C. (2005). Work motivation theory and research at the dawn of the twenty-first century. Annual Review of Psychology, 56(1), 485–516. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.55.090902.142105

McArthur, S. L. (2019). Repeatability, Reproducibility, and Replicability: Tackling the 3R challenge in biointerface science and engineering. Biointerphases, 14(2), Article 020201. https://doi.org/10.1116/1.5093621

Meehl, P. E. (1967). Theory-testing in psychology and physics: A methodological paradox. Philosophy of Science, 34(2), 103–115. https://doi.org/10.1086/288135

Ployhart, R. E. (2008). The measurement and analysis of motivation. In R. Kanfer, G. Chen, & R. D. Pritchard (Eds.), Work motivation (pp. 46-90). Routledge. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9780203809501-10/measurement-analysis-motivation-robert-ployhart

Rife, S. C., Nuijten, M. B., Epskamp, S. (2016). statcheck: Extract statistics from articles and recompute p-values [web application]. Retrieved from http://statcheck.io.

Ryan, J. C. (2011). Development of a measure of work motivation for a meta-theory of motivation. Psychological Reports, 108(3), 743–755. https://doi.org/10.2466/01.14.20.PR0.108.3.743-755

Schimmack, U. (2022, February 23). 2021 Replicability Report for the Psychology Department at Harvard. Replicability-Index. https://replicationindex.com/2022/02/23/rr22-harvard/

Simmons, J. P., Nelson, L. D., & Simonsohn, U. (2011). False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22(11), 1359–1366. https://doi.org/10.1177/0956797611417632

Soric, B. (1989). Statistical “discoveries” and effect-size estimation. Journal of the American Statistical Association, 84(406), 608. https://doi.org/10.2307/2289950

Steers, R. M., Mowday, R. T., & Shapiro, D. L. (2004). The future of work motivation theory. Academy of Management Review, 29(3), 379–387. https://doi.org/10.5465/amr.2004.13670978

Steiner, P. M., Wong, V. C., & Anglin, K. (2019). A causal replication framework for designing and assessing replication efforts. Zeitschrift Für Psychologie, 227(4), 280–292. https://doi.org/10.1027/2151-2604/a000385

Wicherts, J. M., Veldkamp, C. L. S., Augusteijn, H. E. M., Bakker, M., van Aert, R. C. M., & van Assen, M. A. L. M. (2016). Degrees of freedom in planning, running, analyzing, and reporting psychological studies: A checklist to avoid p-hacking. Frontiers in Psychology, 7. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01832

Bogdan Cocoș

Bogdan Cocoș este absolvent al Facultății de Psihologie și Științele Educației și masterand al programului Sănătate Ocupațională și Performanța Resursei Umane, ambele din cadrul Universității din București. În prezent, acesta este referent științific al echipei Choice, desfășurându-și activitatea de science educator pe OSF și pe YouTube. Interesele sale presupun psihologia industrial-organizațională, epistemologia, open science, meta-știința și filozofia științei.

Add comment

Arhivă Ediții

Pagina de Facebook APR