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La paradoja beneficio-objetivo: investigación responsable en el sector privado

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Jul 14, 2023

Cuando me presenté por primera vez al TDL, una de las conversaciones que mantuve con mi asesor doctoral fue sobre lo que podría significar para mi carrera incorporarme al sector privado. Me preocupaba cómo afectaría a mi capacidad para mantener el marco de equidad que tanto valoraba.

Es una pregunta que se hacen muchas organizaciones con ánimo de lucro: ¿cómo podemos mantener un fin social cuando también necesitamos obtener beneficios?

Tal vez su propósito sea algo adyacente a la actividad principal de su organización (como el liderazgo social o la responsabilidad social corporativa). O tal vez sea algo que esté profundamente arraigado en su misión empresarial (en TDL, llamamos a la conciencia social la S de nuestro SPICE).

Lo llamemos como lo llamemos, las empresas de todos los tamaños luchan con la paradoja beneficio-objetivo, necesitando constantemente conciliar ventas y servicio (a las comunidades).

Como consultor de investigación, me he preguntado qué significa crear conocimiento para el bien social en un contexto que, por lo demás, está orientado al beneficio y al cliente. Me he dado cuenta de que, en lo que respecta a la creación de conocimiento, la paradoja beneficio-objetivo se debe (al menos en parte) a nuestra limitada comprensión de las funciones de la responsabilidad social. La investigación sobre las comunidades debe llevarse a cabo de forma responsable, no sólo porque la investigación responsable es importante en sí misma, sino también porque la investigación responsable mejora la calidad de nuestros resultados y la probabilidad de éxito en su aplicación.

No se trata de conciliar las ventas a través de la investigación con el servicio a las comunidades, porque, si se hace bien, el bien social puede impulsar la investigación y la innovación. En otras palabras, podemos evitar caminar por la cuerda floja del beneficio-objetivo perm
itiendo que nuestro propósito impulse nuestro beneficio.

Así que me gustaría compartir más concretamente lo que ha significado, para mí, encontrar el beneficio en mi propósito. El problema (o al menos una parte importante de él) es con demasiada frecuencia la falta de reflexividad y de voluntad de centrar a las comunidades en la investigación.

Algunos antecedentes de TDL

En TDL, damos prioridad a los proyectos que se centran en las comunidades que están en los márgenes, trabajando en más de 50 iniciativas de este tipo desde nuestra fundación en 2016. A través de estos proyectos, hemos desarrollado herramientas para debias la toma de decisiones, para mejorar equitativamente la salud financiera entre los usuarios clientes en Europa y América del Norte, y para avanzar en la salud mental y física de las comunidades desatendidas en Canadá, el Reino Unido, Nepal, Uganda, Italia, Sudáfrica, y más allá.

Al reflexionar sobre cómo podemos conciliar el objetivo y el beneficio en TDL, me di cuenta de que centrar la comunidad a través de la integración, la co-construcción y la creación de confianza son pasos clave necesarios para el éxito del proceso de investigación y sus resultados.1

Reflexividad y comunidad: Las claves de una investigación responsable

Hace tiempo que sabemos que la reflexividad y la apropiación comunitaria de la investigación pueden permitir a los investigadores centrar a las comunidades destinatarias en su trabajo, pero en el ámbito de la consultoría seguimos practicando ambas de forma deficiente. La reflexividad permite a los investigadores tener en cuenta las dinámicas de poder2 que se derivan de la vulnerabilidad de los participantes y las dinámicas de interacción entre el investigador y el participante (independientemente del tema investigado). Estas dinámicas de poder pueden dar lugar a una recopilación de datos inexacta y/o a una comprensión sesgada del mundo de los participantes. Todo esto se complica aún más cuando los intereses de los financiadores no están alineados con las prioridades de la comunidad, ya que el sesgo de confirmación de los financiadores puede llevarles a duplicar los hallazgos (inexactos y sesgados) que encajan con sus esfuerzos existentes.

Del mismo modo, no afrontar la cuestión de a quién pertenece la investigación (o quién establece la agenda)3 puede tener ramificaciones devastadoras para las comunidades. Cuando los programas de investigación no los establecen quienes se supone que van a beneficiarse del trabajo, la investigación acaba realizándose sobre las comunidades en lugar de con ellas. En otras palabras, las voces de quienes tienen una perspectiva crítica sobre la investigación en cuestión y son los más interesados en sus resultados quedan excluidas del proceso de realización. En la consultoría de investigación, esto puede deberse a veces a los clientes que elegimos: quizás el cliente no prioriza el bien social de la misma manera o, lo que es más probable, la comunidad objetivo carece de representación dentro de la organización cliente. Otras veces se debe a nuestra propia incapacidad para apoyar a nuestros clientes en el proceso de planteamiento del problema: las consultoras pueden ser reacias a defender realmente a las comunidades destinatarias o a proponer proyectos realmente impactantes, porque temen perder el negocio del cliente.

Sin embargo, la dicotomía entre comunidad y cliente suele ser falsa. Por ejemplo, centrar las actividades de investigación en las comunidades destinatarias puede mejorar la calidad de los resultados de nuestras investigaciones al abordar cuestiones de sesgo en nuestro proceso de investigación. Y el sesgo, globalmente, no hace sino manifestarse de formas más complicadas en nuestro mundo cada vez más virtual.

Consecuencias de no centrar la comunidad: Ejemplos de AI

A principios de este año, el Wall Street Journal publicó un artículo4 sobre la tecnología de inteligencia artificial (IA) generativa y los nuevos retos que plantea ahora a las empresas que tratan de eliminar el sesgo algorítmico de sus propias tecnologías. Esto ha tenido profundas implicaciones para el sector sanitario5, los mercados inmobiliarios6, los procedimientos de selección de empleo7, el sector financiero e incluso los sistemas de justicia penal8, y muchas de estas cuestiones no son nuevas. Por ejemplo, un artículo de ProPublica9 de 2016 informaba de que un análisis de la herramienta de IA COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) de Northpointe descubrió que los acusados negros tenían más probabilidades de ser juzgados incorrectamente por el algoritmo como personas con mayor riesgo de reincidencia que los acusados blancos.

La IA no es sesgada de forma innata; sin embargo, cuando las herramientas son creadas por entidades que no incluyen a todas las poblaciones a las que pretenden servir y no se centran en esas poblaciones desde el principio, los sesgos se incrustan en el sistema y acaban perpetuándose aún más por las propias herramientas que creamos. La cuestión de a quién pertenece la narrativa de la investigación no se refiere únicamente a quién debe contar la historia (es decir, un grito a favor de los marcos de equidad), sino también a quién puede contarla. Si queremos que nuestras intervenciones/herramientas funcionen, es lógico que se diseñen pensando en una muestra representativa de nuestros usuarios.

Oportunidades para centrar la comunidad

Guiarse por un propósito significa guiarse por la comunidad. Es preocuparse por el impacto, más concretamente por el impacto que valoran las comunidades que se supone que se benefician del trabajo que hacemos.

En última instancia, esto significa que las comunidades destinatarias deben estar en el centro de todo el proceso de investigación, desde el establecimiento de la agenda hasta la presentación de informes. Integrarnos en las comunidades destinatarias, co-construir todo el proceso de investigación y generar confianza con ellas para dar a conocer sus historias no son más que formas de orientar mejor nuestro trabajo.

Integración

La integración se refiere a la integración real del investigador en el contexto de la comunidad. En TDL, lo hacemos sobre todo a través de entrevistas con las partes interesadas y los usuarios. Estas conversaciones dan a las comunidades la oportunidad de enmarcar el contexto del problema a través de su propia perspectiva, lo que nos proporciona una nueva lente con la que trabajar como investigadores.

La integración también nos permite conectar con miembros de una comunidad más amplia (por ejemplo, usuarios periféricos de un producto concreto o comunidades de aprendizaje en distritos escolares), lo que nos permite embarcarnos en un proceso exploratorio con una mayor diversidad de partes interesadas. A veces esto adopta la forma de un proceso tradicional de mapeo de viajes; otras veces, puede ser algo parecido a una prueba de usabilidad. En cualquier caso, estas son las oportunidades clave para que los investigadores exploren el mundo de las comunidades objetivo, y las aprovechamos como tales.

La presencia física no siempre es un requisito para integrarnos bien en las comunidades destinatarias, pero en ocasiones es importante que lo hagamos. En Sudáfrica, TDL trabajó con socios locales para reducir los efectos nocivos del abuso de sustancias aprovechando la ciencia del comportamiento para la prevención del consumo problemático de alcohol. Se trataba de un proyecto que técnicamente podríamos haber llevado a cabo de forma virtual (mediante la colaboración con socios comunitarios), pero nos desplazamos sobre el terreno para poder comprender mejor el contexto y la cultura locales. A través de este proceso, pudimos comprender el importante pero matizado papel de las redes sociales y, en consecuencia, desarrollar y poner a prueba un programa de apoyo digital que aprovechaba a los embajadores locales.

Co-construcción

La co-construcción se refiere al proceso de autoría comunitaria a través de la toma de decisiones compartida en el proceso de investigación, de modo que los miembros de la comunidad informen "dónde miramos" en nuestra investigación. Un proceso clave mediante el cual TDL puede conseguirlo es apoyándose en técnicas de entrevista etnográfica.10 Ya sea durante las pruebas de usabilidad o mediante entrevistas semiestructuradas, buscamos oportunidades para que los participantes ayuden a guiar la interacción, permitiéndoles que nos lleven en cualquier dirección que consideren importante para sus realidades vividas.

Un ejemplo de cómo lo hacemos es la estructura de las preguntas de la entrevista: utilizamos preguntas de gran recorrido para que el participante escenifique su entorno y circunstancias antes de seguir con un minitour o preguntas de sondeo para comprender sus experiencias.

Además, a través de nuestro proceso de análisis, damos cabida a conclusiones inductivas que pueden no haber sido previstas por nosotros o nuestros clientes. Al crear oportunidades para las aportaciones de la comunidad destinataria (co-construcción) en cada etapa del proceso de investigación, las comunidades pueden dar forma a la historia que nuestros hallazgos cuentan en última instancia. Un buen ejemplo sería el reciente trabajo de TDL con Wellness Together Canada, una plataforma gubernamental gratuita que ofrece asesoramiento telefónico, apoyo entre iguales y recursos educativos sobre salud mental y consumo de sustancias. Dirigimos el diseño de una aplicación complementaria para la plataforma, guiados por un proceso iterativo de codiseño. Todas nuestras decisiones sobre el contenido y el diseño de la aplicación se basaron no solo en la ciencia del comportamiento, sino también en las experiencias vividas por las comunidades destinatarias en todo Canadá, a partir de encuestas exhaustivas, grupos de discusión y la recopilación continua de opiniones de los usuarios.

Creación de confianza

La tarea más obvia, pero posiblemente la más difícil, que estamos aprendiendo a hacer en TDL es generar confianza en las comunidades destinatarias. En la actualidad, trabajamos con la Fundación Bill y Melinda Gates para mejorar el uso que hacen los líderes de los distritos escolares de Estados Unidos de la evidencia en el proceso de compra de materiales de aprendizaje. A través de entrevistas con líderes escolares, rápidamente nos dimos cuenta de que uno de los principales impulsores y barreras que guiaban la toma de decisiones de los líderes escolares era la confianza: (mala) confianza en la evidencia y en las organizaciones que la crean/curan o (mala) confianza en los proveedores que venden materiales/servicios de aprendizaje.

circle with divisions: benevolence, integrity, predictability and competence

Empezamos a indagar en la bibliografía sobre la confianza y pudimos comprender mejor a esta comunidad objetivo (y a nosotros mismos) a través de una tipología elaborada por McKnight y Chervany (2000)11. Su análisis conceptual identificó cuatro creencias de confianza que creemos que reflejan la importancia de cómo abordamos el fomento de la confianza con las comunidades objetivo: benevolencia (actuar en interés de la comunidad), integridad (cumplir nuestras promesas), previsibilidad (ser coherentes en nuestras acciones) y competencia (desarrollar nuestra capacidad para hacer lo que hay que hacer). Dos procesos clave relacionados con los que TDL ha estado trabajando para abordar estas creencias de confianza son: 1) aumentar la transparencia de nuestros procesos y nuestros resultados, y 2) dar prioridad al beneficio público siempre que sea posible. En nuestro trabajo con los distritos escolares estadounidenses, la Fundación Bill y Melinda Gates nos animó a compartir abiertamente con todas las partes interesadas nuestro proceso de investigación y nuestros resultados en el ámbito educativo. Al más puro estilo TDL, no sólo compartimos nuestro trabajo, sino que lo reprocesamos, reorganizamos, rediseñamos y reempaquetamos para facilitar su uso con el nuevo (más amplio público), y actualmente estamos creando una herramienta en línea de acceso abierto para que todo el mundo pueda beneficiarse de nuestros hallazgos. La transparencia sobre el trabajo que hacemos y un beneficio público más amplio son resultados por los que luchamos siempre que nuestros clientes estén abiertos y dispuestos.

Ponerlo en práctica

No estoy aquí simplemente para implorarle que sea más intencionado con la equidad (aunque: por favor, sea más intencionado con la equidad). Lo que quiero decir es que no necesariamente tienen que comprometer sus beneficios para hacerlo. Centrar la investigación en las comunidades destinatarias también puede impulsar los beneficios, ya que conduce a una investigación más rigurosa (contextualizada) y de calidad que, a su vez, se traduce en intervenciones de calidad (basadas en pruebas pertinentes), lo que, en última instancia, conducirá a mayores grados de impacto y a clientes más felices.

Entonces, ¿cómo se puede aplicar concretamente este nuevo enfoque de la investigación? A modo de resumen, sugiero dos estrategias clave:

1. Incorporar la integración y la co-construcción en el proceso de investigación

Implique a las comunidades desde el principio y hágalas partícipes del proceso de planificación, fijación de objetivos, diseño, interpretación y análisis, y sea creativo a la hora de garantizar su participación significativa (por ejemplo, recurriendo a embajadores locales).

  • Cuando trabaje con un cliente que resida en la comunidad destinataria (o que tenga alguna perspectiva interna de la comunidad destinataria), aproveche las entrevistas con las partes interesadas como una oportunidad para comprender en profundidad el contexto y las realidades de la comunidad.
  • Adopte un enfoque etnográfico de la investigación de usuarios empezando por una comprensión más holística del usuario antes de profundizar en los comportamientos objetivo que se están explorando.
  • Deje espacio para la comprobación por parte de los miembros dentro del calendario de la investigación, a fin de validar que las ideas generadas y las intervenciones posteriores tienen sentido para las comunidades destinatarias (y son beneficiosas para ellas).

2. Trabajar para generar confianza

El statu quo ha erosionado la confianza de las comunidades destinatarias. Para recuperarla habrá que invertir tiempo y esfuerzo en establecer relaciones de confianza y mutuo beneficio, fomentar una comunicación abierta y transparente, escuchar activamente los puntos de vista de la comunidad y demostrar respeto por sus conocimientos y experiencia.

  • Poner la investigación al alcance de las comunidades y fomentar colaboraciones a largo plazo con ellas más allá del proyecto.
  • Esté abierto a las opiniones de las comunidades y dispuesto a reflexionar y adaptar continuamente los procesos.
  • Destaque su compromiso con el bien social como un esfuerzo mutuamente beneficioso para "llamar" a sus clientes y fomentar la confianza con las comunidades objetivo.
  • Trabajar de forma coherente y proactiva en todos los proyectos para identificar oportunidades en las que las conclusiones de la investigación puedan difundirse ampliamente y/o utilizarse para informar/crear bienes públicos, o bienes para apoyar a las comunidades destinatarias.

Conclusión

A menudo (y con mucha razón) se habla de la investigación responsable como un esfuerzo por defender los principios éticos y salvaguardar el bienestar de las comunidades. Un valor secundario pero no menos destacado es que mejora la validez y fiabilidad de los resultados de la investigación, fomenta la transparencia y la rendición de cuentas y mantiene la integridad de la investigación científica. Al hacerlo, la investigación responsable puede permitirnos servir mejor a nuestros clientes en el ámbito de la consultoría: dejar que nuestro propósito impulse nuestro beneficio.

References

1. Nota interna: Hallsworth (2023) identificó recientemente tres categorías de esfuerzos para la ciencia conductual aplicada -alcance, métodos y valores- que se alinean bien con estas sugerencias (es decir, alcance = integración, métodos = co-construcción, valores = creación de confianza).

2. https://www.nature.com/articles/s43586-022-00150-6#ref-CR13

3. https://chicagobeyond.org/researchequity/

4. https://www.wsj.com/articles/rise-of-ai-puts-spotlight-on-bias-in-algorithms-26ee6cc9

5. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37266959/

6. https://themarkup.org/denied/2021/08/25/the-secret-bias-hidden-in-mortgage-approval-algorithms

7. https://www.eeoc.gov/select-issues-assessing-adverse-impact-software-algorithms-and-artificial-intelligence-used

8. https://www.npr.org/2022/02/13/1080464162/lack-of-diversity-in-ai-development-causes-serious-real-life-harm-for-people-of-

9. https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm

10. https://www.google.ca/books/edition/The_Ethnographic_Interview/KZ3lCwAAQBAJ?hl=en&gbpv=0

11. https://www.researchgate.net/publication/254579694_What_is_Trust_A_Conceptual_Analysis_and_an_Interdisciplinary_Model

About the Author

Maraki Kebede

Maraki es Consultora de Educación en The Decision Lab. Su investigación se centra en la equidad social y espacial en la educación a nivel mundial, y ha aparecido en revistas revisadas por pares, volúmenes editados y conferencias internacionales. Maraki ha trabajado con varias organizaciones internacionales en la creación de vías para empoderar a los niños en edad escolar y a los jóvenes desatendidos de África, como la UNESCO, el Banco Mundial, el Instituto de Educación Internacional y Geneva Global Inc.

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