El lado oscuro de la personalidad, la intención de ser político y el gobierno abierto

Andrés Caballero Quintana iii UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA Departamento de Economía y Dirección de Empresas Dª JULIA NIEVES RODRÍGUEZ, SECRETARIA DEL DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS DE LA UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA CERTIFICA, Que el Consejo de Doctores del Departamento en su sesión de fecha dieciocho de mayo de dos mil quince, tomó el acuerdo de dar el consentimiento para su tramitación a la tesis doctoral titulada “El Lado Oscuro de la Personalidad, la Intención de Ser Político y el Gobierno Abierto”, presentada por el doctorando Don Andrés C. Caballero Quintana y dirigida por el Doctor Don Agustín J. Sánchez Medina Y para que así conste, y a efectos de lo previsto en el artículo 6 del Reglamento para la elaboración, defensa, tribunal y evaluación de tesis doctorales de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, firmo la presente en Las Palmas de Gran Canaria, a dieciocho de mayo de dos mil quince. Fdo: Dª. Julia Nieves Rodríguez Andrés Caballero Quintana iv Andrés Caballero Quintana v Departamento de Economía y Dirección de Empresas Doctorado en Gestión en la Nueva Economía TESIS DOCTORAL El lado oscuro de la personalidad, la intención de ser político y el gobierno abierto Tesis doctoral presentada por Andrés Caballero Quintana Dirigida por Dr. Agustín J. Sánchez Medina El Director, El Doctorando, Andrés Caballero Quintana Las Palmas de Gran Canaria, 18 de mayo de 2015 Andrés Caballero Quintana vi Andrés Caballero Quintana vii TESIS DOCTORAL El lado oscuro de la personalidad, la intención de ser político y el gobierno abierto Andrés Caballero Quintana 2015 Andrés Caballero Quintana viii Andrés Caballero Quintana ix Agradecimientos Llegar a escribir estas líneas me emociona. Lo hace por muchas razones y más aún, por las sensaciones acumuladas durante largos años. Por ello, quiero expresar mi gratitud y honrar así a quiénes me han querido, ayudado, aconsejado e iluminado en este tiempo. A mi amigo y Maestro, mi Director, Agustín Sánchez Medina. Suya fue la idea original de centrar el trabajo en este ámbito y a él le debo poderlo culminar. Sin su excepcional conocimiento experto, paciencia, humildad, continuo aliento, e inconmensurable generosidad, difícilmente habría llegado a buen puerto. Su genialidad, personal y profesional, lo hizo posible y le estaré siempre agradecido. A Puri, mi pareja y amiga, por su cariño, comprensión, empuje y apoyo. Verla cada día, aunque sea menos tiempo del que quisiera, me recarga de energía y positividad. A mi hija Iballa, un maravilloso ser que me llena de alegría y amor. Ojalá este trabajo sirva para seguir despertando en tí la curiosidad por aprender y descubrir, por compartir, por hacer de este Planeta un lugar un poquito mejor. A toda mi familia, a quiénes están y quiénes se fueron. En especial a mi padre, a mi madre y a mi hermano. De todos ellos aprendí la importancia del esfuerzo, la ética y la solidaridad. A mis amigos, especialmente a Andrés Sanz Mulas, extraordinaria persona, experto íntegro y comprometido, Maestro de quién he aprendido y sentido siempre su cariño, y a todos los que me han prestado su apoyo para realizar este trabajo, destacando a la International Budget Partnership por su confianza y soporte. Andrés Caballero Quintana x Andrés Caballero Quintana i Índice Introducción .......................................................................................................................... 1 Referencias ........................................................................................................................ 9 1. El desenganche moral como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar el gobierno abierto contraproducente........................... 19 Abstract ............................................................................................................................ 19 Palabras clave ................................................................................................................ 19 1.1. Introducción .......................................................................................................... 20 1.2. Marco teórico ........................................................................................................ 23 1.2.1. Tríada Oscura ............................................................................................. 23 1.2.2. Desvinculación moral .............................................................................. 27 1.2.3. El género como variable moderadora ............................................. 33 1.3. Metodología de la investigación ................................................................. 35 1.3.1. Muestra ......................................................................................................... 35 1.3.2. Medidas ........................................................................................................ 36 1.3.3. Análisis de datos ....................................................................................... 39 1.4. Resultados .............................................................................................................. 40 1.4.1. Evaluación del modelo de medida .................................................... 40 1.4.2. Evaluación del modelo estructural .................................................... 45 1.5. Conclusiones ......................................................................................................... 55 1.5.1. Discusión ...................................................................................................... 55 1.5.2. Limitaciones y futuras líneas de investigación ............................. 57 1.6. Referencias ............................................................................................................. 59 Andrés Caballero Quintana viii Figura A.1.5. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 25% de los datos de la muestra. .... 173 Figura A.1.6. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 30% de los datos de la muestra. .... 174 Figura A.1.7. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 35% de los datos de la muestra. .... 175 Figura A.1.8. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red ........................................................................................................................ 176 neuronal artificial con un 40% de los datos de la muestra. ................. 176 Figura A.1.9. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 45% de los datos de la muestra. .... 177 Figura A.1.10. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 50% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 178 Figura A.1.11. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 55% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 179 Figura A.1.12. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 60% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 180 Figura A.1.13. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 65% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 181 Figura A.1.14. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 70% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 182 Figura A.1.15. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 75% de los datos de la muestra ...................................................................................................................... 183 Andrés Caballero Quintana ix Figura A.1.16. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 80% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 184 Figura A.1.17. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 85% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 185 Figura A.1.18. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 90% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 186 Figura A.1.19. R2 medio de test y de entrenamiento cuando se entrena la red neuronal artificial con un 95% de los datos de la muestra. ..................................................................................................................... 187 Figura A.1.20. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 5% de los datos de la muestra. ....................................... 188 Figura A.1.21.. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 10% de los datos de la muestra...................................... 189 Figura A.1.22. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 15% de los datos de la muestra...................................... 190 Figura A.1.23. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 20% de los datos de la muestra...................................... 191 Figura A.1.24. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 25% de los datos de la muestra...................................... 192 Figura A.1.25. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 30% de los datos de la muestra...................................... 193 Figura A.1.26. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 35% de los datos de la muestra...................................... 194 Figura A.1.27. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 40% de los datos de la muestra...................................... 195 Andrés Caballero Quintana x Figura A.1.28. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 45% de los datos de la muestra...................................... 196 Figura A.1.29. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 50% de los datos de la muestra...................................... 197 Figura A.1.30. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 55% de los datos de la muestra...................................... 198 Figura A.1.31. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 60% de los datos de la muestra...................................... 199 Figura A.1.32.. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 35% de los datos de la muestra...................................... 200 Figura A.1.33. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 70% de los datos de la muestra...................................... 201 Figura A.1.34. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 75% de los datos de la muestra...................................... 202 Figura A.1.35. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 80% de los datos de la muestra...................................... 203 Figura A.1.36. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 85% de los datos de la muestra...................................... 204 Figura A.1.37. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 90% de los datos de la muestra...................................... 205 Figura A.1.38. R2 medio y varianza cuando se entrena la red neuronal artificial con un 95% de los datos de la muestra...................................... 206 Andrés Caballero Quintana xi Introducción Andrés Caballero Quintana xii Andrés Caballero Quintana 1 Introducción El concepto de Gobierno Abierto no es nuevo. Suecia tiene desde el siglo XVIII, concretamente desde 1766, una Ley de Libertad de Acceso a la Información. Por ello, la inclusión de dicho país en 1994 en la Unión Europea supuso un fuerte impulso para la defensa y garantía de la transparencia en los Estados miembros (Gøønbech-Jensen, 1998). Hasta entonces, la UE se centraba en establecer procedimientos que brindasen la participación de grupos de interés (stakeholders y lobbys) en las políticas comunitarias (Lodge, 1994). Sin embargo, el inicio de la utilización del término exacto de gobierno abierto debe situarse en el Reino Unido, dónde se desarrollaron desde los años setenta distintas medidas e iniciativas para mejorar la transparencia (Dworkin, 1977). Esta tendencia de aperturismo progresivo fue culminada en 1993 con la aprobación del Libro Blanco denominado “Open Government”, el cual promovía un código no normativo sobre el gobierno de la información. Dicho código promulgaba la transparencia y la rendición de cuentas (Clark, 1996). Andrés Caballero Quintana 2 No obstante, según Hansson, et. al. , (2014), la popularidad del concepto gobierno abierto se debe a la aprobación por Barack Obama, en su primer día como Presidente de EEUU, el 21 de enero de 2009, de la iniciativa denominada “Memorando sobre Transparencia y Gobierno Abierto” (Memorandum on Transparency and Open Government) (White House, 2009a). En el citado memorando se dictaminaban las recomendaciones para establecer un sistema de gobierno basado en los principios de transparencia, participación pública y colaboración. Junto a éste, se aprobaría la “Directiva sobre Gobierno Abierto” (Open Government Directive), la cual tenía como finalidad poner en marcha el proyecto “Iniciativa de Gobierno Abierto” (Open Government Initiative) (Orszag, 2009). Estas reformas hacían efectivos los principios del gobierno abierto y los desarrollaban (McDermott, 2010). Por otro lado, también contribuyó de manera decisiva al conocimiento de dicho concepto, la promoción global que han hecho las empresas e instituciones radicadas en EEUU (Hansson et al. , 2014). A pesar de los resultados heterogéneos que se han obtenido con su aplicación, desde 2009, el gobierno abierto se ha caracterizado por ser una política pública prioritaria de cambio cultural, normativo, gerencial y procedimental en su acción de gobierno (Coglianese, 2009; Gasco, 2014; McDermott, 2010). De este modo, el gobierno abierto, con sus tres Andrés Caballero Quintana 3 principios básicos, la transparencia, la participación y la colaboración, han logrado elevados niveles de difusión y generalizado uso, sobre todo en Australia, Singapur, la Unión Europea, el Reino Unido e instituciones multilaterales como la OCDE y el Banco Mundial, inspirándose y en algunos casos, trascendiendo, la implantación del gobierno de EEUU (Linders & Copeland, 2011). Tres datos ilustran sucintamente el cambio registrado sobre la transparencia, a) la generalización de las leyes de acceso a la información, que han pasado de tenerlas 5 países en 1980 a 93, en 2012 (Banisar, 2006; Fung, 2013), b) la publicación masiva de información gubernamental en lnternet; el 70% de los países de la Organización de Naciones Unidas superan las dos primeras etapas de las cuatro en que se estructura el índice de Servicios Públicos Online (UNDESA, 2012) y, c) la creación de la Asociación para el Gobierno Abierto (Open Government Partnership) que se constituía por primera vez en 2011 con 8 países, y que en la actualidad ya cuenta con 64. De este modo, se puede catalogar al gobierno abierto como una nueva forma gerencial en expansión (Gasco, 2014), vinculado al uso de Internet y de las tecnologías de la comunicación como medios principales para hacerlo efectivo (Lee & Kwak, 2011), cuyas repercusiones impactan en la Andrés Caballero Quintana 4 legitimidad de los sistemas políticos ( eg. Curtin, 2006; Grimmelikhuijsen, 2012; Meijer et. al. , 2012) y en la eficacia y eficiencia del funcionamiento organizativo e institucional, público y privado ( eg. Bellver & Kaufmann, 2005; Hill et. al. , 2007; Ubaldi, 2013) Las ventajas asociadas a la transparencia son muchas, entre otras, en el ámbito de la eficacia en la gobernanza institucional, del mejor funcionamiento de los mercados, el aumento de la confianza en las instituciones públicas, la mayor eficiencia económica, la mejora del control y la rendición de cuentas o, la prevención de actos corruptos y no éticos ( eg. Bellver & Kaufmann, 2005; Hill, et. al. , 2007; Welch, 2012). Sin embargo, el gobierno abierto no está libre de críticas. Desde la priorización de su visión más economicista, ligada a la publicación de datos abiertos y a la prestación de servicios públicos en Internet, en lugar impulsar con mayor ahínco una democracia más participativa, a otras que destacan las barreras que suponen las tecnologías de la comunicación. Tanto para que toda la ciudadanía acceda a ellas, como para comprender y procesar los datos e información que se publica ( eg. Birchall, 2014, 2015; Fung, 2013; Hansson et al. , 2014). Lo que no obsta a que, aún con más información y el mayor control que ello supone, el comportamiento de los agentes sea más ético (Prat, 2006). Andrés Caballero Quintana 5 En este debate académico sobre la transparencia y el gobierno abierto, en ocasiones, se ha incorporado el prisma de los rasgos de la personalidad como variables que inciden en el comportamiento político y organizativo ( eg. Agroskin, et. al. , 2014; Evans & Ulbig, 2012; Pendse, 2012). El presente trabajo sigue esta senda y profundiza el análisis de los rasgos personales y las actitudes políticas, variables que ayudan a explicar la predisposición personal hacia la toma de decisiones con potenciales implicaciones organizativas. Llegados a este punto, procede observar que la decisión sobre el alcance y nivel de desarrollo del gobierno abierto depende, en buena medida, de la percepción que cada político pueda tener sobre este sistema gerencial. Más aún cuando, entre las virtudes del gobierno abierto, es frecuente mencionar su asociación con la reducción de comportamientos poco éticos en los políticos (Martin, 2014; Ubaldi, 2013). Para realizar este trabajo se utilizó una muestra de 435 estudiantes de último curso de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas pertenecientes a La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Andrés Caballero Quintana 12 Gøønbech-Jensen, C. (1998). The Scandinavian tradition of open government and the European Union: problems of compatibility? Journal of European Public Policy , 5:1 , 185–199. Grimmelikhuijsen, S. (2012). Linking transparency, knowledge and citizen trust in government: an experiment. International Review of Administrative Sciences , 78 (1), 50–73. http://doi.org/10.1177/0020852311429667 Grimmelikhuijsen, S. G., & Meijer, A. J. (2014). Effects of transparency on the perceived trustworthiness of a government organization: Evidence from an online experiment. Journal of Public Administration Research and Theory , 24 (1), 137–157. http://doi.org/10.1093/jopart/mus048 Hansson, K., Belkacem, K., & Ekenberg, L. (2014). 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El desenganche moral como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar el gobierno abierto contraproducente Abstract En los últimos años la práctica del gobierno abierto ha ganado rápidamente gran reputación, siendo considerado por muchos como la mejor forma de reducir la corrupción. No obstante, instaurar esta forma de gobernar depende en gran medida de los políticos y de su predisposición para llevarlo de forma correcta a la práctica. En este trabajo trataremos de analizar el papel que tienen determinados aspectos negativos de la personalidad, como son la tríada oscura y la desvinculación moral, en considerar contraproducente el gobierno abierto. En la investigación se aplican ecuaciones estructurales basadas en la varianza, Partial Least Squares (PLS), a una muestra de 435 estudiantes de último curso de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas de la Universidad de la de Las Palmas de Gran Canaria. Palabras clave Tríada oscura, gobierno abierto, desvinculación moral, desplazamiento de la responsabilidad, justificación moral Andrés Caballero Quintana 20 1.1. Introducción Desde su nacimiento, el Gobierno Abierto se ha caracterizado por ser una política pública prioritaria de cambio cultural, normativo, gerencial y procedimental en su acción de gobierno (Coglianese, 2009; McDermott, 2010). Dicha forma de gobierno se basa en el desarrollo de tres principios, la transparencia, la participación y la colaboración (Gasco, 2014; Gunawong, 2014; White House, 2009), siendo el primero de ellos la premisa básica que posibilita participar, colaborar y confiar en el Gobierno (Grimmelikhuijsen & Meijer, 2014; Grimmelikhuijsen, 2012; Park & Blenkinsopp, 2011; Stiglitz, 2008). Entre las principales ventajas del gobierno abierto se encuentran (Hill et. al. , 2007; Bellver y Kaufmann, 2005), a) ser un medio para garantizar el pleno ejercicio de los derechos civiles y políticos de los ciudadanos, b) promover mercados más eficientes y justos ( eg. Mehrez & Kaufmann, 1999), c) prevenir actos de corrupción y abusos de autoridad y, d) mejorar la rendición de cuentas. De este modo, Kaufmann et al. (1999) demuestran la relación entre el buen gobierno y el crecimiento de la renta per cápita. Por su parte, Islam (2003) afirma que la fluidez y calidad de la información contribuyen a la mejora institucional y a la gobernanza. Andrés Caballero Quintana 21 Así, los sistemas políticos más abiertos y democráticos tienen menores niveles de corrupción (Reinikka & Svensson, 2003; Bellver & Kaufmann, 2005). Sin embargo, también existen elementos negativos en el gobierno abierto. Así, ha sido tachado de que posee una visión economicista, centrada en la mejora de los servicios públicos y en la publicación de datos abiertos, como estrategia para ahorrar costes y generar negocio, en lugar de promover con todos los medios una democracia más participativa (Birchall, 2014, 2015; Fung, 2013; Hansson et. al. , 2014). También, cabe mencionar que la existencia del derecho a la intimidad, los riesgos asociados a la información sensible y los costes de abrir todos los datos sugieren limitar el alcance de la transparencia (Heald, 2006). Finalmente, un mayor nivel de gobierno abierto puede facilitar el que se cometan acciones corruptas debido a que se cuenta con mayor información y posibilidad de acceso a los procesos clave de las organizaciones públicas ( eg. Mehmet, 2001; Yang, 2005) Por otro lado, la correcta aplicación del gobierno abierto se encuentra con distintas barreras, a) poseer los medios tecnológicos necesarios (Macintosh et al. , 2009), b) contar con la formación para utilizar dichos medios (Loukis & Wimmer, 2012), c) tener los conocimientos para Andrés Caballero Quintana 28 Para Moore (2008), la Teoría de la Desvinculación Moral fue desarrollada para explicar el por qué algunas personas son capaces de participar en una conducta inhumana sin que se encuentren en una situación de aparente peligro (Bandura, 1990, 1999a, 2002). En su teoría, los individuos con altos niveles de desconexión moral han hecho habitual el uso de los mecanismos cognitivos que les hace replantearse sus acciones de forma que minimizan su importancia ética. Así pues, la desvinculación moral hace referencia a la capacidad de un individuo para desactivar la autorregulación moral y la autocensura y, para adoptar un comportamiento que es inconsistente con las normas morales, sin las auto-sanciones y culpabilidad asociadas (Bandura et al. 1996; Detert et al. , 2008). Bandura (1999b) afirma que la mayor parte de las personas han desarrollado estándares personales de conducta internos para hacer lo que es percibido como un buen comportamiento y frenar lo que se ve como malo. De este modo, la mayoría actuará siguiendo estas normas, debido a que hacer algo que considera negativo le llevará a una autocensura indeseable, mientras que si actúa en el sentido de lo cree positivo, tendrá una buena autoevaluación. Según Hystad et al. (2014), la citada teoría ofrece una vista agencial al comportamiento humano al considerar que los individuos ejercen control sobre sus propios pensamientos y conductas a través de procesos de autorregulación. En Andrés Caballero Quintana 29 este sentido, Ashforth y Anand (2003) hablan de la desvinculación moral en términos de neutralizar la fuerza de contrapeso de la moral y la ética. Sin embargo, dicha autorregulación funciona solamente cuando ésta es activada. Además, Bandura (1999a) sugiere que se puede desactivar de forma selectiva y cita a la desvinculación moral como el principal mecanismo para hacerlo. Es de destacar que esta idea de que se pueda desenganchar o neutralizar las creencias o actitudes acerca de un determinado comportamiento poco ético antes de llevarlo a cabo está teniendo una renovada atención (Moore et al. , 2012; Treviño et al. , 2006). Moore et al. (2012) sostienen que la propensión al desenganche es un fuerte predictor de los comportamientos no éticos organizacionales dado que capturan la tendencia general del individuo a desengancharse de la auto-sanción pudiendo realizar sin problemas dicho tipo de comportamientos. Bandura (1999a) pone de relieve distintas maniobras a través de las cuales las personas pueden llegar al desenganche moral: la justificación moral, el uso de un lenguaje eufemístico, la comparación ventajosa, la minimización o el ignorar las consecuencias, la difusión o el desplazamiento de la responsabilidad, la deshumanización y la atribución de culpa. Según Christian y Ellis (2013), estas ocho categorías podrían Andrés Caballero Quintana 30 englobarse en tres, desplazamiento de la responsabilidad, difusión de la responsabilidad y distorsión de las consecuencias. Para Barsky (2011) la justificación moral y el desplazamiento de la responsabilidad son los mecanismos que tienen un vínculo más claro con el comportamiento en el trabajo. Por tal motivo, son los que se utilizaran en este documento. En cuanto al desplazamiento de la responsabilidad, Bandura (1999a) asevera que es más probable que las personas actúen éticamente cuando reconocen que tienen un papel en el comportamiento ético en el que se involucran. En este sentido, pueden desenganchar sus controles morales si niegan la responsabilidad de sus acciones, ya que éstas se encuentran fuera de su control debido, por ejemplo, a la presión ejercida por el grupo, a tener una situación financiera complicada, a la existencia de precedentes, a que todo el mundo lo hace, etc. (Barsky, 2011). Además, Barsky (2011) y Bersoff, (2001) afirman que los estudios empíricos han demostrado que el desplazamiento de la responsabilidad puede interferir con la intención individual de actuar éticamente. Será esta concepción de desplazamiento de la responsabilidad la seguida en la presente investigación. Andrés Caballero Quintana 31 En cuanto a la justificación moral, cabe mencionar que las personas no tienen la intención de llevar a cabo un comportamiento poco ético hasta que se autojustifiquen en la moralidad de dicha acción (Bandura, 1999a). Por ello, el comportamiento se hace aceptable personal y socialmente porque atiende a propósitos valiosos o morales, es decir, a causas más importantes (Barsky, 2011) o a un mal necesario (Molinsky & Margolis, 2005). De este modo, se puede justificar el engaño a los clientes de una empresa si con esto mejoran sus resultados y, en consecuencia, se mantienen puestos de trabajo. En el caso que nos ocupa, la justificación de no hacer gobierno abierto podría estar en pensar en que, como se ha mencionado en la introducción de este trabajo, la participación de terceros puede ser manipulada, o la transparencia puede ser peligrosa y causar problemas legales (Birchall, 2014; Fenster, 2015; Fung, 2013; Meijer et al. , 2012). Evidentemente, debe tenerse en cuenta a los encuestados con sus respuestas, debido a que son estudiantes y no ejercían como políticos en el momento de la encuesta, por lo que en sus respuestas no están reflejando la desvinculación moral sobre una conducta que estén realizando actualmente. Andrés Caballero Quintana 32 Por otra parte, es de destacar que según Moore et al. (2012) aquellos individuos con altos niveles de maquiavelismo tienden más al desenganche moral. En esta misma línea, Egan et al. (2015) también relacionan el desenganche moral con las características psicológicas de los individuos. Así, afirman que existen correlaciones entre la baja amabilidad, la baja conciencia de los actos, el alto desenganche moral, la psicopatía y el maquiavelismo. Teniendo en las tres cuestiones que se enumeran seguidamente y que se derivan de lo argumentado hasta el momento, se enuncia la segunda de las hipótesis de este trabajo: Primero, como se ha mencionado en la hipótesis anteriormente formulada en este trabajo, las personas con tríada oscura pueden ser más propensas a considerar contraproducente el gobierno abierto. Segundo, las personas con tríada oscura son más tendentes a utilizar el mecanismo de desvinculación moral. Tercero, la desvinculación moral puede favorecer el no llevar a cabo una conducta que puede ser considerada como más ética y que contribuye a evitar el fraude. H2: El desenganche moral actúa como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar contraproducente el gobierno abierto Andrés Caballero Quintana 33 H2a: La justificación moral actúa como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar contraproducente el gobierno abierto H2b: El desplazamiento de la responsabilidad actúa como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar contraproducente el gobierno abierto 1.2.3. El género como variable moderadora También se ha decidido incluir en este estudio como variable moderadora del modelo al género. Este estudio fue considerado de interés, ya que en la literatura no parece existir un acuerdo sobre la existencia de diferencias, como consecuencia del género, con respecto a la tríada oscura. A modo de ejemplo, cabe citar que en el análisis realizado por Pozueco & Moreno (2013) y en el de Jones & Figueredo (2013) no se encontraron diferencias significativas entre hombres y mujeres. Sin embargo, Wai & Tiliopoulos (2012) afirman que en su trabajo sí aparecieron interesantes efectos de género. No obstante, reconocen los autores que, como consecuencia del desequilibrio existente en la muestra estudiada entre el número de hombres y mujeres, Andrés Caballero Quintana 34 no pueden ser concluyentes en sus afirmaciones. Finalmente, sí se encuentra relación en los trabajos de Paulhus & Williams (2002) y Jonason et al. (2010). En ambos se coincide en que existe una mayor incidencia de la tríada oscura en los hombres. Por otro lado, la variable género ha sido extensamente utilizada en la literatura sobre moralidad y ética (O’Fallon & Butterfield, 2012; Samnani et al. , 2013; Schminke et al. , 2003). A modo de ejemplo, y sin ánimo de ser exhaustivos, citaremos algunos ejemplos. Samnani et al. (2013), la utiliza como variable moderadora. En su trabajo encuentran que los hombres son más propensos a tener conductas contraproducentes y que ambos sexos tenían una conducta similar en lo que a la desvinculación moral se refiere. Por su parte, Berger (2014) haya diferencias significativas en los comportamientos prosociales, siendo las mujeres más proclives a ellos. Cabe destacar que en este mismo trabajo no se observan diferencias significativas por sexo respecto al maquiavelismo, uno de los componentes de la tríada. Por último, Bandura (1999), sostiene que no existen diferencias de género respecto a la desvinculación moral en los primeros años de vida pero que, en poco tiempo, los barones utilizan más fácilmente el desenganche moral. Andrés Caballero Quintana 35 Como consecuencia de que este trabajo trata sobre cómo influyen sobre la no realización de una conducta ética el desenganche moral y la tríada oscura, se ha considerado conveniente incluir como hipótesis de investigación en este trabajo la siguiente. H3: La variable género actúa como moderadora en el modelo propuesto 1.3. Metodología de la investigación En este apartado se presentará la muestra, los instrumentos de medida y las herramientas utilizados para recabar y analizar los datos. 1.3.1. Muestra La muestra utilizada para realizar este estudio fue escogida entre los estudiantes de los últimos cursos de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas. La primera de las mencionadas titulaciones pertenece a la Facultad de Ciencias Jurídicas y la segunda a la de Economía, Empresa y Turismo, ambas de la Universidad de Las Palmas Andrés Caballero Quintana 36 de Gran Canaria. En total se realizaron 435 encuestas distribuidas de la siguiente forma, 212 a estudiantes de derecho y 223 de administración y dirección de empresas. Según Liñán & Chen (2009), la utilización de estudiantes es frecuente en las investigaciones que pretenden predecir comportamiento de los profesionales en el futuro ( eg. Autio, Keeley, Klofsten, Parker, & Hay, 2001; Fayolle et al. , 2006). El hecho de recurrir a personas que estaban a punto de terminar sus estudios universitarios en las titulaciones anteriormente mencionadas se debe básicamente a que los que ejercen este tipo de profesiones son los que en mayor proporción terminan accediendo a responsabilidades políticas (Coller, 2011, 2012). Además, cabe mencionar que existe relación entre los estándares éticos que se tienen cuando se están realizando los estudios y los que luego se poseen en el ejercicio profesional (Grimes, 2004; Lawson, 2004). 1.3.2. Medidas En la presente investigación el método utilizado para obtener la información necesaria para cubrir los objetivos planteados ha sido la encuesta, cuyo instrumento básico de observación es el cuestionario Andrés Caballero Quintana 37 (Sierra Bravo, 1991). Con el permiso previo de los profesores, dichos cuestionarios fueron pasados en el aula por un encuestador, quien le explicaba brevemente a los encuestados el propósito del trabajo. Salvo el sexo, titulación y curso, todos los ítems de este estudio se puntúan en una escala Likert de 7 puntos que va desde (1) “Totalmente en desacuerdo” a (7) “Totalmente de acuerdo”. Las preguntas de la encuesta fueron inicialmente redactadas en español. Para medir la tríada oscura se utilizó la escala propuesta por Jonason & Webster (2010), a la que los autores denominaron ”The Dirty Dozen” . Las preguntas utilizadas fueron las que se presentan seguidamente agrupadas por cada una de las dimensiones de la tríada: a. maquiavelismo  ´Tengo tendencia a manipular a los demás para conseguir lo que quiero´, ´Con frecuencia he utilizado el engaño o la mentira, para salirme con la mía´, ´Con frecuencia he utilizado los halagos para conseguir lo que quiero´, ´Tengo tendencia a explotar a otras personas para lograr mis objetivos´; b. psicopatía  ´No suelo tener remordimientos´, ´Tengo tendencia a no estar demasiado preocupado por la moral o la moralidad de mis acciones´, ´Tengo tendencia a ser cruel o insensible´, ´Tengo tendencia a ser cínico´; c. narcicismo ´Tengo tendencia a querer que otros me admiren´, ´Tengo tendencia a querer que me presten atención´, ´Tengo tendencia buscar un cierto prestigio o Andrés Caballero Quintana 44 La evaluación de la dimensión formativa del constructo de segundo orden, la tríada oscura, no se realiza de igual forma que la utilizada para los constructos formativos. En este caso, el procedimiento adecuado es hacerlo a través del análisis de los pesos (Mathieson et al. , 2001), que es un análisis de la correlación canónica y aporta información sobre cómo cada indicador contribuye a su respectivo constructo (véase tabla 3). Los pesos no necesitan superar ningún valor particular (Cepeda-Carrion et al. , 2010; Diamantopoulos & Winklhofer, 2001). Sí se debe tener en cuenta en los constructos formativos la existencia de multicolinealidad entre las distintas dimensiones, lo que podría producir estimaciones inestables (Mathieson et al. , 2001). De este modo, para la evaluación del citado constructo formativo a nivel de indicadores, se testó la potencial muticolinealidad entre los ítems a través del análisis de sus pesos (Henseler et al. , 2009). Dicha prueba fue realizada a través del software SPSS. Como queda reflejado en la tabla 1.3, el máximo factor de inflación de varianza obtenido (FIV) fue de 1,867, lo cual se encuentra por debajo del umbral de 3,3 que puede comenzar a ser problemático (Roberts & Thatcher, 2009; Roldán & Sánchez-Franco, 2012). Los pesos proporcionan información acerca de cómo cada dimensión formativa contribuye al constructo. Por lo tanto, dan lugar a una clasificación de estas dimensiones en función de su contribución (Henseler et al. , 2009). Según Hair et al. (2014) para evaluar la significación de los indicadores Andrés Caballero Quintana 45 formativos, una vez examinada la multicolinealidad debe analizarse si los pesos son significativos. En el caso de que lo sean, como es el caso del maquiavelismo y el narcicismo, se incluyen en el modelo. En caso negativo debe comprobarse si las cargas, si estas son mayores que 0,5, como es el caso de la psicopatía, también debe permanecer en el modelo (véase tabla 1.3). Tabla 1.3. Pesos, cargas y FIV del constructo formativo Dimensiones Pesos Student´s t Carga Student´s t VIF Maquiavelismo 0,652 6,369 0,938 29,389 1,867 Narcisismo 0,405 4,162 0,821 16,451 1,495 Psicopatía 0,090 0,852 0,627 8,851 1,536 1.4.2. Evaluación del modelo estructural Antes de analizar el modelo estructural, se testó el efecto moderador que pudiera ejercer la variable género. Para ello se utilizó un análisis multigrupo realizado con el programa SmartPLS (Keil, Tan, Wei, Saarinen et al. , 2000; Sánchez y Roldán, 2005). Siguiendo a Chin (2002); Sánchez y Roldán (2005); Claver-Cortés, Pertusa-Ortega y Molina-Azorín (2011) y Correia y Miranda (2011), el análisis multigrupo con la metodología de mínimos cuadrados parciales implica una comparación entre los Andrés Caballero Quintana 46 coeficientes del modelo en cada una de las submuestras. De acuerdo con este procedimiento, el estadístico t se calcula mediante las ecuaciones que se muestra seguidamente (véase ecuación 1.1): Ecuación 1.1Cálculo de la t 𝑡=𝛽𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒_1−𝛽𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒_2 𝑆𝑝∗ √1 𝑚+1 𝑛 𝑆𝑝=√(𝑚−1)2 (𝑚+𝑛−2)∗𝑆𝐸𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒1 2+(𝑛−1)2 (𝑚+𝑛−2)∗𝑆𝐸𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒_2 2 Fuente: Sánchez-Franco & Roldán (2005) El test compara los cambios estructurales del modelo para determinar en qué medida los coeficientes del citado modelo son idénticos en las 2 submuestras, determinando si existe un efecto moderador global de la variable propuesta. El tamaño de cada submuestra es el siguiente, 170 hombres y 265 mujeres. Tal y como se puede apreciar en la Tabla 1.4, sólo se encuentran diferencias significativas en una de las relaciones planteadas, concretamente la que vincula el desplazamiento de la Nota: Se denomina βsample_ 1 y β sample_2 a los coeficientes de regresión, SE sample_ 1 y SE sample_ 2 a los errores estándar, m al tamaño muestral del grupo 1 y n al tamaño muestral del grupo 2 y se distribuye como una t de Student con m+n-2 grados de libertad. Andrés Caballero Quintana 47 responsabilidad con considerar que el gobierno abierto es contraproducente. Tabla 1.4. Ttest para el análisis multigrupo (H3) Hombres - Mujeres Hipótesis H3 Error estándar Sp βi β 1β2 T-Value Ho Soportada Cluster Hombres Cluster Mujeres Cluster Hombres Cluster Mujeres Efectos directos Desplaza- >TranContra Justif->TranContra Tríada->Desplaza Tríada->Justif Tríada->TranContra 0,081 0,077 0,073 0,078 0,080 0,084 0,078 0,058 0,071 0,082 1,253 1,167 0,943 1,098 1,230 0,466*** 0,050ns 0,452*** 0,461*** 0,216** 0,222** 0,149* 0,429*** 0,483*** 0,059ns 0,243+ -0,100 ns 0,023 ns -0,022 ns 0,157 ns 1,975 -0,868 0,246 -0,201 1,299 Sí No No No No t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. * p <0,05; +** p <0,01; *** p <0,001; nsNo significativo -------------------- t(0,05;433)= 1,965; t(0,01;158)=2,587; t(0,001;158)=3,313;+ p <0,05; ++ p <0,01; +++ p <0,001;; ns No significativo (basado en una t(433) de dos colas) Como consecuencia de este resultado, seguidamente se estudiarán el resto de las hipótesis propuestas de forma separada para hombres y mujeres. Se comenzará con el estudio del modelo estructural, el cual analiza la relación de los constructos entre sí (Jarvis et al. , 2004). Según Halawi & Mccarthy (2008:99) “el modelo estructural proporciona información sobre la calidad con la que el modelo teórico predice los path explicitados en las hipótesis”. Para determinar el poder de predicción se utilizará el R2. La sugerencia es que su valor sea al menos de 0,1 (Falk & Miller, 1992). Andrés Caballero Quintana 48 Siguiendo a Henseler et al. (2009), la utilización del bootstrapping (5000 submuestras) genera los estadísticos t y los errores estándar que permiten evaluar la significación estadística de los coeficientes path . Además, para cada coeficiente de regresión estandarizado, partiendo de la técnica bootstrap, se aplicará la técnica no paramétrica de generación de intervalos de confianza al 95% basados en el enfoque percentil. Con esta técnica, la cual no hace ninguna suposición respecto a la distribución de la muestra, se intenta conocer la significación de los path . Así, en el caso en el que en un intervalo de confianza para un determinado coeficiente path no se incluya el valor cero, debe rechazarse la hipótesis de que dicho coeficiente pueda alcanzar dicho valor y, consecuentemente que el path no sea significativo. Además, los citados valores de la t obtenidos fueron comparados con una distribución t de Student para, de este modo, determinar la significación estadísticas de cada uno de los parámetros. Se utiliza una t de una cola cuando la relación que se planteaba en las hipótesis incluye una dirección y de dos colas cuando dicha dirección no se incluye. En la tabla 1.5. se puede observar cómo, tanto para los hombres, como para las mujeres, la mayor parte de las relaciones planteadas en el modelo son soportadas. Precisando un poco más, en los hombres sólo no es soportada la relación entre la justificación y considerar contraproducente el gobierno abierto. En lo que a las mujeres se refiere, además de la relación mencionada, tampoco es Andrés Caballero Quintana 49 soportado la que vincula a la tríada oscura con considerar contraproducente el gobierno abierto. Cabe mencionar que la primera de ellas sería soportada según el valor de la t, pero se rechaza por incluir el cero dentro del intervalo de confianza. Además de todo lo anterior, y con el objeto de evaluar la relevancia predictiva del modelo, se realizó el test de Stone-Geisser, también denominado Q2 o Cross Validated Redundancy . Cuando el resultado de dicho test da un valor superior a 0 se dice que existe relevancia predictiva, en caso contrario carece de dicho poder predictivo (Geisser, 1975; Stone, 1974). En este trabajo, y tal y como se muestra en la tabla 1.5, se confirma que el modelo estructural posee una relevancia predictiva para la variable el gobierno abierto es contraproducente. Andrés Caballero Quintana 50 Tabla 1.5. Efectos sobre las variables endógenas Hombres Efectos sobre las variables endógenas Efecto directo Valor de la t (bootstrap) Intervalo de confianza 95% (percentil) Varianza explicada Justificación (R2=0,213/Q2=0,168) •Tríada Oscura (b) 0,461*** 5,935 [0,314;0,617]Sig 0,213 Desplazamiento de la responsabilidad (R2=0,204/Q2=0,152) •Tríada Oscura (d) 0,452*** 6,206 [0,313;0,597]Sig 0,204 El gobierno abierto es contraproducente (R2=0,401/Q2=0,254) •H1 Tríada Oscura ( a ´) •Justificación (c) •Desplazamiento de la responsabilidad (e) 0,216** 0,050ns 0,466*** 2,695 0,642 5,744 [0,061;0,375]Sig [-0,109;0,202]Sig [0,305;0,625]Sig 0,097 0,025 0,279 Mujeres Efectos sobre las variables endógenas Efecto directo Valor de la t (bootstrap) Intervalo de confianza 95% (percentil) Varianza explicada Justificación (R2=0,233/Q2=0,161) •Tríada Oscura (b) 0,483*** 6,827 [0,337;0,617]Sig 0,233 Desplazamiento de la responsabilidad (R2=0,184/Q2=0,135) •Tríada Oscura (d) 0,429*** 7,417 [0,320;0,542]Sig 0,184 El gobierno abierto es contraproducente (R2=0,143/Q2=0,087) •H1 Tríada Oscura ( a ´) •Justificación (c) •Desplazamiento de la responsabilidad (e) 0,059ns 0,149* 0,222* 0,714 1,925 2,641 [-0,086;0,232]NSig [-0,024;0,285]NSig [0,066;0,399]Sig 0,013 0,051 0,079 t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. * p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001;ns No significativo Sig = Significativo; NSig = No significativo Por otro lado, para testar las hipótesis de mediación se utilizó una aplicación del enfoque analítico que describen Hayes et al. (2011). La figura 1.1-A, muestra el efecto total ( a ) de la tríada oscura sobre Andrés Caballero Quintana 51 considerar que el gobierno abierto es contraproducente. Por su parte, la figura 1.1-B refleja el efecto total de anteriormente mencionado pero como la suma del efecto directo ( a ´) y los indirectos ( b*c ) y (d*e). Para la estimación de este último se utilizó el producto de los coeficientes path de cada uno de los caminos en la cadena de mediación. La aplicación del Boostrapping permitió testar la hipótesis de mediación (Preacher & Hayes, 2008). Siguiendo a Picón et al. (2014), se realizaron 5000 submuestras generando intervalos de confianza (basados en el enfoque percentil) al 95%. Como se expone en las figuras 1.1 y 1.2 y en la tabla 1.6, en ambos casos la tríada oscura tiene un efecto total significativo sobre la no implicación ( ahombres =0,449***; amujeres =0,226***). Cuando se añaden las variables propuestas como mediadoras, el efecto directo sigue siendo significativo en el caso de los hombres pero deja de serlo para las mujeres ( a´hombres =0,216**; a´mujeres =0,059ns). Por otro lado, también se muestra que, de las dos variables de desvinculación moral estudiadas, el desplazamiento de la responsabilidad media parcialmente la relación entre la tríada oscura y el considerar contraproducente el gobierno abierto (h2b). Sin embargo, no es soportada la hipótesis relativa a que la justificación actúe de variable mediadora (h2a) (véase tabla 6). Dicha circunstancia se cumple tanto en el caso de los hombres como en el de las mujeres. Andrés Caballero Quintana 52 Tabla 1.6. Sumario del test de efecto mediación Hombres Efecto total Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Efecto directo Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Efecto indirecto Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Coeficiente Valor t Coeficiente Valor t Punto estimado Percentil Bootstrapa Intervalo de confianza 95% Bajo Alto 0,449*** 6,638 H1= a´ 0,216** 2,695 H2a =b*c H2b =d*e 0,023 0,210 -0,058 0,121 0,097 0,326 Mujeres Efecto total Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Efecto directo Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Efecto indirecto Tríada sobre gobierno abierto contraproducente Coeficiente Valor t Coeficiente Valor t Punto estimado Percentil Bootstrapa Intervalo de confianza 95% Bajo Alto 0,226*** 3,442 H1= a´ 0,059ns 0,714 H2a =b*c H2b =d*e 0,072 0,095 -0,013 0,146 0,029 0,180 a5000 muestra bootstrap. t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. *p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001;ns No significativo Andrés Caballero Quintana 53 Figura 1.1. Modelo estructural hombres t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. * p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001;ns No significativo Sig = Significativo; NSig = No significativo Andrés Caballero Quintana 60 Bellver, A., & Kaufmann, D. (2005). Transparenting transparency: Initial empirics and policy applications. World Bank Policy Research Working Paper, 1–73. http://doi.org/10.2139/ssrn.808664 Birchall, C. (2014). Radical Transparency? Cultural Studies ↔ Critical Methodologies , 14 (1), 77–88. http://doi.org/10.1177/1532708613517442 Birchall, C. (2015). “Data.gov-in-a-box”: Delimiting transparency. European Journal of Social Theory , 18 (2), 185–202. http://doi.org/10.1177/1368431014555259 Bufalari, I., & Ionta, S. (2013). The social and personality neuroscience of empathy for pain and touch. 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Redes neuronales artificiales Las redes neuronales deben su nombre a que estos sistemas de procesamiento de información poseen una estructura y funcionamiento que se inspiran en las redes neuronales biológicas y pueden definirse como estructuras formales de carácter matemático y estadístico con la propiedad del aprendizaje (Weiss & Kulikowski, 1991). Entre sus cualidades cabe destacar que, a) se aplican a tareas de optimización, clasificación y predicción, b) aprenden de forma inductiva, es decir, no se le indican reglas sino que las extrae partiendo de ejemplos y, además, modifica su comportamiento basándose en el entrenamiento, c) toleran el ruido, debido a que extraen las características esenciales de las entradas, ello le permite procesar datos incompletos, d) tienen una memoria distribuida, es decir, el conocimiento que posee se encuentra distribuido por las distintas conexiones, lo que las hace tolerantes a fallos y, e) generalizan, es decir, una vez que se ha entrenado, se puede aplicar a datos diferentes a los que fueron utilizados para entrenar. Los sistemas de clasificación automáticos supervisados son procedimientos de naturaleza iterativa que permiten la determinación de reglas de decisión a partir de un conjunto de muestras de aprendizaje Andrés Caballero Quintana 77 previamente etiquetadas. La clasificación se realiza en función de un “vector de características” ( features ) el cual cuantifica las características diferenciales entre las clases a identificar. En la década de los años cincuenta, Rosenblatt (1958) propuso un modelo de máquina de clasificación supervisado denominado perceptrón. Este estaba basado en el modelo funcional de una neurona, y que se caracteriza por ser un clasificador lineal biclase con capacidad de aprendizaje. El perceptrón está constituido por una capa de unidades sensoriales o vector de características de entrada {𝑋}, que pueden entenderse como el medio por el que la máquina recibe estímulos del exterior y que generan en la unidad de respuesta 𝑅 , una salida la cual se determina a partir de una combinación lineal de los valores que alcanzan las unidades sensoriales ponderados por unos pesos {𝛼} (véase figura 2.1). El modelo básico puede también extenderse al caso no lineal introduciendo una función de activación, la cual permite que, a la salida, sólo sea posible obtener uno de los dos valores posibles. Andrés Caballero Quintana 78 Figura 2.1. Esquema básico del modelo del perceptrón El esquema de aprendizaje del perceptrón es de naturaleza iterativa, de forma que el vector de pesos se va ajustando en iteraciones sucesivas. En cada una de ellas se va comprobando la buena o mala clasificación de las muestras del conjunto de aprendizaje, una a una, y ajustando el valor del vector de pesos mediante un esquema de premio-castigo. Es posible extender el perceptrón a un proceso de clasificación multiclásico, simplemente añadiendo tantas unidades de respuesta R como clases haya, estableciendo sus interconexiones a las unidades asociativas y realizando el proceso final de clasificación mediante una análisis de las salidas de las unidades R. Andrés Caballero Quintana 79 El perceptrón sólo permite afrontar problemas de clasificación linealmente separables. Sin embargo, también es posible definir discriminaciones para clases no linealmente separables utilizando perceptrones multicapa también llamados Redes Neuronales Artificiales (Bishop, 1995), las cuales son redes sin realimentaciones (feed-forward) con una o más capas de nodos entre la capa de entrada y la de salida. Estas capas adicionales contienen unidades ocultas, o nodos que no están conectados directamente a la entrada y a la salida (véase figura 2.2). Figura 2.2. Perceptrón multicapa Existen diferentes métodos de aprendizaje, uno de ellos es el algoritmo de aprendizaje denominado retropropagación (back-propagation), el cual Andrés Caballero Quintana 80 utiliza el método de descenso del error basado en el gradiente para determinar iterativamente los pesos de la red a partir de un conjunto de aprendizaje. Existen otros tipos de redes neuronales que permiten realizar un entrenamiento no supervisado o autoorganizado (Ripley, 1996), es decir, no se conocen la clase a la que pertenecen las muestras de entrenamiento, como son el caso de las memorias asociativas, las redes de Hopfield, la máquina de Boltzmann y la máquina de Cauchy, las redes de aprendizaje competitivo, las redes de Kohonen y las redes de resonancia adaptativa. También existen redes neuronales en las que el entrenamiento tiene un enfoque mixto como es el caso de las redes de base radial. Finalmente, cabe destacar que las redes neuronales artificiales han sido utilizadas en diferentes campos de aplicación como son los sistemas de clasificación de patrones (Bishop, 2006; Sethi & Jain, 2014), el análisis de regresiones (Huang et al ., 2012; Sarle, 1994), la predicciones de series temporales (Connor et al ., 1994; Khashei & Bijari, 2011), el procesamiento de datos (Hinton & Salakhutdinov, 2006), la compresión (Daugman, 1988), la robótica (Lian, 2014; Miyamoto et al ., 1988) o los sistemas de ayuda al diagnóstico (Al-Shayea, 2011; Soni et al ., 2011). Andrés Caballero Quintana 81 2.3. Teoría del Comportamiento Planeado El estudio sobre la Teoría del Comportamiento Planeado ha recibido un creciente interés en las últimas décadas, a pesar de que aún no existe una teoría que unifique los múltiples enfoques asociados que contiene y además, dada la heterogeneidad de dichos enfoques, tampoco es previsible que se produzca dicha integración (Sirakaya y Woodside, 2005). Entre las más destacadas, se identifican las siguientes, como teorías propias del comportamiento planeado, que plantean caracteres específicos y diferenciados entre sí, cuáles son, a) la Teoría la Utilidad Esperada (Von Neumann y Morgenstern, 1947), b) la Teoría Prospectiva (Kahneman y Tversky, 1972), c) la Teoría de Arrepentimiento (Bell, 1982), d) la Teoría de la Satisfacción (Simon, 1956), e) la Teoría de la Acción Razonada (Ajzen y Fishbein, 1980) y, f) la Teoría del Comportamiento Planificado (Ajzen, 1985, 1991), que está vinculada a la Teoría de la Acción Razonada. En el caso del presente trabajo se ha optado por la Teoría del Comportamiento Planeado de Azjen (1991) debido a que ha sido profusamente utilizada en el ámbito de la investigación en psicología Andrés Caballero Quintana 82 social y de empresas para investigar la relación entre la motivación y una gran variedad de comportamientos (Sánchez-Medina et al ., 2014), dando buenos resultados en muchos casos (Sheppard et al ., 1988). Ejemplo de ello, son los trabajos de Fini et al . (2012); Kibler (2013); Quintal et al . (2010); Sánchez-Medina et al . (2014). Por su parte, la investigación en el ámbito de las organizaciones no ha sido una excepción a este uso y como ejemplo de ello se pueden mencionar los trabajos de Krueger et al . (2000), Zhao et al . (2005) y Peterman y Kenedy (2003). La Teoría del Comportamiento Planeado supone una ayuda esencial en la comprensión de las acciones individuales, influenciadas por variables internas que, con frecuencia, determinan patrones de comportamiento diferentes (Azjen, 1991). De hecho, ante una misma situación, por ejemplo, la gestión y licitación de multimillonarios contratos públicos, el comportamiento de cada individuo varía. Así pues, tampoco el comportamiento de los políticos, o los directivos de empresas públicas concesionarias de servicios públicos es distinto de las restantes personas en este punto. Por lo que resulta lógico que, ante una misma circunstancia, no todos tengan la misma intención de acometer acciones que les lleven a obtener un propósito determinado (Sánchez-Medina et al ., 2014). Así, para Krueger et al . (2000) los modelos de intenciones han sido aplicados en muchos trabajos para explicar el comportamiento de Andrés Caballero Quintana 83 las personas que dirigen organizaciones ( eg. Krueger et al ., 2000, Liñán y Chen, 2009; Zao et al ., 2005). En esta línea Ajzen (2001), afirma que esta teoría es aplicable a cualquier comportamiento voluntario que las personas puedan tener. Para Azjen (1991) las intenciones vienen impulsadas por, a) las actitudes hacia el comportamiento, b) las normas sociales percibidas y, c) el control percibido sobre la posibilidad de poder realizar el comportamiento. Entendiendo que la actitud hacia el comportamiento está referida al grado por el que una persona valora positiva, o negativamente, la conducta. Ahondando en este sentido, las normas sociales abordan la percepción que se tiene de la presión social hacia la persona, con el fin de que lleve a cabo o no dicho comportamiento. Ese grado de tolerancia o rechazo caracterizará unas determinadas normas sociales, las cuales incidirán en la persona y su comportamiento. Por último, el control sobre el comportamiento está relacionado con la percepción de la facilidad o dificultad en la realización de la conducta que el individuo quiere llevar a cabo. En relación a las hipótesis planteadas respecto al modelo de intenciones, se han propuesto las inicialmente establecidas por Azjen (1991). Éstas son las que normalmente se utilizan en la mayoría de trabajos que usan la Teoría del Comportamiento Planeado. Andrés Caballero Quintana 84 H1: La actitud favorable influye positivamente en la intención de ser político H2: Las normas sociales percibidas influyen positivamente en la intención de ser político H3: El control del comportamiento percibido influye positivamente en la intención de ser político 2.4. Metodología 2.4.1. Muestra La muestra utilizada para realizar este estudio fue escogida entre los estudiantes de los últimos cursos de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas. La primera de las mencionadas titulaciones pertenece a la Facultad de Ciencias Jurídicas y la segunda a la de Economía, Empresa y Turismo, ambas pertenecientes a la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. En total se realizaron 435 encuestas distribuidas de la siguiente forma, 212 estudiantes de derecho y 223 de Andrés Caballero Quintana 85 Administración y Dirección de Empresas. Según Liñán & Chen (2009), la utilización de estudiantes es frecuente en las investigaciones que pretenden predecir comportamiento de los profesionales en el futuro ( eg. Autio, Keeley, Klofsten, Parker, & Hay, 2001; Fayolle et al ., 2006). El hecho de recurrir a estudiantes que estaban a punto de terminar sus estudios universitarios en las titulaciones anteriormente mencionadas, se debe básicamente a que, en España, son las personas que ejercen este tipo de profesiones los que en mayor proporción terminan accediendo a la política (Coller, 2011, 2012). Además, cabe mencionar que existe relación entre los estándares éticos que se tienen cuando se están realizando los estudios y los que luego se poseen en el ejercicio profesional (Grimes, 2004; Lawson, 2004). 2.4.2. Medidas En la presente investigación el método utilizado para obtener la información necesaria para cubrir los objetivos planteados ha sido la encuesta, cuyo instrumento básico de observación es el cuestionario (Sierra Bravo, 1991). Con el permiso previo de los profesores, dichos cuestionarios fueron pasados en el aula por un encuestador, quien le Andrés Caballero Quintana 92 de los parámetros. Se utiliza una t de una cola cuando la relación que se planteaba en las hipótesis incluye una dirección y de dos colas cuando dicha dirección no se incluye. El presente trabajo se empleó la t de una cola. En la tabla 2.3 se puede observar como de las tres hipótesis propuestas sólo no se soporta la segunda, es decir la que relaciona a las normas sociales con la intención de ser político. El resto de las hipótesis plateadas sí son soportadas con un nivel de significación del 0,001. También, y como queda reflejado en la citada tabla, resulta destacable que de los constructos estudiados, el que más influye en la intención de ser político es la actitud (véase figura 2.1). Además de todo lo anterior, y con el objeto de evaluar la relevancia predictiva, se realizó el test de Stone-Geisser, también denominado Q2 o Cross Validated Redundancy . Cuando el resultado de dicho test da un valor superior a 0 se dice que existe relevancia predictiva, en caso contrario carece de dicho poder predictivo (Geisser, 1975; Stone, 1974). En este trabajo, y tal y como se muestra en la tabla 2.3, se confirma que el modelo estructural posee una relevancia predictiva para la variable intención de ser político. Andrés Caballero Quintana 93 Tabla 2.3. Efectos sobre las variables endógenas Efectos sobre las variables endógenas Efecto directo Valor de la t (bootstrap) Intervalo de confianza 95% (percentil) Varianza explicada Intención de ser político (R2=0,728/Q2=0,623) •H1 Actitud •H2 Normas sociales •H3 Control Percibido 0,775*** 0,008ns 0,116*** 27,295 0,269 3,735 [0,718;0,829]Sig [0,-0,049;0,063]NSig [0,056;0,177]Sig 0,657 0,004 0,067 t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. * p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001;nsNo significativo Sig = Significativo; NSig = No significativo Figura 2.3. Modelo estructural t(0,05;4999)= 1,645; t(0,01;4999)=2,327; t(0,001;4999)=3,092, T-bootstrap de una cola para la significación de la relación entre los constructos. * p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001;ns No significativo Sig = Significativo; NSig = No significativo Andrés Caballero Quintana 94 2.5.2. Redes neuronales Antes de comenzar con este apartado, cabe mencionar que los datos utilizados para el modelo con redes neuronales fueron los valores latentes que utiliza el software SmartPls para estimar el modelo. Además, dado que ya se realizó anteriormente, no se vuelve a validar el modelo de medida. Centrando ya la atención en el modelo neuronal, se ha implementado una red neuronal artificial basada en un perceptrón multicapa con una capa oculta, con una arquitectura feedforward y usando el algoritmo de entrenamiento, denominado backpropagation (Bishop, 1995). Debido a que no existe una teoría clara para determinar la estructura optima de este tipo de modelos es decir, la determinación del número de neuronas de la capa oculta debe decidirse, en muchos casos, realizando una búsqueda de forma heurística (Bishop, 1995). Por este motivo, en el estudio se hicieron distintas simulaciones, estudiando un rango comprendido entre 1 y 120 neuronas con un paso de búsqueda de 1. Para la creación del modelo se ha utilizado como función de activación de las diferentes neuronas la función tangente hiperbólica, excepto para la salida en la que se ha utilizado una función de activación lineal. En lo que respecta al algoritmo de entrenamiento se han utilizado Andrés Caballero Quintana 95 simultáneamente los siguientes criterios de parada: error absoluto 0,001, gradiante del error 0,0001 y número de épocas 800. Por otra parte, debe destacarse que se han usado distintos porcentajes de la muestra para entrenar la red y para testarla. Así, se ha comenzado con un 5% de casos para entrenar, tomados de forma aleatoria, y el 95% restante para testar y se ha concluido con un 95% para entrenar y 5 % para testar. Para llegar de un punto a otro, en cada paso se incrementó un 5% el porcentaje de casos de entrenamiento y se redujo en la misma proporción el de test. Para cada uno de estos casos, se hicieron, como ya se ha mencionado, simulaciones con diferentes configuraciones de redes neuronales. Dichas configuraciones consistían en la utilización de un número distinto de neuronas. Como se ha comentado anteriormente, de 1 a 120. Para cada una de estas simulaciones, y para evitar errores debido al sesgo que pudiese introducir un grupo concreto de datos, se realizaron 25 iteraciones diferentes utilizando grupos de datos distintos en cada una de ellas. Estos fueron obtenidos de forma aleatoria. Cabe mencionar que el resultado que presentamos seguidamente es la media obtenida de los citados 25 casos. En la tabla 4, se presenta un resumen de los resultados alcanzados. En la primera columna se muestra el porcentaje de datos que se utilizó para entrenar la red neuronal. En la segunda el R2 medio (téngase en cuenta que se hicieron 25 simulaciones) que se obtenía Andrés Caballero Quintana 96 cuando, con la red ya entrenada, se introducían como inputs los datos utilizados para el entrenamiento. La tercera refleja la varianza del R2 , la cuarta la configuración con la que se obtuvo un mejor R2 medio cuando se aportaba como entrada datos de entrenamiento. Por su parte, en la quinta columna se presenta R2 medio que se obtenía cuando con la red entrenada se daba como inputs los datos que se dejaron para test y que, por tanto, no fueron utilizados para el entrenamiento. La sexta muestra la varianza de dicho R2 y en la séptima la configuración de número de neuronas que mostraba el mejor resultado medio obtenido cuando se daba como input datos de test. Como se puede observar en la citada tabla, el R2 medio cuando se utilizaban como inputs los datos de entrenamiento, para cualquiera de los porcentajes de entrenamiento utilizados superaban el 99%. Por otra parte, con los datos de test, como parece lógico pensar, el R2 mejora cuando el porcentaje de datos de entrenamiento crece. Además, se da la circunstancia de que las configuraciones simples, es decir aquellas con un número reducido de neuronas, arrojan mejores resultados que los más complejos. Dicha circunstancia queda reflejada claramente en la figura 2.4, donde los colores más claros, los que representan R2 mayores se sitúan en la zona donde los porcentajes son más altos. De este modo, en la figura 2.5, donde se muestra el rendimiento obtenido con un 95% de Andrés Caballero Quintana 97 datos para el entrenamiento, se observa dicha circunstancia, obteniéndose el mejor valor para 3 neuronas. El rendimiento va cayendo hasta llegar a las 60 neuronas, donde el valor se estabiliza. Además, en la figura 2.6 se muestran conjuntamente los R2 medios cuando en la red neuronal entrenada se introducen los datos de test y de entrenamiento. En el anexo 1 se presentan las gráficas para el resto de porcentajes de entrenamiento estudiados. Andrés Caballero Quintana 98 Tabla 2.4. Resultados de la simulación con redes neuronales % Entrenamiento Resultados obtenidos cuando los datos de entrada pertenecían al grupo de entrenamiento Resultados obtenidos cuando los datos de entrada pertenecían al grupo de test R2 Varianza del R2 Mejor configuración R2 Varianza del R2 Mejor configuración 5 0,998371356 1,00135E-05 35 0,542784879 0,034956326 1 10 0,998111331 2,19425E-06 61 0,604981388 0,040773093 1 15 0,997704309 2,73704E-06 88 0,634819898 0,030725702 1 20 0,996548469 4,62972E-06 95 0,711877497 0,000499711 1 25 0,995784708 3,70563E-06 102 0,712703304 0,000300065 1 30 0,995602364 2,63361E-06 106 0,722211601 0,000343449 1 35 0,99545647 1,35207E-06 114 0,713286672 0,000816843 1 40 0,995459387 1,60338E-06 95 0,680238192 0,024344949 1 45 0,995074068 1,29475E-06 111 0,721405238 0,000516306 1 50 0,994865486 1,40192E-06 104 0,717226435 0,000972357 1 55 0,994638274 2,67904E-07 111 0,721264809 0,000947365 4 60 0,99446968 1,64334E-07 114 0,729922484 0,000690133 1 65 0,99434375 2,04542E-07 119 0,722659082 0,001160485 2 70 0,994328642 3,29548E-07 117 0,723122811 0,001058831 1 75 0,994330933 3,11587E-07 119 0,730671628 0,004662171 4 80 0,994246639 6,20932E-08 116 0,7236103 0,006080613 3 85 0,99416742 3,34336E-08 113 0,742689946 0,002855919 4 90 0,994152034 1,07798E-08 78 0,752269982 0,005076168 5 95 0,994108099 7,16962E-09 101 0,770455356 0,013142598 3 Andrés Caballero Quintana 99 Figura 2.4. R2 En función del número de neuronas y porcentaje de entrenamiento Andrés Caballero Quintana 100 Figura 2.5. R2 y varianza en función del número de neuronas utilizadas con los datos de test (datos obtenidos con una red neuronal entrenada con el 95% de los datos de la muestra). Andrés Caballero Quintana 101 Figura 2.6. R2 medio obtenido para los datos de test y entrenamiento en función del número de neuronas utilizados (datos obtenidos con una red neuronal entrenada con el 95% de los datos de la muestra). Andrés Caballero Quintana 108 Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Clarendon Press. doi:10.2307/2965437 Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. New York: Springer. Carmines, E., & Zeller, R. (1979). Reliability and validity assessment. London: SAGE. Chin, W. W. (1998). Issues and opinion on structural equation modeling. MIS Quarterly. Connor, J. T., Martin, R. D., & Atlas, L. E. (1994). 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En la investigación se aplican ecuaciones estructurales basadas en la varianza, Partial Least Squares (PLS), a una muestra de 435 estudiantes de los últimos cursos de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas de la Universidad de la de Las Palmas de Gran Canaria. Palabras clave Tríada oscura, gobierno abierto, intención de ser político, partial least square Andrés Caballero Quintana 124 entiende el poseer una conciencia social, a través del cual una persona comparte una experiencia emocional con los demás, ya sea a nivel afectivo, cognitivo o ambos (Bufalari & Ionta, 2013; Davis, 1994). Aghababaei et al. , (2014) afirman que este tipo de individuo tiene una conducta menos prosocial. Finalmente, cabe mencionar que también se relaciona con el deseo de dominancia social (Jonason, 2014; Jones, 2013; Jones & Figueredo, 2013). Con todo, la tríada oscura representa los rasgos de personalidad que se muestran de forma más prominente como socialmente aversivos (Wai & Tiliopoulos, 2012). Así, Pozueco & Moreno (2013) hacen referencia a ella como el lado más negativo de las relaciones humanas. Considerando lo anterior, se puede llegar a pensar que las personas que tengan tríada oscura, por su insensibilidad, carencia de honradez, insensibilidad, falta de empatía y ser manipuladores, no prosociales y con deseos de dominancia social, van a considerar contraproducente actuar de forma transparente en el caso de ser políticos. Por ello, se formula la primera hipótesis del presente trabajo. H1: La tríada oscura tiene una relación positiva con considerar contraproducente la transparencia en el ejercicio del gobierno Andrés Caballero Quintana 125 3.3. Intención de ser político Aunque los trabajos que abordan las características de la personalidad para explicar la intención y el comportamiento político han recibido una atención esporádica (Evans & Ulbig, 2012), el estudio sobre la incidencia de los rasgos de la personalidad en las actitudes políticas es motivo de creciente interés académico (Baker, 2005; Carney et al ., 2008; Jonason, 2014; Agroskin & Traut-Mattausch, 2014). No obstante, los resultados obtenidos no son concluyentes. Así, hay autores para quiénes los rasgos de la personalidad no son predictores de las actitudes políticas ( eg. Baker, 2005; Bishop, 2005) mientras que para otros, sí lo son ( eg. Block, & Block, 2006; Carney et. al. , 2008; Jonason, 2014). Se puede discernir, entre otros, los siguientes factores disparadores de la intención de ser político, a) el conocimiento sobre la política, b) la percepción sobre la eficacia de participar del proceso político y, c) las capacidades personales. Así, las personas que más saben sobre política, están más interesadas en participar del proceso político (Corrigall-Brown & Wilkes, 2014). Por otro lado, quienes creen poder tener cierta influencia en el proceso político, se involucran en él, aunque ello conlleve riesgos o costes personales (Vecchione & Caprara, 2009; Verba et al ., 1995). Por el Andrés Caballero Quintana 126 contrario, quienes no creen poder influir en la política, no participan del proceso, aunque exista un contexto que facilite que lo hagan de forma activa (Bandura, 1986, 1997; Vecchione & Caprara, 2009). Ello lo corrobora el trabajo de Corrigall-Brown & Wilkes (2014: 409). Quiénes demuestran que “en la relación entre exposición a los medios de comunicación y votar, media el conocimiento político, mientras que en la exposición a los medios de comunicación y protestar, media la percepción de eficacia política externa”. Respecto al tercero de los factores mencionados, se observa que están más dispuestas a la actividad política quiénes tienen mayor capacidad de análisis, persuasión, integración y organización de la información, aunque no les interese, ni la practiquen (Vecchione & Caprara, 2009). Dichas cualidades se relacionan con la energía, la extroversión y la apertura social (Caprara et al ., 2010; Vecchione & Caprara, 2009). Otros rasgos característicos de los políticos son el mayor nivel de deseabilidad social, la amabilidad, estabilidad personal y emocional (Best, 2011; Caprara et al ., 2010; Vecchione & Caprara, 2009). Elementos estos que Hill & Yousey (1998) relacionan con el liderazgo y la autoridad. No obstante, no todos los rasgos identificados en la literatura resultan positivos. Así, Silvester et al . (2014) encuentran relaciones con Andrés Caballero Quintana 127 características como el maquiavelismo y el neuroticismo y Hill & Yousey (1998) con el narcisismo. Como se mencionó en la introducción de este trabajo, las razones por las que las personas quieren acceder a la política pueden ser de muy diverso tipo. Algunas personas pueden hacerlo porque desean favorecer a la comunidad y al interés general, si bien otras pueden utilizarlo como medio para lograr sus intereses personales, los cuáles podrían no ser éticos y en consecuencia, no serían de público conocimiento. Este segundo aspecto parece previsible que se produzca más en las personas con tríada oscura. No debe pasarse por alto que, como se ha comentado, los rasgos de maquiavelismo y narcisismo han sido encontrados en políticos. Así pues, es razonable que los ciudadanos con tríada acudan a la política como medio de conseguir sus objetivos. Además, parece lógico pensar que los ciudadanos con este tipo de motivación no consideren que el gobierno abierto sea algo que les favorezca. Así, al ser individuos con maquiavelismo y deseos de dominancia social, pueden observarlo como una forma de pérdida de autoridad y poder y, también, como un obstáculo para poder llevar a cabo sus fines, debido a que tendrían un menor control personal del proceso de toma de decisiones y la gestión de los recursos públicos. Consecuentemente, podrían considerar al Andrés Caballero Quintana 128 gobierno abierto como contraproducente. Por todo ello, se ha decidido incluir como segunda hipótesis del trabajo la siguiente: H2: La intención de ser político actúa como variable mediadora entre la tríada oscura y considerar contraproducente ser transparente en la política 3.4. Metodología 3.4.1. Muestra La muestra utilizada para realizar este estudio fue escogida entre los estudiantes de los últimos cursos de los grados en Derecho y Administración y Dirección de Empresas. La primera de las mencionadas titulaciones pertenece a la Facultad de Ciencias Jurídicas y la segunda, a la de Economía, Empresa y Turismo, ambas pertenecientes a la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. En total se realizaron 435 encuestas distribuidas de la siguiente forma, 212 estudiantes de derecho y 223 de Administración y Dirección de Empresas. Según Liñán & Chen (2009), la utilización de estudiantes es frecuente en las investigaciones Andrés Caballero Quintana 129 que pretenden predecir comportamiento de los profesionales en el futuro ( eg. Autio, Keeley, Klofsten, Parker, & Hay, 2001; Fayolle et al ., 2006). El hecho de recurrir a estudiantes que estaban a punto de terminar sus estudios universitarios en las titulaciones anteriormente mencionadas, se debe básicamente a que son las personas que ejercen este tipo de profesiones los que en mayor proporción terminan accediendo a la política (Coller, 2011, 2012). Además, cabe mencionar que existe relación entre los estándares éticos que se tienen cuando se están realizando los estudios y los que luego se poseen en el ejercicio profesional (Grimes, 2004; Lawson, 2004). 3.4.2. Medidas En la presente investigación el método utilizado para obtener la información necesaria para cubrir los objetivos planteados ha sido la encuesta, cuyo instrumento básico de observación es el cuestionario (Sierra Bravo, 1991). Con el permiso previo de los profesores, dichos cuestionarios fueron pasados en el aula por un encuestador, quien le explicaba brevemente a los encuestados el propósito del trabajo. Salvo el sexo, titulación y curso, todos los ítems de este estudio se puntúan en Andrés Caballero Quintana 130 una escala Likert de 7 puntos que va desde (1) “Totalmente en desacuerdo” a (7) “Totalmente de acuerdo”. Para medir la tríada oscura se utilizó la escala propuesta por Jonason & Webster (2010), a la que sus autores denominaron ”The Dirty Dozen” . Las preguntas utilizadas fueron las que se presentan seguidamente, agrupadas por cada una de las dimensiones que conforman la tríada: a) maquiavelismo  ´Tengo tendencia a manipular a los demás para conseguir lo que quiero´, ´Con frecuencia he utilizado el engaño o la mentira, para salirme con la mía´, ´Con frecuencia he utilizado los halagos para conseguir lo que quiero´, ´Tengo tendencia a explotar a otras personas para lograr mis objetivos´; b) psicopatía  ´No suelo tener remordimientos´, ´Tengo tendencia a no estar demasiado preocupado por la moral o la moralidad de mis acciones´, ´Tengo tendencia a ser cruel o insensible´, ´Tengo tendencia a ser cínico´; c) narcicismo ´Tengo tendencia a querer que otros me admiren´, ´Tengo tendencia a querer que me presten atención´, ´Tengo tendencia buscar un cierto prestigio o estatus social´, ´Tengo tendencia a esperar favores especiales de los demás´. Para la intención de ser político se elaboró una adaptación de la escala propuesta por (Liñán & Chen, 2009) donde se medía la intención de ser Andrés Caballero Quintana 131 empresario. Las preguntas fueron las siguientes: ´ Tengo claro que en el futuro intentaré estar en política´, ´ Estoy decidido estar en política en el futuro´, ´ He pensado seriamente en estar en política´ y ´Tengo la intención de estar en política´. Finalmente, para medir la consideración de que el gobierno abierto es contraproducente, se utilizó una escala de elaboración propia. Las preguntas incluidas en dicha escala fueron las que se enumeran a continuación: ´Ser demasiado transparente puede comprometer la autonomía de la administración´, ´Los esfuerzos en transparencia generan mucho gasto y reportan poco al buen gobierno´, ´El que haya mucha gente participando hace menos eficiente la toma de decisiones´ y ´Ser demasiado transparente obstaculiza la toma de decisiones´. 3.4.3. Análisis de datos Para el análisis del modelo propuesto se utilizó el software SmartPls 2.0 M3 (Ringle et al ., 2005), que aplica Partial Least Squares (PLS), una técnica de modelado de ecuaciones estructurales basados en la varianza (Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009). Dicha elección se debe a las siguientes razones (Roldán & Sánchez-Franco, 2012). El trabajo se centra Andrés Caballero Quintana 132 en la predicción de una variable dependiente, la muestra es relativamente pequeña y, además, se utilizan constructos formativos y reflectivos. Debido a que se utilizan constructos de segundo orden, se aplicó el enfoque de dos pasos propuesto por Wright et al. , (2012). En el primero de ellos, se aplicó un análisis factorial para confirmar la dimensionalidad de los constructos de primer orden. En el segundo, se construyó el constructo multidimensional. 3.5. Resultados Con el objeto de analizar los resultados, en el presente trabajo se aplicará la técnica PLS en dos etapas tal y como recomiendan Hair et al . (2014) y Roldán y Sánchez-Franco (2012), evaluación del modelo de medida y evaluación del modelo estructural. 3.5.1. Evaluación del modelo de medida “El modelo de medida se compone de las relaciones entre los factores conceptuales de interés y las medidas subyacentes de cada constructo” Andrés Caballero Quintana 133 (Halawi & Mccarthy, 2008:97). Para evaluar los constructos reflectivos se debe examinar la fiabilidad y la validez (Henseler et al ., 2009). La fiabilidad mide el grado en el que las medidas están libres de errores y proporcionan resultados consistentes. La fiabilidad individual de los ítems se determina a través de sus cargas ( loadings ), calculadas a través de las correlaciones simples de las medidas con sus respectivos constructos. La fiabilidad de cada ítem es correcta cuando su carga es mayor que 0,7 (Carmines & Zeller, 1979; Roldán & Sánchez-Franco, 2012). No obstante, otros autores rebajan dicho umbral. Así, Falk & Miller (1992) lo establecen en 0,505. Por su parte, Barclay et al. , 1995 y Chin (1998) consideran que en los momentos iniciales de la investigación es suficiente llegar a 0,65. Finalmente, Hair et al . (2014) consideran que los que se encuentran entre 0,4 y 0,7 solo se deben eliminar del modelo si con ello se conduce a un incremento de la fiabilidad compuesta. Como puede apreciarse en la Tabla 3.1, en este modelo salvo un indicador perteneciente a la escala “el gobierno abierto es contraproducente”, todos cumplen dicha condición de superar el 0,7. Cabe reseñar que el citado indicador se ha mantenido en el modelo ya que supera sobradamente el valor de 0,65.