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tdah: Trastorno por déficit de atención e hiperactividad

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La importancia de captar la atención del público para poder vender tus ideas

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La importancia de captar la atención del público para poder vender tus ideas

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Hace mucho ruido ahí fuera. Mucho ruido.

Entre carteles en las carreteras, anuncios televisivos y pop-ups en internet, no nos dejan tranquilos. Da igual a donde miremos o a qué hora lo hagamos, parecería como si no hubiese manera de concentrarse en nada por culpa de todas las interferencias.

Y claro, con tanta interferencia, cuando de la atención de la gente depende el éxito de tu idea, de tu producto o de tu empresa, mal asunto.

En el siguiente vídeo te explico la importancia de captar y mantener la atención de tu público para ser capaz de vender tus ideas.

Un estudio relanzado por The Associated Press revela que la capacidad de atención del ser humano actual es de ocho segundos. Esto quiere decir que, cuando intentemos prestar atención a algo, si esto no nos interesa, a los ocho segundos de media pasamos nuestra atención a otra cosa.

De forma aislada, esta información no dice mucho. Pero cuando tenemos en cuenta que nuestra capacidad de atención es un segundo inferior a la del Goldfish, me pregunto ¿qué está pasando con la humanidad?
¿Por qué nos cuesta tanto prestar atención?
A mi juicio, hay tres factores que hacen cada vez más difícil prestar atención de forma indivisible:

Los móviles: El email, las aplicaciones, las redes sociales y las potenciales llamadas en cualquier momento despistan a cualquiera.

La falta de tiempo: O al menos la percepción de falta de tiempo. Da la impresión de que, cada vez más, tenemos menos tiempo y más cosas que hacer.

El bombardeo de información: Da igual a donde mires, hay información que busca nuestra atención.

Todo el mundo está luchando por nuestra atención y no sabemos hacia dónde mirar. Parecería como si necesitásemos que nos ayudasen a decidir hacia dónde. Como cuando hacemos una foto a un bebé y tenemos que estar haciendo señas y muecas para poder captar la instantánea cuando mira a la cámara, porque de otro modo es imposible lograrlo.

LA ATENCIÓN EN LAS PRESENTACIONES

Cuando hablamos en público luchamos contra un montón de cosas para obtener la atención de nuestro público. Y cuando no lo logramos, lo fácil es culpar a los agentes externos y limpiarnos las manos.

El problema es que, con más frecuencia de la que nos gustaría reconocer, somos incapaces de ayudar a nuestro público a que preste atención. Porque o intentamos venderles algo que no quieren comprar, o tenemos lo que buscan, pero no somos capaces de ayudarles a entenderlo.

Y la realidad es que, justo como el Goldfish, si en pocos segundos no son capaces de determinar por qué prestarnos atención, no lo harán.

Y se genera el siguiente bucle:

1. Sin atención, es imposible que entiendan nuestro mensaje.

2. Sin entenderlo no podrán recordarlo.

3. Y sin recordarlo no podrán tomar acción sobre éste.

Por lo tanto, sin atención no hay acción.

Entonces, ¿qué debemos hacer para captar y mantener su atención durante el mayor tiempo posible?

CAPTAR LA ATENCIÓN

¿Cuál es la parte más importante de una presentación? El minuto 1. ¿Por qué? Porque es aquí que decide el público si molestarse o no...

¿Qué es lo primero que suele salir en una película de acción? Explosiones, persecuciones, tiroteos, peleas... ¿Por qué? Porque con esto el director cumple dos propósitos:

(1) Dejarnos pegados a la butaca y

(2) Darnos una idea de por dónde seguirá la película.

Palabra clave: SORPRESA.

Pero lo más habitual en una presentación es que comencemos con algo así como: "Hola, soy Sebastián y soy asesor en herramientas de comunicación. Antes que nada, quiero agradecerles a todos por haber venido. En segundo lugar a mi madre, porque sin ella no existiría..." Y blah, blah, blah.

¿Cuál es el problema con esa manera de iniciar una presentación? Que así lo hace todo el mundo. Es más de lo mismo. Y como es más de lo mismo, el público pensará: "Ah, es más de lo mismo" y desconectará.

¿Cuál es la clave entonces? Sorprender.

Tres opciones para sorprender al público con tu primera frase:

1. Con una pregunta retórica: "¿Has pensado alguna vez cuán estresante puede ser hablar en público?" La pregunta retórica lanza una situación y hace que el público comience a reflexionar inmediatamente. Usarla nos ayuda a dirigir la presentación a donde nos convenga.

2. Con una anécdota corta: "Era finales de octubre de 2013 y yo estaba rumbo a Europa del Este, camino de reunirme con un cliente que me sacaría una pistola si no le gustaba lo que decía..." La historia o anécdota también contextualiza la presentación y le da un toque personal. Ojo, las historias no funcionan en todo tipo de presentación. Deben ser cortas.

3. Con un dato curioso: "El Goldfish es mejor que el ser humano". Las frases y los datos llamativos descolocan, sorprenden y despiertan la curiosidad. Usados desde el inicio auguran una presentación con más sorpresas.

Cuando iniciamos así, indirectamente le estamos diciendo al público que nuestra presentación es distinta. Y eso despertará la curiosidad.

MANTENER LA ATENCIÓN

¿Cuál es la segunda parte más importante de una presentación? El minuto 2. Porque es aquí que decide el público si continuar prestando atención.

La sorpresa no es suficiente. Es necesario dar al público una razón de peso para seguir escuchando. ¿Cómo hacemos esto? Yendo directo al grano y diciéndoles de forma explícita lo que van a obtener con la presentación y el beneficio que esto les reportará.

Me da exactamente igual lo que me cuentes si no soy capaz de sacarle ningún beneficio personal.

"En este curso aprenderéis los fundamentos para hablar bien en público. Descubriréis cómo captar y mantener la atención del público, cómo comunicar con seguridad y aplomo, y cómo lograr acción por parte de la audiencia. Para que hagáis presentaciones que obtengan resultados. Vuestro beneficio, no el mío."

Cuando un público se da cuenta rápido de que la presentación está diseñada alrededor de sus necesidades y no de las nuestras, se dirán a sí mismos: "Hmmm... esto no está nada mal."

ASEGURAR SU ATENCIÓN

¿Cuál es la tercera parte más importante de una presentación? El minuto 3. Y así sucesivamente el 4, el 5, el 6... Porque la atención es volátil y debe ser conquistada minuto tras minuto.

Incluso cuando al público le interesa nuestro tema, es incapaz de estar más de 15 minutos prestándonos su atención de forma indivisible. Pero habrá momentos en los que tengas que hacer presentaciones de trabajo más largas. ¿Qué hacer entonces?

Contesto con otra pregunta: ¿En qué se basan los menús degustación? En darnos un bocado de algo que está riquísimo, dejándonos con ganas de más, para luego pasar a lo siguiente y que nos vuelvan a sorprender. Y cuando queremos más, siguen cambiándonos las reglas del juego.

Contrario a un buffet libre donde nos ponemos hasta arriba y terminamos aburridos porque hay mucho de todo, un menú degustación juega con la expectación y nos lleva por una montaña rusa de sabores.

Las presentaciones deben de ser también como menús degustación, donde traslademos información en trozos pequeños sin dejar que el público se canse. ¿Cómo hacerlo? Dándoles variedad. En lugar de hablar sólo de teoría todo el rato:

Usar ejemplos frecuentemente: Para darles puntos de referencia y que puedan dar sentido a las cosas.

No depender sólo de diapositivas: Usar otras ayudas, o a veces no usar ninguna.

Poner vídeos o hacer demostraciones.

Interactuar con el público.

Presenta con pasión y entusiasmo.

Contar historias.

Estos recursos no sólo ayudan a mantener la atención sino que facilitan el recuerdo.

Casi todo vale. Lo importante es ir cambiando la dinámica de la presentación con cierta frecuencia y mantener al público en una montaña rusa.

EN GENERAL

La atención es el activo más valioso que tiene el público y sólo lo intercambiará si entiendo que le ofrecemos valor.

Capta su atención con una sorpresa. Asegúrala dándoles a entender que la presentación va de sus necesidades y no de las tuyas. Y mantenla cambiando el ritmo de forma constante. Si lo haces, estarás un paso más cerca de lograr que actúen.

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Imagen original de Dean Hochman.

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La importancia de captar la atención del público para poder vender tus ideas

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Hace mucho ruido ahí fuera. Mucho ruido.

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Centers for Disease Control and Prevention

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Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) | CDC

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Las personas con el TDAH pueden tener problemas para prestar atención, controlar conductas impulsivas (podrían actuar sin pensar en el resultado de sus acciones) o pueden ser demasiado activos.

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Inatención del conductor: un estudio acerca de las relaciones entre redes atencionales y la propensión a cometer errores durante la conducción

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Inatención del conductor: un estudio acerca de las relaciones entre redes atencionales y la propensión a cometer errores durante la conducción

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Introducción

El uso masivo de automóviles y otros vehículos a motor ha transformado al tránsito en una de las principales amenazas para la salud pública. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2009) cada año mueren en el mundo más de un millón doscientas mil personas como consecuencia de choques y otros incidentes de tránsito. Los accidentes de tránsito son efecto de la interacción de factores ambientales, vehiculares y humanos. En Argentina durante el período 2004-2011 se determinó que de los accidentes reportados, el 88% son a causa del factor humano (Centro de Experimentación y Salud Vial - CESVI, s.f.).

Diversos trabajos exploraron la relación entre la participación en accidentes, y la presencia o ausencia de factores permanentes del individuo (por ejemplo, percepción visual, atención selectiva, tiempos de reacción). Específicamente, algunos autores encontraron una relación significativa entre fallas cognitivas e incidentes automovilísticos (Larson, Alderton, Neideffer, & Underhill, 1997; Wallace & Vodanovich, 2003). Según Allahyari et al. (2008) los puntajes en las fallas cognitivas son fuertes predictores de errores durante la conducción en conductores.

Procesos cognitivos en la conducta de manejo

La diversidad de estímulos (internos - externos) que recibimos compiten entre sí para hacer uso de los recursos limitados de nuestro sistema cognitivo. Posner (1980,1994) propuso una teoría integradora en la cual la variedad de manifestaciones atencionales se produce en sistemas funcionalmente diferentes que interactúan entre sí. Estudios de neuroimagen han demostrado que una amplia variedad de tareas cognitivas puede ser vista como la activación de un conjunto distribuido de áreas neurales, cada una asociada con operaciones mentales específicas y además a neurotransmisores primarios específicos (Norepinefrina, Dopamina y Acetilcolina) (Posner, 1994). La evidencia de la neurociencia cognitiva plantea que la atención es un sistema complejo que incluye al menos, tres redes atencionales: alerta, orientación y atención ejecutiva (Posner & Petersen, 1990; Wang & Fan, 2007). La red de alerta refiere a un sistema que logra y mantiene un estado de detección de nuevos estímulos, que incluye la capacidad de aumentar la vigilancia frente a un estímulo inminente (Posner & Petersen, 1990). Mientras la alerta intrínseca (tónica) se define como el control cognitivo de la vigilia y arousal, la alerta fásica prepara al sistema para dar respuesta a un estímulo critico (Fan & Posner, 2004; Luna, Marino, Macbeth, & Torres, 2016). Por otro lado, la red de orientación permite la selección de información desde el input sensorial tanto voluntaria (cuando la persona busca el objetivo dentro de su campo visual), como involuntaria (cuando la persona dirige su atención a un estímulo repentino). La red de atención ejecutiva o control ejecutivo es responsable de resolver el conflicto entre respuestas que compiten entre sí, y está involucrada en operaciones complejas como la planificación, toma de decisiones, detección de error, respuestas nuevas o no bien aprendidas (Fan, McCandiss, Summer, Raz & Posner, 2002).

Un ejemplo cotidiano de la capacidad limitada del ser humano para procesar la información es la conducción (Groeger, 2002).La acción de conducir involucra un esfuerzo tanto físico como cognitivo, es decir, es una conducta compleja y requiere la ejecución de varias tareas al mismo tiempo. Desde una teoría de la arquitectura cognitiva humana se plantea la existencia de un recurso atencional limitado, focalizado sobre una meta actual que incrementa la accesibilidad al conocimiento relevante a la meta, en detrimento de otro tipo de conocimiento (Lovett, Reder, & Lebiere, 1999). Este recurso limitado se distribuye cuando las tareas son muy demandantes cognitivamente, perjudicando la recuperación de la información relevante a la meta. Existen diferencias individuales de esta capacidad atencional, variando así la habilidad para acceder a la información relevante a la meta (Lovett, Reder, & Lebiere, 1999). Al respecto Castro, Durán y Cantón (2006) señalan también que los límites de los recursos atencionales se evidencian en la medida en que una tarea requiera mayor atención, ya que ésta quedará menos disponible para otras tareas. Entonces, dividir la atención entre tareas complejas se dificulta más cuando estas tareas son similares, altamente demandantes y requieren atención continua; por eso el desempeño de una o de ambas se deteriorará inevitablemente (Victor, Engström, & Harbluk, 2008).

Allahyari et al. (2008) examinaron la relación entre fallos cognitivos, errores de conducción y los datos de accidentes en conductores profesionales de Irán encontrando una correlación entre las puntuaciones totales del Cuestionario de Fracasos Cognitivos (CFQ) con las tasas de error de conducción, pero no con los accidentes. Posteriormente, Weaver, Bédarda, McAuliffe, y Parkkari (2009) utilizaron la prueba de Redes Atencionales (ANT) (Fan, McCandliss, Sommer, Raz, & Posner, 2002) que mide redes atencionales, y el Test de Campo de Visión útil (UFOV) (Clay et al., 2005), una prueba cognitiva que pone a prueba simultáneamente el procesamiento de la información, tanto del centro como de la periferia del campo visual de conducción. Estos autores demostraron que ANT era altamente predictivo de la medida de UFOV, y junto a la puntuación global del ANT resultaron ser un factor predictivo dela capacidad de conducción. Sin embargo, el estudio de las relaciones entre medidas como el ANT y los errores en la conducción, aún requiere de mayor profundización en general, y especialmente en Argentina. Estos autores plantean la necesidad de mayor evidencia que respalde la predicción de otras conductas o respuestas que se dan durante la conducción (por ejemplo, la exploración), a partir de pruebas atencionales como el ANT (Weaver et al., 2009).

Por otra parte, Castro, Crundall, Chapman, Trawley y Underwood (2009) estudiaron la interacción de las tres redes atencionales y el rol de la experiencia en la conducción vehicular. Demostraron que el patrón de resultados de los conductores no experimentados era diferente del que presentaban los conductores experimentados en el desempeño de la tarea atencional (ANTI) desarrollada por Callejas, Lupiañez y Tudela (2004). Es decir, los conductores sin experiencia tenían una diferencia funcional en las tres redes atencionales, pero en conductores con experiencia solo se encontraron patrones suaves de interacción entre las tres redes atencionales.

En el estudio de Mizobuchi, Chignell y Canell (2013) acerca de las diferencias individuales en conducción relacionadas con la multitarea, demostraron que personas con mayor capacidad cognitiva (atención y memoria de trabajo) pueden prestar más atención a una tarea primaria, sin afectar negativamente su desempeño en la tarea secundaria. Asimismo, las personas con baja conciencia de riesgo tienden a ser más distraídos por la tarea secundaria y quienes tienen una mayor conciencia de los riesgos, son más propensos a mantener su enfoque en la tarea primaria. Estas tareas secundarias tienden a ser más molestas para las personas con capacidades cognitivas inferiores; así, los que tienen una mayor conciencia de los riesgos, son más propensos a mantener su enfoque en la tarea primaria (Mizobuchi, Chignell, & Canell, 2013).

Propensión a cometer errores durante la conducción

Cuando hablamos de un error humano nos referimos a un acontecimiento desfavorable condicionado por la acción de quien o quienes participan directa o indirectamente en su realización y control. Sobre esto, Montes (2013) señala que se entiende que los errores de inatención no solo se deben a variables situacionales o del tránsito, sino que pueden comprenderse a partir de factores más generales de propensión psicológica personal. Por lo tanto, cuando una persona es más propensa que otra a cometer ciertos errores atencionales significa que tiende a experimentar más accidentes que otros individuos con características socio-demográficas similares (e.g., edad, género, lugar de residencia), y con características o rasgos de personalidad estables (Visser, Pijl, Stolk, Neeleman, & Rosmalen, 2007).

Según af Wahlberg y Dorn (2009), la propensión al error empieza a emplearse a inicios del siglo XX, en el momento que observaron que algunas personas participaban en mayor cantidad de accidentes que otras; en principio se referían a accidentes ocurridos principalmente en el ámbito laboral y posteriormente se utilizó para el área del tránsito. Los errores relacionados con la inatención son aquellos errores no intencionales o equivocaciones no relacionadas con falta de conocimiento o experiencia en la tarea, sino resultantes (total o parcialmente) de fallas atencionales, desviaciones no premeditadas de un plan (Reason, 1990). Son errores realizados de manera automática, alejándose de otros comportamientos que se ejecutan intencionadamente como las contravenciones a las normas de tránsito. Dichos errores se pueden clasificar en deslices (fallas atencionales), lapsus (fallas de memoria) y equivocaciones (Reason, 1990).

Por lo tanto, algunos conductores experimentarán con mayor intensidad o frecuencia que otros, este tipo de fallas, y estas variaciones entre conductores serán justificadas desde factores personales y no por factores situacionales o externos (distractores). Además, las diferencias entre conductores expresan un patrón o disposición más general de inatención en el funcionamiento de la vida diaria (Montes, 2013).

Para medir las diferencias individuales en errores de conducción como resultado de fallas de atención, Ledesma, Montes, Poó, & López-Ramón (2010) elaboraron y validaron un cuestionario (Escala de errores relacionados con atención y los errores de conducción - ARDES/ERIC) y demostraron que los errores de conducción están fuertemente asociados con la propensión general de error, es decir, la falta de atención al realizar las actividades cotidianas. Este mismo cuestionario fue utilizado por López-Ramón y colaboradores (2011) para estudiar la relación entre edad, propensión personal a cometer errores relacionados con la atención durante la conducción y funcionamiento de las tres redes atencionales medidas con el test de redes atencionales para interacciones (ANTI; Callejas et al., 2004). Los resultados indicaron que los participantes con las puntuaciones más altas ARDES mostraron tiempos de reacción (TR) general más lentos y puntajes más altos en el estado de alerta fásica; los participantes de más edad mostraron una disminución en el rendimiento, menos preparación endógena para las señales de advertencia de alta prioridad y pobre control cognitivo en la resolución de conflicto, en comparación con los conductores más jóvenes.

El sistema neurocognitivo de atención de los conductores que explica los lapsos de atención durante la conducción está asociado positivamente con fallas cognitivas (Roca, Lupiáñez, López-Ramón, & Castro, 2013). Además, los lapsos de atención se asocian negativamente con la vigilancia y de forma positiva con la insuficiencia cognitiva (Roca et al., 2013). Estos resultados apoyaron la idea de que el factor de lapsos del Cuestionario de Comportamiento del Conductor (DBQ) puede estar relacionado con la falta de atención durante la conducción: los participantes de su estudio que tienen más lapsos atencionales mientras conducen, tienden a ser los que tienen peor desempeño de vigilancia y mayor frecuencia de fallas cognitivas auto-reportados en la vida cotidiana. Montes (2013) por su parte, incorpora una tarea experimental de atención selectiva, la de búsqueda visual conjunta (BVC), para analizar el grado de convergencia con los puntajes obtenidos en la escala de autoinforme ARDES.

La tendencia personal a experimentar errores atencionales puede manifestarse en todos o en alguno de los niveles de la tarea de conducir, desde los más automatizados a aquellos que requieren un mayor control atencional (Ledesma, Montes, Poó, & López-Ramón, 2015). Michon (1985) propone que las tareas del conductor están divididas en tres niveles: (1) un nivel estratégico que es el planeamiento general del viaje e incluye elección de metas de viaje (ahorrar tiempo, evitar el tráfico), selección de rutas y evaluación de costos y riesgos implicados en cada opción; (2) un nivel táctico, momento mismo de la conducción, donde se realizan las maniobras y consiste en una negociación permanente con las situaciones que surgen en el momento (decidir bajar la velocidad frente a una señal de tránsito, evitar obstáculos, adelantarse) y (3) un nivel operacional que se refiere al control real del vehículo (control de posición lateral y longitudinal, ajustes de velocidad) que en general, constituyen patrones de acción automáticos.

Otra diferencia entre niveles es la escala temporal en la que se desarrollan: mientras el nivel operacional abarca apenas unos milisegundos, el nivel de maniobra se desarrolla en una escala de segundos y el nivel estratégico implica una duración mayor (Montes, 2013).

En síntesis, estudios previos brindan evidencia sobre algunos procesos cognitivos claves involucrados tanto en la conducción como en los errores que se cometen durante la misma, los cuales han sido estudiados en diferentes contextos socioculturales. En aras de evitar accidentes relacionados con la inatención, estos autores sugieren que se continúen los estudios sobre la propensión a cometer errores como una característica individual relacionada con la falta de atención y específicamente con las redes atencionales.

El presente estudio se propuso identificar las interrelaciones entre las redes atencionales (orientación, alerta y control ejecutivo) y características sociodemográficas en la propensión a cometer errores relacionados con la inatención en conductores de vehículos a motor. Conocer el rol específico de las redes atencionales junto a otros factores como los sociodemográficos y la experticia en la tarea de conducción, es relevante no solo por su aporte teórico, sino también por la posibilidad de predecir la propensión a cometer errores relacionados con la inatención durante la conducción. Esto podría orientar la implementación de políticas de seguridad vial y programas de detección de diferencias individuales mucho más precisos para prevenir accidentes de tránsito.

Pregunta de investigación e hipótesis del presente estudio

¿De qué manera se relacionan las tres redes atencionales y el Tiempo de Reacción total (TR total) con la propensión a cometer errores en la conducción de vehículos a motor? ¿Sobre qué dimensión específica de la propensión (maniobra, control, navegación) influyen cada una de las tres redes atencionales?

Las características sociodemográficas (sexo, edad y experticia) ¿moderan la influencia de algunos de estos componentes atencionales sobre la propensión a cometer errores durante la conducción?

¿En qué medida la propensión a cometer errores explica dichas variables de atención y sociodemográficas?

Dado el carácter automático y no intencional de los errores en la conducción, relacionados con la inatención (Reason, 1990) y los lentos TR que se han encontrado en conductores que más errores cometen (Callejas et al., 2004), se hipotetiza que aquellos conductores con TR lentos en las tres redes atencionales presentarán una mayor cantidad de errores en la conducción (Montes, 2013; Roca et al., 2013; Weaver et al., 2009). Específicamente, sujetos con tiempos de reacción altos (más lentos) en la red de alerta serán más propensos a cometer errores de inatención durante la conducción. Además, el TR total influirá significativamente sobre la dimensión de maniobra debido a que ésta involucra una negociación permanente frente a situaciones que surgen en el momento mismo de la conducción (Michon, 1985). Solo la dimensión de maniobra se ha asociado con la participación en choques y multas de tráfico (Ledesma et al., 2015), y por lo tanto, se especula que el TR total no tendrá efecto sobre otras dimensiones de la propensión a cometer errores.

Se plantea como hipótesis de estudio que el sexo y la edad no moderarán la relación entre redes atencionales y errores en la propensión a cometer errores, dado que se han hallado divergencias en cuanto a las diferencias en TR total según sexo (Luna et al., 2016; Miró, Martínez, Sánchez, Prados & Lupiáñez, 2014) y según edad (Ledesma, Montes, Poó, & López-Ramón, 2010; López-Ramón et al., 2011). En cambio, la experticia moderará la influencia de las redes atencionales y el TR total sobre la cantidad de errores, debido al funcionamiento diferencial de las tres redes entre conductores experimentados y no experimentados (Castro, Crundall, Chapman, Trawley & Underwood, 2009).

Por último, se espera encontrar que diferencias individuales en las tres redes atencionales, junto a variables como la experticia, expliquen la propensión a cometer errores atencionales en la conducción.

Método

Participantes

Se seleccionó una muestra intencional de 70 personas de distinto género (57% mujeres) y edades comprendidas entre los 19 y 59 años (M = 29.29; DS = 9.258). Como criterios de inclusión se consideraron: ser mayor de edad, tener registro de conducir y haber conducido regularmente durante los últimos dos meses (al menos una vez por semana) con un mínimo de experiencia de un año. Además, debían reportar visión normal o corregida, a normal. Los participantes indicaron una frecuencia de manejo promedio de 4.29 veces por semana (DS = 2.24) y un promedio de 9.83 años de experiencia (DS = 8.861).

Instrumentos

Test de Redes Atencionales (ANT)(Fan, McCandliss, Sommer, Raz, & Posner, 2002).

Este test mide tres redes atencionales: Alerta, Orientación y Atención Ejecutiva. Se le pide al postulante que determine la dirección de una flecha central (hacia la izquierda o hacia la derecha). El experimento total demora unos 20 minutos aproximadamente y contiene cuatro bloques: un primer bloque de práctica de dos minutos (con 24 ensayos que incluyen feedback) y tres bloques experimentales de 5 minutos cada uno sin feedback. Cada bloque experimental consiste en 96 ensayos: 4 condiciones de señal (doble señal, sin señal, señal centrada, señal espacial) x 2 posiciones de señal (arriba-abajo) x 2 direcciones de flechas (izquierda-derecha) x 3 condiciones objetivo (neutral, congruente e incongruente) x 2 repeticiones (Fan et al., 2002). Se registran los tiempos de reacción medidos en milisegundos. Una mediana de TR es computada para cada una de las 12 combinaciones de condiciones de señal por condiciones objetivo (utilizando solo los ensayos correctos). Luego se calculan las medias de las medianas de tiempos de reacción para cada una de las cuatro condiciones de señal (promediando a través de las tres condiciones objetivo) y para las condiciones congruentes e incongruentes (a través de las cuatro condiciones de señal). Finalmente, se estima la eficiencia de las tres redes atencionales de la siguiente forma: Alerta (media de TR sin señal - media de TR con doble señal), Orientación (media de TR señal central - media de TR señal espacial) y Atención Ejecutiva (media de TR incongruentes - media de TR congruentes). Fan et al. (2002) han informado respecto de la confiabilidad test re-test los siguientes coeficientes: r = .87 para la medida de tiempos de reacción total; r = .52 para la red de alerta; r = .77 para la atención ejecutiva y r = .61 para la red de orientación.

ARDES - ERIC (Cuestionario de experiencias durante la conducción) (Ledesma, Montes, Poó, & López-Ramón, 2015).

Se trata de un instrumento de autoinforme que mide la propensión a cometer errores relacionados con la inatención en conductores. Consiste en una escala tipo Likert de 5 puntos, desde nunca o casi nunca (1) a siempre o casi siempre (5), compuesta por 19 ítems que evalúan diferencias individuales en la propensión a cometer errores de desempeño en la conducción, que resultan total o parcialmente de la inatención. Los puntajes altos en la escala reflejan alta propensión al error. Ejemplos de ítems: "De pronto, notar que he perdido o equivocado el camino en un trayecto que conozco", "Al llegar a una esquina, no darme cuenta de que un peatón está cruzando la calle". Los ítems son agrupados de acuerdo a la complejidad o nivel de la tarea en: (a) Control, el cual implica la ejecución de acciones básicas, como la dirección, los frenos y manipulación de otros controles del automóvil, es decir que forman parte de la rutina automática y sin esfuerzo al operar un vehículo (ítems 2, 10, 14, 15, 18); (b) Maniobra: este nivel es un proceso que incluye más al medio ambiente; implica procesamientos controlados y comportamientos de conducción tales como cambiar de carril y cruzar una intersección; los errores a este nivel pueden tener más consecuencias drásticas sobre el rendimiento de conducción y aumentar la probabilidad de colisiones de vehículos de motor (ítems 3, 5, 6, 7, 8, 9, 13, 17); y (c) Navegación, que es la tarea de conducción de nivel superior y se ocupa de los procesos tales como la planificación y mantenimiento de rutas (ítems 1, 4, 11, 12, 16). En la muestra del presente estudio, ARDES presenta una alta consistencia interna (α = .874), resultado similar al reportado por Ledesma et al. (2010) (α = .88), siendo también adecuada la confiabilidad de cada una de las subescalas o dimensiones (.770 para Control, .727 para Maniobras y .744 para Navegación), valores similares a los reportados por Ledesma y colaboradores (2015).

Cuestionario sociodemográfico.

Se administró un cuestionario que recaba información acerca de algunos datos sociodemográficos (género, edad y nivel educacional) y de conducción (frecuencia y años de manejo).

Procedimiento

Procedimiento de recolección de datos

Los sujetos fueron invitados a participar del estudio de forma voluntaria, garantizando el anonimato y la confidencialidad en la administración de los instrumentos y en el tratamiento de los datos; dejaron constancia con su firma en el consentimiento informado. Para los cuestionarios sociodemográfico y de experiencias durante la conducción (ARDES), se utilizó Google drive Forms. La tarea atencional ANT se realizó a través del software E-Prime con una computadora portátil HP-Sleekbook 14" de pantalla a color. Las respuestas se recopilaron mediante mouse periférico ubicado en el medio, entre el participante y la computadora, y centrado de acuerdo a la pantalla. Se le informó al participante las consignas de la tarea oral y escrita, a la vez que fueron instruidos para responder a la dirección del estímulo objetivo (es decir, la flecha central) utilizando los pulgares, derecho cuando la flecha central estaba apuntando hacia la derecha, e izquierda cuando la flecha central apuntaba al lado izquierdo de la pantalla. El participante debió estar sentado a 60 cm de la pantalla de la computadora y apagar su celular. Fue administrado de forma individual, en un espacio cerrado, en silencio y sin distracciones.

Procedimiento de análisis de datos.

Se usó el valor de la mediana de la edad (Mdn = 26) para dividir a los participantes en dos grupos: jóvenes y adultos. Los 33 conductores jóvenes (17 hombres, 16 mujeres) fueron incluidos en el grupo Edad 1(rango: 19-25 años; M = 22.52 años; DS =2.138). Los 37 conductores adultos (24 mujeres, 13 hombres) conformaron el grupo Edad 2 (rango: 26-59 años; M = 35.32 años; DS = 8.98). Se clasificó a los conductores en dos grupos según su grado de experticia (años de experiencia y frecuencia de manejo): 42 conductores expertos y 28 conductores novatos. Para ello se armaron dos grupos de acuerdo a los años de experiencia (Bajo vs Alto) utilizando como punto de corte la mediana (Mdn = 3.5). Se consideró experto si la frecuencia era Alta y los años de experiencia mayor o igual a cinco años en caso contrario eran novatos; pero si la frecuencia era Baja y los años de experiencia era mayor o igual a ocho años entonces, se los consideró expertos, caso contrario formaban parte del grupo de novatos.

Se establecieron niveles para las tres redes atencionales de acuerdo a las medianas para las distribuciones de cada red: para Alerta los valores por debajo de la mediana de 39.17 ms fueron considerados pertenecientes al nivel Alto, mientras que valores por encima de ese valor pertenecían al nivel Bajo. Para el nivel de Orientación los valores por debajo de la mediana de 42.17 ms pertenecían al nivel Alto, caso contrario al nivel Bajo. Los valores de Atención ejecutiva por debajo de la mediana de 103.19 ms correspondían a un nivel Alto, mientras que para los que estaban por encima fueron del nivel Bajo. Se calcularon los logaritmos naturales (ln) de los tiempos de reacción total de las tres redes atencionales: los valores por encima de 6.40 fueron considerados del grupo de TR lentos y en el caso de los valores por debajo de la mediana se agruparon en TR rápidos.

Se utilizó IBM SPSS Statistics 21 para el análisis de los datos estadísticos. Se calcularon las medidas descriptivas de las distintas variables, para luego conformarlos grupos (porcentajes, tablas de frecuencia, medias y desvíos estándar). Se exploraron las correlaciones entre las variables usando correlación bivariada de Pearson. Se realizó un análisis clásico de medidas repetidas intrasujetos de la prueba ANT (4 condiciones de señal: doble señal, sin señal, señal centrada, señal espacial x 3 condiciones de flecha u objetivo: central, congruente e incongruente) (Fan et al., 2002). Se incluyó además la variable género como factor intersujeto para estudiar la interacción con las condiciones y objetivo. Se repitió este análisis con la variable edad, experticia y nivel de errores de conducción del ARDES, como factores intersujetos por separado, porque no se contaba con la mínima cantidad de sujetos por celda para realizar un análisis factorial completo. Por otro lado, siguiendo la metodología empleada por Weaver et. al. (2009), se llevaron a cabo Análisis Univariados de Variancia utilizando como variables independientes los dos niveles de cada red atencional y del TR total, sobre las medidas dependientes del ARDES general. Además, se consideraron cada una de las dimensiones del ARDES como medidas dependientes realizando un Análisis Multivariado de Variancia (MANOVA). Para estudiar los efectos de interacción se llevó a cabo un ANOVA de 2 Grupos de TR total (TR lento / TR rápido) x 2 de Experticia (Experto/Novato) sobre ARDES total. Lo mismo se realizó para estudiar la interacción de la edad con TR total: 2 Grupos de Edad (Edad 1 / Edad 2) x 2 de TR total (Bajo/Alto) por un lado, y la interacción del género con TR total: 2 grupos de Sexo (Femenino/Masculino) x 2 de TR total (Bajo/Alto). Finalmente, se realizó un análisis de regresión lineal múltiple, con el método de pasos sucesivos, para estudiar qué variables individuales explican -y en qué medida- el puntaje ARDES.

Resultados

Medidas descriptivas

En la Tabla 1 se resumen los estadísticos descriptivos de los TR (en milisegundos) de las distintas condiciones de señales y deflechas (1a) y las precisiones (1b). Los análisis muestran que los tiempos de reacción son más rápidos cuando hay señales espaciales (M = 544) que cuando no se presentan señales (M = 620). Además, en las condiciones incongruentes aumentan los TR (mayor demora), especialmente cuando no hay una señal. La precisión desciende también en estas condiciones de incongruencia. Las medias de eficiencia de cada red atencional fueron: 40.96 ms (DS = 30.61) para alerta, en el caso de la red de Orientación fue de 44.24 ms (DS = 42.17) y para la red de Atención ejecutiva la media fue de 107.90 ms (DS = 44.90).

Redes atencionales, edad y propensión a cometer errores: Correlaciones

En la Tabla 2 se observan las correlaciones entre cada una de las redes atencionales y TR Total con el puntaje global y dimensiones de la escala ARDES. Se observa que el puntaje total de esta escala correlacionó de manera positiva y significativa con la variable TR Total, aunque la fuerza de esta correlación es débil (r = .373; p = .002). De esta manera, a nivel general se observa que, a más altos TR (más lentos), mayor propensión a cometer errores por inatención.

Si bien no se observó una correlación entre la edad y la escala ARDES, existe una correlación positiva y muy significativa entre edad y TR Total (r = .481, p < .001) de tal forma que a mayor edad, más largos los TR o más lentos en su procesamiento general de las redes atencionales.

Atención y propensión a cometer errores: Efectos principales e interacciones

Los resultados del ANOVA intrasujeto señalaron un efecto de interacción entre la condición de señal y objetivo, indicando cierta falta de independencia entre las redes (F = 2.802; p = .019; η² =.041). Además, se halló un efecto significativo de interacción entre condición de señal, objetivo y género sugiriendo que las mujeres son más rápidas en sus TR que los varones cuando se presenta el estímulo incongruente solo en condiciones de señal central (F = 2.338; p = .045; η² = .034; Mmujeres = 680.38 ms; Mvarones = 710.41 ms; p = .07). La diferencia por género en cuanto a la precisión en dichas condiciones no resultó significativa [F(1,68) = .375; p = .542; Mmujeres= .91; Mvarones = .93]. El ANOVA de medidas repetidas sobre la precisión en las distintas condiciones no encontró efectos de interacción significativos entre señal y objetivo, como así tampoco entre señal, objetivo y género.

No se halló un efecto de interacción entre señal, objetivo y experticia. Tampoco se encontró interacción entre señal, objetivo y grupos de edad. De la misma forma, no hubo interacción con niveles de errores de conducción del ARDES.

Cuando se analiza desde el punto de vista de la eficiencia de cada red, se encontró un efecto principal de la red atencional ejecutiva sobre la propensión a cometer errores, aunque la significación estadística fue marginal y el tamaño del efecto muy bajo [F(1,66) = 3.760; p = .050; η² = .054]. De esta manera, los conductores con TR altos frente a estímulos incongruentes (más lentos en general) tienden a cometer mayor cantidad de errores por inatención durante el manejo, comparados con los conductores con TR más rápidos (ver Tabla 3). No se halló un efecto principal del nivel de alerta ni del nivel de orientación sobre la propensión a cometer errores.

Como se muestra en la Figura 1, se encontró un efecto de interacción significativo entre la experticia y el nivel de TR total en su efecto conjunto sobre la propensión a cometer errores [F(1,64) = 7.746; p< .01; η² =.108] (ver Tabla 4). Se analizó si había interacción entre nivel TR total y nivel de precisión de la tarea ANT y se encontró una interacción sobre la cantidad de errores de conducción reportados en la tarea ARDES [F(1,47) = 11.342; p < .005; η² =.194]. Los conductores más lentos en sus TR y baja precisión en el ANT fueron los que reportaron mayor cantidad de errores de conducción (Merrores para bajo TR total y baja precisión: 43.86; Merrores para bajo TR total y alta precisión: 28.53). No hubo diferencia en los errores de conducción entre conductores con baja y alta precisión mientras tenían tiempos de reacción rápidos.

Los resultados indicaron que no se encontró interacción entre la edad y el TR total sobre la propensión a cometer errores. De la misma forma, no se halló una interacción significativa entre el sexo (Femenino y Masculino) y el TR total (TR Bajo yTR Alto) en la propensión a cometer errores (ver Tabla 4). No se encontró un efecto del nivel de TR Bajo-Alto sobre el puntaje total de la propensión a cometer errores durante la conducción.

Se realizaron MANOVAs considerandodos niveles de eficiencia para cada red atencional (Alerta, Orientación y Atención Ejecutiva) como medidas independientes y los puntajes de las tres subescalas ARDES (Maniobra, Control y Navegación) como medidas dependientes. Los resultados indicaron que existe un efecto significativo de la Atención Ejecutiva sobre la subescala Control de propensión a cometer errores durante la conducción [F(1,66) = 7.889; p < .01; η² = .124]. En cambio, no se encontró un efecto de la Atención Ejecutiva sobre Navegación y Maniobra. Tampoco se hallaron efectos significativos de Orientación, Alerta y TR total sobre ninguna de las tres dimensiones de la escala ARDES (ver Tabla 5).

Variables explicativas de la propensión a cometer errores

Con el fin de analizar si era posible predecir la propensión a cometer errores por inatención a partir de las variables atencionales y sociodemográficas consideradas en esta investigación, se llevó a cabo un análisis de regresión lineal múltiple por pasos sucesivos. En el modelo se incluyó como variable dependiente el puntaje total de ARDES y como variables independientes las medidas de las tres redes atencionales, TR Total, edad, género y experticia. Solamente las variables de la red de Orientación y la medida de TR Total fueron significativas y explicaron el 20% de la variancia total de la propensión a cometer errores por inatención en la conducción (r2 ajustado =.203), excluyendo las otras variables. La variable de mayor peso fue la red de orientación (β = -.332; p = .007) de tal forma que a más altos tiempos de reacción (más lentos), menor cantidad de errores, y viceversa. La velocidad general de las tres redes atencionales mostró, en cambio, un menor valor explicativo y en sentido positivo (β = .242; p = .045): una menor velocidad de procesamiento general predice una mayor cantidad de errores en la conducción.

Discusión

En este estudio se preguntó en primer lugar, sobre cómo se relacionan las redes atencionales y el Tiempo de Reacción total (TR Total) con la propensión a cometer errores en la conducción de vehículos a motor. Los análisis por separado de las redes atencionales mostraron que solo hay un efecto de la red de Atención Ejecutiva sobre la propensión a cometer errores. Por lo tanto, sujetos con mayores dificultades a la hora de controlar estímulos prepotentes que interfieren, tienden a una mayor propensión a cometer errores durante la conducción. Si bien nuestra hipótesis inicial esperaba que la red de alerta tuviera un efecto sobre la propensión a cometer errores, los resultados indican que éstos pueden deberse a diferencias individuales en la atención ejecutiva. La red de atención ejecutiva refiere a la supervisión y resolución de conflictos en la planificación, toma de decisiones, detección de errores, y superación de acciones habituales tal como señalan Wangy Fan (2007). Es decir, se encuentra relacionada con las actividades desempeñadas durante la tarea, mientras que la alerta se refiere a la función de lograr y mantener un estado de preparación para los próximos eventos relacionados con la tarea (Fan & Posner, 2004). Este hallazgo está relacionado con el efecto específico que se encontró de la atención ejecutiva sobre el aspecto del control durante la conducción. Estos resultados son congruentes con la función definida por la atención ejecutiva, que "implica mecanismos de seguimiento y resolución de conflicto entre los pensamientos, sentimientos y respuestas" (Posner & Rothbart, 2007, p. 7). Es lógico pensar que aquellos conductores con mayores dificultades atencionales en este sentido, tenderían a cometer más errores en las funciones de control: ejecución de las acciones básicas como la dirección, los frenos y manipulación de otros controles de automóviles. En este tipo de situaciones el conductor cuenta con un tiempo limitado para enfrentar o evitar el peligro.

La segunda pregunta del presente trabajo se refiere a la participación de variables sociodemográficas (sexo, edad) y experticia como moderadoras de la influencia de las redes atencionales sobre la propensión a cometer errores durante la conducción. Es necesario aclarar que no fue posible un análisis factorial completo para analizar todas las interacciones al mismo tiempo, debido a la pequeña muestra de sujetos. Los resultados indicaron, en primer lugar, que las mujeres tienen TR más rápidos que los varones cuando se presenta el estímulo incongruente solo en condiciones de señal central, manteniendo la precisión de la tarea. Sin embargo, no se halló una interacción entre los TR total y sexo ni un efecto principal del sexo sobre la cantidad de errores en la conducción. Estos hallazgos si bien son exploratorios están indicando un funcionamiento diferente en los tiempos de reacción en tareas viso-espaciales entre hombres y mujeres que son coherentes con estudios previos (Bradshaw & Nettleton, 1983; Kolb & Whishaw, 1985; Musso, 2016; Vaquero, Cardoso, Vázquez & Gómez, 2004). Futuros estudios con una muestra más grande permitirían profundizar estos hallazgos.

Por otro lado, no se encontró un efecto de interacción entre TR total y edad sobre la propensión a cometer errores en la conducción. Sin embargo, existe una correlación positiva y significativa entre edad y TR total (r = .481; p < .001). Estos hallazgos coinciden con otros (e.g. Ledesma et al., 2010; Montes, 2013) donde no se encontraron diferencias en la propensión a cometer errores de conducción según variables sociodemográficas (edad y género). No obstante, la investigación de López-Ramón et al. (2011) reportó que la variable edad estaba relacionada con un aumento en TR generales en el sentido de que los participantes de mayor edad mostraron mayor TR en general (más lentos). Asimismo, observaron que existía un efecto significativo de la señal de alerta (ANTI) sobre el puntaje de propensión a cometer errores de conducción (ARDES), y de la señal de alerta y edad: así los participantes que reportaron mayor propensión a cometer errores durante la conducción y aquellos de mayor edad mostraron mayor alerta. Sin embargo, hay que tener en cuenta que en la investigación mencionada, el TR Total se trata como una medida general del desempeño que se ha moderado en relación con una medida directa de vigilancia utilizada en ANTI, aunque los mismos autores informan que no se considera un índice de vigilancia si es usado aisladamente.

Con respecto al efecto moderador de la experticia, se encontró un efecto de interacción entre el TR total y la experticia en su influencia conjunta sobre la propensión a cometer errores. De esta forma, los participantes expertos con tiempos de reacción más lentos tienen mayor propensión a cometer errores durante la conducción, a diferencia de los expertos con tiempos de reacción rápidos. Es decir, los conductores expertos más lentos tienden a reportar más errores de conducción quizás por factores de auto-regulación o sobre-confianza de su propia habilidad, cuestión que deberá ser indagada en futuros estudios. Investigaciones previas han demostrado que la propensión a cometer errores atencionales durante la conducción se relaciona con TR más lentos de tareas atencionales (López-Ramón et al., 2011; Montes, 2013). Por otro lado, los novatos con TR rápidos tienden a una mayor cantidad de errores de conducción que los expertos con TR rápidos, ya sea porque aún no está suficientemente automatizada la tarea o bien porque tienden a sobrestimar su experiencia. Se sabe que la atención es un recurso atencional limitado que frente a una tarea compleja es distribuida (Castro et al., 2006; Lovett, Reder & Lebiere, 1999). Con la práctica, tiempos de reacción general más rápidos ayudarían al novato a automatizar la tarea, cometiendo por lo tanto menos errores de conducción. Si bien estudios previos señalan diferencias en las tres redes atencionales entre conductores novatos y expertos (Castro et al., 2009), los resultados del presente trabajo apoyarían la hipótesis de que diferencias básicas en TR son las que contribuyen como base para que la experiencia y práctica tengan efecto sobre una menor propensión a cometer errores durante la conducción. Además, es importante tener en cuenta el resultado de interacción entre TR y precisión, ya que son los conductores con TR lentos e imprecisos quienes tienen mayor propensión a cometer errores. Esto implica que ambas medidas TR y precisión del ANT se refieren a aspectos diferentes del procesamiento cognitivo: un funcionamiento rápido del sistema cognitivo permitiría disminuir los errores mientras se conduce, aunque la precisión atencional sea baja. Posner (2008) ha confirmado que las medidas globales de rendimiento TR y precisión pueden reflejar diferentes estrategias para abordar la tarea.

Con respecto a la tercera pregunta de investigación, el modelo hallado con el análisis de regresión múltiple encontró que la red de orientación y el TR total son variables asociadas a la propensión a cometer errores durante la conducción. Para este modelo la red de orientación fue la variable de mayor peso explicativo en sentido negativo, de tal forma que a más lentos tiempos de reacción, menor cantidad de errores, y viceversa. Este resultado pareciera ser controvertido teniendo en cuenta los resultados anteriores. Los tiempos de reacción lentos en la red de orientación implicaría una dificultad para desplazar la atención de una señal a otra (Posner & Petersen, 1990). Sin embargo, López-Ramón et al. (2011) han sugerido que los conductores con menor propensión a cometer errores podrían estar más involucrados con la tarea de conducir y, por lo tanto, tener mayor dificultad para desenganchar su atención de esta tarea a otros estímulos. Al contrario, conductores con mayor propensión a cometer errores pueden estar menos comprometidos con la tarea y, por lo tanto, son atraídos con mayor facilidad a una señal periférica. La red de orientación opera dirigiendo recursos atencionales, es decir, desplazando la atención, cuando se presenta una señal a través de la información sensorial. La conducción es una tarea compleja que demanda de nuestros recursos, y por lo tanto la red de orientación es necesaria para asignar selectivamente atención a los estímulos adecuados (e.g., la necesidad de orientar la atención hacia el auto que se encuentra adelante y los que salen de caminos laterales). Además, la red de orientación permite estar en un estado apropiado para ser capaz de procesarlos eventos de alta prioridad durante la conducción (por ejemplo, cuando el conductor de adelante frena repentinamente) (López-Ramón et al., 2011).

Por otro lado, una menor velocidad de procesamiento general contribuye a explicar, aunque en menor medida, una mayor cantidad de errores en la conducción. Esto es consistente con el hallazgo de la interacción entre tiempos de reacción y experticia, según el cual los conductores expertos con una menor velocidad de procesamiento general presentaban mayor propensión a cometer errores durante la conducción. Al mismo tiempo, esto coincide con estudios previos (López-Ramón et al., 2011; Montes, 2013). Lellis et al. (2013) en su análisis de los estudios sobre orientación visual de la atención, encontraron que a través de medidas de TR se puede contribuir a una mejor comprensión de cómo el sistema nervioso selecciona información pertinente del medio ambiente y los circuitos neuronales implicados.

Limitaciones y futuros estudios

La falta de estudios previos sobre propensión a cometer errores relacionados con la inatención durante la conducción, sumado a que fueron realizados en ciudades específicas con muestras pequeñas, dificultó la comparación de los resultados obtenidos en el presente estudio. Si bien este trabajo tuvo una muestra más grande que las de investigaciones previas, se recomienda utilizar muestras de mayor tamaño y aleatorias, con el fin de aumentar la potencia observada e incrementar el tamaño de los efectos que se encontraron en el presente trabajo. Esto también permitiría profundizar los hallazgos respecto a las interacciones entre las múltiples variables consideradas en el presente estudio. En esta misma línea sería interesante poder comparar la interacción del nivel de atención con residencia (centros urbanos vs centros con baja densidad poblacional) en la propensión a cometer errores relacionados con la inatención, y con registros de accidentes y/o infracciones de tránsito reales como variables dependientes.

Los resultados del análisis de regresión múltiple del presente trabajo deben considerarse como exploratorios, dada la poca cantidad de casos de la muestra. Futuros estudios podrían replicar dichos análisis por separado diferenciando grupos de expertos y novatos.

Otra cuestión a tener en cuenta, es que la tarea de ANT es una tarea atencional general que no fue diseñada para evaluar atención en situaciones específicas como el tránsito. Por ello, en los futuros estudios conviene adaptar la prueba al área utilizando estímulos del contexto vial (e.g., en situaciones simuladas de conducción que incluyan bocinas, señalización vial, semáforos, etc.). Si bien otros autores (Roca et al., 2013; Weaver, Bédard, & McAuliffe, 2013) han desarrollado versiones de ANT que incluyen coches en lugar de flechas, dichos autores indican que el uso de estos estímulos más amigables no impactaría sobre el tiempo requerido para completar la tarea. También hay que tomar en cuenta que en el presente trabajo las medidas dependientes pertenecen a una escala de autoinforme, que si bien tiene sus ventajas, también presenta riesgos (e.g., susceptibilidad frente a sesgos de respuesta, distorsiones de la memoria u olvidos, subestimaciones de los hechos). Sería importante que a futuro puedan realizarse estudios conjuntos con métodos experimentales, como por ejemplo, simuladores de conducción.

Se necesita considerar en futuros estudios, la complejidad de la tarea de conducir y por lo tanto, la mayor cantidad de variables a tener en cuenta cuando se trata de predecir la propensión a cometer errores en ella. Finalmente, se sabe que la realización simultánea de múltiples actividades complejas (e.g., uso del celular, hablar con los pasajeros, conducir, fijar la visión, etc.) afecta al desempeño y produce errores. Por ello hay que tener en cuenta las limitaciones de los procesos atencionales para comprender el problema de los incidentes relacionados a la inatención.

Se espera que este trabajo impulse el desarrollo de líneas de investigación en el área de la psicología del tránsito, más específicamente, respecto del rol del factor psicológico en el error humano y en la siniestralidad vial. Además, se espera que los resultados sirvan para promover y mejorar programas de prevención y mitigación de fallas atencionales al conducir. Estos hallazgos podrían orientar a recortar la brecha entre el área de la investigación de procesos cognitivos básicos, el área de salud pública y de seguridad vial, en vista a una mayor concientización y prevención de los accidentes de tránsito.

Agradecimientos: Las autoras agradecen a la Dra. Silvana Montes de la Universidad Nacional de Mar del Plata - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) por aportar el instrumento ARDES y por su asesoramiento, y al Dr. Juan Lupiáñez del Departamento de Psicología Experimental de la Facultad de Psicología de la Universidad de Granada (España) por su predisposición para responder inquietudes.

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Weaver, B., Bédard, M., & McAuliffe, J. (2013). Evaluation of a 10-minute Version of the Attention Network Test. The Clinical Neuropsychologist, 27(8), 1281-1299. http://dx.doi.org/10.1080/13854046.2013.851741

Weaver, B., Bédarda, M., McAuliffe, J., & Parkkari, M. (2009). Using the Attention Network Test to predict driving test scores. Accident Analysis and Prevention, 41, 76-83. http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2008.09.006

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Inatención del conductor: un estudio acerca de las relaciones entre redes atencionales y la propensión a cometer errores durante la conducción

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Autoevaluación sobre la importancia de la atención en la conducción

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Estilos de comunicación y desempeño de la atención en niños de primaria

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Estilos de comunicación y desempeño de la atención en niños de primaria

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1. Introduction

Communication styles are behaviors that consistently occur in "the way one verbally, nonverbally, and paraverbally interacts to signal others how literal meaning should be taken, interpreted, filtered, or understood" [ 1]. Each of us has our own styles of communication; some facilitate relationships with others, while others make it difficult to communicate and develop a good personal relationship with others. Communication styles influence the way people interact, exchange information, support, collaborate, learn collectively, etc. [ 2, 3, 4, 5].

During the development stages, and especially during puberty, some skills are acquired, such as social skills, emotional control and self-control of behavior that allow us to participate in everyday activities. Among these skills, we can also include the empathy and communication styles [ 6]. Studies analyzing the relationship between empathy and acceptance in peer groups show that children with a high level of acceptance by their peers are more empathic. Accepted children show a more positive orientation to others and a strong sensitivity for the anguish of others [ 7], and prosocial children have a greater empathic knowledge than stalkers or those who are victims of the latter [ 8]. Another line of research has shown that empathic children and adolescents have greater emotional stability. During childhood, the emotional components of happiness and anger are correlated with empathy [ 9]. Some studies on adolescents suggest that emotional stability is a fundamental factor in establishing relationships of empathy [ 10].

We can identify three types of interpersonal communication styles: aggressive, passive and assertive [ 11]. A person with an aggressive communication style is characterized by defending their rights at any price; usually, this means not respecting the rights of others, even if it is unnecessary. People classified as aggressive do not take into consideration the rights of others. They also aim to reach their goals immediately without considering the negative consequences in the long term. That is, an aggressive interaction and communication style portrays individuals who base everything on their own rights, achieving their goals at the expense of others. Similarly, since the 1980s, different studies have argued and demonstrated that aggressive children have a deficit in perceiving and decoding environmental stimuli in an "unbiased", realistic way [ 12, 13, 14, 15, 16, 17]. Aggressive behavior is associated with biases in different aspects of attention [ 18], and this makes people with this style present problems to mitigate their hostile interpretations because they do not pay enough attention to environmental clues and may not encode the signals properly [ 19].

Recent studies warn that communication styles influence school performance [ 20, 21]. This could be related to deficits in recognizing the stimuli of the environment. Additionally, several studies on impulsivity indicate a relationship between aggressive communication style and higher probability of showing more aggressive responses and behaviors [ 22, 23]. The behavioral repertoires of these children consist of a smaller number of alternatives, added to the fact that they do not anticipate the consequences, which often leads them to choose the one that requires the least effort at that given moment. This response tendency, therefore, will offer a greater percentage of aggressive responses incompetent to "provocative" social situations and subsequently, the number of competent assertive responses would decrease. Thus, and in agreement with Deluty [ 24] and Spivack and Shure [ 25], children with aggressive styles are capable of conceiving assertive solutions, but the percentage of assertive alternatives in their repertoire is scarce. The greater the percentage of aggressive responses, the more aggressive the alternative according to the percentage [ 26].

The passive communication style involves not defending one's own rights, not being able to express feelings, thoughts and opinions, and showing conformity to everything. The person with this communicative style lives preoccupied with satisfying others and avoids confrontation. In addition, he/she is a prudent and educated person. This type of person may generate feelings of helplessness, depression and tension in maintaining interpersonal and social relationships [ 11]

Assertive behavior consists of knowing what one's personal rights and interests are and knowing how to defend them by using a series of skills that allow a subject to be objective and respectful of oneself and others without resorting to manipulation or pretense. The assertive person is able to express his/her feelings, ideas and opinions, as well as helping others to express themselves freely. The goal of assertive behavior is not only to achieve what is desired, but also to develop the negotiation skills necessary to achieve it. It is common in people with self-esteem and self-confidence [ 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34]. Authors such as García Pérez and Magaz Lago [ 35, 36], differentiated two characteristics of all assertive behavior: self-assertiveness, or the degree to which a person grants himself or herself the basic assertive rights or the degree to which a person considers that others have these rights, understanding basic assertive rights as those beliefs that facilitate the assertive behavior of people.

Attention is a cognitive process that can facilitate interaction with our environment and allows us receive information from all around us. For García [ 37] attention is a mechanism that sets in motion a series of processes or operations, thanks to which we are more receptive to the events of the environment and carry out a large number of tasks more effectively.

In the work carried out by Meza [ 41], it was revealed how assertiveness correlated with cognitive styles, as women who had greater field independence were more assertive. Guisande, Páramo, Tinajero and Almeida [ 42] showed how people with a greater degree of field independence focus their attention more analytically and have better control over the distractions that produce irrelevant stimuli than those dependent on the field.

Reardon, Hersen, Bellack and Foley [ 46] created the self-report assertiveness test for boys (SRAT-B), with the aim of evaluating the answers that could be used in real life. Deluty [ 24] reported on the characteristics of the children's active tendency scale (CATS), an auto report on aggressiveness, assertiveness and submission whose objective was to assess interpersonal conflicts in specific situations. However, this scale, like the previous one, showed a very low level of external validity.

Michelson and Wood [ 47] developed the assertive behavior scale for children (CABS), which aimed to classify aggressive, inhibited or passive, and assertive children. The original scale consists of 27 items, each with five response alternatives: aggressive, assertive, highly inhibited, inhibited and assertive, showing acceptable levels of consistency. The CABS also offers the possibility of contrasting individuals' self-rating of relational styles with heterorating by significant adults and peers, in coherence with investigations that advocate the measurement of social competence from diverse sources [ 48, 49, 50, 51]. They proposed in this scale a series of situations on topics such as making and receiving compliments, presenting and accepting criticisms, asking and giving things, accepting guilts, providing help, initiating conversations and behavior before orders. Michelson and Wood [ 47] found that CABS had good discriminant validity, as it was able to accurately differentiate in a group of 80 fourth grade children among those who had received social skills training from those who had not. Furthermore, the teachers, who were unaware of the treatment conditions, rated the children who had been in the social skills training group significantly more competent than those who did not. Not only that, but they were also able to identify the children who received 16 h compared to those who only received 8 h of social skills training. Thus, CABS was not only able to discriminate trained children from untrained children, but was also able to distinguish children who received 8 h of training from another group with 16 h of training.

The assertive behavior scale for children (CABS) was used to evaluate the effects that certain intervention programs had on the communication styles of different groups of participants ([ 47, 52]). It was also used to perform research on the social impact of assertive versus non-assertive behavior in fourth and fifth grade children [ 53], as well as to compare communication styles in children with ADHD [ 39]. Johnson, Myers, Webber, Greenlund and Berenson [ 54] used the CABS to study assertive, aggressive and passive behaviors in relation to weight and other health-related risk factors for cardiovascular physiological and behavioral diseases. The CABS scale is a widely used scale to evaluate aggressive, passive and assertive communication styles in different areas and represents a helpful tool to assess the relationships between communication styles and school performance [ 20].

In line with these previous research studies using CABS and studying communication styles in children, the main objective of our study was to check whether assertive behavior increases the level of attention performance compared to the other communication styles in a sample of 77 children between 7 and 12 years old. This age period represents a critical period since executive functions and other functional processes develop and this was proved relevant in previous studies [ 9].

2. Method

To carry out the experiment, we initially had a sample of 83 children, but since 6 of them had to be considered null, the final sample consisted of a total of 77 participants. Of these 77, 48.1% were boys and 51.9% were girls. The mean age was 9.5 years (SD: 1.6).

The sample was collected in public schools of the southern region of Spain. In order to be included in the study, the children had to have Spanish as their first language, not present neurological or psychiatric damage or learning difficulties, and not be enrolled in the Special Education group. The participation of the students in the administration of the test was done voluntarily and with parents' consents. From the initial sample, 6 participants were discarded because they did not understand the dynamics and instructions of the tests.

In order to access the sample, the management of the center was contacted, who informed the parents of the students, who authorized their evaluation. The students were evaluated within the class. There were always two evaluators who explained how to complete the questionnaires and were present throughout the process to be able to resolve the doubts that the children might have. To measure the different communication styles, the Spanish adaptation of the Wood and Michelson's assertive behavior scale (CABS) [ 55] was used. Specifically, the CABS Type II was applied, consisting of 24 items adapted for schoolchildren in the upper elementary cycles. It is adapted with three possibilities of choice: assertive, aggressive and inhibited, instead of the five of the original scale as it was done in the Spanish adaptation [ 55]. The objective pursued with this adaptation was to achieve a short scale to be able to discriminate between the different communication styles; for this, the redundant items were eliminated and later, the item-test correlation of the remaining items that made up the scale was evaluated.

In order to evaluate aspects related to attention, we used two tests: the symbol digit modalities Test (SDMT) and the d2 attention test.

The symbol digit modalities test (SDMT) [ 56] consists of converting symbols in the shape of geometric figures into numbers, according to an established key. It consists of two forms: a written and an oral one. We used the written form for this study. According to Silva [ 57], the SDMT is one of the most recognized tests to evaluate information processing speed, and its multimodal essence with some executive and learning components and fast administration make it also a highly valuable tool for the detection of cognitive impairment.

The attention test d2 [ 58] is a time-limited test to measure selective attention and mental concentration, understood as the ability to selectively attend to certain relevant aspects of a task while ignoring the irrelevant (e.g., performing a selective search) and, in addition, to do it quickly and accurately. This test recently revealed positive associations between physical fitness, cognitive functioning and academic performance in children [ 59].

First of all, to carry out our study, permission was requested from the school management to conduct this experiment, and informed consent from parents was obtained. The experiment was carried out in accordance with The Code of Ethics of the World Medical Association (Declaration of Helsinki) for experiments involving humans.

In Spain, the educational system is divided into several levels: infant education, which is voluntary and is between 0 years and 6 years old, and the 0-3-year cycle is voluntary. Primary education comprises six grades (first to sixth) and includes children from 6 years to 12 years old. Compulsory secondary education (ESO), which is the last compulsory stage, includes children from 12 years to 16 years old. In the present study, the tests were administered to a group of children between 7 years and 9 years old (3rd grade) and another group of children between 10 years and 12 years old (6th grade of primary school). The first test administered was the d2. In this test, the participants crossed out the letters "d" with two selected stripes. There were 14 lines, and for each line the subject had a limited time of 20 s to find the maximum target stimulus.

After completing the d2, participants completed the assertive behavior scale (CABS II). This test consists of 24 items composed of several alternative responses: assertive, aggressive and inhibited. In this case, there was no need for a limited time. Finally, the symbol digit modalities test (SDMT) was administered. The SDMT consists of identifying the number associated with a given symbol over a period of time (90 s). Between tests, a rest period of approximately five minutes was offered.

The statistical analysis was carried out with the SPPSS version 22. First, descriptive analysis of the sample was carried out ( Table 1). Next, we evaluated if the sample had a normal distribution. For this, the Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk test was used, where it was observed that the distribution was not normal; due to this, for the subsequent analysis, non-parametric tests were used. Anonymized data were used for the analysis.

3. Results

In the first place, we carried out a descriptive analysis of the different communication style scores as well as the results obtained in the attention tests ( Table 1). Regarding communication styles, we highlight how the assertive communication style predominated in our study (M = 16.63; SD = 6.06). Levene's test was carried out in order to observe if the variances of both groups were equal. The data presented significant differences between the variances; therefore, the use of non-parametric tests was recommended in the data analysis. First, we carried out the Mann-Whitney U statistic ( Table 2), dividing the participants according to sex. We found differences in the assertive style (Z = −2.04, p < 0.05), the passive style (Z = −3.21, p < 0.05) and sex, with girls showing higher scores in assertive communication style than boys; girls also showed less frequent passive communication styles.

Next, we carried out the same procedure, but this time dividing the participants according to grade ( Table 3). Here, we found significant differences between the groups in both the assertive communication style (z = −4.73, p < 0.05) and the aggressive style (Z = −3.11, p < 0.05), but there were no significant differences between groups with regard to passive style. In order to determine the existence of relationships between communication styles and attention, we calculated the Spearman's correlation coefficient ( Table 4) with communication style score and the results obtained in the SDMT and the d2 attention test.

A statistically significant and proportional correlation is found between the assertive style and the total effectiveness in the test (r s = 0.230, p < 0.05). A positive and statistically significant correlation is also observed between assertiveness and the number of correct answers on the SDMT (r s = 0.234, p < 0.01). The aggressive communication style shows a negative and statistically significant correlation with the correct answers on the SDMT (r s = −0.227, p < 0.05). Similarly, the aggressive style also positively correlates with the number of errors (r s = 0.246, p < 0.05).

We also wanted to analyze the existence of differences in attention tests with regard to sex, not finding significant differences, as shown in Table 5.

When we carried out the same analysis, comparing the different grade groups (third and sixth grades), we did find significant differences for some of the indices. We could see how the sixth grade group had more correct answers than the third grade group in the SDMT (z = −4.02, p < 0.05). Regarding the d2 test, sixth graders gave more answers than third graders (Z = −4.39, p < 0.05), they made fewer commissions (z = −2.28, p < 0.05) and more omissions (z = −2.34, p < 0.05), and showed better effectiveness in the test (Z = −4.54, p < 0.05) and better concentration (Z = −2.46, p < 0.05) ( Table 6).

4. Discussion

Although various authors, such as Rebollo and Montil [ 60] or Barkley [ 61], were able to postulate that attentional alterations could be a symptom of impaired executive functioning, in our work, we focus on attention that is considered an independent and differentiated executive function.

In the present study, we analyzed whether assertive behavior or different communication styles may be related to attention span. At first, we observed how, in general, girls showed greater assertiveness than boys. The passive communication style was less frequent in girls than in boys, while the aggressive style showed no differences.

We can see how the assertive style is more frequent in older children and how the aggressive style of communication is also less frequent in this group. On the other hand, passive behavior did not show significant changes between the two age groups, showing fewer changes.

Attention also seemed to also improve over time with results that are in line with those obtained by Jiménez et al. [ 62], who observed better performance as a function of age.

In our study, we observed how those children who had better attention scores also had better assertiveness results. Specifically, children who scored higher on the assertiveness scale had better results in SDMT and they were able to work in a faster way, offering better overall effectiveness on the test than those who showed passive or aggressive styles.

Authors such as Pérez and Lago [ 35, 36] or García [ 37], who refer to the fact that, in assertive behavior, attention is a behavioral process that could facilitate interaction with our environment and allow for receiving adequate information from those around us, we can understand why younger children show less assertive behavior. In fact, we can mention how seven-year-olds are slower when they have to redirect attention from one ear to another in dichotic listening tasks, while from the age of 11, most children are able to shift their focus from one message to another almost as quickly as adults [ 63]. Therefore, the improvement in attention would also imply an improvement in assertiveness, as our study showed.

In the two smaller groups of children, we observed how, although we did not obtain significant differences, they presented more commissions (number of marked irrelevant elements) than the older ones as an indication that the younger students were affected by the presence of distracting stimuli. This aspect changes with age, as Jimenez et al. [ 62] also showed. This fact would also explain the poorer results in assertiveness in younger children because they cannot cope well with stimuli from the environment.

These results are in line with a study by Wheeler Maedgen and Carlson [ 39] on ADHD children, where a relationship between inattention and lack of assertive behavior was observed. It is striking that, although there were no differences in attention performance according to sex, there were differences in assertive behavior, which is why we infer that attention does affect communication styles and that we should continue in this line of work to try to describe what other aspects influence assertive communication skills in a significant way, as attention does. Therefore, we observed how assertive children were receptive to the stimuli of their environment, while passive children preferred to stay out of the way and reject new incentives. The most aggressive ones, however, opted to control the situation and did not focus on a single stimulus, but rather tried to cover as much as possible, and hence, they could not respond correctly to everyone.

It would be interesting to assess why this maintenance of passive behaviors occurs over time, which is perhaps less related to attentional aspects. In the same way that improved attention implies a decrease in aggressiveness, it would also be interesting to observe what other processes are related to passive behavior and communication style.

The time stability of the passive style suggests that, although certain aspects related to education or maturation itself may influence the development of assertive and aggressive behaviors, they do not seem to have an effect on passive style children, which opens the door to study what other factors could influence this communication style in order to be able to create programs for their improvement and possible later implications and complications.

Like Albert et al. [ 63], we consider that when it comes to intervening in attention problems, programs usually focus on cognitive aspects, paying less attention to intervention in other key aspects of development, such as social relations. This is why we think that the development of research that sheds more light on the possible relationships between communication styles and attention should be pursued since they could offer benefit by improving children's social skills and attention. Therefore, if the attention deficit is significantly related to social skills [ 64], it would be possible to think that an improvement in these skills could also influence an improvement in attention. It would be interesting to address the development of communication styles in the first school cycles since differences could be observed at later ages. Although it is true that family traits can influence children's communication styles, this was not the central part of our study, which is based on knowing the relationships that communication styles have with aspects of cognitive processing (attention), but it can be detected as a limitation in the current study.

5. Concluding Remarks

Children with an assertive communicative style had a greater attention span than children with a passive or aggressive communication style; this assertiveness increased with age. Girls showed more assertive behaviors than boys as well as fewer passive behaviors and communication strategies within the age range of our study. The communication style had an effect on all the students in the third and sixth grades. Gender did not have an effect on attention capacity. It would be interesting in the future to carry out studies with wider age ranges and including longitudinal studies to check the evolution of these styles over the years.

de la Torre GG, Ramallo MA, Gonzalez-Torre S, Mora Prat A, Rueda-Marroquin A, Sallago-Marcos A, Toro-Barrios Z, Garcia MA. Communication Styles and Attention Performance in Primary School Children. Behavioral Sciences. 2021; 11(12):172. https://doi.org/10.3390/bs11120172

Chicago/Turabian Style

de la Torre, Gabriel G., Miguel A. Ramallo, Sara Gonzalez-Torre, Alvaro Mora Prat, Andrea Rueda-Marroquin, Amanda Sallago-Marcos, Zoraida Toro-Barrios, and Manuel A. Garcia. 2021. "Communication Styles and Attention Performance in Primary School Children" Behavioral Sciences 11, no. 12: 172. https://doi.org/10.3390/bs11120172

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Communication Styles and Attention Performance in Primary School Children

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Communication styles are the three communication patterns that result from merging the verbal elements of communication, the non-verbal elements and the paraverbal elements. The objective of this study was to test what effect different communication styles have on attention performance in primary school children.

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Cómo el Entorno Moldea tu Enfoque: Autoevaluación de Atención y Entorno

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Cómo el Entorno Moldea tu Enfoque: Autoevaluación de Atención y Entorno

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¡ BIENVENIDOS A NUESTRO PADLET, SOY EDUARDO GUERRERO

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¡BIENVENIDOS A NUESTRO PADLET ,SOY EDWIN RISCO GONZALES!

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