La base de datos primaria son los resultados de una encuesta sobre satisfacción, motivación e implicación laboral realizada, previo consentimiento informado, al personal docente e investigador de la UPV/EHU durante febrero de 2014. Dicha encuesta mide la satisfacción del personal docente e investigador en base al modelo Flow State Scale (Jackson, 1996; Jackson y Eklund, 2002), adaptada al universo al que se dirige y ampliada con cuestiones sobre gestión y resultados que pueden influir en su nivel de satisfacción, motivación e implicación. Ha sido testada y validada, mediante una revisión de 100 expertos de la UPV/EHU tras la que se han incorporado las sugerencias recibidas. A continuación, se ha procedido a testar ambos prototipos con otros 100 expertos de la UPV/EHU, tras lo que se ha establecido la encuesta definitiva. A su vez, se ha realizado el alfa de Cronbach de las propuestas inicial y definitiva para conocer su grado de fiabilidad. Ambas ofrecen resultados superiores a 0,8, siendo mejores los de la propuesta definitiva que es la que se decide utilizar. Por lo tanto, se puede decir que la encuesta pasada cumple con las premisas de validez y fiabilidad.

Se ha recogido la opinión de 1.052 profesoras/es, sobre un total de 5.676, lo que dota a la muestra de un nivel de confianza del 99%, con un margen de error del 3,58%. Esto permite la aplicación del modelo SEM (ecuaciones estructurales) con garantías (Ruiz, Pardo y San Martín, 2010). El 46,77% pertenecen al área de ciencias humanas y sociales, mientras que el 52,23% restante se encuadran en la ciencias experimentales y tecnológicas, por lo que los resultados representan el sentir del colectivo en su conjunto.

Como variable que sintetiza actualmente la comunicación de los resultados de investigación en la Universidad, el sistema de ‘artículos indexados’ genera interés y tensión extra (el objetivo ya no es únicamente publicar para transferir conocimiento, sino publicar en revistas de alto impacto) para el investigador (Neuman, Davidson, Joo, Park y Williams, 2008), pero se obtienen ventajas de medición a nivel global (rankings internacionales) y particular (encuestas subjetivas). La variable al caso en este estudio es el Número de artículos indexados (PUBL), según la información aportada por el propio investigador. Esta variable de artículos indexados, que refleja normalmente investigaciones no docentes, se complementa con la participación en PIEs o programas formales de investigación y comunicación docente.

Para analizar los determinantes de la comunicación en la investigación en el sentido de la moderna literatura de gestión, se ponen estas variables (PUBL y PIE) en relación con variables de satisfacción que van de nada a totalmente satisfecho. Concretamente, se considera la propia variable de satisfacción con el trabajo (TP1) enmarcada con la satisfacción con la vida (TP2) y concretada en las vivencias de ‘experiencia óptima’ o ‘absorción eficiente en la tarea’ (TF3, TF4, TF5, TI3, TI4, TI5) en términos de frecuencia (TF de diaria a anual) e intensidad (TI de muy a nada intensa), y con la apreciación subjetiva de su efecto en el rendimiento laboral (TR1) y en la calidad del trabajo (TR2). Se las denominará ‘variables satisfacción’.

Y, finalmente, se estudia el efecto de las variables de infraestructura en este contexto, en función de la percepción subjetiva de su idoneidad: herramientas de formación (UF2), instrumentos (UF3), espacios y su equipamiento (UE1 y UE3), además de infraestructuras más inmateriales como los incentivos (UA1), el reconocimiento (UA2), o la agilidad burocrática (UA3). Y, además, se contrasta el rol de los espacios personales no universitarios (UE2) o la potenciación percibida de habilidades y retos personales gracias a las infraestructuras (UF1). Se las denominará a todas ellas ‘variables facilitadoras’ y van de nada a totalmente facilitadoras. Todas estas variables se miden con una escala Likert de 7 tramos en la que el valor 1 es el mínimo y el 7 es el máximo.

Un resumen de estas variables se presenta en la Tabla I.

El objetivo del estudio es establecer relaciones causales entre la satisfacción y la comunicación de resultados de investigación, para lo que se valdrá de modelos SEM que estiman parámetros estructurales y proporcionan información completa sobre la relación causa-efecto teórica (Bisquerra Alzina, 1989), confirmando dichas relaciones mediante el análisis de muestras (Jöreskorg, 1979).

La utilización del paquete estadístico SPSS con su módulo AMOS ha permitido (Arbuckle, 2006):

Los resultados del análisis exploratorio con rotación Varimax y método de Kaiser-Meyer-Oklin indican que la variable UE3 no tiene fuerza explicativa suficiente (peso<0,4), por lo que se excluye. Hecho esto, un segundo análisis revela 6 factores o constructos (ver Tabla III) que explican el 70,96% de la variabilidad de los datos, lo que valida estos resultados (Hair, Anderson, Tatham y Black, 1995, p. 378).

A continuación y siguiendo a autores como Fuentes (1986), Steiger (1990) o Austin y Calderón(1996), se propone el modelo causal, cuyos constructos o dimensiones con sus correspondientes variables se exponen en la Tabla IV, y se valida: especificándolo, identificándolo, estimando sus parámetros y evaluándolo.

Tras una primera estimación aparecen tres variables (TP2, UE1 y TP1) cuyo peso en la explicación de sus constructos no es significativo, por lo que son desechadas y se plantea el modelo de medida ajustado que aparece en la Figura 1.

En cuanto a su identificación, se puede afirmar que lo está, puesto que presenta 111 grados de libertad (df) y es recursivo (Batista y Coenders, 2000). A su vez, las variables que explican cada constructo presentan correlaciones significativas y fuertes niveles de consistencia interna y fiabilidad (alphas de Cronbach>0,8 en todos los casos), de donde se infiere que la estimación de parámetros es adecuada (Nunnally, 1978).

El modelo factorial confirmatorio permite explicar la correlación entre constructos, así como la asociación entre cada constructo y sus correspondientes variables observadas, mediante el cálculo de sus cargas factoriales (Tabla V).

En este caso, dichas cargas oscilan entre 0,7-0,9 (>0,5; <1) y los errores no resultan significativos (Schumacker y Lomax, 2004), lo que valida el path-diagram propuesto y ofrece una imagen del alto grado explicativo de cada una de las variables respecto a su constructo (ver Figura 2).

Las correlaciones entre constructos varían en gran medida, registrándose tanto valores significativos (constructos relativos a la satisfacción del individuo) como inapreciables (constructos de infraestructuras universitarias con el resto de constructos). No ocurre lo mismo con el valor explicativo de los constructos fruto del ACP respecto al constructo comunicación de resultados de investigación (CRI), donde se observa que todos tienen una influencia directa semejante sobre él (ver ambos resultados en Tabla VI).

En cuanto al ajuste del modelo, las medidas absolutas, incrementales y de parsimonia nos indican que este resulta aceptable y de calidad, y la probabilidad de que se mantenga el resultado analizando otra muestra es razonable.

Las variables con medias más altas corresponden (por este orden) a la incidencia en el rendimiento productivo de las vivencias de satisfacción laboral (TR1 y TR2), a la satisfacción general con la vida (TP2), a la satisfacción laboral general (TP1), a la intensidad de la satisfacción por la tarea investigadora (TI3) y a la satisfacción por el trabajo en espacios personales no universitarios (UE2). Las medias más bajas corresponden a la satisfacción de participar en congresos y seminarios (TF5 y TI5), a la satisfacción de trabajar en espacios de la organización compartidos (UE1), y a la provisión de recursos formativos, materiales e inmateriales por parte de la organización a los investigadores (UF2 y UF3), respectivamente.

A la hora de explicar los constructos, si observamos los resultados del ACP corregidos con el modelo de medida SEM, las variables con más fuerza explicativa son las del constructo rendimiento (REND) tanto en cantidad (TR1, con un peso de 0,928) como en calidad (TR2, con un peso de 0,9), siguiéndole con pesos entre 0,8 y 0,9 las variables explicativas de la satisfacción laboral potenciada por las organizaciones (en orden descendente, UF2, UF3, UF1), absorbiendo a la satisfacción laboral global (TP1). Las variables explicativas de los constructos relativos a la satisfacción en sí oscilan entre 0,7 y 0,8, cabiendo destacar que la satisfacción con la investigación en sí (SINV) engloba diferentes niveles de satisfacción procedentes de la preparación y redacción de resultados de investigación (en orden descendente, TF4, TF3, TI4, TI3), mientras que la satisfacción personal (SPER) proviene de la obtenida en tareas de participación en congresos (TF5, TI5), quedando la satisfacción vital global (TP2) englobada en ellas.

Las relaciones causales entre los constructos planteados son significativas tanto en el caso de correlaciones entre ellos como de regresión entre resultados del ACP y el constructo planteado comunicación de resultados de la investigación (CRI), por lo que han de ser tomadas en consideración.

Las correlaciones son altas entre los constructos centrales de satisfacción (SINV y SPER, o satisfacción obtenida en tareas de preparación y redacción, en comunicación, y satisfacción global), y moderadas entre ambos y el constructo de rendimiento debido a la satisfacción (REND, incidiendo las anteriores variables centrales de satisfacción tanto en rendimiento cuantitativo TR1 como en calidad TR2).

Finalmente, la comunicación de resultados de investigación (CRI) se determina más por los constructos facilitadores (por UEP, UFAC y UFAV, respectivamente, con pesos de regresión en torno a 0,3) que por los de satisfacción (SINV, REND y SPER, con pesos de regresión en torno a 0,2). Resalta que el constructo y variable más influyente sea la satisfacción debida al trabajo en ambientes propios no universitarios (constructo UEP con única variable UE2), y más cuando el efecto de la satisfacción lograda en espacios universitarios (UE1 y UE3) queda absorbido por el de la lograda mediante provisión de otras condiciones organizacionales (UF) a la hora de explicar los constructos. El siguiente constructo con fuerza para explicar la comunicación de resultados de investigación (CRI) es la satisfacción laboral potenciada con formación y otros instrumentos por las organizaciones, y satisfacción laboral global (UFAC), pero teniendo mucho menor peso la potenciada con incentivos, reconocimiento y agilidad burocrática (UFAV). En cuarto, quinto y último lugar se hacen notar los constructos de satisfacción.

Según el estudio, cuando el personal docente e investigador de las universidades reporta sobre la esencia y efectos de su satisfacción laboral, enfatiza el rendimiento productivo derivado de ella, su satisfacción general con la vida, la satisfacción lograda por las tareas investigadoras en sí mismas y el poder realizarlas en espacios propios, no universitarios, suficientemente equipados. Esto último puede resultar sorprendente en ciencias experimentales y tecnológicas que requieren espacios sofisticados, pero debe obviamente entenderse como una referencia a la preparación y al procesamiento de la información derivadas de las actividades en tales ámbitos (es decir, preparar los proyectos de experimentos y actos físicos, y redactar finalmente los resultados para su publicación).

A su vez, dicho personal percibe que es relativamente moderada la influencia que sobre su satisfacción laboral ejerce la universidad al proveer de recursos, de una gestión facilitadora y de espacios laborales. Ahora bien, si analizamos este escenario en función de conocer los determinantes de la comunicación de resultados de investigación, el relato se altera sustancialmente hasta casi invertirse.

Esto es así porque dichas variables no son las que inciden de forma más significativa en la comunicación de resultados de investigación, más bien al contrario. De ahí que, la alteración fundamental de los énfasis se da a la hora de comprender, precisamente, los determinantes fundamentales de la comunicación de resultados de investigación. Ésta se determina más por la satisfacción potenciada por las infraestructuras y apoyos universitarios que por los disfrutes espontáneos del investigador en sus diferentes tareas. Ahora bien, no todo apoyo por parte de la organización tiene el mismo efecto. Lo que más ayuda a aumentar la comunicación de resultados de investigación es el trabajar en espacios propios no universitarios que, no obstante, cuenten con suficiente equipamiento. El efecto de la satisfacción lograda en espacios universitarios es mucho menos relevante, y queda absorbido por el de la satisfacción derivada de otros apoyos organizacionales. Entre ellos resaltan las posibilidades de formación u otros instrumentos materiales e inmateriales, pero con menor peso los incentivos, el reconocimiento y la agilidad burocrática.

Los resultados son acordes con la gestión basada en la motivación personal y con el de ‘flow’ o satisfacción por las tareas en sí mismas planteados como marco introductorio, y resaltan además las características de productividad laboral del trabajador del conocimiento (Drucker, 1999; Nonaka y Takeuchi, 1995; Smith, Collins y Clark, 2005), más centrada en aspectos referentes a la adquisición y transmisión constante de conocimientos, integración de las TIC’s como herramientas facilitadoras, calidad y aportación de valor que prevalecen sobre la cantidad, integración de ambientes personales, sociales y corporativos, e integración del ocio en las propias zonas de trabajo. La productividad de las universidades puede estudiarse de manera cuantitativa en diferentes indicadores (Pérez García y Serrano Martínez, 2012), pero mientras no pase este filtro de las percepciones y motivaciones personales parece arduo que pueda alcanzar rendimientos sostenibles.

En suma, la comunicación de resultados de investigación de una universidad, entendida fundamentalmente como número de artículos indexados, pero ampliando el campo explicativo con la investigación práctica de los Programas de Innovación Educativa, se ve potenciada y explicada (en orden descendente) por: la posibilidad de trabajar en ambientes personales no universitarios pero bien equipados; la posibilidad de desarrollar habilidades y plantearse nuevos retos, así como de formarse y de proveerse de otros instrumentos materiales o inmateriales; los incentivos, el reconocimiento y la agilidad burocrática; la percepción personal del rendimiento productivo derivado de la satisfacción laboral; la satisfacción personal en tareas de comunicación en congresos y otros escenarios; y la satisfacción en tareas de preparación y redacción de material de investigación.

Las implicaciones respecto a las políticas a tomar por parte de las organizaciones para mejorar la comunicación de sus investigaciones, y su maniobrabilidad, parecen claras: resultará más efectivo dar libertad para el trabajo en espacios propios no universitarios, procurando que estén bien equipados con equipos informáticos fácilmente transportables e intranets ágiles y potentes, y no tan efectivo invertir en infraestructuras en los espacios de la propia universidad para este tipo de menesteres (sin que lo primero excluya lo último). O, como vía intermedia, resultará más efectivo invertir en hacer ‘familiares’ o ‘propias’ sus infraestructuras y espacios que en su aumento o modernización. Sobre esta base, debe mejorarse el marco inmaterial de apoyos a la investigación. Otros factores, como la percepción del rendimiento derivada de la satisfacción en labores de investigación y dicha satisfacción en sí, quedan más lejos del alcance de la gestión universitaria y requerirán medidas más imaginativas, pero deberán atenderse igualmente. De facto, en esta tríada de apoyo a la investigación formada por espacios y apoyos materiales, apoyos inmateriales y atención a la satisfacción, esta última parece sobresalir como línea a investigar y aspecto organizacional a profundizar, dado que suele ser el más descuidado de los tres ejes.

Como limitaciones principales de este trabajo cabe destacar que únicamente se han utilizado variables de satisfacción y su relación con la comunicación de resultados en artículos indexados, dejando aparte variables que parecen incidir sobre la comunicación científica como son los incentivos de promoción económica (sexenios de investigación) y académica (acreditaciones), (Fernández-Quijada y Masip, 2013); o el prestigio y líneas estratégicas de la Universidad. Así mismo, el estudio se circunscribe a una única universidad, la UPV/EHU, por lo que puede resultar arriesgado extrapolar los resultados obtenidos a otras universidades públicas o privadas; nacionales o europeas.

Dada la importancia personal y organizacional de la comunicación científica y de la satisfacción de los miembros de la organización, tanto un estudio basado en variables específicas de comunicación científica como la ampliación del presente estudio a otras universidades públicas del Estado serán objeto de investigaciones futuras así como la comparación de resultados con posibles estudios similares de universidades europeas.