ARTÍCULOS

Comparación de tres modelos teóricos explicativos del constructo experiencia óptima o flow

Belén Mesurado^*

* Licenciada en Psicología. Doctoranda de la Universidad Nacional de San Luis. Becaria de Formación de Postgrado del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). E-Mail: bmesurado@conicet.gov.ar

Resumen

En el estudio que se informa se presentan tres modelos teóricos explicativos de la experiencia óptima. El primer modelo propone la experiencia óptima como un único factor compuesto por las ocho características que definen el flow. El segundo modelo propone que las características que integran la experiencia óptima podrían resumirse en dos factores: el primer factor incluiría las experiencias afectivas y cognitivas durante la realización de la tarea propiciadora de flow y el segundo factor estaría dado por la percepción de logro y habilidad para hacer frente a la tarea. Finalmente, el tercer modelo expone que serían necesarios cuatro factores para explicar la experiencia de flow: (a) capacidad cognitiva, (b) experiencia afectiva positiva, (c) percepción de habilidad y (d) percepción de logro durante la realización de la actividad. El objetivo de este trabajo fue investigar cuál de los tres modelos teóricos tiene una mejor adecuación a los datos empíricos. La muestra estuvo compuesta por 1.585 niños y adolescentes argentinos de 9 a 15 años, estudiantes de escuelas públicas y privadas. Para el análisis de los datos se empleó el modelo de ecuaciones estructurales, esta técnica permite testear modelos teóricos con datos empíricos. La evaluación de los índices resultantes de la aplicación de los modelos estructurales sugiere que el modelo de cuatro factores provee un mejor ajuste a los datos. Posteriormente se comprobó la existencia de dos factores de segundo orden subyacentes a los cuatro factores que explicarían el constructo experiencia óptima.

Palabras clave: Experiencia óptima; Flow; Evaluación; Modelos teóricos; Análisis factorial confirmatorio.

Abstract

Comparison of three explanatory theoretical models optimal experience construct or flow. The flow is described as a positive and gratifying state of consciousness. The flow is associated with the perception of high challenges in the task at hand and personal skills high enough to face those challenges. Also is described it as a situation of high concentration, involvement, enjoyment, absorption in the task, unselfconsciousness, control, and clear-cut feedback on the course of the activity. People is involved in the task for its own sake, regardless of extrinsic rewards or social approval -in other words, on the basic of intrinsic motivation. A balance of high challenge and high skill defines the conditions where optimal experience is most likely to occur, but does not necessary describe the experience of flow. "Experientially, flow is characterized not only by a balance of challenges and skill but also by deep concentration, loss of self-consciousness, and deep engagement" (Hektner, Schmidt & Csikszentmihalyi, 2007, p. 46). In this investigation three explanatory theoretical models of the optimal experience are presented. The first model intends that the optimal experience is only a factor compound for the eight characteristics that define the flow. The second model intends that the characteristics that compose the optimal experience could be summarized in two factors: the first factor would include affective experiences and cognitive experiences during realization of the activity and the second factor would be given by achievement perception and ability perception of the task. Finally, the third model exposes that, would be necessary four factors to explain the flow experience: capacity cognitive, positive affective experience, ability perception and achievement perception, during the realization of the activity. The objective of this work is to investigate which of the three theoretical models has a better adaptation to the empiric data. The sample was composed by 1585 children and adolescents, between 9 and 15 years, students of public and private schools. For the analysis of the data it was used the methods of structural equations. The evaluation of the resulting indexes of the application of the structural models, suggests that the pattern of four factors provides a better adjustment to the data. Subse-quently was put on approval a new model that postulates that the optimal experience is a latent variable that can be explained by means of the existence of two underlying factors of second order: affect positive and activation cognitive, on one hand, and achievement perception and ability perception for the other one. The flow experience can be explained by a process that begins with the perception of an activity that is defiant and the person perceives that he/she has the enough capacities to reach with success the proposed end. The following stage would be given by the activation of the person's cognitive capacities to concentrate its attention in the realization of the task and then to be able to maintain it centered in the activity. The positive affection would arise when concluding the activity like a consequence of the same one. When a person is in flow state he/she feels the challenge of carrying out the activity the best thing possible and this takes it to constantly improve her abilities.

Key words: Optimal experience; Flow; Evaluation; Theoretical models; Confirmatory factor analysis.

Introducción

El concepto de flow fue introducido en la literatura científica por Csikszentmihalyi (1999), y lo definió como el estado de experiencia óptima que las personas expresan cuando están intensamente implicadas en lo que están haciendo y que les resulta divertido hacer. La experiencia de flow también fue descripta como una sensación holística que la gente experimenta cuando puede actuar con implicación total (Csikszentmihaly, 1975).
Csikszentmihaly (1998, 1999) afirma que son muchos los indicadores que caracterizan la experiencia óptima; entre los más universales describe los siguientes: (1) claridad de meta, (2) feedback inmediato de cuán bien se está realizando la acción, (3) una atención focalizada en la tarea, (4) un balance entre las oportunidades de acción (desafío) y la capacidad de actuar (habilidad), (5) exclusión de los contenidos irrelevantes de la conciencia, (6) un sentido de control sobre la actividad, (7) una distorsión en el sentido del tiempo (usualmente las horas pasan como si fueran minutos) y (8) un sentimiento de que la actividad es intrínsecamente gratificante.
El estado de flow puede ser representado como un canal sobre un esquema de desafío vs. habilidad, separando los estados de aburrimiento y ansiedad. La calidad de la experiencia es dinámica: si el desafío de la tarea disminuye, podría convertirse en aburrido; si el desafío aumenta y las habilidades de uno no mejoran para hacer frente al desafío, entonces uno podría entrar en estado de ansiedad (Pearce, Ainley & Howard, 2005).
El modelo original de flow elaborado por Csikszentmihalyi sugería que una persona podría experimentar este estado con el solo equilibrio entre el desafío y la habilidad. Es decir, aun cuando el desafío era bajo y la persona tenía baja habilidad podría estar en un estado de flow, tanto como si ambos (desafío y habilidad) fueran altos (Csikszentmihalyi, M. & Csikszentmihalyi, I., 1998; Pearce, Ainley & Howard, 2005). El estado de flow, para M. Csikszentmihaly e I. Csikszentmihaly (1998, p. 253),

"representa el ratio óptimo de desafío y habilidad. Es entonces cuando la conciencia actúa con menos esfuerzo, cuando la atención, la conciencia y la memoria trabajan con menos dificultades (...) las personas deberían sentirse felices, fuertes, concentradas y motivadas siempre que el ratio de desafío y habilidades se aproxime a la unidad".

Los primeros estudios sobre flow realizados por Csikszentmihaly se hicieron utilizando metodología de tipo cualitativa, mediante el uso de entrevistas exhaustivas. Posteriormente se fue introduciendo metodología cuantitativa para el análisis del constructo (Smith, 2005). Al cambiar de metodología y comenzar a evaluar el flow con métodos psicométricos, por ejemplo con el Método de Muestreo de Experiencias (MME), no coincidían los resultados empíricos con las postulaciones teóricas de que el solo equilibrio entre desafío y habilidad eran suficientes para producir la experiencia óptima (Csikszentmihaly, M. & Csikszentmihaly, I, 1998).
Debido a estas incongruencias entre el modelo teórico y los resultados de las evaluaciones empíricas, Massimini y Carli (1988) postularon que la experiencia de flow comienza sólo cuando los desafíos y las habilidades son superiores a cierto nivel y están en equilibrio. Cuando los desafíos son in feriores a lo habitual no sería esperable que esa persona experimentara flow, incluso cuando habilidad y desafío estén en equilibrio (Csikszentmihaly, M. & Csikszentmihaly, I., 1998; Pearce, Ainley & Howard, 2005). De allí que Massimini y Carli (1988) elaboraron un nuevo modelo explicativo del flow compuesto por cuatro ratios: (1) si el desafío y la habilidad son altos, se produce flow, (2) si el desafío y la habilidad están en equilibrio pero debajo de la media dan lugar a la apatía, (3) si el desafío es bajo y la habilidad alta, se produce aburrimiento, y finalmente (4) si la habilidad es baja y el desafío alto, se produce ansiedad (Csikszentmihalyi, M. & Csikszentmihalyi, I., 1998).
Posteriormente, Massimini y Carli (1998) complejizaron el modelo, presentando ocho combinaciones posibles entre la relación de desafío y habilidad: (1) estado de activación, cuando los desafíos son altos y las habilidades moderadas, (2) estado de flow, cuando los desafíos son altos y las habilidades también son altas, (3) estado de control, cuando el desafío es moderado y la habilidad es alta, (4) estado de aburrimiento, cuando el desafío es bajo y la habilidad es alta, (5) estado de relajación, cuando el desafío es bajo y la habilidad moderada, (6) estado de apatía, cuando el desafío y la habilidad son bajos, (7) estado de preocupación, cuando el desafío es moderado y la habilidad baja y (8) estado de ansiedad, cuando el desafío es alto y la habilidad baja.
Sin embargo, los modelos de flow de cuatro y ocho canales no contradicen el modelo original, simplemente lo adaptan al diseño específico del Método de Muestreo de Experiencia (Csikszentmihalyi, M. & Csikszentmihalyi, I., 1998).
La presencia de un estado de flow depende de la combinación de condiciones externas e internas. En cuanto a la dimensión externa puede afirmarse que algunas actividades tienden a producir experiencia óptima porque presentan metas concretas, porque el grado de desafío que tienen permite a la persona ajustarlos o calibrarlos, porque la tarea presenta ciertos mecanismos de feedback intrínsecos y porque por el tipo de tarea tiende a dejar afuera las distracciones (Lewis, 1996).
En cuanto a la dimensión interna, puede afirmarse que la probabilidad de ocurrencia de flow depende en parte de las características de la persona. Algunas personas tienen una capacidad misteriosa de emparejar sus habilidades a las oportunidades que los rodean. Pueden concentrarse fácilmente y no distraerse. Asimismo no temen perder su self, su ego puede deslizarse fácilmente fuera de la conciencia. Las personas que han aprendido a controlar su conciencia de esta manera, tienen una personalidad flow (Lewis, 1996).

Operacionalización de flow

Los primeros intentos de evaluación de flow, afirman Csikszentmihaly, M. y Csikszentmihaly, I. (1998) se realizaron en el marco de diversas disertaciones de posgrado que tenían como objetivo comprobar la existencia de la experiencia óptima y seguidamente aplicar estos instrumentos a diferentes muestras. Así, por ejemplo,

"Gray (1977) elaboró un cuestionario sobre el flow y lo aplicó a una muestra de personas jubiladas; Progen (1978) elaboró un cuestionario que podía ser usado en el ámbito del deporte, como también lo hicieron Begly (1979) y Adair (1982)" (Csikszentmihalyi, M. & Csikszentmihalyi, I., 1998, p. 24).

Sin embargo, los trabajos aquí mencionados formaron parte de las tesis de maestría o doctorado de los autores, pero estos datos posteriormente no fueron publicados, por lo tanto el acceso a dichos instrumentos resulta muy dificultoso.
Posteriormente fueron apareciendo en el ámbito científico distintos modelos de medición para la experiencia óptima. Algunos estudios han utilizado los ocho componentes o características de flow, otros lo han usado como un constructo global y finalmente, otros se han centrado en evaluar el flow como un balance particular entre habilidad y desafío. Tales aproximaciones unidimensionales son psicométricamente aceptables y justificadas por las altas correlaciones de los componentes de flow (Fullagar & Mills, 2008).
Sin embargo, uno de los primeros instrumentos más utilizados en la medición del constructo de flow, es el Experience Sampling Method (ESM) o también llamado Método de Muestreo de Experiencia (MME). Este instrumento fue construido por Csikszentmihalyi y Larson (1987) con el objetivo de describir con precisión la calidad de la experiencia en las situaciones normales. Este método consiste en proporcionar a los sujetos un receptor electrónico y una hoja de registro. Los investigadores activan estos receptores mediante un transmisor de radio 7 u 8 veces al día en intervalos al azar, y cada vez que el receptor suena, el sujeto debe completar la hoja de registro. Los evaluados llevan el receptor electrónico durante 7 días. Cada formulario

"contiene ítems abiertos (ej. ¿En qué pensabas cuando recibiste la señal?), así como escalas numéricas que indican la intensidad de varias emociones (ej., Describe tu estado de ánimo en el momento en que recibiste la señal: alerta vs somnoliento; feliz vs triste, etc. en una escala de 1 a 7)" (Csikszentmihalyi, M. & Csikszentmihalyi, I., 1998, p. 248).

Asimismo, el instrumento combina preguntas destinadas a evaluar autoconciencia, nivel de desafío, habilidad y grado de implicación en la tarea mediante escalas tipo Likert, de cero (ninguna) a nueve (muy alta) (Hektner, Schmidt & Csikszentmihaly, 2007). De este modo, al final de la semana se obtienen las hojas de registro que contienen una descripción sistemática de la vida de la persona: las actividades que realiza como también los afectos y cogniciones relacionados con esos eventos.
El Método de Muestreo de Experiencia permite efectuar una medición in situ de la experiencia. De esta manera la recolección de los datos no se realiza en una situación creada artificialmente, sino que la medición se produce en el momento mismo de la experiencia. Una de las ventajas más importantes de esta técnica es que posibilita recopilar muchos y variados datos individuales, lo cual permite un extendido análisis individual del caso. El objetivo que persiguieron los investigadores al medir la experiencia óptima in situ, fue crear un instrumento que tuviera validez ecológica en los resultados de sus evaluaciones (Hormuth, 1986).
Investigaciones posteriores (Mesurado, 2008; Yair, 2000) realizaron estudios factoriales del Método de Muestreo de Experiencia, a fin de poder reducir a unos pocos factores más representativos del concepto, la gran cantidad de características que describen al constructo teórico experiencia óptima. Sin embargo, dichas investigaciones encontraron resultados contradictorios. Yair (2000) halló cuatro factores que caracterizan la experiencia óptima, dos factores describen el humor emocional: (1) Humor Activo, descripto como un sentimiento de apertura y (2) Control del Humor, descripto como sentimiento de seguridad, contenido y orden. El tercer factor fue denominado Motivación Intrínseca y estaría dado por la combinación de disfrute e interés durante la realización de la tarea y finalmente, el cuarto factor denominado Sentido de Logro, durante el aprendizaje, que combina el sentido de éxito y las expectativas de uno mismo.
Por el contrario, el análisis factorial exploratorio realizado por Mesurado (2008) describe la existencia de dos factores que explican la experiencia óptima. El primer factor, Calidad Afectiva y Activación Cognitiva, descripto por sentimientos gratificantes durante la realización de la tarea y por altos niveles de atención focalizada y concentración y el segundo factor, Logro y Feedback Externo, descripto por una percepción de logro y habilidad para la realización de la tarea y la percepción de que la tarea es importante para personas significativas.
A partir de lo expuesto hasta aquí surge el interrogante de si el constructo teórico Experiencia Óptima es un factor único o puede explicarse mediante la existencia de dos o de cuatro factores.

Objetivo

El objetivo principal de la investigación que se informa fue comparar los tres modelos teóricos siguientes:

1.- La variable experiencia óptima refleja un único factor y no puede ser explicada acabadamente por otros factores. De allí que todos los ítemes del formulario del MME que miden las distintas características asociadas al flow, deben estar relacionados a un factor único. Este sería el primer modelo.

2.- El segundo modelo explicaría que la experiencia óptima puede resumirse en dos factores que se encuentran correlacionados entre sí. El primer factor incluiría aquellos ítemes que miden las experiencias afectivas y cognitivas durante la realización de la tarea propiciadora de flow. El segundo factor estaría dado por la percepción de logro y habilidad para hacer frente a la tarea.

3.- El tercer modelo postula que la experiencia óptima puede ser explicada mediante cuatro factores. El primer factor estaría asociado con la experiencia afectiva y el segundo, asociado a la experiencia cognitiva durante la realización de la tarea. El tercer factor estaría representado por la percepción de logro hacia la tarea y finalmente, el cuarto, postularía la percepción de habilidad que posibilita el control de la tarea.

Método

Participantes

La muestra estuvo integrada por 1.585 participantes de ambos sexos (724 varones y 861 mujeres), de 9 a 15 años (M = 12; DE = 1.49), de nivel socioeconómico medio, alumnos de escuelas privadas y públicas de las ciudades de San Miguel de Tucumán, San Isidro de Lules, San Fernando del Valle de Catamarca y de Buenos Aires (República Argentina).
La colaboración fue voluntaria y anónima. En el momento de la evaluación se explicó a cada participante el objetivo del estudio. La administración de los cuestionarios se realizó en grupos de 20 participantes aproximadamente.

Instrumento y procedimiento
Cuestionario de Experiencia Óptima para niños y adolescentes

Se administró el Cuestionario de Experiencia Óptima para niños y adolescentes (Mesurado, 2008) que es una adaptación del Método de Muestreo de Experiencia de Csikszentmihalyi y Larson (1987).
Se presentaron a los participantes varias oraciones con una breve descripción de la experiencia de flow. La elaboración de dichas oraciones estuvo basada en las descripciones utilizadas por Csikszentmihalyi (1982) para sus entrevistas con personas que experimentaban motivación intrínseca, adaptándolas a realidades más próximas a las vivencias de niños y adolescentes.
Las oraciones utilizadas en esta investigación fueron las siguientes: "No pienso en ninguna otra cosa más que en lo que estoy haciendo.", "Estoy completamente metido en lo que hago.", "Me siento bien, no tengo dolor y me parece como si no escuchara nada.", "Es como si estuviera alejado de todos.", "Me olvido de mis problemas.", "No me doy cuenta que estoy concentrado.", "Pienso que si mi mamá me llamara, o si sonara el timbre o el teléfono no los escucharía.", "Una vez que termino de hacer esa actividad vuelvo a conectarme con el mundo".
Seguidamente se preguntó a los participantes si alguna vez tuvieron una experiencia similar y se pidió que indicaran la actividad que estaban realizando cuando tuvieron esa experiencia.
Posteriormente se solicitó que describieran las experiencias afectivas y cognitivas que vivenciaron durante la realización de la actividad mediante el uso de ítemes de diferencial semántico. El cuestionario también incluyó ítemes de escalas tipo Likert destinados a medir la percepción de importancia, de desafío, de habilidad para desarrollar esa actividad, etc. (Mesurado, 2008).

Análisis de los datos

Para poner a prueba los tres modelos teóricos expuestos y evaluar cuál de ellos presenta un mejor ajuste a los datos empíricos se utilizó el análisis factorial confirmatorio (AFC). Se estimó el grado de ajuste de los modelos teóricos a los datos de la muestra a través de la aplicación del programa AMOS Graphics 7.0 (Arbuckle, 2006).
Se evaluó el nivel de bondad de los modelos hipotetizados utilizando la prueba Ji cuadrado y los siguientes índices de ajuste: GFI (Goodness of Fit Index), AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index) y el Índice de Ajuste Normativo Bentler-Bonet NFI (Bentler-Bonett Normed Fit Index). Finalmente, se calculó el RMR (Root Mean Square Residual) y el RMSEA (Root Mean Standard Error) para cada modelo. Estos últimos índices son una medida del grado del error del modelo.

Resultados

El primer modelo teórico, el cual expone que la experiencia óptima puede explicarse por un único factor, obtuvo un χ² = 2565.02; gl = 299; p < .000. El segundo modelo teórico, que postula la existencia de dos factores obtuvo un χ² = 1727.45; gl = 298; p < .000 y por último el tercer modelo, que propone que el flow puede explicarse mediante cuatro factores alcanzó un χ² = 1629.37; gl = 293; p < .000.
En los tres modelos el Ji cuadrado resultó significativo, lo que indica que se rechaza la hipótesis nula que postula que el modelo teórico se ajusta a los datos empíricos. Sin embargo, como se conoce que el Ji cuadrado es una prueba estadística muy sensible al tamaño de la muestra, y este trabajo fue realizado con una amplia muestra, no llama la atención haber obtenido un Ji cuadrado significativo. Cuando este índice de ajuste es significativo puede tomarse como criterio la elección del Ji cuadrado de menor valor, lo que indicaría la presencia de un mejor ajuste del modelo teórico a los datos. De este modo si se sigue el criterio del Ji cuadrado de menor valor, el modelo que mejor ajustaría es el de los cuatros factores.
El primer modelo obtuvo los siguientes índices de ajuste: GFI = .862, AGFI = .838 y NFI = .735; el segundo modelo teórico obtuvo los siguientes índices: GFI = .914, AGFI = .899 y NFI = .822 y finalmente el tercer modelo presentó índices de GFI = .919; AGFI = .903 y NFI = .832.
A partir de la evaluación de los índices de ajuste, los datos sugieren que el modelo de cuatro factores provee un mejor ajuste a los datos empíricos.
Por último se calculó el RMR y el RMSEA . El primer modelo alcanzó un RMR = .104 y un RMSEA = .069, el segundo modelo un RMR = .087 y un RMSEA = .055 y el último un RMR = .086 y un RMSEA = .054. Esto indicaría también que el modelo teórico de cuatro factores es el que mejor se ajusta a los datos empíricos.
En el Gráfico 1 se presenta el modelo estructural que obtuvo el mejor ajuste a los datos. Puede observarse que existe una alta correlación entre los factores afecto y cognición y entre logro y habilidad, lo que lleva a postular la existencia de dos factores subyacentes de segundo orden.

Gráfico 1
Modelo estructural del modelo de cuatro factores

Seguidamente se puso a prueba un nuevo modelo que postula que la experiencia óptima es una variable latente que puede explicarse mediante la existencia de dos factores subyacentes de segundo orden: afecto positivo y activación cognitiva por un lado y percepción de logro y percepción de habilidad por el otro.
El modelo de medida mostró un buen ajuste entre el modelo propuesto y los datos empíricos. Los índices de ajuste obtenidos fueron los siguientes: χ² = 18.77; gl = 1; p < .000; GFI = .99, AGFI = .94 y NFI = .99. Asimismo el modelo teórico alcanzó un RMR = .009 y un RMSEA = .106, este último índice se encuentra algo aumentado.
De acuerdo a los resultados obtenidos puede afirmarse que existen dos factores de segundo orden que explican la experiencia óptima: un factor nuclea la percepción de habilidad y la percepción de logro, que son características que anteceden a la realización de la tarea, y el otro factor nuclea la activación cognitiva que está presente durante la realización de la actividad y los afectos positivos que surgen al finalizar la actividad (ver Gráfico 2).

Gráfico 2
Modelo estructural del AFC de segundo orden del constructo flow

Discusión y Conclusiones

Los índices de ajuste presentados muestran una mejor adecuación del tercer modelo teórico a los datos empíricos. Sin embargo, si bien esta diferencia es clara entre el primer y tercer modelo teórico, la diferencia hallada entre el segundo y tercer modelo es más tenue.
No obstante parece conveniente optar por el modelo de los cuatro factores porque hace notar con mayor claridad, en el gráfico estructural, las relaciones existentes entre los cuatro factores. Este modelo permite observar con mayor precisión la fuerte asociación existente entre el primer factor relacionado con el aspecto emocional de la experiencia y el segundo factor que está asociado con los aspectos cognitivos del estado de flow. Por otro lado, el tercer factor (Percepción de Logro) presenta una alta asociación con el cuarto factor (Percepción de Habilidad). Las relaciones existentes entre los dos primeros factores (afectivo y cognitivo) y entre los dos últimos (percepción de logro y percepción de habilidad) son más moderadas.
Todo parece indicar que las ocho características que describen la experiencia óptima: (1) claridad de meta, (2) feedback inmediato de cuán bien se está realizando la acción, (3) atención focalizada en la tarea, (4) balance entre las oportunidades de acción (desafío) y la capacidad de actuar (habilidad), (5) exclusión de los contenidos irrelevantes de la conciencia, (6) sentido de control sobre la actividad, (7) distorsión en el sentido del tiempo y (8) sentimiento de que la actividad es intrínsecamente gratificante, podrían sintetizarse en estos cuatro factores: (1) afectos positivos, (2) activación cognitiva, (3) percepción de logro y (4) percepción de habilidad para el desarrollo de la tarea específica relacionada con la experiencia óptima. Sin embargo, posteriormente se comprobó la existencia de dos factores de segundo orden subyacentes a los cuatro factores que explicarían el constructo experiencia óptima.
Ahora bien, ¿cómo acontece este estado mental óptimo? Csikszentmihalyi (1975) afirma que es una sensación holística, pero ¿todas las características que definen la experiencia acontecen al unísono o en etapas? Evidentemente este estado no está dado por la simple sumatoria de los elementos que caracterizan la experiencia, sino que existe un interjuego dinámico entre los elementos.

"Chen, Wigand y Nilan (1999) consideran que el proceso de flow se caracteriza por tres dimensiones o estados principales. En primer lugar sería una serie de antecedentes que se refieren a la percepción de metas y retos, de feedback inmediato y la posibilidad de actuar percibiendo capacidades y habilidades ajustadas para la acción. En segundo lugar la experiencia caracterizada por la fusión entre conocimiento y acción, concentración y alto sentido del control. Finalmente, los efectos que consisten en la pérdida de la conciencia de sí mismo y distorsión temporal" (Salanova, Martínez, Cifre & Schaufeli, 2005, p. 91).

Por otro lado, Novak, Hoffman y Yung (2000) también agruparon las ocho características de flow en tres etapas. La claridad en la percepción de la meta y el feedback fueron considerados por estos autores, como condiciones antecedentes para el flow, y la concentración y el control, como características de la etapa de flow. Finalmente, la pérdida de la autoconciencia, la distorsión del tiempo y la percepción de que la actividad es gratificante fueron concebidas como consecuencia de la experiencia.
El estudio que se informa se ubica en la misma dirección de las investigaciones de Chen, Wigand y Nilan (1999) y de Novak, Hoffman y Yung (2000). Efectivamente parecería que la experiencia de flow puede explicarse por un proceso que se inicia con la percepción de una actividad que resulta desafiante y que sin embargo, es querida como una meta que se quiere alcanzar. La persona conoce claramente los medios que tiene que poner en juego para conquistar esa meta. Al evaluar la tarea dentro de un contexto específico la persona percibe subjetivamente, antes de iniciar la tarea, que tiene las capacidades suficientes para alcanzar con éxito el fin propuesto. Esta etapa estaría explicada por el factor que nuclea la percepción de logro y habilidad, del análisis factorial confirmatorio de segundo orden aquí presentado.
La etapa siguiente estaría dada por la activación de las capacidades cognitivas de la persona para focalizar su atención en la realización de la tarea y luego poder mantenerla centrada en la actividad, de modo que quedan excluidas todas las posibles distracciones de la conciencia. Esto permitiría que las personas tengan ideas claras de los pasos a seguir durante la realización de la actividad para lograr la meta propuesta.
El afecto positivo surgiría al finalizar la actividad como una consecuencia de la misma, ya que durante la actividad la persona al centrar toda su atención en la tarea provocaría una disminución de la percepción de su self, lo que no le permitiría ser conciente de sí mismo y de sus estados afectivos. Cuando una persona está en estado de flow siente el desafío de realizar la actividad lo mejor posible y esto la lleva a mejorar constantemente sus habilidades.

"En ese momento no tiene la oportunidad de reflexionar sobre qué es lo que esto significa en términos de su personalidad (y si se permitiera sentirse auto-consciente, la experiencia no sería muy profunda). Pero después, cuando la actividad ha finalizado y la autoconciencia tiene la oportunidad de volver, la personalidad de este individuo (...) ahora está enriquecida por habilidades y logros nuevos" (Csikszentmihalyi, 1998, p. 107).

Parece necesario ese abandono temporario de la autoconciencia para construir un autoconcepto fuerte. Como afirma Csikszentmihalyi, paradójicamente al terminar la actividad, el self saldría fortalecido y esto posiblemente es lo que permitiría generar un estado emocional de bienestar.
Estas dos últimas etapas (activación cognitiva y calidad afectiva) están explicadas por el segundo factor hallado en el análisis factorial confirmatorio de segundo orden de esta investigación.

Agradecimientos: La autora agradece a la Dra. Carla Sacchi, Directora de Beca y a la Dra. María Cristina Richaud de Minzi, Directora de CIIPME, las orientaciones recibidas para el desarrollo del estudio que se informa.

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Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental (CIIPME), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Tte. Gral Perón 2158 (C1040AAH) Buenos Aires, República Argentina

Fecha de recepción: 17 de diciembre de 2008
Fecha de aceptación: 14 de abril de 2009