Introducción

Desde los años 30, a partir de los estudios de Elton Mayo, en el mundo organizacional se ha buscado saber si los trabajadores felices son más productivos (Zelenski et al., 2008). Sin embargo, hoy sigue la incertidumbre (Peiró et al., 2019; Salas-Vallina, Simone et al., 2020; Wright & Cropanzano, 2004). En contraste con la creencia común de que un trabajador feliz es un trabajador productivo, no se han encontrado relaciones consistentes entre la felicidad laboral y la productividad, ya que estas relaciones se han dado en rangos que van desde débilmente negativo hasta muy positivo (Kašpárková et al., 2018; Peiró et al., 2019; Turban & Yan, 2016; Warr & Nielsen, 2018), lo que hace que sea necesario estudiar esta relación con mayor profundidad, con el fin de identificar el pasado, presente y las tendencias en el estudio de estas relaciones.

Por lo anterior, se realizó el análisis de la literatura de la relación entre la felicidad y el desempeño laboral, utilizando cienciometría, que se puede definir como la ciencia de medir y analizar la ciencia cuantitativamente (Abramo, 2018), y que es en la actualidad uno de los métodos más importantes para la evaluación de la producción científica, debido a su confiabilidad para rastrear patrones ocultos, momentos de mayor actividad, correlaciones y formas de comportamiento de la literatura científica en un tema determinado (Kumar & Kaliyaperumal, 2015; Yang et al., 2017), además de la precisión con la que permite medir la fuerza de una institución hacia las contribuciones de la disciplina a la que pertenece, y facilitar la comprensión del crecimiento de una disciplina en particular (Jiménez-Navia et al., 2020; Kumar & Kaliyaperumal, 2015). Lo anterior, también permitirá identificar vacíos del conocimiento en la relación HPW. Para llevarla a cabo se utilizó el análisis de redes, que ha demostrado ser un método efectivo, mediante el uso de software bibliométrico, como SCI2, y de visualización, como Gephi (Yang et al., 2017).

Son múltiples los artículos publicados usando SCI2 para el análisis cienciométrico; entre ellos, Elango et al. (2013) lo usaron para nanotribología, Yao et al. (2017) para el análisis geoespacial e iniciativas de neuroimagen de la enfermedad de Alzheimer; y en el campo administrativo, Duque y Cervantes-Cervantes (2019) para la responsabilidad social universitaria.

El objetivo de este estudio es presentar un análisis bibliométrico usando herramientas como Vosviewer, el módulo bibliométrix / biblioshiny de R-studio (Aria & Cuccurullo, 2017), los mapas de red de los autores Sci2 Tool, y la visualización de las redes en Gephi, con el fin de detectar quiénes son los autores principales, sus redes de investigación e interconexiones en artículos publicados. Además de elaborar el árbol de la ciencia de esta relación, que incluya los documentos clásicos, estructurales y actuales sobre la relación trabajador feliz y productivo, también se identificarán los clústeres de este tema. Lo anterior, permitirá hacer un aporte a la tesis del Happy-productive worker HPW (tesis del trabajador feliz y productivo), Santo Grial de la investigación en comportamiento organizacional (Weiss & Cropanzano, 1996).

El análisis permitirá a la comunidad académica, interesada en la felicidad en el trabajo, identificar los principales documentos científicos que soportan la tesis del HPW, las temáticas principales identificadas por clústeres, e identificar las brechas de investigación a explorar. Además, el conocimiento sobre los principales autores y redes de investigación facilitará la búsqueda de la producción científica, con respecto a las áreas y autores buscados.

Marco teórico

Hedonismo y eudaimonía dos visiones de felicidad

La felicidad ha sido tradicionalmente estudiada desde dos perspectivas: la hedónica, que centra la felicidad en el placer (experiencia subjetiva de sentirse bien), y tradicionalmente se conoce en la literatura como bienestar subjetivo; comprende como componentes centrales la experiencia de afecto positivo, la experiencia de bajos niveles de afecto negativo y altos niveles de satisfacción con la vida (Diener, 2000; Sonnentag, 2015). La segunda perspectiva adopta una visión eudaimónica, que considera el bienestar como: (a) crecimiento personal y autorrealización, (b) autenticidad y expresividad personal, y (c) la búsqueda del significado en la vida (Builes et al., 2011; Ryff, 1995; Waterman, 1993). De estas, la que mayor atención ha recibido es la perspectiva hedónica; de hecho, tanto para la creencia popular de felicidad como para la mayoría de las publicaciones académicas, la felicidad se encuentra marcada en esta perspectiva (Gimeno, 2017), dejando de lado la perspectiva eudaimónica (Ryff, 2018)

Felicidad en el trabajo

De acuerdo con Wright (2014), los estudios relacionados con la felicidad en el trabajo se pueden clasificar según cuatro perspectivas de felicidad: 1) emociones, 2) satisfacción con la vida, 3) indicadores objetivos y 4) felicidad como eudaimonía.

La felicidad vista como emociones hace parte de la perspectiva hedónica de felicidad y se refiere a altas frecuencias de afecto positivo y bajas frecuencias de afecto negativo; esta es la concepción más generalizada de felicidad (Wright, 2005), pero poco estudiada en relación con el trabajo, a excepción del agotamiento emocional en el trabajo (Wright, 2014). En esta línea sobresalen medidas como El programa de afecto positivo y negativo (PANAS) de Watson (1988).

La satisfacción laboral es el enfoque más común para examinar la felicidad en la investigación organizacional (Wright, 2006). La medida más utilizada en estudios relacionados con satisfacción cómo felicidad es la Satisfaction with Life Scale de Diener, Emmons et al. (1985). Es importante resaltar que, hasta la fecha, las relaciones directas entre satisfacción laboral con indicadores de desempeño laboral no son consistentes (Bowling, 2007; Iaffaldano & Muchinsky, 1985; Judge et al., 2001; Kašpárková et al., 2018; Peiró et al., 2019; Turban & Yan, 2016; Wright, Cropanzano & Bonett, 2007; Wright & Cropanzano, 2004; Zelenski et al., 2008), y que los investigadores han descubierto que “la satisfacción puede no ser una aproximación eficaz para medir la felicidad” (Zelenski et al., 2008).

La tercera perspectiva considera que la felicidad puede ser agregada entre los individuos y entenderse operacionalmente a partir de características concretas del entorno físico, social o personal (Wright, 2014). Sobresalen como medidas de felicidad en este enfoque el Happy Planet Index (HPI) o "ecuación de felicidad" (Powdthavee, 2010) y el índice de positividad.

El cuarto enfoque de la felicidad fue planteado por Aristóteles en la “Ética a Nicómaco”, y apenas retomado finalizando el siglo pasado (Ryff, 1989); este hace énfasis en el crecimiento personal y desarrollo de las habilidades y los talentos (Kashdan et al., 2008; Lorente et al., 2019; Peiró et al., 2019; Ryan & Deci, 2001; Ryff, 1995).

Felicidad en el trabajo y desempeño laboral

La relación entre la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral ha atraído a investigadores desde los años 30; tradicionalmente, se ha denominado la tesis del trabajador feliz y productivo -HPW- y es de gran interés para las organizaciones modernas (Fisher, 2010; Pryce-Jones & Lindsay, 2014), debido a los beneficios positivos que trae, tanto para los individuos como para las organizaciones (Qaiser et al., 2018; Rego & Cunha, 2008b; Guzmán-Narciso et al., 2020), “convirtiéndola en una ventaja competitiva difícilmente imitable” (Fernández, 2015, p. 1). Al respecto, Lyubomisrky et al. (2005) realizaron un meta-análisis de 250 artículos que tienen que ver con los factores que generan resultados en el trabajo y en la vida, y concluyeron que las personas que son felices obtienen resultados superiores a la media; además, la felicidad en el trabajo se asocia con mayor éxito profesional, mejor desempeño laboral y ayuda con el trabajo de otros (Boehm & Lyubomirsky, 2008).

Materiales y métodos

Recopilación de datos

Para la definición de las palabras clave, ecuación de búsqueda, procesamiento de la información y análisis se llevó a cabo el proceso propuesto por Erazo Muñoz et al. (2020), que se presenta en la figura 1.

Los criterios utilizados para la generación de la ecuación de búsqueda y los principales resultados se pueden identificar en la tabla 1.

Posteriormente, se realizó la búsqueda por título, tema, abstract y palabras clave, arrojando los resultados presentados en la tabla 2.

Acto seguido, se revisaron los documentos, de acuerdo con cada combinación de búsqueda, encontrando que las ecuaciones: TÍTULO: (Happi* OR happy* OR Hedoni* OR EUDAIMONI*) AND TEMA: (WORK* OR JOB* OR employ*) AND TEMA: (Perform* OR Productiv* OR efficienc* OR effectiv*), en Web Of Science, y ( TITLE ( happi* OR happy* OR hedoni* OR eudaimoni* ) AND TITLE-ABS-KEY ( work* OR job* OR employ*) AND TITLE-ABS-KEY (perform* OR productiv* OR efficienc* OR effectiv* )), en Scopus, eran las que permitían obtener los resultados de la relación entre trabajador feliz y productivo. Los datos se recopilaron de Scopus y de la colección principal de Web of Science WOS Core Collection, de Clarivate Analytic, incluyendo el Science Citation Index Expanded (SCIE) y el Social Sciences Citation Index (SSCI), el 26 de abril de 2020, y no se aplicó ningún filtro al tipo de documentos.

En la primera etapa se analizaron los números de publicaciones, años de publicación, países, organizaciones, fuentes y autores, y se recopilaron a través de la aplicación de análisis de resultados de Scopus y WOS. Los datos se agregaron como datos secundarios sin información personal; por tanto, no se requirió el consentimiento informado y se procesaron con VosViewer, y bibliometrix / biblioshiny, del software estadístico R; otros análisis se realizaron en Excel.

En la segunda etapa se presentó un enfoque basado en Sci2, que es un conjunto de herramientas computacionales, dispuestas de forma modular y diseñadas para estudiar ciencias (Guler et al., 2016); además, tiene la capacidad de exportar una visualización directamente a otro software de código abierto, como Gephi, para manipulaciones de visualización de red más avanzadas. Las visualizaciones y análisis de la red pueden revelar tendencias en colaboración y publicación, y ayudar a dar forma a un enfoque de recopilación más completo (Lewis & Alpi, 2017).

Para identificar los artículos más relevantes se siguió la metodología propuesta por Robledo et al. (2014), ajustada por Valencia-Hernández et al. (2020) y utilizada, entre otros, por Duque y Cervantes-Cervantes (2019), Zetty Arenas et al. (2020), Mena et al. (2020), Erazo Muñoz et al. (2019). En ella se representan las publicaciones más relevantes en una estructura de árbol con raíz, tronco y hojas; en la raíz se encuentran aquellos artículos con grado de entrada alto y grado de salida cero, en el tronco los que tienen mayor grado de intermediación, y en las hojas, los de grado de entrada cero y de salida alto (Robledo et al., 2014).

Los grados de entrada, salida e intermediación se obtienen de Sci2 y gephi. Siguiendo lo expuesto por Lewis & Alpi (2017), se extrajeron los registros de Web of Science como archivos de texto sin formato, incluyendo datos como autor, título, año, DOI, fuente y referencias, que luego se integraron en una red.

Este procedimiento incorpora artículos de diversas fuentes y revistas (indexadas y no indexadas), independientemente de la base de datos de donde se origina, al igual que su idioma, lo que ofrece una visión completa del campo de estudio y términos de producción académica más incluyente (Duque y Cervantes-Cervantes, 2019, p. 453)

Posteriormente, los 404 documentos encontrados, el 28 de abril de 2020 en WOS, se cargaron en Sci2 como archivos de formato plano. Luego, se extrajo la red de coautores, haciendo que Sci2 detectara los nodos duplicados con una similitud superior al 85 % (Lewis & Alpi, 2017).

El análisis de la red se realizó de acuerdo con el acoplamiento bibliográfico, usando Sci2 (2009), y la visualización usando Gephi (Bastian et al., 2009). El acoplamiento bibliográfico ocurre cuando dos trabajos hacen referencia a un tercer trabajo común en sus bibliografías. También, se utilizó vosviewer para visualizar las redes de coincidencia entre países, como medios eficientes y elegantes para mostrar las relaciones entre los nodos (Chappin & Ligtvoet, 2014; Radev et al., 2016).

Análisis de la información

El análisis bibliométrico incluyó el porcentaje de aporte por años, revistas, países y autores, del total de las publicaciones, tanto en WOS como en Scopus, usando Excel. Para las publicaciones y el tiempo, de acuerdo con los autores, el análisis se realizó en bibliometrix / biblioshiny de R (Aria & Cuccurullo, 2017); ampliamente recomendado para realizar análisis bibliométricos (Addor & Melsen, 2019; Lajeunesse, 2016; Moral-Muñoz et al., 2020), por medio de la interfaz Shiny que ha desarrollado R-Studio para el análisis, sin necesidad de dominar ningún código (Chang et al., 2018). Además, los autores con más influencia en un área determinada de investigación se determinaron usando grado de entrada, grado de salida y medidas de centralidad (betweenness centrality), que son comúnmente aplicados en el análisis de mapas de red (García-García y Rodríguez-Salvador, 2018). La red de autores y publicaciones de la relación entre felicidad en el trabajo y desempeño laboral se identifica en la tabla 3, la cual está compuesta por 2455 nodos y 7252 aristas. El análisis de la red como árbol de la ciencia se realizó de la siguiente manera.

Documentos clásicos y actuales (Raíces y hojas)

Para identificar los principales artículos clásicos y actuales se llevó a cabo el siguiente proceso; luego de la generación de la red, en gephi 0.9.2, se calcularon los indicadores “grado de entrada” y “grado de salida”. El grado de entrada se refiere al número de veces que los artículos de la red han citado a uno en particular. El grado de salida se refiere al número de veces que un artículo, en particular, cita a otros de la red; es decir, el número de enlaces que se desprenden de este (Wallis, 2000); en gephi cada artículo es un nodo y cada conexión un arista (Bender et al., 2015; Duque y Cervantes-Cervantes, 2019).

Documentos estructurales (Tronco)

Para identificar los principales artículos que conforman el tronco del árbol, se utilizó betweenness centrality de Gephi 0.9.2, con base en el algoritmo de centralidad de intermediación (Freeman, 1977), que es una medida de centralidad en un gráfico, basada en los caminos más cortos. La centralidad de intermediación para cada vértice es el número de estos caminos más cortos que pasan a través del vértice. Como resultado, la centralidad de intermediación de un vértice puede expresar el grado en que los nodos se interponen entre sí (Shi et al., 2019). Si un nodo está en una posición que conecta diferentes agregados de nodos, el nodo tendrá una mayor betweenness centrality (Brandes, 2001).

Clúster o componente gigante

Los clústeres se determinaron con el algoritmo de modularidad (Blondel et al., 2008) utilizando Gephi 0.9.2, el cual es un método simple para extraer la estructura comunitaria de grandes redes; además, ha sido probado, entre otros, en grandes redes, incluyendo una red de artículos científicos y sus citas de tamaños sin precedentes (Blondel et al., 2008). La modularidad es una medida de la densidad relativa de una red. Una comunidad (llamada módulo o clase de modularidad) tiene alta densidad, en relación con otros nodos en su módulo, pero baja densidad en relación con los que están fuera (Shi et al., 2019). Posteriormente, se utilizó ForceAtlas2 para dibujar la red, debido a que este simula las fuerzas de repulsión entre los nodos y, por tanto, la red se extiende hasta los bordes que los mantienen unidos, lo que permite la interpretación de lo cerca que los autores están trabajando juntos (Ansari & Siddique, 2019).

Resultados

Producción científica en felicidad en el trabajo y desempeño laboral

En la figura 2 se muestra la producción de artículos científicos publicados en las bases de datos WoS y Scopus, asociados al tema relación entre la felicidad en el trabajo y desempeño laboral, entre los años 2001 y 2020 (abril). En total, se publicaron 404 documentos en WoS y 532 en Scopus, lo que indica una baja producción académica en este tema, comparado con otros relacionados como el bienestar laboral. De hecho, entre los años 2001 y 2014 la producción académica no superó los 30 artículos, en ninguna de las dos bases de datos; sin embargo, esta se ha incrementado notablemente en los últimos 4 años (2017-2020), tiempo en el cual se ha producido el 47.28 % de publicaciones de este tema en WoS, y el 35,90 % en Scopus. El año 2019 fue el de más alta producción con 70 publicaciones en WoS y 83 en Scopus, equivalentes al 17,33 % y 13,17 %, respectivamente, lo que muestra el interés de la comunidad académica, en los últimos años, por ampliar el conocimiento del tema.

Publicación por países

La producción científica en el tema la lidera Estados Unidos, donde en ambas bases de datos presenta la mayor producción del mundo, con 110 en WoS y 131 en Scopus, equivalente al 27,22 % y 24,62 %, respectivamente. El segundo país con mayor número de publicaciones en felicidad en el trabajo y desempeño laboral es España (42 WoS, 52 Scopus), lo que representa aproximadamente el 10 % de la producción en las dos bases de datos. Lo anterior toma mayor relevancia teniendo en cuenta que, como muestra la figura 3, en España se vienen realizando las publicaciones más recientes en el tema, especialmente aquellas llevadas a cabo por Andrés Salas y José María Peiró, en coautoría con sus equipos de investigación.

Posteriormente, se analizaron los países y regiones con VOSviewer 1.6.10. El gráfico de relaciones de coautoría de países y regiones (figura 3) mostró seis grupos: (1) Bélgica, Dinamarca, Francia, Italia, Rusia, España, Suecia; (2) Japón, China, Corea del Sur, Suiza, USA; (3) Inglaterra, Alemania, Taiwán, Turquía; (4) Israel, Países Bajos, Sur África; (5) Australia, Nueva Zelanda, Escocia; y (6) Brasil, Canadá, Portugal. La figura 3 también muestra que España, Suecia, Portugal y Japón publicaron más documentos nuevos que cualquiera de los otros grupos.

Organizaciones

En Web of Science las cinco principales organizaciones en el campo felicidad en el trabajo y desempeño laboral fueron: (1) La Universidad de Valencia (15, España), (2) Sistema Universidad de California (12, Estados Unidos), (3) Universidad de Hong Kong (11, China), (4) Sistema Universitario Estatal de Florida (10, Estados Unidos) y (5) Sistema Universitario de Texas (8, Estados Unidos). Estas cinco universidades publicaron el 10,12 % de la producción en el tema. De estas, las primeras tres pertenecen al top cinco de Scopus; las dos universidades que no pertenecen a la lista de las primeras cinco de WoS son: Universidad Católica de Lovaina (8, Bélgica), Universidad Tun Hussein Onn Malasia (8, Malasia). Estas cinco organizaciones publicaron el 8.65 % del total de documentos de Scopus en este tema.

Revistas científicas más importantes

Las 10 principales revistas publicaron el 14.06 % de los documentos en el tema de felicidad en el trabajo y desempeño laboral. Entre estas revistas, 3 son de Estados Unidos, 3 de Países Bajos, 2 de Suiza y 2 del Reino Unido. En este top se logra identificar que la Journal of Happiness Studies es la que mayor número de publicaciones ha realizado en el tema, lo cual es coherente con su objeto y ha sido un logro para la divulgación científica en temas relacionados con la felicidad.

Todas las revistas del top 10 estaban en Journal Citation Reports -JCR- (2019) y SCImago Journal Rank -SJR- (2019); respecto a los cuartiles, 5 pertenecen al primer cuartil JCR y las 10 al primer cuartil SJR; la única revista que no pertenece al primer cuartil SJR (2019) es International Journal of Environmental Research And Public Health, de Suiza. La revista con mayor factor de impacto JCR (2018) fue Emotion de Estados Unidos, y de SJR (2019) fue Academy of Management Perspectives, también de Estados Unidos; en la tabla 4 se amplía el detalle de esta información. El identificar las principales revistas en publicaciones sobre la relación entre la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral es un gran aporte para quienes quieran conocer evidencia científica sobre temas relacionados con dicha relación.

En la tabla 5 se identifica que la autora que más documentos ha publicado en el tema (9) es Sonja Lyubomirsky, de la Universidad de California; doctora en psicología y escritora de reconocidos libros sobre la ciencia de la felicidad; su artículo más citado es The benefits of frequent positive affect: Does happiness lead to success?, con 2007 citas en Scopus y 2424 en WoS; el enfoque de felicidad trabajado por la profesora Lyubomirsky es el hedónico. Otros de los autores representativos en el tema son Andrés Salas-Vallina, quien trabaja la felicidad en el trabajo desde la propuesta de Fisher (2010), compuesta por el engagement, satisfacción laboral y compromiso organizacional afectivo; y José María Peiró, de la Universidad de Valencia, quien durante el 2018 y 2019 ha realizado importantes contribuciones al estudio HPW, encontrando patrones como infeliz productivo y feliz improductivo, además de ser unos de los pocos autores que viene trabajando la felicidad desde la eudaimonía, enfoque ampliamente descuidado en la literatura del HPW; finalmente, sobresalen Joaquín Alegre y Arménio Rego.

La figura 4 permite identificar la producción de los principales autores a través del tiempo. Allí se observa que la única autora que viene publicando sobre el tema desde el 2005, sin perder vigencia, es Lyubomirsky. Por otro lado, Rego realizó publicaciones entre el 2008 y el 2012 en el tema. Finalmente, se observa que autores como Salas y Peiró han realizado las publicaciones ininterrumpidas en el tema a partir del 2017; nuevamente sobresalen Andrés Salas y José María Peiró, quienes son unos de los autores que vienen trabajando con mayor fuerza estudios relacionados con la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral. Es importante aclarar que ambos realizan estudios independientes, es decir sus publicaciones no son en coautoría; de hecho, la medida de felicidad en el trabajo de cada uno es diferente.

Por otro lado, la figura 4 permite identificar a la profesora Sonja Lyubomirsky, no solo como una de las prominentes en el estudio del HPW, sino también como como un referente que viene realizando publicaciones sin interrupción; de hecho, recientemente ha actualizado su clásico metaanálisis The benefits of frequent positive affect: does happiness lead to success?, publicado con Ed. Diener y Laura King, ambos autoridades en el tema de felicidad vista como bienestar subjetivo. La actualización es el artículo: Does Happiness Promote Career Success? Revisiting the Evidence, publicado en el 2015, y que presenta evidencia actual que contribuye con la evidencia de la relación entre felicidad en el trabajo y desempeño laboral.

Análisis de la Red

Los resultados obtenidos de la ecuación de búsqueda produjeron una red de 18460 nodos y 23257 enlaces (ver tabla 3; posterior al procesamiento de esta red inicial, se obtuvo una red compuesta de 2455 nodos y 7252 enlaces). Con el fin de seleccionar los artículos objeto de análisis se empleó el criterio de puntuación más alta en los indicadores “indegree” (grado de entrada), “betweenness” (intermediación) y “outdegree” (grado de salida). De estos se seleccionaron 45 artículos en total para este análisis: los 15 artículos con el más alto grado de entrada, 15 con el mayor grado de intermediación y 15 con el más alto grado de salida; estos artículos representan información relevante en un amplio periodo de tiempo. Las publicaciones con alto valor de entrada (indegree) y valor cero de salida (outdegree) representan los documentos clásicos; los que presentan un alto valor de salida (outdegree) y cero valores de entrada (indegree) representan los documentos actuales; y los documentos con alto valor de intermediación (betweenness) representan los estructurales.

Posteriormente, siguiendo a Blondel et al. (2008), en su método simple para extraer la estructura comunitaria de grandes redes, se aplicó el algoritmo de modularidad de clase en Gephi 0.9.2 a la red compuesta por 2455 documentos; esto permitió, como se presenta en la figura 5, visualizar los clústeres (comunidades) compuestos por nodos densamente conectados. Se identificaron 4 clústeres principales; los nodos de mayor tamaño son los más citados dentro de la red, en este caso se seleccionó 1 por cada clúster.

En la figura 5 se presenta la red de la tesis del happy-productive worker; en ella se identifican cuatro clústeres con mayor cantidad de artículos (los porcentajes se detallan en la figura 6), y se localizan los artículos clásicos con mayor grado de entrada. En el grupo 1 se identifica el documento de Fisher (2010) con 916 citas en Google Académico, y 248 citas en Scopus; este artículo es la base de investigaciones actuales que miden la relación HPW. En la red también se identifica como documento principal: “The benefits of frequent positive affect: does happiness lead to success?” (Lyubomirsky et al., 2005) con 7246 citas en Google Académico y 2773 citaciones en Scopus; allí los autores argumentan que las personas felices tienen éxito en múltiples dominios de la vida, incluidos el matrimonio, la amistad, los ingresos, el rendimiento laboral y la salud. Posteriormente, se identifica el artículo “On happiness and human potentials: a review of research on hedonic and eudaimonic well-being” (Ryan & Deci, 2001), el cual cuenta con 10129 citas en Google Académico y 3650 citas en Scopus; esta es reconocida como la revisión que dividió la historia de la comprensión científica de los enfoques filosóficos de la felicidad. Finalmente, el artículo: “What Can Economists Learn from Happiness Research?” (Frey & Stutzer, 2002), que cuenta con 4223 citas en Google Académico y 1484 citas en Scopus, es clave para comprender el enfoque económico de la felicidad en el trabajo y su relación con el mejoramiento de la productividad.

Documentos clásicos (Raíces)

En los documentos clásicos o hegemónicos se identifican aquellos más representativos, en lo relacionado con la felicidad en el trabajo. Estos han sido el soporte de las investigaciones más importantes en el estudio de la tesis Happy-Productive worker, en lo que concierte a la definición, constructo y medición de la felicidad. El artículo con mayor grado de salida es On Happiness and Human Potentials: A Review of Research on Hedonic and Eudaimonic Well-Being, en el cual Ryan & Deci (2001) presentan las dos perspectivas de la felicidad, según las tradiciones filosóficas y las cosmovisiones; esta es considerada por varios autores “la revisión que marcó el nuevo milenio” (Ryff, 2018, p. 243). También se identifican los artículos que presentan la definición y medidas de otras perspectivas de felicidad como el bienestar subjetivo SWB (Diener, 1984, 2000; Diener, Suh et al., 1999), emociones positivas (Fredrickson, 2001), bienestar psicológico (Ryff & Keyes, 1995), satisfacción con la vida (Diener, Emmons et al., 1985), felicidad subjetiva (Lyubomirsky & Lepper, 1999), afecto positivo y afecto negativo (Watson et al., 1988). Además, dentro de los clásicos se identifica el artículo “Happiness at Work” (Fisher, 2010), el cual es el primer artículo científico que hace una revisión, discusión y propuesta sobre la felicidad, específicamente en el trabajo, pues como se evidencia, la literatura se ha dedicado a estudiar la felicidad general, más que la felicidad en el trabajo, aun cuando diferentes autores plantean la necesidad de definir medidas precisas al respecto (Bartels et al., 2019; Fisher, 2010). Lo propuesto por Fisher (2010), que consiste en que la felicidad en el trabajo está compuesta por tres constructos: engagement, la satisfacción laboral y el compromiso afectivo de la organización, ha generado las más recientes investigaciones en la relación happy productive worker. Por otro lado, en los clásicos se identifican dos publicaciones seminales relacionadas con las intervenciones psicológicas para mejorar los niveles de felicidad de las personas; ellos son: Pursuing Happiness: The Architecture of Sustainable Change de (Lyubomirsky et al., 2005) y Positive Psychology Progress: Empirical Validation of Interventions, del padre de la psicología positiva Martin Seligman (Seligman et al., 2005). Finalmente, se identifican dos clásicos estudios que analizan la tesis HPW, que son: el metaanálisis de Judge et al. (2001), sobre la relación entre la satisfacción laboral y el desempeño laboral, y que concluye que las investigaciones que han estudiado esta relación no llegaron a conclusiones contundentes, debido a las medidas utilizadas para medir la felicidad en el trabajo; y el documento de Wright & Cropanzano (2000), quienes llegan a la misma conclusión de Judge. Es decir, desde los clásicos se ha establecido que la relación entre felicidad en el trabajo y desempeño laboral no es contundente, y que se requieren medidas específicas para esta.

Documentos estructurales (Tronco)

Los documentos estructurales corresponden a aquellos que vinculan los recientes con los clásicos; estos se obtuvieron utilizando el algoritmo de betweenness centrality en gephi, que representa la frecuencia con la que aparece un nodo en los caminos más cortos entre los nodos de la red.

La centralidad de intermediación más alta en esta red es 1.555.766.667, correspondiente al documento “Happiness and Productivity” de Oswald et al. (2015), el cual, a través de estudios experimentales, demuestra que las personas más felices son más productivas; además, relaciona eventos trágicos (duelo y enfermedad familiar) de las personas con su productividad laboral, y resalta la necesidad de que los economistas y los científicos sociales presten mayor atención al estudio de la felicidad y sus implicaciones con la productividad. La segunda centralidad de intermediación o betweenness centrality más alta corresponde al artículo “On the road to happiness at work (HAW): Transformational leadership and organizational learning capability as drivers of HAW in a healthcare context”, en el cual Salas-Vallina, López-Cabrales et al. (2017) validaron el constructo teórico de felicidad en el trabajo de Fisher (2010), compuesto por engagement, satisfacción laboral y compromiso afectivo con la organización.

En lo metodológico, predomina el uso de ecuaciones estructurales, tanto para los análisis factoriales confirmatorios de los instrumentos de medición, como para revisar las relaciones de la felicidad en el trabajo con otras variables; igualmente, plantean en sus limitaciones, la necesidad de realizar futuras investigaciones de tipo longitudinal (Rego & Cunha, 2008a).

Dentro de los documentos con más alta intermediación de esta red, que se refieren específicamente a la relación entre felicidad en el trabajo y el desempeño laboral, se resalta que cuando la felicidad es medida como bienestar afectivo, principalmente el entusiasmo, el vigor y la placidez, genera una variación positiva en el rendimiento (Rego & Cunha, 2008a); sin embargo, los estudios resaltan como una limitación y sugerencia para futuras investigaciones que el desempeño no sea medido como auto reportes individuales, pues esto es considerado un error de sesgo común del método (Podsakoff et al., 2003).

También, se resaltan con alta intermediación artículos como “Well-being and organizational performance: An organizational-level test of the happy-productive worker hypothesis” (Taris & Schreurs, 2009) y “Happy-productive groups: How positive affect links to performance through social resources” (Peñalver et al., 2019), que miden la felicidad como satisfacción laboral y emociones.

Documentos actuales (hojas)

En los documentos recientes se analizan los que tienen mayor grado de salida (outdegree), en gephi, y son aquellos que citan a los que se encuentran en el tronco y las raíces; es decir, los betweenness centrality y a los con mayor grado de entrada (indegree). El documento con mayor outdegree (134) es: “Does Happiness Promote Career Success? Revisiting the Evidence” (Walsh et al., 2018), el cual es la actualización del artículo publicado en 2008 por los mismos autores, solo que con una nueva autora: Lisa C. Walsh; en ambos se hace una amplia revisión sobre las consecuencias de ser feliz en el trabajo, como son mayores ganancias, mejor desempeño y evaluaciones de supervisor, más favorables que sus pares menos felices. La felicidad en estos artículos es medida como emociones positivas. En esta misma vía se encuentra el segundo artículo con mayor outdegree (76): ENHANCE: Design and rationale of a randomized controlled trial for promoting enduring happiness & well-being, de Kushlev et al., (2017), y el artículo “Why do economists study happiness?” de Piekałkiewicz (2017). Finalmente, en los documentos actuales se encuentran aquellos que empiezan a sugerir el estudio de la felicidad en el trabajo, desde la eudaimonía, y hacen unos primeros acercamientos a esta (Der Kinderen et al., 2020; García-Buades et al., 2019; Kożusznik et al., 2019).

Clústeres representativos del estudio de la felicidad en el trabajo y desempeño laboral

En la figura 6 se observan los cuatro principales clústeres relacionados con la tesis del trabajador feliz y productivo; estas, como se explicó en la metodología, se obtuvieron por medio del componente gigante y el algoritmo de modularidad de gephi (Blondel et al., 2008).

Discusión

En general, los autores recientes coinciden en la importancia de estudiar la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral, a nivel individual y grupal, y en revisar nuevas medidas desde la perspectiva eudaimónica (Bartels et al.,2019; Der Kinderen et al., 2020; Erazo Muñoz & Riaño-Casallas, 2021). De acuerdo con los clúster presentados, en el clúster 1, la tendencia económica e internacional de la felicidad, representa el 12.78 % del total de los artículos de la red, y está compuesta por 306 nodos y 536 aristas; los temas principales giran en torno a la felicidad internacional, es decir, la medición de esta según el país (Saz-Gil et al. 2019; Blanchflower & Oswald, 2011; Rodríguez-Pose & Von Berlepsch, 2014), cómo afectan los rasgos de las personas, asociados con su nacionalidad, a su felicidad (Steel & Ones, 2002), cómo afectan los factores socioeconómicos y socioculturales la felicidad en los países y qué aportes pueden tomar los economistas de la investigación de la felicidad, con el fin de tenerlos en cuenta para proponer políticas económicas (Easterlin, 1995; Frey & Stutzer, 2002), todos desde la perspectiva del bienestar subjetivo y la satisfacción laboral. Por último, en esta perspectiva se presenta cómo mejorar la felicidad individual y social, por medio de la formulación de políticas basadas en el bienestar de las personas (Clark et al., 2008; Di Tella et al., 2001; Easterlin, 2001); más recientemente la tendencia de este clúster es el estudio de cómo la felicidad subjetiva o bienestar subjetivo incide en la productividad de los países (DiMaria et al., 2020).

La perspectiva de la felicidad en la vida y desempeño laboral (Clúster 2) representa el 11.48 % del total de artículos de la red, y está compuesto por 273 nodos y 718 aristas. Representa la felicidad como afecto positivo. Los temas principales se refieren a la relación entre la felicidad en general, y su relación con el desempeño laboral; es decir, no incluyen medidas específicas para la felicidad en el trabajo, sino que se basan en medidas especialmente relacionadas con satisfacción laboral, afecto positivo y afecto negativo; coinciden en que utilizan, para medir los afectos, el instrumento “The Positive and Negative Affect Schedule (PANAS)” (Watson et al., 1988). Los autores que conforman este clúster a través de estudios longitudinales, transversales y experimentales logran demostrar la relación entre la felicidad y el desempeño laboral; por ejemplo, Oswald et al. (2015) encontraron que la felicidad mejora en 12 % la productividad, y que acontecimientos desafortunados con la vida la disminuyen. Así mismo, en este clúster se encuentran las publicaciones de Boehm & Lyubomirsky (2008), quienes plantean que la felicidad promueve el éxito profesional a través de una revisión de literatura de estudios longitudinales, transversales y experimentales; la misma revisión la actualizan 10 años más tarde (Walsh et al., 2018), y concluyen que las personas felices presentan menos ausentismo laboral, son más saludables físicamente, viven más tiempo y afrontan con mayor eficacia los desafíos. También, como parte de este clúster está el estudio longitudinal de Zelenski et al. (2008), quien utiliza el PANAS (Watson et al. 1988), y concluye que las personas felices son más productivas, aclarando que la relación entre felicidad y desempeño depende de lo que se entiende por "felicidad", siendo el afecto positivo el que demuestra más consistencia y relación con la productividad (Zelenski et al., 2008). Por otro lado, Hosie et al. (2012) encuentran que hay relación entre la felicidad y el desempeño; en su estudio lo demuestra en los gerentes, y mide la felicidad también con el PANAS y satisfacción laboral intrínseca.

Los investigadores de este clúster demuestran lo que Hersey (1932) comprobó: la relación entre el estado emocional y la productividad en el lugar de trabajo (Wright, Cropanzano, Denney et al., 2002; Weiss & Cropanzano, 1996); las tendencias más recientes en este clúster abordan investigaciones acerca de si la felicidad afecta la posibilidad de ser contratada una persona (Sherman & Barokas 2019).

La perspectiva felicidad, engagement y desempeño laboral corresponde al 10.23 % del total de los artículos de la red, y está compuesto por 245 nodos con 502 aristas. Se caracteriza por tener medidas específicas de felicidad en el trabajo, concentradas especialmente en la propuesta por Fisher (2010) y el engagement, ya sea como medida de felicidad eudaimónica (García-Buades et al., 2019), variable mediadora o elemento de otro constructo. Sobresalen las diferentes publicaciones de Salas-Vallina, quien elaboró y validó la escala de Fisher (2010), y hace énfasis en que la felicidad en el trabajo es un tema de investigación que está creciendo en importancia entre los académicos, pero requiere más atención. Sus publicaciones son “On the road to happiness at work (HAW)” (Salas-Vallina, López-Cabrales et al., 2017), “Happiness at work in knowledge-intensive contexts: Opening the research agenda” (Salas-Vallina, Alegre & Fernández Guerrero, 2018), “Happiness at work and organisational citizenship behaviour: Is organisational learning a missing link?” (Salas-Vallina, Alegre & Fernandez, 2017a), “The HRM-performance relationship revisited: Inspirational motivation, participative decision making and happiness at work (HAW)” (Salas-Vallina & Fernandez, 2017), “The human side of leadership: Inspirational leadership effects on follower characteristics and happiness at work (HAW)” (Salas-Vallina, Simone et al., 2020) y “Organizational learning capability and organizational citizenship behaviour in the health sector: examining the role of happiness at work from a gender perspective” (Salas-Vallina, Alegre & Fernandez, 2017b). En todos sus estudios utiliza la medida de felicidad en el trabajo, desarrollada a través de Fisher (2010), compuesta por satisfacción laboral, engagement y compromiso organizacional afectivo. También, en este clúster se encuentra lo relacionado con el engagement, como medida de felicidad en el trabajo, y los estudios donde se trabaja la medida del engagement (Schaufeli et al., 2002), y lo utilizan para comparar la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral (Coo & Salanova, 2018).

Finalmente, la perspectiva de enfoques emergentes en la relación entre felicidad y desempeño equivale al 8.23 % de los artículos de la red, compuesto por 197 nodos y 301 aristas. El tema central de trabajo corresponde a enfoques emergentes en el estudio de la relación entre felicidad en el trabajo y desempeño laboral, enmarcado en tres líneas: la primera, la felicidad desde la eudaimonía, partiendo de las propuestas de Huta & Ryan (2010), Ryan & Deci (2001) y Ryff & Keyes (1995). Solo hasta el 2016 se empezaron a realizar estudios donde se relacionan la felicidad eudaimónica en el trabajo y el desempeño laboral (Der Kinderen et al., 2020; Kożusznik et al., 2019; Turban & Yan, 2016; Villajos et al., 2019); estos coinciden en que la investigación en el campo ha estado concentrada en la felicidad desde el hedonismo o la felicidad en general, y no específicamente en el trabajo (Bartels et al., 2019), y que es necesario construir una escala de felicidad en el trabajo y medir su relación con el desempeño laboral. La segunda línea emergente está relacionada con los diferentes patrones de relaciones entre el rendimiento y la felicidad, infeliz-improductivo, feliz-productivo, feliz-improductivo e infeliz-productivo (Ayala et al., 2017; Peiró et al., 2019); de hecho, Ayala et al. (2017) encontraron que casi el 15 % de los empleados tenían un patrón ampliamente ignorado por estudios previos (por ejemplo, infeliz productivo). Por último, la tercera línea emergente es el estudio de la felicidad y desempeño en los emprendedores y la relación con los logros de sus empresas (Carree & Verheul, 2012; Hahn et al., 2012; Sherman et al., 2016).

En síntesis, a pesar de no ser contundentes las relaciones entre felicidad en el trabajo y el desempeño laboral, existe una gran diversidad de estudios que consideran que cuando la felicidad es medida desde el componente afectivo, es decir, altas frecuencias de afecto positivo y bajas frecuencias de afecto negativo, este presenta mayor consistencia en el incremento del desempeño laboral de los trabajadores, que cuando se mide como satisfacción laboral.

En consideración a lo expresado anteriormente, vale la pena resaltar que en el análisis bibliométrico se encontró que en Web of Science se han publicado 404 documentos, y 532 en Scopus, que relacionan la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral, lo que muestra el interés actual de los investigadores en este tema específico; de hecho, en los últimos cuatro años se ha publicado el 47,28 % del total de documentos en WoS, y el 35,90 % en Scopus, de este tema. También, sobresalen dos países: Estados Unidos, con el 27.22 % de la producción del mundo, y España, con el 10 %; esto último representado especialmente por dos autores españoles que vienen trabajando recientemente el tema de felicidad en el trabajo, Andrés Salas-Vallina, quien a partir de la publicación de sus tesis doctoral “Liderazgo transformacional, capacidad de aprendizaje organizativo y felicidad en el trabajo”, demostró empíricamente el constructo propuesto por Fisher (2010); y las investigaciones del profesor José María Peiró y colaboradores, quienes han adelantado, desde el 2018, aportes significativos en este campo, ambos afiliados a la Universidad de Valencia.

Finalmente, se pudieron identificar cuatro clústeres relacionados con el HPW; el más representativo (12.78 %) de la red está relacionado con los académicos dedicados a investigar la felicidad internacional y economía; es decir, la incidencia de factores internos de los países y su relación con la felicidad de las personas, y, a su vez, cómo se relaciona, por ejemplo, con la productividad. Generalmente, se mide la felicidad como bienestar subjetivo SWB y satisfacción con la vida. El segundo clúster “Felicidad en la vida y desempeño laboral”, 11.48% de la red, representa la variedad de estudios que miden la felicidad en general (no en el trabajo) y su relación con el desempeño laboral; como se expresó anteriormente, esto es lo más común en las investigaciones en este campo. El instrumento más utilizado en las investigaciones que hacen parte de este clúster es “The Positive and Negative Affect Schedule (PANAS)”. El tercer clúster “Felicidad, engagement y desempeño laboral”, que representa el 10.23 % de la red, se caracteriza por tener medidas específicas de felicidad en el trabajo, especialmente la propuesta por Fisher (2010). Tanto como un elemento de la felicidad, propuesta por Fisher (2010), como un constructo individual, el engagement es la otra medida reconocida en este clúster como felicidad en el trabajo. Este clúster hace énfasis en que la felicidad en el trabajo es un tema de investigación que viene en crecimiento, pero que, indiscutiblemente, requiere más atención de los académicos. Por último, el clúster “Enfoques emergentes en la relación entre felicidad y desempeño”, que representa el 8.23 % de la red, corresponde a las investigaciones relacionadas con otras posibilidades de la felicidad en el trabajo y el desempeño laboral, como los estudios en emprendedores y empresarios, además de la no relación entre estas dos variables y la necesidad de realizar investigaciones desde la eudaimonía, altamente descuidados en el estudio de happy productive worker.

Por último, la agenda futura de investigación en esta materia implica realizar aportes teóricos e investigaciones transversales y longitudinales sobre las asociaciones entre la felicidad eudaimónica con el desempeño organizacional.

Conclusiones

Al realizar la revisión de bibliometría y cienciometría de los documentos relacionados con la tesis happy-productive worker, se concluye que, aunque se dice que en el mundo organizacional se estudia este fenómeno hace aproximadamente 90 años, la realidad es que sólo desde hace 10 años se vienen generando constructos relacionados específicamente con la felicidad en el trabajo. En este campo se encuentra que no están demarcados los conceptos y falta consenso en las definiciones y constructos relacionados con la felicidad en el trabajo; esto ha permitido que se confunda la satisfacción laboral con la felicidad en el trabajo, discusión ampliamente dada en el clásico documento de Fisher “Happiness at work”.

El análisis de redes a través de sci2 y gephi permitió identificar que los documentos clásicos de los estudios relacionados con la felicidad en el trabajo son aquellos cuyos constructos fueron diseñados para la felicidad en general; es decir, más que medir la felicidad en el trabajo, los estudios miden la felicidad en general, lo cual crea la necesidad de desarrollar definiciones, constructos y medidas específicas de felicidad en el trabajo.

Esta es la primera revisión bibliométrica en el mundo académico sobre la relación entre felicidad en el trabajo y el desempeño laboral; además, metodológicamente utiliza múltiples y actualizadas herramientas para no solo realizar el análisis bibliométrico, sino también para desarrollar el análisis de la red; de donde se obtuvieron los documentos más representativos que cualquier interesado en este tema debe conocer: clásicos, estructurales y actuales, además de los clústeres más representativos en el tema.

Este documento permite que quien lo lea comprenda con claridad el pasado, presente y futuro de la tesis happy-productive worker.

Limitaciones y futuras líneas de investigación

Son múltiples las futuras investigaciones que se recomiendan a partir de los resultados de la presente investigación; entre ellas, el estudio de la felicidad desde la eudaimonía se visualiza como una necesidad sentida para fortalecer el conocimiento de la tesis del trabajador feliz y productivo. Además, ampliar el conocimiento del trabajador infeliz productivo y feliz improductivo, los cuales son temas en los que apenas los investigadores empiezan a trabajar.

También, el ampliar el análisis con búsquedas como bienestar, salud mental, engagement, la cual fue la principal limitación de la presente investigación; esto puede ampliar los resultados del estudio de la relación entre la felicidad de los trabajadores y su productividad o desempeño.

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