La calidad de servicio (CS) es un tema que ha sido ampliamente estudiado por los investigadores en las ciencias de la administración, economía, educación, sociología y marketing (Cronin y Taylor, 1992; Ho y Lin, 2010; Chang y Sokol, 2020; Omar et al., 2021). La calidad es una construcción elusiva e indistinta un constructo elusivo e indistinto que a menudo se confunde con adjetivos imprecisos como ‘bondad’, ‘lujo’, ‘brillo’ o ‘peso’, debido a que no es fácil medir directamente cómo los consumidores perciben estos atributos en la práctica (Parasuraman et al., 1988).

A pesar de que existe una extensa literatura que habla de las características y definiciones conceptuales sobre calidad de servicio, no existe consenso absoluto sobre cómo medirla frente a la emergencia de nuevos productos, servicios y tecnologías, especialmente en las industrias intensivas en uso de conocimiento tecnológico (Dabholkar et al., 2000; Zeithaml et al., 2002; Jain y Gupta, 2004; Parasuraman et al., 2005; Ladhari, 2010;Ganga-Contreras et al., 2015). Donde sí parece haber acuerdo es en señalar que la CS es un constructo evasivo (Carman, 1990) y multidimensional (Dabholkar, 1996).

La valoración de la CS es una actividad compleja, no solo debido a las características propias de los servicios en general (Parasuraman et al., 1985) y de servicios donde el cliente tiene un carácter mercantilmente anómalo, como en la educación (Rivera y Guerra, 2019;Espino et al., 2020;Romero et al., 2020) o con énfasis especial en la importancia de la satisfacción (Gómez-Calderón et al., 2019) y en los aspectos organizativos (Molina y Romero, 2018), sino además porque actualmente no existe un acuerdo con relación a la naturaleza o el contenido de las dimensiones a evaluar y porque el grado de importancia de estas dimensiones puede variar dependiendo de las características de la industria que se esté estudiando (Brady y Cronin, 2001;Ramírez et al., 2017;Gil de Zúñiga et al., 2019; Barrientos-Báez et al., 2020).

Para contribuir al debate sobre las dimensiones relevantes en CS, este artículo desarrolla un análisis sistematizado de la literatura en el periodo 1978-2018 que analiza los principales conceptos, tendencias de publicación, instituciones que más han potenciado el desarrollo de esta temática y los países más productivos en dicha área. El resultado indica que existe una literatura importante en definiciones y contenido sobre CS, pero que se mantiene concentrada en algunos países e instituciones, principalmente de Estados Unidos, Europa y Asia.

La oportunidad de este trabajo es que no solo se describe la producción científica en el campo de investigación de la CS, sino que también se pretende que sea una fuente de consulta para los investigadores al identificar ulteriores líneas de investigación en la disciplina y, con esto, que los futuros estudios enfoquen los esfuerzos de investigación en temáticas que contribuyan y potencien el desarrollo de la literatura.

Fundamentos Teóricos

La CS ha sido conceptualizada principalmente como la diferencia existente entre las expectativas y percepciones de los consumidores (Parasuraman et al., 1985,1988; Cervantes et al., 2018), o solo en razón de sus percepciones (Cronin y Taylor, 1992).

Asimismo, se sostiene que no existe avenencia sobre la escala que debería ser empleada para medir la CS (Seth et al., 2005; Núñez et al., 2021); no obstante, las más utilizadas son las escalas SERVQUAL y SERVPERF propuestas por Parasuraman et al. (1985,1988) y Cronin y Taylor (1992), respectivamente (véanse Sultan y Wong, 2010;Torres y Araya-Castillo, 2010; Yildiz y Kara, 2012).

En la escala SERVQUAL (Parasuraman et al., 1985, 1988) la CS se evalúa como la diferencia entre las expectativas y la percepción del servicio recibido. Está compuesta por cinco dimensiones: confiabilidad, tangibilidad, capacidad de respuesta, empatía y seguridad. Permite aproximarse a la medición de la calidad mediante la evaluación por separado de las expectativas y percepciones de los clientes (Gadea-Cavazos et al., 2018), debido a que se basa en la valoración de las expectativas que tiene el cliente sobre el servicio que va a recibir y la evaluación de las percepciones del servicio que ha sido recibido (Torres y Araya-Castillo, 2010). Posteriormente, se determinan las discrepancias resultantes de cada una de las dimensiones; es decir, lo que debe mejorar la empresa con respecto al servicio ofrecido.

Algunos autores consideran que la escala SERVQUAL es la que ha tenido mayor influencia y aplicación en la literatura sobre CS (Jain y Gupta, 2004; Torres y Araya-Castillo, 2010; Gadea-Cavazos et al., 2018). Sin embargo, otros investigadores se enfocaron en investigar las propiedades de esta escala y con esto realizar observaciones a su estructura y conceptualización (Cronin y Taylor, 1992; Teas, 1993;Rosen y Karwan, 1994). Se postula que la escala SERVQUAL se focaliza principalmente en el proceso de entrega del servicio (Grönroos, 1990) y en la dimensión funcional (Kang y James, 2004), que carece de soporte teórico (Carman, 1990) y que debido a la inconsistencia de sus dimensiones resulta inapropiada en determinados sectores, necesitando un alto grado de adaptación (Brown et al., 1993;Fernández et al., 2000).

Considerando algunas de las limitaciones de la escala SERVQUAL, Cronin y Taylor (1992) propusieron la escala SERVPERF. De acuerdo con esta escala, en la medición de la CS solo deben incluirse las percepciones, argumentando que la CS es una forma de actitud del consumidor (Teas, 1993).

En los últimos años se observan trabajos que comparan la capacidad predictiva de las escalas que consideran la diferencia entre las expectativas y percepciones, con aquellas que solo consideran las percepciones (Jain y Gupta, 2004;Brochado, 2009;Rodrígues et al., 2011). La escala SERVPERF ha recibido respaldo en la literatura debido a la reducción que hace del número de ítems y porque algunos autores han concluido que posee un mayor poder explicativo (Babakus y Boller, 1992; Gottlieb et al., 1994; Avkiran, 1999). Además, los resultados que se obtienen con la escala SERVQUAL pueden variar según el servicio analizado (Kang y James, 2004), lo que ha llevado a la propuesta de escalas específicas (Brogowicz et al., 1990;Dabholkar, 1996; Brady y Cronin, 2001).

Metodología

La presente investigación es de tipo concluyente descriptiva (Malhotra, 2004) por cuanto se enfoca en estudiar el desarrollo de la literatura de calidad de servicio (CS) en el período comprendido entre los años 1978 y 2018. Se realizó una revisión de la investigación en CS empleando las técnicas de la bibliometría. Estas técnicas han sido un aporte a la comunidad científica y han servido como información de consulta para los investigadores (Morales et al., 2017;Torres, 2019;Rovelli et al., 2021).

Aun cuando existen críticas a la bibliometría por las inexactitudes y por considerar solo la posibilidad de medición cuantitativa, esta presta una gran utilidad a las revisiones sistemáticas de la literatura y a la elaboración de los estados del arte (Toro-Jaramillo, 2017), debido a que los recursos bibliométricos permiten evaluar y analizar la producción académica en las diferentes áreas de la ciencia y el conocimiento (Martínez et al., 2015; Montero-Díaz et al., 2018).

La bibliometría es un campo de investigación emergente y de frontera de la bibliotecología y ciencia de la información, que ha tenido un gran desarrollo en las últimas décadas (Miguel y Dimitri, 2013;Velt et al., 2020;Vicencio-Ríos et al., 2020). La misma se define como la aplicación de métodos matemáticos y estadísticos a los libros y otros medios de comunicación escrita (Pritchard, 1969), la que es utilizada típicamente para resumir, clasificar y proporcionar resultados representativos de un conjunto de documentos bibliográficos (Rovelli et al., 2021). Tiene un valor demostrado como herramienta de gestión de la reputación organizacional (Sanz-Marcos, 2020;Sánchez y Yáñez, 2021), está profundamente vinculada a las publicaciones científicas seriadas (Amaro-Ares et al., 2018; González-Valiente, 2019;Guallar et al., 2020) y, como tantos otros, este aspecto se ha visto modificado sustancialmente por la consumada aplicación de los entornos 2.0 y de sus riesgos asociados (Bustos et al., 2019; Catalina et al., 2019; Hernández et al., 2020).

La realización de estudios bibliométricos para caracterizar la investigación sobre un tema exige una selección cuidadosa de los registros de base de datos que representan los trabajos, cuya validez dependerá de la adecuada selección, pues debe cubrir suficientemente el área objeto del estudio (Granda-Orive, 2003; Hasper Tabares et al., 2017), a la vista del creciente impacto de la desinformación en la literatura académica de ciencias sociales y de la importancia igualmente aumentada de la disciplina para la sociedad (Fouce et al., 2018; Blanco Alfonso et al., 2019).

Se utilizó como base de datos la Web of Science (WoS), la cual facilita la búsqueda con gran accesibilidad y conocimiento del grupo de autores, artículos y revistas en torno a los cuales se organiza el desarrollo del tema de interés (Granda-Orive et al., 2013; Cancino et al., 2018). En mayo del 2019 en la base Core Collection de WoS, se realizó la búsqueda con las palabras service quality en la cual se encontraron 11.255 artículos científicos referentes al tema. No se consideraron libros ni proceedings.

Para obtener los factores de impacto 2017 de cada revista científica se utilizó el Journal Citation Report (JCR), la que, con todos los pros y contras que tiene, es uno de los indicadores más utilizados en el ámbito de la bibliometría (Bosch et al., 2001). Los indicadores bibliométricos utilizados para el análisis fueron: artículos, citas, revistas, instituciones, autores, países y palabras clave (Cancino et al., 2018; Torres, 2019). De esta forma se diseñaron mapas bibliométricos de conceptos claves basados en datos de frecuencia y sus respectivos clústeres.

El análisis bibliométrico llevado a cabo fue sistematizado según las fases propuestas por Velt et al. (2020). En la primera fase, de formulación, se describieron los objetivos del trabajo. En la segunda etapa, de identificación, se establecieron los patrones de búsqueda a partir de las palabras clave de identificación y el horizonte temporal de la búsqueda. La tercera etapa coincidió con la selección cuidadosa de los registros de la base de datos Web of Science (WoS). La cuarta etapa consistió en la verificación del conjunto de datos, lo cual fue llevado a cabo por autores con una línea de investigación clara en CS. La quinta y última etapa se centró en el análisis de los datos a través de las herramientas adecuadas según los objetivos propuestos y las preguntas de investigación planteadas.

Para la realización del análisis bibliométrico, en este trabajo hemos utilizado el software VOSviewer (Van Eck y Waltman, 2010) y aplicado las herramientas de Excel (Araya-Castillo et al., 2021). Con esto se da cuenta de aspectos estructurales al interior de la comunidad científica, tratando los casos de asociaciones mediante referencias comunes (co-rreferenciación o bibliographic coupling) o co-ocurrencia (co-occcurence).

Resultados y Discusión

Se desarrolló un análisis del mapa bibliométrico en calidad de servicio (CS). El mapa es un resumen gráfico de documentos obtenidos de una base de datos de citas, palabras o frases, o algunos elementos bibliométricos (Guzmán-Sánchez y Trujillo-Cancino, 2013). Para elaborarlo se utilizó el software VOSviewer (Van Eck y Waltman, 2010), que es una herramienta empleada para la visualización de redes bibliométricas desarrollada por el Centre for Science and Technology Studies (CWTS).

Palabras clave

Aun cuando los resultados del análisis bibliométrico se presentan por artículos, revistas, universidades y países, de todos modos se considera necesario conocer las palabras clave que se vinculan con el constructo de la CS. La calidad percibida de los servicios es un constructo abstracto y multifacético, razón por la cual en la literatura no existe consenso sobre su definición, ni sobre los aspectos fundamentales que deben ser considerados en su medición (Seth et al., 2005).

En este análisis se seleccionaron las 1000 palabras clave que se repetían en al menos 5 artículos distintos. En la Figura 1 se puede ver que la red está compuesta por siete clústeres, cada uno de los cuales está con un color en particular (por orden de importancia): rojo, azul, verde, morado, amarillo, celeste y naranja. Dentro de cada clúster están los conceptos más utilizados en la investigación en CS y el tamaño de cada concepto está relacionado con la frecuencia de cada ítem. Sus conexiones como red muestran las relaciones de los conceptos, de tal manera que aquellos temas cognitivos que están relacionados entre sí están situados en las proximidades, y los que no están relacionados o apenas lo están se encuentran distantes.

En el clúster rojo los principales conceptos claves utilizados son: calidad de servicio, modelos, impacto, diseño y confiabilidad. Estos conceptos hacen referencia a la propuesta, desarrollo y validación de los modelos de CS.

Por su parte, en el clúster azul los principales conceptos claves utilizados son: escala de varios elementos, confianza, tecnología, información y comercio electrónico. Estos conceptos hacen referencia a las escalas de CS que se aplican en diferentes contextos y, en particular, en lo que respecta a los servicios online.

En cuanto al clúster verde, los principales conceptos claves utilizados son: desempeño, satisfacción laboral, compromiso organizacional, autoeficacia y empleados. Estos conceptos hacen referencia al compromiso que tienen los empleados con la CS y el consecuente impacto que esto genera en el desempeño de las organizaciones.

En el clúster morado los principales conceptos claves utilizados son: lealtad, satisfacción del consumidor, consumo, consecuencias e imagen corporativa. Estos conceptos hacen referencia al impacto que la CS tiene en la satisfacción e intención de comportamiento de los consumidores.

En el clúster amarillo los principales conceptos claves utilizados son: cuidado de la salud, satisfacción del paciente, industria hotelera, entrega y resultados. Estos conceptos hacen referencia a la aplicación de la CS en centros de salud e industria hotelera.

En el clúster celeste los principales conceptos claves utilizados son: valor experiencial, costos de cambio, intención de recompra, elección de marca y cliente satisfecho. Estos conceptos hacen referencia a la influencia de la CS en el comportamiento de compra de los clientes.

Finalmente, en el clúster naranja los principales conceptos claves utilizados son: escala Servqual, revalorización, estándar de comparación, asimilación y confidencia. Estos conceptos hacen referencia a la aplicación o adaptación de la escala Servqual, y a la comparación de su capacidad predictiva con otras escalas.

Artículos

En este análisis se trabaja con revistas científicas con más de 100 citas en Web of Science (WoS) entre los años 1978 y 2018; este criterio arrojó 464 artículos. En la Tabla I se observa la información de los 10 artículos más relevantes en la literatura, pudiéndose observar que los tres artículos más destacados, tanto en el total de citas como en las citas por año, son los desarrollados por Parasuraman et al. (1985, 1988) y Zeithaml et al. (1996). Por su parte, en la cuarta posición, en lo que respecta al total de citas, se encuentra el estudio desarrollado por Cronin y Taylor (1992). A su vez, el artículo que presenta el mayor número de links .bibliometric links) es el desarrollado por Cronin et al. (2000).

En la Figura 2 se muestra el número total de publicaciones por año, apreciándose que en los últimos 6 años el número de artículos ha decrecido, lo cual puede ser indicador del menor interés de los investigadores por esta temática, o porque éstos consideran que no hay gaps en la literatura. Además, la producción científica presenta siete ciclos, siendo los años 1994, 2002, 2004 y 2006 donde un mayor número de artículos fueron publicados. También en la Figura 2 se aprecia que el número de citas en la literatura de CS ha decrecido en los últimos años; en este caso, también se aprecian 6 ciclos en lo que respecta a las citas en el período de 1978 a 2018, y pareciera que no hay indicios de un repunte de la investigación en esta temática.

Es posible que la gran cantidad de publicaciones existentes desincentive el interés de los investigadores por esta línea de investigación. No obstante, esta situación podría mejorar en la medida que los investigadores se interesen por proponer, desarrollar y validar escalas de medida en sectores industriales y culturales específicos; o por actualizar las escalas existentes en consideración de los cambios experimentados en los mercados y sus dinámicas competitivas.

Los resultados obtenidos están en directa relación con la literatura, por cuanto los modelos utilizados con mayor frecuencia por los investigadores son las escalas SERVQUAL y SERVPERF. Esto último se observa en la Figura 3, donde se muestra el mapa bibliométrico por autores y citas. Los clústeres más relevantes son los de color rojo (perspectiva de Cronin y Taylor) y amarillo (perspectiva de Parasuraman, Zeithaml y Berry). El resto de los clústeres dan cuenta de agrupaciones de autores con menor influencia en la literatura de CS.

Revistas

En este análisis se eligieron revistas que tuvieran más de 10 artículos publicados en WoS entre los años 1978 y 2018; este criterio seleccionó 210 de un total de 2.535. En la Tabla II se aprecia la información de las 10 revistas más relevantes en la temática de CS. En función de esto se detecta que la revista con mayor cantidad de artículos y más links es Total Quality Management & Business. Esta mayor producción científica no es tan marcada con el resto de las revistas, ya que el rango de artículos publicados se ubica entre 82 y 240. Por su parte, la que tiene más citas es el Journal of Marketing, la cual no está dentro de las 10 revistas más influyentes, debido a que ocupa la posición 20 con 44 artículos y 27.667 citas. Tampoco se encuentra el Journal of Retailing, en donde se publicaron los artículos con mayor influencia en la literatura: Parasuraman et al. (1988) y Cronin y Taylor (1992). Esta revista ocupa la posición 21 con 55 artículos y 21.499 citas.

En la Figura 4 se observa el mapa bibliométrico de la producción científica en CS por revistas. En el clúster morado se encuentran el Journal of Marketing y Journal of Retailing, los cuales no ocupan las primeras 10 posiciones, pero se destacan por el número de citas recibidas y por ser la revista en donde se publicaron los artículos más relevantes en la temática, respectivamente. Por su parte, en los clústeres verde y amarillo se ubican las revistas con mayor influencia en la literatura. En el clúster verde las revistas se enfocan en temas genéricos de CS, tales como Total Quality Management & Business y Service Industries Journal, en tanto que en el clúster amarillo el enfoque está centrado en la hospitalidad, en revistas tales como International Journal of Hospitality Management e International Journal of Contemporary Hospitality Management. En los clústeres azul y rojo se ubican revistas que tienen menos influencia en la literatura de CS.

Universidades

Se identificaron las universidades con más de 10 artículos publicados en WoS entre los años 1978 y 2018; este criterio seleccionó 453 universidades. En este análisis una cuestión interesante es el Índice H (también conocido como el H-classics), el cual es un sistema propuesto para la medición de la calidad profesional de las publicaciones en función de las citas que han recibido los artículos científicos (Gálvez et al., 2006). Por ejemplo, si en un set de artículos tienen un índice H de 10, significa que al menos 10 artículos tienen a lo menos 10 citas cada uno.

En la Tabla III se observan las 10 universidades con mayor producción científica en CS, siendo la Hong Kong Polytech University la que presenta la mayor cantidad de artículos, mayor Índice H y más links. Por su parte, Texas A&M University es la que muestra el mayor número de citas.

En cuanto a las citas por artículo, son 4 las universidades que destacan por el número de citaciones, siendo en orden de importancia: Texas A&M University, Florida State University, Hong Kong Polytech University y University of North Carolina. Es significativa la notoriedad de Texas A&M, la cual presenta más del doble de citas que la segunda universidad en importancia.

En la Figura 5 se observa el mapa bibliométrico de la producción científica en CS por universidades. Los clústeres más relevantes son los de color azul, rojo y verde. Las universidades se localizan en los distintos clústeres indistintamente por la región de origen. En el clúster azul se encuentra Hong Kong Polytech University y Florida State University, las cuales ocupan las primeras dos posiciones en artículos, Índice H y links. Por su parte, en el clúster rojo se ubica Texas A&M University, la cual se caracteriza por tener el mayor número de citas; y se ubican otras universidades con producción científica similar, tales como University of North Carolina y Arizona State University. En el clúster verde se encuentran universidades que ocupan posiciones promedio, tales como National Cheng Kung University y National Chiao Tung University. En los clústeres amarillo y morado se localizan universidades que tienen menos influencia en la literatura de CS.

Países

Para lograr un desarrollo como país, es fundamental la creación de conocimiento como un elemento central para mejorar la calidad de vida y el progreso de la sociedad (Sebastián, 2007). En este contexto, en la presente sección se analiza la investigación en la CS según su distribución geográfica, escogiéndose para ello los países con más de 10 artículos publicados en WoS entre los años 1978 y 2018. Este criterio seleccionó 76 países de un total de 144.

En la Tabla IV se observan los 10 países con mayor producción científica en CS. Los datos muestran que Estados Unidos es el país con mayor número de artículos, citas, Índice H y links. El país norteamericano presenta la mayor influencia en la literatura de CS. El resto de los países con reconocimiento en la temática de estudio, ya sean de Europa o Asía, presentan valores similares de producción científica.

Complementariamente, en la Figura 6 se muestra el mapa bibliométrico de la producción científica de CS cuando se analiza por el país de origen. En el clúster rojo se encuentran los países con mayor influencia en CS, tales como Estados Unidos, Taiwán e Inglaterra. El resto de los países del listado de los 10 más influyentes se ubican en los clústeres verde (República Popular China, Australia, Corea del Sur, España) y amarillo (Canadá, Alemania). En los clústeres morado y azul se localizan países con menos influencia en la literatura de CS.

Comentarios Finales

En los últimos 40 años se reporta una cantidad importante de estudios que proponen, desarrollan y/o validan modelos de calidad de servicio (CS). Considerando esta realidad, se presenta la necesidad de conocer los estudios que se han desarrollado en la temática, y en este contexto, las líneas de investigación que quedan por desarrollar o en las cuales se ha realizado un menor número de producción científica.

Esta situación es relevante por cuanto la producción científica no puede avanzar, sino que, apoyándose en los trabajos precedentes, siendo las indagaciones actuales la base de futuras investigaciones y publicaciones (Araya-Castillo et al., 2021;Jiménez-Bucarey et al., 2020;Vicencio-Ríos et al., 2020). Siguiendo esta línea de análisis, se hizo uso de la bibliometría, por cuanto la misma se ha extendido e implantado como técnica metodológica imprescindible para la evaluación de la producción científica y de los fenómenos ligados a la comunicación de la ciencia.

Se consideró que es necesario profundizar en el estudio del tópico CS en general, porque la investigación ha dejado en evidencia que la literatura en CS es profusa, aun así, presenta un espacio para que los investigadores sigan desarrollando sus estudios; por ejemplo: no existe consenso sobre la conceptualización y medición de su constructo, lo que da margen para que investigadores hagan nuevas propuestas teóricas y metodológicas.

Con las escalas SERVQUAL y SERVPERF, los investigadores podrían evaluar sus propiedades psicométricas en diferentes contextos, y ponderar la incorporación de variables de control y moderación en los modelos. Estas variables pueden estar definidas por los sectores de servicios (tales como la concentración de mercado, poder de mercado y regulaciones) y/o por los clientes (tales como aquellas de tipo demográficas, psicográficas y conductuales).

Además, aun cuando las escalas SERVQUAL y SERVPERF son las más utilizadas por los investigadores, en los últimos años se encuentran propuestas de escalas específicas, es decir, proposiciones de instrumentos para determinados sectores industriales y/o culturales. Esto genera espacios para que investigadores propongan y desarrollen escalas que contengan adecuados niveles de validación psicométrica.

En todo caso, la investigación deja en evidencia la gran cantidad de trabajos que existen en torno a la CS, identificando con claridad las tendencias más significativas que existen en este campo, particularmente en las áreas de administración, economía, educación, marketing, psicología y sociología.

Aún queda pendiente que los investigadores continúen desarrollando la literatura que vincula la CS con otras variables de marketing, tales como la imagen de marca, satisfacción, intenciones de comportamiento de los clientes (por ejemplo, la retención, lealtad, y disposición a pagar) y el desempeño de las empresas. Asimismo, se podría aplicar la bibliometría para analizar el desarrollo y evolución de la literatura de CS en alguna región en específico.

No obstante la exhaustiva revisión realizada, la calidad descriptiva podría mejorar en la medida en que se utilicen otras herramientas de análisis o nuevas técnicas estadísticas. Las futuras investigaciones podrían enriquecer el estudio de la evolución de la literatura de CS con el desarrollo de un estudio cienciométrico. La presente investigación aporta a la literatura, en el sentido que entrega información que puede ser utilizada por otros investigadores en estudios que se desarrollen sobre esta interesante temática del campo organizacional.

ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA INVESTIGACIÓN EN CALIDAD DE SERVICIO

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Notas de autor

franciscoganga@academicos.uta.cl