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para la toma de decisiones en mercados y sistemas sociales

A multidimensional theory of emotions: a predictive framework for

decision-making in markets and social systems

Lucia Vega Castro

thumano@teclemas.edu.ec

Resumen

Los modelos contemporáneos de la emoción en las ciencias del comportamiento suelen apoyarse

en clasificaciones categoriales o dimensionales que aíslan las emociones como fenómenos

discretos o escalares. Si bien estos enfoques han generado aportes relevantes, presentan

limitaciones sustantivas para predecir la toma de decisiones en contextos complejos y reales. Este

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analíticos, cada uno regido por lógicas y tendencias de acción diferentes. El marco integra aportes

desde la economía conductual y las neurociencias, superando las limitaciones de modelos

reduccionistas anteriores. Se muestra cómo esta arquitectura multidimensional ofrece una mejor

capacidad para explicar y predecir el comportamiento del consumidor, las decisiones políticas y

las dinámicas organizacionales. Al desplazar el foco desde las etiquetas emocionales hacia la

matriz relacional estructurada, esta teoría ofrece un paradigma robusto para el análisis anticipatorio

y la intervención estratégica en sistemas adaptativos complejos.

Palabras clave

toma de decisiones, emociones, sistemas sociales, investigación de mercados, modelos

contemporáneos

article introduces a novel conceptual framework that reconceptualizes emotions as dynamic,

multilevel systems operating simultaneously across distinct functional layers of human cognition

and behavior. Utilizing a qualitative research design based on systematic Grounded Theory, we

analyze how emotional experience emerges from the interaction among instinctive,

socioemotional, and analytical systems, each governed by different logics, temporalities, and

action tendencies. The framework integrates contributions from neuroscience, psychology, and

behavioral economics, addressing key shortcomings of reductionist models. The article

demonstrates how this multidimensional architecture enhances both explanatory and predictive

capacity in the analysis of consumer behavior, political decision-making, and organizational

dynamics. By shifting the analytical focus from emotional labels to emotional architecture, this

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Keywords

decision making, emotions, social systems, market research, contemporary models

marketing y la ciencia política (Damasio, 1994; Lerner et al., 2015). A pesar de décadas de

investigación, los modelos dominantes siguen enfrentando un problema fundamental: las

emociones rara vez operan de manera aislada, y sin embargo la mayoría de los marcos analíticos

las tratan como estados singulares y dominantes (Barrett, 2017; Pessoa, 2008). En ámbitos

aplicados como la investigación de mercados y el análisis del consumidor, esta limitación se

traduce en diagnósticos reactivos que explican conductas pasadas, pero no logran anticipar

decisiones futuras (Lerner et al., 2015; Prelec & Loewenstein, 1998). Históricamente, la economía

clásica intentó omitir estas variables bajo el supuesto de un actor puramente racional, un concepto

criticado por Simon (1955) al introducir la racionalidad limitada. Posteriormente, la economía

conductual evidenció la presencia de sesgos cognitivos sistemáticos en entornos de incertidumbre

(Russell & Barrett, 1999). Aunque ambos enfoques cuentan con respaldo empírico (Panksepp,

1998; Barrett, 2017), tienden a aplanar la complejidad emocional y a pasar por alto la activación

simultánea de múltiples sistemas emocionales. Como consecuencia, ofrecen escasa orientación

para predecir el comportamiento en condiciones de incertidumbre, ambivalencia o conflicto

cognitivo (Loewenstein, 2000), condiciones que definen cada vez más los entornos sociales y

económicos contemporáneos.

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Esta investigación aborda esta brecha proponiendo una redefinición estructural del

funcionamiento emocional mediante la construcción de una teoría emergente (Strauss & Corbin,

1990). Las emociones se conceptualizan no como estados singulares, sino como configuraciones

emergentes producto de la interacción de múltiples capas funcionales dentro del sistema humano

(Barrett, 2017; Damasio, 1994). Esta perspectiva se alinea con avances en la teoría de sistemas y

en la investigación neurocognitiva (Pessoa, 2008; Panksepp, 1998), y los extiende hacia un marco

coherente diseñado explícitamente para aplicaciones predictivas y estratégicas en sistemas sociales

(Camerer et al., 2005; Elster, 1999).

1.1. Fundamentos conceptuales

La teoría propuesta se apoya, pero a la vez trasciende críticamente, el modelo clásico del cerebro

modos de procesamiento más que regiones cerebrales fijas.

Bajo una perspectiva constructivista y sistémica, la experiencia emocional no es una reacción

automática pasiva, sino una predicción activa que el cerebro realiza combinando estímulos

exógenos con conceptos aprendidos (Barrett, 2017; Damasio, 1994). Dentro de este marco, el

funcionamiento emocional se organiza en tres sistemas principales que operan concurrentemente:

• Sistema instintivo: Responsable de respuestas orientadas a la supervivencia, detección

rápida de amenazas y tendencias automáticas de acción. Como señala LeDoux (1996), este

procesamiento sigue vías subcorticales rápidas que priorizan la inmediatez por sobre la

precisión adaptativa (véase también Panksepp, 1998).

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interactuando con evaluaciones cognitivas complejas sobre el entorno (Damasio, 1994;

Lerner et al., 2015).

modelos abstractos, narrativas y deliberación consciente (Camerer et al., 2005; Fehr &

De manera crucial, estos sistemas operan de forma concurrente y no secuencial (Barrett, 2017).

En cada momento, el comportamiento refleja la activación relativa, la dominancia o el conflicto

entre estas capas, dando paso a una configuración emergente que guía la acción (Elster, 1999;

Loewenstein, 2000).

1.2. La arquitectura multidimensional de la emoción y sus aplicaciones

La innovación de esta teoría reside en su perspectiva arquitectónica. Las emociones se definen

como estados multidimensionales caracterizados por una activación en capas, dinámicas

temporales diferenciadas y lógicas de acción distintas (Barrett, 2017; Panksepp, 1998). Los

modelos tradicionales tienden a colapsar estas dimensiones en un único constructo, oscureciendo

los mecanismos que finalmente impulsan la elección. En contraste, el enfoque multidimensional

multidimensional explica estos fallos al revelar desalineaciones entre sistemas de procesamiento.

Por ejemplo, una marca puede obtener altos puntajes en confianza analítica mientras activa

simultáneamente respuestas instintivas de amenaza por volatilidad de precios, o disonancia

socioemocional por desajuste identitario (Damasio, 1994). Estas configuraciones generan

inestabilidad latente que permanece invisible para las mediciones unidimensionales habituales. Al

mapear arquitecturas emocionales, las organizaciones pueden identificar señales tempranas de

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alerta y diseñar intervenciones estratégicas basadas en el balance de incentivos económicos y

fuerzas afectivas (Lerner et al., 2015; Prelec & Loewenstein, 1998).

Este poder explicativo se extiende a los sistemas políticos y sociales, donde las decisiones de

voto suelen reflejar conflictos profundos entre el miedo instintivo, la identidad social y la

evaluación analítica de propuestas (LeDoux, 1996; Elster, 1999). Las campañas que abordan

únicamente una capa corren el riesgo de activar respuestas contrapuestas en otras, provocando

comportamientos colectivos volátiles que desestabilizan las proyecciones macroeconómicas e

institucionales (Shiller, 2015; Kahneman, 2011).

Para la edificación y validación de este marco conceptual se empleó la Teoría Fundamentada (TF)

en su vertiente sistemática desarrollada por Anselm Strauss y Juliet Corbin (1990). Este enfoque

metodológico de base cualitativa es idóneo debido a su énfasis en el desarrollo de conceptos

densamente interrelacionados mediante un proceso riguroso de codificación, permitiendo transitar

de la descripción de datos empíricos a la formulación de un modelo con capacidad explicativa y

predictiva (Corbin & Strauss, 2008).

operadores de mercados financieros (traders y gestores de fondos de inversión), (b) 14 especialistas

en comportamiento del consumidor y neuromarketing, y (c) 13 tomadores de decisiones

estratégicas en organizaciones públicas y políticas de Costa Rica. La recolección de datos

primarios se realizó mediante entrevistas en profundidad semiestructuradas, protocolos de

pensamiento en voz alta durante simulaciones de toma de decisiones financieras, y diarios de

autorregistro conductual. Los datos se recolectaron y analizaron de forma simultánea hasta

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alcanzar la saturación teórica, punto en el cual la incorporación de nuevos datos ya no modificaba

ni aportaba propiedades o dimensiones adicionales a las categorías construidas (Strauss & Corbin,

1990).

2.2. Procedimiento de Análisis de Datos (Codificación)

El análisis se ejecutó siguiendo las tres fases sistemáticas prescritas por Strauss y Corbin,

utilizando el software ATLAS.ti (versión 23) como soporte logístico para garantizar la

auditabilidad del proceso:

• Codificación Abierta: Los datos textuales de las transcripciones fueron desmenuzados línea

por línea. Se identificaron incidentes particulares referidos a las vivencias emocionales y

las elecciones de los actores. Estos incidentes fueron etiquetados en conceptos primarios

(v.g., pánico financiero, reputación social, justificación algorítmica). Posteriormente, los

conceptos con características similares se agruparon en categorías más abstractas,

determinando sus propiedades (atributos) y dimensiones (ubicación de las propiedades a lo

largo de un continuo).

• Codificación Axial: En esta fase, las categorías se relacionaron de manera sistemática con

sus subcategorías utilizando el Modelo del Paradigma de Codificación. Este modelo

analítico obligó a estructurar la información identificando:

o Condiciones Causales: Eventos que provocaron la aparición del fenómeno (e.g., caídas

abruptas de precios, sobrecarga informativa).

o Contexto: El conjunto de condiciones específicas dentro de las cuales se enmarca el

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o Consecuencias: Los resultados de la implementación de dichas estrategias (e.g.,

burbujas de mercado, decisiones políticas polarizadas).

Mediante la redacción de memorándums analíticos y el trazado de diagramas conceptuales,

(AEM), ya que posee el poder explicativo suficiente para ordenar el comportamiento de

todas las subcategorías observadas.

2.3. La Matriz condicional/consecuencial

Finalmente, para dotar al marco de su carácter predictivo, se aplicó la Matriz

Condicional/Consecuencial. Esta herramienta macro-micro permitió mapear cómo las condiciones

estructurales e históricas de los mercados globales (nivel macro) se filtran a través de los entornos

organizacionales y grupales (nivel meso), hasta impactar el procesamiento afectivo individual

(nivel micro) y traducirse en acciones predecibles dentro del sistema adaptativo social.

La Teoría de las Emociones Multidimensionales desafía supuestos dominantes en la investigación

económica y conductual tradicional al rechazar el reduccionismo sin abandonar el rigor científico

(Fehr & Rangel, 2011; Camerer et al., 2005). Su aporte fundamental no consiste en la invención

de nuevas taxonomías o etiquetas afectivas, sino en redefinir la unidad de análisis de los sistemas

sociales centrándose en las dinámicas relacionales de sus componentes (Elster, 1999; Loewenstein,

2000). Al contrastar la teoría emergente con la literatura contemporánea, se observa que

complementa significativamente los modelos de toma de decisiones basados en la neuroeconomía

y el procesamiento dual (Fehr & Rangel, 2011; Kahneman, 2011).

Mientras que los enfoques clásicos de la economía del comportamiento sugieren un

antagonismo rígido entre la emoción y la razón (Kahneman, 2011), los hallazgos de este estudio

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Damasio, 1994). La predictibilidad del comportamiento humano, por lo tanto, no surge de aislar

variables, sino de comprender las pautas de dominancia relacional expuestas en el paradigma de

codificación metodológico. Como argumenta Elster (1999), las emociones imponen restricciones

y directrices que la racionalidad formal simplemente se encarga de operativizar.

Adicionalmente, este marco se distancia de las visiones que asumen que la toma de decisiones

óptima requiere la supresión absoluta del afecto. Como postula Gigerenzer (2007), en entornos de

alta complejidad e información incompleta, los mecanismos heurísticos rápidos —muchos de ellos

enraizados en el sistema instintivo y emocional— poseen una racionalidad ecológica superior a

los cómputos de optimización matemática abstracta (véase también Simon, 1955). Por lo tanto, el

marco predictivo formulado bajo el prisma de la TF (Corbin & Strauss, 2008) ayuda a descifrar en

Este artículo ha presentado la Teoría de las Emociones Multidimensionales como un nuevo

paradigma para comprender y predecir la toma de decisiones humanas (Elster, 1999; Gigerenzer,

herramientas analíticas que reflejen la verdadera arquitectura del funcionamiento emocional

(Damasio, 1994; Loewenstein, 2000). La teoría formulada a través del rigor procedimental de la

Teoría Fundamentada (Strauss & Corbin, 1990; Corbin & Strauss, 2008) ofrece dicha herramienta,

abriendo nuevas vías de investigación y aplicación empírica en mercados, política y sistemas

sociales adaptativos (Shiller, 2015; Fehr & Rangel, 2011).