Identificación de acoso laboral en docentes de educación superior basada en respuestas de satisfacción en el trabajo

Abstract

En este documento, utilizando la teoría del intercambio social como base teórica, proponemos identificar la presencia de acoso laboral en profesores universitarios, a través de máquinas de vectores soporte, y la aplicación de un instrumento que mida la satisfacción en el trabajo, en lugar de evaluar el nivel de acoso laboral explícitamente. La muestra fue de 248 docentes de cuatro universidades públicas en México. Obtuvimos los siguientes resultados: la desvalorización del trabajo es el tipo de acoso más frecuente, mientras que el mobbing personal es el menos frecuente. El kernel RBF es la mejor opción para predecir acoso laboral en las dimensiones: sobrecarga de trabajo, mobbing personal y devalorización del trabajo; el núcleo polinomial es el mejor para el mobbing organizacional. La precisión de clasificación de los modelos es superior al 91%, y la puntuación F = 0.93, ambos en el peor de los casos. Según el rendimiento de los modelos, se puede predecir el acoso laboral con precisión.