Decisiones económicas en los cambios hormonales de la mujer

Ahora bien, aunque nuestros resultados no están en línea con los trabajos expuestos anteriormente, si están en coherencia con los encontrados por Croson y Gneezy (2009). Estos autores hicieron una revisión de la literatura y encontraron que las mujeres en promedio presentan aversión al riesgo. Las explicaciones alrededor de este tipo de comportamientos las encuentran en las emociones, la confianza y ver el riesgo como amenaza. Las emociones, en situaciones inciertas, pueden afectar en la mujer la evaluación de los resultados y las probabilidades. La falta de seguridad en ellas puede llevar a una percepción diferente de la distribución de probabilidad subyacente a un riesgo dado. Además, asumen los riesgos como amenazas, llevándolas a tener una mayor aversión. Los autores también han encontrado una excepción a la regla: las mujeres que tenían cargos gerenciales presentaban menor aversión al riesgo que las que ocupaban otro tipo de cargos.

Más recientemente, Kaighobadi y Stevens (2013) hallaron resultados similares a los nuestros, donde las participantes que se enfrentaron a decisiones económicas con instrumentos que provocan actitudes de riesgos presentaron igual aversión sin importar la fase del ciclo en la que se encontraban. Según los autores, no hay un efecto diferenciador del estado de fertilidad sobre las opciones de riesgo. Para medir la aversión al riesgo, Kaighobadi y Stevens mostraban a las participantes opciones monetarias que variaban en cantidad y probabilidad, y cuyas probabilidades aumentaban a medida que se avanzaba en las elecciones (muy similar al utilizado en nuestra investigación). Una de las críticas de Kaighobadi y Stevens (2013) al trabajo de Pearson y Schipper (2013), quienes obtuvieron resultados diferentes a los nuestros y que más arriba discutíamos, es que las actitudes de riesgo se tomaron en un contexto social y competitivo. De hecho, el trabajo de Kaighobadi y Stevens, como el nuestro, utilizó incentivos monetarios, pero no involucró incertidumbre social como el de Pearson y Schipper, sino que evaluó el riesgo a través de la variación de probabilidades donde la decisión solo afectaba al participante y no a otros. Esto anterior es reforzado por Artinger, Fleischhut, Levati y Stevens (2012), quienes indican que las actitudes de riesgo suscitadas por la incertidumbre social son muy diferentes a las obtenidas por el juego de loterías.

Derntl, Pintzinger, Kryspin-Exner y Schöpf (2014) tampoco observaron una diferencia significativa en la selección del riesgo entre la fase ovulatoria y lútea. Estos autores tenían como objetivo analizar el impacto de la fase del ciclo menstrual con la toma de decisiones. Para ello utilizaron la tarea Haegler’s Risk Game sin efecto de aprendizaje, que consiste en presentar una cantidad desconocida de pares de cartas con valores de uno a diez; una vez los participantes ven la primera carta deben decidir si la segunda tendrá un valor más alto o más bajo que la primera; si la decisión fue acertada se dan puntos como recompensa, en caso contrario, los pierden; los participantes inician con cero puntos que pueden ir acumulando durante las rondas, también se puede acumular cantidades negativas; el objetivo final es acumular la mayor cantidad de puntos posibles (para una revisión ver Haegler, 2010).

Una vez aplicado el instrumento Derntl et al. (2014) no encontraron una diferencia significativa en la selección del riesgo entre la fase ovulatoria y lútea: el mayor número de elecciones estaba presente para los parámetros de menor riesgo. Estos resultados están en la misma línea de Van den Bos, Heijer, Vlaar y Houx (2007), quienes al aplicar el juego del Iowa Gambling Task (IGT) tanto en la fase ovulatoria como en la lútea, no observaron claras diferencias con el rendimiento económico obtenido en el IGT. Finalmente, Derntl et al. (2014) indican que la tarea Haegler’s Risk Game no implicó un riesgo económico real, lo que puede llevar a una baja percepción del riesgo en las mujeres, esto hace que las réplicas sean necesarias antes de poder llegar a una conclusión.

También hemos podido observar que nuestros resultados se ajustan a lo propuesto por la teoría económica cuando abordan el riesgo en condiciones de incertidumbre. Los economistas entienden por incertidumbre “combinaciones de probabilidades (conocidas) de ganar determinados premios monetarios” (García & Georgantzís, 2012, p. 27); y el riesgo como aquella situación en la que tenemos información de un evento posible y sus probabilidades (Vélez, 2002). Ahora bien, para estudiar las elecciones de riesgo en condiciones de incertidumbre se ha utilizado ampliamente el juego de loterías, pues ha sido una manera adecuada de modelar el riesgo (para una revisión ver LaPlante, Gray, Bosworth & Shaffer, 2010). Los resultados obtenidos con este instrumento han permitido ver que las personas no son neutrales frente al riesgo, es decir, si se tiene la posibilidad de elegir entre una opción segura y una riesgosa (así esta última ofrezca una mayor ganancia), la gran mayoría de las personas elegirá la opción segura (García & Georgantzís, 2012). Por ejemplo, Holt y Laury (2002) encontraron que las mujeres en promedio presentan aversión al riesgo. Este tipo de resultados va en coherencia con los expuesto por Bernoulli (1955) y Kahneman y Tversky (1984); la gran mayoría de las personas prefiere lo seguro frente a lo inseguro aunque las expectativas del juego, pensadas matemáticamente, sean mayores.

Quizá la preferencia por lo seguro en lugar de lo arriesgado se base en un proceso de evaluación de los costos y beneficios a corto y largo plazo en el que juega un papel importante no solo la razón sino las emociones. De acuerdo con Damasio (2001), en la toma de decisiones participa tanto la razón como la emoción. De hecho, si solo participara la razón en la toma de decisiones se requeriría mucho tiempo para estudiar todas las posibles alternativas, predecir su evolución y hacer un cálculo de costes y beneficios de todas ellas con el fin de compararlas y decidir la mejor línea de acción. Para entender la emoción, Damasio propuso la hipótesis del marcador somático, el cual se puede entender como “un cambio de tipo vegetativo, muscular, neuroendocrino o neurofisiológico que precede al componente cognitivo y que puede influir a la hora de tomar una decisión” (Carmona-Cañabate & Moreno-Alcázar, 2014, p. 736). En otras palabras, el proceso decisorio está determinado por la interacción entre un sistema emocional que responde tanto a recompensas inmediatas como a pérdidas o amenazas, y a un sistema cognitivo, que controla la perspectiva a largo plazo (Bechara, 2005).

Consideramos importante señalar que el papel de las hormonas sexuales en las decisiones económicas bajo riesgo es muy reciente. De una manera general, Byrnes, Miller y Schafer (1999) hicieron un meta-análisis, con más de 150 artículos, para comparar la diferencia entre hombres y mujeres en la toma de riesgos. Los resultados indicaron que los hombres son más propensos a tomar riesgos que las mujeres. Por su parte, Croson y Gneezy (2009) hicieron una revisión de la literatura de una manera más específica sobre las diferencias de género en las decisiones económicas. Sus hallazgos permitieron ver que las mujeres, en promedio, tienen mayor aversión al riesgo en las decisiones económicas y son menos competitivas que los hombres. Ahora bien, los trabajos anteriores no se enfocaron en revisar si el componente endocrino tenía un papel diferenciador. Esta necesidad de observar si las hormonas tienen un papel importante en las decisiones económicas, llevaron a autores como S. J. Stanton (2017) a realizar una revisión sobre el papel de la testosterona y los estrógenos en el comportamiento del consumidor y la toma de decisiones económicas y sociales. Su estudio le permitió identificar que el tema de las decisiones económicas y las hormonas es muy reciente y que los estrógenos han sido menos investigados que la testosterona, razón por la cual no hay un consenso entre la comunidad científica. En apoyo a lo anterior, encontramos un trabajo reciente de Kurath y Mata (2018) quienes refieren que los estudios existentes no han permitido evaluar completamente el papel de las hormonas en la determinación de la preferencia por el riesgo.

Es así como Kurath y Mata (2018) se dieron a la tarea de hacer una búsqueda sistemática y meta-analítica para evaluar el vínculo entre los niveles endógenos de testosterona, estradiol (estrógeno) y cortisol con los constructos relacionados con la toma de riesgos. No es un estudio enfocado en revisar la relación del riesgo económico con las hormonas, pues la literatura al respecto es escasa, pero sí sería el primer trabajo meta-analítico conocido en el que se relaciona la toma de riesgo y su vínculo con los niveles hormonales. Para este trabajo se tuvieron en cuenta estudios sobre la medida de propensión de riesgos, la impulsividad, la búsqueda de sensaciones y la búsqueda de novedad; se tuvo en cuenta el tipo de constructo, de medición, las características de la muestra y los análisis realizados. Del total de estudios incluidos se conformó una muestra de 11,062 participantes (36.7% mujeres).

Los resultados encontrados se resumen de la siguiente manera: la testosterona y el estradiol mostraron una pequeña correlación positiva entre las medidas relacionadas con la toma de riesgos (testosterona r = 0,12; estradiol r = 0,10) y el cortisol no tuvo efectos significativos. Aunque hubo una pequeña relación entre el estradiol y la toma de riesgos, los análisis por género y constructo no siempre mostraron asociaciones significativas. Kurath y Mata (2018) concluyen diciendo que los resultados encontrados alrededor de la testosterona y el estradiol pueden ser una base importante, aunque pequeña, de la varianza en las diferencias individuales en la preferencia por el riesgo.

Para cerrar este apartado consideramos importante la generación de más estudios que nutran la discusión. Como se ha podido observar, se han dado hallazgos tanto positivos como nulos, lo que invita a futuras investigaciones a seguir afinando sus diseños metodológicos y hacer más réplicas. Al finalizar, se mostrarán algunas limitaciones de estudios anteriores y se darán recomendaciones para futuras investigaciones.

Inconsistencia en la decisión

Según Hirschauer et al. (2014), el juego de loterías de Holt y Laury (2002) se ha convertido en el método estándar para suscitar actitudes de riesgo. El juego cuenta con diez elecciones consecutivas de loterías emparejadas. La lotería A es la opción segura y la lotería B es la riesgosa. Ambas loterías cuentan con las mismas probabilidades, lo que varía es su incentivo (siendo mayor para la lotería B). Para el pago se utiliza un sistema de lotería aleatoria, es decir, una vez el participante ha tomado las diez decisiones, aleatoriamente se elige una de ellas para definir el pago, de ahí la importancia que el participante piense con cuidado cada decisión, porque solo una de ellas se usará para el pago. Finalmente, la actitud al riesgo se mide según el número de opciones seguras que se eligieron antes de pasar a la lotería B.

Los participantes pueden ser inconsistentes en sus decisiones (Grüner, 2017). Como se ha mencionado más arriba, el juego de loterías cuenta con una probabilidad de ocurrencia que aumenta en cada decisión, presentando un riesgo decreciente para la lotería B. Es decir, de las diez decisiones que se deben tomar, la primera tiene una probabilidad de 0.1, la segunda de 0.2, la tercera de 0.3 y así sucesivamente hasta la décima con una probabilidad de 1 (100%). En tal sentido, se espera que las participantes en sus decisiones sean consistentes, es decir, en el momento que la participante cambie de lotería (de la opción A a la opción B) no deberían regresar en las siguientes decisiones a la lotería A, pues al aumentar las probabilidades en un 10% se espera que continúen hasta el final: tomar decisiones aleatorias entre la lotería A y B representa un comportamiento inconsistente porque el incentivo aumenta monótonamente a lo largo de la secuencia de las diez opciones. En la Figura 26 se puede ver una posible secuencia en la elección de opciones consistentes e inconsistentes.

Figura 26.

Algunos ejemplos de opciones consistentes e inconsistentes.

Algunos estudios sostienen que son pocos los participantes que se comportan de una manera inconsistente cambiando de un lado a otro (Abdellaoui et al., 2011; Holt & Laury, 2002); por el contrario, otras investigaciones, incluida la nuestra, han encontrado una proporción considerable de inconsistencia en los participantes (Hirschauer et al., 2014; Jacobson & Petrie, 2009). Como se describió en la sección de resultados, un tercio de nuestra muestra respondió de una manera inconsistente, con proporciones muy similares entre el grupo de participantes de la fase ovulatoria y la fase lútea (ver Figura 27).

Figura 27.

Aversión al riesgo: inconsistencia en la decisión.

Nota. De las 100 participantes 31 respondieron de manera inconsistente en el juego de loterías (14 de la fase ovulatoria y 17 de la fase lútea).

Hasta el momento no se ha estandarizado un método que permita tener un tratamiento para este tipo de resultados pero se han propuesto tres alternativas para abordarlos. La primera es eliminar las inconsistencias de los análisis, dado que la elección aparentemente aleatoria no se considera una actitud de riesgo; la segunda es incluir a los participantes inconsistentes en los análisis, sumando las opciones elegidas en la opción A; y la tercera, también se incluyen los participantes en el análisis, pero el número de opciones seguras se determina por el número de opciones elegidas de la lotería A antes de pasar a la lotería B (Hirschauer et al., 2014).

Estudios que en su muestra no tengan inconsistencias —o sean pocas—, pueden aplicar cualquiera de las tres opciones sin enfrentarse a un sesgo significativo. Sin embargo, en estudios con inconsistencias considerables se sugieren eliminar esos datos de la muestra, repetir el experimento o cambiar el instrumento (Grüner, 2017; Hirschauer et al., 2014). Según estos autores son diversos los motivos por los cuales se puede dar la inconsistencia: una educación deficiente, asuntos culturales, falta de comunicación, desconocimiento general, desagrado por el juego de loterías (Hirschauer et al., 2014); así mismo, instrucciones inadecuadas previas a la aplicación del instrumento, incomprensión del juego, baja familiaridad con las matemáticas y las probabilidades (Grüner, 2017).

Una de las características del juego de loterías de Holt y Laury (2002) es que es un instrumento sencillo y de fácil aplicación (Chicaíza et al., 2011). Pese a ello, para nuestra investigación un tercio de la muestra fue inconsistente en sus elecciones, lo que puede llevar a pensar en causas como las antes mencionadas. Cabe señalar que antes de la aplicación del instrumento las participantes recibieron las instrucciones, se resolvieron inquietudes y se les hizo una prueba de comprensión a la que respondieron correctamente justificando su elección.

Con lo anterior no queremos decir que se descarten algunas de las causas mencionadas, sino que puede haber otras desconocidas que lleven a las participantes a ser inconsistentes en su elección. De hecho, uno de los procedimientos implementados en la aplicación del juego de loterías en nuestro estudio, fue preguntar al final de su aplicación los motivos que llevaron a la elección inconsistente a lo largo de la secuencia de elecciones del juego. Vale la pena recordar que las participantes hacían la elección de las diez opciones y al final solo se usaba una de ellas (eligiéndose aleatoriamente) para determinar su pago. Para ello se utilizaba un dado virtual de diez caras con igualdad de probabilidades de ocurrencia. A continuación, se presentan algunas respuestas de las participantes que justificaban la elección de las opciones inconsistentes:

1. “El rango de 1 a 3 me trae suerte”.

2. “Los números impares me traen buena suerte”.

3. “Me gustan más los números pares”.

4. “Me da más confianza las opciones elegidas”.

5. “Es un presentimiento”.

6. “Me gusta sentir adrenalina, pero también tomo opciones seguras”.

7. “Lo siento en mi corazón”.

Un ejemplo que grafica la primera respuesta lo podríamos ver en la Figura 28, tal como fue señalado por una de las participantes:

Figura 28.

Ejemplo de una respuesta inconsistente.

Las respuestas anteriores nos llevan a pensar en una irracionalidad en la decisión, a dejar la decisión a la suerte, al azar, a la emoción, a aspectos mágicos o quizá, a consideración de las participantes: del destino. De hecho, en varias oportunidades las elecciones de las participantes que se basaban en los presentimientos coincidían con el pago recibido, lo que las llevaba a confirmar más la decisión tomada. Otra posible explicación podría darse tal como lo sugiere Grüner (2017): las personas pueden tener dificultades con las probabilidades si no están familiarizadas con ellas. También podemos sugerir que, pese a tener conocimiento acerca de las probabilidades, muchas decisiones se pueden tomar con base en los presentimientos o asuntos mágicos que pudieron ser confirmados en experiencias anteriores. En estos casos juega un papel importante la cultura, tal como se señalaba anteriormente, y la cosmovisión que sobre los fenómenos puedan tener las participantes.

Finalmente, como la media y la varianza de las actitudes de riesgo pueden verse afectadas, la sugerencia de Hirschauer et al. (2014) es: si hay una proporción baja de inconsistencia en la muestra, cualquiera de los tres podrecimientos mencionados anteriormente se puede aplicar para los análisis; pero si la proporción es alta, se debe considerar críticamente el experimento, esto es, ajustar mejor su configuración y repetirlo nuevamente, o como indica Grüner (2017), usar otro instrumento menos desafiante para provocar actitudes de riesgo. Es importante señalar que, cuando la inconsistencia es muy alta, no es tan sencillo como descartar los sujetos de la muestra, pues, por un lado, el tamaño puede caer a un punto inaceptable que podría impedir un análisis significativo; y por el otro, pueden existir diferencias sistemáticas en las preferencias de riesgo entre los participantes que responden consistentemente y los que no (Hirschauer et al., 2014).

El papel de los incentivos en la toma de decisiones

Una pregunta que a menudo se plantea es: ¿se pueden llegar a buenas conclusiones cuando los resultados han sido el producto de un diseño cuasi-experimental que se distancia de los hechos naturales? Para responder a esto, partiendo de nuestra investigación, retomaremos brevemente el asunto del riesgo real e hipotético. El riesgo real es aquel que está presente en situaciones propias y naturales de los individuos y toda decisión tomada en este sentido trae consecuencias que pueden ser favorables o desfavorables. Por ejemplo, si en una situación real tengo dos opciones, una con el 100% de probabilidades de ganarme $100.000 pesos y una segunda opción con el 60% de probabilidades de ganarme $200.000 pesos, al ser una situación real, me llevaría a realizar un juicio en el que soy consciente que la decisión tomada trae consigo consecuencias: o ganar algo fijo, pero de menor monto, o arriesgarme a obtener el doble con una probabilidad del 40% de no ganar nada.

Por otra parte, tenemos el riesgo hipotético. Este tipo de riesgos son diseñados en entornos artificiales que intentan acercarse a situaciones reales. Aunque tiene el efecto de hacer sentir que se está en una condición de decisión que conlleva consecuencias estas son ficticias y finalmente podrían no repercutir en la decisión de las personas. Volvamos nuevamente a nuestro ejemplo, si en el experimento me indican que tengo las dos opciones ($100.000 pesos o $200.000 con sus respectivas probabilidades), podría tener resultados diferentes a los experimentados en situaciones reales, ya que no habría consecuencias que afecten la decisión. Miremos el siguiente ejemplo.

En el juego de loterías de Holt y Laury (2002) los participantes presentaron más aversión al riesgo en pagos reales, mientras que en los pagos hipotéticos había un comportamiento que tendía más a la búsqueda del riesgo. Al respecto, estos autores abren la discusión sobre la validez de la técnica sugerida por Kahneman y Tversky (1979) al usar cuestionarios hipotéticos bajo el supuesto de que la gente sabe cómo se comportaría en situaciones reales de elección. En el estudio de Holt y Laury (2002) la aversión al riesgo aumentaba a medida que el factor de riesgo era más alto para pagos reales, pero permanecía igual cuando se aumentaba el factor de riesgo en pagos hipotéticos.

Para ciertos autores hay opiniones encontradas en torno a los pagos reales e hipotéticos. Para Melo (1993), las conclusiones de las investigaciones que utilizaron un incentivo hipotético van a tender a las conclusiones arrojadas por las investigaciones que usaron incentivos reales (por ejemplo, el dinero). En tal sentido, considera que hay una diferencia mínima entre los resultados reales o hipotéticos. Por el contrario, para Barreda-Tarrazona et al. (2011), el tipo de incentivo aplicado (real o hipotético), repercute en las conclusiones; por tanto, consideran que los incentivos hipotéticos hacen que el experimento se vuelva menos flexible y que haya más ruido entre los datos.

Para disminuir un poco el sesgo en nuestra investigación utilizamos pagos reales con el fin de generar un ambiente los más natural posible y suscitar la aversión al riesgo en las elecciones de las participantes. Los valores para las opciones seguras fueron de $8.000 y $10.000 pesos y para las opciones arriesgadas fueron de $500 y $20.000 pesos. Laury y Holt (2008) revisaron los efectos de la escala de pago y preferencias de riesgo en condiciones reales e hipotéticas. En sus resultados lograron observar que los participantes presentaban mayor aversión al riesgo cuando se daban pagos reales, y a medida que se aumentaban más los pagos reales, la aversión al riesgo incrementaba. Laury y Holt (2008) concluyen diciendo que, si bien en otras disciplinas es usual el uso de elecciones hipotéticas, rara vez se publican resultados de este tipo en revistas de primera línea en economía. Los resultados encontrados en la aplicación del juego de loterías (Holt & Laury, 2002) sugieren el uso de incentivos para llegar a conclusiones más claras. Confiar en pagos hipotéticos puede arrojar resultados engañosos, razón por la cual deben interpretarse con cautela (Laury & Holt, 2008).

Algo parecido propone Harrison (2014). Si bien hay estudios que intentan mitigar el sesgo hipotético, tales casos no proporcionan una prueba de comportamiento general que pueda usarse en otros casos, y aunque se dan argumentos de la generalización de resultados a partir de estos procedimientos, aun no es claro y puede resultar peligroso. Por lo tanto, Harrison sugiere entregar el producto básico (incentivo); si no es posible, hacerlo entonces para una sub-muestra; si es imposible, entonces hacer un experimento controlado que entregue un bien que tenga alguno de los atributos del bien objetivo; si esto anterior tampoco se da, se deben realizar entonces experimentos para medir el sesgo hipotético; y finalmente, sugiere el autor, que los lectores lean con cautela este tipo de estudios.

Con base en las investigaciones de Holt y Laury (2002) y Laury y Holt (2008), nuestro estudio utilizó incentivos reales para los pagos en los juegos de azar y de decisiones sociales. Quizá justamente este procedimiento de realizar pagos reales pudo haber llevado a que las mujeres presentaran, en promedio, mayor aversión al riesgo sin importar la fase del ciclo. Aunque no se aplicaron los experimentos con incentivos hipotéticos para realizar comparaciones, se podría inferir a partir de los estudios en mención que: “la aversión al riesgo incrementa si hay pagos monetarios y las probabilidades de ganancia decrecen mientras se avanza en las opciones del juego”.

Decisiones económicas en contexto social

Ahora nos enfrentamos a otro tipo de decisiones económicas: las decisiones sociales. Uno de nuestros objetivos era identificar el comportamiento económico en contexto social según las fases ovulatoria y lútea del ciclo menstrual. Nuestros hallazgos indicaron que no hay diferencias significativas entre las ganancias obtenidas en la fase ovulatoria y la fase lútea, llevando a un comportamiento similar entre ambos grupos.

En las decisiones económicas bajo riesgo previamente abordadas las participantes se enfrentaban a un juego de loterías con distribución de probabilidad donde la elección tomada solo afectaba a la participante y la ganancia obtenida era el resultado del azar y sus preferencias. Ahora abordaremos otro tipo de decisiones, las decisiones económicas en contexto social. De acuerdo con S. J. Stanton (2017) la toma de decisiones sociales engloba un tipo diferente en la decisión, a saber, una decisión que involucra a más de una persona. Las tareas ideadas para la toma de decisiones sociales han sido diversas: el juego del ultimátum (Güth et al., 1982), de la confianza (Berg et al., 1995), de bienes públicos, del dictador y otros. El juego del ultimátum ha sido uno de los instrumentos más utilizados (para una revisión ver Güth & Kocher, 2014).

Trabajos anteriores sobre decisiones económicas en contexto social han encontrado que el comportamiento y las decisiones de la mujer varían entre la fase ovulatoria y la fase lútea. En la investigación de Durante et al. (2011), por ejemplo, tenían como objetivo identificar si las mujeres elegían ropa sexy y accesorios de moda en el ciclo de mayor fertilidad cuando los experimentos incluían fotografías de mujeres atractivas. Para lograrlo, crearon una página web con prendas de vestir, sin marca ni precios, clasificadas como prendas de vestir ocasionales, zapatos y accesorios de moda. Las participantes eran de universidades públicas de los Estados Unidos, con un promedio de edad de 19 años, tenían ciclos menstruales regulares y no usaban métodos anticonceptivos hormonales. Los resultados mostraron que las mujeres que se les presentaban estímulos previos de mujeres atractivas elegían productos más llamativos cerca a la ovulación, lo que llevó a interpretarse como competencia intrasexual o percibir a mujeres atractivas como una amenaza o una rival potencial. Otro estudio realizado por Durante et al. (2014) se propuso revisar si las mujeres que estaban en la fase ovulatoria ofrecerían propuestas económicas menores a otras mujeres. Las participantes eran estudiantes universitarias con un promedio de edad de 20,5 años, tenían ciclos menstruales regulares y no usaban métodos anticonceptivos hormonales. Para cumplir con su objetivo utilizaron el juego del dictador (otro instrumento para determinar decisiones económicas en contexto social), que se aplicó a través de un computador donde se podía ver la fotografía de la otra participante. Los resultados mostraron que las mujeres que estaban en la fase ovulatoria daban menos dinero que las que estaban en otra fase del ciclo.

Por otro lado, Buser (2011) encontró que las mujeres que estaban en la fase lútea eran más generosas o altruistas. Para llegar a estos resultados utilizaron el juego de la confianza, otro instrumento sensible a medir el comportamiento económico en las decisiones sociales, donde hay un proponente y un respondedor que reciben una dotación similar al inicio del juego. El proponente debe decidir cuánto de su dotación desea enviar al respondedor —el monto enviado se triplica antes de llegar al respondedor y este debe decidir cuánto dinero regresa al proponente de la cantidad triplicada y del dinero que recibió inicialmente—.

En relación al juego del ultimátum, instrumento utilizado en nuestro estudio, se han encontrado resultados similares a los anteriores (Eisenbruch & Roney, 2016; Lucas & Koff, 2013; Lucas, Koff & Skeath, 2007). Respecto a nuestra investigación, con la aplicación del ultimátum esperábamos que el grupo de la fase lútea obtuviera mayor cantidad de dinero que la fase ovulatoria, en la medida en que el grupo de la fase ovulatoria rechazaría más ofertas, pues de acuerdo con los autores antes citados, las mujeres que se encuentran en la fase ovulatoria tienden a ofrecer menos y rechazar más ofertas.

Lucas y Koff (2013) utilizaron el juego del ultimátum para identificar el comportamiento económico tanto en fase ovulatoria como lútea. El juego se aplicó a través de computador y las participantes podían ver la fotografía de las chicas con las que jugaban (fotografías atractivas y poco atractivas), las propuestas que estas les hacían y finalmente también podían hacer propuestas. Al igual que en nuestro estudio, Lucas y Koff configuraron en el computador el rol de proponente para unos casos, y el de respondedor, para otros. Los autores hallaron que las mujeres que se encontraban en la fase ovulatoria hacían menos ofertas a mujeres atractivas que a las menos atractivas, y las ofertas más altas se dieron cuando las participantes se encontraban en la fase lútea. Esto llevó a pensar que las proponentes con alto riesgo de concepción en una situación de negociación ofrecen menos a las mujeres atractivas, es decir, a sus rivales potenciales. Las ofertas bajas sugieren que las mujeres que están en la ventana de mayor fertilidad están menos motivadas a cooperar con otras mujeres y que estos efectos están dirigidos a rivales de apareamiento.

Los resultados de Lucas y Koff (2013) están en la misma línea de Lucas, Koff y Skeath (2007) y Eisenbruch y Roney (2016): cuando las mujeres se encontraban en la fase ovulatoria y jugaban el juego del ultimátum ofrecían menos cantidad de dinero, hacían mayores demandas para aceptar una oferta y eran más propensas a rechazar ofertas bajas. Según Eisenbruch y Roney (2016), cuando hay un mayor riesgo de concepción, hay una reducción de la motivación para cooperar con otras mujeres, lo que puede aumentar su disposición a castigar.