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Actualidades en Psicología

On-line version ISSN 2215-3535Print version ISSN 0258-6444

Act.Psi vol.37 n.134 José, San Pedro Montes de Oca Jan./Jun. 2023

http://dx.doi.org/10.15517/ap.v37i134.48455 

Artículo

Flow en deportistas universitarios mexicanos: su relación con aspectos intrínsecos y extrínsecos en la práctica deportiva

Flow in mexican university athletes: Their relationship with intrinsic and extrinsic aspects in sport practice

Hiram Reyes-Sosa1 
http://orcid.org/0000-0001-6763-847X

Yadira Elizabeth Salcido Otáñez2 
http://orcid.org/0000-0003-3235-8317

César Jesús Burgos Dávila3 
http://orcid.org/0000-0001-7701-8266

1 Facultad de Psicología, Universidad Autónoma de Coahuila, México. Email: hiram.reyes@uadec.edu.mx

2 Facultad de Organización Deportiva, Universidad Autónoma de Nuevo León, México. Email: yadira.salcido@uanl.edu.mx

3 Facultad de Psicología, Universidad Autónoma de Sinaloa, México. Email: cj.burgosdavila@uas.edu.mx

Resumen.

Objetivo. Identificar los procesos que predicen un estado óptimo de Flow en deportistas universitarios. Método. En esta investigación se utilizó una muestra de 75 deportistas que participaron en la Universiada Estatal y Nacional con edades comprendidas entre 18 a 25 años (M = 21.26, DT = 1.89). Se aplicó la escala de ansiedad estado competitivo, de motivación en el deporte, de afectos y de estado de Flow. Resultados. Los deportistas con altos niveles en emociones positivas y de un estado óptimo de Flow presentaron bajos niveles de ansiedad somática y cognitiva. Así, la variable que predice en mayor medida un estado óptimo de Flow fueron los afectos positivos seguidos de los apoyos, las horas de entrenamiento y la motivación intrínseca.

Palabras clave Flow; universitarios; motivación; psicología positiva; deporte de elite

Abstract.

Objective. The aim of this study was to identify the processes that predict the optimal state of Flow in university athletes. Method. A sample of 75 athletes that participated in the State and National Universiada with ages between 18 and 25 years (M = 21.26, SD = 1.89) was selected in this research. The scale of Competitive State Anxiety, Sport Motivation, Affects and Flow State was administered. Results. Athletes that had higher levels of positive emotions accompanied with optimal state of Flow showed lower levels of somatic and cognitive anxiety. Thus, the variables that predicted an optimal state of Flow to a greater extent had a positive effect along support, hours of training and intrinsic motivation.

Keywords Flow; university students; motivation; positive psychology; elite sport

Introducción

Es bien sabido que el tipo de deporte impacta en las emociones y los sentimientos de los deportistas. La presión psicológica de cada deporte puede afectar el desarrollo de la práctica deportiva (León-Prados et al., 2011; Olivares et al., 2016). Así, se ha señalado que, en los deportes individuales y en los deportes en donde existe una evaluación-calificación subjetiva, se presentan procesos negativos como la ansiedad o el estrés con mayor prevalencia (Valero & Gómez-Mármol, 2016). En este sentido, en la práctica individual se pretende que el deportista desarrolle una capacidad que le permita visualizar la técnica para ejecutar la actividad de la mejor manera (Fernández et al., 2013). Por ello, se busca que el deportista desarrolle un adecuado manejo emocional, elevada concentración, estabilidad de la atención y habilidades volitivas (decisión y/o perseverancia) (Laaksonen et al., 2011). Esto último, permitirá al deportista percibir durante la competición un equilibrio entre la magnitud de la tarea y sus habilidades (recursos) para enfrentar y superar dicha actividad de la mejor manera. Así, un campo de estudio que se ha centrado en el desarrollo de las fortalezas y las virtudes de las personas es la psicología positiva (Seligman, 2003).

La psicología positiva hace referencia al estudio de las experiencias positivas que permiten desarrollar el potencial, las motivaciones y las capacidades de las personas, lo que hace referencia a un estado óptimo de Flow (López-Torres, 2006; Seligman & Csikszentmihalyi, 2000).

El Flow es definido como un estado positivo de conciencia que puede experimentarse cuando se está totalmente involucrado con ciertas actividades y cuya práctica es intrínsecamente gratificante (Csikszentmihalyi et al., 2014). Cabe mencionar que el Flow es un proceso multidimensional que se compone, por ejemplo, por experiencia aristotélica y habilidad o sentido de control (Hill, 2001; Jackson & Csikszentmihalyi, 2002). Jackson (2000) señala que el Flow se encuentra asociado a experiencias positivas tales como el gusto-satisfacción que se experimentan al realizar la práctica de una actividad. Por tal razón, el Flow puede ser comprendido como un estado intrínsecamente de disfrute y ocurre cuando se percibe un equilibrio entre las competencias y las habilidades que la actividad requiere (Mesurado, 2008). Esto último, evidencia la importancia del estudio de Flow en los deportes individuales, pues mediante el Flow los procesos positivos (experiencia autotélica y concentración) emergen y los procesos negativos (ansiedad y estrés) decrecen, lo que permite al deportista obtener su máximo rendimiento (Amado et al., 2013; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015).

La ansiedad es un proceso negativo que hace que el Flow decrezca en la actividad deportiva (Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015). Asimismo, es considerada como una reacción emocional ante el peligro y la amenaza (Jones & Hanton, 2001; Kais & Raudsepp, 2005), y ha sido categorizada en tres tipos: la cognitiva, la somática y la autoconfianza (Montero et al., 2012). Así, cuando el deportista presenta baja autoconfianza emergerán pensamientos negativos, que generarán dudas en la práctica de la actividad realizada (ansiedad cognitiva) y, además, esto último puede ocasionar efectos físicos en el deportista como temblores y problemas de motricidad alterando (ansiedad somática) la ejecución de la práctica deportiva (Pozo, 2007; Zamora & Salazar, 2004).

Entre los procesos positivos que promueven el Flow se encuentran la motivación y los afectos positivos. Ambos se pueden considerar términos próximos, ya que emergen de la noción de bienestar (Keyes et al., 2002). Sin embargo, la motivación se ha desarrollado desde la perspectiva eudaimónica y, particularmente, en la Teoría de la Autodeterminación (Ryan & Deci, 2000). Desde esta posición, la motivación se comprende como un continuo de autodeterminación que transita de formas controladas (menos auto determinadas) a formas autónomas (más auto determinadas) de regulación conductual (Pineda-Espejel et al., 2016). Este funcionamiento psicológico se puede observar en un continuo a través de seis formas de regulación: la externa, la introyectada, la identificada, la integrada, la intrínseca y la desmotivación (Moreno et al., 2007). En esta investigación se tiene particular interés por la motivación intrínseca y la regulación introyectada por dos razones fundamentales: la primera, que la motivación intrínseca se ha definido como el compromiso que genera la actividad por el placer que se obtiene al realizarla; la segunda, que la regulación introyectada tiene que ver con la implicación a establecer deberes o reglas para la acción (logros de metas). Estas dos características según diversos autores construyen la estructura del Flow (Fernández et al., 2013; López-Torres et al., 2007; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015).

Por su parte, el afecto (positivos y negativos) se ha desarrollado dentro de las teorías dimensionales del bienestar y particularmente del modelo de bienestar (Ryff, 1989). El objetivo de este modelo es identificar los factores positivos que permiten a una persona tener un estado óptimo y de bienestar (Rogatko, 2009). Por ello, Peterson et al. (2005) proponen que los afectos son de suma importancia, ya que pueden promover mayores niveles de satisfacción con la vida, de optimismo y de autoestima. En el deporte, los afectos son determinantes, debido a que cuando los deportistas sienten mayores emociones positivas que negativas se presenta un sentimiento de confianza en sus capacidades, especialmente para afrontar alguna dificultad, siendo cada vez más resistentes (Palumbo et al., 2011). Contrariamente, cuando el deportista presenta emociones negativas se deteriora el bienestar psicológico y la tarea no se desarrolla de la mejor manera (Fredrickson, 2001).

Por otra parte, se debe señalar que, si bien el goce de la actividad y la experiencia de Flow se pueden asociar a factores psicológicos (intrínsecos), también existen factores extrínsecos (como el de apoyo, por ejemplo, económico) que promueven y permiten obtener el mejor rendimiento del deportista (Pozo, 2007). En este estudio, se tiene un particular interés por factores tales como las horas de entrenamiento y el apoyo (becas y equipamiento). El estudio de Prieto (2017) evidenció que los deportistas que entrenan menos tiempo presentan mayores niveles de ansiedad. Contrariamente los deportistas que entrenan mayor tiempo, quienes presentan mayores niveles de autoestima, competencia y autoconfianza (Lorenzo & Sampaio, 2005). En lo que concierne al apoyo, diferentes estudios de manera descriptiva han resaltado la importancia que el apoyo tiene en el rendimiento del deportista. Así, se ha encontrado que el uso de instalaciones (equipamiento) o el pago de becas-transporte son dos de las principales limitantes para el desarrollo óptimo del deportista (Álvarez et al., 2012; González et al., 2018).

Considerando todo lo anterior, el objetivo de este estudio fue evaluar los niveles de ansiedad, motivación, afectos, horas de entrenamiento, apoyo y su relación con un estado óptimo de Flow en deportistas universitarios. Así, se han planteado dos hipótesis: 1) los deportistas presentaran puntuaciones altas en autoconfianza, motivación, afectos, horas de entrenamiento y apoyo cuando los niveles de Flow sean altos y bajas puntuaciones en ansiedad (somática y cognitiva); 2) la motivación intrínseca, regulación introyectada, afectos positivos, horas de entrenamiento y apoyo serán un predictor del estado óptimo de Flow (Álvarez et al., 2012; Fernández et al., 2013; González et al., 2018; López-Torres et al., 2007; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015; Páez et al., 2011).

Método

Participantes

En esta investigación se trabajó con una muestra no probabilística de 75 deportistas que compitieron en la Universiada Estatal y Nacional, hombres (N = 40) y mujeres (N = 35), pertenecientes a los deportes de tiro con arco (N = 43) y gimnasia aeróbica (N = 32) y con edades entre 18 a 25 años (M = 21.26, DT = 1.89).

Instrumentos

Inventario de Ansiedad Estado Competitiva-2 Revisado (CSAI-R2, Pineda-Espejel et al., 2014)

Este consta de 27 ítems agrupados en tres dimensiones: ansiedad cognitiva, ansiedad somática y autoconfianza. El intervalo de respuesta de la escala tipo Likert es de 1 = nada a 4 = mucho. El alfa de Conbrach para la escala total fue de .67 y los alfas para las subdimensiones fueron: .74 para ansiedad cognitiva, .69 para ansiedad somática y .76 para autoconfianza.

Escala de Motivación en el Deporte Revisada (SMS-II, Pineda-Espejel et al., 2016)

Esta consta de 18 ítems y se agrupa en seis dimensiones cada una con tres ítems: desmotivación, regulación externa, regulación introyectada, regulación identificada, regulación integrada y motivación intrínseca. El intervalo de respuesta de la escala tipo Likert es de 1 = no corresponde en absoluto a 7 = corresponde exactamente conmigo. El alfa de Conbrach para la escala total fue de .79 y los alfas para las subdimensiones fueron: .80 para motivación intrínseca, .84 para regulación integrada, .76 para regulación identificada, .58 para regulación introyectada, .59 para regulación extrínseca y .87 para desmotivación.

Escala de Afectos Positivos y Negativos (PANAS, Watson et al., 1998)

Se utilizó la versión adaptada al español de Moral de la Rubia (2011). La escala cuenta con 20 ítems y se agrupan en dos dimensiones, 10 para afectos positivos y 10 para afectos negativos. El intervalo de respuesta de la escala tipo Likert es de 1 = nada a 5 = extremadamente. El alfa de Conbrach para la escala total fue de .79 y los alfas para las subdimensiones fueron: .80 para afectos positivos y .84 para afectos negativos.

Escala de Estado de Flow (García-Calvo et al., 2008)

Esta es constituida por 36 ítems y se agrupó en nueve dimensiones cada una conformada por cuatro ítems: equilibrio habilidad-reto, metas claras, retroalimentación inmediata, fusión acción-conciencia, concentración en la tarea, sensación de control, pérdida de autoconciencia, distorsión del tiempo y experiencia autotélica. El intervalo de respuesta de la escala tipo Likert es de 1 = Nunca a 10 = Siempre. El alfa para la escala total fue de .95 y los alfas para las subdimensiones fueron de: .87 para equilibrio habilidad reto, .88 para metas claras, .83 para retroalimentación inmediata, .84 para fusión acción-conciencia, .82 concentración en la tarea, .79 para sensación de control, .83 para pérdida de autoconciencia, .71 distorsión del tiempo y .83 para experiencia autotélica.

Por último, con el objetivo de identificar las variables que explican el estado de Flow se realizó a los deportistas una pregunta sobre los tipos de apoyos económicos y las horas de entrenamiento. Con base a estudios previos, la pregunta relacionada con horas de entrenamiento fue abierta y se preguntaba respecto a las horas de entrenamiento que dedicaban por semana a su práctica deportiva (Álvarez et al., 2012).

La pregunta relacionada con los tipos de apoyo fue ¿Ha recibido alguno de los siguientes apoyos: beca, equipamiento, uniforme, alimentación, transporte y hospedaje? (González et al., 2018). El intervalo de respuesta fue dicotómico 1 = no y 2 = si. Se construyó una escala multi-ítem para las puntuaciones no ponderadas en el elemento individual del factor, con la finalidad de desarrollar los análisis posteriores.

Procedimiento

Los instrumentos se aplicaron en la Universiada Estatal, en Culiacán, Sinaloa, y en la Universiada Nacional, en Monterrey y Nuevo León, ambos eventos llevados a cabo en el año 2019. Se pidió autorización a los entrenadores y a los encargados de las Universidades para realizar el estudio. Con los permisos de las diferentes instituciones, se explicó a los deportistas como sería la aplicación de los instrumentos. Además, a cada participante se le entregó un consentimiento informado en donde se le daba a conocer que todas sus respuestas eran completamente anónimas. Dicho consentimiento informado fue previamente revisado por el Comité de Ética de la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS).

Análisis de datos

Los análisis se han desarrollado mediante el paquete estadístico SPSS versión 22.0. Se han realizado análisis descriptivos (medias y desviaciones típicas) y comparaciones en función del tipo de variable (ANOVA’s) y se calculó el tamaño de los efectos por medio de la eta cuadrada. Posteriormente, se realizaron análisis de correlación con base al coeficiente Pearson (r) entre todas las variables de estudio. Finalmente, se realizó un análisis de regresión por pasos sucesivos para conocer el efecto entre las variables que predicen el estado óptimo de Flow.

Resultados

La relación del Flow con la ansiedad, motivación, afectos, horas de entrenamiento y apoyo

Para exponer una descripción amplia de la muestra, en la Tabla 1 se presentan las puntuaciones totales. Se puede observar que los deportistas presentaron puntuaciones bajas en ansiedad somática y cognitiva y puntuaciones altas en autoconfianza. De igual manera, la motivación (intrínseca y regulación introyectada) y sus distintas formas presentaron altas puntuaciones. Además, y como era de esperase, la desmotivación presentó bajas puntuaciones. En lo referente a los afectos positivos y el Flow (sus dimensiones) se puede observar que todas presentaron puntuaciones altas.

Tabla 1 Media y desviación típica para las escalas CSAI-R2, SMS-II, PANAS, Estado de Flow, Horas de entrenamiento y Apoyos 

- M DT
CSAI-R2 - -
Ansiedad Somática 1.87 .57
Ansiedad Cognitiva 1.90 .60
Autoconfianza 3.34 .51
SMS-II
Motivación Intrínseca 6.21 1.01
Regulación Integrada 5.88 1.33
Regulación Identificada 6.15 .98
Regulación Introyectada 5.43 1.30
Regulación Externa 5.50 1.97
Desmotivación 2.51 1.76
PANAS - -
Afectos Positivos 3.57 .61
Afectos Negativos 2.04 .64
Estado de Flow - -
Equilibrio habilidad-reto 7.70 1.70
Metas claras 8.33 1.59
Retroalimentación 7.72 1.66
Fusión acción-conciencia 7.03 1.71
Concentración en la tarea 6.81 1.88
Sensación de control 7.67 1.77
Pérdida de autoconciencia 6.76 2.18
Distorsión del tiempo 5.09 2.39
Experiencia autotélica 8.01 1.88
Flow 7.18 1.44
Horas de entrenamiento 14.71 7.56
Apoyos 4.83 1.20

Con la finalidad de observar el efecto del Flow en las distintas variables de estudio, primero se realizaron análisis de frecuencias para obtener los percentiles que permitieron obtener los niveles de Flow (Bajo, Medio bajo, Medio alto y Alto). Cabe señalar que la mayoría de las variables presentaron altas significaciones y altos tamaños del efecto F(3.71) = 3.92; p = .000, η2 = .452 en lo que concierne al estado de Flow (ver Tabla 2). Se puede observar que los deportistas presentaron niveles altos en autoconfianza, lo que permite alcanzar un estado óptimo de Flow (León-Prados et al., 2011).

Tabla 2 Diferencias de Estado de F y CSAI-R2, SMS-II, PANAS, Horas de entrenamiento y Apoyo 

- Flow - -
Variables Bajo N = 19 Medio Bajo N = 16 Medio Alto N = 19 Alto N = 21 f P
- M (DT) M (DT) M (DT) M (DT) - -
CSAI-R2 - - - - - -
Ansiedad somática 1.87(.69) 1.66(.36) 1.84(.44) 2.13(.59) 2.15 .102
Ansiedad cognitiva 1.74(.63) 1.87(.41) 2.07(.53) 2.21(.70) 2.44 .071
Autoconfianza 3.30(.48) 3.12(.64) 3.40(.46) 3.56(.41)a 3.80 .027
SMS-II - - - - - -
Motivación Intrínseca 5.89(1.00) 5.70(1.43) 6.42(.82) 6.69(.43)ad 4.28 .008
Regulación Integrada 5.52(1.54) 5.18(1.77) 6.24(.79) 6.41(.75)ad 3.90 .012
Regulación Identificada 5.52(1.38) 5.95(.76) 6.41(.75)ad 6.66(.41) 5.93 .001
Regulación Introyectada 5.42(1.29) 5.00(1.35) 5.09(1.38)bd 6.18(.90) 3.45 .021
Desmotivación 2.91(2.02) 2.52(2.19) 2.38(1.64) 2.29(1.07) .394 .758
PANAS - - - - - -
Afectos positivos 1.36(.49) 1.75(.44) 2.36(.68) 2.45(.50)abc 16.93 <.001
Afectos negativos 2.16(.49) 2.13(.80) 2.07(.72) 1.79(.44) 1.49 .224
Horas de entrenamiento 12.68(6.11) 13.25(8.30) 13.15(8.10) 20.19(4.92)abc 5.47 .002
Apoyo 4.36(1.11) 4.62(1.58) 5.05(.77) 5.42(1.07)a 3.23 .027

Nota. Contraste Bonferroni: medias seguidas de letras iguales, (a, b, c, d) difieren entre sí, nivel (p < = .05).

Por otra parte, al comparar Flow frente a los tipos de motivación, se puede observar que los deportistas presentaron altas puntuaciones en las dimensiones de la escala. Cabe señalar que solo no se presentaron diferencias en lo que se refiere a la desmotivación y regulación extrínseca. Estos resultados refuerzan la idea de que el estado de Flow se presenta cuando existe mayor intensidad en procesos positivos y sobre todo en diversos tipos de procesos como la motivación (intrínseca y regulación introyectada) y sus tipos o los afectos (positivos). Además, es importante destacar la importancia de las horas de entrenamiento y el apoyo; cuando se fortalecen las dos variables señaladas se presenta un estado óptimo de Flow (Amado et al., 2013).

La motivación, los afectos, las horas de entrenamiento y los apoyos: sus efectos sobre el Flow

En el análisis de correlación se encontró que todas las variables se correlacionaron con Flow y sus subdimensiones (ver Tabla 3). Así, la motivación intrínseca se relacionó con equilibrio (r = .32) y metas claras (r = .41). El afecto positivo se correlacionó con fusión acción y conciencia (r = .38) y sentimiento de control (r = .55). También, las horas de entrenamiento y el apoyo presentaron una relación con experiencia autotélica (r = .27) y concentración en la tarea (r = .27). Por último, cabe señalar que todas las variables señaladas mantienen una relación con la variable Flow entre r = .31 a r = .59 (Álvarez et al., 2012; Fredrickson, 2001; González et al., 2018; Palumbo et al., 2011; Prieto, 2017). Las relaciones encontradas mediante el análisis de correlación son de suma importancia para el presente estudio, ya que permiten demostrar que el Flow no se presenta por un solo proceso, sino que debe estar acompañado de diversos procesos (por ejemplo, la motivación u horas de entrenamiento) que permitan a los deportistas llegar a un estado óptimo en su actividad (Rogatko, 2009).

Tabla 3 Correlaciones escalas ESTADO DE FLOW, CSAI-R2, SMS-II, PANAS, Horas de entrenamiento y Apoyo 

- - Equilibrio Metas claras Retroalimentación F. acción y conciencia C. en la tarea S. control Pérdida de autoconciencia D. del tiempo Experiencia Autotélica Flow
CSAI-R2 Ansiedad somática -.095 -.008 -.094 -.114 -.109 -0.75 -.191 -.300** -.006 -.124
Ansiedad cognitiva -.379** -.267* -.359** .209 -.217 -.323 -.175 -.071 -.226 -.296
Autoconfianza .255* .147 .227 .020 .239* .279* .011 .035 .245* .186
SMS-II M. Intrínseca .312* .416** .390** .100 .403** .367** .199 .228* .357** .374**
R. Integrada .153 .232* .243* .086 .358* .296* .072 .154 .197 .240*
R. Identificada .201 .365** .356* .179 .331* .259* .278* .241* .227* .336*
R. Introyectada .221* .002 .014 .017 .034 .095 .047 .013 .197 .061
R. Externa .095 .105 .075 .183 .001 .057 .127 .257* .099 .057
Desmotivación -.169 -.262* -.133 -.087 -1.76 -.190 .030 -.172 -.187 -.093
PANAS A. positivos .484** .401** .557** .388** .524** .554** .415** .398** .565** .591**
A. negativos -.298* -.375** -.365** -.134 -.451** -.464** -.014 -.015 -.409** -.318*
Horas de entrenamiento .325* .309* .248* .224 .271* .293* .248* .139 .277* .318*
Apoyo .299* .284* .367** .222 .213 .313* .187 .315* .198 .332*

Nota. M = motivación; R = regulación; A = afectos. La variable es significativa en *p < .05, **p < .01.

Los afectos positivos, la motivación, las horas de entrenamiento y el apoyo como predictores del Flow

En la Tabla 4, se puede observar los resultados del análisis de regresión por pasos sucesivos. Los factores que predicen al estado de Flow y explican un 61% de la varianza fueron: los afectos positivos, los apoyos, las horas de entrenamiento y la motivación intrínseca. Este resultado confirma la segunda hipótesis de este estudio y apoya la idea de que el estado de Flow se presenta cuando emergen diversos factores positivos, permitiendo al deportista desarrollar la tarea de la mejor forma (López-Torres, 2006). Además, dichos factores son de tipo intraindividual, lo que va en línea con lo que han señalado otros estudios, sobre que los procesos psicológicos tales como la motivación (intrínseca) promueven más el estado óptimo de Flow (Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015). Es relevante destacar los efectos del apoyo económico ya en estudios previos se ha tratado de forma cualitativa (Álvarez et al., 2012; González et al., 2018) y en este estudio ha sido una variable que predice el estado óptimo en los deportistas, lo que implica que existen también factores externos como los apoyos económicos, que son fundamentales para lograr disminuir los niveles de estados negativos en los deportistas. Por último, resulta interesante destacar que la variable que tiene mayor peso predictivo sobre Flow son los afectos positivos (Peterson et al., 2005). Esto puede indicar que en la medida en que los deportistas generen mayores sentimientos de satisfacción y optimismo sobre su práctica deportiva generaran mayores niveles de Flow, lo que se puede traducir en el involucramiento de la actividad deportiva (Csikszentmihalyi et al., 2014).

Tabla 4 Análisis de regresión por pasos sucesivos para las variables que predicen el ESTADO DE FLOW 

- β t p
Flow (R 2 = .61; F = (4.70) = 27.21; p = <.001) - - -
Afectos positivos .581 7.63 <.001
Apoyo .317 4.20 <.001
Horas de entrenamiento .205 2.59 .012
Motivación Intrínseca .165 2.13 .036

Discusión

El objetivo de este estudio fue evaluar los niveles de ansiedad, motivación, afectos, horas de entrenamiento, apoyos y su relación con un estado óptimo de Flow en deportistas universitarios. Los resultados mostraron que los deportistas presentaron bajos niveles de intensidad en lo que concierne a los tipos de ansiedad (cognitiva y somática) y altas puntuaciones en lo que concierne a la autoconfianza, motivación (sus tipos), Flow (sus dimensiones), afectos positivos y horas de entrenamiento, lo que permite corroborar la primera hipótesis de este estudio (Pozo, 2007; Zamora & Salazar, 2004). Así, se puede decir que, cuando un deportista presenta mayores niveles de emociones positivas, altos niveles de horas de entrenamiento y apoyos como los que presentaron los deportistas de este estudio, los procesos negativos como ansiedad no afectan el estado óptimo al momento de la práctica deportiva, lo que les permite obtener su máximo rendimiento (Amado et al., 2013; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015; Valero & Gómez-Mármol, 2016). Este resultado se corroboro también al realizar comparaciones entre los niveles de Flow y todas las variables de estudio. En este sentido, se encontró que, cuando se presentan mayores niveles de Flow, los procesos intraindividuales (los afectos, las horas de entrenamiento y la motivación) se presentan con mayor intensidad (Csikszentmihalyi, 1990; Csikszentmihalyi et al., 2014; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015; Valero & Gómez-Mármol, 2016; León-Prados et al., 2011; Olivares et al., 2016).

Resulta interesante destacar también que en el análisis de correlaciones fueron la motivación intrínseca y los afectos positivos conjuntamente con las horas de entrenamiento y los apoyos los que presentaron una fuerte relación con Flow y sus subdimensiones (Fernández et al., 2013). Este resultado permite fortalecer la idea de que el Flow se presenta con mayor intensidad cuando convergen diversos procesos como los señalados (Amado et al., 2013; Jackson & Csikszentmihalyi, 1999; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015). También, el análisis de correlaciones permitió demostrar que son los procesos positivos los que permiten que se presente un estado óptimo de Flow (Palumbo et al., 2011). Por poner un ejemplo y tal como se ha presentado en diversos estudios, cuando se tienen mayores horas de entrenamiento y mayores apoyos económicos (como equipo deportivo o becas), el Flow se presenta con mayor intensidad; se dejan de lado factores que estresan al deportista y limitan su práctica deportiva (Álvarez et al., 2012; González et al., 2018; Lorenzo & Sampaio, 2005).

En esta investigación, se tenía como hipótesis confirmar que los procesos positivos (motivación intrínseca, regulación introyectada y afectos positivos) más las horas de entrenamiento y los apoyos predecirían el estado óptimo de Flow (hipótesis 2). Mediante el análisis de regresiones, se encontró que las variables mencionadas (excepto la regulación introyectada) predicen un estado óptimo de Flow (Álvarez et al., 2012; Fernández et al., 2013; León-Prados et al., 2011; Orta-Cantón & Sicilia-Camacho, 2015; González et al., 2018). Así, este resultado va en línea de investigaciones previas que han confirmado que altos niveles de afectos caracterizan a los deportistas propensos a experimentar el Flow durante la práctica deportiva. En este estudio los afectos positivos promovieron en mayor medida un estado optima de Flow (López-Torres et al., 2007).

Otro resultado que es importante destacar en esta investigación son las condiciones que los deportistas deben tener para desarrollar afectos positivos y motivaciones en su práctica deportiva (Pozo, 2007; Prieto, 2017). En este sentido, los apoyos económicos aunados a las horas de entramientos pueden ser dos factores que permitan a los deportistas centrarse en sus entrenamientos y mejorar su técnica, con lo que se pueden generar altos niveles de motivación intrínseca (disfrute de la actividad).

Los resultados citados permiten concluir que el estado óptimo de Flow se explica por factores intraindividuales en donde el sentimiento de disfrute y afectos positivos al converger generan un sentimiento de seguridad para realizar la tarea (Amado et al., 2013; Mesurado, 2008). Lo anterior, permite entender por qué la regulación introyectada no tiene un efecto predictivo sobre Flow; los deportistas centraron sus intereses en el control y en el disfrute de la actividad más que en cuestiones de logro que son la finalidad de la motivación intrínseca.

Por último, una limitación del presente estudio se encuentra relacionada con el tamaño de la muestra, pues esto puede limitar la validez y generalización de los resultados, además, explicaría también la limitación de confiabilidad en las medidas de regulación introyectada y regulación extrínseca. Así, en estudios futuros sería importante tener una muestra más representativa, lo que permitirá profundizar en las variables que expliquen el estado óptimo de Flow y su impacto en la práctica deportiva.

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Recibido: 23 de Septiembre de 2021; Aprobado: 28 de Octubre de 2022

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