Predicting negotiation outcomes, using a neural network
- Autores: Jorge López-Cifre
- Directores de la Tesis: Erika López Quesada Martín (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Camilo José Cela ( España ) en 2016
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: María del Carmen Norverto Laborda (presid.), Stefano Visintin (secret.), Ignacio López Domínguez (voc.), Max Römer (voc.), Ignacio Temiño Aguirre (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Se puede definir negociación como “la toma de decisiones conjunta entre partes que perciben sus intereses como divergentes” (Pruitt 1998). Este estudio presenta un punto de vista diferente del proceso de negociación, considerando la existencia de negociaciones que se comportan como un sistema complejo y se muestra la posibilidad de predecir sus resultados por medio del conocimiento de la opinión previa de los negociadores, con respecto a cuatro posiciones personales. El objetivo es aumentar el conocimiento de cómo las negociaciones se comportan en condiciones reales, no aislando las negociaciones de su entorno (lo cual puede introducir interferencias aleatorias al objeto de estudio). Para la obtención de los datos necesarios se llevaron a cabo 187 negociaciones. Se usó una Red Neuronal Artificial la cual se entrenó con los resultados de 48 parejas de negociación, y posteriormente se comprobó la capacidad de predecir los resultados de la negociación con las 139 parejas de negociación restantes. La Red Neuronal Artificial produjo resultados lo suficientemente consistentes como para ser considerados como una predicción en el 58% de los casos. Dentro de este grupo de predicciones, se confirmó que el 73% de estas eran correctas. Este estudio evalúa la posibilidad no sólo de predecir resultados de las negociaciones, con la información obtenida, sino que es capaz de predecir antes de que sepan con el objeto a negociar y las partes con las que han de tratar.
