Resumen del Compañero: Javier García Ibáñez
 
      2. Ciencia Política cuantitativa y      cualitativa.  
  
  
  
      
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1. La Ciencia Política Empírica
Nuestro  objetivo como politólogos es profundizar en nuestra comprensión de la  democracia en general, de la economía política en general, y de las  sublevaciones militares en general. La generalización es un propósito central de la política empírica.  La ciencia política se ocupa constantemente de la relación entre lo  general y lo específico: entre los conceptos y las explicaciones  generales (como la democracia y las teorías de la democracia) por un  lado, y sus manifestaciones en países y períodos históricos concretos,  por otro. La esencia de la ciencia reside en sus métodos de análisis. El  análisis es simplemente la búsqueda de conocimiento mediante la  observación minuciosa y la generalización amplia. Las variables,  correlaciones, leyes, teorías, hipótesis, modelos y paradigmas son  conceptos para el análisis científico. Aumentan nuestra capacidad de  pensar críticamente y nos permiten comprender el mundo real de la  política aplicando la lógica científica.
Variables.  Es algo que puede variar o cambiar. Si nos proponemos, por ejemplo,  comprender la naturaleza y funcionamiento de la democracia, la  estabilidad de la misma es una característica de la democracia que se  puede analizar de forma sistemática. Los factores que pueden explicar la  estabilidad o inestabilidad son también variables. Tal vez descubramos  que la riqueza nacional es la variable que mejor explica la estabilidad  de una democracia, las ricas son más estables y las pobres, más  inestables. Los votantes también presentan características variables. El  electorado está formado por personas de distinto sexo, religión, clase  social, y se puede recoger información sobre estas variables y analizar  el grado en que las diversas características de los ciudadanos explican  sus opciones electorales. Cuando intentamos descubrir pautas o  conexiones entre dos variables, utilizamos una de ellas como la variable  dependiente y la otra como la variable independiente.
La variable dependiente  es la variable que más nos interesa examinar, es nuestro principal  objeto de estudio. Es el efecto o resultado que está influido o causado  por otra variable u otras variables. Es la variable cuyo valor cambia  como respuesta a los cambios en el valor de otras variables (a saber,  las variables independientes). Si analizamos el comportamiento  electoral, y queremos estudiar quienes acuden a votar y quienes se  quedan en casa, ésta es nuestra variable dependiente. ¿De qué factores  depende la participación electoral? La participación es, pues, nuestra  variable dependiente. Queremos descubrir de qué depende que los  ciudadanos acudan a votar o que se queden en casa.
La variable independiente  es el factor o la característica que influye en, o causa, cambios en la  variable dependiente. En las relaciones de causa-efecto, es la variable  explicativa o causal. Los cambios en el valor de la variable  independiente pueden producir cambios en el valor de la variable  dependiente. En el caso del comportamiento electoral, la variable  independiente serían las diversas características de los electores: el  nivel de renta, la edad, el sexo, nivel de estudio, tendencias  ideológicas, etc. En resumen, en “A causa B”, A es la variable  independiente y B es la variable dependiente. B depende de A. Las  conexiones entre las variables dependientes e independientes las  denominamos correlaciones o asociaciones.
Correlaciones.  Una correlación o asociación es una relación en la que dos o más  variables cambian simultáneamente. Las variables están correlacionadas  positivamente cuando varían en la misma dirección, es decir, cuando  suben (crecen) o bajan (decrecen) juntas: 
-A más renta del elector más participación: correlación positiva. 
-A menos renta del elector, menos participación: correlación inversa o negativa. 
La  característica de dependiente o independiente no es intrínseca a una  variable, sino que obedece al propósito de análisis del investigador y,  por tanto, al diseño de la investigación. De las correlaciones en  gráficos, no se desprenden respuestas a lo que queremos explicar. Para  indagar e investigar lo que queremos explicar, debemos acudir a las  variables intervinientes, que están entre las variables dependientes e  independientes. Las correlaciones no prueban que una variable cause o  provoque el cambio en la otra variable, no demuestran de forma  concluyente la causalidad. Una correlación sugiere o implica que pueda haber una relación de causa-efecto entre las variables.
En  ocasiones, las variables pueden estar positiva o negativamente  relacionadas, pero tras investigar más, puede resultar que no haya  ninguna relación causa-efecto directa entre ellas. Entonces nos  encontramos ante una correlación espuria. Se da una correlación  espuria cuando dos variables parecen estar directamente vinculadas en  una relación causa-efecto, pero, de hecho, a) no existe vinculación  causal o b) están indirectamente vinculadas por medio de otras variables  causales.
Leyes.  
Una ley científica es una asociación (o correlación) verificable regularmente entre dos o más variables. Una ley determinista implica que cada vez que X ocurre, sucede Y indefectiblemente. Una ley probabilística  es una suerte de ley científica menos rígida. El comportamiento humano  es sumamente variable e impredecible. De ahí que las ciencias sociales  no puedan predecir el futuro con precisión exacta. Einstein declaró que “la política es más difícil que la física”.  La ciencia política carece de leyes deterministas. En las ciencias  sociales, la predicción solo puede ser probabilística. Los científicos  sociales usan escasamente el término ley. En ciencia política, la ley de Duverger (del politólogo francés Maurice Duverger) predice que un sistema electoral de una sola vuelta favorece el bipartidismo.  Las leyes, igual que las correlaciones, no son explicaciones.  Simplemente indican que dos o más variables van, por lo general, juntas,  pero no explican por qué.
Teorías. 
Hace referencia al pensamiento sobre la política, y se opone a su práctica.  Teorizar implica hacer generalizaciones sobre la política, estén o no  de acuerdo con estrictas reglas científicas. Son principios o ideas  generales que no tienen porque explicar la práctica de las cosas sobre  las que se teoriza. Los científicos usan el término teoría parsimoniosa  para referirse a una teoría que explica una gran serie de fenómenos en  término muy sucinto (breve o compendioso). Estas teorías poseen, en  potencia, un elevado poder explicativo. La ciencia política tiene pocas teorías parsimoniosas, se limita a las llamadas teorías de alcance medio.  Se trata de teorías que explican categorías o fragmentos específicos de  la realidad política. Son conjuntos de enunciados e hipótesis  engranados para explicar un fragmento particular de la realidad  política. Las teorías suelen estar más sólidamente fundadas en la realidad empírica que las hipótesis,  no obstante las teorías más respetadas no son indiscutibles. Por ello,  todas las teorías explicativas se deben considerar explicaciones  provisionalmente válidas de la realidad empírica. La forma de satisfacer  esta necesidad consiste en “romper” las teorías en hipótesis y  comprobarlas frente a la evidencia disponible.
Hipótesis. 
Es un supuesto o suposición que hay que comprobar con datos de la realidad. En algunos casos, las hipótesis pueden ser de índole puramente descriptiva. Las hipótesis explicativas  formulan una relación causa-efecto entre variables dependientes e  independientes que se pueden comprobar empíricamente (con datos  extraídos de la observación de la realidad). Las teorías y las hipótesis  explicativas en la ciencia política amplían enormemente nuestra  comprensión del mundo real de la política. También pueden ayudarnos a  dilucidar nuestras propias posiciones sobre los problemas políticos de  nuestro tiempo. La aproximación científica a la política exige que  contrastemos nuestras generalizaciones con evidencia o información  relevante, y aplicando sistemáticamente la lógica.
Modelos. 
En la ciencia política, un modelo es una representación simplificada de la realidad.  Permiten comprender algún aspecto de la realidad representando algunos  de sus rasgos esenciales de una forma simplificada o idealizada. El  propósito de un modelo no es representar perfectamente la realidad, sino  ayudar a comprenderla al permitir compararla con un patrón (o modelo).  Ideados para aprender, los modelos cumplen un propósito heurístico,  término que proviene del griego y que significa “descubrir”. Un tipo ideal es un modelo de un fenómeno social o político que describe sus principales rasgos característicos.  Un modelo no es una teoría explicativa, mientras ésta da cuenta de cómo  sucede algo en la realidad, los modelos representan y describen esa  realidad. Un modelo teórico es una abstracción intelectual (en oposición  a una representación física de algo). Los modelos constituyen también un método útil para enunciar generalizaciones sistemáticas sobre la política.
Paradigmas.  
Es un ejemplo perfecto de un fenómeno o pauta particular.  Por ejemplo, el sistema británico de gobierno es un paradigma de la  democracia parlamentaria. Los paradigmas resultan muy útiles a la  ciencia política comparada porque ayudan a analizar las variaciones de un mismo fenómeno. Un paradigma es una forma particular de investigación intelectual o una aproximación específica a la investigación científica.  El paradigma científico en el que se inscribe este libro, el propio de  la ciencia política empírica moderna, es, en la actualidad, el  predominante en las universidades americanas y europeas.
La ciencia política cuantitativa  “se hace con números”. Se ocupa principalmente de fenómenos que pueden  variar en grados o cantidades mensurables o cuantificables, como el  número de votos emitidos en unas elecciones o el porcentaje de personas  que expresan opiniones en una encuesta de opinión. En algunos casos, el  análisis estadístico es solo parcialmente útil para comprender la  realidad política y debemos combinarlo con otra información fáctica no  directamente cuantificable, como explicaciones históricas u otras  descripciones de los eventos, los procesos, o las ideas políticas.
La ciencia política cualitativa  describe y analiza detalladamente cuestiones como el funcionamiento de  las instituciones del gobierno, la organización de los partidos o los  discursos públicos sobre los problemas que afronta un país. Estos y  otros fenómenos políticos semejantes no se pueden entender completamente  mediante los análisis estadísticos. La ciencia política cualitativa  postula la necesidad de sumergirse en la historia, la cultura, e incluso  la lengua de cada país para comprender cabalmente sus instituciones  políticas y los procesos que se desarrollan en su marco. Cualitativistas  y cuantitativistas se han acalorado en un debate sobre qué forma de  análisis es superior. Los cuantitativistas acusan a los otros de  vaguedad e imprecisión. Los cualitativistas acusan a los colegas que se  aferran a los números de ignorar todo lo que no se puede reducir a  simples datos estadísticos. En consecuencia, sostienen que los  cuantitativistas no aprecian la realidad política en toda su  complejidad. Actualmente muchos politólogos complementan ambas formas.
3. Falacias lógicas.
Falacia de composición.  Se incurre cuando se supone que el todo es exactamente igual que las  partes. No se deben atribuir rasgos a toda una clase o grupo cuando esos  atributos solo pertenecen a una parte del grupo.
Falacia ecológica.  Consiste en inferir características individuales a partir de datos  agregados (ecológicos) de un grupo, esto es, de características del  colectivo al que dicho individuo pertenece. No se puede sacar  conclusiones sin tener todos los datos, y aplicar a un individuo el  comportamiento general del grupo al que pertenece.
La Tautología (razonamiento circular).  Atribuye causalidad al mismo fenómeno cuyas causas se intentan  explicar. El término procede del griego que significa “lo mismo”. En la  frase “el conflicto armado entre los grupos enfrentados de Yugoslavia  generó una guerra civil” es tautológica, porque la guerra civil es  el  enfrentamiento entre grupos del mismo país. Por lo tanto es lo mismo.
Razonamientos post hoc ergo Procter hoc (después de ello y, por lo tanto, debido a ello).  Son falaces, toda vez que suponen que A causó B porque A precedió a B.  “la caída de la dictadura portuguesa en 1974 precipitó el final del  Franquismo” es un razonamiento de este tipo. La frase no explica por qué  un fenómeno precipitó el otro.
Argumentos a Fortiori (con mayor razón).  Parten de que lo que es verdad de un fenómeno en un nivel o grado es  automáticamente verdad del mismo fenómeno en niveles o grados  superiores. “cuanta más empresa privada hay en la economía, más  democracia habrá” presupone que, puesto que un sector privado vigoroso  puede ser favorable para la democracia, una economía totalmente  privatizada, sin intervención gubernamental en los asuntos económicos,  constituiría la mejor opción para promover la democracia. Se pasa así  por alto la posibilidad de que una economía totalmente privatizad, sin  un sistema de protección social ni un sistema fiscal redistributivo que  aplique impuestos más altos a medida que aumenten los tramos de renta,  podría generar un reparto de la riqueza muy desigual, y quizá conducir a  intensos conflictos sociales capaces de destruir la democracia.
Falsa analogía.  Es la falacia consistente en realizar comparaciones inadecuadas o  inexactas entre dos fenómenos o situaciones. “la dictadura de Salazar en  Portugal fue igual que la de Franco en España”. A pesar de ciertas  similitudes evidentes, los dos casos no son exactamente iguales. Aunque  ambas dictaduras coexistieron durante décadas, no afrontaron los mismos  problemas ni su desplome respondido a las mismas causas.
Una hipótesis no falsable  es aquella que no se puede comprobar empíricamente, es decir, que no es  susceptible de refutación. Un ejemplo es: “el destino de nuestro país  está en manos de dios”. Como no podemos ver ni escuchar a Dios,  carecemos de evidencia empírica para poder rechazar la hipótesis.
Los politólogos debemos precavernos ante dos falacias lógicas bastante comunes: la falsa inferencia y el reduccionismo.  La primera consiste en inferir injustificadamente conclusiones a partir  de datos estadísticos u otros hechos, especialmente cuando se intenta  establecer causalidad. La segunda responde a la tendencia de explicar un  fenómeno en función de una sola causa (monocausalidad), ignorando otras  que también han podido intervenir en él.
4. La lógica de la comprobación de      hipótesis.
La comprobación de hipótesis representa una actividad central de la ciencia política. Ayuda a pensar lógica y coherentemente. 
Fuentes de hipótesis.  Un examen superficial de la prensa nos permite plantear algunas  hipótesis: “la riqueza nacional promueve la democracia”. Esta hipótesis  implica una relación causa-efecto: la riqueza nacional causa, de alguna  forma, que surja y perdure la democracia, mientra la pobreza nacional  impide o mina la democracia. Esta técnica se llama inducción. La  Inducción  es un proceso de razonamiento que va de lo específico a lo general.  Partimos de unas observaciones específicas en virtud de las cuales  formulamos una amplia generalización que se puede aplicar a los  fenómenos observados, así como a fenómenos relacionados con ellos que  aún no hemos observado. Lo que caracteriza a las hipótesis es que son  sospechas, conjeturas o suposiciones bien expresadas. No sabemos todavía  si esta suposición es verdadera o falsa.
Pasos  en la comprobación de las hipótesis. “la riqueza nacional promueve la  democracia” ¿Cómo comprobar esta hipótesis? Cabe elegir entre varios  métodos en función de si se va a utilizar un enfoque de análisis  cualitativo o cuantitativo, o una mezcla de ambos. En la mayoría de los  casos la lógica de la comprobación de hipótesis implica los 5 siguientes  pasos: 1. Definición de los términos clave. 2. Identificación de las  variables. 3. Formulación de las expectativas de las hipótesis. 4.  Recopilación y examen de los datos. 
5. Conclusiones a partir de los datos.
Definición de los términos clave. Como  la hipótesis a comprobar gira entorno a la democracia, es preciso, en  primer lugar, definir el término. Democracia es un concepto  multidimensional que implica, entre otros muchos elementos, la  celebración de elecciones regulares y el reconocimiento de las  libertades y los derechos civiles y políticos de los ciudadanos. Puesto  que el objetivo de investigación consiste en examinar la relación entre  la democracia y la riqueza nacional, hay que clarificar también lo que  debe entenderse por riqueza y pobreza. Nos basaremos en los datos del  PNB per cápita. Freedom House nos proporciona también estos datos. Por  último, ¿Qué queremos decir con esta hipótesis? Lo que queremos decir es  que la riqueza (a) causa el surgimiento de la democracia, desplazando a  las formas no democráticas de gobierno, y (b) causa que las democracias  ya existentes logren perdurar.
Identificación de las variables.  Identificaremos las variables dependientes y las independientes. Como  la existencia de la democracia es el efecto que se pretende explicar,  ésta es la variable dependiente. La variable independiente es el nivel  de riqueza nacional. Queremos averiguar cómo se relacionan los  diferentes niveles de riqueza nacional con los sistemas de gobiernos  democráticos y dictatoriales. Esta variable independiente es, en  principio, nuestra variable explicativa. Podemos manipularla observando  cómo se relacionan los diferentes grados de riqueza nacional con la  existencia de la democracia.
Formulación de las expectativas de la hipótesis.  Las hipótesis se suelen plantear como proposiciones declarativas. Pero  hay que buscar las expectativas de nuestra hipótesis a medida que  examinamos los datos disponibles. Por tanto hay que reformular la  hipótesis del siguiente modo: SI la riqueza nacional promueve la democracia, ENTONCES  esperamos descubrir que: (a) los Estados relativamente ricos son  democracias y (b) los Estados relativamente pobres no lo son.  Lógicamente también esperamos descubrir que (c) las democracias son  relativamente ricas y (d) los regímenes no democráticos son  relativamente pobres. El proceso por el cual las hipótesis se traducen a  la forma “si…, entonces…” ejemplifica la deducción. La  aplicación de la generalización que supone nuestra hipótesis a países  concretos deben seguirse por necesidad lógica: si A es verdad, entonces B  debe ser verdad; si B es verdad, se sigue que C es verdad; y así  sucesivamente. Las deducciones que acabamos de hacer a partir de la  hipótesis indican lo que esperamos descubrir en la realidad, si  descubrimos o no esos resultados, es otra cuestión. La hipótesis será  acertada o no dependiendo de la comprobación.
Recopilación y examen de los datos.  El análisis empírico se basa en datos, información o evidencia. Según  los datos de Freedom House, concuerda la hipótesis cuando afirmamos que  los países ricos o semi-ricos son democracias y los pobres tienen  regímenes no democráticos. No obstante, para una investigación  científica es imprescindible buscar información que puede contradecir la  hipótesis. Aplicado a nuestro caso, ello nos obliga a rastrear la  existencia de (a) democracias que no sean ricas o relativamente ricas y  (b) dictaduras ricas o relativamente ricas. La existencia de varios  regímenes democráticos o semi-democráticos con renta baja o media-baja  contradice las expectativas derivadas de nuestra hipótesis. Por tanto  estos países (tabla 3.6 pag 50) proporcionan una evidencia indiscutible:  la pobreza no constituye una barrera insalvable para la democracia. En  la tabla 3.7 vemos como países en regímenes dictatoriales tienen rentas  muy altas, por tanto la riqueza nacional no garantiza la democracia ni  siquiera una garantía contra las dictaduras muy represivas que violan  flagrantemente los derechos civiles y políticos fundamentales (Libia,  Arabia Saudí, Kuwait, Emiratos, etc) Llegados aquí, el paso siguiente es  determinar las conclusiones que cabe extraer de estas evidencias mixtas  o ambiguas.
Conclusiones a partir de los datos.  ¿Ha quedado probada la hipótesis? El verbo probar implica certeza  absoluta, y los científicos dudan de que se pueda probar algo con total  certeza. Aunque todos los datos disponibles confirmaran la hipótesis,  puede existir también evidencia contraria que desconozcamos. Por lo  tanto, en lugar de jactarnos de que la evidencia “prueba” de forma  concluyente que una hipótesis es correcta, debemos conformarnos con la  modesta conclusión de que la evidencia concuerda con la hipótesis.  Resulta más fácil descartar la validez universal de una hipótesis que  probarla. Disponemos de evidencia concordante con la hipótesis que  relaciona la riqueza nacional y la democracia, pero también de datos que  la contradicen. Existen democracias relativamente ricas y regímenes no  democráticos que también lo son. Por tanto, en conjunto, la evidencia  examinada es mixta: parte de ella respalda la hipótesis y otra parte la  contradice. Procede ahora considerar algunos principios básicos de la  inferencia causal y del razonamiento por deducción.
 5. Inferencia causal y razonamiento      deductivo.
Inducción. La  inducción va de lo particular a lo general. Es el proceso de sacar  conclusiones o hacer generalizaciones a partir de una información o  evidencia específicas. Extraer conclusiones de las comprobaciones  empíricas de hipótesis suele ser un proceso inductivo. En estos casos,  todas las conclusiones que podamos extraer a partir de los datos  disponibles sólo pueden ser tentativas e inciertas.
Comprobación indirecta de hipótesis.  Tenemos que advertir que no hemos comprobado directamente la hipótesis  de que “la riqueza nacional promueve la democracia”. En efecto, no hemos  observado directamente un solo caso en el que la riqueza nacional  causara claramente la democracia donde no existía previamente. Sólo  hemos clasificado en categorías los países del mundo contemporáneo por  grupos de renta y tipo de gobierno para averiguar si se podían apreciar  pautas. Aunque los datos recogidos sobre cerca de 200 países exhiben una  pauta general que vincula la riqueza y las democracias estables y  duraderas, no permiten concluir que la riqueza promueve siempre la  democracia. Existe una correlación que concuerda con la hipótesis, pero  no demuestra definitivamente que la hipótesis es verdadera.
Multicausalidad.  Algunos fenómenos tienen una sola causa. Por ejemplo, el calor derrite  el hielo. Pero es más frecuente que los eventos ocurran debido a una  multiplicidad de causas. En los asuntos humanos, la multicausalidad se  da con mucha más frecuencia que la monocausalidad. Lo normal es que dos o  más variables independientes expliquen la variable dependiente. Así, el  nivel de riqueza nacional, por sí mismo y como factor individual, no  basta para explicar la presencia o ausencia de democracia en ningún  país. La riqueza nacional promueve posiblemente la democracia a través  de otras variables que inciden más directamente en la aparición de la  democracia o en su persistencia en el tiempo. La comprensión cabal de la  realidad política requiere tener siempre en cuenta la posibilidad de la  multicausalidad. Reducir las realidades complejas a una sola variable  explicativa y no prestar suficiente atención a otras posibles  explicaciones es una falacia lógica, que como hemos visto, denominamos  “reduccionismo”.
Condición suficiente y condición necesaria. La  distinción entre ambas es fundamental en la lógica de la causalidad.  Una condición necesaria es la que debe estar presente para que un  fenómeno o evento ocurra; sin ella, el evento no puede ocurrir. Una  condición suficiente basta para que el fenómeno ocurra. Cuando se da una  condición suficiente, el fenómeno tiene que ocurrir. Algunos factores  causales son, al mismo tiempo, condición suficiente y necesaria. Así por  ejemplo, la gravitación entre la tierra y la luna es, al mismo tiempo,  causa necesaria y suficiente para que cambie la marea. Fumar no es una  causa suficiente del cáncer de pulmón, por tanto es mejor decir que  fumar es un “factor de riesgo” que está “estrechamente correlacionado”  con el cáncer. ¿es un alto nivel de riqueza nacional una condición  necesaria para la democracia o una condición suficiente? Los datos  revelan que ni lo uno ni lo otro. Costa Rica, un país de renta  media-baja, ha logrado mantener los procedimientos electorales  democráticos desde 1949.
La  mejor respuesta es que la riqueza nacional está estrechamente  correlacionada con la democracia y que, por tanto, aumenta la  probabilidad de la democracia. Como Lipset dice: cuanto más rica es una  nación, más probabilidad tiene de mantener la democracia; y, a la  inversa, cuanto más pobre es un país, menor probabilidad tiene de  establecer y conservar la democracia. Un enfoque científico sobre la  política requiere modestia en las pretensiones de certeza política. La  ciencia política enseña que, cuando se trata de hacer generalizaciones  explicativas sobre la política, la incertidumbre es más probable que la  certidumbre. Esta lección es importante. En todas las ciencias,  reconocer los límites del conocimiento es el principio del saber.
Resumen.  La ciencia política no es “sólo opinión” la ciencia política no cree  que todas las opiniones sean igualmente válidas. Las opiniones  susceptibles de someterse a la difícil prueba de los “controles de la  realidad” prueba que se basa en el rigor de la lógica científica – son  generalmente más válidas que las que se basan en una evidencia  insuficiente o en una lógica defectuosa. La ciencia política no obliga a  nadie a ser liberal o conservador, moderado o radical. Simplemente  sostiene que, al margen de las propias preferencias políticas, se deben  tener en cuenta las reglas de la lógica científica a la hora de dar  forma y defender las ideas políticas.
La  ciencia política no trata solo de “eventos, hechos o historias”. La  ciencia política se esfuerza en comprender los fenómenos actuales y  pasados a través de la generalización sobre la experiencia política de  la humanidad. A los politólogos les fascinan las historias y anécdotas  sobre la política, pero como científicos sociales, lo que les interesa  principalmente es relacionar fenómenos particulares con tendencias y  procesos más generales. La ciencia política es un modo de pensar sobre  la política. Constituye una “disciplina” académica en el sentido de que  disciplina la mente para pensar de un modo determinado, en consonancia  con una lógica específica y aplicando métodos de análisis.
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