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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