La CIENCIA POLÍTICA EMPÍRICA (I): Métodos y Técnicas de Investigación

Apuntes para PRUEBA PRESENCIAL Fundamentos de Ciencia Política I
(Grado de Ciencia Política y de la Administración -UNED)



1. LA CIENCIA POLÍTICA EMPÍRICA. 

La Ciencia Política no es sólo opinión porque no todas las opiniones son igualmente válidas: las opiniones susceptibles de someterse a los controles de la realidad están basadas en el rigor de la lógica científica y generalmente son más válidas que las que se basan en una evidencia insuficiente o en una lógica defectuosa. Sin obligar a nadie a ser liberal o conservador, moderado o radical, la Ciencia Política simplemente sostiene que, al margen de las propias preferencias políticas, se deben tener en cuenta las reglas de la lógica científica para conformar y defender las ideas políticas. La Ciencia Política no trata solo de eventos, hechos o historias: se esfuerza en comprender los fenómenos actuales y pasados a través de la generalización sobre la experiencia política de la humanidad. Al margen de historias y anécdotas sobre la política, como científico social, lo que le interesa al politólogo 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 dado que disciplina la mente para pensar de acuerdo con una lógica específica y aplicando métodos de análisis.

Los acontecimientos políticos cobran significado cuando los visualizamos como pautas, tendencias o relaciones generales: el significado de los eventos de la vida política deben integrarse en procesos más generales. El objetivo del politólogo es profundizar en su 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 Ciencia Política empírica: se ocupa constantemente de la relación entre lo general y lo específico: entre conceptos y explicaciones generales y sus manifestaciones en países y períodos históricos concretos. Construir generalizaciones plausibles a partir de toda una serie desordenada de eventos exige usar métodos científicos para analizar hechos y comprobar proposiciones generales.



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, para lo cual se sirve de una serie de conceptos y procedimientos para el análisis científico: variables, correlaciones, leyes, teorías, hipótesis, modelos y paradigmas. Todo  ello aumenta nuestra capacidad de pensar críticamente y nos permiten comprender el mundo real de la política aplicando la lógica científica.



1.1. Variables. Es algo que puede variar o cambiar. Cuando intentamos descubrir pautas o conexiones entre dos variables, utilizamos una de ellas como la variable dependiente (la variable explicada, VD) y la otra como la variable independiente (la variable que explica, VI). Si nos proponemos, por ejemplo, comprender la naturaleza y funcionamiento de la democracia, su estabilidad es una característica que se puede analizar de forma sistemática. Los factores que pueden explicar la estabilidad o inestabilidad son también variables. Quizás la riqueza nacional sea la variable que mejor explica la estabilidad: las democracias 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 o 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.



La variable dependiente es la variable que más nos interesa examinar porque es nuestro objeto de estudio: es el efecto o resultado que está influido o causado por otra/s variable/s. Es la variable cuyo valor cambia como respuesta a los cambios en el valor de otra variable (la VI). La cuestión que nos interese explicar será nuestra VD. Si analizamos el comportamiento electoral y queremos estudiar quienes acuden a votar y quienes se quedan en casa, ésta es nuestra VD. ¿De qué factores depende la participación electoral? La participación es nuestra VD: queremos descubrir de qué depende el comportamiento electoral de los ciudadanos.

La variable independiente es el factor o la característica que influye en, o causa, cambios en la VD. En las relaciones de causa-efecto es la variable explicativa o causal. Los cambios en el valor de la VI pueden producir cambios en el valor de la VD. En el caso del comportamiento electoral, la VI serían las diversas características de los electores: el nivel de renta, la edad, el sexo, nivel de estudio o las tendencias ideológicas. En «A causa B», A es la VI y B es la VD (B depende de A). Estas conexiones entre las VD y VI se denominan correlaciones o asociaciones.



1.2. Correlaciones. Una correlación o asociación es una relación en la que dos o más variables cambian simultáneamente. Cuando las variables se pueden ordenar cuantitativamente, podemos representarlas gráficamente del siguiente modo:



CORRELACIÓN POSITIVA. Las variables están correlacionadas positivamente cuando varían en la misma dirección, es decir, cuando suben (crecen) o bajan (decrecen) juntas. A mayor renta del elector, más participación: correlación positiva.



CORRELACIÓN NEGATIVA (INVERSA). Las variables están inversamente correlacionadas cuando varían en direcciones opuestas o inversas: cuando una variable crece la otra decrece. A menor grado de alienación política, mayor participación electoral: correlación negativa.




Las variables no son en sí mismas VI o VD. 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. La alienación política puede ser una VI o una VD en función de cuál sea nuestro principal interés de estudio.



VARIABLES INTERVINIENTES. Las correlaciones no son explicaciones. Aunque los datos muestren una clara correlación (positiva o negativa) entre VI y VD, no explican por qué están relacionadas. De las correlaciones no se desprenden respuestas a lo que queremos explicar. Para investigar lo que queremos explicar, debemos acudir a las variables intervinientes (VIN), las cuales se sitúan entre las VD y las VI. 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. Para mostrar que una relación causal existe en realidad, primero es necesario demostrar que existe la correlación. Las correlaciones son necesarias para demostrar causalidad, pero no suficientes.

CORRELACIÓN ESPURIA. 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. Tenemos una correlación espuria cuando dos variables parecen estar directamente vinculadas en una relación causa-efecto, pero, de hecho:

a) No existe vinculación causal (A no causa B, ni B causa A); o

b) Están indirectamente vinculadas porque otra variable diferentes está causando que una de las dos varíe o que lo hagan las dos a la vez (C causa A y B, o solo una de las dos).

1.3. 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. Este tipo de ley no se da en las Ciencias Sociales.

Una ley probabilística es una suerte de ley científica menos rígida: cada vez que ocurre A sucede B, algunas veces. Podemos calcular el grado de probabilidad con el que B puede ocurrir.

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 y se pueden discernir pautas y tendencias en la actividad social humana, por lo que los científicos sociales usan escasamente el término ley[1]. Si casi todas las leyes tienen sus excepciones, las leyes de las Ciencias Sociales en mayor medida. Cualquier regularidad formulada como ley en las Ciencias Sociales debe ser constantemente contrastada con la realidad para determinar si sigue cumpliéndose y en qué medida. 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. Para descubrir el por qué, deben formularse teoría e hipótesis.

1.4. Teorías. Hace referencia al pensamiento sobre la política y se opone a su práctica. Se trata de una generalización (o conjunto de generalizaciones) que intentan explicar y/o predecir relaciones entre variables. El primer objetivo de la teoría en la Ciencia Política empírica es explicar. Así, la palabra «porque» está implícita o explícitamente presente en todas las teorías explicativas.

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.

TEORIA PARSIMONIOSA. Teoría que explica una gran serie de fenómenos en términos muy sucintos. Estas teorías poseen, en potencia, un elevado poder explicativo. Como ejemplo, tenemos la Teoría de la Evolución de Charles Darwin.

TEORIA DE ALCANCE MEDIO. La ciencia política tiene pocas teorías parsimoniosas, se limita a las 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. Tenemos como ejemplo la Teoría Democrática o la Teoría de las Élites. Las teorías suelen estar más sólidamente fundadas en la realidad empírica que las hipótesis, no obstante las teorías más respetadas no son indiscutibles. Las teorías son válidas en la medida en que concuerdan con los hechos que pretenden explicar. Si salen a la luz nuevas evidencias que contradicen la teoría, es necesario modificarla o descartarla, sustituyéndola por otra que se ajuste mejor a los hechos. 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.

1.5. Hipótesis. Es un supuesto o suposición que hay que comprobar con datos de la realidad.

HIPÓTESIS DESCRIPTIVA. Propone simplemente ciertos hechos y la comprobación de la hipótesis pretende determinar si, y en qué medida, esos hechos están ocurriendo. Sin embargo, no sugiere una explicación de por qué podrían estar ocurriendo.

HIPÓTESIS EXPLICATIVA. Formulan una relación causa-efecto entre VD y VI que se pueden comprobar empíricamente (con datos extraídos de la observación de la realidad). Al formular este tipo de hipótesis nos obligamos a especificar cuáles son las VD y las VI y a establecer la diferencia entre la causa y el efecto. Al comprobarlas empíricamente, las sometemos a la prueba de la realidad, examinando detenidamente los hechos de la realidad para ver si la respaldan o contradicen. 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.



1.6. Modelo. Es una representación simplificada de la realidad que nos permite 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: los modelos están para usarlos, no para creer en ellos. Un modelo no es una teoría explicativa. Mientras una teoría explicativa da cuenta de cómo sucede algo en la realidad, los modelos representan y describen esa realidad. Los politólogos han formulado diferentes tipos de modelos para comprender la realidad política:

TIPO IDEAL. Es un modelo descriptivo de un fenómeno social o político que describe sus principales rasgos característicos.

MODELOS ESTÁTICOS. Definen los atributos fundamentales de un fenómeno (como los tipos ideales), pero no describen cómo cambian o evolucionan esos atributos.

MODELOS DINÁMICOS. Describen procesos de cambio. Por ejemplo, el Modelo de la Modernización.

ANALOGIAS. Tratan de esclarecer los fenómenos políticos comparándolos con otros. Por ejemplo, la Democracia y la Economía de Mercado.

GRÁFICOS. Algunos modelos son simplemente diagramas o descripciones esquemáticas de procesos y relaciones.

MODELOS MATEMÁTICOS COMPLEJOS. Intentan representar varios fenómenos políticos con la mayor precisión posible.

1.7. Paradigmas. Este concepto tiene dos acepciones:

EJEMPLO PERFECTO. 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. Son parecidos a los tipos ideales weberianos pero, a diferencia de éstos que son representaciones abstractas o idealizadas de la realidad, los paradigmas suelen tener un referente en el mundo real.

FORMA DE INVESTIGAR. Un paradigma es una forma particular de investigación intelectual o una aproximación específica a la investigación científica (Th. Kuhn). El paradigma de la Ciencia Política cumple las reglas de la lógica científica derivadas del enfoque empírico, enfoque que es bastante reciente, ya que surgió lentamente en Estados Unidos en las décadas de los 1930 y 1940. Antes de que se impusiera este paradigma, el paradigma dominante era principalmente descriptivo y tendía a centrarse en las instituciones gubernamentales y el derecho constitucional, siendo mucho menos cuantitativo. El paradigma científico de la Ciencia Política empírica moderna es, en la actualidad, el predominante en las universidades americanas y europeas.

2. LA CIENCIA POLÍTICA CUANTITATIVA Y CUALITATIVA. 

La Ciencia Política ofrece dos enfoques básicos para investigar la relación entre las variables:

2.1. Ciencia Política Cuantitativa. Se hace con números y 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.

2.2. 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. Ambos enfoques son complementarios y su elección depende de la naturaleza del problema a estudiar. Unos temas se prestan al análisis cuantitativo, mientras que otros son menos adecuados para la aplicación de métodos estadísticos. En muchos casos, ambos pueden ir juntos porque ambos enfoques utilizan el análisis científico y deben observar las mismas reglas fundamentales de la lógica científica.

3. FALACIAS LÓGICAS. 

Entendidas como razonamiento o argumento incorrecto o inválido que aparenta formalmente ser correcto y válido, veremos 9 tipos de falacias lógicas frecuentemente utilizadas en la argumentación política:


Se supone que el todo es exactamente igual que las partes, atribuyéndose rasgos a toda una clase o grupo cuando esos atributos solo pertenecen a una parte del grupo. Es la base del estereotipo. Todas las democracias adolecen de problemas de corrupción (porque se ha constatado su presencia en un solo sistema democrático).



Inferir injustificadamente conclusiones a partir de datos estadísticos u otros hechos cuando se intenta establecer causalidad. Se trata del mismo mecanismo de argumentación que la Falacia de Composición, pero no soportado en la constatación de una realidad concreta (y extrapolada después), sino en hechos y datos estadísticos.



Inferir características individuales a partir de características y datos agregados (ecológicos) de un grupo, colectivo al que dicho individuo pertenece. La asociación entre variables a escala agregada no tiene por qué producirse a en cada uno de los miembros del grupo. Como pertenece al partido político X, el Sr. Y aprueba la reforma laboral.



Atribuye causalidad al mismo fenómeno cuyas causas se intentan explicar. El término procede del griego que significa lo mismo. El conflicto armado entre los grupos enfrentados de Yugoslavia generó una guerra civil es un razonamiento tautológico porque la guerra civil es el enfrentamiento entre grupos del mismo país: es lo mismo.



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. Analicemos esta falacia. Presupone que, puesto que un sector privado vigoroso (A) puede ser favorable para la democracia (B), una economía totalmente privatizada (C), 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 privatizada, sin un sistema de protección social (D), ni un sistema fiscal redistributivo (E) 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 (B).



La expresión Post Hoc Ergo Procter Hoc significa 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. El razonamiento no explica por qué un fenómeno precipitó el otro.



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, no afrontaron los mismos problemas ni su desplome respondió a las mismas causas.



Aquella hipótesis que no se puede comprobar empíricamente, es decir, que no es susceptible de refutación. 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. Son artículos de fe que no se pueden contrastar con la realidad.



Tendencia de explicar un fenómeno en función de una sola causa (monocausalidad), ignorando otras que también han podido intervenir en él. Las elevadas tasas de paro pueden deberse a un inadecuado modelo productivo, al fracaso escolar y a las dificultades de financiación de las empresas, pero se explica únicamente por el fracaso escolar.

4. LA LÓGICA DE COMPROBACIÓN DE HIPÓTESIS. 

La comprobación de hipótesis representa una actividad central de la ciencia política porque ayuda a pensar lógica y coherentemente de acuerdo con los parámetros epistemológicos [2].

4.1. 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 que surja y perdure la democracia, mientras la pobreza nacional la impide o la mina. Esta técnica se llama inducción.

INDUCCIÓN. 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, sin que sepamos todavía si esta suposición es verdadera o falsa.

4.2. Pasos en la Comprobación de Hipótesis. Retomemos la hipótesis La riqueza nacional promueve la democracia. ¿Cómo comprobar esta hipótesis? Podemos elegir entre varios métodos en función de si se va a utilizar un enfoque de análisis cualitativo, cuantitativo o una mezcla de ambos. Normalmente, 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[3]. Puesto que se está examinando la relación entre la democracia y la riqueza nacional, hay que clarificar también lo que debe entenderse por riqueza y pobreza[4]. Por último, ¿Qué queremos decir con esta hipótesis? Lo que queremos decir es que:

La riqueza causa el surgimiento de la democracia, desplazando a las formas no democráticas de gobierno, y

La riqueza causa que las democracias ya existentes logren perdurar.

IDENTIFICACIÓN DE VARIABLES. Identificaremos la VD y la VI. Como la existencia de la democracia es el efecto que se pretende explicar, ésta es la VD. La VI 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 VI es 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:

Los Estados relativamente ricos son democracias; y
Los Estados relativamente pobres no lo son [5].
Lógicamente también esperamos descubrir que:
Las democracias son relativamente ricas; y
Los regímenes no democráticos son relativamente pobres.

El proceso por el cual las hipótesis se traducen a la forma SI…ENTONCES ejemplifica la deducción, un proceso de razonamiento que procede de lo general a lo particular. Partiendo de una generalización que abarca una serie o clase de fenómenos, se aplica a casos particulares. 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. Una hipótesis predice un determinado resultado de la investigación como un resultado lógicamente derivado. 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, la hipótesis concuerda 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:

Democracias que no sean 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 (Sudáfrica, El Salvador, Bulgaria, Namibia o Mali) proporcionan una evidencia indiscutible: la pobreza no constituye una barrera insalvable para la democracia.

Dictaduras ricas o relativamente ricas. Existen  con regímenes dictatoriales que tienen rentas muy altas (Qatar, Singapur, Emiratos Árabes Unidos, Kuwait, Libia o Arabia Saudí). 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.

Llegados aquí y ante estas contradicciones con respecto a las expectativas, 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. Los datos no vinculan incontrovertiblemente la riqueza relativa con la democracia, ni excluyen de forma concluyente una relación entre estas dos variables. Establecer una correlación entre variables es un primer paso necesario para demostrar una relación causal entre ellas. Sin embargo, hay que tener en cuenta que una correlación no establece causalidad por sí misma.

5. INFERENCIA CAUSAL Y RAZONAMIENTO DEDUCTIVO. 

Procede ahora considerar algunos principios básicos de la inferencia causal y del razonamiento por deducción.

5.1. Inducción. La inducción va de lo particular a lo general por cuanto es el proceso de extraer conclusiones o hacer generalizaciones a partir de una información o evidencia específicas, de las comprobaciones empíricas de hipótesis. A diferencia de la deducción, en la inducción la evidencia no conduce a conclusiones lógicamente determinadas. Antes bien, los hechos pueden concordar con dos o más conclusiones posibles. En estos casos, todas las conclusiones que se puedan extraer a partir de los datos disponibles sólo pueden ser tentativas e inciertas. Extraer conclusiones de las comprobaciones empíricas de hipótesis suele ser un proceso inductivo.

5.2. 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. La mayoría de las hipótesis que formulan los politólogos se comprueban indirectamente.

5.3. 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 VI expliquen la VD. 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 (intervinientes) 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 denominada reduccionismo.

5.4. 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. Cuanto más rica es una nación, más probabilidad tiene de mantener la democracia. 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. En todas las ciencias, reconocer los límites del conocimiento es el principio del saber.



[1] En Ciencia Política tenemos la Ley de Duverger (del politólogo francés M. Duverger) predice que un sistema electoral en el que los candidatos que se presentan en una circunscripción se eligen por mayoría simple en una sola vuelta, tiende a producir un sistema bipartidista (como en el caso de las elecciones a la Cámara de los Representantes de Estados Unidos).

[2] La epistemología es el campo de investigación que se ocupa de clarificar el alcance y los límites del conocimiento. Las cuestiones epistemológicas son decisivas para el desarrollo de la capacidad de razonamiento crítico.

[3] Utilizaremos los criterios de Freedom House y de su índice compuesto de derechos políticos y civiles para medir el grado de democracia relativo de cada país: Democracias (valor del índice entre 1 y 2,5); Regímenes Semi-Democráticos (valor del índice entre 3 y 3,5); Regímenes Semi-Dictatoriales (valor del índice entre 4 y 5,5) y Dictaduras (valor del índice entre 6 y 7).

[4] Países de Renta Alta (con 9.000 $ o más per cápita); Países de Renta Media-Alta (de 2.900 $ a 8.999 $ per cápita); Países de Renta Media-Baja (de 750 $ a 2.899 $ per cápita); y Países de Renta Baja (con menos de 750 $ o más per cápita);

[5] Concretando las expectativas: Los países de renta alta y media-alta serán democracias o regímenes semi-democráticos, mientras que los países de renta baja y media-baja serán regímenes dictatoriales o semi-dictatoriales.


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2 comentarios:

  1. Gracias por estos resúmenes tan geniales. Un saludo de una primeriza en la UNED! ;)

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  2. Gracias por tu comentario Anna! Compensa saber que el trabajo resulta de utilidad. Espero que te vaya muy bien en la UNED!

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