Santiago Olivella^**

* Ponencia presentada en el II Encuentro de Estudiantes de Ciencia Política (Área de Teoría Política/Metodología). Departamento de Ciencia Política, Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia, marzo de 2006.

** Politólogo de la Universidad de los Andes. Candidato a Ph. D. en Ciencias Políticas de la Washington University en St. Louis, EE. UU. Correo electrónico: s-olivel@uniandes.edu.co

Resumen

En el primer semestre de 2006, los estudiantes del departamento de Ciencia Política de la Universidad de los Andes realizaron su segundo simposio. A continuación se transcribe la ponencia de uno de los estudiantes y el correspondiente comentario crítico, realizado por uno de los profesores del departamento. Mientras el alumno sostiene que en las ciencias sociales se presenta una dicotomía entre la opción por la complejización o la simplificación en el análisis de los fenómenos sociales, el profesor argumenta, desde la perspectiva de la comprensión interpretativa, que el problema no tiene que ver con aumentar o reducir las variables.

Palabras clave: metodología de la investigación, ciencias sociales, ciencia política.

Abstract

Key words: research methodology, social sciences, political science.

recibido 07/08/2007, aprobado 05/09/2007

Con el tiempo, estos mapas desmesurados
no satisficieron, y los Colegios de Cartógrafos
levantaron un mapa del Imperio que
tenía el tamaño del imperio y coincidía puntualmente
con él.
Jorge Luis Borges,
Del rigor en la ciencia

Parte de mis inquietudes con respecto a la relación entre complejidad social y explicación científica nace de aquello que entiendo por "complejidad" en este contexto. Cuando se habla de la complejidad en los fenómenos sociales (en cualquiera de los contextos mencionados más arriba), creo que se hace referencia al tipo de causalidad presente en la realidad social: en general, decir que "la realidad social es compleja" equivale a decir que "los fenómenos sociales son el resultado de una combinación de causas o condiciones", condiciones que actúan conjuntamente para producir su efecto; algo como lo que John Stuart Mill, en su System of Logic, llamó "causalidad química". De acuerdo con Ragin,"la idea básica es que un fenómeno o cambio emerge de la intersección de precondiciones apropiadas -los ingredientes correctos para el cambio. En la ausencia de cualquiera de esos ingredientes esenciales el fenómeno -o el cambiono emerge" (1987: 25). Esto es importante porque nos aleja de las discusiones sobre la complejidad de los actores sociales (i. e., de los seres humanos): aunque realmente interesante, esta idea no es la que pretendo explorar; por ese camino nos encontramos, por ejemplo, con aquella "x" que son las emociones (para retomar la expresión de Bourdieu).Así,los dos objetivos que se me dificulta conciliar resultan ser los siguientes: aquel según el cual las ciencias sociales deben dar cuenta de la complejidad causal de los fenómenos sociales, por un lado, y aquel según el cual las conclusiones que generan nuestras disciplinas deberían poder ser medianamente generalizables (en el sentido de que sea posible insertarlas en análisis más globales propios de la literatura especializada).

Ahora que los términos de la discusión son, espero, más claros, quisiera profundizar en el dilema que roba mi paz académica. Si aceptamos comprender la complejidad como he propuesto, su existencia en el mundo social se traduce en una multitud de variables causales actuando conjuntamente. Por tanto, en la medida en que un modelo explicativo pretenda acercarse más a la realidad social, que es compleja en este sentido, éste deberá añadir un número mayor de variables explicativas que además operen en constelaciones interdependientes. Ahora bien, el aumento de variables en diferentes combinaciones (las llamadas constelaciones interdependientes) le añade especificidad al modelo: añadir variables a la explicación (o, lo que es lo mismo, complejizar esa explicación) irá generando un ámbito más reducido al que se pueda aplicar, y cada combinación posible de variables apuntará a un fenómeno cada vez más particular. Un ejemplo aclarará este punto: si digo "perro" puedo incluir bajo este concepto un número muy elevado de seres; si, en cambio, digo "perros de color café", el número de seres que puedo ubicar bajo esta categoría será mucho menor. En general, si continúo el ejercicio y digo "perro café, cojo, de ojos azules, etc." daré, finalmente, con una descripción de un único ser que quepa bajo este concepto (o más propiamente, descripción), a saber, mi perro Sputnik. Ahora, si de esa definición de Sputnik yo infiero que no podrá comer cierto tipo de alimentos, no puedo afirmar lo mismo para todos los perros, precisamente porque fue en virtud de esas características, que hacen de ese perro mi perro, que pude sacar esa conclusión. Análogamente, si poseo un modelo explicativo que dé cuenta exhaustiva de la complejidad causal de un fenómeno al incluir todas las variables relevantes, terminaré con un modelo en el que la asignación de valores a esas variables dé como resultado un caso específico para cada combinación posible de valores. Si de este modelo concluyo que unas combinaciones específicas de variables son las que generan el fenómeno estudiado, sólo podré hacer extensiva esta conclusión a los casos específicos que dichas combinaciones representan. Por tanto, debo renunciar a la validez general que dichas conclusiones puedan tener. Pareciera entonces que una mayor complejidad causal va en detrimento de la validez general de nuestras conclusiones. Esto es un dilema en tanto que, si aceptamos (con, por ejemplo, King, Keohane y Verba) que uno de los objetivos de la Ciencia es la inferencia (i. e., sacar conclusiones acerca de lo inobservado a partir de lo observado), los métodos de investigación en ciencias sociales no pueden optar por la complejidad causal sin ir en detrimento de otro de sus posibles (¡y deseables!) objetivos, a saber, la inferencia generalizable.

Este aparente dilema entre dar cuenta de la complejidad causal y la pretensión de validez (más o menos) general de nuestras explicaciones afecta tanto a las tradiciones cualitativas como a las cuantitativas de la investigación social.Aunque algunos arguyan lo baldío de esta distinción entre métodos cualitativos y métodos cuantitativos, creo que la distinción es útil siempre que nos permite identificar dos maneras diferentes de apropiarse de la realidad social; si bien ninguna de los dos puede ser tomada como "verdaderamente científica" o más científica que la otra (como históricamente han intentado argumentar algunas posiciones ingenuas), es claro que las herramientas científicas de una y otra tradición difieren significativamente entre sí, y que el uso de esas herramientas permite descubrir relaciones explicativas muy disímiles (aunque igualmente importantes). Cada una de estas formas de apropiarse del mundo social genera (a la vez que devela) una comprensión diferente de lo apropiado; comprensiones que, siendo diferentes, pueden (y el énfasis debe ser puesto en la posibilidad, contraria a la necesidad) ser contradictorias.

Cada uno de estos campos al interior del universo de los métodos de investigación parece privilegiar uno de los objetivos del dilema (y lo que voy a decir es altamente discutible): los métodos cualitativos parecen privilegiar el objetivo de dar cuenta de la complejidad social, mientras que los cuantitativos parecen preocuparse más por el carácter general de sus explicaciones. Esto no significa, sin embargo, que deseche cada uno el objetivo que le resulta menos cercano: privilegiar no significa, claro, concentrarse exclusivamente; mi punto es que cada tradición prefiere sacrificar un poco de algo a fin de alcanzar un poco más de lo otro. De hecho, no creo estar muy lejos de lo intuitivo si expreso el conflicto entre ambas for-mas de hacer investigación social en términos del objetivo que privilegian. Esta forma de comprender los métodos cualitativos y cuantitativos nos permitiría explicar aquella situación, evidenciada por Ragin, en la cual la gráfica de número de estudios en ciencias sociales contra tamaño del N utilizado se asemeja a una "U": muchos trabajos, específicamente aquellos más preocupados con dar cuenta de la complejidad causal, utilizan N muy pequeños (N = [3,5]), mientras que aquellos más interesados en obtener explicaciones más generales se preocupan porque sus N sean suficientemente grandes (N >= 30).

Este dilema, que me parece propio del ámbito de la teoría de los métodos de investigación, tiene implicaciones que van más allá de la elucubración de marfil y que tocan nuestra disciplina en sus lugares más sensibles, como es su relación con el público general. ¿Qué tiene nuestra disciplina para decirles a los pobladores de Mapiripán, de Trujillo o de El Salado? Nuestras decisiones metodológicas afectan necesariamente esta respuesta: si optamos por métodos que den mejor cuenta de la complejidad que de la generalidad de nuestras explicaciones, podemos terminar con conclusiones del tipo "Colombia es única...": un caso anómalo, incomparablemente violento, etc. Conclusión que, sorprendentemente, no tiene pocos defensores en la ciencia política de nuestro país. Y esta conclusión no es peor que aquella que viene de privilegiar, aun a costa de la comprensión, la posibilidad de generalizar nuestras conclusiones (y, por tanto, de insertarlas en las discusiones clásicas y en las internacionales), a saber, aquella que convierte los fenómenos en datos carentes de vida, de sentido y, final-mente, del contenido necesario para conectar nuestras explicaciones con realidades como la del país. Pienso en los problemático que resulta en este sentido el estudio de la violencia (con minúscula) en Colombia: como politólogos, no podemos alimentar el sentimiento de desahucio entre aquellos que han experimentado los rigores de la guerra al caracterizar su vida como un caso extrañísimo de violencia en medio de un mundo pacífico (distinto a uno pacificado): porque tal es el riesgo que corremos cuando hacemos de nuestra disciplina una cartografía rigurosa, a lo Borges. Pero tampoco podemos rechazar aquellos matices que precisamente hacen que su situación sea su situación, y hacerlos irrastreables en medio de un modelo, generalmente econométrico (o politométrico, como oí decir a alguien no hace mucho) o formal.

Por el momento, no veo una salida clara a este dilema. Si mi intuición es correcta (y espero que no lo sea), entre ambos objetivos existe algo así como un trade off, es decir, no podemos perseguir uno sin ir en detrimento del otro. La pregunta, por tanto, sería: ¿cuál es de mayor importancia para la empresa de la ciencia? Una ciencia, claro, que no busca sus respuestas en ella misma, y que es puesta al servicio del mundo cotidiano (cualquiera sea el carácter de ese mundo). Si me piden tomar una posición, debo aceptar que me atrae menos la complejidad que la generalizabilidad. La parsimonia en nuestras explicaciones abre, según creo, más posibilidades que la prolijidad. Al respecto, sólo diré que, como cuenta Borges (en su brevísimo Del rigor en la ciencia), es inútil tener un mapa igual de grande al territorio representado: como tal, pierde su razón de ser.

Referencias

King, Gary, Robert Keohane y Sidney Verba. 1994. Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research. New Jersey: Princeton University Press.         [ Links ]

Mill, John Stuart. 1987. A System of Logic. New York: University Press of the Pacific.         [ Links ]

Ragin, Charles C. 1987. The Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley: University of California Press.         [ Links ] ]]> 1994 1987 1987