Tema 1 - Ciencia Política empírica I. Métodos y técnicas de investigación

Fundamentos de la Ciencia Política I

TEMA 1 – LA CIENCIA POLÍTICA EMPÍRICA I MÉTODOS Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN

1 – La ciencia política empírica. ¿Votan más los mayores que los jóvenes a partidos conservadores? ¿Se interesan los varones por la política en mayor medida que las mujeres? ¿Hasta qué punto los partidos políticos han incorporado demandas de colectivos ecologistas, feministas o pacifistas? ¿Qué partidos políticos se han moderado más? ¿Se están produciendo tendencias similares a otras democracias en España? Preguntas de este tipo nos llevan más allá de los simples hechos aislados, nos empujan a generalizar a partir de esos hechos para obtener una perspectiva más amplia sobre la realidad política. Estudiar la política de esta forma nos permite dar sentido a los numerosos acontecimientos políticos que se publican a diario en los medios. En sí, los hechos de la vida política no son especialmente significativos. Tan solo cobran significado cuando los visualizamos como pautas, tendencias o relaciones generales. Si queremos comprender el significado de los diferentes eventos de la vida política debemos integrarlos en procesos o contextos más generales. A diferencia de los gobiernos, los periodistas y las empresas privadas para las que trabajan suelen prestar una atención momentánea a los sucesos políticos y valoran únicamente sus implicaciones más inmediatas. No obstante, a los sociólogos (como a los politólogos) nos interesa lo que nos dicen estos hechos respecto de la política general. ¿Qué nos dice la dimisión del presidente de un país sobre el funcionamiento de la democracia? ¿Qué descubren las decisiones del BCE sobre la relación entre política y economía dentro de la UE? ¿Qué reflexiones suscita un golpe de Estado sobre la intervención militar en política? Nuestro objetivo como sociólogos será profundizar en la 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 empírica. Al mismo tiempo, podemos utilizar nuestra comprensión de estos procesos y tendencias generales para ampliar la que tenemos de los eventos concretos más cercanos. La ciencia política se ocupa constantemente de la relación entre lo general y lo específico. Construir generalizaciones plausibles a partir de toda una serie desordenada de eventos e información, y determinar el grado de precisión de estas generalizaciones exige usar métodos científicos para analizar hechos y comprobar proposiciones generales. El análisis es simplemente la búsqueda de conocimiento mediante la observación minuciosa y la generalización. Para lograr este objetivo, el análisis científico se sirve de una serie de conceptos y procedimientos. Estos aumentan nuestra capacidad de pensar críticamente y nos permiten comprender el mundo real de la política aplicando la lógica científica. Los siguientes términos son algunos de los más relevantes dentro de la ciencia política. 1

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Variables. Una variable es algo que puede variar o cambiar, es decir, que puede adoptar formas diferentes o ser una característica cambiante de un fenómeno. Supongamos la comprensión de la naturaleza y el funcionamiento de la democracia teniendo en cuenta que tiene diferentes características que pueden variar o mostrar formas distintas. Por ejemplo, hay democracias estables que duran largos periodos de tiempo sin alteraciones importantes (Reino Unido o Estados Unidos) mientras que otras democracias más inestables han experimentado cambios frecuentes de gobierno con alternancia temporal de formas de gobierno no democráticas. La estabilidad es de este modo una característica de la democracia que se puede analizar de forma sistemática. Para ello cabría definir lo que queremos decir exactamente con estabilidad e inestabilidad para recoger información sobre esta característica. Por ejemplo, podemos definir la estabilidad como una duración superior a X años, recoger información sobre la duración de las democracias y denominar estables a aquellas que cumplan dicha definición. Posteriormente, podemos comparar diferentes casos de cada categoría y buscas posibles explicaciones de por qué algunas democracias son estables y otras no lo son. Los factores que pueden explicar la estabilidad o inestabilidad son también variables. Supongamos ahora que queremos saber por qué las personas votan de la forma en que lo hacen. Los electores pueden votar a diferentes partidos o candidatos, o incluso pueden quedarse en casa y no votar. Los votantes también presentan características variables. El electorado está formado por personas de diferentes sexos, clases sociales, grupos étnicos, religiones y otras características sociodemográficas. Podemos recoger información sobre todas estas variables y analizar el grado en que las diversas características de la ciudadanía explica sus opciones electorales. Cuando emprendemos el estudio científico de la política son este tipo de variable las que reciben nuestra atención analítica más directa. En algunos casos puede que únicamente nos interese observar estos fenómenos, recoger información sobre ellos y clasificarlos de alguna manera. Sin embargo, el interés del análisis aumenta cuanto intuimos e intentamos descubrir relaciones entre dos o más variables observadas. ¿Qué relación hay entre la estabilidad de una democracia y el nivel de desarrollo del país? Indagando sobre este tipo de relaciones damos el primer paso para generalizar sobre la política. Cuando intentamos descubrir pautas o conexiones entre dos variables, utilizamos una de ellas como variable dependiente y la otra como variable independiente. independiente. La variable dependiente es aquella que más nos interesa examinar o explicar, ya que es nuestro principal objeto de estudio. Podría definirse como el efecto o resultado que está influido o causado por otra variable u otras variables. En otras palabras, es la variable cuyo valor cambia como respuesta a los cambios de valor de otras variables (independientes). Si nos interesara comprender el comportamiento electoral en una sociedad, una característica de este sería el número de personas que acuden a votar: ¿Quiénes acuden a

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votar? ¿Quiénes se quedan en casa? He aquí nuestra variable dependiente que pretende explicar de qué factores depende la participación electoral. La variable independiente es el factor o la característica que influye 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. Siguiendo el anterior ejemplo del comportamiento electoral, las variables independientes son las diversas características de los electores que nos pueden ayudar a comprender las variaciones en la participación electoral. Entre ellas podrían incluirse el nivel de renta, la edad, el sexo, el nivel de estudios, las tendencias ideológicas, las preferencias partidistas,… En conclusión, en “A causa B”, A es la variable independiente ind ependiente y B es la variable dependiente; es decir, B depende de A. Nuestro objetivo sería determinar si hay conexiones y en qué medida las hay entre las variables independientes y nuestra variable dependiente: la participación electoral. Tales conexiones entre variables dependientes e independientes se conocen como asociaciones o correlaciones. 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 crecen o decrecen juntas. Por el contrario, las variables estarán negativamente correlacionadas cuando varían en distinta dirección, es decir, cuando una crece la otra decrece y viceversa. Veamos un par de ejemplos gráficos:

Participación %

Renta anual €

Baja

Media

Alta

En el eje de ordenadas (vertical) se representa la variable dependiente y en el eje de abscisas (horizontal) la variable independiente. En este primer gráfico se muestra la correlación entre el nivel de renta del electorado de un país y su nivel de participación. Se observa que cuanto mayor es el nivel de renta, mayor es la participación electoral (y viceversa). La correlación es claramente positiva, pues ambas variables aumentan de forma paralela.

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Participación %

Alienación política Baja

Media

Alta

En este segundo caso, las variables están inversamente correlacionadas porque varían en direcciones opuestas: una variable crece y la otra decrece. Se analiza la participación electoral y el sentimiento del votante de alienación del sistema político, es decir, de escasa eficacia política y la desconfianza hacia los políticos (variable independiente). Son los votantes con escaso sentimiento de alienación quienes presentan las tasas de participación más altas, al contrario que los votantes con sentimiento alto de alienación. Cabe recordar que las variables no son en sí mismas dependientes o independientes, pudiendo emprender un proyecto de investigación diferente tomando una de las variables independientes anteriores y convertirla en variable dependiente. Por ejemplo: ¿qué factores pueden influir o causar la alienación política? En este caso, la alienación política sería una variable dependiente y examinamos varias variables independientes para descubrir si están correlacionadas con ella. ¿Hasta qué punto depende la alienación política del nivel de renta, del nivel de estudios, de factores psicológicos o de una combinación de variables?

Alienación de la política Alta

Media

Baja Sin estudios

Primaria

Bach

Universitarios

Nivel de estudios

El gráfico muestra una correlación negativa entre la alienación de la política (variable dependiente) y el nivel de estudios (variable independiente). Cuantos menos estudios tiene el individuo, mayor es su percepción de la alienación. De 4


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este modo, la alienación puede ser una variable independiente o una variable dependiente en función de cuál sea el principal interés del análisis. En otras palabras, depende del efecto que se pretende comprender o explicar. Estos resultados sugieren que los niveles de renta (variable independiente) influyen en la participación en las elecciones (variable dependiente) a través de factores como los estudios, el conocimiento de la realidad política, la conciencia sobre la eficacia política,… Estos factores son variables interdependientes, interde pendientes, que se sitúan entre las variables independientes y las dependientes. Las correlaciones no prueban que una variable cause o provoque el cambio en la otra variable, es decir, las correlaciones no demuestran de forma concluyente la causalidad. No obstante, sí sugieren que puede haber una relación causa-efecto entre las variables observadas. Sin duda, para mostrar que una relación causal existe es necesario en primer lugar demostrar que existe correlación. Las correlaciones son necesarias para demostrar la causalidad pero no son suficientes. Las correlaciones entre variables pueden ser positivas o negativas, aunque puede resultar que no haya ninguna relación causa-efecto directa entre ellas. En este caso nos encontramos ante una correlación espuria. En resumen, se da una correlación espuria cuando dos variables parecen estar directamente vinculadas en una relación causa-efecto pero no existe relación causal o están indirectamente vinculadas vinculadas por medio de otra u otras variables. En todos nuestros estudios deberemos estar constantemente en guardia ante las correlaciones espurias, también como ciudadanos y no solamente como sociólogos. Por ejemplo, es habitual que en los sistemas democráticos la oposición parlamentaria eche la culpa al gobierno de todo lo que va mal, aunque no siempre son responsables directos de la situación porque ciertas políticas vienen realizándose desde legislaturas anteriores. 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 inexorablemente (la ley de la gravedad de Newton es un gran ejemplo donde se demostró que la energía es siempre el producto de la masa por la velocidad de la luz al cuadrado) Una ley probabilística es una suerte de ley científica menos rígida. En este caso, cada vez que sucede A, sucede B algunas veces. Ocasionalmente Ocasionalmente se podrá calcular el grado de probabilidad con el que B puede ocurrir (la predicción meteorológica es un ejemplo). El comportamiento humano no se rige tanto como la naturaleza por leyes. Los seres humanos pueden mostrar un comportamiento deliberado, errático, consciente e incluso infundado o irracional. Podemos tomar decisiones sobre el modo en que nos comportamos eligiendo entre varias líneas de acción alternativas, podemos cambiar de opinión, actuar por separado o en grupo, actuar de forma cooperada o interesada,… Es más, nuestro comportamiento político o social puede estar influido por numerosas variables (grupo étnico, sexo, religión, edad, intereses económicos, grupos de pertenencia,…) Podemos calcular mal incluso el efecto que tendrán nuestras acciones, actuar conforme supuestos falsos, tener información 5


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sesgada o una lógica defectuosa. En otras ocasiones son los impulsos subconscientes y las emociones las que afectan a nuestras acciones, ignorando así los cálculos racionales que deberían inducirnos a cierto comportamiento. El comportamiento humano es tan sumamente impredecible y variable que las ciencias sociales que lo estudian no pueden predecir el futuro con precisión exacta. Nadie es capaz de predecir cómo será la realidad política, social o económica dentro de una década o incluso dentro de seis meses. Quizás por ello Einstein afirmó que “la política es más difícil que la física”. Estas son las razones por las que la ciencia política carece de leyes deterministas. No obstante, los científicos sociales podemos discernir pautas y tendencias en la actividad social humana. Y, aunque no seamos capaces de prever con seguridad qué nos depara exactamente el futuro, los científicos sociales podemos a veces sugerir qué desarrollos futuros son más o menos probables, al menos en el corto plazo. p lazo. En las ciencias sociales la predicción sólo puede ser probabilística. Lo cierto es que los científicos sociales usan escasamente el término “ley”. Lo aplican, si acaso, cuando determinadas pautas de comportamiento social o determinados efectos políticos se dan frecuente y regularmente. Pese a todo, incluso en estos casos son leyes probabilísticas más que deterministas. Teorías. En ciencia política, el término teoría puede tener varios significados. Su significado más básico hace referencia al pensamiento sobre la política y se opone a su práctica. Teorizar implica en este caso hacer generalizaciones sobre la política, estén o no de acuerdo con estrictas reglas científicas. Su definición también alude a principios generales o ideas abstractas que, de hecho, no responden necesariamente a una realidad concreta. Cuando decimos que “la democracia democracia es el gobierno del pueblo” nos referimos a una idea general sin explicar su funcionamiento en la práctica. Los científicos usan el término teoría parsimoniosa para referirse a una teoría que explica una gran serie de fenómenos en términos muy sucintos, aunque poseen en potencia un elevado poder explicativo. La ciencia política tiene pocas teorías parsimoniosas, por no decir ninguna. En lugar de enunciar generalizaciones capaces de explicar la mayoría de los fenómenos políticos en una o dos frases, la ciencia política se limita, en su mayor parte, a las llamadas teorías del alcance medio. Se trata de teorías que explican categorías o fragmentos específicos de la realidad política. Por norma general, las explicaciones que merecen el nombre de “teoría” han logrado gran aceptación durante largos periodos de tiempo, pues su capacidad para explicar hechos ha sido confirmada por repetidas investigaciones científicas. Es por ello que las teorías suelen estar más sólidamente fundadas que las hipótesis, que son supuestos todavía no comprobados suficientemente. Las teorías son válidas sólo en la medida en que concuerdan con los hechos que pretenden explicar. Si salen a la luz evidencias que nuevas que contradicen la teoría, puede que esté total o parcialmente equivocada. En este caso sería necesario modificarla o descartarla para que se ajuste mejor a los hechos. Por ello, todas las teorías explicativas se deben considerar explicaciones 6


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provisionalmente válidas de la realidad empírica, siendo preciso contrastarlas repetidamente con los datos de la realidad. Hipótesis. Una hipótesis es un supuesto o suposición que debe ser comprobado con los datos de la realidad. En algunos casos puede que las hipótesis sean meramente descriptivas, pudiendo comprobarse basándonos en datos de encuestas a una muestra representativa de la ciudadanía (por ejemplo: la democracia disfruta de amplio apoyo popular). No obstante, las hipótesis descriptivas no sugieren una explicación de por qué los fenómenos propuestos podrían estar ocurriendo. Las hipótesis explicativas formulan una relación causa-efecto entre variables dependientes e independientes que se pueden comprobar empíricamente con datos extraídos mediante la observación de la realidad. Al formular hipótesis explicativas sobre la política nos obligamos a especificar cuáles son las variables dependientes e independientes además de establecer la diferencia entre la causa y el efecto. Al comprobar las hipótesis empíricamente, las sometemos a la p rueba de la realidad: examinamos con detenimiento los hechos disponibles para ver si respaldan o contradicen las relaciones que proponen nuestras hipótesis. 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. Una aproximación inteligente a la política requiere una comprensión profunda de la importancia de la teoría explicativa y de la comprobación de hipótesis. En otras palabras, la aproximación científica a la política exige que contrastemos nuestras generalizaciones con evidencia o información relevante aplicando sistemáticamente la lógica. Modelos. En la ciencia política un modelo es una representación simplificada de la realidad. Los modelos nos permiten comprender algún aspecto de la realidad representando algunos de sus rasgos esenciales de 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. Cuando se comparan con la realidad, las complejidades del mundo real se manifiestan. Los modelos están para usarlos, no para creer en ellos. Es fácil construir un modelo de democracia a partir de sus rasgos característicos, aunque muchas democracias del mundo actual se desvían de este modelo de democracia “ideal”. Estas desviaciones estimulan la investigación sobre cómo y por qué se dan. El modelo descriptivo es conocido como “tipo ideal”, que describe los rasgos característicos de un fenómeno político o social. Es un término acuñado por el sociólogo Max Weber, que elaboró un tipo ideal de burocracia moderna a principios del siglo XX donde especificaba los rasgos más frecuentes de esta. Por otro lado, los modelos estáticos simplemente definen los atributos fundamentales de un fenómeno (como los tipos ideales) pero no describen cómo cambian o evolucionan esos atributos. A diferencia de estos, los modelos 7

Fundamentos de la Ciencia Política I dinámicos sí describen los procesos de cambio. Los modelos también pueden ser analogías. En estos casos, los sociólogos trataremos de esclarecer los fenómenos políticos comparándolos con otros (por ejemplo: la democracia y la economía de mercado). Algunos modelos son simplemente diagramas o descripciones esquemáticas de procesos y relaciones. Veamos dos ejemplos de esquematización referentes referentes a dos do s formas de democracia:

Ciudadanos 

Decisiones

MODELO DE DEMOCRACIA DIRECTA

Paso 2 Representantes Representantes y cargos electos

Elección 1

Elección 2

(paso 1)

( paso 5)

Ciudadanos

Decisiones

Paso 3

Evaluación de las decisiones

Impacto de las decisiones

Paso 4 

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MODELO DE DEMOCRACIA REPRESENTATIVA

En una democracia directa los ciudadanos se reúnen y toman decisiones vinculantes que conciernen a la comunidad. En una democracia representativa los ciudadanos eligen a sus representantes, que ostentan los poderes legislativo y ejecutivo del Estado, delegando en los elegidos la toma de decisiones. Cuando estas decisiones surten efecto, los ciudadanos tienen la oportunidad de valorar sus consecuencias y seguir considerándolos o no responsables mediante su voto en las siguientes elecciones. Paradigmas. El término paradigma adquiere dos significados en la ciencia política. Por un lado, un paradigma es un ejemplo perfecto de un fenómeno o pauta particular. Por ejemplo, el sistema británico de gobierno es un paradigma de la democracia parlamentaria. A partir de este paradigma se puede comprender mejor cómo funcionan funcionan otros sistemas políticos mediante mediante su comparación. comparación. Los paradigmas resultan muy útiles a la ciencia política porque ayudan a observar y analizar las variaciones variaciones de un mismo fenómeno. fenómeno. Al contrario que los tipos ideales, los paradigmas tienen referente en el mundo real. 8

Fundamentos de la Ciencia Política I En una segunda acepción, un paradigma es una forma particular de investigación intelectual o una aproximación específica a la investigación científica. Antes de que se impusiera este paradigma de investigación científica, el paradigma dominante en la ciencia política era principalmente descriptivo y tendía a centrarse en las instituciones gubernamentales y el derecho constitucional. Guardaba menos relación con el estudio de cómo se comporta la gente en la vida política y no empleaba conceptos como los ya vistos anteriormente, más propios del pensamiento científico moderno.

2 – Ciencia política cuantitativa y cualitativa. La ciencia política cuantitativa se hace con números. Se ocupa principalmente de fenómenos que pueden variar en grados o cantidades medibles (número de votos en unas elecciones, porcentaje de opinión en una encuesta,…) Los estadísticos han desarrollado técnicas sofisticadas y programas informáticos para realizar diferentes tipos de mediciones de variables dependientes e independientes, las cuales pueden adaptarse a la investigación sobre la política. En algunos casos, el análisis estadístico es sólo parcialmente útil para comprender la realidad política y debemos combinarlo con otra información no directamente cuantificable (explicaciones (explicaciones históricas, descripciones de eventos,…) La ciencia política cualitativa describe y analiza detalladamente cuestiones como el funcionamiento de las instituciones de gobierno, la organización de los partidos y grupos de interés, o los discursos públicos sobre los problemas que afronta un país. Este tipo de fenómenos políticos no se pueden entender en su totalidad mediante análisis estadísticos. En definitiva, 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 políticas y los procesos que en su marco se desarrollan. Cualitativistas y cuantitativistas se han enzarzado en acalorados debates sobre qué forma de análisis es superior. Los analistas de orientación cuantitativa aprecian la precisión y la exactitud del rigor estadístico, acusando incluso a los cualitativistas de vagos e imprecisos. Estos últimos, por su parte, tienden a acusar a sus colegas de aferrarse a los números ignorando en política todo lo que no se puede reducir a simples datos estadísticos; es decir, sostienen que no aprecian la realidad política en toda su complejidad. Hoy en día es elevado el número de analistas que coinciden en que ambos enfoques son complementarios y que la elección depende, en última instancia, de la naturaleza del problema que se esté estudiando. Unos temas se prestan especialmente al análisis cuantitativo (procesos electorales, opinión pública,…) mientras que otros son menos adecuados para aplicar métodos estadísticos. Lo que es de vital importancia es que ambos enfoques deben observar las mismas reglas fundamentales de la lógica científica.

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3 – Falacias lógicas. 

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Falacia de composición. Se incurre cuando se supone que el todo es exactamente igual que las partes. Hay que tener cuidado y no atribuir rasgos, comportamientos o actitudes a toda una clase o grupo cuando esos atributos pertenecen sólo a una parte de ese grupo. Esta falacia es la base del estereotipo que considera similares a todos los individuos del grupo particular, pasando por alto sus diferencias. Que haya políticos corruptos no significa que todos ellos lo sean. 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. La asociación entre variables agregadas no tiene por qué producirse en cada uno de los miembros del grupo. Sucede normalmente con los razonamientos sobre la abstención en procesos electorales cuando se atribuye cierto porcentaje de abstencionistas que antes votaban a X partido. Tautología (razonamiento circular). Atribuye causalidad al mismo fenómeno cuyas causas intentan explicar. Un ejemplo de tautología: “El conflicto armado entre los grupos enfrentados del país genero una amarga guerra civil”. Esta afirmación es tautológica porque la guerra civil es un conflicto armado entre grupos enfrentados del mismo país, siendo ambas cuestiones la misma y, por tanto, una no puede causar la otra. Razonamientos post hoc ergo propter hoc (“después de ello y, por lo tanto, debido a ello”). Son falaces estos razonamientos al suponer que toda vez que A causó B porque A precedió a B. La siguiente frase, por ejemplo, no explica por qué un fenómeno precipitó el otro: “La caída de la dictadura portuguesa en 1974 precipitó el final de la dictadura franquista en España”. ¿Por qué? Argumentos a fortiori (“con mayor mayor razón”). Parten de que lo que es verdad de un fenómeno en un nivel o grado es automáticamente verdad del mismo en niveles o grados superiores. Por ejemplo: “Cuanta mayor empresa privada haya en la economía y menor intervención del Estado, más democracia habrá”. Presupone que el sector privado es una condición favorable para el desarrollo de la democracia, pero pasa por alto que la ausencia de un sistema de protección social ni un sistema fiscal redistributivo podría generar un reparto de la riqueza muy desigual e incluso conducir a conflictos sociales capaces de destruir la democracia. Falsa analogía. Consiste en realizar comparaciones inadecuadas o inexactas entre dos fenómenos o situaciones. Un ejemplo es la afirmación “los sistemas políticos son como organismos vivos: nacen, crecen, inevitablemente decaen y mueren”. Esta analogía no encuentra respaldo en la realidad. Las analogías históricas también son problemáticas: “La dictadura de Salazar en Portugal fue como la dictadura de Franco en España”. A pesar de las similitudes más que evidentes, estos casos no son exactamente iguales aunque ambas dictaduras coexistieran durante décadas.

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Hipótesis no falsable. Es aquella que no se puede comprobar empíricamente, es decir, que no es susceptible de ser refutada. Por ejemplo: “El destino de nuestro país está en manos de dios”. Como no podemos ver o escuchar físicamente a este dios, carecemos de evidencia empírica para poder rechazar la hipótesis. Suele ocurrir con afirmaciones que hablan del futuro ya que, hasta que no ocurra, no hay posibilidad de contrastar la hipótesis planteada. Falsa inferencia y reduccionismo. reduccionismo. La primera consiste en inferir injustificadamente conclusiones a partir de datos estadísticos u otros hechos, sobre todo cuando se intenta establecer causalidad. La segunda responde a la tendencia de explicar un fenómeno en función de una sola causa, ignorando otras que también hayan podido intervenir en el mismo.

4 – La lógica de la comprobación de hipótesis. La comprobación de hipótesis representa una actividad central de la ciencia política, una de las que la convierten en ciencia en el sentido formal del término. Al aprender a formular y comprobar hipótesis se aprende mucho sobre la ciencia política y su realidad. El conocimiento y la aplicación de las principales reglas de la comprobación de hipótesis ayudan a pensar lógica y coherentemente. ¿Qué certezas tenemos cobre la política? ¿En qué medida podemos probar que un fenómeno causa otro? ¿Hasta qué punto son válidas nuestras generalizaciones? 

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Fuentes de hipótesis. Las hipótesis sobre la política se pueden derivar de varias fuentes. En algunos casos se derivan de preguntas que se nos ocurren cuando observamos la realidad. Por ejemplo, tras leer el periódico podemos advertir que algunos países tienen sistemas de gobierno democráticos y otros no. En otras palabras, a partir de un examen superficial de noticias en los medios de comunicación ya podemos concebir algunas respuestas. Una de las técnicas utilizadas para formular hipótesis es la inducción. Consiste en un proceso de razonamiento que va de lo específico a lo general. Partimos de observaciones concretas según las cuales formulamos una amplia generalización que se puede aplicar a los fenómenos observados y otros fenómenos relacionados con ellos que aún no han sido observados. Estas generalizaciones son solamente sospechas o suposiciones realizadas sobre la base de una pequeña cantidad de observaciones, siendo una de las características de las hipótesis. Aún no sabemos si la suposición es verdadera o falsa. Sólo tras comprobar la hipótesis se podrá obtener una idea más clara de si la generalización propuesta es válida y en qué medida. Otra fuente de hipótesis se halla en las generalizaciones que ya han sido formuladas. Pasos en la comprobación de hipótesis. Para saber si las generalizaciones realizadas son correctas es necesario distinguir las proposiciones distinguibles y contrastarlas con la evidencia. ¿Cómo contrastar la hipótesis? Existen varios métodos en función del enfoque que utilicemos: cualitativo, cuantitativo o combinado. Dependerá también del 11

Fundamentos de la Ciencia Política I tamaño de la muestra que queramos analizar para contrastar nuestra hipótesis. No obstante, en la mayoría de los casos la lógica de la comprobación de hipótesis implica seguir los siguientes pasos: a) Definición de los conceptos clave. b) Identificación de las variables. c) Formulación de las expectativas de las hipótesis. d) Recopilación y examen de los datos. e) Conclusiones a partir de los datos.

5 – Inferencia causal y razonamiento deductivo. 

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Inducción. La inducción va de lo particular a lo general: es un proceso de extraer conclusiones o generalizar a partir de una información o evidencia específicas. El proceso inductivo también se caracteriza porque, a diferencia de la deducción, la evidencia no conduce a conclusiones lógicamente determinadas. No obstante, los hechos pueden concordar con dos o más conclusiones posibles, unas más próximas a la realidad que otras. 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 solamente podrán ser tentativas y provisionales. p rovisionales. Comprobación indirecta de hipótesis. La mayor parte de las hipótesis que formulan politólogos y sociólogos son comprobadas indirectamente. Cuando se analizan datos agregados, lo más aconsejable es hacer inferencias tentativas a partir de algunas pautas generales discernibles. Los estudios de caso individuales proporcionarán una información detallada más pormenorizada sobre el objeto de estudio. No obstante, estos estudios no permiten extraer grandes conclusiones dado su escaso alcance; no muestran cómo podría aplicarse cierta relación a casos similares o en distintos periodos históricos. Multicausalidad. Algunos fenómenos tienen una sola causa aunque lo más frecuente es que los eventos ocurran debido a múltiples causas. Además, los fenómenos políticos y sociales rara vez se deben a una sola causa, pues la multicausalidad se da con mucha más frecuencia. La comprensión cabal de la realidad requiere siempre tener en cuenta la posible multicausalidad. Reducir las realidades a una sola variable explicativa y no prestar suficiente atención a otras variables explicativas es una falacia lógica: reduccionismo. Un enfoque científico sobre la política exige prestar atención en todo momento a todas las fuentes de la explicación y causalidad de la vida política y a los modos en que interactúan. No hacerlo implica un riesgo de argumentación ilógica y excesiva simplificación. Condición suficiente y condición necesaria. La diferencia entre ambos conceptos es fundamental en la lógica de la causalidad. Una condición necesaria es la que debe estar presente para que un fenómeno o evento ocurra, pues de lo contrario no tendría lugar. Por otro lado, 12

Fundamentos de la Ciencia Política I 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. Ejemplo: los fumadores contraen cáncer en mayor porcentaje.  Fumar no es condición necesaria para padecer cáncer (los no fumadores también contraen la enfermedad)  Fumar no es condición suficiente para padecer cáncer, ya que no siempre lo produce y no todos los fumadores padecen cáncer.

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