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DEFINIENDO LA INVESTIGACION CIENTIFICA EN LAS CIENCIAS SOCIALES
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  DEFINIENDO LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LAS CIENCIAS SOCIALES

 

Autores: Gary King, Robert O. Keohane, Sidney Verba

 

No todas las reglas de deducción que discutimos son  relevantes para todos los problemas que son importantes para los científicos sociales. Muchas de la mayoría de cuestiones importantes concernientes a la vida política - conceptos tales como agencia, obligación,legitimidad, ciudadanía, soberanía y las propias relaciones entre sociedades nacionales y políticas internacionales- son más bien filosóficas que empíricas. Sin embargo las reglas son importantes para toda investigación donde la meta es aprender hechos sobre el mundo real. De hecho, las características distintivas de los escenarios de las ciencias sociales, a parte de la observación casual es buscan arrivar a deducciones válidas para su uso sistemático en los procedimientos bien establecidos de investigación. Nuestro enfoque aquí sobre la investigación empírica significa que nosotros evadimos muchos problemas en la filosofia de las ciencias sociales ademas de las controversias acerca del rol del posmodernismo , la naturaleza de la verdad, el relativismo, y los sujetos relacionados. Asumimos que es posible tener algún conocimiento del mundo externo aunque tal conocimiento es siempre incierto. Además, nada de nuestro conjunto de reglas implica que debemos ejecutar el experimento perfecto ( si tal cosa, existe) o coleccionar y recolectar todos los datos relevantes antes de que podamos hacer deducciones científicas sociales válidas. Un tópico importante es la valoración del estudio aun así haya poca información disponible. El resultado de aplicar algún diseño de investigación en esta situación dará conclusiones  relativamente inciertas, sin embargo, si reportamos nuestras incertidumbres honestamente , esta clase de estudio será útil. La información limitada es frecuentemente una característica necesaria de la investigación social. Porque el mundo social cambia rápidamente , el análisis que nos ayude  a  entender esos cambios requiere que los describamos y busquemos comprenderlos contemporáneamente aun cuando la incertidumbre acerca de nuestras conclusiones es alta. La urgencia de un problema puede ser tan grande que los datos extraídos por los más útiles métodos científicos podría ser obsoleto antes que pueda ser acumulado. Si una persona angustiada está corriendo hacia nosotros blandiendo un hacha, administrarle un cuestionario sobre psicopatía  de cinco páginas puede no ser la mejor estrategía. Joseph Schumpeter una vez citó a Albert Einstein quien dijo: " Hasta que nuestras proposiciones sean ciertas,no nos dicen nada de la realidad,y hasta que no nos digan nada de la realidad no son ciertas"....Aunque cuando pensemos que la certeza es inalcanzable,podemos mejorar la confiabilidad, validez, certeza y honestad de nuestras conclusiones si prestamos atención a las reglas de la deducción científica. La ciencia social que nosotros exponemos busca hacer inferencias descriptivas y causales acerca del mundo.Aquellos que no comparten las asumciones de la cognoscibilidad parcial e imperfecta y la aspiración por la comprensión descriptiva y causal tendrán que buscar inspiración en otra parte  o por batallas paradigmáticas en las cuales comprometerse. En suma, nosotros no proveemos de recetas para la investigación cientifica empírica . Ofrecemos un número de preceptos y reglas , sin embargo éstos tienen el propósito de mejorar el pensamiento de la disciplina , no reprimirla. Tanto en la investigación cuantitativa como cualitativa nos comprometemos a la aplicación imperfecta de normas teóricas de inferencia para diseños de investigación y datos empíricos inherentemente imperfectos. Ninguna regla coherente admite excepciones pero podemos preguntar que excepciones están justificadas explicitamente ya que tendrán implicaciones en la confiabilidad de la investigación  que será evaluada, y las incertidumbres de las conclusiones serán reportadas. No buscamos dogmas sino pensamiento científico.


 1.1.2 Definiendo la investigación científica en las ciencias sociales.

Nuestra definición de “investigación científica ” es un ideal en la cual cualquier investigación cuantitativa o cualitativa , aun la mas cuidadosa, es solo una aproximación. Aun, necesitamos una definición de lo que es una buena investigación, por lo cual usamos la palabra “cientifica” como nuestro descriptor.Esta palabra viene de muchas connotaciones que son injustificadas o inapropiadas, o francamente incendiarias para algunos investigadores cualitativos. De ahí que, nosotros proporcionemos una definición explícita aquí. Como debe quedar claro, no consideramos que la investigación cuantitativa provea una definición explicita aquí. La buena investigación, esta es , la investigación cientifica, puede ser cuantitativa o cualitativa en estilo. En diseño, sin embargo, la investigación cientifica tiene las siguientes cuatro caracteristicas: 1. La meta is la inferencia. La investigación científica esta diseñada para hacer inferencias descriptivas o explicatorias sobre la base de información empirica sobre el mundo. Las descripciones de fenómenos especificos son frecuentemente indispensables para la investigación científica,pero la acumulación de hechos solos no es suficiente.Los hechos pueden ser recogidos (por investigadores cualitativos o cuantitativos) más o menos sistemáticamente, y el primero es obviamente mejor que el segundo, pero nuestra definición particular de ciencia requiere el paso adicional de tratar de inferir más allá de los datos inmediatos en algo más amplio que no se observa directamente. Eso es algo que puede involucrar inferencia descriptiva -utilizando las observaciones sobre el mundo para aprender acerca de otros hechos no observados-. O que algo puede involucrar inferencia causal- aprendiendo acerca de los efectos causales de los datos observados-. El dominio de la inferencia puede limitarse en el espacio y el tiempo- El comportamiento electoral en las elecciones estadounidenses desde 1960, los movimientos sociales en Europa del Este desde 1989-o puede ser amplia -la conducta humana desde la invención de la agricultura. En cualquiera de los caso, la marca distintiva clave de la investigación científica es el objetivo de hacer inferencias que van más allá de las observaciones particulares recogidas.

2. Los procedimientos son públicos.
 
La investigación científica usa métodos explicitos, codificados y públicos para generar y analizar datos los cuales son confiables y por tanto pueden ser evaluados. Mucha de la investigación social en la forma cualitativa sigue pocas reglas precisas de investigación procedimiento o de inferencia. Como Robert K.Merton ([1949] 1968:71–72)lo dijo, “El análisis sociológico de datos cualitativos frecuentemente reside en un mundo privado de penetrantes pero insondables persìcacias e inefables comprensiones...[However,] la ciencia...es pública,no privada.” El enunciado de Merton no es verdad del todo para los investigadores cualitativos (y es aun desafortunadamente aun verdad para algunos analistas cuantitativos) , pero muchos proceden como si no tuvieran un método—algunas veces como si el uso de métodos explícitos diminuirían su creatividad. Sin embargo, no pueden dejar de usar algún método. De alguna manera observan los fenomenos, hacen preguntas,infieren información acerca del mundo de esas observaciones, y hacer inferencias acerca de las causas y efectos. Si el método y la lógica de las observaciones de un investigador y sus inferencias son dejadas implicitas, la comunidad académica no tiene manera de juzgar la validez de lo que fue hecho. No podemos evaluar los principios de selección que fueron usados para registrar observaciones,las maneras en las cualeslas observaciones fueron procesadas, y la lógica de las cuales las conclusiones fueron hechas. No podemos aprender de sus metodos o replicar sus resultados. Tal investigación no es un acto público . Puede o no ser una buena lectura pero no es una contribución a las ciencias sociales. Todos los métodos—sean explícitos o no— tienen limitaciones. La ventaja de las explicaciones es que estas limitaciones pueden ser entendidas y , si es posible dirigidas, Además , los métodos pueden ser enseñados y compartidos. Este proceso permite resultados que pueden ser comparados a través de investogadores separados y así los proyectos de investigacion estudiados pueden ser replicados y los académicos aprender. 3. Los conclusiones son inciertas. Por definición , la inferencia es un proceso imperfecto. Su meta es usar datos cuantitativos o cualitativos para aprender acerca del mundo que los produjo. Alcanzar conclusiones perfectamente ciertas de datos inciertos es obviamente imposible. De hecho, la incertidumbre es un aspecto central de toda investogación y todo conocimiento acerca del mundo. Sin un estimado razonable de incertidumbre, una descripción del mundo real o una inferencia sobre un efecto causal en el mundo real es ininterpretable. Un investigador que falla al enfrentar el problema de la incertidumbre directamente tampoco está afirmando que él o ella sabe todo perfectamente o que él o ella no tiene idea de cuan ciertos o inciertos son los resultados. De cualquier manera, las inferencias sin incertidumbres estimadas no son ciencia como lo definimos. 4. El contenido es el método. Finalmente, la investigación científica se adhiere a un conjunto de reglas de inferencia en las cuales su validez depende. Explicar las reglas más importantes es una de las tareas de este libro. El contenido de la “ciencia” esta conformado principalmente los métodos y reglas, no la materia, ya que podemos usar estos métodos para estudiar virtualmente todo. Este punto fue reconocido alrededor de un siglo atrás cuando Karl Pearson (1892: 16) explicó que “el campo de la ciencia es ilimitado is unlimited; su material no tiene fin; cada grupo de fenomenos naturales,cada fase de la vida social ,cada etapa del desarrollo en el pasado o el presente es material para la ciencia. La unidad de todas las ciencias consisten solo en su método no en su materia". Estas cuatro características de la ciencia tienen implicaciones mas grandes: Lo mejor de la ciencia es que es una empresa social. Cada investigador o equipo de investigadores trabaja bajo limitaciones de conocimiento y perspicacia, y los errores son inevitables, tales errores probablemente serán señalados por otros. Comprender el caracter social de la ciencia puede ser liberador ya que significa que nuestro trabajo necesita no sólo ir más allá del criticismo para hacer una importante contribución— whether to the description of a problem or its conceptualization, to theory or to the evaluation of theory. Tan pronto como nuestro trabajo explicitamente  se dirige  (o intenta  redirigirse) las preocupaciones de la comunidad académica y los usos de los métodos públicos para llegar a conclusiones que son  consistentes con las  reglas de la ciencia y la información a nuestra disposición, es probable hacer una contribución . Y la contribución hasta de un artículo pequeño es más grande que el de aquel "gran trabajo" que se queda por siempre en el cajón de algún escritorio o dentro de los confines de una computadora.

 

1.1.3 Ciencia y Complejidad
La ciencia social constituye un intento para crear sentido de las situaciones sociales  que percibimos como más o menos complejas. Necesitamos reconocer, sin embargo, que lo que percibimos como complejidad no es enteramente inherente a los fenómenos: el mundo no está naturalmente dividido en simples y complejos conjuntos de eventos. Por el contrario, la complejidad percibida de una situación depende en parte en cuan bien podemos simplificar la realidad, y nuestra capacidad para simplificarla  depende si podemos especificar resultados y variables explicatorias de una manera coherente. Tener más observaciones puede ayudarnos en este proceso pero es usualmente insuficiente. Así  la “complejidad” es parcialmente condicional al estado de nuestra teoría.
Los métodos pueden ser tan valiosos para los eventos intrínsicamente complejos como para los más. La complejidad está probablemente en hacer  nuestras inferences menos ciertas pero no debería hacerlas menos  científicas. La incertidumbre y los datos limitados no deberían ser causa para abandonar la investigación científica. Por el contrario : El más grande payoff para usar las reglas de la inferencia científica ocurre precisamente cuando los datos son limitados,  las herramientas de observación son flawed, las mediciones no son claras, y las relaciones son inciertas.
Con relaciones claras y  datos no ambiguos , el método puede ser menos importante, ya que aun parcialmente proscritas  las reglas de inferencia pueden  producir respuestas que son bastante correctas.
Consideradas algo complejas , y en cierto sentido unicos, los eventos con
enormes ramificacions como. El colapso del  Imperio  Romano,la
Revolución Francesa,  La Guerra Civil estadounidense,La Segunda Guerra Mundial, y El Holocausto y la reunificación de Alemania en 1990 son todos ejemplos de tales eventos. Estos eventos parecen ser el resultado de complejas interacciones de muchas fuerzas cuya coyuntura  aparece crucial para el evento haya tomado lugar. Eso es, independentemente secuenciass causales de eventos y fuerzas convergieron en un lugar y tiempo dado, su interaccion aparece trayendo los eventos que son obervados (Hirschman 1970). Además, a menudo es difícil creer que estos eventos eran inevitables productos de las grandes fuerzas históricas: algunos parecen haber dependido, en parte, de las idiosincrasias de las  personalidades, instituciones o movimientos sociales.
De hecho, desde la perspectiva de nuestras teorías, el azar a menudo
parece haber jugado un papel importante: los factores fuera del alcance de la teoría proporcionan vínculos cruciales en las secuencias de los acontecimientos.

Una manera de entender tales eventos es buscando generalizaciones:
conceptualizando cada caso como un miembro de una clase de eventos sobre el cual pueden hacerse generalizaciones válidas.
Este método frecuentemente funciona bien para guerras ordinarias o revoluciones ,pero algunas guerras y revoluciones, son mucho más extremas que otras,son “atípicas” en la  distribución estadística.
Además,las famosas primeras guerras o revoluciones pueden ejercer
un fuerte impacto sobre los subsecuentes acontecimientos de la misma  clase. - Pensamos otra vez en la Revolución Francesa—Esta  precaución es necesaria para compararlas  con sus sucesoras, las cuales pueden ser algo más que un simple producto de imitación.

 

El punto es que hasta los aparentemente únicos eventos tales como la extinción de los dinosaurios pueden ser estudiados científicamente si prestamos atención a mejorar la teoría, los datos, y nuestro uso de los datos. Mejorar nuestra teoría através de la clarificación conceptual  y especificación de variables puede generar más implicaciones observables  y aun teorías causales de eventos únicos tales como la extinción de los dinosaurios . Mejorar nuestros datos nos permite observar más de estas implicaciones observables, y mejorar nuestro uso de datos permite extrarer más de estas implicaciones de los datos existentes. Que un conjunto de eventos a ser estudiados sea altamente complejo no hace que diseño cuidadoso de la investigación sea irrelevante. Si estudiamos muchos fenómenos o pocos—o aun uno—el estudio será mejorado si colectamos  datos sobre muchas implicaciones observables  de nuestra teoría como sea posible.

1.2 LOS PRINCIPALES COMPONENTES DEL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

 

 

 

La Investigación en ciencias sociales en su máxima expresión es un proceso creativo de comprensión y descubrimiento que tiene lugar dentro de una estructura bien establecida de la indagación científica.El científico social de primer orden no considera que un proyecto de investigación como un modelo para un proceso mecánico de recogida de datos y evaluación.
Sin embargo, si
los hallazgos de los investigadores han de ser válidos y aceptados por los académicos en este campo, todas estas revisiones y reconsideraciones debe llevarse a cabo de acuerdo a los procedimientos explícitos de conformidad con las reglas de inferencia. Un proceso dinámico de la investigación se produce dentro de una estructura estable de reglas.
Los científicos sociales suelen comenzar la investigación con un diseño considerado, recopilan algunos datos y sacan conclusiones. Pero este proceso no suele ser fluido y no siempre es mejor hacerlo en este orden: Las conclusiones rara vez continúan fácilmente desde un diseño de investigación y los datos recogidos de acuerdo con ella. Una vez que un investigador ha recolectado los datos que fueron proveídos por un diseño de investigación , el o ella frecuentemente encuentran un ajuste imperfecto  entre las principales interrogantes de la investigación, la teoría y  los datos  por un lado. En esta etapa, los investigadores  frecuentemente  llegan a desanimarse. Ellos erróneamente creen que los científicos sociales encuentran ajustes cerca , immediatos entre los datos y la investigación. Esta  percepción es debido al hecho que los investigadores frecuentemente bajan el andamio después de construir sus edificios intelectuales, dejando poco rastro de la agonía y la incertidumbre de la construcción. Así el
proceso de investigación parece más mecánico and corte y secado de lo que realmente es.Algunos de nuestros consejos están directamente dirigidos hacia los investigadores que están intentando crear conecciones entre teoría y datos. A veces, se puede diseñar mas apropiadamente los procedimientos de una colección de datos en orden para evaluar una mejor teoría;en otras ocasiones, se puede usar los datos que se tienen and reelaborar una interrogante teórica (o incluso plantear una interrogante totalmente diferente que no estaba originalmente prevista) para producir un proyecto de investigación más importante. La investigación , si se adhiere a las reglas de inferencia, aun será científica y producirá conclusiones confiables acerca del mundo.
Donde sea posible, los investigadores deberían también mejorar sus diseños de investigación antes de conducir alguna  investigación de campo. Sin embargo, los datos tienen una forma de disciplinar el pensamiento. Es  extremadamente común encontrar que  el mejor diseño de investigación falla aparte cuando las primerísimas observaciones son
recogidas-No es que la teoría es incorrecta sino que los datos no son
adecuados para responder a las preguntas originalmente planteadas. El entendimiento desde el principio de lo que puede y lo que no se puede hacer en esta etapa posterior puede ayudar al investigador a anticiparse al menos algunos de los problemas cuando el diseño la primera investigación investigación. Para fines analíticos, dividimos todos los diseños de investigación en cuatro componentes: el problema de investigación, la teoría, los datos, y el uso de los datos. Estos componentes no suelen ser desarrollados por separado y los estudiosos no van a ellos en cualquier orden preestablecido. De hecho, para los investigadores cualitativos que inician su trabajo de campo antes de elegir una pregunta de investigación precisa, los datos es lo primero, seguido por los demás.
Sin embargo, este desglose en particular, que se explica en las secciones
1.2.1-1.2.4, es particularmente útil para entender la naturaleza de los  diseños de
investigación. Con el fin de aclarar con precisión qué se puede hacer si los recursos fueron desviados, nuestro consejo en lo que resta de esta sección supone que los investigadores tienen tiempo y recursos ilimitados. Por supuesto, en cualquier situación real de la investigación, siempre hay que hacer concesiones. Creemos que la comprensión de los consejos de las cuatro categorías que siguen ayudarán a los investigadores que estos compromisos de manera tal de mejorar la mayoría de sus diseños de investigación , aun cuando de hecho su investigación no está sometida a las restricciones externas.

Traduccion. Wilmer Mejia Carrión


ANTROPOLOGIA SOCIAL Y CULTURAL  
 

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