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Introducción
Las ciencias sociales -particularmente la ciencia política- están insertas en una pluralidad metodológica que les es muy útil a la hora de guiar sus estudios. Sin embargo, para que los métodos que utilizan sirvan a su propósito, es necesario seleccionarlos cuidadosamente con base en diseños de investigación que tengan en cuenta las preguntas que se intentan responder, así como el tipo de evidencias que están detrás de las respuestas. Al respecto, es importante tener en cuenta que las preguntas de investigación que nos planteamos tienen implicaciones en la elección metodológica y que las evidencias empíricas que sustentan los hallazgos son resultado tanto de la formulación de los interrogantes como de la metodología utilizada, sin olvidar que es el marco teórico el que guía a la metodología, y no al contrario, ya que todo objeto de estudio pasa primero por este filtro. También el método, aunque parezca lo contrario, pasa por él, sobre todo en el momento de elegirlo. Todo ello forma parte de un diseño de investigación, que es el que inicia todo proceso científico.
Hace ya algún tiempo que las teorías generales que intentaban explicar todo lo que ocurría en el mundo social o en fragmentos demasiado grandes de aquel, fueron descartadas en las investigaciones realizadas por los estudiosos de la sociedad o de sectores concretos de ella: sociólogos, antropólogos, politólogos, economistas, psicólogos sociales, etc. Intentos como los de Max Weber (1993) en Economía y sociedad; de Talcott Parsons (1968) en La estructura de la acción social; de Jürgen Habermas (1992)Teoría de la acción comunicativa, o la también muy conocida obra de Niklas Luhmann (1998)Sistemas sociales. Lineamientos para una teoría general, fueron intentos comprensivos y sistémicos de alcance general, que dieron paso a teorías de alcance medio con pretensiones más limitadas. Es el caso de Robert K. Merton en Teoría y estructura sociales, quien en el segundo capítulo desarrolla pormenorizadamente a las teorías sociológicas de alcance intermedio, mismas que alcanzarían gran preponderancia en otras disciplinas; estas se utilizan, según este autor, para guiar la investigación empírica, sustituyendo en esto a las teorías generales de los sistemas sociales, que están demasiado alejadas de “los tipos de conducta, de organización y de los cambios sociales para tomarlas en cuenta” (Merton, 2002: 56). Más adelante, Merton nos dice que incluyen abstracciones cercanas a los datos observados, permitiendo así la realización de pruebas empíricas. Esto es posible tanto por su cercanía a los datos observables como por la delimitación que realizan de los fenómenos sociales.
Metodológicamente, el paradigma predominante fue el cuantitativo, ya que la robustez de sus técnicas de investigación social, sobre todo en cuanto a las posibilidades insertas en los procedimientos estadísticos, permitían realizar mediciones controladas de distintos hechos sociales, incluyendo en ellos comportamientos, opiniones y creencias de los individuos, que en sus agregados conformaban conjuntos sociales que era posible analizar numéricamente a través de muestras diseñadas que cumplían con la distribución normal de la población. De esta forma, el positivismo, que afirmaba que todo conocimiento devenía de algún tipo de experiencia, encarnó en la medición de datos procedentes de variables, tanto cualitativas como cuantitativas, sustraídas de la teoría, las cuales se operacionalizaron a efectos de poder ser utilizadas estadísticamente. Los resultados de este proceder, que iba de la teoría de alcance intermedio a su aplicación metodológica cuantitativa, fueron muy prometedores y permitieron a los científicos sociales alcanzar conocimientos sustantivos y fundamentados sobre sus objetos de estudio. Esto tuvo la consecuencia añadida de que fueran considerados como científicos, alejando así la crítica de las ciencias naturales de que las investigaciones sociales no podían ser consideradas como científicas al carecer de un método riguroso que validara sus resultados.
No todo fue favorable en este positivismo cuantificador y las críticas no se hicieron esperar por autores tan importantes como Theodor W. Adorno de la Escuela de Frankfurt, quien planteó la no superioridad de los positivistas sobre los dialécticos. En este sentido, afirmó:
Quienes se creen vencedores del idealismo están más cerca de él que la teoría crítica: hipostatizan al sujeto cognoscente [es decir, lo consideran como una realidad absoluta] y no, desde luego, como absoluto y creador, sino como topos. (Adorno et al., 1973: 15)
Al tener sustento las críticas de los frankfurtianos -a las que hay que incluir las que realiza Jügen Habermas (1990)- sobre la relación estrecha existente en el positivismo entre conocimiento e interés, el método cuantitativo, con los principios epistemológicos positivistas que lo sustentan, adquirió preponderancia en las ciencias sociales, precisamente por ser considerado como una explicación objetiva, rigurosa, válida y neutra axiológicamente hablando. Esta última bondad también fue criticada por algunos autores, quienes mostraron el origen eugenésico que fue originario en la evolución de las técnicas estadísticas, lo que plantea la necesidad de cuestionarse éticamente el propio método cuantitativo, por lo menos, el principal instrumento que utiliza. En este sentido existe una
conexión de la eugenesia con el auge del fundamentalismo científico y, en especial, con el cierre de la estadística como ciencia categorial de la mano de Galton, Pearson, Fisher y la escuela biométrica inglesa interesada en el desarrollo de la teoría de la evolución de Darwin. (Madrid, 2015: 4)
Las críticas al positivismo, al método cuantitativo y a la estadística como su instrumento más importante han sido sustantivas, pero no lo suficientes como para que los científicos sociales siguieran prefiriéndolo para realizar sus investigaciones. Para que esto pudiera llevarse a cabo, fue importante la facilidad de su uso, sobre todo desde que los programas informáticos estadísticos han permitido automatizar los laboriosos procesos de cálculo que requieren las bases de datos voluminosas que se generan. También contribuyó la estandarización de algunas variables que han probado su utilidad, y no menos importante fue la generación de estadísticas por organismos oficiales de fácil acceso para los investigadores, lo que les ha ahorrado la costosa inversión que requiere cualquier levantamiento de encuestas, tanto en recursos humanos como en recursos materiales; esto ha tenido el inconveniente de que el diseño específico de la investigación no ha sido posible, sustituyéndose este por aproximados que técnicamente son factibles.
Otra gran rama metodológica de las ciencias sociales ha sido la cualitativa. En ella no se busca cuantificar alguna parcela de la realidad, considerada como objeto de estudio, mediante la operacionalización de variables, sino que pretende comprenderla e interpretarla en un proceso sistemático de indagación. Tiene la peculiaridad de que el diseño que se realiza durante la planificación de la investigación puede modificarse en cualquier momento de este con base en los hallazgos que se vayan produciendo. El uso de la metodología cualitativa es también muy común y apreciado por los investigadores de las ciencias sociales, al tener un menor coste en recursos económicos, de tiempo y recursos humanos necesarios.
Existe la falsa creencia de que es más fácil de implementar ya que permite la comprensión al objeto de estudio a través de sus actores desde la interpretación sustantiva de su propio lenguaje, lo que pasa por el control de la propia subjetividad del investigador y de la acción comunicativa intersubjetiva con aquellos. Ambos aspectos posibilitados desde la explicitación de los valores del investigador y por el examen previo y posterior del acto comunicativo. Se parte de la premisa de que todo actor social es representante de un grupo determinado y que, por tanto, sus creencias, opiniones, percepciones, valores, etc., son las de su grupo de pertenencia; esto permite, que los instrumentos que utiliza -entrevistas semiestructuradas o en profundidad, historias de vida; grupos focales o de discusión; observaciones participantes y no participantes; investigación documental y técnicas causales como el trazado de procesos- puedan indagar sobre un objeto de estudio. Por tanto, es importante considerar a la selección de entrevistados como un paso clave en todo el proceso de investigación, pues de lo que estos nos digan se realizará la interpretación del fenómeno.
Respecto a lo anterior, un entrevistado informado sobre lo que se intenta averiguar dará una riqueza que será muy útil para encontrar el conocimiento que se persigue y, sin embargo, otro que no lo esté aportará menos al estudio del objeto de investigación. Esto es válido tanto para las entrevistas semiestructuradas o en profundidad como en los grupos focales, que se diferencian no solo en cuanto al número de actores que intervienen, en la posición del entrevistador respecto al acto comunicativo que se establece o el proceso que se lleva a cabo en el diseño, gestión, implementación y análisis, sino sobre todo en su finalidad.
Las entrevistas, en las dos modalidades señaladas, buscan encontrar los aspectos subjetivos -normativamente condicionados y que guían el pensamiento y acción de un individuo-, sin pretender cambiarlos, ya que son el referente de un colectivo con respecto al objeto de estudio. Los grupos focales, sin embargo, indagan, a través un acto comunicativo intersubjetivo, sobre las discrepancias y acuerdos existentes en un grupo pequeño de personas, que expresan sus opiniones, escuchan las de otros y se posicionan, pudiendo cambiar sus posiciones previas por las razones aducidas por otros intervinientes o no. Existen en estas dos posibilidades que no se dan en las entrevistas, incluidas las del cuestionario, la posibilidad de observar el conflicto en acción planteado en todo grupo social, por un lado, y la de reconocer primero y explorar después cómo se establecen los actos de habla dialógicos que están detrás de los cambios sociales.
La metodología cualitativa pretende encontrar significados subjetivos holísticos que parten de las experiencias de los entrevistados -individuales o grupales-, que se refieren al objeto de estudio, pero no desde una perspectiva cerrada como la que tiene lugar cuando se utiliza la metodología cuantitativa, sino abierta, ya que la formulación del problema, así como su diseño cambia a medida que la investigación va avanzando. Se trata, en el fondo, de reconstruir la totalidad de un fenómeno con base en las percepciones de los que participan en el estudio, quienes permiten que el investigador pueda comprenderlo, interpretarlo y explicitarlo públicamente a través de los distintos medios de difusión existentes (García Ferrando, Ibáñez y Alvira, 1998).
Con relación a la ciencia política, hasta no hace mucho la metodología cualitativa predominante utilizaba los métodos de Mill en los estudios de política comparada: 1) método de concordancia, una sola circunstancia en común presente en todos los ejemplos de un fenómeno es su causa o efecto; 2) método de diferencia, la única diferencia entre la presencia y la ausencia de un fenómeno es su efecto, causa o parte indispensable de esta; 3) método de conjunto, aplica los métodos de concordancia y diferencia, dando como resultado que la ocurrencia de un fenómeno con una sola circunstancia en común y su no ocurrencia por la ausencia de una sola circunstancia es el efecto, la causa o una parte indispensable del fenómeno que se estudia; 4) método de residuos, cuando se sustrae el efectos de ciertos antecedentes de un fenómeno, su residuo se debe considerar como el efecto de los antecedentes que quedan; y 5) método de variación concomitante, un fenómeno con variación cuando otro también la tiene de igual forma, de manera directa o inversa, es causa o efecto de ese fenómeno o se conecta a un hecho de causalidad (Hernández, 2014).
Hoy en día se han sustituido los llamados métodos de Mill por las inferencias causales -que históricamente se han tratado desde cuatro perspectivas principales: 1) contrafactual, 2) experimental, 3) análisis de regresión y 4) mecanística (Bennett y Elman, 2006)- que recogen en la actualidad, por lo menos en la ciencia política, la utilización del process tracing, es decir, por el rastreo sistemático de un proceso causal en un caso determinado. El cambio señalado no está exento, como cabría esperar, de discusión y controversia entre sus partidarios y sus detractores, aunque los primeros se van imponiendo, dada las limitaciones analíticas y empíricas que presentan los métodos de Mill, que necesitan de un diseño de investigación complejo en el que se estudien a la vez entre 2 y 6 casos, y que requieren se controlen o mantengan constantes las variables con un valor semejante en los casos para luego centrarse analíticamente en aquellas en las que el valor difiere. Esta complejidad del proceso no es menor, debido tanto al número de casos requeridos como al ejercicio de control que es preciso tener en las variables semejantes a fin de que sean susceptibles de análisis los valores que difieren.
De igual manera, los estudios causales que utilizan métodos cuantitativos requieren complementarse con el proccess tracing y los mecanismos causales para determinados casos. En este sentido, Steinberg (2007: 185) observa que: “incluso los académicos que se sienten bastante cómodos con enfoques cuantitativos a menudo encuentran que los métodos de investigación de N pequeño, con su atención al contexto, son indispensables para producir explicaciones causales creíbles”. Esta observación amplía el abanico metodológico al uso complementario de técnicas de investigación social, ya que enriquece los estudios que se realizan. Si el método cuantitativo permite medir universos poblacionales o partes considerables de ellos a través de muestreos que son representativos, permitiendo obtener resultados objetivos sobre lo que se pretende investigar de ellas, su uso no es tan adecuado para poblaciones pequeñas, en las que la atención al contexto es primordial. Es por ello que Steinberg sugiere la utilización de otros métodos más adecuados para estudiar otros contextos.
Lo anterior abre paso a una serie de preguntas importantes: ¿qué es lo que hace que un argumento causal tenga credibilidad? ¿En qué medida pueden vincularse a un estudio de caso en el que se especifique el contexto? Con la primera pregunta se plantea encontrar los requisitos de credibilidad de un argumento causal. En este sentido, su hallazgo es importante como mecanismo de control de los argumentos causales que se dan. El incumplimiento de alguno de ellos conduce a su invalidez, teniendo que buscarse nuevos argumentos causales que los cumplan. Es el hallazgo de estos lo que acabará por dar credibilidad a la investigación que se realiza. La segunda pregunta viene referida por la importancia del contexto en los estudios de caso, lo que hace necesaria la búsqueda de métodos que los tengan en cuenta, con procedimientos técnicos factibles y adecuados que permitan obtener resultados que sean válidos, científicamente hablando.
Las respuestas no son sencillas, pero esperamos argumentar algunas razones que den cuenta de ellas desde la metodología que se propone, es decir, el process tracing [trazado de procesos]. Haremos una descripción sobre en qué consiste esta metodología causal aplicada a casos de estudio y daremos algunos ejemplos de su aplicación. Ello dará una idea de su idoneidad para este tipo de estudios, al tiempo que permitirá adentrase en sus características principales, así como en los pasos que se deben seguir para utilizar esta metodología, que día con día va ganando más adeptos entre los que utilizan los estudios de caso a través de la explicación del resultado (explaning-outcome), aunque también entre los que hacen lo propio a través de la comprobación de teorías (theory-testing) y de la construcción teórica (theory-building).
Process tracing
El process tracing “es una herramienta metodológica de la tradición cualitativa que sirve para comprobar hipótesis [lo que lo hace distinto a otras herramientas metodológicas cualitativas como las entrevistas semiestructuradas o en profundidad y los grupos focales, que no persiguen dicha comprobación de supuestos], así como para construir teorías de alcance medio […], siendo una narrativa detallada y precisa que explica por qué y cómo suceden determinados fenómenos sociales y políticos” (Cortez y Solorio, 2022: 60). Si bien el process tracing es una metodología que tuvo su desarrollo inicial en Estados Unidos y en Europa, cada vez ha ido ganando más adeptos dentro de los estudiosos de la política que tienen como objeto de estudio a distintos países latinoamericanos o a la región, debido a que han ido apareciendo guías en español que ayudan a comprenderla mejor, por un lado, y que permiten obtener la claridad suficiente sobre su utilización y de esta forma obtener resultados científicamente válidos y rigurosos. Al respecto de esto nos encontramos textos como los de Leonidas (2017); Bril-Mascarenhas, Maillet y Mayaux (2017) y Cortez y Solorio (2022).
A través del process tracing se puede “arribar a inferencias causales sólidas […] produciendo una narrativa que articula hipótesis y mecanismos causales para explicar resultados de interés” (Bril-Mascarenhas, Maillet y Mayaux, 2017: 659). Además, esta técnica cualitativa de investigación social permite orientar metodológicamente argumentos causales complejos. Para conseguirlo hay que seguir los siguientes pasos: 1) operacionalización de los mecanismos causales teóricos; y 2) utilización del process tracing para realizar el análisis empírico. Mediante esta sistematización de su uso se pretende encontrar a los mecanismos causales que sean explicativos de determinadas consecuencias observadas empíricamente, lo cual se consigue a través de su sometimiento a determinadas pruebas, cuyo carácter es empírico, en el marco de los estudios de caso. Lo importante aquí es que no solo es posible ir probando la capacidad explicativa de distintos mecanismos causales o de un conjunto de ellos actuando conjuntamente en la producción de determinadas consecuencias, sino que también se puede encontrar su inserción en un trazo causal, que tiene condicionantes contextuales y situacionales dados que fungen como constricciones. De esta forma, se hace posible desarrollar inferencias causales. En este sentido, el process tracing es una:
Técnica orientada hacia la búsqueda de las implicancias observables de procesos causales hipotéticos en el marco de un único caso de estudio…, [cuyo] objetivo es documentar si la secuencia de eventos o procesos dentro del caso encajan con aquellas predichas por las explicaciones. (Bennett, 2008: 705)
La idea que está detrás de esta técnica de investigación social -perteneciente a la metodología cualitativa e inserta en los estudios que buscan causalidad- es la siguiente: es posible identificar consecuencias observables producidas por mecanismos causales (M) reconocibles, aunque para que esto suceda es necesario analizar sus partes constitutivas (n). Se trata, pues, de demostrar la existencia de “M” a partir de los “n”, lo que implica encontrar piezas de evidencia que permitan realizar diagnósticos en el marco de un estudio de caso. Esto es importante en varios sentidos: a) hace posible el análisis de hipótesis explicativas y b) permite concluir su utilidad a efectos de la investigación que realizamos o si debemos abandonarlas y formular otras hipótesis alternativas (George y Bennett, 2005). Sin embargo, para que esto se cumpla es preciso partir de supuestos considerados como mecanismos causales y que estos se conformen a través de componentes demostrables empíricamente, si no se cumple esta condición no se pueden, entonces, realizar los análisis de las hipótesis explicativas ni concluir la utilidad de los mecanismos causales (M) a partir de sus partes constitutivas (n).
El process tracing tiene tres variantes, la referida a la explicación del resultado (explanding-outcome), cuyo diseño se centra en el caso. Las otras dos se diseñan con base en la teoría y corresponden a la comprobación de teorías (theory-testing) y a la construcción teórica (theory-building). A través del theory testing se busca establecer si determinado mecanismo causal formulado hipotéticamente está presente operativamente en la forma en que la teoría predice. Para ello se procede a evaluar las evidencias que permiten comprobar la presencia de los mecanismos hipotéticos considerados en las relaciones causa-efecto, lo que se hace a través del análisis de las partes que los constituyen y de los vínculos que se hayan presentes.
El proceder señalado tiene algunas consecuencias importantes. Podemos señalar que: no es posible establecer nada sobre hipótesis alternativas ni sobre las condiciones de necesidad y suficiencia del mecanismo que explica el resultado obtenido, es decir, únicamente es posible confirmar que el mecanismo teóricamente definido se encuentra presente en determinado resultado.
El process tracing procede sistemáticamente de algunos pasos a seguir: 1) se conceptualiza el mecanismo causal teórico y se adapta este al contexto del caso; 2) se operacionaliza dicho mecanismo, a fin de observar las consecuencias que se producen en cada elemento o etapa de él y 3) se recaban evidencias que permiten inferir la presencia del mecanismo y se observa si sus partes operaron en la forma que la teoría predijo (Beach y Pedersen, 2013).
La metodología que estamos describiendo supone construir mecanismos causales, que son representaciones teóricas sobre procesos empíricos complejos, que sugieren relaciones de causalidad. Con ello, es posible obtener evidencia explícita de: entidades, acciones, procesos y asociaciones, aunque estas sean solo, en principio, conjeturas. Se busca, entonces, la construcción de modelos basados en el proceso causal, lo que permitirá la realización de explicaciones causales desagregadas sobre fenómenos. Con ello se pretende detallar, lo mayor posible lo que contiene la “caja negra” de la causalidad estudiada. Recordemos que la caja negra de la causalidad hace referencia a la metáfora de un elemento estructural, perteneciente a un modelo abstracto sobre el funcionamiento de un sistema, que se encuentra entre su entrada (input) y su salida (output).
Mecanismos causales
Los mecanismos causales son constructos teóricos que se caracterizan por tener coherencia y ser sistemáticos. Además, estos se encuentran insertos en marcos teóricos de rango medio y explicitan consecuencias que se pueden observar y probar empíricamente en cada componente de la explicación. Existen tres tipos de mecanismos causales, según Tilly (2001):
1) Contextuales: referidos a la asignación de recursos en un sistema social mediante patrones de vinculación. Las explicaciones que proporcionan son del tipo estructural-holístico.
2) Cognitivos: se asocian a las acciones que realizan los individuos. Sus explicaciones son del tipo intencional.
3) Relacionales: parten de los modos de organización y de las relaciones y transacciones de los actores. Sus explicaciones son del tipo condicional (por dichos modos, relaciones y transacciones) de la conducta y de los resultados asociativos.
Otra forma de denominarlos y definirlos es la siguiente: “mecanismos ambientales, son influencias externamente generadas sobre las condiciones que afectan la vida social; mecanismos cognitivos, operan mediante alteraciones de la percepción individual y colectiva; mecanismos relacionales, alteran las conexiones entre personas, grupos y redes interpersonales” (McAdam, Tarrow y Tilly, 2005: 27).
Todos estos tipos de mecanismos causales pueden actuar de forma conjunta, y cuando esto sucede se configura un mecanismo compuesto. Este tipo de mecanismos no está exento, al igual que ocurre en los simples, de que el investigador realice el proceso teórico constructivo de establecer los límites de aquellos que utiliza, así como de los componentes que los conforman.
Otro aspecto importante al hablar de mecanismos causales es el de establecer cuáles son sus niveles de organización, mismos que corresponden a cada tipo de mecanismo, y son:
1) Macro: donde se presentan los fenómenos externos que activan al sistema, por tanto, se vinculan al contexto. En este nivel tienen lugar los fenómenos exteriores que activan el contexto.
2) Meso: que ocurre a nivel interno del sistema entre sus unidades y viene referido a su estructura de asociaciones y transacciones. Explica la dinámica interna del sistema.
3) Micro: también ocurre dentro del sistema y en él se hallan las entidades que lo constituyen y las acciones de los individuos. También explica la dinámica interna del sistema.
En cuanto a la relación que se establece entre los mecanismos causales y los niveles de organización, los pasamos a describir, ya que es un tema fundamental al hablar de la metodología cualitativa basada en el process tracing. En primer lugar, los mecanismos causales de tipo contextual se relacionan con la conducta general del sistema o, dicho de otro modo, con los efectos que se producen en sus procesos internos, afectando, por ejemplo, la estructura de incentivos de los agentes sociales.
Fuente: elaboración propia.
Figura 2 Mecanismos causales contextuales: nivel de organización y efectos
En segundo lugar, los mecanismos causales de tipo cognitivo se asocian a las acciones y sus motivaciones, operando a nivel organizacional micro, aunque pueden generarse en los otros dos niveles: meso y macro.
Fuente: elaboración propia.
Figura 3 Mecanismos causales cognitivos: nivel de organización y efectos
En tercer lugar, los mecanismos causales de tipo relacional, que operan a nivel de organización meso, se relacionan con las pautas de organización y las transacciones que mantienen los actores sociales. Se dan dentro de los sistemas en los procesos de organización, tal y como podemos observar en la siguiente figura.
Fuente: elaboración propia.
Figura 4 Mecanismos causales relacionales: nivel de organización y efectos
Lo dicho hasta aquí nos permite realizar una clasificación de los mecanismos causales con base en tres criterios. En cada uno de ellos se encuentran, a su vez, tres dimensiones. La clasificación queda del siguiente modo: 1) Nivel del tipo de organización sistémica, con las dimensiones: a) macro, b) micro y c) meso. 2) Nivel del tipo de mecanismo, cuyas dimensiones son: d) contextual, e) cognitiva y f) relacional. 3) Nivel del tipo de agente causal, que tiene las dimensiones siguientes: g) de sistema, h) agentes individuales e i) conjunto de agentes.
Tabla 1 Clasificación de mecanismos causales
| 1)* Nivel del tipo de organización sistémica | 2) Nivel del tipo de mecanismo | 3) Nivel del tipo agente causal | Ejemplo |
|---|---|---|---|
|
a) Macro Contexto y conducta global del sistema |
d) Contextual | g) Sistema |
Consecuencias funcionales La persistencia o crecimiento del sistema se debe a la función que ocupa en el contexto (supra sistema que lo contiene) |
|
b) Micro Acciones propias de los elementos del sistema |
e) Cognitivo | h) Agentes individuales |
Elección racional Los agentes toman una decisión que busca maximizar su utilidad en base a la información disponible) |
|
c) Meso Estructura de asociación y transacciones internas |
f) Relacional | i) Conjunto de agentes (díadas, tríadas o grupos) |
Mediación Dada la estructura de asociaciones, una entidad media la vinculación entre las dos |
Fuente: Leonidas (2017).
*La enumeración y clasificación por letras es nuestra.
Lo que se pretende a través de los mecanismos causales son varias cosas, de ellas destacamos lo siguiente: 1) obtener una explicación de los resultados mediante un proceso causal, del cual se han identificado las variables intervinientes; 2) a través de las actividades que hacen las entidades sociales, describir la dinámica de las variables intervinientes; 3) determinar el agente causal; 4) establecer el nivel de organización y 5) identificar el tipo de mecanismo. Si bien, con ello es posible circunscribir los mecanismos a los tipos ideales descritos, lo habitual es complejizarlos, teórica y metodológicamente hablando, teniendo en cuenta más de una variable explicativa; estas se vinculan con varios de los tipos ideales de los mecanismos considerados, lo que enriquece los resultados que se obtienen.
A fin de conseguir lo anterior es necesario que los mecanismos causales se operen de forma sistemática a través de una serie de pasos consecutivos, los cuales son: 1) establecer el modelo teórico en el que el mecanismo se integra; 2) averiguar las variables más importantes de la explicación, así como sus niveles de organización; 3) identificar las entidades sociales que intervienen y sus actividades en cada fase del proceso y 4) establecer las consecuencias de todos los elementos del mecanismo.
Para cada paso nos podemos ayudar de algunas técnicas. Para el primero, a fin de desagregar y ordenar los elementos centrales del mecanismo, es posible utilizar diagramas, como los mapas mentales, que relacionen sus diversas partes. En el segundo nos puede ser de utilidad el diagrama de Boudon-Coleman, que integra las principales variables teóricas (Bunge, 1997) y que nos sirve para realizar una representación del mecanismo causal con base en el nivel de organización de cada etapa, con lo que se puede observar a través de ellos como opera el proceso causal. En el tercero se puede utilizar el diagrama propuesto por Beach y Pedersen (2013) que permite representar la transformación del proceso causal en mecanismo causal. Esto implica la necesidad de proceder secuencialmente, es decir, de introducir etapas en las que se especifican las entidades sociales con actividades. Con ello se consigue secuenciar el proceso e identificar en cada etapa sus referencias empíricas, que luego se aplicarán al estudio de caso. En el cuarto paso, también se puede utilizar el diagrama propuesto por Beach y Pedersen (2013). A través de él se representa la explicitación de todos los elementos del mecanismo causal, lo que facilita el análisis que se lleva a cabo. Se trata de identificar a los datos empíricos que evidencian que dentro del estudio de caso está presente el mecanismo causal. El procedimiento descrito permite extraer consecuencias observacionales que ponderan los factores del proceso causal y orientan el análisis empírico.
Existen diversos mecanismos que han sido utilizados y definidos. Estos pueden probarse en diferentes estudios de caso con base en la evidencia empírica que da cuenta de su presencia. La tabla siguiente nos ejemplifica algunos de ellos, teniendo en cuenta su nivel, definición teórica, su agente causal y su referencia bibliográfica.
Tabla 2 Ejemplos de mecanismos causales por nivel, definición teórica y agente causal
| Nivel del mecanismo | Mecanismos | Definición teórica del mecanismo | Agente causal | Referencia bibliográfica de la definición teórica |
|---|---|---|---|---|
| Cognitivo | Aprendizaje | Los actores actúan de acuerdo con las lecciones, tomado como relevantes, a menudo, sucesos pasados o experiencias políticas. | Individual o colectiva | Heclo (1974: 340 y Rose, 1990: 275; citados por Falleti y Lynch, 2009: 1151). |
| Relacional | Certificación | Implica la validación de unos actores, de sus actuaciones y de sus reivindicaciones por autoridades externas. | Individual o colectiva | McAdam, Tarrow y Tilly (2005: 133). |
| Descertificación | Es la retirada de la validación por parte de los agentes certificadores. | Individual o colectiva | McAdam, Tarrow y Tilly (2005: 133). | |
| Coordinación | Los beneficios de una actividad en particular aumentan a medida que otros lo adoptan, alentando aún más la adopción. | Individual o colectiva | Pierson (2000: 76-77; citado por Falleti y Lynch, 2009: 1151). | |
| Relacional | Correduría | Vinculación de dos o más enclaves actualmente desconectados gracias a una unidad que media las relaciones de estos entre sí o con otro enclave distinto. (Especificar) | Individual o colectiva | McAdam, Tarrow y Tilly (2005: 157). |
Fuente: Falleti and Linch (2009); McAdam, Tarrow y Tilly (2005).
Pruebas empíricas
Lo primero a considerar en este punto es que se debe poseer la evidencia necesaria que permita probar que un mecanismo está presente y opera de determinado modo. Para ello no se acude a cuantificar los casos observados, sino a establecer un valor probatorio, por un lado, y a la variedad de la evidencia encontrada, por el otro (Bennett, 2008). Esto es lo que hace posible realizar inferencias de que determinado mecanismo se halla presente en el caso que estamos trabajando, lo que no es posible hacer a través del análisis de muchas observaciones casuísticas. Se trata, por tanto, de hallar evidencia de la presencia de los elementos del mecanismo causal en el caso y que estos tengan un valor probatorio que se pueda evaluar. Para conseguir esto, el process tracing puede acudir a la lógica bayesiana, la cual evalúa, conforme a la probabilidad esperada a priori de encontrar una evidencia, si esta aumenta o disminuye la confianza en la hipótesis que planteamos, lo que tiene también como consecuencia la posibilidad de evaluar la confianza que podemos tener en las evidencias. Esto nos indica, además, que estas tienen distinto valor de ponderación con respecto a la confianza en la hipótesis (Collier, 2011). Esta vía no está exenta de crítica, ya que desalienta según Bril-Mascarenhas, Maillet y Mayaux (2017: 661): “las entradas inductivas al process tracing y, así, desprovee a la disciplina de una herramienta […] valiosa en el intento de explicar los problemas relevantes dentro del complejo mundo de la política real”.
Con este modo de proceder una hipótesis nunca es confirmada, aunque tampoco descartada, lo cual no resulta relevante, ya que la intención no es corroborarla sino aumentar o disminuir nuestra confianza en ella con base en la evidencia de que se dispone. Lo más importante, en todo caso, es encontrar implicaciones empíricas en torno a piezas de evidencia que sostengan la presencia de los mecanismos causales que se proponen, aunque hay que ser conscientes que no todas ellas tendrán el mismo valor y serán del mismo tipo, ya que pueden ser tanto cuantitativas como cualitativas. También su procedencia será de diferentes fuentes: estadísticas, documentales, entrevistas, etc. Claro está que lo realmente importante de todo esto se encuentra en que describamos previamente el tipo de evidencia y la relacionemos con un elemento del mecanismo causal, lo cual es posible mediante análisis, Esto permite ponderar su efecto sobre las hipótesis con base en distintas pruebas que se pueden diseñar.
Es importante atender a qué deben hacer predicciones las pruebas. Beach y Pedersen (2013) nos señalan con respecto a esto lo siguiente: 1) al tipo de evidencia para cada elemento que conforma el mecanismo causal; 2) al tipo de evidencia que fortalece las hipótesis alternativas y 3) que se puede concluir si la evidencia está ausente. De los tipos de pruebas que se pueden realizar, la siguiente tabla nos las resumen.
Tabla 3 Test de inferencia causal
| Condición suficiente / Criterio de unicidad | |||
| No / baja | Sí / alta | ||
| 1. Straw in the wind | 3. Smoking gun | ||
| Condición necesaria / Criterio de certeza | No / baja | A) Pasar: Fortalece la hipótesis, pero no la hipótesis. | A) Pasar: Confirma la confirma. |
| Debilita levemente a las hipótesis alternativas. | Debilita sustancialmente a las hipótesis alternativas. | ||
| B) Fallar: Debilita levemente la hipótesis, pero no la elimina | B) Fallar: Debilita la Hipótesis, pero no la elimina. | ||
| Fortalece levemente a las hipótesis alternativas. | Fortalece a las hipótesis alternativas. | ||
| 2. Hoop | 4. Double decisive | ||
| Sí / alta | A) Pasar: Fortalece la hipótesis, pero no la hipótesis. | A) Pasar: Confirma la confirma. | |
| Debilita a las hipótesis alternativas. | Elimina las hipótesis alternativas. | ||
| B) Fallar: Elimina la hipótesis. | B) Fallar: Elimina la hipótesis. | ||
| Fortalece a las hipótesis alternativas. | Fortalece sustancialmente a las hipótesis alternativas. | ||
Fuente: Collier (2011), citado por Leonidas, 2017: 168).
Como se observa en la tabla, las pruebas (test) utilizan expresiones coloquiales en inglés que dan una idea de a qué se refieren. Aquí nos limitaremos a describirlas brevemente, pero sin traducirlas, ya que al hacerlo perderían todo su significado original. De esta forma, Beach y Pedersen (2013) señalan que:
Straw in the wind pretende encontrar evidencia relevante, aunque esta para la hipótesis que se plantea tenga poca certeza y unicidad, lo que implica que, como prueba de que el mecanismo se encuentra presente, sea innecesaria e insuficiente. Su utilidad es doble: la de robustecer la confianza del investigador en la hipótesis que plantea, por un lado, o de debilitarla, por el otro, aunque la prueba no sea suficiente para rechazar la hipótesis.
Hoop asocia la evidencia necesaria, aunque no sea suficiente como prueba de la presencia de un mecanismo, al tener alta certeza y baja unicidad. Superar esta prueba fortalece la hipótesis de que un mecanismo se encuentra presente. Aunque dicha presencia no puede confirmarse a través de ella, no confirmarle supone rechazar la presencia del mecanismo. Precisamente esto último es lo que la hace importante, pues con esta prueba se puede eliminar la hipótesis planteada e incluso rechazar explicaciones alternativas.
Smoking gun, si se supera, hace posible probar la hipótesis, aunque si falla solo la debilita un poco y no la invalida. Esto es así porque conjunta una alta unicidad con una baja certeza, lo que la hace suficiente mas no necesaria para evidenciar que un mecanismo se encuentra presente.
Double decisive es la prueba más relevante para pesar el potencial probatorio que tiene la evidencia, pero también es la más complicada de pasar para los estudios sociales, al ser difícil hallar evidencia que cumpla a la vez con una alta certeza y con la unicidad, es decir, que se tengan las condiciones de suficiencia y necesidad que prueban la presencia de un mecanismo. Al superar esta prueba se acepta la hipótesis y al fallarla se descarta.
Las pruebas señaladas se realizan antes de proceder al análisis empírico y para cada parte del mecanismo o mecanismos causales propuestos se utiliza al menos una de ellas. Proceder de esta manera permite, aunque sea complejo hacerlo, guiar la observación en torno a la presencia operativa de los mecanismos en el estudio de caso que se trabaja. Es preciso realizar una aclaración para seguir con la descripción que estamos haciendo, ya que se suele confundir la ausencia de datos con el fallar la prueba. Respecto a esto es importante señalar que no tener datos y que la prueba resulte fallida tienen implicaciones muy distintas. En este sentido, no obtener evidencia de un tipo determinado supone que la prueba no sirve para alcanzar inferencias válidas, mientras que si se falla por encontrar evidencia distinta a la esperada implica, dependiendo del tipo de prueba que se lleve a cabo, desde debilitar levemente la hipótesis y fortalecer también levemente las hipótesis alternativas hasta eliminar la hipótesis y fortalecer sustancialmente las hipótesis alternativas.
Lo que prevalece a la hora de decidir sobre las pruebas que vamos a realizar es la condición de necesidad y no la de unicidad, a través de los criterios de certeza de la evidencia. Las partes de un mecanismo, aunque son necesarias para analizar su capacidad explicativa no son suficientes para hacerlo. En todo caso, lo importante es demostrar la presencia del mecanismo en su conjunto. Para ello nos pueden servir las pruebas hoop enlazadas para cada una de sus partes. Estas pueden complementarse con pruebas smoking gun que vayan en el sentido de acrecentar la unicidad de la evidencia, que no debe circunscribirse a las partes del mecanismo. Más bien debe conformar una narrativa coherente dentro del caso de estudio, al considerar la secuencia de eventos y su relación con el contexto (Tilly, 1995).
Lo que se logra con lo anterior es establecer un ordenamiento lógico y empírico, a la vez que estructurado y sistemático, de una narración explicativa rigurosa contextualizada en un caso de estudio, lo cual es, sin duda, una de las grandes ventajas que tiene combinar las explicaciones basadas en mecanismos causales con el process tracing. Leonidas (2017) ejemplifica el uso para la ciencia política del process tracing mediante la operacionalización de mecanismos causales; lo hace a través de un estudio de caso en el que utiliza un marco teórico que relaciona al clientelismo político con los programas asistenciales y en el que emplea mecanismos cognitivos, relacionales y contextuales en su explicación. Además, tiene en cuenta a los diversos agentes causales operando en niveles de organización sistémica diferentes. Esta mezcla de elementos es habitual en la teoría política y hace compleja la explicación que de ella parte en términos de operacionalización metodológica, aunque con el procedimiento señalado es posible reducirla. Veamos en la siguiente tabla como trabaja estos elementos el autor para el caso que relaciona el clientelismo político con los programas asistenciales.
Tabla 4 Evidencia esperada y pruebas de inferencia
| Conceptualización de cada parte del mecanismo | Evidencia esperada | Tipo de datos y sus fuentes que nos permite evaluar la evidencia esperada | Tipo de prueba |
|---|---|---|---|
| Parte 1: Conflictos territoriales | Se espera observar a organizaciones territoriales activando repertorios de protesta para conseguir respuestas a sus demandas. También se espera observar divisiones en el partido de gobierno, surgimiento de nuevas fuerzas políticas y mayor riesgo electoral para el gobierno. | • Cuantitativa: número efectivo de partidos y volatilidad electoral. • Cuantitativa: cortes de ruta y saqueos. • Cualitativa: archivos periodísticos y bibliografía académica que describa procesos de beligerancia política. |
• Hoop: Incremento interanual de conflictos sociales impulsados por organizaciones territoriales. • Straw in the wind: Alza en el número efectivo de partidos (votos y bancas) a nivel provincial y municipal. |
| Parte 2: Diseño estratégico de políticas asistenciales | Se espera observar que los hacedores de políticas crean nuevos programas o modifican las reglas de los ya existentes impulsando reglas que faciliten su uso clientelar. | • Evidencia documental respecto a las reglas de funcionamiento de los programas. • Clasificación de los programas en base a su probabilidad de ser utilizados de modo clientelar. • Evidencia cuantitativa respecto a cambios en la cobertura de programas clientelares. |
• Hoop: Creación, sostenimiento o incremento en cantidad de beneficiarios de programas factibles de ser utilizados de modo clientelar. • Straw in the wind: Participación directa de las organizaciones territoriales en la asignación de programas. |
| Parte 3: Mediación política de redes clientelares | Se espera observar a organizaciones políticas territoriales participando activamente de la distribución y/o funcionamiento de los programas o de sus actividades de extensión. | • Evidencia documental sobre la participación de organizaciones en el funcionamiento de los programas. • Estudios de segundas fuentes sobre evidencia de tipo etnográfica que destaca la mediación política en la aplicación de los programas. |
• Hoop: Organizaciones territoriales asociadas al gobierno participan de la distribución o control de contraprestaciones de los programas. • Straw in the wind: Organizaciones territoriales enfrentadas al gobierno son excluidas de participar en los programas. |
Fuente: Leonidas (2017: 171).
Se observan en esta tabla tres partes del mecanismo, mismas que se conceptualizan. Asimismo, se describen las evidencias esperadas y se da cuenta del tipo de datos y fuentes que hacen posible evaluarlas. Por último, se introducen los tipos de pruebas que visibilizan la presencia del mecanismo y sus partes en el caso. Todo ello nos presenta la bondad de esta metodología para la ciencia política, pues proporciona inferencias capaces de ser probadas mediante evidencias esperadas.
Conclusiones
El process tracing y los mecanismos causales son herramientas metodológicas que han ido entrando con fuerza en los estudios de ciencia política, primero en Estados Unidos y Europa, y luego en los distintos países de América Latina, donde tardaron un poco más en llegar y ser conocidos por la comunidad académica de la ciencia política. Pese a ello, en los últimos años han empezado a publicarse traducciones de los textos seminales y artículos especializados que han fungido de guía de cómo operacionalizar ambas en estudios de caso de carácter causal, que tienen la peculiaridad de no perder su carácter narrativo y, por tanto, cualitativo. Estas publicaciones han supuesto que se conozcan mejor estas herramientas y cómo se debe proceder para usarlas correctamente. También han permitido que los politólogos se den cuenta de las posibilidades metodológicas para sus investigaciones de su utilización.
En el ámbito latinoamericano, en los últimos años han crecido las investigaciones de todo tipo que utilizan metodológicamente el trazado de procesos. Ejemplo de ello son: Molina (2016), quien analiza las políticas públicas en salud a través del trazado de procesos; Cortez y Maillet (2018), quienes a través del process tracing identifican como se fueron transformando las coaliciones que promovían el proyecto minero de Pascua Lama que transformaba la agenda política nacional sobre protección de glaciares en Chile. En el proceso que se pretendía los actores iniciales, que eran locales, fueron sustituidos por actores nacionales e internacionales. También encontramos la tesis de Viera (2022), quien utiliza el trazado de procesos para estudiar el origen de los partidos tradicionales uruguayos en el periodo 1930-1851 y la investigación de Moncagatta y Espinosa (2019), quienes utilizan esta herramienta para analizar la organización y desempeño de la derecha ecuatoriana en el periodo 2000-2018. También la usan García y Santos (2019), quienes consideran pertinente utilizarla para aproximarse: “a un fenómeno como el desempeño electoral de los movimientos guerrilleros convertidos en partidos políticos” (García y Santos, 2019: 41). Otra investigación fue la de Guamán (2021), quien en su tesis de doctorado de políticas públicas utiliza la herramienta del process tracing para estudiar el cambio de políticas públicas en la agricultura de Ecuador en el periodo 2006-2018. Lo utiliza del siguiente modo:
La operativización del process tracing corresponde a identificar el detonante, mecanismo causal y el resultado. El detonante: nuevos objetivos de política declarados por el Gobierno. El mecanismo causal está compuesto por tres entidades (a= cambio en la política sectorial) + (b= cambio en el sistema institucional) + (c= estilo de implementación en las relaciones Estado-sociedad). La secuencia provocada por el detonante y luego transmitida la fuerza hacia la entidad a+b+c da como resultado constatación pública del resultado de política, en la que se incluye a la agricultura familiar campesina. Además, es necesario identificar las hipótesis principales y alternas para cada parte del mecanismo causal, así como para el detonante y el resultado. (Guamán, 2021: VIII-XIX)
El trazado de procesos no se trabaja mediante una causalidad, entendida en el sentido del método cuantitativo, que utiliza como técnica de análisis a la estadística, y en la que una o más variables independientes causan los cambios que se producen en una variable dependiente. Por ejemplo, el process tracing trata de encontrar un mecanismo y a sus componentes en las evidencias de un estudio de caso. El mecanismo o mecanismos fungen como activadores de determinadas consecuencias para los agentes sociales que intervienen. Esta manera de proceder tiene además la ventaja de reducir la complejidad de los métodos inferenciales propuestos por John Stuart Mill, que hasta recientemente fueron los más utilizados por las ciencias sociales y también por la ciencia política cuando se intentaba encontrar causalidad en una investigación determinada.
La ciencia política latinoamericana requiere de metodologías actuales y presentes en los países académicamente más importantes. Esto no supone dejar de lado sus temáticas propias, sino aprovecharse de las fortalezas técnicas que vayan surgiendo, no sin antes considerarlas de manera crítica conforme a las propias necesidades que tengan los países que integran nuestra región. La propuesta que aquí realizamos espera contribuir al debate en nuestras naciones sobre estas metodologías de avanzada que rápidamente están adquiriendo importancia en los estudios de la ciencia política. Su uso dependerá, sin embargo, del apoyo disciplinar que reciban, lo cual incluye a que entren en los procesos formativos universitarios dentro de los conocimientos metodológicos que se dan en licenciaturas y posgrados. En este sentido, también se debe considerar que si dicho conocimiento es riguroso y proporcionado con la sistematicidad debida más profesionales utilizarán con aprovechamiento estas técnicas de investigación social que, pese abordar la causalidad, tienen un carácter cualitativo.
Desde esta perspectiva, el process tracing es una herramienta poderosa que permite posicionar a la metodología cualitativa frente a la cuantitativa en la búsqueda de obtener las causas de determinados fenómenos sociales o políticos. Esto es factible gracias a que mediante el uso de esta técnica cualitativas es posible construir causalidad, pero solo a condición de que sea conocida y se sepa usarla y aplicarla cuando una investigación así lo precise. Respecto a esto, no siempre su utilización será pertinente o adecuada y será el investigador, con base a los requerimientos de su objeto de estudio, quien decida, en su diseño de la investigación, sobre la forma metodológica más adecuada para abordarla.
El process tracing debe entenderse como una técnica cualitativa de inferencia causal que persigue explicar a los fenómenos sociales mediante la relación causa-efecto que se da en ellos, estableciendo para esto condiciones necesarias o suficientes. Con ello, no solo se abre la caja negra de los procesos políticos, sino también de los sociales. Se comprueban, igualmente, supuestos o se construyen teorías de alcance medio, definidas, principalmente, por Merton, y no de carácter general para explicar toda la sociedad y su funcionamiento como las señaladas en el cuerpo del artículo y que corresponden a autores de las ciencias sociales tan relevantes como las de Weber, Parsons, Luhmann o Habermas, cuyo intento por prometedor que haya sido, en cuanto a la riqueza de contenidos teóricos que abrieron las puertas a otras investigaciones menos totalizadoras, no cumplió con su promesa de explicar a toda la sociedad desde alguno de sus componentes, por importante que este fuera.
Tampoco se pudo encontrar una metodología capaz de ser utilizada en todas las investigaciones sociales, además de que también se dividió en dos grandes bloques que lucharon por obtener la preeminencia, el cuantitativo -dedicado a medir algunos aspectos de la sociedad que podían ser cuantificados- y el cualitativo -dedicado a comprender e interpretar aquellos que no eran sujetos de medida-. En todo caso, se intentó también conciliar ambos bloques a través del uso de una metodología mixta que los unía en una misma investigación, aunque en apartados distintos que tenían objetivos diferentes, sin alcanzarse en realidad una mezcla de ambos.
En esa lucha por la preponderancia metodológica -que, epistémicamente, se sitúa entre los positivistas y los que optan por un método más comprensivo, que no se ha resuelto a favor de unos u otros, ya que ambos tienen partidarios con buenas razones para adherirse a una perspectiva y rechazar la otra o intentar integrar ambas en una mixtura que resulte beneficiosa para una investigación- se sitúa el process tracing, que resulta una técnica de investigación de la metodología cualitativa, que viene a resolver una de sus mayores dificultades, la de conseguir investigaciones que partan de la causalidad. Esto es un gran triunfo para la metodología cualitativa, pero que no resuelve a su favor la disputa por el método en ciencias sociales.
De todas formas, el futuro de la técnica cualitativa con enfoque causal denominada en inglés como process tracing es prometedor para las investigaciones de ciencia política que se vayan a realizar en América Latina, debido a que posibilita obtener inferencias causales robustas y resultados narrativos sólidos (Bril-Mascarenhas, Maillet y Mayaux, 2017), además genera explicaciones de tipo científico que pueden ser verificadas que en algunos casos son generalizables (Bennett y Elman, 2006) y con su uso se desarrollan y/o prueban hipótesis explicativas sobre mecanismos causales de un caso (Bennett y Checkel, 2015). Estos tres elementos -la obtención de inferencias robustas con resultados narrativos sólidos, más las explicaciones científicas que se pueden verificar y generalizar, aunque sea solo en algunos casos y la posibilidad de desarrollar y/o probar hipótesis explicativas de mecanismos causales en un caso- hacen de la técnica de rastreo de procesos una herramienta muy prometedora apropiada para los estudios de ciencia política que se realicen en la región de Latinoamérica.
Sin ser la panacea que vaya a solucionar todas las dificultades metodológicas que tienen los investigadores al enfrentarse al objeto de estudio, sí es una herramienta más que disponen para obtener resultados válidos y rigurosos que cumplen con la cientificidad requerida por nuestra disciplina.
