FICHA DE LECTURA: MANHEIM Y RICH, ANÁLISIS POLÍTICO EMPÍRICO. MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIA POLÍTICA (CAP. 6) (1)
Los autores dedican este capítulo al estudio del proceso “por el que, a
partir de un concepto abstracto, llegamos a formular una observación concreta
en la investigación en ciencias sociales.” (p. 67). “En este capítulo describiremos
estos procesos en detalle
[Operacionalización e instrumentación] y expondremos los problemas que
pueden plantearse al tratar de operacionalizar y medir los conceptos.” (p. 68).
“Se trata de saber cómo podemos cuantificar nuestros conceptos” (p. 68).
Las teorías son relevantes para el estudio de la realidad política en la
medida en que permitan derivar de ellas “expectativas” sobre el comportamiento
de esa realidad. Es habitual que dichas expectativas se expresen por medio de hipótesis (2).
“La investigación empírica es un medio de obtener respuestas sobre la
realidad. Nuestras preguntas pueden ser esencialmente prácticas o de interés
principalmente académico. En cualquiera de los casos, lo probable es que las
formulemos en términos abstractos. Y, sin embargo, las respuestas que deseamos
suelen ser concretas y específicas. Uno de los primeros problemas de la
investigación es el de idear el modo de obtener, partiendo del nivel abstracto
de las preguntas, algunas observaciones concretas que nos permiten responder a
ellas.” (p. 67). [Carácter opaco de la realidad – Construcción del objeto de
estudio – operacionalización.]
[Superación del ensayismo. Superación de la filosofía política por las
ciencias sociales.]
Sólo a partir de la obtención de respuestas concretas es posible la comparación. [Hay que recordar que la
comparación es una de las principales herramientas metodológicas de las
ciencias sociales.]
Algunos términos utilizados aquí:
Operacionalización. Es el proceso de selección de fenómenos observables que
representan a los conceptos abstractos. (p. 68).
Instrumentación. Consiste en “la especificación de los pasos que han de
darse al formular observaciones” (p. 68).
Medición. Se denomina así a “la asignación de números que
representan propiedades” de los conceptos (p. 73). Es el resultado de la
aplicación de un instrumento de recolección de datos. Desde el punto de vista
del proceso de investigación, “sirve de prueba al tomar decisiones y contestar
las preguntas.” (p. 68).
A partir de lo anterior, “se trata de saber cómo podemos cuantificar
nuestros conceptos” (p. 68). Las ciencias sociales, al igual que las ciencias
naturales, tienen que resolver la cuestión de cómo transformar sus conceptos en
medidas susceptibles de ser comparadas entre sí. La operacionalización es,
precisamente, el proceso de reducción de un concepto abstracto a un conjunto de
valores que pueden obtenerse mediante operaciones especificables. La observación es, por tanto, el “proceso de aplicar un instrumento de medida
para asignar valores de alguna característica o propiedad del fenómeno en
cuestión a los casos estudiados.” (p. 69).
La necesidad de la operacionalización surge del hecho de que no podemos
comparar conceptos: “Lo que comparamos son indicadores
de conceptos.” (p. 69).
[La naturaleza misma de la operacionalización demuestra que los datos con
los que operan las ciencias sociales son construcciones elaboradas a partir de
una determinada teoría. La visión empirista ingenua, que sostiene que el
investigador debe registrar automáticamente todo lo observado, es insostenible.]
La operacionalización, la construcción de datos, exige la toma de
decisiones por parte del investigador. Estas decisiones obedecen, en buena
medida, a la teoría adoptada por dicho investigador. Por ende, toda
operacionalización es sesgada.
“…nuestras comparaciones sólo pueden
ser exactas en la medida en que los indicadores escogidos reflejen el concepto
que tratamos de medir.” (p. 69).
“La operacionalización supone casi
inevitablemente alguna simplificación o pérdida de significado.” (p. 69).
[La transformación de la ciencia en técnica, tan cara a la lógica del
capitalismo, ve con desconfianza toda afirmación del carácter sesgado de la
operacionalización, pues ésta representa un golpe a la concepción que hace de
la ciencia una práctica objetiva e imparcial. La razón instrumental se vuelve
hegemónica en el campo de la teoría social si logra desterrar toda referencia a
la existencia de teorías antagónicas o a la intervención del investigador en la
construcción de los datos.]
“…no podemos reducir nuestra explicación a un conjunto de normas cuya fiel
aplicación produzca indefectiblemente buenos resultados. Lo que podemos hacer
es indicar algunos de los escollos que han de evitarse en el proceso y la
manera de evaluar la idoneidad de las operacionalizaciones una vez que han sido
seleccionadas.” (p. 70).
[En muchos manuales de metodología se procede dejando de lado el carácter
sesgado de la construcción del dato vía operacionalización. Además de las
consideraciones teóricas, está claro que es más fácil vender un recetario
multiuso que un texto que reconoce el carácter sesgado e insuficiente de
nuestro conocimiento de la realidad.]
Los autores afirman que la operacionalización es la selección de las
definiciones operacionales de los conceptos.
¿Qué son las definiciones operacionales?
Las definiciones operacionales “deben
indicarnos de manera precisa y explícita lo que debemos de hacer para
determinar qué valor cuantitativo debe atribuirse a una variable en cada caso
dado. Han de especificar, paso a paso, todo lo que se ha de hacer en el proceso
de medición.” (p. 71).
La importancia de formular claramente las definiciones operacionales de los
conceptos se funda en tres cuestiones principales:
a) la ciencia es una práctica social y, como tal, implica una verificación
intersubjetiva de las experiencias realizadas por un investigador o un grupo de
investigación. Si las definiciones operacionales son precisas, es imposible
replicar una experiencia y determinar su validez y fiabilidad; b) en un equipo
de investigación, cada integrante debe tener claro qué debe hacer en cada etapa,
so pena de que la investigación pierda validez. Las definiciones operacionales,
si están correctamente elaboradas, indican qué se debe hacer en cada momento de
la investigación, en vista de la obtención de datos; c) la precisión en las
mencionadas definiciones permite, llegado el momento del análisis de los datos,
evaluar mejor los resultados y tener en claro qué pueden y qué no pueden
decirnos estos.
En otras palabras, “una definición operacional completa revela cómo hemos
decidido afrontar esos problemas [referidos a cómo obtener las medidas de los
fenómenos estudiados] y no deja ambigüedad alguna sobre lo que realmente hemos
hecho al tomar nuestras medidas.” (p. 72).
Sólo a partir de una adecuada definición operacional es posible elaborar un
instrumento para obtener mediciones.
Los autores describen así la relación entre operacionalización y medición:
“Operacionalizamos las variables para contar con un medio de cuantificar los
conceptos abstractos, de modo que podamos hacer comparaciones significativas
entre fenómenos del mundo real en función de las propiedades que esos conceptos
sugieren.” (p. 73).
Al efectuar la medición, “podemos hablar con más precisión del grado en que
una unidad de observación determinada (por ejemplo, una persona, una ciudad,
una nación o una organización) manifiesta la propiedad presentada por la
variable que se mide.” (p. 73) (3).
Es preciso tener presente que existen distintos niveles de medición, que proporcional diferente cantidad de
información sobre los fenómenos que se miden y las relaciones entre ellos. (p.
73).
Ø Medición
nominal: Se obtiene nombrando
los casos mediante cierto esquema de clasificación predeterminado. A partir de
esa clasificación, se “pega una etiqueta”, se
nombra, a cada una de las unidades de observación (o unidades de
análisis) estudiadas. Así, si quiero medir la variable “nacionalidad” en la
población de la ciudad de Buenos Aires, voy a trabajar con una medición
nominal, clasificando a los individuos de esa población en argentinos, uruguayos,
bolivianos, peruanos, chilenos, etc.
Es el tipo de medición que nos proporciona menos
información, pues “sólo nos da un conjunto de categorías separadas que
utilizamos al distinguir entre los distintos casos.” (p. 73); “no nos dice en qué proporción poseen la característica
[estudiada] los diferentes individuos ni nos permite ordenarlos por grados.”
(p. 73-74). Sirva para agrupar los casos en base a los nombres (categorías)
utilizadas en nuestro esquema de clasificación. (p. 74).
“Para que tengan utilidad, los esquemas de medición
nominal deben estar basados en conjuntos de categorías que sean mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. Esto
significa que 1) no será posible asignar ningún caso a más de una categoría, y
2) las categorías deberán establecerse de manera que todos los casos pueden asignarse a alguna categoría.” (p. 74).
Ø Medición
ordinal: Consiste en ordenar
los fenómenos por grados. Así, por ejemplo, la variable clase social se puede
medir clasificando a los individuos por clase baja, media y alta.
Aporta más información que el nivel anterior. “Con ella
podemos asociar un número a cada caso. Y este número no solamente nos indica
que el caso es diferente de otros, e incluso con respecto a la variable que se
mide, sino que además nos dice cómo se relaciona con esos otros casos, esto es,
en qué proporción manifiesta poseer
una propiedad determinada.” (p. 74).
Ø Medición
de intervalo: Permite establecer la
proporción en qué una propiedad está presente en cada unidad de análisis. La
forma de medir la variable ingreso es un ejemplo. Se le pueden asignar las
siguientes categorías: Hasta $ 1000 / 1001 – 2000 / 2001-3000 / Más de 3001.
Una unidad de análisis que tenga el valor $ 3000 percibe exactamente el doble
de ingresos que una unidad de análisis que obtenga el valor $ 1500.
Es el nivel de medición que brinda mayor información.
“Cuando los casos se miden a este nivel, no sólo podemos clasificarlos y
ordenarlos por grados, sino decir también en
qué proporción mayor (o menor) contienen la propiedad medida respecto a los
otros casos. La medición ordinal no se basa en ninguna unidad normalizada de la
variable en cuestión, ni nos dice qué diferencia existe entre unos casos y
otros con relación a la variable. Sólo permite afirmar que algunos son más
afines que otros. La medición de intervalo se funda en la idea de que hay alguna unidad normalizada de la
propiedad que se mide.” (p. 74). “Mientras que las medidas ordinales sólo
dan una idea aproximada de la relación entre los casos con respecto a una
variable, las medidas de intervalo proporcionan información sobre la
«distancia» entre los casos.” (p. 75). “Además de ofrecernos información
precisa sobre las diferencias absolutas entre los casos, la medición de intervalo
permite formular enunciados exactos sobre las diferencias relativas entre los
conceptos.” (p. 75). “La forma de medición más conveniente es la de intervalo,
no sólo por el grado de detalle de la información que proporciona, sino también
por los procedimientos matemáticos que nos permite aplicar a los datos que
poseemos.” (p. 75).
En la verdaderas medidas de intervalo existe un punto
cero; de allí que pueda establecerse con precisión la distancia entre caso y
caso, pues a partir del punto cero el intervalo establecido es siempre el mismo
(por ejemplo, la distancia – el intervalo – entre 0 y 1 es igual a la existente
entre 1 y 2, entre 2 y 3, etc.)
Los autores sostienen que no es posible establecer de antemano el nivel de
medición de una investigación determinada. “Como, en general, hasta que no
procedemos al verdadero análisis de los datos no sabemos qué precisión será
necesaria para descubrir las relaciones, deberemos seguir la regla de
operacionalizar nuestros conceptos con la mayor exactitud posible. Siempre
podremos prescindir de la precisión que nos parezca innecesaria «abatiendo las
categorías» (pasando a unidades de diferenciación más amplias); pero si no
empezamos por reunir la información, no podremos recurrir a ella más adelante.”
(p. 79).
La conexión entre teoría (el marco teórico) y operacionalización se vuelve
patente en la noción de hipótesis de
trabajo. Así como la operacionalización es necesaria porque los conceptos
no pueden ser medidos directamente en las unidades de análisis, las relaciones
entre conceptos postuladas en las hipótesis no pueden ser comparadas si no se
formulan hipótesis de trabajo.
¿Qué es una hipótesis de trabajo?
Es aquella en la que “se enuncian las relaciones que esperamos hallar entre
medidas o indicadores. (…). Estas nos obligan a establecer los vínculos que,
según creemos, ha producido nuestra operacionalización entre los indicadores y
las variables. ” (p. 79).
Lo expuesto en el párrafo anterior es ejemplificado del siguiente modo:
Una investigación parte de la proposición teórica: Cuanto más dominada esté una nación, más conformista será su política
exterior.
A partir de dicha proposición se formula la siguiente hipótesis: A medida que aumente la dependencia
económica de una nación, aumentará su apoyo a la política internacional del
estado protector.
La variable dependencia económica
es operacionalizada así: El porcentaje de las exportaciones de la nación
dirigidas al país protector. (4).
La variable apoyo a la política
internacional del estado protector es operacionalizada así: El porcentaje
de votos emitidos en la Asamblea General de las Naciones Unidas en que el voto
de la nación cliente difiere del voto del estado protector. (5).
La hipótesis de trabajo es la siguiente: A medida que aumente el porcentaje de las exportaciones dirigidas al
estado protector, disminuirá el porcentaje de votos discrepantes con el estado
protector en las Naciones Unidas.
Manheim y Rich sostienen que la correspondencia entre conceptos y los
indicadores no es un problema empírico, sino que constituye esencialmente un
problema teórico. Defienden la necesidad de formular “una teoría de la medición donde se indique por qué esperamos que
nuestros indicadores estén relacionados con nuestros conceptos.” (p. 80). “Esta
cuestión de si existe alguna correspondencia, por un lado, entre nuestros
conceptos y variables, y, por otro lado, entre nuestros indicadores o medidas,
es el problema central de la medición en la ciencia.” (p. 81).
Es por ello que los autores afirman que “cada operacionalización de un
concepto es, en esencia, una hipótesis.” (p. 81). En definitiva, al practicar
la operacionalización de un concepto estamos poniendo en práctica una
determinada teoría acerca de cómo se dan las relaciones entre fenómenos. [Como
sabemos, aunque muchas veces lo olvide el mundo académico, en ciencias sociales
existen teorías antagónicas, enfrentadas entre sí. De modo que queda
cuestionada la tan cacareada neutralidad de los métodos.]
Buenos Aires, sábado 15 de septiembre de 2012
NOTAS:
(1) Manheim, Jarol B. y Rich, Richard C. (1988). Análisis político empírico. Métodos de
investigación en ciencia política. Madrid: Alianza. (Alianza
Universidad Textos).
(2) Las hipótesis “predicen ciertas relaciones entre las variables que
representan los conceptos contenidos en la teoría.” (p. 68).
(3) Una variable es la
definición empírica del concepto. Como tal, puede adoptar diferentes valores
(de ahí viene la denominación “variable”, porque varía). Esos valores reciben el nombre de categorías.
(4) Es la variable independiente
de la hipótesis, pues sus variaciones explican las variaciones de la variable
dependiente.
(5) Es la variable dependiente de la hipótesis, pues sus variaciones dependen, responden, a los cambios de la
variable independiente.
