Altillo.com > Exámenes > UBA - Económicas > Metodología de las Ciencias Sociales
RESUMEN DE METODOLOGIA POR MÍ
NAGEL: PROBLEMAS METODOLOGICOS DE LAS CIENCIAS SOCIALES:
Nagel dice q en principio se puede establecer leyes generales en las Cs. Sociales.
Problemas metodológicos de las Cs. Sociales (CS):
Hasta ahora las CS han tratado los hechos con respecto al hombre de manera general.
Raramente se basan en datos empíricos, solo los utilizan de manera anecdótica (para ilustrar una conclusión general, no para someterla a prueba)
Hasta ahora sus datos no tienen el mismo rigor q los de las Cs. Naturales (CN).
Basándose en el éxito de las CN, se construyeron sistemas de “física social”, donde los sociólogos utilizaban los métodos de la física, pero se basaban en supuestos dudosos. Muchos sociólogos consideran q no se puede elaborar una teoría fundada empíricamente, capaz de explicar en términos de un único conjuntos de suposiciones integradas todas las variedad de los fenómenos sociales (algunos creen que ni siquiera ámbitos limitados)
Las CS no poseen sistemas explicativos de vasto alcance considerados satisfactorios por la mayoría. Tienen serios desacuerdos tanto por cuestiones metodológicas como de contenido. Hay muchas escuelas en competencia y no se ponen de acuerdo. Algunos filósofos no consideran “ciencias” a las CS xq no tienen leyes generales y xq sus estudios están limitados a sociedades pequeñas. Pero si para ser ciencia debe ser rigurosa y tener leyes, sólo serían ciencias algunas pocas ramas de la física.
Nagel dice q en principio pueden establecer leyes generales. Las leyes generales. Deben servir como instrumentos para la explicación sistemática y la predicción confiable.
Formas de Investigación Controlada
Es imposible hacer dichos experimentos porque: los científicos no tienen el poder de instituir algunos factores, es inmoral experimentar con la gente, a veces se requiere de experimentación con varias generaciones de habitantes; y el sólo hecho de usar el poder para modificar condiciones sociales con propósitos experimentales es una variable social, que puede alterar el resultado del experimento.
Además, producir un cambio en la sociedad puede causar una modificación irreversible de la misma, y entonces no se podría repetir el experimento con las mismas condiciones iniciales.
¿Es la investigación controlada una condición excluyente para establecer leyes generales?
Los métodos q utilizan experimentación controlada tienen ventajas importantes respecto de otros métodos, pero hay sistemas explicativos en las CN q no se basan en la experimentación cont.
Muchas ciencias contribuyeron y siguen contribuyendo al avance, sin recurrir a exp. Controlada.
Pero para obtener leyes generales, es indispensable emplear un procedimiento q tenga al menos las funciones lógicas del experimento controlado (EC).
La Investigación Controlada (IC) no requiere la reproducción a voluntad de los fenómenos ni la manipulación de variables. Consiste en la búsqueda de situaciones donde el fenómeno se manifieste uniformemente, o se manifieste en algunos casos y en otros no, y en el ulterior examen de los factores q influyeron.
Se puede considerar al EC como una forma extrema de IC. Ambos tienen el mismo objetivo.
Una Investigación Empírica Controlada es aquella q emplea la EC o la IC.
¿Se puede recoger datos experimentales?
Según Mill, todo experimento necesita 2 casos de un fenómeno q sean diferentes en todos los aspectos menos uno (Método de la Concordancia) o 2 casos en los q el fenómeno se de en uno y no en el otro, y que tengan todos los aspectos en común excepto uno (Método de la Diferencia). Pero como no hay 2 sociedades semejantes q se ajusten a los requisitos de sus métodos, y no se puede variar de a un factor x vez, Mill niega la posibilidad de experimentación social.
Pero el argumento de Mill (inductivista ingenuo) es inconcluyente, ya que en las CN tampoco se puede variar de a un factor x vez, xq dos casos nunca van a ser idénticos excepto x un factor, y esto no les impide establecer leyes generales. En resumen, la exigencia de variar 1 factor x vez es deseable, pero no universalmente indispensable para la Investigación Controlada.
Se pueden llevar a cabo varios tipos de experimento en las CS:
Dificultades de este tipo de experimento: problemas técnicos (identificación y definición de variables, elección de las variables importantes, selección de datos, hallazgo de datos suficientes para extraer inferencias confiables) y el problema de la naturaleza de los elementos de juicio.
Relatividad cultural
Es otro obstáculo para el establecimiento de leyes sociales.
Relatividad cultural: Diversidad. La conducta social humana varía según la sociedad, según las tradiciones culturales, el período histórico. Esto es el carácter “históricamente condicionado” de los fenómenos sociales.
Relativismo: Doctrina según la cual, debido a que hay diversidad, las conclusiones obtenidas mediante datos tomados de una sociedad probablemente no sean válidas para otra sociedad. No existe una verdad absoluta, una verdad de fondo que rija esa diversidad.
Debido al desarrollo de la experiencia humana, los seres humanos están siempre en crecimiento y cambio, x lo cual las leyes especiales no pueden efectuar predicciones precisas del futuro indefinido. Pero hay otras ciencias q tmp pueden hacer estas predicciones a largo plazo (A veces x falta de información sobre las condiciones iniciales).
Por otro lado, es posible q las uniformidades de una cultura sean especializaciones de estructuras relacionales invariantes para todas las culturas. Las diferencias en la organización y los modos de conducta de las diferentes sociedades podría ser consecuencia de las diferencias en los valores específicos de algún conjunto de variables q constituyen los componentes elementales de una estructura de conexiones común a todas las sociedades.
Advertencia: para poder hacer una ley q aplique a todas las sociedades, la formulación de la ley debe ignorar las diferencias, de modo q los términos empleados no deben hacer mención explícita de características de fenómenos q se produzcan en circunstancias especiales. Otra forma sería formular una ley para un “caso ideal”, válida en ciertas condiciones límites. Esta forma puede traer complicaciones en su interpretación para casos reales.
Entonces, el carácter “históricamente condicionado” de los fenomenos sociales no es un obstáculo insuperable para la formulación de leyes transculturales de gran generalidad. De todas formas, la validez de una generalización para otras sociedades puede ser sumamente incierta.
Si las leyes sociales deben formular relaciones de dependencia invariantes a través de las diferentes culturas, los conceptos q figuren en éstas
no pueden denotar características propias de un solo grupo especial de sociedades. En los intentos realizados hasta ahora, se utilizaron variables que están por encima de las diferentes culturas (Ej.: clima, factores biológicos, psicológicos, económicos, etc.). Hubo muchos fracasos.
Nagel se opone al relativismo, dice q a pesar de la diversidad hay situaciones y condiciones de fondo q dan una condición de posibilidad de esa diversidad.
El conocimiento de los fenómenos sociales como variable social
Otra dificultad de las CS es q los seres humanos modifican su conducta social al adquirir nuevo conocimiento acerca de los sucesos de los cuales participan o de la sociedad a la q pertenecen. Esta dificultad aparece en la investigación de los fenómenos sociales y en el alcance de conclusiones (Esta dificultad también aparece en las CN). Por eso a veces las CS emplean técnicas de investigación donde esta dificultad no aparece o aparece en forma menos aguda. (Por ej. Cuando los participantes no saben q se los observa).
Una conclusión puede ser inválida si se convierte en conocimiento público y los hombres cambian su conducta a causa de ello. Es inútil buscar leyes sociales q valgan para un futuro indefinido. Y la predicción de la conducta social es intrínsecamente incierta.
2 tipos de predicciones:
- Predicción suicida: predicción bien fundada al momento en que se hace, pero q es refutada debido a acciones emprendidas como consecuencia de su difusión.
- Profecía autor realizadora: falsa en el momento en q se hace, pero resulta verdadera debido a las acciones emprendidas como consecuencia de creer en ella.
Aunque este hecho complica la obtención de generalizaciones bien fundadas relativas a fenómenos sociales, no es imposible. Fundamentos:
King: La ciencia de las ciencias sociales
Las investigaciones de carácter cuantitativa y cualitativa parecen bastantes diferentes a simple vista, y hasta se consideran enfrentadas. Para los autores esas diferencias solas son una cuestión de estilo y técnicas específicas. Los estilos de la investigación cuantitativa y cualitativa son muy diferentes.
La primera se basa en números y métodos estadísticos, Suele basarse en medidas numéricas de ciertos aspectos de los fenómenos; parte de casos concretos para llega a una descripción general o para comprobar hipótesis causales y busca medidas y análisis que otros investigadores puedan reproducir fácilmente
La investigación cualitativa abarca una amplia gama de enfoques, pero, por definición, ninguno de ellos se basa en medidas numéricas. Este tipo de trabajo se centra generalmente en un caso o en un reducido número de ellos: se sirve de entrevistas en profundidad o de análisis detallados de materiales históricos; utiliza un método discursivo e intenta estudiar de forma global o exhaustiva un acontecimiento o unidad.
Las diferencias entre la tradición cuantitativa y cualitativa son solo de tipo estilístico y su importancia en términos metodológicos y de contenido es mínimo. Puede considerarse, con razón, que toda buena investigación procede de la misma lógica inferencial subyacente. Tanto los estudios cuantitativos como los cualitativos pueden ser sistemáticos y científicos.
Investigación ideal:
La definición de ciencia conlleva utilizar los datos inmediatos para hacer inferencias que conduzcan a algo más amplio que no se observa directamente. Inferencia descriptiva: utiliza observaciones del mundo para revelar otros hechos que no se han observado. Inferencia causal: conoce efectos causales a partir de los datos observados.
Los procedimientos son públicos.
La investigación científica utiliza métodos explícitos para generar y analizar datos, codificados y públicos, que pueden evaluarse.
Si el método y la lógica de las observaciones e inferencias de un investigador no son explícitos, no hay forma de juzgar la validez de lo que se ha hecho.
Todos los métodos tienen sus limitaciones. Que sean explícitos permite que se comparen, que se modifiquen o se reproduzcan. Las conclusiones son inciertas.
La inferencia es un proceso imperfecto. Es imposible llegar a conclusiones ciertas utilizando datos inciertos. La inferencia que carece de un cálculo de incertidumbre, no es ciencia.
El principal contenido de la ciencia son sus métodos y reglas, no su objeto de estudio. Ya que podemos utilizar tales métodos para estudiar prácticamente todo.
Las conclusiones son inciertas.
Nunca hay una verdad concluyente se puede refutar. Calcular margen de error: incertidumbre en que podemos fallar.
Principales componentes del diseño de la investigación.
Mejorar pregunta de la investigación. Un proyecto de investigación tiene que hacer una aportación concreta a lo escrito en un área académica identificable, aumentando la capacidad colectiva de dar explicaciones científicas verificables a algún aspecto del mundo.
Mejorar la teoría. Esta es una especulación razonada y precisa sobre la respuesta que cabe dar a la pregunta de una investigación, e incluye una declaración de por qué tal respuesta es correcta. Debe estar en consonancia con los datos disponibles sobre la pregunta de la investigación. Hay que elegir teorías que puedan estar equivocadas. Para asegurarse de que una teoría es falsable, hay que elegir una que pueda generar tantas consecuencias observables como sea posible. Al diseñar teorías es preciso ser lo más concreto posible.
Principio de concisión: las teorías más simples tienen más probabilidades. Es un juicio sobre la naturaleza del mundo se presupone que es simple.
Mejorar la calidad de los datos. Son informaciones sobre el mundo recogidas de forma sistemática y pueden ser de tipo cualitativo o cuantitativo. Es importante registrar y detallar el proceso con el que se generan los datos. Sólo si conocemos el proceso de obtención de los datos podremos hacer inferencias descriptivas y causales válidas. Para evaluar mejor una teoría hay que recoger datos acerca de la mayor cantidad posible de consecuencias observables. Hay que maximizar la validez de nuestras mediciones. Es necesario asegurarse de que los métodos de recolección de datos son fiables. Todos los datos y análisis deben ser en la medida de lo posible, reproducibles y dar el mismo resultado.
Utilización de los datos. Es necesario utilizar datos que no estén sesgados, es decir que como promedio sean correctos. Un procedimiento no sesgado es correcto si se considera como una media de muchas aplicaciones.
Piovani "El diseño de la investigación", cap5.
Investigación empírica: las investigaciones son un proceso sistemático y organizado por medio del cual se busca descubrir, interpretar o revisar ciertos hechos, y cuyo producto es un mayor conocimiento de estos. En las investigaciones empíricas se establece algún tipo de relación observacional con la situación de intereses. La relación observacional es que no puede reducirse únicamente al empleo de una técnica de observación en particular, entre las decisiones complejas que se toman en una investigación está la de definir cuáles son las mejores herramientas técnicas de acuerdo con los objetivos cognitivos que se hayan planteado. Es un proceso que involucra un conjunto de decisiones y prácticas (que a su vez conllevan la puesta en juego de instrumentos conceptuales y operativos) por los cuales conocemos o que puede significar describir, analizar, explicar, comprender o interpretar algunas situaciones de interés cuya definición y delimitación (o construcción) forma parte de las decisiones apenas aludidas
Desde el punto de vista del grado de detalle del diseño de investigación, no se puede pensar en tipos cerrados sino en un continuum de diseños posibles delimitado por dos polos antagónicos: diseños estructurados flexibles.
Tipos ideales de diseños de investigación
Diseño estructurado: todo está absolutamente planificado de antemano: nada de lo que se lleve a cabo durante el proceso de investigación exigirá decisiones no previstas o se apartará de aquello ya pensado. La investigación implicará solamente una aplicación fiel del plan estipulado (investigación cuantitativa) (no realista)
Diseño emergente: nada está planificado: las decisiones harán posible la investigación irán “emergiendo‟ durante el proceso mismo, con una lógica de feed-back a partir de los dictados que surjan del trabajo observacional de campo. (Investigación cualitativa) (Investigación lógica)
Diseños flexibles: pueden ser más o menos estructurados según el grado de detalle que adquiera la planificación previa. Se asume, sin embargo, que existe un conjunto de decisiones presentes en cualquier tipo de investigación; este “mínimo‟ de diseño implica decisiones que se pueden agrupar en cuatro grandes conjuntos:
Estas dependen del problema que se aborde
Estas ideas iniciales se llaman tema de investigación, se relacionan con determinados recortes de la realidad propios de la estructura.
Fuentes de temas: sugerencias de profesores o investigadores, convocatorias institucionales, lectura de literatura científica, experiencia personal. Todo proceso de investigación se da en un marco de un contexto (cultural, social, político, económico e institucional)
Para encontrar un problema de investigación se somete un tema a un proceso llamado indagaciones preliminares (ayudan a identificar aspectos problemáticos, delinear preguntas específicas que aparecen como relativamente inciertas y dignas de profundización a los ojos del investigador.
h)"conceptualización" de "operativización" conceptualización: se trata de dar definiciones precisas de que se entiende en el contexto de la investigación por aquellos términos clave que expresan verbalmente el foco de nuestra atención, definiciones que en su conjunto conformaran un marco teórico. (El estado de la cuestión)
Operativización: las definiciones conceptuales son muy abstractas, y se deberá entonces, especialmente en el caso de investigaciones de tipo estándar(o cuantitativas), seleccionar, a través de un proceso de operativización, los indicadores o referentes empíricos de ese algo que ahora ya representamos a través de definiciones conceptuales precisas. En otras palabras debemos llevar al plano de lo observable ese algo abstracto, y luego elegir las herramientas adecuadas para observarlo. Estas operaciones se basaran en un conjunto de decisiones que hemos denominado de recolección.
Marradi "Concepto de objeto y unidad de análisis, población y muestra" Cap 6.
Objeto se entiende en sentido gnoseológico como posible objeto de pensamiento, cualquier cosa que se piense. En una matriz los datos pueden ser individuos, grupos, instituciones etc. Pero todos los objetos de las filas deben ser el mismo tipo. El tipo de objeto acerca del cual se busca información en una investigación se llama unidad de análisis. Tiene un referente abstracto. Las unidades más frecuentes en ciencias sociales son el individuo, la familia, el grupo, la empresa, el distrito electoral, el municipio, la provincia y el estado. Hay que definir no solo la unidad sino también el ámbito espacio temporal que interesa.
Población y muestra
Una vez determinada la unidad de análisis y el ámbito espacio temporal, el conjunto de ejemplares de esa unidad de análisis en el ámbito delimitado es llamado población.
Cuando la población no es numerosa se suele recolectar información de todos sus miembros, realizando una enumeración completa. Pero cuando los miembros de la población son muchos, la recolección de información completa es más complicada. Es por eso que se presenta el problema de elegir un pequeño subconjunto de esos miembros de la población para investigarlos realizado por muestreo.
Una muestra es cualquier subconjunto, amplio o limitado, de miembros de una población que se investiga, con el fin de extender a toda la población las conclusiones resultantes del análisis de las informaciones relativas al subconjunto. La extrapolación de la muestra a la población es la inferencia estadística.
Una muestra se dice aleatoria cuando todos los miembros de la población de la que se extrae tienen la misma probabilidad de ser extraídos y entrar en la muestra. Para construir una muestra aleatoria se debe elaborar un catálogo completo de los miembros de la población y extraer algunos de ellos con una tabla de números aleatorios u otro procedimiento estadístico. La naturaleza aleatoria depende del procedimiento de extracción y nada tiene que ver con su resultado.
Las muestras telefónicas, incluso si han sido extraídas aleatoriamente de una guía de teléfonos, no cumplen ni siquiera con los criterios más tolerantes apara ser consideradas aleatorias: no todos los miembros de una población tienen acceso a un teléfono.
Otro problema vinculado a la extracción aleatoria es la realidad de las unidades de análisis. Las poblaciones de seres humanos pueden rechazar la encuesta, pueden no estar en su casa, pueden no contestar el teléfono o negarse a dar datos. Es por eso que una muestra perfectamente aleatoria se vuelve casi siempre no aleatoria cuando se trata de transformar a cada sujeto en un caso de la matriz.
La representatividad se deriva de una reproducción teóricamente fidedigna a escala reducida de la población objeto de estudio. La representatividad no es tan simple en ciencias sociales. La comparación de la muestra con la población no se realiza fácilmente. Para juzgar si una muestra es representativa debemos mirar el resultado independientemente del proceso.
Extraer aleatoriamente unidades de análisis no garantiza la representatividad. Pero si la extracción aleatoria no garantiza la representatividad, ¿por qué es preferible extraer muestras aleatorias? La extracción aleatoria permite evitar sesgos. La única manera de garantizar una representatividad limitada de la muestra es para un número limitado de propiedades. Segmentando a la población teniendo en cuenta ciertas características permiten extraer aleatoriamente una cantidad proporcional al tamaño de la población segmentada. De este proceso sin embargo se derivan los inconvenientes relacionados con el manejo de subgrupos gormados por el producto de categorías lógicas diferentes.
Chitarroni "Hipótesis" cap 5.
Una hipótesis es un enunciado de carácter conjetura con contenido empírico y susceptible de contrastación, con cierto grado de generalidad. Estos enunciados procuran responde a interrogantes previamente planteados.
Deben estar formuladas de manera que se puedan deducir de ellas consecuencias verificables y por lo tanto ser potencialmente falsable, deben ofrecer una respuesta al problema que originó la investigación, deben permitir formular predicciones.
Mientras más abarcativa y general es una hipótesis, mayor es su valor informativo. Cuantos más sucesos individuales es capaz de explicar, tanto más valiosa resultara, pero a la vez estará más expuesta a posibles refutaciones
Por ejemplo: porque sucedió la revolución francesa? No es contrastable, podemos hablar sobre revoluciones en general para acercarnos a una revolución específica.
Las hipótesis pueden ser referida a sucesos individuales (directamente) o a tipos de eventos, mediante eventos particulares (indirectamente)
Para que una hipótesis sea contrastable debe admitir predicciones, (decir algo que va a pasar en el futuro)
Nexos lógicos: predicción, relación/conexión entre dos proposiciones:
Proposición de tipo 1º nexo determinista [x>y] (siempre que suceda x ocurrirá y) poco frecuente en las ciencias sociales
Probabilístico o estocástico: lo primero aumenta la posibilidad de que ocurra lo segundo, mucha más frecuente y menos aventurada
2º nexo suficiente: si solo con presentarse y se garantiza la ocurrencia de x, entonces hablaríamos de un vínculo suficiente
Contingente: si x es apenas una de las condiciones antecedentes de y, entonces se trata de un vínculo contingente pero no suficiente
3º nexo un vínculo puede ser de ida y vuelta. Un aumento de los precios podría estimular las demandas sindicales en procura de aumento de los salarios (irreversible [x>y]-[y>c]) pero también un aumento de salarios puede ser trasladado a costos y generar incremento de precios (reversible [x>y] [y>c]). También podría ocurrir que los fenómenos analizados se estimulen en forma mutua. Generando una relación circular o interdependiente [x.y].
Hipótesis y su puesta a prueba: debe estar formulada de manera tal que puedan hacerse deducciones de ella y arribar a una decisión acerca de si explica o no los hechos considerados. Para llevar a cabo los procesos de contrastación se recorren algunos pasos:
Tipos de hipótesis: sustantivas, de validación, auxiliares de validez y auxiliares de estadística.
Gerring Cap 5. Conceptos:
1 ¿Por qué es importante definir los conceptos que se utilizarán en la investigación?
Estrategias Mínima y Máxima
Es imposible conceptualizar un tema sin llamarlo de alguna manera. Los conceptos forman parte de todo argumento, porque abordan la cuestión más básica de la investigación en ciencias sociales: ¿de qué estamos hablando?
Para conceptualizar defino que conceptos voy a usar: un concepto debe tener una estructura definida (termino, intensión (aquellas características que hacen al concepto) y extensión (aquellas cosas que cumplen la inversión))
Tipos de conceptos: definibles operacionalmente- directo y otros- indicador (lo usamos para medir conceptos que no son definibles operacionalmente)
Estrategias al definir un concepto: -mínimos: identificar condición necesarias mínimas. Pueden ser suficientes (aquellos que de cumplirlas cumplen con el concepto)
-máximos: definición ideal, se define por un conjunto de atributos que idealmente hacen al concepto. Inclusión de todos los atributos, define el concepto es su forma más pura e ideal
-acumulativa: aquella definición que nos da unos conjuntos de atributos que sirven para dar una escala ordinal
Para ser medido un concepto deber ser: fiable (comprobar que estoy en lo correcto) y valido (si mide lo que yo quiero medir con el concepto)
Cap 7. Mediciones:
La medición podría considerarse como la fase de análisis de la descripción. Es en esta fase donde el investigador toma contacto con la realidad empírica. Es en esta fase donde se operacionalilzan los conceptos y los más amplios argumentos descriptivos que los acogen.
Es la asignación de números a objetos o eventos de acuerdo con unas reglas determinadas
En la tarea de la medición se deben perseguir dos objetivos ubicuos y primordiales: la fiabilidad (precisión) y la validez.
Fiabilidad: nivel de error estocástico (o aleatorio) o ruido, que encontramos cuando intentamos operacionalizar un concepto. Si múltiples aplicaciones de un instrumento de medición revelan un nivel alto de consistencia, podemos considerar que la medida elegida es fiable (precisa). Los niveles de fiabilidad se calculan con la inversa de la varianza de las mediciones, una mayor varianza implica una menor fiabilidad.
Si no se tiene oportunidad de testar múltiples iteraciones entonces la fiabilidad permanecerás en el nivel de una suposición.
Para operacionalizar un concepto debemos elegir una escala o un conjunto de escalas. Algunas escalas son:
Categóricas (cualitativas), porque la distancia entre las categorías no esta definida y otras numéricas (cuantitativas), porque la distancia entre categorías está definida y medida con una gradación numérica.
Categóricas: - nominal: definen miembros de la misma clase (son ejemplos de algo) pero no están ordenadas. Ej.: manzanas, naranjas y uvas, no son algo en mayor o menor grado de relación unas con otras, aunque todas son frutas.
-ordinales: contienen miembros de las mismas clases, pero están ordenadas: muy dulce es más dulce que solo dulce. Pero no sabemos la distancia que separa cada nivel en la escala. En qué medida muy dulce es más dulce que dulce.
Numéricas: escalar: -intervalo: una medida consistente de la distancia entre categorías. La distancia entre 3 y 4 en una escala de temperatura es la misma que la distancia entre 25 y 26, y se define con una regla formal que se aplica sistemáticamente en toda la escala.
-razón: son escalas de intervalo con un cero real, que indica la ausencia de cualquier cantidad que se esté midiendo. En el caso del dinero, 0 implica nada de dinero. En el caso de la temperatura en la escala kelvin, 0 indica la ausencia total de energía térmica.
Marradi Cap 9. Indicadores:
6 ¿Qué es un indicador? ¿Cuándo se necesario? (utilice el concepto de definición operacional para responder esta pregunta)
7 ¿qué condiciones debe cumplir un concepto para servir de Indicador?
8 ¿En qué consiste la pluralidad del concepto? (distinga la pluralidad desde arriba de la pluralidad desde abajo)
Para dar una definición operativa (establecer el conjunto de acciones, reglas y convenciones que permiten convertir una propiedad de algunos objetos de un cierto tipo en una variable en la matriz de datos) sólo presentaba problemas prácticos: encontrar la tabla con los datos requeridos, calcular porcentajes, formular el texto de la pregunta, etc. Pero a veces la naturaleza de la propiedad bajo examen no permite imaginar una definición operativa directa o no es confiable (es decir, estrechamente vinculada con la propiedad en cuestión y directamente sugerida por ella).
No se puede imaginar una definición operativa directa cuando: la unidad de análisis es algo que no se puede interrogar (instituciones, países) y cuando los estados en la propiedad no se pueden registrar directamente o sacar de documentos oficiales).
Se puede imaginar una definición operativa directa pero poco confiable cuando la unidad de análisis es un ser humano, y la propiedad investigada: o tiene una respuesta socialmente deseable (todos van a afirmar que son honestos, por ejemplo y ninguno que es autoritario), o es algo familiar al científico pero no al lego (el sujeto no comprende lo que es el grado de anomia, etc.), o cuando es algo que la moral de la comunidad considera reprobable (costumbres sexuales atípicas etc.)
Para poder recoger información es necesario buscar una o más propiedades que admitan definiciones operativas directas aceptables y que tengan una fuerte relación semántica con la propiedad que interesa investigar. Estas propiedades se denominan indicadores de la propiedad.
La naturaleza de los indicadores
El indicador debe su existencia a la necesidad de registrar propiedades que no se pueden definir operativamente de forma directa. La definición operativa es el instrumento que nos permite transformar una propiedad del mundo real en una variable que ocupa un vector-columna de la matriz de datos. La naturaleza de un indicador en ciencias sociales está estrechamente relacionada con la de los vectores de la matriz. Es por eso que solo se puede concebir como indicadores conceptos que se refieren a propiedades, y estas propiedades tienen que presentar estados en todos los ejemplares de la unidad de análisis de la investigación.
Pluralidad del concepto: La elección de un indicador se deriva de la intención que da el investigador al concepto estudiado. Cada investigador puede considerar central un aspecto diferencie de la intención del concepto, y gracias a ese aspecto (Aspecto indicativo), se elige cierto indicador. Otros aspectos que le resultan poco útiles para establecer la relación de indicación (aspectos extraños) son ignorados por el instigador, no los considera de importancia y por lo tanto no los indica.
Los indicadores también son conceptos. Para medir un concepto que no es definible operacionalmente se usan otros conceptos llamados indicadores porque indican cosas de estos primeros indirectamente, y así sirven para medirlos.
En cuanto a pluralidad debemos en principio entender la palabra refiriendo a multiplicidad. Un concepto tiene pluralidad desde arriba, en tanto puede ser indicado por varios indicadores. Se dice desde arriba haciendo una referencia metafórica en tanto entendemos lo abstracto como algo que está arriba de lo concreto. El concepto no definible operacionalmente seria abstracto por lo tanto estaría arriba de los conceptos "concretos" que le sirven de indicador.
En tanto pluralidad desde abajo entendemos a los conceptos-indicadores que pueden servir de indicadores de múltiples conceptos, es decir que pueden servir para indicar varias cosas abstractas.
Así la cara roja en una persona puede indicar varias cosas que no son directamente observables, como vergüenza, miedo, nervios, calor. Cosas que en sí mismas no son observables y para las cuales nos valemos de señales que los indican.
Pluralidad desde arriba: el indicador indica muchas cosas
Pluralidad desde abajo: el concepto me brinda muchos indicadores
Aspectos indicativos: aquellos aspectos que me interesan
Aspectos extraños: aquellos que no me interesan
Los indicadores nos ayudan a poder medir lo que no se puede medir directamente. No imaginable: cuando hay unidad de análisis o no es estructurarle, no puedo acceder a base de datos. No confiable: un análisis no es confiable cuando, la propiedad versa sobre algo rechazable por la propiedad demandante, cuando la propiedad versa sobre algo socialmente deseable y la propiedad solo es manejada por los especialistas.
Para que algo sea un indicador, debe ser directo, exhaustivo y debe tener una relación semántica.
Hempel: explicación causal
Explanans- explanandum
El Explanans debe tener leyes generales, el explanandum debe poder inferirse del Explanans, los enunciados del explanan deben ser contrastables empíricamente y deben ser verdaderos
La explicación consta de un explanandum y un explanans7, que es necesario distinguir de los términos explicandum yexplicans, los cuales se reservan para el ámbito de la explicación de significado y análisis8.El explanandum un enunciado que describe el Fenómeno a explicar (es una descripción, y no el Fenómeno mismo). Elexplanansconsta de al menos dos conjuntos de enunciados, utilizados con el propósito de dilucidar el Fenómeno: Por una parte, enunciados que Formulan condiciones antecedentes (C1, C2,.... Ck); indican condiciones que se manifiestan antes de la aparición del Fenómeno que se va a explicar. Por otra, enunciados que representan leyes generales9 (L1, L2,... Lr) 10
Para que una explicación sea científica debe cumplir dos requisitos:
Relevancia explicativa: una explicación es buena cuando nos da razones para esperar que aquello que se quiere explicar puede tener un lugar en el mundo
Requisito de contrastabilidad: cuando los componentes de Explanans son contrastables
Modelo de cobertura legal: nomológico deductivo: hechos y leyes (leyes universales) la información explicativa que proporcionan implica deductivamente el enunciado explanandum y ofrece, por tanto, una base lógica concluyente para esperar que se produzca el fenómeno explanandum. Y cumple también el requisito de contrastabilidad, porque el Explanans implica, entre otras cosas, que bajo las condiciones especificadas se producirá el fenómeno explanandum.
Estadístico inductivo: hechos (ley estadística)
Para Carl Hempel, la diferencia entre explicación y predicción es de carácter pragmático. Veamos los argumentos que expone para establecer esta diferencia. Explicación: Si dado E (enunciado descriptivo), y conociendo que E ha ocurrido, se enuncia un conjunto de oraciones C1, C2,... Ck y luego se enuncia otro conjunto de enunciados L1, L2, ... Lr, conexos a los anteriores, entonces hablamos de explicación.
Predicción: Si, proporcionados los dos conjuntos de enunciados (Ck y Lr), de ellos se infiere E antes de que suceda el fenómeno, entonces hablamos de predicción.
En consecuencia, a nivel de características lógicas, la explicación y la predicción poseen los mismos elementos estructurales: Explicación pre científica y explicación incompleta.
La explicación pre científica: carece de fuerza predictiva, puesto que el Explanans no suministra leyes explícitas por medio de las cuales poder realizar la predicción, ni establece, de manera adecuada las condiciones antecedentes que serían necesarias para este propósito.
La explicación incompleta: puede considerarse como un índice de correlación positiva entre las condiciones antecedentes y el tipo de fenómeno que se va a explicar y como guía de la dirección que deberán tomar las investigaciones ulteriores con el propósito de completar dicha explicación.
Ragin - Investigaciones cuantitativas y cualitativas.
Debido a que la investigación social tiene múltiples fines que compiten entre sí, se han desarrollado estrategias de investigación diferentes con el propósito de acomodar casa uno de estos diferentes fines. Una estrategia de investigación es la asociación de un objeto de investigación principal y un método de investigación especifico.
Estrategias de investigación:
Fines: DAR VOZ: contar la historia de un grupo específico, por lo general tal que mejore su visibilidad dentro de la sociedad. Muy a menudo los grupos que se estudian de esta forma son grupos marginados. Cada grupo de la sociedad tiene una “historia que contar”. Al darles voz, los investigadores son capaces en muchos casos de mostrar que grupos que se consideran como anómalos o diferentes en algún sentido no lo son tanto como muchas personas creen.
Cuando el fin de un proyecto es darle voz a los sujetos de investigación, es importante para el investigador intentar ver su mundo a través de sus ojos, comprender sus mundos sociales de la misma manera que ellos lo hacen. Los investigadores deben conseguir acceder al mundo cotidiano del grupo. Cuando el investigador siente que sabe lo suficiente para contar sus historias, uno de los fines de esa narración podría ser intentar reducir la voz del investigador.
Algunos investigadores sociales consideran que la investigación que busca dar voz es una investigación partidista y, por lo tanto, dudan de su objetividad. Para dar voz hay que:
-no embellecer la imagen de los acontecimientos históricos.
-presentar lo bueno y lo malo.
-sospechar de cómo las personas racionalizan aquello que hacen.
-ser escépticos.
-examinar los mismos acontecimientos desde distintos puntos de vista.
Dar voz no significa necesariamente ser partidista. Casi cualquier investigador da voz, en el sentido de que mejora la visibilidad de aquellos estudiado y representa el punto de vista de algún grupo/s.
LA INTERPRETACION E LOS FENOMENOS CULTURAL O HISTORICAMENTE RELEVANTES: la importancia de la mayoría de los fenómenos históricos deriva de su atipicidad del hecho de que se salen ostensiblemente de lo rutinario, y de su impacto en quien somos hoy.
Otros fenómenos se estudian no debido a su relevancia histórica para la sociedad actual, sino a causa de su importancia cultural.
Existe una competencia entre investigadores sociales por establecer la interpretación “acertada” de los fenómenos culturales o históricos importantes.
HACER PROGRESAR LA TEORÍA: muchas clases diferentes de investigación social construyen teorías sociales. Cuando se construye una teoría, las ideas se elaboran de alguna forma nueva. Lo máximo que suele conseguir el investigador que busca construir una teoría suele ser el desarrollo de nuevas ideas y conceptos.
La comprobación de teorías es principalmente deductiva. Las hipótesis sobre la vida social se derivan de las teorías y luego se comprueban con datos relevantes. A continuación, el investigador extrae cuales son las consecuencias que tienen los resultados de estas comprobaciones para la teoría. La investigación que construye teoría se describe usualmente como inductiva en su naturaleza. El investigador desarrolla un concepto teórico nuevo.
El investigador puede también aclarar la relación entre el nuevo concepto y los conceptos ya existentes. Las teorías existentes pueden defender que ciertas formas dan hacer cosas o ciertos comportamientos son incompatibles entre sí. El descubrimiento de que pueden coexistir elementos “incompatibles” cuestiona esas teorías y puede obligar a los investigadores a teorizar acerca de cómo pueden coexistir cosas que se creían lógicamente incompatibles.
El análisis de patrones generales puede conducir a progresos teóricos. A veces, las hipótesis fallan o solo son apoyadas en parte por las pruebas empíricas, y por lo general los investigadores desean saber por qué ocurre eso.
Aunque la distinción entre deducción e inducción es una forma simple y atractiva de diferenciar entre clases distintas de investigación social, la mayoría de la investigación incluye elementos de ambas. Por esta razón toda investigación implica retroducción, la interacción de la inducción con la deducción. Es imposible realizar una investigación sin algunas ideas iniciales, incluso cuando el fin es darle voz a los sujetos investigados. La investigación implica retroducción porque lo normal es que haya un dialogo entre ideas y pruebas empíricas en la investigación social. La interacción de ideas y pruebas empíricas culmina en descripciones teóricamente fundadas de la vida social y en construcciones de la teoría social basadas en las pruebas empíricas.
Fines: IDENTIFICAR PATRONES Y RELACIONES GENERALES: Durante gran parte de su historia, la ciencia social ha intentado seguir el camino de las ciencias duras en el desarrollo de sus estrategias y prácticas de investigación básicas. Este enfoque de la investigación es especialmente adecuado para examinar patrones generales. El conocimiento de esos patrones es una forma muy valorada del conocimiento.
Cuando el fin del conocimiento de patrones generales, los investigadores sociales tienden a desconfiar de aquello que puede aprenderse a partir de un caso o de un pequeño número de ellos.
El conocimiento de los patrones generales se consigue mejor mediante el examen de muchas situaciones o casos comparables, cuantos más mejor. Si un patrón amplio puede aplicarse a muchos casos, entonces puede que sea producto de una causa subyacente que podría inferirse de ese patrón más general.
LA COMPROBACION Y EL REFINAMIENTO DE LAS TEORIAS: uno de los fines primarios de la investigación social es mejorar y expandir el repertorio de ideas conocidas como teoría social, mediante la comprobación de sus consecuencias y refinar su poder de explicación. Se derivan hipótesis de las teorías y de sus consecuencias, y se comprueban luego mediante datos relacionados directamente con las hipótesis (datos, estadísticas).
Mediante la comprobación de hipótesis es posible mejorar la calidad general de la reserva de ideas que utilizan los científicos sociales. Las ideas que no consiguen recibir apoyo pierden poco a poco su atractivo, mientras que aquellas que son apoyadas por los datos de manera más consistente pasan a un nivel superior dentro de la reserva de ideas. Al desarrollar las consecuencias de una teoría y después volverlas a comprobar una vez refinadas, es posible la mejora progresiva y la elaboración de un conjunto de ideas.
Mejorar la calidad de la teoría social es un fin importante porque esta reserva de ideas estructura gran parte del pensamiento y de los relatos acerca de la sociedad.
REALIZAR PREDICCIONES: se refiere a que los investigadores sociales usan el conocimiento socio científico acumulado para realizar predicciones acerca del futuro y de otras situaciones nuevas. Este es el fin más elevado de la ciencia.
Acumulamos conocimiento para poder anticiparnos a los hechos futuros. Hacemos predicciones basándonos en aquello que conocemos. Dos clases de conocimiento nos ayudas a hacer predicciones: el conocimiento de la historia (de los éxitos y fracasos pasados) y el conocimiento de patrones generales. El conocimiento de la historia nos ayuda a evitar repetir errores. La segunda clase de conocimiento, la compresión de patrones generales, es útil para realizar proyecciones acerca de acontecimientos futuros similares.
No siempre ocurre que predecir y comprender vayan de la mano. A veces, las predicciones so bastantes precisas, pero nuestra comprensión de los hechos subyacentes que producen esos resultados en la realidad, es incompleta o simplemente errónea. Predecir índices es mucho más fácil que predecir acontecimientos específicos. No existe ninguna ciencia que pueda predecir predicciones, el momento preciso de acontecimientos naturales o sociales futuros concretos.
Los investigadores sociales que están interesados en los aspectos comunes examinan en profundidad muchos aspectos o características de un número relativamente pequeño de casos. Los investigadores que usan la comparación están interesados en la diversidad. Estudian un moderado número de casos de una manera exhaustiva, aunque no en tanto detalle como lo hace la gran parte de la investigación cualitativa.
Los investigadores cuantitativos interesados en cómo cavarían variables entre casos examinan usualmente un número relativamente pequeño de ellos entre muchos casos.
Los investigadores en numerosas ocasiones deben elegir entre concentrarse en los casos como totalidad (investigación cualitativa sobre aspectos comunes) o concentrarse en variables (investigación cuantitativa sobre relaciones entre variables) o equilibrar las dos estrategias de alguna manera (investigación comparativa sobre diversidad).
Las tres diferentes estrategias van de lo exhaustivo (el estudio cualitativo de los aspectos comunes) a lo detallado (el estudio comparativo de la diversidad) pasando por lo general (el estudio cuantitativo de las relaciones entre variables). El enfoque exhaustivo se acomoda mejor para fines que impliquen una atención cercana a los casos específicos; un enfoque detallado es más adecuado para fines que impliquen el examen de patrones de similitudes y diferencias entre un numero moderad de casos; un enfoque general es más adecuado para los fines que implican el conocimiento de patrones generales entre muchos casos.
Preguntas y Respuestas entre Usuarios: