Grado en CCPP y de la Admón. (USC) Política Comparada · La Política Comparada coge cosas...

Universidad de Santiago de Compostela

Facultad de Ciencias Políticas y Sociales

Grado en Ciencias Políticas y de la Administración

POLÍTICA COMPARADA

APUNTES

José Antonio Almuíña Seoane

Profesor: Dr. Celestino García Arias.

Curso 2013/2014 – Segundo Cuadrimestre

Grado en CCPP y de la Admón. (USC) Política Comparada

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Tema 1. Introduccio n: la comparacio n, el me todo comparativo y la polí tica comparada

¿Qué es la política comparada?

La Política Comparada es una manera de entender la Ciencia Política mediante una manera

de métodos para percibir la acción política.

Stefano Bartolini tiene una determinada concepción de la Ciencia Política, es consciente de

la existencia de diferentes concepciones pero las descarta por no ser iguales a las que él

establece. Las premisas básicas que debe cumplir la Política comparada según Bartolini son

las siguientes:

1º. Objetivo explicativo y pautas regulares de los acontecimientos.

El objetivo de una investigación es siempre explicativo, y existen siempre pautas

regulares en el suceso de los acontecimientos.

No hay casos puntuales, no importa lo singular. Es por ello que la descripción no se debe

considerar como objetivo, para proporcionar ayuda a posteriores investigaciones con

objetivos explicativos. La buena política comparada busca hallar pautas generales en los

diversos sistemas.

2º. El análisis causal exige varianza en las variables dependientes y en las variables

independientes; y esta varianza exige a su vez comparar unidades o casos.

Unidades espaciales (espacio) // Unidades temporales (tiempo)

Casos positivos // Casos negativos

Existen unidades espaciales (geográficamente distintas) y unidades temporales (en varios

puntos de su desarrollo).

Nos exige explicar casos positivos y negativos para poder determinar la causa y el efecto.

Se precisa varianza en la variable dependiente.

3º. Es útil traducir los resultados de las investigaciones y los informes descriptivos a

configuraciones de variables. Cuando se hacen este tipo de configuraciones se trata de

descomponer las unidades (ej. sistema político) en propiedades o características. Ej:

sistemas de partidos, relaciones entre ejecutivo, el liderazgo político…


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4º. La configuración de variables se traduce (u organiza) mentalmente en una matriz de

datos, esta matriz nos permite identificar con precisión identificar con precisión las

distintas propiedades, características…

La disciplina en la organización es necesaria para un buen análisis.

* Matriz de Datos = Casos x Variables

De este modo nos evitaremos comprobaciones asimétricas.

“El politologo trata de resolver rompecabezas, buscando la mayor información empírica

posible para tratar de hacer afirmaciones generales”. Celestino.

Definición de Política Comparada

Política Comparada = TEXTO + MATERIA

A la materia se le incorpora el *método comparado

* método especifico que no se utiliza en ninguna de las demás disciplinas.

“Se le llama política comparada al estudio de cualquier cosa (ej. un fenómeno) en más de un país”.

G. Sartori.

MATERIA. ¿En qué se diferencian las Relaciones Internacionales de la Política

Comparada?

La gran diferencia entre estas dos disciplinas reside en que la Política Comparada se centra

en la dinámica interna de los países, y las RR.II. estudian los factores externos

(interacciones externas de los Estados).

La Política Comparada coge cosas prestadas de las Relaciones Internacionales para hacer un

trabajo más complejo. Materia = factores internos + influencia de factores externos.

En lo referente al método, entre lo que se hace en la realidad y la teoría hay un gran espacio.

El método hoy en día está sesgado, realmente es jerga.

Variable1 Variable2 …

Caso1

Caso2

…


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La Política Comparada contemporánea es una disciplina omniabarcadora, ya que se

interesa por el estudio de procesos de diversa procedencia. Ej: procesos políticos,

económicos, sociales…

1º. La Política Comparada es multidisciplinar, es decir, la hacen politólogos, sociólogos,

economistas… En definitiva, las aportaciones a la disciplina provienen de múltiples áreas

de conocimiento.

2º. Para hacer Política Comparada hay que leer de todo no solo de Ciencia Política. El

politólogo que solo lee de Ciencia Política va a construir una mala Política Comparada.

Comparación vs. Método comparado vs. Política Comparada

COMPARACIÓN como operación lógica o como operación mental

general

Definiciones de comparación:

“la comparación es la yuxtaposición de los valores (unidades de variación) de los atributos

(propiedades) compartidos por dos o más objetos o casos (unidades de observación)”

Caramani

“la comparación es una operación mental de confrontación de dos o más estados diferentes

de unos o más objetos en una misma propiedad” Marradi

COMPARACIÓN como método

Definición tradicional incompleta o mala:

“el método comparado es un método de control de las relaciones empíricas planteadas como

hipótesis entre variables, en diferentes casos”. Morlino

Definiciones tradicionales clásicas:

“el método comparado es un método de control de las relaciones empíricas, planteadas

como hipótesis de las variables, en el cual se eligen los casos de tal forma que se aumente al

máximo la varianza de las variables independientes y se reduzca al mínimo la de las variables

de control”. Lijphart


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“el método comparado es un conjunto de procedimientos fundamentados lógicamente para

contratar sistemáticamente ante la evidencia empírica hipótesis alternativas (o en

competición) sobre conexiones causales entre fenómenos, y, de este modo, bien corroboradas,

bien rechazadas”. Caramani

MÉTODO COMPARADO = COMPARACIÓN + CONTROL DE HIPOTESIS

A fin de cuentas el método comparativo supone la contraposición con una conexión entre las

propiedades y justificarlas, controlarlas, comprobar empíricamente si hay asociación. Se

conectan las propiedades para controlar la hipótesis formulada. El control de hipótesis, la

contrastación de hipótesis empíricamente, es el kit de la cuestión.

MARRADI

1º. Aspecto. Existen cuatro elementos presentes en toda investigación:

a. Objetos,

b. Propiedades,

c. Estados y;

d. *Tiempo.

* El tiempo como elemento implícito de comparación.

Para comprobar no es necesario que haya muchos objetos, basta con confrontar un solo

objeto en distintos puntos temporales.

2º. Aspecto. No solo se pueden comparar estados, sistemas políticos o sociedades, también

se pueden comparar revoluciones, magnicidios, luchas étnicas…

3º. Aspecto. “No hay método comparado”. Marradi confronto a Lijphart.

Se compara en el experimento, en la estadística, en el estudio de caso…

Por tanto esa diferencia que “hay entre métodos” está mal trazada, sí entendemos que

solo en el método comparado se compara nos equivocamos. La comparación está

presente en todos los métodos que se presencian, en definitiva, no hay diferencia entre

distintos métodos, sino que existen técnicas distintas que estudian con un solo

método: el método científico.


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“MÉTODOS” ESTADISTICO Y COMPARATIVO

Caramani (2009) sostiene que hay escasa diferencia en los principios fundamentales de las

técnicas cuantitativas y cualitativas de comparación, es decir, entre lo que algunos han dado

en distinguir como método estadístico y comparativo, respectivamente; todos los métodos se

basan en principios metodológicos comunes: asociación y control. Por su parte, Landman (p.

71) afirma que hay técnicas de comparación de muchos, pocos y de un solo caso.

CRITERIOS DE DIFERENCIACIÓN RECIENTE (Caramani)

1. Los objetivos del análisis cualitativo de unidades macrosociales está siendo tratado con

propiedades globales.

2. Consecuencia metodológica de estudiar unidades macrosociales: la capacidad de

respuesta a preguntas con N pequeña. Ej: transiciones a la democracia.

3. Tres criterios recientes de diferenciación:

a. [Técnicas de análisis] Técnicas de análisis de datos: apoyo en los tres cánones de

Mill (concordancia, diferencia y conjunto de concordancia y la diferencia) y en el

álgebra booleana;

b. [Modo en el que se concibe la causalidad] Epistemología (Comp. Russo):

concepción de la detección de la causación basada en condiciones necesarias y

suficientes. . En el método estadístico no existen esas condiciones, sino que hay

asociaciones en términos de probabilidad.

c. [Modo en que ejercen sus efectos las variables independientes] Ontológico //

Epistemológico: carácter combinatorio o configuracional de la relación entre

fenómenos y de los modelos explicativos. Los factores producen efectos al

combinarse con otros y con los efectos de las variables independientes.

Necesitamos pues buscar configuraciones de causa.

4. El método estadístico busca la asociación y control mediante técnicas matemáticas,

mientras que el método comparado, buscando lo mismo, lo hace con técnicas lógicas.


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De esta forma las relaciones entre comparación, política comparada y el método comparado

quedan de la siguiente manera:

Comparación Política

Comparada

Método Comparado

El método comparado implica comparación y se usa a veces en política comparada.

Tres preguntas habituales en Política Comparada

1ª Pregunta. ¿Por qué comparar?

La respuesta habitual a esta pregunta se resume en:

A. Comparar para describir conceptualmente. En definitiva, para “conocer mejor lo

propio”.

B. Comparar para clasificar. Marradi discrepa de esta finalidad de la comparación, ya que

desde su punto de vista: “para comparar es necesario tener una clasificación previa”.

C. Comparar para comprender o interpretar: aplicación de teorías. Las teorías se han de dar

por buenas no se contrastan.

D. Comparar para explicar (inducción analítica, dialogo constante entre la evidencia y la

teoría).

E. Comparar para predecir. Nos referimos a que conociendo ciertas condiciones

antecedentes (x, y, z) es posible que en el futuro se produzca w. Pero no se habla de

predecir resultados específicos.

F. Comparar para controlar la variación entre los casos:

- Estableciendo diferencias y semejanzas entre casos respecto a un atributo

compartido. Sartori.

- Enunciando hipótesis sobre relaciones causales representativas con la forma de

. Landman.


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2ª Pregunta. ¿Qué podemos comparar?

Podemos comparar toda clase de objetos, sin límite en el número de casos. Caramani. Lo

único que debemos limitar son el número de atributos entre los casos. Sartori.

3ª Pregunta. ¿Cómo comparar?

Comparar implica el uso de una serie de reglas para contrastar hipótesis. Ej: plantearnos el nº

de casos y las reglas de control de los mismos.

Todd Landman destrinque entre: la comparación de muchos casos, la comparación de

pocos casos y el estudio de caso. Cuadro manual de Landman

Fines de la Comparación (Marradi // Fideli)

Estos son los preferidos por el profesor:

Orientados a propiedades (los nombres de los países no importan)

Orientados a objetos (no interesa el contenido de las columnas, sino que

interesan las filas, casos)

1.

(Objetivo: descomponer un sistema en todas las

propiedades que lo conforman);

2. Nomotético

(Objetivo: formular y controlar teorías e

hipótesis de alcance universal). Ej: juego del

ultimátum;

3.

(Objetivo: establecer generalizaciones de

ámbito limitado);

4. Orientado a establecer límites de

generalizaciones;

5. Intermedio: orientado a los estados.

(Objetivo: *descriptivo).

* Establecer un rango de variación posible que se da

en los fenómenos que nos interesan. Ej: modelos de

transición, parlamentarismo, presidencialismo…

6. Ideográfico

(Se contrastan configuraciones causales con el

objetivo de indicar las especificidades). Interesa

saber lo que tienen de específico los objetos.

B. Moore.

7. Holista

(Se pone de relieve la dependencia de las

propiedades respecto del contexto). *Los efectos

que tienen unas propiedades en otras, dependen de las

propiedades con que se combinan. Interesa la totalidad.

8. Interpretativo

(Se contrastan representaciones culturales

diferentes). Valores o instituciones.

* “Ver el mundo desde el punto de vista de los

investigados, no desde el punto de vista del investigador.”


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Tema 2. ¿QUÉ COMPARAR? Daniele Caramani

UNIDADES. Tipos PROPIEDADES. Tipos

A. Individuales. Ej.

Individuos que ejercen roles políticos

dados: líderes políticos, votantes…

B. Territoriales. Ej.

Comparaciones transversales a menudo

entre países, naciones o sistemas

políticos.

C. Funcionales. Ej.

Partidos políticos, sindicatos, grupos

religiosos, grupos de consumidores…

D. Temporales.

a) Sincronismo de calendario (mismo

punto temporal) //

b) Sincronismo de procesos

(simultaneidad en términos lógicos

o socialmente establecidos). Ej: 1º

transición; 2º instauración y 3º

consolidación del nuevo régimen

político.

Tiempo para construir la unidad de

variación.

Bartolini: “el tiempo cuando se utiliza

en investigación comparativa funciona

como espacio”. No implica que no haya

historia previa alguna. El tiempo es

simplemente una dimensión de

variación.

A. Homorreferenciadas

(ejemplar de Unid. de análisis = ejemplar

de Unid. de observación)

a. Individuales.

b. Globales.

B. Tipo Unid. Análisis = Tipo Unid.

Observación

(ejemplar de Unid. de análisis ~ =

ejemplar de Unid. de observación)

Ej. Observar a los padres para conocer la

clase social de los ojos.

C. Tipo Unid. Análisis ~ = Tipo

Unid. Observación

a. Agregadoras, agregación de las

propiedades de los individuos. Ej:

variación de cultura política.

b. Globales. Ej: ruralidad de un

municipio atribuido a sus

individuos.

D. Relacionales

Relación de un objeto con otro.

Ej: estar en guerra con….

E. Comparativas.

Posición de un objeto en una distribución

de la propiedad en cuestión. Ej: posición

de un país en un ranking de corrupción.


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El análisis macrocomparativo y la nación (país) en la

investigación comparativa

PAPEL DE LA “NACIÓN” EN LA INVESTIGACIÓN COMPARADA (I) Noción de estudios macrocomparativos:

Primer criterio. Comparación de dos o más naciones:

La comparación puede implicar estructuras o procesos globales, agregados o de nivel

individual, siempre que se base en la experiencia de más de una nación;

Su definición es lo bastante amplia para incluir:

estudios del sistema mundial, en los que se procede a la comparación de las

naciones en el contexto de un sistema de relaciones globales, y

también de las sociedades preindustriales, en las cuales la unidad de análisis es

generalmente subnacional en el sentido moderno del término.

Tiempo para construir variable/-s de:

TEMPORIZACIÓN de los procesos.

Ej. temprano, tardío.

SECUENCIA de los procesos.

Ej. anterior, posterior.

VELOCIDAD de los procesos.

Ej. lento, rápido.

E. Procesos. Ej:

Democratizaciones, transiciones, guerras

civiles…

F. Sucesos o acontecimientos. Ej.

Golpes de Estado, magnicidios…

G. Representaciones simbólicas //

Productos culturales

F. Estructurales

Propiedades relacionales de influencia.

Ej: A influye en B, y C en D; o A y B

están influenciadas por C.

Ej: grado de influencia o de cooperación

entre los distintos grupos parlamentarios

dentro de un parlamento.


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PAPEL DE LA “NACIÓN” EN LA INVESTIGACIÓN COMPARADA (II) Segundo criterio. El objetivo primordial de la investigación debe ser la comparación de

naciones; se excluyen, así, investigaciones que realizan comparaciones incidentales, no

centrales para el análisis.

Kohn (1989, 1996) define la investigación transnacional como: “es cualquier investigación

que trasciende las fronteras nacionales, son estudios explícitamente comparativos, que

emplean datos de más de dos países.

PAPEL DE LA “NACIÓN” EN LA INVESTIGACIÓN COMPARADA (III) La macrocomparación del concepto nación puede desempeñar cuatro distintos:

1. La nación como OBJETO: lo importante a la hora de comparar son las filas de la matriz,

nos interesa lo especifico, lo singular de la nación misma. En qué se diferencia esta

nación de las demás (conocerla al detalle), no nos interesa generalizar.

Fines orientados a los objetos.

2. La nación como Unid. de ANALISIS: en este caso, lo que nos interesa establecer

relaciones entre las distintas variables. No nos interesan los nombres de los países,

porque los países se descomponen en una serie de dimensiones y las relaciones entre las

dimensiones nos interesa, básicamente, para generalizar.

Fines: relacionar propiedades entre sí.

3. La nación como CONTEXTO: lo que tenemos en las filas son individuos, y en las

columnas variables individuales o variables contextuales.

Fines: conocer las relaciones propiedades de nivel individual en distintos contextos

nacionales.

4. La nación como Unid. de OBSERVACIÓN. Nación como parte de un todo mayor.

Hay un único objeto el sistema económico mundial (capitalismo), la unidad de análisis es

el sistema capitalista mundial, y la unidad de observación son las naciones en cuestión de

las cuales obtenemos los datos y podemos hacer observaciones como un todo.

Fin: obtener datos y hacer observaciones de un todo.


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Problemas de la selección de los casos, cuando los casos son

naciones, y desempeñan el papel de unidades de análisis: ¿Qué problemas plantea la selección de los casos cuando los casos son países y

la nación desempeña la función de unidad de análisis?

a) Muchas variables y pocos casos: diseño de investigación indeterminado

El principal problema es, por definición, que esta selección genera muchas variables y

pocos casos.

Un número muy pequeño de casos (200 naciones aproximadamente) que no nos permite hacer

un análisis muy exhaustivo: tenemos problemas para estimar los parámetros de la

investigación, lo que nos lleva a sesgos estadísticos. De este modo, la estadística no nos sirve

para realizar este tipo de investigaciones.

Soluciones:

Lijphart, Landman… proponen operar sobre los casos y sobre las variables, mediante dos

estrategias distintas:

Aumentar el nº de casos: aumentando el número de macrounidades en investigaciones

transversales (naciones que en un principio no consideramos parte de nuestra

investigación) o descomponiendo los países en distintos periodos o puntos temporales.

O bien atacar el problema;

Reducir en nº de variables. Para reducir el nº de variables debemos tener en cuenta la

teoría/-s señalando únicamente las variables teóricamente importantes (para lo cual

necesitamos de un campo teórico sólido y consistente), otra opción sería reducir el

espacio de atributos aumentando el nivel de abstracción: empleando variables del

máximo nivel de abstracción pasando de tener una batería de indicadores, a un índice

global que recoja esa pluralidad de valores de estos indicadores.

b) Establecimiento de equivalencias de los conceptos y de los indicadores

También se plantea el problema de la equivalencia conceptual e indicadores. Ej. texto de

Ruanda de Dominique Franche a respeto de las razas, tribus, etnias...

Estas dificultades son mayores en naciones (países) heterogéneos que homogéneos. Consiste

en la confusión de la realidad a través del empleo de indicadores no válidos para el contexto al

que nos enfrentamos.


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Cuando se trabaja con otras culturas el problema es de difícil solución. Si trabajamos en

Europa no tendremos problema, si trabajamos con culturas sudamericanas o africanas si lo

tendremos.

Posibles soluciones.

1º. Amentar el nivel de abstracción de los conceptos. Sartori

Pasar de una categoría pequeña (ej. etnia o casta) a una categoría más alta (ej. conjunto de

categorías). Para así poder captar mejor la realidad de los casos, pero presenta el

problema de generar más confusión en cado de que la diferencia sea más amplia en esta

nueva categoría, por ser más amplia que las anteriores.

2º. Trabajar o estudiar solo un número pequeño de países en los que estos concepto sabemos

que van a funcionar igual.

La división de países por áreas geográficas como hacen politólogos y comparativitas,

viene justificada por esto.

3º. Uso de equipos de investigación internacionales especializados (“expertos locales”) en la

recogida de datos en demás naciones. Expertos locales.

Ej: traducciones de cuestionaros ajustados al contexto geográfico.

Estudio de Cultura Política de Almond y Verba.

4º. Explicar la equivalencia funcional entre los conceptos.

Problema. Falacia ecológica e individualista. T. Landman

En el análisis de variables a nivel individual (más bienestar, más renta) //

Nivel agregado (más bienestar, menos renta)

La falacia ecológica predica mediante el comportamiento individual las asociaciones

estadísticas de conjuntos de individuos que se establecen entre ciertas características

agregadas (como porcentajes, tasas o medidas). El resultado es que las correlaciones

estadísticas entre agregados exageran las correlaciones entre los individuos que los

componen.

La falacia individualista es la operación inversa de la que caracteriza la falacia ecológica=

hacer inferencias de nivel agregado sobre correlaciones que se encuentran a nivel individual.


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Problema. Falacias que tienen que ver con el “ámbito” o “dimensión”.

Este tipo de falacias consisten en inferir los resultados que se obtienen al estudiar un conjunto

de casos a uno o más subconjuntos, o a la inversa. Pueden ser de dos tipos, selectivas o

universalistas:

a. Falacia selectiva: promulga relaciones entre propiedades a nivel individual y en un

área territorial, que se extrapolan para toda la población… Ej. Relación a nivel de

CCAA extendida a nivel del Estado, inferir para Galicia y extrapolar para España:

b. Falacia universalista: hayamos una relación para el conjunto de un territorio y lo

extrapolamos para un conjunto de una parte de ese territorio. El problema es que no

tenemos evidencia la afirmación. Ej: tenemos datos en Galicia, pero no de España, por

lo que no se pueden hacer extrapolaciones.

Errores contextuales.

Implican hacer una inferencia sobre una relación hallada en un conjunto, y extrapolada para

otro conjunto del mismo nivel de agregación. Ej: una evidencia de países europeos inferirla al

resto de países del mundo; inferir para Galicia, extrapolar para Cataluña, mismo nivel, pero

no tenemos datos para Cataluña.

Este tipo de afirmaciones sin evidencias no se pueden hacer.

Errores contextuales de cambio de nivel: resultan de una combinación (doble falacia)

de falacias del mismo nivel de agregación (ecológica e individualista) con falacias de

ámbito de dimensión (selectiva o universalista). Si encontramos una relación en un área a

nivel de individuos y la extendemos a otra área para un conjunto de países, y pasando del

subconjunto (Galicia) a un conjunto de países (Unión Europea); y de un conjunto (pueblo

gallego) a otro de otro nivel (pueblo europeo).


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Problema. Falacias relacionadas con el “tiempo”.

Podemos distinguir dos tipos de falacias relacionadas con el tiempo:

a. Falacia transversal. Consiste en hacer inferencias o afirmaciones diacrónicas,

históricas… sobre una base de datos transversales, recogidos en único punto temporal

(cabe hacerse la pregunta de si la reconstrucción de la evolución de las sociedades que

presentamos es adecuada con los datos de los que disponemos).

b. Falacia histórica o longitudinal. Consiste en hacer inferencias para un único punto

temporal sobre una base de datos diacrónicos, de evolución o desarrollo.

c) PROBLEMA DE LA SELECCIÓN DE CASOS. El Sesgo de selección.

Causas del sesgo de selección: D. Caramani y T. Landman.

i. El diseño de la investigación cuando usamos datos longitudinales.

El hecho de que usemos una muestra en concreto excluyendo los casos negativos, nos

lleva a introducir sesgos (si estudiamos a toda la población no hay sesgos).

En las investigaciones transversales, aquellas en las que los datos son recogidos en un

único punto temporal, se tiende a excluir los casos negativos, lo que consiste un sesgo

de selección. También podemos cometerlo con datos longitudinales (evolución en el

tiempo) cuando escogemos puntos temporales en los cuales se acostumbra escoger los

últimos años a ter en cuenta.

Ej. Una de las críticas que se les hace a los expertos en el estudio del cambio climático

es la existencia de un sesgo de selección con datos longitudinales, ya que solo escogen

los últimos años en los que se elevó la temperatura, excluyendo otros periodos en los

que ya pasara lo mismo.

ii. Exclusión de los casos negativos.

Resulta muy difícil especificar, explicar o esclarecer cuando nos encontramos ante un

caso negativo o un no acontecimiento Ej: no revolución, no guerra…

Básicamente Maloney y Goertz concluyen que hay que incluir como casos negativos

en la investigación todos aquellos casos que, de acuerdo con los variables

independientes, habrían de poderse producir de acuerdo con el valor de al menos una

nuestras variables independientes. Ej. aquellos casos que podrían haber llegado a ser

positivos, como una revolución que podría ter acontecido.

Grafica de casos.


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Son interesantes los casos para los cuales alguna de las variables es positiva, resultando

irrelevantes solo los casos para los cuales todas las variables tienen resultado 0.

Tenemos que seleccionar casos negativos para ver que no se producen, confirmándose

así esta teoría. Tenemos que tratar de buscar casos del I al IV (condiciones suficientes y

necesarias). Los casos interesantes son aquellos para los que las variables

independientes tienen resultados positivos, si no es así, son irrelevantes (quedan

excluidas, porque no se da el resultado, ni las variables preen que este se produzca).

iii. Contingencia histórica.

Producto de la historia, que lleva a que haya un proceso de auto-selección de la

población, muchos procesos se dieron, y otros no.

Se comete un sesgo de selección si no tenemos en cuenta procesos de los que no existen

documentos, acceso… Hacer afirmaciones sobre la evolución de la humanidad sobre la

base de los datos disponibles supone dejar de lado el análisis de los sucesos que no

tuvieron éxito o de los que no tenemos registro.

Ej: formas de organización política = Estado. Con este procedimiento sesgamos a otras

formas de organización política más heterogéneas existentes en el pasado o en la

actualidad, como por ejemplo, tribus aisladas del mundo que no se organizan en

“estados”.

iv. Problema de Galton. Sartori.

Problema de la difusión y la convergencia de los valores, y variables en el tiempo.

A medida que pasa el tiempo aumenta la homogeneización de los valores de las

variables a través de mecánicas o de procesos de difusión (ej. democratización en el

cono sur africano, Latinoamérica…).

Podemos distinguir cuatro procesos de difusión.

- Imitación, préstamo o aprendizaje. Ej. regímenes políticos latinoamericanos del

reg. Pol norteamericano (presidencialismo).

- Intercambios cuando los países pertenecen a una organización mayor, a través de

mecánicas de coordinación entre los países.

- Postcolonialismo, dependencia económica, imposición o conquista.

- Fisión social. La disgregación en fragmentos de una unidad mayor (Escocia se

disgrega del Reino Unido, pero conservan practicas comunes).


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v. Selección sesgada de fuentes históricas. Lustick

Consiste en usar la historia como base de datos indiscutible para contrastar

hipótesis.

Es una forma de positivismo, la posibilidad de observaciones objetivas a través de la

ciencia (aunque la mayoría se declaran post-positivistas, emplean la historia como relato

objetivo, pero esta no lo es).

¿Por qué no se pueden tomar los relatos históricos como bases de datos indiscutibles?

1º. Todo relato histórico implica manejar teorías o relaciones implícitas sobre hechos

pasados. Se seleccionan unos factores concretos, y se desechan otros factores

(alternativas) o variables que los explican.

2º. Seleccionamos fuentes que son coherentes con nuestra propia teoría, tipología o

modo de conceptualizar los fenómenos a estudiar. Los seres humanos buscamos

datos que confirmen nuestros puntos de vista.

3º. Se corre el riesgo de que estas interpretaciones se confundan con los

acontecimientos, como relatos fácticos de procesos históricos, cando son meras

interpretaciones. Hay que tener en cuenta los metadatos, para saber de dónde

proceden, como se elaboran...

Cada país o nación (caso) se puede descomponer en muchas observaciones. Ej: cinco casos

llevan (2 años) a 10 observaciones.

Las variables dummy consisten en crear variables para cada una de las categorías. Ej:

- Var. sexo = var. Hombre (0); var. Mujer (1).

- Var. Religión = var. Católico (1), var. Musulmán (2), var. Judío (3)…

“Saber organizar la información es relevante a la hora de hacer ciencia social”.


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1. Clasificación o clases de diseño de investigación

J. Gerring Existen diez diseños de investigación posibles:

Nº de casos Variación espacial Variación temporal NO SI

Uno

NO 1. Imposible 2. Estudio (diacrónico) de

un solo caso.

Intra – caso 3. Estudio (sincrónico) de

un solo caso.

4. Estudio (sincrónico y

diacrónico) de un

solo caso.

Varios Inter – casos y

Intra – caso

5. Método comparativo

6. Histórico – comparativo

Muchos

Inter – casos 7. Transversal 8. Serie temporal transversal

Inter – casos y

Intra – caso

9. Jerárquico 10. Serie temporal jerárquica.

* Las celdas sombreadas son diseños de investigación de estudio de caso.

J. Gerring

Variación temporal SI NO

Variación

temporal

SI 1. Comp. Dinámica.

2. Comp. Longitudinal.

NO 3. Comp. Espacial. 4. Comp. *Contrafáctica.

* Niall Ferguson.

Lo importante de estos diseños es que se tienen que analizar de manera distinta.


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T. Landman. ¿Qué estrategia tenemos que elegir a la hora de decidir nuestro

modo de comparar: muchos, pocos o un solo caso?

- Criterios para la selección de la estrategia (Nº de casos)

1º. Pregunta de la investigación.

2º. Tiempo y recursos.

3º. Con que técnicas nos sentimos más cómodos.

4º. Posición epistemológica del investigador. Ej:

- Investigadores Empiristas (pautas) muchos casos.

- Investigadores de Valores o interacción de los seres humanos (motivos, razones).

Un solo caso.

La diferencia entre muchos, pocos y un solo caso depende de estos criterios. Representación

gráfica de Landman. Pag. 52 a 54 de T. Landman.

A. Todas las técnicas de control quedan incluidas en la Política Comparada. La comparación

no se introduce en una escala de métodos.

B. Matiz terminológico: N / n = se refiere a observaciones y no a casos (un caso pude tener

muchas observaciones).

N = nº de observaciones, determinan qué técnicas de análisis vamos a utilizar.

El análisis de regresión (muchas observaciones) en el capítulo de muchos casos.

Muchos Casos.

“Implica una aproximación del experimento”. T. Landman. Esto es falso.

Un análisis experimental implica el control de terceros factores y en un análisis

comparado no se tiene competencia ni poder sobre esos terceros factores / variables.

Datos agregados en diferentes características (datos determinados…)

Alto nivel de abstracción.

Con muchos casos es necesario subir notablemente el nivel de abstracción.

Variación espacial (varios países) y temporal.

Las bases de datos, cada vez más son nuevamente complejas y difíciles de manejar.

Implican que las técnicas de análisis son aún más complejas (requieren un

conocimiento estadístico, matemático, etc).


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La ventaja/-s de este tipo de selección son:

Control estadístico: capacidad de controlar estadísticamente los datos.

Amplia cobertura tanto en el espacio como en el tiempo.

Depende de la posesión epistemológica del investigador, hay investigadores que no les

interesa las relaciones entre variables.

Ciencia de la generalización. En términos científicos no sirve para nada, no tiene que

ver con la Política Comparada, extender mis afirmaciones lo más posible.

Las inferencias que se pueden hacer de los casos son muy fuertes / potentes.

El soporte empírico (sólido para hacer las afirmaciones que queremos) es mayor con

la inferencia de muchos casos / observaciones.

Identificación de “outliers” o “casos desviantes”

Permite que el análisis de desviación entre los casos.

“Algo raro que ocurre en ese país”. Casos desviantes que se escapan de la tendencia

general o generalización que hemos establecido de antemano.

La desventaja/-s de este tipo de selección son:

× Disponibilidad de datos. No siempre hay fuentes de datos fáciles de conseguir, faltan

datos tanto para los países como para las diferentes subdivisiones casuales

países/tiempo.

× Validez conceptual de los casos. Tanto entre los países y en las fuentes.

× Habilidades técnicas, matemáticas, computacionales, programación, estadísticos, que

por lo habitual no se tienen.

× Buena parte de las técnicas estadísticas sofisticadas. Si no se dan ciertos supuestos no

se pueden usar estas técnicas. Ej: la varianza de los términos de regresión hay que

estimarlos, y no se hace.


20

Pocos Casos.

La principal dificultad entre la comparación de pocos y muchos casos tiene que ver con el

criterio de selección.

Esta manera de seleccionar los pocos casos de una manera intencional implica

inconveniente/-s como:

× Inferencias inciertas, porque la base empírica de la investigación es inferior en calidad

y en cantidad.

× Hallazgos limitados, por la propia naturaleza de la selección de pocos casos. Tanto en

el espacio como en el tiempo.

× Posibilidad de conclusiones incorrectas, sobre todo cuando se trata de inferir a una

población superior a la muestra que estudiamos.

La ventaja/-s de este tipo de selección son:

Podemos bajar el nivel de abstracción de los conceptos; perdemos en extensión

(conceptos que abarcan pocos casos), pero ganamos en intensión (matices específicos

de los casos).

Resultados configurativos, permiten explicar combinando factores causales, ¿Cómo se

combinan distintos factores de esas variables en un todo para producir el resultado?,

que pueden diferir de los casos.

Con los pocos casos la nación puede ser unidad de análisis (T. Landman) u objeto de

interés. Para Celestino la nación en los pocos casos es más un objeto de interés, ya que

interesan mas…


21

Estudio de un solo país. Estudio de caso.

¿Son comparaciones o no son comparaciones?

No son comparaciones explicitas, pero si pueden ser implícitamente comparativas.

Requisitos (T. Landman).

1º. Usar conceptos aplicables a otros países. Ej. concepto de institucionalización de un

parlamento.

2º. Desarrollar conceptos que se aplican a otros países, de manera relativamente consciente.

Ej: el concepto de semi – presidencialismo de M. Duverger; o el concepto de sistema

de partidos pluralista polarizado de G. Sartori.

3º. Estudios que tratan de hacer inferencias más allá del país que investigo (a otros países).

Ej: transición a la democracia establecida a través del modelo de transición “pactada”

española.

Si no se produce ninguno de los tres requisitos no hay un estudio comparativo explícito.

“A quienes les interesa generalizar e inferir sobre una población muy grande deben que

escoger el estudio de muchos casos”.

Los resultados que se obtienen con este tipo de estudio (estudio de un solo caso), son:

1. Descripción conceptual.

2. Desarrollar nuevas clasificaciones. Ej:

Duverger (formas de gobierno): presidencialismo, semi-presidencialismo (Francia) y

parlamentarismo.

J. Linz regímenes no democráticos.

Útiles en la producción conceptual, pero poco útiles a la hora de hacer

generalizaciones.

3. Generar *hipótesis.

La mayor de las utilidades del estudio de un solo caso.

* hipótesis: afirmación (o conjetura) que hay que poner a prueba en otros casos No es

un resultado que se pueda defender.

4. Confirmar o debilitar teorías.

5. Explicar los casos desviantes de la regresión.

6. Actualidad. Explicar los casos no desviantes (representativos), para detectar

mecanismos causales.


22

Comparacio n con muchos casos

Primer supuesto. Cuando hacemos una comparación con muchos casos. La nación es:

Unidad de análisis Filas de la matriz.

Contexto Columnas de la matriz.

Segundo supuesto. La variación puede ser de dos clases (comienza en la variable

dependiente).

En el ESPACIO o en el TIEMPO. Esa variable puede ser “espacial” o “temporal”.

Una constante no puede explicar variaciones. Si se quieren explicar variaciones no se puede

recurrir a variables constantes.

En Política Comparada no todas las variables varían por igual. Ej: forma de gobierno,

organización territorial…. Eso plantea una cierta dificultad adicional.

Tercer supuesto. Posibilidad de medición

Las propiedades que nos interesan tienen que ser susceptibles de medición. Nuestros

conceptos han de ser medibles, siendo las variables dicotómicas, de escala nominal, ordinal o

de intervalo.

Medir los conceptos.

Cuarto supuesto. Equivalencia de los conceptos e indicadores.

Estar seguros de que mide absolutamente los mismo, problema del viaje conceptual. Tenemos

que hacer un esfuerzo enorme por la conceptualización. Ej: conceptos como “consolidación

de la democracia” = cambios de partido en el nuevo gobierno.

Quinto supuesto. Problema de Galton.

En términos estadísticos solo se puede hacer comparación de muchos casos si los términos

son independientes entre sí. Ej: en procesos de integración, imitación o adaptación (políticas

de la UE) los procesos no son independientes entre sí.

Damos por sentada la independencia de los casos y muchas veces estos son independientes.


23

¿Qué podemos achacar al análisis de muchos casos?

1º. Se supone que los casos son homogéneos, pero a menudo los casos son heterogéneos.

Entre otras cosas por:

La extensión demográfica. Ej. Luxemburgo y Rusia.

El tamaño de la población. Ej. Luxemburgo y China.

La densidad de la población (población + territorio). Ej. Japón y Mongolia.

2º. A día de hoy en algunos países hay más diferencias internas dentro de los países (dif.

Intra unidad), que entre los países. Hablar de los países en general encubre unas

diferencias tremendas. Ej. cultura política. Necesidad de distinguir sub – culturas

políticas.

3º. Se hacen muchos supuestos extremadamente cuestionables.

4º. Landman en la Pag. 80. Párrafo 3 habla de las distribuciones.

Ver si hay una relación entre variables, mediante la comparación de distribuciones.

Pag. 81. Párrafo 2.

Ventajas del análisis de muchos casos.

a. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, nos permite hacer inferencias

estadísticas más seguras.

b. Posibilidad de detectar casos desviantes. Ej: underarchivers y overarchivers.

Para buscar explicaciones.

Para excluirlos de la muestra.

Limitaciones de las técnicas cualitativas para la comparación con muchos

casos

Falta de datos: de países, en años, de variables…

Validez y fiabilidad de las medidas.

Los índices que manejan los comparativistas son malos porque, entre otras cosas, no

se construyen con el objetivo del estudio académico.

La necesidad de las habilidades matemáticas y de computación por parte del

investigador/-a.

No es el tipo de comparación (de muchos casos) más apropiada para muchos temas

que interesan a los comparativistas. Ej: historia política, estudio de los procesos de

presidencialismo de los sistemas políticos europeos…

No son útiles los métodos matemáticos para estudiar mecanismos causales.


24

Comparacio n con pocos o algunos casos

La clave de este tipo de comparación es la selección deliberada o intencional de los casos.

La selección de los pocos casos se debe de hacer maximizando la varianza de las variables

dependientes y minimizando la varianza de las variables de control. Lijphart

¿Cuántos casos podemos estudiar?

La frontera entre muchos y pocos casos no es nítida.

El número de casos dependerá de la pregunta de investigación que nos planteamos (esta puede

requerir de muchos o pocos casos)….

“Trabajar con pocos casos en serio es mucho más dificultoso que trabajar con muchos casos”

¿Vale la pena aumentar el número de casos para tener un conocimiento más

sólido del tema?

No hay muchos politólogos en España que se puedan permitir la idea de trabajar con pocos

casos.

Supuestos compartidos de comparación con: muchos // pocos casos

Los países son contexto o son unidad de análisis, pero también son objetos (ej. procesos).

Se supone que en ambos tipos de comparaciones se pueden medir las variables o

propiedades.

Se entiende que los sucesos y los resultados entre países son independientes. Se

presupone que el problema de Galton no está presente.

Supuestos diferenciales de comparación con: muchos // pocos casos

× En los pocos casos se atiende al análisis a fondo de los contextos políticos.

× Con pocos casos hay una concentración mayor de la variación Intra-país (interior de los

países, que entre países.

Si nos centramos en la selección de los casos.

× Hay una diferencia en términos de abstracción conceptual (Sartori).

P. Casos = menor abst. Conceptual M. Casos = mayor abst. Conceptual.

Ej: concepto de neopatrionalismo (Landman)

× Para hacer el análisis cuantitativo se pueden usar multitud…

× Cuando trabajamos con muchos casos tenemos investigaciones orientadas a las variables,

mientras que si trabajamos con pocos casos tenemos investigaciones orientadas a los

casos.


25

Landman .

Existe un conjunto de técnicas de la literatura contemporánea que caracterizan los estudios de

pocos casos:

a. Condiciones necesarias y suficientes (CNS)

b. Cánones de Mill (DSMS // DSMD)

c. Algebra booleana.

Condiciones necesarias y suficientes (CNS) Con este tipo de técnica cualquier variable se puede dicotomizar (0,1): democracia, PIB… hay

que justificar el porqué.

Condiciones Suficientes. Todos los casos para la condición suficiente deben tener el

valor 0.

Centradas en los efectos: son aquella/-s condiciones suficientes que aparecen

cuando se da la causa o produce el efecto que queremos explicar.

Centradas en la causa: todas las causas potenciales deben de tener en todos los

casos el valor 1.

Condiciones Necesarias.

Centradas en los efectos: buscamos todos los casos que tengan el valor 1 para el

efecto que nos interesa estudiar. Una condición necesaria es cuando se produce el

efecto y a la vez se produce la condición.

Centradas en las causas: buscamos todos los casos que tengan el valor 0 para la

causa que nos interesa estudiar.

No existen términos probabilísticos, las condiciones son o no son necesarias y son o no son

suficientes.


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Cánones de Mill. DSMS: canon de la diferencia // DSMD: canon de la concordancia

Los cánones de Mill (DSMS, DSMD) son básicamente dos criterios de análisis de los datos

que no establecen ninguna estrategia de selección. En las condiciones suficientes y necesarias

hay una selección deliberada de los casos. Mientras los cánones de Mill se basan en la

selección aleatoria de los casos.

Canon de la concordancia. DSMD

De este canon podemos extraer condiciones necesarias nunca condiciones suficientes. El

objetivo es buscar algún factor en el cual los países tengan el mismo resultado.

Máxima igualdad en el resultado Máxima diferencia en todas las var. Explicativas

Canon de la diferencia. DSMS

En el resultado que queremos explicar los valores tienen que dar resultados distintos.

Máxima diferencia en el resultado Máximo parecido en todas las condiciones potenciales

Ej: estudio de los Estados del Bienestar en Europa.

La limitación de estos procedimientos (DSMD, DSMD) es el nº de casos (T. Landman)

- En Sistemas de Diseños de Máxima Semejanza (DSMS) a medida que aumentamos el nº

de casos, es más difícil encontrar cosas en común entre los casos.

- En Sistemas de Diseños de Máxima Diferencia (DSMD) a medida que aumentamos el nº

de casos es más difícil encontrar los mismos resultados (canon de la concordancia).

Otro de los problemas básicos es que el objetivo de estos diseños es encontrar una sola

condición, mientras que la Algebra Booleana nos sirve para extender estos diseños en nº de

casos y en términos de combinación de factores.


27

Algebra Booleana. Ej: texto de A. Idiart

El Algebra Booleana es un instrumento que sirve para la comparación con pocos casos. Nos

garantiza poder trabajar con un número de casos mayor (100, 150 y hasta 200 casos) que con

la técnica de condiciones necesarias y suficientes (CSN), o que con los cánones de Mill. Y,

por último, también nos garantiza una mayor combinación de variables.

Símbolos en algebra booleana

1: presencia; 0: ausencia; *: y; +: o (no excluyente)

También se le puede atribuir con esta técnica un valor causal a las ausencias (0), no solo a las

presencias. Los resultados también pueden explicarse por la ausencia, que puede ser un factor

explicativo. Las conjunciones (*) y las disyunciones (+).

- Las conjunciones (*);

- Las disyunciones (+) (paso de abstracción, la disyunción es en sí condición

necesaria), cuestión de substitución.

Proceso de minimización. T. Landman.

Proceso de factorización

C1 * C2 = E C2 * C3 = E

C3 * (C1 * C2)

C3 es necesaria y combinándola con una o con otra (C1o C2), obtenemos una combinación

suficiente.

¿Qué ventajas tiene el uso del Algebra Booleana?

a. Se puede incluir una mayor información, ya que con anterioridad no contábamos con una

más precisa. Procedimientos de calibración para determinar los puntos de corte de las

escalas numéricas.

b. Este tipo de procedimientos nos permiten captar mucho mejor la amplia gama de

procesos sociales existentes.

c. Nos permite valorar el efecto de una condición (por si sola) en combinación otras

condiciones. Por tanto, nos permite captar mejor el papel que juega el contexto.


28

Los estudios de un solo paí s como me todo de comparacio n. T. Landman. Pto. 5

El estudio de un solo país es un tipo de estudio en el que un solo país forma la unidad de

análisis básica.

Un solo país se puede descomponer una unidad/-s de análisis inferiores. ERROR.

Lo que le interesa al politologo acerca del estudio de un solo país es conocer detalladamente

el proceso político de ese país. Los estudios de un solo país a menudo son más intensivos (se

centran en un solo objeto), que extensivos, ya que su cobertura es escasa.

El estudio de caso debe de plantearse siempre pensando en estar hecho para contestar

preguntas relevantes para la Política Comparada (o Ciencia Política).

Justificación = ¿Qué aporta el estudio de este caso en términos de confirmación, afirmación,

debilitamiento… a mayores de otras teorías?

Funciones del estudio de un solo país

El estudio de caso parte de la preexistencia de otros estudios de muchos o pocos casos. Por lo

tanto, a la hora de seleccionar los casos a los que va a estar orientado el estudio de caso, hay

que tener en cuenta que estas funciones parten de análisis de muchos o pocos casos.

1. Descripción conceptual: no interesa tanto conectar variables entre sí, lo que interesa es

conocer como es el funcionamiento del contexto político al que nos enfrentamos. Es

interesante que el individuo / investigador tenga un amplio nivel de conocimiento de ese

país.

Lijphart: estudios ateóricos, interpretativos // o configurativo – geográfico.

Este tipo de estudios carecen de componente teórico. Dado que su utilidad teorica es

escasa. ¿Valen para algo? Se justifica que nos aportan información para estudios de

mayor concentración teorica y de muchos casos.

2. Clasificación, clasificar.

Se supone que nos sirven para elaborar posteriores clasificaciones (tipologías).

“Batallitas” ¿Nos sirve para algo? ¿Nos aporta algo científicamente?


29

3. Generación de hipótesis.

Se supone que nos sirven para generar hipótesis que poner a prueba en otros países. Ej:

teoría de la clase media, en la explicación de la Transición española, extrapolar esta

teoría a otras transiciones.

Si solo nos interesa el país puede ser una buena explicación. En cambio, si planteamos

el estudio de los resultados en el marco de la Política Comparada, estos resultados solo

pueden ser considerados hipótesis, nunca generalizaciones.

4. Sondeos de plausibilidad.

H. Eckstein. Estudios de máxima probabilidad y mínima probabilidad.

El objetivo es buscar casos de ese estilo para probar la teoría. Ej: es muy difícil explicar

la transición a la democracia, ya que solo hay un caso que no se ajusta a las teorías que

se ajustan a esos factores.

5. Confirmación de teorías.

Partiendo de una teoría preestablecida, obtener datos que confirmen la teoría en

cuestión.

6. Debilitamiento de teorías.

Partiendo de una teoría precedente, el objetivo último es obtener datos que nos permitan

poner en cuestión (debilitar) la teoría.

7. Estudio de casos desviantes, o atípicos.

Solo se detectan con un estudio previo de muchos casos. Ej:

“¿Qué hay en Bolivia para que a pesar del alto nivel de corrupción y de la ineficiencia

de la justicia, sea un país con alto nivel de democracia?”

Corrupción + ineficiencia de la justicia = Democracia

“¿Qué pasa en la China para que no exista democracia a pesar del creciente

desarrollo económico?”

Desarrollo económico no = a Democracia

8. Rastreo de los procesos y desarrollo de mecanismos causales.

El rastreo de los procesos está de moda en la actualidad, se trata de reconstruir la

secuencia de procesos o acontecimientos que nos llevaron al resultado que nos

encontramos. Ej: Estrella de plata. A. Conan Doyle. O relatos de D. Collier.


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T. Landman defiende que se puede aumentar el nivel de variación descomponiendo el caso

en el espacio, tiempo o en el nivel de análisis. Pero esto lleva a que existan muchas

observaciones, lo que nos lleva a utilizar el análisis de condiciones necesarias y suficientes,

los cánones de Mill, técnicas estadísticas…

La limitación básica del estudio de caso, es una limitación parte de que el estudio de caso no

nos permite (por si solo) hacer generalizaciones, solo se pueden hacer afirmaciones acerca de

ese país. Sobre la base del estudio de un solo caso, con la evidencia de la que se dispone el

investigador/-a no puede extraer evidencias sobre los demás casos. En definitiva, el estudio

de un solo caso no nos permite hacer generalizaciones.

Grado en CCPP y de la Admón. (USC) Política Comparada · La Política Comparada coge cosas...

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