Pero más allá de esto, muy personal, considero que la consolidación de la ciencias sociales en México pasa por la extensa difusión de los principios básicos de la metodología entre sus practicantes. Si nuestra contribución como comunidad ha de salir del ámbito de la descripción a fondo de un caso (y ese caso es, irremediablemente, el caso de México) para ser una contribución con valor teórico, debemos ser capaces de diseñar nuestras investigaciones en forma tal que maximicen la validez de nuestros resultados. En buena medida, todo científico, más allá de su especialidad, tendría que ser metodólogo.

En FLACSO existen clases separadas de métodos cuantitativos, así que en mi clase no me ocupo de técnicas de análisis cuantitativo. Más bien, intento transmitir cómo estas técnicas son aplicadas para establecer si la evidencia empírica es o no consistente con hipótesis causales determinadas. Con el uso de técnicas cuantitativas podemos estimar el rango de posibles valores que puede tener la magnitud con la que una variable independiente impacta a otra dependiente.

Pero no siempre es apropiado o deseable el análisis cuantitativo: es el caso de fenómenos que ocurren con escasa frecuencia o  cuando se prefiere sacrificar a la precisión en las estimaciones del impacto causal a cambio de un mayor nivel de profundidad en el tratamiento de la información, sin por ello renunciar a proporcionar evidencia a favor de una hipótesis determinada. (Los párrafos que siguen provienen de mi participación en un manual elaborado para la Maestría en Derechos Humanos y Democracia, de FLACSO. Agradezco al Dr. Luis Daniel Vázquez el permiso para reproducirlos).

Cuando se estudian sólo algunas unidades de forma cualitativa, el aspecto más importante del diseño de investigación está dado por la selección de las unidades, que debe estar orientada a garantizar que éstas sean comparables. Dos unidades son comparables cuando son equivalentes en lo que se refiere a la situación de los factores que potencialmente podrían ser confusores (Z). El segundo requisito es que el valor para la variable independiente destacada en la hipótesis (X) debe ser distinto para dichas unidades. Una vez que se seleccionan las unidades de esta forma, se compara la situación de la variable dependiente (Y). Si ésta resultara distinta entre las unidades, estas diferencias son imputables a las diferencias en el factor causal, pues el resto de los factores que potencialmente podrían influir en el fenómeno a explicar permanecen constantes entre las unidades (por diseño). En tal caso, la evidencia es consistente con la existencia de una relación causal. Por el contrario, si a pesar de las diferencias en la variable independiente la variable dependiente es igual (o muy parecida) para las dos unidades de observación, concluimos que no hay evidencia de relación causal.

El cuadro 1 resume el criterio de selección de las unidades u₁ y u₂ para estudios de pocos casos. Debe aclararse que se habla de dos unidades de análisis porque este es el número mínimo indispensable para hacer algún tipo de afirmación de naturaleza causal. Sin embargo, las conclusiones que obtengamos serán de mayor solidez en la medida en que incluyamos más unidades en la investigación. Así, es mejor si se entiende a u₁ y u₂ como dos grupos de comparación, cada uno de ellos integrado por una o más unidades.

Veamos un ejemplo. En la década de los setenta, en México se puso en práctica una política de control natal ambiciosa que buscaba reducir la tasa de fertilidad. La gráfica 1 muestra la evolución en el tiempo del número de nacimientos por mujer en el país. La línea vertical marca la implementación de la política. Si uno observa estos datos y compara el antes y el después de la política pública, es tentador concluir que ésta fue un éxito, pues se registra una reducción marcada en el indicador de fertilidad.

Sin embargo, esta conclusión tendría que aguardar a la comparación con al menos un caso que simule adecuadamente la situación contrafáctica. Necesitamos un caso que nos informe sobre cuál habría sido la evolución de la fertilidad en México si no se hubiese llevado a cabo una política de control natal. Para informarnos de esta manera, el caso tendría que ser igual a México en todo lo que afecta a la tasa de natalidad, pero distinto en el facto cuyo efecto causal queremos estimar; es decir, la política pública.

Un caso de este tipo puede ser dado por Brasil. Este país tenía en los setenta un nivel de desarrollo, un nivel de urbanización y una religión predominante similares a las que tenía México. La diferencia es que no existió por parte del estado ningún tipo de política dirigida a reducir el número de nacimientos. Entonces, en principio, Brasil parece un caso adecuado para la comparación con México. La gráfica 2 reproduce la información de la gráfica 1, pero añade la evolución del indicador registrada en Brasil.

La comparación pone en duda al menos la magnitud del impacto causal de la política pública de México. En el caso comparable, la tasa de fertilidad presenta una reducción muy similar sin ningún tipo de intervención pública. Entonces, es posible que la reducción de la fertilidad en México deba mucho más a los procesos de modernización (por los que también pasó Brasil) que a la política de control natal puesta en marcha en los setenta.

En general veo con buenos ojos el giro metodológico que ha caracterizado a la disciplina en, más o menos, los últimos 15 años (como que por eso me llegan los chequesotes cada quincena). Sin embargo, tal énfasis en la forma adecuada de analizar e interpretar la información empírica puede producir la impresión de que esto es todo lo necesario en una empresa científica. En realidad, es más importante aún la construcción de teorías lógicamente sólidas, capaces de generar predicciones precisas, numerosas y consistentes entre sí. Sin esto, como afirma Lijphart, el aspecto metodólogico de evaluar una hipótesis se asemeja a tirar una moneda y predecir que caerá águila.

Este trimestre imparto un curso de teoría política positiva. Aquí el programa.

En la materia que imparto actualmente, se discuten trabajos que se destacan por su cuidado en derivar el análisis empírico de las consecuencias observables de la teoría. Aquí el temario.