1. Como “experimento”, el valor de este ejercicio es más bien limitado. En primer lugar, no hay nada parecido a una asignación aleatoria de individuos a un grupo de tratamiento y un grupo de control. Todos los participantes son expuestos al mismo estímulo, por lo que no podemos aprender nada sobre las causas del racismo o de sus repercusiones. Se puede decir que el objetivo del ejercicio es descriptivo: mostrar que el racismo prevalece entre los niños y niñas de México. De hecho, en un texto explicativo se afirma que las respuestas presentadas en el vídeo corresponden a las dadas por la mayoría de los sujetos. Aún así. Para afirmar que, como la mayoría de los niños y niñas del experimento son racistas, la mayoría de los niños y niñas de México también lo son, sería necesario que los primeros fuesen una muestra representativa de los segundos. No parece ser el caso (asumo que si se hubiese hecho una muestra de este tipo, se mencionaría). Lo más que puedo decir con la información mostrada es que existen niños racistas.

No estoy negando la existencia de actitudes racistas en la mayoría de la población de México. Sólo afirmo que este experimento no tiene las propiedades necesarias ni para explicarlo ni para estimar su magnitud. La presencia de racismo en México y su impacto político han sido mostrados, con métodos experimentales apropiados (destacando la adecuada asignación de individuos en un grupo de tratamiento y otro de control), en este trabajo de la profesora Rosario Aguilar, del CIDE.

2. Uno de los momentos de mayor intensidad dramática del vídeo es cuando se pregunta a los niños que cuál muñeco se les parece. Vemos a niños morenos decir que se parecen al muñeco blanco. Se supone que esta respuesta es la dada por la mayoría de los sujetos del estudio. Aquí veo un problema. Estos niños ya hicieron una serie de evaluaciones negativas sobre el muñeco moreno. Por eso (y sólo por eso), encuentro muy difícil que después digan que se parecen al muñeco “feo” y “malo”. Es decir, los niños se ven obligados a ser consistentes con sus respuestas previas. Tal vez si se les preguntara al principio, habría más correspondencia entre el fenotipo del niño y el muñeco con el que dicen asemejarse. ¿El inconveniente?: en preguntas posteriores no se mostrarían tan severos con el muñeco con el que se identificaron.

3. Usualmente, una nota que de este tipo incluye un vínculo con el vídeo que se comenta. Omito el vínculo como una protesta suave. Como dije,estoy de acuerdo con las campañas en contra de la discriminación. Pero creo que aquí se rebasó un límite. El texto explicativo nos dice que el vídeo cuenta con la autorización de los padres y se pide no juzgar a los niños, que son “reflejo de la sociedad”. Lo mismo podrían pedir que llueva en Chihuahua. En los hechos, sin importar quién da el consentimiento, estos niños son exhibidos y se ven afectados en su fama e imagen públicas. A mi juicio, y lo digo con toda honestidad, se está incurriendo en una forma de abuso infantil, y no concibo causa, por noble que sea, que justifique eso.

Transcribo lo que reporta la nota sobre las palabras del rector: el doctor José Narro Robles habló de su preocupación por los problemas históricos que México enfrenta; se declaró “persuadido” por el pensamiento de que “ni la ciencia ni la tecnología resolverán estas dificultades”, por el contrario “sólo las disciplinas sociales y las humanidades” podrán formar a los seres humanos que el país necesita: “ciudadanos con una perspectiva de lo colectivo, con valores laicos y cívicos”.

Precisamente por esos días, en mi clase de metodología de las ciencias sociales planteaba que uno puede distinguir las diferentes formas de razonamiento por el procedimiento que utilizan para determinar que una proposición determinada no es válida. Así, el razonamiento orientado normativamente (incluyendo al razonamiento ideológico) rechaza la validez de las proposiciones cuando éstas son inconsistentes con un sistema dado de valores y normas morales. En cambio, el razonamiento científico rechaza la validez de las proposiciones cuando éstas son inconsistentes con la evidencia empíricamente disponible.

Ejemplifico con mi investigación en curso, sobre los efectos de la reelección presidencial inmediata sobre el desempeño económico. La proposición a evaluar es: La posibilidad constitucional de reelección presidencial inmediata tiene un efecto positivo sobre el nivel de crecimiento económico. Desde el punto de vista del razonamiento científico, la validez de esta proposición sería rechazada si observará que en los sistemas con reelección presidencial inmediata alguna medida de desempeño económico (digamos, el cambio porcentual anual del PIB per cápita) es igual o inferior a la observada en los sistemas en los que la reelección inmediata no está permitida.

Exponiendo este proyecto, hasta dos comentaristas han rechazado la validez de la proposición bajo la consideración de que los presidentes deben gobernar de la mejor forma posible, independientemente de si reciben o no una recompensa. Nótese que, si se aceptan ciertos supuestos sobre las obligaciones normativas de los gobernantes electos, el rechazo de la proposición es totalmente legítimo y no hace falta siquiera recoger observaciones. Sólo hay que tener claro que se está aplicando un razonamiento normativo y, muy especialmente, que esa respuesta de carácter ético deja sin respuesta la pregunta sobre los efectos o el impacto de la reelección sobre el desempeño. Esta pregunta sólo puede contestarse científicamente, esto es, observando el nivel de consistencia entre la proposición y la evidencia empírica disponible.

Bueno, pues para Narro, en su calidad de rector de la universidad más importante del país, esta diferencia no existe. O peor, si existe, es trivial, pues considera que todas las preguntas deben ser contestadas normativamente, ya que la ciencia no resolverá los problemas. Siguiendo con mi ejemplo, para esta perspectiva no tiene ningún sentido evaluar empíricamente cuáles son los efectos de los distintos sistemas de incentivos que constituyen los diferentes arreglos institucionales. De un trabajo así podrían desprenderse propuestas (basadas en evidencia) de instituciones que conduzcan a resultados socialmente deseables. Pero no, todo este trabajo (difícil, técnicamente exigente) no tiene ningún sentido, pues basta con tener claro qué es lo que “debe” hacer cada uno. Las ciencias sociales no están para evaluar evidencia, están para formar “ciudadanos con una perspectiva de lo colectivo, con valores laicos y cívicos”. Con formular estos valores, los problemas del país se van a resolver.

El rector Narro tiene formación en medicina. Yo pensaba que, si uno tiene un problema de salud, debería acudir a un médico que elabore un diagnóstico adecuado y formule el tratamiento correspondiente. Si extendemos el razonamiento del rector, alguien que haya hecho el juramento hipocrático con una gran gran gran sinceridad… ese es el que va a resolver nuestros problemas.

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 el terreno de la investigación descriptiva, creo que Parties and Party Systems, de Sartori (1976, CUP), sigue representando la marca. En este trabajo, cada sistema de partidos encuentra su lugar en un esquema clasificatorio que explicita las propiedades de la unidad a partir de sus semejanzas y diferencias con otras unidades.

El resto de las obras pertenecen a la investigación que tiene fines explicativos. En primer lugar, menciono dos obras que comparten una particularidad. En The Third Wave (1993, UOP) y Social Movements, 1768-2004 (2004, Paradigm), Samuel Huntington y Charles Tilly, respectivamente, analizan a fondo decenas de casos. Es decir, se trata de un análisis cualitativo de N grande.

Las dos obras restantes llaman la atención por el diseño de investigación. En cuanto al número de unidades analizadas, ambas investigaciones se sitúan en el mínimo indispensable para ser consideradas comparadas (N=2). Sin embargo, lo importante de los trabajos de A. Sen y J. Drèze (Hunger and public action, 1989, Clarendon, cap. 11), por un lado, y de J. Carey (Term Limits and Legislative Representation, 1996, CUP), es la cuidadosa selección de las unidades de análisis. Los casos son seleccionados de tal forma que lo factores confusores potenciales se mantengan constantes, mientras que varía el factor causal de interés. De esta forma, las diferencias en el fenómeno a explicar son imputables a este último. De esta forma, se determina el impacto del régimen político en la ocurrencia de hambrunas comparando a China con la India, en la primera de estas investigaciones, y en la segunda, se establece el impacto de la reelección inmediata sobre el comportamiento de los legisladores, comparando a Costa Rica con Venezuela.

Aunque abundan los estudios comparados de N pequeña, muchos de ellos bastante más conocidos que los aquí referidos, creo que estos dos son ejemplares debido al cuidado que ponen al seleccionar los casos con el objetivo explícito de aislar el efecto de la variable independiente de interés con respecto de potenciales confusores.