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TEMA 1: LA LÓGICA DE LA INVESTIGACIÓN SOCIAL Y EL PAPEL DE LA TEORÍA. Enfoque empírico frente a enfoque normativo: • El análisis empírico trata de desarrollar y emplear un lenguaje común y objetivo para describir y explicar la realidad política. • El análisis normativo trata de desarrollar y examinar fines subjetivos, valores y reglas morales que nos sirvan de guía al aplicar lo que hemos aprendido de esa realidad. Las características del conocimiento o método científico (como se realiza la inherencia): • Se basa en la observación sistemática de la realidad. • Trata de inferir (deducir) conclusiones aplicables más allá de aquello que observa (extrapolables): la inferencia (deducción). • Produce conclusiones inciertas y provisionales (la falseabilidad). Se basa en hipótesis contrastables en la realidad. • El proceso es público y transmitible. Es replicable. Es acumulativo. La selección de un problema de investigación: tema, problema y caso/os: • El tema: ha de tener relevancia teórica o normativa. • El caso o casos. Representatividad. Inferencia. • La pregunta. La utilidad de la paradoja. El papel de la teoría y su formulación: -La teoría es un conjunto de símbolos lógicamente relacionados que representan lo que creemos que sucede en el mundo. La teoría nos instruye sobre qué observar y la relación lógica entre las distintas dimensiones de la realidad observada. Las teorías se descomponen en hipótesis, descriptivas o explicativas, que establecen las relaciones de lo que se espera encontrar entre las variables. Los conceptos son los elementos individuales en los que se descomponen la teoría y que se relacionan a partir de las hipótesis. Los componentes del concepto: término (democracia), significado (forma de gobierno), referente (elecciones periódicas) y la variable es una característica observable (medible) de un concepto que puede adoptar más de un valor. ● El método inductivo intenta ordenar la observación tratando de extraer conclusiones de carácter universal desde la acumulación de datos particulares. El método deductivo se basa en la observación y registro de los hechos. Análisis y clasificación de los hechos. Derivación inductiva de una generalización a partir de los hechos. -La formulación de la teoría: Elaboración de explicaciones sobre la variación del fenómeno que estamos estudiando • Representa lo que creemos que sucede en el mundo • Método inductivo (observación de la realidad) y deductivo (planteamientos abstractos) Las características de una buena teoría: • Contrastable: posibilidad de concluir que es incorrecta evitando los conceptos sin referente o con significado ambiguo. • Generalizable: el objetivo último del conocimiento científico es conocer a partir de lo que se puede observar. Se da un equilibrio entre generalidad de las conclusiones (validez externa) y

calidad de la operacionalización de los conceptos (validez interna). • Capacidad responder interrogantes planteados: evitar formulación de nuevas preguntas Institucionalismo: entender la sociedad a partir de la eficacia de sus instituciones • Vinculado a la ciencia política tradicional, al derecho y a la Historia comparada. • Estudio de las instituciones (El Estado, la democracia, la separación de poderes, el federalismo, etc.). Vinculado a los estudios de la Ciencia de la administración y a la política comparada. • Enfoque formal-legal, histórico-comparativo • Variable independiente: las instituciones; Variable dependiente: el comportamiento político. • Con frecuencia asociado a la defensa de la democracia liberal. Entre las críticas se encuentra el funcionalismo, la hiperfactualismo, la ausencia de marco teórico (deductivo) y el comportamiento estratégico actores. Ejemplo. Leyes de Duverger Conductismo: • Vinculado a la Psicología Social y al positivismo (50s y 60s) • Estudio del comportamiento político y electoral. • Insistencia en el método; influencia del positivismo: • Observación de la realidad para contrastar hipótesis. Método inductivo • Falsabilidad: definición independiente de variables (cómo te darías cuenta de que estas equivocado?) Entre la críticas se encuentra la ausencia de juicios normativos y el énfasis en temas fácilmente observables (voto) frente a otros que presentan una observación más difícil (poder). • Ejemplo. T. Gurr. Violencia política (1968) Privación relativa>violencia política Elección Racional: • Enfoque ligado a la disciplina económica: individuos se comportan para maximizar su utilidad: el comportamiento es el resultado de un análisis coste/beneficio • Método deductivo. • Estudios de acción colectiva y agregación de preferencias: tanto en el análisis del comportamiento como de las instituciones, fenómenos políticos (acción colectiva, orden social, cambio político) en función de intereses personales y racionales de los individuos/actores políticos y búsqueda del equilibrio Ejemplos. • Lógica de la acción colectiva (Olson): en grupos amplios no existen incentivos a la consecución de un bien común (inalienable y no excluible) y necesidad de desarrollar incentivos para evitar que la estrategia del free-rider se la preferida. Teoría económica de la democracia (Downs): preferencias exógenas de los individuos sobre políticas públicas, voto racional: partido más cercano a preferencias individuales e ideología como recurso heurístico, no como valor en sí mismo. Inmigración y políticas redistributivas: The Meltzer and Richard model: nivel de redistribución no depende del altruismo sino de un cálculo racional de los votantes: (asunciones). El votante elige la tasa impositiva que maximice su utilidad. Los impuestos e ingreso se relacionan inversamente: a mayor ingreso, los votantes preferirán una menor carga impositiva. Desarrollo de hipótesis: - Votante con menores ingresos preferirá las opciones que promueven una mayor carga fiscal. En todas ellas se debe: Valoración cíclica entre los enfoques, complementariedad de los enfoques y adaptación de los enfoques al objeto de la investigación.

TEMA 2: LOS ELEMENTOS DE UNA TEORÍA Y LA FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS. Los Conceptos: • Los conceptos son las piezas con las que se construye la teoría y cada concepto debe definirse con claridad y precisión. Estas definiciones se asumen, no se contrastan con la realidad y sirven para formar las hipótesis. Ejemplos: los partidos políticos. Ejemplo: Liberal • El concepto tiene tres componentes: término, significado y referente. • El problema de la ambigüedad y vaguedad conceptual. • Las definiciones declarativas y las definiciones operacionales. Las Variables: • Una variable es una característica empíricamente observable de algún concepto que puede tomar más de un valor. • Las variables independientes se refieren a aquellos fenómenos que consideramos que son causa o influyen en un fenómeno social o político que queremos explicar. • Las variables dependientes son el fenómeno que creemos que es consecuencia o efecto de otra variable independiente. • Las variables puedan variar y tener más de un valor. Un concepto que no cambia en valor es una constante. • Una variable de control en un diseño de investigación es aquella cuyo valor mantenemos constante para poder evaluar el efecto de nuestra variable independiente principal o variable explicativa. • Otras variables: V. antecedente, V. interviniente. Las hipótesis: • Una hipótesis es un enunciado declarativo que indica explícitamente las relaciones que se esperan encontrar entre las variables. • La hipótesis nula (H0) es aquella que postula que no hay relación entre dos variables. La hipótesis de covariación es aquella que establece que si existe algún tipo de relación entre dos variables. Las hipótesis suelen especificar una v. independiente, una v. dependiente y el tipo o sentido de la relación entre las dos variables. ∙Relaciones lineales covariaciones positivas o negativas entre dos variables. ∙Relaciones curvilíneas, relaciones cuyo efecto positivo o negativo cambia conforme aumenta o disminuye los valores de las variables independientes. ∙Al elaborar hipótesis causales con más de una variable independiente, es posible especificar interacciones. A través de una interacción se contrasta si el efecto de una variable explicativa sobre una variable dependiente depende de algún tercer factor o variable independiente. Las características de una buena hipótesis: 1. Las hipótesis son enunciados empíricos que formalizan una explicación propuesta por el investigador sobre fenómenos que existen en el mundo político. No es un enunciado sobre lo que el investigador quiere que sea verdad -“El sistema descentralizado de control de la legalidad es mejor que el centralizado” (NO) -“Es más probable que haya mayor seguridad jurídica en sistemas donde el control de legalidad centralizados que en sistemas descentralizados” (SI) 2. Explica un fenómeno general y no la ocurrencia de un fenómeno específico: -“La nueva

directiva sobre copyright respeta el principio de subsidiariedad” (NO) -“En aquellos casos en que interviene el Parlamento Europeo haya una mayor motivación del principio de subsidiariedad” (SI) 3. Es plausible: debe haber una razón lógica para pensar que la hipótesis será confirmada por los datos -“Las mayores tasas judiciales están relacionadas con la mayor protección de los osos polares” (NO) -“Aquellos sistemas con mayores tasas judiciales presentan sentencias de mayor calidad” (SI) El carácter o no de plausibilidad depende de la capacidad para construir el mecanismo causal. La excesiva abstracción de los términos dificulta la posibilidad de construir hipótesis plausible: el mayor nivel cultural de un país está relacionado con la menor litigiosidad. 4. Debe ser comprobable empíricamente -“La tasa de delincuencia aumentará en aquellas regiones con mayor desigualdad ” (SÍ) - “La tasa de delincuencia se hubiera evitado con más educación” (NO) 5. Debe especificar la unidad de análisis -“El pensamiento liberal lleva a mayor seguridad jurídica” (NO) - Los partidos políticos liberales defienden la legalización de la eutanasia con mayor probabilidad que los partidos socialdemócratas” (SI) 6. Debe evitar la tautología -“El Estado de Derecho está relacionado con la igualdad ante la ley” (NO) - “Los países con mayor desarrollo económico presentan mayor nivel de independencia judicial” (Sí) La causalidad o mecanismos causales: • Un “efecto”: la correlación o covariación entre dos variables. Los mecanismos causales el proceso (de fundamento teórico) por el cual esperamos que una variable influya en otra. Los mecanismos causales nos ofrecen explicaciones sobre por qué existe una relación entre dos variables; el “efecto” nos proporciona una idea de la frecuencia con la que se produce la relación. • Tipos de relaciones causales: - La condición suficiente es aquella cuya presencia garantiza la aparición del efecto. Relación determinista. - La condición necesaria es aquella sin la cual no se verifica el efecto. Relación determinista. -La mayoría de las relaciones causales en Ciencias Sociales se dan como condiciones facilitadoras. Las condiciones facilitadoras apuntan a relaciones probabilísticas entre variables. La evaluación de la causalidad: • Análisis bivariados o bivariables : aquellos en los que consideramos la covariación entre dos variables, 1 V. dependiente y 1 V. independiente. • Análisis multivariados o multivariables que nos permitan evaluar simultáneamente los efectos de más de una variable. Es para ello que establecemos diseños o estrategias de investigación cuyo objeto es analizar el efecto de nuestra variable explicativa sobre nuestra variable dependiente mientras controlamos los efectos de otras variables independientes (variables de control) que permanecen constantes.

TEMA 3: DISEÑOS DE LA INVESTIGACIÓN. Metodología: Es el estudio de la elección de un método para conseguir un objetivo determinado. La investigación se dirige a realizar inferencias sobre una población superior a la

muestra analizada y a buscar la representatividad de los casos que forman la muestra: es difícil que un solo caso sea representativo de la población. Debe existir un equilibrio entre estrategias intensivas (variables) y extensivas (casos) y una organización de los datos de la investigación: Casos, variables y observaciones (unidades de análisis (tipo de objeto a analizar), unidades de observación (individuales/ contextuales) y observaciones (casos analizados)). El objetivo del proceso de selección de unidades (muestra) es conseguir un método que no produzca sesgo (invalidez) en las estimaciones (inferencia/generalización) a partir de un número limitado de casos/unidades de análisis (muestra), evitando la confirmación de la hipótesis a partir de la selección de casos eligiendo unos mecanismos de selección que minimicen la probabilidad de llegar a resultados sesgados. En los criterios de selección se debe dar una adecuación a la población respecto de la que se realizan inferencias basada en un determinado número de variables y el objetivo de la investigación se basará en su descripción y explicación. 1. La selección aleatoria: Cada una de las unidades de análisis que componen la población tienen la misma probabilidad de formar parte de la muestra. No siempre la selección aleatoria es representativa: población reducida, episodios históricos determinados. 2. Selección a partir de la variable dependiente: Una categoría de la VD es el riesgo de sesgo sistemático, por lo que la selección de casos condiciona el contraste de las hipótesis. Una categoría de la VD y variación en VIs: - el objetivo es identificar la causa necesaria que provoca el resultado (determinada categoría de la VD) - no permite concluir que sea también la causa suficiente (se desconoce su comportamiento cuando la VD adopta otros valores). Los problemas de la selección de casos se observan en el sesgo de selección (la VD permanece constante) 3. Selección a partir de las variables independientes: debe existir una variable explicativa por el riesgo de relaciones espurias (selección por variable de control). Las variables de control (constantes) y la variación en factor explicativo principal (método de la diferencia /casos más similares): los casos se parecen en todas sus características menos en la variable explicativa principal. Su objetivo es lograr un diseño de investigación que seleccione en función de las variables explicativas presentes en nuestra teoría y que permita el cambio en nuestra variable dependiente a través de la importancia de la operacionalización. Debe evitarse la imprecisión ya que causa más inferencias que observaciones, por lo tanto la solución es incrementar el número de observaciones alterando el nivel de análisis. La selección mediante variables de control posee unas características: constituye el método de los casos más similares/ Método de la diferencia. No permite estimar el efecto de las variables de control y se elige a partir de las variables de control y explicativas.

El método experimental: • Es el que permite un mayor grado de control. Se trata de una aplicación del método experimental de las ciencias naturales a las ciencias sociales. • Consiste en provocar deliberadamente modificaciones en la variable explicativa manteniendo constantes (y por tanto controladas) el resto de las variables independientes de modo que cualquier variación de la variable dependiente sólo puede ser atribuida a los

cambios en la variable explicativa. • Al controlar el resto de las variables independientes éstas se convierten en parámetros. • El método experimental implica el análisis del comportamiento de dos grupos similares en todos aquellos factores que puedan considerarse con efectos en la variable dependiente: el grupo que sometido al estímulo es el grupo experimental ; el grupo cuya exposición a la variable explicativa permanece constante se denomina grupo de control. El método experimental: Ventajas. • La precedencia temporal de las variables explicativa permite una mayor seguridad sobre la dirección de la causalidad. La posibilidad de manipular la variable independiente principal permite conclusiones más convincentes sobre la causalidad. • Por su naturaleza, los experimentos son replicables y las mismas hipótesis pueden ser contrastadas por otros investigadores. • El método experimental favorece la medición del resultado y refuerza la validez interna de las conclusiones sobre la relación estudiada. El método experimental: Inconvenientes • No es factible en muchos casos. Resulta imposible modificar con estímulos externos las variables explicativas en estudios que toman como objeto de estudio, por ejemplo, los partidos políticos, los parlamentos o los regímenes políticos. • Presentan problemas de validez externa pues habitualmente son sólo posibles con grupos pequeños y sus conclusiones son el resultado de un entorno manipulado, que no natural. • Por largo tiempo desechados, existe un cierto resurgir de los métodos experimentales en áreas como la comunicación política. El método experimental: Inconvenientes. -

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No es factible en muchos casos (no se pueden hacer grupos idénticos de países ni someterlos a estímulos manipulados por el investigador, p.ej. ¿influye el desarrollo económico en la estabilidad de la democracia de un país?) Problemas de validez externa (los resultados pueden no ser extrapolables / generalizables a otros ámbitos): La población no es representativa (grupos pequeños) El entorno en el que tiene lugar el experimento no es natural

El método comparado: Análisis sistemático de un número reducido de casos mediante la búsqueda de patrones de diversidad: distintas combinaciones de causas pueden producir un mismo efecto. Puede ser: cualitativo (MUESTRAS PEQUEÑAS): dificultad de generalización (“case oriented”) o cuantitativo (MUESTRAS GRANDES): asunción de que todas las combinaciones o estados son posibles (“variable oriented”). La fase de análisis se divide en: A) Identificación de factores causales: construcción tabla verdad, B) Revisión de los factores causales en función del resultado de la tabla de verdad, C) Proceso de Simplificación y Análisis de causalidad, D) Uso de datos binarios (1-0// PresenciaAusencia): conversión de variables multinomiales en binarias, E) Construcción de tabla de verdad: matriz de datos donde cada fila representa una posible combinación de factores causales (2n), F) Identificación del valor de la VD, G) Identificación de la frecuencia/número de observaciones para cada configuración (fila), H) Álgebra booleana para el estudio de la causalidad.

Álgebra Boolena (Proceso de simplificación/Minimización): -

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Si dos expresiones booleanas difieren solo en una condición causal y aún producen el mismo resultado, luego la condición causal que distingue a las dos expresiones pueden ser considerada irrelevante y pueden ser removida para crear una expresión combinada y más simple (la supresión de una causa se denota con el símbolo “-”). El proceso continúa hasta que no sea posible ninguna simplificación: se elimina una condición a la vez de cada par de filas. Cada combinación se puede combinar con uno o más términos (combinaciones/filas)

Método comparado: • Many variable, Small N (Lijphart 1971): el método comparado se emplea para el análisis de un número reducido de casos cuando no es posible un control sistemático de las variables independientes por el método experimental o por el método estadístico. Contar con pocos casos plantea el problema de tener más explicaciones que casos, lo que descarta el método estadístico. Se basa en la búsqueda de generalizaciones teniendo en cuenta que las condiciones suficientes y necesarias no se obtienen del análisis estadístico y en la interacción de la teoría y el análisis empírico: redefinición de variables en búsqueda de causalidad. • Se emplea especialmente en la explicación de determinados fenómenos: revoluciones, regímenes políticos. Algunos enfoques y analistas de Ciencia Política simplemente lo prefieren sobre la premisa de que los fenómenos políticos se entienden mejor con el análisis pormenorizado de unos pocos casos. Es el método preferido, por ejemplo, de las distintas versiones del institucionalismo: método histórico comparado, neo-institucionalismo, etc; y es el método empleado en la subdisciplina de la política comparada en un sentido general. • En la...