Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research (o KKV ) es un influyente libro de 1994 escrito por Gary King , Robert Keohane y Sidney Verba que establece las pautas para realizar una investigación cualitativa . [1] La tesis central del libro es que la investigación cualitativa y cuantitativa comparten la misma "lógica de inferencia ". [2] El libro principalmente aplica lecciones del análisis orientado a la regresión a la investigación cualitativa, argumentando que la misma lógica de inferencia causal puede usarse en ambos tipos de investigación. [3] [1]
El texto a menudo se denomina KKV dentro de las disciplinas de las ciencias sociales. El libro ha sido objeto de un intenso debate entre los científicos sociales. [4] [5] [6] El libro de 2004 Rethinking Social Inquiry, editado por Henry E. Brady y David Collier , es un resumen influyente de las respuestas a la KKV. [5]
Historia
Robert Keohane relata los orígenes de KKV de la siguiente manera, [7]
El diseño de la indagación social no se generó a partir de acertijos de la política mundial. En cambio, fue el resultado de la casualidad. Sid Verba y yo éramos amigos, y cuando me incorporé al Departamento de Gobierno de Harvard en 1985, dijo que deberíamos impartir un curso juntos. Consideré este comentario como una cortesía de bienvenida, típica de la gracia y calidez de Sid. Tres años después me convertí en presidente del departamento y en mi primer año como presidente me vi obligado a escuchar 24 charlas laborales. La mayoría de estas charlas estaban muertas al llegar, ya que el orador había cometido errores fundamentales en el diseño de la investigación. Me quejé con mis colegas, incluidos Sid y Gary King. Gary dijo que los tres deberíamos impartir un curso sobre diseño de investigación juntos ... Estuve de acuerdo y enseñamos el curso el año siguiente ... Después de que terminó el semestre, Gary dijo: “Deberíamos impartir el curso de nuevo. Y esta vez, deberíamos escribir un libro sobre este tema ". El año siguiente nos reunimos con regularidad para almorzar, discutiendo no solo los temas del curso, sino también los borradores que uno de nosotros —la mayoría de las veces Gary, por lo que su nombre aparece primero en el libro— había elaborado.
Contenido
El objetivo del libro es guiar a los investigadores en la producción de inferencias causales válidas en la investigación de las ciencias sociales. [8] El libro principalmente aplica lecciones del análisis orientado a la regresión a la investigación cualitativa, argumentando que la misma lógica de inferencia causal puede usarse en ambos tipos de investigación. [3] [1] Los autores argumentan que "ya sea que estudiemos muchos fenómenos o pocos ... el estudio mejorará si recopilamos datos sobre tantas implicaciones observables de nuestra teoría como sea posible". [8] Los autores señalan que los estudios de caso no necesariamente tienen que ser N = 1 o pocos N: un estudio de caso puede incluir muchas observaciones dentro de un caso (muchas personas y entidades en muchos períodos de tiempo). [9] KKV critica la noción de Harry H. Eckstein de "estudios de caso cruciales", advirtiendo que una sola observación hace que sea más difícil estimar múltiples efectos causales, más probabilidades de que exista un error de medición y los riesgos de que un evento en un solo caso fue causado por un error aleatorio. [10]
Según los autores, un diseño de investigación sólido requiere investigación tanto cualitativa como cuantitativa, una pregunta de investigación que plantea una pregunta importante y real que contribuirá a la base del conocimiento sobre este tema en particular, y una revisión exhaustiva de la literatura a partir de la cual se formularán hipótesis (teoría- conducido) se dibujan. Los datos que se recopilan deben operacionalizarse para que otros investigadores puedan replicar el estudio y lograr resultados similares. Por la misma razón, el proceso de razonamiento detrás del análisis debe ser explícito. Al recopilar datos, el investigador debe considerar las implicaciones observables de la teoría en un esfuerzo por explicar la mayor cantidad de datos posible. Esto además de examinar los mecanismos causales que conectan una variable con otra.
Si bien los métodos cualitativos no pueden producir medidas precisas de incertidumbre sobre las conclusiones (a diferencia de los métodos cuantitativos), los académicos cualitativos deben dar indicaciones sobre la incertidumbre de sus inferencias. KKV sostiene que "el problema más serio de la investigación cualitativa en ciencia política es la omnipresencia de no proporcionar estimaciones razonables de la incertidumbre de las inferencias del investigador". [11]
Según KKV, las reglas para las buenas teorías causales son que necesitan:
- ser falsable
- tener consistencia interna (generar hipótesis que no se contradigan)
- tener variación (las variables explicativas deben ser exógenas y las variables dependientes deben ser endógenas )
- tener conceptos "concretos" (los conceptos deben ser observables)
- tienen "apalancamiento" (la teoría debe explicar mucho a poco). [12]
KKV considera que el rastreo de procesos y la investigación cualitativa "no pueden producir una inferencia causal fuerte" debido al hecho de que los académicos cualitativos tendrían dificultades para determinar cuál de las muchas variables que intervienen realmente vincula la variable independiente con una variable dependiente. El problema principal es que la investigación cualitativa carece de un número suficiente de observaciones para estimar adecuadamente los efectos de una variable independiente. Escriben que el número de observaciones podría aumentarse a través de varios medios, pero eso conduciría simultáneamente a otro problema: que el número de variables aumentaría y, por lo tanto, reduciría los grados de libertad . [1]
En cuanto a la selección de casos, KKV advierte contra la " selección en la variable dependiente ". Por ejemplo, los investigadores no pueden hacer inferencias causales válidas sobre el estallido de guerras solo mirando los casos en los que la guerra sucedió (el investigador también debe considerar los casos en los que la guerra no sucedió). Sin embargo, existe un problema metodológico al seleccionar la variable explicativa. Advierten sobre la multicolinealidad (elegir dos o más variables explicativas que se correlacionan perfectamente entre sí). Argumentan que la selección aleatoria de casos es una estrategia de selección de casos válida en la investigación de N grande, pero advierten contra ella en la investigación de N pequeño.
KKV rechaza la noción de " cuasi-experimentos ", argumentando que todas las variables causales clave pueden ser controladas (un experimento) o no (un no experimento).
Recepción
En su revisión de 2010, James Mahoney escribe que el campo de la metodología de las ciencias sociales se ha "beneficiado de KKV incluso cuando también ha ido más allá". [1] Los críticos de la KKV han caracterizado las afirmaciones del libro como "a menudo simplistas, engañosas e inapropiadas como guía para diseñar la investigación social". [1] Eruditos cuantitativos como Henry E. Brady, Larry M. Bartels y David A. Freedman han argumentado que KKV exagera las fortalezas de la investigación cuantitativa frente a la investigación cualitativa. [1] Henry Brady y David Collier argumentan que KKV exagera la capacidad de la investigación cuantitativa para identificar la incertidumbre. [5] También argumentan que KKV exagera los riesgos de realizar investigaciones inductivas y formular hipótesis post hoc. [5]
Numerosos académicos no están de acuerdo con KKV en sus afirmaciones de que la investigación cualitativa debe integrar los estándares de la investigación cuantitativa. [5] [6] [13] Existen diferentes lógicas en la manera en que se lleva a cabo la investigación cualitativa y lo que los académicos cualitativos buscan y pueden hacer con sus datos. [13] Brady y Collier argumentan que KKV no presta suficiente atención a estas lógicas divergentes, así como a las compensaciones intrínsecas entre diferentes objetivos metodológicos. [5] Gary Goertz y James Mahoney discuten que la principal diferencia entre la investigación cualitativa y cuantitativa es el tamaño de N. En cambio, una diferencia principal es que los académicos cualitativos tienden a hacer análisis dentro de los casos, mientras que los académicos cuantitativos casi por definición lo hacen entre casos. análisis. [13]
Mahoney escribe que KKV ignora la teoría de conjuntos y la lógica en términos de evaluar la inferencia causal. Mientras que los análisis orientados a la regresión buscan estimar los efectos promedio de ciertos resultados, la investigación cualitativa busca explicar por qué los casos tienen ciertos resultados. [1] Por lo tanto, la inferencia causal no se fortalece expandiendo el tamaño de N, sino eligiendo cuidadosamente los casos, cuyas pruebas pueden fortalecer o debilitar una teoría. [1] Mahoney y Gary Goertz hacen una analogía con un caso de asesinato: una sola pieza de evidencia humeante puede demostrar de manera concluyente si una persona cometió un asesinato. [13]
Mahoney también escribe que la KKV no presta suficiente atención a la formación de conceptos, que es un aspecto esencial de la construcción y medición de la teoría, y una de las formas importantes en que la investigación cualitativa puede desempeñar un papel clave. [1]
Ronald Rogowski critica cómo KKV trata la investigación cualitativa de las ciencias sociales. Rogowski sostiene que hay demasiado énfasis en la prueba de hipótesis y demasiada precaución en contra del uso de observaciones únicas. Rogowski sostiene que KKV promueve una forma de ciencia social cualitativa que se centra demasiado en la prueba de hipótesis, y que esto limita las preguntas, los casos y las ambiciones de los académicos. [14] [15] John J. Mearsheimer y Stephen M. Walt sostienen que la erudición en Relaciones Internacionales se ha alejado de la elaboración y el refinamiento de la teoría de RI a la "prueba de hipótesis simplista", en parte debido a la influencia de KKV en los programas de posgrado en ciencias políticas. . [dieciséis]
Alexander George y Andrew Bennett dicen que hay "mucho con lo que estar de acuerdo" en KKV, pero argumentan que el libro tiene varios defectos en su orientación sobre la investigación cualitativa: [6]
- Mecanismos causales: KKV sugiere que los "mecanismos causales" son menos importantes que los "efectos causales" en las explicaciones causales. George y Bennett argumentan que son igualmente importantes.
- Prueba de hipótesis: KKV enfatiza demasiado el papel de la prueba de hipótesis en el desarrollo de la teoría; George y Bennett argumentan que la formación de nuevas hipótesis y la elección de nuevas preguntas también son aspectos importantes del desarrollo de la teoría.
- Complejidad causal: KKV no tienen en cuenta los problemas de complejidad causal, como equifinalidad, múltiples efectos de interacción, los bucles de retroalimentación , dependencia de la trayectoria , puntos de inflexión , los efectos de selección, los efectos de las expectativas y de las interacciones secuenciales - George y Bennet argumentan que los estudios de casos, proceso de rastreo y tipológicas Las teorías pueden aclarar la causalidad en situaciones de complejidad causal.
- Aumento de N: KKV argumentan que los académicos siempre deben buscar aumentar el número de casos; George y Bennett argumentan que KKV no consideran los costos de aumentar el número de casos (como el estiramiento conceptual y las comparaciones no intencionales de casos diferentes). George y Bennett señalan que se puede derivar mucho valor de los estudios de caso único.
- Rastreo de procesos : KKV caracteriza el rastreo de procesos como una forma de aumentar el número de implicaciones observables; George y Bennett argumentan que la lógica del rastreo de procesos es completamente diferente. La lógica detrás del uso del rastreo de procesos es enfocarse en las secuencias y tiempos dentro de un caso, no para correlacionar datos entre casos. Por lo tanto, si una pieza de evidencia en la secuencia es inconsistente con las expectativas teóricas, entonces se ha demostrado que la teoría es defectuosa.
- Problema de "grados de libertad" : KKV argumenta que un solo caso no puede evaluar explicaciones en competencia debido a problemas que surgen de grados de libertad ; George y Bennett argumentan que es erróneo aplicar esta lógica estadística a la investigación cualitativa. George y Bennett dicen que mientras los académicos cuantitativos intentan agregar variables para reducir el número de variables y así aumentar los grados de libertad, los académicos cualitativos intencionalmente quieren que sus variables tengan muchos atributos y complejidad diferentes.
Otras lecturas
- Simposio de revisión en American Political Science Review Vol. 89, No. 2, junio de 1995
Referencias
- ↑ a b c d e f g h i j Mahoney, James (2010). "Después de KKV: la nueva metodología de la investigación cualitativa" . Política mundial . 62 (1): 120-147. doi : 10.1017 / S0043887109990220 . ISSN 1086-3338 . S2CID 43923978 .
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