El seguimiento de procesos es un método de investigación que se utiliza para desarrollar y probar teorías. [1] [2] [3] Generalmente se entiende como un método "dentro del caso" para hacer inferencias sobre la base de mecanismos causales. [4] [5] Se ha utilizado en ciencias sociales (como en psicología [2] ), así como en ciencias naturales . [5]
Los académicos que utilizan el rastreo de procesos evalúan el peso de la evidencia sobre la base de la fuerza de las pruebas (en particular, pruebas de paja en el viento, pruebas de aro, pruebas de pistola humeante, pruebas de doble decisión). [5] Al utilizar la probabilidad bayesiana , es posible hacer fuertes inferencias causales a partir de una pequeña porción de datos a través del seguimiento del proceso. [5] Como resultado, el seguimiento de procesos es un método de estudio de caso destacado . [6]
El rastreo de procesos se puede utilizar tanto con fines inductivos (generación de teoría) como deductivos (comprobación de teoría). [5]
En términos de prueba de teoría, el método de rastreo de procesos funciona presentando las implicaciones observables ( hipótesis ) de una teoría, así como explicaciones alternativas que son inconsistentes con la teoría. Una vez que se presentan estas implicaciones observables, se prueban empíricamente para ver cuáles de las implicaciones observables se pueden observar y cuáles no. [1] [7] El rastreo de procesos enfatiza la secuencia temporal de eventos y requiere un conocimiento detallado del caso. [1]
La influyente tipología de las pruebas de seguimiento de procesos de Stephen Van Evera distingue las pruebas dependiendo de cómo adjudican entre las expectativas teóricas: [5] [8]
A menudo se utiliza para complementar los métodos de estudios de casos comparativos. Al rastrear el proceso causal desde la variable independiente de interés hasta la variable dependiente, puede ser posible descartar variables potencialmente intervinientes en casos con apareamiento imperfecto. Esto puede crear una base más sólida para atribuir importancia causal a las restantes variables independientes. [9]