EL MÉTODO COMPARADO: CAUSALIDAD, COMPLEJIDAD Y ALEATORIEDAD SEGÚN EL NIVEL DE INSTITUCIONALIZACIÓN Tomás A. Olego Universidad de Buenos Aires *olegotomas@gmail.com RESUMEN: Este informe tiene como propósito presentar un criterio objetivo dentro del método comparado para el proceso de selección de casos y determinar así la cantidad necesaria para contrastar las hipótesis. La intención es entonces superar la disputa entre los enfoques de uno/pocos/muchos casos. Para ello, el criterio se establece a partir una conexión entre tres elementos: a) el tipo de relaciones de las variables, b) los tipos de sistemas sociales según su nivel de estructuración-institucionalización y c) la racionalidad de los actores. En la primera parte del trabajo se desarrollarán conceptos fundamentales como causalidad, complejidad y aleatoriedad, entre otros. En la segunda parte, se discutirá, como problema ontológico de los sistemas sociales, la estructuración-institucionalización y la racionalidad de los actores. La tercera parte relaciona lo anteriormente analizado con los tipos de sistemas. En la cuarta y final, se explican los problemas del método comparado para cada tipo de sistema y el criterio propuesto para la selección de casos. Palabras Claves: Determinación, Complejidad, Ciencia Sistémica, Estructuración, Método Comparado, Selección y Cantidad de Casos. I. INTRODUCCIÓN ¿Cuántos casos son los necesarios para testear nuestra teoría? ¿Cuál es la base empírica de nuestras teorías? La pregunta, nos adentra en un campo de batalla: muchos, pocos algunos, infinitos. Guy Peters (1998) irónicamente expresa que en la disciplina impera una avaricia metodológica: cuantos más casos, mejor. Pero, ¿por qué existe tan poco acuerdo entre los estudiosos con respecto a un problema metodológico menor en comparación a temas como el de agencia-estructura? La respuesta es simple, existe una tendencia a analizar los problemas metodológicos con independencia de la teoría, como si estos fueran autónomos, lo cual es un craso error. Lamentablemente, producto del avance de la nueva sociología de la ciencia o de la persistencia de un positivismo rengo, se podría decir, parafraseando a Sartori (1970), que existe una “inconsciencia meta-científica” en nuestra disciplina. Pareciera ser que de la escuela metodológica a la que el autor pertenece, y por ende de las herramientas que domina dependen los temas de investigación que tratará y la teoría que propondrá. Sin embargo, como Marradi, et al. (2007:65) aclaran: “el método, en cada investigación, es el resultado de un diseño específico que elabora, básicamente, a partir de dos elementos: los conceptos que provee la teoría y las características de los datos disponibles. Como la adecuación entre el andamiaje conceptual y los datos construidos por el investigador constituyen un fenómeno único, en cada investigación particular se produce una recreación metodológica, resultado de los criterios de adecuación a los objetos de investigación y a la información recolectada”. Ahora bien, así como la metodología no es independiente de la teoría, ambas tampoco son independientes de las formulaciones epistemológicas y meta-teóricas. Es asombrosa la escasa investigación que existe en nuestro campo por fuera de la NSS. Lo que es aun más asombroso es la absoluta preeminencia que tiene la explicación causal en detrimento de otros tipos de determinaciones, que lejos de permitir el avance de la ciencia, lo encasillan en un modelo arcaico de investigación positivista, que lleva a plantear una falsa dicotomía entre Naturwissenschaft –ciencias naturales- y Geisteswissenschaft – ciencias del espíritu-. A modo de ilustración: el pseudo problema entre el enfoque cualitativo y el enfoque cuantitativo no existe en la física moderna donde no se consideran como enfoques contradictorios; es más la nueva teoría subatómica posee una gran tendencia cualitativista, al igual que en la descripción de sistemas complejos donde no existe suficiente información cuantitativa. “La clave en la física cualitativa es encontrar maneras de representar propiedades continuas de la realidad en un sistema discreto de símbolos. Uno siempre puede cuantificar algo continuo, pero no todas las cuantificaciones son igualmente útiles. Una manera de aproximarnos a dicho problema es a partir del principio de relevancia: la distinción hecha por una cuantificación debe ser relevante para el posterior razonamiento” (Forbus 1988:242) De igual modo, en ciencias de la computación y en cibernética, en muchas situaciones se necesita estimar de forma rápida y de manera exacta qué es posible, en lugar de alcanzar una predicción posiblemente precisa basada en muchos supuestos sin fundamentos (Ibid.). En las ciencias sociales no sólo existe el problema de la complejidad a la n, sino que las variables que generan mayores problemas son aquellas discretas ya que son las que predominan y no poseemos una forma de cuantificarlas objetivamente. La discusión de cuántos casos son necesarios testear nuestras hipótesis remite a la discusión entre lo cuantitativo por un lado y lo cualitativo por otro. El presente trabajo sigue la línea planteada por King, Keohane y Verba (1994), quienes sostienen que más allá de las diferencias propias que existen entre un modelo de investigación cuantitativo y un modelo cualitativo, ambos siguen la misma lógica de inferencia. Es más, aquí no sólo se sostiene que tienen una lógica en común, sino que se redoblará la apuesta al afirmar que tienen los mismos fundamentos meta-teóricos, no sólo entre sí, sino también con el resto de la Ciencia. Justamente la unidad de la Ciencia descansa sobre los mismos postulados meta-científicos y metodológicos, en el sentido amplio de la palabra, bajo sus diferentes variantes técnicas. Es necesario hacer una última aclaración: Por método comparado se entiende en este trabajo a aquel método por excelencia de la investigación en Ciencias Sociales propuesto por Durkheim. Tanto la comparación en gran escala basada en la estadística, así como el método comparado en el sentido estricto aplicado a un N pequeño de casos, son dos aspectos de un sólo método de análisis multivariado empírico no experimental: el método comparado en sentido amplio (MC)1. Esto es así ya que, en el sentido amplio, la comparación es inherente a cualquier procedimiento científico no experimental. El método científico en las disciplinas sociales es inevitablemente comparativo al hacer uso extensivo de la observación controlada y toda ciencia social es de alguna manera ciencia social comparada. Desde esta perspectiva se sostendrá que la idea de un MC autónomo es redundante y que las ciencias sociales deben igualarse el MC y al método científico. Es por ello que desde esta perspectiva se recortará el dominio del concepto de método cualitativo y solamente se tendrá en cuenta al Análisis Cualitativo Comparado (QCA) desplegado por Ragin y todos sus posteriores desarrollos (FS-QCA, Multivariate QCA, TQCA, etc.) mediante de la utilización de la lógica formal. El propósito mediato de este informe es presentar un proto-programa de investigación, un nuevo esquema para el análisis político, cuya intención es entonces superar la disputa entre los enfoques de uno/ pocos/ muchos casos del enfoque cuantitativo y el cualitativo en el método comparado. El propósito inmediato de este trabajo es presentar un criterio objetivo y meta-teórico dentro del método comparado para el proceso de selección de casos y determinar así la cantidad necesaria para testear las hipótesis. Esto no quiere decir que será el único criterio relevante, sino que también deberá tenerse en cuenta el aspecto meta-científico a la hora del diseño de la investigación, a conjugarse con los demás factores. El trabajo está estructurado en cuatro partes. En la primera se desarrollarán conceptos fundamentales como causalidad, complejidad y aleatoriedad, entre otros. En la segunda parte se discutirá, como problema ontológico de los sistemas2 sociales, la estructuración-institucionalización y la racionalidad de los actores. La tercera parte relaciona lo anteriormente analizado con los tipos de sistemas y en la cuarta se explican los problemas del método comparado para cada tipo de sistema y el criterio de cantidad para la selección de casos. 1 A menos que se especifique, entiéndase método comparado en el resto del articulo por su significado en el sentido amplio 2 Se sigue la noción formal de sistema de Bunge (1997 b) donde S= <C; S; E; M>, es decir un sistema S está compuesto por C componentes, una estructura S, un entorno E y un mecanismo M. II. TIPOS DE DETERMINISMO ¿Es la ciencia determinista? Una pregunta más refinada sería: ¿Los fenómenos que la ciencia estudia se encuentran determinados? Comúnmente dicha pregunta está asociada a dos concepciones opuestas de este concepto: a) La primera sostiene una reducción de la determinación a una conexión constante y unívoca, No obstante un examen más minucioso del problema3 revela que esta definición es propia de una ontología mecanicista al concebir como única posibilidad de cambio las variaciones cuantitativas, cosa que queda refutada al no poder explicar el azar a nivel subatómico y/o la emergencia o novedad cualitativa en el nivel macrofísico. b) Más interesante es la objeción positivista al principio ontológico en cuestión: a partir de los nuevos problemas planteados por la teoría cuántica, propugna una especie de indeterminación empírica basada en que la determinación ontológica es sólo una ficción metafísica o categoría gnoseológica. Se pretende así, que el vínculo entre dos estados sucesivos de un sistema atómico es el observador, no existiendo conexión alguna entre ambos y reduciendo aquella a percepciones subjetivas. No obstante, dicha concepción no sólo depende de la interpretación del concepto ‘determinación’, sino que también depende de la interpretación estándar de la teoría cuántica. Puede ser entonces refutada, oponiendo la interpretación de Bohm4 sobre la teoría cuántica a la estándar, donde prima el subjetivismo empirista, o argumentando que el dominio de la teoría se ve reducido a solo ciertos aspectos subatómicos de la realidad y no a macro fenómenos donde regiría la Teoría de la Relatividad. c) Sin embargo existe otra opción. Enmarcados dentro del Realismo Científico, podríamos preguntarnos si no sería posible hablar de un determinismo ontológico, un determinismo general. Lo único que hace falta para sostener el determinismo en el sentido general es admitir el siguiente axioma: los acontecimientos ocurren en una o en más formas definidas (determinadas), tales formas de devenir no son arbitrarias sino legales – principio legal- y los procesos a través de los cuales todo objeto adquiere sus características se desarrollan a partir de condiciones preexistentes – principio genético(Bunge A 1997).5 Justamente uno de los rasgos centrales del conocimiento científico que se derivan de lo anterior es su carácter explicativo al poder formular enunciados generales. Estos se realizan siempre bajo la forma de enunciados nomológicos, que son las formas o pautas de la determinación. Dichos enunciados legales se caracterizan por establecer una relación, no entre objetos concretos como sistemas, sucesos y/o procesos, sino entre construcciones conceptuales o clases, es decir atributos o conjuntos de atributos de tales objetos concretos6. 3 Para una explicación minuciosa del punto ver Bunge (1997 a) Debe aclararse que en los últimos 10 años esta teoría ha acumulado demasiada evidencia experimental en contra en comparación con la interpretación estándar. 5 La ventaja de esta hipótesis es que nos permite trabajar con distintos tipos de determinación sin inducir a un reduccionismo nocivo como más adelante se verá. 6 La ciencia no versa sobre objetos particulares, sino sobre clases de objetos 4 Dado que los tipos de determinaciones que la ciencia puede establecer son variados. A continuación se presentan algunos de ellos aunque no agotan la posible reflexión. Es importante entender que éstos no se presentan en forma pura: Determinación Causal: Esta puede ser expresada bajo el enunciado ‘Bajo ciertas condiciones, si ocurre C, entonces E es siempre producido por él’. Dicho concepto expresa producción constante y unívoca, que presenta asimetría (unidireccionalidad) entre causa y efecto al mismo tiempo que esta primera se manifiesta como externa al sistema en cuestión (externalidad). Debe ser aclarado que la causalidad implica un acercamiento lineal al determinismo. El aislamiento o singularización que caracteriza a las cadenas causales da origen a la hipótesis del carácter aditivo de las causas y efectos, la cual sostiene que los factores que componen un efecto actúan independientemente uno de otros, lo que permitiría mediante el aislamiento descomponer los efectos en una suma de efectos parciales, cada uno de los cuales pueda reducirse a sucesos individuales y se comportan como agregado y no como una combinación o totalidad (Bunge, 1997 a: 237) Podemos entonces hablar de causación simple (C à E) y de causación conjuntiva múltiple (C1 . C2. … .Cn)à E. Existe otro tipo, la causación múltiple disyuntiva, que si bien no es estrictamente causal es tanto menos artificial, que se produce con la aplicación alternada de causas es decir, cuando el efecto es producido por cada causa separadamente, sin que se altere por el hecho de que dos o más causas actúen a la vez, lo cual la hace no aditiva (C1 v C2 v… v Cn )à E (Ibíd.: 175) Determinación Funcional / Interdependencia: “Concepción determinista según la cual causas y efectos deben considerarse en un pie de igualdad, en forma simétrica, excluyendo tanto los aspectos predominantes como las conexiones decididamente genéticas y por tanto irreversibles”. (Ibíd.: 233) Sus características son entonces la simetría, la reversibilidad, la relación del fenómeno entre el sistema y el medio (en oposición a la externalidad de la causación) y la intercambiabilidad entre ambos componentes a partir de la relación de mutua implicación. Lógicamente puede expresarse como C ⇔ E Determinación Estadística: Un proceso aleatorio es tal que cada evento tiene una probabilidad definida. A partir de la acción conjunta de entidades independientes o semiindependientes, tiene como resultado un mecanismo estocástico M en donde Cà (E1 w E2 w… w En). Si bien cada uno de los estados finales posibles tiene la misma posibilidad de suceder, a partir del mecanismo específico se distribuyen las frecuencias de manera disímiles. (Bunge, 1997 a; Bunge, 1999) Determinación Teleológica: En las explicaciones teleológicas se expresan los acontecimientos a través de hechos que no están en el pasado sino en el futuro, es decir, la causa del hecho a explicar estaría en el futuro. También podría decirse que, en las circunstancias apropiadas, consiste en recibir una explicación en términos del fin particular al cual se dirige un medio determinado. Las explicaciones teleológicas, (Schuster, 1986) según afirma Nagel, centralizan la atención en las culminaciones y los productos de procesos específicos y, en particular, en las contribuciones de varias partes de un sistema para mantener sus propiedades globales o modos de comportamiento. Pueden distinguirse siguiendo a Von Bertalanffy (2007) diferentes significados de este concepto: (1) “Teleología estática o adecuación, donde una disposición parece útil para determinado propósito” (Ibíd.: 80) (2) Teleología dinámica, donde expresa una directividad de procesos; son posible distinguir aquí diferentes fenómenos que son confundidos a menudo: (i) “Dirección del acontecimiento hacia un estado final, el cual puede ser expresado como si el presente comportamiento dependiera del estado final. Todo sistema que alcanza una condición independiente del tiempo se conduce de esta manera”. (Ibíd.: 80) (ii) Directividad basada en estructura, el cual puede ser expresado como una disposición estructural que conduce el proceso de manera tal que se logra determinado resultado. En la naturaleza viviente hallamos un orden estructural de procesos que es tal que mantiene los sistemas mismos. Una parte importante de estos procesos lo representa la homeostasia o Cannon, es decir, los procesos a merced a los cuales se mantienen constante la situación material y energética del organismo. Estas regulaciones están gobernadas, en gran medida, por mecanismos de retroalimentación. La retroalimentación significa que, en la salida de una máquina, cierta cantidad es devuelta atrás, como «información», a la entrada, de modo que regule ésta y así estabilice o dirija la acción de la máquina. (Ibíd.) (iii) “Hay, sin embargo, otra base más de las regulaciones orgánicas. Es la equifinalidad, a saber, el hecho de que pueda alcanzarse el mismo estado final partiendo de diferentes condiciones iníciales y por diferentes caminos. Tal resulta ser el caso en los sistemas abiertos, en la medida en que alcanzan un estado uniforme; regulaciones que no pueden basarse en estructuras o mecanismos predeterminados”. (Ibíd.: 81) Es una interacción dinámica. (iv) “Por último está la genuina finalidad o intencionalidad, significando que el comportamiento actual está determinado por previsión de la meta. Tal es el concepto aristotélico original. Presupone que la meta futura está ya presente en el pensamiento y que dirige la acción presente. La intencionalidad es característica del comportamiento humano y está vinculada a la evolución del simbolismo del lenguaje y los conceptos” (Ibíd.: 81). Más allá de los diferentes tipos de concepciones que haya con respecto a la determinación teleológica, solamente consideraremos el caso de 2ii y 2iii Con respecto al problema de la complejidad, a pesar de que éste sea un término usual entre los académicos de las ciencias sociales, generalmente se abusa de él para los propósitos del escritor. Por complejidad ha de entenderse necesariamente la siguiente definición: la probabilidad de un sistema de estar en un estado-vector particular. Cuanto más baja es la probabilidad, más alta es la complejidad. A su vez podemos dividirla siguiendo el conocido postulado de Weaver en: Complejidad Desorganizada: “es un problema en donde el número de variables es muy grande, en donde cada variable tiene un comportamiento errático, o tal vez totalmente desconocido. No obstante, a pesar de este desorden o del comportamiento desconocido de variables individuales, el sistema como un proceso integral posee cierto orden y un promedio de propiedades analizables”. (Weaver 1948) Complejidad Organizada: “es un problema en donde existe un número considerable de variables, aunque el sistema no depende primariamente del número de ellas, sino más bien de la organización [estructura] del mismo y donde se dan la emergencia de propiedades”. (Weaver 1948) III. SISTEMA SOCIAL La teoría de estructuración de Giddens (1982 a; 1982 b, 1983, 1993) es una teoría general de la organización social como proceso emergente con implicaciones ontológicas, que incorpora el concepto de la dualidad de la estructura para superar la polémica entre estructura y agencia, y así explicar la naturaleza de la acción humana en sociedad. A partir de los axiomas del Realismo Científico y una ontología Sistémica Materialista (Bunge 2004; 1997 b) adquirirá un nuevo significado. El siguiente esquema expresa la teoría con precisión: Fuente: Giddens, Anthony (1982 a). Acción, Estructura y Poder Las razones que la gente tiene para sus acciones, es decir la racionalización de la acción (2) entendida como el monitoreo reflexivo crónico de la conducta que los actores sociales rutinariamente llevan a cabo, están crucialmente implicadas en el modo en que esas acciones se sostienen. Las fases “monitoreo reflexivo de la acción” (1) y “racionalización de la acción” (2) se refieren al carácter intencional del comportamiento humano, las cuales son consideradas como un proceso, involucrado en la dureé de la vida cotidiana. Los términos “motivo” y “razón” deben distinguirse, consagrando a la motivación como referendo a las necesidades que impulsan la acción. Es importante diferenciar los dos sentidos o niveles en los que los agentes son capaces de conocer el medio social que constituyen en y a través de su acción: conciencia práctica y conciencia discursiva. De esta forma “suministrar razones”, significa que los relatos que los actores son capaces de ofrecer de sus conductas recurren a los mismos stocks de conocimiento que son requeridos en la misma producción y reproducción de su acción que de ningún modo agota las conexiones entre “stocks de conocimiento” y acción. Lo que los actores son “capaces de decir” sobre sus actividades no es en modo alguno todo lo que “saben” sobre ellas. Justamente la conciencia práctica, es decir el conocimiento de una regla, alude al conocimiento tácito que es empleado hábilmente en la ejecución de sus cursos de conducta, pero que el actor no es capaz de formular discursivamente. De esta manera la cognoscibilidad de los agentes humanos en circunstancias históricas dadas, está siempre enmarcada por las condiciones no reconocidas de la acción y por las consecuencias no intencionadas. Estas últimas son de gran importancia para la teoría social, especialmente en cuanto son incorporadas sistemáticamente dentro de los procesos de la producción y reproducción. Por ello las consecuencias no intencionadas están sistemáticamente involucradas en la reproducción social y se transforman en condiciones de la acción. Ahora bien, si analizamos el reverso de la agencia podemos afirmar que los sistemas sociales no son estructuras sino que más bien, ellos exhiben propiedades estructurales. Las estructuras son propiedades de los sistemas o de las colectividades, no de las actividades situadas de los sujetos. De esta manera los sistemas sociales sólo existen en y a través de la estructuración. Las estructuras pueden entenderse como propiedades de los conjuntos o matrices, reglas-recursos que gobiernan las transformaciones. Un sistema social es una totalidad estructurada, consistiendo en las prácticas reproducidas. Las propiedades estructurales existen en el tiempo y en el espacio sólo como momentos de la constitución de los sistemas sociales. No obstante, podemos analizar cómo las estructuras están profundamente enraizadas en términos de la duración histórica de aquellas prácticas constituidas recursivamente, y del alcance espacial de esas prácticas más profundamente enraizadas que, en este sentido, son las Instituciones. Recapitulando, se considera como Estructura a reglas y recursos organizados recursivamente que existe virtualmente como propiedades estructurales, en donde un Sistema queda definido como relaciones reproducidas entre actores o colectividades organizadas como prácticas sociales regulares gracias a la Estructuración, es decir, las condiciones que gobiernan la continuidad o transformación de la estructura y por tanto de la reproducción de sistemas. Articulando estos dos conceptos, la dualidad de la estructura emerge referida al carácter esencialmente recursivo de la vida social; las propiedades estructurales de los sistemas sociales son tanto el medio, como el resultado de las prácticas que los constituyen. La estructura está a la vez permitiendo y constriñendo. Cada miembro competente de toda sociedad conoce, en el sentido de conciencia práctica y discursiva, mucho acerca de las ideas de esa sociedad; tal conocimiento no es incidental para desenvolvimiento en la sociedad, sino que está necesariamente involucrado en ella. Las propiedades estructurales de los sistemas sociales pueden ser consideradas como involucrando reglas y recursos. A partir de lo anteriormente expuesto, podemos establecer que cuanto más profundamente enraizadas estén las estructuras en términos de la duración histórica de aquellas prácticas constituidas recursivamente bajo la forma de instituciones, mayor cognoscibilidad poseerán los actores de tales prácticas, con lo cual deberían disminuir las condiciones no reconocidas y las consecuencias no deseadas de su acción. Se podría estimar entonces que a medida que aumenta el nivel de institucionalización, disminuye el fenómeno disruptivo de una teleología limitada (2iv), computado como un random process. En otras palabras, el sistema no se vería gobernado por un mecanismo estocástico producto del azar, resultante de las prácticas de los agentes, bajo un alto grado de institucionalización, sino que estaría gobernado por cadenas causales. Dicho pasaje de una complejidad desorganizada a una complejidad organizada trae consigo aparejado un cambio en la (in)determinación cuantitativa de los estados finales del sistema y un aumento en la complejidad del mismo. Esto explicaría el éxito que tienen las estrategias cuantitativas cuando manejan propiedades sub-sistémicas las cuales son fácilmente medibles y su reverso, el éxito que tienen las estrategias cualitativas cuando se aplican al estudio de procesos institucionales infinitamente más complejos cuyas propiedades se muestran como discretas. Es decir, que a medida que ascendemos en el sistema y aumenta la institucionalización del mismo, encontraríamos dificultades para seguir una estrategia cuantitativa que dé explicaciones relevantes de fenómenos de complejidad organizacional. IV. TIPOS DE SISTEMAS Partiendo de lo anteriormente analizado se puede elaborar una tipología de los modelos de sistemas a aplicar en la construcción de teorías científicas. La simplicidad de dicha tipología se debe a que es solamente una aproximación a esta rica teoría, no obstante se pueden englobar los diferentes tipos de sistemas dentro de las categorías desarrolladas. La tipología está constituida por dos variables dicotómicas: la primera es una propiedad resultante de las características ontológicas de los sistemas, la determinación cuantitativa, y la segunda es producto de la relación medio-sistema. Variables: Determinación Cuantitativa: Conexión constante y unívoca (necesaria), entre cosas o acontecimientos, o entre estados o cualidades de las cosas así como objetos ideales (Bunge a1997). “Aquellas máquinas que siguen cursos regulares y reproducibles – y por ello totalmente reproducible- reciben el nombre de determinadas; sus estados sucesivos se siguen uno a uno en forma inmutable con exclusión de estados nuevos, inesperados, por oposición a las máquinas indeterminadas, cuyos estados sólo pueden determinarse estadísticamente” (Bunge 1997 a: 23) Relación con el medio: Siguiendo a Krippendorff (1986), de acuerdo a la relación con el medio podemos clasificar a los sistemas como “abiertos” y “cerrados”. Un sistema cuyo comportamiento es enteramente explicado desde adentro y no posee interacción con el medio puede clasificarse como “cerrado”; puede introducirse energía pero no intercambiar materia. (Von Bertanlanffy 2007). Un sistema puede ser “cerrado” con relación a la materia/ energía (autárquicos), con relación a la información (independientes) y/o con relación a la organización (autónomos). En cambio “abierto” hace referencia a un sistema con un input, que cambia su comportamiento como respuesta a las condiciones externas a sus “boundaries” [medio]. Hay que aclarar que dicha distinción es teórica y debe entenderse como una aproximación ya que aun en la empírea un sistema es “abiertos” para algunos fenómenos y “cerrados” para otros. (Krippendorff's, 1986). Un sistema que no se relacionara con sus “boundaries” [medio], es decir un sistema aislado, plantearía la paradoja de la cognoscibilidad externa del mismo. A saber, el único sistema aislado es el Universo. Tipos de Sistemas7 DETERMINACIÓN INDETERMINACIÓN CERRADO SISTEMA MECÁNICO SISTEMA ESTOCÁSTICO ABIERTO SISTEMA CIBERNETICO SISTEMA ORGÁNICO Fuente: elaboración propia i. Sistema Estocástico: Ya sea a partir de procesos básicos o a partir de la intercesión de líneas causales inicialmente independientes, se estudia el comportamiento global y a largo plazo de los sistemas que implica una determinación estadística de las propiedades emergentes, que bien pueden o no haber estado presentes en los componentes; estas propiedades globales nada dicen de los individuos. Puede incluirse dentro de esta categoría los sistemas caóticos. Estos a pesar de ser deterministas8 tiene, a rasgos salientes, dos propiedades específicas: (i) la evolución de un sistema a través de un largo período de tiempo efectivamente reproduce una serie de procesos aleatorios o estocásticos- la falta de predictibilidad o computabilidad en el apropiado sentido de la palabra; (ii) dos sistemas con un estado inicial casi idéntico tendrían un desarrollo futuro radicalmente divergente, en un período finito (y típicamente corto) de tiempo. Se designa como “randomness” para denotar la primera propiedad mientras que a la segunda propiedad se la conoce como “sensitive dependence on initial conditions” (SDIC). Definiciones del caos pueden enfocarse en una o en ambas características de estas propiedades; sólo (ii) provee una base apropiada para la definición de sistemas caóticos (Hoefer, 2003). ii. Sistema Orgánico: Sistema abierto que intercambia materia y energía, basado en la interacción dinámica de los procesos que se aproximan a un estado independiente del tiempo denominado estado uniforme, separado del equilibrio verdadero, por lo que el sistema se encuentra en continua composición. Tal estado uniforme alcanza un valor final con independencia de las condiciones iniciales o un valor equifinal (equifinalidad); estas regulaciones de naturaleza dinámica son el resultante del libre juego de fuerzas y de la interacción entre los componentes. Cabe destacar que debido a la potencialidad organizativa del sistema su tratamiento es probabilístico y se centra en la explicación a partir del análisis funcional entendido como orden de procesos. Pueden alcanzarse mayores grados de complejidad y un estado de organización superior a partir de las condiciones mismas del sistema, disminuyendo la entropía existente, siendo éste un sistema auto-organizador. "A 7 Compárese con la noción de Sistema Político proveniente de la cibernética de David Easton 8 El determinismo del sistema caótico es lo que lo diferencia de una serie de procesos azarosos. Si bien esta diferencia existe en el plano ontológico, en el plano metodológico es indistinta por la imposibilidad de tratarlos como tales. Ver apartado 4 diferencia de los sistemas cibernéticos, los cuales tienen funciones de regulación secundaria, los sistemas abiertos se encargan de las regulaciones primarias. (Von Bertanlanffy 2007). Un sistema abierto, puede derivar en el tiempo en un sistema cibernético si logra rigidez estructural. iii. Sistema Cibernético: Norber Winner definió la cibernética como la ciencia de la comunicación y el control en el animal y en la máquina. “Es un sistema de control basada en la comunicación (transferencia de información) entre sistema y medio circulante, y dentro del sistema y en el control (retroalimentación) del funcionamiento en consideración al medio” (Von Bertanlanffy 2007: 20). Tal sistema de control tiene el objetivo cual programa de lograr la homeostasis, de retornar a la estabilidad. Dicho proceso se encontraría regido por un servomecanismo, es decir un mecanismo que actúa de forma continua sobre la base de información para obtener una determinada meta durante los cambios (Skyttner 2002). Para ello la organización da cuenta de cómo los componentes de un determinado sistema interactúan uno con el otro, y como dicha interacción determina y cambia su estructura. (Ashby 1956) Cuenta con dos mecanismos regulatorios, feedfoward y feedback. El primero es un control anticipatorio que intenta producir un estado predicho y deseado en el futuro, mientras que el segundo permite al sistema compensar perturbaciones inesperadas. Este último a su vez puede dividirse en negativo, si el sistema tiende a oponerse a aquella perturbación del medio mediante la reducción del output n+1, o positivo si tiene un efecto que incrementa n+1 en comparación a n (Skyttner; 2002). Estos servomecanismos de regulación, se basan en mecanismos preestablecidos. La explicación se centra en el análisis de la estructura (orden de partes); cabe destacar que aunque el proceso en su totalidad esté caracterizado como un ciclo de factores interdependientes, puede ser descompuesto en una relación de causalidad circular. Esta posibilidad de análisis no implica reducción y la explicación del mecanismo emergente no anula la emergencia como tal. (Bunge, 1997 a: 223-224) Puede alcanzarse mayores grados de complejidad y un estado de organización superior (aprendizaje) a partir de la información administrada al sistema. (Von Bertanlanffy 2007). iv. Sistema Mecanicista: Propio de la ciencia clásica, es un sistema expresado en términos mecánicos cuyo epítome es la imagen de un reloj a cuerda el cual obtiene energía del medio, aunque éste es considerado como irrelevante para la explicación del funcionamiento del mismo. Para ello, con la utilización del método analítico se pretende reducir la complejidad del sistema, resueltas en partes unidas, de las cuales se puede reconstruir el mismo desde el nivel atomista a partir de relaciones del tipo causal por excelencia entre las variables, donde estas son expresada como cadenas causales aislables. La condición de existencia del sistema es la no interacción de las partes, o que estas sean muy débiles y que las relaciones que describen el comportamiento de las partes puedan expresarse en un plano lineal. A partir de un estado inicial dado, se puede determinar de forma inequívoca la evolución de dicho sistema en los siguientes estados; en caso de que conociéramos el mecanismo del mismo, más todos sus componentes, sería “computationally reversible” V. PROLEGÓMENOS DEL MÉTODO COMPARADO Las diferentes metodologías están basadas en diferentes supuestos metacientíficos. Errores en dicho nivel de análisis puede resultar en errores metodológicos. Como Hall expresa, la profunda división en los estudios sociales y políticos son más bien ontológicos [para nosotros, supuestos meta científicos] más que técnicos o instrumentales. Las concepciones de las relaciones causales supuestas en los métodos estadísticos y técnicas de regresión estándar están basadas en etnologías [supuestos meta científicos] que asumen variables causales con una fuerte continuidad e independencia de efectos en el tiempo y en el espacio; mientras que la investigación orientada por casos se basa en ontologías [supuestos meta científicos ] que reconocen una mayor endogeneidad, la existencia de interacciones complejas, causalidad reciproca, eventos distantes, procesos secuenciales y multi-causalidad. (Levi-Faur, 2005) A continuación se analizará un par de dicotomías que se encuentran presentes en la discusión actual del Método Comparado a partir de lo anteriormente explicado y se intentará presentar una base teórica para la superación de las mismas. • Investigación orientada por variables o por casos La primer cuestión que al abordar un estudio en ciencias sociales es la distinción entre una investigación orientada por variables o por casos. Esta disputa se remonta a un enfrentamiento entre los seguidores de Emile Durkheim y Max Weber. No obstante, se podría clasificar a la distinción entre investigación orientada por casos u orientada por variables como un pseudo-problema. La primera mezcla un idealismo objetivo junto con una estrategia inductiva, mientras que la segunda combina un empirismo radical con una estrategia formal-deductiva. La raíz de dicha disputa se produce al considerar que: o bien las entidades conceptuales son necesarias y sus propiedades contingentes o que uno puede estudiar las propiedades con independencia del objeto, ya que estas son agregados desordenados de datos sensoriales contingentes que se presentan a la experiencia subjetiva (fenomenismo). Como la neurociencia viene demostrando, uno no conoce las propiedades sino a partir de la experiencia que son incorporadas de forma indirecta a través de categorías. El investigador conoce a su objeto a partir de de la interacción entre éste y su medio, al manifestarse sus propiedades, que son categorizadas cual sistema de cualidades. A demás la ciencia no estudia objetos particulares como anteriormente se describió, sino que estudia objetos que son modelizados a partir de clases de atributos. Si la ciencia tuviera como objeto hechos particulares no podrían elaborarse leyes ni realizar explicaciones. La distinción entre ciencia nomotética y ciencia ideográfica de a cuerdo a la recurrencia de los fenómenos estudiados contra la unicidad de los individuos es una quimera a partir del principio físico de exclusión: “no existen dos fragmentos, dotados o no de masas, que se hallen exactamente en el mismo estado y que interactúen exactamente con los mismos campos. No pueden darse dos sucesos macroscópicos estrictamente idénticos, aunque solo sea porque la entropía de los sistemas molares nunca se mantiene igual. Todo objeto físico (sistema material, suceso o procesos) es un unicum al menos en un respecto. Al revés de lo que creía Hegel es el hombre el privilegiado inventor de la identidad y la recurrencia estricta (ideales)”... “La identidad total de los objetos concretos es una apariencia que más tarde o más temprano es corregida por observaciones más refinadas y análisis teóricos más profundos. Solo la identidad parcial puede hallarse al nivel óntico.” (Bunge 1997 a: 374) De esta manera se clasificaría la física de ciencia ideográfica, con lo cual esto llevaría a un absurdo. Lo que distingue las ciencias naturales de las sociales es la diferencia de complejidad de su objeto de estudio. De tal manera, la operativización de dichas propiedades en forma de variables es un requisito ineludible de ambos diseños, el cualitativo y el cuantitativo. Si bien el segundo lo cumple a rajatabla, el primero debiera especificar ese conocimiento, que posee de forma inductiva y/o intuitiva, del sistema con la cual realiza la selección y aborda el problema. Toda investigación se orienta por variables, ya sea con unas cuantas o con un número infinitamente mayor; el error consiste en no explicitarlas. Las ciencias sociales son inherentemente comparativas por medio de la observación controlada al comparar magnitudes variables que no pueden ser manipuladas. • Hacia una teoría dinámica de las Ciencias Sociales Habiendo aclarado parte de la disputa, nos adentraremos en otra: o bien la ciencia social es positiva o bien es histórica. Es necesario para el desarrollo de la disciplina incorporar la dimensión histórica, de lo contrario nunca se podrán elaborar leyes sociales9. Para estudiar la génesis y desarrollo de un sistema social, es necesario combinar los tipos de sistemas descriptos en el tercer apartado. El resultado final debiera ser una teoría dinámica de los sistemas sociales. En un primer momento ante la ausencia de una estructura de dominación que constriña su accionar, las relaciones iniciales que establecen cada uno de los compontes entre ellos, son del tipo aleatorias. De esta forma, todas las combinaciones posibles a partir de un estado inicial común, tienen la misma posibilidad, más no la misma probabilidad, por lo cual se debiera aplicar el modelo del Sistema Estocástico (i) para explicar cómo emergió el sistema. Es así que la novedad cualitativa llevaría la emergencia, una vez configuradas las interrelaciones, de una estructura común que rige su accionar basada en la interacción dinámica de los procesos que se aproximan a un estado uniforme. En esta etapa debiera aplicarse el modelo de Sistema Orgánico (ii). Ahora bien, si la estructura logra estabilizarse y volverse rígida, el sistema tenderá a la propia conservación entendida como homeostasis y el cambio provendrá a partir de los inputs externos. Ante este nuevo salto cualitativo, nos veremos obligados a aplicar el modelo de Sistema Cibernético (iii). Si tal proceso continúa, de manera tal que la rigidez del sistema no permita la entrada de inputs por la acumulación de anomias, o la no reproducción de las prácticas sociales de manera adecuada, se producirá la extinción y disolución del sistema o “muerte calórica”, donde existe un sólo estado final posible con el más alto grado de entropía. Para ello sería necesario aplicar el modelo de Sistema Cerrado (iv) Los procesos que aquí se relatan no son necesarios e inevitables, ya que puede suceder que un sistema no logre el pasaje a un estadío posterior o incluso que involucione. Por ello es que hay que entender a los modelos que se describieron como 9 Destaco el intento de Marx de realizar dicha síntesis. abstracciones meta científicas que no se presentan nunca en toda su pureza y que deben ser juzgados de acuerdo su capacidad heurística. • Diseño cuantitativo o cualitativo Anteriormente se explicó la utilización de una aproximación diacrónica al objeto de estudio, por lo cual nos concentraremos ahora en un diseño de investigación sincrónica, o de alcance limitado. La cantidad de casos necesarios para testear una teoría está determinada por el objeto a estudiar y no por, como comúnmente se sostiene, las decisiones normativas implicadas en el diseño de investigación. Dos estrategias compiten o buscan complementarse, de acuerdo al espíritu de la época, por un lado la estrategia cuantitativa con muchos casos y por otro lado la estrategia cualitativa con pocos casos, poniendo al método comparado en el sentido estricto como un intermedio nebuloso entre los dos. Tradicionalmente (Ragin 1994; King, Keohane, y Verba 1994; Guy Peters 1998; Przeworski y Teune 1970) se considera la utilización de modelos cuantitativos en oposición a métodos cualitativos como un trade off entre el número de casos y el número de propiedades a analizar o la generalidad de la teoría. De esa forma se confrontan el objetivo de la parsimonia de toda teoría, con la búsqueda de teorías que den cuenta de la “complejidad” de los fenómenos sociales. No obstante, a partir de las limitaciones teórico-metodológicas existentes en la proto-ciencia política, es importante hacer extensivo el uso del principio de relevancia en nuestras investigaciones. Desde el punto sincrónico, los métodos estadísticos son aplicables a problemas de la complejidad desorganizada describiendo el comportamiento promedio de las variables presentes en el sistema, aunque nada nos dicen sobre objetos particulares- tampoco es viable el estudiar a aquellos en este momento de la investigación- y sus posibles desviaciones producto variables ocultas, la influencia de procesos disruptivos o la emergencia de cualidades. El método cualitativo10 en cambio, permite trabajar problemas de complejidad organizacional y así dar cuenta de las particularidades internas de los sistemas y poder determinar la diversidad de mecanismos resultantes, pero no nos permiten formular teorías del cambio social y de mutación estructural a gran escala. Solamente una teoría formal de los sistemas nos permitiría realizar estas operaciones. Mientras que para la primera estrategia, son muchos los casos a estudiar disponibles, ya que son propiedades que les corresponden a todos los sistemas sociales, la segunda estrategia hace referencia a la especificidad de las propiedades de ciertos sistemas sociales cuyas estructuras se busca analizar. En relación a la falta de parsimonia en los métodos cualitativos, se puede aprovechar su especificidad para la realización de predicciones locales y a corto plazo para ir calibrando la teoría. El método cuantitativo debe ser utilizado para descubrir las pautas invariantes de formación de instituciones presentes en los macro sistemas sociales mediante la forma 10 Gracias a Ragin y sus desarrollos del QCA, hoy día poseemos en el campo una herramienta confiable de análisis basada sobre la lógica formal bivalente, multivalente y/o difusa, y no sobre especulaciones subjetivas. Los futuros desarrollos en materia de software computacional garantizan llevar a un nivel de sofisticación cercano a la de las técnicas cuantitativas prometiendo un gran desarrollo en el área. “sistema estocástico” (i) y la evolución y estructuración de las instituciones cual interacciones emergentes mediante la forma “sistema orgánico” (ii). El método cualitativo es útil para estudiar las instituciones ya consolidadas los cuales deben de estudiarse bajo la forma “sistema cibernético” (iii) dando cuenta de las estructuras que rigen su comportamiento mientras que un sistema político global como una unidad dentro de un territorio dado o la desaparición de determinada institución ha de estudiarse bajo la forma “sistema cerrado” (iv) Resumiendo, la posición del objeto en el sistema y el nivel de institucionalización determinan la cantidad de casos a estudiar. En un nivel de baja institucionalización de las prácticas sociales o a un nivel sub-sistémico, la complejidad existente es desorganizada, y por ende poco específico, lo que permite trabajar con muchos casos. En un nivel de alta institucionalización o un nivel macro sistémico, la complejidad existente es organizada, y por ende específico, lo cual obliga a trabajar con pocos casos. • El aparato conceptual en Ciencia Política Comparada: sobre el estiramiento conceptual y la historicidad de los conceptos. De acuerdo con Sartori (1970; 2006) cualquier intento de conceptualización en la ciencia política comparada debe tener en cuenta que existe una relación inversa entre intensión y extensión, por lo cual la búsqueda de aumentar la cantidad de casos por medio del estiramiento conceptual, es decir aumentar la extensión si reducir la intensión llevaría a la pérdida de precisión. Su solución es la de dividir los conceptos entre High level Categories-conceptos no empíricos-, Medium Level Categories y Low Level Categories –de definición contextuales-, concentrándose en MC definiéndolos por género próximo y diferencia específica. Por el otro lado estaría la concepción de Giddens (1993) acerca de las categorías, partiendo de que las estructuras sociales son históricas y por lo tanto mudables. La labor del cientista social sería crear conceptos sensibilizadores. Con respecto al primer punto se puede esbozar una hipótesis: Puede haber tanto High level Categories, Medium Level Categories como Low Level Categories. Los High level Categories serían aplicables para definir formalmente el sistema y sus transformaciones. La diferencia radicaría en que los MC están circunscriptos al tipo de sistema para el cual fueron creados ya que a medida que aumentamos la complejidad del sistema, son necesarios nuevos conceptos para definir las nuevas propiedades emergentes, que reconfiguran holísticamente las antiguas relaciones. No se puede aplicar un Medium Level Categories de un sistema orgánico en uno cibernético. A modo de ejemplo, piense en la diferencia que existe entre un partido político recién formado y uno con experiencia en varias elecciones. La definición de género próximo y diferencia específica sólo nos permite movernos dentro del tipo de sistema en cuestión. El meollo de la cuestión se halla en que Sartori plantea un programa de investigación con las mimas características que el Systema Naturae de Linneo. Como la historia de la biología demostró, las taxonomías solamente adquieren relevancia al entrar en contacto con nuestro aparato conceptual de High level Categories. De ahí se desprende la necesidad de una teoría sistémica formal capaz de orientar la investigación. En cuanto a la historicidad de los conceptos y la limitación que Gidden (1993) explica, siguiendo a Bunge (1999) podemos decir que cuanto más aumenta la complejidad más historicidad adquieren nuestros conceptos y es a la vez más fácil establecer leyes estáticas. A la inversa, a menor complejidad, estaríamos estableciendo leyes dinámicas con menor contenido histórico. • El problema de Galton Existe un último tema por tratar: el problema de Galton. ¿Qué sucedería si los sistemas que estudiamos no son el resultado de un desarrollo autónomo y no pudiéramos controlar la “extraneous variance”? Debemos considerar la posibilidad de que el origen de nuestro sistema no sea otro que el de la difusión cultural. Una manera de estudiar los sistemas que son producto de la difusión cultural en un diseño cross-cultural sería considerarlos como un salto entre un Sistema Estocástico y un Sistema Cibernético producto de una gran enorme inyección de información, cuyo paso por un Sistema Orgánico sería frugal o nulo. De esta manera las condiciones endógenas sobre las cuales un sistema emerge serían irrelevantes para la explicación de la aparición del mismo. Se podría rastrear una difusión temporal o geográfica de las instituciones y analizarlas en término de “saltos sistémicos”. A priori se podría decir que la cantidad de recursos e información necesaria para dicha operación es directamente proporcional al tamaño del sistema estocástico a transformar. VI. CONCLUSIÓN La metodología no es independiente a la teoría, así como estos dos no son independientes a las formulaciones epistemológicas y meta-científicas. Las disciplinas sociales se encuentran atravesadas por dos teorías epistemológicas rivales, en cada una de sus variantes, que impiden el desarrollo de la misma. Es por ello que el generar una matriz epistemológica sistémica que sea de utilidad las ciencias sociales, y en nuestro caso particular la ciencia política, por fuera de la nueva sociología de la ciencia y el positivismo nos permite superar muchas de las limitaciones teóricas actuales. Esta adopción de una matriz disciplinar sistémica permite ampliar el campo teórico, generar nuevos problemas, y conservar la unidad de la ciencia por fuera del reduccionismo tradicional. Ergo, muchos de los avances en las ciencias naturales pueden también ser utilizados en sociales. La pluralidad de determinaciones aquí analizadas, es decir causalidad, interacción y aleatoriedad, las cuales están presentes en otras ciencias no son en sí mismas excluyentes y pueden combinarse a nivel total para realizar la tarea de crear modelos más refinados (matemáticos y/o lógicos) para explicar la realidad. Es por ello que continuidad de la causalidad como forma de explicación prominente dentro de las investigaciones es una limitación a nuestra capacidad heurística y explicativa. La posibilidad de contar con nuevos esquemas de análisis que se encuentran conectados, los tipos de sistemas, es una consecuencia lógica de ampliar el concepto de determinación. Con respecto al objetivo mediato, el presente trabajo presenta un proto-programa de investigación para ciencias sociales que debe ser expandido con el objetivo de desarrollar una teoría general dinámica y empírica de los fenómenos sociales capaz de reconciliar las tradiciones que sostienen una postura ideográfica por un lado y nomotética por el otro de las ciencias sociales. Actualmente los cientistas sociales se encontran en una posición ambigua, si bien es cierto que no existe un horizonte próximo de convergencia de las diferentes tradiciones de investigación, también es cierto que la refinación metodológica con la cual se cuenta en la actualidad ha tenido un aumento enorme en la sofisticación, tanto del lado cualitativo como del cuantitativo. La matemática y la lógica no son excluyentes, como se demostró a principio del siglo XX. El combinar ambas tradiciones bajo una misma matriz disciplinar, permite reducir lógicamente a una sola teoría las diferentes corrientes. Por un lado se estaría desarrollando teorías formales de largo alcance que expliquen la génesis de las estructuras que regulan devenir del comportamiento del sistema de sistemas, es decir la sociedad global y la historia. Al mismo tiempo, se crearían teorías de meso nivel que darían cuenta del comportamiento y desarrollo de las instituciones al igual que teorías de corto alcance que permitirían realizar tanto predicciones como intervenir sobre la realidad y explicar el funcionamiento de muchas de nuestras presentes instituciones sin eliminar sus particularidades. El principio de relevancia determinado por el tipo de sistema a estudiar no pretende frenar la formalización de las teorías, sino más bien orientarla para que esta sea posible; sin cimientos sólidos no hay futuro en la ciencia política. Con respecto al objetivo inmediato, el presente informe delimita el campo de aplicabilidad de los métodos cualitativos y cuantitativos estableciendo un criterio de relevancia para la cantidad de casos necesarios para testear nuestra hipótesis. A partir de la puesta en duda de la distinción entre investigación orientada por casos o por variables, se nos permite plantear una serie de interrogantes y problemas. No es que tan generales sean los conceptos o el tipo de teoría que se quiera desarrollar, es decir local, de alcance medio o global lo que produce un trade off entre el número de casos y el número de propiedades a analizar. Son más bien las propiedades ontológicas de nuestro objeto de estudio, un sistema, las cuales condicionan la cantidad de casos existentes por medio de un aumento o disminución de la especificidad de los mismos determinada por la interrelación entre el nivel de institucionalización de las prácticas producidas y reproducidas por los actores y el nivel de complejidad que estas adquieren lo que generan el trade off. No es posible estudiar un sistema estocástico como si fuera un sistema cerrado, de la misma manera que no es posible estudiar un sistema orgánico como un sistema cibernético. Las mismas limitaciones existentes en el ámbito ontológico se aplican a la semántica y modelización: no es posible el estiramiento conceptual fuera de los límites del mismo tipo de sistema y cualquier taxonomía sólo adquiere relevancia a partir de una teoría previa. Finalmente, es posible que nuestras instituciones no sean el producto de un desarrollo autónomo, sino que sean producto de la difusión cultural, la cual deberíamos tratar como un “salto sistémico” BIBLIOGRAFÍA Anckar, Carsten (2005) “Some reflections on the applicability of the most similar systems design and the most different systems design in comparative research”. Nordic Political Science Convention in Reykjavik, August 11-13. Ashby W. Ross (1956) An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall. Internet (1999): http://pcp.vub.ac.be/books/IntroCyb.pdf Bunge, Mario (1997 a) La Causalidad; El Principio de Causalidad en la Ciencia Moderna. Buenos Aires: Ed. Sudamericana S. A. Bunge, Mario (1997 b) Sistemas Sociales y su Filosofía. Buenos Aires: Ed. Sudamericana S. A Bunge, Mario (1999) “Las Ciencias Sociales en Discusión: Una Perspectiva Filosófica”. Buenos Aires: Ed. Sudamericana S. A. Bunge, Mario (2000) La Investigación Científica: Su estrategia y su filosofía. 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