1.7: Capítulo 7- Análisis político básico

“La familia negra mediana, con poco más de $3,500, posee solo el 2 por ciento de la riqueza de los casi $147.000 que posee la familia mediana blanca. La familia latina mediana, con poco más de $6,500, posee solo el 4 por ciento de la riqueza de la familia mediana blanca. Dicho de otra manera, la familia blanca mediana tiene 41 veces más riqueza que la familia mediana negra y 22 veces más riqueza que la familia latina mediana”.

— iEqualty.org (1)

Distribuciones y porcentajes de frecuencia

Los politólogos utilizan métodos básicos y sofisticados de investigación cuantitativa y cualitativa en su trabajo. Revisar esos métodos está fuera del alcance de este texto introductorio. Aún así, debes estar familiarizado con las siguientes técnicas analíticas básicas.

Una de las operaciones más básicas que podemos hacer en el análisis cuantitativo es ordenar las cosas en categorías y contar cuántas instancias encajan en cada categoría. Otra es traducir números brutos en porcentajes. Al realizar estas tareas básicas se crea una tabla de datos o histograma, como un gráfico de barras. Veamos algo simple —como el número de licenciaturas asociadas y licenciaturas conferidas en Estados Unidos— y clasifíquelas en categorías masculinas y femeninas para ver si sucedió algo interesante entre 1970 y 2000. Tenga en cuenta que sumar el porcentaje otorgado a hombres y mujeres cada año nos ayuda a ver qué pasó en este periodo de tiempo.

Cuadro 1: Distribución de frecuencias y porcentajes de grados conferidos por nivel y sexo 1970-2000

Fuente: Centro Nacional de Estadísticas Educativas (2)

Esto es muy útil. El Cuadro 1 muestra la creciente popularidad de la educación superior para ambos sexos en Estados Unidos. Los números de títulos de asociado se triplicaron con creces en 30 años, mientras que los de licenciatura casi se duplicaron. Pero la historia realmente interesante tiene que ver con la proporción de grados que recibieron mujeres y hombres. ¿Lo puedes ver? Si miras con cuidado puedes. La dificultad para ver lo que está sucediendo es común con distribuciones de frecuencias. Debido a que el número total de grados en cada categoría cambia año con año, no siempre es fácil ver patrones en la ventisca de números brutos. He convertido los números brutos en porcentajes para cada año y para cada grado. Por ejemplo, en 1970 se otorgaron 206 mil títulos de asociado; 89 mil, o 43 por ciento, fueron para mujeres. Ahora mira lo fácil que es ver lo que ha estado sucediendo. Podemos ver claramente que tanto a nivel de asociado como de licenciatura, el porcentaje de títulos obtenidos por las mujeres ha crecido desde 1970 mientras que el porcentaje que ganan los hombres se ha deslizado. Incluso el análisis cuantitativo simple como este puede ser muy poderoso y puede incitar a los politólogos y sociólogos a profundizar más. ¿Qué causó este cambio? ¿Qué impactos políticos, sociales y económicos produjo este cambio? ¿Podemos encontrar evidencia de esos impactos hoy en día?

Es más fácil para el cerebro averiguar qué está pasando aquí si traducimos los números brutos en porcentajes, porque al hacerlo se destaca la proporción real de grados recibidos por tipo al año. En este curso, usted absolutamente, positivamente debe ser capaz de calcular porcentajes. Una manera fácil de recordarse a sí mismo cómo hacerlo es recordar la frase simple, “parte sobre el total, por cien, es igual al por ciento”. Antes de volver a la mesa, veamos algunos ejemplos. Una clase cuenta con 35 alumnos; 13 llevan sandalias. Podemos encontrar el porcentaje de estudiantes que llevan sandalias dividiendo la parte —13 estudiantes que llevan sandalias, por el total— 35 estudiantes en la clase, y multiplicando por 100. Entonces, la ecuación es la siguiente:

13/35 x 100 o .37 x 100 es igual a 37 por ciento

Otro ejemplo: Si 10,458 de la matrícula total de un colegio de 18.145 alumnos se inscriben para votar, ¿qué porcentaje del cuerpo estudiantil está registrado para votar? Nuevamente, encontramos la respuesta dividiendo la parte —10 mil 458 alumnos inscritos— por el total total del cuerpo estudiantil, que es de 18,145, y multiplicando por 100. La ecuación es la siguiente:

10,458/18,145 x 100 o .58 x 100 es igual al 58 por ciento

Cuando se trata de porcentajes, la parte puede ser un número mayor que el t otal si estamos calculando porcentajes mayores al 100 por ciento. Volvamos a la Tabla 1. Para 1970, el total de títulos de asociado conferidos fue de 206,000, y el total de licenciaturas conferidas fue de 792,000. El número de ambas titulaciones aumentó para el año 2000, pero ¿y si quisiéramos saber si los números de títulos de asociado aumentaron proporcionalmente más que los números de licenciatura de 1970 a 2000? Procederíamos así: Poner el número de grado de asociado del 2000 sobre el número de grado asociado de 1970 y multiplicar por 100. Haz lo mismo para los números de licenciatura y compara.

Titulaciones de Asociado: 565,000/206,000 x 100 equivale a 274 por ciento

Licenciaturas: 1,238,000/792,000 x 100 equivale a 156 por ciento

Podemos decir que si bien los números de licenciatura aumentaron 56 por ciento de 1970 a 2000, los números de títulos de asociado aumentaron aún más, completamente 174 por ciento en el mismo periodo de tiempo.

Medidas de Tendencia Central

Para muchos tipos de variables, podemos ir más allá de las distribuciones y porcentajes de frecuencia y calcular medidas simples de tendencia central. Lo que estamos tratando de hacer aquí es describir el valor típico entre todos los de nuestra muestra de datos. Las dos medidas más útiles de tendencia central son la media y la mediana. La media es la media de un grupo de números. La mediana es el valor medio de un rango de números, lo que significa que la mitad del conjunto de datos es mayor y la mitad es menor en valor.

Se calcula la media sumando todos los valores de las variables y se divide por el número de valores en el conjunto. En este ejemplo, la variable son los salarios, y hay seis valores en el conjunto. Calculemos el salario medio o promedio de un grupo.

Mojdeh gana $45,000 David gana $36,000 Ahmed gana $37,500 Kendra gana $47,600 Aidan gana $28,000 Takashi gana $29,000

Paso 1: Sumar todos los salarios, que en este caso es de 223,100 dólares. Paso 2: Contar el número de valores que tiene, que en este caso es seis. Hay seis salarios en el conjunto de datos. Paso 3: Divida 223,100 dólares por seis, resultando en un salario medio o promedio de $37,183.

También podríamos estar interesados en el valor que cae justo en la mitad de nuestra distribución de datos salariales. A esto se le llama la mediana. Específicamente, la mediana se define como el valor que tiene el mismo número de valores por encima de ella que tiene por debajo de ella. Así es como calcularía el valor medio del mismo conjunto de datos.

Kendra gana $47,600 Mojdeh gana $45,000 Ahmed gana $37,500 David gana $36,000 Takashi gana $29,000 Aidan gana $28,000

Paso 1: Organizar los puntos de datos en orden ascendente o descendente. Paso 2: Si el número total de valores es un número impar, la media es el valor justo en el medio. Si Aidan no estuviera en nuestra muestra, el salario de 37.500 dólares de Ahmed sería la mediana. Paso 3: Si el número total de valores es un número par, como en nuestra muestra, la mediana es el promedio de los dos números medios. Nuestros dos números medios son 36.000 y 37.500 dólares, y la media o promedio de esos dos números es de 36.750 dólares. Esa es la mediana.

Cuando los datos se ajustan más o menos a una curva de distribución normal, la mediana y la media suelen estar muy juntas. Hay una circunstancia en la que la mediana y la media difieren considerablemente, y es entonces cuando los datos están sesgados hacia un lado u otro, a menudo por unos pocos valores de datos periféricos. Supongamos que una nueva persona se une a nuestro grupo. A ella se le paga considerablemente más que a los demás.

Oprah gana $5,000,000 Kendra gana $47,600 Mojdeh gana $45,000 Ahmed gana $37,500 David gana $36,000 Takashi gana $29,000 Aidan gana $28,000

Diferencias entre la media y la mediana Media = $746,157—salarios totales divididos por 7 Mediana = $37,500—Salario de Ahmed, que está a la mitad del conjunto.

Cuando Oprah entra a la habitación, de pronto el salario medio salta hasta las tres cuartas partes de millón de dólares, mientras que la mediana sólo sube hasta los 37.500 dólares. ¿Cuál es un descriptor económico más preciso de lo bien que le va a estas personas? En este caso, la mediana es más útil que la media.

Análisis de Contenido

Muchos investigadores en una variedad de disciplinas utilizan análisis de contenido para obtener información sobre fuentes textuales o de medios de comunicación masiva. Los análisis de contenido pueden definirse como “una técnica sistemática y replicable para comprimir muchas palabras de texto en menos categorías de contenido basadas en reglas explícitas de codificación”. (3) El análisis de contenido a menudo implica algo tan simple como contar la frecuencia de palabras particulares en un texto. Puede conllevar categorizar a las personas citadas y las fotografías utilizadas, o puede implicar medir la longitud de la oración, el vocabulario, etc.

Se debe realizar un análisis de contenido efectivo con cuidado. La investigadora debe especificar primero el universo mediático que va a analizar, así como la muestra de ese universo. También debe ser muy específica sobre las reglas analíticas para contar y categorizar aspectos del texto o medios de comunicación. Entonces debe seguir rigurosamente esas reglas para que no haya ambigüedad sobre los hallazgos. Esta última parte se ha vuelto mucho más fácil con la llegada de programas informáticos que pueden hacer gran parte del trabajo, ahorrando al investigador muchas horas y ojos tensos.

Los análisis de contenido pueden arrojar resultados muy informativos. ¿Y si examinamos todos los discursos presidenciales del Estado de la Unión y buscamos referencias religiosas? ¿Cambiaría con el tiempo la frecuencia de esas referencias? ¿Estarían relacionados con las políticas que persigue cada administración? ¿Y si examinamos todos los programas de noticias de televisión locales durante un periodo de tiempo determinado y analizamos todas las referencias a la delegación congresional de nuestro estado? ¿Las referencias están en una luz positiva, negativa o neutra? ¿Fluctúan a lo largo del ciclo electoral? ¿Y si hiciéramos un análisis de contenido de dos editoriales de periódicos diferentes y busquáramos diferencias ideológicas entre ellos?

Investigación de encuestas

La topografía de individuos ha sido una forma analítica muy popular en ciencias políticas, sociología, mercadotecnia, psicología y estudios de comunicación. Si quieres saber sobre las personas o sobre sus opiniones y conocimientos, muchas veces lo mejor que puedes hacer es preguntarles. Las encuestas pueden tomar varias formas, desde entrevistas telefónicas hasta entrevistas en persona, desde cuestionarios de ambiente controlado hasta cuestionarios por correo. En ocasiones, un investigador quiere encuestar a un grupo discreto de personas —digamos, ex Secretarios de Estado— en cuyo caso se pondrá en contacto con todos los miembros del grupo y les hará preguntas relevantes para el proyecto de investigación. En otras instancias, el investigador está interesado en encuestar a una gran población. Debido a que no es factible realizar encuestas a grandes poblaciones, el investigador selecciona una muestra aleatoria de la población más grande y les da la encuesta. Mediante técnicas estadísticas, el investigador puede afirmar con mucha confianza que las respuestas dadas por la muestra aleatoria son representativas de toda la población.

La investigación de encuestas es un campo complicado al que no podemos hacer justicia aquí, pero debes estar al tanto de los principales tipos de preguntas que se encuentran en las encuestas.

Preguntas dicotómicas. Estas preguntas sólo tienen dos respuestas posibles. Las preguntas que requieren una respuesta de sí o no son dicotómicas, al igual que las preguntas que te piden que te metas en una de dos categorías, como si eres o no ciudadano.

Preguntas de opción múltiple. Estas preguntas ofrecen tres o más opciones definidas entre las que el encuestado puede elegir. Tal pregunta podría preguntarse por la etnia del encuestado, por ejemplo, o que elijan su favorito de una lista de candidatos presidenciales. Un tipo común de pregunta de opción múltiple es sondear la opinión del encuestado usando una escala de respuesta Likert.

Escala Likert-Response. Para estas preguntas, el demandado es sondeado por su nivel de acuerdo con una declaración. Por ejemplo: “La pena de muerte es justificable en algunas circunstancias—fuertemente en desacuerdo; en desacuerdo; neutral; de acuerdo; muy de acuerdo”.

Preguntas a Escala Termómetro. Muy a menudo estos se llaman “termómetros de sensación” porque generalmente se utilizan para sondear el afecto del encuestado hacia un determinado sujeto o persona. En un ambiente presencial, al encuestado se le presenta un termómetro que va de 0 a 100 y se le pide que apunte al termómetro para reflejar su sentimiento positivo o negativo. Por ejemplo, podríamos mostrar fotos de candidatos políticos a los sujetos, quienes luego señalarían 89 para un candidato, 14 para otro candidato, 67 para un tercer candidato, y así sucesivamente.

Preguntas de la lista de clasificación. Estas preguntas presentan al encuestado una lista de ítems y le piden que califique la importancia del ítem. Por ejemplo, podríamos hacer esto con una lista de temas que enfrenta el país. El encuestado le da al tema más importante un 1, el segundo tema más importante un 2, y así sucesivamente.

Preguntas abiertas. Estas preguntas proporcionan al encuestado mucha libertad para estructurar la respuesta por sí mismos. En lugar de clasificar los temas que enfrenta el país, la encuesta podría simplemente preguntar a la persona: “¿Cuál cree que es el tema más importante que enfrenta Estados Unidos?” O bien, el investigador puede seguir una pregunta de opción múltiple sobre qué candidato apoya el encuestado con una pregunta abierta, como “¿Por qué apoyas a ese candidato?”

Los resultados de las encuestas dependen en gran medida de la redacción de las preguntas Cuando veas encuestas de opinión pública citadas en los medios de comunicación, y no se publica la redacción exacta de la pregunta, debes sospechar y buscar la encuesta original para que puedas verificar la redacción. La forma en que se formulan las preguntas puede tener impactos importantes en temas importantes como, cuánto apoya la gente en el gasto gubernamental. Por ejemplo, considere las siguientes dos versiones de una pregunta:

• ¿Estamos gastando demasiado, muy poco, o aproximadamente la cantidad correcta en bienestar?
• ¿Estamos gastando demasiado, muy poco, o aproximadamente la cantidad correcta en asistencia a los pobres?

Un estudio encontró que el público tenía alrededor de 41 puntos porcentuales más probabilidades de apoyar más “asistencia a los pobres” que de apoyar el “bienestar”. (4)

Lo otro que hay que buscar es si la encuesta es un intento legítimo de medir la opinión pública o si es una encuesta push. Una encuesta push combina una encuesta con información sesgada diseñada para obtener los resultados que busca la organización patrocinadora o el candidato. Las encuestas push han sido denunciadas por todas las organizaciones legítimas de investigación de encuestas. (5) En una encuesta push, el encuestador le dice a los sujetos cosas como (ejemplo maquillado) “El representante Jones quiere dar exenciones fiscales a los dueños de yates y quiere acabar con toda la autonomía corporal de las mujeres”, y luego la encuestadora plantea una pregunta como,” ¿Debería reelegirse al representante Jones?” Cuando regresen los resultados en su mayoría negativos, la organización patrocinadora o candidato opositor intentará alimentar a los medios información sobre el hecho de que el Representante Jones es impopular entre sus electores.

Tipologías

Un comienzo inteligente para realizar cualquier análisis político es organizar la información en una tipología. Una tipología es un dispositivo visual que permite clasificar sistemáticamente tipos que tienen características comunes. Todo tipo de eventos políticos, cosas y personas se pueden ordenar en una tipología. Usa una tipología básica para ordenar las cosas según la forma en que puntúan en dos dimensiones importantes. Hace más de dos mil años, Aristóteles creó una tipología de diferentes tipos de sistemas de gobierno. Las dos dimensiones de Aristóteles fueron quienes gobernaron y en cuyo interés gobernaron, produciendo una tipología que se ve así:

		¿Quién gobierna?
¿En cuyo interés?		El Uno	Los Pocos	Los Muchos
Bien Común	Monarquía	Aristocracia	Polity
Privado Bueno	Tiranía	Oligarquía	Democracia

Lo primero que hay que notar es que la terminología ha cambiado desde la época de Aristóteles. Equiparó la democracia con el gobierno de la mafia, las masas que gobiernan en su propio interés egoísta y miope. También hace una distinción diferente a la que hacemos entre aristocracia y oligarquía como si la principal diferencia estuviera en cuyo interés gobernaban los pocos. Hoy, tendemos a ver a las aristocracias como gobernantes en su interés egoísta al igual que hacemos las oligarquías. La principal conclusión es que Aristóteles trató pensativamente de aplicar lo que sabía de los regímenes políticos de manera sistemática. Se puede hacer lo mismo con vetos presidenciales, elecciones, proyectos de ley del Congreso, manifestaciones políticas, o casi cualquier fenómeno político en el que se tengan suficientes casos para categorizar. Una regla importante de las tipologías es que las celdas interiores deben ser mutuamente excluyentes, es decir, las cosas que estás categorizando deben encajar en una, y solo una, caja.

Referencias

1. Inequality.org
2. Centro Nacional de Estadísticas Educativas
3. Steve Stemler, “Una introducción al análisis de contenido”, ERIC. Junio de 2001.
4. Kenneth A. Rosinski, “El efecto de la redacción de preguntas sobre el apoyo público al gasto gubernamental”, Opinión Pública Trimestral. 53 (3): Otoño, 1989. Páginas 388-394.
5. Marjorie Connelly, “Push Polls, Defined”, The New York Times. 18 de junio de 2014.

Atribuciones de medios

• Screen Shot 2020-06-07 at 9.55.43 AM © David Hubert está licenciado bajo una licencia CC BY-NC-SA (Atribución NoComercial CompartirIgual)