Evaluar declaraciones para determinar si son teorías o no
Crear una teoría
Antes de sumergirse en teorías, hipótesis, variables y unidades, es importante destacar dos conceptos más amplios: correlación y causalidad. La correlación puede definirse como un “proceso de establecer una relación o conexión entre dos o más medidas” (“Correlación - Búsqueda de Google” n.d.). Por ejemplo, imagina que un auto está esperando en una intersección de carretera. Cuando el semáforo se pone verde, observamos que el auto avanza. Se puede argumentar que existe una correlación entre el color que se muestra en el semáforo y el movimiento del vehículo. El ejemplo semáforo-automóvil es relativamente claro, pero la pregunta es: ¿el color del semáforo hace que el auto se mueva? Esta pregunta plantea el concepto de causalidad. La causalidad puede definirse “como la acción de causar o producir” (“Definición de causalidad | Dictionary.com” n.d.). Si bien el movimiento del automóvil corresponde al color del semáforo, lo que provoca el movimiento del semáforo es que el conductor presione hacia abajo el pedal del acelerador. Al hacerlo, se libera combustible al motor que impulsa el giro de las ruedas.
¿Por qué es importante la correlación y la causalidad para la ciencia política? La correlación es importante porque nos permite establecer conexiones entre ideas políticas, actores, instituciones y procesos. Cuando observamos el mundo, nuestra mente se prepara para hacer conexiones entre las cosas. Hacerlo nos ayuda a darle sentido al mundo y a desarrollar nuestra comprensión del mismo.
Por ejemplo, exploremos la relación entre la demografía y la representación en el Congreso. A continuación se muestra un mapa de los Estados Unidos. Cada estado está sombreado en un color celeste que denota el porcentaje de mujeres que residen en cada estado. Usando la leyenda en la esquina inferior izquierda del mapa, vemos que el tono más claro de celeste representa 47.9% a 50% de la población de un estado es mujer. El tono más oscuro significa que las mujeres representan 51.5% a 52.6% de la población de un estado. En otras palabras, los tonos más claros significan un menor porcentaje de mujeres y los tonos más oscuros significan un mayor porcentaje de mujeres.
Figura\(\PageIndex{1}\): Mapa de porcentaje de mujeres por estado de Estados Unidos. Fuente: Oficina del Censo de Estados Unidos.
En el siguiente mapa de Estados Unidos se muestra información sobre la representación de las mujeres en el 116 Congreso. Al revisar el mapa, vemos variación en el número de mujeres que representan diferentes estados. Por ejemplo, vemos que California tiene 20 mujeres que la representan en el Congreso. Si bien este mapa no diferencia entre el Senado y la Cámara de Representantes, sabemos que California tiene dos senadoras y dieciocho congresistas. Notarás que los siguientes estados no tienen representación femenina: Idaho, Montana, Dakota del Norte, Dakota del Sur, Utah, Arkansas, Luisiana, Kentucky, Carolina del Sur, Vermont, Rhode Island y Maryland.
Figura\(\PageIndex{2}\): Mapa de Mujeres en el Congreso por estado de Estados Unidos. Fuente: Cámara de Representantes de Estados Unidos.
Ver estos dos mapas nos permite establecer una conexión entre los dos conceptos representados por los mapas. La pregunta que nos hacemos es ¿parece haber una correlación entre el porcentaje de mujeres que viven en un estado y el número de mujeres que representan a ese estado y al Congreso? Al revisar ambos mapas, sería justo sugerir que sí parece haber una correlación entre ambos. Por ejemplo, vemos que Idaho, Montana y los Dakotas tienen 50% o menos mujeres que viven en estos estados. Entonces cuando miramos el mapa congresional, vemos que esos estados no tienen mujeres que los representen en el Congreso. Por lo tanto, tenemos algunas evidencias que sugieren que existe una relación.
En la ciencia política, nos interesa explorar más a fondo esta relación. Una pregunta que podemos hacernos es: a medida que aumenta el porcentaje de mujeres en un estado, ¿vemos un incremento en el número de mujeres en el Congreso? Y usando el lenguaje de la causalidad, podríamos preguntar: ¿un mayor número de mujeres provoca un incremento en el número de mujeres representantes? La siguiente figura es una visualización de una correlación entre nuestros dos conceptos. Como exploraremos más adelante en este capítulo, este es un ejemplo de lo que llamamos un modelo causal.
Figura\(\PageIndex{3}\): Correlación entre conceptos
Existe un adagio comúnmente repetido de que la correlación no es igual a la causalidad. En la ciencia política, tomamos en serio este adagio porque es importante ser críticos de lo que percibimos como conexiones entre dos conceptos y no dar el salto inferencial que uno es causado por el otro. A diferencia de nuestros pares en las ciencias naturales, estudiamos individuos, instituciones y procesos que son intrínsecamente complejos y entrelazados. Nosotros, como la mayoría de los demás, podemos ser susceptibles de presumir que existe una relación causal entre los objetos que estamos observando. Por lo tanto, es importante tomar en serio que la correlación es un requisito previo a la causalidad, pero hay otras condiciones que hay que satisfacer para que hagamos la inferencia de la causalidad.
Cuatro Condiciones de Causalidad
Hay cuatro condiciones de causalidad: orden lógico del tiempo, correlación, mecanismo y falta de espuria. El ordenamiento lógico del tiempo se refiere a la idea de que una variable necesita preceder a otra variable en el tiempo para que la primera variable influya en la segunda variable. Por ejemplo, en todo el mundo, la gente está protestando por sus gobiernos. En algunos países, los gobiernos responden con el bostezo metafórico. No obstante, en otros países, los gobiernos pueden responder con tácticas represivas. La pregunta es ¿la protesta precede a la respuesta del gobierno? En su cara, la respuesta es sí porque ¿por qué respondería el gobierno al silencio?
La segunda condición de causalidad es la correlación. Como se exploró anteriormente, la correlación es una conexión entre dos variables. La correlación es un requisito previo para establecer una relación causal porque si dos variables no se mueven juntas, entonces es difícil sugerir que una influya en la otra. Manteniendo nuestro ejemplo de protesta pública y respuesta gubernamental, muchas veces vemos que cuando la gente protesta, el gobierno pone atención. Esto se debe a la cobertura de los principales medios y a la actividad de la protesta en las redes sociales. Dado que los gobiernos suelen tener la responsabilidad de mantener la paz y la seguridad, cada vez que haya actividades que puedan perturbar la paz, es probable que el gobierno preste atención a lo que cubren los medios de comunicación y decidirá si responde.
Nuestra tercera condición de causalidad es el mecanismo. Un mecanismo causal es una explicación de cómo una variable influye en la otra. Las explicaciones pueden variar de relativamente sencillas a exhaustivamente complejas. Es útil emplear ambos tipos de explicaciones para describir la influencia de una variable en la siguiente variable. La razón es que puede ser sencillo para algunos mientras el gobierno responde a los manifestantes. Sin embargo, subyacente a esta interacción, puede haber otros actores, decisiones y acciones que pueden dar forma al compromiso entre el gobierno y los manifestantes. Por ejemplo, la Primavera Árabe a partir de 2010 proporciona un ejemplo contemporáneo en el que personas de todos los países del Medio Oriente protestaron públicamente por cambios en su liderazgo político y sistemas de gobierno. ¿Cómo se juntaron estos manifestantes? Algunos investigadores señalan las redes sociales, como Facebook y Twitter, que ayudaron a las personas a organizar colectivamente sus esfuerzos de protesta. Así, tenemos un mecanismo que muestra cómo se formó la protesta, y cómo eso inició la reacción de los gobiernos.
La condición final de causalidad es la no espuriedad. No espuriedad significa que otra variable no está teniendo influencia. Con nuestro ejemplo de protesta y respuesta gubernamental, debemos tener cuidado de considerar que otros factores pueden influir en esta relación. ¿Qué más podría influir en la respuesta de un gobierno a una protesta dentro de su país? Un gobierno puede dudar en responder con fuerza letal si sabe que está siendo observado por un medio internacional. Un medio de comunicación internacional sirve como observador externo de las actividades dentro de un país. A medida que los medios graban a través de videos y cuentas de primera mano, pueden comenzar a compartir esa información con el resto del mundo. Un gobierno que use armas letales contra personas que protestan pacíficamente podría resultar en una protesta por parte de la comunidad internacional. Así, ¿son las protestas lo único que está influyendo en la respuesta del gobierno? O hay un factor espurio, como el medio de comunicación internacional, que el hecho de que el gobierno se pregunte cómo debería responder?
Como se puede ver, a partir de un ejemplo corriente de protesta pública y acción gubernamental, es difícil establecer una relación causal entre dos variables. La dificultad no significa que no trabajemos a través de estas cuatro condiciones, tanto usando la razón como la evidencia, sino que representa una forma rigurosa de determinar una relación causal.
