Los métodos de investigación en ciencias políticas son un área dinámica de estudio, investigación y práctica. Los avances en la tecnología informática, el modelado y el trabajo interdisciplinario están impulsando a la ciencia política en nuevas y emocionantes direcciones. Existen varias fronteras de métodos de investigación dentro de la disciplina que representan la vanguardia del campo. Exploremos solo una de estas direcciones.
Los sistemas de información geográfica, o SIG para abreviar, utilizan datos espaciales para ayudar a comprender el mundo, identificar relaciones y descubrir patrones con respecto al lugar. ¿Recuerdas un mundo en el que no tenías Google Maps para ayudarte a llegar del punto A al punto B? Antes de la rápida expansión de los SIG, la gente confiaba en un mapa de papel. La gente entonces estimaría el tiempo que tomaría viajar utilizando la distancia dividida por millas por hora, sin tomar en el tráfico o el clima, porque los datos simplemente no estaban integrados.
El SIG es una herramienta relativamente nueva para la ciencia política, pero se ha utilizado en la política desde la fundación del país. Por ejemplo, al tallar nuevos estados se utilizaron líneas longitudinales y latitudinales para denotar los límites de los estados. Las legislaturas estatales, al dibujar nuevos distritos congresionales o distritos legislativos estatales, utilizarían mapas para ver cómo el partido en el poder se daría la ventaja en la elección de sus pares. Las campañas usarían mapas de lugares de votación para determinar dónde desplegar a los voluntarios para ayudar a alentar a las personas a votar. Todos estos son ejemplos de nuestro SIG rudimentario, se utilizaron mapas de casos fusionados con conocimiento político.
Los investigadores utilizan cada vez más los SIG para realizar y presentar visualmente los hallazgos de investigación. Por ejemplo, ¿cómo decidirías dónde construir una central nuclear? Ahora bien, esto puede no parecer una cuestión política inicialmente, más una cuestión técnica o de ingeniería pero en realidad, el país de Nigeria está considerando activamente si y dónde construir centrales nucleares. La Comisión Nigeriana de Energía Atómica tiene la tarea de responder a esta pregunta. Utilizando el software GIS, Eluyemi et. al. (2020) comparan los sitios propuestos por la Comisión con todos los mapas tectónicos disponibles. En su artículo de investigación, presentan 12 cifras para ayudar a contextualizar geográficamente posibles sitios de centrales nucleares. Con esta información ahora disponible públicamente, funcionarios gubernamentales, grupos de interés y la gente pueden entablar de manera más significativa un debate sobre la utilidad de esta fuente de energía.
Además del SIG como forma de conducir y presentar información visualmente, existe un campo relacionado llamado estadística espacial. Como se discutió en el capítulo sobre Métodos de Investigación Cuantitativa, la estadística tradicional ha sido un elemento básico en la investigación en ciencias políticas durante décadas. Lo que hace que las estadísticas espaciales sean únicas es que integra datos geocodificados en análisis. ¿Por qué es importante integrar los datos geocodificados en los análisis estadísticos? En primer lugar, la estadística se basa en el supuesto de que las unidades de observación son independientes y están distribuidas de manera idéntica. Lo que esto significa es que la forma en que una persona responde a una pregunta de encuesta no debería tener relación con cómo otra persona responde a la misma pregunta de la encuesta. O bien, lo que hace el estado de California con respecto a las leyes de control de armas no influye en lo que hacen los estados de Oregón, Nevada y Arizona con respecto a las leyes de control de armas. En ambos ejemplos, podemos imaginar cómo las acciones de una persona, o de un estado pueden influir en las acciones de otra persona u otro estado.
Las estadísticas espaciales permiten al investigador conectar matemáticamente unidades de observación en función de su ubicación geográfica entre sí. Al hacer esta conexión, podemos comenzar a medir la influencia que una persona o estado puede tener sobre otra. Esto es importante porque somos conscientes de que existen tales conexiones, pero las estadísticas tradicionales son incapaces de establecer estas conexiones. Al medir esta influencia que las unidades pueden tener unas sobre otras, podemos determinar mejor qué tan fuerte es la relación entre un conjunto de factores y el resultado que nos interesó. Por ejemplo, ¿y si el estado de California aumenta su impuesto a la gasolina? ¿Esperaríamos ver que los estados de Oregón, Nevada o Arizona también aumentaran su impuesto a la gasolina para mantenerse al día con California? ¿O esperaríamos ver lo contrario, donde los estados vecinos bajarían su impuesto a la gasolina para demostrar lo competitivos que eran comparados con el Estado Dorado? Mediante el uso de estadísticas espaciales, podemos considerar esa proximidad geográfica, al tiempo que consideramos cómo la demografía estatal, o el control de los partidos políticos también pueden influir en esta decisión.
