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viernes, 29 de julio de 2011

Sobre los límites de la investigación en ciencias sociales (o la vara de medir, medida)

Seguimos a vueltas con el tema del post anterior (La torre torcida de PISA, ¿qué significa medir?), centrando ahora la reflexión sobre las metodologías de investigación en ciencias sociales. De nuevo, recordar algunas limitaciones inherentes a la naturaleza del saber sobre lo humano nos puede hacer más críticos a la hora de enjuiciar “datos” brutos, pero también las interpretaciones propuestas por esos cientos de estudios-índice que constituyen ficticiamente, a mi juicio, objetos pretendidamente racionales (inteligencia, niveles de aprendizaje, capacidades…) a partir de estadísticos y variables.

La metodología

La evolución de la investigación en Ciencias Sociales tiene dos momentos clave: uno, cuando se descubrió que si el enunciado “los ingleses son más tontos que los españoles” tiene la misma estructura que “los ingleses viven más al norte que los españoles”, entonces podría servir el mismo método para investigar el significado de ambos. Y el otro, más triste, cuando se descubrió que no había manera de averiguar si los ingleses eran más tontos, o menos, a no ser que se dejara fuera del campo de investigación a miles, o millones, de ingleses que eran claramente más listos que miles, o millones, de españoles. La asunción de metodologías científicas en ciencias sociales suponía que había que operar en éstas de modo análogo a como se hacía en sus vecinas, las naturales. Por tanto, cabía comenzar por definir los primeros conceptos con la misma exactitud. O parametrizamos qué significa ser “tonto” o es imposible resolver la hipótesis inicial. Pero al pametrizar un concepto, los individuos que no cumplen las condiciones especificadas por los parámetros quedan automáticamente ocultos por la estadística (esto es, por el propio modelo analítico). La reducción del objeto de estudio a “condiciones objetivas”, ya complejo de por sí en las ciencias físicas (tan complejo que la filosofía de la ciencia ha tenido que desglosarse a lo largo del siglo XX en filosofía general de la ciencia y filosofía especial de las ciencias), lo es mucho más aún en las ciencias sociales. Tal complejidad viene acompañada de imprecisión y connotación semántica. Esta situación no se puede resolver, dado que no podemos realizar un corte en el campo de trabajo, sin alterarlo profundamente. Y por ello ha ocasionado una complicación adicional en las posibilidades combinatorias de los métodos de investigación. En 2008, Ruíz Bolívar dio cuenta de este escenario en un artículo de título revelador: El enfoque multimétodo en la investigación social y educativa: una mirada desde el paradigma de la complejidad. Además, tal laberinto no sólo afecta al método, sino también a los enfoques de los problemas y su relación con los diferentes patrones de explicación nomológica (causales, intencionales y funcionales).

El objeto

El hecho de que la investigación social trata a menudo con personas introduce problemas relativos a la racionalidad individual y colectiva. Cuando, además, pretendemos proponer un modelo sistémico, como sería, por ejemplo, el presentado por Edgar Morin, basado en la hipercomplejidad (modelo bio-ántropo-social), la dificultad de identificar los métodos pertinentes crece exponencialmente. Lo que hace el científico entonces es aislar contextos explicativos. Pero, incluso en estos casos, cuando se ponen en relación unos elementos del contexto con otros, los objetos investigados tienen que estar perfectamente individualizados y determinados en la metodología (de modo que si un objeto “no aparece”, su propia “no aparición” se encuentre ya anticipada en el modelo, como sucede en la actualidad con el bosón de Higgs, y como, en general, ha sucedido con numerosas partículas cuánticas). La variabilidad de los contextos explicativos en ciencias sociales es en ocasiones disuasoria, lo que reduce profundamente el carácter predictivo de los modelos propuestos. Así, por ejemplo, grandes cambios sociales, como la revolución del 68, no habían sido predichos por ningún sociólogo. Y, al revés, las predicciones marxistas de una sociedad comunista no se cumplieron en la forma prevista porque los contextos explicativos se modificaron tan radicalmente que transformaron la naturaleza del propio objeto investigado, el cambio social. Cambiar había pasado a significar otra.

En este sentido, el carácter esencialmente evanescente y fungible de los objetos “humanos” y su inestabilidad a través de diferentes contextos explicativos debe ponernos sobre aviso a la hora de proponer generalizaciones como las que abundan en los discursos interpretativos de la psicología y la pedagogía, especialmente cuando se basan en estudios estadísticos sobre tendencias. Cuando, a principios del siglo XIX, Malthus puso en jaque los postulados optimistas sobre el progreso indefinido a través de la ecuación que relacionaba inversamente población y recursos, no podían preverse los cambios de contexto que el capitalismo había de obrar para mantener el aumento exponencial de la población (que se convirtió en el postulado de referencia para legitimar los axiomas, intrínsecamente destructores, de la productividad y el crecimiento). Aunque muchos seguimos persuadidos de que Malthus tenía razón, también sabemos que la economía ha superado sus crisis, no sólo reorganizando los sectores productivos una y otra vez, sino creando nuevos espacios y sectores (nuevos contextos) que, al menos hasta el presente, han absorbido los excesos de mano de obra expulsados de los sectores colapsados. Que estos movimientos cíclicos y sinuosos se hayan realizado al coste extremo de inflacionar el capital financiero y separar la producción de dinero de la producción de bienes es algo que, no por evidente hoy, podía ser menos esperado, pues el principio de esta crisis es el mismo que el de la primera gran crisis del capitalismo: la de los tulipanes en la Holanda del siglo XVII. Saber que el capitalismo ha de producir, por la naturaleza de sus mecanismos, crisis periódicas de apalancamiento, como las llamaba Galbraith, no parece ser suficiente, sin embargo, para predecir cómo se comportarán los agentes humanos (los “objetos” de la mirada de los modelos de investigación) en el interior de un sistema tal. La madre de los ejemplos, hoy: tampoco nadie, que yo sepa, había predicho los movimientos sociales de norte de África y el próximo Oriente. Ni el 15M.

Las variables y el lenguaje

La prolijidad clasificatoria de las variables de un proceso de investigación es extraordinaria. Basta con echar una ojeada a cualquier manual introductorio, por ejemplo, al diáfano texto de Carles Riba Introducció als métodes d’investigació en psicologia, para hacerse una idea preliminar. Muchas de las clasificaciones proceden de las ciencias naturales, como sería de esperar. Pues bien, también eso que llamamos “variable” está sometido en las ciencias sociales a una imprecision mayor. La identificación de variables y la formulación de los elementos críticos de un proceso observado, y de sus relaciones, está, en las ciencias sociales, fuertemente contextualizado desde el punto de vista histórico, pues es imposible, a diferencia de un modelo físico, imaginar en una representación abstracta la emergencia de nuevos condicionantes. Por ejemplo, la relación entre la masa y la distancia que llamamos Teoría de la Gravitación, ha estado vigente desde el siglo XVIII al XX, y aún hoy lo está para los procesos físicos próximos (en el área central del espectro microverso-macroverso). Pero las variables que determinan las características de una sociedad no tienen la misma durabilidad ni precision. Si afirmo que el impacto de la tecnología está provocando cambios en el cerebro y la emergencia de una generación de individuos multitarea, es previsible que el sentido de esta expresión se parezca poco al significado que dan al concepto de “evolución” los biólogos y antropólogos, aunque se hable presuntamente en los mísmos terminos, y que, por consiguiente, sea más preciso considerar que estoy formulando conocimiento por analogía. Si en las sociedades tradicionales la relación entre el estatus de poder parental y la economía social, digamos, podía representarse de manera estable y ritual, esto es de todo punto imposible en la sociedad contemporánea, a no ser que hagamos etnografía ultralocalizada.

Por si fuera poco, el lenguaje en el que se formulan las variables de investigación cambia a la misma velocidad que éstas. En ocasiones, como también ha sucedido en la historia de la ciencia física y matemática (le sucedió a Descartes con el análisis geométrico, a Leibinitz y Newton con el cálculo infinitesimal, a Riemann o Lobachevsky con el espacio no-ecuclideo), carecemos del “lenguaje” adecuado, esto es, aún no tenemos suficiente perspectiva histórica de los cambios psicológicos como para que se hayan desarrollado los códigos de interpretación correctos y debemos conformarnos con microdiscursos más o menos coherentes. Utilizar un lenguaje descriptor u otro puede determinar en un porcentaje elevado los resultados de una investigación. Dicho de otro modo, "las variables tienen una alta variabilidad”, y su intensidad llega a ser impredictible para un instante determinado. Y ello ya no es una cuestión de clasificatoria, de que tengamos o no los criterios taxonómicos adecuados. Por lo tanto, la situación no puede ser resuelta mediante la propuesta de un nuevo sistema de clasificación. No. Es, antes bien, una cuestión de semántica y de ontología. Norm Friessen puso de manifiesto en 2009 los diferentes resultados arrojados por un análisis de la aparición y extensión de los VLEs (Virtual Learning Environments), como WebCT o Moodle, desde fines de los años 90 hasta la actualidad, en función de los términos que se utilicen para describir las características de este tipo de entornos y del tipo de relación que se afirme que promueven entre los usuarios.

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La alta capacidad del lenguaje para producir su objeto, la elevada indeterminación (en sentido heissenbergiano) de las variables de las ciencias humanas y la imposibilidad de crear representaciones abstractas de los contextos explicativos son los principiales generadores de entropía en la investigación en ciencias humanas. Aristóteles decía, de forma muy sencilla y comprensible, que la igualdad consiste en tratar desigualmente las cosas desiguales. Este principio es contrario a la uniformización a que el método científico clásico ha sometido a la naturaleza, a la sociedad y al hombre, desde la época clásica hasta el presente.

Cómo tratar los nuevos objetos dinámicos en la sociedad hiperacelerada, hipertelizada, de la comunicación y las redes será objeto de otro post, más adelante.

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