John H. Goldthorpe

La sociología como ciencia de la población

Traducción de M.ª Teresa Casado Rodríguez

Para Raffi, que llegó tarde al anterior

Reconocimientos

Este libro empezó su andadura siendo un borrador para un artículo de revista que, como Topsy, «simplemente creció». Al final alcanzó una extensión mucho mayor de lo que sería aceptable para cualquier revista, por lo que tuve que decidir si recortarlo o ampliarlo con la idea de convertirlo en un libro. Otra opción que en los momentos malos parecía atractiva era simplemente meter en un cajón todo lo que había escrito y olvidarme de ello. El hecho de que esta obra vea finalmente la luz se debe en buena parte al apoyo que recibí de mis colegas, de los que tres merecen una mención especial.

En un momento crítico Francesco Billari leyó mi primer borrador, me hizo algunos comentarios útiles y se pronunció con vehemencia a favor de que lo convirtiera en un libro. Aunque sin saberlo, él también me dio todavía más aliento porque creó un contexto donde mi esfuerzo parecía merecer la pena: con su revitalización de la sociología en Oxford desde que llegó en 2012.

Durante mucho más tiempo me he beneficiado enormemente de los conocimientos y el sabio asesoramiento de David Cox. Él también leyó mi primer borrador, además de la primera versión del presente texto, y me hizo sugerencias muy valiosas, en especial, aunque no únicamente, respecto de las cuestiones estadísticas. Los conocimientos sobre esta materia los he ido aprendiendo en mis conversaciones con David, pero me apresuro a añadir que él no es en absoluto responsable de mis posibles deficiencias, que quizá se manifiesten en las páginas que siguen. De forma más indirecta, pero no menos importante, David ha sido una fuente de apoyo constante desde que fuera nombrado decano de Nuffield College en 1988 en virtud del modelo que ha sido de actitud y vida científicas.

Durante los años de gestación de este libro he colaborado con Erzsébet Bukodi en una serie de proyectos de investigación, y nuestras muchas discusiones —que a menudo eran de naturaleza «vivaz»— sobre la dirección y la estrategia de nuestra investigación y sobre la interpretación de nuestros hallazgos han influido de muchas formas en el contenido del libro. Más valiosos aún han sido el incansable aliento y la constante ayuda que Erzsébet me proporcionó no dejándome que cejara en mi empeño e infundiéndome optimismo cuando más lo necesitaba. Me resulta en verdad difícil pensar cómo podría haber escrito este libro si ella no hubiese estado ahí.

Estoy en deuda con otros colegas que leyeron y comentaron el contenido de la primera versión del libro, en su totalidad o en parte. Entre ellos figuran Michael Biggs, Ferdinand Eibl, Robert Erikson, Duncan Gallie, Michelle Jackson y Jouni Kuha, con mis sentidas disculpas a quienquiera que se me haya pasado por alto. Además, Tak Wing Chan, John Darwin, Nan Dirk De Graaf, Geoff Evans, David Hand, Colin Mills, Christiaan Monden, Reinhard Pollak, David Rose, Antonio Schizzerotto, Jan Vandenbroucke y Yu Xie, proporcionaron consejos e información útiles.

Quiero expresar mi agradecimiento al decano y a los miembros de Nuffield por su generosidad para con los eméritos al ofrecernos las instalaciones y servicios del Colegio Universitario, de los que merecen especial mención los del personal de la biblioteca y la secretaría y los del personal de apoyo de las tecnologías de la información.

Por último, tengo que agradecer a mi mujer y a otros miembros de mi familia su tolerancia con mi no jubilación del trabajo académico y con las ausencias mentales, que no físicas, que este trabajo implica a menudo.

Introducción

Este libro se deriva y en algunos puntos aprovecha mi anterior obra On Sociology [De la sociología] (2.ª edición, 2007). Tiene, sin embargo, un carácter significativamente diferente. De la sociología era una colección de ensayos bastante variados que se dividieron en dos partes bajo las rúbricas «Crítica y programa» (Parte I) e «Ilustración y retrospectiva» (Parte II). Estos ensayos se escribieron a finales del siglo pasado, un momento de intenso debate sobre cómo debía verse la sociología como empresa intelectual y académica y de gran incertidumbre ante el curso futuro de su desarrollo. En los años transcurridos desde entonces me he percatado de que la situación estaba cambiando de forma significativa. Al menos algunos de los tipos de sociología que critiqué en su día —por ejemplo, la «gran» sociología histórica y la etnografía «posmodernista»— parecen estar en declive; y, lo que tiene aún más trascendencia, la versión de la sociología que yo defendí en términos programáticos e intenté ilustrar ha florecido, al menos en ciertos aspectos, en un grado sorprendente —aunque, desde luego, también agradable— para mí. Naturalmente, me encantaría encontrar aquí evidencia de la influencia de De la sociología, pero, como buen popperiano que soy, debo asignar una importancia crucial a la «lógica de la situación». Se reconoce cada vez más que la investigación que aborda problemas sociológicos bien definidos y que se basa en el análisis cuantitativo de grandes bases de datos de alta calidad —incluso si no está respaldada por avances teóricos en la medida en que yo desearía— tiene resultados excepcionales, tanto en sus aspectos «puros» como «aplicados», y es cada día más atractiva tanto para los sociólogos en ejercicio como para las entidades de financiación1.

Por consiguiente es de suponer que las intervenciones críticas o programáticas son menos necesarias hoy que antes. Sin embargo, a mí me gustaría hacer hincapié en el siguiente punto respecto del presente trabajo. Al tratar de defender que la sociología se entienda como una ciencia de la población, mi preocupación fundamental no es sugerir a los sociólogos cómo deben concebir y practicar su trabajo. Se trata más bien de sugerir una razón de ser más completa y explícita de la que hasta ahora ha estado disponible para lo que una cantidad considerable y creciente de sociólogos está haciendo ya —aunque quizá sin reflexionar demasiado sobre el asunto. Si se me preguntara cuál es el propósito de elaborar esta razón de ser, mi respuesta sería doble. Primero, creo que una mayor conciencia de estos sociólogos sobre lo que están haciendo les capacitará para proceder con más sistematicidad y eficacia en su trabajo cotidiano. Y segunda, creo que, además de contribuir a potenciar esa conciencia, comprender la sociología como una ciencia de la población proporcionará la mejor base para que esos sociólogos articulen y persigan una meta que, según creo, comparten mayoritariamente: la meta de hacer de la sociología una ciencia en el sentido de que permita un grado significativo de continuidad con las ciencias naturales, preservando, al mismo tiempo, su singularidad.

Es muy posible que algunos de los sociólogos que tengo en mente no estén dispuestos a aceptar mi interpretación de que la sociología que practican constituye o se mueve en la dirección de una ciencia de la población, ni tampoco mi idea de que esa es la orientación más prometedora para una sociología científica. Considero las reacciones a mi libro en esa línea muy bienvenidas —siempre que vengan en compañía de interpretaciones alternativas de cómo la sociología está desarrollándose como ciencia y de alguna indicación de cómo promover ese desarrollo. La discusión que es probable que surja en torno a estas cuestiones podría ser de gran valor en el momento actual.

Desde luego, debo admitir que hay también muchos otros sociólogos que disienten de mí de una forma más fundamental: es decir, que dudan de que la sociología pueda reivindicar un estatus científico y que incluso creen que ni siquiera es deseable que lo intente. Para mí estos sociólogos minusvaloran la sociología —porque impiden que desarrolle todo su potencial— y no puedo tener casi nada en común con ellos. Además, apenas veo la necesidad de seguir implicándome en los ya prolongados debates sobre esta cuestión. El futuro dirá.

Para escribir este libro me he propuesto claridad y brevedad. En aras de la claridad, el libro se estructura en torno a nueve propuestas. Cada capítulo empieza con una propuesta y se ocupa de desarrollar y apoyar esa propuesta. Los lectores que quieran hacerse una idea inicial del argumento del libro pueden sencillamente leer las propuestas. Para promover la defensa de la sociología como una ciencia de la población he creído necesario cubrir un terreno muy extenso y referir la literatura de una serie de campos muy diferentes de la sociología. No obstante, en aras de la brevedad por lo general sólo he indicado lo imprescindible y relevante para las posiciones que defiendo. Dejo a los lectores que consulten la bibliografía reseñada para que, si lo desean, comprueben que el uso que hago de esas fuentes es el apropiado. Nótese que, para ser un libro corto, la lista de referencias bibliográficas es bastante larga.

En cierto sentido le he dado más importancia a la claridad que a la brevedad. Cuando los argumentos que presento son de carácter general y abstracto, he intentado clarificar las ideas principales que pretenden expresar proporcionando ilustraciones particulares y concretas. En el caso de los argumentos específicamente sociológicos, puede tal vez pensarse que estas ilustraciones se han tomado demasiado a menudo de mi propio campo de interés investigador, en particular de la estratificación y la movilidad sociales. Pero, en la medida en la que mi conocimiento me lo ha permitido, he entrado también en otros campos.

El libro se dirige principalmente a sociólogos profesionales y a estudiantes avanzados. Así, he dado por supuesta una formación básica fundamental, incluyendo algunos conocimientos técnicos elementales de los métodos de recogida y análisis de datos. Sin embargo, he intentado que el texto sea lo menos técnico posible: no contiene ni fórmulas ni ecuaciones. Y al mismo tiempo he creído más ventajoso por razones expositivas adoptar un enfoque histórico, en especial en los capítulos relativos a la recogida y el análisis de datos. Robert Merton se lamentaba (1957: 4) de que en las discusiones de teoría sociológica se prestaba demasiada atención a la historia a expensas de lo que él llamaba «sistemática». Pero en lo que se refiere al análisis de los métodos de investigación en sociología, se podría decir lo contrario. Es decir, se presta demasiada poca atención a por qué los métodos en uso son como son. ¿Por qué se utilizan esos métodos y no otros? ¿Qué métodos los han precedido? ¿Cuáles eran los problemas para los que proporcionaban las mejores soluciones y cómo? Responder a estas preguntas a menudo me resulta muy esclarecedor.

Para dar por concluida esta introducción, hay dos ulteriores observaciones de índole más personal que me gustaría hacer. La primera se refiere al comentario que hice al principio de que en los últimos años he llegado a percatarme de un cambio significativo en los estilos de investigación en la sociología que están destacando —un cambio que encuentro muy apreciable y que me ha llevado a pensar que escribir un libro como este podía tener sentido. Me gustaría añadir aquí que el principal contexto en el que este cambio ha tenido lugar ha sido la comunidad de investigación sociológica europea: en particular, las conferencias y los seminarios organizados por el European Consortium for Sociological Research y bajo los auspicios de dos «redes de excelencia» en sociología financiadas por la UE: CHANGEQUAL y su sucesor EQUALSOC2.

Pensando sobre todo en los lectores de los Estados Unidos, debo añadir aquí que en la sociología estadounidense ha existido una cierta tendencia a considerar que las contribuciones europeas más distintivas se elaboraban mediante unos niveles de teoría bastante enrarecidos o en la intersección de cuestiones filosóficas y metodológicas (con una concomitante exageración de la importancia de algunos autores, principalmente franceses y alemanes). Esta perspectiva siempre fue cuestionable, pero ahora está claro que ha quedado obsoleta. En los últimos veinte años más o menos, la investigación sociológica de índole primordialmente cuantitativa se ha expandido en casi todos los grandes países europeos —una investigación con un nivel técnico bastante comparable al de la investigación estadounidense y a menudo un interés teórico al menos potencialmente superior debido a su perspectiva comparada entre naciones o regiones3. A menudo acudo a este cuerpo de investigación para mis propósitos ilustrativos. Además, habría que resaltar que han sido los sociólogos europeos los más prominentes en el desarrollo del enfoque «basado en los mecanismos» de la explicación causal, un enfoque que, como veremos detenidamente en el capítulo 9, es para mí el más apropiado para la sociología entendida como una ciencia de la población.

La segunda observación, más personal, es la siguiente. He escrito este libro hacia el final de una larga vida dedicada a la academia (una circunstancia que por sí misma favorece la concisión), y es obvio que mis ideas han estado en varios sentidos influidas por mis propias experiencias a lo largo de esos años. He explicitado esto muy claramente en algunos casos, y en especial cuando tengo que reconocer la influencia de un maestro o un colega. Me gustaría pensar que de este modo el libro se beneficia también de una perspectiva histórica —una perspectiva que es, yo sugeriría, muy necesaria para compensar la manifiesta falta de memoria colectiva de la sociología que conduce a un desgraciado olvido de los auténticos orígenes de los problemas actuales y, a su vez, al redescubrimiento de la rueda. Pero me doy cuenta de que también podría interpretarse que me remonto indebidamente a cuestiones que llevan mucho tiempo olvidadas y por buenas razones4. En todo caso, los ejemplos de lo que podría considerarse mi anecdotario están principalmente en las notas.

1 Por desgracia, la principal excepción a esta tendencia general es mi propio país, Gran Bretaña, donde especialmente en los departamentos universitarios —a diferencia de los centros de investigación, que suelen ser interdisciplinares— persiste una fuerte hostilidad hacia la sociología cuantitativa. Curiosamente, la versión original de mi libro anterior y sus versiones italiana, polaca y española han sido reseñadas en muchas partes, pero no en Sociology, la revista oficial de la British Sociological Association, ni en Sociological Review. Pero quizá incluso en Gran Bretaña «los tiempos están cambiando». El objetivo del programa Q-Step, lanzado en 2013 con un presupuesto de 19,5 millones de libras esterlinas, es aumentar y revitalizar considerablemente la formación cuantitativa de los estudiantes de grado en ciencias sociales. Espero que logre sus fines en el campo de la sociología, a pesar de los esfuerzos que al parecer intentan subvertirlo. Últimamente se han hecho algunas declaraciones notablemente mal informadas que mantienen que los métodos cuantitativos calificados de «convencionales» están en general pasados de moda, son irrelevantes y deben sustituirse por otros (por ej., Byrne, 2012; Castellani, 2014). Algunos de los métodos alternativos que se proponen son objeto de análisis crítico en los siguientes capítulos.

2 Las entidades colaboradoras en la red CHANGEQUAL eran el Economic and Social Research Institute, Dublín; el Centre National de la Recherche Scientifique EHSS LASMAS, París; el Swedish Institute for Social Research, Universidad de Estocolmo; el Zentrum für Europäische Sozialforschung, Universidad de Mannheim, y mi propia institución, Nuffield College, Oxford. En la red EQUALSOC, la institución CNRS se convirtió en GENES/GRECSTA y se sumaron ocho instituciones más: el Institute for Advanced Labour Studies, Universidad de Ámsterdam; el Centre for Social Policy, Amberes; la Universita Degli Studi di Milano Bicocca; el Departamento de Ciencias Políticas y Sociales, Universidad Pompeu Fabra, Barcelona; el Departamento de Sociología y Política Social, Universidad de Tartu; el Departamento de Ciencias Sociales, Universidad de Turín; el Departamento de Sociología e Investigación Social, Universidad de Trento; y la Wissenschaftzentrum für Sozialforschung, Berlín.

3 Una vez más, hay que advertir la excepción británica. En las conferencias y seminarios referidos en el texto, ha quedado tristemente de manifiesto la virtual ausencia de investigadores británicos jóvenes.

4 El revisor de un artículo que un colega tan añoso como yo y yo mismo enviamos hace poco tiempo a una revista puntera de sociología objetaba el hecho de que los artículos que se citaban se habían publicado antes de que él o ella naciese. Claramente, nada importante podía haber sucedido antes de esa fecha.

1. La sociología como una ciencia de la población: la idea central

La sociología debe comprenderse como una ciencia de la población en el sentido de Neyman (1975).

Con ocasión del quingentésimo aniversario del nacimiento de Nicolás Copérnico (1473-1543), la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos patrocinó una colección de ensayos sobre las revoluciones científicas «cuasicopernicanas». El volumen lo editó el estadístico de origen polaco Jerzy Neyman, quien escribió breves introducciones a sus diferentes partes. En una de estas introducciones a una serie de ensayos sobre «The Study of Chance Mechanisms – A Quasi-Copernican Revolution in Science and Mathematics» [El estudio de los mecanismos de azar: una revolución cuasicopernicana en la ciencia y las matemáticas], Neyman (1975: 417) hizo la siguiente observación:

Desde el siglo XIX y cada vez más a lo largo del XX, la ciencia ha producido objetos de estudio «pluralistas», categorías de entidades que satisfacen determinadas definiciones pero que varían en sus propiedades individuales. Técnicamente, tales categorías se llaman «poblaciones».

Neyman subrayó que, en este sentido técnico, las poblaciones podían ser, en lo sustantivo, de tipos bastante diferentes. Podían ser humanas u otras poblaciones animales, pero también, por ejemplo, poblaciones de moléculas o de galaxias. El rasgo común de estas poblaciones era que, aunque sus elementos individuales estaban sujetos a una variabilidad considerable y podían parecer, al menos en algunos aspectos, indeterminados en sus estados y comportamientos, podían no obstante exhibir regularidades de tipo probabilístico en el nivel agregado5.

La meta de una ciencia que trata de esos objetos plurales de estudio —o de lo que podría llamarse una «ciencia de la población»— era por tanto doble. La meta inicial era investigar y establecer las regularidades probabilísticas que caracterizan a una población o a sus subpoblaciones adecuadamente definidas. A este respecto, Neyman consideraba esencial el uso de métodos estadísticos de recogida y análisis de datos. De hecho, cincuenta años antes, R. A. Fisher (1925: 2) había definido ya la estadística como «el estudio de poblaciones o de agregados de individuos», y había presentado la estadística como una disciplina fundacional para todas las ciencias que se ocupaban primordialmente de las propiedades de los agregados más que de las de sus miembros individuales. Se puede asimismo advertir, a la vista de lo que sigue, que Fisher añadió entonces la observación de que «los métodos estadísticos son esenciales para los estudios sociales, y es principalmente con la ayuda de esos métodos como esos estudios pueden elevarse al rango de ciencia»6.

Sin embargo, Neyman aclaró también que una vez establecidas empíricamente las regularidades de una población, la siguiente meta de una ciencia de la población debía ser determinar los procesos o «mecanismos» que operaban en el nivel individual para producir esas regularidades. Y como las regularidades —los explananda de una ciencia de la población— eran probabilísticas, los mecanismos en los que había que pensar serían aquellos que, en lugar de regirse completamente por leyes deterministas, incorporaban el azar. Todo esto implicaba una nueva forma de explicación científica.

La afirmación de Neyman de que desde el siglo XIX y a lo largo del XX el estudio creciente de entidades «plurales» basado en la estadística marcó una revolución científica ha sido justificada plenamente por el trabajo posterior de la historia de la ciencia. Lo que de hecho vino a llamarse la «revolución probabilística» (Krüger, Daston y Heidelberger, 1987; Krüger, Gigerenzer y Morgan, 1987) se reconoce hoy día ampliamente como uno de los desarrollos intelectuales más trascendentales, si no el más trascendental, de ese periodo en cuestión. «En 1800», por citar a Hacking (1987: 52), «estamos en el mundo determinista que Laplace nos describe tan acertadamente. En 1936 estamos firmemente anclados en un mundo que es en última instancia indeterminado... El azar que, para Hume, no era ‘nada real’ era, para von Neumann, tal vez la única realidad»7. Sin embargo, como Hacking continúa subrayando (véase también Hacking, 1990), es importante apreciar que «la erosión del determinismo» se complementó con «la domesticación del azar», es decir, el proceso de hacer inteligibles y manejables el azar y sus consecuencias sobre la doble base del ensamblaje de datos numéricos y la aplicación de la teoría de la probabilidad.

De hecho, en las primeras fases de la revolución probabilística, las ciencias sociales desempeñaron un papel importante. En particular, la aplicación de Quetelet (1835/1842, 1846, 1869) de la «curva de error» gaussiana —o distribución normal— para visualizar las regularidades en las «estadísticas morales» del matrimonio, los nacimientos fuera del matrimonio, el suicidio y la delincuencia representó un intento pionero de mostrar cómo podría emerger un orden probabilístico de nivel superior a partir de acciones individuales que por lo general se consideraban de índole no determinista, es decir, un intento de expresar la voluntad y la elección individuales (Porter, 1986: caps. 2 y 6 especialmente). Y lo notable de ese desarrollo fue que la influencia de la obra de Quetelet se extendió desde las ciencias sociales hasta las ciencias naturales —algo en cierto modo paradójico, dada la gran ambición de Quetelet de crear una «física social». Como Krüger (1987: 80) ha observado, en ese momento «la conocida jerarquía de las disciplinas» se invirtió.

Más notable aún es que el uso que Quetelet hizo de la curva de error proporcionó a James Clerk Maxwell un modelo para su desarrollo de la teoría cinética de los gases (Gillispie, 1963; Porter, 1982). En un gas, los procesos de nivel inferior de colisión de moléculas estaban, en principio, sujetos a las leyes newtonianas deterministas; pero las grandes cantidades de moléculas afectadas implicaban que, en la práctica, se necesitaba un tratamiento probabilístico —«una física estadística». En los trabajos que realizó a finales de la década de 1860, Maxwell utilizó una versión de la curva de error para representar la distribución de las velocidades moleculares en un gas ideal, de forma tal que, mientras no se podía decir nada sobre las moléculas individuales, sí era posible calcular la proporción de moléculas con velocidades dentro de unos determinados límites y a cualquier temperatura dada. Maxwell fue generoso en su reconocimiento de las ideas que tomó prestadas de Quetelet y sus seguidores. Dirigiéndose a la British Association for the Advancement of Sciences (Asociación británica para el avance de las ciencias), recomendó a los físicos que adoptaran un método de análisis nuevo para ellos pero que «llevaban mucho tiempo usando en la estadística» (citado en Gigerenzer et al., 1989: 62; véase también Mahon, 2003: cap. 6)8.

Posteriormente, Fisher (1922), con la idea de integrar el mendelismo en la teoría de la evolución de Darwin, adoptó un modelo análogo al que Maxwell había tomado de Quetelet, con poblaciones biológicas en lugar de poblaciones de moléculas. Bajo este modelo, la selección natural operaba entre una multiplicidad de causas aleatorias —cualquiera de ellas podía tener una influencia predominante en el nivel de un individuo particular— mientras los procesos probabilísticos de la selección natural seguían siendo los determinantes clave de la evolución de la población en su conjunto (Morrison, 2002).

Junto a estos desarrollos, la biología evolutiva, como ha descrito Ernst Mayr (2001; véase también 1982: cap. 2), pasó a ser el campo en el que se produjo el desarrollo más explícito del «pensamiento poblacional». En un mundo científico dominado por la física y la química había prevalecido lo que Mayr denomina el «pensamiento tipológico», centrado en las propiedades de entidades —y en las leyes deterministas aplicadas a ellas— de un tipo supuestamente homogéneo más que «pluralista», tales como las partículas nucleares o los elementos químicos. Pero la biología evolutiva empezó a reconocer cada vez más la variación existente dentro de las entidades estudiadas —es decir, la variación entre los individuos que forman una población— y al mismo tiempo a centrar su interés en las regularidades probabilísticas discernibles en medio de esa variación y en los procesos o mecanismos que creaban esas regularidades9.

En cambio, las ciencias sociales, a pesar de su influyente papel en los orígenes de la revolución probabilística, no consiguieron explotar las posibilidades que esta ofrecía tanto para la investigación como para la teoría. De la sociología al menos puede pensarse (véase Goldthorpe, 2007: vol. 2, capítulos 8 y 9) que todavía no ha resuelto del todo su relación con esa revolución y con las nuevas maneras de pensamiento científico que promovió10. Pocos sociólogos hoy en día se creen en la obligación de formular leyes deterministas como lo intentaron Comte, Spencer o Marx a fin de proporcionar un entendimiento integral de la estructura, el funcionamiento y el desarrollo de las sociedades humanas. Pero para los que siguen manteniendo que la sociología es, al menos en potencia, una ciencia de algún tipo, todavía existe el problema —que apenas ha sido abordado— de decidir qué tipo de ciencia debe ser. Más concretamente, si la búsqueda de leyes deterministas en sociología es un propósito descabellado, entonces podemos preguntarnos: ¿cuáles son los objetivos hacia los que debe orientarse la sociología y cómo hay que entender el fundamento de las actividades de investigación que se realizan para alcanzarlos? Como he mencionado en la Introducción, la propuesta de que la sociología debe comprenderse como una ciencia de la población intenta responder a estas preguntas y, al mismo tiempo, anclar firmemente la sociología dentro de la revolución probabilística.

Lo que esto implica, en su sentido más amplio, es lo siguiente. La sociología debe ocuparse de las poblaciones o subpoblaciones de Homo sapiens (o quizá mejor —véase el capítulo 2— de las poblaciones o subpoblaciones de Homo sapiens sapiens) ubicadas en el tiempo y el espacio; y la meta de la investigación sociológica debe ser una comprensión no de los estados y el comportamiento de los miembros individuales de esas poblaciones en toda su variabilidad, sino de las regularidades que son propiedades de esas mismas poblaciones, aunque sólo se puedan inferir a partir del comportamiento o —más concretamente, como se argüirá más adelante— de las acciones de sus miembros individuales.

Explicar mejor qué implica esta propuesta primordial será el objetivo de los próximos capítulos, encabezados todos por su propia propuesta subsidiaria. Para concluir este capítulo voy a añadir algunos comentarios preliminares sobre las regularidades en las poblaciones humanas y su determinación y explicación. Esto puede contribuir a proporcionar un contexto a la línea del argumento subsiguiente y a señalar algunos importantes problemas que van a surgir.

Las regularidades que se pueden identificar en las poblaciones humanas, y más en concreto en la vida social humana, son diversas en su rango y complejidad. Las regularidades en «las estadísticas morales» a las que Quetelet prestó atención inicialmente eran regularidades relativamente simples relacionadas con la estabilidad en el tiempo de las tasas de acciones individuales de diferentes tipos y de sus productos en poblaciones nacionales o regionales. Pero, al final, el propio Quetelet se vio obligado a admitir no sólo diferencias de tasas entre unas y otras de esas poblaciones, sino también diferencias significativas entre sus diversas subpoblaciones; es decir, entre las diferentes agrupaciones de individuos definidos por su edad, género, etnia, ocupación, etc. Y en relación con este último punto se vio abocado a moverse desde los análisis esencialmente bivariados hacia lo que puede reconocerse como los primeros intentos de análisis multivariados de las regularidades sociales de un tipo que ha llegado a ser normal en la investigación actual (véase especialmente Quetelet, 1835/1842: Parte 3 sobre las tasas de delincuencia).

En la sociología actual la complejidad de las regularidades en las que se centra la atención ha aumentado sin duda de forma considerable. Por ejemplo, el interés podría dirigirse no sólo a las regularidades expresadas en la estabilidad de formas particulares de acción individual y sus productos en las poblaciones o a las diferencias prevalecientes entre poblaciones o en sus subpoblaciones, sino también a las regularidades en los cambios de estas materias a lo largo del tiempo —donde el tiempo puede tratarse con referencia a periodos históricos, a la sucesión de cohortes de nacimiento o al curso de vida del individuo. O podría dirigirse a las regularidades que hay entre las pautas de la acción individual y la ubicación de los individuos en contextos sociales de nivel macro, meso o micro, como los que representan, por ejemplo, los grupos primarios, las redes sociales, las asociaciones y organizaciones o los cambiantes aspectos institucionales y de otro tipo de la estructura social en general. Además, el interés podría encaminarse a buscar regularidades exclusivamente en el nivel supraindividual: por ejemplo, entre los rasgos estructurales de sociedades «totales» —naciones o estados.

Sin embargo, hay otros dos aspectos de las regularidades de la vida social humana que, en la medida en que están asociados a su grado de complejidad, tienen a los presentes efectos una relevancia más directa: lo que podría llamarse su visibilidad y su transparencia.

Consideremos el siguiente ejemplo. Hay una marcada regularidad en el número de individuos que pasan en coche delante de mi casa los días laborables entre las 7 y las 9 de la mañana, y una considerable y regular disminución en la cantidad que pasa los sábados y los domingos. Estas regularidades son evidentes en su forma general para cualquier observador casual, y cualquier recuento estandarizado de tráfico serviría para establecerlas con alguna precisión. Además, en este caso podríamos construir de inmediato una explicación simple —que, como veremos más adelante, podría sin embargo seguir considerándose paradigmática— de cómo se producen esas regularidades. Es decir, una narrativa causal formulada en términos de los fines del individuo —en los días laborales, típicamente los de ir al trabajo o llevar los niños al colegio— y de los cursos de acción por medio de los cuales pretenden lograr esos fines, dadas las diversas constricciones y oportunidades que definen las condiciones de su acción. En suma, las regularidades en cuestión podría considerarse que son visibles y transparentes. Es relativamente fácil verlas y «ver a su través», es decir, ver a través de ellas los procesos sociales mediante los que se generan y mantienen.

Pero, en cambio, las regularidades que típicamente interesan más a la sociología como una ciencia de la población son aquellas que no son ni enseguida visibles, ni tampoco transparentes una vez que se hacen visibles. De aquí se siguen implicaciones de gran alcance para la práctica de la sociología entendida como esa ciencia. Así, cumplir el primer objetivo de una ciencia de la población —es decir, establecer empíricamente las regularidades de una población— por lo general exigirá, en el caso de las sociedades humanas, un esfuerzo considerable de recogida y análisis de datos. Lo que esto exige es el diseño y la aplicación de procedimientos de investigación capaces de revelar regularidades en el nivel agregado que quizá hayan sido ya percibidas sólo de una forma vaga, si es que no eran del todo desconocidas, en las sociedades en las que se dan. Por ejemplo, volviendo a las regularidades que preocupaban a Quetelet y sus seguidores en las tasas de matrimonio, nacimientos fuera del matrimonio, suicidio y delincuencia, la posibilidad de establecerlas de forma fiable no se presentó hasta que los gobiernos nacionales empezaron a desarrollar lo que hoy llamamos «estadísticas oficiales», incluyendo los censos de población y diferentes sistemas de registro11.

Volviendo al presente, se podría decir que el principal logro científico de la investigación sociológica basada en encuestas de población de diferentes diseños y en el análisis de los datos producidos ha sido hasta ahora su capacidad demostrada para revelar las regularidades de la población en las formas más complejas antes mencionadas —regularidades que simplemente no se podrían haber identificado sin la metodología en cuestión, reforzada poderosamente por equipos informáticos cada vez más potentes para el almacenaje y el análisis de los datos.

Para ilustrar este asunto pondré un ejemplo de mi propio campo de investigación, aunque se podrían dar muchos otros. Se han realizado muchos estudios sobre las pautas y tendencias de la movilidad social intergeneracional que se caracterizan por una creciente sofisticación conceptual. En particular, se ha hecho una distinción crucial entre las tasas de movilidad absoluta y relativa, refiriéndose las primeras a la movilidad real experimentada por los individuos y comparando las segundas las oportunidades que tienen los individuos de diferentes orígenes sociales de llegar a diferentes destinos de clase (véanse, por ejemplo, Grusky y Hauser, 1984; Goldthorpe, 1987; Erikson y Goldthorpe, 1992; Breen, 2004; Ishida, 2008). El extenso trabajo de recogida de datos y el desarrollo de modelos estadísticos conceptualmente informados han revelado tanto regularidades poblacionales como rasgos históricamente específicos de las sociedades estudiadas de un tipo que no podría haberse observado de otra manera —ciertamente no por los «miembros legos» de esas sociedades en el transcurso de sus vidas cotidianas, a pesar de la estrecha conexión que de hecho existe entre las regularidades y las especificidades en cuestión y sus propias oportunidades y elecciones vitales12.

Sin embargo, regresando a mi anterior distinción, hacer visibles las regularidades de la población no implica hacerlas transparentes; es decir, no implica cumplir el segundo objetivo de una ciencia de la población: la de determinar los procesos —podríamos llamarles mecanismos causales— por los que las regularidades establecidas en el nivel agregado se producen en el nivel individual. En el caso de la sociología esto implicará demostrar cómo esas regularidades se derivan en última instancia de la acción y la interacción individuales. Y debe reconocerse que, si la sociología puede reivindicar por ahora algún éxito genuino como ciencia de la población en lo que concierne a revelar regularidades poblacionales, sus logros hasta la fecha en la tarea de hacer transparentes estas regularidades —es decir, de dar cuenta de ellas de la forma indicada— han sido bastante menos impresionantes. Las regularidades que se han descrito de una forma bastante detallada a menudo siguen siendo más o menos opacas. Desgraciadamente, la investigación sobre la movilidad social nos ofrece una buena ilustración de esta opacidad13.

Distinguir entre las dos tareas de una ciencia de la población orientada a hacer las regularidades poblacionales primero visibles y luego transparentes —siendo la primera esencialmente una labor descriptiva y la segunda explicativa— tiene una importancia clave. Esto se hará cada vez más evidente a medida que el argumento se desarrolle en los siguientes capítulos.

5 La primera vez que leí las observaciones de Neyman fue en una referencia a ellas que había en Duncan (1984: 96). Como se pondrá de manifiesto más adelante, Dudley Duncan es un autor con el que estoy en deuda en muchos otros sentidos. Se le puede considerar como uno de los grandes pioneros en conceptualizar y practicar la sociología como una ciencia de la población. Otro autor que ha contribuido de forma significativa, aunque menos explícita, ha sido mi antiguo maestro en la London School of Economics, David Glass —ahora tristemente olvidado por la sociología británica—, quien experimentó la influencia de su propio maestro, el extraordinario polímata Lancelot Hogben (véase Hogben, 1938).

6 Neyman y Fisher fueron sin duda los adversarios principales en lo que ha venido a describirse como «la mayor fractura en la estadística» en torno a la cuestión de la comprobación de hipótesis. Pero, como Louça (2008: 4) ha observado, en relación con su idea de la estadística como lenguaje para un nuevo tipo de ciencia, estaban, en realidad, «muy cerca».

7 Hacking se refiere aquí a la formulación matemática que von Neumann hizo de la teoría cuántica. Esta perseguía excluir la posibilidad de «variables ocultas» que, si se pudieran identificar, permitirían entender como determinísticos los fenómenos que en caso contrario aparecían como probabilísticos —como si las partículas tuvieran una posición y velocidad definidas en todo momento. Para una presentación accesible, véase Kumar (2008: cap. 14).

8 Ludwig Boltzmann, otro pionero de la física estadística, recibió la influencia de la obra de Quetelet y sus seguidores e intérpretes (Porter, 1986: 125-128).

9 Estoy en deuda con Yu Xie por atraer mi atención sobre la remarcable obra de Mayr y sobre su relevancia para los problemas actuales de la sociología, como veremos más adelante. Véase Xie (2005).

10 Para una discusión interesante sobre la acomodación —final— de la economía a la revolución probabilística, véanse las contribuciones en Krüger, Gigerenzer y Morgan (1987: parte III).

11 Se puede considerar que fue la falta de datos de este tipo lo que principalmente obstaculizó los esfuerzos de los «aritméticos políticos» británicos del siglo XVII y principios del XVIII como John Graunt, William Petty, Gregory King y Edmond Hally. En sus pioneros esfuerzos en el campo de la demografía, concebida en sentido amplio, se vieron obligados a trabajar —a menudo con gran capacidad e ingenio— con una miscelánea de datos limitados y con frecuencia imperfectos procedentes de catastros, pago de impuestos, registros parroquiales de nacimientos y muertes, boletines de defunción, etc. He aprendido mucho sobre estos primeros científicos de la población a partir de la investigación de David Glass (1973) y después de la de Richard Stone (1997), habiendo tenido el privilegio en la década de 1960 de formar parte del Department of Applied Economics (Departamento de economía aplicada) de Cambridge, que fue creado principalmente por Stone.

12 Por supuesto, en el campo de la investigación sobre la movilidad social, como en otros, se da el caso de que puede surgir cierto desacuerdo en lo relativo a cuáles son exactamente las regularidades que se evidencian: por ejemplo, sobre si se puede observar una tendencia en el largo plazo hacia la igualación de las tasas de movilidad relativa o si fluctúan sin una tendencia definida. Pero si bien estos desacuerdos pueden ocupar una posición destacada en la literatura actual de la investigación, no hay que permitir que le resten valor al importante grado de consenso que se ha establecido respecto de otros aspectos: por ejemplo, en el caso de la investigación sobre la movilidad, sobre el hecho de que el cambio en las tasas absolutas se debe principalmente a efectos estructurales más que al cambio en las tasas relativas; o sobre el hecho de que cuando se producen cambios en las tasas relativas, sean direccionales o de otro tipo, suelen ser muy lentos, en el sentido de que tienden a ser más un resultado de los efectos de sustitución de las cohortes que de los efectos de periodo.

13 Se puede encontrar mi esfuerzo inicial por remediar esta situación, sobre el que espero avanzar en el transcurso de la investigación a la que ahora estoy dedicado, en Goldthorpe, 2007: vol. 2, cap. 7.

2. La variabilidad individual en la vida social del hombre

La sociología debe concebirse como una ciencia de la población debido principalmente al evidente grado de variabilidad que se da en la vida social del hombre en el nivel de las entidades socioculturales, pero también, y de forma crucial, en el nivel individual. El paradigma «holístico» de investigación, que lleva mucho tiempo prevaleciendo en la sociología pero que se cuestiona cada vez más, no trata de forma adecuada esta última variabilidad.

La vida social del hombre se caracteriza por una gran variabilidad en el espacio y en el tiempo. Esto se puede comprender como la consecuencia de las diferentes capacidades del Homo sapiens sapiens —los humanos modernos— para la cultura y la sociabilidad. Lo que sigue se admite, creo yo, ampliamente.

Aunque la capacidad para la cultura no es única de los seres humanos, en el caso de estos últimos ha evolucionado hasta un grado excepcional y principalmente por medio de su dominio del lenguaje o, en términos más generales, de la comunicación simbólica (véanse, por ejemplo, Barrett, Dunbar y Lycett, 2002: caps. 2, 3; Jablonska y Lamb, 2005: cap. 6). En un alcance muy distintivo, los humanos son capaces de adquirir, almacenar y transmitir lo que en un sentido amplio entendemos por información. Es decir, información sobre el mundo material y social donde viven, en la forma de conocimiento y su conversión en habilidades y tecnologías; y también información sobre sus propias respuestas a este mundo, en la forma de creencias y valores expresados en mitos, religiones, rituales, costumbres y convenciones, códigos morales y legales, filosofías e ideologías, formas de arte, etc. Pero mientras la capacidad para la cultura es genérica, las culturas son, en sí mismas, específicas. Y a lo largo y ancho de muchas poblaciones humanas separadas en el espacio y el tiempo, el contenido real de las culturas y de las subculturas que las componen se ha demostrado que es extraordinariamente diverso. Los humanos son mucho más variables que los miembros de otras especies de animales: no tanto debido a la gran variación en sus genes o en las condiciones ecológicas en las que viven, sino más bien debido al conocimiento, las creencias y los valores que adquieren por medio de procesos de aprendizaje de otros de su especie (Richerson y Boyd, 2005: 55-57; Plotkin, 2007).

De forma similar, la capacidad humana para la sociabilidad, aunque no es exclusiva de los humanos, es excepcional en términos de grado, en particular porque se extiende a quienes no son parientes. Parece que lo que subyace a esta capacidad es una «teoría de la mente» altamente evolucionada en los humanos (Baron-Cohen, 1991, 1995; Barrett, Dunbar y Lycett, 2002: cap. 11; Dunbar, 2004: cap. 3, 2014: cap. 2), que les permite no sólo ser conscientes de sus propios estados mentales, sino, además, formarse ideas de los estados mentales de los demás, y en grados diferentes («Creo que él siente que ella quiere...» etc.)14. Una teoría de la mente de este tipo ofrece la posibilidad de la intersubjetividad y, por lo tanto, de una acción social diferenciada del comportamiento, o al menos de una forma especial de comportamiento. Permite a los individuos empatizar con otros y así anticipar, tener en cuenta e influir en lo que otros pueden hacer; y, a su vez, aumenta enormemente la gama cualitativa de las relaciones sociales en las que se ven involucrados. Subyace, por ejemplo, a todas las relaciones que implican confianza o engaño, cooperación o defección, alianza u oposición. Se puede considerar que, junto a la capacidad de los humanos para la cultura, esta «ultrasociabilidad» es una fuente de enorme variabilidad en las características institucionales y en otras características sociales estructurales documentadas a lo largo y ancho de las sociedades humanas y que, una vez creadas, proporcionan contextos correspondientemente diversos que motivan y limitan las diferentes pautas de la acción social.

Sin embargo, una pregunta crucial que surge en el análisis social es cómo encaja este grado de variabilidad en la vida social del hombre. Dentro del paradigma al que me voy a referir como «paradigma holístico», se trata la variabilidad como si se diera esencialmente entre entidades culturales en cualquiera de los niveles, más micro o más macro, que se diferencien —por ejemplo, tribus, comunidades locales, agrupaciones étnicas, clases sociales o incluso sociedades totales como naciones o Estados. Estas entidades se representan como «todos» más o menos coherentes y diferenciados que se consideran las unidades clave de análisis. Carrithers (1992: 17-19) ha descrito acertadamente esta perspectiva mencionando la idea de la «caracola» para representar las culturas o las sociedades: es decir, como especímenes-tipo que se pueden disponer, como en un museo, para propósitos de comparación y clasificación. Y, en efecto, dentro del paradigma holístico enseguida podemos reconocer el tipo de pensamiento tipológico que, como mencioné en el capítulo 1, Mayr consideraba prevaleciente en las ciencias sociales y naturales antes de plantearse el desafío del pensamiento poblacional.

Dentro del paradigma holístico se han realizado muchos trabajos de tipo manifiestamente ideográfico: es decir, centrados en culturas o sociedades determinadas y en una descripción detallada de sus características. Pero cuando se ha perseguido un objetivo de mayor alcance, este ha sido el de obtener una comprensión de la variación que se manifiesta en el nivel de las entidades socioculturales per se. Es decir, primero catalogando esta variación de la manera más extensa posible y, segundo, buscando pautas de asociación entre las características específicas que varían, con el objetivo último de proporcionar una base teórica sistemática a la construcción de tipologías y a la asignación de casos a esas tipologías.

La investigación y el análisis en esta línea han ocupado de hecho una posición prominente en la sociología —igual que en la antropología social y cultural— desde finales del siglo XIX y hasta mediados del XX. Entre los primeros trabajos sobre las sociedades tribales y agrarias tempranas destacan notablemente la vasta Descriptive Sociology de Spencer (1983-1934), los esfuerzos de Tylor (1889) por demostrar las «afinidades» entre diferentes formas de instituciones económicas y familiares, y el intento de Hobhouse, Wheeler y Ginsberg de ampliar el alcance de los análisis de Tylor abandonando, sin embargo, algunos de sus supuestos evolutivos más controvertidos. Inmediatamente después de estos trabajos se sitúan el de Murdock (1949) y otros sobre la estructura social comparada a partir de los Archivos del Área de Relaciones Humanas de Yale, un desarrollo sobre el que se admite la gran influencia de Spencer (Murdock, 1965: cap. 2). Y, aunque no siempre se ha reconocido, podemos advertir una clara continuidad (véase Ginsberg, 1965) entre estos primeros estudios y buena parte de la extensa literatura que se produjo desde los años cincuenta a los setenta sobre la transición de las formas de vida social «tradicionales» a las «modernas» (por ejemplo, Hoselitz, 1952; Mead, 1953; Kerr et al., 1960; Lerner, 1964), centrada en el cambio en las culturas y estructuras sociales de las comunidades locales o de sociedades totales. A este último respecto, lo que puede considerarse como la expresión definitiva del paradigma holístico en su forma más ambiciosa apareció en dos libros que escribió Talcott Parsons hacia el final de su notable carrera sociológica. En estos libros, Societies: Evolutionary and Comparative Perspectives (Parsons, 1966) y The System of Modern Societies (Parsons, 1971), el propósito explícito de Parsons era «poner algo de orden» en «la inmensa variedad de tipos de sociedad» entendidos como «sistemas sociales» (1966: 1)15.

La «contención» holística del problema de la variabilidad tiene atractivos evidentes, en particular para demarcar un dominio sociológico bastante específico. Las entidades socioculturales se pueden describir como realidades sui generis que deben estudiarse como tales más que de un modo que implique su «reducción» al nivel individual. Se crea así la posibilidad de sustanciar posiciones programáticas clásicas como las que representaba el aserto de Durkheim (1895/1938: caps. I y V) de que los fenómenos sociales deben tratarse como «cosas en sí» y los «hechos sociales» pueden explicarse sólo en referencia a otros hechos sociales, o la insistencia de Kroeber (1917) en que las culturas deben considerarse «superorganismos» no reductibles y la máxima metodológica suya y de Robert Lowie de que omnis cultura ex cultura.

Sin embargo, hay un importante problema que en el pasado reciente ha dado lugar a una crítica creciente del paradigma holístico o, en todo caso, a un menor compromiso de facto con él. Lo que está crucialmente en juego es el grado de variabilidad que ocurre dentro y entre las entidades socioculturales, ya sean sociedades totales o componentes de ellas: es decir, la variabilidad en el nivel de los individuos. Por ejemplo, una pregunta que surge inmediatamente con el paradigma holístico es qué implica exactamente que una entidad sociocultural se caracterice por una forma institucional determinada —como, por ejemplo, la del matrimonio o la familia o la de la propiedad privada y la herencia. ¿Implica que esta forma institucional opera con carácter universal dentro de la población o subpoblación en cuestión, o en la mayoría de los casos con algunas excepciones? ¿O tal vez representa sólo la forma modal con una cantidad considerable de la correspondiente variación? En el trabajo sociológico del estilo al que me he referido antes parece que este tipo de preguntas se evitan de forma más o menos rutinaria en lugar de abordarse seriamente.

En efecto, el paradigma holístico descansa principalmente en el supuesto de que las entidades que se toman como las unidades de análisis tienen un grado elevado de homogeneidad interna, resultado del consenso de valores y creencias y de la conformidad normativa. En la formulación específica de Parsons (1952), las normas, derivadas de creencias y valores compartidos, se «institucionalizan» en la estructura social, pero al mismo tiempo se «internalizan» en el desarrollo de la personalidad individual por medio de los procesos de aculturación y socialización. A su vez, a efectos descriptivos, se supone al mismo tiempo que el conocimiento de las formas institucionales puede proporcionar por sí mismo una sinopsis adecuada y suficiente de las pautas prevalecientes de la acción social, necesitándose sólo algún grado pequeño, bastante limitado, de variación individual que podría tratarse como una «desviación» reconocida16.

Además, cuando se hacen intentos de dar cuenta de las características de entidades socioculturales y de las variaciones que exhiben en el espacio y el tiempo, se pueden adoptar teorías en las que la acción individual apenas tiene importancia. En esas teorías, que casi invariablemente han demostrado ser dependientes de alguna forma de lógica explicativa funcionalista, los individuos sólo intervienen como agentes para la realización de los «imperativos» o «exigencias» del sistema, y de una forma que hace que su acción —o, a todos los efectos, su comportamiento socioculturalmente programado— sea esencialmente epifenoménica.

El muy limitado éxito explicativo que estas teorías han logrado en la práctica y las dificultades en principio inherentes a ellas —en particular su falta de «micro-fundamentos» apropiados (véanse Elster, 1979: cap. 5, 1983: cap. 2; Boudon, 1990; Coleman, 1990: cap. 1)— son ciertamente unos de los factores del decreciente atractivo del holismo17. Sin embargo, se ha planteado una objeción aún más fundamental contra el paradigma holista que tiene aquí más relevancia para nuestros propósitos; a saber: que el grado en que desatiende la variación individual que ocurre dentro de las entidades socioculturales —o, en otras palabras, la heterogeneidad de sus poblaciones— es inaceptable, en primer lugar, por razones simplemente empíricas y, en un nivel más básico, por la gravemente limitada concepción del individuo humano que implica.

Volviendo a la discusión del capítulo 1 sobre la sociabilidad humana, se puede decir que otro de sus rasgos distintivos es que aunque (o quizás debido a que) se desarrolla en un grado excepcional, permite al mismo tiempo un grado de individualidad mucho mayor que entre las demás especies de animales «sociales». En particular, los individuos humanos, incluso cuando se ven involucrados en formas muy complejas de relaciones sociales, pueden seguir concibiendo intereses y fines como propios, diferenciados y separados de los de las colectividades a las que pertenecen (véase, por ejemplo, Boyd y Richerson, 1999)18. Así, en lugar de buscar la aprobación de los demás mediante la conformidad sociocultural, pueden perseguir sus propios fines de distintas maneras, ignorando o contraviniendo conscientemente las creencias, valores y normas asociadas que pueden considerarse establecidas, y de otras maneras que pueden ir más allá de la desviación individual y apuntar, quizá en acción conjunta con otros, a la modificación, la reinterpretación o incluso el cambio radical de las normas.

Básicamente fue esta cuestión la que resaltaron algunos de los primeros críticos del paradigma holístico en sociología al llamar la atención sobre la concepción «super-socializada» del actor individual y sobre la teoría extrema del «molde social» de la naturaleza humana que este paradigma implica. Pensadores como Wrong (1961) y Homans (1964) observaron que, mientras los procesos de la socialización son en efecto fundamentales para hacer «humanos» a los individuos en el sentido de que los dotan de atributos exclusivamente humanos, no por ello implican que en unas culturas o subculturas determinadas o en sociedades o grupos particulares los individuos se asemejen en las creencias, valores y normas que aceptan o en los fines que persiguen (véase además Boudon, 2003a). Al contrario, cabe esperar siempre un alto grado de variabilidad a este respecto. En relación con esta cuestión, en un trabajo posterior Wrong (1999) acentuó la importancia de la diversidad en los cursos de vida individuales. Observamos que, al mismo tiempo que se ven involucrados en «redes recurrentes» de relaciones sociales, los individuos —señala aquel— tienen, incluso en lo que puede parecer que son contextos socioculturales muy estables y homogéneos, historias personales muy distintas como consecuencia de los muy diferentes factores que pueden afectar a sus vidas, incluyendo fenómenos bastante azarosos (véase también el capítulo 4).

La investigación que se ha realizado en muchos campos diferentes de la sociología puede ofrecer ya una amplia base para cuestionar el paradigma holístico en la línea indicada. Consideremos, simplemente como un ejemplo más, la investigación sobre las creencias y los valores políticos o religiosos y su expresión en las formas de acción política o religiosa. Esta investigación revela una enorme variación individual. Mientras los análisis que incluyen una serie de indicadores sobre las afiliaciones del individuo a grupos sociales o subculturas son efectivamente capaces de revelar aspectos sistemáticos de esa variación —o, en otras palabras, regularidades probabilísticas en el nivel de la población de gran interés sociológico (véase, por ejemplo, Evans y De Graaf, 2013)—, se da el caso que de esta forma se explica sólo una parte bastante modesta de la variación total; y, es importante advertir, mucha menos de la que cabría esperar sobre la base de supuestos holísticos (véase también el capítulo 7).

Otra manera en la que podría expresarse este problema central sería indicando que dentro del paradigma holístico se ha hecho el intento —sin éxito— de «endogenizar» los fines de la acción individual y las creencias y valores de los que se derivan. Por lo general, en la corriente mayoritaria de la economía se acepta la exogeneidad de los gustos o preferencias. Pero los sociólogos se han mostrado reticentes a adoptar una posición análoga. Así, incluso en la obra temprana de Parsons (1937: 58-65 esp.), el supuesto de «la aleatoriedad de los fines» que identificó en los trabajos de los utilitaristas y los economistas clásicos era, para él, un importante defecto; un defecto que, si fuese correcto, haría la idea del orden social muy problemática a su juicio. Porque para que una sociedad se cohesione, los fines que sus miembros individuales persiguen no pueden ser aleatorios, sino que tienen que estar integrados a través de la congruencia normativa en los niveles institucional e individual. Sin embargo, los intentos de Parsons en sus obras posteriores de endogeneizar los fines apenas fueron más allá de la fase programática, y podemos apreciar la misma limitación en los esfuerzos posteriores de otros autores (véase Goldthorpe, 2001: vol. 1, cap. 8). De hecho, parece que en realidad las sociedades humanas son capaces de existir, y persistir, en condiciones mucho menos integradas de las que los partidarios del paradigma holístico supusieron.

Así, lo que debe reconocerse, aunque sólo sea de forma programática, es que aun en el caso de que la idea de la aleatoriedad de los fines individuales sea una exageración en el sentido de que esos fines y los modos en los que se forman y persiguen están socioculturalmente estructurados en alguna medida, esta medida sigue siendo bastante limitada; y también que, como Elster (1997: 753) ha observado, la pregunta de por qué la gente tiene los fines particulares —metas, deseos, gustos o preferencias— que de hecho tiene, quizá siga siendo «el problema no resuelto más importante de las ciencias sociales». Y lo que deber reconocerse también es la posibilidad de que se trate de un problema que no podrá resolverse nunca en la medida en que la elección de los fines representa el indeterminismo último en la vida social humana. En todo caso, es difícil vislumbrar, al menos por el momento, otra alternativa para la sociología que no sea la de seguir a la economía y considerar los fines del individuo como los «supuestos dados» básicos del análisis19.

De lo anterior se deducen por tanto muchas implicaciones para la investigación en sociología. Primero, como los estados y el comportamiento de los individuos no se pueden colegir a partir del conocimiento de las normas institucionales, es necesario estudiar de forma directa a los individuos y sus acciones. Y, segundo, han de estudiarse con métodos adecuados a dos propósitos diferentes. Por un lado, estos métodos tienen que ser capaces de dar cabida y revelar, más que suprimir efectivamente, todo el rango de variabilidad en el nivel individual que existe en las entidades socioculturales; y, por otro, tienen que permitir hacer demostraciones empíricas fiables de cualquier regularidad —probabilística— que pueda surgir de esa variabilidad. En otras palabras, lo que se requiere es un enfoque metodológico tanto para la recogida como para el análisis de datos mediante el cual el pensamiento poblacional pueda sustituir al pensamiento tipológico.

Con el fin de dar una expresión más específica a los problemas aquí planteados, utilizaré un pasaje de la historia de la antropología social y cultural —bastante poco analizado pero, en mi opinión, muy revelador— que tiene sus orígenes en la obra de Bronislaw Malinowski. En su libro Crime and Custom in Savage Society, Malinowski planteó un desafío directo a la ortodoxia holística prevaleciente. En particular, cuestionó la idea —asociada por él a Durkheim, Hobhouse, Lowie y otros— de que «en las sociedades primitivas el individuo está completamente dominado por el grupo», de que «obedece los mandatos de su comunidad, sus tradiciones, su opinión pública, sus decretos con una obediencia esclava, fascinada, pasiva», y que «está totalmente atenazado por las costumbres de su pueblo» (Malinowski, 1926: 3-4, 10). Basándose en su trabajo de campo entre los isleños trobiandeses, Malinowski intentó mostrar que esta idea era muy exagerada. Aunque los trobiandeses eran muy conscientes de las constricciones sociales, también tenían una comprensión clara de sus propios intereses y de cómo estos podían entrar en conflicto con los de su comunidad y con sus normas legales y consuetudinarias. Por consiguiente, en especial las normas consuetudinarias estaban sujetas no sólo a una amplia interpretación, sino también a una frecuente elusión bastante sistemática porque los individuos perseguían abierta y conscientemente sus propios fines. Con espléndida ironía, Malinowski formula la pregunta de si la solidaridad tribal o de clan es «una fuerza universal tan avasalladora» o «si el pagano puede ser tan egoísta e interesado como cualquier cristiano» (1926: ix).

Además, Malinowski hizo una puntualización metodológica con implicaciones de mayor alcance, si cabe. Alertó contra las deficiencias de la etnografía de «veranda» o «de oídas», en la que se confiaba mucho en los «informantes» en lugar de en la observación sistemática y directa de las personas objeto de estudio —método del que él fue precursor. Los informantes, sostenía Malinowski, tendían a decir a sus entrevistadores mucho más sobre las normas prevalecientes que sobre lo que la gente pensaba y hacía en realidad (1926: 120-121). El peligro estaba entonces —sobre todo bajo los supuestos holísticos— en que las dos cosas no se distinguiesen adecuadamente.

Posteriormente, una de las discípulas más leales y talentosas de Malinowski, Audrey Richards (1957), desarrolló con perspicacia lo que debía deducirse de sus argumentos sustantivos y metodológicos considerados conjuntamente. Subrayó el modo en que en los informes sobre su trabajo de campo Malinowski siempre presenta datos exhaustivos tanto sobre los individuos como sobre los grupos, tanto sobre la variación en el comportamiento individual como sobre la conformidad. Puede decirse con seguridad que su posición contrastaba con el gran rival y contemporáneo de Malinowski, A. R. Radcliffe-Brown, en cuyos análisis, como hizo notar otro discípulo de Malinowski, «la gente... brillaba por su ausencia» (Kaberry, 1957: 88)20. E interesa más para nuestros propósitos aquí que Richards procedió luego a describir qué significaba esta obligación para la práctica de la investigación que, manteniendo su lógica interna, quería ir más allá de los avances en el trabajo de campo que el propio Malinowski había hecho. Su conclusión fue que «una vez admitida la variación individual en el comportamiento humano, y necesariamente ha de ser admitida, los antropólogos... tienen que usar obligatoriamente datos cuantitativos». Estos datos deben derivarse del apropiado muestreo de los individuos de las poblaciones estudiadas, de forma que se pueda tratar adecuadamente el grado de variabilidad, y deben analizarse mediante la aplicación de varias técnicas estadísticas a fin de poder descubrir las posibles regularidades dentro de esa variabilidad (Richards, 1957: 28-30).

Richards no fue la única que vio las implicaciones radicales de la obra de Malinowski —las implicaciones de lo que Leach (1957: 119) describió como la transformación de la etnografía «desde el estudio museístico de ítems de costumbres hasta el estudio sociológico de los sistemas de acción». Sin embargo, para los defensores del paradigma holístico —o, como significativamente lo expresa Richards, de «las tipologías sociales»— estas implicaciones parecían una seria amenaza. Lo que más preocupación suscitó no fue el requisito del uso de los métodos cuantitativos en sí mismo, porque esos métodos habían sido ampliamente aplicados —aunque no siempre de forma muy convincente— dentro del paradigma holístico en los intentos antes mencionados de construir tipologías21. Más inquietante aún fue que el interés por la variabilidad individual pero al mismo tiempo por las regularidades emergentes de la población, tal y como demostraban los métodos cuantitativos, ponía en cuestión la práctica del pensamiento tipológico y, de hecho, su propio sentido. El tipo de crítica que con más frecuencia se hizo contra Malinowski equivalía efectivamente a la acusación de que su investigación revelaba demasiadas cosas. Así, como Richards (1957: 28) relata, Evans-Pritchard consideraba que los análisis de Malinowski estaban «sobrecargados de realidad (cultural)», y Gluckman calificó sus datos de «demasiado complejos para un trabajo comparado». Pero, dado su compromiso con el pensamiento tipológico, lo que esas críticas no podían —o no querían— reconocer era la posibilidad de que, con el pensamiento poblacional y sus métodos asociados de recogida y análisis de datos, la variabilidad individual y la regularidad sociocultural se pudiera tratar simultáneamente.

A modo de conclusión a esta ilustración hay que señalar que ni la propia obra de Malinowski ni el intento de Richards de resaltar la necesidad de los métodos cuantitativos para dar cabida a la variedad individual tuvieron al parecer como consecuencia inmediata un cuestionamiento del paradigma holístico en la antropología22. Como su resistencia se ha debilitado recientemente, podemos identificar una influencia probablemente más poderosa: el estudio cada vez más histórico de unas sociedades que antes se suponían «sin historia» (véase Carrithers, 1992: cap. 2 especialmente). Este tipo de investigación ha demostrado, procediendo de otra forma, que entender las sociedades campesinas o tribales como «objetos internamente homogéneos y externamente distintivos y limitados» (Wolf, 1982: 6) no es un enfoque viable, y que tiene que reconocerse que esas sociedades están sometidas a la división, la inestabilidad y a menudo al cambio turbulento, inducido tanto interna como externamente. A este respecto es quizá más notable la obra de Jan Vansina sobre la historia de África Ecuatorial y su crítica de la práctica de considerar las tribus como unidades de análisis suponiendo que eran «perennes» y «de una edad casi indeterminada», y que sus miembros tenían, tradicionalmente, «las mismas creencias y prácticas» y que «cada tribu difería de sus tribus vecinas» (Vansina, 1990: 19-20). Contra esto, Vansina subraya el «cambio incesante» entre las poblaciones de la región —incluyendo el cambio en las identidades étnicas y tribales— y propone que, en lugar de considerar que «tradición» implica falta de cambio, se comprendan las tradiciones como «procesos» dependientes de la autonomía individual que «necesitan cambiar continuamente para seguir estando vivas» (1990: 257-260)23.

Se puede afirmar que también en la sociología la investigación histórica —a menudo fundamentada en material archivístico cuantitativo— ha proporcionado la base para una crítica eficaz del paradigma holístico y el pensamiento tipológico, sobre todo al respecto de la idea de las subculturas y las comunidades tradicionales. Por ejemplo, Thernstrom (1964) mostró que Newburyport, la «ciudad yanqui» estudiada por Lloyd Warner y sus socios en los años treinta, no era la comunidad estática relativamente aislada y bien integrada que ellos habían sugerido (véase, especialmente, Warner y Lunt, 1941, 1948), sino una comunidad que había experimentado una inmigración y emigración considerables, un conflicto social recurrente y niveles altos de movilidad social24. De forma similar, Baines y Johnson (1999) han observado que la comunidad de clase trabajadora supuestamente tradicional que Young y Willmott (1957) afirmaron haber encontrado en Bethnal Green en los años cincuenta, debía ser, si de hecho había existido, un producto relativamente reciente de la situación de posguerra, porque esa zona del este de Londres en los años de entreguerras era bastante inestable y se caracterizaba por altas tasas de movilidad, tanto residenciales como ocupacionales.

Sin embargo, se puede afirmar que en la sociología en general el paradigma holístico ha perdido su influencia debido principalmente a su muy manifiesta inadecuación en el caso de las sociedades en las que el grado de variabilidad individual y, por lo tanto, de heterogeneidad poblacional, no se puede ignorar —en todo caso, no en el desarrollo real de la investigación. Como se verá más adelante, en la transición —lenta y a menudo más implícita que explícita— que hoy día se está produciendo desde el pensamiento tipológico al poblacional, la ineludible necesidad de los métodos cuantitativos de recogida y análisis de datos constituye una fuerza motriz crucial para dar cabida y explotar de varias formas esta variabilidad y heterogeneidad.

14 Se ha debatido mucho y se sigue debatiendo si hay otros animales —por ejemplo los chimpancés— que operan en alguna medida con una teoría de la mente. Sabemos que en los humanos la teoría de la mente se desarrolla rápidamente entre los primeros tres y cinco años de edad, pero es significativa la dificultad de los niños autistas para desarrollarla (Baron-Cohen, 1995; Barrett, Dunbar y Lycett, 2002: 303-315).

15 A menudo se ha advertido la ironía de que la primera gran obra de Parsons (1937) —en la que él se propuso desarrollar una «teoría voluntarista de la acción»— empiece con la pregunta retórica de Crane Brinton: «¿Quién lee hoy a Spencer?». Admitiendo que Spencer ha «muerto», Parsons señala que el problema clave que hay que abordar es «¿quién lo mató y cómo?». Pero de una forma que ilustra las dificultades de los sociólogos para alejarse del paradigma holístico, Parsons regresó al final a un estilo de pensamiento sociológico bastante próximo al de Spencer —primero adoptó una versión de la teoría funcionalista en The Social System (Parsons, 1952) y luego la combinó con una perspectiva evolutiva en las obras citadas en el texto.

16 A finales de los años cincuenta, cuando yo era estudiante de posgrado en el Departamento de Sociología de la London School of Economics, Ginsberg seguía siendo una presencia influyente, y algunos miembros del departamento aún definían la sociología como el estudio de las instituciones sociales y consideraban que la investigación por encuesta realizada en el nivel del individuo tenía poco interés sociológico.

17 Un problema básico y hasta ahora muy reconocido de las teorías funcionalistas en sociología es que casi no explican por qué los individuos deben actuar —incluso en detrimento suyo— en congruencia con los rasgos de los «sistemas sociales» que cumplen las funciones que se les atribuyen. A falta de tal explicación, las explicaciones funcionalistas tienen que basarse en la existencia de «entornos» muy selectivos tales que, si un sistema social no cumple los imperativos funcionales que afronta, simplemente desaparecerá y no existirá por tanto como ejemplo contrario a la teoría. Pero, aunque haya ejemplos de sociedades «extintas», hay pocas razones para pensar que en general opere una selectividad lo suficientemente poderosa. Parece que pueden existir sociedades con niveles muy diferentes de eficiencia o de éxito, cualesquiera que sean los criterios que se tengan en cuenta a este respecto.

18 Esta cuestión se ha planteado muy amenamente en la película de animación Antz (Hormigaz). La hormiga desviada —porque es antropomorfa—, Z-4195, se lamenta amargamente (con la voz de Woody Allen): «Ese concepto entusiasta del superorganismo, no lo entiendo. Lo intento, pero no lo capto. Bueno... ¿en qué consiste? Se supone que todo es por la colonia... ¿Y mis necesidades?». Es importante advertir que, adoptando la terminología de Sen (1986: 7-8), «la elección de una meta propia», como algo opuesto a «la elección de una meta de otro», no necesita ser egoísta en el sentido de preocuparse sólo de los «fines del bienestar propio». Puede ser una elección altruista y al mismo tiempo desviada normativamente como, digamos, la acción de Robin Hood, que robaba a los ricos para dárselo a los pobres.

19 Sin embargo, es importante advertir que desde un punto de vista sociológico no hay razón alguna para, como propusieron los economistas Stigler y Becker (1977), dar un paso adelante y tratar los fines o «gustos» como estables en el tiempo y similares entre individuos, porque el propósito de tales suposiciones —escasamente verosímiles— es simplemente permitir que todos los análisis económicos se hagan por referencia a los cambios en los precios y rentas.

20 Malinowski y Radcliffe-Brown suelen ser considerados los dos pioneros del análisis funcionalista en sociología. Pero sus funcionalismos eran de muy diferente tipo. A Malinowski le interesaban sobre todo las funciones de las prácticas culturales y las instituciones sociales destinadas a satisfacer las necesidades psicológicas y biológicas del individuo, más que a mantener las necesidades societales de integración y estabilidad. Para una explicación de sus posiciones diferentes sobre esta y otras cuestiones, véase Kuper (1973: caps. 1, 2).

21 Por ejemplo, Hobhouse, Wheeler y Ginsberg (1915) consideraban su trabajo «un ensayo de correlación», aunque los métodos de correlación que aplicaban eran muy rudimentarios, incluso para los estándares de la época. Murdock (1949) usó el coeficiente de asociación de Yule, Q, y los test de significación. Habría que añadir, sin embargo, que una dificultad estadística básica que este tipo de trabajo en cuestión planteaba era que los resultados de los análisis realizados se basaban ampliamente en el supuesto de las observaciones independientes, mientras Galton (1889b) ya había señalado en un comentario sobre Tylor que ese supuesto era muy cuestionable. Bien podría ser que las asociaciones entre las características institucionales se derivaran no sólo de los requisitos funcionales internos, sino también de los procesos de difusión entre culturas y sociedades. Parece que el «problema de Galton» nunca se ha llegado a resolver totalmente en la investigación comparada dentro del paradigma holístico.

22 En los años de la posguerra, la posición de Richards en la antropología social británica devino extrañamente marginal —incluso en su propio departamento en Cambridge, donde la conocí en los años sesenta. En la antropología se habían hecho pocos intentos de aplicar los métodos cuantitativos para tratar la variabilidad en el nivel individual, siendo el más importante la investigación del Instituto Rhodes-Livingstone, en Lusaka, sobre la posición de los trabajadores migrantes africanos en los centros urbanos del Cinturón de Cobre. Véase, por ejemplo, la obra de Clyde Mitchell (1969), de quien más tarde aprendí mucho cuando se incorporó al Nuffield College, Oxford. Curiosamente, Kuper (1973: 188) comenta que esta investigación se vio acompañada de un movimiento hacia el «individualismo metodológico» —la base del paradigma individualista frente al paradigma holístico en sociología, como veremos en el capítulo 3.

23 Estoy en deuda con mi colega John Darwin por llamar mi atención sobre la notable obra de Vansina.

24 Hay que señalar que Warner y muchos de sus colegas eran, de hecho, antropólogos formados bajo la influencia principal de Radcliffe-Brown. Pero se comprometieron a llevar a la sociología los métodos de investigación y las teorías de la antropología y por tanto optaron por trabajar sobre todo en las sociedades modernas.

3. El paradigma individualista

En la sociología, comprendida como una ciencia de la población, en vez de un paradigma holístico se requiere un paradigma «individualista» debido al grado de variabilidad existente en el nivel individual y, además, a que a la acción individual, aun sometida al condicionamiento y las constricciones socioculturales, hay que concederle la primacía causal en la vida social del hombre dado el grado de autonomía que retiene.

Boudon (1990; véase también 1987) ofrece un claro alegato en favor del paradigma de investigación individualista frente al holístico en sociología reconociendo sus orígenes en la obra de Max Weber (véase, especialmente, 1922/1968: cap. 1). Boudon hace hincapié en que el paradigma individualista no implica «una perspectiva atomista de las sociedades» ni una negación de la realidad sui generis de los fenómenos socioculturales y de los modos en que estos pueden motivar, constreñir o pautar de algún modo la acción individual (1990: 57). En otras palabras, no implica un individualismo ontológico: es decir, no supone que sólo existen los individuos (o, por citar a la sra. Thatcher, que «no existe tal cosa como la sociedad»). Antes bien, el alegato es en pro del individualismo metodológico (Popper, 1945: vol. 2, cap. 14; 1957: cap. iv): es decir, en favor de la posición de que los fenómenos socioculturales deben explicarse, en última instancia, en términos de la acción individual. Aunque para los propósitos de muchas investigaciones sociológicas es totalmente razonable dar por supuestos algunos de esos fenómenos en vez de considerarlos explananda de interés inmediato, ocurre que si queremos explicarlos sólo podremos hacerlo por referencia a la acción individual y sus consecuencias presentes o pasadas, intencionadas o no intencionadas, directas o indirectas (véanse Hedström y Sweldberg, 1998a; Elster, 2007: cap. 1)25.

El principio del individualismo metodológico bien podría considerarse «trivialmente cierto» (Elster, 1989: 13). La dificultad para aceptarlo parece en efecto surgir bien porque no se comprende que el individualismo metodológico no implica individualismo ontológico, bien porque se insiste en que la acción individual está siempre influida por las condiciones sociales en las que ocurre, una afirmación que podría considerarse también trivialmente cierta, pero en absoluto perjudicial para el individualismo metodológico26. El aspecto crucial que hay que abordar es dónde podría residir, en la vida social del hombre, más capacidad causal real que en la acción de los individuos, bajo cualesquiera condiciones que se considere. La forma principal, aunque no única, de teoría sociológica que ha intentado ignorar esta capacidad es la del funcionalismo, siguiendo la lógica de la explicación del capítulo 2, según la cual la acción individual se reduce efectivamente a un comportamiento epifenoménico y socioculturalmente programado. Pero, como vimos también en ese capítulo, mientras el funcionalismo representa el principal recurso teórico del paradigma holístico, sólo puede proclamar, en su aplicación real, un muy escaso éxito explicativo.

Lo que se sigue de la aceptación del paradigma individualista es, por lo tanto, que las normas y su plasmación en tradiciones culturales o instituciones sociales no pueden servir de «línea de referencia» para las explicaciones sociológicas (véase además Boudon, 2003a). Estas explicaciones deben basarse en relatos de la acción individual, y cuando se invoque la influencia de las normas sociales siempre han de formularse las preguntas adicionales de por qué son esas normas las que operan y no otras y por qué los individuos las cumplen —si es que lo hacen— en lugar de desviarse de ellas o desafiarlas abiertamente. No se puede considerar adecuada ninguna lógica explicativa en la que las acciones de los individuos siguen, por así decir, un guion predeterminado27.

Sin embargo, para nuestros propósitos, lo que hay que resaltar con claridad son las fuentes de autonomía de la acción humana que el paradigma individualista requiere y suscribe. Como se ha señalado ya, la capacidad evolucionada de los individuos humanos para concebir sus propios fines, diferentes de los de la colectividad a la que pertenecen, es una de esas fuentes. Pero hay que reconocer algo más respecto al vínculo entre los fines y la acción: la capacidad aún más evolucionada de los seres humanos para hacer lo que podemos llamar una elección informada. Esta capacidad se deriva de la facultad mental distintiva de los seres humanos —en la que al parecer el lenguaje tiene un papel crucial— para prefigurar las acciones que pueden emprender para conseguir sus fines, dada la información que tienen sobre las situaciones en las que se encuentran. Otros animales, incluso los primates, parecen vivir en un presente eterno o ser capaces de «planificar con antelación» de forma bastante limitada: los chimpancés no pueden aprender a mantener el fuego. En cambio, los humanos pueden pensar sin problemas en, digamos, futuro perfecto. Pueden imaginar no sólo un curso de acción sino varios diferentes para una situación determinada, y están en condiciones de valorar y evaluar por adelantado las posibles consecuencias de actuar de una forma o de otra (véanse, por ejemplo, Dennett, 1995: cap. 13; Dunbar, 2000, 2004: 64-69, 104-107; Gärdenfors, 2006: caps. 2-5). Y, por supuesto, la cuestión aquí es poder sopesar, en relación con los fines dados, las ventajas y desventajas de comprometerse con una forma de acción normativamente desviada o quizás normativamente innovadora28.

Es posible considerar que esta capacidad para la elección informada implica a su vez cierta forma de racionalidad en la acción: es decir, la que opera cuando los individuos realmente hacen elecciones entre las posibilidades que tienen. Como Runciman (1998: 15) señaló, «... hay razones para suponer que la mente humana ha sido programada por la selección natural para calcular cómo se relacionan los costes y los beneficios de un curso de acción en lugar de otro»29. Y, como veremos más adelante, el paradigma individualista se basa principalmente en una apreciación de la «racionalidad de la vida cotidiana» para intentar dar cuenta de la acción y la interacción individuales, interpretadas como si fuesen —en el corto o el largo plazo, intencionada o no intencionadamente— la fuerza generadora de los fenómenos socioculturales.

Cómo opera exactamente la racionalidad de la vida cotidiana es un tema que actualmente se investiga y debate mucho. Sin embargo, se puede decir que hay consenso sobre una importante cuestión. Se acepta en general, por razones empíricas, que el tipo de racionalidad en cuestión es claramente diferente al que se da típicamente por supuesto en la corriente principal de la economía —la ciencia social en la que hasta ahora ha sido más dominante el paradigma individualista. Es decir, no se trata de una racionalidad «demoníaca» o una «hiper-racionalidad», que de hecho requiere que los actores tengan información y capacidad de cálculo ilimitadas30. Antes bien, es una racionalidad subjetiva o limitada que se orienta hacia resultados suficientemente buenos o «satisfactorios» en vez de óptimos (Simon, 1982, 1983) y que opera con una información y unos cálculos bastante limitados y en condiciones que en todo caso se caracterizan a menudo por un alto grado de incertidumbre.

Las versiones de esta racionalidad que han suscrito las perspectivas psicológica (por ejemplo, Gigerenzer y Selten, 1999; Augier y March, 2004; Gigerenzer, 2008) y sociológica (por ejemplo, Boudon, 1996, 2003a; Blossfeld y Prein, 1998; Goldthorpe, 2007: vol. 1, caps. 6-8) se pueden considerar, en buena medida, complementarias. En el primer caso, el énfasis se pone en los aspectos procedimentales de la racionalidad cotidiana que están «bajo la superficie»: por ejemplo, en el uso que hacen los individuos en los procesos de toma de decisiones de una heurística «rápida y frugal» —que se puede aplicar rápidamente y con relativamente poca información y produce resultados generalmente positivos en situaciones determinadas, es decir, en los entornos en los que ha evolucionado31. En el segundo caso, el énfasis se sitúa en los aspectos situacionales per se: es decir, en la manera en que se concibe que los individuos actúan si no óptimamente desde un punto de vista «demoníaco», sí en la forma adecuada para conseguir sus fines —por «buenas razones» (Boudon, 2003a)— una vez se tienen en cuenta las características de las condiciones en las que tienen que actuar, tales como las constricciones de tiempo, información y recursos.

Hay que resaltar que en este trabajo se reconoce totalmente que la elección informada, subjetivamente racional, puede por sí misma conducir a menudo al cumplimiento de las normas y las prácticas establecidas. Por ejemplo, en muchas situaciones, «hacer lo que hacen los demás» puede servir efectivamente como una regla heurística buena, rápida y frugal (Gigerenzer y Todd, 1999; véase también Richerson y Boyd, 2005: 119-126), una regla que ahorra costes de experimentación y aprendizaje individuales y que, en la medida en que ayuda a los individuos a perseguir sus fines, puede adoptarse, en mayor o menor medida, como una cuestión de hábito. Y se admite también que las normas, sean informales o institucionalizadas, se pueden aceptar y seguir con bastante racionalidad: por ejemplo, como medio para superar tanto problemas relativamente simples de coordinación (en Gran Bretaña, conducir por la izquierda cuando en casi todas partes se conduce por la derecha) como problemas complejos de «bienes públicos», aun admitiendo cierta dosis de free-riding (véase Ostrom, 1990, 2000). Sin embargo, lo que sí se cuestiona (por ejemplo, Edgerton, 1992; Boyd y Richerson, 1999) es la suposición de que las normas prevalecientes son siempre y necesariamente «adaptativas». Así, cuando se trastocan las normas sociales establecidas o surgen nuevas situaciones, el seguimiento incondicional e irreflexivo de las normas por medio de la regla heurística de «hacer lo que hacen los demás» puede ser cada vez menos eficaz para lograr fines (Laland, 1999). De la mayor importancia entonces es que los individuos concernidos tengan recursos cognitivos para reaccionar ideando cursos alternativos de acción, incluso cursos que tal vez son de un tipo innovador o normativamente desviado, y haciendo elecciones informadas entre ellos.

En suma, los intentos de proporcionar fundamentos al paradigma individualista en sociología en el nivel de la acción implican un rechazo del Homo economicus guiado por una racionalidad demoníaca en favor de una concepción del actor basada más sólidamente en la naturaleza del Homo sapiens sapiens guiado por lo que Gigerenzer (2008) ha llamado una «racionalidad para los mortales». No obstante, estos intentos siguen produciendo una comprensión del actor muy diferente, y más elaborada, de la que ofrece el paradigma holístico. En vez de tratar los individuos como criaturas producidas en gran medida por las entidades socioculturales en las que nacen y viven —en su grado más extremo, como marionetas socioculturales—, se resalta su capacidad para concebir sus propios fines y elegir, en cierto sentido racionalmente, entre los diferentes medios posibles para lograrlos. Son estas capacidades las que dotan a los individuos de un grado significativo de autonomía respecto de su condicionamiento sociocultural y hacen necesario y validan el paradigma individualista.

Es más, desde esta perspectiva se ve otra ventaja significativa del paradigma individualista: permite, de forma tal vez un poco paradójica, una mejor apreciación de la naturaleza de las constricciones sobre la acción individual. En el paradigma holístico el énfasis se pone en las constricciones normativas. Sin embargo, como se supone además que mediante los procesos de aculturación y socialización las normas que se han institucionalizado de varias maneras tienden también a internalizarse en la personalidad individual, la distinción entre constricción y elección en la acción individual se desdibuja, si es que no desaparece del todo. La acción se reduce, efectivamente, al comportamiento social normativamente moldeado. Fue de hecho esta reducción la que suscitó la vieja broma, dirigida contra la obra de Parsons y normalmente atribuida al economista James Duesenberry, de que mientras la economía trata de distintas formas de elegir, la sociología trata de por qué no hay ninguna elección que hacer.

En cambio, la posibilidad de que las normas sociales se pueden experimentar subjetivamente como constricciones encaja fácilmente en el paradigma individualista: esto es, las normas imponen limitaciones externas a la acción de los individuos que no se basan en las creencias y valores que ellos mismos comparten. Y, además, es más fácil ver que centrar la atención en las constricciones normativas de la acción es en todo caso muy restrictivo. Existen otras constricciones, de al menos parecida importancia, que son de tipo no-normativo: aquellas que David Lockwood calificó de «fácticas» en una crítica suya temprana a Parsons (Lockwood, 1956; véase también Lockwood, 1992: 93-97 esp.). Se trata de constricciones que no dependen de creencias y valores compartidos en común, sino que expresan simple y llanamente desigualdades entre los individuos y grupos en el control de los recursos —económicos, políticos y otros— y, por lo tanto, en su ventaja y poder social. De ese modo, las oportunidades de los individuos para la acción o, digamos, la gama de elecciones que realistamente tienen ante sí se diferencian de forma sistemática y, a menudo, extrema.

Desde este punto de vista apenas sorprende entonces que el tratamiento de las desigualdades sociales estructuradas en relación a los recursos —o en otras palabras, de la estratificación social— haya constituido siempre un grave problema para el paradigma holístico: en concreto, el problema de cómo reconciliar la estratificación social con los supuestos sobre la homogeneidad interna de las entidades socioculturales consideradas como las unidades de análisis y sobre su grado de integración32. Desde el punto de vista del paradigma individualista, en cambio, la estratificación social y la operación de las constricciones no-normativas derivadas de ella no plantean ningún problema. Se las considera como importantes factores adicionales que incrementan la heterogeneidad de las poblaciones humanas y crean variabilidad en la vida social humana —en este caso, se podría decir que una variabilidad en las oportunidades vitales que es previa a la variabilidad en las elecciones vitales. Y de este modo, se vuelve a poner el acento en la necesidad de que la sociología se base —volviendo a la distinción de Mayr— en el pensamiento poblacional en vez de en el pensamiento tipológico.

El argumento de este capítulo ha sido hasta ahora un tanto abstracto. Con el fin de poner de manifiesto con más claridad lo que implica puede ser útil proporcionar, para concluir, algunos ejemplos más concretos de sus puntos centrales. Puede hacerse así por referencia a uno de los más notables procesos de cambio social que se ha patentizado en el mundo occidental: la rápida erosión desde los años sesenta en adelante de las creencias, los valores y las normas sociales relacionadas que sancionan el matrimonio como base de las relaciones sexuales y de la reproducción y crianza de los hijos y el correspondiente incremento en la cantidad de individuos que optan por la cohabitación y la formación de familias al margen del matrimonio.

En primer lugar, se puede señalar que los análisis de este proceso (por ejemplo, Nazio y Blossfeld, 2003; Nazio, 2008) muestran que se inicia con un aumento relativamente pequeño de los que se desvían de las normas prevalecientes —que, por utilizar la distinción que hace Merton (1957: cap. IV), incluyen no sólo «innovadores» pragmáticos, sino también «rebeldes»; es decir, individuos que se oponen a lo que para ellos son «convenciones burguesas» y cuya entrada bastante abierta en la cohabitación parece haber producido un significativo efecto de demostración.

La difusión de esta práctica empieza a cobrar ritmo a medida que los miembros de las sucesivas cohortes no sólo ven ejemplos de cohabitación entre sus coetáneos, sino que, además, son cada día más conscientes de las ventajas en costes y beneficios que proporciona —incluso aunque en alguna pero decreciente medida sigan considerándola desviada—, sobre todo en un tiempo en el que las oportunidades y las constricciones económicas cambiaban de forma sustancial. Las oportunidades del mercado de trabajo para las mujeres estaban creciendo, pero muchos hombres y mujeres experimentaban de igual forma una mayor incertidumbre en el inicio de su vida laboral (Blossfeld y Hofmeister, 2006; Blossfeld, Mills y Bernhardi, 2006). En estas circunstancias, cohabitar se consideraba a menudo más atractivo —se podría decir que como una cuestión de elección informada— que la alternativa de casarse o seguir sin ataduras. Por medio de la cohabitación el compromiso a largo plazo se puede posponer hasta conseguir cierto grado de seguridad laboral sin incurrir en los costes del aislamiento sexual o de la promiscuidad, al mismo tiempo que se puede acceder a las ventajas de los recursos compartidos y las economías de escala al vivir juntos (Oppenheimer, 1994, 1997; Mills, Blossfeld y Klijzing, 2005; Bukodi, 2012).

Estos análisis sobre el declive del matrimonio y el aumento de la cohabitación ilustran convenientemente la fuerza potencial de la autonomía individual frente a las normas predominantes como respuesta a las condiciones cambiantes de la acción. Pero además sirven también para subrayar otro punto relevante que nos interesa aquí. Muestran que cuando la elección informada de los individuos socava normas sociales sólidamente establecidas no necesariamente se genera ni movimiento hacia un nuevo consenso normativo ni desorden radical.

En muchas sociedades podría parecer que, al menos hasta ahora, el aumento de la cohabitación está asociado simplemente a una mayor diversidad normativa. Las normas antes prevalentes siguen conservando cierto grado de influencia junto a las nuevas. Por ejemplo, los individuos con afiliación religiosa tienden a casarse más sin cohabitación previa que los que no la tienen; y tienden también más, si cohabitan, a comprometerse en matrimonio llegado un determinado momento como, por ejemplo, tras la concepción o el nacimiento de un hijo (Manting, 1996; Nazio, 2008). Así, se podría decir que los hombres y las mujeres han creado grados de libertad mayores que los de antes para realizar las diferentes ideas e ideales por los que viven; o, como Thornton, Axin y Xie (2007: 73) han dicho acertadamente, los individuos «han conseguido de la comunidad y del sistema social en general el control sobre elementos cruciales de los procesos de formación de la pareja». De hecho, Lesthaeghe (2010: 213-216) ve en el aumento de la cohabitación uno entre varios de los aspectos de una «segunda transición demográfica» que implica «un ajuste de la estructura normativa» relativa no sólo al matrimonio y la unión, sino también a las relaciones sexuales y la reproducción y crianza de los hijos; y en la que las «elecciones individuales» autónomas y las evaluaciones de la «utilidad» han prevalecido sobre la «adhesión al grupo social»33.

Sin embargo, no necesariamente hay que considerar que este tipo de cambios implica una reducción del orden social o, en todo caso, no en el sentido de que haya menos regularidad en la vida social. Los individuos también pueden ser una fuente de regularidades en el nivel de la población cuando persiguen sus propios fines mediante procesos de elección informada: es decir, si los individuos hacen elecciones similares en situaciones semejantes (véase Goldthorpe, 2007: vol. 1, cap. 6). Y también a este respecto, los efectos de las constricciones, tanto de las no normativas como de las normativas, a la hora de pautar la acción social pueden adquirir mucha importancia. Así, en el caso de la cohabitación, una constricción no normativa sobre su difusión es la impuesta por la mundana cuestión de los costes. Por ejemplo, se ha mostrado (Nazio y Blossfeld, 2003; Nazio, 2008) que en países como Italia y España, donde hay escasez de vivienda económicamente accesible, muchas parejas jóvenes, sobre todo en los estratos inferiores, a las que les gustaría cohabitar, no pueden permitírselo y se ven obligadas a permanecer en casa de sus padres simplemente por razones económicas.

Por lo tanto, los niveles altos de consenso en creencias y valores y de conformidad con las normas no deben considerarse las únicas fuentes de regularidad en la vida social. Pero, al mismo tiempo, del argumento general de este capítulo y de la ilustración específica de él que se ha presentado se puede extraer una ulterior conclusión que tiene implicaciones directas para lo que sigue.

Cuando los individuos intentan de un modo informado alcanzar sus propios fines en condiciones creadas por compromisos normativos posiblemente muy diversos y también por constricciones no normativas que limitan las elecciones posibles en grados muy diferentes, tienden a generarse regularidades en la acción y en los resultados que emergen en el nivel de la población de formas más complejas que las esperadas bajo los supuestos holísticos. Y este hecho tiene consecuencias directas porque implica dificultades, por volver al análisis del capítulo 1, para hacer esas regularidades visibles y transparentes. Cuando el análisis sociológico parte de la idea de poblaciones y subpoblaciones, en vez de entidades socioculturales consideradas en niveles más micro o más macro, lo que debe resultar es una concepción de la sociedad humana como si, por así decir, fuese de una textura mucho más suelta que la que presenta el paradigma holístico, pero, al mismo tiempo, con un tejido mucho más intrincado. Y esta concepción refuerza a su vez lo que se dijo al final del capítulo 2 sobre los requisitos que deben cumplir los métodos de recogida y análisis de datos si se quieren establecer y describir adecuadamente las regularidades poblacionales, y es, además, relevante para determinar la forma apropiada de explicar esas regularidades.

Las cuestiones que se plantean aquí son centrales para los próximos capítulos con la excepción del 4, que constituye un excurso necesario para defender que son las regularidades probabilísticas de la población las que constituyen los explananda apropiados de la sociología.

25 Una situación análoga que David Cox me mencionó es que en muchas investigaciones en física no es necesario descender hasta el nivel de los quantum, aunque si se requiriese una explicación «elemental» de todos los fenómenos implicados sí sería necesario hacerlo.

26 Es posible también criticar el individualismo metodológico por creer que implica cierto compromiso con el individualismo como credo económico o político. Pero como Weber (1922/1968: 18) observó: «Es un enorme dislate el pensar que un método ‘individualista’ significa una valoración individualista en cualquier sentido concebible».

27 A este respecto, Boudon (1990: 41) compara de forma esclarecedora su propia posición con la de su compatriota, Pierre Bourdieu, quien cuando aplica —o, se podría sostener, cuando aplica mal— la noción tomista de habitus supone en efecto una concepción supersocializada del actor individual mucho más extrema que aquella contra la que objetaron, en un contexto principalmente estadounidense, Wrong y Homans. Véase también Boudon (2003b: 140-148).

28 Las obras de psicología evolutiva y cognitiva referenciadas en las fuentes citadas contribuyen a remediar una debilidad importante de las críticas a la concepción «supersocializada» del actor humano desarrolladas por Wrong y Homans —a saber: que los fundamentos psicológicos de estas críticas eran cuestionables y bastante contradictorios ya que Wrong recurrió a una teoría freudiana de los instintos y Homans a un conductismo bastante rudimentario. Los sociólogos han solido reaccionar de una forma muy negativa a las posiciones que adoptan los psicólogos evolutivos, por ejemplo a la de Tooby y Cosmides (1992) en su ataque contra «el modelo estándar de ciencia social» del individuo humano en la medida en que implica una «tabla rasa» (véase también Pinker, 2002). De hecho, se puede entender que este ataque apunta específicamente a los supuestos psicológicos del paradigma holístico y, si se entiende así, está bien concebido. Pero es un problema que los autores no distingan entre el individualismo ontológico y el metodológico. Un compromiso con este último no implica en absoluto suscribir la muy desafortunada afirmación de que «lo que queda en general en el mundo humano, una vez que quitamos todo lo interno a los individuos, es el aire entre ellos» (Tooby y Cosmides, 1992: 47; véase también Goldthorpe, 2007: vol. 1, 180-183).

29 Curiosamente, Dunbar (2004: 64-66) sugiere que la muy elaborada teoría de la mente que subyace a la ultrasociabilidad humana puede ser una propiedad derivada de esta capacidad más básica para la elección informada en el sentido de que el tipo de razonamiento que esta última entraña podría proporcionar la base para la comprensión de otras mentes: «recurro a la experiencia de mis propios procesos mentales para imaginar cómo funciona la mente de otras personas». Esta sugerencia está en la línea de los conocidos argumentos, tanto de la filosofía como de la antropología, de que es la idea de la racionalidad la que proporciona el passepartout básico para entrar en otras mentes y a su vez en otras culturas (véase, por ejemplo, Hollis, 1987: cap. 1).

30 «Demoníaca» hace referencia aquí al demonio que concibió Laplace (1814/1951), cuya inteligencia va más allá de toda limitación de cálculo y acopio de información y para quien nada es incierto y el futuro está tan claro como el pasado. A veces los economistas proclaman que se ha realizado mucho trabajo teórico sobre los costes de la información y los límites de los cálculos y sus consecuencias. Pero es posible cuestionar en qué medida todo ese trabajo forma parte del análisis de la toma de decisiones en la investigación de economía aplicada. Por ejemplo, consideremos la siguiente afirmación en un trabajo sobre la toma de decisión de los padres de cara a la financiación de la educación de los niños: «Con unos mercados de capital que funcionaran de forma fluida, los padres igualarían el tipo de interés del mercado de préstamos con el valor presente del rendimiento marginal de inversión en sus hijos» (Blanden et al., 2010: 30). ¿Seguro que lo hacen?

31 Es importante distinguir el cuerpo de investigación psicológica referenciado aquí del programa de «heurística y sesgos» asociado a Kahneman y Tversky (véase, por ejemplo, Kahneman, 2011). Este último pone el énfasis en cómo y por qué las elecciones y las acciones de los individuos suelen violar los principios establecidos de la lógica y la probabilidad, dando por supuesta la superioridad normativa de estos principios. En cambio, sobre todo en la obra de Gigerenzer y sus colegas, se cuestiona la idea de las normas de la racionalidad «ciegas al contenido» y se pone énfasis en cómo una heurística rápida y frugal puede, en las condiciones a las que está adaptada, equipararse o incluso superar la racionalidad demoníaca a la hora de ayudar a los actores a conseguir lo que para ellos son resultados positivos (véanse Gigerenzer, 2008: cap. 1; Berg y Gigerenzer, 2010).

32 La aproximación más común al problema, adoptada por Parsons (1940) entre otros (por ejemplo, Davis y Moore, 1945), ha sido tratar la estratificación social como si, en sí misma, estuviera normativamente sancionada y generalmente aceptada como una respuesta necesaria a exigencias funcionales, a saber: las de asegurar la asignación de los individuos más capaces a los roles más importantes para el «mantenimiento del sistema» y las de asegurar su motivación para desempeñar a un alto nivel esos roles. Estas teorías de la estratificación social han estado sometidas, sin embargo, a una serie considerable de críticas empíricas y conceptualmente fundadas (para un ejemplo temprano, véase Tumin, 1953) y en la actualidad reciben poca aceptación. Un enfoque alternativo característico del fonctionnalisme noir inspirado en Marx, diferenciado del fonctionnalisme rose de Parsons —por mencionar la sutil distinción de Raymond Aron—, ha sido considerar la aceptación de la estratificación social como indicativa de un sistema social cuya integración y mantenimiento se deriva de la dominación ideológica, económica y política de las clases inferiores por las superiores.

33 Sin embargo, yo subrayaría que no hay que suponer, como Lesthaeghe parece inclinado a hacer, que lo que está implicado aquí es un movimiento unilineal e irreversible —desde, digamos, la «tradición» hasta la «modernidad». Es muy posible concebir que, de nuevo bajo condiciones cambiantes, la acción individual pueda conducir al resurgir de una situación de más consenso normativo y conformidad.

4. Las regularidades de la población como explananda básicos

Para la sociología entendida como una ciencia de la población, los explananda básicos son las regularidades probabilísticas de la población en vez de los sucesos singulares o los sucesos que se agrupan bajo una misma rúbrica pero sin la adecuada demostración de las regularidades subyacentes que garantizarían esa agrupación.

Elster (2007: 9) ha afirmado que «la tarea principal de las ciencias sociales es explicar los fenómenos sociales» y que «el tipo básico de explanandum es el suceso». Desde el punto de vista de la sociología como una ciencia de la población, el argumento de Elster requiere una matización importante. Los sucesos que preocupan a la sociología son de un tipo determinado; a saber: son sucesos que se puede mostrar que ocurren en una población o subpoblación dada con algún grado de regularidad.

Muchos de los explananda o «puzles» para la sociología que Elster (2007: 1-5) sugiere al ilustrar su argumento están de hecho relacionados con regularidades en los sucesos: por ejemplo, «¿por qué los pobres tienden a emigrar menos?» y «¿por qué vota un individuo en las elecciones cuando su voto no tiene virtualmente ningún efecto en el resultado?». Sin embargo, otros casos que menciona hacen referencia a sucesos singulares; por ejemplo: «¿por qué el presidente Chirac convocó elecciones anticipadas en 1997 y perdió la mayoría en el parlamento?»34. Y, lo que es más importante aún para nuestros propósitos aquí, hay otros autores (por ejemplo, Brady, Collier y Seawright, 2006; Mahoney y Goertz, 2006; Mahoney y Larkin Terrie, 2008) que reconocen de forma más explícita que Elster la distinción entre regularidades en los sucesos y sucesos singulares y que aun así mantienen que las ciencias sociales deben preocuparse por explicar tanto estos últimos como las primeras.

Para comprender por qué surgen dificultades cuando se consideran como explananda sociológicos sucesos distintivos, singulares, en lugar de las regularidades en los sucesos, es necesario considerar el papel del azar en la vida social. A este respecto es útil la distinción que propuso el biólogo Jacques Monod (1970) entre dos visiones, o usos, diferentes de «azar» en un contexto científico; a saber: la distinción entre azar «operativo» y azar «esencial».

Monod señala que se emplea el término «azar» en sentido operativo cuando, para analizar ciertos fenómenos, un enfoque probabilístico es, en la práctica, el único factible en términos metodológicos —aun en el caso de que se pudiera utilizar, en principio, uno determinista. Así, el azar, en este sentido operativo, es el concepto básico para la idea de una ciencia de la población tal y como la entiende Neyman. Se acepta la no factibilidad de intentar dar cuenta de forma determinista de los estados y el comportamiento de todos los individuos que componen una población, bien debido a que son intrínsecamente indeterminados o simplemente debido al grado de complejidad implicado en esa determinación. Sin embargo, queda la posibilidad de, por volver a la expresión de Hacking, «domesticar el azar» y establecer regularidades de tipo probabilístico en el nivel agregado de la población para luego buscar explicaciones de esas regularidades que resultan de los procesos causales o mecanismos que operan en el nivel del individuo e incorporan el azar.

En cambio, el azar en sentido esencial es, para Monod, una idea mucho más radical que se emplea cuando un cierto resultado surge de la intersección de dos o más series bastante independientes de sucesos (véase Hacking, 1990: 12). En el ejemplo que ofrece Monod (1970: 127-131), el doctor Dupont acude a una llamada de emergencia y, cuando pasa al lado de un edificio que están arreglando, al operario Dubois se le cae el martillo sobre la cabeza del doctor y lo mata. Incluso si las dos series de sucesos se consideran en cierto modo determinadas, su independencia implica que el resultado de las dos debe considerarse una «coïncidence absolue»35.

Puede parecer que en la vida social del hombre el azar esencial se da de forma generalizada. Como el doctor Dupont, los individuos se encuentran a menudo en el lugar equivocado y en el momento inoportuno o, felizmente, en el lugar adecuado y en el momento oportuno. Sin embargo, el azar esencial se da en un contexto en el que también están presentes las fuerzas que producen la regularidad. Los individuos persiguen sus diferentes fines, a menudo en situaciones de gran incertidumbre, pero de una manera informada, guiados por una racionalidad común y bajo varias constricciones normativas y no normativas que comparten parcialmente. Lo que a primera vista podría parecer un azar esencial en funcionamiento, puede mostrarse que suele ser un azar condicionado socialmente, al menos en cierta medida.

Por ejemplo, en su obra temprana, Jencks (1972) subraya el papel de la «pura suerte» en el éxito o fracaso relativos en la actividad económica; pero, como él mismo admitió más tarde (Jencks, 1979), la experiencia de los individuos con la suerte, ya fuera buena o mala, podía estar influida de forma significativa por su entorno social. Y como la obra de Granovetter ha contribuido a mostrar, la ocurrencia de uno de los tipos de suerte que cita Jencks —«las personas conocidas por casualidad que te llevan hacia una u otra línea de trabajo»— es muy probable que esté condicionada por algunos rasgos de las redes sociales de individuos, de tal forma que resulta posible «emprender un análisis sistemático de esta variedad de ‘suerte’ enmarcándola en un contexto estructural social dado» (Granovetter, 1995: xi).

Así, en los análisis realizados en el nivel de población —es decir, con cantidades de individuos relativamente grandes— siguen surgiendo muchos tipos de regularidades probabilísticas en la vida social a pesar del funcionamiento generalizado del azar esencial; pero suelen ser regularidades de un tipo complejo y no inmediatamente visible, no digamos transparente. Y son entonces estas regularidades las que, bajo los auspicios del azar operativo, se pueden considerar los explananda para los que hay que construir las apropiadas explicaciones sociológicas.

En cambio, en el caso de los sucesos singulares y distintivos, el azar esencial tiende a tener un papel mucho más dominante y a funcionar de una forma que es mucho menos fácil de «domesticar». Aunque puedan sugerirse, al menos después de producidos los hechos, ciertas regularidades predominantes y tal vez los mecanismos causales subyacentes que puedan haber conducido a esos sucesos, para su ocurrencia real tiende a invocarse, y a menudo crucialmente, la —intrínsecamente improbable— intersección de los sucesos precedentes. Es este hecho lo que al parecer pasan por alto los que apremian a los sociólogos a que intenten explicar sucesos singulares o complejos singulares de sucesos, como —por poner los ejemplos de Mahoney y Goertz (2006: 230)— el estallido de las dos guerras mundiales o el colapso de la Unión Soviética. Al argumentar de este modo, estos autores afirman que los científicos naturales están muy dispuestos a aplicar sus teorías para dar cuenta de «resultados particulares» y ponen de ejemplo la explicación que dio el físico Richard Feyman del desastre del transbordador espacial Challenger de la NASA en enero de 1986. Sin embargo, este ejemplo sirve muy bien para ilustrar en realidad la debilidad de la posición que adoptan Mahoney y Goertz.

La causa inmediata del desastre del lanzamiento del Challenger fue el fallo de una junta de sus cohetes aceleradores sólidos debido a que perdió resiliencia a bajas temperaturas. Y las razones físicas de este fallo las demostró Feynman con mucha teatralidad. En una sesión de la Comisión Presidencial de Investigación sobre el desastre, puso una muestra de la goma usada para las juntas en remojo en un vaso de agua helada sobre la mesa y luego la rompió. Pero el problema de la resiliencia de las juntas ya se conocía, y lo crucial fue que durante una teleconferencia la noche anterior al lanzamiento hubo cierta confusión sobre la relación entre la temperatura del aire y la probabilidad de que las juntas perdieran su eficacia. Los datos estadísticos que se consideraron apresuradamente procedían sólo de lanzamientos previos en los que se había producido realmente algún daño en las gomas, y los análisis de esos datos no indicaban fehacientemente que, con la temperatura pronosticada, el lanzamiento debiera posponerse —mientras que lo que se planteó posteriormente es que si se hubieran examinado todos los datos de todos los lanzamientos, los resultados habrían mostrado con mucha más claridad que había un gran riesgo de catástrofe (Dalal, Fowlkes y Hoadley, 1989). Tras muchas discusiones se permitió que el lanzamiento siguiera adelante, y luego las juntas fallaron.

La cuestión clave que hay que resaltar aquí es que mientras la teoría sociológica quizás podría, como señala Vaughan (1996), ser de ayuda para explicar los rasgos contextuales predominantes que hacían más probable que pudiera ocurrir algún tipo de desastre en el lanzamiento —por ejemplo, la cultura organizacional de la NASA y su «normalización de la desviación» respecto a las cuestiones de seguridad—, difícilmente podría producir una explicación del hecho de que este desastre particular sí que ocurrió. Como Popper (1957: 116-117, 143-147) ha sostenido, con el debido reconocimiento a Max Weber (1906/1949), cuando para explicar algún «suceso real, singular o específico» hay que invocar varios procesos causales diferentes, con distintos fundamentos teóricos, la explicación que resulta no será en sí misma una explicación teórica. Será una explicación de un tipo bastante diferente; a saber: una explicación histórica, que implica un relato del despliegue de todos los eventos relevantes previos, incluidas sus intersecciones contingentes y sus consecuencias —el azar esencial en funcionamiento— hasta el momento en que el suceso en cuestión se produce. En suma, lo que está implicada aquí es una narrativa de un tipo muy específico, ligada al espacio y al tiempo, y necesariamente proporcionada ex post36.

Se puede decir que últimamente el propio Mahoney se ha acercado a la idea de que las explicaciones históricas son en efecto distintivas porque se ocupan de las causas de acontecimientos particulares del pasado, y que «la cuestión de si la explicación podría generalizarse y cómo hacerlo es una preocupación secundaria» (Mahoney, Kimball y Koivu, 2009: 116). Pero es extraño encontrar esta afirmación en un trabajo dedicado a la lógica de la explicación histórica en las ciencias sociales, donde, se supone, la principal preocupación debe ser la búsqueda de explicaciones teóricamente fundamentadas que se puedan aplicar más allá de los casos particulares.

Por suerte, pese a los descaminados empujes que ofrecen algunos, no todos los científicos sociales intentan tan a menudo explicar sucesos singulares, por lo que la importancia del argumento anterior se hace patente en realidad en otro caso: cuando los sociólogos intentan explicar sucesos o complejos de sucesos agrupados bajo una misma rúbrica como si se caracterizaran por regularidades significativas, pero sin proporcionar ninguna demostración convincente de esas regularidades. A modo de ilustración de las dificultades que aquí surgen me referiré a lo que ha dado en llamarse la sociología de las revoluciones, aunque también podría haber elegido la supuesta sociología de las crisis económicas o de diversas trayectorias históricas como, por ejemplo, las «rutas» hacia el autoritarismo o la democracia o los «caminos» hacia la modernización.

En un artículo de revisión, Goldstone (2003: 50, véase también 1995) mantiene que se ha logrado un «progreso continuo» en la sociología de las revoluciones. Este progreso es resultado de la aplicación de procedimientos esencialmente inductivos a estudios de caso detallados de «conjuntos finitos» de revoluciones, en lugar del análisis de muestras de revoluciones tomadas de un «universo predefinido». Goldstone señala que, con la acumulación de estudios sobre revoluciones concretas, ha aumentado el conocimiento de los diferentes procesos causales que pueden estar implicados, lo que ha permitido hacer generalizaciones de mayor alcance y solidez sobre la existencia de las revoluciones y la posibilidad de predecirlas. El mismo Goldstone (1995: 45) ha intentado integrar este trabajo en lo que ha denominado «un modelo de proceso coyuntural» de las revoluciones. Este modelo propone que una sociedad «se escora [sic] hacia la revolución» cuando se dan tres condiciones: (i) el Estado pierde eficacia en su capacidad para controlar los recursos y la obediencia; (ii) las élites están alienadas del Estado y en conflicto abierto sobre la distribución del estatus y el poder; y (iii) es posible movilizar rápidamente a una proporción grande o estratégica de población para que emprenda acciones de protesta.

Como ha observado Tilly (1995: 139-140), estas condiciones son en sí mismas tan parecidas a las que definen una situación revolucionaria real que hacen que el modelo de Goldstone tenga un potencial limitado a la hora de explicar cómo se producen las revoluciones. Pero se puede objetar además que lo que se afirma empíricamente ni siquiera equivale a una serie de regularidades establecidas en los procesos sociales conducentes a las revoluciones que pudieran constituir apropiados explananda sociológicos. Porque, como Goldstone parece admitir, sus condiciones «coyunturales» para la revolución no tienden de ningún modo a producirse juntas; el que lo hagan o no en casos particulares debe considerarse bastante contingente. Y él sí que reconoce explícitamente que su modelo «no dice nada» sobre las causas de que las sociedades se muevan hacia una situación revolucionaria, y sugiere que un tal conjunto fijo de causas no existe (Goldstone, 1995: 45).

Es difícil, por tanto, ver que se esté presentando aquí un argumento convincente en favor de la viabilidad de una sociología de las revoluciones. Si la inducción a partir de estudios de caso no conduce al establecimiento de regularidades empíricas en las precondiciones de las revoluciones, en su arranque, en su desarrollo, en los factores relacionados con su éxito o fracaso, etc., sino que revela variaciones crecientemente mayores en los diferentes casos, entonces la posibilidad de una explicación teórica de las revoluciones en términos del funcionamiento de procesos sistemáticos queda claramente debilitada37. Y se podría argüir que lo que a su vez se está indicando es que se debe dar más peso a los factores que son específicos de los casos individuales, incluyendo su interacción por medio de la intervención del azar esencial. En otras palabras, lo que parece apropiado no es una sociología de las revoluciones, sino, en el mejor de los casos, una historia comparada que, siguiendo a Popper, tendría que reconocerse como una empresa intelectual de un tipo muy diferente. Es decir, de un tipo en el que se compararan las explicaciones de las diferentes revoluciones, con la debida consideración a las concatenaciones particulares de sucesos implicados, y con una preocupación tanto por la diversidad de los posibles procesos revolucionarios como por los rasgos comunes38.

Es a este respecto interesante descubrir que entre los historiadores profesionales que estudian las revoluciones se aprecia una tendencia creciente a menospreciar las presuntas regularidades entre los casos y a acentuar su particularidad individual. Por ejemplo, el autor del estudio más completo hasta la fecha de la «Revolución Inglesa» del siglo XVII señala en el último capítulo lo siguiente: «soy escéptico ante la búsqueda de una morfología de la revolución en la que encajen las revueltas en Francia en 1789, Rusia en 1917, China bajo el presidente Mao y otras turbulencias posteriores en otros lugares» (Woolrych, 2002: 792)39.

La postura que he adoptado podría considerarse excesivamente negativa en la medida en que parece imponer límites innecesarios a la ambición sociológica. Pero los que así piensan harían bien en reflexionar sobre el hecho de que no hay razón alguna para suponer que el alcance de la explicación sociológica es infinito —ninguna razón para suponer que puede existir una sociología de cualquier cosa y de todo— y que, por lo tanto, es importante tener una idea de dónde y con qué criterios se deben trazar las fronteras de la explicación sociológica. Es además relevante señalar que la ambición excesiva tiene sus costes. Así, tras los sucesos de 1989-1990, los sociólogos tuvieron que encarar muchas críticas por no haber anticipado el colapso de la Unión Soviética, unas críticas que se podrían haber evitado o, al menos, haber rechazado eficazmente, si dentro de la disciplina hubiera habido una clara conciencia y un reconocimiento más explícito de dónde se requiere una explicación histórica en vez de sociológica. Si ese hubiera sido el caso, como Hechter (1995: 1523) ha observado, los sociólogos no hubieran tenido que «agachar la cabeza». En cuanto a la afirmación de Goldstone (1995) de que, a la luz de su modelo, él habría sido de hecho capaz de predecir las revoluciones asociadas al colapso de la Unión Soviética, el comentario de Runciman (1998: 16) es brutal pero ajustado: «Puede que hubieras podido predecirlas, Jack. Y si hubieras podido, deberías haberlas predicho. Pero no lo hiciste»40.

A modo de conclusión a este capítulo haré algunas observaciones que pueden ser pertinentes sobre la utilización de métodos lógicos en lugar de estadísticos en el análisis sociológico, porque las dificultades que surgen cuando se aplican métodos lógicos sirven para sacar a relucir de otra manera los riesgos de intentar dar explicaciones sociológicas cuando en realidad se requieren explicaciones históricas. Los métodos lógicos cobraron relevancia en la sociología con el temprano estudio de las revoluciones de Theda Skocpol (1979) —en concreto, con el uso que hace del «método de la concordancia» y el «método de la diferencia» de John Stuart Mill (1843/1973-1974). Y aunque parece que Goldstone aplica esos métodos de modo informal, otros autores, que se sumarían a su compromiso con el trabajo inductivo a partir de estudios de caso, han intentado ir más allá de Mill. De forma señalada, Charles Ragin (1987) ha propuesto el uso de la teoría de conjuntos y el álgebra booleana en lo que ha dado en llamarse el «análisis cualitativo comparado» (ACC). Es en este método en el que me centro ahora.

El ACC intenta mostrar las condiciones en las que un resultado determinado ocurre o no ocurre, tratando las diversas condiciones consideradas como binarias: de hecho, como presentes o ausentes. Sobre la base de estudios de casos, se construye una «tabla de verdad» que muestra qué conjuntos de condiciones se asocian con el resultado que ocurre o no ocurre, y el álgebra booleana se usa para comprimir la tabla de verdad en una fórmula mínima. En la versión fuerte del ACC, la ecuación booleana se considera una «fórmula causal» que proporciona todas las combinaciones de las condiciones que son necesarias y/o suficientes para que se produzca el resultado en cuestión. En una versión más débil, que últimamente se utiliza a menudo —aunque con una gran dosis de ambigüedad (véase, por ejemplo, Rihoux y Marx, 2013: 168-169)— la ecuación booleana se considera sólo como un medio para resumir resultados procedentes de algunos estudios de caso de una forma que suscita o, como mucho, sugiere explicaciones causales. En esta versión más débil, el ACC podría parecer una manera posible de establecer regularidades empíricas relativas a algunos fenómenos sociales que a su vez podrían constituir explananda de un tipo legítimo.

Sin embargo, ya se considere el ACC como una fuente de fórmulas causales o como un método esencialmente descriptivo, está expuesto a serias objeciones por razones tan convincentes como las expuestas por Lieberson (2004) y Lucas y Szatrowski (2014). Lo que a estos autores les interesa señalar es que el ACC, como método de análisis lógico más que estadístico, debe suponer un mundo social bastante determinista en vez de probabilístico41. Es decir, no permite la operación del azar esencial en este mundo, ni tampoco el azar como simple error en nuestro —supuesto— conocimiento del mismo (véase Goldthorpe, 2007: vol. 1, cap. 3; Hug, 2013). A su vez, el ACC no es capaz de tener en cuenta el grado en que una tabla de verdad derivada de los estudios de caso puede contener resultados efectivamente aleatorios: es decir, como consecuencia de que el mundo social no es, de hecho, determinista, o como consecuencia simplemente de un error en los datos. Y por esta razón, las ecuaciones de síntesis booleanas pueden conducir fácilmente, como Lieberson (2004) afirma, a una «enorme sobreinterpretación» o, como Lucas y Szatrowski (2014) proclaman, a explicaciones causales que son simplemente erróneas42. Otra manera de decirlo sería afirmar que puede que el ACC sea a menudo incapaz de distinguir la señal del ruido. Y Lieberson ha demostrado la posibilidad de que el ACC pueda producir ecuaciones booleanas a partir de tablas de verdad que son totalmente ruido: es decir, que se han generado mediante procesos completamente aleatorios.

Como respuesta a esto, se ha afirmado (por ejemplo, Ragin y Rihoux, 2004) que tales tablas de verdad generadas aleatoriamente se mostrarían enseguida como tales, en el sentido de que contendrían muchas contradicciones —es decir, casos de conjuntos idénticos de condiciones asociadas tanto al resultado de interés que ocurre como al que no ocurre— y que una de las tareas estándar del ACC es resolver esas contradicciones, normalmente introduciendo nuevas condiciones antes de seguir adelante. Pero esta respuesta resulta inadecuada. Mediante simulaciones, Marx (2010) ha mostrado que no necesariamente surgen contradicciones en las tablas de verdad generadas aleatoriamente. Lo que resulta crucial es el número de casos analizados y el número de condiciones implicado. En concreto, los resultados de Marx (2010: 155) le llevan a sugerir que «las aplicaciones [del ACC] con más de 7 condiciones (incluido el resultado) y las aplicaciones en las que la proporción de condiciones sobre los casos es mayor que 0,33, no son capaces de distinguir los datos reales de los datos aleatorios». Y su revisión de los estudios que usan el ACC (Marx, 2010: tabla 4) revela que una proporción considerable de ellos era, de hecho, de este tipo tan cuestionable.

En la raíz del problema que surge aquí está el hecho de que el ACC, como un método lógico que supone un mundo determinista, tiene que intentar explicar satisfactoriamente todos los casos considerados. En términos estadísticos, debe intentar dar cuenta del 100 % de la varianza en el resultado de interés. Esto, como Seawright (2005: 16-18) ha señalado, significa que el ACC tiene que incluir todas las condiciones causalmente relevantes para el resultado de interés en la población de casos estudiada: tiene que incluir no sólo las condiciones que operan con cierta regularidad en los casos, sino también las condiciones bastante «idiosincrásicas» —y, podría sospecharse, puramente azarosas— que pueden ser relevantes sólo en uno u otro caso particular. Así, siempre cabe la posibilidad de que el número de condiciones que se necesite considerar y su ratio con respecto al número de casos se aproximen a los peligrosos niveles que Marx identifica y que al parecer a menudo se superan en la práctica43.

El propio Marx (2010: 147) lo describe con acierto como un problema de «lo único». Cuando el número de condiciones identificadas se aproxima al número de casos analizados, se llega a un punto en el que cada caso debe considerarse representativo de una configuración única de condiciones: es decir, no hay regularidades. Llegados a este punto, la posibilidad de contradicciones queda eliminada, pero la ecuación booleana producida carece de sentido, pues podría aplicarse por igual a datos aleatorios o a datos derivados de los casos estudiados. Una manera alternativa de explicar esta cuestión, por volver al análisis anterior de este capítulo, sería la siguiente. Cuando se da una situación de este tipo, lo que se está poniendo de manifiesto es —como en el caso de la supuesta sociología de las revoluciones— el intento de ofrecer una explicación sociológica para sucesos que no se caracterizan por la suficiente regularidad como para dar esa explicación sociológica, ni una explicación teórica de ningún tipo. O, dicho de otro modo, en la medida en que puede plantearse el problema de «lo único» en el caso de sucesos o de complejos de sucesos, lo que se requiere es una explicación histórica en vez de sociológica.

En tanto en cuanto los defensores del ACC proponen una solución a este problema, parece consistir en que los análisis explicativos se limiten a poblaciones de casos que se consideran «comparables» en el sentido de que son «causalmente homogéneos» o, en otras palabras, permiten obtener una tabla de verdad carente de contradicciones con un número relativamente pequeño de condiciones. Pero recurrir a poblaciones «construidas» (Ragin, 2013: 173; y véase Goertz y Mahoney, 2009) en vez de a poblaciones que son definidas independientemente del modelo explicativo que se va a usar —y, presumiblemente, a la luz de los intereses sustantivos previos del analista— implica que las condiciones de alcance del modelo se establecen de una forma bastante arbitraria. Se confunden la descripción de las regularidades poblacionales y su explicación, y sólo se consideran los casos que encajan en un modelo explicativo determinado. Si bien todas las teorías en las ciencias sociales tienden a requerir condiciones de alcance de algún tipo, el procedimiento apropiado (véase el capítulo 9) debe ser el desarrollo de teorías para dar cuenta de los explananda establecidos bastante independientemente, para luego descubrir, investigando más, cuán adecuadas son esas teorías para las tareas asignadas y cuáles son sus limitaciones, incluyendo sus condiciones de alcance. De otro modo, se tiende desde el principio a modelos explicativos que, como un traje mal cortado, simplemente se adaptan a lo que les toca.

Examinar las dificultades que afrontan los métodos lógicos de análisis, basados en el supuesto de un mundo social determinista, contribuye a resaltar los rasgos distintivos de la sociología entendida como una ciencia de la población fundamentada en el supuesto de un mundo social probabilista que requiere métodos estadísticos. En este último caso, se admiten desde el principio dos condiciones que la limitan. Primera, por las razones explicadas en este capítulo, se acepta que los explananda apropiados para esta sociología serán sólo sucesos de un cierto tipo: aquellos que puede mostrarse empíricamente que se expresan en regularidades probabilísticas en el nivel agregado derivadas de los estados y el comportamiento de los miembros individuales de las poblaciones. Y, segunda, se acepta que, como veremos con más detalle en los próximos capítulos, la varianza en los resultados de interés no se explicará en su totalidad, sino sólo en la medida en que dicha varianza es resultado de factores que se considera que operan de una manera sistemática en vez de idiosincrásica o aleatoria (véase King, Keohane y Verba, 1994: cap. 2 especialmente).

34 Elster también pone ejemplos que, si bien se refieren a sucesos singulares, deben entenderse al parecer como casos particulares de regularidades. Por ejemplo, «¿por qué ninguno de los treinta y ocho viandantes llamó a la policía cuando Kitty Genovese fue golpeada hasta morir?» (Kitty Genovese era la encargada de un bar de Nueva York que fue asesinada cuando volvía a su casa a primeras horas de la mañana de un día de 1964). Lo que se supone que le interesa a Elster es el llamado «efecto del espectador», muy estudiado en la literatura de la psicología social, que en términos generales se podría formular así: «la probabilidad de que los individuos ayuden o emprendan alguna acción en situaciones de aparente emergencia varía inversamente con la cantidad de personas que están presentes». En realidad, el caso Genovese no es un ejemplo bien documentado de este efecto (Manning, Levine y Collins, 2007).

35 Como era biólogo, la preocupación principal de Monod era establecer los elementos esencialmente azarosos en la evolución. Intentaba mostrar que los procesos por los que se producían las mutaciones en las secuencias del ADN no tenían ninguna relación con —eran bastante independientes de— los efectos derivados de la proteína modificada, las interacciones que asegura, las reacciones que cataliza, etc. En los años sesenta, en King’s College, Cambridge, me beneficié mucho de mis conversaciones con Jacques Monod sobre «el azar y la necesidad» en la biología y la vida social.

36 En su libro sobre la decisión de lanzar el Challenger, Vaughan (1996: xiii) dice proporcionar una «explicación sociológica» de esta decisión, pero también afirma, en la misma página, que proporciona una «etnografía histórica» de la secuencia de sucesos que condujeron al desastre. Esta segunda afirmación es más convincente que la primera. El relato detallado de Vaughan de esta secuencia de sucesos (véase, sobre todo, el cap. 8) sirve de hecho para mostrar cómo el azar esencial entra en juego de forma crucial en una serie de momentos diferentes.

37 Como indicaré más adelante en este capítulo, debo mencionar aquí que, aunque tengo serias dudas sobre la metodología que defiende Goldstone —basada en inducciones a partir de «conjuntos finitos» de casos—, no creo que esa metodología sea en sí misma la fuente de la incapacidad para establecer regularidades empíricas relacionadas con las revoluciones. Estoy totalmente de acuerdo con Goldstone (2003: 43) en que los estudios sobre las revoluciones con un N grande basados en muestras «no han sido tremendamente fructíferos» y de hecho no han supuesto ninguna mejora a este respecto.

38 En algunas ocasiones, Goldstone y otros que intentan crear una sociología de las revoluciones sí que han descrito de forma alternativa su objetivo como el de ofrecer un «análisis histórico comparado» de las revoluciones, pero sin reconocer de forma manifiesta las diferencias que surgen.

39 Véanse también las observaciones de un historiador, revisionista pionero, de la Revolución Francesa, Alfred Cobban (1965: esp. caps. 1-3), a quien tuve la fortuna de tener de profesor. Su obra en particular sirve para destacar que el escepticismo del tipo que expresa Woolrych no impide en absoluto a los historiadores de las revoluciones hacer uso de conceptos sociológicos o de teorías sociológicas que se han elaborado en otras áreas. Pero la distinción entre la explicación histórica y la sociológica permanece. Quien lo dude y se incline a seguir a Mahoney y Goertz y creer en la posibilidad de una explicación sociológica del estallido de la Primera Guerra Mundial, haría bien en leer la soberbia explicación histórica de Clark (2013) o, al menos, las páginas 361-364 y la Conclusión.

40 Los economistas también han sido criticados por no predecir la crisis financiera de 2008. Es de señalar que al menos algunos de ellos han adoptado la postura de que esa predicción está más allá del alcance de la economía como ciencia social, en particular debido al papel que tienden a representar las especificidades históricas en los sucesos de este tipo.

41 En una obra posterior, Ragin (2000) ha ido más allá de su formulación original del ACC para proponer el uso de los conjuntos «difusos» en lugar de los conjuntos «clásicos» que implican categorizaciones estrictamente binarias. Este nuevo enfoque se aleja de forma significativa del análisis lógico para acercarse al estadístico en el sentido de que implica una medición —aunque bastante rudimentaria y a menudo arbitraria— del grado de pertenencia de los casos a conjuntos particulares; y también sirve para hacer posible una comprensión de la causación que es probabilística en lugar de determinista, aunque a costa de incurrir en oxímoron tales como «casi necesario» y «casi suficiente». Por lo tanto, no considero el ACC de conjuntos difusos en el examen presente de las dificultades relacionadas con el análisis puramente lógico. Sin embargo, como muestran Krogslund, Choi y Poertner (2015), los resultados del ACC con conjuntos difusos son muy sensibles a cambios bastante pequeños de los parámetros empleados para «calibrar» la pertenencia al conjunto y aplicar luego la minimización booleana. Se plantea entonces la pregunta de qué es lo que se puede hacer con el ACC con conjuntos difusos que no se puede hacer con menos dificultad y más fiabilidad mediante los métodos estadísticos existentes como, por ejemplo, la modelación loglineal o el análisis de clases latentes (que veremos en el capítulo 7). Como Achen (2005: 29) ha comentado, el repetido aserto de Ragin de que los métodos cuantitativos de análisis de datos en las ciencias sociales se limitan a los análisis de regresión que estiman efectos netos, independientes del contexto, es una «afirmación sin duda desconcertante».

42 Curiosamente, Lucas y Szatrowski (2014) intentan ilustrar su caso mostrando que un análisis ACC de la causa —inmediata— del desastre del Challenger, examinado antes en este capítulo, ofrece una explicación que es contradictoria con la aceptada generalmente por los ingenieros y la Comisión Presidencial de Investigación: es decir, que el desastre se produjo simplemente por el fallo de las juntas del motor de aceleración a temperaturas bajas. El análisis ACC implicaría que una interacción con otros factores fue necesaria para que ocurriese el desastre, a pesar de que no existe evidencia independiente al respecto.

43 Incluso cuando el ACC se aplica a bases de datos con una N bastante grande (por ejemplo, véase Cooper, 2005), sigue planteándose el problema de la sobreinterpretación en el sentido de que las ecuaciones booleanas que se pueden formular implican complejos efectos de interacción que, si se incorporan en, por ejemplo, un modelo loglineal, se demostrarían estadísticamente no significativas o, dicho de otro modo, podrían reflejar fácilmente aspectos azarosos de los datos (véase Krogslund, Choi y Poertner, 2015: 50-51).

5. La estadística, los conceptos y los objetos de estudio sociológico

La estadística debe considerarse una disciplina fundacional para la sociología como ciencia de la población en el sentido de que, como medio para establecer regularidades poblacionales, conforma en realidad los explananda u «objetos de estudio» de la sociología, aunque siempre en conjunción con los conceptos que elaboran los sociólogos.

En una ciencia de la población, con independencia de cuáles sean sus intereses sustantivos, se requieren métodos estadísticos para realizar la tarea primordial de establecer el alcance y la forma de las regularidades poblacionales. Como veremos con más detalle en los capítulos 6 y 7, la estadística contribuye en efecto de forma crucial, tanto en la recogida como en el análisis de datos, a la sociología entendida como una ciencia de la población. Sin embargo, antes es importante considerar por qué, en otro sentido más profundo, es fundamental para la sociología.

A este respecto, un trabajo realizado por un destacado historiador de la estadística, Stephen Stigler (1999: cap. 10), nos ofrece pistas clave. Stigler se propone poner de manifiesto las diferencias significativas entre el papel que han llegado a representar los métodos estadísticos en las ciencias sociales y los usos que previamente se han hecho de esos métodos en varias ciencias naturales.

Stigler empieza por señalar que los métodos estadísticos se llevan utilizado ampliamente en astronomía desde el siglo XVIII. Ahora bien, se utilizaban para un propósito específico; a saber: el de controlar el error observacional. Para estudiar las posiciones y los movimientos de los cuerpos celestes, los astrónomos creían que disponían de una teoría correcta que los guiaba —la teoría newtoniana—, y el propósito primordial de sus observaciones era poder cuantificar dicha teoría en sus aplicaciones concretas. Por ejemplo, dado que Júpiter se movía trazando una elipse alrededor del Sol, lo que querían saber eran los coeficientes de la ecuación de esa elipse. Pero al realizar ese tipo de tareas, los astrónomos se topaban con la dificultad de que los diferentes observadores, o quizás el mismo observador en diferentes momentos, producían diferentes resultados: es decir, las observaciones astronómicas estaban sometidas a error. Entonces se consideró que la solución eran los métodos estadísticos: un medio para distinguir efectivamente la verdad del error. Ahí fuera había valores verdaderos que esperaban ser identificados, y con dispositivos tales como la «curva de error» —o distribución normal— gaussiana y el método de los mínimos cuadrados, un precursor de la regresión, las observaciones que tendían al error podían procesarse para obtener las mejores estimaciones posibles de esos valores verdaderos: es decir, mediante la media de la distribución o la línea de los mínimos cuadrados.

Stigler observa además que desde la mitad del siglo XIX los primeros científicos del comportamiento, como Fechner, Ebbinghaus y Peirce, también empezaron a aplicar métodos estadísticos, notablemente en estudios «psicofísicos» de fenómenos tales como la sensibilidad, los momentos de reacción y la memoria. En este caso, el propósito no era lidiar directamente con los problemas del error observacional, sino intentar protegerse contra las inferencias erróneas derivadas de observaciones hechas con un diseño experimental adecuado. En particular, se usaron técnicas de aleatorización para crear una «línea de referencia» con la que poder valorar con fiabilidad los efectos experimentales obtenidos bajo condiciones que variaban sistemáticamente44. Stigler (1999: 193) sugiere que el diseño experimental estadísticamente informado proporcionó «un novedoso sustituto del anclaje de la ley de Newton» de la que disfrutaban los astrónomos. Y, una vez más, al igual que les ocurrió a los astrónomos, el supuesto subyacente era que ahí fuera se estaba estudiando una realidad bastante independiente, y que la estadística era simplemente el medio para adquirir un mejor conocimiento de esa realidad.

Sin embargo, lo que le interesa mostrar a Stigler es que el creciente uso desde finales del siglo XIX de los métodos estadísticos en las ciencias sociales creó una nueva y más compleja situación. Para los científicos sociales, que carecían de un equivalente a la teoría newtoniana o, en la mayor parte de los casos, de oportunidades para la investigación experimental, los métodos estadísticos adquirieron un papel significativamente diferente y de hecho más importante. Servían no sólo como un medio para obtener un conocimiento menos tendente al error y más fiable de los objetos de estudio independientes, sino también como un medio de crear por sí mismos esos objetos de estudio.

La obra de Quetelet (1835/1842, 1846, 1869) antes mencionada empezó a marcar la diferencia. Mientras para los astrónomos la distribución normal expresaba simplemente la distribución de los errores en torno a los valores verdaderos que ellos intentaban encontrar, para Quetelet, y para aquellos de sus seguidores que fundaron la sociología cuantitativa, la distribución normal era de interés sustantivo. Si se podían establecer tasas de matrimonio, nacimientos fuera de matrimonio, suicidio, delincuencia y cuestiones de este tipo respecto de la población, podría considerarse que definían, por medio de su centro, atributos probabilísticos de l’homme moyen o, efectivamente, de l’homme type de la sociedad particular en cuestión (véase también Goldthorpe, 2007: vol. 2, cap. 8)45. Como se vio en el capítulo 1, Quetelet se alejó luego de ese pensamiento tipológico simple para reconocer la realidad y la importancia de lo que podríamos llamar variación subpoblacional. Sin embargo, sólo con la obra de Galton (1889a) y sus sucesores la estadística de la variación desbancó decisivamente a la de las medias, lo que condujo al desarrollo de los métodos modernos de análisis multivariable de datos de nivel individual46. Y fue al término de la transición desde el pensamiento tipológico al pensamiento poblacional (véase Mayr, 1982: 47) cuando se puso completamente de manifiesto que el papel representado por la estadística en las ciencias sociales era «fundamentalmente diferente de su papel en buena parte de la ciencia física» (Stigler, 1999: 199). Los resultados que se obtenían ajustando un modelo estadístico a los datos observacionales —en otras palabras, las regularidades probabilísticas así mostradas— constituían en sí mismos lo que existía para ser luego analizado y explicado.

Si entonces se considera que las estadísticas son de ese modo fundacionales para las ciencias sociales en un sentido más profundo del que a menudo se percibe —es decir, en tanto crean sus objetos de estudio—, probablemente surjan preguntas sobre lo que podríamos llamar el estatus ontológico de estos objetos. ¿Qué «realidad» afirman expresar? Stigler (1999: 199) los consideraría «no menos reales» que los objetos de estudio de la ciencia física. Y esta posición encuentra apoyo en un lúcido trabajo de Louçà (2008). En su defensa de la estadística como «motum de la revolución moderna en la ciencia», Louçà observa que la estadística se desarrolló históricamente bajo dos supuestos diferentes. Al principio, la estadística supuso que el error era enteramente un atributo del observador; pero más tarde, y con muchas más consecuencias, supuso que el «error» —en el sentido de la variación con cierto grado de aleatoriedad— era en sí mismo un atributo inherente de la realidad, social o natural. La estadística proporciona entonces el acceso a esa realidad. Y Louçà llega a defender —disintiendo un tanto de Stigler en esta cuestión— que en realidad fue una ciencia natural, la biología evolutiva, la primera «en ser reconstruida sobre fundamentos probabilísticos», aunque con modelos tomados de la física estadística (véase la discusión en el capítulo1).

Sin embargo, aunque la discusión en esta línea es atractiva y obviamente casa con mi afirmación de que son las regularidades probabilísticas empíricamente establecidas los explananda adecuados de la sociología entendida como una ciencia de la población, es necesario abordar otro problema. Aunque para la sociología así entendida la estadística es fundacional porque sirve para constituir sus objetos de estudio, hay que admitir que los métodos estadísticos no pueden cumplir esa función sin ayuda. Lo pueden hacer sólo y conjuntamente con los conceptos que los sociólogos crean y hacen operativos en las variables que incluyen en los análisis estadísticos. Y, por esta razón, cabe pensar que volverá a cuestionarse el estatus ontológico de esas regularidades que pueden ser demostradas mediante tales análisis.

En las ciencias naturales se ha supuesto —aunque con cierto desacuerdo (véase más adelante en este capítulo y, para una revisión, Bird y Tobin, 2010)— que al menos ciertos esquemas conceptuales básicos pueden tomarse como si se refirieran a «tipos naturales», o que se puede pensar que distinguen entre entidades ya claramente separadas por su naturaleza. Las clasificaciones de las partículas físicas fundamentales o de los elementos químicos son ejemplos obvios. Pero, cualquiera que sea la fuerza del argumento para creer que, conceptualmente, el mundo natural se puede «separar por sus articulaciones» —por usar la expresión de Platón47—, pocos lo considerarían posible en el caso del mundo social. Los conceptos aplicados en las ciencias sociales, más que venir «dados» directamente por el modo en que el mundo social es realmente, son aceptados generalmente como productos de los esfuerzos humanos para comprender cognitivamente ese mundo, por lo que es posible adoptar découpages conceptuels bastante diferentes y quizás rivales y en conflicto.

A los efectos de lo que aquí nos ocupa, la pregunta crucial que se plantea es la siguiente: ¿son las regularidades que la sociología como una ciencia de la población intenta constituir como sus explananda básicos —resultantes de análisis estadísticos informados por algún enfoque conceptual particular— nada más que construcciones de tipo arbitrario? En otras palabras, ¿son el simple resultado de aplicar uno entre una amplia variedad de otros posibles enfoques conceptuales, que, además, bien podría ser «inconmensurable» y, por lo tanto, no permitir una valoración de su idoneidad para representar la realidad social? Los «constructivistas» extremos, como los asociados a la llamada sociología de la ciencia «posmertoniana», proclamarían que efectivamente ese es el caso. Afirmarían que no hay entidades —ni siquiera en el mundo natural— que se pueda suponer que existen con independencia del modo en que se forman conceptualmente y que, por consiguiente, como Woolgar (1988: 73) ha señalado, «no hay ningún objeto más allá del discurso». Sin embargo, parece que apenas hay razones para aceptar esa posición —y mucho que decir para rechazarla, tanto en lo que se refiere a las ciencias sociales como a las naturales48.

Como Popper (1994: cap. 2 esp.) afirmó en su esfuerzo por desvelar «el mito del marco», los diferentes enfoques conceptuales no necesariamente han de ser inconmensurables; de hecho, a menudo y en cierta medida, sí se pueden «traducir» uno a otro. Por ejemplo, Copérnico pudo mostrar cómo todas las observaciones astronómicas que encajaban en un sistema geocéntrico podían encajar, con un método simple de traslación, en un sistema heliocéntrico. Es más, cuando la traducción entre los diferentes enfoques no es posible, aún quedan procedimientos racionales para hacer evaluaciones comparativas de ellos. En particular, se puede considerar, primero, la medida en que los diferentes conceptos se pueden aplicar efectivamente en la investigación y, segundo, la medida en que, cuando se aplican, son reveladores para los fenómenos de interés sustantivo.

Por lo que se refiere a la aplicabilidad de los conceptos en la investigación, la consideración clave es hasta qué punto se pueden expresar mediante instrumentos de medida —clasificaciones, escalas, etc.— con un grado adecuado de fiabilidad y validez (en referencia a las ciencias humanas y sociales, véanse, por ejemplo, Carmines y Zeller, 1979; Bohrnstedt, 2010). La «fiabilidad» hace referencia al grado en que se puede aplicar de forma consistente un instrumento mediante el cual un concepto se hace operativo como variable, de forma tal que, por ejemplo, ofrezca los mismos resultados en las condiciones en las que de hecho debería hacerlo. Existen varios test de fiabilidad bien establecidos. La «validez» es una idea más compleja, de la que se pueden distinguir varias formas. Pero la más importante —llamada normalmente validez de «constructo»— se refiere al grado en que un instrumento demuestra empíricamente que capta lo que supuestamente debe captar en términos conceptuales49. Por tanto, lo que hay que resaltar aquí es que los argumentos sobre los méritos de un concepto o un esquema conceptual frente a otro apenas pueden tener sentido si no se basan en la evidencia sobre la posibilidad de que pueda ser aplicado fiable y válidamente en procedimientos de investigación reales —pero tal evidencia, una vez producida, puede entonces proporcionar razones objetivas para las evaluaciones comparativas.

Dados unos conceptos que se han hecho operativos para la investigación con un grado adecuado de fiabilidad y validez, se puede abordar empíricamente la pregunta de hasta qué punto su aplicación se demuestra reveladora. En la discusión sobre los conceptos en buena parte de lo que pasa por teoría sociológica apenas se encuentra referencia a lo que se ha logrado cuando se han aplicado en casos específicos. Pero un rasgo frecuente, al menos de la investigación cuantitativa en sociología, es el intento de mostrar que se han obtenido casi los mismos resultados a partir de diferentes enfoques conceptuales en un área de interés dada (en otras palabras, que esos enfoques son traducibles), o que los diferentes enfoques tienen ventajas y desventajas en diferentes aspectos, o que un enfoque es en general más revelador que otros.

Para ilustrar esta idea se podría tomar el caso de la conceptualización de la estratificación social. Hasta mediados del siglo pasado, la mayor parte de las discusiones se centraron en la utilidad del análisis de clase marxista en el contexto del naciente «capitalismo gerencial» y el desarrollo de los «estratos intermedios» —aunque esas discusiones se desarrollaron manteniendo una conexión bastante vaga con los estudios empíricos (véase, por ejemplo, Dahrendorf, 1959). Pero luego, especialmente en Estados Unidos, se llevaron a cabo esfuerzos orientados a ofrecer procedimientos para tratar la estratificación social de forma más sistemática, en particular en la investigación por encuestas de relativa gran escala, mediante el uso de escalas diseñadas para captar los conceptos del prestigio ocupacional o del «estatus socioeconómico» ocupacional basados en los niveles de educación e ingresos (Duncan, 1961; Treiman, 1977). Escalas de este tipo se siguen produciendo y usando, pero ahora de forma menos amplia que antes; y desde finales del siglo xx es posible identificar un movimiento de regreso al uso de los conceptos de clase, aunque son de diferentes tipos: por ejemplo, los inspirados en Weber, Durkheim y Marx (Wright, 2005). En tiempos aún más cercanos se puede apreciar un giro hacia un enfoque multidimensional que implica distinguir entre la clase y el estatus como formas cualitativamente diferentes de estratificación, así como entre los aspectos «relacionales» de la estratificación, por un lado, y los aspectos «atributivos» como la renta y la riqueza o la educación, por otro (Chan y Goldthorpe, 2007; Goldthorpe, 2012).

En el transcurso de estos desarrollos ha surgido mucha discusión e incluso una gran controversia entre los defensores de las diferentes posiciones conceptuales. Aun así, es posible discernir algún progreso. Por ejemplo, las escalas de prestigio ocupacional y de estatus socioeconómico fomentaron avances con respecto a la fiabilidad, y aunque esas escalas han demostrado ser vulnerables a las críticas sobre su validez (por ejemplo, Hauser y Warren, 1997) —es decir, sobre qué pretenden medir exactamente y cuán bien lo hacen— ha surgido una mayor conciencia de la importancia de la validez. Esto se ha reflejado en los nuevos esquemas de clase que se han elaborado. En especial, cuando un esquema se ha considerado o usado realmente en las estadísticas oficiales, se han realizado comprobaciones sistemáticas de su validez de constructo (por ejemplo, en el caso de la Clasificación Socioeconómica de la British National Statistics Office y una extensión propuesta de esta clasificación para Europa, Rose y Pevalin, 2003; Rose, Pevalin y O’Reilly, 2005; Rose y Harrison, 2010).

Además, el debate sobre los méritos de las diferentes aproximaciones conceptuales a la estratificación social, mencionado en el párrafo anterior, se ha desarrollado cada vez más no in abstracto, sino en términos de lo que revelan o no revelan en sus aplicaciones particulares y de sus consiguientes ventajas y desventajas para analizar, por ejemplo, la movilidad social (Marshal et al., 1988: cap. 4; Jonsson et al., 2009; Erikson, Goldthorpe y Hällsten, 2012) o las desigualdades sociales en áreas como la salud, el logro educativo y la participación cultural (Jaeger, 2007; Torssander y Erikson, 2009, 2010; Chan, 2010; Buis, 2013; Bukodi y Goldthorpe, 2013; Bukodi, Erikson y Goldthorpe, 2014). En otras palabras, la atención se ha centrado en la relación entre los conceptos y la realidad social que pretenden iluminar tal y como se puede demostrar por medio de la investigación empírica. Y lo que se ha puesto de manifiesto es que esta relación no es arbitraria, sino más bien de interdependencia. Mientras los sociólogos son libres de elegir entre diferentes enfoques conceptuales, la realidad social puede, por así decirlo, contraatacar, en el sentido de que las elecciones particulares, una vez hechas, comportarán implicaciones empíricas que se pueden comparar, para bien o para mal, con las que se derivan de otros enfoques.

Por último, en relación con todo esto, se puede cuestionar hasta qué punto surge de hecho una discontinuidad pronunciada entre las ciencias sociales y las naturales en los procesos de formación de los conceptos y su aplicación. Considérese, por ejemplo, el concepto de especie, que sin duda es fundamental en biología. En la era linneana se suponía que las especies en general hacían referencia a tipos naturales: es decir, a entidades que existían con bastante independencia de la observación humana. Pero en la era postdarwiniana, con el reconocimiento de la evolución, la idea de especie como tipo natural empezó a ser cada vez más problemática, y a día de hoy ha surgido toda una panoplia de «conceptos de especie». Estos no sólo implican diferentes comprensiones del número de especies y de los criterios apropiados para asignar especies a los organismos, sino también divergencias más básicas —bastante comparables a las que surgen en los debates sobre la conceptualización en sociología—respecto al sentido, si es que existe, en que las especies tienen una realidad objetiva y no son simplemente constructos de los investigadores (véase, por ejemplo, Pavlinov, 2013).

Al mismo tiempo, sin embargo, cabe señalarse una similitud adicional. A pesar de lo que ha llegado a conocerse como «el problema de las especies», parece que los biólogos siguen siendo capaces de hacer investigación productiva, y lo hacen de un modo que en mi opinión podría considerarse que representa la mejor práctica entre los sociólogos: es decir, evitando las posiciones «realistas» extremas o «nominalistas»50 extremas y adhiriéndose, en todo caso de facto, a lo que podría denominarse un pluralismo conceptual empíricamente disciplinado. Esto significa aceptar que, en la formación de conceptos, los investigadores sí desempeñan un papel cognitivo activo no limitándose sólo a reconocer una estructura inherente de la realidad de la que se ocupan, y que los diferentes intereses u orientaciones teóricas en la investigación conducen por lo tanto a la adopción de diferentes posiciones conceptuales. Pero también implica aceptar que sí existe una realidad independiente de los esfuerzos cognitivos de los investigadores, que influirá en los resultados que ellos obtengan tras aplicar los conceptos que defienden y que es por tanto en función de esos resultados como habrá de juzgarse el valor de esos conceptos51.

En resumen, las regularidades probabilísticas que los métodos estadísticos ayudan a establecer como objeto de estudio de la sociología como una ciencia de la población —o, como a mí me gusta llamarlas, sus explananda básicos— son construidas. Se puede decir, de hecho, que son doblemente construidas: primero, por medio de los conceptos que los sociólogos convierten en operativos como variables en los análisis estadísticos; y, segundo, por medio de la forma que adoptan esos análisis. Sin embargo, estas regularidades no son construcciones de tipo arbitrario por estar desligadas de la realidad social. Esa realidad no sólo es supuesta, sino que realmente se expresa —en realidad se hace sentir— por medio de los resultados que se consiguen de los análisis emprendidos: es decir, si de hecho se manifiestan o no algunas regularidades y, si se manifiestan, con qué fuerza, de qué forma, en qué medida en el espacio y el tiempo, etc. Diferentes versiones de esta realidad tienden a representarse con diferentes enfoques conceptuales y distintos tipos de análisis estadísticos. Por ejemplo, un estudio de movilidad social basado en escalas de estatus socioeconómico y análisis de caminos causales producirá una explicación diferente para la misma sociedad y el mismo momento que la elaborada por un estudio basado en un esquema categorial de clases y un modelo loglineal. Pero, como cabe esperar, cuando se obtienen diferentes explicaciones de distintas construcciones conceptuales y estadísticas, tales explicaciones se pueden comparar con el fin de ver qué revela u oculta cada una de ellas, en qué medida son traducibles entre sí y, caso de que hayan dado resultados aparentemente contradictorios, cómo ha surgido esa contradicción y cómo podría resolverse. Y todo esto puede considerarse que forma parte de la práctica y el progreso científicos normales.

44 Stigler recalca que la introducción de los experimentos aleatorizados se suele asociar a Fisher, pero añade que al menos Peirce «aclaró qué estaba haciendo y por qué, y sus ‘qué y por qué’ eran los mismos que los de Fisher» (Stigler, 1999: 193-194).

45 Edgeworth escribió un importante artículo en el que intentaba clarificar la situación distinguiendo entre «observaciones», cuyas medias son reales, y «estadísticas», cuyas medias son ficticias, es decir, un constructo del investigador. Así, «... las observaciones son copias del original; las estadísticas son diferentes originales que ofrecen una ‘descripción genérica’» (Edgeworth, 1885: 139-140). Las estadísticas a las que Edgeworth se refiere para ilustrar su argumento eran estadísticas económicas —de precios, exportaciones e importaciones— así como «estadísticas morales» del tipo en el que se centró Quetelet.

46 A menudo se ha considerado a Durkheim (1897/1952) el gran pionero del análisis multivariable en sociología por su estudio sobre el suicidio. Sin embargo, mientras Durkheim fue más allá de Quetelet en el rango de factores que consideró en relación con la varianza en las tasas de suicidio en las poblaciones nacionales y sus subpoblaciones, y también en sus intentos de explicar esa varianza, apenas comprendió las «nuevas estadísticas inglesas» que lideraba Galton. Sus análisis no eran de índole probabilística, sino de tipo lógico y determinista, siguiendo el canon de Mill de la «variación concomitante». Así, Durkheim no comprendió con claridad el concepto de correlación parcial frente al de correlación perfecta (véase también Goldthorpe, 2007: vol. 2, 201-203).

47 Fedro 265d-6a. Platón compara la tarea de definir las cualidades naturales y morales con la de un carnicero cortando carne. La mejor manera de cortarla es siguiendo las articulaciones que ya están ahí presentes.

48 Parece que muchos sociólogos atraídos por las ideas de los constructivistas extremos, quizá debido a su aparente «radicalismo», no se percatan de todas sus implicaciones (véase Hacking, 2000: cap. 3). Lo que se deriva de esas ideas es que un cuerpo de conocimiento científico existente —por ejemplo, la física contemporánea— debe considerarse de carácter bastante contingente, en vez de estar de alguna manera determinado por el modo en que el mundo es realmente. Así, por ejemplo, en circunstancias socioculturales diferentes a las prevalecientes en el pasado, podría haberse desarrollado una física distinta, no necesariamente menos «exitosa», de la que tenemos hoy. La gran dificultad que plantea esta posición es que hasta ahora nadie ha sido capaz de dar una idea de en qué podría haber consistido esa física alternativa. A modo de divertida reductio ad absurdum del constructivismo extremo —se presume que no intencionada— se puede señalar el cuestionamiento de Latour (2000) de la conclusión a la que llegaron los arqueólogos que examinaban la momia de Ramsés II, quien murió de tuberculosis c. 1213 a. C. Dado que el bacilo de la tuberculosis fue descubierto —es decir, construido— por Robert Koch en 1882, Latour se pregunta si esa conclusión no es tan «anacrónica» como proclamar que la muerte de Ramsés se debió a una revuelta marxista, al disparo de una bala o al crack de Wall Street.

49 Otra forma de validez —normalmente llamada validez de «criterio»— hace referencia al grado en que, cuando un instrumento convierte un concepto en una variable, esta variable correlaciona con otras variables con las que, en teoría, se espera que correlacione. Por desgracia, no parece haber una terminología uniforme, y, de hecho, algunos autores aplican los términos validez de «constructo» y de «criterio» al revés de como yo los uso. Debe señalarse también que el grado de atención que prestan a la validez de los conceptos las ciencias humanas y sociales parece variar bastante. Quizás está más elaborada en psicología; pero en economía, donde los conceptos tienden a derivarse bastante estrictamente de la teoría, apenas se ha tratado la cuestión de cuán válidamente se han hecho operativos para la investigación, ni siquiera en el caso de conceptos básicos tales como «empleo» y «desempleo», «renta permanente», «cualificación» y «capital humano». A la sociología se le podría conceder una posición intermedia, pero es indudable que se beneficiaría mucho si se acercara a la psicología.

50 Los biólogos, quizá más versados que los sociólogos en historia de la filosofía, tienden a discutir los problemas fundamentales de la conceptualización más en términos de realismo y nominalismo que en términos de «construcción social», pero se trata esencialmente de los mismos problemas (Hacking, 2000: cap. 3).

51 Al respecto de la formación de conceptos en las ciencias sociales, se debe reconocer el problema especial de la «doble hermenéutica» (Giddens, 1984) o, como lo expresa más llanamente Hacking (2000, cap. 4), el problema de los «efectos bucle»: es decir, el problema que surge de la posibilidad de que un concepto, una vez operativo, por ejemplo, en una clasificación, puede interactuar con la realidad social, en el sentido de que los individuos responden de tal modo al hecho de ser clasificados que cambian la realidad. Hacking analiza este problema en relación con la clasificación de los desórdenes mentales y la desviación, pero en esos casos parece que los problemas que desde hace mucho tiempo los sociólogos comprenden como efectos «de etiquetaje» se manejan sin grandes dificultades. La afirmación de Hacking (2000: 108) de que en las ciencias sociales las clasificaciones son «en su mayor parte interactivas» parece muy desatinada (Goldthorpe, 2007: vol. 1, 6-7).

6. Estadística y métodos de recogida de datos

En la sociología como una ciencia de la población, el papel fundacional que desempeña la estadística para establecer las regularidades poblacionales nace, en primer lugar, de la necesidad de métodos de recogida de datos capaces de dar cabida al grado de variabilidad característico de la vida social humana, en particular a escala de los individuos, y de proporcionar así una base adecuada para analizar las regularidades que tienen lugar dentro de la variación existente.

Durante muchas décadas y hasta el día de hoy, el papel de la estadística en la sociología ha tendido a crecer de forma constante. Pero al parecer esta tendencia ha suscitado más críticas —por ejemplo, la de que expresa un «positivismo» inaceptable— que intentos de explicación: es decir, una explicación de por qué, a pesar de toda la oposición que han encontrado, dos metodologías informadas estadísticamente —la investigación mediante encuestas por muestreo y el análisis de datos multivariable— han terminado siendo tan centrales para la sociología.

Por lo que concierne a la recogida de datos, que es el tema de este capítulo, la siguiente observación puede considerarse un punto de partida. Los editores de un destacado texto sobre la investigación social por encuesta, Wright y Marsden (2010: 4), hacen la poco discutible afirmación de que «la encuesta por muestreo se ha erigido como el medio principal de obtener información sobre las poblaciones humanas modernas», pero dicen poco, si es que dicen algo, sobre por qué esto debe ser así. Sin embargo, lo que puede mostrarse y se debe resaltar en el presente contexto es que la encuesta por muestreo no logró la prominencia de la que ahora disfruta de una manera más o menos fortuita. La logró porque representaba la solución definitiva a los dos problemas (estrechamente relacionados) que persistieron en la investigación social desde mediados del siglo XIX hasta mediados del XX.

El primer problema era que los datos sobre las poblaciones humanas obtenidos de los censos y los procedimientos de registro que se desarrollaron en las sociedades occidentales desde finales del siglo XVIII, aunque eran inestimables para muchos propósitos, eran limitados en su alcance de forma considerable, aunque sólo fuera debido al coste que implicaban. Se requerían por tanto otros métodos de recogida de datos con los que la limitada cobertura de la población quedara compensada por la posibilidad de obtener información de un tipo más detallado y de mayor alcance. Pero con ello surgió el segundo problema. Si la «enumeración completa» iba a complementarse con estos «estudios parciales» —por usar el lenguaje de hoy día— era necesario idear una metodología apropiada para moverse «desde la parte al todo» de una forma fiable.

Un intento de abordar el primer problema fueron los enfoques «monográficos» en la investigación social, como los que recomendaban y practicaban Fréderic Le Play y sus seguidores. Le Play propuso, e intentó llevar a la práctica, una metodología que implicaba un estudio de primera mano y prolongado de los individuos en el contexto de sus familias y comunidades —de hecho, una forma temprana de estudio etnográfico de caso (Zonabend, 1992). Debía recogerse información sobre las condiciones económicas en las que los individuos vivían, pero con mayor detalle que en las estadísticas oficiales, e información sobre sus relaciones sociales primarias, sus historias de vida, sus aspiraciones futuras y sus creencias y valores morales. Los investigadores tenían que «hablar el mismo lenguaje» que los hombres y mujeres estudiados y «entrar en sus mentes» (Silver, 1982: 41-75, 171-183).

Esta investigación se diseñó así con la idea de que —por usar la terminología actual— tuviese un carácter más intensivo que extensivo, poniendo el acento en las características cualitativas del material obtenido en cada caso más que en el número de casos estudiado. Así, en la primera edición de su obra principal, Le Play presentó monografías sobre treinta y seis familias de clase trabajadora diseminadas por diferentes países europeos; en la segunda edición, aumentó ese número a cincuenta y siete (Le Play, 1877-1879). Otros seguidores suyos produjeron colecciones similares, que trataban principalmente de las condiciones de vida y las relaciones familiares de la clase trabajadora.

Sin embargo, mientras los seguidores de Le Play introdujeron un modo de recoger datos sociales que podía ir más allá de lo que era posible con la enumeración completa, y que de hecho había producido datos de un tipo hasta entonces poco disponibles —en particular, sobre formas de familia y presupuestos familiares—, su enfoque empezó a toparse con serias dificultades para tratar el segundo problema antes mencionado: el de moverse de la parte al todo. Está claro que los seguidores de Le Play querían basarse en los hallazgos de sus monografías para avanzar proposiciones generales sobre las clases trabajadoras europeas; y para justificarse afirmaban que seleccionaban sus casos porque eran «típicos» —al menos, decían ellos, de los trabajadores en determinadas ocupaciones, industrias o regiones. Pero luego no dieron ninguna explicación sólida o convincente de cómo habían logrado hacer realmente esa selección de la tipicidad. El propio Le Play sostenía que la guía adecuada para este propósito se podía obtener de «autoridades locales» como funcionarios, clérigos o doctores, mientras algunos de sus seguidores proponían que se eligieran casos que de acuerdo con las estadísticas oficiales fueran en varios respectos «promedio», recurriendo así a la idea de Quetelet (véanse los capítulos 1 y 5) de que el promedio representaría el tipo socialmente significativo y la variación en torno al promedio debía considerarse simplemente contingente y, por tanto, de escaso interés científico.

Tal vez no sea sorprendente que estos argumentos fueran recibidos en su momento con una buena dosis de escepticismo —e incluso en algunos casos con la acusación de que la selección de los casos estaba sesgada a fin de apoyar las ideas socialmente conservadoras de Le Play52. Es decir, el intento de Le Play de representar la familia extensa como predominante tanto en la Europa preindustrial occidental como oriental (Laslett, 1972).

Y lo que es más importante todavía, además de las dudas planteadas sobre la selección de los casos en las monografías, algunos estadísticos hicieron una objeción aún más básica a su enfoque incluso reconociendo también la necesidad de ir más allá de la enumeración completa en la recogida de datos sociales. Una figura destacada a este respecto fue Anders Kiaer, director general de la Oficina Noruega de Estadísticas desde 1877 hasta 1913. Lo que Kiaer (1895) y otros dijeron fue que la búsqueda de tipicidad por parte de los monografistas en el diseño de estudios parciales, aunque se pudiera realizar, era errónea por principio. Y lo era porque las poblaciones humanas debían estudiarse no sólo en términos de tipos sociales sino de tal forma que se pudiese considerar, como dijo Kiaer (1895-1896: 181), «toda la variación de casos que uno encuentra en la vida». Así, el objetivo de los estudios parciales no debe ser lograr la tipicidad, sino moverse desde la parte al todo de una manera bastante diferente; a saber: seleccionando una muestra representativa de la población investigada, una muestra que sea una «verdadera miniatura de esa población» respecto del grado total de variación existente entre sus miembros en todos los atributos que interesan en la investigación53. En otras palabras, lo que Kiaer recomendaba de hecho era un giro desde el pensamiento tipológico al poblacional en la metodología de la recogida de datos paralelo al que se estaba produciendo en la metodología del análisis de los datos con el movimiento desde las estadísticas queteletianas del promedio a las estadísticas galtonianas de la variación.

El propio Kiaer lideró el método de lo que ha dado en llamarse muestreo «intencional» (o «discrecional» en algunas ocasiones). Con este tipo de muestreo los censos y otras estadísticas agregadas se usaron inicialmente para seleccionar —en terminología moderna— las unidades de muestreo primarias y secundarias de forma que pudiesen proporcionar una «correspondencia» general con la población objeto de estudio. Luego se pidió a los trabajadores de campo que siguieran determinadas rutas dentro de las unidades secundarias y seleccionaran para sus entrevistas no a individuos que fueran «típicos» sino a los que, según su propio conocimiento, representaran mejor el rango total de variación social existente dentro de la unidad. Terminada la encuesta, su grado de éxito al producir «una verdadera miniatura» se podría evaluar, según creía Kiaer (19903), comparando las distribuciones de los entrevistados según distintas «variables de control», como la edad, el estado civil y la ocupación, con las distribuciones censales establecidas.

Sin embargo, mientras el muestreo poblacional desarrollado por Kiaer supuso un claro avance en los estudios parciales, su enfoque no llegó a dar una solución definitiva al problema de la generalización desde la parte al todo: es decir, de la muestra a la población. Los estadísticos, más versados que Kiaer en la naciente teoría de la probabilidad de la época, señalaron que aquel no había considerado si las discrepancias que sus variables de control revelaban eran mayores o no que las que cabía esperar por azar; y, además, que incluso si tales controles parecían satisfactorios respecto de las distribuciones univariables, ese resultado no necesariamente se extendía a las distribuciones conjuntas (véanse también Kruskal y Mosteller, 1980; Lie, 2002)54.

La solución al problema de la parte al todo en el contexto de las encuestas por muestreo llegó únicamente con lo que podría considerarse otro avance, todavía más significativo, del pensamiento poblacional. Se trata del desarrollo del muestreo probabilístico o «aleatorio» para sustituir al muestreo intencional. Con este enfoque, el requisito clave era que cada uno de los individuos de la población investigada debía tener la misma probabilidad de ser seleccionado para la muestra o —en formulaciones posteriores más sofisticadas— una probabilidad calculable y distinta de cero. Un destacado pionero del muestreo probabilístico fue A. L. Bowley (1906; véase también Bowley y Burnett-Hurst, 1915), y fue principalmente de su obra de donde surgió una nueva concepción de la representatividad de una muestra. De acuerdo con esta nueva concepción, el objetivo del muestreo no era producir directamente «una verdadera miniatura» de la población examinada, como Kiaer intentaba hacer, sino producir más bien, por medio de métodos probabilísticos, una muestra representativa o «imparcial» en el sentido de que no estuviera sesgada, junto a cierta estimación del error que probablemente se cometería al hacer inferencias desde una muestra probabilística aun en ausencia de sesgo.

Durante algún tiempo después de la Primera Guerra Mundial los tipos de muestreo nuevos y los antiguos coexistieron con alguna dificultad. Pero la contribución decisiva la aportó nada menos que Neyman, con cuya cita empieza este libro. En un artículo clásico, Neyman (1934) ofrece una convincente demostración, basada en razones tanto teóricas como empíricas, de los riesgos del muestreo intencional y de las ventajas del muestreo probabilístico y el cálculo de «intervalos de confianza» cuando se va de la muestra a la población. También fue importante la demostración de Neyman de cómo el conocimiento previo de la población estudiada, que representaba un papel importante en el muestreo intencional, podía incorporarse apropiadamente al diseño de la muestra; a saber: estableciendo no la selección de las unidades muestrales, sino la «estratificación» inicial de la población estudiada en subpoblaciones de las que se cree difieren de maneras relevantes para los propósitos de la encuesta, cada una de las cuales se podría muestrear probabilísticamente y, si se deseaba, con diferentes fracciones muestrales55.

Después de Neyman, la necesidad del muestreo probabilístico de las poblaciones en la investigación social se ha ido aceptando cada vez más. Los defensores de toda forma de muestreo no probabilístico se vieron en la obligación de adoptar posiciones cada vez más defensivas (Smith, 1997). Por ejemplo, las variantes del muestreo por cuotas, aunque han seguido usándose en la investigación de mercado y en las encuestas políticas (a pesar de conocidos desastres como las elecciones generales británicas de 1992 y posteriormente las de 2015), raramente se juzgan ahora apropiadas para la investigación científico-social seria. La consideración básica es que si una muestra no es seleccionada de forma probabilística, siempre existe una posibilidad no desdeñable de que los procedimientos realmente usados sean en sí mismos una fuente de sesgo: es decir, puesto que de algún modo «accederán a» las regularidades sociales existentes en la población estudiada, será más probable obtener información de los miembros de esta población que poseen ciertas características que de otros56.

Desrosières (1991, 1993: cap. 7 especialmente), revisando esta misma historia, ha caracterizado las monografías—o, en los términos modernos, los estudios de caso— y las encuestas por muestreo como dos métodos diferentes de recogida de datos sociales, cada uno con su propia «lógica» intrínseca para ir de la parte al todo que refleja diferentes maneras de concebir las sociedades humanas: de hecho, las expresadas en los paradigmas holista e individualista, como se vio en los capítulos 2 y 3. La creciente supremacía de la metodología por encuesta, sostiene Desrosières, debe entenderse que refleja cambios sociales macro, como el surgimiento de las democracias populares y el mercado de consumo de masas. Sin embargo, esta explicación «externalista» de los desarrollos científicos en cuestión, aparte de depender en gran medida de condiciones históricas bastante conjeturales, es seriamente deficiente, porque desatiende lo que sería el centro de una explicación «internalista»: es decir, los procesos por lo que se identifican, abordan y superan los sucesivos problemas. Enfrentadas dos «lógicas» diferentes para moverse de la parte al todo, una de las dos —la derivada del paradigma individualista— se mostró, sobre la base de la evidencia y el análisis, superior a la otra —la derivada del paradigma holístico. Y, volviendo al punto de partida de este capítulo, esto se podría considerar en sí mismo como una explicación suficiente de por qué las encuestas con selección de muestra probabilística se han convertido en «el principal medio de obtener información» sobre las poblaciones humanas: y ello es así porque son la forma de realizar estudios parciales de esas subpoblaciones, con toda su heterogeneidad, que pueden suministrar la justificación más convincente para moverse de la parte al todo. Esta comprensión internalista de la supremacía de la metodología por encuesta en la investigación social tiene además otras implicaciones más generales por lo que respecta al menos a dos cuestiones.

Primero, subraya el hecho de que la dificultad que experimentaron los seguidores de Le Play para demostrar la tipicidad de las monografías o estudios de caso como base para generalizar a partir de ellas nunca se superó. Y es difícil, a su vez, no identificar este fracaso como el principal factor de la decreciente popularidad de los estudios de caso en la sociología actual, al menos como un medio para caracterizar las poblaciones en las que se encuentran situados.

A modo de ilustración uno puede fijarse en la marcada caída del número de «estudios de comunidad» emprendidos en la sociología británica —también en Estados Unidos y en muchos otros países— tras un periodo, entre los años treinta y los sesenta, en el que figuraron entre las formas de investigación social más prominentes. Lo que podría considerarse un punto de inflexión en Gran Bretaña fue el intento de Ronald Frankenberg, uno de los discípulos de Gluckman (véase la página 36), de basarse en una selección de estudios comunitarios para «generalizar a lo grande» sobre la sociedad británica «en su conjunto» (Frankenberg, 1966: 11-12). La idea integradora de Frankenberg era la de un continuum «morfológico» —de lo rural a lo urbano— de tipos de comunidad que se relacionaba fundamentalmente con el grado de diferenciación de roles entre sus habitantes. Además de que su relevancia era cuestionable para muchas de las comunidades a las que Frankenberg intentó aplicarla, está claro que esta idea no proporcionaba una base convincente para ninguna síntesis general. En una colección posterior de artículos sobre los estudios de comunidad, que en parte cuestionaban su futuro (Bell y Newby, 1974), se hacía poca referencia a la obra de Frankenberg, y cuando se hacía era con actitud crítica. Se quería señalar así —haciéndose eco de las críticas que hizo Kiaer a los autores de monografías— el error de suponer que el pensamiento tipológico podía ser adecuado para captar el alcance real de la heterogeneidad poblacional. Lo que menoscabó las ambiciones de generalización de Frankenberg fue no sólo la creciente variación que expresaba el constante surgimiento de nuevos tipos de comunidad en la Gran Bretaña de la posguerra —por ejemplo, las ciudades «bimodales» colonizadas en parte por quienes viajaban a diario para trabajar en la ciudad, los centros de las grandes ciudades caracterizados por las divisiones y los conflictos étnicos, y los antiguos barrios de clase trabajadora que se estaban aburguesando. Mucho más grave fue su desatención a la variación que había en la vida social de las grandes cantidades de individuos residentes en áreas urbanas y suburbanas en las que la existencia misma de comunidades del tipo espacialmente bien definido del que dependía la tipología de Frankenberg se hubiera considerado muy problemática.

A este respecto, Yin, el autor del texto que es hoy quizá el más destacado sobre la metodología de los estudios de caso, afirma explícitamente, y en cierto modo en contra de las posiciones adoptadas por autores anteriores, que los estudios de caso no deben considerarse generalizables en sentido estadístico: es decir, no deben generalizarse a las poblaciones (Yin, 2003: 10). Y, en la misma línea, Morgan (2014: 298) admite que no hay reglas sistemáticas disponibles, análogas a las que se utilizan en el trabajo estadístico, «para inferir —o transportar— hallazgos más allá del caso estudiado (o incluso más allá de dos o tres casos estudiados que sugieren los mismos resultados)». Hay que añadir que más adelante Yin llega a afirmar que los estudios de caso sí se pueden generalizar, si no a las poblaciones, a las «proposiciones teóricas» (2003: 10). Lo que esto significa no está del todo claro. Pero si lo que se está proclamando es que los estudios de caso pueden tener más valor cuando sirven como medio para ilustrar o, mejor, comprobar proposiciones teóricas en relación con las cuales se ha hecho específicamente su selección —por ejemplo, como casos que son en algún sentido «desviados» o «críticos»—, entonces está claro que el argumento cobra fuerza. En todo caso, es con este propósito en mente como, en el contexto de la sociología como una ciencia de la población, podría ser útil y apropiado emprender estudios de caso (véase también el capítulo 9)57.

La segunda implicación de la comprensión internalista de por qué la investigación por encuesta ha llegado a predominar en sociología es la siguiente. Cualquier metodología que se demuestre capaz de desbancar, o siquiera complementar, la investigación por encuesta debe incorporar las ventajas demostradas de esta investigación para el estudio de las poblaciones humanas. Esta cuestión es relevante por lo que respecta a los argumentos que hoy día se exponen a veces —por lo general desde posiciones externalistas—, sugiriendo que la era de las encuestas sociales está tocando a su fin, en particular debido a las crecientes posibilidades que ofrecen los «grandes datos» a la ciencia social.

Por ejemplo, Savage y Burrows (2007) han afirmado que con la generación y la acumulación de vastas cantidades de datos «sobre transacciones», especialmente en el sector privado empresarial, el rol privilegiado de la encuesta por muestreo como medio de obtener información sobre poblaciones humanas se pone en tela de juicio. En comparación con la recogida de datos transaccionales, la encuesta por muestreo es, desde su punto de vista, «un instrumento muy pobre» y es poco probable que siga siendo «una herramienta de investigación particularmente importante» (Savage y Burrows, 2007: 891-892)58.

Sin embargo, lo que se ha ignorado aquí de forma muy notable es la magnitud de las deficiencias, evidentes desde el punto de vista de la ciencia social, que tienen los datos sobre transacciones, como muchas otras formas de grandes datos, resulten o no de la actividad empresarial u otra actividad —por ejemplo, los medios de comunicación (Couper, 2013). Para empezar, cabe esperar que, de los procedimientos mismos con los que se generan los grandes datos, surjan problemas de sesgo en la selección de la muestra y por lo tanto de representatividad muestral; y en los casos en los que se aduce que no han surgido problemas de muestreo porque se han tratado «todos» los casos, han aparecido otros problemas relacionados con ese «todos». Es decir, la población de referencia carece de claridad o es de dudosa relevancia para la ciencia social. Pero todavía es más grave el hecho de que las grandes bases de datos suelen incluir una serie bastante limitada de variables, que, además, están relacionadas con preocupaciones subyacentes al proceso de creación de los datos y sólo por casualidad con conceptos o teorías sociológicas. Y, a su vez, el objetivo del análisis de esos datos es, típicamente, como acentúan los entusiastas de los grandes datos (por ejemplo, véase Mayer-Schönberger y Cukier, 2013: caps. 1-4), hacer predicciones sobre un resultado determinado a relativamente corto plazo, buscando pautas de correlación completamente inductivas, sin considerar apenas la necesidad de proceder desde unas regularidades establecidas empíricamente hacia explicaciones causales. Los peligros de este enfoque, incluso para los limitados propósitos que persigue, deberían ser por tanto evidentes; y, en efecto, algunos «éxitos» que inicialmente se publicitaron mucho, como el proyecto de Google Flu Trends, han resultado ser gravemente defectuosos (Lazer et al., 2014).

Por tanto, cualquiera que sea el valor que puedan tener los grandes datos para «conocer el capitalismo», su valor para la ciencia social, al menos por ahora, sigue estando en entredicho. Desde luego que los sociólogos deben estar dispuestos a usar datos al margen de su procedencia si son útiles para sus propósitos. Algunas formas relativamente antiguas de grandes datos, como los registros nacionales de los países nórdicos, que proporcionan información detallada sobre la renta o la educación de los individuos, son recursos sumamente valiosos que se han explotado ampliamente. Pero lo que autores como Savage y Burrows no comprenden es que de poco valdrán unos grandes datos que no cumplan los estándares que se han establecido por buenas razones científicas. Los problemas de la calidad de los datos y su idoneidad para el propósito elegido no se pueden ignorar. Como Cox y Donnelly (2011: 3) han señalado acertadamente, «una gran cantidad de datos no es sinónimo de una gran cantidad de información». Y, en efecto, cuando se analizan grandes bases de datos de baja calidad, especialmente con métodos inductivos de «dragado de datos», el riesgo de producir resultados negativos es grande: es decir, que se confunda el ruido con la señal (Silver, 2012) y se produzcan resultados esencialmente arbitrarios y, por lo tanto, erróneos59.

Finalmente hay que señalar aquí que, lejos de haber indicios de que la investigación por encuesta muestral está entrando en un periodo de declive, sorprende la creciente cantidad de este tipo de investigación que se emprende en nuestros días y el aumento de la sofisticación en el diseño y ejecución de las encuestas. Es más, entre los avances más importantes realizados están los que menoscaban las críticas al uso que se han hecho a la investigación por encuesta, en especial las expresadas desde posiciones holísticas que mantienen que la concepción de la sociedad que tal investigación implica es indebidamente atemporal y atomista60.

Por una parte, el desarrollo en las últimas décadas de encuestas transversales repetidas a la misma población y de encuestas longitudinales o paneles a la misma muestra de individuos ha cobrado mucha importancia para la comprensión de los procesos de cambio social. En particular, las encuestas longitudinales son cruciales para la compleja tarea de separar la influencia en los cursos de vida individuales que ejercen los efectos de periodo, cohorte y edad o ciclo vital; o, en otras palabras, para cumplir el requisito que propuso Wright Mills (1959) —que otrora fue un estridente adversario de la investigación por encuesta— de que uno de los focos de la investigación sociológica debería estar en la intersección de la historia y la biografía. Y un rasgo general de los análisis basados en datos de encuesta de este tipo es su demostración de cómo, por medio de esos diferentes efectos, se crea una diversidad notable en los cursos de vida de los individuos (véase, por ejemplo, Ferri, Bynner y Waldsworth, 2003) —justificando plenamente el argumento de Wrong (véase la pág. 32) de que esa diversidad siempre tenderá a representar una poderosa fuerza compensadora contra las tendencias homogeneizadoras de la aculturación y la socialización.

Por otra parte, los diseños de encuesta jerárquicos, en los que se muestrean primero entidades supraindividuales y luego los individuos dentro de esas entidades, permiten específicamente reconstruir el funcionamiento de los efectos «de contexto» en los cursos y elecciones vitales de los individuos: es decir, los efectos de la composición y la estructura social de los grupos, redes, organizaciones, asociaciones, comunidades y otras entidades a que pertenecen. Y, a su vez, tales diseños hacen posible valorar la importancia de los efectos de contexto en comparación con los de las características variables propias de los individuos.

En los estudios de caso de inspiración holística, a menudo se supone simplemente que los efectos de contexto son generalizados. Por ejemplo, en los años cincuenta y sesenta esta suposición apuntaló buena parte del trabajo del Instituto de Estudios Comunitarios de Londres. Como Platt (1971: 75-77, 96-98 especialmente) ha observado, se consideraba que la composición por clase social de las comunidades locales moldeaba la vida de sus miembros —pero sin siquiera considerar la pregunta de si, y en qué medida, podían demostrarse efectivamente esos efectos de contexto con independencia de los efectos de las propias posiciones de clase de los individuos61. Sin embargo, en la investigación basada en diseños jerárquicos de encuesta, mientras los efectos de contexto suelen hasta cierto punto relacionarse con los resultados de interés, muy frecuentemente se considera que son claramente menos importantes que los efectos de las variables de nivel individual —como, por ejemplo, en el caso de los efectos de la escuela en el rendimiento académico de los niños. En otros casos, los efectos de contexto resultan ser difíciles de separar de los efectos de selección individuales —como, por ejemplo, los efectos del distrito electoral o el vecindario en el comportamiento de voto. A este último respecto, es también relevante señalar que en los últimos años el tratamiento inadecuado de los efectos de selección ha pasado a ser el centro de las críticas (véase, por ejemplo, Lyons, 2011) a las pretensiones exageradas de algunos analistas de redes sociales según los cuales las redes ejercen un «poder asombroso» en la vida de los individuos y operan como «un tipo de superorganismo individual» (Christakis y Fowler, 2010: xii). La pregunta crucial que se plantea aquí es en qué medida sus redes influyen en los individuos o hasta qué punto son los individuos quienes eligen sus redes y luego influyen en ellas62.

El objetivo principal de este capítulo ha sido mostrar que las encuestas por muestreo probabilístico constituyen una metodología estadísticamente informada que es fundacional para la sociología como una ciencia de la población: es decir, que este tipo de encuestas constituye el mejor medio hasta ahora ideado para moverse de la parte al todo cuando se relaciona el grado de cobertura de la población con la información contenida en la recogida de datos sobre las poblaciones humanas. A la luz de lo dicho se puede afirmar también que el avance de la metodología de las encuestas ha contribuido significativamente, por sí mismo, al desarrollo del pensamiento poblacional frente al tipológico en sociología. En particular, ha aumentado la conciencia del grado de variación individual, especialmente cuando se adopta una perspectiva de curso de vida, y de los límites del grado en que esta variación se ve modificada por la pertenencia de los individuos a entidades supraindividuales. A este respecto interesa mencionar un comentario del autor de un destacado texto sobre la modelación de datos procedentes de diseños de encuesta más sofisticados. Hox (2010: 8) observa que, mientras la sociología era para Durkheim una ciencia «que se centra principalmente en las constricciones que la sociedad impone a sus miembros», hay ahora buenas razones para invertir en cierto modo ese enfoque: es decir, para centrarse en el grado en que los rasgos de las entidades socioculturales están moldeados por las acciones de los individuos que pueblan o poblaron esas entidades.

52 Se señaló que cuando las «autoridades locales» guiaban la selección de los casos era de esperar que eligieran familias que apoyaban el statu quo en vez de familias que eran de uno u otro modo disidentes; y las sospechas de sesgo conservador se hicieron aún mayores cuando se supuso que la atipicidad implicaba no sólo desviación estadística sino también social. Varios reestudios realizados sobre las localidades que estudió Le Play han defendido que existía menos armonía en las relaciones comunitarias y laborales y una menor satisfacción con el orden prevaleciente de lo que Le Play había indicado (véanse Lazarsfeld, 1961; Silver, 1982: 54-75).

53 Un poderoso eco de este argumento es el estudio sobre los presupuestos familiares de la clase trabajadora realizado por Halbwachs (1912), quien critica a Le Play por concentrarse en casos supuestamente típicos desatendiendo todo el rango de variación existente que es posible mostrar.

54 Esta última puntualización la hizo von Bortkiewicz en una reunión del Instituto Internacional de Estadística en 1901 (Kruskal y Mosteller, 1980), y más tarde la volvió a hacer en una crítica a la investigación de Max Weber sobre los trabajadores industriales de Alemania (Verein für Sozialpolitik, 1912). Este estudio de Weber (1908) y otro que hizo antes sobre los trabajadores agrícolas del este del Elba (Weber, 1892), podrían considerarse, junto al estudio de Charles Booth (1889-1903) sobre la pobreza en Londres, como estudios que intentaban acortar la distancia entre los censos y las monografías, pero sin exponer la lógica subyacente para ir de la parte al todo —o, al menos, ninguna que pudiera aplicarse de forma general.

55 Intuitivamente podría parecer que en los debates de los años de entreguerras hablaba contra el muestreo probabilístico su aparente desatención a todo conocimiento previo de la población. Más tarde, Neyman (1952: 122) revelaría que él mismo se había preguntado «cómo funcionaba en la práctica ese muestreo probabilístico». Quedó tranquilo cuando se realizó un ensayo dirigido por él en un estudio sobre la estructura de la clase trabajadora polaca emprendido por Jan Pieckalkiewicz (1934). La obra Lectures and Conferences on Mathematical Statistics and Probability de Neyman (1952) está dedicada a la memoria de Pieckalkiewicz, asesinado por la Gestapo en 1943, y a otros antiguos colegas de Neyman de Varsovia que murieron en la Segunda Guerra Mundial.

56 Con las muestras por cuotas el primer problema que se plantea es en qué medida la configuración de la muestra —las «cuotas»— se corresponde con la de la población en las variables de control seleccionadas. Pero un problema ulterior es hasta qué punto la práctica de tomar sustitutos de los individuos que se niegan a ser entrevistados —que a menudo asciende a la mitad prevista— para respetar las cuotas no crea un «sesgo de disponibilidad». Este sesgo parece que fue un factor importante del fracaso de las encuestas de las elecciones generales británicas de 1992. Debe añadirse que en algunos casos la naturaleza misma del problema de investigación abordado puede implicar que el muestreo probabilístico de la población investigada no sea práctico y que sea necesario usar otros métodos: el muestreo por «bola de nieve» de poblaciones que están «ocultas» debido, por ejemplo, a las actividades subversivas o desviadas de sus miembros (Salganik y Heckathorn, 2004), o el muestreo requerido en la investigación de redes sociales cuyo objetivo es ir más allá de las redes «centradas en ego» hacia las «completas». Pero lo importante es que en esos casos se realice el intento de evaluar la muestra obtenida frente al «patrón oro» que proporciona el muestreo probabilístico.

57 Cuando era estudiante de posgrado en sociología, me pusieron el estudio de Lipset, Trow y Coleman (1956) sobre la democracia en el Sindicato Tipográfico Internacional como mejor ejemplo de análisis de caso desviado —es decir, en relación con «la ley de hierro de la oligarquía» de Michels. Este trabajo influyó después en el diseño del estudio sobre el «trabajador próspero» en el que participé y que tomaba a los obreros relativamente bien pagados de la rápidamente creciente ciudad industrial de Lutton como un caso crítico para comprobar la hipótesis del progresivo aburguesamiento de la clase obrera (Goldthorpe et al., 1969).

58 Al criticar abiertamente la investigación por encuesta, Savage y Burrow hacen sólo una puntualización pertinente: que esta investigación afronta actualmente el problema de unas tasas de respuesta decrecientes y posiblemente cada vez más sesgadas. Sin embargo, luego no dicen nada de los importantes avances que se han hecho recientemente para abordar este problema con métodos para la ponderación de la no respuesta o para la imputación múltiple de los datos perdidos.

59 De hecho, es en esta línea en la que se han expresado críticas convincentes (Mills, 2014) contra los esfuerzos de Savage (Savage et al., 2013) por construir un «nuevo mapa de las clases sociales» de Gran Bretaña basándose en grandes datos muy sesgados procedentes de individuos autoseleccionados que respondieron a una encuesta de internet —complementados con datos añadidos procedentes de una encuesta a muestras por cuotas cuyo grado de representatividad no es posible estimar fiablemente.

60 Para una revisión de estas críticas, y una poderosa respuesta a ellas, escrita en el momento álgido de «la reacción contra el positivismo», véase el valiente libro de Cathie Marsh (1982), cuya trágica muerte a edad temprana privó a la investigación por encuesta de Gran Bretaña de una de sus grandes promesas.

61 Más recientemente pueden encontrarse en la literatura supuestos no fundamentados que asocian el riesgo individual de pobreza o de «exclusión social» a los efectos contextuales de vivir en distritos marginados del centro de las grandes ciudades o en «infraviviendas».

62 La preocupación particular de Lyon es la afirmación de Christakis y Fowler de que la influencia de pertenecer a una determinada red social aumenta el riesgo de obesidad. Un problema más general de la existencia o la fuerza de los efectos de contexto respecto de la salud y el bienestar también se ha planteado en los debates sobre la obra de Wilkinson y Pickett (2010): es decir, sobre su argumento de que los efectos adversos de la desigualdad económica operan no sólo en el nivel individual sino también, y de forma más importante aún, en el nivel societal. Las revisiones de la investigación que indican que la evidencia de esos efectos de contexto es, en el mejor de los casos, fragmentada (por ejemplo, Lynch et al., 2004; Leigh, Jenks y Smeeding, 2009) no han recibido ninguna respuesta seria de Wilkinson y Pickett, y los diagramas de dispersión bivariables en los que sobre todo se basan apenas apoyan su argumentación: se requieren análisis basados en diseños de encuesta jerárquicos y modelos multinivel apropiados.

7. Estadística y métodos de análisis de datos

En la sociología como una ciencia de la población el papel fundacional que desempeña la estadística para establecer las regularidades poblacionales nace, en segundo lugar, de la necesidad de métodos de análisis de datos capaces de demostrar la presencia y la forma de las regularidades poblacionales que surgen de la variabilidad de la vida social humana.

En este capítulo me muevo desde el papel que desempeña la estadística para conformar los métodos de recogida de datos en la sociología como una ciencia de la población —por medio de la investigación por encuesta a una muestra— al que desempeña para conformar el análisis de los datos —por medio de que lo que ha llegado a conocerse como «análisis multivariable». De hecho, en las ciencias sociales, la investigación por encuesta a muestras y el análisis multivariable de datos están muy relacionados; en muy buena medida han evolucionado juntos.

Para que las encuestas puedan captar el grado de variabilidad en la vida social del hombre o, en otras palabras, la heterogeneidad poblacional, debe especificarse la naturaleza de esa heterogeneidad, o de la parte de ella que interesa en la investigación: es decir, deben concebirse las variables. Esto implica, por volver a lo dicho en el capítulo 5, la formación de conceptos adecuados y el desarrollo de clasificaciones o escalas para poder hacer esos conceptos operativos en variables con un grado apropiado de fiabilidad y validez. A su vez, los datos procedentes de la investigación por encuesta expresados en forma de variables se convierten en el material con el que poder aplicar métodos de análisis multivariado a fin de revelar —de hacer visibles— las relaciones, quizás bastante complejas, que existen entre las variables. Y es con esta forma de modelado estadístico de datos sociales, a la manera que sugiere Stigler, como se forman los objetos de estudio de la sociología: las regularidades de la población que emergen de la variabilidad individual y constituyen los explananda sociológicos apropiados.

El término «sociología de las variables» se ha usado a menudo peyorativamente en los ataques contra la sociología cuantitativa desde posiciones «antipositivistas» y desde otros frentes. Es, sin embargo, importante señalar que los dos tipos de críticas que se plantean son muy diferentes, aunque no es raro que se confundan.

Una objeción (véanse, por ejemplo, Abbott, 1992; Esser, 1996; Sorensen, 1998) se refiere al modo en que, en el análisis sociológico desarrollado en términos de relaciones entre variables, la acción y la interacción individuales que subyacen a esas relaciones se pueden perder de vista, lo que ocurre a menudo. Así, no sólo la descripción de las regularidades sociales sino también su explicación se dan en el nivel de las variables: la explicación consiste simplemente en mostrar hasta qué punto las variables consideradas independientes pueden «dar cuenta» estadísticamente de la variable dependiente de un análisis. En otras palabras, son las variables en vez de los individuos las que «realizan la acción». Con este argumento estoy sustancialmente de acuerdo, y a él volveré en el capítulo 8.

Hay una segunda objeción de un tipo más radical, pero en mi opinión mucho menos convincente. Esta objeción se remonta cuando menos a Blumer (1956) y apunta a que pensar en términos de variables es inadecuado porque mucho de lo que es importante en la vida social del hombre no se puede «reducir» a una variable, ni siquiera con propósitos descriptivos. En parte, esta crítica se basa simplemente en ejemplos de lo que podría identificarse como malas prácticas de la sociología de las variables: una conceptualización inadecuada, deficiencias en el modo en que los conceptos se hacen operativos, etc. Pero en la medida en que, en principio, deba considerarse una crítica, presenta una debilidad importante: sus defensores han sido incapaces de ofrecer una alternativa al lenguaje de las variables como medio para describir los rasgos de la vida social del hombre. Efectivamente, es difícil encontrar una alternativa, algo corroborado por el hecho de que tanto en el trabajo sociológico cualitativo como en el cuantitativo se recurre de forma bastante rutinaria, aunque sólo sea implícitamente, al lenguaje de las variables, además de que a menudo se intenta el análisis multivariable, aunque sólo sea a nivel verbal63.

Así, la «sociología de las variables» debe considerarse el mejor medio, si no el único, disponible para producir descripciones de regularidades probabilísticas de la población; y su importancia trascendental se pone de relieve en un artículo tardío de Robert Merton (1987: 2-6) bajo la rúbrica «establecer los fenómenos». Lo que a Merton le preocupaba era la necesidad de cumplir dos requisitos antes de proceder al análisis sociológico.

El primero era que debía quedar claro que sí existían algunas regularidades sociales —o, como Merton dijo, que hay sucesos de un tipo determinado que tienen «suficiente regularidad como para requerir y permitir una explicación» (1987: 2-6; cursivas nuestras). Las dos palabras que he enfatizado con la cursiva son importantes. Recordando lo que señalé en el capítulo 4, los sucesos que no muestran regularidad no deben recibir la atención del sociólogo: no son explananda sociológicos apropiados, e intentar explicarlos sociológicamente no merece la pena.

El segundo requisito es que se debe asegurar por todos los medios una comprensión apropiada de la forma de la regularidad en cuestión. Lo que a primera vista puede parecer una regularidad bastante simple podría resultar ser mucho más compleja tras examinarla detenidamente.

Merton desarrolla su argumento poniendo varios ejemplos de supuestas regularidades sociales que, a la luz de una investigación más a fondo, resulta que no existen o han sido construidas erróneamente, y aprovecha la ocasión para reafirmar una idea que ya había expresado hacía dos décadas: que preocuparse por establecer los fenómenos no debía despreciarse como «mero empiricismo» porque los «pseudohechos llegan a inducir pseudoproblemas que no se pueden resolver, porque las cosas no son lo que parecían ser» (Merton, 1959: xv)64.

De hecho, intentar cumplir los requisitos de Merton, por medio del análisis de datos multivariable —usar este tipo de análisis para demostrar la presencia de asociaciones o correlaciones entre las variables y expresar estas relaciones de una forma válida y no «espuria»—, lleva siendo mucho tiempo una preocupación central de la sociología cuantitativa. Después de la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo, esa preocupación figuró de forma prominente en las obras del grupo formado en torno a Paul Lazarsfeld —un íntimo colega de Merton— en la Oficina de Investigación Social Aplicada de Columbia (véanse, por ejemplo, Kendall y Lazarsfeld, 1950; Lazarsfeld, 1955). Para analizar tablas de contingencia derivadas principalmente de datos de encuesta, Lazarsfeld y sus colegas empezaban típicamente por las relaciones bivariadas para luego intentar «elaborarlas» mediante la inclusión de terceras variables, como variables antecedentes, mediadoras u otras de control.

El propio Lazarsfeld creía que esa elaboración, en especial cuando se vinculaba a la ordenación temporal de las variables, apuntaba directamente a la demostración de la causación o, al menos, de la causación potencial. Sin embargo, puede decirse que sus procedimientos tienen un valor esencialmente descriptivo: como medio para establecer fiablemente los explananda más que para proporcionar explicaciones en términos causales. Y esto se hizo cada vez más evidente en los años setenta, cuando el análisis lazarsfeldiano de las tablas de contingencia fue desarrollado y finalmente desbancado por los modelos loglineales más formales y potentes y por otros métodos relacionados, notablemente los basados en la obra de Leo Goodman65. Estos modelos se proponen explícitamente revelar pautas de asociación —incluyendo quizás interacciones bastante complejas— entre las variables de las tablas de contingencia multidimensionales sin afirmar ninguna implicación causal y, por lo tanto, sin necesitad de distinguir las variables como dependientes o independientes. Como Goodman (2007a: 16) ha señalado en un trabajo retrospectivo, la contribución principal de estos modelos es la posibilidad de revelar —hacer visibles— y luego estudiar regularidades de un tipo hasta ese momento no reconocido: regularidades que previamente estaban «ocultas, insertas en un bloque de datos densos».

Para ilustrar específicamente este último punto, recurro a lo que durante algún tiempo fue una cuestión controvertida en la sociología electoral británica en la que yo mismo participé de pasada: la cuestión del papel que representó el género en el apoyo a un partido político. Los datos sobre el comportamiento de voto recogidos antes de las elecciones generales británicas desde 1945 hasta al menos los años ochenta revelan de forma sistemática que la diferencia en puntos porcentuales de apoyo a los conservadores frente a los laboristas favorecía a los primeros en mucha mayor medida entre las mujeres que entre los hombres. Los comentaristas, especialmente los de izquierda —notablemente Hart (1989)—, llegaron a afirmar que esta «brecha de género» revelaba que los laboristas no mostraban preocupación por los intereses de las mujeres, que les preocupaban las desigualdades y la explotación asociada con la clase social más que con el género. Se afirmó que si los laboristas hubieran atraído a las mujeres en la misma medida que a los hombres, el partido habría ganado todas las elecciones de ese periodo en cuestión. En otras palabras, la brecha de género se explicaba específicamente por un efecto de género provocado por lo que Hart (1989) denominó las «anteojeras masculinistas» de los políticos laboristas.

Sin embargo, si bien la brecha de género en el voto se podía observar de forma regular, la naturaleza de esa regularidad no se comprendió bien hasta que se dispuso de datos de encuesta más detallados que los proporcionados por las agencias electorales. Así, la relación bivariada entre el género y el voto se pudo «elaborar» mediante análisis multivariados que incorporaron los factores de clase y edad. Y lo que estos análisis indicaron fue que la brecha de género era una regularidad con una forma mucho más compleja de lo que parecía inicialmente. Era principalmente un epifenómeno de otras regularidades en las que el voto vinculado al género no estaba implicado. En respuesta a otro trabajo de Hart (1994), investigué las pautas de asociación en una tabla de contingencia de cuatro dimensiones, sexo x edad x clase x voto, en las elecciones generales de 1964 aplicando una serie de modelos loglineales (Goldthorpe, 1994). Pude así mostrar que esta tabla se ajustaba bien a un modelo que proponía dos asociaciones de tres dimensiones: es decir, de sexo, edad y clase, y de edad, clase y voto. Cuando se añadió a este modelo una asociación adicional entre el sexo y el voto, la mejora en el ajuste no fue significativa. En otras palabras, la brecha de género podía considerarse, por un lado, el resultado de la tendencia de las mujeres a vivir más que los hombres, y especialmente de las mujeres en las clases más prósperas; y, por otro, el resultado de la tendencia de las personas mayores, y especialmente las personas mayores en las clases más acomodadas, a ser más propensas a votar a los conservadores que a los laboristas. Centrarse en la asociación bivariada simple más evidente podía ser, por lo tanto, un grave error. Aunque durante el periodo estudiado las mujeres tendieron más que los hombres a apoyar a los conservadores, el análisis multivariado reveló que intentar explicar esta regularidad en términos de un efecto de género —resultado de las «anteojeras masculinistas» de los laboristas— suponía abordar un «pseudoproblema» mertoniano66.

Sin embargo, se puede añadir aquí que mi análisis y el de otros autores sobre lo que implicaba exactamente la brecha de género en el comportamiento de voto sirvió al mismo tiempo para revelar otro problema bastante real: un problema que concierne al efecto de la edad en el voto y a las implicaciones de este efecto en la brecha de género. Surgió entonces claramente la cuestión de si el efecto de la edad debía comprenderse en términos del ciclo de vida —la gente tiende a volverse más conservadora a medida que envejece— o más bien en términos de la cohorte de nacimiento o la «generación política». Las investigaciones posteriores basadas en encuestas repetidas al electorado británico han dado un fuerte apoyo a esa última interpretación. Y, de acuerdo con esta interpretación, a medida que los individuos nacidos a principios del siglo xx iban muriendo, iba desapareciendo también la brecha de género en el apoyo partidista que antes existía —con otra brecha abriéndose, si acaso, en sentido contrario. Vuelve desde luego a plantearse la pregunta de si esa inversión es un resultado específico de un efecto de género o de otros factores. Pero la necesidad de ir más allá de la asociación bivariada simple para establecer la forma precisa del explanandum ha sido adecuadamente percibida por los investigadores de este campo (véase, por ejemplo, Inglehart y Norris, 2003: cap. 4).

Así, a medida que el análisis de las tablas de contingencia ha evolucionado, se ha reconocido cada día más su importancia capital en la sociología como un medio de proporcionar, más que explicaciones, descripciones —bastante sofisticadas— de las regularidades poblacionales. Hoy los modelos loglineales y otros relacionados se aplican rutinariamente en muchas áreas de investigación sociológica: por ejemplo, además de en la sociología electoral, en el estudio de la movilidad social, de las desigualdades de clase social, de género y étnicas en el logro educativo, y de las pautas de homogamia y heterogamia.

Lo que se debe reconocer también es que, en el caso del análisis de regresión —la forma de análisis multivariado más usada en la sociología—, hay una reciente y cada vez más perceptible tendencia a considerarlo no como un método de obtener explicaciones causales de los fenómenos sociales sino, una vez más, como el mejor método para establecerlos y describirlos. Así, en un texto actual sobre el análisis de regresión dirigido principalmente a científicos sociales cabe comprobar en efecto cómo el autor afirma explícitamente —en marcado contraste con lo que se podía esperar en décadas anteriores— que la regresión debe comprenderse «como una herramienta intrínsecamente descriptiva» (Berk, 2004: 206). Y lo que resulta también de interés adicional en el presente contexto es que es posible localizar una conexión razonada entre este desarrollo y la visión de la sociología como una ciencia de la población.

Para los que primero propusieron el análisis de regresión en sociología, como por ejemplo Blalock (1961), lo más atractivo era su aparente potencial como medio de moverse «desde la asociación a la causación» (véase Freedman, 1997) en áreas de investigación basadas principalmente en datos observacionales más que experimentales. En el capítulo 8 me ocuparé de mostrar cómo esta forma de comprender el uso de la regresión recibió depués críticas crecientes de estadísticos y sociólogos por igual y por el momento parece tener sólo unos pocos defensores explícitos. Pero ahora me gustaría exponer un lado más positivo de la situación: el modo en que ha surgido en la sociología una comprensión alternativa y mucho más sostenible del papel de la regresión, y que hoy parece que es ampliamente adoptada, en todo caso de facto, en la investigación.

La diferencia entre los dos enfoques del uso de la regresión aquí mencionados la explica claramente Xie en uno de sus trabajos (2007). Xie subraya que en los dos enfoques la regresión es la misma operación estadística, pero que hay diferencias cruciales en el objetivo que se persigue, en los supuestos subyacentes y en la interpretación de los resultados obtenidos. Blalock y sus seguidores, afirma Xie, se adhirieron a lo que puede denominarse una concepción «gaussiana» de la regresión. En este caso, el objetivo es establecer una relación causal, como si fuera una ley, entre lo que se consideran variables dependientes e independientes del análisis, y la desviación de las observaciones individuales de esa relación causal se trata entonces como un error de medición: es decir, simplemente como ruido no deseado. Se puede así considerar a Blalock un analista cuantitativo muy del estilo de Quetelet que, por así decirlo, sustituía la media por la solución de los mínimos cuadrados de la ecuación de regresión como foco de interés científico; o, en otras palabas, como Xie sugiere, Blalock era esencialmente un «pensador tipológico» (Xie, 2007).

Xie identifica luego una concepción «galtoniana» de la regresión y la asocia sobre todo a la obra de Dudley Duncan, que es, esencialmente, un «pensador poblacional» (Xie, 2007). En este caso, el objetivo de la regresión no es determinar relaciones causales, sino más bien proporcionar, mediante los coeficientes de regresión, una descripción parsimoniosa de la variabilidad de la población respecto del resultado que importa al análisis. El foco aquí se sitúa en el componente sistemático de esta variabilidad: en la variabilidad que ocurre entre los grupos de interés sociológico que son definidos por las variables independientes del análisis. Pero al mismo tiempo se entiende que el término de error en la ecuación reflejará una variabilidad real dentro del grupo, además del error de medición stricto sensu. Y aunque por supuesto siempre se puede —y se debe— intentar elaborar más el modelo para así aumentar la parte de la variabilidad que puede tratarse como socialmente sistemática, hay que aceptar que la variabilidad dentro del grupo en el nivel individual siempre será sustancial67.

Lo que puede señalarse aquí es la afinidad que existe, en relación con el análisis de datos, entre la regresión en este sentido galtoniano y el paradigma individualista de la sociología, una afinidad que va en paralelo a la que se ha analizado previamente, en relación con la recogida de datos, entre la investigación por encuesta muestral y ese paradigma. En ambos casos por igual la fuente de la afinidad reside en la conciencia del alto grado de variabilidad que existe en la vida social humana en el nivel individual —es decir, de la heterogeneidad de la población— y en la necesidad de métodos de investigación que pueden responder plenamente a esa variabilidad y al mismo tiempo permitir demostrar las regularidades que pueden existir dentro de ella.

Es desde esta perspectiva como a su vez debe comprenderse la repetida puntualización de Duncan de que no hay que dar mucha importancia al tamaño absoluto de las R2 que producen los análisis de regresión en sociología —que, con cualquier modelo razonable, raramente superan el 0,368. Mientras que, como se ha señalado ya, con el paradigma holista cabría esperar que se pudiera explicar sistemáticamente una varianza poblacional mucho mayor que aquella, lo que quizás es más notable es que con el paradigma individualista los análisis de regresión suelen ser capaces de mostrar algunos efectos sistemáticos —a pesar del hecho de que los datos que se están analizando se derivan, como Achen (1982: 13) ha comentado, de un «revoltijo sin remedio de actores humanos», todos ellos implicados en alguna medida en un «comportamiento idiosincrásico que es función de los incontables rasgos distintivos de sus historias y personalidades». Refiriéndose explícitamente al no cumplimiento de las expectativas holistas, el propio Duncan señala que, puesto que los rasgos institucionales y otros rasgos estructurales de una sociedad bien pueden modificar la variabilidad de una serie de características individuales, esta no seguirá «siendo ni de lejos tan grande como la magnitud en la que realmente difieren los individuos» (Duncan, 1975: 166-167). Y luego se pregunta enfáticamente —con un espíritu que podría considerarse malinowskiano (véanse las págs. 34-35)— si a esos sociólogos que se desesperan por sus R2 bajos «les gustaría vivir en una sociedad tan estructurada» que su colección particular de variables «explicara el 90% en lugar del 32% de la varianza en Y» (Duncan, 1975: 167).

Pero entonces, si es el caso de que, en la sociología como una ciencia de la población, el análisis de regresión sirve para establecer regularidades probabilísticas poblacionales —del mismo modo que las técnicas explícitamente descriptivas como los modelos loglineales y sus derivados—, surge de inmediato otra pregunta que hay que abordar a modo de conclusión: si, para su trabajo descriptivo, los sociólogos deberían utilizar, más de lo que lo hacen en el presente, métodos estadísticos que en lugar de apoyarse en algún modelo probabilístico explícito se basen en modelos puramente algorítmicos —en el «aprendizaje automático» a partir de los datos analizados aplicando diversas técnicas de búsqueda de pautas. Las cuestiones sumamente controvertidas que se plantean aquí en un contexto estadístico general se exponen con claridad en un artículo de Breiman (2001) y en el consiguiente debate (véase especialmente Cox, 2001). Sin embargo, hay que ser cauteloso a la hora de moverse desde este contexto general hacia las posibilidades de los modelos algorítmicos en sociología.

Lo que es importante advertir es que los contextos de investigación donde los modelos algorítmicos se han aplicado hasta ahora más eficazmente a menudo difieren de forma muy significativa de los que suelen conseguirse en sociología. Una de dos: o se trata de contextos en los que el objetivo es proporcionar predicciones a corto plazo de importancia práctica a partir de ciertas bases de grandes datos (véase el análisis del capítulo 6) —como, por ejemplo, las relacionadas con los niveles de ozono diarios o los riesgos de los atascos de tráfico— y en los que, por lo tanto, la precisión predictiva tiene evidentemente prioridad sobre la interpretación de los resultados obtenidos; o son contextos de investigación en los que se puede proporcionar la guía de una teoría fuerte a la búsqueda algorítmica de pautas —como, por ejemplo, en el análisis de secuenciación de ADN mediante técnicas de emparejamiento óptimo (EO). En sociología, en cambio, suele darse la posibilidad de diseñar la recogida de datos con unos determinados problemas de investigación en mente mediante métodos de encuesta, y el objetivo principal no es, en todo caso, predecir en el nivel individual —es decir, unos R2 altos— sino establecer la forma correcta de las regularidades que pueden estar presentes en el nivel de la población. Pero, al mismo tiempo, puede faltar una teoría fuerte con la que dar forma a la búsqueda de pautas. Por lo tanto, mientras no hay razón alguna para que los sociólogos rechacen los modelos algorítmicos sin pensarlo dos veces, parecería sensato, al menos por ahora, recurrir a ellos sólo sobre la base de una cuidadosa evaluación de sus posibles ventajas y desventajas en cada caso.

Ilustra bien esta cuestión el uso que se hace del EO (cuyo precursor en sociología ha sido Abbott: véase especialmente Abbott y Tsay, 2000), sobre todo para investigar varios aspectos del curso de la vida (analizados con perspicacia por Billari, 2005). Para tratar las regularidades de los sucesos en el curso de la vida, como la formación y la disolución de parejas y familias o la entrada y salida del empleo, y en particular para analizar los correlatos de la ocurrencia y el calendario de esos sucesos, los modelos de regresión de panel y de historia de acontecimientos han llegado a desempeñar un papel central. Sin embargo, como Billari señala, con estos métodos es difícil visualizar si los sucesos del curso de vida forman secuencias «totales» o trayectorias en lugar de ser generados estocásticamente desde un punto en el tiempo a otro. Y una secuenciación total bien podría ser deseable, en particular en la medida en que los individuos pueden vislumbrar sus propios cursos de vida de esta manera y perseguir estrategias vitales en el largo plazo, si bien sujetas a varias constricciones y a la intervención del azar esencial. A este respecto, el análisis secuencial mediante las técnicas del EO tiene obviamente su interés. Las series de diferentes estados que forman algún aspecto del curso vital se pueden «emparejar» sistemáticamente, individuo por individuo, considerando la magnitud y el tipo de cambios necesarios para hacer una secuencia de estados idéntica a otra y, sobre esta base, poder generar algorítmicamente una matriz de distancias entre todos los pares de secuencias. A su vez, esa matriz puede servir de input para algún agrupamiento posterior o para un algoritmo de escalamiento multidimensional que puede —o que en todo caso podría— producir un conjunto empírico de secuencias manejable.

Sin embargo, como de hecho se reconoce ampliamente, el problema principal que se plantea aquí y en casi todas las aplicaciones sociológicas del EO es establecer los «costes» de transformar una secuencia de estados durante el curso vital en otra: es decir, los costes que deben atribuirse a la sustitución, inserción o eliminación de estados que se requieren. Como son esos costes los que determinan, por medio de la aplicación del modelo algorítmico, las distancias entre las secuencias, son fundamentales para todo el análisis del EO; y a menos que se les pueda atribuir una razón de ser convincente, la matriz resultante de las distancias y cualesquiera tipologías de secuencias derivadas de ella son vulnerables a la acusación de que en lugar de reflejar unas regularidades sociales reales y existentes, bien pudieran ser artefactos (Levine, 2000; Wu, 2000). Se han propuesto varias maneras de tratar este problema —este es, de hecho, el problema de la validez de los análisis de EO— (para una útil revisión de este asunto, véase Aisenbrey y Fasang, 2010), pero lo que tiene importancia clave es que el tratamiento de los costes de transformación debe tener una base teórica tan clara como sea posible. Así, entre los análisis de EO más convincentes están los que se han hecho sobre la vida laboral de los individuos y, más concretamente, las historias de clase social, en los que los costes de la transformación se derivan de la teoría que fundamenta los esquemas de clase adecuadamente validados, como los referidos en el capítulo 5 (por ejemplo, Halpin y Chan, 1998). En estos casos puede que también sea posible relacionar de una manera teóricamente coherente, por medio de, digamos, el análisis de regresión, tipos emergentes de historias de clase con variables antecedentes como los orígenes sociales, la capacidad cognitiva y el logro educativo (por ejemplo, Bukodi et al., 2015). Sin embargo, hay que admitir que en muchas aplicaciones del EO, incluyendo la investigación sobre el curso vital, la elección de los costes de transformación sigue pareciendo arbitraria en un grado bastante preocupante.

El EO, igual que otros métodos con modelos algorítmicos, tiene un valor potencial para los sociólogos en sus esfuerzos por establecer las regularidades poblacionales que forman sus objetos básicos de estudio —pero son métodos que hay que usar muy selectivamente, y con una completa conciencia de los escollos a los que pueden conducir. Debe considerarse además que son métodos complementarios, o auxiliares, a los modelos probabilísticos en lugar de representar una alternativa radical o total. Hay que considerar como poco más que floritura retórica —comparable a las señaladas previamente que proclamaban el fin de las encuestas sociales en la era de los grandes datos— la pretensión de que los modelos algorítmicos, y en particular el análisis secuencial, marcan el fin de «la revolución de las variables» en la sociología empírica y el surgimiento de un nuevo paradigma centrado en «los sucesos en su contexto» en lugar de en «entidades con atributos variables» (Abbott, 1995: 93; Abbott y Tsay, 2000: 24; Aisenbrey y Fasang, 2010: 422). Tal vez la sociología «computacional» guiada por los datos (véase Lazer et al., 2009) adquiera más prominencia. Pero, lejos de ser desbancada, la sociología de las variables, tal y como se concibe en este capítulo, y su expresión en modelos estadísticos probabilísticos son, igual que la investigación social por encuesta, rasgos de la sociología que permanecerán en el largo plazo.

63 En la medida en que en el trabajo cualitativo los conceptos no se traducen explícitamente en variables con la debida fiabilidad y validez, como se requiere en el trabajo cuantitativo (véase el capítulo 5), se pueden mencionar dos consecuencias. Primera, la ausencia de esta disciplina hace mucho más fácil que ocurra un deslizamiento en los significados y los usos. Segunda, se hace difícil, si no imposible, que los hallazgos empíricos se sitúen en el dominio público de forma que se permita a los demás reanalizarlos —de la misma forma en que las bases de datos que resultan de la investigación cuantitativa se incluyen hoy día en archivos de datos junto a su correspondiente documentación.

64 Recuerdo haber oído una vez a Bill Sewell una advertencia muy parecida pero expresada de forma más pintoresca: «antes de empezar a explicar de algún modo inteligente cómo ha subido el cerdo al árbol, asegúrate de que es un cerdo lo que hay en el árbol».

65 Lazarsfeld (véase esp. Lazarsfeld y Henry, 1968) también fue precursor de otra técnica descriptiva valiosa para los sociólogos llamada el análisis de clases latentes —el equivalente categorial del análisis factorial para las variables continuas—, que también se puede considerar relacionado estrechamente con la modelación loglineal (McCutcheon y Mills, 1998). A la vista de las críticas previas al pensamiento tipológico en la sociología, hay que añadir aquí que, cuando las tipologías se construyen sobre la base de un análisis de clases latentes —o de las técnicas de emparejamiento óptimo, como se verá más adelante en este capítulo— pueden considerarse, en contraste con los tipos «ideales» o a priori, simplemente como hallazgos empíricos: es decir, en sí mismos como una forma de regularidad poblacional revelada. Porque un rasgo importante de estas técnicas en cuestión es que, cuando se usan apropiadamente, pueden conducir a una conclusión negativa: pueden indicar que no hay ninguna regularidad en forma de una tipología manejable.

66 Por supuesto, esto no equivale a decir que no existieron esas anteojeras —sino que, si de hecho existieron, apenas fueron relevantes para explicar la brecha de género existente en el comportamiento de voto.

67 Dada la obra pionera de Duncan sobre el análisis de «caminos causales» en la sociología y sus trabajos posteriores sobre los modelos de ecuaciones estructurales (Duncan, 1975), podría parecer extraño considerar que su posición se opone a la de Blalock. Sin embargo, como Xie (2007) documenta, Duncan siempre subrayó las limitaciones de esas técnicas, especialmente al respecto de la demostración de la causación. Xie también señala que Duncan le informó de las dificultades que tuvo en su correspondencia con Blalock para que entendiera sus ideas sobre la sociología como una ciencia de la población (Xie, 2007: 146). La correspondencia de Duncan —en este caso con David Freedman— es interesante además como una fuente muy patente de la distinción entre las concepciones de la regresión gaussiana y galtoniana (Xie, 2007: 145, 147). La cambiante influencia del trabajo metodológico de Lazarsfeld, Duncan y Goodman en la sociología estadounidense se capta jocosamente en el «documento anónimo» reimpreso en Goodman (2007b: 137), que debería ser una lectura introductoria para todos los estudiantes de sociología que asisten a cursos de análisis de datos.

68 Por «razonable» debe entenderse aquí un modelo que no incluya una variable independiente tan «próxima» a la variable dependiente que el análisis deje de contener información. Por ejemplo, en un modelo de regresión con la posición de clase social de los individuos en un periodo de tiempo t como variable dependiente, podría desde luego lograrse un R2 alto incluyendo como variable independiente la posición de clase en t -1 semana.

8. Los límites de la estadística: la explicación causal

Si bien los métodos de recogida y análisis de datos informados por la estadística son fundacionales para establecer las regularidades probabilísticas de la población que constituyen los explananda sociológicos, el análisis estadístico por sí solo no puede generar explicaciones causales de esas regularidades.

En los capítulos anteriores se ha hecho hincapié en el papel crucial que desempeñan los métodos de recogida y análisis de datos informados por la estadística para moldear los objetos de estudio —los propios explananda— de la sociología como una ciencia de la población: es decir, las regularidades probabilísticas de la población. Tales métodos parecen esenciales —hasta ahora no hay ninguna alternativa viable— como medio para dar cabida a la variabilidad de la vida social humana, permitiendo al mismo tiempo descubrir y describir las regularidades que contiene. Sin embargo, el énfasis cambia en este capítulo. Se tratará ahora de lo que los métodos estadísticos por sí solos no pueden lograr, ni debe esperarse que logren, en sociología: proporcionar explicaciones causales de las regularidades establecidas por estos métodos. Dudley Duncan (1992: 668) habló una vez del «pacto faústico» de la sociología con la estadística. Se considerarán aquí algunos aspectos del lado oscuro de este pacto.

Como se señaló en el capítulo 7, en las primeras aplicaciones del análisis multivariado de datos en sociología se solía suponer que tales análisis no sólo podían revelar varias regularidades en la asociación de datos sociales, sino que también podían conducir a la demostración de relaciones causales. En particular, las formas de análisis de regresión que culminan en el modelado de caminos causales se consideraron la principal manera de moverse desde la asociación hacia la causación. Sin embargo, en las últimas décadas esta idea ha sido objeto de creciente cuestionamiento y crítica por parte de la estadística y la sociología por igual, y parece que apenas recibe apoyo manifiesto en la actualidad. Como mucho, podría afirmarse que los análisis de regresión permiten una «interpretación causal»69.

Desde el lado de la estadística, las intervenciones quizá más convincentes han sido las de David Freedman (1991, 1992, 1997, 2010). Freedman rechaza explícitamente la idea de que se puedan producir mecánicamente, en cualquier área de investigación, relaciones causales a partir de datos sólo sobre la base de técnicas estadísticas. Así, en el caso de la regresión, subraya que para especificar apropiadamente un modelo de regresión a los efectos de una explicación causal, siempre se requerirá esclarecer con carácter previo los procesos por los que se han generado los datos analizados. Esto es necesario para determinar las variables que van a ser incluidas en el análisis, su supuesto orden causal, la forma funcional de las relaciones entre ellas, las propiedades de los términos de error, etc. Si el modelo de regresión adoptado no es coherente con los procesos en cuestión —si, por poner el ejemplo más obvio, se omite una variable relevante—, entonces todas las inferencias causales derivadas del modelo estarán viciadas. Freedman admite que el problema que aquí se plantea puede ser menos trascendental si se considera la regresión simplemente como un medio de descripción: como un medio de resumir las asociaciones que se mantienen en los datos analizados entre las variables que de hecho se reconocen. Pero si la inferencia causal es el objetivo del análisis, lo crucial es si se puede considerar que los coeficientes de regresión tienen lo que Freedman (1997: 117) ha llamado acertadamente «vida propia»: es decir, más allá de los datos a partir de los cuales se han estimado en un caso particular. Esto será así sólo si el modelo de regresión se ha especificado correctamente, y sólo entonces tienen sentido los contrafácticos que justificarían la causación. En otras palabras, sólo así será posible afirmar que un cambio en una determinada variable independiente causará un cambio correspondiente —de la magnitud indicada por el coeficiente para esa variable— en la variable dependiente del análisis.

Freedman (2010: 11-15) ilustra este argumento con el ejemplo del análisis de regresión en el caso de la Ley de Hooke. Esta ley establece la naturaleza cualitativa de una relación: establece que, hasta un cierto límite, el alargamiento lineal de un muelle es directamente proporcional a la carga que se le aplica. Así, usar datos observacionales o experimentales para hacer la regresión del alargamiento en función de la carga sirve para cuantificar la ley en el caso de un muelle determinado o de un tipo determinado de muelle. La ley en sí refleja el proceso físico con el que se producirán los datos y, a su vez, la forma de la ley se plasmará en el modelo de regresión. En este caso, cabe esperar un R2 alto, con un término de error que refleje simplemente el error de medida —derivado, por ejemplo, de deficiencias en la configuración del experimento o en la observación; y se podrá interpretar que el coeficiente de regresión estimado capta una propiedad específica del muelle o del tipo de muelle: es decir, que tiene, en este sentido, «una vida propia» en lugar de una vida condicionada a los datos particulares analizados. Por tanto, este coeficiente podría a su vez usarse, dentro de unos límites, para predecir qué cambio en el alargamiento del muelle estará causado por un cambio en la carga.

Este es un ejemplo claro de lo que se puede describir, siguiendo a Xie, como la concepción gaussiana de la regresión (véanse las págs. 89-90). Sin embargo, hay que admitir que en sociología raramente, alguna vez, se puede aplicar la regresión así concebida: simplemente no se dispone del tipo de teoría ejemplificada por la Ley de Hooke. Considérense, por ejemplo, los análisis que usan datos de un lugar y tiempo determinados para hacer la regresión de la renta o el estatus ocupacional de individuos de grupos étnicos diferentes en función de sus niveles de logro educativo (incluyendo también varias variables de control). Lo primero que hay que admitir aquí es que no hay razones de peso para suponer que con datos de otros lugares y periodos se podrán replicar los coeficientes estimados —tal vez sí o tal vez no. Pero lo segundo y más grave aún que hay que reconocer es que si en el caso original la distribución de la educación cambiara —si, por ejemplo, las diferencias educativas entre grupos étnicos se redujeran—, no necesariamente se producirán los cambios en las diferencias étnicas en renta o estatus que se predecirían bajo el modelo de regresión. Bien podría ser que el cambio se produjera en los mismos coeficientes de regresión: por ejemplo, que los rendimientos de la renta o el estatus de la educación disminuyeran (véase Lieberson, 1987: 166-167, 186-188). El problema fundamental es que no existe ninguna teoría general y convincente acerca de los procesos por los que esos rendimientos de la educación realmente se producen que sea capaz de guiar la especificación del modelo de regresión70.

La creciente conciencia de las dificultades implicadas en el esfuerzo de derivar explicaciones causales a partir de la regresión del tipo de las que señala Freedman constituye una fuente de reevaluación de la regresión como método esencialmente descriptivo que, como se dijo en el capítulo anterior, se ha vuelto evidente en la sociología —y que, a su vez, confiere importancia al argumento de Xie de que es una concepción más galtoniana que gaussiana la que los sociólogos aplican en efecto la mayoría de las veces y la que explícitamente deberían adoptar71. Sin embargo, la crítica a la idea de moverse desde la asociación a la causación por medio de la regresión se ha expresado no sólo desde un punto de vista estadístico, sino también, y además de forma influyente, desde la propia sociología.

Lo que a este respecto es notable es el grado en el que esa crítica ha ido en paralelo a la de Freedman: subrayando la necesidad de comprender los procesos que generan los datos que se están analizando. Mientras para Freedman esa comprensión es necesaria si se quiere especificar apropiadamente el modelo de regresión, para muchos sociólogos revelar esos procesos es lo que en realidad implica establecer la causación en sociología, con independencia de cualquier procedimiento estadístico. Es esta idea lo que motiva la objeción, mencionada en el capítulo 7, a la «sociología de las variables»: que reduce la explicación sociológica a mostrar en qué medida se puede «dar cuenta» estadísticamente de las variables dependientes mediante las tratadas como independientes, sin prestar ninguna atención a los procesos sociales que subyacen a los resultados obtenidos. Y, al menos para los sociólogos que trabajan en el contexto del paradigma individualista, es necesario entender estos procesos a partir de las acciones e interacciones de los individuos implicados. Así, Coleman (1986: 1314-1315) señaló la paradoja de que los sociólogos implicados en la «investigación por encuesta empírica, estadística» analizan principalmente datos de nivel individual y, sin embargo, muy a menudo lo hacen sin ninguna referencia explícita a la acción individual de la que se derivan esos datos. Asimismo Boudon (1987: 61-62) objetó que, con demasiada frecuencia, en ese tipo de investigación son las variables en lugar de los individuos las que de hecho se toman como unidades del análisis, y que las demostraciones del efecto estadístico de una variable sobre otra se consideran «resultados finales» y no se intenta mostrar cómo dichas relaciones estadísticas se derivan de sus «causas reales», que sólo pueden residir en las acciones de los individuos.

Así, volviendo a modo de ilustración a los análisis de regresión acerca de los efectos de la educación de los individuos en sus rentas o estatus ocupacional, lo que se podría mantener a partir de la posición adoptada por Coleman y Boudon es que, incluso si se pudiera considerar que la educación «causa» la renta o el estatus ocupacional, sería sólo en un sentido muy elíptico y sin relevancia sociológica. Lo que se necesitaría para una demostración adecuada de la causación sería alguna explicación de por qué se obtienen los resultados estadísticos que se obtienen. Por ejemplo, se requiere dar cuenta, por un lado, de los procesos —que implican elección y constricción— por los que los individuos logran ciertos niveles de educación, quizás pensando en su futuro económico (véanse las páginas 109-111); y, por otro lado, de los procesos por los que ese logro condiciona luego sus oportunidades de entrada, por medio de las acciones de los empleadores o sus agentes, a ocupaciones que proporcionan diferentes niveles de rentas o de estatus (Goldthorpe, 2014).

En suma, el argumento es, coincidiendo una vez más con Freedman, que la causación no puede resultar únicamente de los procedimientos estadísticos, sino que ha de depender de un input teórico sobre el objeto de estudio que lo relacione con el modo en que se han producido los datos que se están analizando. La diferencia principal es que mientras para Freedman la inferencia causal derivada del análisis estadístico requiere ese input desde el principio, para Coleman y Boudon ese input debe ser posterior a los resultados del análisis estadístico, en sí mismos esencialmente descriptivos, si se quiere proporcionar una explicación causal de las regularidades demostradas.

La pregunta por cómo los sociólogos podrían moverse mejor de la descripción a la explicación de las regularidades poblacionales será el asunto del capítulo 9. El resto de este capítulo tratará de otra reacción que se ha producido en la sociología hacia el final de «la edad de la regresión» —reacción que de nuevo parece conducir a expectativas injustificadas sobre el papel que puede desempeñar el establecimiento de la causación sólo por métodos estadísticos. Esta reacción se deriva de una concepción de la causación que difiere de forma significativa de la que subyace a la regresión y a otras formas de análisis semejantes, una concepción que, según sus defensores, es de un tipo más fuerte y «más profundo».

En el caso de la regresión, y también en los intentos de Lazarsfeld de derivarla de los análisis de tablas de contingencia, la causación se equipara con la existencia de una asociación entre la variable dependiente del análisis y la variable o variables independientes cuya robustez se puede demostrar: es decir, que se puede mostrar que persiste cuando otras variables razonablemente explicativas se introducen en el análisis. Es esta dependencia robusta lo que sirve de evidencia de que prevalece una relación causal. La debilidad más importante de esta concepción de la causación es, sin duda, la dificultad implicada en excluir la posibilidad de que la supuesta relación causal sea espuria cuando se toma en cuenta otro factor nunca contemplado y quizás totalmente insospechado: una variable «oculta». La concepción alternativa de la causalidad que se ha defendido últimamente para la sociología intenta evitar esta dificultad. Se deriva de la investigación aplicada fundamentalmente en campos como la agricultura, la medicina y la educación, donde es posible utilizar métodos experimentales o cuasi experimentales y donde el interés se centra en la eficacia o ineficacia de algún tipo de intervención.

De acuerdo con esta concepción alternativa, la causación, o un «efecto causal», se comprende en términos del cambio que se produce en una variable dependiente o variable de resultado como efecto de una intervención o de lo que a menudo se llama «tratamiento». Más específicamente, un efecto causal es la diferencia hallada en la variable de resultado entre las unidades experimentales seleccionadas al azar que reciben un tratamiento y aquellas otras que no lo reciben —es decir, que sirven de control: por ejemplo, entre unos campos de cultivo a los que se administra fertilizante y otros a los que no se administra, entre las tasas de recuperación de los pacientes que reciben una medicina y los que no, o entre los resultados en exámenes de estudiantes sometidos a un método pedagógico determinado y los que no72. Esta diferencia en los resultados puede cuantificarse calculando el «efecto promedio del tratamiento», o alguna variante del mismo, con la implicación contrafáctica y causalmente significativa de que, si no se aplica el tratamiento, no se observará esa diferencia. Es por tanto crucial para la aplicabilidad de esta forma de entender la causación como «resultados potenciales» que se dé una intervención de una u otra forma —o, al menos, que se pueda prever qué ocurrirá: en los términos de Holland (1986: 958), «no hay causación sin manipulación»73.

Se ha desarrollado un cuerpo impresionante de técnicas estadísticas relacionado con el enfoque de los resultados potenciales: no sólo en relación al diseño de experimentos para comprobar la eficacia de las intervenciones —particularmente con ensayos aleatorizados controlados (EAC)— sino también, y de mayor relevancia para nuestros propósitos aquí, a la extensión de este enfoque a los estudios observacionales no experimentales, incluyendo los basados en encuestas a muestras de poblaciones (véase, por ejemplo, Rosenbaum, 1995). En este caso, lo que en realidad importa es considerar estos estudios como si fueran experimentos, aunque no sean realizados bajo el control del investigador, y luego buscar los medios para contrarrestar los efectos que se derivan de un diseño experimental adecuado. La principal obra que revisa estos desarrollos desde el punto de vista de la sociología y defiende su uso por los sociólogos es la de Morgan y Winship (2007). Los autores contraponen de forma específica la aproximación a la causación de los resultados potenciales con el enfoque de la regresión o «basado en ecuaciones», considerando que este último se opone al «pensamiento cuidadoso sobre cómo difieren los datos disponibles de los que se hubieran generado en experimentos ideales que uno hubiera querido realizar» (Morgan y Winship, 2007: 13)74.

Considerada en sus propios términos, la línea argumental que Morgan y Winship persiguen es convincente y, al tratar de desarrollar argumentos causales sobre la base de datos procedentes de estudios observacionales, adoptar el punto de vista del diseño experimental puede proporcionar en general una valiosa disciplina. Sin embargo, el enfoque de los resultados potenciales no se ha adoptado ampliamente en sociología hasta ahora, y en la medida en la que la sociología se entiende como una ciencia de la población, parece poco probable que la situación cambie a la vista del hecho de que, en este contexto, el enfoque plantea al menos tres dificultades importantes.

Ante todo, lo que el enfoque de los resultados potenciales necesariamente implica —por retomar una importante distinción mencionada ya en la obra de John Stuart Mill (1843/1973-1974)— es estudiar principalmente los efectos de las causas en lugar de las causas de los efectos. Se selecciona una supuesta causa de un resultado de interés —cualesquiera que sean las motivaciones para seleccionarla—, y el objetivo es estimar su efecto. Esto supone una orientación muy diferente a empezar por los efectos —como, por ejemplo, las regularidades poblacionales establecidas— y luego buscarles una explicación causal. Como ya se ha señalado, el enfoque de los resultados potenciales se deriva de, y supuestamente es idóneo para, la investigación aplicada, incluyendo la investigación social aplicada, donde el efecto de una intervención dada es típicamente lo que ante todo interesa: en otras palabras, donde el objetivo es evaluar si, y en qué medida, una forma de intervención —la causa— ha logrado su objetivo en el sentido de que produzca el efecto deseado.

Sin embargo, para las preocupaciones centrales de la sociología como una ciencia de la población, este enfoque puede parecer limitado. De hecho, Morgan y Winship (2007: 280) reconocen que si a un investigador le preocupan principalmente las causas de un efecto observado, como una regularidad empírica demostrada de la población, entonces el enfoque de los resultados potenciales es «menos útil» (véase también Gelman, 2011). Y a este respecto interesa también que, en un trabajo dedicado al tratamiento de la causación en demografía, como una ciencia establecida de la población, Ní Bhrolcháin y Dyson (2007: 1-4) creen que «el enfoque intervencionista no suele ser aplicable», porque en demografía «las grandes preguntas se refieren a las causas de los efectos —¿qué causa un cambio en la fecundidad? ¿Qué induce el descenso de la mortalidad?»75. Y, siguiendo a Popper (1972: 115), se podría mantener que en realidad «en todas las ciencias el enfoque normal va de los efectos a las causas. El efecto plantea el problema —el problema que hay que explicar— y el científico intenta resolverlo construyendo una hipótesis explicativa».

Segundo, hay que reconocer que el enfoque de los resultados potenciales no elude la crítica planteada contra los intentos de demostrar la causación a través de la regresión según la cual estos intentos no dan cuenta de cómo se produce realmente el efecto causal supuesto. Así, para Cox (1992: 207), una «importante limitación» de este enfoque es que no se ofrece «ninguna noción explícita del proceso subyacente en un nivel observacional que sea más profundo que el implicado en los datos que se están analizando». Y hay otras reservas similares que fundamentan un escepticismo creciente en los últimos años acerca de si incluso en la investigación aplicada el enfoque de los resultados potenciales —en particular los EAC— tiene necesariamente que considerarse como el «patrón oro» en materia de inferencia causal.

Un ejemplo importante de este escepticismo en la ciencia social es el análisis de Deaton (2010) sobre los métodos para evaluar los proyectos de ayuda al desarrollo en asuntos como, por ejemplo, la pobreza, la salud o la educación. Deaton se muestra crítico con la idea —que al parecer apoya hoy día el Banco Mundial— de que los EAC deban ocupar una posición privilegiada en esta evaluación; y el fundamento principal de esta crítica es que, mientras los EAC pueden proporcionar información fiable sobre si unos determinados proyectos han tenido éxito, en sí mismos dicen poco de por qué. En otras palabras, dicen poco sobre el «proceso subyacente» o los mecanismos implicados en el éxito. Sin embargo, conocer esos mecanismos es, según Deaton, crucial para determinar la validez externa de los EAC, es decir, para calibrar en qué medida un proyecto que se ha demostrado que «funciona» en una población funcionará en otra población muy diferente. Pues no son los resultados reales de un EAC los que pueden «viajar» —los que pueden generalizarse— de un contexto a otro, sino sólo la comprensión del modo en que se han producido esos resultados y la necesidad de considerar debidamente las condiciones bajo las que el mecanismo en cuestión tiende, o no tiende, a mantenerse. (Para otros enunciados más generales y elaborados de esta posición al respecto del diseño y evaluación de políticas sociales, véanse Pawson y Tilley, 1997; Cartwright y Hardie, 2012.)76

Tercero, cuando en la sociología como una ciencia de la población se realiza el intento de dar cuenta de los procesos o mecanismos que crean una relación causal, se requiere bajo el paradigma individualista que esta explicación se exprese en última instancia en términos de la acción y la interacción individuales. Sin embargo, este requisito entra luego en conflicto directo con la máxima de Holland, básica para el enfoque de los resultados potenciales, de que «no hay causación sin manipulación». Esto se puede apreciar en el ilustrativo análisis que el mismo Holland ofrece de los posibles enunciados causales que son compatibles con esta máxima y los que no lo son. Holland (1986: 954-955) considera los siguientes tres enunciados (para los propósitos de este capítulo, he cambiado el orden en el que aparecen originalmente):

Ella hizo bien el examen porque su maestro la preparó.

Ella hizo bien el examen porque es mujer.

Ella hizo bien el examen porque estudió para hacerlo bien.

El primer enunciado no plantea problema alguno desde el punto de vista del enfoque de los resultados potenciales: la manipulación o una intervención —la preparación— ocurrió, y esta se puede considerar la causa de que la mujer hiciera bien el examen. El segundo enunciado plantea el problema de que ser mujer se considere «un atributo intrínseco» que, como tal, no es susceptible de manipulación. Pero, al menos en sociología, con frecuencia puede ser posible esquivar esta dificultad mediante la reinterpretación: por ejemplo, en este caso, considerando que «porque es mujer» no se refiere al sexo biológico, que es inalterable, sino al género, que es sociológicamente variable y, por lo tanto, manipulable. Sin embargo, es el tercer enunciado el que plantea un problema fundamental. Y esto es así porque, en lugar de existir manipulación, la mujer, volviendo al análisis del capítulo 3, hizo lo que puede considerarse como una elección orientada a lograr un fin particular: quería hacer bien el examen; creía que estudiar era el mejor modo de conseguir ese fin; actuó de acuerdo con esa creencia; y, como su creencia era correcta, lo hizo bien.

Como Holland señala, es «el aspecto voluntario de la supuesta causa» lo que conduce a la incompatibilidad con el enfoque de los resultados potenciales. Y afirma también: «La índole voluntaria de muchas actividades humanas hace que, en muchos casos, realizar enunciados causales sobre estas actividades sea difícil» (Holland, 1986: 955). Pero lo que en realidad quiere decir Holland aquí es que es «difícil dado el enfoque de los resultados potenciales». A lo que puede responderse que esto indica la relevancia limitada de este enfoque para la sociología o, en todo caso, para la sociología entendida como una ciencia de la población. Porque, en este caso, como se ha venido manteniendo en todo el libro, la meta última es dar explicaciones causales de regularidades poblacionales establecidas en términos de procesos sociales que están basados en la acción individual —una acción en la que es necesario reconocer un importante elemento autónomo tal y como se expresa en la elección informada y su racionalidad implicada.

Aquí surge el antiguo problema filosófico fundamental de si las razones pueden ser causas. En su día estuvo de moda argüir (véase, por ejemplo, haciendo referencia específica a las ciencias sociales, Winch, 1958) que no podían serlo, porque una causa debía ser lógicamente distinta de su efecto y una razón no es lógicamente distinta de la acción a la que conduce. Pero esta idea perdió apoyo luego en favor de otra que considera que las razones de los individuos proporcionan la base para una forma tal vez especial, pero aun así bastante legítima, de explicación causal para sus acciones (véase, por ejemplo, Davidson, 1980, cap. 1). De hecho, es esta última posición la que yo acepto, y la que desarrollaré en el capítulo 9.

69 A este respecto puede producir mucha confusión o equívocos el hecho de que el lenguaje de la regresión esté lleno de términos con implicaciones aparentemente causales: «efectos», «determinantes», «dependencia», etc. A estas alturas sería complicado introducir una terminología alternativa, pero serviría de mucho que más sociólogos se sumaran a seguir la práctica de aclarar los casos en los que usan ese lenguaje aparentemente causal simplemente como una façon de parler. El término «efectos estadísticos» se usa a veces para indicar que no son «efectos causales».

70 Algunos economistas parecen creer que, por lo que concierne a los rendimientos económicos de la educación, la teoría del capital humano es suficiente. Sin embargo, en qué medida el logro educativo está relacionado con el concepto de capital humano y qué variables de control —como, por ejemplo, la capacidad cognitiva o distintos atributos no cognitivos— es apropiado introducir no está nada claro. De acuerdo con la evaluación de la teoría del capital humano de Blaug (1992: 218), esta permite «el recurso persistente a supuestos auxiliares ad hoc para dar cuenta de cualquier resultado perverso».

71 La crítica que hizo Freedman (1992) al análisis de caminos causales implementado por Hope (1984) quizá marca un punto de inflexión, aunque, como por lo general se ha reconocido (véase Duncan, 1992), es simplemente una reformulación de una crítica anterior a esa metodología hecha por Blau y Duncan (1967) que había circulado ampliamente como documento de trabajo.

72 La asignación aleatoria de unidades al tratamiento o a los grupos de control del experimento se considera el medio crucial de controlar por todas las variables posiblemente confundidoras, conocidas o desconocidas.

73 He analizado más minuciosamente esta y otras concepciones de la causación en Goldthorpe (2007: vol. 1, cap. 9).

74 En realidad, Morgan y Winship prefieren hablar de la aproximación «contrafáctica» en lugar de la de «resultados potenciales» a la causación y están claramente influidos por la obra de Pearl (2000), que se puede considerar como un intento de reformular y desarrollar el enfoque de los resultados potenciales con ideas procedentes de la ciencia computacional, implementadas mediante grafos dirigidos acíclicos (GDA). Sin embargo, sigue habiendo mucha controversia sobre este asunto. Véanse, por ejemplo, los duros intercambios en Statistics in Medicine, 2007-2009. Para un enfoque diferente sobre el uso de los GDA, en mayor sintonía con la comprensión de la causación que se desarrollará en el capítulo 9, véase Cox y Wermuth (1996: 216-227 especialmente). Estos autores consideran que los métodos gráficos son capaces de proporcionar representaciones de los datos que son «potencialmente causales» —es decir, que son «coherentes con o susceptibles de una interpretación causal»— reconociendo al mismo tiempo que la causalidad tiene que establecerse a partir de algún «proceso o mecanismo subyacente» derivado de la teoría en áreas de investigación sustantivas.

75 Mahoney y Goertz (2006: 230-231) afirman que la orientación de «las causas de los efectos» es un rasgo distintivo de la sociología cualitativa, mientras la de «los efectos de las causas» prevalece en la sociología cuantitativa. Esta es, sin embargo, una suposición bastante infundada, y una vez más ilustra la concepción de la sociología cuantitativa (y la ciencia política) —como excesivamente limitada y autosuficiente— que los defensores de los métodos lógicos de análisis adoptan de forma característica (véase el comentario de Achen sobre Ragin en el capítulo 4, nota 8). Se puede añadir aquí que el intento de establecer las causas de los efectos a partir de las condiciones INUS (Mackie, 1974) que defienden Mahoney y Goertz se tropieza exactamente con los mismos problemas para moverse de la asociación a la causación que se dan en el caso de la regresión. Como Cartwright (2007: 34-35) señala, «las condiciones INUS no son causas. La fórmula INUS representa una asociación de rasgos, una correlación, y sabemos que las correlaciones bien pueden ser espurias». Para los que no estén familiarizados con la obra de Mackie, una condición INUS es una parte insuficiente pero necesaria de una condición innecesaria [unnecesary, en inglés] pero suficiente para que se dé un resultado. Sin duda, si el mundo social, o al menos nuestro conocimiento de él, ha de considerarse probabilístico, no existen las causas suficientes y necesarias.

76 Se han expresado argumentos en la misma línea del de Deaton en el campo médico que cuestionan si los ensayos clínicos —que suelen considerarse como ejemplos principales del enfoque de los resultados potenciales— deben considerarse el patrón oro para la medicina basada en la evidencia (véanse, por ejemplo, Worrall, 2007; Steel, 2008; Thompson, 2011). Sin embargo, los ensayos clínicos tienden a estar más informados por la teoría que los EAC realizados en el campo social y, como David Cox me ha comunicado, podrían considerarse en general como intentos de probar ideas sobre los mecanismos (véase el capítulo 9) que ya disfrutan de apoyo empírico procedente, por ejemplo, del laboratorio. Más apropiado sería extender el argumento de Deaton a las predicciones basadas en grandes datos mediante análisis correlacionales completamente inductivos, donde la preocupación es única y bastante explícitamente el qué y no el por qué (Mayer-Schönberger y Cukier, 2013: 4). Por supuesto, estas predicciones dependen muchísimo de que el futuro sea como el presente en los procesos causales subyacentes.

9. La explicación causal mediante mecanismos sociales

Para dar explicaciones causales de las regularidades poblacionales establecidas se deben hipotetizar procesos o mecanismos causales a partir de la acción y la interacción individuales que cumplan dos requisitos: en principio deben ser apropiados para generar las regularidades en cuestión, y su funcionamiento real debe ser susceptible de comprobación empírica. Tienen ventaja los mecanismos que se especifican explícitamente en términos de una acción que es de algún modo racional.

Hasta bien entrado el siglo XX se consideró normal la idea de que las explicaciones causales en la ciencia se lograban mostrando cómo los fenómenos observados se derivaban de la operación de una ley general «de cobertura» de tipo determinista (véase, por ejemplo, Hempel, 1965). Una idea que, de hecho, persiste en varios sectores77. Sin embargo, como se señaló en el capítulo 1, la revolución probabilística puso en cuestión la idea de que la explicación causal dependía de la existencia de leyes deterministas, y hace poco que ha surgido y ganado aceptación una idea significativamente diferente de la naturaleza de esa explicación. En pocas palabras, se trata de la idea de que las explicaciones causales implican describir, de la forma más detallada posible, cómo exactamente —mediante qué procesos o mecanismos en el continuo espacio y tiempo— una supuesta causa produce realmente su efecto (para un análisis más detallado desde el punto de vista de la filosofía de la ciencia, véase Illari, Russo y Williamson, 2011).

Los defensores de lo que puede llamarse la «explicación causal basada en mecanismos» reconocen que la naturaleza de los mecanismos que hay que identificar y los modos en los que se especifican varían mucho, en relación con las entidades implicadas y sus capacidades causales, entre los diferentes campos. Recuérdese que Neyman —quien puede considerarse un defensor temprano de la idea de la explicación basada en mecanismos— señaló que los mecanismos en una ciencia de la población para explicar las regularidades probabilísticas en el nivel agregado, en lugar de ser deterministas y atañer a cada caso individual, debían incorporar el «azar». Y en la sociología entendida como una ciencia de la población, parece claro que las entidades clave de esos mecanismos son los individuos y que debe considerarse que la capacidad causal reside en la acción de esos individuos y, en última instancia, en el grado de autonomía, en función de la posibilidad de hacer elecciones informadas, que esa acción tiene (véase el capítulo 3). Así, desde este punto de vista, la crítica antes mencionada a la sociología de las variables en general y al análisis de la regresión en particular, de que desatiende la acción individual que subyace a las regularidades establecidas estadísticamente, se puede considerar que implica «la demanda de mecanismos» (Elster, 1998). Lo que busca el movimiento en favor de las explicaciones basadas en mecanismos en la sociología es esencialmente, en palabras de Hedström y Bearman (2009a: 5), un medio de «hacer inteligibles las regularidades observadas con la especificación detallada de cómo han sido establecidas» —o, en otras palabras, hacer transparentes, además de visibles, esas regularidades.

Es importante aquí subrayar que la búsqueda de explicaciones causales en sociología basada en mecanismos no implica en sí misma ningún avance de tipo técnico. En particular, no se trata, como podría parecer en algunas ocasiones, de incluir simplemente más variables «intervinientes» en el análisis estadístico o de trazar grafos o diagramas de caminos causales más complejos. El aporte crucial debe ser sociológico y teórico. En concreto, lo que se requiere y lo que, en mi opinión, los sociólogos que buscan explicaciones basadas en mecanismos han intentado proporcionar, son lo que se podrían llamar las narrativas generalizadas de la acción y la interacción que subyacen a las regularidades que requieren explicación. Para que tengan valor explicativo (potencial), los mecanismos que están representados en estas narrativas tienen que tener dos rasgos clave. Primero, usando el término en un sentido algo diferente al de Max Weber, tienen que ser causalmente adecuados: tiene que ser posible mostrar cómo, mediante la acción y la interacción individuales especificadas, pueden generarse y sostenerse las regularidades de interés. Segundo, las narrativas tienen que expresarse de tal forma que la cuestión de si los mecanismos que especifican operan de hecho o no de la manera hipotetizada sea susceptible de examen empírico, con el fin de que en futuras investigaciones la explicación ofrecida pueda ser refutada o corroborada.

Se puede apreciar cierta semejanza entre la formulación de las narrativas de este tipo y lo que los defensores de los estudios de caso cualitativos (por ejemplo, Collier, Brady y Seawright, 2004; George y Bennett, 2005: cap. 7) denominan el «rastreo de procesos causales». Pero, como Bennett (2008: 704) ha reconocido, en la medida en que este enfoque se utiliza para explicar sucesos singulares en lugar de regularidades establecidas, de lo que se trata aquí es de especificar secuencias causales determinadas —o, en otras palabras, explicaciones históricas (véase el capítulo 4)— en lugar de identificar los mecanismos que operan recurrentemente. Como Elster (1998: 45-49) ha observado, aunque las explicaciones basadas en mecanismos tienen menos capacidad de generalización que las explicaciones basadas en leyes de cobertura, siguen aspirando a una mayor generalidad que las narrativas de tipo ideográfico.

En sociología se pueden identificar dos enfoques diferentes al desarrollar explicaciones basadas en mecanismos. Distinguiéndolos y comparándolos se apreciarán algunas cuestiones importantes sobre la práctica real de la construcción de explicaciones en la sociología como una ciencia de la población.

Uno de ellos es el que adopta explícitamente Elster (1989, 2007), pero más ampliamente quienes defienden lo que ha dado en conocerse como «sociología analítica» (Hedström y Swedberg, 1998b; Hedström y Bearman, 2009b). En este caso, se puede considerar que el objetivo es crear una suerte de catalogue raisonné de los mecanismos que operan en la vida social, desde el más elemental hasta el más complejo. Lo que al parecer se espera es que los sociólogos que encaran un problema explicativo sean capaces de buscar en este catálogo los mecanismos que con mayor probabilidad procuren soluciones o, por usar la metáfora promovida por Elster (1989: 3) —y adoptada por Hedström y Bearman—, que los sociólogos puedan usar «una caja de herramientas de mecanismos: tuercas, tornillos, engranajes» que está a su disposición.

La ventaja principal de este enfoque es que abre la posibilidad de la integración teórica y el desarrollo sistemático de los mismos o parecidos mecanismos que operan en una serie de campos sustantivos diferentes. Y a este respecto se podría proclamar cierto avance —como, por ejemplo, en el caso de varios mecanismos de difusión social, el efecto Mateo, el mecanismo de la ventaja acumulada y los mecanismos de señalización (véanse Palloni, 1998; DiPrete y Eirich, 2006, y Gambetta, 2009, respectivamente).

Sin embargo, este enfoque tiene también sus peligros. Quizás el más evidente es que puede suscitar más interés por los mecanismos per se que por el grado de su potencial explicativo: es decir, por su aplicación más allá de los casos seleccionados especialmente con el fin de ilustrar mejor su aplicación. El foco de atención se mueve hacia unos mecanismos determinados y hacia qué pueden explicar, en lugar de centrarse en las regularidades sociales establecidas pero no transparentes y en cómo deben explicarse. De este modo —y por volver al análisis del capítulo 8—, la preocupación más evidente son los efectos de las causas en lugar de las causas de los efectos: se diría que la atención se centra simplemente en la adecuación causal, en el sentido que se ha mencionado antes. Sin embargo, como también se ha señalado ya, aunque la adecuación causal es necesaria para una explicación exitosa basada en los mecanismos, no es suficiente. También es necesario proporcionar evidencia de que el mecanismo supuesto es el que realmente opera para producir las regularidades que se están examinando (Erikson, 1998).

Un segundo enfoque en el desarrollo de las explicaciones basadas en mecanismos se podría considerar más congruente con la idea de la sociología como una ciencia de la población. Este enfoque es el que adoptan los sociólogos cuyo punto de partida son las regularidades probabilísticas de la población que han sido establecidas en algún campo de investigación sustantivo, pero que siguen sin haber recibido una explicación satisfactoria: esto es, que siguen siendo regularidades opacas, no transparentes, y no se han comprendido bien los modos en los que se derivan de la acción y la interacción individuales bajo las condiciones predominantes de la acción. Está claro que la cuestión que hay que encarar aquí son las causas de los efectos.

Hay que decir que este segundo enfoque no está tan elaborado como el primero. Como se señaló en el capítulo 1, los sociólogos que centran su atención en las regularidades de la población han avanzado más en la descripción de estas regularidades que en su explicación, más en hacerlas visibles que transparentes. Hay que reconocer también que al hipotetizar mecanismos causales en relación con unas regularidades específicas, estos pueden adoptar un carácter en cierto modo ad hoc. Sin embargo, es también probable que en estos casos pueda concebirse más de un mecanismo y de esta forma se subraya la importancia de la comprobación empírica diseñada para determinar los méritos relativos de las diferentes explicaciones que se ofrecen.

Puede así considerarse que el rasgo más importante de la segunda aproximación a las explicaciones basadas en mecanismos es que, al adoptarlo, se plantea otro problema crucial para la sociología como una ciencia de la población: cómo —mediante qué formas de investigación— puede uno determinar mejor la operación real de los mecanismos causales o de los procesos sociales que subyacen, volviendo a la frase de Cox (1992: 297), en «un nivel observacional más profundo que el implicado en los datos inmediatos que se están analizando». En cuanto a los métodos de recogida y análisis de datos que implican, estas formas de investigación no tienen por qué ser las mismas que las que son esenciales para lograr establecer con fiabilidad y exactitud las regularidades de la población —los explananda— y de hecho pueden ser diferentes.

Para ilustrar los problemas —y las posibilidades— que surgen aquí, consideraré los intentos de explicar las regularidades que se han establecido respecto de las desigualdades de logro educativo entre niños de diferentes orígenes sociales, y en particular de diferentes clases sociales. Lo que se ha mostrado con varios tipos de análisis estadísticos de datos de encuesta es que estas desigualdades se manifiestan de dos formas diferentes: efectos «primarios» y efectos «secundarios» (Jackson, 2013). Primero, en general, los niños de las clases aventajadas rinden más en promedio que los de clases desaventajadas, es decir, en materia de notas, pruebas, exámenes, etc.; pero, segundo, los niños de las clases aventajadas también tienden a hacer elecciones educativas más ambiciosas que los de clases desaventajadas incluso cuando el nivel de rendimiento previo se mantiene constante.

Se ha avanzado bastante en la comprensión de los efectos primarios y se sigue avanzando en el análisis de la compleja interacción entre las influencias genética, económica y sociocultural; pero los efectos secundarios plantean un problema diferente y más específicamente sociológico78. Es inadecuado intentar explicar estos efectos atendiendo sólo a las diferencias de clase social que inciden en los valores y las normas relacionadas con la educación, porque en las sociedades modernas suele ocurrir que los jóvenes de todas las clases sociales están aumentando de forma constante sus aspiraciones, participación y logro educativos, aunque persistan marcadas desigualdades (véase Goldthorpe, 2007: vol. 2, capítulos 2-4). Lo que se requiere es una narrativa coherente con el paradigma individualista que no se base en el seguimiento irreflexivo e incondicional de las normas y que tenga en cuenta las metas de los individuos, las constricciones —normativas y no normativas— bajo las que persiguen esas metas y las elecciones informadas que hacen para seguir un curso de acción en lugar de otro.

De hecho, se ha sugerido una serie de mecanismos en esta misma línea. Algunos autores (por ejemplo, Esser, 1999; Becker, 2003) han adoptado un enfoque bastante estándar en microeconomía: el de la «utilidad esperada». Otros, como Richard Breen y yo mismo (Goldthorpe, 1996; Breen y Goldthorpe, 1997; compárese con Erikson y Jonsson, 1996), hemos propuesto mecanismos basados en la «racionalidad de la vida cotidiana», un enfoque más delimitado y menos exigente (véase el capítulo 3). A continuación, me centraré en lo que ha venido a conocerse como la teoría de Breen-Goldthorpe de «la aversión al riesgo relativa» (ARR), no tanto para privilegiar mi propia obra sino porque la teoría de la ARR ha sido sometida a mucha y más variada comprobación empírica que otras de este campo79.

La suposición básica de la teoría de la ARR es que los jóvenes y sus padres, cuando hacen elecciones educativas con vistas al futuro, priorizan evitar la movilidad social descendente antes que lograr la movilidad ascendente80. Sin embargo, si bien se puede considerar que la aversión al riesgo es igual, en relación a la procedencia social los riesgos reales implicados en la elección educativa no son iguales. Al intentar mantener la posición de sus padres, los niños de orígenes sociales más aventajados tendrán poco que perder si aprovechan todas las oportunidades educativas de las que disponen por su rendimiento previo —incluso aunque las probabilidades de éxito final sean dudosas. Pero en el caso de los niños de orígenes sociales menos aventajados, la elección educativa será más problemática. Porque en su caso las elecciones ambiciosas que pueden terminar en fracaso no sólo pueden ser costosas por sí mismas en varios aspectos, sino que pueden además impedir elecciones menos ambiciosas que, aun sin ofrecer grandes perspectivas de ascenso, les protegen en todo caso con eficacia de la movilidad descendente. Por consiguiente, para que esos niños hagan una elección más ambiciosa necesitan tener más seguridad en su éxito —lo cual se plasma, por ejemplo, en un nivel alto de rendimiento previo— que sus pares más aventajados.

Si intervienen los mecanismos descritos en esta narrativa, entonces se generarán efectos secundarios de las desigualdades de clase en el logro educativo por simple agregación. En otras palabras, el mecanismo podría considerarse que es causalmente adecuado. Pero ¿cómo se puede determinar si, o en qué medida, está operando? Se pueden identificar al menos tres estrategias de investigación diferentes y, por supuesto, cada una requiere —por volver al argumento del capítulo 5— conceptualizar y operacionalizar de manera adecuada las variables relevantes.

La primera estrategia sería la observación directa. Si se entienden los mecanismos causales como procesos en el continuo espacio-tiempo, entonces en principio se puede obtener evidencia directa de su funcionamiento cuando intervienen, y, en este caso, los estudios de caso intensivos y adecuadamente enfocados (véase la página 78) serán de utilidad. Por lo que respecta a la teoría de la ARR, se ha hecho bastante investigación para comprobar que es coherente con los resultados obtenidos en entrevistas detalladas a muestras de jóvenes (por ejemplo, Need y de Jong, 2000; Sullivan, 2006) o a sus padres (por ejemplo, Stocké, 2007) sobre las metas, los planes y las expectativas educativas. Así, se ha descubierto inter alia que, aunque las actitudes generales hacia la educación y su valor extrínseco e intrínseco difieren poco por origen social, las elecciones educativas finales están influidas a menudo, si es que no invariablemente, por la consideración de mantener los niveles de educación y la clase social de los padres, como la teoría predice. Pero, al mismo tiempo, esa investigación también indica que hay otros factores que pueden servir adicionalmente para producir efectos secundarios: por ejemplo, una tendencia a que la valoración que los estudiantes hacen de su propia capacidad sea mayor cuanto más aventajados son sus orígenes sociales, incluso cuando se controla por el rendimiento previo, y también una tendencia a que tanto las constricciones económicas como las informativas sean mayores para los estudiantes de orígenes menos aventajados.

A diferencia de la primera, la segunda estrategia implica lo que podría describirse como un intento de observación indirecta de los mecanismos causales hipotetizados. En este caso, el objetivo es mostrar que los mecanismos que se están examinando implican otras regularidades además de las que se pretenden explicar para luego ver si estas regularidades se pueden demostrar81. Con la teoría de la ARR, los trabajos de Davies, Heinesen y Holm (2002) y Holm y Jaeger (2008) constituyen un ejemplo particularmente bueno de esta estrategia. Lo que señalan estos autores es que, de acuerdo con la teoría de la ARR, el efecto de la procedencia social de los padres en las elecciones educativas de los hijos no es continuo en el transcurso de sus carreras educativas, sino más bien «curvado», en el sentido de que se debilita una vez que los hijos alcanzan un nivel educativo con una probabilidad alta de evitar la movilidad descendente. Mediante el análisis de los datos de las transiciones de estudiantes en el sistema educativo danés se muestra que las expectativas derivadas de la teoría de la ARR encuentran apoyo en muchos casos, si no siempre.

La tercera estrategia posible es más experimental que observacional. A la luz de un mecanismo causal propuesto tal vez se pueda diseñar un estudio experimental o, por lo menos, casi experimental, con el fin de valorar en qué medida una intervención o «tratamiento» (véase el análisis del capítulo 8) tiene los efectos del tipo esperado si el mecanismo estuviese de hecho operando. Es decir, en este contexto es apropiado adoptar el enfoque de «los efectos de las causas» (véase Gelman e Imbens, 2013). Con respecto a la teoría de la ARR, hasta ahora no se ha desarrollado ninguna comprobación experimental específica. Sin embargo, se está realizando en Italia un gran estudio82 cuyo diseño se aproxima a una PCA (prueba controlada aleatorizada) y que en parte está influido por la teoría de la ARR. Investiga los efectos de proporcionar a estudiantes de una muestra de escuelas secundarias un asesoramiento especializado sobre sus probabilidades de éxito si van a la universidad (dado su rendimiento académico hasta ese momento), sobre los costes que probablemente tendrán al escoger determinados cursos y sobre los rendimientos que es probable que obtengan. Comparando luego las elecciones de los estudiantes que recibieron asesoramiento con los de la muestra escolar de control que no lo recibió, se podrá hacer una estimación de la importancia de las constricciones puramente informativas, no económicas, en la decisión de hacer o no estudios universitarios. De acuerdo con la teoría de la ARR, se espera que, aunque de ese modo se logre una cierta reducción de los efectos secundarios de las desigualdades de clase, tales efectos permanecerán en gran medida, porque las diferencias en los riesgos implicados en esta decisión asociados a las desigualdades de clase en los recursos económicos seguirán operando.

Estas diferentes estrategias de investigación para comprobar los mecanismos causales hipotetizados no están ordenadas según su importancia. Cada una tiene sus propias ventajas y desventajas. Lo importante es comprobar el funcionamiento real de los mecanismos en el mayor número de casos diferentes posibles y que los resultados obtenidos se consideren en relación unos con otros83. No debe esperarse que una comprobación particular produzca resultados «decisivos», al menos no de tipo positivo, sino, como mucho, resultados «avalados», por recurrir a la útil terminología de Cartwright (2007: cap. 3); por lo tanto, se tiene que dar importancia máxima a en qué medida los resultados de diferentes comprobaciones «se corresponden» o no. A este respecto, parece especialmente idóneo el modelo de «crucigrama» de Haack (1998: cap. 5) para evaluar la evidencia en relación con una hipótesis, acentuando la consistencia o inconsistencia de las implicaciones de los diferentes hallazgos empíricos (véase también Cox y Donnelly, 2011: caps. 1 y 2)84.

En sociología el enfoque de las explicaciones basadas en mecanismos que parte de una regularidad poblacional establecida como explanandum tiende a diferir del enfoque orientado a crear un catálogo, o caja de herramientas, de mecanismos explicativos en la importancia que se atribuye a la pregunta de si un mecanismo determinado es o no es el que realmente está operando en un caso dado —más allá de su nivel de adecuación causal. Hay, además, otra diferencia entre los dos enfoques que es de cierta trascendencia y que también debe señalarse para concluir.

En el enfoque del catálogo se adopta una perspectiva bastante universal —muy apropiada— respecto del fundamento teórico de los mecanismos especificados. Así, Hedström y Bearman (2009a: 22 n. 1) señalan que, aunque en sociología los defensores de las explicaciones basadas en mecanismos intentan por lo general especificar los mecanismos en términos de la acción y la interacción de los individuos, eso no implica un compromiso igualmente general con la teoría de la acción racional. Los mecanismos propuestos como «tuercas, tornillos y engranajes» de las explicaciones sociológicas pueden asignar una importancia clave a la acción orientada principalmente a las expectativas de otros y a la conformidad con las normas sociales prevalecientes en los grupos, las redes sociales, las comunidades, etc. Sin embargo, en la medida en que los sociólogos preocupados por las regularidades poblacionales ya establecidas pero aún opacas buscan explicaciones de esas regularidades basadas en mecanismos, la tendencia ha sido considerar estos mecanismos en tanto implican una acción concebida como racional —aunque, con más frecuencia, como ocurre con la teoría de la ARR, en un sentido más limitado que demoníaco.

La importancia de esta diferencia atañe a la que es la objeción quizá más sólida que hasta ahora se ha hecho al enfoque de la explicación basada en mecanismos, tanto en general como en las ciencias sociales en particular. Se trata de la objeción (véase, por ejemplo, Kincaid, 2011; compárese con Keohane y Verba, 1994: cap. 3) de que buscar los mecanismos generadores que subyacen a las regularidades observadas conduce, en efecto, a una regresión infinita. Hace algún tiempo, el filósofo Patrick Suppes sugirió que «... los mecanismos postulados y usados por una generación son mecanismos que deben explicarse y entenderse en términos de mecanismos que son más primitivos para la siguiente generación» —o, en pocas palabras, que «el mecanismo de un hombre es la caja negra de otro hombre» (Suppes, 1970: 91). Surge así la pregunta de si este proceso se detiene en algún punto evidente —que no sea recurrir a las «leyes generales» de la naturaleza (inexplicables en sí mismas) del tipo de las que intenta evitar la explicación basada en mecanismos.

Por lo que se refiere a las ciencias sociales, Hedström (2005: 27-28) ha señalado que se pueden identificar puntos adecuados donde detenerse: cuando los mecanismos formulados dejan de estar en la zona de interés de estas disciplinas y pasan presumiblemente al campo de las ciencias físicas o biológicas. Pero de hecho se puede dar una respuesta más potente. Si los mecanismos que supuestamente explican las regularidades poblacionales se basan en una acción que refleja normas sociales, entonces, aun en el caso de poder demostrar que esos mecanismos están interviniendo, hay otras preguntas, como las mencionadas en el capítulo 3, que requieren una respuesta: por qué son esas normas y no otras las que influyen y por qué los individuos actúan de acuerdo a esas normas y no las contravienen o incluso las desafían. Mientras no se respondan preguntas como estas, se puede sostener que las cajas negras existen claramente. En cambio, si la acción implicada en unos mecanismos dados se puede considerar racional —aunque sea en el sentido subjetivo y limitado de que los individuos implicados la consideran como la acción más adecuada para alcanzar sus fines, dadas las condiciones bajo las que tienen que actuar—, estamos en una situación diferente. En este caso, hemos logrado identificar un punto de detención porque, como ha señalado Hollis (1977: 21; cfr. Boudon, 2003a, Introduction), «la acción racional es su propia explicación». Como arguyó Coleman (1986: 1), la acción racional de los individuos, aunque su racionalidad sea sólo subjetiva, es toda acción «comprensible» sobre la que no es necesario hacer más preguntas y que, por lo tanto, tiene «un atractivo singular» como base de la teoría sociológica. En otras palabras, cuando el elemento «esencial» de una explicación sociológica no son las normas sociales sino la acción racional —que puede o no resultar concordante con las normas—, se satisfacen los dos tipos de requisitos, el explicativo y el hermenéutico (véase además Goldthorpe, 2007: vol. 1, cap. 7)85.

En el contexto de la sociología como una ciencia de la población, la búsqueda de explicaciones de regularidades probabilísticas basadas en mecanismos se puede hacer con dos énfasis distintivos. Primero, y en consonancia con la preocupación por las causas de los efectos, el énfasis se pone menos en los efectos que los mecanismos podrían producir que en la comprobación de si los mecanismos propuestos son los que realmente están interviniendo en los casos particulares que interesan. Segundo, y en consonancia con el paradigma individualista subyacente, el énfasis recae en los mecanismos que en última instancia se pueden expresar en términos de las elecciones informadas de los individuos entre las posibilidades que contemplan y de la racionalidad implicada en esas elecciones y la acción que se sigue de ellas.

77 Por ejemplo, quienes mantienen desde dentro de la sociología que esta no puede convertirse en ciencia suelen atribuir mucha importancia a su fracaso para producir leyes generales. Esto implica una comprensión limitada tanto de los desarrollos en la filosofía de la ciencia como de la práctica real en las ciencias —o, en todo caso, una preocupación indebida por la física clásica. Sobre el modo en que las ciencias biológicas ofrecen patrones mucho más instructivos para la sociología que atañen a modelos de explicación y otras generalidades, véase Lieberson y Lynn (2002).

78 En el caso de los efectos primarios es evidente que los mecanismos causales que operan no son sólo los de interés sociológico que se pueden expresar en términos de, por ejemplo, las acciones de los padres relacionadas con las oportunidades de éxito educativo de sus hijos, en tanto están condicionadas por las diferentes formas y niveles de recursos de los que disponen, sino también los mecanismos que caen en el dominio de la epigenética, la neurociencia y la psicología del desarrollo.

79 En Goldthorpe (2007: vol. 2, cap. 4), analizo los resultados de seis comprobaciones distintas, y podría haber incluido más: Holm y Jaeger (2008) refieren otras cuatro comprobaciones antes de proceder a la suya (véase más adelante en el texto), y puedo constatar que hay otras más recientes aún. Previamente, yo concluí que, aunque han surgido algunos problemas con la teoría de la ARR y se ha indicado la necesidad de refinarla y elaborarla más, sigue estando esencialmente «viva». Y esta es la posición que yo defiendo. Breen y Yaish (2006) y Breen, van de Werfhorst y Jaeger (2014) han realizado intentos interesantes de ampliar la teoría. Yo mismo (Goldthorpe, 2007: vol. 2, cap. 7) intenté ampliarla a la movilidad intergeneracional de clase y espero continuar este trabajo en el contexto de la investigación empírica sobre movilidad social a la que me dedico actualmente.

80 La teoría podría considerarse como un caso especial de la más general «teoría de las perspectivas» propuesta por Kahneman y Tversky (1979), según la cual la pendiente de las curvas de utilidad de los individuos es mayor en el dominio de las pérdidas que en el dominio de las ganancias. Sin embargo, no deseo seguir a Kahneman (2011: 286) en su suposición de que «la teoría de la perspectiva»—o, por ende, la teoría de la ARR— incorpora un «fallo de racionalidad» simplemente porque viola la lógica de la elección inherente a la teoría de la utilidad esperada (véase la nota 7 del cap. 3).

81 Se puede entender esta estrategia en tanto en cuanto implica el célebre método «hipotético-deductivo» de Popper (1959). Pero, al mismo tiempo, depende de otras regularidades que se derivan de la teoría que se está examinando —lo que, a su vez, da fuerza a lo que ha venido a conocerse como «máxima de Fisher». Cochran (1965) señala que cuando le preguntaron a R. A. Fisher cuál era la mejor manera de hacer estudios observacionales para producir conclusiones causales, éste respondió: «Que tus teorías funcionen», es decir, que tus teorías sean potencialmente susceptibles de comprobación en el mayor número de casos diferentes posibles.

82 Este estudio lo dirige el profesor Antonio Schizzerotto en el Instituto de Investigación para la Evaluación de las Políticas Públicas de Trento.

83 Hay otra estrategia posible conocida como modelo computacional basado en agentes (CBA). En este caso (véase Epstein, 2006: cap. 1), la idea básica es preguntarse cómo una regularidad poblacional dada se genera por medio de las acciones e interacciones de agentes autónomos y heterogéneos, y luego intentar construir un modelo que sea capaz, mediante una simulación computacional, de «desarrollar» la regularidad en cuestión. Esta estrategia puede proporcionar una comprobación fuerte de la adecuación causal —lo que los modeladores de CBA llaman «suficiencia generativa»— de un mecanismo propuesto, y actualmente están surgiendo aplicaciones interesantes y teoréticamente sugerentes tanto en sociología como en demografía (véase, por ejemplo, Todd, Billari y Simao, 2005, para un modelo capaz de reproducir las regularidades observadas en la edad al primer matrimonio, basándose en una heurística «rápida y frugal»). Sin embargo, por repetir lo que se ha señalado en el texto, mostrar la suficiencia generativa de un mecanismo no equivale a mostrar que es de hecho ese mecanismo el que está operando en un caso dado.

84 Quiero expresar mi agradecimiento a Jan Vandenbroucke por llamar mi atención sobre la obra de Haack y también (junto a David Cox) sobre un artículo clásico en epidemiología que constituye una ilustración excelente de la aplicación del modelo de crucigrama: el metaanálisis de la evidencia del tabaco como causa del cáncer de pulmón realizado por Cornfield et al. (1959).

85 Watts ha argüido que de las explicaciones de los fenómenos sociales basadas en lo que para él es una «acción racionalizable» «no se espera en general que satisfagan los estándares de la explicación causal», aunque sean atractivas en la medida en que proporcionan «comprensión» (Watts, 2014: 314-315). Sin embargo, los estándares que Watts supone son los del enfoque de los resultados potenciales, que, como se dijo en el capítulo anterior, se pueden cuestionar al menos en relación con su aplicabilidad en sociología; además, a medida que avanza su artículo, parece abogar por comprobar los modelos explicativos que invocan la «acción racionalizable» fuera de la muestra —es decir, con datos y análisis diferentes de los que condujeron a su formulación inicial— lo que, sin lugar a dudas, está perfectamente en línea con el argumento de este capítulo. Obviamente se pueden formular otras preguntas sobre los fines hacia los que la acción racional se orienta. Sin embargo, como se vio en el capítulo 2, sigue siendo una cuestión muy dudosa en qué medida la elección de los fines de los individuos está abierta a cualquier tipo de explicación sistemática.

Conclusión

En este capítulo conclusivo no me propongo resumir todo lo que ya he expuesto anteriormente. En la Introducción señalé que los lectores que buscaran un panorama general de la argumentación del libro podían simplemente leer las propuestas que encabezan los capítulos centrales. Espero que quienes habiendo llegado hasta aquí sientan la necesidad de cierta recapitulación puedan encontrar asimismo que basta con esa lectura. Lo que quiero tratar aquí es lo que podría considerarse que se sigue de aceptar mi argumento de que la sociología debe verse como una ciencia de la población. Me preocupan, en concreto, sus implicaciones para la sociología como disciplina académica, para sus relaciones con otras disciplinas y para su papel público.

Para la sociología como disciplina, lo que quizá se sigue más obviamente de comprenderla como una ciencia de la población es que el alcance actual de sus miras se debe reducir de forma significativa. Es decir, al considerar las regularidades de la población como sus explananda, al centrarse en establecer el grado y la forma de esas regularidades con métodos basados en la estadística, y al desarrollar y comprobar explicaciones basadas en mecanismos de su generación y persistencia, es incuestionable que la sociología deberá abordar una menor gama de asuntos, con estilos de investigación menos diversos y con una concepción de sus fines últimos más limitada de la que tiene en la actualidad. Abbott (2001: 5-6) ha observado que la sociología «no sabe bien excluir asuntos de su alcance» y que «cuando un área reclama la atención de la sociología, la disciplina no tiene ninguna manera intelectualmente eficaz de negar esa atención» (cursivas en el original). La sociología como una ciencia de la población la tendría si se basara en una definición relativamente clara de cuáles son exactamente sus propios objetos de estudio y cuáles no —y cuáles son, por lo tanto, los métodos más adecuados de recogida y análisis de datos y sus modos de explicación. Desde este punto de vista, como decía Mies van der Rohe, menos es más.

Sin embargo, admito que el hecho de que esto implique una clara disminución del alcance y la diversidad del dominio de la sociología será lo que probablemente suscitará más oposición y crítica a la idea de la sociología como una ciencia de la población. Anticipándome a esta reacción, voy a volver a formular una cuestión que ya subrayé en la Introducción. Cuando abogo por la sociología como una ciencia de la población, mi preocupación no es tanto desarrollar un programa normativo —es decir, indicar a los sociólogos lo que deben hacer— como establecer una razón de ser más meditada del modo en que un número elevado y creciente de ellos parecen estar practicando ya la sociología, y contribuir así a sentar la base sobre la que, en mi opinión, podría discurrir mejor el desarrollo de una sociología científica. Como ya señalé en la Introducción, los contraargumentos a mi posición de más relevancia y peso serán aquellos que defienden los sociólogos comprometidos con este mismo proyecto, pero que opinan que hay otros caminos más prometedores. Y las respuestas que se han dado en esta línea —respuestas que indican modelos alternativos para la sociología como una ciencia— representan un resultado muy positivo del presente libro. En cuanto a los sociólogos que defiendan agendas diferentes —como, por ejemplo, una forma de sociología «humanista» o «comprometida» sociopolíticamente—, no hay duda de que seguirán intentando llevar a cabo sus propios proyectos, por lo que cabe esperar que se mantendrá el carácter altamente pluralista de la sociología en su conjunto.

En relación con este asunto se podrían hacer otras dos observaciones. La primera es la obvia de que llega un punto en el que el pluralismo en una disciplina, de ser un activo pasa a ser un pasivo: es decir, cuando se pone en cuestión la existencia misma de su índole disciplinar. Por ejemplo, como sociólogo británico que trabaja principalmente en un contexto europeo, tengo que señalar que a la luz de una revisión de la mayoría de los artículos que se publica en revistas británicas como Sociology o Sociological Review y, por otra parte, de la mayoría de los que publica la European Sociological Review o Acta Sociologica (editada en los países nórdicos), no es una tarea fácil explicar exactamente en qué sentido se puede decir que son trabajos que se enmarcan en una única y misma disciplina. Esto no puede ser una circunstancia favorable por lo que respecta a la posición de la sociología en la academia o a sus probabilidades de seguir teniendo apoyo público, moral o material86. Además, al menos en relación con quienes se esfuerzan por desarrollar la sociología como una ciencia, el pluralismo siempre estará en cierta tensión con el objetivo de alcanzar lo que Ziman (1968) llama el conocimiento «consensual». Mientras en la frontera de la investigación cabe esperar que surjan perspectivas divergentes y conflictivas, debates y controversias, que además representan un papel crucial en el proceso científico, en algún momento las disputas fronterizas tienen que trasladarse al desarrollo de un conocimiento «central» en el que todos los trabajadores competentes en el campo pueden coincidir. En la medida en que esto no ocurre en sociología, su pretensión al estatus de ciencia queda claramente socavada (Cole, 1994).

La segunda observación, relacionada con la primera, es que en el pluralismo de la sociología de hoy día, aquellos a quienes principalmente preocupa su desarrollo como una ciencia pueden legítimamente reclamar y explotar su derecho a criticar los trabajos que surgen de las versiones de la sociología orientadas a otros fines alegando razones que consideran científicas; a saber: basándose en última instancia en la calidad de los datos y de su correspondiente análisis y en la consistencia lógica de la evidencia y la argumentación. En otras palabras, los que rechazan la idea de la sociología como ciencia no pueden, con ese rechazo, crear un tipo de inmunidad para ellos mismos contra los desafíos a sus propias pretensiones de conocimiento. Se trata de una cuestión relacionada con el papel público de la sociología a la que me referiré más adelante en esta conclusión.

Ahora, sin embargo, me ocuparé de las implicaciones de comprender la sociología como una ciencia de la población para sus relaciones con otras disciplinas académicas, admitiendo que la reorientación de la sociología que propongo probablemente será motivo de disensión.

Lo que más preocupa a algunos son sus implicaciones para la relación entre la sociología y la historia. En particular, la argumentación del capítulo 4 implica un rechazo de la idea defendida por autores como Giddens (1979) y Abrams (1980) de que en realidad no hay necesidad alguna de reconocer fronteras entre la sociología y la historia como disciplinas académicas. Lo que yo mantengo aquí es que el modo de explicación histórica tal y como se aplica en el caso de sucesos singulares, o complejos de sucesos de este tipo, es claramente diferente del modo de explicación sociológica que se aplica en el caso de regularidades demostradas de sucesos. Las explicaciones históricas, aunque se inspiren en teorías de distintas fuentes, no dejan de ser narrativas espacio-temporales específicas de la acción y la interacción en las que casi siempre se asigna un papel importante a la pura contingencia —al azar esencial. Las explicaciones sociológicas intentan ser narrativas espacio-temporales tan generales como sea posible, y aunque los mecanismos o procesos causales a los que se refieren incorporan el azar, se trata de un azar «domesticable», en el sentido de que tanto los explananda como las explicaciones son de índole probabilística87.

Para evitar malentendidos quiero enfatizar al mismo tiempo que la idea de la sociología como una ciencia de la población en modo alguno impide o se opone a la investigación que se emprende en el contexto de las sociedades históricas. Todo lo contrario, si se pueden conseguir datos adecuados, la investigación de las regularidades poblacionales en estas sociedades puede ser de mucho valor. Señalé en el capítulo 2 que este tipo de investigación —ya se realice como «sociología histórica» o como «historia social»— ha desempeñado un papel importante a la hora de socavar las nociones ingenuas de las sociedades y comunidades «tradicionales» inspiradas en el paradigma holístico. Y los trabajos que se realizan en esta línea u otra similar contribuyen hoy día de forma sustancial a nuestra comprensión de los elementos comunes y diferentes entre las sociedades modernas tempranas y las sociedades en vías de industrialización en áreas de estudio como la formación de la familia, la estructura de los hogares, la división del trabajo ocupacional y la estratificación y movilidad sociales. Por ejemplo, considero que la obra que produce el Grupo de Cambridge para la Historia de la Población y la Estructura Social o la red de Análisis Histórico Internacional de la Movilidad Social, radicado en la Universidad de Utrecht, proporciona ilustraciones notables de la sociología como una ciencia de la población.

Así, aunque la relación entre la sociología y la historia es tal que requeriría una más clara diferenciación si la sociología se ha de entender como una ciencia de la población, se dan al mismo tiempo otros casos en los que esa concepción debilita las fronteras disciplinares, si es que no las elimina completamente. El caso más claro es sin duda el de la sociología y la demografía, una ciencia de la población ya establecida.

De hecho, a mediados del siglo XX, especialmente en algunos países como Estados Unidos y Gran Bretaña, pero también en Francia, las dos disciplinas ya estaban cerca. Los investigadores, fuesen nominalmente sociólogos o demógrafos, trataban cuestiones similares y usaban metodologías parecidas —como, por ejemplo, en algunos campos como los determinantes de la fecundidad, la homogamia y la heterogamia, las pautas migratorias, la segregación residencial por etnia o estatus social, las desigualdades educativas y la movilidad social. Pero luego se distanciaron bastante. Por parte de la sociología, se debió principalmente a la «reacción contra el positivismo»: es decir, contra la investigación cuantitativa en general. Por parte de la demografía, se temió que el enfoque sobre procesos sociales de nivel micro implicara que la disciplina «estaba abandonando su núcleo» (Lee, 2001): el estudio de las poblaciones humanas en el nivel macro sobre la base de datos censales y otros registros, más que de encuesta, y con procedimientos de medición establecidos y modelos formales.

Sin embargo, lo que hoy día parece estar surgiendo en la demografía es el reconocimiento de que apenas hay motivos para un conflicto entre las dos, con la consiguiente reapertura de oportunidades para la integración disciplinar efectiva con la sociología bajo los auspicios de la ciencia de la población. Como Billari (2015) ha afirmado (véase también Xie, 2000), se puede decir que la primera fase de la investigación demográfica consiste en la descripción —que suele ser muy sofisticada— de las regularidades en los movimientos de la población en el tiempo y en el espacio, pero luego viene de forma natural una segunda fase en la que se buscan explicaciones de esas regularidades en términos de los procesos causales o mecanismos que operan en el nivel micro de la acción y la interacción individuales. Los paralelismos con la idea de la sociología por la que yo abogo son bastante evidentes. Al ser la demografía vista de la forma que propone Billari una materia interdisciplinar —los procesos causales propuestos en la segunda fase pueden implicar, por ejemplo, tanto a la biología o la psicología como a la sociología—, cabe esperar que los vínculos con la sociología cobren una importancia central.

Otro caso bastante menos obvio donde la idea compartida de una ciencia de la población puede fomentar una colaboración mayor y potencialmente más enriquecedora implica a la sociología y la epidemiología. También en este caso la relación interdisciplinar relativamente estrecha de mediados del siglo XX tendió a debilitarse88. En la sociología, el foco se movió desde «la sociología en la medicina» a «la sociología de la medicina», con la correspondiente crítica al «modelo médico» de la enfermedad y el tratamiento, que tuvo el efecto de alienar a muchos investigadores médicos (en mi opinión, bastante comprensiblemente). Al mismo tiempo, en la epidemiología empezó a darse cada vez más importancia a la determinación empírica de los factores del riesgo de contraer enfermedades en el nivel individual, con un interés bastante limitado por las distribuciones de las enfermedades en la población y los mecanismos causales que subyacen a los riesgos.

Parece que hoy día vuelven a manifestarse contra-tendencias prometedoras. En epidemiología es posible identificar desde finales de la década de los noventa una reacción contra el predominio de los enfoques del «factor del riesgo» y la «caja negra» y una renovada insistencia en la epidemiología como una ciencia de la población (véanse, por ejemplo, Susser, 1998; Pearce, 1999, 2011). Se acentúa la importancia de conservar, por un lado, el interés por la descripción y el análisis de las distribuciones de las enfermedades, porque de esta manera, hasta ahora no reconocida, se pueden revelar problemas de salud pública —o crear nuevos explananda epidemiológicos— y, por otro lado, una preocupación por los procesos causales subyacentes que operan en todos los niveles, desde el molecular al societal. Así, a este último respecto, han surgido oportunidades significativas de colaboración entre los «epidemiólogos sociales» (Galea y Link, 2013) y aquellos sociólogos que, moviéndose desde la sociología médica, trabajan ahora en el campo más amplio de la sociología de la salud y la enfermedad, con una afinidad basada en la orientación poblacional.

Creo que siendo realistas uno puede vislumbrar en un futuro próximo el desarrollo de centros de investigación sobre las ciencias de la población humana en los que sociólogos, demógrafos y epidemiólogos trabajen juntos y en los que la investigación se lleve a cabo de tal forma que las fronteras disciplinares puedan en gran medida trascenderse.

Hay otra relación académica que obviamente requiere atención aquí: la relación entre la sociología y la economía. ¿Cómo afecta a esta relación la visión de la sociología como una ciencia de la población? En ciertos aspectos podría pensarse que esta idea las aproximaría: es decir, adoptando la sociología el paradigma individualista —el individualismo metodológico— con el que la economía siempre estuvo comprometida, y privilegiando, desde los puntos de vista explicativo y hermenéutico, la acción individual que de algún modo se puede tratar como racional. Sin embargo, cabe esperar importantes divergencias.

En primer lugar, del lado de la economía persisten las consecuencias de lo que se describió a principios del siglo XX como «el giro de Pareto» (Bruni y Sugden, 2007), a resultas del cual la economía intentó explícitamente establecerse como una «ciencia separada» de la psicología y la sociología: esto es, como una ciencia basada en teorías derivadas deductivamente de los axiomas de la elección racional que proclamaban su corrección objetiva y que en absoluto dependían de la investigación sobre cómo los individuos hacían realmente sus elecciones y actuaban conforme a ellas. En cambio, del lado de la sociología, el rechazo del paradigma de investigación holista y la aceptación del individualista se han relacionado con la preocupación por una comprensión tan realista como fuera posible de los procesos psicológicos y sociales implicados en la elección individual y, a su vez, con un rechazo de las concepciones demoníacas de la racionalidad en favor de las limitadas. Además, no está en absoluto claro que el desarrollo reciente de la economía conductual haya contribuido mucho a tender puentes. Aparte de expresar dudas sobre la validez externa de buena parte del trabajo experimental que se emprende, los sociólogos podrían cuestionar asimismo su grado de compromiso con el realismo empírico: es decir, que todo lo que esté en juego sea la creación de funciones de utilidad más complejas mediante la inclusión de preferencias «sociales» (véase, por ejemplo, Rabin, 1998), mientras apenas se demuestra interés por el modo en que efectivamente se produce la toma de decisiones en la vida social cotidiana (véase Berg y Gigerenzer, 2010).

Segundo y en relación con lo anterior, la aproximación a las cuestiones del «ajuste» entre la teoría y los resultados de la investigación empírica parece muy diferente en al menos la economía mayoritaria y la sociología practicada como una ciencia de la población. Los economistas que estudian algún problema sustantivo tienden a considerar que se trata fundamentalmente de aplicar la teoría deductivamente derivada para luego manejar los hallazgos empíricos como si sirvieran para ilustrar o, incluso, para tal vez cuantificar la teoría. La idea de que estos hallazgos podrían servir para comprobar la teoría y quizás pudieran conducir a su rechazo —lo que implica un enfoque metodológico falsacionista— nunca recibió mucho apoyo entre los defensores de la idea de la economía como una ciencia separada (Blaug, 1992; Hausman, 1992). In extremis, siempre se puede recurrir al argumento de que, como la teoría implica principios de elección objetivamente correctos, cualquier desviación de ella indicaría que son los actores implicados los que están «equivocados» —es decir, quienes demuestran ignorancia o error— en lugar de la teoría en sí. En cambio, la sociología como una ciencia de la población empieza por establecer empíricamente las regularidades que constituyen los explananda en algún campo de interés sustantivo para luego buscar explicaciones basadas en mecanismos que, aunque muy posiblemente carecen del grado de coherencia teórica de la economía, siempre se podrán evaluar, positiva o negativamente, a la luz de una investigación posterior.

En la medida en que se pueden apreciar indicios de convergencia disciplinar, estos nacen del desarrollo —excitante pero aún minoritario— de lo que ha dado en llamarse el «pensamiento de la nueva economía», especialmente porque se centra en una aproximación más empírica al análisis de las cuestiones económicas89. Quizá los ejemplos más notables en esta línea podrían ser los estudios sobre la desigualdad económica —basados en una amplísima investigación sobre las distribuciones de la renta y la riqueza, su variación en el espacio y su cambio en el tiempo— que han realizado economistas como Tony Atkinson, Thomas Piketty y sus colegas (véanse, especialmente, Atkinson, 2008; Atkinson y Piketty, 2010; Piketty, 2014). En lugar de producir «resultados puramente teóricos sin saber siquiera qué hechos es necesario explicar», lo que acentúan estos estudios, que claramente sugieren el enfoque poblacional, es, por recurrir a Piketty (2014: 3, 20, 21-23), la importancia de determinar mediante la investigación y el análisis estadístico detallados los «hechos y pautas» relevantes sobre la desigualdad; y luego, una vez establecidos los explananda específicos, hipotetizar en el nivel de la acción «los mecanismos económicos, sociales y políticos que podrían explicarlos». Todo esto tiene la implicación obvia de que «la economía nunca debió divorciarse de las otras ciencias sociales y sólo puede avanzar en conjunción con ellas».

Me ocuparé por último de las implicaciones de la idea de la sociología como una ciencia de la población para su papel público. En los últimos años, la discusión sobre el papel que la sociología podría desempeñar fuera de la academia ha girado principalmente en torno a la idea de la «sociología pública», como señaló Michael Burawoy en su discurso presidencial de 2004 en la American Sociological Association (Burawoy, 2005). Tomaré esta idea como un punto de referencia conveniente, máxime porque la posición que yo defiendo se opone en mayor o menor medida directamente a la de Burawoy.

En relación con la importancia extra-académica de la sociología, es crucial para Burawoy distinguir entre lo que él llama la «sociología de las políticas» y la «sociología pública» por la que él aboga. La sociología de las políticas, asegura él, es la «sociología al servicio de un objetivo definido por un cliente»; su raison d’être es proporcionar soluciones a problemas predefinidos o legitimar supuestas soluciones que ya se han aplicado. En cambio, la sociología pública, sobre todo más en sus formas «orgánicas» que «tradicionales», implica una «relación dialógica» entre los sociólogos y diversos públicos sobre cuestiones comunes de interés moral y político para las que se busca un acomodo mutuo de intereses y valores, con la posibilidad de poder llevar a cabo una acción orientada a fines comunes (Burawoy, 2005: 9).

Desde el punto de vista de la sociología como una ciencia de la población, esta distinción tiene poco mérito. Mientras la concepción de Burawoy de la sociología pública le asigna a la sociología, como ciencia social, un papel significativamente más importante del que de hecho puede legítimamente desempeñar, su concepción de la sociología de las políticas es, sin embargo, innecesariamente limitada. En el fondo del asunto, Burawoy hace otra distinción que es incluso más cuestionable: la distinción entre el conocimiento «instrumental» y el conocimiento «reflexivo». Según Burawoy, el conocimiento instrumental es el que se deriva de la práctica profesional de la sociología y se puede aplicar en la sociología de las políticas. En cambio, el conocimiento reflexivo se supone que es resultado de los diálogos de la sociología pública, y su saber concierne no a los medios sino a los fines últimos de la sociedad (Burawoy, 2005: 11). Sin embargo, lo que Burawoy no logra explicar es exactamente cómo se obtiene ese conocimiento reflexivo, cómo se comprueba y codifica, ni menos aún por qué —basándose en qué argumentos— él supone que los fines de la sociedad pueden ser en cualquier caso un objeto de conocimiento en vez de una cuestión de elección valorativa —una elección que la sociología clarifica y pule90.

En lo que hay que insistir, como respuesta, es en que si bien los sociólogos son tan libres como cualquier otro ciudadano de implicarse en la acción sociopolítica, no hay razón alguna para admitir que mediante esa implicación accedan a algún tipo especial de conocimiento. Cualquier conocimiento supuestamente derivado de la sociología pública como la entiende Burawoy debería estar igual de expuesto a exactamente el mismo examen crítico que el conocimiento derivado de la sociología profesional. En otras palabras, el conocimiento reflexivo —signifique lo que signifique— no puede ser un conocimiento con un estatus privilegiado simplemente con respecto a los valores sociopolíticos que se supone suscribe. Y, como han observado algunos de sus comentaristas (por ejemplo, Turner, 2007), muchas de las obras que cita como supremos ejemplos de la sociología pública han logrado atraer la atención pública antes que convencer a otros sociólogos de su solvencia. Ni el «compromiso» ni el «impacto» proporcionan garantía alguna de calidad científica; y los sociólogos deben estar dispuestos a reconocer que esto es así tanto en el caso de los trabajos que parecen reflejar sus propias posiciones valorativas como en trabajos que no lo hacen.

Si bien la sociología pública de Burawoy, basada en el conocimiento reflexivo, aspira a un papel que cualquier sociología con pretensiones de estatus científico no puede —ni debe intentar— desempeñar, es difícil entender su concepción de la sociología de las políticas, basada en el conocimiento instrumental, como algo que no es sino una disciplina deliberadamente empobrecida. La idea de que la sociología de las políticas puede operar sólo al servicio de una meta definida por un cliente o para legitimar políticas existentes está muy alejada de la realidad. De hecho, muchos sociólogos entran en el campo de las políticas con el fin de argumentar que esas políticas, públicas o de otras agencias, están mal concebidas y que probablemente fracasarán en conseguir sus objetivos o tendrán efectos secundarios perjudiciales; o, de manera todavía más radical, para argumentar que los problemas hacia los que se orientan esas políticas no se han comprendido adecuadamente. A esos respectos, la sociología como una ciencia de la población puede tener un potencial importante, porque muy a menudo lo que está en juego es la forma que adoptan las regularidades poblacionales y los procesos sociales mediante los que se generan y mantienen.

Por ejemplo, en Gran Bretaña desde la década de los noventa y recientemente en Estados Unidos, la movilidad social es una gran preocupación política. Pero al menos en Gran Bretaña buena parte de las discusiones sobre las políticas de movilidad social se desarrollan sobre la idea de que la movilidad social está disminuyendo, aunque la investigación por encuesta indica un grado considerable de estabilidad en muchos sentidos (véase, por ejemplo, Bukodi et al., 2014); y al mismo tiempo, la dificultad de los políticos y sus asesores para comprender la distinción sociológica estándar entre las tasas absoluta y relativa de movilidad social ha provocado mucha confusión sobre lo que implicaría un aumento de la movilidad y sobre qué políticas tendrían posibilidades de triunfar y cuáles no. Si algunos estudiosos y yo mismo (Goldthorpe, 2013) hemos intentado subrayar estos puntos, ¿por qué esto no puede considerarse sociología de las políticas?

Otro ejemplo es la patente preocupación que se ha suscitado en muchos países, en el área de las políticas familiares, por los efectos posiblemente negativos del aumento de las tasas de ruptura parental en los hijos —en su desarrollo emocional o en su progreso educativo. En este caso también ha habido mucha confusión sobre qué efectos negativos se han establecido fiablemente y cuáles no y, más grave aún, sobre los procesos causales implicados. Las políticas han solido basarse en el supuesto de que es la ruptura en sí misma el factor causal clave y se han orientado a reducir su frecuencia. Pero esta posición la han cuestionado algunos sociólogos y demógrafos (para una valiosa revisión, véase Ní Bhrolcháin, 2001) que han aportado evidencia de que otras variables pueden estar detrás tanto de la ruptura como de los resultados adversos para los niños —siendo la más obvia, aunque no la única, el conflicto parental— y la implicación de que menos rupturas no necesariamente tendrán las consecuencias positivas esperadas y que, en algunos casos, la ruptura puede ser, de hecho, la opción menos perjudicial. ¿Tampoco esto puede considerarse sociología de las políticas?

En suma, la sociología como una ciencia de la población podría desempeñar adecuada y eficazmente un papel público proporcionando los fundamentos de una sociología de las políticas mucho menos pasiva y acrítica que la que propone Burawoy, mientras que al mismo tiempo se tendría que afirmar que propone formas especiales de conocimiento —o bien se podría decir que espurias— que determinan cuáles deben ser los fines últimos de una sociedad91.

Max Weber (1921/1948, 1922/1948), en sus magníficos ensayos «La política como vocación» y «La ciencia como vocación» señaló que uno de los principales objetivos extra-académicos de la ciencia era «ganar claridad» en lo que se refiere a su papel público (1922/1948: 151, cursivas en el original): es decir, claridad en relación a cuáles son los problemas o cuestiones de los que la ciencia puede hablar apropiadamente —problemas de hecho, análisis y teoría—; y cuáles están más allá de sus límites —problemas que surgen en «las diversas esferas de valores del mundo [que] están enfrentadas irreconciliablemente» (1922/1948: 147). Como Weber señaló con acierto, los dos tipos de cuestiones están inevitablemente conectados, sobre todo en el dominio social: por ejemplo, respecto del grado en que algunos valores particulares pueden, bajo determinadas condiciones, realizarse; por medio de qué tipos de medidas y, de hecho, de políticas; y con qué consecuencias no intencionadas y posiblemente no deseadas. Weber también observó que los actores políticos tienden continuamente a intentar mostrar que los hechos, el análisis y la teoría están «de su lado», y suelen recurrir a la selección sesgada, la distorsión o la representación totalmente errónea para reforzar sus posiciones. Weber consideró esta tendencia con cierta indiferencia, pues creía que comprometerse en política por vocación comportaba aceptar que los medios podrían tener que justificarse en términos de los fines. Reservaba su crítica más aguda no para los actores políticos que intentaban explotar la ciencia, sino más bien para quienes intentaban explotar sus puestos y autoridad científica con el fin de dar un estatus privilegiado a lo que no eran más que sus propias preferencias políticas. Y, a su vez, insistía en que quienes han hecho de la ciencia una verdadera vocación —los que tienen un compromiso valorativo primordial con ella— debían asumir siempre la responsabilidad de mantener la claridad necesaria acerca de los objetivos de conocimiento que la ciencia podía o no podía legítimamente tener y debían al mismo tiempo estar siempre dispuestos a afrontar hallazgos científicos que, desde sus propios puntos de vista extracientíficos, fueran «no convenientes» (1922/1948: 145-150)92.

Por lo que a su papel público se refiere, los defensores de la sociología como una ciencia de la población deben aprestarse a asumir la responsabilidad que exigía Weber. Puesto que empiezan reconociendo desde el principio la variabilidad individual y la heterogeneidad de la población humana, apenas tendrán dificultad para aceptar la heterogeneidad y el conflicto de valores —la «incesante lucha» de «los dioses en guerra» de Weber— como un aspecto de la condición humana del que ellos no pueden escapar en mayor medida que otros. Y como su preocupación es investigar las regularidades sociales que se manifiestan en las poblaciones humanas y sus procesos causales subyacentes por medio de métodos que, sostienen, son los más adecuados para este propósito, están en una posición fuerte para desafiar, cuandoquiera que sea necesario, a los que intentan reforzar sus posiciones valorativas y sus correspondientes objetivos sociopolíticos con un tipo de sociología mucho menos fundamentada.

86 Podría pensarse, sin embargo, que la situación en Europa tiene más potencial de desarrollo que la de Estados Unidos en la medida en que las diferencias en las concepciones de la sociología y su práctica contemporánea están estructurándose cada vez más entre departamentos universitarios, centros de investigación, asociaciones profesionales e incluso países. Así, parece que hay posibilidades de al menos cierta reorganización de facto que facilite el camino a los que quieran practicar la sociología como una ciencia social. En cambio, en Estados Unidos el pluralismo —o, podríamos decir, la fragmentación— parece estar más profundamente incrustado dentro de las universidades y las asociaciones. Concretamente, la American Sociological Association parece, vista desde fuera, un sepulcro blanqueado con toda la parafernalia de una asociación profesional al servicio de una disciplina académica mientras manifiesta una seria falta de consenso interno sobre cuál es la naturaleza esencial de la disciplina. A modo de ilustración, véase el debate sobre la «sociología pública» tal y como se desarrolla en, por ejemplo, Clawson et al. (2007), que retomo más tarde en el texto.

87 En otra publicación (Goldthorpe, 2007, vol. 1) también intento exponer las diferencias metodológicas básicas entre la historia y la sociología respecto de los tipos de datos en los que se basan y menciono algunas implicaciones de estas diferencias.

88 Esta relación estrecha se manifestó especialmente en Gran Bretaña. En algunos de los seminarios y conferencias más impresionantes a las que asistí siendo un joven sociólogo, epidemiólogos de la talla de Jerry Morris y Abe Adelstein aparecían junto a sociólogos médicos como Raymond Illsley y otros estudiosos de su centro Medical Research Council en Aberdeen y a especialistas en políticas sociales, como Richard Titmuss y Brian Abel-Smith.

89 A este respecto, los dos centros más importantes son el Institute for New Economic Thinking de Nueva York y el Institute for New Economic Thinking de la Martin School en la Universidad de Oxford.

90 En un cierto momento Burawoy afirma que «la sociología pública carece de valencia normativa intrínseca» (Burawoy, 2005: 8). Pero también señala que como la sociología debe su existencia a la «sociedad civil», los sociólogos tienen la obligación de comprometerse con los valores de la sociedad civil (Burawoy, 2004). El problema es que estos valores se describen de forma tal que o bien son tan generales que eluden todas las preguntas cruciales o bien algunos sociólogos estarían razonablemente dispuestos a discutirlos. Nótense las pertinentes observaciones de Nielsen (2004) sobre el «nosotros ausente» de la sociología pública de Burawoy.

91 De forma bastante remarcable, Burawoy (2005: 23) parece aceptar que la sociología no puede competir con la economía en «el mundo de las políticas» —en parte debido a la mayor coherencia intelectual de la economía— y que de hecho no debe intentarlo. En mi opinión, esta idea es muy desacertada y tristemente derrotista. La sociología debe siempre estar dispuesta a competir con la economía e intentar ejercer influencia en las cuestiones políticas y, en caso necesario, con actitud combativa.

92 La crítica de Weber se dirigió igualmente a profesores que eran fervientes nacionalistas alemanes, como Treitschke y sus seguidores, y a Schmoller y otros Kathedersozialisten —aunque Weber siempre fue nacionalista y nunca socialista, sentía simpatía por algunas posiciones y políticas de la social-democracia. Hay que añadir que, debido a sus propias experiencias, era muy consciente de las dificultades y conflictos internos que tienden a derivarse de la posición de principio que defendía cuando la misma persona quiere ser ambas cosas, científico y actor político (véase, por ejemplo, Mommsen, 1984: caps. 7 y 8 especialmente).

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Título original: Sociology as a Population Science
Publicado originalmente en inglés por Cambridge University Press en 2016

Edición en formato digital: 2017

© John H. Goldthorpe, 2016

© de la traducción: María Teresa Casado Rodríguez, 2017

© Alianza Editorial, S. A., Madrid, 2017

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ISBN ebook: 978-84-9104-681-3

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