EL MÉTODO COMPARADO: CAUSALIDAD, COMPLEJIDAD Y

EL MÉTODO COMPARADO:
CAUSALIDAD, COMPLEJIDAD Y
ALEATORIEDAD SEGÚN EL NIVEL DE
INSTITUCIONALIZACIÓN
Tomás A. Olego
Universidad de Buenos Aires
*[email protected]
RESUMEN: Este informe tiene como propósito presentar un criterio objetivo dentro del método
comparado para el proceso de selección de casos y determinar así la cantidad necesaria para contrastar las
hipótesis. La intención es entonces superar la disputa entre los enfoques de uno/pocos/muchos casos. Para
ello, el criterio se establece a partir una conexión entre tres elementos: a) el tipo de relaciones de las
variables, b) los tipos de sistemas sociales según su nivel de estructuración-institucionalización y c) la
racionalidad de los actores. En la primera parte del trabajo se desarrollarán conceptos fundamentales
como causalidad, complejidad y aleatoriedad, entre otros. En la segunda parte, se discutirá, como
problema ontológico de los sistemas sociales, la estructuración-institucionalización y la racionalidad de
los actores. La tercera parte relaciona lo anteriormente analizado con los tipos de sistemas. En la cuarta y
final, se explican los problemas del método comparado para cada tipo de sistema y el criterio propuesto
para la selección de casos.
Palabras Claves: Determinación, Complejidad, Ciencia Sistémica, Estructuración, Método
Comparado, Selección y Cantidad de Casos.
I.
INTRODUCCIÓN
¿Cuántos casos son los necesarios para testear nuestra teoría? ¿Cuál es la base
empírica de nuestras teorías? La pregunta, nos adentra en un campo de batalla: muchos,
pocos algunos, infinitos. Guy Peters (1998) irónicamente expresa que en la disciplina
impera una avaricia metodológica: cuantos más casos, mejor. Pero, ¿por qué existe tan
poco acuerdo entre los estudiosos con respecto a un problema metodológico menor en
comparación a temas como el de agencia-estructura?
La respuesta es simple, existe una tendencia a analizar los problemas
metodológicos con independencia de la teoría, como si estos fueran autónomos, lo cual
es un craso error. Lamentablemente, producto del avance de la nueva sociología de la
ciencia o de la persistencia de un positivismo rengo, se podría decir, parafraseando a
Sartori (1970), que existe una “inconsciencia meta-científica” en nuestra disciplina.
Pareciera ser que de la escuela metodológica a la que el autor pertenece, y por ende de
las herramientas que domina dependen los temas de investigación que tratará y la teoría
que propondrá. Sin embargo, como Marradi, et al. (2007:65) aclaran:
“el método, en cada investigación, es el resultado de un diseño específico que
elabora, básicamente, a partir de dos elementos: los conceptos que provee la teoría
y las características de los datos disponibles. Como la adecuación entre el
andamiaje conceptual y los datos construidos por el investigador constituyen un
fenómeno único, en cada investigación particular se produce una recreación
metodológica, resultado de los criterios de adecuación a los objetos de
investigación y a la información recolectada”.
Ahora bien, así como la metodología no es independiente de la teoría, ambas
tampoco son independientes de las formulaciones epistemológicas y meta-teóricas. Es
asombrosa la escasa investigación que existe en nuestro campo por fuera de la NSS. Lo
que es aun más asombroso es la absoluta preeminencia que tiene la explicación causal
en detrimento de otros tipos de determinaciones, que lejos de permitir el avance de la
ciencia, lo encasillan en un modelo arcaico de investigación positivista, que lleva a
plantear una falsa dicotomía entre Naturwissenschaft –ciencias naturales- y
Geisteswissenschaft – ciencias del espíritu-. A modo de ilustración: el pseudo problema
entre el enfoque cualitativo y el enfoque cuantitativo no existe en la física moderna
donde no se consideran como enfoques contradictorios; es más la nueva teoría
subatómica posee una gran tendencia cualitativista, al igual que en la descripción de
sistemas complejos donde no existe suficiente información cuantitativa. “La clave en la
física cualitativa es encontrar maneras de representar propiedades continuas de la
realidad en un sistema discreto de símbolos. Uno siempre puede cuantificar algo
continuo, pero no todas las cuantificaciones son igualmente útiles. Una manera de
aproximarnos a dicho problema es a partir del principio de relevancia: la distinción
hecha por una cuantificación debe ser relevante para el posterior razonamiento” (Forbus
1988:242) De igual modo, en ciencias de la computación y en cibernética, en muchas
situaciones se necesita estimar de forma rápida y de manera exacta qué es posible, en
lugar de alcanzar una predicción posiblemente precisa basada en muchos supuestos sin
fundamentos (Ibid.). En las ciencias sociales no sólo existe el problema de la
complejidad a la n, sino que las variables que generan mayores problemas son aquellas
discretas ya que son las que predominan y no poseemos una forma de cuantificarlas
objetivamente.
La discusión de cuántos casos son necesarios testear nuestras hipótesis remite a
la discusión entre lo cuantitativo por un lado y lo cualitativo por otro. El presente
trabajo sigue la línea planteada por King, Keohane y Verba (1994), quienes sostienen
que más allá de las diferencias propias que existen entre un modelo de investigación
cuantitativo y un modelo cualitativo, ambos siguen la misma lógica de inferencia. Es
más, aquí no sólo se sostiene que tienen una lógica en común, sino que se redoblará la
apuesta al afirmar que tienen los mismos fundamentos meta-teóricos, no sólo entre sí,
sino también con el resto de la Ciencia. Justamente la unidad de la Ciencia descansa
sobre los mismos postulados meta-científicos y metodológicos, en el sentido amplio de
la palabra, bajo sus diferentes variantes técnicas.
Es necesario hacer una última aclaración: Por método comparado se entiende en
este trabajo a aquel método por excelencia de la investigación en Ciencias Sociales
propuesto por Durkheim. Tanto la comparación en gran escala basada en la estadística,
así como el método comparado en el sentido estricto aplicado a un N pequeño de casos,
son dos aspectos de un sólo método de análisis multivariado empírico no experimental:
el método comparado en sentido amplio (MC)1. Esto es así ya que, en el sentido amplio,
la comparación es inherente a cualquier procedimiento científico no experimental. El
método científico en las disciplinas sociales es inevitablemente comparativo al hacer
uso extensivo de la observación controlada y toda ciencia social es de alguna manera
ciencia social comparada. Desde esta perspectiva se sostendrá que la idea de un MC
autónomo es redundante y que las ciencias sociales deben igualarse el MC y al método
científico. Es por ello que desde esta perspectiva se recortará el dominio del concepto de
método cualitativo y solamente se tendrá en cuenta al Análisis Cualitativo Comparado
(QCA) desplegado por Ragin y todos sus posteriores desarrollos (FS-QCA, Multivariate
QCA, TQCA, etc.) mediante de la utilización de la lógica formal.
El propósito mediato de este informe es presentar un proto-programa de
investigación, un nuevo esquema para el análisis político, cuya intención es entonces
superar la disputa entre los enfoques de uno/ pocos/ muchos casos del enfoque
cuantitativo y el cualitativo en el método comparado. El propósito inmediato de este
trabajo es presentar un criterio objetivo y meta-teórico dentro del método comparado
para el proceso de selección de casos y determinar así la cantidad necesaria para testear
las hipótesis. Esto no quiere decir que será el único criterio relevante, sino que también
deberá tenerse en cuenta el aspecto meta-científico a la hora del diseño de la
investigación, a conjugarse con los demás factores.
El trabajo está estructurado en cuatro partes. En la primera se desarrollarán
conceptos fundamentales como causalidad, complejidad y aleatoriedad, entre otros. En
la segunda parte se discutirá, como problema ontológico de los sistemas2 sociales, la
estructuración-institucionalización y la racionalidad de los actores. La tercera parte
relaciona lo anteriormente analizado con los tipos de sistemas y en la cuarta se explican
los problemas del método comparado para cada tipo de sistema y el criterio de cantidad
para la selección de casos.
1
A menos que se especifique, entiéndase método comparado en el resto del articulo
por su significado en el sentido amplio
2 Se sigue la noción formal de sistema de Bunge (1997 b) donde S= <C; S; E; M>, es
decir un sistema S está compuesto por C componentes, una estructura S, un entorno
E y un mecanismo M.
II.
TIPOS DE DETERMINISMO
¿Es la ciencia determinista? Una pregunta más refinada sería: ¿Los fenómenos
que la ciencia estudia se encuentran determinados? Comúnmente dicha pregunta está
asociada a dos concepciones opuestas de este concepto:
a) La primera sostiene una reducción de la determinación a una conexión constante y
unívoca, No obstante un examen más minucioso del problema3 revela que esta
definición es propia de una ontología mecanicista al concebir como única posibilidad de
cambio las variaciones cuantitativas, cosa que queda refutada al no poder explicar el
azar a nivel subatómico y/o la emergencia o novedad cualitativa en el nivel macrofísico.
b) Más interesante es la objeción positivista al principio ontológico en cuestión: a partir
de los nuevos problemas planteados por la teoría cuántica, propugna una especie de
indeterminación empírica basada en que la determinación ontológica es sólo una ficción
metafísica o categoría gnoseológica. Se pretende así, que el vínculo entre dos estados
sucesivos de un sistema atómico es el observador, no existiendo conexión alguna entre
ambos y reduciendo aquella a percepciones subjetivas. No obstante, dicha concepción
no sólo depende de la interpretación del concepto ‘determinación’, sino que también
depende de la interpretación estándar de la teoría cuántica. Puede ser entonces refutada,
oponiendo la interpretación de Bohm4 sobre la teoría cuántica a la estándar, donde
prima el subjetivismo empirista, o argumentando que el dominio de la teoría se ve
reducido a solo ciertos aspectos subatómicos de la realidad y no a macro fenómenos
donde regiría la Teoría de la Relatividad.
c) Sin embargo existe otra opción. Enmarcados dentro del Realismo Científico,
podríamos preguntarnos si no sería posible hablar de un determinismo ontológico, un
determinismo general. Lo único que hace falta para sostener el determinismo en el
sentido general es admitir el siguiente axioma: los acontecimientos ocurren en una o en
más formas definidas (determinadas), tales formas de devenir no son arbitrarias sino
legales – principio legal- y los procesos a través de los cuales todo objeto adquiere sus
características se desarrollan a partir de condiciones preexistentes – principio genético(Bunge A 1997).5
Justamente uno de los rasgos centrales del conocimiento científico que se
derivan de lo anterior es su carácter explicativo al poder formular enunciados generales.
Estos se realizan siempre bajo la forma de enunciados nomológicos, que son las formas
o pautas de la determinación. Dichos enunciados legales se caracterizan por establecer
una relación, no entre objetos concretos como sistemas, sucesos y/o procesos, sino entre
construcciones conceptuales o clases, es decir atributos o conjuntos de atributos de tales
objetos concretos6.
3
Para una explicación minuciosa del punto ver Bunge (1997 a)
Debe aclararse que en los últimos 10 años esta teoría ha acumulado demasiada
evidencia experimental en contra en comparación con la interpretación estándar.
5 La ventaja de esta hipótesis es que nos permite trabajar con distintos tipos de
determinación sin inducir a un reduccionismo nocivo como más adelante se verá.
6 La ciencia no versa sobre objetos particulares, sino sobre clases de objetos
4
Dado que los tipos de determinaciones que la ciencia puede establecer son
variados. A continuación se presentan algunos de ellos aunque no agotan la posible
reflexión. Es importante entender que éstos no se presentan en forma pura:
Determinación Causal: Esta puede ser expresada bajo el enunciado ‘Bajo ciertas
condiciones, si ocurre C, entonces E es siempre producido por él’. Dicho concepto
expresa producción constante y unívoca, que presenta asimetría (unidireccionalidad)
entre causa y efecto al mismo tiempo que esta primera se manifiesta como externa al
sistema en cuestión (externalidad). Debe ser aclarado que la causalidad implica un
acercamiento lineal al determinismo. El aislamiento o singularización que caracteriza a
las cadenas causales da origen a la hipótesis del carácter aditivo de las causas y efectos,
la cual sostiene que los factores que componen un efecto actúan independientemente
uno de otros, lo que permitiría mediante el aislamiento descomponer los efectos en una
suma de efectos parciales, cada uno de los cuales pueda reducirse a sucesos individuales
y se comportan como agregado y no como una combinación o totalidad (Bunge, 1997 a:
237) Podemos entonces hablar de causación simple (C à E) y de causación conjuntiva
múltiple (C1 . C2. … .Cn)à E. Existe otro tipo, la causación múltiple disyuntiva, que si
bien no es estrictamente causal es tanto menos artificial, que se produce con la
aplicación alternada de causas es decir, cuando el efecto es producido por cada causa
separadamente, sin que se altere por el hecho de que dos o más causas actúen a la vez,
lo cual la hace no aditiva (C1 v C2 v… v Cn )à E (Ibíd.: 175)
Determinación Funcional / Interdependencia: “Concepción determinista según la cual
causas y efectos deben considerarse en un pie de igualdad, en forma simétrica,
excluyendo tanto los aspectos predominantes como las conexiones decididamente
genéticas y por tanto irreversibles”. (Ibíd.: 233) Sus características son entonces la
simetría, la reversibilidad, la relación del fenómeno entre el sistema y el medio (en
oposición a la externalidad de la causación) y la intercambiabilidad entre ambos
componentes a partir de la relación de mutua implicación. Lógicamente puede
expresarse como C ⇔ E
Determinación Estadística: Un proceso aleatorio es tal que cada evento tiene una
probabilidad definida. A partir de la acción conjunta de entidades independientes o
semiindependientes, tiene como resultado un mecanismo estocástico M en donde Cà
(E1 w E2 w… w En). Si bien cada uno de los estados finales posibles tiene la misma
posibilidad de suceder, a partir del mecanismo específico se distribuyen las frecuencias
de manera disímiles. (Bunge, 1997 a; Bunge, 1999)
Determinación Teleológica: En las explicaciones teleológicas se expresan los
acontecimientos a través de hechos que no están en el pasado sino en el futuro, es decir,
la causa del hecho a explicar estaría en el futuro. También podría decirse que, en las
circunstancias apropiadas, consiste en recibir una explicación en términos del fin
particular al cual se dirige un medio determinado. Las explicaciones teleológicas,
(Schuster, 1986) según afirma Nagel, centralizan la atención en las culminaciones y los
productos de procesos específicos y, en particular, en las contribuciones de varias partes
de un sistema para mantener sus propiedades globales o modos de comportamiento.
Pueden distinguirse siguiendo a Von Bertalanffy (2007) diferentes significados de este
concepto:
(1) “Teleología estática o adecuación, donde una disposición parece útil para determinado
propósito” (Ibíd.: 80)
(2) Teleología dinámica, donde expresa una directividad de procesos; son posible distinguir
aquí diferentes fenómenos que son confundidos a menudo:
(i) “Dirección del acontecimiento hacia un estado final, el cual puede ser expresado
como si el presente comportamiento dependiera del estado final. Todo sistema que
alcanza una condición independiente del tiempo se conduce de esta manera”. (Ibíd.: 80)
(ii) Directividad basada en estructura, el cual puede ser expresado como una disposición
estructural que conduce el proceso de manera tal que se logra determinado resultado. En la
naturaleza viviente hallamos un orden estructural de procesos que es tal que
mantiene los sistemas mismos. Una parte importante de estos procesos lo representa la
homeostasia o Cannon, es decir, los procesos a merced a los cuales se mantienen constante la
situación material y energética del organismo. Estas regulaciones están gobernadas,
en gran medida, por mecanismos de retroalimentación. La retroalimentación significa
que, en la salida de una máquina, cierta cantidad es devuelta atrás, como «información»,
a la entrada, de modo que regule ésta y así estabilice o dirija la acción de la máquina.
(Ibíd.)
(iii) “Hay, sin embargo, otra base más de las regulaciones orgánicas. Es la
equifinalidad, a saber, el hecho de que pueda alcanzarse el mismo estado final partiendo
de diferentes condiciones iníciales y por diferentes caminos. Tal resulta ser el caso en los
sistemas abiertos, en la medida en que alcanzan un estado uniforme; regulaciones que no
pueden basarse en estructuras o mecanismos predeterminados”. (Ibíd.: 81) Es una
interacción dinámica.
(iv) “Por último está la genuina finalidad o intencionalidad, significando que el
comportamiento actual está determinado por previsión de la meta. Tal es el concepto
aristotélico original. Presupone que la meta futura está ya presente en el pensamiento
y que dirige la acción presente. La intencionalidad es característica del comportamiento
humano y está vinculada a la evolución del simbolismo del lenguaje y los conceptos”
(Ibíd.: 81).
Más allá de los diferentes tipos de concepciones que haya con respecto a la determinación
teleológica, solamente consideraremos el caso de 2ii y 2iii
Con respecto al problema de la complejidad, a pesar de que éste sea un término
usual entre los académicos de las ciencias sociales, generalmente se abusa de él para los
propósitos del escritor. Por complejidad ha de entenderse necesariamente la siguiente
definición: la probabilidad de un sistema de estar en un estado-vector particular. Cuanto
más baja es la probabilidad, más alta es la complejidad. A su vez podemos dividirla
siguiendo el conocido postulado de Weaver en:
Complejidad Desorganizada: “es un problema en donde el número de variables es muy
grande, en donde cada variable tiene un comportamiento errático, o tal vez totalmente
desconocido. No obstante, a pesar de este desorden o del comportamiento desconocido
de variables individuales, el sistema como un proceso integral posee cierto orden y un
promedio de propiedades analizables”. (Weaver 1948)
Complejidad Organizada: “es un problema en donde existe un número considerable de
variables, aunque el sistema no depende primariamente del número de ellas, sino más
bien de la organización [estructura] del mismo y donde se dan la emergencia de
propiedades”. (Weaver 1948)
III.
SISTEMA SOCIAL
La teoría de estructuración de Giddens (1982 a; 1982 b, 1983, 1993) es una
teoría general de la organización social como proceso emergente con implicaciones
ontológicas, que incorpora el concepto de la dualidad de la estructura para superar la
polémica entre estructura y agencia, y así explicar la naturaleza de la acción humana en
sociedad. A partir de los axiomas del Realismo Científico y una ontología Sistémica
Materialista (Bunge 2004; 1997 b) adquirirá un nuevo significado.
El siguiente esquema expresa la teoría con precisión:
Fuente: Giddens, Anthony (1982 a). Acción, Estructura y Poder
Las razones que la gente tiene para sus acciones, es decir la racionalización de la
acción (2) entendida como el monitoreo reflexivo crónico de la conducta que los actores
sociales rutinariamente llevan a cabo, están crucialmente implicadas en el modo en que
esas acciones se sostienen. Las fases “monitoreo reflexivo de la acción” (1) y
“racionalización de la acción” (2) se refieren al carácter intencional del comportamiento
humano, las cuales son consideradas como un proceso, involucrado en la dureé de la
vida cotidiana. Los términos “motivo” y “razón” deben distinguirse, consagrando a la
motivación como referendo a las necesidades que impulsan la acción. Es importante
diferenciar los dos sentidos o niveles en los que los agentes son capaces de conocer el
medio social que constituyen en y a través de su acción: conciencia práctica y
conciencia discursiva.
De esta forma “suministrar razones”, significa que los relatos que los actores son
capaces de ofrecer de sus conductas recurren a los mismos stocks de conocimiento que
son requeridos en la misma producción y reproducción de su acción que de ningún
modo agota las conexiones entre “stocks de conocimiento” y acción. Lo que los actores
son “capaces de decir” sobre sus actividades no es en modo alguno todo lo que “saben”
sobre ellas. Justamente la conciencia práctica, es decir el conocimiento de una regla,
alude al conocimiento tácito que es empleado hábilmente en la ejecución de sus cursos
de conducta, pero que el actor no es capaz de formular discursivamente. De esta manera
la cognoscibilidad de los agentes humanos en circunstancias históricas dadas, está
siempre enmarcada por las condiciones no reconocidas de la acción y por las
consecuencias no intencionadas. Estas últimas son de gran importancia para la teoría
social, especialmente en cuanto son incorporadas sistemáticamente dentro de los
procesos de la producción y reproducción. Por ello las consecuencias no intencionadas
están sistemáticamente involucradas en la reproducción social y se transforman en
condiciones de la acción.
Ahora bien, si analizamos el reverso de la agencia podemos afirmar que los
sistemas sociales no son estructuras sino que más bien, ellos exhiben propiedades
estructurales. Las estructuras son propiedades de los sistemas o de las colectividades, no
de las actividades situadas de los sujetos. De esta manera los sistemas sociales sólo
existen en y a través de la estructuración. Las estructuras pueden entenderse como
propiedades de los conjuntos o matrices, reglas-recursos que gobiernan las
transformaciones. Un sistema social es una totalidad estructurada, consistiendo en las
prácticas reproducidas. Las propiedades estructurales existen en el tiempo y en el
espacio sólo como momentos de la constitución de los sistemas sociales. No obstante,
podemos analizar cómo las estructuras están profundamente enraizadas en términos de
la duración histórica de aquellas prácticas constituidas recursivamente, y del alcance
espacial de esas prácticas más profundamente enraizadas que, en este sentido, son las
Instituciones. Recapitulando, se considera como Estructura a reglas y recursos
organizados recursivamente que existe virtualmente como propiedades estructurales, en
donde un Sistema queda definido como relaciones reproducidas entre actores o
colectividades organizadas como prácticas sociales regulares gracias a la Estructuración,
es decir, las condiciones que gobiernan la continuidad o transformación de la estructura
y por tanto de la reproducción de sistemas.
Articulando estos dos conceptos, la dualidad de la estructura emerge referida al
carácter esencialmente recursivo de la vida social; las propiedades estructurales de los
sistemas sociales son tanto el medio, como el resultado de las prácticas que los
constituyen. La estructura está a la vez permitiendo y constriñendo. Cada miembro
competente de toda sociedad conoce, en el sentido de conciencia práctica y discursiva,
mucho acerca de las ideas de esa sociedad; tal conocimiento no es incidental para
desenvolvimiento en la sociedad, sino que está necesariamente involucrado en ella. Las
propiedades estructurales de los sistemas sociales pueden ser consideradas como
involucrando reglas y recursos.
A partir de lo anteriormente expuesto, podemos establecer que cuanto más
profundamente enraizadas estén las estructuras en términos de la duración histórica de
aquellas prácticas constituidas recursivamente bajo la forma de instituciones, mayor
cognoscibilidad poseerán los actores de tales prácticas, con lo cual deberían disminuir
las condiciones no reconocidas y las consecuencias no deseadas de su acción. Se podría
estimar entonces que a medida que aumenta el nivel de institucionalización, disminuye
el fenómeno disruptivo de una teleología limitada (2iv), computado como un random
process. En otras palabras, el sistema no se vería gobernado por un mecanismo
estocástico producto del azar, resultante de las prácticas de los agentes, bajo un alto
grado de institucionalización, sino que estaría gobernado por cadenas causales. Dicho
pasaje de una complejidad desorganizada a una complejidad organizada trae consigo
aparejado un cambio en la (in)determinación cuantitativa de los estados finales del
sistema y un aumento en la complejidad del mismo.
Esto explicaría el éxito que tienen las estrategias cuantitativas cuando manejan
propiedades sub-sistémicas las cuales son fácilmente medibles y su reverso, el éxito que
tienen las estrategias cualitativas cuando se aplican al estudio de procesos
institucionales infinitamente más complejos cuyas propiedades se muestran como
discretas. Es decir, que a medida que ascendemos en el sistema y aumenta la
institucionalización del mismo, encontraríamos dificultades para seguir una estrategia
cuantitativa que dé explicaciones relevantes de fenómenos de complejidad
organizacional.
IV.
TIPOS DE SISTEMAS
Partiendo de lo anteriormente analizado se puede elaborar una tipología de los
modelos de sistemas a aplicar en la construcción de teorías científicas. La simplicidad
de dicha tipología se debe a que es solamente una aproximación a esta rica teoría, no
obstante se pueden englobar los diferentes tipos de sistemas dentro de las categorías
desarrolladas. La tipología está constituida por dos variables dicotómicas: la primera es
una propiedad resultante de las características ontológicas de los sistemas, la
determinación cuantitativa, y la segunda es producto de la relación medio-sistema.
Variables:
Determinación Cuantitativa: Conexión constante y unívoca (necesaria), entre cosas o
acontecimientos, o entre estados o cualidades de las cosas así como objetos ideales
(Bunge a1997). “Aquellas máquinas que siguen cursos regulares y reproducibles – y por
ello totalmente reproducible- reciben el nombre de determinadas; sus estados sucesivos
se siguen uno a uno en forma inmutable con exclusión de estados nuevos, inesperados,
por oposición a las máquinas indeterminadas, cuyos estados sólo pueden determinarse
estadísticamente” (Bunge 1997 a: 23)
Relación con el medio: Siguiendo a Krippendorff (1986), de acuerdo a la relación con el
medio podemos clasificar a los sistemas como “abiertos” y “cerrados”. Un sistema cuyo
comportamiento es enteramente explicado desde adentro y no posee interacción con el
medio puede clasificarse como “cerrado”; puede introducirse energía pero no
intercambiar materia. (Von Bertanlanffy 2007). Un sistema puede ser “cerrado” con
relación a la materia/ energía (autárquicos), con relación a la información
(independientes) y/o con relación a la organización (autónomos). En cambio “abierto”
hace referencia a un sistema con un input, que cambia su comportamiento como
respuesta a las condiciones externas a sus “boundaries” [medio]. Hay que aclarar que
dicha distinción es teórica y debe entenderse como una aproximación ya que aun en la
empírea un sistema es “abiertos” para algunos fenómenos y “cerrados” para otros.
(Krippendorff's, 1986). Un sistema que no se relacionara con sus “boundaries” [medio],
es decir un sistema aislado, plantearía la paradoja de la cognoscibilidad externa del
mismo. A saber, el único sistema aislado es el Universo.
Tipos de Sistemas7
DETERMINACIÓN
INDETERMINACIÓN
CERRADO
SISTEMA MECÁNICO
SISTEMA ESTOCÁSTICO
ABIERTO
SISTEMA CIBERNETICO
SISTEMA ORGÁNICO
Fuente: elaboración propia
i.
Sistema Estocástico: Ya sea a partir de procesos básicos o a partir de la
intercesión de líneas causales inicialmente independientes, se estudia el
comportamiento global y a largo plazo de los sistemas que implica una
determinación estadística de las propiedades emergentes, que bien pueden o no
haber estado presentes en los componentes; estas propiedades globales nada dicen
de los individuos. Puede incluirse dentro de esta categoría los sistemas caóticos.
Estos a pesar de ser deterministas8 tiene, a rasgos salientes, dos propiedades
específicas: (i) la evolución de un sistema a través de un largo período de tiempo
efectivamente reproduce una serie de procesos aleatorios o estocásticos- la falta de
predictibilidad o computabilidad en el apropiado sentido de la palabra; (ii) dos
sistemas con un estado inicial casi idéntico tendrían un desarrollo futuro
radicalmente divergente, en un período finito (y típicamente corto) de tiempo. Se
designa como “randomness” para denotar la primera propiedad mientras que a la
segunda propiedad se la conoce como “sensitive dependence on initial conditions”
(SDIC). Definiciones del caos pueden enfocarse en una o en ambas características
de estas propiedades; sólo (ii) provee una base apropiada para la definición de
sistemas caóticos (Hoefer, 2003).
ii.
Sistema Orgánico: Sistema abierto que intercambia materia y energía, basado
en la interacción dinámica de los procesos que se aproximan a un estado
independiente del tiempo denominado estado uniforme, separado del equilibrio
verdadero, por lo que el sistema se encuentra en continua composición. Tal estado
uniforme alcanza un valor final con independencia de las condiciones iniciales o un
valor equifinal (equifinalidad); estas regulaciones de naturaleza dinámica son el
resultante del libre juego de fuerzas y de la interacción entre los componentes. Cabe
destacar que debido a la potencialidad organizativa del sistema su tratamiento es
probabilístico y se centra en la explicación a partir del análisis funcional entendido
como orden de procesos. Pueden alcanzarse mayores grados de complejidad y un
estado de organización superior a partir de las condiciones mismas del sistema,
disminuyendo la entropía existente, siendo éste un sistema auto-organizador. "A
7
Compárese con la noción de Sistema Político proveniente de la cibernética de David
Easton
8 El determinismo del sistema caótico es lo que lo diferencia de una serie de procesos
azarosos. Si bien esta diferencia existe en el plano ontológico, en el plano metodológico
es indistinta por la imposibilidad de tratarlos como tales. Ver apartado 4
diferencia de los sistemas cibernéticos, los cuales tienen funciones de regulación
secundaria, los sistemas abiertos se encargan de las regulaciones primarias. (Von
Bertanlanffy 2007). Un sistema abierto, puede derivar en el tiempo en un sistema
cibernético si logra rigidez estructural.
iii.
Sistema Cibernético: Norber Winner definió la cibernética como la ciencia de
la comunicación y el control en el animal y en la máquina. “Es un sistema de control
basada en la comunicación (transferencia de información) entre sistema y medio
circulante, y dentro del sistema y en el control (retroalimentación) del
funcionamiento en consideración al medio” (Von Bertanlanffy 2007: 20). Tal
sistema de control tiene el objetivo cual programa de lograr la homeostasis, de
retornar a la estabilidad. Dicho proceso se encontraría regido por un
servomecanismo, es decir un mecanismo que actúa de forma continua sobre la base
de información para obtener una determinada meta durante los cambios (Skyttner
2002). Para ello la organización da cuenta de cómo los componentes de un
determinado sistema interactúan uno con el otro, y como dicha interacción
determina y cambia su estructura. (Ashby 1956) Cuenta con dos mecanismos
regulatorios, feedfoward y feedback. El primero es un control anticipatorio que
intenta producir un estado predicho y deseado en el futuro, mientras que el segundo
permite al sistema compensar perturbaciones inesperadas. Este último a su vez
puede dividirse en negativo, si el sistema tiende a oponerse a aquella perturbación
del medio mediante la reducción del output n+1, o positivo si tiene un efecto que
incrementa n+1 en comparación a n (Skyttner; 2002). Estos servomecanismos de
regulación, se basan en mecanismos preestablecidos. La explicación se centra en el
análisis de la estructura (orden de partes); cabe destacar que aunque el proceso en su
totalidad esté caracterizado como un ciclo de factores interdependientes, puede ser
descompuesto en una relación de causalidad circular. Esta posibilidad de análisis no
implica reducción y la explicación del mecanismo emergente no anula la
emergencia como tal. (Bunge, 1997 a: 223-224) Puede alcanzarse mayores grados
de complejidad y un estado de organización superior (aprendizaje) a partir de la
información administrada al sistema. (Von Bertanlanffy 2007).
iv.
Sistema Mecanicista: Propio de la ciencia clásica, es un sistema expresado en
términos mecánicos cuyo epítome es la imagen de un reloj a cuerda el cual obtiene
energía del medio, aunque éste es considerado como irrelevante para la explicación
del funcionamiento del mismo. Para ello, con la utilización del método analítico se
pretende reducir la complejidad del sistema, resueltas en partes unidas, de las cuales
se puede reconstruir el mismo desde el nivel atomista a partir de relaciones del tipo
causal por excelencia entre las variables, donde estas son expresada como cadenas
causales aislables. La condición de existencia del sistema es la no interacción de las
partes, o que estas sean muy débiles y que las relaciones que describen el
comportamiento de las partes puedan expresarse en un plano lineal. A partir de un
estado inicial dado, se puede determinar de forma inequívoca la evolución de dicho
sistema en los siguientes estados; en caso de que conociéramos el mecanismo del
mismo, más todos sus componentes, sería “computationally reversible”
V.
PROLEGÓMENOS DEL MÉTODO COMPARADO
Las diferentes metodologías están basadas en diferentes supuestos metacientíficos. Errores en dicho nivel de análisis puede resultar en errores metodológicos.
Como Hall expresa, la profunda división en los estudios sociales y políticos son más
bien ontológicos [para nosotros, supuestos meta científicos] más que técnicos o
instrumentales. Las concepciones de las relaciones causales supuestas en los métodos
estadísticos y técnicas de regresión estándar están basadas en etnologías [supuestos
meta científicos] que asumen variables causales con una fuerte continuidad e
independencia de efectos en el tiempo y en el espacio; mientras que la investigación
orientada por casos se basa en ontologías [supuestos meta científicos ] que reconocen
una mayor endogeneidad, la existencia de interacciones complejas, causalidad
reciproca, eventos distantes, procesos secuenciales y multi-causalidad. (Levi-Faur,
2005)
A continuación se analizará un par de dicotomías que se encuentran presentes en
la discusión actual del Método Comparado a partir de lo anteriormente explicado y se
intentará presentar una base teórica para la superación de las mismas.
• Investigación orientada por variables o por casos
La primer cuestión que al abordar un estudio en ciencias sociales es la distinción
entre una investigación orientada por variables o por casos. Esta disputa se remonta a un
enfrentamiento entre los seguidores de Emile Durkheim y Max Weber. No obstante, se
podría clasificar a la distinción entre investigación orientada por casos u orientada por
variables como un pseudo-problema. La primera mezcla un idealismo objetivo junto
con una estrategia inductiva, mientras que la segunda combina un empirismo radical
con una estrategia formal-deductiva.
La raíz de dicha disputa se produce al considerar que: o bien las entidades
conceptuales son necesarias y sus propiedades contingentes o que uno puede estudiar
las propiedades con independencia del objeto, ya que estas son agregados desordenados
de datos sensoriales contingentes que se presentan a la experiencia subjetiva
(fenomenismo). Como la neurociencia viene demostrando, uno no conoce las
propiedades sino a partir de la experiencia que son incorporadas de forma indirecta a
través de categorías. El investigador conoce a su objeto a partir de de la interacción
entre éste y su medio, al manifestarse sus propiedades, que son categorizadas cual
sistema de cualidades.
A demás la ciencia no estudia objetos particulares como anteriormente se
describió, sino que estudia objetos que son modelizados a partir de clases de atributos.
Si la ciencia tuviera como objeto hechos particulares no podrían elaborarse leyes ni
realizar explicaciones. La distinción entre ciencia nomotética y ciencia ideográfica de a
cuerdo a la recurrencia de los fenómenos estudiados contra la unicidad de los individuos
es una quimera a partir del principio físico de exclusión:
“no existen dos fragmentos, dotados o no de masas, que se hallen
exactamente en el mismo estado y que interactúen exactamente con los mismos
campos. No pueden darse dos sucesos macroscópicos estrictamente idénticos,
aunque solo sea porque la entropía de los sistemas molares nunca se mantiene
igual. Todo objeto físico (sistema material, suceso o procesos) es un unicum al
menos en un respecto. Al revés de lo que creía Hegel es el hombre el privilegiado
inventor de la identidad y la recurrencia estricta (ideales)”... “La identidad total de
los objetos concretos es una apariencia que más tarde o más temprano es corregida
por observaciones más refinadas y análisis teóricos más profundos. Solo la
identidad parcial puede hallarse al nivel óntico.” (Bunge 1997 a: 374)
De esta manera se clasificaría la física de ciencia ideográfica, con lo cual esto llevaría a
un absurdo. Lo que distingue las ciencias naturales de las sociales es la diferencia de
complejidad de su objeto de estudio.
De tal manera, la operativización de dichas propiedades en forma de variables es
un requisito ineludible de ambos diseños, el cualitativo y el cuantitativo. Si bien el
segundo lo cumple a rajatabla, el primero debiera especificar ese conocimiento, que
posee de forma inductiva y/o intuitiva, del sistema con la cual realiza la selección y
aborda el problema. Toda investigación se orienta por variables, ya sea con unas cuantas
o con un número infinitamente mayor; el error consiste en no explicitarlas. Las ciencias
sociales son inherentemente comparativas por medio de la observación controlada al
comparar magnitudes variables que no pueden ser manipuladas.
• Hacia una teoría dinámica de las Ciencias Sociales
Habiendo aclarado parte de la disputa, nos adentraremos en otra: o bien la
ciencia social es positiva o bien es histórica. Es necesario para el desarrollo de la
disciplina incorporar la dimensión histórica, de lo contrario nunca se podrán elaborar
leyes sociales9. Para estudiar la génesis y desarrollo de un sistema social, es necesario
combinar los tipos de sistemas descriptos en el tercer apartado. El resultado final
debiera ser una teoría dinámica de los sistemas sociales.
En un primer momento ante la ausencia de una estructura de dominación que
constriña su accionar, las relaciones iniciales que establecen cada uno de los compontes
entre ellos, son del tipo aleatorias. De esta forma, todas las combinaciones posibles a
partir de un estado inicial común, tienen la misma posibilidad, más no la misma
probabilidad, por lo cual se debiera aplicar el modelo del Sistema Estocástico (i) para
explicar cómo emergió el sistema. Es así que la novedad cualitativa llevaría la
emergencia, una vez configuradas las interrelaciones, de una estructura común que rige
su accionar basada en la interacción dinámica de los procesos que se aproximan a un
estado uniforme. En esta etapa debiera aplicarse el modelo de Sistema Orgánico (ii).
Ahora bien, si la estructura logra estabilizarse y volverse rígida, el sistema tenderá a la
propia conservación entendida como homeostasis y el cambio provendrá a partir de los
inputs externos. Ante este nuevo salto cualitativo, nos veremos obligados a aplicar el
modelo de Sistema Cibernético (iii). Si tal proceso continúa, de manera tal que la
rigidez del sistema no permita la entrada de inputs por la acumulación de anomias, o la
no reproducción de las prácticas sociales de manera adecuada, se producirá la extinción
y disolución del sistema o “muerte calórica”, donde existe un sólo estado final posible
con el más alto grado de entropía. Para ello sería necesario aplicar el modelo de Sistema
Cerrado (iv)
Los procesos que aquí se relatan no son necesarios e inevitables, ya que puede
suceder que un sistema no logre el pasaje a un estadío posterior o incluso que
involucione. Por ello es que hay que entender a los modelos que se describieron como
9
Destaco el intento de Marx de realizar dicha síntesis.
abstracciones meta científicas que no se presentan nunca en toda su pureza y que deben
ser juzgados de acuerdo su capacidad heurística.
• Diseño cuantitativo o cualitativo
Anteriormente se explicó la utilización de una aproximación diacrónica al objeto
de estudio, por lo cual nos concentraremos ahora en un diseño de investigación
sincrónica, o de alcance limitado.
La cantidad de casos necesarios para testear una teoría está determinada por el
objeto a estudiar y no por, como comúnmente se sostiene, las decisiones normativas
implicadas en el diseño de investigación. Dos estrategias compiten o buscan
complementarse, de acuerdo al espíritu de la época, por un lado la estrategia cuantitativa
con muchos casos y por otro lado la estrategia cualitativa con pocos casos, poniendo al
método comparado en el sentido estricto como un intermedio nebuloso entre los dos.
Tradicionalmente (Ragin 1994; King, Keohane, y Verba 1994; Guy Peters 1998;
Przeworski y Teune 1970) se considera la utilización de modelos cuantitativos en
oposición a métodos cualitativos como un trade off entre el número de casos y el
número de propiedades a analizar o la generalidad de la teoría. De esa forma se
confrontan el objetivo de la parsimonia de toda teoría, con la búsqueda de teorías que
den cuenta de la “complejidad” de los fenómenos sociales.
No obstante, a partir de las limitaciones teórico-metodológicas existentes en la
proto-ciencia política, es importante hacer extensivo el uso del principio de relevancia
en nuestras investigaciones. Desde el punto sincrónico, los métodos estadísticos son
aplicables a problemas de la complejidad desorganizada describiendo el
comportamiento promedio de las variables presentes en el sistema, aunque nada nos
dicen sobre objetos particulares- tampoco es viable el estudiar a aquellos en este
momento de la investigación- y sus posibles desviaciones producto variables ocultas, la
influencia de procesos disruptivos o la emergencia de cualidades. El método
cualitativo10 en cambio, permite trabajar problemas de complejidad organizacional y así
dar cuenta de las particularidades internas de los sistemas y poder determinar la
diversidad de mecanismos resultantes, pero no nos permiten formular teorías del cambio
social y de mutación estructural a gran escala. Solamente una teoría formal de los
sistemas nos permitiría realizar estas operaciones. Mientras que para la primera
estrategia, son muchos los casos a estudiar disponibles, ya que son propiedades que les
corresponden a todos los sistemas sociales, la segunda estrategia hace referencia a la
especificidad de las propiedades de ciertos sistemas sociales cuyas estructuras se busca
analizar. En relación a la falta de parsimonia en los métodos cualitativos, se puede
aprovechar su especificidad para la realización de predicciones locales y a corto plazo
para ir calibrando la teoría.
El método cuantitativo debe ser utilizado para descubrir las pautas invariantes de
formación de instituciones presentes en los macro sistemas sociales mediante la forma
10
Gracias a Ragin y sus desarrollos del QCA, hoy día poseemos en el campo una
herramienta confiable de análisis basada sobre la lógica formal bivalente, multivalente
y/o difusa, y no sobre especulaciones subjetivas. Los futuros desarrollos en materia
de software computacional garantizan llevar a un nivel de sofisticación cercano a la de
las técnicas cuantitativas prometiendo un gran desarrollo en el área.
“sistema estocástico” (i) y la evolución y estructuración de las instituciones cual
interacciones emergentes mediante la forma “sistema orgánico” (ii). El método
cualitativo es útil para estudiar las instituciones ya consolidadas los cuales deben de
estudiarse bajo la forma “sistema cibernético” (iii) dando cuenta de las estructuras que
rigen su comportamiento mientras que un sistema político global como una unidad
dentro de un territorio dado o la desaparición de determinada institución ha de
estudiarse bajo la forma “sistema cerrado” (iv)
Resumiendo, la posición del objeto en el sistema y el nivel de
institucionalización determinan la cantidad de casos a estudiar. En un nivel de baja
institucionalización de las prácticas sociales o a un nivel sub-sistémico, la complejidad
existente es desorganizada, y por ende poco específico, lo que permite trabajar con
muchos casos. En un nivel de alta institucionalización o un nivel macro sistémico, la
complejidad existente es organizada, y por ende específico, lo cual obliga a trabajar con
pocos casos.
• El aparato conceptual en Ciencia Política Comparada: sobre el estiramiento
conceptual y la historicidad de los conceptos.
De acuerdo con Sartori (1970; 2006) cualquier intento de conceptualización en
la ciencia política comparada debe tener en cuenta que existe una relación inversa entre
intensión y extensión, por lo cual la búsqueda de aumentar la cantidad de casos por
medio del estiramiento conceptual, es decir aumentar la extensión si reducir la intensión
llevaría a la pérdida de precisión. Su solución es la de dividir los conceptos entre High
level Categories-conceptos no empíricos-, Medium Level Categories y Low Level
Categories –de definición contextuales-, concentrándose en MC definiéndolos por
género próximo y diferencia específica. Por el otro lado estaría la concepción de
Giddens (1993) acerca de las categorías, partiendo de que las estructuras sociales son
históricas y por lo tanto mudables. La labor del cientista social sería crear conceptos
sensibilizadores.
Con respecto al primer punto se puede esbozar una hipótesis: Puede haber tanto
High level Categories, Medium Level Categories como Low Level Categories. Los High
level Categories serían aplicables para definir formalmente el sistema y sus
transformaciones. La diferencia radicaría en que los MC están circunscriptos al tipo de
sistema para el cual fueron creados ya que a medida que aumentamos la complejidad del
sistema, son necesarios nuevos conceptos para definir las nuevas propiedades
emergentes, que reconfiguran holísticamente las antiguas relaciones. No se puede
aplicar un Medium Level Categories de un sistema orgánico en uno cibernético. A modo
de ejemplo, piense en la diferencia que existe entre un partido político recién formado y
uno con experiencia en varias elecciones. La definición de género próximo y diferencia
específica sólo nos permite movernos dentro del tipo de sistema en cuestión.
El meollo de la cuestión se halla en que Sartori plantea un programa de
investigación con las mimas características que el Systema Naturae de Linneo. Como la
historia de la biología demostró, las taxonomías solamente adquieren relevancia al
entrar en contacto con nuestro aparato conceptual de High level Categories. De ahí se
desprende la necesidad de una teoría sistémica formal capaz de orientar la investigación.
En cuanto a la historicidad de los conceptos y la limitación que Gidden (1993)
explica, siguiendo a Bunge (1999) podemos decir que cuanto más aumenta la
complejidad más historicidad adquieren nuestros conceptos y es a la vez más fácil
establecer leyes estáticas. A la inversa, a menor complejidad, estaríamos estableciendo
leyes dinámicas con menor contenido histórico.
• El problema de Galton
Existe un último tema por tratar: el problema de Galton. ¿Qué sucedería si los
sistemas que estudiamos no son el resultado de un desarrollo autónomo y no
pudiéramos controlar la “extraneous variance”? Debemos considerar la posibilidad de
que el origen de nuestro sistema no sea otro que el de la difusión cultural.
Una manera de estudiar los sistemas que son producto de la difusión cultural en
un diseño cross-cultural sería considerarlos como un salto entre un Sistema Estocástico
y un Sistema Cibernético producto de una gran enorme inyección de información, cuyo
paso por un Sistema Orgánico sería frugal o nulo. De esta manera las condiciones
endógenas sobre las cuales un sistema emerge serían irrelevantes para la explicación de
la aparición del mismo. Se podría rastrear una difusión temporal o geográfica de las
instituciones y analizarlas en término de “saltos sistémicos”. A priori se podría decir
que la cantidad de recursos e información necesaria para dicha operación es
directamente proporcional al tamaño del sistema estocástico a transformar.
VI.
CONCLUSIÓN
La metodología no es independiente a la teoría, así como estos dos no son
independientes a las formulaciones epistemológicas y meta-científicas. Las disciplinas
sociales se encuentran atravesadas por dos teorías epistemológicas rivales, en cada una
de sus variantes, que impiden el desarrollo de la misma. Es por ello que el generar una
matriz epistemológica sistémica que sea de utilidad las ciencias sociales, y en nuestro
caso particular la ciencia política, por fuera de la nueva sociología de la ciencia y el
positivismo nos permite superar muchas de las limitaciones teóricas actuales. Esta
adopción de una matriz disciplinar sistémica permite ampliar el campo teórico, generar
nuevos problemas, y conservar la unidad de la ciencia por fuera del reduccionismo
tradicional. Ergo, muchos de los avances en las ciencias naturales pueden también ser
utilizados en sociales.
La pluralidad de determinaciones aquí analizadas, es decir causalidad,
interacción y aleatoriedad, las cuales están presentes en otras ciencias no son en sí
mismas excluyentes y pueden combinarse a nivel total para realizar la tarea de crear
modelos más refinados (matemáticos y/o lógicos) para explicar la realidad. Es por ello
que continuidad de la causalidad como forma de explicación prominente dentro de las
investigaciones es una limitación a nuestra capacidad heurística y explicativa. La
posibilidad de contar con nuevos esquemas de análisis que se encuentran conectados,
los tipos de sistemas, es una consecuencia lógica de ampliar el concepto de
determinación.
Con respecto al objetivo mediato, el presente trabajo presenta un proto-programa
de investigación para ciencias sociales que debe ser expandido con el objetivo de
desarrollar una teoría general dinámica y empírica de los fenómenos sociales capaz de
reconciliar las tradiciones que sostienen una postura ideográfica por un lado y
nomotética por el otro de las ciencias sociales. Actualmente los cientistas sociales se
encontran en una posición ambigua, si bien es cierto que no existe un horizonte próximo
de convergencia de las diferentes tradiciones de investigación, también es cierto que la
refinación metodológica con la cual se cuenta en la actualidad ha tenido un aumento
enorme en la sofisticación, tanto del lado cualitativo como del cuantitativo. La
matemática y la lógica no son excluyentes, como se demostró a principio del siglo XX.
El combinar ambas tradiciones bajo una misma matriz disciplinar, permite reducir
lógicamente a una sola teoría las diferentes corrientes. Por un lado se estaría
desarrollando teorías formales de largo alcance que expliquen la génesis de las
estructuras que regulan devenir del comportamiento del sistema de sistemas, es decir la
sociedad global y la historia. Al mismo tiempo, se crearían teorías de meso nivel que
darían cuenta del comportamiento y desarrollo de las instituciones al igual que teorías
de corto alcance que permitirían realizar tanto predicciones como intervenir sobre la
realidad y explicar el funcionamiento de muchas de nuestras presentes instituciones sin
eliminar sus particularidades. El principio de relevancia determinado por el tipo de
sistema a estudiar no pretende frenar la formalización de las teorías, sino más bien
orientarla para que esta sea posible; sin cimientos sólidos no hay futuro en la ciencia
política.
Con respecto al objetivo inmediato, el presente informe delimita el campo de
aplicabilidad de los métodos cualitativos y cuantitativos estableciendo un criterio de
relevancia para la cantidad de casos necesarios para testear nuestra hipótesis. A partir de
la puesta en duda de la distinción entre investigación orientada por casos o por
variables, se nos permite plantear una serie de interrogantes y problemas. No es que tan
generales sean los conceptos o el tipo de teoría que se quiera desarrollar, es decir local,
de alcance medio o global lo que produce un trade off entre el número de casos y el
número de propiedades a analizar. Son más bien las propiedades ontológicas de nuestro
objeto de estudio, un sistema, las cuales condicionan la cantidad de casos existentes por
medio de un aumento o disminución de la especificidad de los mismos determinada por
la interrelación entre el nivel de institucionalización de las prácticas producidas y
reproducidas por los actores y el nivel de complejidad que estas adquieren lo que
generan el trade off. No es posible estudiar un sistema estocástico como si fuera un
sistema cerrado, de la misma manera que no es posible estudiar un sistema orgánico
como un sistema cibernético. Las mismas limitaciones existentes en el ámbito
ontológico se aplican a la semántica y modelización: no es posible el estiramiento
conceptual fuera de los límites del mismo tipo de sistema y cualquier taxonomía sólo
adquiere relevancia a partir de una teoría previa. Finalmente, es posible que nuestras
instituciones no sean el producto de un desarrollo autónomo, sino que sean producto de
la difusión cultural, la cual deberíamos tratar como un “salto sistémico”
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