¿Qué es el Análisis Cualitativo Comparativo (ACC)?

Introducción

El análisis comparativo cualitativo (ACQ) es un enfoque fundamental en el ámbito de la investigación en ciencias sociales. Diseñado para tender un puente entre el análisis cualitativo y cuantitativo, el ACQ ofrece una forma única de estudiar sistemáticamente fenómenos sociales complejos mediante el análisis de datos cualitativos. El objetivo de este artículo es ofrecer una visión general de sus conceptos, aplicaciones, puntos fuertes y puntos débiles para que tenga una idea más clara de qué es el ACQ y por qué es esencial en el panorama actual de la investigación.

Breve introducción al análisis cualitativo comparativo

El análisis cualitativo comparativo es una metodología de investigación arraigada principalmente en las ciencias sociales, aunque su aplicabilidad se extiende a diversos campos. Fue desarrollado originalmente por Charles Ragin en la década de 1980 como método para afrontar los retos que plantea el análisis de situaciones sociales complejas. En esencia, el ACQ está diseñado para comparar casos sistemáticamente con el fin de identificar patrones.

A diferencia de los métodos tradicionales de investigación cualitativa, que se centran en comprender casos individuales en profundidad, o de los métodos cuantitativos, que buscan generalizaciones a partir de grandes conjuntos de datos, el ACQ encuentra su nicho en el término medio. Su objetivo es derivar patrones generales de un número limitado de casos tratándolos como configuraciones de atributos o condiciones. De este modo, los investigadores cualitativos pueden identificar qué combinaciones de condiciones conducen a un resultado de interés, lo que permite una comprensión matizada que respeta la especificidad del caso y busca patrones más amplios.

Además, los modelos de ACQ utilizan el álgebra booleana y la teoría de conjuntos para realizar comparaciones múltiples. Este enfoque matemático garantiza que el método siga siendo riguroso y estructurado, proporcionando a los investigadores una base sólida para elaborar análisis y conclusiones. Como tal, el ACQ no es sólo un método, sino una fusión de conocimientos profundos procedentes del análisis cualitativo y cuantitativo.

¿Qué hace el ACQ?

En esencia, el ACQ permite a los investigadores discernir las relaciones entre las condiciones y los resultados en varios casos. Su objetivo es doble: simplificar datos complejos y preservar la profundidad y riqueza de cada caso.

El ACQ ayuda a identificar "recetas causales". A diferencia de los métodos tradicionales orientados a variables que buscan una causa singular para un resultado, el ACQ reconoce que múltiples caminos pueden llevar al mismo resultado. Estos caminos o "recetas" son diferentes configuraciones de condiciones que conducen a un resultado concreto.

El QCA subraya la importancia de la "causalidad coyuntural". Esto significa que no sólo importa la presencia o ausencia de condiciones individuales, sino la combinación específica de estas condiciones. El QCA reconoce así el papel de la "equifinalidad" en los fenómenos sociales. Este principio afirma que puede haber múltiples caminos, igualmente válidos, que conduzcan al mismo resultado.

¿Cuándo utilizan los investigadores el ACQ?

Los investigadores a menudo recurren al ACQ cuando se enfrentan a una compleja interacción de condiciones y resultados. Dada su combinación única de métodos cuantitativos y cualitativos, el ACQ proporciona un marco para abarcar y comprender esta complejidad.

En el ámbito de la ciencia política, por ejemplo, la investigación puede querer estudiar cómo se entrelazan la elaboración de políticas, la gobernanza y las estructuras sociales. Imaginemos un estudio destinado a comprender los factores que conducen al éxito de las transiciones democráticas. En este caso, pueden evaluarse varias combinaciones de condiciones históricas, culturales, económicas y sociales para determinar qué combinaciones específicas conducen a una democracia.

Del mismo modo, en la investigación sanitaria, los factores que afectan a los resultados sanitarios pueden ser múltiples. Por ejemplo, al estudiar la repercusión de las campañas sanitarias organizadas en sitios web con el objetivo de reducir las tasas de tabaquismo, los investigadores pueden descubrir que el trasfondo cultural, la edad, la frecuencia de interacción con el sitio web y las creencias existentes en materia de salud desempeñan un papel importante. En lugar de tratar de encontrar un único factor dominante, los investigadores pueden identificar múltiples vías a través de las cuales estas campañas pueden tener éxito o fracasar.

Además, este método puede facilitar el análisis sistemático de casos cruzados en investigaciones comparativas con múltiples casos. Los investigadores pueden destacar patrones y relaciones sin perder de vista las complejidades únicas de cada caso. Además, el análisis de conjuntos difusos permite a los investigadores tratar casos que no encajan perfectamente en categorías binarias. Por ejemplo, en lugar de clasificar un país simplemente como democrático o no democrático en el ejemplo anterior, los conjuntos difusos se basan en grados de pertenencia, reconociendo el continuo de sistemas políticos.

Ejemplos de análisis comparativo cualitativo

El análisis comparativo cualitativo es útil en diversos campos, y su flexibilidad lo convierte en el favorito de los investigadores que abordan cuestiones complejas. Dentro de la investigación sobre política y transiciones democráticas, el uso del ACQ, en particular el "ACQ de conjuntos nítidos", es evidente. Esta versión del ACQ, que se basa en distinciones binarias (por ejemplo, democrático frente a no democrático), ayuda a los investigadores a comprender las innumerables condiciones -como los disturbios civiles, la estabilidad económica, las influencias internacionales y los legados históricos- que conducen a la evolución democrática de una nación. Utilizando el conjunto de datos QCA, los investigadores identifican las combinaciones de estas condiciones que catalizan sistemáticamente los cambios democráticos.

En la investigación sanitaria, concretamente en los estudios que analizan la eficacia de las campañas web de promoción de la vacunación, el "ACQ multivalor" puede ser más adecuado. A diferencia de su homólogo binario, el ACQ multivalor permite más de dos valores en las condiciones causales. Esto resulta especialmente útil cuando se examinan diversos factores, como grupos de edad, diferentes niveles socioeconómicos y distintos niveles de creencias previas. Con este enfoque matizado, los investigadores pueden determinar sistemáticamente qué combinación de condiciones está relacionada con el aumento de las tasas de vacunación.

¿En qué consiste el método de análisis cualitativo comparativo?

La realización del ACQ implica una serie de pasos estructurados que guían a los investigadores desde la fase inicial de conceptualización de su estudio hasta la interpretación final de los resultados. He aquí un desglose simplificado del proceso:

1. Selección de casos: Empiece por elegir los casos que desea estudiar. Estos casos deben tener resultados diversos en relación con la pregunta de investigación, para garantizar una mezcla de resultados positivos y negativos.
2. Defina las condiciones y los resultados: Defina claramente las condiciones causales que cree que influyen en el resultado. Pueden ser binarias (por ejemplo, éxito/fracaso) en el ACQ de conjunto nítido o más matizadas en el ACQ de conjunto difuso o multivalor. Además, identifique el resultado o resultados de interés.
3. Calibración: Asigne valores a cada condición causal dentro de cada caso. En el ACQ de conjuntos nítidos, se trata de una distinción binaria directa. Sin embargo, en el conjunto difuso QCA, las condiciones causales deben calibrarse para indicar el grado de pertenencia de cada caso a una condición determinada (es decir, se les da un valor entre 0 y 1, que se refiere a la pertenencia total). Estas puntuaciones de pertenencia al conjunto dependen de cada condición y del conjunto de datos, de modo que los puntos de corte elegidos por los investigadores son un aspecto crucial del análisis de conjuntos difusos.
4. Construir una tabla de verdad: Después de asignar valores a cada condición causal, cree una tabla de verdad. Esta matriz de datos enumera todas las combinaciones posibles de condiciones y sus resultados asociados. Es una representación visual de cómo se relacionan las distintas condiciones con el resultado deseado.
5. Analice los patrones: Con la tabla de verdad a mano, identifique los patrones que conducen al resultado de interés. Busque combinaciones de condiciones que conduzcan sistemáticamente a un resultado concreto. Los programas informáticos específicos para el ACQ pueden facilitar enormemente este proceso calculando y estableciendo valores de frecuencia y consistencia. La determinación de los puntos de corte (tanto para determinar la pertenencia al conjunto como qué posibles configuraciones están relacionadas con la presencia del resultado) suele ser un proceso iterativo, ya que los investigadores pueden probar diferentes combinaciones basándose en sus inferencias causales.
6. Interpretación y presentación: Tras configurar la tabla de verdad e indicar los resultados positivos o negativos de cada combinación, ejecute el análisis e interprete los resultados. Los resultados indican qué combinaciones de condiciones causales son necesarias o suficientes para el resultado deseado. Estos resultados pueden presentarse de forma que destaquen la complejidad causal y permitan comprender mejor el fenómeno estudiado. Los investigadores suelen presentar los resultados del ACQ en una tabla que muestra las distintas configuraciones causales con símbolos que indican la ausencia o presencia de cada condición dentro de cada configuración.

Puntos fuertes del análisis cualitativo comparativo

El ACQ tiene varios puntos fuertes que lo convierten en un método muy utilizado en diversos campos de investigación. El principal de ellos es su capacidad para tender puentes entre la investigación cualitativa y la cuantitativa, lo que permite comprender el caso en profundidad y extraer conclusiones más amplias y sistemáticas. El análisis QCA no depende de disponer de un elevado número de casos para evaluar la causalidad. Maneja hábilmente la complejidad de los escenarios del mundo real al reconocer múltiples vías hacia el mismo resultado (equifinalidad) y causalidad asimétrica, garantizando que los investigadores capten todo el espectro de dinámicas causales. Su énfasis en la causalidad coyuntural permite identificar combinaciones únicas de condiciones que conducen a resultados, lo que ofrece perspectivas más ricas que la regresión lineal tradicional basada en medidas cuantitativas. Además, al basarse en la teoría de conjuntos y en técnicas estadísticas sólidas, el ACQ proporciona una técnica analítica estructurada y rigurosa.

Puntos débiles del análisis cualitativo comparativo

Aunque el ACQ ofrece innumerables ventajas, también es esencial reconocer sus limitaciones. En primer lugar, el ACQ puede ser intensivo en datos; cada caso requiere un detalle meticuloso, lo que puede ser exigente cuando se trata de un gran número de casos. El hecho de que el método se base en el álgebra booleana y la teoría de conjuntos, aunque aporta estructura, también puede ser un arma de doble filo. Una simplificación excesiva o una calibración incorrecta pueden conducir a resultados engañosos. Además, el ACQ, al ser principalmente una herramienta de análisis transversal, puede no ser ideal para estudios que requieran una perspectiva temporal o longitudinal. Asimismo, aunque destaca en la identificación de combinaciones de condiciones causales, puede que no siempre dilucide los mecanismos o procesos más profundos que subyacen a esas causalidades. Como ocurre con cualquier método de investigación, es imperativo que los investigadores comprendan estas limitaciones y apliquen el ACQ con criterio, asegurándose de que su aplicación se ajusta a la pregunta y el contexto de la investigación.