¿Es la generalización una condición necesaria y suficiente para la investigación científica en Psicología?

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Leandro Castelluccio

 

La generalización es un tema importante en la investigación científica en general. Cuando realizamos experimentos, queremos encontrar patrones usando una pequeña muestra de nuestro universo de casos que pueda generalizarse a la población. La pregunta anterior parece surgir del hecho de que ciertos métodos de investigación en Psicología (métodos cualitativos: MQ) no refieren o buscan la generalización, porque se argumenta, o bien no pueden producir leyes universales de comportamiento, o el objetivo no es generalizar, sino más bien investigar sobre otros aspectos de los individuos, a menudo descuidados, se dice, por los métodos cuantitativos (Howitt, 2013). Como lo menciona Howitt, no existe una característica única que defina la investigación cualitativa, pero en general tienden a preocuparse por la riqueza de la descripción o la captura de la perspectiva del individuo. También hay un rechazo del positivismo y un uso de las perspectivas posmodernas. Al mismo tiempo, estos métodos tienden a centrarse en el examen de las limitaciones de la vida cotidiana. Este no sería el caso con la investigación cuantitativa, que presenta mayor preocupación con los números y estadísticas y cae dentro de una visión más positivista de la realidad y la investigación científica.

Parece haber una tendencia a cuestionar la importancia o validez de la generalización para dar más relevancia a los MQ, especialmente en ciencias sociales, ya que si se cuestiona la generalización y se descubre que no es una condición necesaria para la investigación científica en psicología, entonces los MQ puede ganar validez como una forma de hacer investigación científica en esta área. Ha habido una actitud general de oposición al paradigma positivista clásico de aquellos que han promovido la investigación cualitativa (Howitt, 2013). El autor menciona la “libertad” que los estudiantes sienten en ella de la “tiranía” de los números y las estadísticas. Creo que esto ejemplifica ese tipo de visión negativa hacia la investigación cuantitativa. Nuestra pregunta principal está relacionada con esto, pero parecería una pregunta inadecuada si viniera de los campos de la física o la química, ya que en esas áreas, el establecimiento de leyes universales podría considerarse como el objetivo principal. Sin embargo, podríamos preguntar acerca de la validez de la generalización en sí misma.

Se podría decir que la visión cuantitativa de la realidad está desactualizada, que “no podemos percibir la realidad tal como es” o directamente “no podemos conocer la realidad”. Yo criticaría lo que podría considerarse como una “posición dura del positivismo”, donde solo las declaraciones habituales de las ciencias (por ejemplo, física, química, biología, etc.) pueden considerarse veraces o no, dejando de lado campos como la estética o la ética. (Wittgenstein, Muñoz, y Reguera, 2003). Pero encuentro que si decimos que “no podemos conocer la realidad”, la afirmación se incluye a sí misma, en el sentido de que se refiere a la verdad de las cosas que incluye la declaración misma, lo que implicaría que conocemos la realidad, al menos hasta cierto punto.

Por otro lado, la generalización en la investigación científica podría ser criticada al decir que aplicar una regla a todos a partir de unos pocos casos es absurdo, porque puede haber un caso que no siga la regla. Newton tuvo una respuesta brillante a ese problema cuando dijo: “No compongo ninguna hipótesis” (hipótesis en este sentido se refiere a cualquier afirmación que no se basa en evidencia empírica), lo que significa que cada afirmación que no se basa en la evidencia es irrelevante en la ciencia, sería absurdo, por lo tanto, cuestionar la relevancia de la inducción sobre la base de una entidad inexistente, es decir, apuntar a que podría haber un caso que no siga la regla, lo importante es que basamos nuestras afirmaciones en evidencia, y eso es lo que importa en la ciencia, la posibilidad de que haya ciertos casos no es una base sólida (Peikoff, 2012).

En cualquier caso, no creo que tener éxito en refutar la generalización como una condición necesaria y suficiente, si se puede hacer eso, le otorgue a los MQuna especie de validación, porque todavía se tienen que proporcionar las condiciones que la metodología debe cumplir para poder ser válida, es decir, para ser considerada científica. Si la generalización no es una condición necesaria o suficiente, ¿cuál es entonces? La respuesta no es provista.

Para abordar nuestro problema, creo que debemos preguntarnos cuáles son los criterios a los que nos referimos, en otras palabras, de acuerdo con qué evaluamos la generalización como una condición. Si estamos tratando de encontrar leyes universales de comportamiento, entonces creo que sería una condición necesaria. Pero nuestra pregunta principal puede ser confusa, porque estamos midiendo la generalización según la “investigación científica en psicología”, y dentro del método científico hay muchas etapas o pasos, como la observación y la creación de hipótesis (Nola, 2013). Este autor menciona la distinción en filosofía entre los métodos para encontrar, inventar, construir o descubrir hipótesis, y aquellos para justificar, probar, validar o evaluar hipótesis. Podríamos argumentar que los MQcaen aproximadamente en la primera categoría. Al mismo tiempo, uno debe tener en cuenta otras condiciones que también son importantes, como la parsimonia, la eficiencia o la falsabilidad (Gauch Jr, 2002). En ese sentido, la generalización no es suficiente para hacer investigación, y aún más, podría considerarse como uno de los pasos de la investigación científica (uno de los pasos finales, cuando llegamos a las conclusiones de nuestros experimentos). También podríamos decir que tiene que haber parsimonia o falsabilidad en nuestros experimentos para que las generalizaciones sean consideradas buenas, en otras palabras, que puedan asumir un estándar científico, de modo que la generalización en sí misma no sería una condición suficiente.

Por lo tanto, el problema es más complejo de lo que la pregunta parece mostrar, y creo que podemos decir que no hay necesidad de una oposición entre un tipo de método y el otro. Creo que se puede intentar generar una oposición, por ejemplo, si se quiere aplicar necesariamente la generalización a los MQ, lo que, si analizamos todas las etapas del método científico, sería inexacto, ya que el uso de los MQ podría considerarse como la primera etapa en la investigación científica, cuando uno genera hipótesis, y la generalización sería otra etapa más.

Parece haber, en mi opinión, una verdadera oposición entre una visión subjetiva, constructivista de la realidad, que a menudo está presente en la investigación cualitativa, y la idea de una existencia objetiva e independiente de la realidad, que podemos percibir y representar (cuantitativa). Esta visión de la investigación cualitativa no afecta, creo, su capacidad de generar conocimiento sobre la psicología humana. De hecho, hay muchos ejemplos de ideas poderosas sobre el comportamiento humano que resultaron de los MQ, como la observación y las entrevistas (Gazzaniga, Ivry y Mangun, 2013), a pesar de la prevalente filosofía constructivista.

Referencias

Gauch Jr, H. (2002). Sientific Method in Practice.

Gazzaniga, M., Ivry, R., & Mangun, G. (2013). Cognitive neuroscience: The biology of the mind(Fourth Ed.). New York, N.Y.: W. W. Norton & Company.

Howitt, D. (2013). Introduction to qualitative methods in psychology(Second Ed.).

Nola, R. (2013). Theories of Scientific Method: An Introduction.

Peikoff, L. (2012). The DIM hypothesis: Why the lights of the West are going out.New York: New American Library.

Wittgenstein, L., Muñoz, J., & Reguera, I. (2003). Tractatus logico-philosophicus. Madrid: Alianza Editorial.

 

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