O método comparativo: duas décadas de mudanças

COLLIER, D. El método comparativo: dos décadas de cambio. In: SARTORI, G.; MORLINO, L. La comparación en las ciencias sociales. Madrid: Allianza, 1994. p. 51-80.

  • A comparação aguça nossa capacidade de descrição, além de estimular a formulação de conceitos, proporcionar critérios para submeter as hipóteses e contribuir para o descobrimento de novas hipóteses (por via indutiva) e construção de teorias.
  • Método comparativo: costuma-se usar a expressão para problemas metodológicos resultantes da análise sistemática de relativamente poucos casos, ou de um N pequeno.
  • O estudioso, quando opta por um número de casos relativamente reduzido, encontra-se ante o dilema tradicional de lidar com “muitas variáveis e um N pequeno”. (Lijphart, 1971)
  • O artigo de Lijphart de 1971 reflete um momento da política comparada marcado por estudos comparativos internacionais, quando se desenvolveu uma série de normas e práticas para estudos com N pequeno.

A posição de Lijphart

  • Define método comparativo como a análise de um número reduzido de casos: de 2 a menos de 20.
  • Pretende valorizar o método comparativo em relação aos outros três: experimental, estatístico e estudo de caso.
    1. método experimental: proporciona bons critérios de eliminação de explicações antagônicas, porém é impossível criar dados experimentais adequados para a maioria dos temas de estudos internacionais.
    2. método estatístico: vantagem de confrontar explicações opostas através do controle estatístico, mas não é possível recolher uma quantidade de dados suficientemente ampla para tal análise.
    3. método de estudo de caso: estudioso com pouco tempo e poucos recursos pode analisar com atenção pelo menos um caso, entretanto o controle sistemático das hipóteses é mais limitado que nos outros métodos.
  • Método comparativo: embora tenha o problema de mais variáveis que casos, permite em qualquer caso a possibilidade de proceder análises sistemáticas que, se utilizadas adequadamente, contribuem para confrontar explicações alternativas.
  • Lijphart considera o método comparativo adequado para pesquisas que dispõem de recursos modestos e vê tais estudos como um primeiro passo para uma análise estatística.
  • Dilema muitas variáveis, N pequeno:
    • reduzido número de casos: pode-se solucionar aumentando o número de casos e assim ampliar o âmbito da comparação para controlar as hipóteses.
    • grande número de variáveis: concentrar-se em casos comparáveis (1. casos em que se mesclam muitas variáveis que não são centrais para a análise, tendo assim baixo controle sobre elas; 2. casos em que diferem quais as variáveis cruciais que são o centro da análise, permitindo avaliar mais adequadamente sua influência) e reduzir o número de variáveis combinando-as entre si ou recorrendo à parcimônia teórica (elaboração teórica que permita concentrar-se sobre um número mais reduzido de fatores explicativos).

Os desenvolvimentos mais recentes do método comparativo

  • Nas décadas posteriores ao estudo de Lijphart surgiram inovações quanto à metodologia de comparação com um N pequeno, além de uma mútua fertilização graças à contribuição dos métodos experimental, estatístico e estudo de caso.
  • Usos distintos da comparação: o principal feito do método comparativo é confrontar explicações antagônicas, mas a isso se soma a discussão sobre ampliação dos critérios de avaliação.
    • Três tipos de análise comparativa (Skocpol e Somers, 1980):
      1. exame sistemático da co-variação entre casos com o objetivo de gerar e controlar hipóteses.
      2. análise de uma série de casos visando mostrar que eles podem ser compreendidos mediante um conjunto de conceitos/categorias ou por um modelo; não há controle efetivo da teoria, o objetivo é uma demonstração paralela da teoria.
      3. comparam-se dois ou mais casos a fim de manifestar suas diferenças recíprocas; interpreta-se a maneira como em cada um dos contextos se produzem processos de mudança contrastantes → enfoque por contraste dos contextos, utilizado pela vertente mais interpretativa das ciências sociais.
    • Ciclo da pesquisa: a debilidade inerente a qualquer enfoque pode ser um estímulo para recorrer a outros enfoques. (Skocpol e Sommers, 1980)
    • A avaliação das hipóteses segue sendo um dos objetivos principais da comparação – com muitos estudiosos afirmando que é o objetivo principal.
  • Justificação do N pequeno: por que a conveniência de concentrar-se em um número relativamente pequeno de casos?
    • Lijphart (1971): por questões de recursos e porque a comparação com N pequeno é etapa intermediária a uma análise estatística mais sofisticada. Essa formulação parece inadequada hoje.
    • Verba (1966): diante da complexidade das hipóteses e da dificuldade de verificá-las (sem conhecimento profundo dos casos) deve-se recorrer a uma pesquisa com “enfoque configurativo disciplinado”. Esta vincula a orientação do controle sistemático das hipóteses à construção da teoria.
    • O problema de um adequado controle das hipóteses poderia derivar da escassez de recursos, mas hoje não se considera que os recursos sejam tão limitados, mas sim que os problemas de pesquisa são mais complicados do que se revelavam nas décadas anteriores.
    • Sartori (1984): a tentação de aplicar os conceitos a uma gama mais ampla de casos pode levar facilmente a um “esticamento conceitual”, a partir do momento em que o conjunto de significados conectados ao conceito original não se adapta à realidade que caracteriza os novos casos.
    • Geertz (1973): na linha interpretativa, apresenta o conceito de “descrição densa”, ou seja, iluminar o significado oculto dos fenômenos políticos e observar o modo em que esse significado encontra suas raízes em contextos concretos.
    • Ragin (1987): análise de orientação holística→ pesquisa “orientada ao caso” e dos problemas da “causalidade conjuntural” (modelos causais que variam segundo o contexto), com enfoque configurativo.
    • Escola de análise histórico-comparativa: Bendix (1964), Moore (1966), Paige (1975) e Skocpol (1984) – esses estudos se afastam do controle sistemático das hipóteses até chegar a uma interpretação cuidadosamente contextualizada dentro de um marco conceitual comparativo. Têm em comum uma orientação para a comparação qualitativa sistemática (abarca certo número de unidades nacionais e analisa cada caso nacional durante determinado tempo), ou seja, meditada comparação com uma consideração do contexto histórico.
  • Uma pesquisa efetivamente comparativa pode ser sensível à diversidade de contextos e a comparação sistemática de poucos casos pode produzir bons resultados.

Muitas variáveis, poucos casos

  • Diferentes soluções para o problema de muitas variáveis e N pequeno:
    1. Aumento do número de casos: pesquisas mais recentes desmentiram as expectativas de que estudos com dados quantitativos sobre um grande número de países alcançariam importância dominante. Ainda, nem a pesquisa quantitativa internacional (na política comparativa) nem o enfoque QIP (Quantitative Internacional Politics) (nas relações internacionais) lograram ocupar posição dominante. Hoje, a pesquisa quantitativa comparativa declinou em razão de fatores como falta de tempo para coletar demasiado número de dados e por diversos estudos com conceitos de duvidosa validez ou com hipóteses débeis quando submetidas ao controle. Esse tipo de pesquisa pode ser eficaz para temas analíticos importantes, aliado ao uso das novas técnicas estatísticas e com um N entre 12 e 25 casos. Portanto, segue valendo a ampliação do número de casos, desde que sejam realizados também outros intentos.
    2. Eleição dos casos comparáveis: quando se selecionam casos similares, o número adequado de casos se reduz (trade-off). Como resolver? Lijphart opta por uma seleção cuidadosa de um número ainda menor de casos, confrontados cuidadosamente. Przeworski e Teune dizem que utilizando-se sistemas mais similares temos o problema da supradeterminação (ou seja, não elimina interpretações opostas) e propõem um desenho de pesquisa dos sistemas mais diferentes baseado em uma série de casos os mais distintos possíveis, entre os quais o pesquisador identifica processos análogos de mudança. Collier propõe em sua pesquisa mais recente o uso de ambas as estratégias, partindo de uma análise de sistemas parcialmente similares e no curso da confrontação por pares de países concentra-se nos processos paralelos de mudança, destacados pelas fortes diferenças nos contextos.
    3. Redução do número de variáveis: se dá através da redução dos dados ou, o avanço mais considerável nesse sentido, através do uso de uma teoria mais forte que oriente o pesquisador a reduzir o número de fatores explicativos, o que resolve o problema do N pequeno assim como os da pesquisa estatística quantitativa. É preciso também se fazer uma reflexão sobre a formação dos conceitos para saber se se realizam as opções adequadas ao seguir a parcimônia teórica. Ainda, avanços no campo das ciências cognitivas contestam a categorização clássica de Sartori, que se refere às propriedades definidoras dos conceitos e à relação inversa entre a intensão (significado) e a extensão (os referentes) de um conceito, defendendo que a análise é mais eficaz quando se centra no modelo cognitivo subjacente ao conceito.

Pesquisas quase-experimentais

  • Encontra-se na literatura sobre variantes do método experimental novos aspectos que podem contribuir para a análise comparativa com um N pequeno.
  • Campbell & Stanley (1963): aplicam a lógica experimental aos “quase-experimentos”, estudos de observação sobre qualquer evento comparável a uma intervenção experimental, em um contexto “natural”. Exemplo: avaliação do impacto de uma nova política pública. Destacam a importância dos desenhos de pesquisa baseados em séries históricas interrompidas, sobre as quais o pesquisador analisa uma longa série de observação no tempo, de modo que o valor das variáveis observadas se examina não apenas imediatamente antes/depois da mudança de política como muito antes/muito depois. A conclusão é que as inferências causais sobre o impacto dos acontecimentos discretos podem ser bastante imprudentes se não se dispõe de uma ampla série de observações.
  • Um problema central dos quase-experimentos é o selection bias, ou seja, a impossibilidade de eleger de maneira totalmente casual os casos que se submetem ao “tratamento” e os que não.  Uma nova política pública não se aplica por casualidade a alguns cidadãos e não a outros, seus critérios de aplicação pode estar vinculados a efeitos hipotetizados que constituem objeto central da pesquisa. (Achen, 1986)
  • É mais frutífero considerar a literatura sobre experimentos/quase-experimentos como advertência sobre os perigos que se corre ao analisar acontecimentos discretos sem distinguir dos verdadeiros experimentos. Quando se carece de uma série de dados, a melhor solução é oferecer explicações causais recorrendo ao senso comum.

Inovações em estatística

  • Novas advertências sobre os riscos de estudos estatísticos: boa parte da análise estatística em ciências sociais carece de validez ou pela inadequação do desenho da pesquisa ou porque os dados utilizados não satisfazem as exigências das técnicas estatísticas. (Freedman, 1987)
  • Estratégias de re-amostragem (resampling strategies): utilizam a simulação no ordenador partindo de uma amostra reduzida e criam artificialmente uma amostra muito mais ampla sobre a qual realizará depois testes estatísticos.
  • Diagnósticos da regressão: testes utilizados no curso da habitual análise da regressão para estabelecer se o valor atípico de algum caso – caso influente – tem produzido distorções nos resultados. Exemplo: debate sobre neocorporativismo e crescimento econômico na Europa ocidental, cujo modelo é baseado em análise com N pequeno que inclui um limite de interação destinado a captar a relação entre a força organizativa do movimento sindical no mercado de trabalho e a força política da esquerda na arena eleitoral e governamental.
  • Efeitos médios na análise da regressão: os resultados da regressão são uma média da força das relações causais entre todos os casos considerados, assim, para que os coeficientes sejam interpretáveis é preciso que estas relações causais sejam as mesmas, ou pelo menos análogas, para todos os casos.

Inovações em estudo de caso

  • Lijphart (1971): desenvolve uma tipologia de recurso ao estudo de caso no controle das hipóteses e na construção de uma teoria, preparando terreno para posteriores intentos de se integrar estudo de caso na pesquisa comparativa.
  • Campbell (1975): demonstra que os estudos de caso são na realidade fundamento de grande parte da pesquisa comparativa e que oferecem muitas possibilidades para se falsificar as principais hipóteses do pesquisador. Qualquer hipótese relativa a um caso possui implicações para muitos aspectos do mesmo caso, sendo assim através de pattern matching se descobre a existência dessas implicações e o pesquisador pode multiplicar as possibilidades de controle das hipóteses no âmbito que antes se considerou caso único.
  • George & McKeow (1985): através do procedimento de process-tracing, conclui que o estudo de caso contribui para o controle das hipóteses, com base na avaliação global, através de uma análise cuidadosa da seqüência de eventos no contexto desse caso. Pode-se controlar se a dinâmica da mudança verificada dentro de um caso singular reflete de maneira plausível o mesmo modelo causal sugerido pela confrontação com outros casos.
  • Achen & Snidal (1989): os estudos de caso utilizados por muitos especialistas de relações internacionais não enfrentam de maneira adequada os pontos centrais da teoria da ameaça potencial racional. Também destacaram o problema do selection bias, ou seja, estudos de caso muitas vezes se concentram no fracasso da ameaça potencial, enquanto na realidade a ameaça potencial funciona quase sempre.
  • Como é possível conectar a preocupação metodológica de obter boas comparações com os temas-chave de pesquisa definidos por teorias específicas que tem que ser controladas? Não se chegou ainda a uma resposta.

Conclusões

  • A explicação dada inicialmente de que o recurso a poucos casos se dava por insuficiência de recursos hoje foi substituída pela opinião de que os problemas de pesquisa são de mais difícil solução do que se imaginava antes.
  • Se os estudiosos utilizam os novos testes estatísticos aliado a uma boa análise quantitativa, com uma boa familiaridade com os estudos de área e prestando atenção ao contexto, então podem demonstrar que os aspectos deduzidos dos estudos de caso e de uma pesquisa comparativa mais qualitativa podem afinal constituir avanços na direção da análise estatística.
  • Estamos diante de duas tendências intelectuais, que ao se comunicarem reciprocamente poderão obter bons resultados, por exemplo: especialistas em países concretos e em comparação qualitativa com um N pequeno impulsionarão os comparatistas com enfoque quantitativo e análise contextualizada mais cuidadosa; estes últimos incitarão os especialistas em países concretos a uma maior sistematização na medição e no controle das hipóteses. Para o método comparativo, é objetivo crucial manter esse canal de comunicação.
  • Os estudos de caso progrediram em termos de codificação dos procedimentos e hoje constituem “piedra angular” da pesquisa comparativa.
  • A análise sistemática de um número de casos relativamente reduzido segue do ponto onde Lijphart começou o debate há vinte anos atrás. A comparação sistemática de 3/10 casos é um tipo de pesquisa importante e frequente.
  • Hoje o método comparativo, no sentido da pesquisa com reduzido número de casos, desempenha papel importante e pode ter melhores resultados quando conectado a outros métodos.

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