El método secuencial comparado*

The comparative sequential method

 

TULIA G. FALLETI

University of Pennsylvania, Estados Unidos falleti@sas.upenn.edu

JAMES L. MAHONEY

Northwestern University, Estados Unidos james-mahoney@northwestern.edu

 

En este artículo sugerimos que el método secuencial comparado es una metodología abarcante del análisis histórico. Sugerimos que los casos de las narrativas históricas comparadas pueden ser casi siempre estudiados como secuencias de eventos. En dichas secuencias el investigador puede estudiar la causalidad que conecta a los eventos entre sí (en las secuencias que llamamos causales), o que conecta a una sucesión de eventos con temporalidad —ya sea de orden o de velocidad— relevante a un resultado de interés (en secuencias que llamamos estrictamente temporales). Para desarrollar nuestro argumento, primero presentamos los conceptos centrales de nuestro método: acontecimiento, evento, secuencia, y procesos; y luego mostramos cómo las metodologías de rastreo de procesos (o process tracing) y la comparación milliana de casos pueden ser aplicadas al análisis de distintos tipos de secuencias. El artículo combina así las literaturas sobre temporalidad y causalidad en las ciencias sociales.

Palabras clave
evento – secuencia – rastreo de procesos – análisis histórico comparado – causalidad – temporalidad

Abstract

In this article, we argue that the comparative sequential method is the overarching methodology of comparative historical analysis. In comparative historical analysis, the «cases» studied can nearly always be decomposed into sequences of events. In such sequences, the researcher can study the causal links that connect events among themselves (in the type of sequences that we call causal sequences), or the causal link that connects the succession of temporal events (where either the order and/or the speed of events might consequential) with the outcome of interest (these are the sequences that we call strictly temporal). To develop our argument, in the first part of the paper we present the conceptual building blocks of our method: occurrence, event, sequence, and process. In the second part, we show that process tracing and Millian comparative methods can be applied to the analysis of different types of sequences. Thus, the article combines the literature on temporality with the literature on case-study methods of causal inference.

Keywords
event - sequence - process tracing - comparative historical analysis - causality - temporality

 

Aunque a menudo se entiende que el análisis histórico comparado (AHC) implica la comparación de un número pequeño o mediano de casos (generalmente países u otras unidades macro), en este artículo planteamos que puede ser más adecuado decir que este campo involucra la comparación sistemática de secuencias (Rueschemeyer y Stephens, 1977). Sugerimos que el método secuencial comparado (MSC) es una metodología global de análisis histórico (ver Falleti, 2010, pp. 20-24). Este método se

* Los autores agradecen a Jacob Hacker, Verónica Herrera, Rudra Sil, Hillel Soifer, Kathleen Thelen, a los participantes de seminarios en las Universidades de Princeton y Javeriana de Bogotá, y a un revisor anónimo por los útiles comentarios a versiones previas de este artículo.

Traducción de Ana Rico de Alonso (Universidad Javeriana de Bogotá, Colombia). Artículo aceptado para su publicación el 4 de noviembre de 2016.

define por la comparación sistemática de dos o más secuencias históricas. En el AHC, los «casos» estudiados casi siempre se descomponen en secuencia de eventos, y las pretensiones causales se basan en inferencias derivadas del análisis y la comparación de esas secuencias. Para tomar un ejemplo clásico, los casos principales en el libro de Barrington Moore (1966) Orígenes sociales de la dictadura y la democracia, incluyen países como Inglaterra, Francia, los Estados Unidos y Alemania. Pero estos casos son estudiados como tipos de secuencias de eventos que se desarrollan en el tiempo. Estas secuencias son las unidades centrales de comparación, y proveen las bases principales para las inferencias que Moore hace sobre las causas de la dictadura y la democracia.

El MSC es una metodología general en el sentido de que puede y debe abarcar métodos más específicos de análisis comparado de casos y análisis de un caso. Los principales métodos de comparación de casos incluyen herramientas sencillas de cotejo como los métodos de concordancia y diferencia de J. S. Mill, y también unas herramientas más complejas como el análisis estadístico y el análisis comparado cualitativo (QCA, por su sigla en inglés). Los métodos de análisis de un caso incluyen procesos inductivos de rastreo y modos de comparación de hipótesis como los test «hoop» (o de necesidad) y el análisis contrafactual. En este artículo vamos a mostrar cómo los métodos de análisis comparativo de casos (en especial, la comparación milliana) y el análisis de un caso (específicamente rastreo de procesos o process tracing) se utilizan para analizar y comparar secuencias de eventos en AHC. Planteamos que, dependiendo de la clase de argumento secuencial, conjuntos contrastantes de métodos son más o menos apropiados —y más o menos útiles— como herramientas para analizar secuencias y llevar a cabo valoraciones causales.

Para enunciar brevemente nuestros argumentos, sostenemos que el proceso de rastreo es particularmente valioso para establecer los rasgos de los eventos que componen las secuencias individuales (por ejemplo, su duración, orden y ritmo), como también los mecanismos causales que los vinculan entre sí. No hay sustituto para el proceso de rastreo cuando se analizan los eventos que constituyen las secuencias y procesos que se estudian en la investigación histórica comparativa. Por su parte, los métodos de comparación de casos son la base con la que los especialistas de AHC comparan y contrastan secuencias y procesos. Estos métodos se usan para evaluar si los rasgos específicos de una secuencia (por ejemplo, el ordenamiento de eventos) afectan los resultados de interés en maneras previamente hipotetizadas. Como señalamos, el método secuencial comparado combina la literatura sobre temporalidad con la literatura sobre inferencia causal en los métodos de estudio de casos.

Conceptos centrales

Comenzamos nuestra explicación del método secuencial comparado (MSC) introduciendo y definiendo los conceptos que forman los bloques de construcción de este enfoque, haciendo énfasis en las distinciones entre evento y acontecimiento, y entre secuencia y proceso.

Eventos, acontecimientos, secuencias y procesos

Los eventos son acontecimientos delineados espacial y temporalmente que se pueden comparar entre casos (cf. Griffin, 1992; Sewell, 1996; Abbott, 2001). Se definen por características generales especificadas por los investigadores, de tal manera que todas las instancias de un evento dado tienen ciertos rasgos en común. Diferentes eventos están marcados por diferentes características que pueden variar significativamente, dependiendo de su nivel de análisis (por ejemplo, un asesinato versus un cambio sistémico internacional); su duración (por ejemplo, una conmoción económica ver-sus una depresión económica); la magnitud del cambio (por ejemplo, un golpe de Estado versus una revolución), entre otros. Los eventos tienen un carácter fractal, de tal manera que siempre más microeventos están integrados dentro de cualquier evento dado (ver Sewell, 1996; Grzymala-Busse, 2011, p. 1281). No obstante, según nuestra definición, los eventos son siempre acontecimientos que tienen características generales que les permiten aplicarse a múltiples casos. Con un evento, se puede indagar significativamente el grado en que dos o más casos experimentan el mismo evento. Aunque algunos eventos históricos pueden ocurrir solo una vez, si son eventos podrían en principio haber ocurrido múltiples veces.

Por contraste, reservamos el término acontecimiento para una ocurrencia que es, por definición, claramente característica de un único caso. El asesinato de Martin Luther King Jr., la Gran Depresión, la Primera Guerra Mundial, y el golpe militar en Chile en 1973, son ejemplos de acontecimientos. Un acontecimiento puede ser pensado como un evento al verlo en un nivel más general de análisis. Es así que esas ocurrencias recién citadas pueden repensarse como un asesinato político, una depresión económica, una guerra, o un golpe de Estado. Los investigadores de historia comparada a menudo discuten acontecimientos en sus narrativas históricas, pero cuando a estos acontecimientos se les da un peso analítico en la explicación, son tratados como eventos —esto es, como instancias de fenómenos más generales que pueden compararse entre distintas unidades de investigación (Gerring 2007). 2

Tanto los eventos como los acontecimientos tienen lugar contra el telón de —e interactúan con— contextos temporales y espaciales. Los contextos en los cuales los eventos y los acontecimientos suceden les aportan significado y dan forma a sus efectos causales. Un acontecimiento o un evento pueden desencadenar una cierta reacción o series de eventos y un resultado en un contexto dado; pero una secuencia y un resultado diferente en un contexto alternativo (Falleti y Lynch, 2009). Por ejemplo, en el contexto internacional bipolar de la segunda posguerra mundial, el surgimiento de ideologías y gobiernos de izquierda en los ’60 y 70 en América Latina, se veía como una amenaza política para amplios sectores de la sociedad de la región. Dentro del contexto internacional de la Guerra Fría los golpes de Estado militares de esos tiempos eran legitimados en ciertos sectores sociales como un remedio, o un mal menor, a la amenaza del comunismo. Sin embargo, al comienzo del siglo XXI, y en un contexto internacional unipolar, el retorno de la izquierda a los gobiernos de América Latina no produjo las mismas ideas de amenaza política que pudieran justificar golpes militares.

Una secuencia es un conjunto temporalmente ordenado de eventos que tienen lugar en un contexto dado (cf. Aminzade, 1992; Abbott, 2001; Pierson, 2004). Por ejemplo, y para simplificar en extremo, Moore construye la siguiente secuencia para Inglaterra en el contexto de la temprana Europa moderna: paz real (evento A) ^ comercialización en agricultura (evento B) ^ destrucción del campesinado tradicional (evento C) y emergencia de una burguesía fuerte (evento D) ^ democracia parlamentaria (resultado). El «caso» de Inglaterra se descompone en eventos como estos que se desarrollan a lo largo del tiempo en la narrativa. De igual manera, para usar el ejemplo del sendero insurgente a la democracia de Elizabeth Wood (2000), la siguiente secuencia de eventos llevó a una transición pactada de la democracia en El Salvador y en Sudáfrica en el contexto específico de sociedades oligárquicas con coerción extra-económica del trabajo: movilizaciones sostenidas desde abajo (evento A) ^ reducción de ganancias en los sectores económicos tradicionales (evento B) ^ cambios en los intereses económicos de las élites (evento C) ^ transición negociada a la democracia (resultado).

En las narrativas de Moore y Wood, los eventos se presentan como acontecimientos distintivos de los casos particulares. Por ejemplo, el desarrollo de la agricultura capitalista en Inglaterra es discutido por Moore como el Movimiento de Cercamiento, que fue un acontecimiento singular. Sin embargo, él deja claro que el Movimiento de Cercamiento fue una transición a la agricultura capitalista. De igual manera, en la narrativa de Wood, eventos tales como la movilización sostenida desde abajo tomó formas específicas diferentes en El Salvador y en Sudáfrica. En El Salvador, la movilización sostenida conllevó a una guerra civil liderada por el Frente Farabundo Martí de Liberación Nacional (FMLN), mientras que en Sudáfrica la labor de militancia —no acciones de guerrilla— constituyó el Congreso Nacional Africano (ANC por sus siglas en inglés) como una contra élite insurgente (Wood, 2000, p. 132). Si bien en el argumento de Wood los acontecimientos son distintivos a cada caso, constituyen el mismo evento: movilizaciones sostenidas desde abajo. Cuando el analista de historia comparada afirma que sus argumentos son consistentes con una evidencia histórica matizada, a menudo se quiere decir que los eventos en sus secuencias incluyen acontecimientos claves de la sociedad bajo estudio.

Por último, un proceso es un tipo particular de secuencia en la cual los eventos ordenados temporalmente pertenecen a un sólo modo coherente de actividad. Los procesos a menudo describen transiciones entre estadios, incluyendo movimientos hacia un nuevo estadio o movimientos que se alejan de un estadio anterior. Ejemplos de procesos sociales, políticos y económicos son democratización, movilización social, privatización, flexibilización del trabajo, regulación y descentralización (ejemplos de procesos naturales son envejecimiento, fotosíntesis, evaporación y combustión). Al igual que los eventos, los procesos tienen un carácter fractal. Vale decir, que los procesos se pueden dividir en procesos más pequeños, parciales o restringidos que pueden ser parte de unos más grandes y más abarcadores. Por ejemplo, el proceso de la expansión del sufragio es parte de un proceso mayor de democratización.

Dentro de un proceso, el investigador puede identificar los eventos componentes que se desarrollan en el tiempo desde el inicio hasta el final del período de análisis teóricamente relevante. El investigador puede identificar tales eventos porque estos pertenecen a un único patrón coherente de actividad reproductiva o transformadora. Así, el investigador puede establecer si la sucesión temporal de eventos tiende a reproducir las condiciones iniciales y las características iniciales de la unidad de análisis o si los eventos desencadenan una dinámica de reacción/contrarreacción que cambia considerablemente la unidad de análisis. En su estudio de la descentralización postdesarrollista en cuatro países latinoamericanos, Falleti (2010) identifica las políticas específicas y los cambios legales y constitucionales de descentralización administrativa, fiscal y política, que son los tres principales eventos componentes del proceso de descentralización postdesarrollista. También ella explica por qué el proceso de descentralización tuvo mecanismos que se reprodujeron a lo largo del proceso en los casos de Argentina, Brasil y Colombia, pero en cambio mecanismos reactivos en el caso de México.

Sostenemos que el AHC a menudo está interesado fundamentalmente en la comparación de secuencias que operan en contextos particulares, bien sea que estos estén compuestos de eventos que son parte de un único proceso subyacente o eventos que se refieren a múltiples procesos. Por ejemplo, y nuevamente para sobresimplificarlo, parte de la secuencia narrativa de Moore para la China es el mantenimiento de la agricultura tradicional (evento A) -» falta de empoderamiento de la burguesía (evento B) y empoderamiento del campesinado (evento C) -» revolución desde abajo (evento D) -» dictadura comunista (resultado)¹. Cuando se compara esta secuencia con la secuencia anterior de Inglaterra, puede comenzar a verse como Moore llegó a sus planteamientos centrales, tales como el rol necesario de la comercialización de la agricultura (un evento que se refiere a un proceso de transformación económica) y una fuerte burguesía (que se refiere a un proceso de formación de clase social) para la democracia como también la importancia de un fuerte campesinado tradicional (formación de clase) y revolución (movilización social) para la dictadura comunista. En el caso de Wood, la comparación de dos casos disímiles le permitió a ella aislar los factores contextuales comunes (sociedades oligárquicas con coerción extraeconómica del trabajo) que desencadenaron una secuencia común de eventos (movilización prolongada desde abajo y cambio en los intereses de las élites) y que resultaron en transiciones democráticas negociadas.

El dilucidar los conceptos de eventos, secuencia y proceso nos permite entender las unidades básicas de comparación en muchos AHC. En tanto los estudiosos del ACH hacen afirmaciones comparativas sobre «casos totales» (por ejemplo, Inglaterra versus China), estas afirmaciones comparativas se fundamentan en comparaciones más desagregadas de eventos, secuencias y procesos. Estas comparaciones desagregadas son la base sobre la cual investigadores de AHC hacen generalizaciones sobre las unidades macro bajo estudio.

Tipos de secuencias y procesos

Los trabajos de AHC varían en las clases de secuencias que construyen y comparan. Al clasificar y analizar argumentos secuenciales típico-

Como lo sugiere este ejemplo, las secuencias causales pueden estar compuestas de «no eventos» en los que la ausencia de un suceso durante un período temporal específico es causalmente importante. Los resultados de las secuencias puede ser también no eventos. Un buen ejemplo es la explicación de Tannenwald (2008) del «no uso» de armas nucleares en los Estados Unidos desde la Segunda Guerra Mundial.

ideales, desarrollamos nuestro argumento en cuatro etapas². Primero, clasificamos secuencias según si sus eventos constitutivos están conectados causalmente y distinguimos entre secuencias causales y secuencias estrictamente temporales. Segundo, argumentamos que el orden y el ritmo de los eventos pueden ser causalmente importantes para el resultado que se investigue. De esta manera, identificamos también secuencias ordenadas y secuencias pausadas, para describir esas secuencias (ya sean causales o estrictamente temporales) en las cuales importan el ordenamiento y ritmo de los eventos en las secuencias.

Tercero, distinguimos secuencias de proceso-tipo dependiendo de si la dirección de los eventos iniciales establece la dirección futura de la secuencia entera. ¿Los pasos iniciales en una dirección particular (por ejemplo, hacia un resultado específico) inducen movimientos posteriores en esa misma dirección? Distinguimos específicamente entre procesos autorreproductivos (se sigue la dirección de los primeros pasos), y procesos reactivos (la dirección de los primeros pasos no se sigue).

Finalmente, distinguimos tres clases de procesos autorreproductivos teniendo en cuenta la naturaleza específica de la reproducción. En particular, consideramos si los patrones reproductivos involucran un proceso de continuidad, expansión o disminución. Sobre esta base identificamos: procesos que se autoamplifican, procesos constantes y procesos que se autoerosionan.

Estas distinciones son analítica y metodológicamente importantes porque secuencias y procesos diferentes deben ser analizados de diferentes maneras, incluyendo a menudo métodos distintos. Por ejemplo, las maneras en las cuales el rastreo de procesos (o process tracing) puede ser aplicado productivamente, varía dependiendo de la clase de secuencia cuando exploramos los métodos comparativos de casos y los métodos de un caso.

Secuencias causales y secuencias estrictamente temporales

La mayoría de los estudios AHC formulan argumentos secuenciales causales en los cuales los eventos de una secuencia se entienden como causalmente conectados unos con otros. Estas cadenas causales comienzan con una causa antecedente o condición (X) y, a través de una serie de eventos causalmente

Vale la pena resaltar que lo que sigue es una clasificación típico-ideal de secuencias, que en gran medida considera las secuencias como unidades autocontenidas. Sin embargo, las secuencias son a menudo de múltiples capas o interactúan y se entrecruzan de manera compleja en la realidad. Algunos de estos matices pasarán a primer plano en el análisis del trabajo de Goldstone (1998) que se presenta más adelante.

conectados (eventos A, B, C, etc.), culminan en un resultado final de interés (Y), como se ilustra en el cuadrante superior izquierdo de la Tabla 1. Estos tipos de argumentos secuenciales pueden pensarse como explicaciones de sendero. La naturaleza de los vínculos causales entre eventos puede variar: cada evento puede entenderse como necesario para el evento subsiguiente, como incrementando probabilísticamente la probabilidad de cada evento subsiguiente, o como una parte de condiciones que son suficientes para cada evento subsiguiente.

La teoría de Rustow (1970) de los orígenes de la democracia ofrece un buen ejemplo de argumentos causal-secuencial, en el cual los primeros eventos son condiciones necesarias para los eventos posteriores³. Rustow comienza su modelo con la unidad nacional, la cual considera una condición de contexto necesaria (X) (podemos llamarla también contexto) antes de que despegara el proceso de democratización. El tiempo transcurrido entre este evento y el primer estadio de democratización es irrelevante; puede haber sucedido en el pasado reciente o distante (Rustow, 1970, p. 351). El proceso de democratización como tal comienza con la fase preparatoria (evento A), un período de lucha prolongada política entre clases. La siguiente es la fase de decisión (evento B), cuando el liderazgo político acepta la existencia de la diversidad e institucionaliza algunos aspectos cruciales del procedimiento democrático (Rustow, 1970, p. 355). Esta segunda fase conduce a la última fase de acostumbramiento (evento C), cuando la población en general acepta el acuerdo de liderazgo. En el modelo de Rustow, cada evento (usando nuestra terminología o fase usando la suya) es una causa necesaria para el evento que sigue y el resultado final es la democracia. En este tipo de argumento secuencial causal con condiciones necesarias, la ausencia de cualquier evento puede implicar la ausencia de resultado.

El AHC a menudo también incluye el análisis de secuencias en las cuales los eventos no están causalmente conectados entre sí, pero la temporalidad de estos eventos (su duración, orden, o ritmo) es causalmente consecuencial para el resultado que interesa (ver la segunda fila en la Ta -bla 1). A éstos los llamamos argumentos secuenciales estrictamente temporales.

En un excelente análisis de la literatura de política comparada sobre democratización en relación con los argumentos temporales e institucionales, Barrenechea, Gibson y Terrie (2016) citan los trabajos de Rustow y Dahl como ejemplos de argumentos secuenciales. Nos basamos en su artículo para explorar más a fondo los primeros trabajos de democratización como ejemplos de tipos de argumentos secuenciales causales y estrictamente temporales.

Dahl (1971) ofrece excelentes ejemplos de secuencias estrictamente temporales en su análisis de los eventos históricos que condujeron a la democratización. Dahl pregunta: ¿la secuencia importa? ¿Algunas secuencias tienen más probabilidad que otras de guiar a la seguridad mutua y así facilitar el cambio a un régimen poliárquico? (Dahl, 1971, p. 31). Su respuesta es un sí rotundo. Cuando el proceso de liberalización (o de incremento en la competencia política, evento A) precede el proceso de inclusión (o de creciente participación popular, evento B), el régimen poliárquico resultante es más estable (Y) como fueron los casos de Inglaterra y Suecia. Por el contrario, «cuando el sufragio se extiende antes de que se dominen las artes de la política competitiva» (evento B antes que A), los regímenes políticos resultantes son inestables y pueden fácilmente revertir al autoritarismo, como fue el caso de la República de Weimar en Alemania (Dahl, 1971, pp. 38 y ss.). Pero la confrontación no causa participación ni viceversa (ver también Grzymala-Busse, 2011, p. 1275). Dahl en verdad argumenta que el orden de estos eventos es causalmente consecuencial para la estabilidad democrática como resultado de un factor exógeno: el proceso de socialización política de los estratos socialmente excluidos que tiene lugar entre el momento de mayor competencia política entre los miembros de la elite y el momento de aumento de la participación popular (Dahl, 1971, p. 36). En otras palabras, Dahl sugiere que la competencia de la elite causa socialización política y moderación en las masas, un fenómeno que a su vez facilita la estabilidad del régimen político siempre y cuando suceda antes del aumento en la participación. Por consiguiente, el orden en el cual ocurren la participación y la competencia es causalmente relevante con la estabilidad del régimen político, pero la competencia no causa participación (ni viceversa).

Secuencias ordenadas y secuencias de ritmo

Tanto en los tipos causales y estrictamente temporales de argumentos secuenciales en el AHC, el orden y el ritmo de los eventos pueden ser causalmente relevantes. Así, distinguimos entre argumentos secuenciales ordenados y argumentos secuenciales de ritmo. Con los argumentos secuenciales ordenados, el orden temporal de los eventos en una secuencia es causalmente importante para el resultado que interesa (Abbott, 2001; Aminzade, 1992; Pierson, 2004; Jacobs, 2008; Falleti, 2010). La temporalidad interesa en el sentido que la relación temporal entre eventos es consecuencial. Por ejemplo, Smith (2007) plantea un argumento secuencial ordenado: el tiempo de duración de la explotación de la riqueza del petróleo en relación con el desarrollo económico y la construcción institucional del Estado explica la estabilidad del régimen. Como él escribe: «El efecto de la riqueza petrolera sobre la política y las instituciones no es una cuestión de si el petróleo sino de cuando» en relación con el desarrollo económico y la construcción institucional del Estado (Smith, 2007, p. 193). Falleti (2010) hace una exposición similar de una secuencia ordenada. Ella argumenta que, si la descentralización política precede la descentralización administrativa en la secuencia de las reformas de descentralización, es probable que los gobiernos locales terminen con niveles más altos de autonomía política y fiscal que si el orden de los eventos fuera el contrario. Pero un tipo de descentralización no necesariamente causa otro tipo de descentralización.

Los eventos en un argumento secuencial ordenado pueden o no estar causalmente conectados. El trabajo clásico de Rueschemeyer, Stephens y Stephens (1992) sobre el desarrollo capitalista y la democracia ofrece un buen ejemplo de un argumento secuencial causal y ordenado. En esta vía de explicación, los eventos anteriores son (en su mayor parte) suficientes para cada evento subsiguiente. Esquemáticamente, los autores argumentan que el capitalismo, con su consecuente proceso de industrialización (evento A), debilita a la clase alta terrateniente (evento B) y fortalece a la clase trabajadora y otras clases subordinadas (evento C), que se reúnen en fábricas y ciudades, donde se asocian y organizan (evento D). Además, el capitalismo mejora los medios de comunicación y transporte, facilitando organizaciones a través de todo el país (reforzando evento D). Así, la clase trabajadora puede demandar con éxito su propia incorporación política (evento E), que resulta en una democratización exitosa (resultado Y) (Rueschemeyer, Stephens y Stephens, 1992, pp. 271-272)⁴. Si la secuencia fuera diferente de tal manera que el debilitamiento de la clase alta terrateniente sucediera antes de la incorporación de la clase trabajadora (por ejemplo, el evento E precediera al evento B), el resultado podría ser un régimen altamente inestable o un retroceso al autoritarismo (como los autores argumentan sucedió en Argentina después de la incorporación de la clase trabajadora con el peronismo).

Los argumentos secuenciales de ritmo son similares a las secuencias ordenadas excepto en que la velocidad o duración de los eventos —no el orden de uno con respecto al otro— es causalmente relevante (Aminzade, 1992; Abott, 2001; Pierson, 2004; Grzymala-Busse, 2011)⁵. Por ejemplo, en el argumento secuencial causal sobre el tipo régimen, para Collier y Collier (1991) la duración extraordinariamente extendida o lenta de la incorporación del sector trabajador en México (evento lento A) significó que este episodio durase hasta la Gran Depresión (evento B). Esto conllevó a la forma más radical de la incorporación de partido en México (resultado ~ Y). Vale decir, si el período de incorporación del sector trabajador en el Estado hubiera sido más breve en México (como lo fue en la mayoría de América Latina), el resultado en términos de tipo de régimen hubiera sido menos radical. Para poner otro ejemplo de argumento secuencial de ritmo, en su estudio de la selección del sistema electoral en Estados Unidos y Europa, Ahmed (2013) argumenta que el tiempo transcurrido entre la industrialización y la incorporación electoral de la población masculina

Rueschemeyer, Stephens y Stephens (1992) también analizan procesos transnacionales y procesos centrados en el Estado en su explicación de la democracia. Nuestra categoría general de argumentos secuenciales de ritmo incluye distinciones más finas halladas en otros trabajos sobre temporalidad (por ejemplo, Aminzade, 1992; Grzymala-Busse, 2011). Para nuestro propósito aquí, la categoría general de argumentos secuenciales de ritmo es útil, aunque reconocemos que subsume consideraciones sobre duración, velocidad y ritmo que otros prefieren mantener separadas.

adulta fue responsable por la relativa fortaleza de las organizaciones de la clase obrera. En donde el sufragio fue extendido inmediatamente después de la industrialización (evento B rápidamente sigue al evento A), los sindicatos permanecieron débiles. Entre más se demoró la extensión del sufragio (lentamente avanza el evento B) después de la industrialización (evento A), mayor fue la probabilidad de que los trabajadores se organizaran para conseguir sus metas políticas y económicas (Ahmed, 2013, p. 49). Finalmente, el trabajo clásico de Skocpol (1979) sobre el resultado de las revoluciones sociales contiene un tipo de argumento estrictamente temporal y rítmico. Ella argumenta que el ritmo al cual los revolucionarios consolidaron el poder del Estado afectó la medida en que transformaron el Estado y las estructuras sociales. En Rusia, los revolucionarios se vieron obligados por las circunstancias a consolidar rápidamente el poder, lo cual implicó una transformación más completa que en Francia, donde la reconstrucción revolucionaria del poder del Estado se desarrolló más gradualmente.

Procesos autorreproductivos y procesos reactivos

Bien sean los argumentos secuenciales causales o estrictamente temporales, ordenados o de ritmo, pueden ser más diferenciados dependiendo de si sus eventos siguen una lógica autorreproductiva o reactiva. De una parte, las secuencias pueden incorporar eventos que se mueven consistentemente en una dirección particular y que hacen seguimiento de un resultado en el tiempo. Adaptando la terminología de Stinchcombe (1968), llamamos a estas secuencias procesos autorreproductivos. De otra parte, los primeros eventos en una secuencia pueden producir una serie de reacciones y contrarreacciones que no mueven el proceso en una dirección consistente. Con un proceso reactivo, los primeros eventos son seguidos por retrocesos y cambios de dirección, los cuales a su vez desencadenan mayores retrocesos y cambios de dirección, de tal manera que el resultado final de la secuencia puede aparecer sin relación con los primeros eventos en la secuencia (Mahoney, 2000).

Si una secuencia de eventos se caracteriza por un proceso autorreproductivo, el movimiento de los eventos iniciales en una dirección particular induce eventos subsiguientes que mueven el proceso en la misma dirección. Con el tiempo, se vuelve más y más difícil revertir la dirección o regresar al punto de partida original (Hacker, 1998; Pierson, 2000; ver también Thelen, 1999, 2003). Aunque los eventos estén vinculados por mecanismos autorreproductivos, los procesos subyacentes pueden (1) permanecer sin alterarse (por ejemplo, una condición constante del contexto); (2) amplificarse (por ejemplo, la concentración de la elite del poder en el tiempo); o (3) erosionarse (por ejemplo, dinámicas institucionales decadentes). Estas diferencias en la lógica reproductiva nos permiten distinguir tres tipos de procesos autorreproductivos: procesos continuos, autoamplificadores y autoerosionadores, representados gráficamente en la Tabla 2.

En un proceso continuo, un evento temprano se reproduce establemente en el tiempo o conduce a otros eventos que mantienen el proceso subyacente en (aproximadamente) una forma continuamente estable. Los académicos a menudo formulan argumentos secuenciales continuos para caracterizar la perpetuación de políticas de largo plazo, tales como la seguridad social en los Estados Unidos (Jacobs, 2010). La continuidad organizacional con frecuencia puede ser descripta también como un proceso continuo (por ejemplo, Skocpol, 1999)⁶. Otros fenómenos que son a

A veces, el contexto de un proceso continuo puede tornarse, en palabras de Soifer (2012), una condición permisiva al cambio, combinando una secuencia cruzada de eventos, la cual la coyuntura de la lógica reproducción del proceso puede cambiar a una autoamplificadora o autoerosionadora.

menudo analizados como procesos continuos, incluyen características culturales, resultados institucionales y características geográficas.

Con un proceso autoamplificador, los eventos iniciales mueven la secuencia en una dirección particular de manera que se vuelve más y más probable que el proceso se expanda, aumente, se fortalezca, o en general se mejore. Con el tiempo, el proceso (o su resultado) no permanece estable, sino que se incrementa, crece o se vuelve más prominente como un resultado de los mecanismos autoamplificadores. Ejemplos famosos de procesos autoamplificadores provienen de la historia económica, en la cual las tecnologías capitalizan sobre pequeñas ventajas iniciales y experimentan una proliferación rápida por medio de rendimientos crecientes (por ejemplo, Arthur, 1994; David, 1985). De igual manera, los procesos evolutivos son a menudo sujetos de autoamplificación como una propagación de innovación y adaptación dentro de una población. La proliferación del Estado moderno ha sido explicada en estos términos (Spruyt, 1994). Los economistas caracterizan los procesos autoamplificadores con la expresión rendimientos crecientes. En esos procesos, la probabilidad de pasos adicionales a lo largo de un camino dado aumenta con cada movimiento sobre el camino (David, 1985; Arthur, 1994). Cada paso individual puede ser solo un pequeño cambio, pero cada paso refuerza la dirección del anterior y todos los pasos adicionan un gran efecto acumulativo.

Con un proceso autoerosionador, la lógica de transformación es autorreproductora pero cada evento en la secuencia sirve para debilitar, disminuir o minar la configuración encontrada en los estadios iniciales de la secuencia. Cada paso en el camino se aleja del resultado asociado con los procesos tempranos y crecientemente hace que sea menos probable que el resultado o el proceso mismo se sostengan. El statu quo se vuelve más y más difícil de mantener. Los procesos graduales de decaimiento, desvío y agotamiento pueden ser ejemplos de procesos autoerosionadores: en estas secuencias cada evento puede alimentarse en el siguiente y disminuir un patrón o proceso anterior. Por ejemplo, la institucionalización de los derechos de propiedad privada en Kenia estuvo marcada por una secuencia en la cual el proceso de titulación de tierras estuvo amañado con fraude. Cada movida fraudulenta desencadenó otra movida fraudulenta e hizo menos probable en el tiempo la preservación de las prácticas legales, erosionando la institucionalización de los derechos de propiedad privada (Onoma, 2010), a medida que paradójicamente se buscaba reforzar la propiedad privada a través de su titulación. De igual manera, en el estudio comparativo de Rosenblatt (2013) sobre la fortaleza de los partidos políticos, el fenómeno del trauma —la experiencia compartida de una guerra civil o revolución— activa la lealtad retrospectiva y mejora la fortaleza del partido. Sin embargo, el trauma está marcado por rendimientos decrecientes: a medida que pasa el tiempo, la generación que sufrió el trauma político envejece y la nueva generación no forja los vínculos fuertes que anteriormente mantuvieron la vitalidad del partido.

Finalmente, las secuencias también pueden desencadenar procesos reactivos en los cuales los eventos están unidos entre sí por medio de la dinámica de reacción/contrarreacción (Mahoney, 2000). Cada evento es una causa de un evento subsiguiente porque desencadena una reacción o una respuesta a un evento anterior. Los eventos en estas secuencias son transformadores en el sentido que cambian y quizás revierten eventos anteriores (Sewell, 1996). A menudo, los procesos reactivos implican cadenas causales en las cuales el evento inicial y el evento final parecerían tener poca relación el uno con el otro y, sin embargo, están conectados en virtud de la dinámica de reacción/contrarreacción que constituye la cadena causal más general. Por ejemplo, en el argumento de Collier y Collier (1991), las secuencias reactivas que marcan la dinámica populista/postpopulista en Latinoamérica, llevaron a los países desde períodos de incorporación de la fuerza de trabajo hasta los resultantes regímenes de sistema de partidos, pasando por un complejo conjunto de pasos intermedios marcados por avances y retrocesos. Riofrancos (2014) también plantea un argumento de reacción/contrarreacción secuencial cuando analiza las interacciones políticas entre los movimientos indígenas y el Estado de Ecuador desde comienzos de la década del noventa hasta el 2013. En su explicación de la institucionalización de discursos extractivistas, Riofrancos hace un seguimiento de la sucesión de eventos políticos que enfrentan a los movimientos indígenas con el Estado y a través de la cual evoluciona el discurso de extractivismo⁷. En ambos ejemplos, el mecanismo básico de cambio es la reacción/contrarreacción.

Secuencias y procesos aplicados al AHC de la industrialización

Ejemplos de varias de las secuencias y procesos ya descritos se encuentran en el trabajo de Jack Goldstone (1998) sobre los orígenes de la Revolución Industrial (ver Figura 1). En este trabajo la secuencia ambien-

En ocasiones las contrarreacciones pueden buscar anticiparse a un cambio más radical. Otros ejemplos de contrarreacciones anticipatorias pueden encontrarse en la literatura sobre los orígenes de la provisión de bienestar social. En su análisis de la creación de política social en Uruguay a comienzos del siglo veinte, por ejemplo, Castiglioni (2014) argumenta que el Estado uruguayo buscó adelantarse o anticipar lo que hubiera podido ser la movilización de la clase trabajadora.

tal (eventos A-E en la Figura 1) es una secuencia causal en la cual cada evento es una respuesta lógica al evento anterior; en ciertos puntos (por ejemplo, C -» D), la secuencia se mueve por vía de la dinámica reacción/ contrarreacción, de tal manera que tiene componentes de una secuencia reactiva. Por contraste, la secuencia de la industrialización (eventos M-R) es un proceso autoamplificador y exhibe una retroalimentación positiva. Cada paso en la cadena causal sirve para expandir un proceso de industrialización que fue iniciado con la invención de la máquina de vapor. Al final de la secuencia, la industrialización se ha amplificado al punto en que un retorno a un pasado preindustrial es imposible. El ejemplo contiene también un proceso continuo representado por la reproducción estable de una cultura liberalizadora abierta a la experimentación tecnológica. El resistir a este evento de fondo es importante porque influye la secuencia de la industrialización en varios puntos. De mayor importancia, esta secuencia continua intersecciona con la secuencia ambiental para producir la primera máquina de vapor (evento M), la cual a su vez lanza la secuencia de la industrialización. Esta «reunión» o colisión de secuencias determinadas separadamente es común en la investigación histórico-comparativa, y se describe a veces como una coyuntura (por ejemplo, Mahoney 2000).

El ejemplo de Goldstone es una ilustración de un argumento secuencial en el cual el orden y la duración de eventos anteriores cuentan para los eventos subsiguientes. Por ejemplo, la larga duración de la condición A del contexto (área forestal limitada, carbón abundante, y clima frío) fueron esenciales para que la secuencia ambiental continuara por ese camino. Este evento tuvo que durar para que Inglaterra se volviera dependiente del carbón (evento B), un evento de largo plazo, y eventualmente agotara mucho de la provisión de carbón (evento C). Los aspectos de duración, velocidad y orden, pueden afectar también la dinámica de las secuencias autorreproductoras. Por ejemplo, el ordenamiento de eventos es consecuencial en la secuencia autoamplificadora de la industrialización en el ejemplo de Goldstone. Una reducción en el precio del hierro y el acero (evento P) no hubiera estimulado el desarrollo de los ferrocarriles y los barcos (evento Q) si hubiera sucedido sustancialmente más temprano. Con muchas cadenas de eventos, de hecho, es difícil imaginar un ordenamiento diferente. Por ejemplo, parece inconcebible que el desarrollo de los ferrocarriles y los barcos (evento Q) hubiera podido ocurrir antes del desarrollo de la primera máquina de vapor (evento M). El punto más básico es simplemente que los aspectos de orden y ritmo frecuentemente son importantes para la lógica de toda clase de secuencias en el trabajo de AHC.

Finalmente, el ejemplo de Goldstone ilustra cómo un estudio de un solo país puede contener múltiples secuencias y procesos. Hace ya un tiempo que se notó que las observaciones múltiples pueden estar contenidas dentro de un solo caso, de manera tal que un estudio de N pequeño de hecho contiene un gran número de observaciones (Campbell, 1975; Collier, 1993; Rueschemeyer, 2003; George y Bennett, 2005). Nuestro punto aquí, sin embargo, es que los muchos «casos» de un estudio histórico comparativo pueden verse en términos de secuencias. Esto es ciertamente verdadero para cualquier trabajo histórico que compare sistemáticamente dos o más secuencias dentro de un caso dado. Con estos estudios, las secuencias son unidades centrales de análisis, no solamente la unidad nacional o de otro espacio en el cual estén localizadas.

 

Fuente: Adaptado de Mahoney (2000).
Figura 1
Explicación de Goldstone de la industrialización inglesa

A su vez, cuando se tratan las secuencias como unidades centrales de análisis, es posible revisitar los métodos de AHC que a menudo se entiende que aplican principal o exclusivamente a la unidad macro espacial bajo análisis. Un nuevo punto de ventaja para pensar sobre los métodos AHC cobra existencia al tratar secuencias y procesos como unidades nucleares de análisis y comparación.

Métodos comparados de casos

En esta sección consideramos cómo las clases de secuencias y procesos bajo análisis pueden moldear las clases de métodos (o aplicaciones específicas de un método dado) que son más apropiados para evaluar las hipótesis causales. Quizás las técnicas comparativas más básicas son el método de concordancia y el método de diferencia de J. S. Mill. En su empleo convencional, el método de concordancia empareja casos que comparten un resultado dado, y elimina cualquier factor causal potencial que no es compartido por estos casos. La racionalidad de este procedimiento eliminatorio es que el factor no es necesario para el resultado. Por contraste, el método de la diferencia, usado convencionalmente, compara un caso en el cual el resultado se presenta con un caso en el cual está ausente. Si estos casos comparten un factor causal dado, el factor es eliminado como una explicación potencial. La lógica de este procedimiento eliminador es que el factor es eliminado como una explicación potencial. La lógica de este procedimiento eliminatorio es que el factor no es suficiente para el resultado (Mahoney, 1999).

Cuando se usan aisladamente, los métodos de concordancia y diferencia son instrumentos débiles para una inferencia causal de N-pequeño. De manera más simple, en la medida en que estos métodos puedan ser capaces de descubrir que un factor individual no es necesariamente suficiente para un resultado, no pueden establecer que una condición dada es necesaria/suficiente. Así, los investigadores de N-pequeño deben combinar normalmente los métodos millianos con procesos de rastreo u otros métodos de caso para hacer un caso positivo para la causalidad. Alternativamente, pueden intentar usar variantes más fuertes de los métodos de comparación de casos, tales como el ACC (análisis comparado cualitativo) y análisis estadístico (Ragin, 2000, 2008; Lieberman, 2015). Sin embargo, estos métodos pueden requerir el análisis de un número mediano de casos para que el diseño ya no sea un análisis de N-pequeño.

La aplicación de los métodos de Mill para argumentos secuenciales no ha sido explorada sistemáticamente, aunque creemos que es comúnmente utilizado en la práctica. Con argumentos secuenciales ordenados, se evalúan las hipótesis sobre el tiempo relativo que toman los eventos, comparando dos o más secuencias. Normalmente, el diseño involucra el uso del método de la diferencia, pero también puede combinarse con el método de la concordancia. Por ejemplo, Ertman (1997) plantea la hipótesis de que un período de tiempo temprano (antes de 1450) de competencia geopolítica sostenida para la Europa latina condujo a estos países a desarrollar Estados patrimoniales (más que Estados burocráticos). Si Ertman hubiera analizado solamente los países latinoeuropeos, el método resultante del diseño de concordancia lo hubiera conducido a depender de un razonamiento contrafactual para fundamentar su argumento sobre la importancia del tiempo en que ocurre. Sin embargo, Ertman también utilizó un método de diseño de diferencia comparando la Europa latina con los países germanos, casos en los cuales se crearon Estados burocráticos. En los Estados germanos, Ertman muestra como un período posterior (después de 1450) de competencia geopolítica sostenida permitió a los líderes tomar ventaja de las últimas técnicas de administración y finanzas, y por lo tanto desarrollar burocracias más coherentes. Si bien este método de comparación por diferencia no se ajusta al argumento secuencial ordenado de Ertman, lo hace más plausible y le permite evitar un argumento puramente contrafactual.

La aplicación conjunta de los métodos de concordancia y diferencia puede también ser usada con argumentos secuenciales de ritmo. Se comparan casos que son cotejados sobre un número de dimensiones pero que experimentaron un proceso causal a una velocidad diferente o con eventos de duraciones variables. Por ejemplo, Prasad (2012) utiliza el método de la diferencia junto con un argumento secuencial de ritmo para explicar por qué los Estados Unidos no desarrollaron un sólido Estado de bienestar público mientras que casos europeos sí lo hicieron. Ella argumenta que la resistencia pasmosa que la prosperidad de la economía de Estados Unidos durante la última parte del siglo diecinueve y comienzos del veinte, arraigada en el vasto material de recursos del país, colocó a los Estados Unidos en el camino que le permitió al Gobierno evitar la construcción del Estado bienestar para reconciliar a los ciudadanos con el capitalismo. Al mismo tiempo, Prasad aplica un diseño del método de concordancia para dar cuenta de los resultados similares entre los casos europeos en donde un crecimiento esporádico y un crecimiento no confiable estimularon consistentemente la formación del Estado bienestar.

Además, la lógica de pareo de los métodos millianos es a menudo usada implícitamente para el estudio de las secuencias autorreproductoras. Por ejemplo, con una lógica autoamplificadora, los académicos pueden emplear períodos de tiempo como sus casos y tratar cada incremento en la magnitud del fenómeno de interés como un resultado que se repite a través de múltiples períodos. El método de concordancia puede entonces ser usado en la búsqueda de una fuente común del resultado que se repite; los factores que no son compartidos a través de cada período de tiempo pueden ser eliminados como no esenciales. Esta lógica se aplica bien a los famosos ejemplos de path dependence y estándares tecnológicos tales como el tablero QWERTY (David, 1985). En la explicación del uso del teclado QWERTY la eficiencia tecnológica es eliminada como una explicación posible, dado que la eficiencia estaba presente solamente en los períodos iniciales de tiempo cuando QWERTY fue adoptada por primera vez. Por lo tanto, QWERTY fue inferior a las opciones alternativas disponibles de manera que la eficiencia tecnológica no fue necesaria para la reproducción de QWERTY en el tiempo⁸.

Cuando se analizan secuencias temporales como tipos particulares de procesos, es natural tratar estos procesos como la pieza central del análisis comparado. Se compara y contrasta la naturaleza de la democratización, burocratización, colonización, etc. Con tales comparaciones, sin embargo, los eventos son la base para las similitudes y diferencias que existen entre secuencias. Por ejemplo, consideremos el argumento de Kohli (2004) sobre los orígenes coloniales de los tipos de Estados en el mundo en desarrollo. En Corea, la secuencia de eventos es aproximadamente como sigue: la estrategia colonial japonesa de transformación económica y control político (evento A) -» introducción de un nuevo personal en el Estado, técnicas burocráticas y fuerza de policía bien organizada (evento B), y modernización de la agricultura y promoción de las exportaciones (evento C), y control de los campesinos y trabajadores (evento D) -» Estado postcolonial capitalista cohesivo (evento E). En Nigeria por contraste, el gobierno colonial indirecto de Gran Bretaña siguió una secuencia bastante diferente: la estrategia colonial británica de gobierno «de bajo costo» (evento A) -» empoderamiento de los jefes tradicionales y no tocar la administración (evento B), y mantenimiento de la agricultura tradicional (evento C), y manipulación de las

⁸ Trabajos recientes sobre uniones críticas también sugieren nuevas formas en las cuales los métodos millianos pueden ser usados para análisis secuencial. Por ejemplo, Soifer (2012) recomienda que los académicos seleccionen primero unión de casos potencialmente crítica por medio de un cotejo sobre el resultado de interés (por ejemplo, aplicando el método de concordancia). Si estos casos son marcados por uniones críticas, él argumenta, todos ellos deben exhibir una «condición permisiva» —esto es, un contexto subyacente en el cual el poder causal de la agencia es incrementado (ver también Capoccia, 2015)—. La condición permisiva debe estar presente porque en el marco de referencia de Soifer, las condiciones permisivas son necesarias pero no suficientes para una unión crítica. En sus palabras, «los casos en los cuales la condición permisiva está ausente no son relevantes para la prueba» (Soifer, 2012, p. 1590). La lógica eliminatoria de los métodos de Mill sirve así como un primer corte para probar uniones críticas potenciales.

divisiones étnicas (evento D) -» Estado postcolonial cohesivo-capitalista (evento E). Si bien Kohli ciertamente compara Corea y Nigeria, lo hace valorando las secuencias de eventos en sus historias coloniales y poscoloniales. Las unidades macro difieren en razón del conjunto contrastante de eventos que constituyen los procesos coloniales y otros procesos en sus historias.

Los académicos emplean diferentes estrategias cuando analizan y agregan eventos para comparar secuencias y procesos. Por ejemplo, el enfoque de Kohli (2004) consiste en examinar cómo se constituyen procesos similares contrastando formas de eventos entre diferentes países. Así, Kohli estudia eventos entre países que son parte de las mismas clases de procesos coloniales: construcción colonial del Estado, política de agricultura colonial y políticas coloniales de gobernanza. Estos dos países difieren porque contrastan fuertemente en los eventos que constituyeron estos procesos, los cuales le permiten a Kohli generalizar ampliamente sobre las diferencias en procesos del colonialismo en sí (por ejemplo, colonialismo transformador e intensivo en Corea versus colonialismo indirecto y laissez-faire en Nigeria). Otros académicos agregan eventos basados en su intensidad o sus propiedades temporales. Por ejemplo, el estudio comparativo de Skocpol (1979) de las revoluciones sociales compara procesos tales como la presión internacional entre casos, explorando cómo los eventos asignan a estos procesos diferentes intensidades y duraciones. Las diferencias a nivel de los eventos le permiten a ella generalizar entre casos sobre diferencias en la naturaleza del proceso de presión internacional.

Finalmente, se hace énfasis en que incluso con los métodos millianos, el análisis de las secuencias demanda un foco sobre la combinación de factores, no sobre factores individuales. Estas configuraciones son a menudo configuraciones temporales. Por ejemplo, con secuencias ordenadas, el analista explora combinaciones de factores causales ordenados temporalmente, como AB versus BA, tratando cada combinación como un factor individual con el propósito de usar los métodos millianos. De igual manera, los analistas pueden distinguir dos secuencias con los mismos eventos básicos (por ejemplo, ABC) sobre la base de la duración de esos eventos (por ejemplo, si el evento B tuvo una duración larga o corta). Esta clase de análisis comparativo es como ACC porque pone el énfasis en los efectos de paquetes de variables o configuraciones, no en los eventos de variables discretas individuales. Sin embargo, a diferencia de las versiones atemporales de ACC, se asume que la contribución causal de cada evento dentro de una combinación, depende de sus características temporales y su posición temporal dentro de la configuración.

Rastreo de procesos

El rastreo de procesos es el método fundacional del análisis de un caso en AHC. Sin embargo, la literatura sobre el rastreo de procesos en general no se ha vinculado explícitamente con la literatura sobre análisis temporal. Aquí tratamos de comenzar a corregir esta omisión vinculando el rastreo de procesos con el análisis de secuencias y los efectos temporales de los eventos según se vayan desarrollando en el tiempo.

De la literatura en rápido incremento sobre rastreo de procesos (Beach y Pedersen, 2013; Kittel y Kuehn, 2013; Bennett y Checjek, 2015) pueden distinguirse dos lógicas básicas de indagación. El primer modo de rastreo de procesos es un enfoque inductivo en el cual el analista deriva proposiciones y formula secuencias de observaciones empíricas (Hall, 2013, p. 27). Este modo de rastreo de procesos es a menudo usado con el propósito de desarrollar teoría por medio de la identificación de los eventos claves y a través de la especificación de hipótesis sobre cómo estos eventos se conectan entre sí para formar secuencias y procesos. El segundo modo de rastreo de procesos incorpora una lógica deductiva de indagación en la cual los académicos deducen proposiciones desde unas premisas más básicas y llevan a cabo (implícita o explícitamente) pruebas de rastreo de procesos. Este modo es a menudo usado para afirmaciones causales específicas que fueron inicialmente formuladas desde un rastreo de procesos inductivo o derivado teóricamente. Discutiremos cada lógica a su vez.

Proceso de rastreo inductivo

El proceso de rastreo inductivo es quizás el método más poderoso del AHC para formular nueva teoría. Es comúnmente utilizado para identificar los eventos que constituyen las secuencias y procesos nucleares en el centro de muchos de los trabajos AHC. El proceso de rastreo inductivo desempeña un gran papel en la construcción de cualquier narrativa histórica compleja, coyuntural, y de múltiples capas, incluyendo —suponemos— el ejemplo de Goldstone (1998) que fue resumido anteriormente. El proceso de rastreo inductivo es esencial para el trabajo porque el analista no puede anticipar de antemano muchos de los eventos claves que comprenden secuencias y procesos de importancia analítica central. Como un resultado, el análisis inductivo puede usarse para formular argumentos histórico-secuenciales en la mayoría de los AHC (Bennett y Elman, 2006, p. 263).

El proceso de rastreo inductivo opera en dos niveles. En un nivel, permite el descubrimiento de eventos específicos en una secuencia que mno fueron anticipados (por ejemplo, generación de teoría innovadora). Estos descubrimientos pueden llevar al académico a reformular aspectos claves de la teoría que se está originando. En otro nivel, el enfoque inductivo es particularmente útil para extraer y reunir eventos en secuencias coherentes y conectadas. El proceso de rastreo inductivo permite al investigador de AHC desplazarse entre la teoría y los eventos para construir un argumento secuencial coherente que pueda entonces ser posteriormente evaluado usando otras pruebas dentro de un caso o comparaciones con otros casos.

Además, el proceso de rastreo inductivo trabaja bien para la identificación de eventos que comprenden clases específicas de procesos. Con las secuencias autorreproductoras, un enfoque de proceso inductivo de rastreo puede ayudar al analista a evaluar la amplitud del cambio (o la ausencia de cambio) entre eventos. En estas secuencias el orden de los eventos puede ser deducido teóricamente de antemano, pero la comprensión de la medida en que el desenvolvimiento de los eventos conduce a una continua reproducción del proceso subyacente de interés, la amplificación de tal proceso, o la autoerosión, requerirán muy probablemente un análisis en profundidad de los eventos y la dirección (o trayectoria) de la secuencia. Al menos en algún grado, el investigador de proceso de rastreo debe dejar que los eventos y sus efectos «hablen por sí mismos» cuando establezcan la lógica específica de autorreproducción. El acontecimiento de los eventos mismos —como se encuentra en la evidencia histórica establecida— puede aclararle al investigador si una lógica reactiva o reproductiva está en acción y si es esta última, si la lógica involucra continuidad, amplificación o erosión. Cuando se formula teoría y se construyen hipótesis secuenciales, por lo tanto, al investigador de procesos de rastreo le puede ir mejor si no despliega expectativas teóricas demasiado estrictas que actúen como anteojeras y le pongan camisa de fuerza a la interpretación del proceso bajo estudio.

Secuencias estrictamente temporales también se prestan naturalmente a la aplicación de esta clase de proceso inductivo de rastreo. Con estas secuencias, los investigadores no proponen o presumen conexiones causales entre los eventos de interés. Tampoco exploran el material histórico para determinar si una pieza específica de evidencia está presente para llevar a cabo un proceso de prueba de rastreo. Más bien, ellos sitúan eventos desde un registro histórico a un contexto más amplio (temporal o espacial) y analizan si el orden en el cual se desenvuelven es consecuencial para el resultado de interés. Por ejemplo, la recomendación de Caraway (2004) del «análisis episódico» para estudios de democratización en un país presupone este enfoque. Para Caraway, cada episodio corresponde a la inclusión de grupos previamente excluidos sobre la base de clase, género o raza. El proceso inductivo de rastreo le permite al investigador «considerar la secuencia de la extensión de la ciudadanía democrática, el grado en el cual las expansiones previas del sufragio afectaron la siguiente ronda de democratización y el grado en el cual los factores transnacionales alteraron debates domésticos» (Caraway, 2004, p. 455, el énfasis en cursiva es nuestro). Este abordaje a las secuencias temporales facilita un análisis en profundidad del despliegue de los eventos y sus efectos acumulativos o interactivos sobre el resultado de interés.

En tanto el proceso inductivo de rastreo es significativamente una herramienta para la formulación de teoría, tiene implicaciones sustanciales para la comprobación de teorías. En el AHC, como en otros modos de investigación, la omisión de variables esenciales o la especificación equivocada de relaciones entre variables puede causar serios problemas para el análisis causal. El proceso inductivo de rastreo es un instrumento clave para evitar sesgos de variables omitidas y para formular teorías que están correctamente especificadas. Tanto la capacidad del AHC de generar nueva teoría como la capacidad del AHC de construir teorías que puedan sostener un escrutinio empírico intenso, dependen de un sólido proceso de rastreo.

Tests de procesos de rastreo

Las pruebas de los procesos de rastreo —tales como los test de necesidad (o hoop test) y de suficiencia (o smoking gun test)— son también un modo central del análisis de un caso usadas con el método secuencial comparado (Van Evera, 1997; Bennet, 2008; Collier, 2011; Mahoney, 2012; Rohlfind, 2013). Estos test tienen una lógica deductiva en la cual un análisis combina percepciones específicas de un caso con principios establecidos y un conocimiento general para hacer una inferencia lógica (deductiva) sobre ese caso. Cuando se compara con el proceso inductivo de rastreo, los test específicos de proceso deductivo generalmente tienen un propósito más centrado. A menudo son aplicados a vínculos específicos dentro de las cadenas causadas derivadas (inductiva o deductivamente). También pueden usarse para ayudar a mostrar que los vínculos controversiales en una secuencia son de hecho causales. Las pruebas de rastreo de proceso pueden también utilizarse para determinar si hipótesis específicas sobre ordenamiento y ritmo son correctas.

Todos los test de procesos de rastreo apalancan piezas específicas de evidencia, típicamente eventos de un caso. Los investigadores usan la existencia de ciertos eventos (o la ausencia de ciertos eventos) como su evidencia (McKeown, 1999; Collier, Brady y Seawright, 2010; Mahoney, 2010)⁹. Los investigadores del AHC a menudo buscan activamente piezas específicas de revelación de evidencia de una manera muy similar a como un detective busca pistas claves para resolver un caso.

Para algunas hipótesis, una pieza específica de evidencia de un caso (por ejemplo, la presencia de algún evento específico) debe en efecto estar presente para que la hipótesis sea verdadera. Este tipo de evidencia permite un test de necesidad o hoop test: la hipótesis debe «saltar a través del aro» (jump through the hoop). Vale decir, el evento debe estar presente, o es necesario, para garantizar mayor consideración. El fallar un test de necesidad elimina una hipótesis pero el acertar un test de necesidad no comprueba una hipótesis (aunque puede prestar apoyo a la hipótesis).

En otros casos, la existencia de un evento dado puede sugerir de manera muy sólida la validez de una hipótesis. Esta clase de evidencia permite un test de suficiencia (o smoking gun test): la evidencia, vale decir, la existencia del evento es una prueba sólida de que la hipótesis es correcta. Acertar un test de suficiencia (o smoking gun test) confirma una hipótesis, pero fallar un test de suficiencia no desconfirma la hipótesis.

Como ejemplo de un test de necesidad (o hoop test), consideremos la crítica de Luebbert (1991, pp. 308-309) al argumento secuencial de Gershenkron (1943) sobre los orígenes de fascismo en Alemania. Gershenkron vincula a las poderosas elites terratenientes con el fascismo por medio de un mecanismo electoral, argumentando que las elites terratenientes pueden obtener apoyo electoral rural a los partidos fascistas asegurando el apoyo de los campesinos subordinados a sus candidatos. Así la secuencia básica es que las elites terratenientes ejercen control sobre el campesinado (evento A) ^ los campesinos votan por el fascismo (evento B) ^ la victoria electoral fascista (resultado Y). Luebert sugiere que, si Gerschenkron está en lo correcto, se debería observar el apoyo electoral rural al fascismo en áreas donde predominan las elites terratenientes. De hecho, sin embargo, la investigación histórica de Luebbert muestra que el apoyo rural emanaba de la familia campesina, no de los campesinos controlados por las elites terratenientes represivas de la mano de obra. El concluye por lo tanto que la secuencia causal propuesta por Gerschenkron y la cronología del evento no pueden ser correctas de ninguna manera: los campesinos subordinados no pusieron un número elevado de votos por los fascistas en Alemania.

Como señala Bennett (2008; Bennet y Elman, 2006) el proceso de rastreo es cercanamente análogo a la inferencia bayesiana en el sentido de que el descubrimiento de evidencia puede conducirnos a actualizar nuestras creencias subjetivas sobre la validez de explicaciones particulares (ver también Humprhreys y Jacobs, 2013).

Una forma estándar de conducir los test de necesidad (hoop test) y los test de suficiencia (smoking gun test) implica examinar los pasos intervinientes entre X y Y. Pueden buscarse eventos específicos intervinientes que estarían presentes (o deberían estar ausentes) para constituir el caso en que X causa a Y. Por ejemplo, en su explicación histórico-comparativa del fracaso de la industrialización en India, Chibber (2003) plantea la hipótesis de que la oposición directa a los capitalistas locales impidió a los administradores del Estado construir las instituciones que pudieran sustentar una industrialización exitosa durante la coyuntura de 1947 a 1951. Para probar esta hipótesis, el sugiere que se debería poder hallar evidencia de que los esfuerzos de la gran industria (por ejemplo, cabildeo, demandas personales, desaceleración de la inversión), de hecho, influyeron en los administradores del Estado y cambiaron la dirección de la política de estado y la construcción de instituciones. El descubrimiento de esta evidencia por Chibber equivale a pasar un difícil test de necesidad (hoop test) que brinde apoyo a su argumento general sobre el rol de los capitalistas locales como una causa clave de la fallida industrialización.

Los test de rastreo de procesos a menudo apalancan el hecho de que es más fácil establecer conexiones causales entre eventos temporalmente próximos que entre eventos temporalmente distantes. Por ejemplo, imaginemos que se busca mostrar que X es necesaria para Y. El desafío es a menudo hallar una conexión causal bien establecida en la cual el evento E más próximo es necesario para Y. Si se puede entonces mostrar que X es necesaria para E, puede hacerse la inferencia lógica que X debe ser también necesaria para Y (esta inferencia toma la forma de un test de suficiencia, smoking gun). De igual manera, si se sabe que el próximo evento E es suficiente para Y, entonces se puede razonar lógicamente que X también debe ser suficiente para Y. Esta es la clase de razonamiento que alienta el argumento secuencial de Rueschemeyer, Stephens y Stephens (1992) sobre el desarrollo capitalista y la democracia, que se discutieron anteriormente. Ellos conectan temporalmente vínculos suficientemente próximos para construir una cadena causal larga pero obligante; la pretensión global de que el desarrollo capitalista es aproximadamente suficiente para la democracia es construida desde la suficiencia de los eslabones en la cadena.

Para ilustrar cómo esta clase de elaboración de secuencia puede funcionar con un test de suficiencia (smoking gun), ayuda para retornar a la secuencia causal ambiental el ejemplo mencionado de Goldstone (ver Figura 1). ¿Cómo sabemos que el rasgo contextual A (esto es, área forestal limitada, carbón abundante cerca del mar y clima frío) está conectada causalmente al resultado M (esto es, el desarrollo de la primera máquina de vapor)? Goldstone persuade a los lectores apelando a los eventos estrechamente acoplados que componen la mitad de la secuencia (esto es, B, C, D y E). En efecto, el hace una inferencia lógica sobre la conexión entre A y M sobre las bases de su confianza en la validez de estos pasos intervinientes. Su narrativa sugiere que la conexión para cada pequeño paso es altamente plausible, intuitiva o incluso obvia. Sobre esta base, deduce que es altamente probable que A está también conectada a M.

El test de rastreo de procesos puede también basarse en hipótesis que se refieren a ordenamiento o ritmo temporal. Una posibilidad es realizar un test con análisis contrafactual: imaginemos un ordenamiento diferente o un ritmo diferente. Si el experimento considerado contrafactual aclara que un resultado diferente hubiera seguido después, se ha llevado a cabo un test de suficiencia (smoking gun). En algunos casos, un orden alternativo parece casi imposible de concebir. Por ejemplo, en la narrativa de Goldstone, uno no puede imaginarse el mejoramiento de la máquina de vapor sin permitir primero la invención de la máquina de vapor. Igualmente, Falleti (2010, pp. 57-58) argumenta de manera contrafactual que si después de una reforma inicial de la política de descentralización un tipo de mecanismo reactivo (en lugar de autoreforzador) vaya a resultar, el segundo tipo de reforma de descentralización que deba adoptarse probablemente sea una descentralización administrativa (en lugar de fiscal), que conduzca a un menor grado de poder de los funcionarios locales.

Finalmente, los test de rastreo de procesos son a menudo usados implícitamente cuando los académicos construyen argumentos sobre los mecanismos que conducen a secuencias autorreproductoras. Los procesos que subyacen a estas secuencias consisten de eventos causalmente conectados. Consideremos, por ejemplo, el proceso autoerosionador que Onoma (2010) documenta para los derechos de propiedad en Kenia. La erosión de los derechos de propiedad comienza en el período postcolonial temprano con fraude en pequeña escala realizado por estafadores que posaban de agentes de finca raíz. Estos estafadores tienen éxito precisamente porque el período colonial dejó tras de sí un sistema de derechos a la tierra relativamente funcional que estableció confianza entre los individuos que compraban y vendían propiedad. Con el tiempo, sin embargo, el proceso de fraude se extiende en la medida en que más estafadores entraron en acción; esto alcanza un punto de culminación cuando los políticos de alto nivel se convirtieron ellos mismos en agentes claves del fraude de tierra. Para establecer que los primeros episodios de fraude generaron otros posteriores, Onoma busca y encuentra mucha evidencia de que los delincuentes y luego los políticos aprendieron de ejemplos anteriores. En efecto, Onoma muestra que su hipótesis puede pasar un test de necesidad (o hoop test); si los eventos no mostraban un proceso de copia y aprendizaje a través del ejemplo, la hipótesis de un ciclo autorreproductor probablemente sea errada. Pero la evidencia está presente, la cual aunque no confirma plenamente su argumento, adiciona apoyo a favor.

Para concluir esta sección, el proceso de rastreo —inductivo y deductivo— es un componente indispensable del trabajo de AHC. Es una herramienta central que los investigadores del AHC usan para establecer vínculos causales entre eventos cuando construyen secuencias. En conjunción con la comparación entre casos, es esencial para la familia de métodos que componen el método secuencial comparado.

Conclusión

El método secuencial comparado es el enfoque global básico utilizado por los investigadores de AHC para formular argumentos y hacer inferencias. De una parte, ese método es un conjunto de herramientas y conceptos para construir diferentes tipos de secuencias y procesos. De otra parte, comprende un conjunto de metodologías de comparación de casos y de un caso para hacer inferencias causales. Así, el método secuencial comparado reúne dos literaturas raramente conectadas explícitamente: la literatura sobre temporalidad y la literatura sobre métodos de estudio de caso de inferencia causal. Elucidar el método secuencial comparado invita a una conversación entre estas literaturas.

Primero, en relación con los componentes temporales del método secuencial comparado, los acontecimientos históricos específicos dentro de los casos son el punto de partida del método. Estos acontecimientos son presentados como eventos más generales, que a su vez forman la construcción de bloques de secuencias. Las secuencias, en la medida en que se despliegan dentro de ciertos contextos, están entonces en el centro mismo del trabajo de AHC. Son a menudo unidades centrales de análisis y los principales componentes de comparación. El trabajo histórico comparativo, incluyendo el trabajo enfocado a una sola unidad nacional, es comparativo en parte porque diferentes secuencias de eventos son sistemáticamente yuxtapuestas. Las secuencias mismas pueden ser causales o estrictamente temporales; pueden ser temporalmente ordenadas o temporalmente rítmicas. Los procesos, un subconjunto de secuencias temporales, pueden también diferenciarse según si siguen una lógica autorreproductora o reactiva. Entre los procesos autorreproductores, importantes distinciones adicionales se ocupan de ver si su lógica es continua, autoamplificadora o autoerosionadora.

Segundo, en relación con las herramientas metodológicas, el método secuencial comparado a menudo involucra el uso de variantes de los métodos millianos, pero estos métodos se aplican generalmente a secuencias y procesos, no a casos completos como se ha entendido tradicionalmente. Para algunas secuencias, tales como las secuencias ordenadas, la comparación entre casos es esencial para el análisis porque le permite al investigador no tener que depender solamente en razonamiento contrafactual al hacer inferencias causales. La comparación de secuencias y procesos también subraya el hecho de que el AHC se centra típicamente en combinaciones de factores —configuraciones causales— más que en variables individuales vistas en aislamiento.

Para el análisis de un caso, el proceso de rastreo es el método central utilizado con el método secuencial comparado. Para propósitos analíticos, distinguimos aplicaciones inductivas y deductivas del proceso de rastreo. Los modos inductivos del proceso de rastreo se usan comúnmente para identificar eventos claves y organizarlos en secuencias y procesos coherentes. Entre otras cosas, el proceso de rastreo inductivo permite al investigador llevar a cabo un análisis en profundidad del desarrollo de los eventos cuando no se presume que los eventos estén causalmente vinculados, o cuando siguen a un proceso en curso de autorreproducción tal como una amplificación o erosión. Los test de rastreo de procesos tales como el test de necesidad (hoop test) y el test de suficiencia (smoking gun), son el núcleo de usos deductivos de rastreo de procesos. Estos test se usan rutinariamente en conjunto con secuencias causales y secuencias reactivas, dado que estas clases de secuencias se componen de eventos acoplados estrechamente cuyos vínculos causales pueden establecerse a través de piezas específicas de datos de un caso. Los test de rastreo de procesos se aplican a menudo después de que el analista ha llevado a cabo procesos inductivos de rastreo y vínculos tentativos especificados inicialmente entre eventos en secuencias.

El AHC es un campo centralmente interesado —de hecho, centralmente animado— con el estudio tanto del tiempo como de la causalidad. Estos dos componentes del AHC se integran completamente y trabajan juntos con el método secuencial comparado. Al fusionar estos dos elementos, el método secuencial comparado posiblemente merezca la distinción de ser la principal metodología global para el AHC en general.

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