Medidas de auto-reporte

De acuerdo a nuestra revisión, el tipo de medida más utilizado ha sido el auto-reporte (self report). En una medida de auto-reporte se les pide a los participantes que respondan distintas preguntas acerca de sus propios pensamientos, emociones y/o actitudes con respecto a, por ejemplo, distintos partidos políticos². Una de las grandes ventajas que presentan estas medidas es que, para algunos países (ej., EEUU), vienen siendo incluidas en encuestas de alcance nacional desde hace décadas, de tal manera que pueden ser consideradas en análisis de series de tiempo. Dentro de las medidas de auto-reporte pueden distinguirse la medida de termómetro, la medida de distancia social, la medida de evaluación de rasgos típicos y la medida de evaluación de emociones discretas, como las cuatro más utilizadas (ver Tabla 1).

De acuerdo a nuestra revisión, la medida de termómetro (feeling thermometer) es la más utilizada para estimar la polarización afectiva, apareciendo en 33 (80%) de los 41 artículos que arrojó nuestra búsqueda.

Esta medida consiste en pedirle a los encuestados que estipulen un número que exprese el grado de afecto hacia (how you feel toward), por ejemplo, los dos partidos políticos dominantes, en una escala de 0 a 100, donde 0 es “frío” (cold), 100 es “cálido” (warm) y 50 es “ni particularmente frío ni particularmente cálido”³. La polarización afectiva es típicamente calculada como la diferencia entre la puntuación otorgada al partido al que pertenece o con el que simpatiza el encuestado (in party) y el partido opuesto (out party). Utilizando esta medida, ^{Iyengar et al. (2012}) muestran como la polarización en EEUU ha ido creciendo sostenidamente en las últimas décadas. Esto se debe a que el grado de afecto hacia el partido opositor es cada vez más bajo. En contraste, el grado de afecto hacia el partido propio se ha mantenido relativamente estable a lo largo de las últimas décadas. Sin embargo, no debe pensarse que EEUU está solo en la manifestación de este fenómeno; ni siquiera que es un ejemplo extremo. ^{Gidron, Adams y Horne (2019}), también utilizando la medida del termómetro, analizan el nivel de polarización de 20 democracias occidentales de América del Norte y Europa y encuentran que el nivel de polarización en EEUU no es tan alto, ocupando el puesto 13 de 20, siendo España el país que ocupa el número 1 del ranking de polarización afectiva.

Como desarrollaremos en la sección 3 de críticas metodológicas, la literatura sobre polarización afectiva muestra ciertas ambigüedades respecto a la determinación de la medida de termómetro que, como la describimos anteriormente, incluye dos mediciones y un cálculo (una resta). El significado de cada una de las medidas por separado, así como de las diferentes posibilidades de combinarlas, merece ser distinguido y lo discutimos en mayor detalle en la sección 3.3.

Otra de las medidas muy utilizadas en las investigaciones sobre polarización afectiva es la medida de distancia social, que aparece en 15 (37%) de los 41 artículos analizados en esta revisión. Considerada de manera general, la distancia social es medida como la (in)satisfacción reportada al imaginarse interactuando con los miembros del grupo opuesto, y, como ejemplificaremos, suele ser evaluada en diferentes escenarios. En su estudio pionero, ^{Iyengar y colaboradores (2012}) muestran que los americanos expresan cada vez más negatividad ante la perspectiva de que su hijo se case con alguien del partido contrario. En 1960, sólo al 4-5% le resultaba molesto que su hijo se case con alguien del partido opuesto, mientras que para 2010 esa cifra saltó al 33% en los demócratas y al 50% en los republicanos (Iyengar et al., 2012). Otros escenarios utilizados para medir la distancia social contemplan preguntar por la (in)satisfacción al imaginarse teniendo un vecino o un amigo que es partidario de uno u otro partido político (Iyengar et al., 2012). Para ^{Klar, Krupnikov y Ryan (2018}), las medidas de distancia social no resultan medidas limpias de polarización afectiva, ya que podrían implicar tanto animosidad partidaria como una mera aversión a la política en general. Cuando se le pregunta a la gente sobre el matrimonio de su hijo con alguien del partido contrario, típicamente se asume que el partidismo del encuestado es una parte destacada de una respuesta aversiva hacia un posible cónyuge del partido contrario. Sin embargo, puede ser tanto que el encuestado encuentre aversiva la posición política del posible cónyuge, como el hecho de que el posible cónyuge sea políticamente activo, independientemente del bando. De hecho, Klar, Krupnikov y Ryan (2018) encontraron que cuando a los encuestados se les dice antes de la pregunta que el posible cónyuge posee falta de motivación política, su insatisfacción cae notoriamente. Del mismo modo, la oposición al matrimonio entre personas del mismo partido aumenta cuando se les informa que la persona en cuestión discute frecuentemente sobre política. Sin dudas, la comprensión de las limitaciones precisas de las medidas de distancia social es un tema importante para la futura investigación sobre el fenómeno de polarización afectiva.

La medida de evaluación de rasgos típicos es la tercera medida de auto-reporte que aparece en la Tabla 1. De los 31 estudios analizados, 8 (20%) reportan el uso de evaluación de rasgos típicos. A través de este tipo de medidas, se les pide a los participantes que expresen qué tan adecuadamente describen a los miembros de cada grupo algunos términos positivos (ej., inteligente, abierto, honesto) y negativos (ej., obstinado, egoísta, deshonesto). Nuevamente, los resultados del uso de esta medida van en el mismo sentido que las medidas anteriores. Por ejemplo, ^{Iyengar et al. (2012}) compararon dos encuestas del tipo mencionado, una realizada en 1960 y otra en 2008 en EEUU, y encuentran que el sesgo in-group de adscribir más rasgos positivos hacia los del propio partido y el sesgo out-group de asignar más rasgos negativos a los miembros del partido rival crecieron exponencialmente de un período al otro. Una limitación de esta comparación es que hay solo dos atributos en común en la encuesta de 1960 y la de 2008, a saber, los términos “inteligente” y “egoísta”. No obstante, cuando el análisis se restringe a esos dos términos, el resultado persiste.

Finalmente, entre las medidas de auto-reporte más utilizadas, se encuentran las que buscan medir emociones específicas o discretas. En la Tabla 1 se ve que aquí también 6 de 41 artículos (15%) utilizan este tipo de medida de polarización afectiva. ^{Mason (2016}), por ejemplo, les presenta a los participantes una entrada de un blog con cierta opinión política y les pregunta en qué grado el mensaje les hace sentir distintas emociones. Particularmente, les hace establecer el grado de enojo, hostilidad, ansiedad, disgusto, orgullo, esperanza y entusiasmo que les genera el mensaje. Sobre este tipo de medidas (de acuerdo a nuestro conocimiento), no hay encuestas realizadas a lo largo del tiempo, por lo que no hay evidencia disponible sobre cambios en la polarización. Sin embargo, los resultados parecen estar en línea con las predicciones. Por ejemplo, ^{Huddy et al. (2015}), en primer lugar, miden a través de varias preguntas el grado de identidad partidaria de los participantes (ej., “cuán importante es ser demócrata/republicano para usted”). En segundo lugar, les presentan a los participantes mensajes de un blog, o bien “amenazantes” (ej., “tu partido va a perder en las próximas elecciones”), o bien “tranquilizadores” (ej., “tu partido va a ganar en las próximas elecciones”). Por último, les piden a los participantes que establezcan cómo se sintieron al leer el mensaje. Particularmente, les preguntaron si se sintieron enojados, disgustados, hostiles (dimensiones del enojo) y esperanzados, orgullosos, entusiasmados (dimensiones del entusiasmo). Los autores reportaron hallar las correlaciones esperadas: cuanto más fuerte era la identidad partidaria, mayor enojo ante mensajes “amenazantes” y mayor entusiasmo ante mensajes “tranquilizadores”.

Una limitación general de los auto-reportes es que la actitud u otra medida consciente reportada puede ser exagerada o suprimida de manera intencional. Las motivaciones para manipular el auto-reporte pueden ser diversas, pero entre las más prominentes está la susceptibilidad a presiones normativas y, en consonancia, a cuidar la imagen. Esto es particularmente relevante en temas sensibles, en los que existe mucha presión social para no expresar públicamente ciertas opiniones o actitudes, como puede ser, por ejemplo, la discriminación racial (^{Nosek et al., 2014}). En una democracia, no es claro qué tipo de presiones normativas, si las hay, rigen el campo de la expresión de actitudes políticas. Hay quienes opinan que la polarización política se da justamente en un contexto en el que es aceptable la animosidad abierta hacia los miembros del grupo rival (Iyengar y ^{Westwood, 2015}). No obstante, no conocemos que se haya explorado la idea de que la presión normativa en el seno de la polarización política sea a favor de expresar opiniones más extremas. Algunos resultados de la comparación de medidas de polarización explícitas e implícitas son consistentes con esta idea, como veremos más adelante (Iyengar y Westwood, 2015). Este es un tema que merece ser explorado en mayor profundidad, ya que detrás de la tolerancia al disenso y la diversidad de opiniones políticas propias de la democracia, un clima de creciente polarización podría ser la fuente de mayor presión social en contra de posturas intermedias o moderadas, que no reciben apoyo de los simpatizantes de ninguno de los extremos. En este sentido, el auto-reporte nos podría estar mostrando actitudes exageradas en relación a mediciones implícitas de las mismas actitudes.

A continuación, vamos a analizar otros dos tipos de procedimientos, las medidas implícitas y las medidas conductuales, que buscan superar algunas de las limitaciones mencionadas de los auto-reportes.

Medidas implícitas

Existe una gran variedad de medidas implícitas que se vienen utilizando para medir los efectos automáticos, no controlados, de las actitudes hacia un determinado objeto. Estas técnicas van desde el Priming Evaluativo, pasando por el Procedimiento de Atribución Equivocada del Afecto (Affect Misattribution Procedure), hasta el Test de Asociación Implícita, entre otras (^{Nosek et al., 2014}).

Conceptualmente, es importante aclarar a qué refiere lo implícito de la medida. Si bien hay autores que asocian las medidas implícitas a la revelación de representaciones no conscientes, ^{Gawronski y De Houwer (2014}) sugieren que la conceptualización apropiada es considerar que las medidas implícitas refieren al efecto automático, no controlado, de la variable psicológica que se pretende medir (ej., una actitud) sobre la respuesta en la tarea que se utiliza para medirla. En este sentido, mientras que una limitación de los auto-reportes es que son susceptibles de ser manipulados de manera intencional, las medidas implícitas prometen, si no eliminar, al menos reducir la capacidad del respondiente de sesgar intencionalmente su respuesta. Aquí nos concentraremos en la descripción y análisis del Test de Asociación Implícita (IAT, por sus siglas en inglés) por tratarse de la única técnica utilizada para estudiar la polarización afectiva, según nuestra búsqueda. En efecto, la Tabla 1 muestra que solo 1 (2%) de los 41 artículos revisados utilizan la versión breve del IAT para evaluar las actitudes implícitas hacia los partidos Republicano y Demócrata en EEUU.

El IAT sirve para medir el nivel relativo de la asociación entre representaciones. Una de las maneras típicas en que el IAT es utilizado consiste en que los participantes sean expuestos a estímulos asociados a los objetos actitudinales de interés (por ejemplo, símbolos de los partidos Republicano y Demócrata; Iyengar y ^{Westwood, 2015}) junto con palabras asociadas a atributos positivos y negativos (por ejemplo, “bueno” y “malo”). El objetivo es ver la fuerza relativa de las asociaciones entre cada objeto actitudinal y los atributos positivos y negativos. Para el caso de la evaluación de actitudes hacia los partidos políticos (Iyengar y Westwood, 2015), en algunos ensayos, se instruye a los participantes para que respondan presionando una tecla (por ej., la letra “e”) si el estímulo que aparece está asociado al partido Republicano o a algo bueno, y que respondan con otra tecla (por ej., la letra “i”) si el estímulo a categorizar está asociado al partido Demócrata o a algo malo. En otros ensayos se revierten las asociaciones, y así tienen que responder con una tecla a Republicano/malo y con otra tecla a Demócrata/bueno. La prueba también incluye otros tipos de ensayos que sirven para evaluar las respuestas a cada estímulo por separado. La lógica de esta prueba es que, si el participante tuviese, por ejemplo, una fuerte actitud positiva a favor del partido Demócrata, sería esperable que las latencias de respuesta fueran relativamente bajas (es decir o, respuestas rápidas) cuando tiene que responder con la misma tecla a símbolos demócratas y a atributos positivos que cuando tienen que responder con la misma tecla a símbolos demócratas y a atributos negativos. Así, el IAT provee una serie de latencias promedio para los distintos bloques de ensayos a los que son expuestos los participantes, permitiendo calcular la fuerza relativa de la asociación entre los estímulos objetivo (por ej., partidos políticos) y los atributos con valencia positiva y negativa.

Como los ensayos dentro de cada bloque se suceden velozmente, y al participante se le pide que responda de manera rápida, esta prueba logra una medida actitudinal, minimizando las chances de que el individuo pueda manipular intencionalmente el resultado. Es importante tener en mente que se habla de que el IAT reduce la capacidad de que el participante controle voluntariamente su respuesta, pero no necesariamente elimina completamente la posibilidad de manipulación. Por ejemplo, se ha visto que cuando los participantes reciben instrucciones para que den respuestas falsas en el IAT, efectivamente logran resultados diferentes a cuando no reciben esa instrucción, sugiriendo así que el IAT no es inmune a la manipulación intencional (^{Lai et al., 2016}). Tampoco puede asumirse que, porque el IAT mide respuestas automáticas, las mismas son inmunes a efectos de contexto, como la presión social. De hecho, ^{Boysen, Vogel y Madon (2006}) utilizaron el IAT para medir actitudes hacia la homosexualidad comparando una condición de mayor privacidad con otra más pública. Encontraron actitudes más negativas en la condición de mayor privacidad. Este resultado es similar al hallado cuando se miden dichas actitudes de manera explícita con mayor o menor privacidad.

En el contexto de los estudios de polarización afectiva, por intermedio de la versión breve del IAT, Iyengar y ^{Westwood (2015}) mostraron que el sesgo partidario implícito es arraigado; aproximadamente el 70% de los autodenominados demócratas y republicanos muestran latencias de las que se puede inferir actitudes a favor de su partido. Curiosamente, el sesgo implícito es menos pronunciado que el sesgo explícito, el cual fue medido a través de la medida de termómetro. El 91% de los republicanos y el 75% de los demócratas, en la misma evaluación, evaluaron de manera explícita más favorablemente a su partido. Como mencionamos con anterioridad, el resultado que muestra un sesgo partidario explícito mayor que el implícito podría estar sugiriendo que, en un contexto de polarización política, existen normas que presionan a los ciudadanos a expresar posturas políticas más extremas de las que apoyarían cuando no están tan preocupados por su imagen, tal vez por quedar bien con los copartidarios. Lamentablemente, la comparación entre medidas explícitas e implícitas suele ser metodológicamente problemática, porque existen marcadas diferencias en los estímulos y en las escalas de respuesta entre ambos tipos de medidas.

Otra crítica que se suele hacer al IAT es que el resultado que arroja es intrínsecamente relativo. Como fue implementado por Iyengar y ^{Westwood (2015}) para evaluar polarización afectiva, el IAT sólo provee el nivel relativo con el que el participante tiene asociados a los partidos Republicano y Demócrata con valoraciones positivas y negativas. El IAT, a diferencia de la medida de termómetro, no nos permite obtener una estimación del agrado/ desagrado por cada partido por separado para estimar cuánto contribuye el afecto por el propio grupo y el desprecio hacia el grupo rival en la polarización afectiva. No obstante, otras pruebas implícitas sí permiten realizar esta discriminación.

Medidas conductuales

En el estudio de las actitudes, el Modelo Tri-componente contempla que además de un aspecto cognitivo y otro afectivo, las actitudes tienen un componente conductual (^{Oskamp y Schultz, 2005}). De manera complementaria a las medidas de auto-reporte y a las medidas implícitas, algunos investigadores se han orientado hacia el estudio de las manifestaciones conductuales de la polarización afectiva. En la Tabla 1, puede verse que luego de las medidas de auto-reporte, las medidas conductuales han sido de las más utilizadas en la literatura sobre polarización afectiva revisada. De los 41 artículos incluidos en esta revisión, 6 (15%) reportan el uso de medidas conductuales.

Primero, queremos empezar por señalar que algunas medidas que podríamos llamar conductuales, en realidad, se encuentran en un terreno intermedio entre el auto-reporte y la conducta real. Por ejemplo, ^{Garrett y Bankert (2018}) les piden a los encuestados que reporten cuán frecuente es que bloqueen a un amigo en Facebook o Twitter si habla de manera positiva del partido político con el que antagonizan, o cuán frecuentemente sienten enojo solo de pensar en los miembros del partido político rival. Comparadas con la medida de termómetro, estas medidas parecerían hacer una evaluación más cercana de la polarización afectiva que las personas expresarían en sus vidas cotidianas (Garrett y Bankert, 2018). Sin embargo, no estamos hablando de mediciones conductuales directas, sino de auto-reportes del recuerdo de las conductas, con las implicancias que ello trae aparejado en términos de posibles sesgos de la memoria y de manipulación intencional de las respuestas.

Segundo, algunas de las conductas que se han estudiado en torno a la polarización afectiva no son de carácter social, en el sentido de que no implican una interacción ni consecuencias para terceros. Un ejemplo de este tipo de medida es utilizado en el estudio de Wojcieszak y ^{Garrett (2018}) en el que miden la atención que los participantes prestan a artículos con contenido anti y pro-inmigración en EEUU. Se trata de una tarea online y la manera de operacionalizar la atención es a partir del registro de los artículos que los participantes seleccionan y el tiempo que el artículo es desplegado para ser leído. Efectivamente, en el estudio 1, estos autores encontraron que, de una muestra preseleccionada con actitudes anti-inmigratorias, aquellos expuestos a un tratamiento en el que la identidad nacional se volvía prominente mostraron más selección y mayor tiempo de lectura de artículos con una postura anti-inmigratoria que los del grupo control no expuestos al priming (Wojcieszak y Garrett, 2018).

Tercero, en otros estudios, se han estudiado conductas reales, pero con consecuencias hipotéticas. A modo de ejemplo, en uno de sus estudios, Iyengar y ^{Westwood (2015}) postulan la tarea de seleccionar uno de dos candidatos a una beca universitaria. Los candidatos, ambos de escuelas secundarias, tenían credenciales académicas similares, pero diferían en su origen étnico (blanco o afroamericano) o en su partidismo (demócrata o republicano). Los resultados indicaron poco sesgo racial: los blancos, de hecho, prefirieron al solicitante afroamericano (55,8%). Sin embargo, los datos mostraron un fuerte sesgo partidario: el 79,2% de los demócratas eligieron al candidato demócrata y el 80% de los republicanos eligieron al candidato republicano. Estos resultados se mantuvieron incluso cuando el candidato del otro partido tenía un promedio de notas significativamente más alto (4,0 frente a 3,5); de hecho, la probabilidad de que un partidario seleccionara al candidato más calificado pero simpatizante del otro partido nunca fue superior al 30%. El estudio de la beca mostró que el partidismo ejerce una fuerte influencia aun en contextos que trascienden la política. Este fenómeno de derrame afectivo (affective spillover) de las actitudes partidarias e ideológicas ha sido documentado en una variedad de dominios, incluyendo evaluaciones de solicitantes de empleo (^{Gift y Gift 2015}), conductas frente a citas (^{Huber y Malhotra, 2017}), y mercados laborales en línea (^{McConnell et al., 2018}). Estos estudios muestran consistentemente que el partidismo se ha extendido en la esfera no política, orientando a los ciudadanos comunes a recompensar a los copartidarios y penalizar a los simpatizantes del partido rival.

Cuarto, otra de las medidas conductuales utilizadas en la literatura de polarización afectiva son los juegos económicos. La ventaja de los juegos económicos respecto a la medición de decisiones hipotéticas es, justamente, que en los juegos económicos se pueden implementar consecuencias monetarias reales asociadas a las decisiones de los participantes. Iyengar y ^{Westwood (2015}) introducen ciertos juegos económicos como plataforma para documentar en qué medida los partidarios están dispuestos a dotar o retener recompensas financieras de jugadores que comparten o no su partidismo. Usando el Juego de la Confianza (Trust Game) y el Juego del Dictador (Dictator Game), los autores midieron el sesgo partidista como la diferencia entre las asignaciones financieras a los copartidarios y a los partidarios rivales. Los resultados de Iyengar y Westwood (2015) muestran que, en el Juego del Dictador, los copartidarios reciben una cuota de generosidad mayor que los partidarios rivales, mientras que, en el Juego de la Confianza, los copartidarios reciben mayor confianza que los partidarios rivales. Nuevamente, los resultados de decisiones con consecuencias reales muestran los efectos de la polarización afectiva, en este último caso, afectando la generosidad y la confianza hacia terceros anónimos.

Por último, algunos autores han tomado comportamientos verbales naturales (ej., posteos en un video de YouTube; ^{Bliuc, Smith y Moynihan, 2020}) y los han analizado a partir de su contenido semántico para poder inferir la positividad o negatividad de los mismos (ver también ^{Gonçalves, Pereira y Torres de Silva, 2020}).

Ambigüedad del concepto de polarización afectiva

El primer problema a tratar es el de la imprecisión del concepto mismo de polarización afectiva. ^{Iyengar y colaboradores (2012}) lo presentan por primera vez en referencia al grado de simpatía y antipatía (like-dislike) intra e inter partido, respectivamente. Pero cuando uno ve la gran variedad de maneras en que se mide la polarización afectiva (resumidas en la sección 2), puede notarse que no sólo se enfocan en valoraciones afectivas como el grado de simpatía, sino también en aspectos eminentemente cognitivos como la atribución de rasgos típicos de cada grupo. En otros casos, se trataría más bien de una combinación de aspectos cognitivos y afectivos, como cuando se indaga por el grado de confianza en que un determinado candidato hará lo correcto (^{Levendusky, 2013}).

La pregunta que nos hacemos es si hay alguna manera de entender el concepto de polarización afectiva que sea consistente con la gran variedad de maneras en que ha sido medido. Creemos que sí. Parece adecuado entender el fenómeno de la polarización afectiva como de carácter actitudinal. En efecto, la psicología socio-cognitiva ha trabajado en detalle sobre el constructo de actitud, al que entiende como una disposición psicológica a responder favorable o desfavorablemente a determinado objeto (^{Oskamp y Schultz, 2005}). Así, el elemento central de una actitud es una evaluación de un objeto, o bien positiva, o bien negativa (^{Albarracín et al., 2005}). Pero el punto relevante para nuestra discusión es que esa disposición psicológica contiene (o es expresada a través de) elementos cognitivos, afectivos y conductuales. En resumen, se puede entender la polarización afectiva como una actitud positiva hacia el partido propio, sus representantes y/o votantes y una actitud negativa hacia el partido opositor, sus representantes y/o votantes. Y dichas actitudes pueden tener consecuencias en los planos afectivos, cognitivos y conductuales. Así, cobra perfecto sentido la utilización de la variedad expuesta de medidas de polarización (Tabla 1).

Un término que mejor reflejaría el estudio del fenómeno que nos atañe sería polarización actitudinal más que polarización afectiva. Sin embargo, la solución no es tan sencilla como un mero cambio de nombre. Si se acepta que la polarización afectiva es, en efecto, de carácter actitudinal, se torna importante incorporar los aportes que la psicología socio-cognitiva ha venido realizando a lo largo de décadas de investigación de las actitudes. Por ejemplo, se reconoce que la expresión de actitudes puede ser fuertemente dependiente del contexto y, por lo tanto, el contexto suele ser tenido en cuenta en los modelos explicativos propuestos. Los efectos del contexto se relacionan al componente de memoria en los modelos actitudinales y la medida en que la activación de diferentes memorias puede estar guiada por elementos del contexto de recuperación (^{Krosnick et al., 2005}). Sería importante reconsiderar los datos sobre polarización afectiva teniendo en cuenta el contexto de obtención de datos. Por ejemplo, podría haber contextos tendientes a sobrestimar la polarización en los que se resalte la rivalidad partidaria, lo que hay en contienda, o las diferencias en las plataformas de uno y otro bando, mientras que otros contextos podrían subestimar la polarización a partir de resaltar los valores democráticos y la competencia sana como parte del proceso. Estos aspectos del contexto pueden variar en función del momento de la campaña electoral, de algún evento reportado en los medios de comunicación (por ejemplo, un escándalo de corrupción política), o quizá el contexto físico en el que responden los encuestados (por caso, en el campus de la universidad donde se resaltan valores ideales). Estos son sólo posibilidades. La recomendación general sería volcarse sobre la literatura de psicología de las actitudes y sus avances metodológicos y extraer de ella todos los conceptos, técnicas y recursos disponibles para incorporarlos en la investigación sobre polarización afectiva (ver desarrollos relacionados en la sección Validez de las medidas de polarización afectiva).

El objeto de la polarización afectiva

En segundo lugar, nos preguntamos por el objeto hacia el que se dirige la polarización afectiva. En otras palabras, cuando los participantes expresan sus valoraciones sobre el partido propio y sobre el partido opositor, ¿en qué piensan exactamente? ¿Piensan en el candidato principal de cada partido, en la elite o en los seguidores típicos de cada partido? Drukman y Levendusky (2019) realizaron un estudio experimental para responder a este interrogante en EEUU. Había 3 condiciones en un diseño inter-sujeto. En una de ellas, los participantes respondían preguntas acerca de los partidos (republicano y demócrata); en otra condición, los participantes respondían acerca de los votantes de los partidos; finalmente, en la última, los participantes respondían acerca de candidatos y funcionarios elegidos de los partidos. El resultado fue que la valoración negativa del out-group fue más extrema cuando el objeto de valoración era el partido rival o los funcionarios del partido rival que cuando se trató de los simpatizantes. Así, estos participantes parecieron pensar en la elite cuando se les preguntó por las valoraciones hacia los distintos partidos. Este resultado abre varias preguntas relevantes, como, por ejemplo, en qué medida las asociaciones más fuertes o más débiles entre las referencias a los votantes, las elites y los partidos pueden cambiar con el tiempo, el contexto y las circunstancias.

Más allá del resultado de ^{Druckman y Levendusky (2019}), creemos que es fundamental ser muy precisos acerca del fraseo exacto de las preguntas utilizadas para estimar la polarización afectiva, de modo que esta ambigüedad no afecte la interpretación de resultados. El problema señalado es importante en la literatura, ya que para ver la evolución de la polarización afectiva y conceptos relacionados suelen tenerse en cuenta registros de encuestas tomadas a lo largo de varias décadas (por ejemplo, utilizando la medida de termómetro, ^{Gidron et al., 2019}). Muchas veces el fraseo de la pregunta puede ser alterado de una encuesta a otra a lo largo del periodo analizado, o aún más problemático es el caso en que el objeto actitudinal es variado (si la pregunta es sobre los votantes, las elites o los partidos⁴). Estos cambios son mencionados en la parte metodológica de los estudios, pero pueden ser negligidos en el análisis de resultados, quedando sus potenciales efectos olvidados.

Diversidad de cálculos y tipos de polarización

Como señala Drukman y Levendusky (2019), hay dos maneras típicas en que las respuestas de los participantes han sido utilizadas para estimar la polarización afectiva. Una de ellas es tomar sólo las valoraciones que hacen los participantes del grupo o candidato opositor (descartando las valoraciones sobre el partido propio). Esto podría tomarse coloquialmente como una escala de desprecio. Más académicamente, sería apropiado utilizar el término polarización negativa o polarización outgroup. Análogamente, podría tomarse sólo el promedio de mediciones hacia el propio partido y denominar a este resultado polarización positiva o polarización in-group. Esta medida no ha sido tan trabajada por los investigadores, pero es perfectamente razonable tenerla en cuenta como un concepto independiente. De hecho, en un estudio comparado, ^{Gidron, Adams y Horne (2020}) encuentran que las polarizaciones in-group y out-group contribuyen de manera independiente a comprender la relación entre diferentes sistemas electorales y la polarización afectiva.

La otra medida típica que toman los investigadores es la diferencia entre las dos mediciones anteriores, es decir, a la valoración del partido propio se le resta la valoración del partido opositor. Esta operación tiene ventajas metodológicas, pero no vamos a ahondar en este aspecto. El punto es que sería bueno distinguirla de las mediciones anteriores. Proponemos el término polarización diferencial para referir a esta escala. Nótese que, aunque las medidas típicas (negativa y diferencial) de hecho se correlacionan porque tienen elementos comunes, son conceptualmente distintas. Para verlo, considérese un individuo que tiene un desprecio absoluto por el partido opositor, pero, a la vez, un aprecio mínimo por el partido propio. Como resultado, tendrá una polarización negativa alta, pero una polarización diferencial intermedia. Al mismo tiempo, esta conceptualización permite reconocer fácilmente que un mismo puntaje de polarización diferencial puede estar reflejando actitudes muy dispares. Por ejemplo, una polarización diferencial baja indica que las valoraciones de ambos partidos son similares, pero esto puede deberse a que ambas valoraciones son relativamente altas o que ambas son relativamente bajas. Esta heterogeneidad y sus implicancias para el comportamiento político merecen ser estudiadas en mayor profundidad.

Validez de las medidas de polarización afectiva

Ante la gran variedad de formas de medir la polarización afectiva, es natural preguntarse si realmente están midiendo el mismo constructo. Nuevamente, de acuerdo a nuestro conocimiento, el único artículo en la literatura que ha tratado ese tema es el de Drukman y Levendusky (2019), quienes tomaron para cada participante 4 medidas y analizaron cuán correlacionadas estaban. Más específicamente, tomaron medidas de termómetro, confianza en que cierto candidato haría lo correcto, valoración de rasgos típicos, y de distancia social. Encontraron que había una correlación fuerte entre las tres primeras medidas (en cada caso, mayor al r = 0,50), pero no con la última medida, la de distancia social. Estos resultados encienden una luz de alarma, ya que la medida de distancia social es una de las más utilizadas en la literatura, y se suele incluir porque refleja un aspecto importante de la interpretación teórica dominante del fenómeno de polarización afectiva, llámese la teoría de la identidad social (^{Tajfel y Turner, 1979}). Si bien la noción de identidad social involucra diferentes elementos, va a ser necesario especificar en mayor detalle qué medidas captan qué aspectos del fenómeno identitario en el caso de la polarización afectiva. Si bien el estudio de Drukman y Levendusky (2019) es un excelente primer paso en este sentido, es necesario continuar con mayor profundidad en esa dirección. La razón es que estos autores sólo consideraron unas pocas medidas y hay una gran variedad de ellas utilizadas en la literatura (ver Tabla 1), por lo que es necesario continuar con estudios metodológicos que evalúen cuán correlacionadas están las distintas medidas, incluyendo también medidas implícitas y conductuales. Estas correlaciones buscarían estimar la validez convergente del constructo, es decir, en qué medida están midiendo el mismo concepto. Incluso desde el punto de vista de la medición, la existencia de diferentes medidas para un mismo constructo es una de las maneras para poder estimar el error de medición asociado a una determinada técnica y así contar con medidas de mayor validez (^{John y Benet-Martínez, 2014}). Además de la validez convergente, también es importante evaluar la validez discriminante de una técnica de medición (^{Krosnick et al., 2005}). Este tipo de validez se refiere a la capacidad de un sistema de medición de discriminar entre conceptos distintos, aunque relacionados. Particularmente, es claro que los investigadores del área pretenden distinguir la polarización afectiva (o actitudinal) de la polarización ideológica (^{Iyengar et al., 2012}). Es importante aclarar que en esta distinción el cambio central está en el objeto de la medición actitudinal (política partidaria vs. ideología) y no en el uso del constructo de polarización afectiva. De hecho, ^{Mason (2018}) muestra que el concepto de polarización afectiva perfectamente se puede aplicar en el campo de las actitudes ideológicas. En este sentido es que se vuelve relevante realizar estudios que estimen cuán correlacionadas están las medidas de cada uno de estos conceptos. Iyengar et al. (2012) proveen cierta evidencia al respecto. Utilizan el mismo método (termómetro) para evaluar la polarización afectiva (política) y la polarización ideológica. En el primer caso, utilizan la pregunta de cómo se sienten los participantes en una escala de 0 a 100 hacia el partido republicano/demócrata (o, en otros periodos, hacia republicanos/demócratas⁵). Por otro lado, miden la polarización ideológica con la pregunta acerca de cómo se sienten los encuestados hacia conservadores y liberales. Si el método de medida tiene validez discriminante, es esperable que la correlación sea moderada pero relativamente baja, mostrando que se trata de conceptos diferentes. Aunque Iyengar y colaboradores no reportan el resultado de la correlación, sí muestran que mientras la polarización afectiva es creciente con el paso del tiempo, la polarización ideológica es estable. Otro ejemplo a discutir lo proveen Levendusky y Malhotra (2016), que encuentran evidencia de validez discriminante entre las medidas de polarización afectiva más usadas (termómetro, rasgos negativos del outgroup y distancia social) y el posicionamiento en temas ideológicos específicos cuando enfrentan a los participantes a artículos periodísticos que describen a los ciudadanos de manera moderada vs. polarizada. Más específicamente, los artículos que muestran un panorama polarizado producen posturas ideológicas más moderadas, al mismo tiempo que intensifican los puntajes en las medidas de polarización (política) afectiva típicas. Nuevamente, estos ejemplos pueden ser vistos como primeros pasos en la validación del concepto de polarización afectiva. No obstante, son necesarias investigaciones metodológicas sistemáticas que respalden la distinción del constructo de la polarización afectiva de otros relacionados, y hacerlo desde una base psicométrica sólida, que busque obtener evidencia de la validez convergente, discriminante y de los errores de medición asociados a las diferentes medidas para ganar en precisión y rigurosidad.