Metody porównawcze

J. Hopkin

Cele i zalety porównań w analizie politycznej:

1. Pozwala na zdystansowanie się wobec znanego otoczenia i zniechęca do przedstawiania zaściankowych odpowiedzi na kwestie polityczne

2. Umożliwia ustalenie czy zjawisko ma jedynie charakter lokalny, czy jest ogólnym trendem

3. Wkład w rozwój teorii umożliwia testowanie i doskonalenie teorii.

1. Teoria a metoda porównawcza

1. Testowanie teorii

W naukach przyrodniczych podstawową formą kontroli twierdzeń teoretycznych jest powtarzanie wyników. W politologii - nie jest to proste, nie da się stworzyć „warunków laboratoryjnych”.

Rodzaje podejść porównawczych:

• Ilościowe - zastosował je np. Lipset w celu udowodnienia, że rozwój gospodarczy i jego społeczne produkty uboczne są warunkiem stabilnej demokracji. Uwzględnił liczne wskaźniki rozwoju gosp. i dokonał porównań ich wartości w wielu krajach.

• Jakościowe - często oparte na wiedzy historycznej; bardziej złożone; porównania o stosunkowo ograniczonym zakresie między określonymi zestawami dość podobnych do siebie krajów.

2. Dlaczego dokonywać porównań?

2 argumenty:

- Jeśli politologia ma formułować ogólne twierdzenia na temat życia politycznego, porównania są jedyną możliwością testowania takich twierdzeń.

- Musimy oceniać wiarygodność naszych interpretacji konkretnych czy nawet niepowtarzalnych zjawisk politycznych.

2. Podstawowe formy wyjaśnień porównawczych

1. Metoda różnicy - analiza dwóch bardzo podobnych do siebie przypadków, różniących się tylko pod względem zmiennych, których wzajemną relację analizuje badacz. Alternatywna pośrednia metoda różnicy wymagałaby znalezienia trzeciego przypadku, podobnego pod pewnymi względami do pierwszego, a pod innymi do drugiego.

2. Metoda zgody - dwa przypadki powinny się różnić pod wszystkimi względami z wyjątkiem analizowanych zmiennych.

3. Metoda zmiennych współwystępujących - celem identyfikacja zmiennych, które wydają się mniej więcej jednocześnie zmieniać w zakładanym przez hipotezę kierunku. Problem „zewnętrznej zmienności” spowodowanej przez czynniki nieuwzględnione przez rozpatrywane twierdzenie teoretyczne - poważną przeszkodą. Wynika to z np. z faktu, że życie polityczne jest bardzo złożone w społeczeństwach masowych.

4. Najbardziej prawdopodobne i najbardziej różne - praca Przeworskiego i Teune'a, dokonali rozróżnienia:

• Najbardziej podobne systemy - badacz wybiera przypadki, które mają wiele podobnych cech. Ale między poszczególnymi przypadkami zawsze będzie wiele różnic, co utrudnia ustalenie, które zmienne determinują wartość zmiennej zależnej. Nie ma dostatecznie wielu przypadków, by znaleźć kombinację podobieństw i różnic, która umożliwiałaby testowanie teorii („problem zbyt wielu zmiennych i zbyt niewielu krajów”).

• Najbardziej różne systemy - nawiązanie do metody zgody; szukanie podobieństw między przypadkami mino mogących zbijać z tropu różnic między nimi. Jeśli związek zmiennych powtarza się w wielu kontekstach - istnieje związek przyczynowy. Jednostkę analizy trzeba ustalać na najniższym poziomie - jednostek, a nie grup.

3. Duże N: ilościowe strategie porównawcze

• Badania obejmujące dużą liczbę przypadków i odwołujące się do metod ilościowych - obecnie dominująca forma.

• Cel - ocena związków między daną zmienną zależną a jedną z bardziej niezależnych zmiennych na podstawie wielu przypadków i za pomocą różnych technik statystycznych. „Podejście zorientowane na zmienne”.

• Cechy - pominięty w analizie kontekst; solidne oparcie na danych; oszczędne generalizacje

• Skupiają się zwykle na zmiennych kwantyfikowalnych: pojęciach dających się przedstawić w postaci liczbowej (frekwencja, liczba bezrobotnych). Inne zmienne: dychotomiczne (płeć), porządkowe (charakter poglądów jednostki), nominalne (kategorie etniczne).

• Zalety - możliwość wykrycia współwystępującej zmienności w wielu różnych kontekstach; mniej czasochłonne gromadzenie dowodów empirycznych; bardziej przekonujące.

4. Ograniczenia ilościowego ujęcia porównawczego

1. Ograniczona liczba przypadków - np. stosunkowo niewiele systemów wyborczych

2. Ograniczona liczba danych - o wyborze określonych przypadków decyduje z reguły łatwość dostępu do danych; analiza ilościowa w znacznej mierze nie jest wcale zgodna z podejściem typu „najbardziej różne”.

3. Wiarygodność danych - może być myląca; np. PKB nie oddaje wartości produkcji gospodarczej; rządy stosują różne sztuczki, zaniżyć/zawyżyć dane.

4. Beztroska konceptualizacja - mglistość i niespójność pojęć, np. pojęcie „rozwój gospodarczy”, „demokracja”. Brak dobrego zdefiniowania zmniejsza wiarygodność wniosków teoretycznych.

• Niebezpieczeństwo „nadmiernej kwantyfikacji”. Znaczny postęp w metodologii statystycznej, któremu nie dorównał postęp w dziedzinie gromadzenia i wyszukiwania danych - „przepaść między danymi a metodą”.

5. Małe N: jakościowe strategie porównawcze

Lata 80. - tendencja do skupiania się na określonych regionach i typach przypadków.

W jakościowych analizach, które odwołują się do niewielkiej liczby przypadków, autorzy dążą do kontroli nad pewnymi zmiennymi i wykrywania współwystępującej zmienności innych.

Badania jakościowe są „miękkie” pod względem metodologicznym: mniej ścisłe wyniki; mniejsza wiarygodność; niewielkie wyrafinowanie metodologiczne. Krytyka: podejście umożliwia nawet znacznie ściślejszą i bardziej wyrafinowaną odpowiedź na niektóre rodzaje pytań badawczych.

6. Ilość czy jakość? Ilościowe versus jakościowe badania porównawcze

• Jakościowe są holistyczne (rozpatrywanie zjawisk we właściwym im kontekście, ujmowanie poszczególnych przypadków jako całości), ilościowe są analityczne (usunięcie kontekstu).

• Jakościowe ułatwiają radzenie sobie z problemami łączącymi się ze związkiem między empiryczną złożonością a oszczędną teorią.

• Jakościowe podważyły ideę politologii jako nauki dążącej do formułowania oszczędnych, ogólnych twierdzeń na temat życia politycznego. Np. szkoła instytucjonalizmu historycznego (nawiązanie do Moora'a) - zamiast formułować generalizacje znajdujące zastosowanie w odniesieniu do wielu przypadków, odwołuje się do analizy jakościowej w celu zaakcentowania cech charakterystycznych i specyfiki poszczególnych przypadków.

• Jakościowa analiza porównawcza - droga do „ogólnej teorii”; rozwijanie „przekonującej opowieści” (celem nie jest tu odkrycie specyfiki badanych zjawisk ale wyjaśnienie i formułowanie generalizacji; gotowość poświęcenia szczegółów na rzecz logiki); złożone wyjaśnienia, których prawdziwość trudno wykazać.

• Problem analiz jakościowych - część opiera się na niewielkiej liczbie przypadków, podważenie wiarygodności z pomocą przyszła metoda boolowska (algebra Boole'a):

Celem wyjaśnienie zjawisk przez ustalenie kombinacji warunków przyczynowych występujących w poszczególnych przypadkach weryfikowane zjawiska. Identyfikuje się tzw. warunki konieczne (mamy z nimi do czynienia w każdym dostępnym przypadku analizowanego zjawiska). Potem porównuje się te przypadki, by ustalić, czy istnieje czynnik, który samodzielnie powoduje badane zjawisko (warunek wystarczający). Wada = wymaga się by przedstawiać wszystkie dane jako zmienne dychotomiczne (a co np. z PKB?) konieczność ustalania arbitralnych granic.

• Użyteczność jakościowej analizy gdy danych nie można poddać obróbce statystycznej. Wadą może być „tendencyjna selekcja przypadków”; ograniczenia w dostępie do danych; poziom znajomości języków; zasoby finansowe.

7. Konkluzja: wyzwania wobec metody porównawczej

Badacze mogą wykroczyć poza wąski pozytywizm (obecnie główny nurt polityki porównawczej), uwzględniając różnice kulturowe, rolę idei, itd.

Nie wiem czy to jest wymagane… ale można poczytać :p

Jak coś to strona 267