La investigación en las ciencias sociales en la era de la COVID-19

En los últimos decenios, los científicos sociales han experimentado la revolución causal, la crisis de la replicación, y ahora, en cuestión de meses, la era de la investigación sobre la enfermedad COVID-19. Según Google Scholar, desde 2020 han aparecido aproximadamente 142 000 artículos relacionados con ella. Eso equivale a un aproximado de 389 por día, o, más o menos, un artículo cada cuatro minutos. Muchos de ellos clasifican dentro de las ciencias sociales; es decir, no se relacionan directamente con resultados médicos, sino más bien con el impacto de la enfermedad en los sociales, conductuales y económicos.

Hasta ahora, la mayor parte de las investigaciones se ha centrado en la gestión de la COVID-19; sin embargo, un número creciente de artículos incluye la pandemia en cuestiones básicas sobre inversión financiera, educación, política, aprendizaje, delincuencia y otros aspectos de la vida social. Anticipamos que a medida que esos estudios avancen hacia la ciencia básica, se cruzarán cada vez más con las tendencias académicas recientes en las ciencias sociales: la «revolución causal», que las desplazó hacia diseños de investigación que podrían establecer relaciones causales entre variables de estudio, en lugar de meras correlaciones; y la «crisis de la replicación», que las enfocó en la tarea de asegurar la reproducibilidad de los hallazgos publicados.

Los investigadores que incorporen la pandemia a las estrategias de inferencia causal se encontrarán con interrogantes respecto a la posibilidad de generalizar los hallazgos resultantes del riguroso estudio de un evento históricamente distinto. Y otros pueden cuestionar la utilidad de las conclusiones que se basan en análisis que no parecen ser replicables, en el sentido tradicional de repetir un experimento. Afortunadamente, las investigaciones anteriores que utilizan «experimentos naturales» ofrecen respuestas a tales preguntas.

Causalidad y generalización

Los científicos sociales que investigan este asunto no son los primeros en utilizar un momento histórico particular para avanzar en el conocimiento general sobre el comportamiento humano. Eventos únicos anteriores, que incluyen desde los sorteos de Lotería estadounidenses de la era de la guerra de Vietnam (McArthur, 1970; Hearst et al., 1986; Angrist, 1990) hasta el huracán Katrina (Sinclair et al., 2011; Chen, 2012) y la crisis financiera de 2008 (Margalit, 2013; 2019), han generado importantes publicaciones de investigación. Los estudios se acercan a tales fenómenos no solo para que su trabajo sea relevante en el momento en que ocurren los eventos, sino también para analizar las influencias potencialmente exógenas en la vida cotidiana, que tienden a ser difíciles de precisar. Es decir, los científicos sociales se basan por lo general en datos de observación llamados de rango libre. Pero estos provienen de un mundo en el que todo parece tener una causa: un sistema endógeno en el que no se puede afirmar con seguridad que un cambio, por sí solo, en el valor de una variable, influye en el de otra (Imbens y Rubin, 2015; Morgan y Winship, 2015). Los experimentos aleatorios llevados a cabo «en el terreno» podrían ser útiles; sin embargo, los cientistas sociales no podemos intervenir en la vida de los sujetos de investigación con tratamientos arbitrarios (McDermott y Hatemi, 2020). Por ejemplo, es imposible decidir aleatoriamente que algunas parejas permanezcan casadas y que otras se divorcien solo para estudiar la repercusión en los hijos de la disolución matrimonial. Por lo tanto, los eventos importantes que crean una fuente exógena de variación, en un sistema por lo demás endógeno, se convierten en un atractivo sustituto de los experimentos controlados.

Por ejemplo, hace alrededor de cincuenta años, Leslie A. Zebrowitz examinó si los números asignados en los sorteos de Lotería de los Estados Unidos en la era de Vietnam influían en el sentido de agencia (SA) de los hombres elegibles para el sorteo en el mundo (McArthur, 1970). En ese momento, la psicología social se había inclinado hacia una teoría del aprendizaje que predecía la intensidad del refuerzo conductual, en función de si los individuos creían que sus propias acciones, en oposición a las fuerzas externas o la suerte, influían en los resultados de sus vidas. Aquellos con un sentido más fuerte de agencia personal, o locus de control (LOC) «interno», como lo denominaron los psicólogos, percibirían conexiones causales entre sus acciones y los resultados, lo que reforzó el aprendizaje (Rotter, 1966).

Pero, ¿de dónde vino esta sensación de control? Una teoría postuló que las experiencias pasadas, como la exposición a eventos fortuitos, dieron forma al LOC. Los sorteos de Lotería brindaron una oportunidad convincente para probar esa posibilidad.

El 1 de diciembre de 1969, en la primera lotería para el reclutamiento de la era de Vietnam se seleccionaron, al azar, las fechas de nacimiento para determinar el orden en que los varones nacidos entre 1944 y 1950 serían evaluados para pasar el servicio militar en 1970. Comparando la lotería con las creencias de los elegibles para el reclutamiento acerca de su voluntad personal, Zebrowitz (McArthur, 1970) mostró que los eventos fortuitos parecían moldear el sentido de agencia de los individuos sobre sus vidas, al menos a corto plazo. En los siguientes cincuenta años, decenas de estudios han examinado las consecuencias económicas, familiares, de salud, educativas, profesionales e intergeneracionales de los números de sorteo de Lotería.

Sin embargo, en lo que puede ser un presagio de la era de la investigación sobre la COVID-19, el estudio inaugural de Zebrowitz recibió mucha menos atención y menos citas que los posteriores que utilizaron el diseño de lotería. La naturaleza intuitiva de su diseño de investigación le permitió usar el proceso de revisión, pero su adaptación a una aplicación específica eclipsó la utilidad general de la novedosa metodología. Solo cuando, años más tarde, los investigadores destacaron el borrador del diseño de la Lotería como un «experimento natural» de propósito general (Hearst et al., 1986), y lo usaron para estudiar preguntas de larga data, no relacionadas con ese borrador en sí, como el efecto de la ausencia del mercado laboral en los ingresos (Angrist, 1990), se convirtió en una herramienta multipropósito para responder a muchas preguntas de las ciencias sociales debido a las altas exigencias de la aplicación en el mundo real de un experimento cuasi aleatorio.

La era de la investigación sobre la COVID-19 también necesitará hacer esta transición, que, de hecho, aparece en el horizonte cercano para los estudios relacionados con la enfermedad. Aunque no es un experimento tan puro como el sorteo, las respuestas multifacéticas y localmente desarticuladas que ocurrieron en diferentes momentos, lugares y grupos etarios (cierres de escuelas, pedidos de refugio, disponibilidad de pruebas, etc.), proporcionan una variación que puede ayudar a los investigadores a aislar muchos aspectos de la vida social que luego pueden estudiarse como variables independientes. En su búsqueda por realizar ciencia básica utilizando la pandemia como un experimento natural, los investigadores, por ejemplo, han examinado la «serie de tiempo interrumpido»; es decir, la ruptura, atribuible a la pandemia, en las tendencias de los datos, que ha señalado que esta cambió el apoyo a las instituciones y alteró los patrones del ciclo delictivo.

Un trabajo adicional en esta línea garantizará que la investigación relacionada con la COVID contribuya a responder preguntas de larga data en las ciencias sociales y, al hacerlo, extienda su impacto más allá de la crisis actual; por ejemplo, cuidadosos diseños de investigación que comparen individuos que se vieron sujetos a órdenes de confinamiento con otros y que no tenían el potencial para responder preguntas importantes sobre cómo las ausencias al trabajo, el aislamiento social y otros fenómenos más generales inducidos por la pandemia han afectado el comportamiento social, económico y político. Además, las desafortunadas, aunque inconfundibles disparidades en la educación y el cuidado infantil provocadas por la COVID-19 deberían dar lugar a comparaciones de los resultados obtenidos por cohortes de nacimiento adyacentes, sobre el desarrollo y el aprendizaje infantil, al tiempo que se evalúa el daño potencial a ciertas comunidades que no pueden ayudar a los niños debido a limitaciones de trabajo, recursos, etc. Si los científicos sociales pueden diseñar estudios que satisfagan el supuesto de exogenidad («como si fuera aleatorio»), entonces la pandemia actual y su miríada de respuestas sociales pueden proporcionar a los investigadores mucha más agua para el molino de la ciencia que los experimentos naturales anteriores, especialmente porque aquella afectó muchos aspectos de la vida y actuó en muchos contextos locales.

Un evento único

Sin embargo, si la pandemia de la COVID-19 produce montañas de ciencia básica, ¿se puede reproducir esa investigación? Es decir, ¿cómo el estudio de un evento único puede ofrecer una base sólida para una futura erudición? Los debates sobre la validez y reproducibilidad de la investigación sobre la enfermedad ya han comenzado (Gustot, 2020), y anticipamos que estas preguntas figurarán en futuras discusiones en las ciencias sociales. La respuesta es «sí», pero quizás no de la forma que normalmente imaginamos. Una vez más, las primeras investigaciones que utilizaron los sorteos de Lotería de la era de Vietnam son instructivas. Una posible razón por la que el borrador del estudio de Zebrowitz pudo no haber tenido mucha aceptación, es porque estuvo sujeto a una repetición a corto plazo, que no logró obtener los mismos resultados en LOC (Kaplan y Moore, 1972). Sin embargo, no necesariamente refutan sus hallazgos. Aunque el estudio inicial podría haber descubierto los patrones informados por azar (falso positivo), también podría haber sido el caso de que la primera Lotería tuviera efectos diferentes a las posteriores, y los iniciales cambiaran a lo largo del tiempo. Quizás no tuvo el mismo efecto una vez que la gente se acostumbró al sistema de lotería, es decir, a una «nueva normalidad», como mismo está sucediendo con la actual pandemia.

He aquí la naturaleza peculiar de la replicación para el estudio de un evento único como este: no se puede repetir el mismo experimento debido a la singularidad histórica de cada uno, pero se puede encontrar conjuntos de datos adicionales, que contienen las mismas variables, o se estudia el posible efecto en períodos de tiempo más prolongados. Después de sus primeros estudios sobre LOC, la literatura académica sobre el sorteo de Lotería de Vietnam adoptó cada uno de estos enfoques.

Una forma de replicar un estudio es medir la solidez de un hallazgo a lo largo del tiempo. Por ejemplo, Dalton Conley replicó un estudio anterior (Hearst et al., 1986) sobre el efecto de la Lotería en la mortalidad. No se limitó a comprobar el análisis realizando los mismos procedimientos estadísticos sobre los mismos datos; en cambio, él y su coautora, Jennifer Heerwig, recopilaron información que cubría un período posterior y encontraron que el efecto original se volvió menos pronunciado con el tiempo. Otros han adoptado una táctica similar para mostrar que las diferencias tempranas en los ingresos atribuibles al servicio militar, inducido por el reclutamiento, se disiparon en años posteriores (Angrist et al., 2011), al igual que los efectos de los números de Lotería en el comportamiento político (Erickson y Stoker, 2011) cuando se estudiaron con datos más completos (Davenport et al., 2019).

Por lo tanto, la replicación, cuando se estudia un evento único, toma una forma diferente. No implica repetir cuidadosamente los procedimientos de un experimento anterior o rehacer análisis de los mismos datos. En cambio, puede implicar encontrar datos comparables con los de un estudio anterior y luego analizarlos para ver si conducen a conclusiones similares; o estudiar la solidez de un hallazgo en datos nuevos, para evaluar si el efecto ha cambiado con el tiempo. Esta conceptualización concuerda con las caracterizaciones recientes de la replicación, que la consideran, en general, como la recopilación y presentación de cualquier evidencia que se base en investigaciones anteriores (Nosek y Errington, 2020). La era de la investigación sobre la COVID-19 deberá adoptar esta visión más general. No se puede esperar que cualquier evento futuro sea lo suficientemente similar a la pandemia como para poder realizar una réplica «pura». En cambio, los investigadores que la estudian deberán buscar constantemente nuevos conjuntos de datos del mismo período que los originales para validar la precisión de la investigación inicial sobre ella.

¿Los hábitos de distanciamiento social retrocederán rápidamente o persistirán mucho después de que la pandemia disminuya? ¿Los de ocio adoptados durante los confinamientos influirán en la salud y el bienestar de las personas, a largo plazo? ¿Las divisiones del trabajo en el hogar inducidas por el cierre de escuelas afectarán la desigualdad de género en las próximas décadas? Solo la recopilación persistente de datos, los análisis repetidos y el paso del tiempo, ingredientes para la replicación de un evento único, darán respuestas estas preguntas.

¿Lo mejor está por venir?

El potencial para que la era de la investigación sobre esta pandemia informe preguntas básicas en las ciencias sociales es grande, pero se debe tomar medidas ahora para garantizar que surja el conocimiento duradero. Considérese, por ejemplo, la falta de seguimiento de otro evento histórico: el impuesto negativo sobre la renta (INR). Este fue un experimento real realizado para conocer cómo la oferta laboral (y la dinámica familiar) cambia (o no) cuando las personas reciben un ingreso mínimo garantizado.

Su seguimiento no solo sería interesante para la teoría, sino que sus resultados también conformarían los debates políticos actuales en torno a la renta básica universal; pero desafortunadamente, ha sido limitado. Debido a que usó números de seguro social para indexar a los participantes, debería ser posible; sin embargo, los registros originales se almacenaron en instalaciones sujetas a daños por inundaciones, lo que los hace ilegibles. Por lo tanto, cuando Conley intentó estudiar los efectos a largo plazo del INR, no pudo hacerlo.

Por el contrario, los investigadores que exploran el impacto del huracán Katrina, y las inundaciones resultantes, en fenómenos políticos, se han beneficiado del hecho de que los datos meteorológicos para las localidades archivados, se pueden fusionar con datos sociopolíticos que contienen información geográfica (Sinclair et al., 2011; Chen, 2012). Las loterías de la era de Vietnam usaban fechas de nacimiento para asignar números de reclutamiento, por lo que no era necesario mantener ningún registro de lo que le sucedió a cada recluta, o al personal no reclutado, individualmente; más bien, los futuros investigadores podrían simplemente indexar su nuevo conjunto de datos al borrador a través de las fechas de nacimiento de los nacidos en las cohortes relevantes. En cualquier caso, fue fácil crear conjuntos de datos novedosos para responder a nuevas preguntas de investigación, como lo hemos hecho con los registros federales de empleo (Johnson y Conley, 2019), siempre que estuvieran presentes las variables de índice más destacadas.

La lección para la era de la investigación sobre la COVID-19 es quizás obvia: aún no sabemos qué seguimientos a largo plazo serán de interés, por lo que debemos conservar registros detallados de lo que está sucediendo. Con solo una coordinación modesta, las agencias gubernamentales y las universidades podrían seleccionar los datos que se utilizan actualmente para rastrear casos y gestionar la pandemia, para que las generaciones futuras de investigadores puedan usarlos, de manera éticamente sólida, para comprender las implicaciones más amplias de esta crisis sanitaria y reproducir el trabajo relevante.

El estudio de un evento único en las ciencias sociales compromete inevitablemente el enfoque del investigador en el pasado. Pero si los previos ofrecen alguna guía para la era de la investigación sobre la COVID-19 en las ciencias sociales, pueden generar conocimientos de investigación básicos y sólidos que nos ayuden a comprender el presente y obtener una visión del futuro.

Traducción: Miguel Ángel Pérez.

Referencias:

Angrist, J. D. (1990) «Lifetime Earnings and the Vietnam Era Draft lottery: Evidence from Social Security Administrative Records». Am. Econ. Rev., v. 3, n. 80, junio, 313-36. Disponible en <https:// bit.ly/33u8yq2> [consulta: 10 mayo 2021].

Angrist, J. D., Chen, S. y Song, J. (2011) «Consecuencias a largo plazo del servicio militar obligatorio en la era de Vietnam: Nuevas estimaciones utilizando datos de la Seguridad Social». Am. Econ. Rev., v. 101, n. 3, 334-8. Disponible en <https://bit.ly/33tVNMI> [consulta: 10 mayo 2021].

Chen, J. (2012) «Voter Partisanship and the Effect of Distributive Spending on Political Participation». Am. J. Pol. Sci., v. 57, n. 1, 200-17. Disponible en <https://bit.ly/2Q5K87Y> [consulta: 10 mayo 2021].

Davenport, T. C., Green, D. P. y Hanson, K. (2019) «¿Hay efectos a largo plazo del borrador de Vietnam sobre las actitudes o el comportamiento político? Aparentemente no». J. Exp. Ciencia Política, n. 6, 71-80.

Erickson, R. S. y Stoker, L. (2011) «Atrapados en el borrador: Los efectos del estatus de lotería del borrador de Vietnam en las actitudes políticas». Am. Polit. Sci. Rev., n. 105, 221-5.

Gustot, T. (2020) «Quality and reproducibility during the COVID-19 pandemic». JHEP Reports, v. 2, n. 4, 1 de agosto. Disponible en <https://bit.ly/3w13Lsx> [consulta: 10 mayo 2021].

Hearst, N., Newman, T. B. y Hulley, S. B. (1986) «Delayed Effects of the Military Draft on Mortality». N. Engl. J. Med, n. 314, 6 de marzo, 620-4. Disponible en <https://bit.ly/3f7YSHg> [consulta: 10 mayo 2021].

Imbens, G. W. y Rubin, D. B. (2015) Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences. Cambridge University Press.

Johnson, T. y Conley, D. (2019) «El empleo en el sector público civil como resultado a largo plazo del servicio militar obligatorio». Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., n. 116, 21 456-62.

Kaplan, K. J. y Moore, M. (1972) «Pérdida de libertad versus suerte como determinantes de la externalidad: Fracaso para replicar los hallazgos de la lotería del borrador de McArthur Representar». Res. Soc. Psychol. n. 3, 39-45.

Margalit, Y. M. (2013) «Explaining Social Policy Preferences: Evidence from the Great Recession». Am. Polit. Sci. Rev., v. 107, n. 1, 80-103. Disponible en <https://bit.ly/2SHxk3W> [consulta: 10 mayo 2021].

______ (2019) «Political Responses to Economic Shocks». Annu. Rev. Polit. Sci., v. 22, 19 de mayo, 277-95. Disponible en <https:// bit.ly/3uBBOHb> [consulta: 10 mayo 2021].

McArthur, L. A. (1970) «Luck is Alive and Well in New Haven: A Serendipitous Finding on Perceived Control of Reinforcement after the Draft Lottery». J. Pers. Soc. Psychol, v. 16, n. 2, 316-8.

McDermott, R. y Hatemi, P. K. (2020) «Ethics in field experimentation: A call to establish new standards to protect the public from unwanted manipulation and real harms». PNAS, v. 117, n. 48, diciembre, 30 014-21. Disponible en <https://bit.ly/3tAvRsQ> [consulta: 10 mayo 2021].

Morgan, S. L. y Winship, C. (2015) Counterfactuals and Causal Inference. Cambridge University Press.

Nosek, B. A. y Errington, T. M. (2020) «¿Qué es la replicación?». PLoS Biol., n. 18, 27 de marzo.

Rotter, J. B. (1966) «Generalized expectancies for internal versus external control of reinforcement». Psychol. Monogr., v. 80, n. 1, 1-28.

Sinclair, B., Hall, T. E. y Álvarez, R. M. (2011) «Orleans Flooding the vote: Hurricane Katrina and voter participation in New Orleans». Am. Polit. Res., n. 39, 921-57.

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