40 Process tracing
40.1 De la correlación al mecanismo
Imagina que tienes evidencia estadística de que la democracia reduce la probabilidad de conflicto armado. Bien. Pero ¿cómo? ¿A través de qué mecanismo? ¿Las instituciones democráticas canalizan el conflicto? ¿La opinión pública frena a los líderes? ¿El comercio entre democracias genera interdependencia?
Una regresión te dice que la puerta se abrió. No te dice quién giró la llave.
Process tracing es un método para abrir la caja negra de la causalidad. En lugar de solo demostrar que X se asocia con Y, busca reconstruir la cadena causal: X → A → B → C → Y (George & Bennett, 2005). Descansa sobre la noción de mecanismo causal que se desarrolla en Capítulo 17.
40.2 Cómo funciona
- Propones una teoría causal con un mecanismo específico, una cadena de pasos.
- Buscas evidencia de cada eslabón de la cadena en un caso específico.
- Evalúas si la evidencia confirma, debilita o refuta tu mecanismo.
40.3 Los cuatro tests de Van Evera
| Test | Necesario para la teoría | Suficiente para la teoría | Si pasa… | Si no pasa… |
|---|---|---|---|---|
| Straw-in-the-wind | No | No | Ligero apoyo | Ligera duda |
| Hoop test | Sí | No | No la elimina | La elimina |
| Smoking gun | No | Sí | La confirma fuertemente | No la elimina |
| Doubly decisive | Sí | Sí | La confirma y elimina alternativas | La elimina |
40.4 El enfoque bayesiano de Beach y Pedersen
Beach & Pedersen (2019) proponen una versión más formalizada del process tracing que incorpora razonamiento bayesiano. La idea es actualizar tu confianza en una teoría a medida que encuentras, o no, evidencia:
- Prior: Tu creencia inicial en la teoría antes de buscar evidencia.
- Razón de verosimilitud: ¿Cuán probable es encontrar esta evidencia si la teoría es verdadera, comparado con si es falsa?
- Posterior: Tu creencia actualizada después de la evidencia.
No necesitas calcular probabilidades exactas, aunque puedes. Lo importante es el razonamiento: cada pieza de evidencia debe actualizar tu confianza de manera transparente. Si encuentras un smoking gun, tu confianza sube mucho. Si no pasas un hoop test, tu confianza cae a casi cero. La lógica es la misma del Capítulo 16, aplicada a evidencia cualitativa.
40.5 Tipos de evidencia
No toda evidencia es igual. Beach & Pedersen (2019) distinguen:
| Tipo de evidencia | Ejemplo | Fuerza |
|---|---|---|
| Patrón | Secuencia temporal de eventos que coincide con la predicción teórica | Moderada |
| Relato o testimonio | Declaraciones de actores clave sobre sus motivaciones | Variable, según la fuente |
| Documental | Actas de reuniones, memorandos internos, correos | Alta, si es contemporánea al proceso |
| Cuantitativa | Datos que confirman un eslabón específico del mecanismo | Alta, si es específica al mecanismo |
40.6 Ejemplo latinoamericano
Quieres explicar por qué Colombia firmó el Acuerdo de Paz con las FARC en 2016. Tu teoría dice que fue por el agotamiento militar mutuo (mutually hurting stalemate).
- Hoop test: ¿Hay evidencia de que ambos bandos sentían que no podían ganar militarmente? Si no hay esta evidencia, la teoría se cae.
- Smoking gun: ¿Hay declaraciones privadas de líderes de ambos bandos reconociendo el estancamiento? Si las encuentras, es evidencia fuerte.
- Straw-in-the-wind: ¿Hubo intentos previos de negociación que fracasaron pero muestran voluntad? Apoya ligeramente la teoría.
- Mecanismo completo: Estancamiento militar → frustración interna → exploración de salidas → negociación secreta → proceso formal. Necesitas evidencia de cada eslabón.
Otro ejemplo: ¿por qué Bolivia nacionalizó los hidrocarburos en 2006? Teoría: presión social desde abajo (Guerra del Gas de 2003), más ideología del gobierno, más debilidad de las empresas transnacionales en el nuevo contexto político. Process tracing te permite verificar cada eslabón de esa cadena.
40.7 ¿Cuándo usarlo?
- Para estudios de caso en profundidad.
- Cuando te importa el “cómo” y el “por qué”, no solo el “cuánto”.
- Como complemento de análisis cuantitativos: primero muestras la asociación, luego abres la caja negra en un caso.
- Cuando tienes acceso a evidencia detallada del proceso: documentos, entrevistas, archivos.
- Dibuja tu mecanismo causal como una cadena explícita: X → A → B → Y. Si no puedes dibujarlo, no tienes un mecanismo, tienes una corazonada.
- Para cada eslabón, especifica qué evidencia esperarías encontrar si el mecanismo es cierto y qué evidencia esperarías si es falso. Esa diferencia es el valor probatorio.
- Clasifica cada pieza de evidencia según los tests de Van Evera. ¿Tienes al menos un hoop test que tu teoría pueda fallar? Si ninguna evidencia puede refutarte, no estás haciendo investigación.