Iván Medina, Pablo José Castillo Ortiz, Priscila Álamos-Concha y Benoît Rihoux: Análisis cualitativo comparado (QCA), Madrid, Centro de Investigaciones Sociológicas, 2017, 201 págs.

La obra en cuestión, publicada dentro de la colección de Cuadernos Metodológicos del Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS), se constituye como un manual de obligada consulta para todas aquellas personas que deseen aplicar un análisis cualitativo comparado (en adelante, QCA por sus siglas en inglés: Qualitative Comparative Analysis) en sus investigaciones o trabajos. Dirigido principalmente a usuarios que no tienen experiencia en la utilización de este método, también es un libro de gran utilidad para que los iniciados y las iniciadas en la materia puedan desarrollar un análisis riguroso basado en alguna de las tres variantes de análisis QCA que se exponen en él, a saber, crisp set, fuzzy set y multi-value set.

Desde que el análisis QCA fuera introducido por Ragin en su obra The Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies ( ‍Ragin, C. C. (1987). The Comparative Method: Moving Beyond Qualitative and Quantitative Strategies. Berkeley, Los Angeles, London: University of California Press.1987), se ha venido produciendo, sobre todo en los últimos años, un notable ascenso tanto de su uso como de su aceptación por parte de las revistas científicas y de la comunidad académica. Como demuestran Rhioux y Álamos-Concha, también coautores de este manual, desde el año 2003 el número de artículos publicados que incluyen un análisis QCA presenta un ascenso muy notable ( ‍Rihoux, B., Álamos-Concha, P., Bol, D., Marx, A. y Rezsöhazy, I. (2013). From Niche to Mainstream Method? A Comprehensive Mapping of QCA Applications in Journal Articles from 1984 to 2011. Political Research Quarterly, 1 (66), 175-‍184.Rhioux et al., 2013). No obstante, a pesar de este desarrollo, el uso de QCA aún sigue sin contar con un uso tan extendido como las metodologías cualitativas o cuantitativas en las investigaciones en Ciencias Sociales.

A juicio de este autor, uno de los principales motivos por los que el uso del QCA no es tan común se debe a la diferente epistemología sobre la que se basa. Estas diferencias epistemológicas han suscitado dudas y críticas, tanto en el pasado como en la actualidad, dentro de la comunidad científica. En general, la mayoría de los investigadores e investigadoras no estamos acostumbrados a seguir la lógica epistemológica necesaria para desarrollar el QCA, basada en los análisis comparados configuracionales y los conceptos de asimetría (la configuración que explica un hecho, puede que no explique su no ocurrencia) y de equifinalidad (distintas configuraciones pueden alcanzar el mismo resultado).

En el propio libro se mencionan algunas de las críticas más relevantes al QCA, tales como: a) que asume que la calidad de los datos cualitativos es completa; b) que no estima de manera oportuna las variables no incluidas en la configuración; c) su alta dependencia de la codificación realizada por el sujeto investigador; d) que su asunción de independencia de los casos estudiados impide las explicaciones historicistas; y e) que se basa en la creación (inducción) de teoría de acuerdo a los casos y no en su falsación.

Estas dudas y críticas han contribuido a la construcción de un aparataje riguroso y estandarizado en la aplicación de QCA, así como desarrollos multicotómicos y difusos que evitan la dicotomización excesiva. En general, este cuaderno metodológico responde a la mayoría de críticas sosteniendo que QCA se fundamenta en unos pilares y asunciones epistemológicas concretos, al igual que cualquiera de las otras aproximaciones metodológicas, que traen consigo una serie de límites y errores potenciales, pero también una naturaleza única y provechosa a la hora de abordar una investigación que cumpla las siguientes tres cuestiones: 1) tenga un carácter comparado; 2) un tamaño muestral mediano, de entre cinco y cincuenta casos; y 3) un interés en el análisis profundo de los casos en comparación, basado en el conocimiento de la interacción entre un conjuntos de condiciones y sus consecuencias.

Estas cuestiones teórico-metodológicas, debates y presupuestos epistemológicos, se exponen en el primer tercio del libro, que engloba los capítulos del uno al cuatro. El primero consiste en una introducción, tanto al método QCA como al resto del libro. En él se desarrolla una de las cuestiones principales a tener en cuenta si se quiere desarrollar este método o si se quiere entender o juzgarlo, a saber, la construcción de una epistemología adecuada. El segundo capítulo define y explora brevemente algunos de los conceptos ligados al QCA, a la par que explica, de manera general, los pasos a seguir en un análisis. Mientras, el tercero y cuarto capítulos se centran en el diseño de una investigación apropiada y en la indagación de las posibilidades, requisitos y beneficios de combinar el método QCA con otros métodos.

Una vez cerrada la parte teórico-metodológica, el libro añade tres capítulos prácticos, los más largos, dedicados, cada uno, a una variante del QCA. Cada una de estas tres secciones se articula de la misma manera. Primero se exponen los fundamentos y conceptos básicos de la variante QCA que se pretende enseñar, y posteriormente contienen una guía para la elaboración de un análisis de dicha variante. Esta guía se articula como un conjunto de los pasos sucesivos que se han de completar para completar cualquier análisis.

Así, el capítulo cinco se dedica a la versión más común del QCA, el llamado crisp-set o csQCA. En él se expone la descripción detallada de cómo preparar y realizar, paso a paso, un análisis aplicando QCA en el que las condiciones (el equivalente a las variables independientes) que forman una configuración (conjunto de los valores que toman cada una de las condiciones) son de naturaleza dicotómica y se aplica la lógica booleana. Además de afianzar de manera teórica este proceso, se dan unas detalladas instrucciones sobre cómo desarrollarlo utilizando el software de referencia fsQCA 2.5 y un ejemplo de investigación real.

Los capítulos seis y siete explican las versiones fuzzy-set (fsQCA) y multi-value set (msQCA), respectivamente. Puesto que, de manera general, estas versiones se aplican de modo similar al csQCA ya explicado, estos capítulos inciden en mayor medida en lo específico y diferenciador de cada una. Así, a la hora de explicar los fuzzy-set QCA se hace hincapié en aquello que lo separa del csQCA: la utilización de condiciones difusas y su fundación en los postulados de la lógica difusa. Y en el capítulo siete, donde se abordaba la variante msQCA, se tratan las especificidades de QCA cuando las condiciones son de naturaleza multicotómica. En ambos capítulos, de nuevo, se muestra un caso práctico real resuelto con los softwares fsQCA 2.5 y TOSMANA, respectivamente.

Las últimas páginas del libro se dedican a realizar un breve resumen de lo que los autores piensan que puede ofrecer el mismo y a dar a conocer una serie de buenas prácticas a realizar en cada una de las fases del análisis: antes, durante y después. Este breve capítulo final, lejos de ser un mero apéndice, cierra la obra de manera coherente, explicando algunas decisiones que se han tomado para adecuar el contenido del libro a sus fines didácticos y exponiendo (o más bien, recapitulando) una serie de consejos y reflexiones para quien se adentre en el mundo del QCA. Estos consejos y reflexiones son de especial importancia en la obra, puesto que es en la aplicación estandarizada y rigurosa donde reside la fuerza del análisis cualitativo comparado. Algo que se constituye, quizá, como la principal razón que ha provocado que, en la última década, QCA se haya hecho con un lugar importante entre el resto de metodologías en las investigaciones de las ciencias sociales.

Como no cabría esperar de otra manera tratándose de la colección de Cuadernos Metodológicos del CIS, el principal atractivo del presente libro es su componente didáctico. Las explicaciones teóricas que él contiene son sencillas y fáciles de entender, pero más allá de eso, es de alabar la estructura interna del libro, que permite una lectura muy comprehensiva en la que los conocimientos se van asentando, en orden y sin tener que volver páginas en sentido inverso. Esto es así porque, quienes lo firman, se anticipan a las posibles dudas y olvidos del lector con numerosas referencias y re-explicaciones breves y efectivas de lo que ya se ha leído.

Se podría criticar al cuaderno metodológico el hecho de que utilice dos softwares distintos a lo largo del mismo, en función del tipo de análisis QCA que se intenta enseñar y ejemplificar. Incluso que ambos programas informáticos (fsQCA 2.5 y TOSMANA) carezcan de utilidades ajenas al QCA y, por tanto, sean ajenos a toda persona que no se haya iniciado en el mismo (algo que no hubiera ocurrido con R, por ejemplo [ ‍Thiem, A. y Duşa, A. (2012). Introducing the QCA Package: A Market Analysis and Software Review. Qualitative & Multi-Method Research, 10 (2), 45-‍49.Thiem y Duşa, 2012]). No obstante, al igual que la tarea de la investigación científica (con QCA, como señala el libro, o sin QCA) está repleta de decisiones entre opciones excluyentes, que solo pueden ser válidas mediante la justificación, la tarea de la escritura no se salva de la toma de decisiones de la misma naturaleza. Por ello, el equipo de este cuaderno también motiva su elección de los programas informáticos fsQCA 2.5 y TOSMANA por necesitar un menor conocimiento previo por parte del lector o lectora novel a quien se dirige que R o STATA y estar disponibles de manera fácil y gratuita. Y es cierto. Quien desee seguir los ejemplos prácticos de cada una de las versiones del análisis QCA no encontrará problema en replicarlos de una manera sencilla e instructiva, aunque quizá se podría haber añadido algún ejemplo, a modo de apéndice, en el que se utilizara alguno de los paquetes para realizar QCA en R, dada su importancia ( ‍Thiem, A. y Duşa, A. (2012). Introducing the QCA Package: A Market Analysis and Software Review. Qualitative & Multi-Method Research, 10 (2), 45-‍49.Thiem y Duşa, 2012).

Para terminar, se señalan las principales virtudes del libro, para quien escribe estas páginas, que residen en dos puntos. Primero, en su explicación y defensa de los presupuestos epistemológicos de partida del QCA. El énfasis del libro en explicar la lógica que sigue QCA no solo tiene un sentido práctico a la hora de ayudar en su realización, sino que también permite al lector o lectora poder guiar su investigación desde un enfoque que quizá no se había planteado y en el que QCA le sería de obligada realización. Las explicaciones que se realizan en los primeros capítulos (como la de no buscar relaciones causales, sino configuraciones de factores necesarias y/o suficientes para lograr el resultado de interés) pueden abrir los ojos en muchos casos, no solo a una nueva técnica de análisis, sino a nueva metodología. Y segundo, en su posicionamiento para la defensa de la investigación que combine QCA con otros métodos. Es cierto que los presupuestos ontológicos y epistemológicos de las distintas metodologías pueden no encajar con la ontología y epistemología de la investigación que se proyecta, pero este cuaderno metodológico da una serie de claves para explicar por qué es posible y cómo es recomendable desarrollar una metodología QCA y combinarla con las metodologías cuantitativas y/o cualitativas. De esta forma, la obra no solo es una inmejorable introducción al QCA, sino que también se convierte en una herramienta potenciadora de su uso y expansión y, en definitiva, del rigor metodológico.

Bibliografía