Debate Quali Quant Artigo

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RBCS Vol. 28 n° 82 junho/2013

Artigo recebido em 12/01/2011 Aprovado em 03/04/2013

Introdução

Os intermitentes “debates paradigmáticos” nasociologia são constitutivos do campo. Como jáapontado por Lee e Wallerstein (2000), a sociologiaencontra-se entre as ciências naturais e as humani-dades, e provavelmente nunca obteremos ou dese-

jaremos um consenso epistemológico. Os debatesparadigmáticos não se referem apenas aos pressu-postos epistemológicos (condições de aquisição de

conhecimento), mas traz aspectos normativos naaquisição e utilização do conhecimento. Ao mesmotempo em que os debates paradigmáticos encon-tram esforços de sínteses e discussões metateóricas

DECISÕES ENTRE PESQUISAS QUALI E QUANTI SOB A PERSPECTIVA DEMECANISMOS CAUSAIS*

Charles Kirschbaum

(ver, por exemplo, Alexander, 1987), o sentimentode fragmentação persiste (Ianni, 1990). De formacorrelata, os desencontros paradigmáticos são tra-duzidos para embates entre métodos (Cano, 2012).Nesse artigo, reforço a ideia de que a escolha demétodo não é univocamente ligada à escolha pa-radigmática. Seguindo nessa linha de pensamento,abordo a questão de escolha de método sob a abor-dagem de “mecanismos causais”. A escolha de umescopo reduzido é proposital: ao mesmo tempo em

que a escolha dessa abordagem ilustra bem a possi-bilidade de combinação de métodos, ela mantémnossa discussão focada, permitindo aprofundamen-to. Ao final do artigo, retornarei a essa escolha ba-silar, remetendo aos possíveis desenvolvimentos econexões com outras abordagens.

A escolha de entre métodos quali e quanti é emgeral subordinada à discussão entre paradigmas deconstrução de conhecimento nas ciências sociais, le-vando frequentemente a dogmatismos: “Pior ainda

* Agradeço Eduardo Marques, Renata Bichir, Nadya

Guimarães e Sérgio Lazzarini pelas discussões que melevaram à elaboração deste texto. Gostaria de dedicá-loaos meus orientandos.



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do que as críticas infundadas ou parciais de quequantitativo-qualitativo é um binômio antitético,perante o qual é preciso optar” (Cano, 2012, p. 115).Pesquisas quali são tradicionalmente associadas ainteresses de pesquisa tipicamente subjetivistas. Em

contraste, pesquisas quanti geralmente respondemàs exigências do paradigma “positivista”,1 cujo inte-resse de pesquisa é centrado no estabelecimento deleis causais.

Manicas (2006) identifica os “mecanismoscausais” como uma abordagem central para a pro-posição e o estabelecimento de relações causais. Sobessa perspectiva, a escolha de metodologias quali pode ser subordinada às necessidades de estipulaçãode relações causais, nem sempre possíveis a partirde abordagens quanti . Esse artigo busca repensar a

escolha de método a partir do pressuposto adotadopor uma comunidade crescente de pesquisadoresem ciências sociais.

A discussão sobre “mecanismos causais” temsido expandida nas ciências sociais (Tilly, 2001;Mahoney e Goertz, 2006; Ragin, 2006; Gerring,2007; Przeworski, 2007; Hedström e Ylikoski,2010) devido à tentativa de reconciliar a aborda-gem histórica com a identificação de leis universais.Ou seja, cientistas sociais buscam construir co-

nhecimento que seja a um só tempo “histórico” e“científico generalizável”. A abordagem “histórica”é necessária à ciência social porque eventos únicos eraros como revoluções podem ser explicados comoresultado da combinação de uma série de processosque se desenvolvem em paralelo e em longos perío-dos de tempo (Sewell, 2005). Mas ao contrário doshistoriadores, os cientistas sociais buscam encontrarpadrões que possam tornar generalizável o entendi-mento dos processos (Goldthorpe, 2007).

A necessidade de posicionar a abordagem histó-

rica-processualista como central no estabelecimen-to, na revisão e no aprimoramento dos mecanismoscausais produz dois efeitos importantes. Em primei-ro lugar, é possível repensar os desenhos de pesquisaque se propõem a estabelecer estruturas causais paraque introduzam abordagens quali . Por outro lado,podemos rever a percepção cristalizada entre váriospesquisadores de que toda pesquisa quali é necessa-riamente destituída de interesse explicativo causal.Corroborando a afirmação de Manzo (2010), não é

produtivo manter a percepção de uma relação uní-voca de paradigma e método. Especificamente, esseartigo aprofunda a discussão sobre a necessidade douso de métodos quali em pesquisas que almejama construção de mecanismos causais ao identificar

instâncias onde as pesquisas quanti produzem re-sultados ambíguos ou de difícil interpretação. Emcontraste com uma visão demasiadamente simplesda relação entre “paradigma”, “questão de pesquisa”e “escolha de método”, busco mostrar a importânciade rever esses vínculos.

Esse artigo está estruturado da seguinte forma.Recupero brevemente o debate entre pesquisadoresque adotam abordagens qualitativas e quantitati-vas, demarcando clivagens e tentativas de síntese.

A seguir, introduzo a perspectiva de “mecanismos

causais” que orientará a discussão subsequente. Naseção seguinte recupero a discussão de escolha demetodologia, agora informada pela ideia de meca-nismos causais. Ofereço exemplos de metodologiasmistas recentemente desenvolvidas que respondema essa perspectiva. Por fim, retorno à escolha de“mecanismos causais” como uma forma produtivade discutir a decisão de método.

Paradigmas e métodos

O embate entre métodos quanti e quali acom-panha matizes distintas de oposições entre abor-dagens teóricas na sociologia. Nessa seção, abordoalgumas das clivagens e debates. Uma das aborda-gens mais tradicionais é associada ao choque entreas perspectivas “positivistas” e “interpretacionis-tas”, nascidas no século XIX (Ringer, 2000; Cano,2012).2 Enquanto os primeiros insistiam em com-parabilidade e estabelecimento de leis universais e

neutras em relação ao objeto, os últimos defendiama especificidade dos casos. Tentativas de sínteseeram, antes de tudo, rejeitadas com justificativasideológicas (Skidelsky, 2009).3

Podemos localizar nos estudos da sociologia daciência tentativas de abordar qualitativamente fenô-menos tradicionalmente tratados de forma quanti-tativa, enfraquecendo a promessa da abordagempositivista de neutralidade científica (Knorr-Ceti-na, 1981). Knorr-Cetina aponta para três formas



DECISÕES ENTRE PESQUISAS QUALI E QUANTI SOB A PERSPECTIVA DE… 181

de argumento nessa linha: negação da aceitação defatos brutos (ou seja, todos os fatos são construí-dos através de lentes teóricas, ver Knorr-Cetina eMulkay, 1983), evidência de circularidade nas in-terpretações (isto é, conceitos gerados por cientistas

sociais passam a circular na sociedade, alterando ofenômeno orginalmente observado, ponto trazidopor Giddens) e a possibilidade de interpretaçãovinculada a um contexto específico (o que podeser também relacionado com o relativismo episte-mológico). Recuperando ideias do realismo crítico,Knorr-Cetina aponta o problema de localização dacausalidade em fatos externos à ação humana.

Desse ponto de vista, obteríamos uma convi-vência entre as abordagens, mas com baixa preten-são de desenvolvimento de desenhos mistos. Esse

tipo de posicionamento fica evidente na abordagemetnometodológica, em que os agregados estatísticossão tomados como irrelevantes para a ação humana,ao buscar-se o entendimento de como os indivídu-os dão significado para sua ação (Coulon, 1995).

Assim, em algumas abordagens há uma separaçãode trabalho tácita – pesquisas quantitativas aborda-riam questões ligadas aos constructos tradicionaisligados à estrutura, enquanto pesquisas qualitativasestariam mais ligadas à agência.

Essa “separação de trabalho” é revista e desafia-da por várias abordagens de cunho metodológico eteórico. Do ponto de vista metodológico, podemosidentificar trabalhos que evidenciam a necessidadedos estudos quantitativos complementados por es-tudos qualitativos, com o objetivo de aumentar avalidade de seus constructos (Abbott, 2001; Collins,1984), ou melhor, especificar os pressupostos “agên-ticos” da teoria (Goodwin e Horowitz, 2002). Umaestratégia alternativa tem sido rever e propor sínte-ses teóricas que informem novas abordagens meto-

dológicas (Alexander, 1987). Por exemplo, Bour-dieu discute os limites da abordagem de história devida quando essa não é informada pelo constructo“campo”, frequentemente operacionalizado de for-ma topográfica (Bourdieu, 1986, 2006).

No debate nacional, esses posicionamentos ga-nham interlocutores que traduzem essas clivagenspara a nossa realidade.4 A consulta a livros-textos demetodologia de pesquisa em ciências sociais revelaa herança da dicotomia entre as perspectivas positi-

vista e interpretacionista na orientação das escolhasde método. Em muitos casos, os autores apresen-tam os paradigmas de construção de conhecimentocomo logicamente antecedente da escolha de méto-do. Pesquisas quali são percebidas como adequadas

a uma abordagem em que o foco do trabalho recaisobre a investigação do ponto de vista subjetivodos indivíduos e suas formas de interpretação domeio social onde estão inseridos (Denzin e Lincoln,2005). Caracterizam-se por estudos flexíveis, me-nos estruturados, em que as descobertas de campolevam a desdobramentos que guiam o pesquisadorem seus passos (Ragin e Becker, 1992). Em con-traste, as pesquisas quanti , reconhecidas como ade-quadas ao paradigma positivista, calcam-se sobrea dedução de hipóteses oriundas da teoria estabe-

lecida. Dessa forma, o material coletado deve sermensurado e condensado em variáveis. A compara-ção da variação das variáveis de interesse permite aopesquisador o estabelecimento de leis gerais sobre ocomportamento social.

Em contrapartida, a dicotomia entre quali e quanti é vista com suspeita por vários autores,levando à busca de pontes entre os dois campos(Morgan, 2007). Vários autores sugerem que essasabordagens não são excludentes e que o pesquisa-dor deve adotar uma postura flexível, consideran-do uma possível integração entre pesquisas quanti e quali (Teddlie e Tashakkori, 2003). É digno denota, por exemplo, a defesa que Bourdieu faz dautilização de métodos quantitativos como lacunanos estudos da sociologia crítica (Bourdieu, Cham-boredon e Passeron, 2004).

É possível verificar nesta discussão que o deba-te em torno do método a ser utilizado é frequente-mente ligado à discussão teórica, mas cabe o ques-tionamento se essa vinculação deve ser unívoca,

de tal forma que a escolha teórica incorra necessa-riamente em uma especialização em método. Porexemplo, se o pesquisador dedica-se ao estudo dedesigualdade, isso significa que deverá aprender (eapreciar) apenas métodos quantitativos? De formacorrelata, se um pesquisador dedica-se a fenôme-nos da microssociologia (na linha de Goffman, porexemplo), isso significa que poderá simplesmentedescartar as disciplinas de estatística? Como vimos,dependendo do paradigma adotado, a resposta é




“sim” para ambas as questões. No entanto, acreditoque certos interesses de pesquisa e orientações para-digmáticas colocam-se de forma mais agnóstica emrelação ao método.

Camic e Gross (1998) mostram que o desen-

volvimento da sociologia não se reduz à síntese, aorefinamento, à expansão, dissolução ou recuperaçãode teorias. Paralelamente, sociólogos constroem fer-ramentas metodológicas para utilização nas análisesempíricas e travam diálogo entre abordagens distin-tas. A abordagem de mecanismos causais está liga-da à tradição mertoniana de construção de médio--alcance. Embora tenha ganhado maior afinidadecom a teoria de escolha racional, desenvolvimentosrecentes mostram que a abordagem de mecanismosnão se reduz a essa abordagem (Gross, 2009; Lit-

tle, 2012). A proposta de mecanismos causais buscapropor a construção de teorias que possam forne-cer explicações causais e ao mesmo tempo evitara abordagem positivista tradicional de elaboraçãode leis universais. Defensores desse ponto de vis-ta argumentam que os mecanismos causais podemincluir na explicação elementos interpretacionistas(Gross, 2009).

Quali e quanti sob a perspectiva de

mecanismos causais

Tilly (2001) avalia criticamente cinco possíveisposicionamentos metateóricos para o pesquisador,sendo os quatro primeiros alternativos à abordagemde mecanismos causais: adotar uma posição de ceti-cismo, construir leis gerais, construir um sistema so-cial, estudar a predisposição do ator antes da obser-vação do comportamento e estabelecer mecanismose processos. A discussão a seguir expande a exposi-

ção de Tilly. Os três pressupostos que antecedem aproposição focada em mecanismos são derivados dadiscussão dos posicionamentos metateóricos.

A primeira posição refere-se ao ceticismo emrelação à construção de conhecimentos que tenhamalcance fora de seu contexto particular. Pesquisa-dores guiados por essa posição tendem a afirmar aimpossibilidade de comparação, levando ao parti-cularismo máximo das observações. Embora essaabordagem seja criativa em trazer fenômenos des-

viantes às teorias, Tilly aponta que ela não tem apretensão de criar teorias que possam transcender olocal e temporal. Nesse sentido, impõe-se um hiatoentre a explicação causal e a interpretação do sig-nificado da ação social (Verstehen) (Manicas, 2006,

p. 10). Essa posição radicaliza a abordagem inter-pretativista descrita anteriormente. Este artigo fazuma escolha explícita e arbitrária a favor de pesqui-sas que se afastam desse posicionamento. Portantoé possível estabelecer o primeiro pressuposto, emcontraste com a posição “cética” exposta por Tilly.

Primeiro Pressuposto: A construção de teoria pressupõe a possibilidade de comparação

A posição relativa à construção de leis gerais,

tipicamente associada à perspectiva positivista, bus-ca a descoberta de regras que possam cobrir umgrande número de casos e, potencialmente, a tota-lidade de casos possíveis de serem observados (vertambém DiMaggio, 1995, p. 391). Tilly alerta parao problema de se buscar leis universais (coveringlaws ) nas ciências sociais que se assemelham à pre-tensão teórica das ciências naturais, visto que essaabordagem pode levar a uma abstração exagerada,correndo o risco de perder o poder de explicação, jáque quando se perde o contexto original dos casoscoletados (King, Keohane et al ., 1994).

Segundo Pressuposto: A construção de teoria deve preservar a especificidade contextual dos fenômenosobservados

A pretensão da construção de “sistemas sociais”aparentemente dá conta das limitações anteriores:inclui indivíduos e estruturas de uma forma liga-da e interativa. O exemplo clássico de teoria social

baseada em sistemas é a sociologia parsoniana (Par-sons, 1951) e atende ao projeto de síntese defendi-do por Alexander (1987) e Camic e Gross (1998).

A dificuldade consiste na explicação do status dosagentes no sistema: podemos conceber um “siste-ma social” com necessidades inerentes, como “in-tegração”, que demandam a existência de “funçõeslatentes” acopladas à correta socialização dos atoressociais para que o sistema se reproduza? Os escri-tos de Parsons são sempre uma fonte inesgotável




de exemplos. Na sugestão de que as mulheres de-vam frequentar cursos superiores mesmo que nãotenham pretensão ou perspectiva de inserção nomercado de trabalho, porque servirão como umbom modelo (role model ) para seus filhos (Parsons,

1959), o autor inverte os “sinais”: deduz a moti-vação e a ação individual a partir das necessidadessistêmicas. Mas essa posição é de difícil sustentaçãopor não incluir de forma completa as consequên-cias inesperadas da ação (Merton, 1936). Uma pos-sibilidade de atenuação dessa tendência é a articu-lação explícita entre os níveis distintos irredutíveis(Tilly, 2001).5

Tilly também aponta para o perigo de recortara realidade de forma exageradamente reducionistae focada no indivíduo. De forma ilustrativa, Cole-

man (1990) busca entender como efeitos “macro”(por exemplo, “estrutura social”) podem ser deri-vados a partir da agregação do comportamento devários indivíduos. Vários de seus estudos empíricosgeraram explicações de comportamento individualque mostravam uma pobre previsibilidade do com-portamento macro em contextos diferentes daqueleoriginalmente estudado. Em contrapartida, Elster(1994) sugere que a ação e a mudança social de-vem ser entendidas a partir da ação individual, eessas contextualizadas em mecanismos causais. Talabordagem, geralmente associada ao individualis-mo metodológico, tem para Tilly a limitação decolocar cores muito fortes no indivíduo, sem dar adevida atenção às estruturas sociais que circundamo agente possibilitando a ação. Um contraexemploé oferecido por Tilly ao analisar a obra de ThedaSkocpol (1979) sobre os antecedentes de revolu-ções. Nesse estudo comparativo, Skocpol estabeleceas condições estruturais que permitem aos atoressociais promover uma revolução.

Em comparação a Elster, Tilly (2001) prende-semenos à ação individual e busca reintroduzir na ex-plicação causal mecanismos que possam integrar fe-nômenos macro. Ele aponta três tipos de mecanismocausal: ambientais, cognitivos e relacionais.6 Sob aégide de “mecanismos ambientais”, os pesquisadoresutilizam termos como “desaparece”, “retrai”, “cresce”,afetando a disponibilidade material de recursos paraa ação individual e informando ao indivíduo as con-dições de ação no seu ambiente. A respeito de “me-

canismos cognitivos”, encontramos explicações queincluem termos como “interpreta”, “classifica”, apro-ximando-se da lógica do individualismo metodológi-co. Por fim, quanto a “mecanismos relacionais”, Tillyaponta que se utilizam conceitos como “alianças”,

“ataques” etc. Esses tipos de mecanismo interagementre si em processos sociais mais complexos e podeminformar e ser informados pelos estudos das “preten-sões teóricas” descritas anteriormente.

Terceiro Pressuposto: Causalidade deve servinculada a mecanismos causais nos níveisambientais, cognitivos e relacionais

A partir dessa discussão, encaminhamo-nospara a definição e a apreciação de mecanismos cau-

sais. Gross sintetiza a definição mais usual:

Um mecanismo social é uma sequência ouconjunto de eventos sociais ou processos maisou menos gerais analisados em um nível infe-rior de complexidade ou agregação, no qual –em certas circunstâncias – alguma causa X ten-de a produzir um efeito Y no domínio das re-lações humanas. Essa sequência pode ou nãoser reduzida analiticamente às ações desempe-nhadas (

enact ) pelos indivíduos, pode envolver

processos causais instrumentais-formais ousubstantivos e pode ser observada, não obser-vada, ou à princípio não observável (2009, p.364, tradução do autor).

Essa definição abarca os seguintes pontos co-mumente articulados na literatura: mecanismossociais medeiam a relação de causa e efeito entredois fatores, desenvolvem-se em um horizonte tem-poral, são generalizáveis, ainda que em graus dis-

tintos, e necessariamente incluem elementos anali-sados em um nível de agregação abaixo do nível dofenômeno que queremos explicar. Este último as-pecto criou um vínculo entre a abordagem de me-canismos sociais e a escola de Escolha Racional. Noentanto, Little (2012) acredita que mecanismos nonível macro, sem desagregação ao nível micro geramboas explicações, na medida em que o pesquisadorconstrói suposições plausíveis em relação ao nívelinferior. Em contrapartida, Gross (2009) sugere a




expansão dessa definição para que os mecanismossociais possam incluir uma abordagem de ação so-cial que contemple claramente como grupos de in-divíduos interpretam e dão sentido ao contexto esua interação.

“Causalidade” implica o estabelecimento teó-rico de como um fator leva ou influencia (e nãoapenas “se correlaciona com”) um comportamen-to observado. Um “mecanismo causal” implica adescrição da sequência de eventos que liga a causa(fator explicativo) ao comportamento. O exemploilustrativo a esse respeito é geralmente tomado em-prestado de David Hume.7 Quando lançamos umabola de bilhar contra a outra, somos capazes deobservar diretamente o efeito da primeira sobre asegunda. O teste empírico de mecanismos causais

com base no ferramental estatístico segue uma sériede requisitos formais rígidos. Morgan e Winship(2007) estabelecem quatro critérios para avaliar avalidade de um mecanismo causal que ligue o fator“X” a um fenômeno “Y”:

R.i Todos os mecanismos causais Zi que ligam X a Y devem ser mensuráveis.

R.ii Zi devem ser caminhos causais necessáriose suficientes entre X e Y.

R.iii Se Zi consistem em caminhos diferentes,então esses caminhos devem ser isolados.

R.iv Z é causado por X e não por nenhum ou-tro fator espúrio.

Esses quatro requisitos são difíceis de susten-tar em um desenho de pesquisa quanti, levando amuitos estudiosos do campo estatístico a abando-

nar a pretensão de articulação entre causalidade egeneralização (Mahoney e Goertz, 2006). Gerring(2007) contrasta as abordagens quali e quanti emrelação à estipulação de mecanismos causais, sa-lientando as características e as limitações de cadaabordagem (Tabela 1). Seguindo a nomenclaturado autor, denomino de N-pequeno os estudos qualie N-grande para uma pesquisa quanti que comparamuitos casos. A partir daí, retomo na próxima se-ção a decisão de método quali ou quanti, conside-

rando as três possibilidades: (1) necessária “divisãode trabalho” entre as abordagens, (2) justaposiçãodas abordagens na mesma pesquisa e (3) possívelsíntese entre as metodologias.

O estabelecimento de “mecanismos causais”

remete à estipulação de causalidade. Entretanto,pesquisadores oriundos de tradições quali frequen-temente discordam dos pesquisadores de tradiçãoquanti sobre os requisitos para a estipulação de“causalidade”. Mahoney e Goertz (2006) mostramque enquanto pesquisadores quali buscam “causaspara efeitos observados”,8 pesquisadores quanti bus-cam medir efeitos para as causas preestabelecidas.Essa diferença (respectivamente, “dos efeitos para ascausas”, ou “das causas aos efeitos”) leva a diferençasimportantes tanto na linguagem como no método.

Gerring sugere como primeira dimensão decomparação entre as duas abordagens a capacidadede gerar ou de testar hipóteses. Enquanto aborda-gens N-pequeno levariam à geração de explicações(conexões causais) novas, caberia às abordagens N--grande testar as hipóteses que operacionalizam asconexões causais através de variáveis. Nesta ilustra-ção de “divisão de trabalho” entre as duas aborda-gens, somos convidados a visualizar a imagem deuma floresta: nos pontos onde a floresta ainda estáinexplorada, caberia aos “bandeirantes qualitativos”desbravá-la e apontar novos caminhos e novas pos-sibilidades.9 Ao passo que atrás desse primeiro gru-po, seguiria um exército de pesquisadores quanti ,empossados de ferramentas estatísticas que possamfornecer maior certeza, isto é, mais segurança parao que fora afirmado por seus antecessores.

Ao recuperar as dimensões de “validade” e“fonte de causalidade”, Gerring alerta para motivosmais próximos das pretensões teóricas que alinhaveina seção anterior. Estudos de caso em N-pequeno

permitem a explicitação dos mecanismos causaisque melhor se aproximam da explicação causal. Ainvestigação de um estudo de caso busca, com altaintensidade de triangulações de fatos e dados, o es-gotamento m um determinado contexto. Em con-trapartida, na medida em que o estudo esgota asfontes de explicação de um fenômeno específico eparticular, obtemos uma trama de mecanismos quetornam as conclusões “determinísticas” em vez de“probabilísticas”. Se o número de casos analisado




for apenas um, todas as conexões causais se apre-sentarão como determinísticas e fortes. Quando seadicionam mais casos ao estudo é possível migrarpara interpretações probabilísticas, e, portanto, aforça de causalidade diminui. No procedimentode estudo de caso com conclusões determinísticas(ainda que o pesquisador adicione os usuais alertaspara os limites à generalização), o que se busca é a

validade interna do caso estudado

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: os mecanismoscausais identificados e os processos históricos de-vem estar bem articulados na explicação do fenô-meno de interesse.

Pesquisadores quali buscam identificar no es-tudo em questão as causas necessárias e suficientespara explicar um fenômeno de interesse. Condiçõesnecessárias devem estar presentes para que obser-vemos um comportamento; entretanto, a simplespresença delas não garante que o comportamentoserá observado. Assim, essas condições devem ser

complementadas por outras, a fim de que sejamcoletivamente necessárias e suficientes para explicaro comportamento. Em contraposição, condiçõessuficientes indicam um comportamento determi-nado, mas não são exclusivas: outros fatores podemlevar ao mesmo comportamento.

Por outro lado, pesquisadores quanti buscam“efeitos causais” ao examinar a variação da variáveldependente em relação à variação da variável inde-pendente. Por exemplo, se afirmamos que “baixo

conflito” e “abundância de recursos” são condiçõesnecessárias e suficientes para prever o crescimentode uma associação, isso não corresponde ao mes-mo que operacionalizar em uma regressão múltiplaos efeitos que grandezas de “conflito” e “recursos”teriam sobre a variável “crescimento”. Como apon-tado por Sutton e Staw (1976, p. 377), não pode-mos confundir as hipóteses (que relacionam gran-

dezas) com as explicações teóricas que sustentam aconexão dessas grandezas (em nossos termos, me-canismos causais). Abordagens N-grande tendem afavorecer a “inferência causal”, em que a causalida-de é estabelecida pela diferença entre as estimativasde variação entre duas populações. Nesse tipo dedesenho de pesquisa, uma delas é tomada como“controle”. Ou seja, se o comportamento obser-vado na população que sofreu algum tratamentoespecífico for significantemente diferente do com-portamento observado na população de controle,

podemos então estabelecer a relação causal entreo tratamento e o efeito observado. (King, Keoha-ne et al., 1994). Em outras palavras, a inferênciacausal busca estabelecer diferenças de “volumes”em variáveis mensuráveis e associar essa diferença àhipótese derivada da teoria que explica a diferença.

A partir daí, têm-se a ideia de que a causalidade éestabelecida com base nos “efeitos causais” obser-vados, ao passo que os mecanismos causais perdema centralidade na análise.

Tabela 1Comparação entre as Abordagens N-pequeno e N-grande de Gerring (2006), adaptado pelo autor

Dimensões N-pequeno (quali) N-grande (quanti)

Objetivos de Pesquisa

Explicação e Hipóteses Gera explicações Testa hipótesesValidade Interna Externa

Fonte de Causalidade Mecanismos causais Efeitos causais

Escopo das Proposições Profundo Amplo

Fatores Empíricos

População em Análise Heterogêneo Homogêneo

Força da causalidade Forte Fraco

Utilidade da Variação Raro Comum

Disponibilidade de dados Concentrada Dispersa




É no contraste entre pesquisas quali e pesqui-sas quanti e na diferenciação entre “mecanismoscausais” e “efeitos causais” que melhor podemosobservar o potencial de contribuição das aborda-gens quali aos estudos quanti . Por exemplo, em

um texto clássico da “sociologia das organizações”,Blau (1970) relaciona o aumento de “tamanho dafirma” com a “diferenciação interna”. No entanto,a simples relação entre as variáveis, sem incluir naexplicação o sentido da ação para os tomadores dedecisão, aproxima o estudo de Blau às “leis gerais”nomológicas (Turner, 1977; Hedström, 2005).

Um pressuposto importante nas abordagensN-grande é a da homogeneidade das unidades ob-servadas. Se duas unidades sofrem o mesmo trata-mento, deveríamos observar a mesma variação na

variável dependente. Fora do contexto laboratorial,onde experimentos não podem ser controlados, édifícil obtermos unidades perfeitamente homogê-neas. Assim, um procedimento comum é a identi-ficação de variáveis de “controle” que poderiam ex-plicar parte da variação, de forma independente dasvariáveis explicativas ligadas às hipóteses a seremtestadas. A atribuição dessas variáveis de controleàs observações não é aleatória, mas correlaciona--se fortemente com as outras variáveis centrais naanálise. Por exemplo, o que realmente significa avariável de controle “continente” quando tentamosprever a estabilidade de um regime político? Seriapossível pensar o Brasil “fora” da América Latina?

Uma das regras populares das abordagens N--grande é a da busca de observações que levem à va-riação da variável dependente (King, Keohane, et al.,1994). Ragin (2006) é contrário a essa estipulação,afirmando que o mesmo comportamento pode sergerado por processos distintos e, portanto, apenasa descrição profunda dos mecanismos causais real-

mente em funcionamento pode explicitar como asvariáveis explicativas levam ao comportamento ob-servado. Em contrapartida, a abordagem N-grandeexige que se assuma que aquelas variáveis não obser-vadas não sejam consideradas relevantes para a expli-cação (contrariando o pressuposto R.iv .

Estudos de caso (N-pequeno) tendem a exau-rir as informações disponíveis que se relacionam auma observação de interesse. Por outro lado, estu-dos estatísticos (N-grande) tendem a coletar amplas

amostras, com pretensão de representatividade deuma população. Manicas (2006) observa que en-quanto a abordagem qualitativa preserva a integri-dade do objeto estudado, concentrando a coleta aomáximo de informações relevantes para a sua expli-

cação, os estudos estatísticos privilegiam a coleta deamostras dispersas, assumindo que os diversos casosem análise se relacionam entre si pela mediação dasvariáveis de interesse.

O contraste entre métodos quali e quanti nessaseção privilegiou as diferenças “vocacionais” das dis-tintas abordagens. Na próxima seção, analiso comoos pressupostos intrínsecos dos modelos quantita-tivos e estatísticos podem levar à problematizaçãodas interpretações usuais desses estudos. Passo, as-sim, aos pressupostos “limitações” e “problemas dos

métodos estatísticos”, que desembocam em umamaior interdependência entre as abordagens.

Limitações e problemas na abordagem deN-grande

Diversos pressupostos assumidos pelos méto-dos quantitativos e multivariados podem ser frus-trados no seu conjunto e em suas ferramentas espe-cíficas, levando o pesquisador à reconsideração doinstrumento e à solicitação de auxílio a uma abor-dagem N-pequeno. São casos em que o desenhode pesquisa pode ser considerado “indeterminado”(por imposição do modelo estatístico em uso) oupor graves violações na construção ou pela análisedos dados.

A disponibilidade de dados suficientes para ainferência causal (frustrando o pressuposto R.i ) éobviamente a primeira conjectura a ser contempla-da. Eventos raros (por exemplo, revoluções) são óti-

mos candidatos a abordagens N-pequeno. Existem,no entanto, problemas potenciais subjacentes àsabordagens N-grande que podem se beneficiar deabordagens N-pequeno. De forma mais dramática,como aponta Burke (1992), as abordagens quan-titativas pressupõem a estabilidade do significadodos conceitos no tempo e a comparabilidade emcontextos distintos. “Classe média”, para citar umexemplo, pode ter conotações distintas em momen-tos diferentes, assim como a variável “alfabetizado”




pode ser interpretada diversamente dependendo docontexto. Em geral, o instrumento de coleta (comoo questionário) pode trazer uma série de problemasna sua validação quando aplicado em pontos geo-gráficos e temporais distintos de sua aplicação ori-

ginal. Em contrapartida, Burke sugere que se adotea etnografia como método de pesquisa, uma vezque permite acesso privilegiado às práticas concre-tas dos atores sociais.

Abordagens N-grande pressupõem uma or-dem causal entre as variáveis independente e de-pendente. Entretanto, se esta última pode tambéminfluenciar a primeira, temos um problema de en-dogeneidade que encontra limitações de tratamento,dependendo da amostragem disponível. Halpern(1993), por exemplo, investigou em livros, jornais

e discursos em que medida as ideias dos líderes co-munistas do Leste europeu antecediam a adoção depolíticas filo-stalinistas. O problema imposto pelaanálise é que a adoção dessas políticas poderia tersido forçada pela ocupação soviética nesses países,e assim a visão das lideranças seria uma racionali-zação retrospectiva para legitimar as decisões ante-riores. Ainda que a autora tenha levado em conta asequência de eventos (por exemplo, a existência deum discurso antes ou depois da adoção de deter-minada política), não conseguiria estabelecer se tallíder estava ou não predisposto à adoção dessa po-lítica de forma independente. Para tanto, Halpernfoi obrigada a adotar uma abordagem N-pequenoe trazer como casos de controle países que tinhamdesenvolvido seus próprios regimes comunistas,sem a intervenção soviética. Halpern, então, iden-tificou que tanto a China como a Iugoslava ado-taram políticas semelhantes às stalinistas, sendo oprimeiro país de forma independente e o segundo,a despeito da União Soviética.

Poderíamos argumentar que o exemplo de Hal-pern leva-nos à abordagem N-pequeno por conta dararidade de observações. Tomemos então o proble-ma colocado por Przeworski (2007) quanto à rela-ção entre regime (democrático ou ditatorial) e cres-cimento econômico. O autor mostra que a analogiado “experimento” nas ciências sociais é falha, porqueas observações não recebem tratamentos aleatórios,rompendo os pressupostos usuais de métodos mul-tivariados, como a regressão linear (Blalock, 1979).

Na melhor das hipóteses, poderíamos falar de “quaseexperimentos”, onde a “história” estabelece valoresàs unidades. Segundo seu estudo, existe uma gran-de coincidência entre “ditaduras” e “pobreza”, o quedificulta o entendimento dos processos que relacio-

nam regime político a desenvolvimento econômico.Przeworski aponta a dificuldade de se estabeleceruma ordem causal entre as variáveis. Como saber sea mesma elite que foi educada para implementar ademocracia não recebeu também treinamento paraestabelecer instituições que levem ao crescimentoeconômico? Ou, se as elites treinadas para promovergolpes militares não receberam uma carga ideoló-gica para desconfiar dos mecanismos econômicosde mercado? Quando a questão da endogenia nãoé solucionada pela análise estatística, o pesquisador,

afirma Przeworski, deve apelar para uma abordagemN-pequeno que possibilite o pareamento entre asobservações, a fim de se aproximar ao máximo deunidades que possam ser consideradas homogêneas.Como exemplo inspirador de futuras pesquisas, oautor cita o texto de Yashar (1997), um empenhopara explicar o processo histórico que levou a CostaRica a adotar a democracia, enquanto a Guatemalaenveredou para a ditadura.

Podemos elencar críticas aos métodos estatísti-cos quando se trata de abordagens mais populares,mas isso não significa a falência do método. Se-gundo Ragin (2006), a maioria dos estudos quan-titativos de política comparada utiliza modelos deregressão lineares, cuja fundamentação teórica dainteração das variáveis explicativas não é frequente.Em contrapartida, os pesquisadores quanti criamuma espécie de “competição” entre as variáveisdispostas em modelos multivariados, a fim de en-contrar fatores que expliquem da melhor formaa variável dependente, sem dar a devida atenção

às relações entre elas. Mesmo quando existe umateorização, os pesquisadores entendem a interaçãocom “produto” das variáveis explicativas. A lineari-dade dos modelos, principalmente quando se tratade observações longitudinais, acaba assumindo alinearidade temporal dos processos sociais (Abbott,1988). Esta mesma crítica é corroborada por Tilly(2001), quando afirma que a emersão de processossociais não se dá de forma linear: alguns processossão lentos e demoram às vezes séculos para expres-




sar seus efeitos. A escolha da abordagem N-peque-no nesse contexto é recomendada por sua vocaçãoem explicitar de forma menos “automática” as di-versas temporalidades em curso na explicação deum processo causal, e por deslocar a explicação da

“variável” ao “processo” (Ragin, 2006).Ragin critica ainda a forma “automática” e “irre-

fletida” de se construir, numa abordagem N-grande,populações adotando como fronteiras as categoriasnaturalizadas pelos próprios atores sociais interessa-dos. Como exemplo contrastante, vale lembrar como

Abbott (2005) entende o embate dos profissionais nocampo da medicina no século XIX nos Estados Uni-dos. Se ele tivesse se restrito à população de médicos,perderia de vista outros profissionais que exerciamatividades compatíveis, como curandeiros e acupun-

turistas. Em suma, sugere-se que ao utilizar uma abor-dagem N-grande se leve em consideração o métodoN-pequeno para uma melhor adequação da constru-ção da população (e correspondente amostra) à teoriaem teste. Essa ponderação leva a uma convergênciaentre Ragin (2006) e King, Keohane et al. (1994), emrelação à decisão de estabelecimento das fronteiras dapopulação: devemos incluir nos estudos indivíduos,cuja variação na variável dependente seja plausível.

Justaposição e síntese de métodos quanti equali

Na seção anterior foram descritas diversas situ-ações onde se justifica a combinação de abordagensquali (N-pequeno) e quanti (N-grande), ou mesmoo abandono de uma em favor da outra. Preliminar-mente, creio que, quando possível, a abordagemquali deve anteceder o método N-grande, já queajuda a explicitar os mecanismos causais que vão

influenciar na coleta de dados e na escolha do ferra-mental estatístico da abordagem N-grande.É também possível, embora seja raro, identi-

ficar análises quantitativas que auxiliam o estabe-lecimento da validade de estudos originalmentequalitativos. Stinchcombe (2005), por exemplo,mostra a dificuldade de se entender as origens domovimento sindicalista norte-americano atravésde entrevistas individuais, uma vez que elas pode-riam silenciar as possíveis influências do sindicalis-

mo alemão ou japonês. Isto é, seria “politicamenteincorreto” entender o sindicalismo nesses paísescomo atores centrais na pesquisa, tendo em vistaa Segunda Guerra Mundial. A estratégia analíticade Stinchcombe foi recuperar os índices de gre-

ve e identificar os picos de conflito no pré-guerra(2005, p. 138). Assim pode desenvolver a pesquisaem periódicos nas datas respectivas das greves, paraentender os discursos utilizados e as influências ale-mãs e japonesas. A pesquisa quantitativa, portanto,ajuda a identificação de momentos e locais que po-dem vir a ser o foco de análises qualitativas com-plementares, aumentando a validade do estudo, enão necessariamente, é importante frisar, sua gene-ralização. Se a validade de um estudo não está bemestabelecida, a generalização torna-se irrelevante.

Desse ponto de vista, o estudo quantitativo não éutilizado para o estabelecimento de “efeitos cau-sais”, mas para mapear a variação de grandezas deinteresse (Abbott, 1998). Mesmo regressões podemser interpretadas como “descrições” e não necessa-riamente como “previsões”.

Proponho que essa colaboração de abordagensse dê de forma pendular: podemos também retornarà abordagem N-pequeno após realizar as análises N--grande. Creswell identifica três usos possíveis paramétodos mistos: triangulação, sequenciamento, etransformação. O primeiro, realizando a triangula-ção dos dados, busca aumentar a validade das con-clusões. O segundo implica em utilizar um métodoantes do outro como estratégia de desenho de pes-quisa. Por exemplo, métodos quali podem ser utili-zados em situações onde pouco fora pesquisado so-bre o objeto de interesse (Creswell, 2008). Por fim,o método transformativo envolve a coleta conjuntade dados quali e quanti no desenho de pesquisa.

Huff (2008) sintetiza as vantagens e as desvan-

tagens dos métodos mistos em relação às abordagenstradicionais. Para a autora, os métodos mistos seriammais pragmáticos em combinar materiais com o ob-

jetivo de alcançar um equilíbrio ótimo entre abor-dagens quanti e quali . Estudos quanti completadospor estudos quali podem fornecer maior potencialde interpretação dos fenômenos, principalmente aoagregar a percepção dos indivíduos no desenho depesquisa. O inverso garante uma generalização paraalém do contexto específico de análise, o que im-




plica uma maior amplitude do estudo. Idealmente,ao combinar abordagens quali e quanti , os pesqui-sadores evitariam as fragilidades próprias de cadamétodo. No entanto, estudos baseados em métodosmistos ainda correm o risco de serem criticados pela

superficialidade da análise se comparados aos méto-dos tradicionais de construção de conhecimento nasdistintas comunidades científicas.

Ragin (1989) é provavelmente um dos princi-pais defensores de superação dessa divisão. Ele pro-põe que utilizemos a análise buleana para a descri-ção de processos causais. Ou seja, tratar as variáveiscomo dicotômicas e entender a maneira pela qualconfigurações de variáveis explicam o comportamen-to observado. Existem algumas distinções impor-tantes dessa metodologia comparada àquela comu-

mente utilizada com ferramentas multivariadas. Emprimeiro lugar, é comum a ocorrência nas ciênciassociais da assimetria causal entre as variáveis incluí-das na construção das matrizes de respostas possíveis.Essa possibilidade contrasta com os métodos mul-tivariados, em que o favorecimento de correlaçõesassume a simetria, dificultando o estabelecimento deordem causal. Em segundo lugar, é possível estabele-cer uma ordem cronológica causal entre os eventos,revelando os processos históricos que levam ao surgi-mento da observação. Esses processos admitem equi-finalidade,11 explicitando assim efeitos multicausaise dispensando o imperativo de variação da variáveldependente para a construção de teorias (em con-traste com o estudo de King, Keohane, et al., 1994).Ragin pretendeu aprimorar a distinção entre condi-ções necessárias e condições suficientes em um pro-cesso causal, o que é bastante adequado quando setrata de identificar todos os fatores que mutuamenteexplicam o fenômeno e coletivamente são exclusivosna explicação. Isso possibilita considerar irrelevan-

tes as variáveis não observadas e obter o máximo dealavancagem com economia de recursos. Em elabo-ração recente, Ragin (2008) propõe a utilização de fuzzy-sets , isto é, a inclusão de variáveis estocásticas.

Conclusão

Revimos no decorrer deste texto a separaçãoentre abordagens quali (N-pequeno) e quanti (N-

-grande). Com efeito, houve uma explícita escolhaem direção à centralidade de “mecanismos causais”,com o objetivo de diminuir a influência das “guerrasparadigmáticas” sobre a discussão (Morgan, 2007).

Sob a perspectiva de “mecanismos causais”,

mostrei como as abordagens são complementarese mesmo interdependentes: o desenho de pesquisacom uma abordagem N-grande depende de umaimersão em descrições e explicações de casos queutilizam métodos quali . Em diversas ocasiões, roga--se o abandono da pretensão generalizante de am-plo alcance das abordagens “N-grande”.

Apontei também algumas críticas às aborda-gens multivariadas mais comuns, incluindo o recor-rente problema de tratamento “linear” da tempora-lidade. Vale uma ressalva: as técnicas quantitativas

e estatísticas não se limitam aos modelos lineares,mas já abarcam possibilidades que tratam a tempo-ralidade de outras formas, como por exemplo nastécnicas de modelagem agent-based (Macy e Wil-ler, 2002). Apresentei ainda possíveis alternativas àstécnicas multivariadas, incluindo a análise buleanaproposta por Ragin.

Não pretendi aqui advogar o abandono dastécnicas multivariadas e de outras técnicas associa-das a N-grande. Ao contrário, para muitas comu-nidades científicas a inferência causal vinculada àsanálises multivariadas continuará a ser norteadorapara a construção de conhecimento científico. Oque proponho como alternativa é um processo heu-rístico de “idas e vindas” (Huff, 2008). Essa abor-dagem torna-se necessária principalmente quandoo pesquisador se defronta com modelos incomple-tos, em que o teste dos caminhos causais através daabordagem quanti esgota-se. Tomando as palavrasde King, Keohane et al. (1994), não se pretendedefender essa ou aquela técnica, mas propiciar ao

pesquisador ferramentas que maximizem a alavan-cagem da pesquisa. As limitações, evidentemente, são de ordens di-

versas. Em primeiro lugar, assumiram-se a compa-rabilidade e a generalização como pressupostos doconhecimento científico. Não há justificativa paraque esses pressupostos sejam universalmente acei-tos, e nem mesmo a possibilidade que sejam sem-pre aplicados. Por exemplo, nos estudos de sistema--mundo, não é possível obter uma comparabilidade




quando tratamos de um único caso (Collins, 1984; Wallerstein, 2004). De forma correlata, podería-mos suspeitar que as observações sobre casos apa-rentemente independentes sugiram epifenômenos12 quando levamos em consideração o funcionamento

de sistemas mais amplos (Tilly, 1984). Em segun-do lugar, ao buscar caminhos causais, corre-se orisco de enfatizar mecanismos, com menor atençãoao contexto histórico. Como aponta Reed (2012),a abordagem de mecanismos pode enfrentar obstá-culos em dialogar com a sociologia histórica, queenfatiza a interpretação.

Além disso, evitei abordar diretamente os de-bates que lidam com a síntese entre os níveis macro e micro (Alexander, 1987) ou entre agência e es-trutura (Bourdieu, 1977; Giddens, 1986). Por um

lado, os esforços de síntese (micro/macro e estru-tura/agência) são importantes, na medida em quepropõem conceitos que informam estratégias me-todológicas. Por outro, grande parcela desse debatetende a enfatizar a taxonomia subjacente às teorias,dando menor ênfase às implicações metodológicas.Tomado de forma exagerada, uma síntese suficien-temente ampla sempre será capaz de encaixar osachados empíricos em sua taxonomia, mas isso nãosignifica que poderá explicar a existência de varia-ção entre os casos.

Entretanto, cabe aos pesquisadores a demons-tração da utilidade dessa abordagem aos projetos desíntese, para que não fique restrita a uma comuni-dade limitada de estudiosos (frequentemente liga-dos ao mainstream da ciência política e da sociolo-gia norte-americana). Esforços recentes de traduçãoda lógica dos mecanismos causais para teorias quevão além das abordagens macroestruturais da ciên-cia política, ou da escolha racional, já podem serencontrados; exemplo disso são as tentativas de in-

vestigação do conceito de habitus como mecanismomediador entre campo e prática (Vaughan, 2009).

Notas

1 Restrinjo o escopo de uma orientação “positivista”para as pesquisas que buscam representar fenômenosem variáveis e exploram as possíveis explicações parauma variável de interesse (“variável dependente”). Ver

Abbott (1997), para uma definição semelhante.

2 Pesquisadores que se afiliam à perspectiva interpreta-cionista são comumente associados à tradição iniciadapor Wihelm Dilthey. É central a essa abordagem oconceito de Verstehen: a compreensão se dá com base

na empatia com os motivos e desejos do ator socialque o pesquisador busca capturar em sua pesquisa.Desse ponto de vista, os pesquisadores defendem quea subjetividade do ator social e, consequentemente,sua interpretação do contexto devem ser centrais noesforço de pesquisa. O pesquisador nos convida paraum “passeio” através de suas percepções e análises denotas de campo e nos pede confiança na sua sensi-bilidade para legitimar a coleta de seus dados. Nãoexiste uma pretensão de replicabilidade dentro dessatradição, o que introduz atritos inevitáveis no contatocom pesquisadores que buscam o estabelecimento de

generalizações. Ao contrário, a exterioridade da com-paração trairia o acesso hermenêutico ao objeto.

3 Essa discussão também está no centro da sociologiaweberiana, geralmente discutidas sob a égide episte-mológica. A estratégia weberiana é geralmente articu-lar a compreensão do sentido da ação do ator à cons-trução de tipos-ideais. Nesse sentido, Weber tambémfora atacado por afastar-se das abordagens históricastradicionais.

4 Para uma consideração crítica das lógicas distintasde explicação e compreensão na sociologia, ver Ianni(1990). Para uma reflexão do ponto de vista da forma-ção de novos pesquisadores, ver Cano (2012).

5 Wallerstein (2010) contrasta o “reducionismo episte-mológico” – a ideia de que o todo pode ser explicadopela agregação de suas partes – com a “epistemolo-gia emergentista” – a ideia de que efeitos sistêmicosnão podem ser previstos e explicados pelas partes. Vertambém Sawyer (2011) para uma crítica análoga a Wallerstein. A abordagem que adoto ao longo desteartigo busca ao máximo abarcar essas sugestões, prin-cipalmente ao elencar exemplos empíricos da ciênciapolítica, cujos mecanismos causais remetem princi-

palmente a mudanças estruturais macro.6 Para a integração do nível macro, interacional e indivi-

dual, ver também Mouzelis (1995).

7 A Hume também é atribuída a proposição do “efeitocausal”, ligada à ideia de que “conjunção constante”(correlação) entre variáveis é suficiente para o estabe-lecimento de causação.

8 De forma menos frequente, encontramos estudos de-senhados a partir de causas preestabelecidas, manten-do os efeitos em aberto.




9 Ver Eisenhardt (1989) e Vaughan (1992), como su-gestões do método de caso para a construção indutivade teoria.

10 Esse ponto ficará evidente ao final do artigo, quando re-cuperarei a crítica de Wallerstein ao método comparado.

11 Equifinalidade refere-se à ideia que o mesmo efeitopode ser gerado por caminhos causais distintos.

12 Um epifenômeno é um fenômeno secundário, que é de-rivado e sempre acompanhado do fenômeno principal.

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RESUMOS / ABSTRACTS / RESUMÉS 257

DECISÕES ENTRE PESQUISASQUALI E QUANTI SOB APERSPECTIVA DE MECANISMOSCAUSAIS

Charles Kirschbaum

Palavras-chave: Metodologias quali--quanti ; Mecanismos causais; Mecanis-mos sociais.

A escolha por métodos quali ou quanti é tradicionalmente mediada pelo debateentre paradigmas de construção de co-nhecimento. Geralmente, os livros-textoem metodologia de pesquisa associam osmétodos quali ao paradigma construtivis-ta-fenomenológico, enquanto os métodosquanti são em geral associados a preten-sões positivistas. Esse artigo explora o pro-

cesso de decisão entre metodologias sob aperspectiva dos mecanismos causais, quevêm sendo desenvolvidos sob múltiplasorientações. Buscamos aprofundar a dis-cussão sobre as implicações da escolha deum determinado método (quali , quanti ou misto), examinando suas possíveisaplicações nas ciências sociais.

DECIDING BETWEEN QUALI AND QUANTI RESEARCH FROMTHE PERSPECTIVE OF CAUSALMECHANISMS

Charles Kirschbaum

Keywords: Quali -quanti methodologies;Causal mechanisms; Social mechanisms.

Decision in favor of quali or quanti methods is traditionally mediated by thedebate between paradigms of knowledgeconstruction. In general, the text-bookson methodology of the research associatethe quali methods to the constructivist-phenomenological paradigm, whereasthe quanti methods are usually associ-ated to positivist pretensions. This articleexplores the process of decision between

methodologies from the perspective ofthe causal mechanisms, which are beingdeveloped under multiple orientations. Italso seeks to deepen the discussion overthe various implications of choosing acertain method (quali , quanti , or mixed),examining their possible applications inthe social sciences.

DECISIONS ENTRE RECHERCHESQUALI ET QUANTI SOUS LAPERSPECTIVE DE MECANISMESCAUSAUX

Charles Kirschbaum

Mots-clés: Méthode quali quanti ; Méca-nismes causaux; Mécanismes sociaux.

Traditionnellement, le débat entre lesparadigmes de construction du savoirsert de médiateur pour le choix des mé-thodes quali ou quanti . Généralement,les livres-textes sur la méthodologie derecherche associent les méthodes quali auparadigme constructiviste-phénoméno-logique, tandis que les méthodes quanti sont en général associées à des préten-tions positivistes. Cet article explore le

processus décisionnel entre méthodolo-gies sous la perspective des mécanismescausaux qui sont développés sous demultiples orientations. Nous cherchons àapprofondir la discussion sur les implica-tions du choix d’une méthode détermi-née (quali , quanti ou mixte) en exami-nant ses possibles applications dans lessciences sociales.

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