Teoria & Pesquisa: Revista de Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024, 2023. e-ISSN: 2236-0107

DOI: https://doi.org/10.14244/tp.v32i00.1017 1

DA REEDIÇÃO DE DESIGNING SOCIAL INQUIRY À EDIÇÃO DOS NOVOS

DEBATES METODOLÓGICOS

DE LA REEDICIÓN DE DESIGNING SOCIAL INQUIRY A LA EDICIÓN DE NUEVOS

DEBATES METODOLÓGICOS

FROM THE NEW EDITION OF DESIGNING SOCIAL INQUIRY TO THE REEDITION

OF NEW METHODOLOGICAL DEBATES

Enzo LENINE1

e-mail: lenine@ufba.br

Como referenciar este artigo:

LENINE, E. Da reedição de designing social inquiry à edição dos

novos debates metodológicos. Teoria & Pesquisa: Revista de

Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024, 2023. e-ISSN:

2236-0107. DOI: https://doi.org/10.14244/tp.v32i00.1017

| Submetido em: 10/01/2023

| Revisões requeridas em: 20/04/2023

| Aprovado em: 10/09/2023

| Publicado em: 17/12/2023

Editores:

Profa. Dra. Simone Diniz

Prof. Dr. Eduardo de Lima Caldas

Profa. Dra. Mércia Kaline Freitas Alves

Dr. Vinícius Silva Alves

Editor Adjunto Executivo:

Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz

Universidade Federal da Bahia (UFBA), Salvador – BA – Brasil. Doutor em Ciência Política (Professor Adjunto).

Da reedição de designing social inquiry à edição dos novos debates metodológicos

Teoria & Pesquisa: Revista de Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024, 2023. e-ISSN: 2236-0107

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RESUMO: O artigo revisita as discussões metodológicas propostas na obra de KKV por

ocasião da publicação de uma nova edição de Designing Social Inquiry. Utilizo como ponto de

partida a obra de KKV para analisar as discussões contemporâneas sobre causalidade,

explicação e ciência. Parte-se da premissa de que a lógica inferencial de KKV projeta-se como

um modelo único de produção de conhecimento, o que contrasta com a pluralidade de

concepções dentro da Ciência Política e das Relações Internacionais. Recorrendo aos aportes

da filosofia das ciências sociais para avaliar a obra e os debates contemporâneos em ambas

disciplinas, aponto três problemáticas na obra de KKV: o problema da causalidade, o problema

da explicação e o problema da unificação metodológica. A análise desses problemas evidencia

a lógica de ciência que KKV projetam sobre as disciplinas de Ciência Política e RI, sintetizada

em uma visão de causalidade oriunda do modelo de Rubin-Holland, centrada na explicação

causal como única forma de explicação legítima, e proposta como modelo universal de

produção de conhecimento.

PALAVRAS-CHAVE: Metodologia política. Debates metodológicos. Quanti vs. Quali.

Explicação causal. KKV.

RESUMEN: El artículo revisa las discusiones metodológicas propuestas en la obra de KKV

con motivo de la publicación de una nueva edición de Designing Social Inquiry. Utilizo la obra

de KKV como punto de partida para analizar los debates contemporáneos sobre causalidad,

explicación y ciencia. La premisa es que la lógica inferencial de KKV se proyecta como un

modelo único de producción de conocimiento, lo que contrasta con la pluralidad de

concepciones dentro de la Ciencia Política y las Relaciones Internacionales. Utilizando las

aportaciones de la filosofía de las ciencias sociales para evaluar la obra y los debates

contemporáneos en ambas disciplinas, señalo tres problemas en la obra de KKV: el problema

de la causalidad, el problema de la explicación y el problema de la unificación metodológica.

El análisis de estos problemas pone de manifiesto la lógica de la ciencia que KKV proyecta

sobre las disciplinas de la Ciencia Política y las RRII, resumida en una visión de la causalidad

derivada del modelo Rubin-Holland, centrada en la explicación causal como única forma de

explicación legítima, y propuesta como modelo universal de producción de conocimiento.

PALABRAS CLAVE: Metodología política. Debates metodológicos. Quanti vs. Quali.

Explicación causal. KKV.

Enzo LENINE

Teoria & Pesquisa: Revista de Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024, 2023. e-ISSN: 2236-0107

DOI: https://doi.org/10.14244/tp.v32i00.1017 3

ABSTRACT: The article revisits the methodological discussions proposed in KKV's work on

the occasion of the publication of a new edition of Designing Social Inquiry. The starting point

is KKV's work, which is used to analyse contemporary discussions on causality, explanation

and science. The premise is that KKV's inferential logic is projected as a single model for

producing knowledge, which contrasts with the plurality of conceptions within Political Science

and International Relations. Using the contributions of the philosophy of social sciences to

evaluate the work and contemporary debates in both disciplines, three problems in KKV's work

are pointed out: the problem of causality, the problem of explanation and the problem of

methodological unification. The analysis of these problems highlights the logic of science that

KKV projects onto the disciplines of Political Science and IR, summarized in a vision of

causality derived from the Rubin-Holland model, centered on causal explanation as the only

form of legitimate explanation, and proposed as a universal model for the production of

knowledge.

KEYWORDS: Political methodology. Methodological debates. Quanti vs. Quali. Causal

explanation. KKV.

Introdução

Em 2021, e quase três décadas mais tarde, foi publicada uma nova edição do

emblemático livro de metodologia Designing Social Inquiry: Scientific Inquiry in Qualitative

Research (doravante, DSI), dos cientistas políticos Gary King, Robert O. Keohane e Sydney

Verba (doravante, KKV). Considerada uma das obras fundamentais para o ensino de

metodologia nos cursos de graduação e pós-graduação em Ciência Política e Relações

Internacionais no Brasil e no mundo, o texto de KKV – como ficou conhecido – marcou não só

um debate metodológico, como determinou os rumos tomados pela metodologia política nas

décadas seguintes à sua publicação (DOWDING, 2016). Em larga medida, o cisma entre

quantitativistas e qualitativistas, já profundo em 1994, quando da primeira edição da obra,

adquire novos contornos com as questões suscitadas e, principalmente, soluções propostas por

KKV. Subjacente ao texto havia uma tentativa de tornar as ciências sociais, especificamente a

Ciência Política, mais “científicas”, em especial os trabalhos associados às tradições

qualitativas. A solução para tal seria o reconhecimento da lógica inferencial como o modelo de

produção de conhecimento sobre os fenômenos políticos e internacionais, lógica esta que

poderia ser ajustada às pesquisas qualitativas – e, daí, o fato de o livro ser direcionado em seu

subtítulo ao público qualitativista (KING; KEOHANE; VERBA, 1994; 2021).

A nova edição surge em um momento de reativação de cismas metodológicos na

disciplina. No contexto atual, não só a obra de KKV foi apreciada e criticada por diferentes

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cientistas políticas, como também outros movimentos dentro da disciplina provocaram reações

a tentativas – por vezes sutis, mas frequentemente declaradas – de definir modelos pré-

determinados de produção de conhecimento (ISAACS, 2015; KING, 2014; SCHWARTZ-

SHEA; YANOW, 2016). No começo dos anos 2000, o Movimento Perestroika ditou a tônica

das cisões teóricas e metodológicas na disciplina, principalmente no que era visto como uma

espécie de predileção não declarada por abordagens quantitativas e formais; já nos anos 2010,

o estabelecimento da iniciativa Data Access and Research Transparency (DA-RT) da American

Political Science Association (APSA) provocou novas reações na academia (LENINE;

MÖRSCHBÄHCER, 2019; 2020). Em todas essas ocasiões, uma visão de ciência tentava se

impor sobre as demais, como se a produção de conhecimento científico fosse algo único e

descomplicado (HAWKESWORTH, 2015). Portanto, é nesse acumulado de debates, questões,

críticas e embates que se situa a nova edição de DSI.

Por tal razão, a rediscussão de uma obra tão relevante se faz premente. Ora, se o que

entendemos por conhecimento científico e metodologia política hoje reflete as discussões

presentes em KKV e geradas a partir da obra, revisitar essa nova edição três décadas depois

implica em se questionar acerca da arquitetura da Ciência Política e das Relações Internacionais

atuais, reconhecendo como ambas foram impactadas pelo texto dos autores. Tal é o objetivo

desse artigo: examinar DSI, porém não na forma de uma tradicional revisão de texto, mas

sobretudo sob uma perspectiva crítica acerca das questões produzidas pela obra. Nesse sentido,

considero três temas que merecem atenção em KKV e que ecoam persistentes disputas

epistemológicas e metodológicas dentro da Ciência Política e das RI: o problema da

causalidade, o problema da explicação e o problema da unificação metodológica. Essas três

problemáticas perpassam toda a obra de KKV, e nelas se firma seu argumento central sobre a

existência de: 1. Uma lógica única de ciência, a inferencial; 2. A produção de explicações

causais; 3. A causalidade como uma relação probabilística associada ao modelo de Rubin-

Holland.

De antemão, é preciso demarcar alguns pontos sobre este artigo. Primeiramente, os

argumentos que delineio não desmerecem ou rejeitam a obra de KKV. Muito pelo contrário: se

hoje DSI ainda é uma obra viva, reverberando em nossas pesquisas e merecedora de uma nova

edição, é porque ela assumiu um papel de profunda relevância para a metodologia na Ciência

Política e nas RI. Revisitá-la e discuti-la, mesmo que criticamente, confirma essa importância

e demonstra a sua atualidade para a disciplina. Em segundo lugar, o termo “problemas” usado

anteriormente refere-se mais a problemáticas ou questões epistemológicas e metodológicas, do

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que a um defeito argumentativo. Opto por mantê-lo, porém, porque salienta a necessidade de

nos atentarmos para a diversidade de perspectivas sobre os temas a que se referem, algo que é

por vezes mascarado no texto de KKV, como se tais problemas não existissem ou fossem

facilmente solucionáveis.

O artigo está estruturado em cinco seções, além desta introdução e da conclusão. Na

primeira seção, traço um panorama de DSI, sintetizando os argumentos centrais de cada

capítulo. Na sequência, apresento o problema da causalidade, apontando como ele surge em

KKV e como ele é percebido na filosofia das ciências sociais e nos debates metodológicos

contemporâneos. Na terceira seção, discuto o problema da explicação, assumida como

intrinsicamente causal por KKV. A explicação, porém, é mais contenciosa do que a visão dos

autores, principalmente dentro do contexto dos mecanismos causais e da virada interpretativa,

para não mencionar a própria filosofia da ciência e das ciências sociais. Na quarta seção, discuto

a concepção de uma única lógica inferencial, questionada por qualitativistas afiliados à ideia de

causalidade e por interpretivistas, e como ela envolve uma concepção de ciência pouco plural

– senão dogmática. Finalmente, saliento os desafios para o tipo de ciência da política e do

internacional proposta por KKV na contemporaneidade, bem como faço justiça ao valor da obra

para a discussão metodológica em Ciência Política e RI.

Designing Social Inquiry: breve panorama da obra

DSI foi publicada pela primeira vez em 1994, resultando da cooperação de três cientistas

políticos, dois deles renomados na Ciência Política (Sydney Verba e Gary King) e um nas RI

(Robert Keohane). Sua centralidade em diferentes campos de estudos nessas disciplinas resulta

de suas experiências anteriores com pesquisa, o que os levou a produzir uma obra que

sistematizava a produção de conhecimento sobre os fenômenos políticos e internacionais. A

princípio, DSI foi pensada como um guia para a pesquisa qualitativa, vez que, segundo os

autores, ela carecia de uma sistematização mais transparente e objetiva de seus procedimentos

metodológicos (KING; KEOHANE; VERBA, 1994; 2021). Porém, a vasta maioria dos seus

argumentos é referenciada nas abordagens quantitativas, recorrendo constantemente a

formalizações típicas desse modelo de pesquisa.

A nova edição de 2021 traz os mesmos seis capítulos da primeira edição, acrescidos de

um prefácio escrito por King e Keohane. Intitulado “Designing Social Inquiries: K and K on

KKV”, o prefácio faz um balanço dos impactos do livro; reafirma o contexto da primeira edição,

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qual seja, o de auxiliar no aprimoramento da pesquisa qualitativa; e apresentam uma visão

otimista e conciliadora entre qualitativistas e quantitativistas (KING; KEOHANE; VERBA,

2021). Mais notável, porém, é a quantificação do impacto da obra de 1994 por meio da avaliação

do uso da inferência nos artigos acadêmicos publicados nos dez periódicos de maior impacto

na disciplina em 1990 e 2019

, de acordo com King e Keohane, “em 1990, 13% dos artigos

usavam essa linguagem [da inferência], enquanto em 2019, 71% usavam-na” (KING;

KEOHANE; VERBA, 2021, p. 14). Essa transformação no output das pesquisas demonstraria,

segundo os autores, uma maior atenção para a inferência e as questões a ela associadas.

Como mencionado, a nova edição reproduz os capítulos originais, os quais examino

brevemente a seguir. O capítulo 1 é, provavelmente, o mais conhecido entre estudantes e

pesquisadoras brasileiras nas graduações e pós-graduações de Ciência Política e Relações

Internacionais do país. Nele, KKV traçam mais do que um panorama geral do livro: os autores

constroem os alicerces do que entendem por ciência e como tal entendimento está fundado em

uma única lógica de produção de conhecimento, qual seja, a inferencial. Aqui se destacam

quatro máximas que orientam o livro, quais sejam: o objetivo da pesquisa científica é a

inferência, seja ela descritiva, seja ela explicativa (id est, causal); os procedimentos analíticos

da ciência são públicos; as conclusões de qualquer pesquisa científica são permeadas por

incertezas devido à complexidade e às não-linearidades do mundo real; e (talvez a mais

importante) o conteúdo da ciência é o método (KING; KEOHANE; VERBA, 2021). A

discussão subsequente do capítulo orbita ao redor do desenho de pesquisa que conformaria

essas quatro máximas, nomeadamente no que tange à construção da pergunta de pesquisa, ao

uso e refinamento das teorias e à qualidade dos dados. Essa esquematização breve e objetiva,

repleta de exemplos práticos de pesquisas em Ciência Política e RI, responde, em larga medida,

pela importância do livro em cursos introdutórios de metodologia.

O capítulo 2 trata da inferência descritiva, trazendo uma definição concisa desta.

Segundo os autores, “a inferência é o processo de usar os fatos que conhecemos para aprender

sobre os fatos que não conhecemos”, sendo que “os fatos que desconhecemos são os sujeitos

das nossas perguntas de pesquisa, teorias e hipóteses” e “os fatos conhecidos formam nossos

dados ou observações (quantitativos ou qualitativos)” (KING; KEOHANE; VERBA, 2021, p.

45). De uma maneira mais técnica e particular, a inferência descritiva se refere à compreensão

A lista de periódicos analisados pelos autores incluiu: American Journal of Political Science, American Political

Science Review, British Journal of Political Science, Public Administration, European Journal of Political

Research, International Organization, Journal of Conflict Resolution, Journal of Politics, Political Psychology e

World Politics.

Enzo LENINE

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de um fenômeno não observado por meio de um conjunto de observações, distinguindo o

componente sistemático do componente não sistemático do fenômeno (KING; KEOHANE;

VERBA, 2021). Os exemplos elencados pelos autores ao longo do capítulo servem tanto para

destacar essas definições, como também para formalizar a ideia de inferência, e para oferecer

recomendações para lidar com problemas práticos de pesquisa. Nesse processo, o recurso às

terminologias dos métodos quantitativos se torna mais evidente, e os autores se justificam

alertando que essa é apenas uma maneira mais prática de consolidar os conceitos e discussões.

De maneira análoga, o capítulo 3 discute a inferência causal. Sua centralidade no livro

advém do fato de que a concepção de explicação de KKV está profundamente associada à ideia

de causalidade: a pesquisa científica, segundo os autores, adquire seu valor na medida em que

revela relações causais. KKV reconhecem que o termo causalidade é “confuso” e, visando a

esclarecê-lo, valem-se da linguagem característica das pesquisas quantitativas, qual seja, de

variáveis dependente, independente e de controle. Não por acaso, o seu ponto de partida é o

modelo causal de Rubin-Holland, ajustado à realidade das pesquisas sociais e resumido da

seguinte forma: “o efeito causal é a diferença entre o componente sistemático das observações

feitas quando a variável explicativa assume um valor e o componente sistemático de

observações comparáveis quando a variável explicativa assume outro valor” (KING;

KEOHANE; VERBA 2021, p. 80). É com base nesse modelo que os autores avaliam a

inferência causal na pesquisa qualitativa e, outrossim, abordagens alternativas de causalidade,

nomeadamente mecanismos causais (que especificam como as causas produzem efeitos),

múltipla causalidade (quando um determinado resultado é causado pela combinação de

diferentes variáveis independentes) e simetria/assimetria causal (diferenças dos efeitos causais

entre o aumento e o decrescimento dos valores da variável explicativa). Nesse capítulo, KKV

ainda discutem os pressupostos do modelo causal, especificamente a homogeneidade das

unidades e a independência condicional entre variável independente e dependente, temas

também abordados no artigo seminal de Paul W. Holland (1986). O capítulo se encerra com

uma série de estratégias para o desenvolvimento de teorias causais, o que seria o objetivo

fundamental das ciências sociais.

O capítulo 4 trata mais diretamente da constituição do desenho de pesquisa a partir das

discussões sobre inferências descritiva e causal. A preocupação principal do capítulo consiste

em traçar estratégias para evitar desenhos de pesquisa indeterminados, nos quais: (1) há mais

inferências do que observações; e/ou (2) existe multicolinearidade entre as variáveis

explicativas. Ademais, KKV descrevem problemas associados à escolha de casos (ou

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observações, como preferem chamar para evitar a imprecisão do termo “caso”),

especificamente às diferentes modalidades de viés de seleção. Conforme detalham com

exemplos de pesquisas em Ciência Política e RI essas questões, os autores formalizam parte

desses problemas por meio de modelos estatísticos simples.

O capítulo 5 se ocupa das diferentes fontes de erro e viés (bias) nas pesquisas em Ciência

Política e RI. Valendo-se de uma discussão técnica traçada sob fortes paralelos com as soluções

quantitativas para os referidos problemas, KKV oferecem recomendações “universais”

aplicáveis a qualquer pesquisa quantitativa ou qualitativa. Ao discutirem viés e ineficiência, os

autores alertam que “pesquisadores qualitativos tentam alcançar medidas exatas, mas eles

geralmente têm menos precisão” (KING; KEOHANE; VERBA, 2021, p. 149), mas defendem

que, devido a possuírem semelhanças quintessenciais, as pesquisas quantitativas e qualitativas

estariam não só habilitadas, como disporiam das ferramentas para resolver esses problemas. A

exposição do capítulo centra-se na comprovação dessa possibilidade, apresentando sugestões e

recomendações para melhorar a escolha e a mensuração de variáveis, evitar a omissão de

variáveis explicativas e lidar com a endogeneidade.

Finalmente, no capítulo 6, KKV delineiam estratégias de aumento do número de

observações com vistas a resolver problemas de incerteza e desenhos de pesquisa

indeterminados. Eles analisam desde os estudos de um único caso, e como dentro deles é

possível realizar diferentes observações; até estudos comparados, e como ampliar o número de

observações nos mesmos (por exemplo, tomando as subunidades como observações), bem

como lidar com os desafios associados a unidades analíticas heterogêneas. Em parte, o capítulo

ecoa discussões realizadas tanto na pesquisa de política comparada (LIJPHART, 1971), como

entre quantitativistas (KELLSTEDT; WHITTEN, 2015). Destaca-se, ainda, a breve atenção

dada a process tracing, uma abordagem causal central na pesquisa qualitativa, e cujo potencial

para produzir inferência causal os autores reconhecem. Mais do que uma conclusão pró-forma,

KKV mantêm nesse espaço final a série de recomendações e estratégias que caracterizou os

capítulos anteriores, demonstrando, ao fim e ao cabo, que os problemas e as soluções que se

apresentam na pesquisa são, salvaguardadas as particularidades, similares para qualitativistas e

quantitativistas. Em suas palavras:

Em princípio e na prática, os mesmos problemas de inferência existem na

pesquisa quantitativa e qualitativa. A pesquisa desenhada para nos ajudar a

compreender a realidade social só pode ter sucesso se seguir a lógica da

inferência científica. Esta máxima se aplica à observação qualitativa,

quantitativa, grande-n, pequeno-n, experimental, observacional, histórica,

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etnográfica, observação participante e todas as outras pesquisas científicas

sociais. No entanto, (...) os problemas fundamentais da inferência descritiva e

causal são geralmente mais difíceis de evitar com um projeto de pesquisa de

n pequeno do que de n grande (KING; KEOHANE; VERBA, 2021, p. 227)

Evidentemente, esse breve resumo dos capítulos não esgota a riqueza dos exemplos,

questões, estratégias e recomendações discutidos pelos autores: na verdade, o tratamento

cuidadoso de todos esses temas torna a obra mais palatável e curiosa para a leitora, apresentando

o processo de pesquisa de uma maneira acessível para pesquisadoras em diferentes estágios de

seu treinamento metodológico. Mesmo os modelos formais baseados em referenciais

estatísticos são suficientemente acessíveis para quem possua conhecimentos elementares de

pesquisa quantitativa.

Entretanto, a obra, desde sua publicação, tornou-se contenciosa dentro da Ciência

Política (DOWDING, 2016; GOERTZ; MAHONEY, 2012). Em larga medida, o debate que

KKV lançaram influenciou a disciplina tanto no mundo anglo-saxão, como nas demais

academias nacionais, porém, de uma forma que se traduziu na tentativa de subsumir os métodos

qualitativos à lógica inferencial dos métodos quantitativos. Como sintetiza Dowding:

Até certo ponto, (...) o debate moderno foi desencadeado por King, Keohane

e Verba (1994) e sua afirmação de que existe uma lógica de inferência. A

implicação subjacente da lógica da inferência é que apenas a evidência

quantitativa pode (a) determinar a causalidade e (b) testar hipóteses extraídas

da teoria. Uma resposta foi que a evidência qualitativa pode definir a

causalidade (c) preenchendo as lacunas e ajudando a demonstrar os

mecanismos reais e (d) usando um modelo diferente de causalidade.

Curiosamente, em parte como resultado do debate, os estudos quantitativos

estão sob crescente escrutínio de suas afirmações causais, levando a novas

técnicas estatísticas e à virada experimental (DOWDING, 2016, p. 162)

As questões apontadas acima refletem-se nos três problemas sinalizados na introdução

do artigo e sobre os quais me debruço na sequência: o problema da causalidade, o problema da

explicação e a tentativa de unificação metodológica. A escolha não é fortuita: DSI esteve sob o

escrutínio de pesquisadoras afiliadas a diversos campos dentro da Ciência Política e das RI que

se devotam a questões epistemológicas e metodológicas. Embora discussões de tal natureza

sejam frequentemente elididas por empiricistas (BEVIR, 2008), a repercussão de DSI acabou

por gerar uma grande produção acadêmica sobre metodologia, tanto para reafirmar as posições

de KKV (por exemplo, Kellstedt e Whitten, 2015), como para contestá-las (por exemplo, Goertz

e Mahoney, 2012). A natureza da explicação e da causalidade constitui tema central nessas

discussões. Paralelamente, desenvolvimentos de ordem institucional e sociológica na disciplina

reativaram cismas entre qualitativistas e quantitativistas: foram os casos dos já mencionados

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Movimento Perestroika e DA-RT. Com isso, a ideia de unificação metodológica foi posta em

xeque.

O problema da causalidade

A concepção de causalidade de KKV delineada no texto fundamenta-se na inferência

causal, estando atrelada à própria ideia de explicação causal. Embora os autores exponham

brevemente outras concepções de causalidade – e defendam que elas não são incompatíveis

com a sua –, há um profundo silêncio sobre as discussões filosóficas acerca do tema. Na

verdade, por escolha deliberada, KKV elidem debates dessa natureza, restringindo-se tão

somente a uma exposição da filosofia de Karl Popper, uma vez que ela serve aos interesses

práticos de sua abordagem inferencial.

Os autores desenvolvem sua proposta de abordagem causal tomando como referência o

texto do estatístico Paul W. Holland (1986), que se debruçou sobre a questão denominada de

Problema Fundamental da Inferência Causal. De acordo com Holland, é impossível observar o

valor de tratamento em uma unidade e o valor controle na mesma unidade para averiguar o

efeito causal do tratamento sobre essa unidade (HOLLAND, 1986). Isso implicaria na

impossibilidade da inferência causal, visto que a análise da relação de causalidade presume a

capacidade de verificar se um dado tratamento dado à unidade gera algum efeito. Holland

propõe uma saída estatística trabalhando com uma população em vez de uma única unidade

para analisar o efeito causal médio, e parcela significativa dessa abordagem é utilizada por KKV

em seu modelo causal.

KKV propõem que o modelo de Rubin-Holland seja ajustado ao contexto da Ciência

Política: em vez de assumir uma posição determinística, que transparece no texto de Holland,

a pesquisa política estaria mais bem situada sob uma perspectiva probabilística, dadas as

incertezas subjacentes aos fenômenos sociais, intrinsicamente sujeitos à agência e à

intencionalidade humanas (KING; KEOHANE; VERBA 2021). Os dados que as pesquisadoras

coletam no mundo, mesmo resultando dessa miríade de incertezas, poderiam ser tratados de

maneira a produzir inferências causais com o devido grau de confiança requerido pela ciência.

Não por acaso, o conjunto de estratégias apresentado ao longo do livro – principalmente a partir

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do quarto capítulo – serve justamente para conformar essa concepção de causalidade presente

no modelo de Rubin-Holland-KKV

O tratamento dado por KKV à causalidade é, como se pode antecipar, contencioso.

Cartwright salienta que o termo causa é um conceito multifacetado e intrinsicamente

polissêmico, e aponta ao menos seis formas como a causalidade é compreendida atualmente:

teoria probabilística da causalidade e métodos bayesianos de inferência causal; modularidade;

invariância; experimentação; teorias de processo causal; e eficácia (CARTWRIGHT, 2007).

Diante desse pluralismo filosófico, a ideia de uma única forma de expressar relações causais

seria um empreendimento epistemológico e metodológico no mínimo suspeito. Contrariamente

a essa proposta, a autora sugere que “nosso tratamento filosófico da causalidade deve deixar

claro por que os métodos que usamos para testar afirmações causais fornecem boa garantia para

os usos aos quais fazemos essas afirmações” (CARTWRIGHT, 2007, p. 2).

É na linha dessa sugestão que os críticos de KKV confrontam a sua visão de causalidade

e sua relação com a inferência. Goertz e Mahoney (2012) apontam, por exemplo, que os

qualitativistas se apoiam em outros ramos da matemática que não o estatístico subjacente ao

modelo de Rubin-Holland-KKV: é mais frequente, na tradição qualitativista causal, o recurso

à lógica, à teoria dos conjuntos e ao process tracing. Isso redunda em diferentes estratégias para

evidenciar relações causais, como gráficos acíclicos (WALDNER, 2017), inferência bayesiana

(BENNETT, 2008; 2014) e Qualitative Comparative Analysis (RAGIN; RIHOUX, 2004;

RIHOUX, 2008), apenas para citar algumas. Gerring (2017) aponta que esses esforços

demonstram o quanto a ideia de causalidade é multifacetada e, portanto, complicada, não

podendo ser reduzida ao modelo quantitativo advogado por KKV. Nas RI, uma literatura sobre

causalidade vem-se desenvolvendo principalmente desde os anos 1990, apontando que a

disciplina tem se esquivado sistematicamente de examinar ontologicamente o significado de

causa (KURKI, 2008; LEBOW, 2014; PATOMÄKI, 1996; SUGANAMI, 1996; WIGHT,

2006). Ao fazê-lo, dois processos ocorrem simultaneamente: primeiro, as pesquisadoras

subscrevem a um ideal de causalidade fundamentado na concepção humeana de causa,

tomando-a como dada e inequívoca; segundo, a noção de causa não é problematizada em sua

essência, tornando-se meramente uma questão epistemológica (podemos descobrir as causas?)

e metodológica (quais técnicas produzem e testam inferências causais?). Kurki resume:

Os autores se abstêm de adicionar seus sobrenomes ao modelo. Utilizo essa composição apenas para salientar a

diferença entre o modelo original de Rubin-Holland e o modelo ajustado para a Ciência Política proposto por

KKV, resultando no modelo Rubin-Holland-KKV.

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Embora o modelo humeano de análise causal tenha seus pontos fortes no que

tange a sistematizar a análise empírica de padrões gerais, ele é

metodologicamente, epistemologicamente e ontologicamente restrito de

maneiras importantes: metodologicamente, ele não confere um papel

adequado às abordagens e aos métodos históricos, qualitativos, discursivos e

interpretativos; epistemologicamente, provoca teóricos a estabelecer objetivos

excessivamente objetivistas para o conhecimento social; e ontologicamente

tem dificuldade em lidar com causas não observáveis, como ideias e razões, e

a construção social da vida social (KURKI, 2008, p. 7).

Como resultado dessa complexidade da causalidade, ao elidirem uma discussão mais

aprofundada sobre o tema, inclusive atrelando-o à questão da inferência causal, KKV perdem

a oportunidade de ressignificar não só o que compreendem por causalidade, como também

reconhecer a existência de outras abordagens filosóficas de relações causais. É somente em uma

nota de rodapé distraída que os autores se descrevem como bayesianos, o que per se não

explicita sua visão de causas (KING; KEOHANE; VERBA 2021). Mesmo na sua breve

exposição sobre entendimentos alternativos de causalidade – na qual discutem mecanismos

causais, múltipla causalidade e simetria –, mais interrogantes surgem do que são resolvidos,

tornando a própria exposição dessas alternativas algo caricatural.

Mas, por que uma exposição da causalidade se faz necessária? Se a noção de causa é

central na concepção de ciência e conhecimento científico proposta por KKV; e se aquilo que

se entende por causa é ontologicamente indefinido, as implicações para a construção de um

desenho de pesquisa são dramáticas, principalmente no que se refere: 1. Ao que são

consideradas evidências válidas para a pesquisa; 2. Ao tipo de conhecimento social produzido

(se objetivo, subjetivo/intersubjetivo); 3. À natureza dos processos causais e o que eles são

capazes de englobar (ideias, razões, construção social, indicadores, estimadores, artefatos

textuais concretos etc.). Porém, mais importante do que todos esses elementos, é a questão do

tipo de explicação passível de ser produzida a depender do significado de causalidade que uma

determinada pesquisa adote. Passo a essa questão na sequência.

O problema da explicação

Como visto, a explicação para KKV é definida estritamente em termos causais: ela é

científica na medida em que consegue estabelecer relações de causalidade para os fenômenos

empíricos. Porém, os autores elidem – seja por escolha deliberada, seja por recusar-se a um

engajamento com a filosofia das ciências sociais – uma pluralidade de debates que envolvem

as dimensões linguísticas, lógicas e filosóficas da explicação. Essa escolha transparece uma

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concepção de explicação não só inequívoca, como também autointuitiva, o que não coaduna

com as questões subjacentes ao tema.

Essa escolha não é surpreendente quando se considera que, embora a explicação seja

central para a pesquisa científica, raramente as pesquisadoras em Ciência Política e RI

explicitam os fundamentos metateóricos e metodológicos do que entendem por explicação em

seus textos – mesmo naqueles publicados em periódicos de alto prestígio (CHERNOFF, 2014a).

Isso em parte resulta da própria dinâmica do debate filosófico sobre a justificação do

conhecimento, em cujo desenvolvimento figuram nomes como David Hume e sua crítica à

causação e à indução; Carl Hempel e Paul Oppenheim e seu modelo dedutivo-nomológico,

baseado na concepção de explicação científica fundada em leis gerais (HEMPEL;

OPPENHEIM, 1948); Saul Kripke (1980) e o debate sobre a referência, com implicações para

a pluralidade de entendimentos sobre explicação nas ciências sociais contemporâneas

(DOWDING, 2016); Karl Popper (2013) e o critério de falseabilidade para julgar modelos

derivados a partir de teorias com base na sua capacidade de explicar dados empíricos do mundo

real, apenas para mencionar alguns autores importantes na tradição empiricista da filosofia da

ciência e filosofia da das ciências sociais. Subjacente ao empiricismo está a ideia da explicação

como empiricamente adequada, ou seja, a virtude de uma teoria e suas explicações reside na

sua capacidade de se “dar conta” do que existe no mundo real; e precisão preditiva frente aos

fenômenos reais (CHERNOFF, 2014a; DOWDING, 2016).

Outras tradições de cunho antirrealista/antinaturalista, como a interpretativista, possuem

ainda outras concepções de conhecimento – e, por conseguinte, de sua justificação – que

rejeitam a noção de explicações causais e os métodos associados às mesmas (WINCH, 2008;

YANOW; SCHWARTZ-SHEA, 2015). Para a interpretativista, a interpretação é “um processo

de montar (mesmo que de uma maneira inconsciente) recursos culturais existentes para formar

padrões específicos”, o que “envolve a manipulação de recursos intersubjetivos de

significação” em um processo de conversação (JACKSON, 2015, p. 270), resultando em

explicações que, em vez de consistirem em uma linearidade de causalidade, representam a

circularidade da própria natureza subjetiva e intersubjetiva do conhecimento. A ideia de

circularidade está profundamente associada à filosofia da linguagem desenvolvida por Ludwig

Wittgenstein (2014), segundo a qual o processo de aprendizado e o uso da linguagem que

constituem nossas experiências são intrinsicamente circulares, na medida em que envolvem o

recorrente uso de palavras segundo regras pré-especificadas e dentro de contextos

determinados. Em última instância, as palavras moldam o que sabemos do mundo e como nos

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aproximamos dele, ao passo que são por nós mobilizadas para moldar a própria realidade. Disso

resulta que uma explicação não está dissociada de nosso Lebenswelt (ou mundo vital): na

verdade, as explicações que produzimos sobre o mundo resultam de nossas experiências

individuais, mediadas pela linguagem e suas manipulações individuais (YANOW, 2015, p. 12).

Em uma posição diametralmente oposta ao interpretativismo, a explicação tem sido

frequentemente associada ao conceito de previsão na Ciência Política e nas RI, principalmente

dentro da vertente do realismo científico (CHERNOFF, 2014ab; DOWDING; LENINE, 2021).

O termo em si carrega certa ambiguidade, e comumente provoca reações em setores que acusam

as Ciências Sociais de emularem as Ciências Exatas – nomeadamente, a Física. Entretanto, a

ideia de explicação como previsão alicerça-se em uma compreensão dupla: de um lado,

encontra-se a previsão científica, que consiste na implicação lógica de um modelo teórico; e a

previsão pragmática, que consiste em um prognóstico (forecast)

de tipos de eventos futuros

(DOWDING; MILLER, 2019). Dentre elas, apenas a previsão científica é intrinsicamente

explicativa, vez que resulta de um constructum teórico logicamente organizado. Ademais, ela

é explicativa na medida em que: 1. Um determinado “resultado y poderia ser diferente em uma

situação contrafactual na qual a condição C não seria verificada, e poderíamos inferir qual valor

y haveria assumido se a condição C* se verificasse” (DOWDING; MILLER, 2019, p. 1004); e

2. Um mecanismo causal está associado a essa relação entre a condição e o resultado

(DOWDING; LENINE, 2021; YLIKOSKI, 2017). Como Chernoff sintetiza:

Uma previsão no contexto das ciências naturais ou sociais é ‘uma proposição

singular ou geral que é indexada no futuro; é baseada em um corpo teórico

racionalmente justificado, amplamente construído; pode ser baseada em

evidências imperfeitas; pode ser determinístico ou probabilístico; e pode ser

condicional, id est na forma: ‘se as condições C se verificarem, então o

resultado E acontecerá (CHERNOFF, 2014b, p. 9)

Paralelamente nas RI, discussões metateóricas têm-se voltado para uma conformação

do significado da explicação que advoga, a um só tempo, um comprometimento ontológico,

epistemológico e metodológico com as concepções de causa e causação; bem como uma

clarificação do que realmente significa explicar, sem recair nas tradições filosóficas dominantes

na filosofia da ciência (JACKSON, 2011; KURKI, 2008; PATOMÄKI, 2017; KURKI;

SUGANAMI, 2012; SUGANAMI, 1996)

. Explicar, de acordo com essa literatura, significa

Os termos em inglês prediction e forecast, nesse contexto, expressam essas diferentes formas de previsão.

Traduzo a previsão pragmática como prognóstico apenas como forma de distinção desses termos.

Essa literatura recorre frequentemente ao realismo crítico de Roy Bhaskar.

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transmitir um entendimento, o que per se flexibiliza a forma como produzimos explicações e,

por conseguinte, conhecimento. Nesse contexto, o uso de narrativas causais é uma estratégia

que permite conformar esse ideal de explicação, na medida em que “explicar a ocorrência de

um evento na política mundial” significa “responder como os segmentos relevantes do mundo

se moveram de um ponto particular no qual o evento ainda não ocorrera para um ponto no qual

ele ocorreu” (SUGANAMI, 2008, p. 334). Processos mecanicistas, atos e intencionalidade

humanos, ideias e construções sociais desempenham papel central na construção da explicação

(KURKI, 2008). Afinal, como Jackson (2017) postula, oferecer uma explicação sobre um

fenômeno é equivalente a oferecer um relato sobre “fazer algo acontecer”, este definido por um

conjunto de instruções de natureza causal que redundam na produção do fenômeno.

Como se pode notar, a ideia de explicação está longe de ser consensual nas Ciências

Sociais, o que lança dúvidas sobre a proposta de KKV, principalmente sobre uma derivação

natural de sua proposta, qual seja, a determinação da melhor explicação entre explicações rivais.

A hierarquização das explicações tem sido um desafio da pesquisa científica em Ciência Política

e RI, mas é marginalmente discutida em KKV, mesmo quando os autores descrevem os métodos

quantitativos e afirmam sua maior precisão lexical e formal. Em diversos campos de estudo, o

acumulado de conhecimento sobre relações causais não permite distinguir quais delas têm

maior poder explicativo: esse é o caso, por exemplo, dos estudos de proliferação nuclear, que

apontam diversas causas para o fenômeno, inclusive com o uso de sofisticados modelos

estatísticos, mas não conseguem ordenar essas causas em termos de poder explicativo (BELL,

2016; WINTER; LENINE, 2020) – mesmo sob uma perspectiva popperiana, referência

filosófica constante nas discussões de KKV. Embora os autores apresentem a teorização (ou

construção de melhores teorias) como passo fundamental para aprimorar nossas hipóteses,

ainda persiste essa lacuna em sua exposição sobre explicações. Esta se agrava quando

confrontada com a pluralidade de compreensões sobre a explicação, tais como as elencadas

anteriormente, projetando uma sombra sobre a proposta de unificação da lógica de pesquisa,

dos objetivos da ciência e da natureza do conhecimento produzido.

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O problema da unificação metodológica

A esta altura, percebe-se que as divergências entre cientistas políticas e

internacionalistas contrasta com a pretensão unificadora de KKV. Mesmo entre aquelas que

adotam a perspectiva de inferência causal, subscrevendo a um ideal de explicação fundada na

causalidade, há significativas diferenças na concepção de causa, na forma de elucidá-la e

naquilo que se consideram evidências válidas para estabelecer relações de causalidade. KKV

defendem uma forma, portanto, que se distancia das múltiplas práticas em ambas as disciplinas,

o que projeta dúvidas sobre os seus objetivos normativos, nomeadamente no que tange à

imposição de uma visão dogmática de ciência.

Tal visão não se restringe somente a DSI: tanto King como Keohane demonstram em

ocasiões distintas seu dogmatismo no que tange às formas supostamente adequadas de produção

de conhecimento. Em artigo publicado na Political Science and Politics, King (2014) reafirma

sua posição acerca dos métodos quantitativos e qualitativos, advogando uma cooperação maior

entre eles. Porém, tal cooperação não se dá exatamente em pé de igualdade: muito pelo

contrário, ela transparece a ideia de que os métodos qualitativos deveriam ser subsumidos aos

métodos quantitativos. Keohane, em diferentes ocasiões, reafirma sua visão de causalidade

como objetivo das ciências sociais. Destaco os debates travados com as feministas das RI, nos

quais Keohane (1989; 1998) explicita que o valor da pesquisa feminista estaria justamente na

sua capacidade de reproduzir o ideal de explicação causal. Essa perspectiva é esboçada

principalmente em sua dicotomização entre racionalistas (como ele) e reflexivistas

(KEOHANE, 1988), o que acende as suspeitas sobre suas intenções quanto à natureza do

conhecimento científico em Ciência Política e RI.

À parte da obra de KKV, ambas disciplinas passam, desde meados dos anos 1990, por

grandes debates metodológicos que reativam (e cristalizam) as cismas entre quantitativistas,

qualitativistas e interpretativistas. Dois exemplos são marcantes no contexto anglo-saxão: o

Movimento Perestroika e a DA-RT. O primeiro resultou de um e-mail anônimo iconoclasta

enviado para os membros da APSA, no qual se denunciavam as preferências da associação e

do seu principal periódico, a American Political Science Review, por abordagens quantitativas

e da escolha racional. O fato desencadeou um intenso debate que obrigou a APSA a tomar

iniciativas para remediar um problema de predileções metodológicas (LENINE;

O fato de KKV também se distanciarem dos debates na filosofia das ciências sociais sobre o tema da causalidade,

engajando-se apenas com poucas concepções dentro das Ciências Sociais, torna seu projeto de lógica inferencial

ainda mais deslocado dentro das interpretações sobre causalidade. Para uma breve e introdutória discussão sobre

causalidade, ver Cartwright (2014) e Elster (1983).

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MÖRSCHBÄCHER, 2020)

. A DA-RT, por sua vez, originou-se como uma mudança no Guia

de Ética na Pesquisa da APSA, no qual se estabelecem diretrizes para facilitar o acesso a dados

publicados em periódicos e assegurar a transparência na pesquisa. Dentre os diferentes

documentos que constituem o guarda-chuva da DA-RT, destacam-se os guias para pesquisas

quantitativas e qualitativas, nos quais se definem parâmetros e protocolos para elaboras as

pesquisas de maneira transparente e de modo a facilitar a replicação a partir da disponibilização

dos dados; e a Declaração Conjunta dos Editores de Periódicos, assinada por editores-chefes de

periódicos de alto prestígio com o objetivo de adotar os preceitos da DA-RT. Isso causou

inúmeras reações principalmente entre pesquisadoras qualitativistas e interpretativistas,

conformando uma nova cisão entre as diferentes tradições metodológicas (LENINE;

MÖRSCHBÄCHER, 2019).

Mesmo em campos onde há maior tentativa de diálogo entre quantitativistas e

qualitativistas – e aqui me refiro especificamente aos engajamentos em métodos mistos –,

persistem entraves de natureza ontológica, epistemológica e metodológica para a unificação

pretendida por KKV. Pesquisas que se valem de abordagens metodológicas distintas enfrentam,

de antemão, o desafio de combinar diferentes concepções de causalidade em um único trabalho

analítico: de um lado, a abordagem covariacional característica dos métodos quantitativos; e de

outro, as abordagens mecanicistas e equifinais dos métodos qualitativos (CHATTERJEE, 2009;

PARANHOS et al., 2016; SILVA, 2015). Isso não significa, evidentemente, a impossibilidade

de realização de investigações multimétodos: muito pelo contrário, ela tem sido vista como uma

das principais formas de aprimorar a pesquisa em Ciência Política, principalmente em contextos

comparados (COPPEDGE, 2009; GOEMANS, 2007; REZENDE, 2014; WITTENBERG,

2007). Entretanto, o desiderato de equacionar distintas concepções de causalidade aponta como

a proposta de uma única lógica inferencial não é um problema resolvido – se o fosse, as

concepções de causalidade não constituiriam per se uma questão –, menos ainda algo a ser

menosprezado em um desenho de pesquisa.

Diante dessas complexidades, cabe questionar o quanto a lógica inferencial penetrou

nas disciplinas de Ciência Política e RI desde a publicação de DSI a ponto de ser capaz de

pacificar as disputas epistemológicas e metodológicas. Talvez a recorrência de discussões sobre

Para um aprofundamento no Movimento Perestroika, ver a coletânea editada por Kristen Renwick Monroe,

Perestroika! The Raucous Rebellion in Political Science (2005).

Para um aprofundamento nos debates, checar o simpósio Openness in Political Science, publicado na PS: Political

Science and Politics, volume 47, número 1; e o simpósio Data Access and Research Transparency (DA-RT),

publicado na Comparative Politics Newsletter, volume 26, número 1. Disponível em:

https://www.comparativepoliticsnewsletter.org/wp-content/uploads/2021/04/2016_spring.pdf.

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pluralismo e dogmatismo sejam um indicador, ainda que limitado, do problema em tela: se

realmente quantitativistas e qualitativistas estivessem de acordo quanto a sua visão de ciência

e de conhecimento, seriam necessárias iniciativas – como fóruns de discussão em conferências,

congressos e associações nacionais – voltadas para assegurar que um determinado modelo de

pesquisa não se torne dominante? A existência de uma preocupação com o dogmatismo revela

um cenário ao menos contrafactual ao que afirmam King e Keohane não só no prefácio da nova

edição, como no conjunto de DSI.

Desafios de DSI e apreço pela obra na contemporaneidade

A etimologia da palavra metodologia é reveladora sobre o que os gregos da Antiguidade

Clássica pensavam sobre ela: meta significa “compartilhar”, “ação em comum”, “busca”; hodos

significa “caminho”; e logos significa “estudo”, “explicação”, “verdade”. Quando combinadas,

as três raízes formam uma compreensão mais ampla sobre metodologia: “uma busca

compartilhada pela verdade”, “um estudo compartilhado da verdade”, “o caminho pelo qual um

grupo legitima o conhecimento” entre outras possibilidades (HAWKESWORTH, 2015, p. 28).

Esse exame etimológico aponta paralelos sobre nossos entendimentos contemporâneos sobre

metodologia: estamos interessadas na busca conjunta pelo conhecimento (ainda que não nos

termos clássicos de “verdade”); compartilhamos os modos (ou caminhos) pelos quais

produzimos conhecimento; e, mais importante, definimos o que, como comunidade, merece o

rótulo de conhecimento legítimo.

A obra de KKV, nesse sentido etimológico da palavra metodologia, cumpre um papel

fundamental ao recomendar estratégias para essa busca de conhecimento sobre os fenômenos

políticos e internacionais. É inegável que DSI, desde sua publicação, exerceu uma profunda

influência nas academias de Ciência Política e RI, norteando discussões e contenciosos sobre

desenhos de pesquisa, inferência e causalidade, bem como disputas internas na comunidade

científica de cientistas políticas e internacionalistas. Esse caráter dual da recepção da obra

demonstra sua importância para ambas as disciplinas, refletindo-se na maneira como cursos de

metodologia são estruturados e nos próprios desenhos de pesquisa inspirados nas

recomendações dos autores. Nesse sentido, DSI cumpriu sua missão: situou-se como um dos

principais (senão, o principal) manual de metodologia de pesquisa em Ciência Política e RI,

influenciando distintas gerações de pesquisadoras no que tange ao estudo dos fenômenos

políticos e internacionais.

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Ao mesmo tempo, um balanço não seria completo se não reconhecermos o papel que

DSI desempenha no avanço de uma determinada concepção de ciência. Embora hoje a

linguagem do pluralismo científico esteja em voga (TAHKO, 2021), pairam dúvidas sobre a

extensão de tal pluralismo frente às tentativas – sutis e declaradas – de se definir um ideal de

ciência e de produção de conhecimento. O tema é urgente e vem sendo tratado em diferentes

fóruns de academias nacionais e internacionais, inclusive nos espaços da International Political

Science Association (LENINE; MÖRSCHBÄCHER, 2020). Em larga medida, tal preocupação

se justifica “dada a hierarquia de poder estabelecida dentro da disciplina na sequência da

revolução comportamentalista”, vez que “‘o caminho’ para o conhecimento tem sido

frequentemente apresentado como se fosse descomplicado, isento de valores e incontestável”

(HAWKESWORTH, 2015, p. 28), o que tem redundado em preferências por métodos e

abordagens causais específicos às custas da exclusão de métodos e abordagens causais (e não

causais) alternativos.

No Brasil, a obra de KKV ainda possui um forte apelo como manual elementar de

metodologia de pesquisa em Ciência Política e RI. Ambas as disciplinas ainda enfrentam

dificuldades no que tange à especificação metodológica nas suas produções acadêmicas. Na

Ciência Política, a sentença de Gláucio Soares (2005) sobre o calcanhar metodológico ainda se

faz presente, tanto para quantitativistas como para qualitativistas (LENINE;

MÖRSCHBÄCHER, 2020; NICOLAU; OLIVEIRA, 2017). Em RI, a situação é ainda mais

grave: a vasta maioria dos estudos publicados no Brasil carece de qualquer referência a uma

metodologia de pesquisa (CARVALHO et al., 2021; MEDEIROS et al., 2016). Nesse contexto,

em que prevalecem desafios estruturais em termos do conhecimento sobre questões

metodológicas, a reflexão sobre seu lócus na pesquisa e a mobilização de métodos específicos,

o livro de KKV e as discussões por ele suscitadas se mostram ainda mais atuais e necessárias.

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Conclusão

A obra de KKV segue sendo um marco não só entre os manuais de metodologia em

Ciência Política e Relações Internacionais, como também nos debates metodológicos em ambas

as disciplinas. Atual, DSI persiste no tempo como um clássico que influenciou os rumos dos

debates metodológicos subsequentes a sua publicação. Nesse sentido, tornou-se leitura

obrigatória justamente pela centralidade que adquiriu nas discussões sobre as maneiras como

produzimos conhecimento científico sobre os fenômenos políticos e internacionais.

Como toda obra clássica, DSI é, também, contenciosa. Os argumentos defendidos por

KKV foram vistos por uns como uma síntese do modus operandi das ciências sociais

contemporâneas, ao passo que, para outros, demonstram-se como uma tentativa de estabelecer

um modelo de ciência fundado em uma tradição de pesquisa que não necessariamente é

espelhada por outras tradições. Talvez a maneira descomplicada como o livro é estruturado

responda pela sua capacidade de convencimento, ainda que, nas entrelinhas (e, frequentemente,

nas próprias linhas), transpareçam as formas e os estilos da pesquisa quantitativa.

Independentemente da posição que assumamos em relação a DSI e, até mesmo, aos

autores, os debates provocados iluminam questões frequentemente negligenciadas pelas

cientistas políticas. Discussões epistemológicas e metodológicas costumam ser colocadas em

segundo plano frente à urgência de se compreender o mundo real. KKV alertam para os

problemas de tal postura em uma ciência que recorrentemente se confronta com a incerteza, as

dificuldades de observar e mensurar os fenômenos reais, bem como de converter pressupostos

teóricos em modelos empíricos passíveis de teste. Elidir reflexões de natureza epistemológica

e metodológica seria, portanto, uma estratégia equivocada, que redundaria em pesquisas

potencialmente inconsistentes com os elementos básicos de explicação, interpretação e projeção

no mundo real.

Destarte, ao revisitar a obra de KKV, propus atentarmo-nos para temas que contribuem

para essas reflexões. Ao compreendermos o que significa explicar e como a causalidade se

insere dentro das possibilidades explicativas e de produção de conhecimento, melhoramos a

nossa prática como pesquisadoras. É nesse contexto que o legado de DSI permanece atual: não

se trata apenas de um manual de metodologia de pesquisa, mas sim de um convite a pensarmos

e repensarmos nossas pesquisas, fundamentando-as ontológica, epistemológica e

metodologicamente de maneira consistente. Nesse processo, a abertura a diferentes

modalidades de produção de conhecimento e filosofias das ciências sociais se torna um

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desiderato da pesquisa política. Perder de vista tal abertura significa cair em uma visão estreita

de ciência e, por conseguinte, de conhecimento.

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CRediT Author Statement

 Reconhecimentos: Não aplicável.

 Financiamento: Não aplicável.

 Conflitos de interesse: Não há conflitos de interesse.

 Aprovação ética: Não foi necessário tramitar por Comitê de Ética (a pesquisa não envolve

sujeitos humanos).

 Disponibilidade de dados e material: Não aplicável.

 Contribuições dos autores: Autor único.

Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação.

Revisão, formatação, normalização e tradução.

Teoria & Pesquisa: Revista de Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024, 2023. e-ISSN: 2236-0107

DOI: https://doi.org/10.14244/tp.v32i00.1017 1

FROM THE NEW EDITION OF DESIGNING SOCIAL INQUIRY TO THE

REEDITION OF NEW METHODOLOGICAL DEBATES

DA REEDIÇÃO DE DESIGNING SOCIAL INQUIRY À EDIÇÃO DOS NOVOS

DEBATES METODOLÓGICOS

DE LA REEDICIÓN DE DESIGNING SOCIAL INQUIRY A LA EDICIÓN DE NUEVOS

DEBATES METODOLÓGICOS

Enzo LENINE1

e-mail: lenine@ufba.br

How to reference this article:

LENINE, E. From the new edition of designing social inquiry to the

reedition of new methodological debates. Teoria & Pesquisa:

Revista de Ciência Política, São Carlos, v. 32, n. 00, e023024,

2023. e-ISSN: 2236-0107. DOI:

https://doi.org/10.14244/tp.v32i00.1017

| Submitted: 10/01/2023

| Required revisions: 20/04/2023

| Approved: 10/09/2023

| Published: 17/12/2023

Editors:

Profa. Dra. Simone Diniz

Prof. Dr. Eduardo de Lima Caldas

Profa. Dra. Mércia Kaline Freitas Alves

Dr. Vinícius Silva Alves

Deputy Executive Editor:

Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz

Federal University of Bahia (UFBA), Salvador – BA – Brazil. PhD in Political Science (Adjunct Professor).

From the new edition of designing social inquiry to the reedition of new methodological debates