¿Cómo podemos estudiar las relaciones internacionales con mayor rigor?

Por Estanislao Molinas

Los métodos cuantitativos y mixtos fortalecen el rigor y la contrastabilidad de los estudios internacionales y abren una ventana de oportunidad para quienes investigan y enseñan la disciplina en América Latina. El artículo repasa su repertorio y las condiciones para producir evidencia propia, con los aportes de Mariano Turzi.

El argumento se desarrolla en tres planos: qué aportan estos métodos a la investigación científica en Relaciones Internacionales (RRII), cómo se organiza su toolbox actual y qué oportunidades abre su adopción en el contexto regional.

Para ello se articula la bibliografía especializada en la temática, con la perspectiva de Mariano Turzi -Magíster en Estudios Estratégicos y PhD en Estudios Internacionales por la School of Advanced International Studies (SAIS) de Johns Hopkins University, docente de la Universidad Torcuato Di Tella en el Departamento de Ciencia Política y Estudios Internacionales y en la Escuela de Negocios, donde dirige el Programa de Estudios de Asia Pacífico-. Sus respuestas, obtenidas en una entrevista realizada el 20 de octubre de 2026, se citan a lo largo del artículo.

Para comenzar, la principal contribución de los métodos cuantitativos es la explicitación. Lamont (2022) identifica tres ventajas: la especificidad, que obliga a declarar supuestos y relaciones entre variables; la transparencia, que exige precisar qué se mide y qué no; y la inferencia causal, dado que los procedimientos estadísticos permiten examinar la relación entre variables.

Esa explicitación comienza en la operacionalización: conceptos como democracia o desigualdad deben traducirse a indicadores y codificarse, y cada decisión incide en los resultados (Lamont, 2022). Su evaluación descansa en dos criterios. La confiabilidad remite a la posibilidad de obtener la misma medición con independencia de quien la realiza, y se verifica, por ejemplo, mediante la codificación independiente por varios evaluadores; la validez exige que la medida refleje el fenómeno que pretende captar (Lamont, 2022). Las bases públicas, como Correlates of War, el SIPRI, el Banco Mundial o V-Dem, reducen los costos de esa tarea y permiten acumular resultados sobre insumos comunes (Lamont, 2022).

Turzi caracteriza la evolución reciente en estos términos: la disciplina “pasó de los grandes datasets de conflicto y comercio (COW, MID, ACLED, UCDP, GDELT) a diseños de inferencia causal más exigentes” (Turzi, 2026). Para la investigación situada en Latinoamérica, estas bases constituyen un material clave, pertinente para la comparación intrarregional e internacional.

De la estadística a los métodos computacionales

Sobre la mencionada base se despliega un repertorio de técnicas con alcances diferenciados. Las encuestas y el muestreo probabilístico permiten inferir actitudes de una población, siempre que se controle el error muestral que distorsiona el análisis (Lamont, 2022). La regresión bivariada y multivariada estima la asociación entre variables, pero no establece por sí sola causalidad: la relación puede ser espuria, producto de una tercera variable, o encubrir problemas de endogeneidad (Lamont, 2022).

Los modelos formales y la teoría de juegos representan la interacción estratégica entre actores; Lamont (2022) los ilustra con una negociación de control de armamentos entre Estados Unidos y la Unión Soviética, modelada como dilema del prisionero, cuyo equilibrio es el incumplimiento mutuo pese a que la cooperación beneficiaría a ambas partes.

Los diseños experimentales y cuasiexperimentales procuran inferir efectos causales manipulando una variable independiente, con asignación aleatoria de los sujetos en el primer caso y sin ella en el segundo (Lamont, 2022). Turzi incluye entre los diseños de inferencia causal más exigentes los experimentos de encuesta y de campo, la regresión discontinua, las diferencias en diferencias escalonadas y el control sintético, junto con el análisis de redes sobre alianzas, comercio y votaciones en la ONU (Turzi, 2026).

A estos instrumentos cuantitativos, se suma una familia de métodos computacionales que amplía el tipo y el volumen de datos disponibles. Al respecto de los particularmente aplicados al Análisis de Política Exterior -subcampo disciplinar perteneciente a las RRII- Ergurum (2025) los distingue de los métodos cuantitativos en sentido estricto, dado que pueden operar tanto sobre datos cuantitativos como cualitativos, y los presenta como una tercera vía metodológica.

El texto como dato transforma discursos, prensa y documentos en insumos analizables: ejemplos son la construcción, con prensa, de un índice de amenazas geopolíticas percibidas por Estados Unidos a lo largo de más de un siglo (Trubowitz y Watanabe, 2021, como se citó en Ergurum, 2025) y el análisis de casi dos décadas de conferencias de prensa del Ministerio de Asuntos Exteriores chino (Mochtak y Turcsanyi, 2021, como se citaron en Ergurum, 2025).

El análisis geoespacial permite aislar el efecto de distintos donantes mediante datos georreferenciados: un estudio sobre 38 países africanos halló que la ayuda china no incrementaba el apoyo a China, mientras que la estadounidense incrementaba el apoyo a valores democráticos liberales (Blair et al., 2022, como se citó en Ergurum, 2025).

El análisis de redes, por su parte, estudia estructuras de relaciones entre actores, como el reconocimiento diplomático o la posición de intermediación de los Estados (Kinne, 2014; Choi, 2023, ambos como se citó en Ergurum, 2025). Turzi sintetiza esta frontera al señalar que combina el texto como dato con “datos geoespaciales y satelitales, y métodos mixtos formalizados como el Process Tracing bayesiano o Nested Analysis” (Turzi, 2026).

Métodos mixtos: integración y casos

Por su parte, los métodos mixtos integran enfoques con criterios explícitos de diseño. En este sentido, Lamont (2022) distingue tres estrategias: i) el diseño convergente, que emplea datos cuantitativos y cualitativos de manera simultánea sobre un mismo problema; ii) el explicativo secuencial, que somete a prueba mediante casos los resultados de un análisis estadístico previo; y iii) el exploratorio secuencial, que recorre el camino inverso.

En el plano analítico, el Nested Analysis utiliza un análisis estadístico inicial para seleccionar los casos que se estudiarán en profundidad, y el Process Tracing reconstruye los mecanismos causales que vinculan una variable independiente con un resultado (Lamont, 2022). El valor de esta integración se aprecia en dos casos. En la investigación sobre guerras civiles de Collier y Sambanis (2005, como se citó en Lamont, 2022), los estudios de caso permitieron detectar errores de codificación: Burundi (1965-1969) figuraba sin conflicto armado, cuando había habido una guerra (Lamont, 2022).

Goertz y Haggard (2023), por su parte, sistematizan el análisis cualitativo de gran-N y su variante multimétodo, que examina mediante inferencia intra-caso aquellos casos en que coinciden la causa y el resultado de una relación estadística. Su ejemplo es el debate en torno a la tesis de Mansfield y Snyder (2005, como se citó en Goertz y Haggard, 2023), según la cual la democratización incompleta, combinada con instituciones débiles, incrementa la probabilidad de guerra: un resultado respaldado por más de 2.500 observaciones.

Narang y Nelson (2009, como se citó en Goertz y Haggard, 2023) objetaron que solo seis casos reúnen causa y resultado, todos anteriores a la Primera Guerra Mundial y la mayoría vinculados al Imperio otomano. Mansfield y Snyder (2009, como se citó en Goertz y Haggard, 2023) respondieron que esos casos sí se explican por su teoría, de modo que el debate permanece abierto. Lo que ilustra es que una evidencia estadística robusta puede depender de muy pocos casos, cuyo examen detallado condiciona su interpretación causal (Goertz y Haggard, 2023). Para equipos regionales con recursos acotados, los diseños secuenciales ofrecen una vía de ingreso gradual: un análisis estadístico sobre bases públicas puede orientar la selección de casos en los que la región cuenta con conocimiento contextual acumulado.

No obstante, las mencionadas herramientas no están exentas de controversia. Turzi sostiene que el debate metodológico actual “gira hoy en torno a la replicabilidad, la validez externa de los experimentos y la integración entre causalidad local y teoría sistémica” (Turzi, 2026). En este sentido, la replicabilidad se ve favorecida por la disponibilidad de códigos en los repositorios de las revistas (Ergurum, 2025).

Los métodos computacionales plantean, además, problemas de validez de las medidas y de sesgo de selección, entre ellos la dependencia de fuentes en inglés: diversas fuentes de datos de eventos, basadas en noticias en ese idioma, pasaron por alto desarrollos de la Primavera Árabe que la prensa local sí registraba (Windsor, 2022, como se citó en Ergurum, 2025). Estas limitaciones no desvirtúan el enfoque; refuerzan la exigencia de explicitar los criterios de medición, que Lamont (2022) señala como uno de sus rasgos distintivos. En contextos con menor financiamiento, la disponibilidad de códigos y datos abiertos adquiere un valor adicional, porque permite replicar y extender análisis sin reiniciar la recolección.

Es en este punto donde el argumento adquiere su mayor relevancia para la región, y lo hace en clave de oportunidad. De acuerdo con Turzi, la disciplina en América Latina “sigue dominada por enfoques cualitativos, históricos y normativos en RRII”, con núcleos cuantitativos localizados en Brasil, México y Chile y otros más recientes en Argentina; en política comparada, agrega, la asociación ALACIP exhibe un desarrollo cuantitativo mayor que en RI propiamente dichas (Turzi, 2026).

Esa trayectoria constituye un activo: los métodos mixtos presuponen un conocimiento profundo de los casos, y la tradición cualitativa, histórica y normativa de la región aporta precisamente ese conocimiento. Lo que abre el momento actual es la posibilidad de complementarlo con herramientas cuantitativas y computacionales. Sobre los ejes de desarrollo y las oportunidades más claras, Turzi indica:

Las brechas principales son la formación metodológica de posgrado, la producción de datos propios (votos regionales, comercio subnacional, paradiplomacia, narrativas presidenciales en ESP y POR) y relativamente escasa coautoría entre redes regionales. Las oportunidades más claras aparecen en aplicar métodos mixtos a la autonomía, la ambigüedad estratégica frente a EE.UU. y China o explotar experimentos de encuesta sobre opinión pública en política exterior. (Turzi, 2026)

Estos tres aspectos (formación, datos propios y coautoría) se refuerzan mutuamente, de modo que avanzar en uno potencia a los otros. La formación metodológica de posgrado habilita la producción de datos propios, y estos permiten que la investigación regional construya sus propios corpus y criterios de codificación en lugar de depender de bases elaboradas con otros parámetros.

El sesgo lingüístico que señala Ergurum (2025) muestra el alcance de esa oportunidad: las narrativas presidenciales en español y portugués, que Turzi menciona como dato por producir, pueden quedar fuera de los corpus constituidos en inglés, y la región se encuentra en posición de generarlas. Existe, además, una base institucional sobre la cual construir. El Programa de Métodos de la Escuela de Política y Gobierno de la Universidad Nacional de San Martín estructura su diploma en un núcleo común y tres áreas de especialización (cualitativa, cuantitativa y de métodos avanzados) e incluye métodos mixtos e inferencia causal entre los cursos comunes (Escuela de Política y Gobierno, s.f.).

Estanislao Molinas (Argentina): Licenciado en Relaciones Internacionales, Universidad Católica de Santa Fe, y columnista en Diplomacia Activa.