Ciencias sociales y cuantificación: una visión histórica

La cuantificación en las ciencias sociales representa uno de los procesos más significativos en la historia universal de la ciencia. Desde los primeros censos antiguos hasta el análisis de grandes volúmenes de datos en la era digital, la medición y el uso de técnicas estadísticas han revolucionado nuestra comprensión de la sociedad, la economía y la conducta humana. A continuación, se expone un recorrido cronológico y temático que muestra cómo las ciencias sociales se fueron asentando sobre métodos cuantitativos, con ejemplos, fechas y sucesos clave.

I. Orígenes y primeros censos (Antigüedad – Siglos XVII-XVIII)

La idea de recopilar datos sociales no es nueva. Ya en el siglo V a. C., los censos en la antigua Roma tenían como fin recaudar impuestos y organizar el ejército. En la dinastía Han china (206 a. C. – 220 d. C.), los registros poblacionales servían para distribuir la tierra y los recursos.

• Siglo V a. C.: Primer censo en la República Romana.
• Siglo II d. C.: Registros poblacionales en China Han.
• Siglo XIII: Censos tributarios en el Imperio Inca.

Sin embargo, estos datos eran esencialmente descriptivos y administrativos, sin un fundamento teórico que buscara establecer leyes sociales o tendencias demográficas.

II. Ilustración y el surgimiento de la estadística política (Siglo XVIII)

Durante la Ilustración, el interés por cuantificar fenómenos sociales experimentó un notable auge. La “estadística política” (Statistik) surgió en Alemania como disciplina que describía y analizaba datos del Estado para optimizar la administración pública.

• 1749: Gottfried Achenwall introduce el término Statistik en la Universidad de Göttingen.
• 1780: Thomas Jefferson impulsa el censo de Estados Unidos (primer censo nacional en 1790) con el fin de calcular la representación legislativa y la recaudación de impuestos.

Dicho impulso ilustrado instaló la idea de que los datos podían fundamentar políticas públicas y revelar regularidades sociales.

III. Nacimiento de la sociología cuantitativa: Malthus, Comte y Quetelet (Siglo XIX)

El siglo XIX marcó el origen de la sociología y la estadística social como disciplinas científicas formales:

• 1798: Thomas Malthus publica An Essay on the Principle of Population, donde plantea la relación entre población y recursos, usando datos empíricos para argumentar sus leyes demográficas.
• 1838: Auguste Comte acuña el término “sociología” y propone un enfoque positivo que estudie los hechos sociales mediante observación y cuantificación.
• 1835: Adolphe Quetelet publica Sur l’homme et le développement de ses facultés, introduciendo el concepto de “hombre medio” (l’homme moyen) y mostrando que la estatura, el peso y otros fenómenos biológicos y sociales seguían una distribución normal.

Quetelet, además, fundó en 1833 la Société Royale de Statistique de Bruxelles, primera institución dedicada a la estadística social, y en 1843 fundó la revista Bulletin de l’Observatoire Royal de Bruxelles.

IV. Consolidación de los métodos estadísticos y surgimiento de la demografía (finales del XIX – comienzos del XX)

Hacia finales del siglo XIX y el inicio del XX, la estadística se profesionalizó y extendió a nuevas áreas de investigación social:

• 1855: Francis Galton, primo de Charles Darwin, introduce la correlación y el concepto de regresión lineal en estudios de heredabilidad humana.
• 1879: Karl Pearson funda la primera cátedra de estadística en la Universidad de Londres e introduce el coeficiente de correlación r.
• 1893: Foundation of the American Statistical Association (ASA) para promover la estadística en Estados Unidos.
• 1895: El “Índice de mortalidad infantil” ya se calculaba en varios países europeos, sirviendo para medir las condiciones de vida y salud pública.

En este periodo también surge la demografía moderna gracias a la recolección sistemática de nacimientos, defunciones y matrimonios por parte de los registros civiles.

V. La estadística social y los primeros grandes estudios (1910-1950)

El período de entreguerras y la posguerra vieron un florecimiento de la cuantificación social, con estudios de gran escala:

• 1911: Fundación del International Institute of Statistics (hoy International Statistical Institute).
• 1920-1930: Encuestas de opinión y de condiciones de trabajo en Europa y Estados Unidos. Paul Lazarsfeld, Robert Merton y otros pioneros de la teoría sociológica integran métodos cuantitativos.
• 1930: El New Deal en EE. UU. utiliza encuestas y estadísticas de desempleo para diseñar programas de asistencia social.
• 1948: Creación de la División de Estadística de las Naciones Unidas, estandarizando la información económica y social a escala global.

La Segunda Guerra Mundial aceleró la necesidad de datos precisos, tanto para planificación industrial como para investigaciones sobre opinión pública y propaganda.

VI. El auge de la estadística en ciencias sociales y psicometría (1950-1970)

Entre 1950 y 1970, la combinación de computadoras y métodos estadísticos abrió horizontes inéditos:

• 1954: Publicación de The Mathematical Theory of Communication por Claude Shannon, sentando las bases del procesamiento de información.
• 1959: Thurstone y Guilford consolidan técnicas de análisis factorial en psicometría.
• 1963: John Tukey propone el análisis exploratorio de datos (EDA), reforzando el uso de gráficos y procedimientos no paramétricos.
• 1965: Encuesta de Valores Mundiales (World Values Survey) comienza a recoger datos comparativos de actitudes políticas y religiosas en varios países.

Durante estas décadas se populariza el uso de regresiones múltiples, análisis de varianza (ANOVA) y diseños experimentales en economía, sociología y psicología.

VII. Econometría y modelización cuantitativa (1960-1990)

La econometría, con figuras como Ragnar Frisch (premio Nobel de Economía 1969) y Jan Tinbergen (premio Nobel de Economía 1969), impulsa la construcción de modelos matemáticos para predecir variables macroeconómicas.

• 1973: Creación de la Econometric Society.
• 1976: Primer modelo de equilibrio general computable (CGE) aplicado a la Teoría del Comercio Internacional.
• 1980: Desarrollo del modelo VAR (Vector Autoregression) por Christopher Sims, ampliamente utilizado en series temporales económicas.

Los años ochenta incorporan la estadística bayesiana en análisis sociales, facilitada por algoritmos de simulación y aumento del poder de cómputo.

VIII. Informática social y big data (1990-2020)

La irrupción de Internet y la digitalización de registros cambió radicalmente la práctica de la cuantificación social:

• 1994: Fundación de Data amp Society Research Institute para estudiar el impacto social de los grandes datos.
• 2000: Lanzamiento de la enciclopedia colaborativa Wikipedia, generando conjuntos de datos masivos sobre colaboración y comportamiento en línea.
• 2006: Se crea Twitter minuto a minuto se generan millones de tuits que comenzaron a analizarse para estudios de opinión instantánea.
• 2010: Inicia el proyecto Human Connectome, para mapear conexiones neuronales mediante análisis cuantitativo.
• 2014: El término big data es reconocido como tecnología clave en múltiples informes de la UNESCO y la OCDE.

Hoy día, herramientas de aprendizaje automático (machine learning) y minería de datos suministran modelos predictivos de alta complejidad que abarcan desde la predicción de votaciones electorales hasta el estudio de epidemias.

IX. Desafíos épistémicos y éticos

Aunque la cuantificación aporta rigor y reproducibilidad, también plantea retos:

• Problemas de sesgo estadístico y representatividad en encuestas y bases de datos.
• Dilemas de privacidad y protección de datos personales, regulados hoy por el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE (2018).
• Cuestiones de transparencia algorítmica: ¿cómo validamos modelos de aprendizaje automático que deciden desde créditos bancarios hasta sentencias judiciales?
• La explotación comercial de datos sociales por parte de grandes corporaciones (por ejemplo, Facebook, Google).

X. Hacia una cuantificación social responsable

Para el siglo XXI, las ciencias sociales cuantitativas tienden a incorporar enfoques mixtos (cuantitativos y cualitativos), con un énfasis renovado en:

• Transparencia de los métodos y acceso abierto a los datos (open data).
• Participación ciudadana en la generación y validación de datos (citizen science).
• Ética en inteligencia artificial aplicada a ciencias sociales (Fairness, Accountability, Transparency).
• Metodologías de evaluación de impacto social en políticas públicas mediante experimentos controlados y series de tiempo.

Tabla: Cronología de hitos en la cuantificación de las ciencias sociales

Conclusión

La cuantificación ha sido, sin duda, un motor de transformación intelectual y práctica en las ciencias sociales. Desde los primeros censos hasta el análisis de terabytes de información en tiempo real, las estadísticas y los métodos cuantitativos han permitido identificar patrones, probar hipótesis y diseñar políticas con mayor precisión. A la vez, este avance nos insta a reflexionar sobre la calidad de los datos, la equidad algorítmica y el uso ético de la información. De cara al futuro, el reto es combinar el rigor de la cuantificación con la profundidad de las aproximaciones cualitativas y los principios éticos que aseguren un impacto social positivo.

Libros recomendados sobre Ciencias sociales y cuantificación de historia universal de la ciencia

Historia universal de la ciencia

• Paolo Rossi, Historia de la ciencia moderna, Akal, 2002. Disponible en https://example.com/rossi_historia_ciencia
• Peter Burke, La reinvención de la ciencia, Ed. Bilgi, 1992. Disponible en https://example.com/burke_reinvencion
• John Gribbin, Historia esencial de la ciencia, RBA, 2006. Disponible en https://example.com/gribbin_esencial
• Peter J. Bowler Iwan Rhys Morus, Historia concisa de la ciencia moderna, Crítica, 2005. Disponible en https://example.com/bowler_morus_concisa
• William H. McNeill, Historia de las ciencias matemáticas en el Renacimiento, Fondo de Cultura Económica, 1964. Disponible en https://example.com/mcneill_renacimiento

Cientometría y cuantificación en historia de la ciencia

• Derek J. de Solla Price, Little Science, Big Science, Columbia University Press, 1963. Disponible en https://example.com/price_little_science
• Eugene Garfield, Citation Indexing: Its Theory and Application in Science, Technology, and Humanities, Wiley, 1979. Disponible en https://example.com/garfield_citation_indexing
• Henk F. Moed, Wolfgang Glänzel Ulrich Schmoch (eds.), Handbook of Quantitative Science and Technology Research, Springer, 2004. Disponible en https://example.com/moed_handbook
• Loet Leydesdorff, The Challenge of Scientometrics: The development, measurement, and self-organization of scientific communications, Uitgeverij, 1995. Disponible en https://example.com/leydesdorff_challenge
• Michel Zitt Loet Leydesdorff, Travailler avec la scientométrie, CNRS Éditions, 2017. Disponible en https://example.com/zitt_scientometrie
• Ana M. Hernández, Fundamentos de cientometría, Ed. Universidad, 2015. Disponible en https://example.com/hernandez_cientometria