A matemática na ciência política : uma tipologia de modelos de escolha racional baseada na explicação

Abstract

Os modelos formais constituem uma parte essencial da ciência política contemporânea. Sua história recente está fortemente ligada aos desenvolvimentos da teoria da escolha racional, que é considerada a única teoria dedutiva nas ciências sociais. Este caráter único, especialmente a sua manifestação por meio de simbolismos matemáticos, causou profundos cismas e críticas na disciplina. Muitos críticos alegam que os modelos formais não contribuíram para a compreensão dos fenômenos políticos, oferecendo apenas predições triviais baseadas em pressupostos irrealistas de comportamento humano e estrutura social. Os desenvolvedores de modelos, no entanto, disputam essa afirmação, afirmando que os modelos possuem poder explicativo e explicativo sem o qual não poderíamos entender fenômenos complexos, como poder de veto, agregação de preferências, ação coletiva e cooperação, para citar alguns. Esse desacordo vem de uma série de mal-entendidos sobre a essência da modelagem; e como os modelos produzem explicações. Nesta tese, parto da seguinte questão de pesquisa: o que aprendemos com os modelos de escolha racional? Desenvolvo uma tipologia orientada para a explicação de modelos que captura os vários propósitos para os quais os cientistas políticos os designam, identificando três classes de modelos: conceituais, quase-conceituais e extrapolativos. Cada um deles oferece uma compreensão particular de como os modelos geram previsões e como essas previsões devem ser avaliadas em termos de representação dos fenômenos do mundo real. Eu reviso dois corpos de literatura, nos quais aplico a tipologia e analiso suas implicações na modelagem. Defendo o argumento de que, se os modelos forem julgados, os cientistas políticos devem superar os argumentos de “modelos como fábulas” e testes empíricos como a única ferramenta para testar modelos e avaliar seu poder explicativo. Em vez disso, os modelos devem ser julgados com base nos tipos de explicação que eles fornecem, o que depende fortemente dos propósitos para os quais eles foram projetados.

Formal models constitute an essential part of contemporary political science. Their recent history is tightly tied to the developments of rational choice theory, which is considered to be the only deductive theory in the social sciences. This unique character, especially its manifestation through mathematical symbolisms, has caused profound schisms and criticisms in the discipline. Many critics allege that formal models have not contributed to our understanding of political phenomena, offering no more than trivial predictions based on unrealistic assumptions of human behaviour and social structure. Modellers, however, dispute this claim, stating that models do have predictive and explanatory power without which we would not be able to understand complex phenomena, such as veto power, preferences aggregation, collective action, and cooperation to name a few. This disagreement comes from a series of misunderstandings about the essence of modelling, and how models produce explanation. In this thesis, I depart from the following research question: what have we learnt from rational choice models? I develop an explanationoriented typology of models that captures the various purposes for which political scientists design them, identifying three classes of models: conceptual, quasi-conceptual, and extrapolative. Each of them offers a particular understanding of how models generate predictions, and how those predictions should be assessed in terms of their representing of real-world phenomena. I review two bodies of literature, where I apply the typology and analyse its implications to modelling. I defend the argument that if models are to be judged, political scientists have to overcome the arguments of “models as fables” and empirical testing as the only tool to test models and assess their explanatory power. Rather, models should be judged on the grounds of the types of explanation they provide, which is strongly dependant on the purposes for which they were designed.