Neural Networks and Political Science: Testing the Methodological Frontiers

Abstract

En los últimos años, se han llevado a cabo una serie de reevaluaciones metodológicas significativas en varias disciplinas de la ciencia, debido a los desarrollos del aprendizaje automático. Esto es particularmente evidente en las matemáticas y la informática, mientras que en las ciencias sociales y del comportamiento estos fenómenos parecen abordarse con cierta reserva. Un buen ejemplo es el uso de redes neuronales artificiales. Sin embargo, reconociendo estas características, se puede suponer que están relativamente bien diseñados para resolver muchos problemas de la ciencia política. Esto se debe a la naturaleza de los fenómenos sociales que, al menos, se caracterizan por lo siguiente: (1) Su base teórica no está en última instancia determinada, (2) Carecen de relaciones funcionales plenamente reconocidas y (3) Se describen mediante datos que de manifestarse en cierta forma puede ser engorroso para el modelado tradicional. El presente artículo insiste en los estímulos para el uso de redes neuronales, aunque reconocemos que se debe proceder con cautela. Para mitigar la posible opacidad, se propone una nueva conceptualización del esquema de categorización de redes neuronales basada en la ciencia política. Esto tiene como objetivo ayudar a los científicos sociales a aceptar uno de los métodos de desarrollo exponencial en esa caja de herramientas que es el aprendizaje automático.