La evaluación y la síntesis realista se basan en una posición filosófica conocida como realismo científico. Este enfoque fue descrito por Ray Pawson y Nick Tilley en su obra seminal Realistic Evaluation (1997). Algunos conceptos incluyen:
Ontología realista (más cercana al post-positivismo):
Reconocen que existe una realidad independiente que opera a través de mecanismos causales, aunque no siempre sea directamente observable. Esto significa que los programas e intervenciones producen resultados porque activan ciertos mecanismos en contextos específicos.
Epistemología relativista (más cercana al constructivismo):
Aunque aceptan que hay una realidad objetiva, reconocen que nuestra comprensión de esa realidad está mediada por la interpretación humana y el contexto social. Esto los sitúa entre el positivismo (que busca verdades objetivas absolutas) y el constructivismo (que enfatiza que todo conocimiento es construido socialmente).
Causalidad generativa
A diferencia de los enfoques sucesionistas, que entienden la causalidad como una simple relación de causa y efecto observable (por ejemplo, "A causa B"), los enfoques realistas adoptan una perspectiva de causalidad generativa. Esto significa que se centran en entender los mecanismos subyacentes que explican cómo y por qué se producen ciertos resultados en contextos específicos. La causalidad, desde esta perspectiva, no se limita a la correlación, sino que explora las interacciones complejas entre factores contextuales, estructuras sociales y agentes individuales.
Enfoque liderado por la teoría:
La evaluación realista da prioridad a la creación, refinamiento y comprensión de teorías. Más que centrarse únicamente en la aplicación de un método específico, su propósito es desarrollar teorías útiles que expliquen cómo y por qué las intervenciones funcionan en ciertos contextos. Surgió como una respuesta a las limitaciones de los métodos evaluativos tradicionales, que solían ser más impulsados por el método que por la teoría, dificultando una comprensión profunda de los mecanismos detrás de los resultados.
Uso de múltiples métodos:
La evaluación realista no está limitada a un solo conjunto de métodos. Se basa en una metodología pluralista, utilizando una variedad de métodos (entrevistas, análisis de datos cuantitativos, observación, entre otros) para refinar y validar teorías. La clave está en el proceso iterativo de refinar teorías a través de evidencia contextualizada.
1. El contexto en el que se implementa.
2. Los mecanismos que desencadenan los cambios.
3. Los resultados que se observan
Las configuraciones CMO (Contexto-Mecanismo-Resultado) permiten vincular las condiciones específicas en las que un programa funciona (contexto), los procesos subyacentes que lo activan (mecanismo) y los efectos observados (resultado). Esta estructura ayuda a identificar no solo si un programa funciona, sino cómo y bajo qué circunstancias produce ciertos resultados.
Desde su origen en 1997, estos enfoques han ganado ritmo y se han utilizado en una amplia variedad de campos, incluyendo:
• Salud pública: Diseñando y evaluando programas para reducir desigualdades o mejorar servicios.
• Política: Analizando programas educativos, sociales y de justicia.
• Contextos complejos: Como urbanismo, cambio climático, desarrollo internacional y salud mental.
La evaluación realista y síntesis realista han demostrado ser especialmente útiles en escenarios donde las intervenciones interactúan con entornos complejos y dinámicos.
Si deseas explorar más sobre estos enfoques, visita los recursos en nuestra web, donde encontrarás guías esenciales como los estándares RAMESES y publicaciones relevantes. Este enfoque sigue creciendo y expandiéndose, ahora también en comunidades de habla hispana.