Abbiamo discusso nel Capitolo 1 che sebbene la ricerca possa essere esplorativa, descrittiva o esplicativa, la maggior parte delle ricerche scientifiche tendono ad essere di tipo esplicativo, nel senso che cercano potenziali spiegazioni dei fenomeni naturali o sociali osservati. Le spiegazioni richiedono lo sviluppo di concetti o proprietà o caratteristiche generalizzabili associate a oggetti, eventi o persone. Mentre oggetti come una persona, un’azienda o un’automobile non sono concetti, le loro caratteristiche specifiche o il loro comportamento come l’atteggiamento di una persona verso gli immigrati, la capacità di innovazione di un’azienda e il peso di un’automobile possono essere visti come concetti.
Consapevolmente o meno, usiamo diversi tipi di concetti nelle nostre conversazioni quotidiane. Alcuni di questi concetti sono stati sviluppati nel tempo attraverso il nostro linguaggio condiviso. A volte, prendiamo in prestito concetti da altre discipline o lingue per spiegare un fenomeno di interesse. Per esempio, l’idea di gravitazione presa in prestito dalla fisica può essere usata negli affari per descrivere perché le persone tendono a “gravitare” verso le loro destinazioni preferite per lo shopping. Allo stesso modo, il concetto di distanza può essere usato per spiegare il grado di separazione sociale tra due individui altrimenti collocati. A volte, creiamo i nostri concetti per descrivere una caratteristica unica non descritta nelle ricerche precedenti. Per esempio, il tecnostress è un nuovo concetto che si riferisce allo stress mentale che si può affrontare quando si chiede di imparare una nuova tecnologia.
I concetti possono anche avere livelli progressivi di astrazione. Alcuni concetti come il peso di una persona sono precisi e oggettivi, mentre altri concetti come la personalità di una persona possono essere più astratti e difficili da visualizzare. Un costrutto è un concetto astratto che è specificamente scelto (o “creato”) per spiegare un dato fenomeno. Un costrutto può essere un concetto semplice, come il peso di una persona, o una combinazione di un insieme di concetti correlati come l’abilità comunicativa di una persona, che può consistere di diversi concetti sottostanti come il vocabolario, la sintassi e l’ortografia della persona. Il primo caso (peso) è un costrutto unidimensionale, mentre il secondo (abilità di comunicazione) è un costrutto multidimensionale (cioè, consiste di più concetti sottostanti). La distinzione tra costrutti e concetti è più chiara nei costrutti multidimensionali, dove l’astrazione di ordine superiore è chiamata costrutto e le astrazioni di ordine inferiore sono chiamate concetti. Tuttavia, questa distinzione tende a sfumare nel caso dei costrutti unidimensionali.
I costrutti usati per la ricerca scientifica devono avere definizioni precise e chiare che gli altri possono usare per capire esattamente cosa significa e cosa non significa. Per esempio, un costrutto apparentemente semplice come il reddito può riferirsi al reddito mensile o annuale, al lordo o al netto delle imposte, al reddito personale o familiare, e quindi non è né preciso né chiaro. Ci sono due tipi di definizioni: definizioni da dizionario e definizioni operative. Nella più familiare definizione da dizionario, un costrutto è spesso definito in termini di un sinonimo. Per esempio, l’atteggiamento può essere definito come una disposizione, un sentimento o un affetto, e l’affetto a sua volta è definito come un atteggiamento. Tali definizioni di natura circolare non sono particolarmente utili nella ricerca scientifica per elaborare il significato e il contenuto di quel costrutto. La ricerca scientifica richiede definizioni operative che definiscono i costrutti in termini di come saranno misurati empiricamente. Per esempio, la definizione operativa di un costrutto come la temperatura deve specificare se abbiamo intenzione di misurare la temperatura in scala Celsius, Fahrenheit o Kelvin. Un costrutto come il reddito dovrebbe essere definito in termini di se siamo interessati al reddito mensile o annuale, al lordo o al netto delle imposte, e al reddito personale o familiare. Si può immaginare che costrutti come l’apprendimento, la personalità e l’intelligenza possano essere piuttosto difficili da definire operativamente.
Figura 2.1. I piani teorici ed empirici della ricerca
Un termine frequentemente associato e talvolta usato in modo intercambiabile con un costrutto è variabile. Etimologicamente parlando, una variabile è una quantità che può variare (ad esempio, da basso ad alto, da negativo a positivo, ecc.), in contrasto con le costanti che non variano (cioè, rimangono costanti). Tuttavia, nella ricerca scientifica, una variabile è una rappresentazione misurabile di un costrutto astratto. Come entità astratte, i costrutti non sono direttamente misurabili, e quindi, cerchiamo misure proxy chiamate variabili. Per esempio, l’intelligenza di una persona è spesso misurata come il suo punteggio del QI (quoziente d’intelligenza), che è un indice generato da un test analitico e di pattern-matching somministrato alle persone. In questo caso, l’intelligenza è un costrutto e il punteggio del QI è una variabile che misura il costrutto di intelligenza. Se il punteggio del QI misuri veramente l’intelligenza di una persona è un’ipotesi di chiunque (anche se molti credono di sì), e a seconda di quanto bene misuri l’intelligenza, il punteggio del QI può essere una buona o una cattiva misura del costrutto di intelligenza. Come mostrato nella figura 2.1, la ricerca scientifica procede lungo due piani: un piano teorico e un piano empirico. I costrutti sono concettualizzati sul piano teorico (astratto), mentre le variabili sono operazionalizzate e misurate sul piano empirico (osservativo). Pensare come un ricercatore implica la capacità di muoversi avanti e indietro tra questi due piani.
A seconda del loro uso previsto, le variabili possono essere classificate come indipendenti, dipendenti, moderatrici, mediatrici, o variabili di controllo. Le variabili che spiegano altre variabili sono chiamate variabili indipendenti, quelle che sono spiegate da altre variabili sono variabili dipendenti, quelle che sono spiegate dalle variabili indipendenti mentre spiegano anche le variabili dipendenti sono variabili mediatrici (o variabili intermedie), e quelle che influenzano la relazione tra variabili indipendenti e dipendenti sono chiamate variabili moderatrici. Per esempio, se affermiamo che un’intelligenza più elevata causa un migliore apprendimento tra gli studenti, allora l’intelligenza è una variabile indipendente e l’apprendimento è una variabile dipendente. Ci possono essere altre variabili estranee che non sono pertinenti per spiegare una data variabile dipendente, ma possono avere un certo impatto sulla variabile dipendente. Queste variabili devono essere controllate in uno studio scientifico, e sono quindi chiamate variabili di controllo.
Figura 2.2. Una rete nomologica di costrutti
Per capire le differenze tra questi diversi tipi di variabili, consideriamo l’esempio mostrato nella figura 2.2. Se crediamo che l’intelligenza influenzi (o spieghi) il rendimento scolastico degli studenti, allora una misura dell’intelligenza come il punteggio del QI è una variabile indipendente, mentre una misura del successo scolastico come la media dei voti è una variabile dipendente. Se crediamo che l’effetto dell’intelligenza sui risultati accademici dipende anche dallo sforzo investito dallo studente nel processo di apprendimento (cioè, tra due studenti ugualmente intelligenti, lo studente che si impegna di più ottiene risultati accademici più alti di uno che si impegna meno), allora lo sforzo diventa una variabile moderatrice. Per inciso, si può anche considerare lo sforzo come una variabile indipendente e l’intelligenza come una variabile moderatrice. Se il rendimento accademico è visto come un passo intermedio verso un potenziale di guadagno più alto, allora il potenziale di guadagno diventa la variabile dipendente per la variabile indipendente rendimento accademico, e il rendimento accademico diventa la variabile mediatrice nella relazione tra intelligenza e potenziale di guadagno. Quindi, le variabili sono definite come indipendenti, dipendenti, moderatrici o mediatrici in base alla loro natura di associazione l’una con l’altra. La rete complessiva delle relazioni tra un insieme di costrutti correlati è chiamata rete nomologica (vedi Figura 2.2). Pensare come un ricercatore richiede non solo la capacità di astrarre i costrutti dalle osservazioni, ma anche di visualizzare mentalmente una rete nomologica che collega questi costrutti astratti.