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103 U La teora general de sistemas mayo - julio de 2007

La teora general de sistemas: La estructura interna de la ciencia1 Keneth E. Boulding2 Traducido del ingls por Nstor William Botero Duque3

POLITCNICA No. 4 Medelln, mayo - julio de 2007, pp. 103-115

1 El artculo original del autor apareci en la Revista Management Science, Vol 2, 1956 pp. 197-208. Hemos decidido publicarlo por haber sido un artculo pionero en el desarrollo de la Teora General de Sistemas, la cual ha avanzado bastante desde el momento de su publicacin original. 2 Economista de profesin, fue uno de los pioneros en el desarrollo de la Teora General de Sistemas, junto con el llamado padre de esta concepcin Ludwig von Bertalanffi y otros tericos como Talcott Parsons, W. Churchman, Alfred Emerson, Anatol Rapoport y otros. 3 Licenciado en Filosofa y Letras de la Universidad Pontificia Bolivariana. Mster en Administracin de EAFIT. Docente Universitario. Actual Coordinador de la oficina de Graduados del Politcnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid.

104 U POLITCNICA No. 4 mayo - julio de 2007

Resumen El artculo, cuya traduccin se presenta, fue escrito

originalmente por uno de los pioneros del desarrollo de la TEORA GENERAL DE SISTEMAS y del pensamiento sistmico en general. Luego de unas consideraciones am- plias sobre el tema, propone su autor una consideracin jerrquica de niveles que va, desde el nivel de los sistemas estticos, hasta llegar a los complejos niveles de la vida, de la vida humana y las sociedades. Toda esta consideracin le sirve a su autor para mostrar los insuficientes desarrollos de las ciencias para abordar los distintos niveles de la realidad emprica y, por supuesto, para destacar la importancia de la T.G.S. para el logro de nuevos marcos de un conocimiento adecuado.

Palabras Clave Sistema Sistmico Teora General Interdisciplinas Complejidad Jerarqua Estructura Armazn

Abstract The translation of the article that we are presenting,

was written by one of the pioneers in the development of the GENERAL SYSTEMS THEORY and the systemic thought as well. After a wide consideration of the item, his author proposes a hierarchical levels view, being the first one that of the static systems and going through as far as reaching the complex levels of life, human life and societies. Based on this considerations his author shows the low levels reached in the development of sciences to tackle the different levels of the empirical world and also to emphasize the importance of the General Syste- ms Theory for the construction of new frameworks for an adequate knowledge.

Key Words System Systemic General Theory Interdisciplines Complexity Hierarchy Structure Framework


T

La teora general de sistemas: La estructura interna de la ciencia Keneth E. Boulding

Traducido del ingls por Nstor William Botero Duque

POLITCNICA No. 4 Medelln, mayo - julio de 2007, pp. 102-114 eora general de sistemas es una ex- presin que se ha venido utilizando para describir el nivel de construccin

de un modelo terico que se encuentra en alguna parte, entre las construcciones altamente generalizadas de las matemticas puras y las teoras especficas de las disciplinas especiali- zadas. Las matemticas apuntan a la organizacin de relaciones altamente generales en un sistema coherente, sistema que, no obstante, no tiene ningn tipo de conexiones necesarias con el mundo que lo rodea. Estudian todas las relaciones pensables, abstradas de cualquiera situacin concreta o de un conjunto de conocimientos empricos. No se encuentran confinadas nicamente a las relaciones cuantitativas, definidas en sentido estricto, aceptando que el desarrollo de las matemticas de la cualidad y de la estructura se encuentran ya en camino, aunque no estn tan avanzadas como las matemticas de la cantidad y de los nmeros. Sin embargo, en cierto sentido, se podra entender que las matemticas contienen todas las teoras; pero, lo cierto es que no contienen ninguna: ellas son el lenguaje de la teora, no nos proporcionan ningn contenido. En el otro extremo, tenemos las disciplinas y ciencias particulares, cada una con sus propios conjuntos de teoras. Cada disciplina corresponde a un cierto segmento del mundo emprico y cada una desarrolla las teoras que

tengan aplicacin a ese su segmento emprico. Fsica, Qumica, Biologa, Psicologa, Sociologa. Economa, etc., cada una esculpe, para ella misma, ciertos elementos de la experiencia humana y desarrolla teoras y patrones de actividad (investigacin) que producen satisfaccin al entendimiento y que son apropiadas para sus res- pectivos segmentos especiales.

En los ltimos aos, se ha sentido una creciente necesidad de unos constructos tericos sistmicos4 que habrn de tratar acerca de las relaciones generales que se dan en el mundo emprico. Esa es la tarea de la T.G.S. No busca establecer una teora particular que comprenda prcticamente todas las cosas, ni reemplazar todas las teoras especiales de las disciplinas particulares. Tal teora carecera, casi por com- peto, de algn contenido, lo que significara que sacrificaramos el contenido por la generalidad, y que permitira que dijramos prcticamente todo acerca de nada. En algn lugar, entre lo especfico sin significado y lo general sin contenido, debe haber, para cada propsito y para cada nivel de abstraccin, un grado ptimo de generalidad. El argumento de los tericos de los sistemas generales, es que este grado ptimo de generalidad en la teora, no siempre es alcan- zado por las ciencias particulares.

Los objetivos de la T.G.S. pueden propo- nerse, entonces, con grados variables de am-

4Traducimos la palabra systematic, que utiliza el autor, por sistmico la cual ha sido posteriormente de uso ms preciso para referirse a las propiedades de los sistemas, pero que Boulding, en sus primeras aproximaciones al concepto de sistema, no conoci.


bicin y de confiabilidad. En un nivel bajo de ambicin, con un alto grado de confiabilidad, apunta a destacar las similitudes en las construcciones de las diferentes disciplinas en las cuales existen, y a desarrollar modelos tericos que tengan aplicacin a, por lo menos, dos campos diferentes de estudio. En un alto nivel de ambicin, pero, quizs, en un ms bajo nivel de confiabilidad, se espera el desarrollo de algo as como un espectro de teora un sistema de sistemas que pueda desempear la funcin de la gestalt en construcciones tericas. Tales gestalts, en campos especiales, han sido de gran valor en la direccin u orientacin de inves- tigaciones de lagunas o lados oscuros que ellos muestran. As, por ejemplo, como en el caso de la tabla peridica de los elementos en qumica, fue una investigacin orientada, durante varias dcadas, al descubrimiento de elementos des- conocidos para abordar las lagunas que exis- tan, hasta que se complet definitivamente la tabla. De manera similar, un sistema de sistemas puede ser de gran valor en la orientacin de los tericos hacia las lagunas de los modelos tericos y puede ser, an de mayor valor, para sealar los mtodos para solucionarlas.

La necesidad de una teora general de sistemas se acenta por la actual situacin sociol- gica de la ciencia. El conocimiento no es algo que exista y crezca en abstracto. Es una funcin de los organismos humanos y de la organizacin social. El conocimiento es siempre, por decirlo as, lo que alguien conoce. La ms perfecta transcripcin escrita del conocimiento no es conocimiento, si nadie conoce nada de ello. El conocimiento crece por la recepcin de informacin significativa, esto es, por la asimilacin de mensajes que un conocedor est en capacidad de reorganizar ese conocimiento. Rpidamente nos desgastaramos en cuestiones tales como qu reorganizaciones constituyen crecimiento del conocimiento, definiendo crecimiento se-

mntico del conocimiento como aquellas reorganizaciones de las que puede hablar provechosamente, de manera oral o escrita, la gente bien formada. La ciencia es aquello de lo que pueden hablar provechosamente los cientficos en su papel de tales. La crisis de la ciencia hoy, se presenta debido a la creciente dificultad de esa conversacin provechosa entre los cientficos en su totalidad. La especializacin ha excedido los lmites de su propio asunto; la comunicacin entre las disciplinas se ha convertido en algo altamente difcil y la Repblica del aprendizaje est irrumpiendo en subculturas aisladas con slo tenues lneas de comunicacin entre ellas situacin que amenaza una guerra civil intelectual. La razn de esta separacin en el campo del conocimiento es que, en el curso de la especializacin, los receptores de informacin aca- ban, ellos mismos, especializados. As, los fsicos slo hablan a los fsicos, los economistas, a los economistas y, peor an: los fsicos nucleares slo hablan a los fsicos nucleares y los econometristas, a los econometristas. Se pregunta uno, a veces, si la ciencia no llegar a detenerse en un conjunto de celdas encerradas entre sus propias paredes, en las que cada quien mascu- llar para s mismo palabras en un lenguaje pri- vado que slo cada quien podr entender.

En nuestros das, las artes podran haber em- pujado a las ciencias a este desierto de mutua ininteligibilidad, lo cual puede haber sido debido nicamente a que las veloces intuiciones de las artes alcanzan el futuro de manera ms rpida que el caminar pausado del conocimiento cientfico. Muchas ciencias se disgregan en subgru- pos y una menor posibilidad de comunicacin se hace posible entre las disciplinas, a pesar de que la mayor posibilidad del crecimiento total del conocimiento ha bajado su velocidad por la prdida de una comunicacin importante. La amplitud de la sordera especializada, significa que alguna persona, que debera conocer algo que alguien


ms conoce, no est en capacidad de alcanzarlo debido a la falta de odos generalizados.

Uno de los objetivos principales de la T.G.S. es el de desarrollar estos odos generalizados y, por medio de una estructura de teora general, el de capacitar a un especialista para reci- bir comunicacin importante de otros campos. As, el economista que se da cuenta de la fuerte similitud formal entre la teora de la utilidad en economa y la teora del campo en la fsica, se encuentra, seguramente, en una mejor posicin para aprender de los fsicos, que quien no lo est. De igual manera, un especialista que tra- baja con el concepto de crecimiento bien sea ste especializado en cristalografa, citologa, virologa, fisilogo, psiclogo, socilogo o economista- ser ms sensible a las contribuciones de otros campos , si l es consciente de las muchas similitudes del proceso del crecimiento en campos empricos ampliamente diferentes.

No hay mucha duda acerca de la demanda que existe de una T.G.S., bien que se d con un rtulo u otro. Un poco ms difcil es buscar en el campo de la oferta. Se da all alguna y dnde est? .Cul es la posibilidad de obtener ms de esto y cmo? La situacin puede describirse como prometedora y en fermento, a pesar de que no hay una total claridad acerca de lo que se promete o se ofrece. Algo que podra llamarse movimiento interdisciplinario se ha anticipa- do hace algn tiempo. Los primeros signos de este movimiento han sido el desarrollo de disciplinas hbridas. As, la fsicoqumica naci en el tercer cuarto del siglo XIX, la psicologa social en el segundo cuarto del siglo XX. En lo que respecta a las ciencias fsicas y biolgicas, la lista de disciplinas hbridas es actualmente bastante amplia biofsica, bioqumica, astrofsica- todas ellas bien definidas. En las ciencias sociales, la antropologa est bastante bien establecida. La psicologa econmica y la sociologa econmica, apenas empiezan. An hay signos de que

la economa poltica, que muri en su infancia cientos de aos atrs, pueda renacer.

En los ltimos aos se ha dado un desarrollo adicional de gran inters en la forma de interdisciplinas multisexuales. Las disciplinas hbridas, como lo indican sus nombres unidos por guiones, vienen de dos respetables y honestos padres acadmicos. Las interdisciplinas ms nuevas tienen un ancestro mucho ms variado y, ocasionalmente an, mucho ms oscuro y resultan de la reorganizacin de material prove- niente de muchos campos de estudio diferentes, por ejemplo, surgen de: la ingeniera elctrica, la neurofisiologa, la fsica, la biologa y, an, de una pequea cantidad de economa. La teora de la informacin, que se origina en la ingeniera de las comunicaciones, tiene aplicaciones importantes en muchos campos que tocan, desde la biologa, hasta las disciplinas sociales. La teora de la organizacin viene de la economa, la sociologa, la ingeniera, la fisiologa. As como la ciencia de la gerencia es igualmente un producto interdisciplinar.

El plano ms emprico y prctico del movimiento interdisciplinar, se ve reflejado en el desarrollo de muchas clases de institutos interde- partamentales. Algunos de estos, encuentran la base de su unidad en el campo emprico objeto de estudio, como los institutos de relaciones industriales, de informacin pblica, de asuntos internacionales, etc. Otros estn organiza- dos alrededor de una metodologa comn para muchos campos y problemas diferentes, tales como el Centro de Investigacin de Mediciones, el Centro del Grupo de estudios de Dinmica de la Universidad de Michigan.

Ms importante an que estos desarrollos vi- sibles, quizs, a pesar de ser ms difcil de percibir y de identificar, son los que provienen de la creciente insatisfaccin en muchos departamen- tos, especialmente en los niveles de posgrado, con los antecedentes tericos tradicionales exis-


tentes para los estudios empricos, los cuales constituyen la mayor parte de las propuestas de tesis en los programa de Ph.D. Slo un ejemplo del campo en que estoy ms familiarizado: es tradicional en los estudios de relaciones labora- les, moneda y banca e inversin extranjera, que salgan del departamento de economa. Muchos de los modelos y estructuras tericos requeri- dos en estos campos, no obstante, no salen de la teora econmica, tal como se ensea, sino de la sociologa, de la psicologa social y de la antropologa. Los estudiantes del departamento de economa, rara vez tienen la oportunidad de familiarizarse con estos modelos tericos que pueden ser importantes para sus estudios y se impacientan con la teora econmica que les resulta ser de poca relevancia.

Es claro que existe mucho entusiasmo interdisciplinar por fuera. Si este entusiasmo quiere ser productivo, deber operar dentro de ciertos marcos de coherencia. Es bastante fcil que lo interdisciplinar degenere en la no existencia de disciplina alguna . Si, por ello, el movimiento interdisciplinar no est dispuesto a perder aquel sentido de forma y estructura que constituyen la disciplina involucrada en las varias disciplinas separadas, deber desarrollar su propia estructura. Esto lo concibo yo como la gran tarea de la T.G.S. Por esto, en el resto de este artculo propongo mirar algunos medios posibles para la estructuracin de esa T.G.S.

Dos posibles acercamientos a la organizacin de la T.G.S. que deben pensarse como complementarios, ms que como autnomos, o, al menos, como dos caminos que vale la pena explorar. El primero consiste en mirar el universo emprico y escoger ciertos fenmenos generales que se encuentran en muchas de las diferentes disciplinas y buscar la manera de construir modelos tericos generales importantes para estos fenmenos. El segundo acercamiento consiste en ordenar los campos empricos en una jerar-

qua de complejidad de organizacin del comportamiento de su individuo o unidad, y tratar de desarrollar un nivel de abstraccin apropiado para cada uno.

Algunos ejemplos del primer acercamiento servirn para clarificar esto, sin la pretensin de ser exhaustivos. En casi todas las disciplinas, por ejemplo, encontramos ejemplos de poblaciones agregacin de individuos que se conforman a una definicin comn, a la cual los individuos se agregan (nacen) o se sustraen (mueren) y en la cual la edad de los individuos es una variable relevante e identificable. Estas poblaciones exhiben sus propios movimientos dinmicos, los cuales pueden describirse frecuentemente por sistemas simples de ecuaciones diferenciales. Las poblaciones de diferentes especies exhiben tambin interacciones dinmicas entre ellas, como en la teora de volterra. Los modelos de cambio poblacional e interaccin se presentan en diferentes campos sistemas ecolgicos en biologa, la teora del capital en economa que tiene que ver con poblaciones de mercancas, ecologa social, y, an, en ciertos problemas de mecnica estadstica. En todos estos campos, el cambio poblacional, tanto en nmeros absolutos, como en estructura, pueden ser discutidos en trminos de funciones de nacimiento y super- vivencia, relacionando el nmero de nacimientos o de muertes en grupos especficos de edades en relacin con varios aspectos del sistema. En todos estos campos, la interaccin de poblacin puede discutirse en trminos de relaciones de oposicin, de complementacin o parasitarias, entre las poblaciones de diferentes especies, ya sea que ellas consistan en especies animales, bienes, clases sociales o molculas.

Otro fenmeno de una significacin casi universal para todas las disciplinas, es el de la interaccin del individuo de una clase dada con su entorno. Cada una de las disciplinas estudia alguna clase de individuo electrn, tomo, mol-


cula, cristal, virus, clula, planta, animal, hombre, familia, tribu, Estado, iglesia, empresa, universidad, etc. Cada uno de estos individuos muestra un comportamiento, accin o cambio y se considera que este comportamiento est relacionado, de alguna manera, con el entorno del individuo es decir, con otros individuos con los cuales en- tra en contacto o conforma algunas relaciones. Se piensa a cada individuo como consistente en una estructura o complexin de individuos de un orden inmediatamente inferior a l- los tomos estn conformados por protones y electrones; las molculas lo son de tomos; las clulas, de molculas; las plantas, los animales y los hombres, de clulas; las organizaciones sociales, de hombres. El comportamiento de cada individuo se explica por la estructura y la configuracin de individuos de ms baja escala de los que estn compuestos, o por ciertos principios de equilibrio u homeostasis, de acuerdo con los cuales ciertos estados son preferidos por el individuo. El comportamiento se describe en trminos de restauracin de estos estados preferidos cuando ellos son perturbados por cambios del entorno.

Otro fenmeno, tambin, de significacin universal es el del crecimiento. La teora del crecimiento es, de cierta manera, una subdivi- sin de la teora del comportamiento individual: el crecimiento es un aspecto importante del comportamiento. No obstante, hay diferencias importantes entre la teora del equilibrio y la teora del crecimiento, la cual, posiblemente, sera como garante al dar a la teora del crecimiento una especial categora. Es difcil encontrar una ciencia en la cual el fenmeno del crecimiento no tenga alguna relevancia y, aun as, hay una gran diferencia en complejidad entre el crecimiento de los cristales, los embriones y las sociedades. Muchos de los principios y conceptos que son importantes en los niveles ms bajos, estn tambin iluminando los niveles superiores. Al- gunos fenmenos del crecimiento pueden ma-

nejarse en trminos de modelos de poblacin relativamente simples, la solucin de los cuales produce curvas de variables singulares. En los niveles ms altos de lo complejo, los problemas de estructura se convierten en dominantes y las interrelaciones complejas entre el crecimiento y la forma, captan todo el inters. Todos los fenmenos de crecimiento son suficientemente semejantes, no obstante; esto hace pensar que una teora general del crecimiento no es, de ninguna manera, imposible.

Otro aspecto de la teora de lo individual y de las interrelaciones entre individuos, que debe ser destacado para darle un tratamiento especial, es la de la teora de la informacin y de la comunicacin. El concepto de informacin, tal como fue desarrollado por Shannon, ha tenido aplicaciones interesantes por fuera de su campo original: la ingeniera elctrica. No es adecuado, por supuesto, el tratar con problemas que invo- lucran niveles semnticos de comunicacin; a nivel ecolgico, sin embargo, el concepto de informacin puede servir para desarrollar nociones generales de estructura y medidas abstractas de organizacin, que nos dan, algo as, como una tercera dimensin bsica, ms all de la masa y la energa; los procesos de comunicacin y de informacin se encuentran en una amplia varie- dad de situaciones empricas y son, sin ninguna duda, esenciales en el desarrollo de la organizacin, tanto en el mundo biolgico como social.

Estos diferentes acercamientos a la teora general de sistemas, a travs de variados aspectos del mundo emprico, puede conducir, finalmente, a algo as como a una teora general del campo de la dinmica de la accin y la interaccin. Pero, esto est mucho ms all.

Un segundo acercamiento posible a la T.G.S. es el que se presenta a travs de la conformacin de sistemas tericos y constructos en jerar- quas de complejidad que, un poco aproximado, corresponden a la complejidad de los individuos


de varios campos empricos. Este acercamien- to es ms sistmico que el anterior, pues, con- duce a un sistema de sistemas, no reemplaza completamente al primero, puesto que siempre deben existir conceptos tericos importantes y constructos que yacen por fuera de la estructura sistmica. Sugiero, a continuacin, la conformacin de niveles de discurso terico.

i) El primer nivel es el de la estructura es-

ttica. Puede llamarse nivel de la armazn. Es la geografa y anatoma del universo -los patrones de los electrones alrededor del ncleo, el patrn de los tomos en un arreglo determinado, la conformacin de los tomos en un cristal, la anatoma del gen, la clula, la planta, el animal, el trazado del mapa tierra, el sistema solar, el universo astronmico. La precisa y detenida descripcin de estas armazones es el co- mienzo del conocimiento terico organizado en cualquier campo. Sin esta detenida y cuidadosa descripcin de las relaciones estticas, no ser posible una precisa teora funcional o dinmica. As, la revolucin copernicana fue realmente el descubrimiento de una nueva armazn esttica para el sistema solar, la cual permiti una descripcin ms simple de su dinmica.

ii) El siguiente nivel del anlisis sistmico, es el del sistema dinmico simple, con movimientos necesarios predeterminados. Puede llamarse a este nivel el de relojera. El sistema solar es, por supuesto, el gran reloj del universo, desde el punto de vista del hombre y las encantadoramente exactas predicciones de los astrnomos son un testimonio de la excelencia del reloj que ellos estudian. Mquinas simples, como las palancas y las poleas, y aun, mquinas ms complicadas como las mquinas de vapor y los dinamos entran en esta categora. Gran parte de las estructuras tericas en fsica, qumica y

an en economa, entran tambin en esta categora. Se pueden resaltar dos casos: los sistemas de equilibrio simple, entran realmente en la categora de los sistemas dinmicos, puesto que todo sistema de equilibrio debe ser considerado como un caso lmite de un sistema dinmico y su estabilidad slo puede ser determinada a partir de las propiedades dinmicas del sistema al que pertenece. Los sistemas dinmicos estocsticos que se orientan hacia el equilibrio, debido a su complejidad, tambin entran en este grupo de sistemas: as, el caso de la visin moderna del tomo, y an de la molcula, en donde cada posicin o parte en el sistema viene dada con un cierto grado de probabilidad, pero que, como una totalidad, muestra una determinada estructura. Dos clases de mtodos son aqu importantes, a los cuales podemos llamar, segn su uso en economa, el de la estadstica comparada y el del equilibrio estacionario. En el primero, se comparan dos posiciones de equilibrio del sistema con valores diferentes para sus parmetros bsicos. Estas posiciones de equilibrio se expresan, generalmente, como la solucin de un conjunto de ecuaciones simultaneas. Este mtodo de la estadstica comparada se utiliza para com- parar las soluciones cuando se han cambiado los parmetros de las ecuaciones. Buena parte de los problemas de la mecnica elemental se solucionan por esta va. En el segundo mtodo, por el contrario, se muestra el sistema como un conjunto de ecuaciones diferenciales que se solucionan en la forma de una funcin explcita de cada variable con el tiempo. Tal sistema puede alcanzar una posicin de equilibrio estacionario o no alcanzarla hay muchos ejemplos de sistemas dinmicos explosivos, siendo uno de ellos el de una determinada suma de dinero colocado a inters compuesto! Buena parte de las reaccio- nes fsicas y qumicas, as como de los sistemas

5El autor utiliza tres palabras de significacin bastante parecida en ingls, a las cuales traducimos as: skeleton, que se encuentra en el ttulo del artculo, como estructura interna; framework, como armazn; y structure como estructura.


sociales, exhiben esta tendencia al equilibrio de otra forma, el mundo habra presentado una gran explosin o una implosin hace mucho tiempo.

iii) El siguiente nivel es el del mecanismo de control o sistema ciberntico, el cual puede ser rotulado como nivel del termostato. Di- fiere de los dos sistemas de equilibrio simple, por el hecho de que la transmisin e interpretacin de informacin es una parte importante del sistema. Como resultado de esto, la posicin de equilibrio no est nicamente determinada por las ecuaciones del sistema, sino que el sistema se mover hacia la mantencin de cualquier equilibrio sealado, dentro de ciertos lmites. As, el termostato mantendr cualquier temperatura que se le haya asignado; la temperatura de equilibrio del sistema no est determinada de manera nica por sus ecuaciones. La cuestin aqu es, por supuesto, que la variable esencial del sistema dinmico est dada por la diferencia entre un valor asignado a la variable de mantencin y su valor ideal. Si esta diferencia no es cero, el sistema se mueve hacia su disminucin; as, el horno enva calor cuando la temperatura registrada es muy fro y se apa- ga, luego, cuando la temperatura registrada es muy caliente. El modelo de homeostasis, de bastante importancia en fisiologa, es un ejemplo de un mecanismo ciberntico. Tales mecanismos existen a lo largo y ancho del mundo emprico del bilogo y del cientfico social.

iv) El cuarto nivel es el del sistema abierto o estructura con automantencin. Es el nivel en el cual la vida comienza a diferenciarse de la no vida. Este puede llamarse el nivel de la clula. Por supuesto, debe haber algo de apertura en los sistemas de equilibrio fsico-qumico; las estructuras atmicas se automantienen en medio del trfago de los electrones y las estructuras moleculares se automantienen en medio del trfago de los tomos. Las llamas y los ros, de igual manera, son sistemas abiertos, aunque

de una clase muy simple. Tan pronto como ascendemos en la escala de la complejidad de la organizacin hacia los sistemas vivos, no obstante, la propiedad de automantencin de la estructura en medio del trfago de lo material, se convierte en algo de capital importancia. Un tomo o una molcula pueden, presumiblemen- te, existir sin trfago; la existencia de los ms simples organismos vivos es inconcebible sin la ingestin, la excrecin y el cambio metab- lico. Estrictamente ligada a esta propiedad de automantencin, est la propiedad de la auto- rreproduccin. Puede ser, es cierto, que la auto- rreproduccin sea de un sistema ms primitivo o de ms bajo nivel que el sistema abierto y que el gen o el virus, por ejemplo, puedan ser capa- ces de reproduccin, sin ser sistemas abiertos. No es una cuestin importante, quizs, en qu punto de la escala de la complejidad creciente empieza la vida; lo que queda claro es que, desde el momento en que los consideramos sistemas, los cuales se autorreproducen y se automantienen en medio del trfago de la materia y la energa, estamos frente a algo a lo que ser difcil negarle el ttulo de ser vivo.

v) El quinto lo podemos llamar nivel gentico-societal. Est tipificado por la planta y consti- tuye el mundo emprico del botnico. Las caractersticas ms sobresalientes del sistema son: primera, la divisin del trabajo entre las clulas para conformar una sociedad celular con partes diferenciadas y mutuamente dependientes (ra- ces, hojas, semillas, etc.) y, segunda, una mar- cada diferenciacin entre el genotipo y el feno- tipo, asociada con el fenmeno del crecimiento orientado a una forma final. En este nivel, no hay rganos sensoriales altamente especializados y los receptores de esta informacin son difusos o incapaces de captar el bullir de la informacin- es dudoso si un rbol, ms all de la luz y la oscuridad, podr captar lo que son los das largos o cortos o el calor y el fro.


vi) Tan pronto nos movemos hacia arriba, desde el mundo de la planta hacia el reino animal, gradualmente pasamos a un nuevo nivel, el nivel animal, caracterizado por una creciente movilidad, un comportamiento teleolgico y la autoconciencia. Tenemos ac el desarrollo de receptores de informacin especializados (ojos, o- dos, etc.) orientados a acrecentar la captacin de informacin en unas estructuras de conocimien- to o de imagen. Si ascendemos cada vez ms en la escala de la vida animal, el comportamiento va siendo, no una respuesta a estmulos dados, sino a una imagen, una estructura de conocimiento o de una visin del entorno como totalidad.

La imagen, por supuesto, est determinada, en ltima instancia, por la informacin recibida en el organismo; la relacin entre la recepcin de informacin y la construccin de una imagen, es altamente compleja. No es simplemen- te la agregacin o acumulacin de informacin recibida, aunque esto ocurra con frecuencia, sino la estructuracin de la informacin en algo esencialmente diferente de la informacin misma. Despus de que la estructura de la imagen queda bien establecida, gran parte de la informacin recibida produce muy pequeos cambios en la imagen -llega hasta la imagen es- tructurada, sin golpearla siquiera, de la misma manera que una partcula subatmica puede llegar hasta un tomo sin perturbarlo- a veces, sin embargo, la informacin es captada por la imagen e incorporada a ella y, otras veces, la informacin golpea una especie de ncleo de la imagen y, en tal caso, se produce la reorganizacin, con cambios radicales y de largo alcance en el comportamiento, como respuesta aparente a lo que parecera ser un pequeo estmulo. Las dificultades para la prediccin del comportamiento de estos sistemas, se vuelve intensamente difcil debido a esta informacin de la imagen entre el estmulo y la respuesta.

vii) El siguiente, es el nivel de lo humano,

del ser humano individual considerado como un sistema. Adems de todas, pero muy cercana a todas las caractersticas de los sistemas animales, el hombre posee autoconciencia, la cual es diferente del mero darse cuenta de algo. Su imagen, adems de ser mucho ms compleja que aquella de los aun ms elevados sistemas animales, tiene una cualidad autorreflexiva -no slo sabe, sino que sabe que sabe -esta propiedad est probablemente ligada estrechamente al fenmeno del lenguaje y de la civilizacin. Es la capacidad del habla -habilidad para producir, absorber, e interpretar smbolos como opuesto a los mejores signos como el grito de aviso de un animal -lo que ms claramente ubica al hombre por fuera de su humillante postura. El hombre se distingue tambin de los animales por su imagen mucho ms elaborada del tiempo y de las relaciones; es, probablemente, el hombre la nica organizacin que sabe que es mortal, que contempla en su comportamiento una extensin de su vida total y algo ms que eso. El hombre existe, no slo en el tiempo, como en el espacio, sino tambin en la historia y su comportamiento se ve afectado por la visin del proceso del tiempo en el cual se encuentra.

viii) Debido a la importancia vital de las imgenes simblicas y de los comportamientos basados en ellas para el hombre individual, no es fcil separar claramente el nivel del organismo humano individual del siguiente nivel: el de las organizaciones sociales. A pesar de las historias ocasionales de los nios fieras criados por animales, el hombre aislado de sus semejantes es prcticamente desconocido. Tan esencial es la imagen simblica para el comportamiento humano, que uno sospecha que el hombre completamente aislado no sera humano, en el sentido usualmente aceptado, aunque sera potencialmente humano. No obstante, es conveniente, para algunos propsitos, distinguir al individuo humano como un


sistema, de los sistemas sociales que lo rodean y, de esta manera, se puede afirmar que las organizaciones sociales constituyen otro nivel de organizacin. La unidad de tales sistemas no es de pronto la persona -el individuo humano como tal- sino el rol o papel -esa parte de la persona que tiene que ver con la organizacin o situacin a que nos referimos, y se tiende a definir las organizaciones sociales, o cualquier sistema social, como un conjunto de roles, ligados entre s por canales de comunicacin. Las interrelaciones entre el rol y la persona no pueden ser nunca menospreciadas; una persona, en el desempeo de un rol, puede convertirse en un insignificante jugador de ese papel, pero, tambin, podr hacerlo de manera bien apropiada; la percepcin del rol se afecta por la personalidad de aquellos que lo han desempeado en el pasado. En este nivel, debemos involucrarnos nosotros mismos con el contenido y significado de los mensajes, la naturaleza y dimensiones de los sistemas de valores, la transcripcin de las imgenes a una tradicin histrica, las sutiles simbolizaciones del arte, la msica, la poesa, y toda la gama compleja de las emociones humanas. El universo emprico aqu es la vida humana y la sociedad en toda su complejidad y riqueza.

ix) Para completar la estructura de los sistemas, debemos aadir una pequea torrecita para los sistemas trascendentales, aunque po- damos ser acusados en este punto de haber construido una torre de Babel hasta las nubes. Existen, sin embargo, las cuestiones ltimas, los absolutos y los no faltantes incognoscibles, los cuales muestran tambin estructura sistmica y relaciones. Ser un da muy triste para el hombre aqul en que a nadie se permita formu- lar preguntas de aquellas para las que no hay respuestas. Una ventaja de describir una jerarqua de sistemas en esta forma, es que nos da una idea de los actuales vacos, tanto en el co-

nocimiento terico, como emprico. Los modelos tericos adecuados, cubren hasta el cuarto nivel, pero no van ms all. El conocimiento emprico es deficiente en prcticamente todos los niveles, as, en el nivel de la estructura esttica, algunos modelos descriptivos medianamente adecuados se encuentran disponibles para geografa, qumica, geologa, anatoma y las ciencias sociales descriptivas. Aun en este nivel el ms simple de todas, el problema de la descripcin de estructuras complejas, est sin resolverse. Los libreros son bastante buenos para catalogar libros; los qumicos han empezado a catalogar frmulas abstractas y los antroplogos han empezado a catalogar pistas. El catalogar eventos, ideas, teoras, estadsticas y datos empricos ha empezado difcilmente. La abundante multipli- cacin de registros, sin embargo, en la medida en que el tiempo sigue, nos forzar a una ms adecuada catalogacin y sistemas de referencia de los que ahora disponemos. Este es, quiz, el mayor problema terico sin solucin en el nivel de la estructura esttica. En el campo emprico hay todava grandes reas donde las estructuras estticas son poco conocidas, aunque el conocimiento est avanzando rpidamente gracias a nuevos instrumentos de prueba, tales como el microscopio electrnico. La anatoma de esa parte del mundo emprico, que se encuentra entre la gran molcula y la clula, est, no obstante, oscura en muchos puntos. Es, precisamente, esta rea, -que incluye, por ejemplo, el gen y el virus -la que mantiene el secreto de la vida y, hasta cuando su anatoma se haga clara, la naturaleza de los sistemas funcionales involucrados permanecern inevitablemente en la oscuridad.

El nivel de relojera, es el clsico nivel de las ciencias naturales, especialmente de la fsica y la astronoma, y es, probablemente, el nivel ms completamente desarrollado en el estado actual de los conocimientos, especialmente si hace- mos extensivo el concepto para incluir la teora


del campo y los modelos estocsticos de la fsica moderna. Hay importantes vacos aun en este campo, de manera particular, en los niveles empricos ms altos. Hay mucho todava por conocer del preciso mecanismo de las clulas y del sistema nervioso, del cerebro y de las sociedades.

Ms all del segundo nivel, los modelos tericos adecuados se vuelven cada vez ms escasos. Durante los ltimos aos, se han visto grandes desarrollos en el tercer y cuarto niveles. La teora de los mecanismos de control (termostatos) se ha vuelto, ella misma, una disciplina nueva: la ciberntica, y la teora de los sistemas de automantencin o sistemas abiertos, de igual forma, ha dado grandes pasos. Podramos difcilmente sostener, sin embargo, que mucho ms que el comenzar se ha dado en estos campos. Sabemos muy poco acerca de la ciberntica de los genes y de los sistemas genticos en general y, mucho menos, de los mecanismos de control involucrados en el mundo mental y social. De la misma manera, los procesos de automantencin permanecen esencialmente en el misterio en muchos de sus puntos y, no obstante, se ha sugerido la posibilidad terica de construir una mquina con capacidad de automantencin, la cual sera un ver- dadero sistema abierto. A pesar de esto, creemos que estamos bastante lejos de la construccin de este tipo de mecanismo simulador de la vida.

En lo que tiene que ver con el cuarto nivel, du- damos de la posibilidad de tener ahora los ms mnimos rudimentos de un sistema terico. Una intrincada mquina del crecimiento, por la cual el complejo gentico organiza la materia que se encuentra a su alrededor, es prcticamente un misterio. Hasta ahora, y en lo que respecta al futuro, slo Dios puede construir un rbol. En cuanto a los sistemas vivos, carecemos de toda ayuda. Podemos cooperar con los sistemas que no entendemos, pero no podemos ni comenzar a producirlos. La ambigua posicin de la medi- cina, rondando no fcilmente entre la magia y la

ciencia, es un testimonio del estado actual de los conocimientos en esta rea.

Tan pronto nos movemos hacia arriba en la escala, la ausencia de sistemas tericos apropiados se vuelve ms notoria. Difcilmente, podemos concebirnos construyendo un sistema que, de alguna manera, tuviera la capacidad de reconocer o darse cuenta de las cosas a su alrededor y, mucho menos, que tenga consciencia. No obstante, tan pronto nos movemos hacia el nivel de lo humano y lo social, ocurre algo curioso: el hecho de que tenemos, por as decirlo, una huella interior y que somos nosotros mismos los sistemas que estamos estudiando. Esto nos ha- bilita para utilizar los sistemas que realmente no entendemos. Es casi inconcebible que pudira- mos construir una mquina que fuera capaz de hacer un poema. Sin embargo, los poemas son hechos por tontos como nosotros, por medio de procesos que permanecen escondidos para nosotros. El tipo de conocimiento y destreza que poseemos en el nivel simblico, es muy diferente del que encontramos en niveles inferiores. Es, diramos, el know-how del gen, si se compara con el know-how del bilogo. Pero, aun as, es un tipo real de conocimiento, es la fuente de los logros creativos del hombre en tanto artista, es- critor, arquitecto, o compositor.

Quizs, uno de los usos ms valiosos del esquema anterior consiste en prevenirnos de aceptar como ltimo un determinado nivel de anlisis terico que se pueda encontrar por debajo del nivel emprico que estamos investigan- do. Debido a que, en cierto sentido, cada nivel incorpora todos los niveles que estn por debajo de l, se puede obtener mucha valiosa informacin y penetracin al aplicar el objeto de estudio de los sistemas de nivel ms bajo a los de ms alto. As, la mayora de los sistemas tericos de las ciencias sociales, se encuentran en el nivel (ii), justo ascendiendo al (iii), aunque la materia de estudio involucra claramente el nivel (viii).


La economa, por ejemplo, es ampliamente un mecanismo de utilidad y autointers, en la magistral frase de Jevon. Su base terica y matemtica est diseada ampliamente a partir del nivel de la teora del equilibrio simple y de los mecanismos dinmicos. Difcilmente ha comen- zado a usar conceptos tales como informacin, los cuales pertenecen al nivel (iii) y no hace uso de niveles superiores. Es ms: con este equi- pamiento tan simple, ha logrado un modesto desarrollo en el sentido de que alguien, que trate de manejar un sistema econmico, est seguro de encontrarse en una mejor posicin que aqul que no conoce nada de la teora. Sin embargo, el progreso de la economa va depen- diendo cada vez ms de la posibilidad de superar este sistema de bajo nivel, til mientras est en sus inicios, y pueda utilizar sistemas ms directamente apropiados a su universo, cuando estos, por supuesto, sean descubiertos. Se podran dar muchos otros ejemplos, como el del uso absolutamente inapropiado del concepto de energa en la teora psicoanaltica y la gran inhabilidad de la psicologa para abandonar el estril modelo estmulo-respuesta.

Finalmente, el esquema presentado podr servir de elemental advertencia aun para la ciencia de la gerencia. Esta nueva disciplina representa una importante ruptura con los modelos

mecnicos de la teora de la organizacin y el control. Su nfasis en los sistemas de comunicacin y estructura organizacional, sobre los principios de homeostasis y crecimiento, en el proceso decisional en condiciones de incerti- dumbre, nos est llevando lejos de los modelos simples de maximizacin de hace diez aos. Este avance en el nivel de anlisis terico, promete conducir hacia sistemas ms fuertes y fructferos. Sin embargo, no debemos olvidar que estos avances no nos llevan ms all del tercer o cuarto nivel y que, al tratar con personas humanas y organizaciones, estamos tratando con sistemas de un mundo emprico que est ms all de nuestra capacidad para formularlos. No debemos sorprendernos demasiado, entonces, de si nuestros sistemas ms simples, por toda su importancia y validez, nos desilusionan.

Escog el subttulo de mi artculo (La Estructu- ra interna de la Ciencia), con la mirada puesta en sus posibles matices de significacin. La T.G.S. es la estructura interna (el esqueleto) de la ciencia, en el sentido de que ella apunta a proveer de un armazn o estructura de sistemas, sobre el cual colocar el cuerpo y el alma de las disciplinas particulares y sus objetos de estudio, en un cuerpo coherente y ordenado de conocimiento. Es, tambin, algo como un esqueleto en el armario armario es, en este caso, la falta de buena voluntad de la ciencia de abandonar el bajo nivel de sus xitos en sistematizacin y su tendencia a cerrar la puerta a los problemas y asuntos que no caben en sus esquemas mecnicos simples. La ciencia, no obstante todos sus progresos, tiene aun un largo trecho por andar. La T.G.S. puede, a veces, ser un vergenza al poner de relieve cun lejos tenemos que ir y al minimizar las excesivas quejas filosficas por la simpleza de sus sistemas. Ser de gran ayuda, adems, para sealar, con buen alcance, a dnde tenemos que ir. El esqueleto deber salir del armario antes de que los huesos secos puedan vivir.

Revista Cientfi ca Guillermo de Ockham. Vol. 8, No. 1. Enero - junio de 2010 - ISSN: 1794-192X - pp. 95-104 95

Reflexiones sobre el proceso de modelado*Una perspectiva dinmico-sistmicaReflections on the modeling process: A dynamic-systemic perspective

Elicer Pineda BallesterosDiana Patricia Landazbal

ELICER PINEDA BALLESTEROS. Magster en Informtica. Ingeniero de Sistemas y Economista de la Universidad Industrial de Santander. Docente e investigador de la Universidd Industrial de Santander, Bucaramanga-Colombia. Correo e: [email protected]. DIANA PATRICIA LANDAZBAL. Magister en Educacin de la Pontifi cia Universidad Javeriana Sede Bogot-Colombia. Psicloga de la Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogot- Colombia. Docente e investigadora dela Universidad Nacional Abierta y a distancia, Bogota- Colombia. Correo e: [email protected].

Fecha de recepcin del artculo: 25 de septiembre de 2009 Fecha de aceptacin: 17 de diciembre de 2009.

La historia de la ciencia factual puede ser construida como una secuencia de

transiciones de teoras de la caja negra a teoras de la caja traslcida.

Mario Bunge.

Resumen

En este artculo se presentar una serie de ideas acerca del modelado desde dos perspectivas particulares: la primera para procurar describir la estrategia de modela-do usada; la segunda, una vez construido el modelo, qu hacer con l? Se aportarn algunas explicaciones que se espera den claridad a las clasifi caciones antes sealadas pero que no tienen la pretensin de ser ni exclusivas ni excluyentes, pues estn en proceso de formacin y lo que fi nalmente se pretende es crear un espacio que posi-bilite el debate acadmico alrededor de las ideas presentadas. Cabe aqu sealar que el proceso de modelado de fenmenos puede abarcar un espectro de conocimiento tan

amplio que va desde las ciencias sociales hasta las ciencias duras, pasando por cien-cias mixtas como la economa.

Palabras clave: modelo, representa-cin, realidad, explicacin, aprendizaje, intervencin.

Abstract

Th is article presents a series of ideas about modeling from two particular per-spectives: Th e fi rst one attempts to describe the modeling strategy used and the second one determines what to do with the model once it has been built. It will provide some explanations that are meant to clarify the specifi cations given above, but do not intend to be either exclusive or excluding as they are in training and in the end, the aim is to create room for academic debates about the ideas presented. It should be noted that the process of modeling phe-nomena can cover a very broad spectrum

* Este artculo es producto del proyecto de investigacin Propuesta para el mode-lado de cadenas productivas, un enfoque de representacin mediante ontologas y dinmica de sistemas.

96 Universidad de San Buenaventura, Cali - Colombia

Elicer Pineda Ballesteros - Diana Patricia Landazbal

of knowledge ranging from social sciences to hard sciences, going through mixed sci-ences such as economics.

Keywords: model, representation, real-ity, explanation, learning, intervention.

Introduccin

Para los nefi tos en el campo de la di-nmica de sistemas interesa aclarar que sta es una forma de modelado que hace uso principalmente de la metfora del sistema realimentado y de la nocin de retardos en el tiempo para dar cuenta del comportamiento dinmico de fenmenos diversos que pueden ser descritos como si fueran sistemas.

La dinmica de sistemas fue creada por el ingeniero Jay Wright Forrester, del MIT, en los aos cincuenta, cuando resolva un problema de inventarios en una compaa de artculos electrnicos que a pesar de tener una demanda estable presentaba el problema de inventarios oscilantes.

Esta forma de modelado usa las ecua-ciones en diferencias de primer orden no lineales para representar las estructuras de los fenmenos a ser modelados, denominados en muchas ocasiones como sistemas, y permite mediante la simulacin por computador, recrear los posibles estados de la realidad modelada y/o intervenida. Es preciso declarar que los sistemas son ideas, acuerdos u onto-logas que los seres humanos comparten de la misma manera que se comparten nociones como la de nmeros, que solo adquieren sentido una vez existe un acuerdo explcito entre individuos para darles plena existencia.

La forma como se construyen y la ma-nera como se usan los modelos es lo que se pretende comentar en este artculo, que en gran parte es el resultado del trabajo de grado en economa de uno de los autores bajo la direccin del profesor Hctor Alirio Mndez y la codireccin del profesor Hugo Hernan-do Andrade Sosa, profesores ambos de la Universidad Industrial de Santander - UIS.

La idea de modelo y modelado

Para efectos de un mejor entendimiento de este texto es pertinente hacer claridad sobre algunos conceptos que se manejarn en adelante con el sentido que seguidamente se expone.

Se defi nir inicialmente la idea de modelo y para ello se recurrir a algunos autores. Por ejemplo, si se le pudiera preguntar a Mario Bunge, probablemente dira que modelo es cualquier representacin esquemtica de un objeto (Bunge, 1985). Ahora bien, si el si-guiente en ser cuestionado fuera Peter Chec-kland es posible que contestara que modelo es una construccin intelectual y descriptiva de una entidad en la cual al menos un observador tiene un inters (Checkland, 1992). Segn se puede apreciar es posible identifi car dos posiciones ontolgicas bien defi nidas; de una parte, una posicin fenomenolgica en la cual se puede ubicar la defi nicin de Chec-kland; y una positivista, en la cual se puede encuadrar la defi nicin de Mario Bunge. Vale aqu indicar que una posicin ontolgica fenomenolgica es aquella que se caracteriza por el afn de conceder ms importancia a los procesos de construccin mental de los observadores que al mundo externo; por su parte, en una posicin ontolgica positivista el nfasis est en conceder primordialmente atencin al mundo externo como dado, el cual puede ser conocido fundamentalmente mediante la evidencia experimental.

De lo anterior se infi ere que al hablar de modelos es preciso determinar las posturas ontolgicas en las cuales est ubicado el modelador, pues a partir de stas la idea de modelo puede tomar rumbos incluso hasta contrarios. Lo anterior se recrea en la siguien-te defi nicin de modelo, que parafraseando a Jess Mosterin sera aquello que sirve para representar o aquello que sirve para ser representado (Mosterin, 1984). Calvo (2006) comparte igual criterio (ver Figura 1).

Luego de ver la Figura 1 valdra la pena hacerse unas cuantas preguntas: Qu es modelo de qu? Qu cosa es realidad: la maqueta, la torre o el sndwich? Se podra

Revista Cientfi ca Guillermo de Ockham. Vol. 8, No. 1. Enero - junio de 2010 - ISSN: 1794-192X 97

Refl exiones sobre el proceso de modelado - pp. 95-104

por lo tanto su percepcin depender de su inters, el que se manifi esta como realidad; sta a su vez se considera como la percepcin de lo real, siendo que, segn Vasco, lo real es lo que es (Vasco, 2000). El telos o prop-sito es el deseo o la intencin que pretende cumplir el modelador una vez construido el modelo.

Es conveniente indicar que lo real se convierte en la realidad en la medida en que se dan procesos de denotacin entre el ente y el sujeto modelador, es decir, el ente pasa del plano del ser al plano del existir; este ltimo estado es solo posible en la mente del observador. El ente al existir adquiere sentido cuando se dan procesos de connotacin. stos se dan por la relacin entre el ente, el entorno y el sujeto cognoscente y es ah cuando fi nalmente se confi gura la realidad o para el caso aqu tratado, el modelo mental.

A continuacin se propone la idea de modelado entendindola como la accin que conlleva el hacer o el construir modelos. Se debe aclarar que el hacer y el construir no necesariamente son sinnimos. El hacer est asociado a la accin que se realiza automti-camente o de manera calculadora, en tanto que el construir es una accin ms consciente o refl exiva, considerando aqu lo expresado por Heidegger con respecto al pensar, cuan-do dice que hay as dos tipos de pensar, cada

acaso afi rmar que la maqueta es un modelo en tanto que sta sirvi para ser representada en la torre que el sndwich es un modelo porque sirve para representar la torre? Se espera que el lector pueda, de manera cons-ciente, dar respuesta a estos interrogantes.

Continuando con la Figura 1 es vlido reflexionar con respecto al sentido de la lnea del tiempo al momento de defi nir algo como modelo, pues en ocasiones el modelo es antes que lo que representa y en otras es posterior a lo representado, lo cual depende de lo que se considere como modelo. En dinmica de sistemas es claro que la idea de modelo que interesa es aquella en la que el modelo representa la cosa modelada y que ste servir a quien hace la representacin para responderse preguntas acerca de la cosa representada. En este orden de ideas modelo, segn Pineda, podra defi nirse como aquella representacin que un observador construye a partir de su propia o ajena percepcin de lo real y que posteriormente usar segn sus propsi-tos (Pineda, 2005). Esta defi nicin plantea de inmediato el problema de defi nir otros conceptos como: representar, observador, lo real y propsito.

La idea de representar asumida en la defi -nicin es aquella en que se vuelve a presentar o traer al presente el objeto; el observador ser aquel que est interesado en el objeto/cosa y

Tiempo

Figura 1Modelo y realidad (imgenes tomadas de Internet)



uno de los cuales es, a su vez y a su manera, justifi cado y necesario: el pensar calculador y la refl exin meditativa (Heidegger, 1994)

Tipos de modelado determinadospor el uso

Segn sea el resultado esperado, a partir del uso que el modelador haga del modelo, se puede entonces determinar una clasifi cacin del proceso de modelado. Si el principal inte-rs radica en el entendimiento del fenmeno para quien realiza el modelado, se puede ase-verar entonces que se trata de un modelado para el aprendizaje; pero si el modelado se realiza con la pretensin de que el modelo resultante sirva para dar cuenta a otros del fenmeno, entonces se estara hablando de un modelado para la explicacin; y en tercera instancia, si no slo se desea aprender o ex-plicar, sino que la intencin central consiste en tener un referente (en el modelo) sobre el fenmeno para posteriormente realizar en l (lo real) una accin con un propsito espe-cfi co, se estara hablando de un modelado para la intervencin.

En los prrafos siguientes se har una descripcin ms detallada de cada una de dichas opciones de modelado.

Modelado para el aprendizaje

Segn el diccionario de la RAE, aprender es adquirir el conocimiento de algo por medio del estudio o de la experiencia. Considerando la anterior defi nicin y teniendo en cuenta lo que implica el proceso de modelado en el modelador, es posible considerar que ste llega a construir conocimiento sobre lo modelado; de no ser as, no sera posible la realizacin del modelo, puesto que dicho modelo viene siendo la representacin del fenmeno.

En el siguiente grfi co se ilustra la forma como mediante el proceso de modelado se puede llegar a generar aprendizaje en el mo-delador. Tambin se puede apreciar que el punto de partida viene siendo la observacin de lo real. Aqu, segn Maturana (1997), lo

real subyace a la idea segn la cual se consi-dera la existencia de un universo, y por ello se puede hablar de lo real como algo nico de lo cual cada quien tiene una percepcin. Dicha percepcin presupone, entonces, que no se tiene una anteojera especial que le permita a cada observador percibir lo real de la misma manera, y el hecho de llegar a reconocer dicha situacin sienta las bases para que se pueda reconocer las diferentes perspectivas y en consecuencia que reconocer la perspectiva del otro (Parra, 2002).

Se debe considerar tambin que la per-cepcin que tiene el modelador de lo real, la realidad por l percibida, es posible que la adquiera ya sea por su propia capacidad de observacin o haciendo uso de la capacidad de otros, es decir, usando las teoras que tam-bin son una interpretacin consensuada y ampliamente aceptada, de lo que aqu se ha dado en llamar como lo real. Luego que se ha percibido lo real esta percepcin se aloja en la mente del modelador en la forma de un modelo mental que, segn Peter Senge, son supuestos hondamente arraigados, genera-lizaciones e imgenes que infl uyen sobre nuestro modo de comprender el mundo y actuar (Senge, 1999). Tales modelos mentales se convierten, entonces, en las representacio-nes que cada modelador tiene de su propia percepcin de lo real.

Segn se aprecia en la Figura 2 se cierra un primer ciclo de aprendizaje al cual cabe sea-lrsele como aprendizaje informal, pues no hay ms presencia de dicho aprendizaje que en la mente del modelador. Posteriormente el modelador puede explicitar su modelo mental mediante alguna forma de modelado (econometra, dinmica de sistemas, etc.), de tal forma que se tiene un copia formalizada, mediante el lenguaje de modelado usado, del modelo mental.

El modelo formal tiene la ventaja que puede ser ms fcilmente comprendido por otros observadores sin la indispensable pre-sencia del modelador, en tanto que aquellos slo requieren del conocimiento del lenguaje de modelado con el cual fue hecho. Ya con el modelo formalizado, preferiblemente de



manera matemtica, se puede recurrir a la simulacin por computador para generar posibles estados del sistema, que contrastados con la percepcin de lo real pueden producir cambios en los modelos mentales del mode-lado; y es aqu en donde surge un segundo ciclo de aprendizaje denominado aprendi-zaje formal. De esta manera si el modelado solo se realizara hasta este punto se tendra entonces un modelado para el aprendizaje; dicho modelado puede llegar a ser pertinente en la medida en que se pueda adoptar como estrategia pedaggica en los procesos de aprendizaje formalmente establecidos.

Modelado para la explicacin

Si el proceso de modelado no se detiene en el punto antes sealado y por el contrario es usado por parte del modelador para dar cuenta del fenmeno modelado a otros ob-servadores, se estara frente a un modelado para la explicacin (Ver Figura 3).

El modelado para la explicacin contiene dentro de s el modelado para el aprendizaje y considera adems las relaciones estable-cidas en la fi gura que van desde el modelo formal hacia la percepcin de lo real; dicha relacin as indicada muestra que el modelo formal, pertinente segn el criterio del mo-delador para el caso que le ocupa, puede en consecuencia ser usado para dar cuenta del fenmeno, cerrndose con ello nuevamen-te otro ciclo sealado como el ciclo de la explicacin. En este caso el modelado para la explicacin sera favorable a aquellos que cumplen con la tarea de la docencia en un primer instante en el proceso de enseanza; posteriormente los alumnos podran usarlo para realizar explicaciones de sus propios modelos mentales, convirtindose as el modelado en una buena estrategia para el aprendizaje en la medida en que se tendran modelos mentales compartidos.

Se le presenta al modeladorya sea por observacin directa o por medio deteoras generandouna

Que la convierte en un

Ciclo de aprendizaje informal Que a su vez lo puede

transformar en un

Ciclo de aprendizaje formal

Que mediante la simulacin le permite reformular su

Que es su propia representacin de suLO

REAL

PERCEPCIN DELO REAL

MODELOMENTAL

MODELOFORMAL

Figura 2Modelado para el aprendizaje

Figura 3Modelado para la explicacin

Se le presenta al modeladorya sea por observacin directa o por medio deteoras generando una


Ciclo de aprendizaje informal

Que a su vez lo puede transformar en un



Que es su propia representacin de su

LOREAL

PERCEPCIN DELO REAL

MODELOMENTAL

MODELOFORMAL

Ciclo de explicacin

Puede ser usado por el modelador para dar cuenta a otros de su



Modelado para la intervencin

Si adems de aprender y poder ofrecer explicaciones sobre lo modelado la intencin del modelador es intervenir en lo modelado, es decir, en lo real para llevarlo a un estado deseado se estara frente a un modelado para la intervencin. Dicho modelado, adems de incluir las dos anteriores formas de modela-do, considerara de parte del modelador su intervencin directa sobre lo modelado en procura de la consecucin de objetivos: Se dira aqu que se usa el modelo para apoyar el proceso de toma de decisiones, pues esta situacin particular pone de manifiesto que el proceso de modelado no solo sera apropiado en los procesos de aprendizaje, sino que tambin lo sera en el campo de desempeo profesional del modelador. En la Figura 4 se observa cmo el modelado para la intervencin incluye un nuevo ciclo al que se le ha denominado ciclo para la intervencin, entendiendo aqu que lo que se interviene es lo real.

Dicho ciclo se muestra con la lnea que va del modelo formal a lo real y en l se indica cmo el modelado, considerado de esta manera, puede ser muy importante a la hora de tomar decisiones, pues mediante la simulacin por computador se tendra a disposicin un futuro plausible, lo que hara el proceso de toma de decisiones un tanto menos incierto.

Para resumir cabra citar a Izquierdo, quien afi rma que un modelo ser til en la

medida en que capture la esencia de la situacin real objeto de estudio, facilite el desarrollo de procesos de inferencia que no se podran llevar a cabo sin el modelo, y proporcione conocimientos que puedan ser transferidos a diversas situacio-nes (Izquierdo et al, 2008).

El modelado segn la formade construccin

Cuando se aborda la construccin de un modelo es posible llevarla a cabo cuando menos de tres formas, a saber: el modelado de rplica, el modelado de reconstruccin y el modelado de construccin. En lo que sigue se har una descripcin de cada una de estas formas.

Modelado de rplica

Se caracteriza principalmente por ofrecer explicaciones de las perspectivas de lo real a partir de las que brinda la teora u otra persona distinta al modelador. Este tipo de modelado parte de la teora que explica el fenmeno a ser modelado y procede a implementar, con los tiles de la forma de modelado usada, las explicaciones que la teora ofrece sobre lo real. En este tipo de modelado el modelador cumple meramente un papel secundario: el de traductor del len-guaje de la teora al lenguaje de la forma de modelado. Debe entenderse que en este tipo de modelado, el rol del modelador es pasivo en el proceso de aprehensin y comprensin

Figura 4Modelado para la intervencin

Se le presenta al modeladorya sea por observacin directa o por medio deteoras generando una


Ciclo de aprendizaje informal

Que a su vez lo puede transformar en un



Que es su propia representacin de suLO

REAL

PERCEPCIN DELO REAL

MODELOMENTAL

MODELOFORMAL

Ciclo de explicacin

Puede ser usado por el modelador para dar cuenta a otros de su

Puede ser usado como referente para intervenir en lo real

Ciclo de intervencin



del fenmeno, pues su perspectiva de lo real no interesa aqu, sino la que la teora o el otro plantea. En este tipo de modelado se busca que el modelo replique lo que la teora ex-plica y no hay mucha preocupacin si dicha rplica coincide con la perspectiva que tiene el modelador.

Esta clase de modelado se soporta en una serie de supuestos que se hacen explcitos y facilitan que el modelista d sentido a su la-bor. A continuacin se indican los que se han identifi cado como los principales supuestos subyacentes al modelado de rplica.

El primero es que la realidad existe de manera independiente del observador, por lo que es posible describirla a travs de una teora sin importar quin la usa y el contexto en el que se aplica. En el caso del modelado de rplica la representacin que se hace de la realidad corre por cuenta de la capacidad de explicacin que tenga la teor,; pues en este caso se supone la teora como la mejor explicacin y acto seguido se procede a armar el modelo con los tiles o herramientas de modelado, logrando de esta manera repre-sentar la realidad que muestra la teora al modelista.

Otro de los supuestos se basa en que la ex-plicacin de la realidad es asumida por la teo-ra. Finalmente, se reconoce que la estructura es asumida directamente de la teora y que en la mayora de los casos estas estructuras son de tipo secuencial antes que circular, debido a la forma de pensamiento dominante, es decir, la perspectiva reducccionista.

Modelado de reconstruccin

Otro proceso de modelado es el de re-construccin, en el cual las explicaciones que brindan los modelos siguen siendo guiadas por la teora pero no ya como una repeticin de lo expuesto por ella sino que en este caso la teora es una gua y el modelista intenta, a partir de su propia perspectiva de lo real, reconstruir el conocimiento que representa la teora.

Es importante sealar que en este caso el modelador empieza a involucrar en el proceso de modelado su propia perspectiva de lo real para tratar de reconstruir el co-nocimiento que se encuentra inmerso en la teora que le sirve como gua. Este tipo de modelado es de inters, pues de alguna ma-nera el modelista comienza a ser consciente

Figura 5Modelado de rplica

Mediante

Matemtica

Teora

Proceso deinvestigacin

Proceso demodelado

Confrontacin

Validacin

AccinToma dedatos

RI RA

Aporte en Se requierePermite

Parapoderrealizar

sobre larealidadafectada

Apoya

Se realizalaFuente

del

Genera

LA REALIDAD



del proceso de modelado, lo que en cierto sentido genera un proceso de construccin del conocimiento, idea bastante cercana a lo que propone al respecto el constructivismo en la perspectiva de Vigotsky. Esta situacin se sale defi nitivamente de la mera accin calculadora del modelado de rplica y se pasa a una accin con propsito mucho ms re-fl exiva, en la medida en que el modelista debe recrear la realidad percibida y hacer que dicha percepcin recreada en el modelo represente lo real de una forma que se corresponda ms con dicha realidad.

Esta forma de modelado tiene en cuenta la realidad tanto al momento de modelar como al momento de validar, claro est, mantenindose la teora como el eje central de la indagacin (Ver Figura 6).

Al igual que en el modelado de rplica existen algunos supuestos, entre ellos que la realidad se percibe como existente de manera independiente del observador, es decir, que todo observador comparte con los dems la misma percepcin de lo real, siendo en este caso la teora la que mejor puede describirla. Este hecho no implica una condicin mono-polstica para la teora pues se admite que el observador puede tener representaciones de

lo real, claro est, mediadas por la explicacin terica. A partir de esta situacin el obser-vador puede notar que ciertas cosas que su percepcin de lo real presenta o manifi esta no son plenamente explicadas por la teora, situacin que da inicio a un proceso de refl exin conducente a uno ms complejo como es el aprendizaje.

Otro de los supuestos es que la teora sigue siendo la que tiene la mayor capacidad de ex-plicar la realidad, pero es el modelista el que empieza a ser parte activa en esta interpreta-cin, sin gozar an de plena discrecionalidad para defi nir sus propias explicaciones.

Modelado de construccin

La tercera forma de modelado corres-ponde a una forma de construccin del conocimiento; en esta forma de modelado no se renuncia a la teora como gua, pero sta pierde su papel protagnico y lo cede a la rea-lidad o percepcin de lo real, que se convierte as en la fuente inspiradora y sobre la cual posteriormente se actuar con el modelo ya construido. La construccin del modelo, en este caso particular, tiene un especial inters, pues se incita al modelizador a emanciparse

Mediante

Matemtica

Teora


Proceso demodelado

Confrontacin

Validacin

AccinToma dedatos

RI RA


Parapoderrealizar


Apoya

Se realizala

Fuentedel

Genera

LA REALIDAD

Facilita laA

PRENDIZAJE

Figura 6Modelado de reconstruccin



del poder monoplico-explicativo que os-tenta la teora acerca de lo real y lleva al mo-delador a atreverse a proponer explicaciones que se soportan en su propia perspectiva, es decir, se genera nuevo conocimiento.

En esta forma de modelado es posible encontrar claras diferencias en trminos del modelado, fundamentalmente en la con-cepcin ontoepistemolgica de la realidad, es decir, el ser y el deber ser de la misma, en tanto se asume la realidad como si fuera un sistema y por tanto estudindola como tal. Parafraseando a Fuenmayor (1991), el juicio ontolgico original del enfoque de sistemas puede ser formulado del siguiente modo: se puede afi rmar que las cosas son todos que trascienden la mera reunin de sus partes. A esta posicin ontolgica le sigue un postu-lado epistemolgico, a saber: las cosas deben ser estudiadas como todos trascendentes y no como meras reuniones de partes.

Entre los principales supuestos se tiene que la realidad puede ser concebida como dependiente del observador, es decir, que existirn tantas realidades o percepciones de lo real como observadores haya. Esto no

quiere decir que las diferentes perspectivas sean completamente irreconciliables; lo que se espera precisamente es que, segn Parra, se d un espacio para reconocer la perspectiva del otro, (Parra, 2002). En este espacio debe aparecer un proceso de aprendizaje a partir de la explicitacin de los modelos mentales de quienes participan en el proceso de mo-delado, sobre el supuesto de que el modelado se considera elemento comn de la cons-truccin de conocimiento. Lo importante de la coexistencia de tantas explicaciones de la realidad surge en el momento en que el modelista puede ser consciente de ello y fi nalmente las reconoce como explicaciones que co-existen con la suya.

La realidad se representa mediante los modelos, los cuales pueden cumplir con esta tarea, slo que lo que se explicita en este caso no es la teora como tal sino la percepcin de quien modela (Ver Figura 7).

Finalmente, debe indicarse que este art-culo es un esfuerzo por mostrar las refl exiones alrededor del modelado y de esta manera ha-cer un ejercicio autorreferencial, procurando organizar unas ideas acerca del proceso del

Figura 7Modelado de construccin

Mediante

Matemtica

Teora


Proceso demodelado

Confrontacin

Validacin

AccinToma de

datos

RI = RA


Parapoderrealizar


Apoya

Se realizala

Fuentedel

Genera

UNA PERSPECTIVADE LA REALIDAD

Facilita la

APREN

DIZAJE



modelado que se espera aporten en la con-solidacin del conocimiento que sustente y d legitimidad a la accin del modelizador.

Los autores de este texto expresan sus agra-decimientos a los profesores Hugo Hernando Andrade Sosa, Luis Facundo Maldonado y Hctor Alirio Mndez, cuyos aportes fueron fundamentales para la publicacin de este trabajo.

Conclusiones

La refl exin alrededor de la praxis en el modelado es pertinente sobre todo para evitar caer en la trampa del modelo, es decir, llegar a creer que el modelo creado resulta ser la nica interpretacin posible.

Los modelos mentales son los responsa-bles de la manera en que se percibe y se acta sobre la realidad, pero con procesos de mo-delado que los hagan explcitos y mediante la simulacin es posible jalonar procesos de aprendizaje signifi cativos.

Si se piensa en el proceso de modelado desde la perspectiva de las competencias cognitivas, es posible identifi car que en di-cho proceso se desarrollan las competencias interpretativa, argumentativa y proposi-tiva. Cuando se hace una descripcin del fenmeno a modelar se est potenciando la competencia interpretativa; cuando se determina la estructura del modelo a partir de la identifi cacin de las variables y rela-ciones del modelo se estn desarrollando competencias argumentativas, y cuando se usa el modelo mediante la simulacin y se realizan experimentos que conducen luego al diseo de polticas de intervencin, se estn desarrollando competencias propositivas.

Bibliografa BUNGE, Mario (1985). Teora y realidad.

Editorial Ariel. 310 p.

CALVO, David (2006). Modelos tericos y representacin del conocimiento. Universidad Complutense de Madrid, Tesis doctoral. p.34.

CHECKLAND, Peter (1992). Pensamiento de sistemas, prctica de sistemas. Editorial Limusa. p.352.

FUENMAYOR, Ramses (1991). Th e Roots of Reductionism: A Counter-Ontoepistemology for a Systems Approach. En: Systems Practice, 4(5); pp. 419-448.

HEIDDEGER, Martin (1994). Serenidad. Versin en castellano de Yves Zimmermann, publicada por ediciones Serbal, Barcelona.

IZQUIERDO, Luis; GALAN, Jos; SAN-TOS, Jos y DEL OLMO, Ricardo. Modelado de sistemas complejos mediante simulacin basa-da en agentes y mediante dinmica de sistemas. En: Empiria. Revista de Metodologa de Ciencias Sociales. No. 16, julio-diciembre, 2008, pp. 85-112. ISSN: 1139-5737.

LIZCANO, Adriana y PINEDA, Elicer (2000). MicrAS: Micromundo para el estudio del ciclo de crecimiento econmico de Adam Smith, un enfoque sistmico. Proyecto de Gra-do en Ingeniera de Sistemas. Bucaramanga: Universidad Industrial de Santander.

MATURANA, Humberto (1997). La obje-tividad, un argumento para obligar. Dolmen Ediciones, Santiago. 149 p.

MOSTERN, Jess (1984). Conceptos y teoras en la ciencia. Madrid: Alianza Universidad.

PARRA Jorge Andrick; ANDRADE, Hugo Hernando (2002). Reconocimiento, diversidad y aprendizaje. Disponible en: http://www.co-lombiaaprende.edu.co/html/mediateca/1607/articles-75601_archivo.pdf.

PINEDA, Elicer (2005). Un reconocer a nivel prctico de las diferencias y coincidencias de los enfoques de modelado conductista y estructural en la economa. Trabajo de grado en Economa, Universidad Industrial de Santander. p. 38.

SENGE, Peter (1992). La quinta disciplina, Granica. 490 p.

VASCO, Carlos (2000). El saber tiene sentido. Una propuesta de integracin curricular. Bogo-t: CINEP. pp. 18 -19.

Ayudas para la elaboracion de diagramas causales

Sebastian Jaen

Resumen

En este texto se suministraran algunos consejos practicos para la elaboracion dediagramas causales, teniendo en cuenta los tipos de errores mas cometidos cuando seesta aprendiendo.

1. Introduccion

Los diagramas causales son una herramienta util en dinamica de sistemas. Ellos ilustran laestructura de realimentacion del sistema. Al ser una concepcion conceptual, tambien sirvenpara identificar los mapas mentales de las personas u organizaciones. Los diagramas causalesson fundamentales para la dinamica de sistemas, pues ademas de lo anterior, sirven de guaspara la elaboracion y comprension de los modelos. Al diagrama causal tamben se le suelellamar hipotesis dinamica.

Este texto tiene como proposito advertir sobre ciertos errores en que se incure cuando seesta aprendiendo a realizar los diagramas causales, y no pretende remplazar la gua basicade elaboracion de diagramas causales presentada por Sterman[2] en el captulo 5, bajo elttulo Causal Loop Diagrams.

2. Errores comunes en la realizacion de diagramas causales

En la practica, se ha identificado varios tipos de errores que son comunes en la elaboracionde los diagramas causales. Inicialmente se describiran y posteriormente se mostraran conejemplos. Ellos son a continuacion:

Uso de variables no cuantificables: se suelen bautizar las variables con nombres que nosugieren cantidad.

Variables que incorporan la polaridad : se da cuando el nombre de la variable tiene unverbo que sugiere su incremento o decremento.

Relacion de variables vs. Hipotesis dinamica: surge cuando se relacionan variables, yhasta se logra plantear ciclos, pero en realidad esta relacion no esta explicando nadadel fenomeno en cuestion.

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Causalidades redundantes : se presenta cuando se plantean causalidades para lograr efec-tos que otras causalidades ya lograron.

Nivel de agregacion: por exceso o por defecto. Se hacen diagramas muy grandes y de-tallados para situaciones muy simples, o diagramas muy pequenos para situacionescomplejas.

Diagramas causales sin dinamica: cuando se hace un diagrama causal en el cual los ciclocarecen de relaciones que permitan la realimentacion.

2.1. Uso de variables no cuantificables

Este es el caso de variables que se bautizan con nombres que no admiten cuantificacion.

El siguiente diagrama causal presentado en la figura 1, representa la hipotesis dinamicade un problema real que sucede en el poblado de Haryana en la India[1]. All, las mujeres sevenden de ninas, pues culturalmente se prefieren hijos varones. El problema resulta despues,cuando estos varones quieren casarse en el futuro, y no hay mujeres disponibles. Por estarazon las novias deben ser compradas a traficantes de personas.

El diagrama causal de la figura 1, plantea varios errores: el primero es el referido enesta seccion tiene varias variables que no son cuantificables o que fueron inadecuadamentedefinidas. El segundo, es que es mas una relacion de variables que una hipotesis dinamica.

Figura 1: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (version 1)

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Las variables Respeto hacia la mujer y Presion para casarse, son variables que no seasocian a una cantidad en forma inmediata. Medir el grado de respeto o de presion en unasunto, es algo que puede suscitar debates innecesarios. Estas variables deberan rebautizarseen equivalentes mas cuantificables, como se muestra a continuacion:

Respeto hacia las mujeres Mujeres maltratadas y Presion para casarse Adolescentescasadas

Las variables Rescate de mujeres, Educacion de la poblacion, Mujer soltera de la India,Reventa de mujeres, Trafico de mujeres y Venta de mujeres, no son variables que no sepueden contar, sino, que han sido expresadas de una manera inadecuada. Una posible formade nombrar correctamente estas variables podra ser as:

Rescate de mujeresMujeres rescatadas, Educacion de la poblacion Personas con nivelsecundario, Mujer soltera de la India Solteras, Reventa de mujeres Mujeres vendidas,Trafico de mujeres Mujeres vendidas y Venta de mujeres Mujeres vendidas

El hecho de que las tres ultimas variables puedan ser identificadas de la misma forma,sugiere que el diagrama causal estuvo mal hecho, pues este presenta tres variables distintaspara algo que es lo mismo.

En la siguiente figura (2), se presenta otro diagrama causal que presenta los mismosproblemas que el causal anterior: definicion de variables no cuantificables, y relacion devariables en vez de una hipotesis dinamica.

Figura 2: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (version 2)

Las variables Mercado sexual, Recursos polticos, Maltrato, Respeto y Pobreza, tienennombres cuya cuantificacion no esta clara. Como se mide un Mercado sexual?, Recursospolticos? o Respeto? Se tienen que rebautizar las variables. Un ejemplo de ello podra ser:

Mercado sexual Mujeres vendidas, Recursos polticos Presupuesto publico, Maltra-

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to Mujeres maltratadas, Respeto Mujeres sin maltrato y Pobreza PobresFinalmente, la variable Niveles de educacion, se podra reexpresar en una forma mas clara

que senale lo que se esta midiendo: Niveles de educacion Bachilleres.Sin embargo, aunque se redefinan estas variables, el diagrama causal todava no es util

pues subyace el problema de que es mas una relacion de variables que una hipotesis dinamica.Mas adelante se ilustrara como debe ser un diagrama causal que plantee una verdaderahipotesis dinamica.

2.2. Variables que incorporan la polaridad

En este caso, la variable se define con un verbo que denota si esta se esta incrementadoo decrementando. La figura 3 ilustra bien este error. Aqu se peda realizar una hipotesisdinamica para explicar por que la poltica de bajar costos en una empresa se haba traducidoen menores ventas.

Figura 3: Diagrama causal de las perdidas en la empresa como consecuencia de una polticade rebaja de costos (version 1).

Las variables Rebaja de costos, Rebaja de calidad de materia prima, Rebaja de calidadde producto y Recorte de presupuesto, tienen incorporado un elemento sobrante, pues larebajao el incremento (que en este diagrama no esta) es un elemento que lo da el signode la flecha que le llega, y no el nombre de la variable.

En ese sentido, la figura 4, muestra como es posible eliminar todas estas rebajas man-teniendo el sentido del diagrama.

Puede resultar extrano que un diagrama causal donde todas las relaciones causales sonpositivas explique la cada en las ventas a causa de la rebaja en el costo. Sin embargo, si secomprende el sentido del signo (+ o -) en la flecha, se puede entender esta situacion.

La figura 4 presenta un ciclo donde todas las relaciones son directas o positivas, es decir,a mas de A, mas de B, luego cuando A rebaja, B tambien lo hace. En ese sentido, si loscostos bajan, como todas las relaciones son directas, las variables del diagrama, incluyendolas ventas, bajaran tambien. Este es el sentido de un bucle reforzado.

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Figura 4: Diagrama causal de las perdidas en la empresa como consecuencia de una polticade rebaja de costos (version 2).

2.3. Relacion de variables vs. Hipotesis dinamica:

Como se afirmo en la seccion 2.1, las figuras 1 y 2, corresponden una relacion de variables,mas que a la formulacion de una verdadera hipotesis dinamica. Un diagrama causal debecontar una historia, y ayudar a que tanto el modelador como los espectadores la entiendan.Cuando claramente no se entiende que explica el diagrama, es una sena de que este se haefectuado en una forma inadecuada. El diagrama causal debe ser muy transparente.

En la figura 5 se presenta un diagrama causal de lo que podra considerarse la hipotesisdinamica del por que faltan esposas en Haryana. El papel que juega cada ciclo se describe acontinuacion:

R1: presenta el ciclo de los hombres dentro del sistema.

R2: presenta el ciclo de las mujeres dentro del sistema. Tiene un elemento adicional, lapresencia de la variable Mujeres faltantes reduce la posibilidad de que se consolidenParejas, y as, el nacimiento de futuros hijos.

B1: presenta como el sistema controla o balancea el numero de ninas. Culturalmente lasninas son rechazadas, este ciclo muestra la reaccion del sistema contra las ninas, ven-diendolas.

B2: presenta como el sistema balancea las Mujeres faltantes comprando mujeres a travesde la variable Mujeres compradas.

En sntesis, este simple diagrama muestra que la ausencia de mujeres en el presente sedebe a la venta de ninas en el pasado.

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Figura 5: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (version 3).

2.4. Causalidades redundantes

Las causalidades redundantes puede ser un error comun, incluso para gente con experi-encia. Surge cuando se agrega una causalidad que pretende lograr lo que el sistema con lascausalidades iniciales logra. La dificultad por identificarlas es dada porque causalmente estasrelaciones son causalmente correctas, sin embargo, sobran en el sistema y generan errores decalculo.

Figura 6: Diagrama causal del efecto de la reduccion de la pena sobre el hacinamiento.

La figura 6, presenta el diagrama causal del efecto que tiene el Hacinamiento sobre losDelincuentes. El diagrama supone que a mas Hacinamiento, menos Duracion de la sentencia,

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lo que genera un incentivo para que aparezcan mas Delincuentes. En sntesis, B1 pretendecontrolar o balancear el Hacinamiento y lo logra, pero ademas, activa R1 y R2, atrayendoy liberando delincuentes.

Pese a que el diagrama es una hipotesis correcta, tiene una relacion causal que es redun-dante y que ocasiona errores de sobreestimacion de la variable Capturas. La flecha de colorazul, presenta la relacion: a mas Liberados, mas Capturas. Es una relacion que causalmentees correcta, sin embargo, Liberados ya ha influenciado a Delincuentes, y a partir de Delin-cuentes se determina las Capturas. Cuando en Capturas se permite la inclusion de Liberados,Liberados estara siendo contabilizada dos veces.

Figura 7: Diagrama causal del impacto del control policial sobre el software libre.

En la 7, se puede apreciar otro ejemplo de una causalidad redundante. La variable Controlestatal incide positivamente sobre Software libre, el cual a su vez incide negativamente enlas Ventas de microsoft. Esto tiene sentido, ya que al tener un software libre, no se necesitacomprar uno con licencia. La redundancia se da cuando se agrega la causalidad a mas Soft-ware libre, menos Control estatal, pues la misma estructura causal del sistema puede hacerque al incrementar Software libre el Control estatal baje. Se deben seguir las causalidades:

Software libre-Ventas de microsoft

Ventas de microsoft+Empresas con software

Empresas con software+Piratera

Piratera+Control estatal

Si Ventas de microsoft cae, todas las variables de ah en adelante caen, dada la relaciondirecta o positiva de las variables . En una forma indirecta aumentar Software libre, esdisminuir el Control estatal.

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2.5. Nivel de agregacion

El diagrama causal debe servir para explicar el fenomeno que se estudia. Realizar dia-gramas causales muy agregados o muy detallados puede resultar completamente inutil parael proposito en cuestion.

En la figura 8, se muestran dos diagramas causales sobre agregados. El primer diagramacausal a la izquierda, pretenda explicar por que las personas que depredan el recurso lenatienen que recorer mas kilometros para encontrar nueva. La figura muestra que, ademasde que la variable Ansiedad por encontrar lena es una variable expresada en una formainadecuada, el nivel de agregacion es tal que no se entiende por el por que del fenomeno.

Figura 8: Diagramas causales con un nivel de agregacion exagerada.

Una situacion igual presenta el diagrama causal de la derecha. Se pretenda explicar comose puede superar las Perdidas en una empresa. Nuevamente, el nivel de agregacion es talque el causal no explica nada. En la figura 9 se puede observar un ejemplo de un nivel deagregacion adecuado para las dos situaciones descritas con anterioridad.

Figura 9: Diagramas causales con un nivel de agregacion adecuado.

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2.6. Diagramas causales sin dinamica

Algunos diagramas causales tienen forma de bicicleta. En la figura 10, muestra undiagrama causal que trata de explicar por que el Estado se endeuda cada vez mas.

Figura 10: Diagrama causal sin dinamica.

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