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Diagramas causales. Teoría de sistemas (página 2)

Enviado por Clayder Perez G.



Partes: 1, 2


*       En todo diagrama causal coexisten normalmente bucles positivos con bucles negativos. Las interacciones entre estos determinan el comportamiento global del sistema.

*       Es importante señalar que es la existencia de bucles de realimentación y no las simples relaciones causa-efecto la que determina el comportamiento global del sistema.

Ejemplo: combinación de bucles de natalidad

El comportamiento dependerá de la dominancia de cada bucle, tal que para el ejemplo de la natalidad se observa que.

Ø        t = 0, domina el bucle positivo, de crecimiento al no saturarse la comida.

Ø        t = ∞, domina el bucle negativo, al agotarse los recursos, produciéndose limitación de nacimientos.

Cómo se debe de desarrollar un diagrama Causal

Listar todas las variables posibles, pueden ser cuantitativas y cualitativas:

*       Ventas

*       Estrés

Revisar la lista para refinarla:

*       Revisar si alguna variable ya está incluida en otra o significan lo mismo.

*       Si es realmente crítica o no.

Cómo se debe de desarrollar un diagrama Causal

Poner un nombre adecuado a la variable

Usar sustantivos, no verbos:

*       SI: Nuevos productos

*       NO: Desarrollar nuevos productos

*       SI: Ganancias

*       NO: Ser rentable

Usar nombres más neutrales o positivos:

*       SI: Satisfacción en el trabajo

*       NO: Inconformidad con el trabajo

*       SI: Moral en el Recurso Humano

*       NO: Mala vibra

Errores comunes en la realización de diagramas causales

En la práctica, se han identificado varios tipos de errores que son comunes en la elaboración de los diagramas causales.

Inicialmente se describirán y posteriormente se mostrarán con ejemplos. Ellos son, a continuación:

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

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

*       Relación de variables vs. Hipótesis dinámica: surge cuando se relacionan variables, y hasta se logra plantear ciclos, pero en realidad esta relación no está explicando nada del fenómeno en cuestión.

*       Causalidades redundantes: se presenta cuando se plantean causalidades para lograr efectos que otras causalidades ya lograron.

*       Nivel de agregación: por exceso o por defecto. Se hacen diagramas muy grandes y detallados para situaciones muy simples, o diagramas muy pequeños para situaciones complejas.

*       Diagramas causales sin dinámica: cuando se hace un diagrama causal en el cual los ciclos carecen de relaciones que permitan la realimentación.

Ejemplo1:

 Uso de variables no cuantificables

*       El siguiente diagrama causal representa la hipótesis dinámica de un problema real que sucede en el poblado de Haryana en la India. Allí, las mujeres se venden de niñas, pues culturalmente se prefieren hijos varones. El problema resulta después, cuando estos varones quieren casarse en el futuro, y no hay mujeres disponibles. Por esta razón las novias deben ser compradas a traficantes de personas.

Los problemas del siguiente diagrama causal son los siguientes:

*       Definición de variables no cuantificables

*       Relación de variables en vez de una hipótesis dinámica.

Las variables Mercado sexual, Recursos políticos, Maltrato, Respeto y Pobreza, tienen nombres cuya cuantificación no está clara. ¿Como se mide un Mercado sexual?, ¿Recursos políticos? o ¿Respeto? Se tienen que rebautizar las variables.

Un ejemplo de ello podría ser:

Mercado sexual á Mujeres vendidas, Recursos políticos á Presupuesto publico

Maltrato á Mujeres maltratadas, Respeto á Mujeres sin maltrato y Pobreza á Pobres

Finalmente, la variable Niveles de educación, se podría re expresar en una forma más clara que señale lo que se está midiendo: Niveles de educación á Bachilleres.

Sin embargo, aunque se redefinan estas variables, el diagrama causal todavía no es útil pues subyace el problema de que es más una relación de variables que una hipótesis dinámica.

Ejemplo 2:

Variables que incorporan la polaridad

*       El siguiente diagrama causal ilustra bien este error. Aquí se pedía realizar una hipótesis dinámica para explicar por qué la política de bajar costos en una empresa se había traducido en menores ventas.

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

Posible solución:

*       El siguiente diagrama causal, 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 también lo hace. En ese sentido, si los costos bajan, como todas las relaciones son directas, las variables del diagrama, incluyendo las ventas, bajaran también. Este es el sentido de un bucle reforzado.

Ejemplo 3:
Relación de variables vs. Hipótesis dinámica:

*       Un diagrama causal debe "contar" una historia, y ayudar a que tanto el modelador como los espectadores la entiendan. Cuando claramente no se entiende qué explica el diagrama, es una señal de que este se ha efectuado en una forma inadecuada. El diagrama causal debe ser muy transparente.

A continuación se presenta un diagrama causal de lo que podría considerarse la hipótesis dinámica del por qué faltan esposas en Haryana.

El papel que juega cada ciclo se describe a continuación:

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

*       R2: presenta el ciclo de las mujeres dentro del sistema. Tiene un elemento adicional, la presencia de la variable Mujeres faltantes reduce la posibilidad de que se consoliden Parejas, y así, el nacimiento de futuros hijos.

*       B1: presenta como el sistema controla o balancea el número de niñas. Culturalmente las niñas son rechazadas, este ciclo muestra la reacción del sistema contra las niñas, vendiéndolas.

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

En síntesis, este simple diagrama muestra que la ausencia de mujeres en el presente se debe a la venta de niñas en el pasado.

Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana

Ejemplo 4:
Causalidades redundantes

*       Las causalidades redundantes puede ser un error común, incluso para gente con experiencia. Surge cuando se agrega una causalidad que pretende lograr lo que el sistema con las causalidades iniciales logra. La dificultad por identificarlas es dada porque causalmente estas relaciones son causalmente correctas, sin embargo, sobran en el sistema y generan errores de cálculo.

Errores:

Este diagrama causal representa el efecto que tiene el Hacinamiento sobre los Delincuentes.

El diagrama supone que a mas Hacinamiento, menos Duración de la sentencia, lo que genera un incentivo para que aparezcan mas Delincuentes. En síntesis, B1 pretende controlar o balancear el Hacinamientos lo logra, pero además, activa R1 y R2, atrayendo y liberando delincuentes.

Pese a que el diagrama es una hipótesis correcta, tiene una relación causal que es redundante y que ocasiona errores de sobre estimación de la variable Capturas. La flecha de color azul, presenta la relación: a más Liberados, más Capturas.

Es una relación que causalmente es correcta, sin embargo, Liberados ya ha influenciado a Delincuentes, y a partir de Delincuentes se determina las Capturas. Cuando en Capturas se permite la inclusión de Liberados, liberados estaría siendo contabilizada dos veces.

 

Ejemplo 5:
Nivel de agregación

El diagrama causal debe servir para explicar el fenómeno que se estudia. Realizar diagramas causales muy agregados o muy detallados puede resultar completamente inútil para el propósito en cuestión.

A continuación se muestran el diagrama causal sobre agregado. Este pretendía explicar por qué las personas que depredan el recurso leña tienen que recorrer más kilómetros para encontrar nueva. La figura muestra que, además de que la variable Ansiedad por encontrar leña es una variable expresada en una forma Inadecuada, el nivel de agregación es tal que no se entiende por el por qué del fenómeno.

Diagrama causal con un nivel de agregación adecuado.

*       En el siguiente diagrama causal se puede observar un ejemplo de un nivel de agregación adecuado para la situación descrita con anterioridad.

 

Ejemplo 6:
Diagramas causales sin dinámica

Algunos diagramas causales tienen forma de "bicicleta". A continuación se muestra un diagrama causal que trata de explicar por qué el estado se endeuda cada vez mas.

Errores de este diagrama causal

Sin entrar en los detalles del nombre de las variables, ni la bondad del diagrama anterior.

El error que se señala aquí es que un ciclo afecta a otro de manera exógeno, y no hay realimentación con el primer ciclo. Si se esta buscando una explicación endógena, no tendría sentido que ambos ciclos estén conectados por una sola relación.

CONCLUSIÓN

Podemos decir que el diseño de un diagrama causal es muy importante para la dinámica, ya que nos permite determinar el comportamiento global de un sistema. Y que también sirve para identificar los mapas mentales de las personas u organizaciones.

 

 

 

 

 

Autor:

Clayder Perez G.

UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR

INGENIERÍA DE SISTEMAS 5 SEMESTRE

MARTES 11 DE NOVIEMBRE 2008

BARRANQUILLA COLOMBIA


Partes: 1, 2


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