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
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