jueves, 24 de septiembre de 2009

Framework para las perspectivas epistemológicas en la simulación

Resumen

En este ensayo trata sobre el articulo Framework para las perspectivas epistemológicas en la simulación de (Becker, Niehaves et al. 2005) Los autores tratan de sistematizar la simulación y definen que aspectos epistemológicos son necesarios. Ya que existen muy pocas referencias de cuando y como usar la simulación de manera sistémica. Por ello proponen una clasificación morfológica de la simulación como método de investigación

Introducción

En este artículo los autores (Becker, Niehaves et al. 2005) nos dice que la simulación se ha usado en distintas disciplinas como método de investigación (“física, electrónica, robótica, economía, logística y la planificación de la producción’). Y es utilizada como un método de explicación y predicción en la investigación. Por lo cual hace una reflexión de cuestiones epistemológicas:

· ¿Cuáles son los supuestos de investigación de las diferentes disciplinas académicas, comunidades y países que aplican la simulación?

· ¿Cómo se investiga el conocimiento ya adquirido sobre el "mundo real" influye en la conducción de la investigación y la interpretación de los resultados?

· ¿Son los supuestos básicos siempre los mismos?

Por otra parte el artículo resalta la necesidad de sistematizar la simulación y definir qué aspectos epistemológicos son necesarios Tomado como ejemplo los estudios de análisis empíricos como los trabajos de Chen y Hisrchmeim el cual mencionan que la mayoría de publicaciones IS americanas están influenciadas por el paradigma positivista. Los paradigmas se basan en distintos supuestos epistemológicos. Las diferencias de nivel eran paradigmáticas consecuentemente.

La simulación como método de investigación

Los autores (Becker, Niehaves et al. 2005) mencionan que el termino simulación sigue siendo aun muy ambiguo y las definiciones de diferentes autores son muy distintos entre sí, pero en todos los casos, se basan en modelos. Estos modelos son utilizados como núcleo del método, y se utilizan en dos formas

1. los investigadores tratan de identificar principios universales y procesos del "mundo real", que formalicen los modelos.

2. los modelos derivados, a su vez son utilizados en el proceso de simulación con el fin de recibir nuevos conocimientos. Obviamente, la construcción del modelo de simulación es un paso fundamental para la validez de los resultados de la simulación (Morgan, 1984; Ley, Kelton, 1991).

Ya que existen muy pocas bases de aceptación generalizadas de cuando y como usar la simulación debido a su complejidad y a la diversidad de los problemas de simulación. Por ello proponen una clasificación morfológica de la simulación como método de investigación:

Criterios.

Especificaciones


Período de referencia.

Estáticos

Dinámicos

Intención.

descriptivos

pragmáticos- normativos

Cambio de estado.

deterministicos

estocásticos

Modelo de tiempo.

discretos

continuos

Procedimiento de control.

evento-impulsado

tiempo-impulsado

Figura 1. Un cuadro para una clasificación morfológica de la simulación como método de investigación

(Becker, Niehaves et al. 2005) establecen que para construir un modelo de simulación además de los recursos humanos, software y hardware, se debe establecer las condiciones previas necesarias para el uso:

· La fase de construcción del modelo, depende del tipo de modelo a construir y la aplicación del modelo.

· El diseño del modelo se ve influida por la disponibilidad de datos.

· El modelo construido tiene que ser validada.

· La planificación y la interpretación de simulación suponen resolver el problema inicialmente formulado.

Figura 2. Simulación de Procesos (Krüger, 1975)

Tanto la parte ontológica que abarca la hipótesis sobre el mundo real y la parte epistemológica sobre los procesos cognitivos son parte del proceso de la simulación, La construcción de un modelo de simulación y la interpretación de los resultados, depende principalmente del investigador, su área y sus experiencias en la mayor parte de su perspectiva epistemológica .A su vez, los supuestos epistemológicos utilizados en el modelo de simulación influyen significativamente en la calidad y validez de los resultados de la investigación.

Epistemología.

Los supuestos epistemológicos son sobre la naturaleza de la cognición humana. La epistemología es la ciencia de analizar la forma en que los seres humanos captan los conocimientos sobre las percepciones”. Aborda la cuestión de cómo una persona puede llegar al conocimiento verdadero, mientras que la simulación puede ser visto como un método de intensión de producir conocimiento. Por lo tanto la epistemología tiene un gran efecto para aplicar la simulación a fin de producir "verdad", "validez" o "útil" conocimiento.

Los autores proporcionar un marco de la investigación basado en la teoría de la cultura de Edgar Schein a fin de diferenciar los términos "método de investigación" y "epistemología". Este marco también es aplicable a otros métodos de investigación, aparte de la simulación; por lo que puede aplicarse a diferentes disciplinas como un marco general.

En este cuadro hace diferencia de tres niveles de la cultura: el nivel de los artefactos y símbolos, el nivel de las normas y valores, y el nivel de los supuestos básicos. Estos niveles se distinguen por el grado de visibilidad a un observador. La aplicación de este esquema en la cultura de investigación, podemos clasificar a las condiciones relativas a la discusión: los métodos de investigación [m], los paradigmas de investigación [p], y los supuestos epistemológicos [e].

Figura 3. Los tres niveles de la investigación basada en el fenómeno de la cultura.

En el nivel A son considerados por el autor como la parte más visible de la investigación. Resalta que en la mayoría de los casos, estas entidades, como pueden ser datos, resultados, y las lenguas, han de ser interpretados. Las partes visibles de la simulación son parte del artículo, incluyendo el modelo de simulación, la descripción del proceso de simulación, los datos generados, y así sucesivamente. Su interpretación (con respecto a la "verdad", "validez", la "utilidad", etc.).

El paradigma de la palabra se refiere a un patrón de pensamiento en cualquier disciplina científica o de otro contexto epistemológico. Kuhn define como paradigma lo siguiente:

1. lo que se ha observado y analizado,

2. el tipo de preguntas que se supone que formular para hallar respuestas en relación con este tema,

3. cómo estas cuestiones son puestas.

4. cómo los resultados de las investigaciones científicas deben ser interpretadas.

Los paradigmas de investigación se encuentran en el nivel de las normas y valores. Son visibles en algunas partes, por ejemplo, cuando se cuestionan ciertos paradigmas. Sin embargo, la investigación, de los paradigmas es en muchos casos es inconsciente y no explica cada enfoque de la investigación, lo que también se basan también en ciertos supuestos.

Figura 4. Supuestos de los paradigmas de investigación diferentes

Los supuestos epistemológicos que dan forma a los paradigmas de investigación, así como los métodos de investigación; en su mayoría son invisibles e inconscientes.

Hay varias hipótesis epistemológicas que están implícitos en el concepto de "modelo de simulación" que subyace en la investigación.

Marco de referencia epistemológico

Para los autores la discusión de las cuestiones epistemológicas pueden considerarse como una cuestión abierta y ninguna teoría filosófica puede tomarse como obligatoria para los investigadores. Para clasificar estas teorías se presentan un marco epistemológico que consta de cinco preguntas.

Figura 5. Marco epistemológico de referencia (véase Becker y Niehaves 2005)

¿Cuál es el objeto del conocimiento? (Aspecto ontológico)

Primero se define a la ontología como la ciencia, la teoría o el análisis o la investigación de "lo que es" y "cómo es" En el contexto de este análisis epistemológico, la ontología revela la importancia en la que los objetos son analizados, en lo que al proceso de conocimiento se refiere.

Realismo (ontológico):

Cuando el investigador asume un mundo real en su investigación, un mundo que existe independientemente de la cognición, es decir, independiente del pensamiento y los procesos de discurso, por lo tanto asume la posición de realismo (ontológico)

Idealismo (ontológico):

Este concepto aplica si el investigador niega la existencia de un mundo real, es decir, si se percibe la realidad como una construcción dependiente de la conciencia humana.

¿Cuál es la relación entre la cognición y el objeto del conocimiento?

En este apartado se resalta que la cuestión epistemológica, es a menudo considerado como central, es decir se cuestiona si las cosas más allá de los pensamientos humanos y el lenguaje pueden, al menos ser reconocidos como objetivo. Las respuestas pueden variar en función de dos nociones básicas:

En el realismo epistemológico, el conocimiento objetivo de una realidad independiente es posible. Afirma la posibilidad de eliminar las distorsiones del tema dependiendo del conocimiento de la realidad, tan pronto como las medidas adecuadas de las variables que intervienen.

La comprensión de la cognición en el constructivismo es subjetiva, es decir, la relación de la cognición y el objeto del conocimiento son claramente determinados por el sujeto identificable.

Es en esta pregunta donde se pueden construir modelos de simulación en el que se discutan la influencia del sujeto individual en la percepción del dominio del problema.

¿Qué es el conocimiento verdadero? (Concepto de la verdad). Este es un tema central de la epistemología, en donde se destaca cómo los seres humanos pueden lograr el "verdadero" conocimiento. Y hasta qué punto el "correcto" conocimiento se puede obtener y cómo la "corrección" de los conocimientos tiene que ser verificados, para ello se manejan dos teorías:

Teoría de la correspondencia de la verdad. De acuerdo con esta teoría la verdad hace una correspondencia en términos de una analogía o equivalencia entre dos. Los Hechos por tanto, actúan como inductores de la verdad para los estados, debido a su estado asumido como objetivo. Si el término de correspondencia se entiende como la analogía o la equivalencia en términos de una reproducción correcta, esto es en última instancia, otra cosa que modifica la redacción de la verdad, la explicación de que debería haber sido objeto de la investigación. La solución a este problema según el autor se puede encontrar en la puesta en marcha de la correspondencia término de Wittgenstein, designada como la teoría de la imagen.

Teoría de Imagen:

La teoría de imagen se enlaza con la correspondencia de la verdad a partir de dos elementos:

a) Los elementos de una declaración que representan su caso, corresponden a los elementos de un hecho (condición semántica).

b) Los elementos de una declaración se organizan entre sí como los elementos de un hecho (la condición de coherencia estructural).

Teoría del consenso de la verdad.

La teoría del consenso de verdad es una variante social del concepto de verdad epistémica. En su forma elemental, se trata de los resultados de la verdad del consenso de todos ,por lo tanto se puede afirmar los siguiente:

Un enunciado es verdadero si y sólo si, es racionalmente aceptable para todos, en condiciones ideales y óptimas.

Este concepto de la verdad implica que no existe o resulta pertinente en el contexto de una prueba de la verdad, que no sea evidente para la comunidad o grupo realiza la percepción.

La teoría semántica de la verdad.

La visión de Tarski de la verdad se basa, en gran medida de la lingüística.

Por lo tanto, la diferenciación entre el lenguaje objeto y metalenguaje, es significativo. El lenguaje objeto y metalenguaje, deben ser diferentes unos de otros. De hecho, un lenguaje puede contener predicados de la verdad, su área de aplicación, sin embargo, ha de limitarse a otros idiomas. Por otra parte, resulta claro que la verdad siempre se refiere a un idioma, el lenguaje de objetos, y por lo tanto puede ser entendida como "verdad" lingüística relativa.

¿Pero e dónde se deriva nuestro conocimiento?:

1- La experiencia es considerada como una fuente de conocimiento (las impresiones de los sentidos). Basado en la experiencia del conocimiento se llama a posteriori o conocimiento empírico

2.- El intelecto también puede ser asumida como una fuente de conocimiento. Un objeto puede convertirse en una cuestión de conocimiento a través de los esfuerzos conceptuales de la materia, a su vez a través de la utilización de un sistema de diferenciación

3.- Posiciones conciliador reconocer la experiencia y el intelecto como fuentes de conocimiento. De acuerdo con Kant, ninguna de estas características ha de ser preferido a otro. Sin un elemento sensorial, ningún objeto sería dado, y sin intelecto, nadie lo percibiría.

¿Por qué medios se puede lograr la cognición (Aspecto metodológico)

En lo referente al aspecto metodológico de la epistemología se ocupa de la cuestión de cómo los seres humanos perciben el mundo. Se resaltan los modos que se consideran válidos para la adquisición de conocimientos dentro de un proceso de investigación y se pueden obtener por dos métodos:

A) Método inducción, por un lado. La inducción es entendida como la extensión de los casos individuales a las frases universales la generalización. Se trata de la transmisión de las declaraciones a través de casos empíricos producto de la observación.

B) Método deductivo. La deducción es vista como la obtención de una declaración (tesis) de otros estados con la ayuda de las conclusiones lógicas

Implicaciones epistemológicas - Ejemplo de un enfoque basado en el consenso

El este apartado el artículo resalta que la simulación como método de investigación está teniendo varios problemas epistemológicos subyacentes que se representan a través de varios cuestionamientos:

¿Cuál es el objeto del conocimiento? (Aspecto ontológico). La existencia de un mundo (real) se supone, que es independiente de los pensamientos humanos y el lenguaje y por esta razón existe incluso más allá de la conciencia humana.

¿Cuál es la relación entre la cognición y el objeto del conocimiento? En el contexto del enfoque orientado hacia el consenso, la importancia específica se adjunta a la influencia de los sujetos en el proceso del conocimiento: cada conocimiento es visto como un tema conexo. En este sentido, se menciona que el enfoque orientado hacia el consenso sigue la tradición del interpretacionismo, que se hace particularmente evidente en relación con los estudios de

¿Qué es el conocimiento verdadero? (Concepto de la Verdad) se supone que la verdad emerge a través del consenso de una comunidad lingüística. La verdad, por tanto, puede considerarse en relación con una lengua y en relación a un grupo, en este caso a una comunidad lingüística. Según la teoría del consenso de la verdad un enunciado es verdadero si y sólo si, es aceptable para todos. .

Dónde se deriva de la cognición? (Fuente de la capacidad de la cognición). Tanto los enunciados empíricos y las declaraciones a priori constituyen la base de las declaraciones incluidas en un modelo de simulación.

¿Cómo emerge la cognición? (Aspecto metodológico). Los modelos de simulación son artefactos que pueden contener tanto un conocimiento empírico y como a priori. Ambas conclusiones tanto inductivas y deductivas, se pueden acceder en el contexto de la creación del modelo.

Comparación con otras propuestas epistemológicas y ontológicas.

Existen ciertas similitudes en los marcos de diferentes autores como los que presentan en este artículo, el cuadro presentando en la Figura 3. “Los tres niveles de la investigación basada en el fenómeno de la cultura”. En este cuadro presenta los tres niveles de cultura pero los conceptos tienen ciertas similitudes: el nivel de los artefactos y símbolos, el nivel de las normas y valores, y el nivel de los supuestos básicos. Estos niveles se distinguen por el grado de visibilidad a un observador. Yoles (Yolles 2006) presenta una clasificación sobre reclamaciones de validez sobre la realidad son catalogadas en el cuadro siguiente. La primera reclamación de validez sobre la realidad se relaciona con el dominio fenomenal, y se refiere a las experiencias fenomenales lo que significa a la percepción de cómo interpretamos los fenómenos muy parecido al primer nivel de la teoría de la cultura. Y si se compara los dos niveles posteriores son también tienen ciertos principios parecidos.

Reclamación de validez

Naturaleza de reclamación de validez

Dominio de la realidad

Veracidad de experiencia

yo experimento los fenómenos del cual soy veraz (tan lejos como pueda)

Fenomenal

Rectitud Interpretativo

Interpreto mi experiencia (lo más completo que puedo)

Noumenal

Sinceridad Apreciativa

Aprecio (sinceramente estoy consciente de) algo que es significativo

Existencial

Cuadro Propuesta cibernética “de demandas” de validez sobre la realidad (Yolles 2006)

Esto puede coincidir ya que estas clasificaciones pueden ser tomadas como marco de referencia de trabajos de Habermas ya que gran parte importante de la base ontológica de la teoría organizacional proviene de Habermas , en la teoría de la acción comunicativa menciona una teoría de procesos sociales, en los cuales se centran en los procesos de la comunicación e información. Los cual menciona tres conceptos: cognitivo, interactivo y expresivo uso de la lengua; en lo cognitivo se puede referirse en si al conocimiento acumulado, lo interactivo a las relaciones que existe entre los procesos sociales y lo expresivo a que una comunicación debería ser abierta.

Habermas dice que el lenguaje nos permite, hacer afirmaciones sobre la verdad del mundo exterior, rectitud se refiere a lo que uno justifica en realizar declaraciones sobre nuestro mundo social, y las afirmaciones que damos con sinceridad acerca de nuestro mundo interno y los significados subjetivos asociados con las experiencias que ocurren.

Para Haberman es esencial el acto lingüístico explica que tiene una parte descriptiva, como una parte relacionada con la acción que integra el significado. Resalta que para participar en un acto lingüístico, la gente debe incursionar en tres mundos (objetivo, social y subjetivo) cada uno tiene reclamaciones de validez sobre la realidad debido tales funciones básicas de lengua. Las reclamaciones de validez sobre la realidad son necesarias para examinar filosóficamente lo que está siendo pretendido. Estas reclamaciones representan axiomas ontológicos (verdades eminentes), como se muestra en el cuadro siguiente.

Reclamación de Validez

Naturaleza de Reclamación de Validez

Mundo de la Realidad

Verdad

Yo estoy informando una verdad objetiva

Externo

Rectitud (Rightness)

Estoy informando mi propia experiencia (tan precisa como puedo)

Social

Sinceridad

Estoy informando algo en términos significativos para ambos

Interno

Cuadro Demandas de la validez de Habermas sobre la realidad para la acción comunicativa(Yolles 2006)

Those researchers assuming that objective cognition would be possible in general (2a) have to clarify what steps they have undertaken to gain "objective" knowledge and how they devolved the researching subject from the research process. Conclusiones

La ontología y epistemología son perspectivas filosóficas que nos ayuda a clasificar las bases que son necesarias para sistematizar la simulación. Por lo cual se requiere el razonamiento de bases filosóficas que estén bien establecidas, esto permitirá que sus formalizaciones sean entendidas claramente. La filosofía como ciencia refiere cuestiones de cómo la investigación científica debe ser conducida, intentando explorar la ontología, la epistemología y la metodología.

Las conclusiones de este artículo destacan que la simulación es un método de investigación que se basa en gran medida en los modelos formales. Además se comenta que la publicación de las declaraciones epistemológicas es obligatoria debido a que influyen profundamente en la validez y la fiabilidad de los resultados de la investigación. Y el enfoque orientado hacia el consenso fue utilizado por el autor como un ejemplo de cómo el marco epistemológico se puede aplicar.

Referencias

Becker, J., B. Niehaves, et al. (2005). "A Framework for Epistemological Perspectives on Simulation." Journal of Artificial Societies and Social Simulation 8.

Yolles, M. (2006). Organizations as Complex Systems: An Introduction to Knowledge Cybernetics. Managing the Complex. Greenwich, Connecticut, USA, Information Age Publishing. 2: 866.

Toward good social science

Ciencia en la historia

La ciencia ha ido evolucionando, las leyes físicas fueron analizadas en diversas ocasiones y por una gran cantidad de investigadores, estudiosos, erudito y demás hombres que dedicaron su vida a comprender los fenómenos de la naturaleza que les rodeaba, en un intento por comprender la razón de su vida y de su paso por la Tierra.
Esta visión, aunque muy cosmogónica, gira en torno al hecho de que en cierto momento, el hombre buscador de la verdad y del conocimiento (¿homo cientificus?) ya no vio satisfechas sus ansias de conocer con las explicaciones dogmaticas del mundo que les condicionó a creer en las fantasias y en los milagros religiosos.
Hombres que han buscado la verdad por encima de las consecuencias de ello han existido siempre, en este caso, el autor habla sobre varios ejemplo muy conocidos, tal es el caso de Copernico, Faraday, Maxwell, Einstein y otros más. Estos individuos buscaron respuestas al analizar las realidades que tenían frente a ellos y ejemplificando con el enfoque positivista, el cual busca conocer la razón de las cosas y confía en que todas esas cosas tienen una explicación racional, medible y replicable, se dieron a la tarea de crear lo que podemos llamar ciencia buena.

Ciencia buena

La ciencia buena es aquella que se puede replicar, que tiene una base teórica que la fundamente, pero que también tiene evidencia empírica, si esto no se cumple, entonces tendremos ciencia incompleta, ciencia a la que le falta validez y veracidad, en otras palabras, ciencia mala. Los científicos que buscan investigar el campo de su especialidad utilizando las mejores técnicas a su alcance y que utilizan toda la evidencia empírica disponible mediante métodos demostrables, entonces se considera que son buenos científicos.

¿Que es buena ciencia?

La buena ciencia nos ayuda a comprender el mundo que nos rodea, a entender que pasa en el mediante la observación empírica. La física es una ciencia considerada así, la profundidad de su conocimiento llega a la predicción de eventos que obedecen a sus leyes y que pueden ser replicables.
El método científico es el que nos da la pauta para realizar ciencia que sea catalogada como buena, el seguimiento de estándares, evitar el uso de eventos aislados como parte del problema de investigación (acto que es rechazado por la ciencia por considerarse de tipo “anecdótico”), y la posibilidad de generalizar el conocimiento son unas de las características que se basan en las buenas ciencias.
Las diferencias entre las ciencias sociales y las ciencias exactas (Ej. física y matemáticas) es que la segunda ha utilizado por mucho tiempo la validación empírica desde muy diversos puntos de vista y enfoques de análisis, mientras que la segunda esta en el proceso de hacerlo. Razón por la que el uso de tecnologías computacionales puede ser una de las ventajas que ahora se tienen para que el avance sea considerado una ciencia social buena.
La mención que hace el autor de los científicos que buscaron mediante experimentación y replicación la explicación de los fenómenos eléctricos, electromagnéticos y de otras áreas de las ciencias físicas no indica que los pasos para la buena ciencia son similares. El surgimiento de las leyes como podemos ver en el diagrama que Francis Bacon propuso como método científico en la figura 1.



¿Diferencias entre buena y mala ciencia?

Como ya se mencionó anteriormente, la buena ciencia tiende a replicar sus resultados, a validarlos y a rechazar la evidencia empírica, no así la ciencia mala, la cual principalmente no fundamente sus resultados en este ultimo tipo de evidencia por considerarlo “anecdótico”. Es por ello que ocurre esta diferencia de opinión.
Sin embargo, no toda la ciencia natural y matemática esta bien realizada y no toda la ciencia social es errónea. Muchos científicos sociales utilizan elementos que les ayudan a construir investigaciones basadas y fundamentadas en análisis válidos científicamente y con evidencia y datos de origen que les permiten concluir satisfactoriamente sus conclusiones.

El uso de la simulación social y sus efectos

La economía y la sociología no cumplen, en muchas ocasiones, con estos parámetros necesarios para que el funcionamiento sea el adecuado en el camino hacia el conocimiento. Es por ello que se propone la simulación social como una forma de apoyar la validez de la información así como de garantizar que al crear un modelo para simular se realizará toda la investigación necesaria sobre la población objeto de estudio.
Esto no significa que las ciencias sociales deban ser “positivistas”, sino que se asume que las investigaciones de las ciencias sociales serán mas exitosas si se apoya en la experiencia de las ciencias naturales, en donde se busca validar y se pretende reunir suficiente evidencia para sustentar una investigación.
Se recomienda que: se priorice la observación sobre la teoría y la modelación, se valide de forma multiple cualquier teoría, tener la suficiente teoría también, no excluir evidencia de ser posible, cualquier alteración también es evidencia, desarrollar nuevas técnicas para realizar observación social, la simulación social basada en agentes facilitará estas implementaciones.
También no hay inconveniente en soportar los resultados con datos estadísticos, la idea de suponer que las realidades son únicas y no hay alteraciones por lo que la generalización es imposible.

viernes, 11 de septiembre de 2009

Sistemas Complejos Adaptativos: Propiedades Emergentes

Sistemas Complejos Adaptativos: Propiedades Emergentes

Eduardo Ahumada Tello
Universidad Autónoma de Baja California
Doctorado en Ciencias Administrativas

eahumada@uabc.mx


Resumen

El enfoque de sistemas aplicado a la solución de problemas ha superado al enfoque lineal, el cual había sido utilizado por un largo periodo de tiempo como una forma de analizar los problemas y buscar soluciones a cuestiones de investigación científica. Posterior a la implementación de este enfoque surge la teoría de la complejidad que dio paso a los sistemas adaptativos complejos. Una distinción peculiar de estos sistemas son las propiedades emergentes que surgen al interactuar entre si los agentes del sistema, al ocurrir esto, el sistema en si presenta características que son independientes de los agentes, pero que ayudan a comprender problemáticas complejas y en constante adaptación.

Palabras clave: Propiedades emergentes, sistemas adaptativos complejos, enfoque sistémico, enfoque lineal.

Sistemas Complejos Adaptativos: Propiedades Emergentes

Enfoque lineal

El mundo ha sido visto durante un gran periodo de tiempo como un lugar lineal, donde los efectos y las causas tienen una consecuencia directa y prácticamente sin interferencias indeseadas. La suposición de que al comprender los elementos que conforman este universo pueden ser conocidos y por consiguiente éste lo es, se sostuvo durante mucho tiempo en el ambiente de la ciencia y la academia. Los científicos creían que el universo podía ser comprendido y en consecuencia, controlado. Esta perspectiva filosófica es conocida como “positivismo(Michel, 2006). En la figura 1 se ilustra el acercamiento que se tiene sobre las situaciones que se analizan siguiendo el enfoque causal.


Figura 1. Análisis de situaciones con enfoque causa – efecto

Fuente: Elaboración propia con fundamento en Senge, 2006

En la figura anterior, se ilustra la forma en que el enfoque causa – efecto analiza una solución a problemáticas analizadas, por ejemplo, en una “Situación” dada por la realidad, surge un “Problema”, el cual se interpone con las “Metas” que se esperan conseguir, es por ello que es necesario tomar o realizar una “Decisión / Acción” y se espera que se den los “Resultados” que prevemos ocurrirán. Este paradigma tiene la desventaja de que al no tomar en cuenta factores ajenos a la problemática, se tiende a no obtener los resultados esperados.

Por ejemplo, las acciones gubernamentales contra la delincuencia tienden a atacar el “Problema” mediante “Decisiones / Acciones” tales como la militarización de las ciudades y carreteras, ataques directo a las bandas organizadas y aplicación más estricta de las leyes que existen. Sin embargo, los “Resultados” esperados de que disminuya o se elimine la delincuencia organizada, tendrá fallas puesto que la existencia de tales bandas no es la única causa de la presencia de violencia y delincuencia, otros factores como la educación, la formación de valores, la demanda de estupefacientes, la crisis económica, la falta de oportunidades de crecimiento en empresas, la falta de distribución de la riqueza y un largo etcétera no ha sido tomado en cuenta, en consecuencia es poco probable que este análisis lineal de los “Resultados” esperados.


Enfoque sistémico y sistemas adaptativos complejos

Es por ello que con el paso del tiempo, surgieron nuevos enfoques y paradigmas de la ciencia, llevando al surgimiento de la teoría de la complejidad. La cual se fundamenta en las relaciones, las propiedades emergentes o emergencia, los patrones observados y las iteraciones (Fryer, 2009). En esta teoría se sostiene que todo lo observado en el universo está formado por sistemas y fenómenos impredecibles, tales como las variaciones en el clima, los logros educativos de un individuo, el comportamiento de la casa de bolsa, los fenómenos sociales y un sinfín de situaciones cotidianas, que aparentemente no obedecían a las típicas reglas de causa y efecto, pero que se adaptan constantemente a su ambiente, por lo tanto se conocen como sistemas adaptativos complejos y se ilustra en la figura 2.

Figura 2. Sistemas Adaptativo Complejo

Fuente: Elaboración propia con fundamento en Fryer, 2009

Es un enfoque basado en sistemas, como se ilustra en la figura 3, es en donde aparecen nuevos elementos en el análisis de cualquier problemática y este se transforma para convertirse en un entorno con un funcionamiento basado en las acciones combinadas de varios agentes.

Figura 3. Análisis de situaciones con enfoque de sistemas

Fuente: Elaboración propia con fundamento en Senge, 2006

Se analiza que existen “Metas” que se persiguen en el entorno o “Ambiente”, por lo que se toman “Decisiones”, las cuales afectan el “Ambiente” al mismo tiempo que provocan “Efectos colaterales”. A esto, se debe agregar que existen “Metas de otros agentes” y que a su vez se presentan “Acciones de Otros” por lo que nuevamente el “Ambiente” se modifica y obliga a iniciar de nuevo el proceso de tomar “Decisiones”.

Retomando el ejemplo de las acciones en contra de la delincuencia organizada, al estudiar este problema desde este nuevo enfoque podemos esperar una serie de acontecimientos distintos. Por ejemplo: las “Metas” del gobierno tendrán como objetivo lograr la pacificación del “Ambiente”, por lo que es importante que se tomen “Decisiones” como las de militarizar el país, sin embargo, esto solo modificará en cierta forma el “Ambiente”, las “Metas de otros agentes” en este caso los delincuentes o bandas organizadas, los llevarán a ejecutar acciones aún más violentas, lo que provocará de nuevo un cambio en el ambiente, ahora el gobierno debe tomar nuevas “Decisiones”, tal vez, apoyarse en los líderes de comunidades para buscar una formación en valores de las personas y evitar de ésta forma la entrada de nuevos individuos en los grupos de delincuencia, pero no olvidemos que al militarizar una región pueden ocurrir accidentes, por ejemplo, al confundir ciudadanos inocentes con delincuentes, siendo esto uno de los “Efectos colaterales”. Por lo tanto se reinician de nuevo las acciones que se tomaron al realizar nuevos ajustes a las “Decisiones”.


Propiedades Emergentes

Esto nos indica que un sistema funciona como un todo, es por ello que en él se van a presentar ineludiblemente ciertas propiedades que por lo regular son distintas a las que tienen los componentes que lo forman. Estas propiedades se conocen como propiedades emergentes. No se pueden predecir las propiedades de un sistema dividiéndolo y analizando sus partes.

De acuerdo con estudios recientes, se puede definir “propiedad emergente o emergencia” como el surgimiento de diferentes tipos de acciones u objetos a un cierto nivel (k) que fue ocasionado por las acciones u objetos de niveles inferiores de análisis (k-1), en un aspecto más preciso, se puede detectar su presencia en un fenómeno estudiado, cuanto surgen nuevas formas de definir su operación en las cuales no se define ni explica el funcionamiento de los componentes inferiores del fenómeno en cuestión (Gilbert & Troitzsch, 2008).

En esencia, en lugar de lograr planear y controlar los agentes que forman un sistema, estos suelen interactuar de una forma aleatoria entre ellos. Esto provoca que su conducta genere nuevas acciones que anteriormente no se habían predicho o anticipado que surgieran. Los patrones de interacción que surgen entre los agentes descubre la conducta de los agentes y a su vez la conducta del sistema en sí que se ve afectado por ello.

Otro ejemplo que nos ayuda a comprender el fenómeno de las propiedades o acciones emergentes de un sistema, son los sucesos acaecidos al paso de los años de la creación de las zonas de vivienda común en Río de Janeiro en Brasil, actualmente conocidas como las “favelas”. Este lugar fue en su momento un intento del gobierno brasileño de otorgar viviendas a los habitantes menos favorecidos económicamente, planeando para ello la formación de comunidades en la afueras de la ciudad donde pudieran vivir en espacios supuestamente adecuados (terrenos de 30m2 y construcciones de 20m2). El hacinamiento que esto ocasionó dio paso a la formación de un moderno “ghetto” que se ha convertido en la actualidad en un constante problema de seguridad y de conflictos en el orden social, esto ha dado paso a una situación de constante conflicto y de segregación social en la realidad actual de la ciudad brasileña (Fesslervaz & Berenstein Jacques, 2003).

Es importante hacer una aclaración, el surgimiento de nuevos “sistemas emergentes” a partir de sus componentes, es una consecuencia de la propia interacción ellos, esto justifica el surgimiento de las organizaciones o colectividades. Esto puede llevar a la suposición de que las organizaciones humanas son similares en funcionamiento, por ejemplo, a las formas organizativas de las hormigas. Sin embargo, las diferentes formas de colectividades que se crean por los hombres como iglesias, gobiernos, sociedades civiles, sociedades militares, etc., tienen una diferencia de las del reino animal: los humanos tomamos decisiones sobre una base de conocimiento que no tienen los animales y por tanto se ve afectado el resultado de la organización, esto hace impredecible el surgimiento de nuevas conductas y características como resultado de la convivencia entre agentes inteligentes (Gilbert & Troitzsch, 2008).


Conclusiones

En resumen, el enfoque de sistemas tiene mayor amplitud y abarca un análisis más profundo que el enfoque lineal al analizar entornos y ambientes. Las propiedades emergentes que surgen en los sistemas que utilicen agentes no son predecibles, pero se debe estar consciente que éstas surgirán y afectaran el resultado y desenlace de la situación evaluada, es por ello que hay que estar esperando la aparición de patrones y secuencias que nos indiquen su presencia.


Referencias

· Fesslervaz, L., & Berenstein Jacques, P. (2003). Pequeña historia de las Favelas de Río de Janeiro. Ciudad y Territorio , XXXV, 136-137.

· Fryer, P. (2009, 09 10). What are Complex Adaptive Systems? Retrieved 09 10, 2009, from Trojanmice: http://www.trojanmice.com/articles/complexadaptivesystems.htm

· Gilbert, N., & Troitzsch, K. G. (2008). Simulation for the Social Scientist. New York: Open University Press.

· Michel, G. (2006). Existencia y Método. México, D.F., México: Castellanos Editores. ISBN 968-5573-12-30.

· Senge, P. M. (2006). La Quinta Disciplina: El Arte y la Práctica de la Organización Abierta al Aprendizaje. España: Ediciones Granica, S.A. .