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Ayudas para la elaboraci´n de diagramas causales
                             o
                       Curso din´mica de sistemas - Pr´ctica
                                a                     a

                                         Resumen

         En este texto se suministrar´n algunos consejos pr´cticos para la elaboraci´n de
                                     a                      a                       o
     diagramas causales, teniendo en cuenta los tipos de errores m´s cometidos cuando se
                                                                  a
     est´ aprendiendo.
        a



1.    Introducci´n
                o

    Los diagramas causales son una herramienta util en din´mica de sistemas. Ellos ilustran la
                                                ´         a
estructura de realimentaci´n del sistema. Al ser una concepci´n conceptual, tambi´n sirven
                           o                                  o                      e
para identificar los mapas mentales de las personas u organizaciones. Los diagramas causales
son fundamentales para la din´mica de sistemas, pues adem´s de lo anterior, sirven de gu´
                              a                             a                               ıa
para la elaboraci´n y comprensi´n de los modelos. Al diagrama causal tamb´ se le suele
                  o             o                                             ıen
llamar hip´tesis din´mica.
           o        a
    Este texto tiene como prop´sito advertir sobre ciertos errores en que se incure cuando se
                               o
est´ aprendiendo a realizar los diagramas causales, y no pretende remplazar la gu´ b´sica
   a                                                                                 ıa a
de elaboraci´n de diagramas causales presentada por Sterman[2] en el cap´
             o                                                                ıtulo 5, bajo el
t´
 ıtulo Causal Loop Diagrams.



2.    Errores comunes en la realizaci´n de diagramas causales
                                     o

   En la pr´ctica, se ha identificado varios tipos de errores que son comunes en la elaboraci´n
           a                                                                                o
de los diagramas causales. Inicialmente se describir´n y posteriormente se mostrar´n con
                                                       a                               a
ejemplos. Ellos son a continuaci´n:
                                 o

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.
Relaci´n de variables vs. Hip´tesis din´mica: surge cuando se relacionan variables, y
      o                          o         a
    hasta se logra plantear ciclos, pero en realidad esta relaci´n no est´ explicando nada
                                                                o        a
    del fen´meno en cuesti´n.
           o               o

                                              1
Causalidades redundantes : se presenta cuando se plantean causalidades para lograr efec-
    tos que otras causalidades ya lograron.

Nivel de agregaci´n: por exceso o por defecto. Se hacen diagramas muy grandes y de-
                   o
     tallados para situaciones muy simples, o diagramas muy peque˜os para situaciones
                                                                 n
     complejas.

Diagramas causales sin din´mica: cuando se hace un diagrama causal en el cual los ciclo
                             a
    carecen de relaciones que permitan la realimentaci´n.
                                                      o


2.1.    Uso de variables no cuantificables

   Este es el caso de variables que se bautizan con nombres que no admiten cuantificaci´n.
                                                                                      o
   El siguiente diagrama causal presentado en la figura 1, representa la hip´tesis din´mica
                                                                               o        a
de un problema real que sucede en el poblado de Haryana en la India[1]. All´ las mujeres se
                                                                             ı,
venden de ni˜as, pues culturalmente se prefieren hijos varones. El problema resulta despu´s,
            n                                                                             e
cuando estos varones quieren casarse, y no hay mujeres disponibles. Por esta raz´n las novias
                                                                                 o
deben ser compradas a traficantes de personas.
    El diagrama causal de la figura 1, plantea varios errores: el primero es el referido en
esta secci´n, tiene varias variables que no son cuantificables o que fueron inadecuadamente
          o
definidas. El segundo, es que es m´s una relaci´n de variables que una hip´tesis din´mica.
                                    a           o                          o       a




         Figura 1: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 1)
                                                                           o

                                             2
Las variables Respeto hacia la mujer y Presi´n para casarse, son variables que no se
                                                   o
asocian a una cantidad en forma inmediata. Medir el grado de respeto o de presi´n en un
                                                                                   o
asunto, es algo que puede suscitar debates innecesarios. Estas variables deber´ rebautizarse
                                                                              ıan
en equivalentes m´s cuantificables, como se muestra a continuaci´n:
                  a                                                o
   Respeto hacia las mujeres→ Mujeres maltratadas y Presi´n para casarse→ Adolescentes
                                                         o
casadas
   Las variables Rescate de mujeres, Educaci´n de la poblaci´n, Mujer soltera de la India,
                                             o              o
Reventa de mujeres, Tr´fico de mujeres y Venta de mujeres, no son variables que no se
                        a
pueden contar, sino, que han sido expresadas de una manera inadecuada. Una posible forma
de nombrar correctamente estas variables podr´ ser as´
                                              ıa     ı:
    Rescate de mujeres→ Mujeres rescatadas, Educaci´n de la poblaci´n→ Personas con nivel
                                                   o               o
secundario, Mujer soltera de la India→ Solteras, Reventa de mujeres→ Mujeres vendidas,
Tr´fico de mujeres→ Mujeres vendidas y Venta de mujeres→ Mujeres vendidas
   a
   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 distintas
para algo que es lo mismo.
   En la siguiente figura (2), se presenta otro diagrama causal que presenta los mismos
problemas que el causal anterior: definici´n de variables no cuantificables, y relaci´n de
                                            o                                      o
variables en vez de una hip´tesis din´mica.
                           o         a




         Figura 2: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 2)
                                                                           o

    Las variables Mercado sexual, Recursos pol´ ıticos, Maltrato, Respeto y Pobreza, tienen
nombres cuya cuantificaci´n no est´ clara. ¿C´mo se mide un Mercado sexual ?, ¿Recursos
                          o        a          o
pol´
   ıticos? o ¿Respeto? Se tienen que rebautizar las variables. Un ejemplo de ello podr´ ser:
                                                                                      ıa
   Mercado sexual → Mujeres vendidas, Recursos pol´
                                                  ıticos→ Presupuesto p´blico, Maltra-
                                                                       u

                                             3
to→ Mujeres maltratadas, Respeto→ Mujeres sin maltrato y Pobreza→ Pobres
   Finalmente, la variable Niveles de educaci´n, se podr´ reexpresar en una forma m´s clara
                                             o           ıa                        a
que se˜ale lo que se est´ midiendo: Niveles de educaci´n → Bachilleres.
      n                 a                              o
    Sin embargo, aunque se redefinan estas variables, el diagrama causal todav´ no es util
                                                                               ıa       ´
pues subyace el problema de que es m´s una relaci´n de variables que una hip´tesis din´mica.
                                    a            o                          o         a
M´s adelante se ilustrar´ c´mo debe ser un diagrama causal que plantee una verdadera
  a                     a o
hip´tesis din´mica.
   o         a


2.2.    Variables que incorporan la polaridad

    En este caso, la variable se define con un verbo que denota si esta se est´ incrementado
                                                                             a
o decrementando. La figura 3 ilustra bien este error. Aqu´ se ped´ realizar una hip´tesis
                                                             ı      ıa                o
din´mica para explicar por qu´ la pol´
   a                           e     ıtica de bajar costos en una empresa se hab´ traducido
                                                                                 ıa
en menores ventas.




Figura 3: Diagrama causal de las p´rdidas en la empresa como consecuencia de una pol´
                                  e                                                 ıtica
de rebaja de costos (versi´n 1).
                          o

    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 est´) es un elemento que lo da el signo
                                                         a
de 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 ‘extra˜o’ que un diagrama causal donde todas las relaciones causales son
                         n
positivas explique la ca´ en las ventas a causa de la rebaja en el costo. Sin embargo, si se
                        ıda
comprende el sentido del signo (+ ´ -) en la flecha, se puede entender esta situaci´n.
                                  o                                               o
    La figura 4 presenta un ciclo donde todas las relaciones son directas o positivas, es decir,
a m´s de A, m´s de B, luego cuando A rebaja, B tambi´n lo hace. En ese sentido, si los
    a           a                                          e
costos bajan, como todas las relaciones son directas, las variables del diagrama, incluyendo
las ventas, bajar´n tambi´n. Este es el sentido de un bucle reforzado.
                 a       e

                                              4
Figura 4: Diagrama causal de las p´rdidas en la empresa como consecuencia de una pol´
                                  e                                                 ıtica
de rebaja de costos (versi´n 2).
                          o

2.3.    Relaci´n de variables vs. Hip´tesis din´mica:
              o                      o         a

    Como se afirm´ en la secci´n 2.1, las figuras 1 y 2, corresponden una relaci´n de variables,
                  o           o                                               o
m´s que a la formulaci´n de una verdadera hip´tesis din´mica. Un diagrama causal debe
  a                      o                        o         a
‘contar’ una historia, y ayudar a que tanto el modelador como los espectadores la entiendan.
Cuando claramente no se entiende qu´ explica el diagrama, es una se˜a de que este se ha
                                       e                                n
efectuado en una forma inadecuada. El diagrama causal debe ser muy transparente.
    En la figura 5 se presenta un diagrama causal de lo que podr´ considerarse la hip´tesis
                                                                ıa                    o
din´mica del por qu´ faltan esposas en Haryana. El papel que juega cada ciclo se describe a
   a               e
continuaci´n:
          o


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 as´ el nacimiento de futuros hijos.
                 ı,

B1: presenta como el sistema controla o balancea el n´mero de ni˜as. Culturalmente las
                                                         u          n
     ni˜as son rechazadas, este ciclo muestra la reacci´n del sistema contra las ni˜as, ven-
       n                                               o                           n
     di´ndolas.
       e

B2: presenta como el sistema balancea las Mujeres faltantes comprando mujeres a trav´s
                                                                                    e
     de la variable Mujeres compradas.


   En s´ıntesis, este simple diagrama muestra que la ausencia de mujeres en el presente se
debe a la venta de ni˜as en el pasado.
                       n



                                              5
Figura 5: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 3).
                                                                          o

2.4.    Causalidades redundantes

    Las causalidades redundantes puede ser un error com´n, incluso para gente con experi-
                                                            u
encia. 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
c´lculo.
 a




  Figura 6: Diagrama causal del efecto de la reducci´n de la pena sobre el hacinamiento.
                                                    o

   La figura 6, presenta el diagrama causal del efecto que tiene el Hacinamiento sobre los
Delincuentes. El diagrama supone que a m´s Hacinamiento, menos Duraci´n de la sentencia,
                                        a                               o

                                             6
lo que genera un incentivo para que aparezcan m´s Delincuentes. En s´
                                                 a                    ıntesis, B1 pretende
controlar o balancear el Hacinamiento y lo logra, pero adem´s, activa R1 y R2, atrayendo
                                                           a
y liberando delincuentes.
    Pese a que el diagrama es una hip´tesis correcta, tiene una relaci´n causal que es redun-
                                      o                               o
dante y que ocasiona errores de sobreestimaci´n de la variable Capturas. La flecha de color
                                              o
azul, presenta la relaci´n: a m´s Liberados, m´s Capturas. Es una relaci´n que causalmente
                        o      a              a                          o
es 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 inclusi´n de Liberados,
                                                                             o
Liberados estar´ siendo contabilizada dos veces.
                ıa




     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 Control
estatal incide positivamente sobre Software libre, el cual a su vez incide negativamente en
las Ventas de microsoft. Esto tiene sentido, ya que al tener un software libre, no se necesita
comprar uno con licencia. La redundancia se da cuando se agrega la causalidad a m´s Soft-
                                                                                      a
ware libre, menos Control estatal, pues la misma estructura causal del sistema puede hacer
que 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 →Pirater´ıa
                                          +
                                Pirater´ →Control estatal
                                       ıa


    Si Ventas de microsoft cae, todas las variables de ah´ en adelante caen, dada la relaci´n
                                                         ı                                 o
directa o positiva de las variables . En una forma indirecta aumentar Software libre, es
disminuir el Control estatal.




                                               7
2.5.    Nivel de agregaci´n
                         o

    El diagrama causal debe servir para explicar el fen´meno que se estudia. Realizar dia-
                                                       o
gramas causales muy agregados o muy detallados puede resultar completamente in´til para
                                                                                 u
el prop´sito en cuesti´n.
       o              o
    En la figura 8, se muestran dos diagramas causales sobre agregados. El primer diagrama
causal a la izquierda, pretend´ explicar por qu´ las personas que depredan el recurso le˜a
                              ıa                 e                                        n
tienen que recorer m´s kil´metros para encontrar nueva. La figura muestra que, adem´s
                      a     o                                                             a
de que la variable Ansiedad por encontrar le˜a es una variable expresada en una forma
                                               n
inadecuada, el nivel de agregaci´n es tal que no se entiende por el por qu´ del fen´meno.
                                 o                                        e        o




           Figura 8: Diagramas causales con un nivel de agregaci´n exagerada.
                                                                o

   Una situaci´n igual presenta el diagrama causal de la derecha. Se pretend´ explicar c´mo
               o                                                            ıa          o
se puede superar las P´rdidas en una empresa. Nuevamente, el nivel de agregaci´n es tal
                       e                                                           o
que el causal no explica nada. En la figura 9 se puede observar un ejemplo de un nivel de
agregaci´n adecuado para las dos situaciones descritas con anterioridad.
        o




           Figura 9: Diagramas causales con un nivel de agregaci´n adecuado.
                                                                o




                                            8
2.6.    Diagramas causales sin din´mica
                                  a

   Algunos diagramas causales tienen forma de ‘bicicleta’. En la figura 10, muestra un
diagrama causal que trata de explicar por qu´ el Estado se endeuda cada vez m´s.
                                            e                                a




                         Figura 10: Diagrama causal sin din´mica.
                                                           a

    Sin entrar en los detalles del nombre de las variables, ni la bondad del diagrama anterior.
El error que se se˜ala aqu´ es que un ciclo afecta a otro de manera ex´gena, y no hay
                    n         ı                                               o
realimentaci´n con el primer ciclo. Si se est´ buscando una explicaci´n end´gena, no tendr´
             o                               a                         o      o              ıa
sentido que ambos ciclos est´n conectados por una sola relaci´n.
                               e                                  o



Referencias
[1] Agal, Renu. India’s ‘bride buying’ country. http://news.bbc.co.uk/2/hi/south asia/4862434.stm,
    2006.

[2] Sterman, John D. Business Dynamics: System Thinking and Modeling for a Complex
    World, McGraw Hill, 2000.




                                              9

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Causales

  • 1. Ayudas para la elaboraci´n de diagramas causales o Curso din´mica de sistemas - Pr´ctica a a Resumen En este texto se suministrar´n algunos consejos pr´cticos para la elaboraci´n de a a o diagramas causales, teniendo en cuenta los tipos de errores m´s cometidos cuando se a est´ aprendiendo. a 1. Introducci´n o Los diagramas causales son una herramienta util en din´mica de sistemas. Ellos ilustran la ´ a estructura de realimentaci´n del sistema. Al ser una concepci´n conceptual, tambi´n sirven o o e para identificar los mapas mentales de las personas u organizaciones. Los diagramas causales son fundamentales para la din´mica de sistemas, pues adem´s de lo anterior, sirven de gu´ a a ıa para la elaboraci´n y comprensi´n de los modelos. Al diagrama causal tamb´ se le suele o o ıen llamar hip´tesis din´mica. o a Este texto tiene como prop´sito advertir sobre ciertos errores en que se incure cuando se o est´ aprendiendo a realizar los diagramas causales, y no pretende remplazar la gu´ b´sica a ıa a de elaboraci´n de diagramas causales presentada por Sterman[2] en el cap´ o ıtulo 5, bajo el t´ ıtulo Causal Loop Diagrams. 2. Errores comunes en la realizaci´n de diagramas causales o En la pr´ctica, se ha identificado varios tipos de errores que son comunes en la elaboraci´n a o de los diagramas causales. Inicialmente se describir´n y posteriormente se mostrar´n con a a ejemplos. Ellos son a continuaci´n: o 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. Relaci´n de variables vs. Hip´tesis din´mica: surge cuando se relacionan variables, y o o a hasta se logra plantear ciclos, pero en realidad esta relaci´n no est´ explicando nada o a del fen´meno en cuesti´n. o o 1
  • 2. Causalidades redundantes : se presenta cuando se plantean causalidades para lograr efec- tos que otras causalidades ya lograron. Nivel de agregaci´n: por exceso o por defecto. Se hacen diagramas muy grandes y de- o tallados para situaciones muy simples, o diagramas muy peque˜os para situaciones n complejas. Diagramas causales sin din´mica: cuando se hace un diagrama causal en el cual los ciclo a carecen de relaciones que permitan la realimentaci´n. o 2.1. Uso de variables no cuantificables Este es el caso de variables que se bautizan con nombres que no admiten cuantificaci´n. o El siguiente diagrama causal presentado en la figura 1, representa la hip´tesis din´mica o a de un problema real que sucede en el poblado de Haryana en la India[1]. All´ las mujeres se ı, venden de ni˜as, pues culturalmente se prefieren hijos varones. El problema resulta despu´s, n e cuando estos varones quieren casarse, y no hay mujeres disponibles. Por esta raz´n las novias o deben ser compradas a traficantes de personas. El diagrama causal de la figura 1, plantea varios errores: el primero es el referido en esta secci´n, tiene varias variables que no son cuantificables o que fueron inadecuadamente o definidas. El segundo, es que es m´s una relaci´n de variables que una hip´tesis din´mica. a o o a Figura 1: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 1) o 2
  • 3. Las variables Respeto hacia la mujer y Presi´n para casarse, son variables que no se o asocian a una cantidad en forma inmediata. Medir el grado de respeto o de presi´n en un o asunto, es algo que puede suscitar debates innecesarios. Estas variables deber´ rebautizarse ıan en equivalentes m´s cuantificables, como se muestra a continuaci´n: a o Respeto hacia las mujeres→ Mujeres maltratadas y Presi´n para casarse→ Adolescentes o casadas Las variables Rescate de mujeres, Educaci´n de la poblaci´n, Mujer soltera de la India, o o Reventa de mujeres, Tr´fico de mujeres y Venta de mujeres, no son variables que no se a pueden contar, sino, que han sido expresadas de una manera inadecuada. Una posible forma de nombrar correctamente estas variables podr´ ser as´ ıa ı: Rescate de mujeres→ Mujeres rescatadas, Educaci´n de la poblaci´n→ Personas con nivel o o secundario, Mujer soltera de la India→ Solteras, Reventa de mujeres→ Mujeres vendidas, Tr´fico de mujeres→ Mujeres vendidas y Venta de mujeres→ Mujeres vendidas a 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 distintas para algo que es lo mismo. En la siguiente figura (2), se presenta otro diagrama causal que presenta los mismos problemas que el causal anterior: definici´n de variables no cuantificables, y relaci´n de o o variables en vez de una hip´tesis din´mica. o a Figura 2: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 2) o Las variables Mercado sexual, Recursos pol´ ıticos, Maltrato, Respeto y Pobreza, tienen nombres cuya cuantificaci´n no est´ clara. ¿C´mo se mide un Mercado sexual ?, ¿Recursos o a o pol´ ıticos? o ¿Respeto? Se tienen que rebautizar las variables. Un ejemplo de ello podr´ ser: ıa Mercado sexual → Mujeres vendidas, Recursos pol´ ıticos→ Presupuesto p´blico, Maltra- u 3
  • 4. to→ Mujeres maltratadas, Respeto→ Mujeres sin maltrato y Pobreza→ Pobres Finalmente, la variable Niveles de educaci´n, se podr´ reexpresar en una forma m´s clara o ıa a que se˜ale lo que se est´ midiendo: Niveles de educaci´n → Bachilleres. n a o Sin embargo, aunque se redefinan estas variables, el diagrama causal todav´ no es util ıa ´ pues subyace el problema de que es m´s una relaci´n de variables que una hip´tesis din´mica. a o o a M´s adelante se ilustrar´ c´mo debe ser un diagrama causal que plantee una verdadera a a o hip´tesis din´mica. o a 2.2. Variables que incorporan la polaridad En este caso, la variable se define con un verbo que denota si esta se est´ incrementado a o decrementando. La figura 3 ilustra bien este error. Aqu´ se ped´ realizar una hip´tesis ı ıa o din´mica para explicar por qu´ la pol´ a e ıtica de bajar costos en una empresa se hab´ traducido ıa en menores ventas. Figura 3: Diagrama causal de las p´rdidas en la empresa como consecuencia de una pol´ e ıtica de rebaja de costos (versi´n 1). o 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 est´) es un elemento que lo da el signo a de 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 ‘extra˜o’ que un diagrama causal donde todas las relaciones causales son n positivas explique la ca´ en las ventas a causa de la rebaja en el costo. Sin embargo, si se ıda comprende el sentido del signo (+ ´ -) en la flecha, se puede entender esta situaci´n. o o La figura 4 presenta un ciclo donde todas las relaciones son directas o positivas, es decir, a m´s de A, m´s de B, luego cuando A rebaja, B tambi´n lo hace. En ese sentido, si los a a e costos bajan, como todas las relaciones son directas, las variables del diagrama, incluyendo las ventas, bajar´n tambi´n. Este es el sentido de un bucle reforzado. a e 4
  • 5. Figura 4: Diagrama causal de las p´rdidas en la empresa como consecuencia de una pol´ e ıtica de rebaja de costos (versi´n 2). o 2.3. Relaci´n de variables vs. Hip´tesis din´mica: o o a Como se afirm´ en la secci´n 2.1, las figuras 1 y 2, corresponden una relaci´n de variables, o o o m´s que a la formulaci´n de una verdadera hip´tesis din´mica. Un diagrama causal debe a o o a ‘contar’ una historia, y ayudar a que tanto el modelador como los espectadores la entiendan. Cuando claramente no se entiende qu´ explica el diagrama, es una se˜a de que este se ha e n efectuado en una forma inadecuada. El diagrama causal debe ser muy transparente. En la figura 5 se presenta un diagrama causal de lo que podr´ considerarse la hip´tesis ıa o din´mica del por qu´ faltan esposas en Haryana. El papel que juega cada ciclo se describe a a e continuaci´n: o 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 as´ el nacimiento de futuros hijos. ı, B1: presenta como el sistema controla o balancea el n´mero de ni˜as. Culturalmente las u n ni˜as son rechazadas, este ciclo muestra la reacci´n del sistema contra las ni˜as, ven- n o n di´ndolas. e B2: presenta como el sistema balancea las Mujeres faltantes comprando mujeres a trav´s e de la variable Mujeres compradas. En s´ıntesis, este simple diagrama muestra que la ausencia de mujeres en el presente se debe a la venta de ni˜as en el pasado. n 5
  • 6. Figura 5: Diagrama causal de la venta de esposas en Haryana (versi´n 3). o 2.4. Causalidades redundantes Las causalidades redundantes puede ser un error com´n, incluso para gente con experi- u encia. 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 c´lculo. a Figura 6: Diagrama causal del efecto de la reducci´n de la pena sobre el hacinamiento. o La figura 6, presenta el diagrama causal del efecto que tiene el Hacinamiento sobre los Delincuentes. El diagrama supone que a m´s Hacinamiento, menos Duraci´n de la sentencia, a o 6
  • 7. lo que genera un incentivo para que aparezcan m´s Delincuentes. En s´ a ıntesis, B1 pretende controlar o balancear el Hacinamiento y lo logra, pero adem´s, activa R1 y R2, atrayendo a y liberando delincuentes. Pese a que el diagrama es una hip´tesis correcta, tiene una relaci´n causal que es redun- o o dante y que ocasiona errores de sobreestimaci´n de la variable Capturas. La flecha de color o azul, presenta la relaci´n: a m´s Liberados, m´s Capturas. Es una relaci´n que causalmente o a a o es 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 inclusi´n de Liberados, o Liberados estar´ siendo contabilizada dos veces. ıa 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 Control estatal incide positivamente sobre Software libre, el cual a su vez incide negativamente en las Ventas de microsoft. Esto tiene sentido, ya que al tener un software libre, no se necesita comprar uno con licencia. La redundancia se da cuando se agrega la causalidad a m´s Soft- a ware libre, menos Control estatal, pues la misma estructura causal del sistema puede hacer que 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 →Pirater´ıa + Pirater´ →Control estatal ıa Si Ventas de microsoft cae, todas las variables de ah´ en adelante caen, dada la relaci´n ı o directa o positiva de las variables . En una forma indirecta aumentar Software libre, es disminuir el Control estatal. 7
  • 8. 2.5. Nivel de agregaci´n o El diagrama causal debe servir para explicar el fen´meno que se estudia. Realizar dia- o gramas causales muy agregados o muy detallados puede resultar completamente in´til para u el prop´sito en cuesti´n. o o En la figura 8, se muestran dos diagramas causales sobre agregados. El primer diagrama causal a la izquierda, pretend´ explicar por qu´ las personas que depredan el recurso le˜a ıa e n tienen que recorer m´s kil´metros para encontrar nueva. La figura muestra que, adem´s a o a de que la variable Ansiedad por encontrar le˜a es una variable expresada en una forma n inadecuada, el nivel de agregaci´n es tal que no se entiende por el por qu´ del fen´meno. o e o Figura 8: Diagramas causales con un nivel de agregaci´n exagerada. o Una situaci´n igual presenta el diagrama causal de la derecha. Se pretend´ explicar c´mo o ıa o se puede superar las P´rdidas en una empresa. Nuevamente, el nivel de agregaci´n es tal e o que el causal no explica nada. En la figura 9 se puede observar un ejemplo de un nivel de agregaci´n adecuado para las dos situaciones descritas con anterioridad. o Figura 9: Diagramas causales con un nivel de agregaci´n adecuado. o 8
  • 9. 2.6. Diagramas causales sin din´mica a Algunos diagramas causales tienen forma de ‘bicicleta’. En la figura 10, muestra un diagrama causal que trata de explicar por qu´ el Estado se endeuda cada vez m´s. e a Figura 10: Diagrama causal sin din´mica. a Sin entrar en los detalles del nombre de las variables, ni la bondad del diagrama anterior. El error que se se˜ala aqu´ es que un ciclo afecta a otro de manera ex´gena, y no hay n ı o realimentaci´n con el primer ciclo. Si se est´ buscando una explicaci´n end´gena, no tendr´ o a o o ıa sentido que ambos ciclos est´n conectados por una sola relaci´n. e o Referencias [1] Agal, Renu. India’s ‘bride buying’ country. http://news.bbc.co.uk/2/hi/south asia/4862434.stm, 2006. [2] Sterman, John D. Business Dynamics: System Thinking and Modeling for a Complex World, McGraw Hill, 2000. 9