Diagramas de ciclos causales (DCC)

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Diagramas de ciclos causales (DCC)

• Charles Nicholson
• Department of Applied Economics and Management,
  Cornell University

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Los DCC una herramienta de mapeo

• Es una manera de representar la estructura de
  retroalimentación del sistema
• Puede facilitar la especificación de una
  hipótesis dinámica del sistema
• Puede facilitar comunicación respecto a las
  retroalimentaciones que se creen importantes
  causas de los comportamientos observados
• Sirve como una herramienta gráfica para captar
  modelos mentales con grupos interesados en el
  problema

Lecturas Aracil y Gordillo, 14-15, 29-38 J.M.
García, 26-30 Gary Richardson
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DCC

• Repasar los elementos básicos de un DCC
• Sugerir buenas prácticas para el desarrollo y uso
  de los DCC
• Primero, un breve repaso de lo básico sobre el
  redondel de retroalimentación!

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Representación gráfica
Este sistema simple tiene dos redondeles. Estos
operan conjuntamente para producir el
comportamiento del sistema.
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Redondel o ciclo de retroalimentación

• El tamaño de la población determina la tasa de
  nacimientos (de muertes)
• La tasa (nacimientos, muertes) determina el
  tamaño de la población
• Existe una causalidad de doble-vía a través del
  tiempo
• Esto se llama retroalimentación
• Los modelos de DS son estructuras con reservas,
  flujos y redondeles o ciclos de retroalimentación
• La retroalimentación es vital para la comprensión
  del comporamiento del sistema

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Retroalimentación
Suponer que alguién se encuentra con dos tipos de
problemas que se ilustran mediante losas.
Solución obvia? Empujar una de las losas?
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a veces causa resultados inesperados
La causalidad circular implícita en este proceso
con retroalimentación demuestra que ciertas
soluciones resultan en deterioros importantes.
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Representación gráfica
Este sistema simple tiene dos redondeles. Estos
operan conjuntamente para producir el
comportamiento del sistema.
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Ciclos de causa, no correlación

• Eslabones en un DCC deben representar la
  estructura causativa, no solamente las
  correlaciones en los datos
• Causalidad quiere decir
• Sequencial en tiempo (A occure antes de B)
• Incluye explicación (A influye B porque)
• Causalidad estructura (lo cual causa un
  comportamiento)
• Correlación comportamiento

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Polaridad de la relación

• Para una relación específica entre elementos de
  la estructura
• Es la relación positiva o negativa?
• Si A aumenta, qué pasa con B?
• Si incrementa B, la polaridad es positiva
• Si B disminuye, la polaridad es negativa
• Se pueden calificar las polaridades
  individuales?
• Si aumenta la poplación, se incrementa la tasa de
  nacimientos
• Polaridad positiva

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Representación gráfica
La población incrementa la tasa de nacimientos,
lo cual incrementa la población. La población
incrementa la tasa de muertes, lo cual disminuye
la población.
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Polaridad del redondel

• Considerar todas las relaciones (de
  retroalimentación) en un redondel
• Un aumento en cualquier variable produce un
  incremento adicional después de contar con todas
  las relaciones en el redondel?
• Si es afirmativo, esto constituye un redondel
  positivo o redondel de refuerzo
• Los redondeles positivos causan crecimiento en
  las reservas

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Población y el redondel de nacimientos
Incrementar la población aumenta los nacimientos,
lo cuál aumenta la población. Esto constituye un
redondel positivo, lo cuál causaría crecimiento
en la población.
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Redondel de población y muertes?
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Redondel de población y muertes?
La población incrementa la tasa de muertes, lo
cuál DISMINUYE la población. Esto es un redondel
NEGATIVO o de BALANCEO
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Resumen de ciclos

• Ciclos positivos
• Incrementar una variable causa un aumento
  adicional
• Causa el crecimiento (exponencial)
• Redondel de refuerzo
• Ciclos negativos
• Incrementar una variable causa una disminución
  contrarestante en la variable
• Causa deterioro (disminución)
• Redondel de balanceo

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Práctica en ciclos
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Práctica en ciclos balanceo
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Práctica en ciclos
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Práctica en ciclos de refuerzo
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Modelos de DS son constituidos por una
combinación de ciclos
Este modelo contiene un numero de ciclos
negativosesto frena el crecimiento exponencial,
pero crea las oscilaciones
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Directrices para los DCC

• Definir las polaridades ( or -) de los
  redondeles
• Nombrar los redondeles y la polaridad ( or -)
• No siempre es posible o facilitador cuando el
  modelo es muy complejo!
• Indicar los retrasos importantes

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Indicar retrasos
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Directrices para los DCC

• Nombrar las variables usar nombres o frases de
  nombre

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Nombres de variables nombres o frases
X
X
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Directrices para los DCC

• Nombre de variable usar nombres o frases
• Variables deben tener una dirección clara
• Comentarios del evaluador causa la actitud
  mental
• Críticas de evaluación disminuye la felicidad
• Elegir dirección positiva para variables
• Costos disminuyen la rentabilidad en vez de
  Costos aumentan pérdidas
• Críticas disminuyen la felicidad en vez de
  Críticas aumentan la infelicidad

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Directrices para los DCC

• Usar líneas de curva para encadenar variables
• Hacer los redondeles importantes con senderos
  circulares
• Minimizar el número de intersecciones de líneas
• No usar símbolos adicionales (estos complican sin
  contribuir al significado)
• Reiterar!
• Un DRR útil require muchos intentos

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Directrices para los DCC

• Elegir un nivel apropriado de agregación
• Promover comprensión, minimizar confusión
• Usar más de un diagrama para modelos complejos
• La memoria a corto plazo puede manejar 7
  elementos
• Destinguir entre condiciones actuales y
  percibidos o deseables

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y ahora, un ejercicio!

• La dinámica de nutrientes del suelo en la
  Amazonía Brasileña occidental