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# Causalidad y Diagramas de bucle causal

## Presentación del tema: "Causalidad y Diagramas de bucle causal"— Transcripción de la presentación:

Causalidad y Diagramas de bucle causal
Bucles de retroalimentación El arte de diagramar

¿Cómo puedo cambiar esto?
Causalidad ¿Cómo puedo cambiar esto? ¿Por qué ocurrió esto? “ahora” tiempo

(-> Up) Aristoteles aition lo que podrá responderse a la pregunta “¿(por) qué?” Material: “¿De qué esta hecho esto?” “La mesa está hecho de madera”. Formal: “¿Qué es lo característico de …?” Ser una mesa es tener 4 patas y una tabla.” Causas I believe Aristotle is on of the first thinkers to have left us some definition oc “casuality”. To him, there were four apsects to this: material: what is this made of? formal: what is it to be this? efficient: what produces this? final: what is this for? The efficient cause is closest to what we use. Eficiente: “¿Qué es lo que produce …?” “Un carpintero produce mesas.” Final: “¿Para qué es (sirve) …?” “La mesa sirve para comer.” Nosotros usamos la causa eficiente

David Hume Naturaleza Experiencia repetida expectativa
(-> Up) David Hume Naturaleza Experiencia repetida expectativa Mente del observador Is casuality “real”? You may believe that a causal relationship between a variable “marketing” and “another “sales” is “real” in the sense that it exists independently from the observer and is the same for each possible observer. Hume arrived at the conclusion that the causality we are able to think is the fruit of repeated experience and is nothing but a “felt expectation”. To him, there may be causal relationships in the “reality”, but all the human being can think is an expectation based on experience. We can treat the casual relationships we deal with as “causal beliefs”: let us mind about if we fare well when deriving action from our causal beliefes, more than if the are “real”. En dinámica de sistemas, trabajamos con atribuciones causales.

Definición Diagrama de Bucle Causal
Actividad organizar la descripción de un problema en variables, identificar las relaciones causales entre ellas y dirigir la atención en los bucles de retroalimentación, para así obtener una imagen de alto nivel de la estructura causal. Objeto Consiste de bucles con una determinada polaridad; el conjunto de bucles opera a través de variables ligadas entre ellas por vínculos causales con una determinada polaridad. Tal diagrama debe contener todas las variables y todos los vínculos causales relevantes. La polaridad de cada vínculo individual asume ceteris paribus.

Componentes de un DBC variables vínculo causal atribuido polaridad de
la influencia +, - variable causante variable afectada dirección de la influencia

Ejemplos Causa Efecto nacimientos población muertes tasa de natalidad

Ejemplos nacimientos población muertes población tasa de natalidad
tasa de mortalidad muertes población muertes

Polaridad Para nosotros, tanto la causa como el efecto son cambios que ocurren en las variables. Cambio de los valores tiempo Valores tiempo Valores dt dV dV dt - +

Polaridad Para nosotros, tanto la causa como el efecto son cambios que ocurren en las variables. Cambio de las conductas dt dV1 dV2 tiempo Valores tiempo Valores dV2 dt dV1 - +

nacimientos población cuando la variable independiente cambia en un sentido (con signo positivo/negativo), entonces desde este momento en adelante, los valores de la variable dependiente serán más altos/bajos de lo que habrían sido (símbolo “+”); Símbolos alternativos: “s” (para “same” en inglés)

muertos población cuando la variable independiente cambia en un sentido (con signo positivo/negativo), entonces desde este momento en adelante, los valores de la variable dependiente serán más bajos/altos de lo que habrían sido (símbolo “-”); Símbolos alternativos: “o” (para “opposite” en inglés)

Ejemplos más alto más bajo

nacimientos población + muertes población - tasa de natalidad nacimientos + población nacimientos + tasa de mortalidad muertes + población muertes + Cuidado – el símbolo de polaridad “+” y “-” se refiere a la flecha, no a la variable.

Modelo causal tasa de natalidad + nacimientos + + población - +
muertes + tasa de mortalidad Para las variables dentro de la frontera, ya no es posible decir si son independientes o dependientes

Ejercicios En las siguientes páginas, se le ofrecen unos ejercicios donde usted debe completar la línea de tiempo de la variable “efecto” (completar).

3-1

Solución 3-1

3-2

Solución 3-2

3-3

Solución 3-3

3-4

Solución 3-4

3-5

Solución 3-5 Sí, la polaridad es negativa, ya que en todos los momentos posteriores al evento, los valores de demanda son inferiores a lo que habrían sido sin el aumento en el precio. Antes del evento, la demanda estaba en aumento, debido a causas diferentes al precio (lo que es perfectamente posible); pero el aumento del precio causó que el aumento de la demanda se frene.

3-6

Solución 3-6 Cuando la demanda deja de comportarse de la manera como se comportó antes, y empieza a bajar, el precio baja también. Luego, cuando la demanda vuelve a crecer, el precio también toma un nivel superior. Este ejemplo muestra claramente que mirar un vínculo causal no excluye la existencia de otros. Debemos cuidarnos de caer en la trampa de la simplificación frecuente acerca de lo que significa el vínculo causal: no significa simplemente que “un cambio en A causa un cambio en B” porque muchas veces se interpreta como “un cambio en (el valor de) A causa un cambio en (el valor de) B”; lo correcto es que “un cambio en (la conducta de) A causa un cambio en (la conducta de) B”.

? ¿Cuál es la polaridad? + - Independent variable Dependent variable
values values - ? time time

Recap. cuando la variable independiente cambia en un sentido (con signo positivo/negativo), entonces desde este momento en adelante, los valores de la variable dependiente serán más altos/bajos de lo que habrían sido (símbolo “+”); + - cuando la variable independiente cambia en un sentido (con signo positivo/negativo), entonces desde este momento en adelante, los valores de la variable dependiente serán más bajos/altos de lo que habrían sido (símbolo “-”);

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