Según Couffignal el razonamiento analógico en el que se basa el pensamiento cibernético, comprende cuatro fases:
.
El modelo permite ir más allá del concepto tradicional de progresión de la ciencia basada en la dualidad teoría-experiencia, y introduce un componente nuevo a dicho dúo, que denomina simulación. “En efecto la simulación puede nutrirse indistintamente de la teoría y de la experiencia...En el primer caso, el resultado puede poner de manifiesto una incompatibilidad con la teoría, es decir enciende la alarma de una denuncia contra cierto modelo teórico. En este caso la simulación juega el papel histórico de la experiencia. En el segundo caso, si la simulación se nutre de datos experimentales, entonces el resultado ofrece predicciones de la globalidad o confirma la viabilidad de las individualidades, y esto puede significar la propuesta de nuevas experiencias o, directamente, la predicción de un lance hasta entonces ignorado. En este caso la simulación juega el papel histórico de la teoría” (Wagensberg J. 1985).
Este proceso de construcción de modelos de fenómenos complejos de la realidad es posible gracias a las herramientas conceptuales y tecnológicas de las que disponemos hoy en día, como los conocimientos de la teoría de los sistemas de información y retroalimentación, la comprensión de los procesos de decisión y acción, el uso de modelos matemáticos para simular sistemas complejos y el desarrollo de computadoras digitales de alta velocidad como base de la simulación de los modelos matemáticos (Maani K.E. y Cavana R.Y. 2000).
En este contexto se entiende el modelo como el elemento clave para la comprensión de los sistemas complejos, ya que ésta es en definitiva la manera en que estructuramos los seres humanos la comprensión de la realidad. “La circunstancia de que la construcción de modelos del mundo siga un proceso autoregulador es fundamental para la comprensión del propio proceso de construcción de modelos” (Pushkin V.N.1974).
El objetivo de la construcción del modelo es simular algún fenómeno del mundo real en el cual el investigador está interesado, con el propósito de crear un modelo que sea más simple de estudiar que el propio objetivo (target). Lo que se desea es que las conclusiones obtenidas a partir del modelo sean también aplicables al target, debido a que ambos son suficientemente similares. Sin embargo, debido a que nuestras habilidades para modelar son limitadas, el modelo siempre será más simple que el target. El modelo se puede representar como una especificación ¾una ecuación matemática, una proposición lógica o un programa de computadora¾ pero para aprender algo de esta especificación, es necesario examinar cómo el comportamiento del modelo se desarrolla a través del tiempo.
Actualmente herramientas científicas de modelado de fenómenos de la realidad como la Dinámica de Sistemas, han incrementado las posibilidades de conocimiento, simulación y gestión de sistemas complejos combinando los avances conceptuales y tecnológicos desarrollados en los últimos cincuenta años.
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