Dinámica de sistemas
La dinámica de sistemas investiga el carácter que tiene la realimentación de información (“information feedback”) y el uso de los modelos para el planeamiento de una forma de organización perfeccionada y de una política rectora. La dinámica de sistemas supera las cuatro líneas del primitivo desarrollo: teoría de realimentación de información, automatización de las decisiones (tácticas militares), diseño experimental de sistemas complejos mediante el uso de modelos, y empleo de computadoras digitales para computación, de bajo costo. (Adaptado de J. FORRESTER - D.I., p. 13).
La dinámica de sistemas de FORRESTER se inscribe en un marco más amplio, como lo señala Rafael RODRIGUEZ DELGADO (de la “Sociedad Española de Sistemas Generales”). Dice:
“Todo sistema puede considerarse como abierto a su entorno y en perpetuo movimiento de sus componentes internos. Desde esta perspectiva los sistemas se formalizan mediante conjuntos de variables interrelacionadas que los mantienen en equilibrio dinámico tendiente a conservar las estructuras y las relaciones ante los agentes perturbadores internos y externos. Ejemplos de modelos dinámicos son la mecánica celeste newtoniana, el átomo de BOHR, la homeostasis de los seres vivientes, las interrelaciones ecológicas, etc... En sentido técnico más limitado, la Dinámica de sistemas es un método para la construcción de modelos de sistemas por los que transcurren flujos de materias, energía e información” (comunicación personal).
La Dinámica de Sistemas ha sido objeto de muchas controversias. FORRESTER la define en estos términos (John CLARK and Sam COLE: Global Simulation Models, p. 49-50):
- Un modelo mental es borroso e incompleto. En un debate grupal, modelos mentales diferentes son usados por los participantes, pero las presuposiciones y las metas raras veces se definen con claridad. Por el contrario, los conceptos y las ideas incorporados en un modelo computable se exponen con claridad para la discusión y el debate.
- La mente humana no está adaptada para percibir correctamente las consecuencias de un modelo mental. Contrariamente a las computadoras, no está en condición de seguir fielmente las secuencias de implicancias de un conjunto dado de presuposiciones.
Así, según FORRESTER, el modelo computable tiene las ventajas de una manipulación clara y sencilla de la complejidad.
Sin embargo, la modelización por computadora se ve frecuentemente criticada precisamente en este terreno. Se señala a menudo que los modelos matemáticos son “claros” sólo para los que entienden las matemáticas. En cuanto a la cuestión de la complejidad, ya en 1957, ARROW notaba que: “La reacción común del sociólogo ‘literario’ cuando se enfrenta con un sistema matemático, diseñado como un modelo de la realidad, es decir que es una simplificación abusiva, que no representa todas las complejidades de la realidad”.
De hecho, lo que dice es que el lenguaje simbólico en el que el modelo está expresado es demasiado pobre para representar todos los matices de significado que lleva en la mente. Lo que ocurre es que, precisamente, la ambigüedad y la confusión del lenguaje común genera una riqueza de significado que sobrepasa para el sociólogo, los recursos limitados de las matemáticas, en los que cada símbolo lleva un solo significado. El autor del presente diccionario resumió así su opinión en este debate (Boletín de la Sociedad Argentina de Investigación Operativa - N° 34 - 1977): La dinámica de sistemas tiene los siguientes problemas:
- Sus modelos no son representaciones completas de los sistemas que se quiere modelizar (pero ello es cierto de cualquier modelo)
- El contenido del modelo depende del grado y la calidad de la información del modelizador y de su capacidad de entenderla e interpretarla
- El contenido del modelo está deformado por los prejuicios socioculturales de sus autores
- El modelo debe ser adaptado a las rigideces del análisis matemático y de la lógica binaria
- El tratamiento del modelo es necesariamente secuencial. No respeta la simultaneidad de los numerosos cambios que se producen a cada momento en el sistema real. Miles de corridas alternativas y sucesivas, y aun varias corridas secuenciales simultáneas, pero siempre sin interconexión, no pueden obviar ese problema.
Sin embargo, el “impresionismo” de los modelos mentales tampoco permite considerarlos muy fiables.
Uno de los objetivos de la T.G.S. es, precisamente, descubrir isomorfías que permitan una mejor precisión en la elaboración de los modelos mentales, posibilidades mayores de consenso entre modelos, y de tratamiento lo más riguroso posible de las partes computables de los modelos.