Act3 - M1
Daniel Delgado
2025-03-12
Diagramas causales y de flujo un análisis de tres problemáticas realizado por Daniel Delgado Pérez.
library(grid) library(jpeg) Introducción a los Diagramas causales:
#¿Qué son los Diagramas Causales y por qué son clave para entender sistemas complejos?
En un mundo donde todo está interconectado, entender cómo los cambios en una o más partes de un sistema afectan al resto es fundamental. Aquí es donde entran los diagramas causales, una herramienta visual que nos ayuda a representar las relaciones de causa y efecto entre diferentes variables dentro de un sistema (Sterman, 2005).
Estos diagramas son esenciales para analizar sistemas complejos, ya que permiten identificar patrones, predecir comportamientos y evaluar intervenciones estratégicas. Desde la economía hasta la salud pública, los diagramas causales facilitan una comprensión más profunda de los problemas, ayudando a tomar mejores decisiones basadas en la estructura del sistema. En este blog, exploraremos cómo funcionan y por qué son tan útiles en distintos ámbitos.
#Presentación de los 3 casos:
Tres Modelos de Sistemas Complejos: Drogas, Plagas y Recursos Naturales Los sistemas complejos están presentes en diversas áreas de la vida, desde el tráfico de drogas hasta la gestión de recursos naturales. En esta entrada de blog, exploraremos tres casos en los que los diagramas causales pueden ayudar a comprender dinámicas clave: el comercio de cocaína, el control de una plaga de ratones almizcleros y el colapso por sobreexplotación de recursos en una población aislada.
#El comercio de cocaína: un balance entre importación, consumo y decomiso
El flujo mensual de cocaína en un país está determinado por tres factores principales: la cantidad de cocaína importada, la cantidad de cocaína consumida y la cantidad de cocaína decomisada por la policía (Sterman, 2005). En este modelo simplificado, la importación es constante en 4000 kg por mes, el consumo es de 3000 kg por mes y las confiscaciones representan el 10% de la cocaína en circulación. Si la cantidad inicial en el país es de 3000 kg, este sistema muestra cómo el stock de droga evoluciona con el tiempo y qué impacto tiene el decomiso en la oferta disponible.
#El control de una plaga de ratones almizcleros
Un ecosistema afectado por la invasión de una especie puede convertirse en un sistema difícil de controlar. En este caso, una plaga de ratones almizcleros comienza con una población de 100 individuos, creciendo a una tasa de 20 ratones por ratón por año. Para frenar su expansión, se otorgan 10 licencias anuales para colocar trampas, donde cada cazador instala 10 trampas y la tasa de captura es proporcional al número de ratones, con un promedio de 0.2 capturas por trampa. Este sistema pone en juego la relación entre la tasa de crecimiento de la plaga y la efectividad de las trampas, permitiendo evaluar si las medidas de control son suficientes o si la población seguirá aumentando.
#Sobreexplotación de recursos y colapso de una población
El fenómeno de sobreexplotación y colapso es un problema común en la historia de civilizaciones que dependen de recursos naturales limitados. En este modelo, una población inicial de 1 millón de personas en una isla aislada depende de 5 millones de unidades de recursos renovables (como peces o tierras cultivables). El crecimiento poblacional está ligado a la disponibilidad per cápita de recursos, mientras que la tasa de mortalidad aumenta si los recursos escasean. La regeneración del recurso depende de su capacidad de carga, su tasa de regeneración mínima y el impacto de la explotación humana. Además, en épocas de abundancia el consumo es estable, pero en tiempos de crisis se reduce según la tasa de agotamiento rápido del recurso. Este sistema permite analizar cómo una población puede prosperar o colapsar dependiendo de la gestión de sus recursos.
Cada uno de estos casos ilustra cómo los diagramas causales pueden ayudar a visualizar las dinámicas subyacentes en sistemas complejos. Al identificar las interacciones clave, se pueden diseñar estrategias más efectivas para intervenir en cada uno de estos problemas.
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#Diagramas causales:
A continuación se presentan los siguientes diagramas causales correspondientes a los casos asignados. Se muestran las imágenes y posteriormente se describirán las relaciones entre las variables y los ciclos de retroalimentación en cada diagrama.
#Primer caso: Cocaine.
En este caso lo primero debemos identificar son las las tres variables que existen en este primer caso, dichas variables son:
#Cocaína importada
#Cocaína usada
#Cocaína confiscada
En segundo lugar se logra identificar que hay dentro de este diagrama causal dos ciclo de retroalimentación. Un ciclo de retroalimentación, es un proceso que se autorregula. Estos son:
#B1: Consumo de Cocaína
Cuando hay más cocaína en el sistema, más gente la consume. Esto hace que la cantidad total de cocaína disponible disminuya. Es un ciclo de balanceo, porque no permite que la cocaína siga acumulándose indefinidamente: a medida que se usa, se reduce la oferta.
#Bucle B2: Confiscación de Cocaína
Cuanta más cocaína haya en el sistema, más cantidad podrá ser confiscada por las autoridades. Sin embargo, al confiscarla, la cantidad de cocaína disponible disminuye, lo que podría reducir las futuras confiscaciones. Este también es un ciclo de balanceo porque trata de regular la cantidad de droga en circulación.
¿Qué nos dice este modelo?
Este diagrama nos ayuda a entender que hay dos grandes fuerzas que regulan la disponibilidad de cocaína: el consumo y la confiscación. Si bien la cocaína sigue entrando al sistema (por importación), su cantidad nunca se mantiene constante, ya que se ve reducida por estas dos fuerzas.
#Segundo caso: Muskrats
A diferencia de cocaine, el caso anterior, es más grande devido al número de variables que se encuentran en el diagram.
Estas son las siguientes:
#ratas #Crecimiento autonomo #tasa de natalidad promedio #Ratas atrapadas por trampa #Ratas atrapadas #Tasa de captura por trampa #Trampas #Trampas por licencia #Licencia
En este modelo se identifican dos ciclos de retroalimentación. El primer ciclo es de balance, donde las ratas atrapadas afectan a las ratas atrapadas por trampa, lo que a su vez regula el número de ratas y controla la plaga. Este ciclo está relacionado con las trampas y licencia, que impactan entre sí de manera positiva.
El segundo ciclo es de refuerzo, donde la tasa de natalidad de las ratas aumenta el crecimiento autónomo, lo que incrementa el número de ratas. Si no hay afectaciones externas, este ciclo seguiría creciendo de forma continua. Sin embargo, como se muestra en el diagrama, este ciclo de refuerzo está influenciado por el ciclo de balance mencionado anteriormente.
¿Qué nos dice este modelo? El modelo muestra cómo la población de ratas puede ser controlada por trampas, pero también cómo la tasa de natalidad de las ratas puede provocar un crecimiento descontrolado sin intervenciones externas. Ambos ciclos interactúan para mantener el equilibrio o reforzar el crecimiento de la plaga
En el diagrama causal, las principales variables involucradas son: Muertes, Tiempo de vida dependiente de la disponibilidad de los recursos, Tiempo normal de vida, Nacimientos, Tasa normal de nacimientos, Disponibilidad per capita de recursos renovables, Poblacion, Uso de recursos, Tiempo rapido de agotamiento de recursos, Recursos renovables, Regeneracion, Regeneracion minima, Regeneracion dependiente de recursos, Capacidad de carga y Tasa minima de regeneracion.
En el diagrama se identifican siete ciclos de retroalimentacion, de los cuales dos son de refuerzo y cinco de balanceo.
Ciclos de refuerzo
Cuando aumentan los Nacimientos, la Poblacion crece, lo que a su vez provoca un aumento en los Nacimientos, formando un ciclo de crecimiento exponencial. Cuando se incrementa la Regeneracion dependiente de recursos, esto provoca un aumento en la Regeneracion, lo que incrementa los Recursos renovables, lo que a su vez vuelve a impulsar la Regeneracion dependiente de recursos. Ciclos de balanceo
Si la Poblacion aumenta, tambien lo hacen las Muertes, lo que eventualmente reduce la Poblacion, manteniendo un equilibrio natural. Un aumento en el Uso de recursos disminuye la cantidad de Recursos renovables, lo que a su vez impacta el Uso de recursos, creando una dinamica de autorregulacion. Cuando la Poblacion crece, la Disponibilidad per capita de recursos renovables disminuye, lo que incrementa los Nacimientos, llevando a un crecimiento de la Poblacion. Si el Uso de recursos aumenta, los Recursos renovables disminuyen, lo que genera un impacto en la Disponibilidad per capita de recursos renovables, provocando un aumento en los Nacimientos y, en consecuencia, en la Poblacion, lo que termina incrementando nuevamente el Uso de recursos. Cuando las Muertes aumentan, la Poblacion disminuye, lo que reduce la Disponibilidad per capita de recursos renovables y afecta negativamente el Tiempo de vida dependiente de la disponibilidad de recursos. Estos ciclos muestran la interaccion entre las diferentes variables y como pueden generar crecimiento, regulacion o incluso agotamiento de los recursos en el sistema.
#Introducción a los diagramas de flujo:
Los diagramas de flujo en la metodología de dinámica de sistemas representan la estructura subyacente de un sistema mediante el uso de flujos, stocks (acumulaciones) y variables auxiliares. Estos diagramas permiten modelar cómo cambian las variables dentro del sistema a lo largo del tiempo, facilitando el análisis de dinámicas complejas.
La importancia de los diagramas de flujo radica en su capacidad para traducir relaciones cualitativas en modelos cuantitativos. Al estructurar un sistema en términos de stocks y flujos, es posible simular su comportamiento y evaluar cómo diferentes políticas o intervenciones pueden afectar el sistema a largo plazo. Se utilizan ampliamente en áreas como la gestión de recursos, economía, ecología y políticas públicas.
#Presentación de los diagramas de flujo:
#Caso 2: Muskrats2
Lo primero que hay que identificar en este segundo caso de diagramas de flujo, es el stock principal que en este caso lleva el nombre de muskrats2. Esta también es la variable de estado de dicho diagrama.
Esta variable de estado cambia por dos flujos, uno de entrada a la izquierda (el crecimiento autónomo de la población) y a la derecha (las ratas atrapadas).
Se identifica también un ciclo de reforzamiento en donde más muskrats generen más nacimientos, lo que hace crecer la población exponencialmente.
Por el otro lado, el ciclo de balanceo se identifica a partir de que se atrapan más ratas, lo que frena el crecimiento . La población de muskrats también disminuye con la caza e influyen tanto las variables de flujo como las variables exógenas del modelo.
Estas son: El número de trampas. La tasa de captura por trampa. Las licencias que determinan cuántas trampas se pueden usar.
¿Qué nos dice el modelo? Este modelo muestra cómo la población de ratas crece por la natalidad, pero se controla por las trampas. Las flechas indican cómo las variables se afectan entre sí: cuando una sube, la otra también puede subir (o bajar, según el signo).
¿Por qué es útil? Ayuda a visualizar cómo interactúan todas las variables y a entender el comportamiento del sistema. También es útil para diseñar estrategias de manejo, como saber si aumentar las licencias realmente ayuda a controlar la población.
#Caso 3. Población
El diagrama de flujo tiene dos variables de estado: Población y Recursos renovables. Además, incluye cuatro variables de flujo: Nacimientos, Muertes, Uso de recursos y Regeneración, y nueve variables auxiliares: Tasa de natalidad, Disponibilidad per cápita de recursos renovables, Tiempo de vida normal, Tiempo de vida dependiente de la disponibilidad de recursos, Tasa mínima de regeneración, Regeneración mínima, Capacidad de carga, Regeneración dependiente de recursos y Tiempo rápido de agotamiento de recursos.
La variable Muertes es un flujo de salida para Población y está directamente afectada por Tiempo de vida normal y Disponibilidad per cápita de recursos renovables. Nacimientos, en cambio, es el flujo de entrada de Población y depende directamente de ambas variables de estado.
Por otro lado, Uso de recursos es el flujo de salida de Recursos renovables y está influenciado por Población y Tiempo rápido de agotamiento de recursos. Finalmente, Regeneración es el flujo de entrada de Recursos renovables y está determinado por Regeneración dependiente de recursos y Regeneración mínima.
Vale la pena mencionar que Capacidad de carga y Tasa mínima de regeneración afectan indirectamente a Regeneración, ya que impactan positivamente en Regeneración mínima y Regeneración dependiente de recursos, respectivamente.
Referencias
Forrester, J. W. (1961). Industrial dynamics. MIT Press.
Sterman, J. D. (2000). Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw-Hill.
Sterman, J. D. (2000). Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. McGraw-Hill. ISBN 0-07-231135-5.
Pruyt, E. (2013). Small system dynamics models for big issues: Triple jump towards real-world complexity. TU Delft Library. ISBN 978-94-6186-195-5.