Dia 4 Sesión 2: Matrices de impactos cruzados

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1 Seminario de Prospectiva y Pensamiento Estratégico C. A. Buenos Aires, 2al 6 de junio de 2014 Dia 4 Sesión 2: Matrices de impactos cruzados Diego Gauna y Candela Martinez Goñi - INTA

2 Temario Metodología de Escenarios- GODET Antecedentes del método de impactos cruzados Objetivos del método de impactos cruzados probabilistas Etapas Uso del software SMIC-PROB-EXPERT Limitaciones y reflexiones sobre su uso

3 ANTECEDENTES El método de impactos cruzados fue desarrollado originalmente por Theodore Gordon y Olaf Elmer en 1966, quienes intentaron responder a la siguiente pregunta: pueden los pronósticos basarse en las percepciones acerca de cómo los eventos futuros pueden interactuar? Los métodos pioneros fueron EXPLOR-SIM (desarrollado por Battelie Institute en 1973) y SMIC (desarrollado por Duperrin y Godet en 1974). El método de impactos cruzados, a diferencia del análisis estructural, del juego de actores y del análisis morfológico que conllevan una carga importante de trabajo por parte del equipo base, es un método que cae en la categoría de juicio de expertos. Originalmente, el método fue promocionado como una alternativa superadora al método Delphi, aunque en la actualidad conviven con diferentes grados de integración.

4 Objetivo y Lógica del SMIC El método SMIC significa Sistemas y Matrices de Impactos Cruzados. Su principal objetivo es darle consistencia a la formulación de hipótesis sobre la evolución futura de un sistema y, al mismo tiempo, identificar escenarios «probables». Asimismo, el SMIC le permite visualizar al encargado del estudio combinaciones de hipótesis que a priori eran excluidas. El SMIC se basa en el supuesto de que los expertos pueden dar respuestas a probabilidades simples y condicionadas de un conjunto de hipótesis seleccionadas previamente. Asimismo, y en función de las inconsistencias que pueden surgir en las respuestas de los expertos, el SMIC «corrige», utilizando funciones de distancia, las probabilidades simples y condicionales de modo tal que las mismas satisfagan los axiomas de la probabilidad: a) O =< P(A)=< 1 b) P(A/B).P(B) = P(B/A).P(A) = P(A B) c) P(A/B).P(B) + P(A/ no B).P(no B) = P(A)

5 LAS ETAPAS DEL MÉTODO SMIC Primera Etapa: Formulación de hipótesis y elección de expertos. Segunda Etapa: Diseño del cuestionario a ser utilizado Tercera Etapa: Probabilizacion de escenarios e interpretación de los resultados.

6 Formulación de hipótesis El primer paso es definir los eventos que van a incluirse en la probabilización de los escenarios. Generalmente, los eventos surgen de las preguntas claves para el futuro. Hay que tener en cuenta que, dado N eventos, el número de escenarios posibles es igual a 2 elevado al número de eventos N. Por ejemplo, con 3 eventos (1,2,3) el número de escenarios posibles son 8: Ocurren 1, 2 y 3 Ocurre 1, pero no 2 y 3 Ocurren 1, 2 pero no 3 Ocurre 2, pero no 1 y 3 Ocurren 1,3 pero no 2 Ocurren 2 y 3, pero no 1 Ocurre 3, pero no 1 y 2 No ocurren 1,2 y 3

7 Formulación de hipótesis (cont.) El software SMIC-PROB-EXPERT, desarrollado por el Instituto de Innovación Infomática para la Empresa 3IE a raíz de una demanda del Laboratorio de Investigación enprospectiva, Estrategia y Organización (LIPSOR), permite como máximo incluir 6 hipótesis, lo cual no se debe a cuestiones matemáticas ni de procesamiento sino al número de preguntas que un experto puede responder razonablemente. Con 6 hipótesis, el experto se tiene que realizar 66 preguntas de probabilidad, mientras con 7 hipótesis se deben responder 91 preguntas. En relación a los expertos, se recomienda un número mayor a 100 para reducir los sesgos inevitables en este tipo de ejercicios.

8 Cuestionario El cuestionario para un ejercicio con el método SMIC debe permitir: Evaluar la probabilidad simple de realización de cada una hipótesis: P(A) Evaluar la probabilidad condicional de cumplimiento de cada una de las hipótesis, en función de que el resto de las hipótesis se cumplan: P(A/B) Evaluar la probabilidad condicional de cumplimiento de cada una de las hipótesis, en función de que el resto de las hipótesis NO se cumplan: P(A/no B)

9 Cuestionario modelo (prob. simples)

10 Cuestionario modelo (prob. condicionales)

11 Probabilizacion de escenarios Gracias a la media, al promedio de las probabilidades definidas por todos los especialistas, para cada una de las imágenes, se puede definir una jerarquía de las imágenes y por consiguiente, de los escenarios mas probables. De entre esos escenarios, conviene escoger 3 o 4, incluyendo al menos uno de referencia, o sea con una elevada probabilidad media y escenarios contrastantes, cuya probabilidad puede ser baja, pero que por su importancia para la organización no deben ser excluidos.

12 Resultados SMIC

13 Pasos Recomendados para el uso del Software Crear un nuevo proyecto Introducir o importar desde Excel la lista de hipótesis (título largo, título corto, descripción). Introducir o importar desde Excel la lista de expertos (apellido, nombre, grupo, peso). Introducir probabilidades simples, probabilidades condicionales si realizacion y probabilidades condicionales si no realizacion en base al cuestionario enviado al grupo de expertos. Visualizar resultados

14 Tratamientos de los datos brutos: Seminario de Prospectiva y Pensamiento Estratégico VISUALIZAR RESULTADOS Posiciones de los expertos sobre las probabilidades simples y condicionales de realizacion y no: Los histogramas permiten al usuario identificar el posicionamiento de los expertos sobre las probabilidades afectadas a las diferentes hipótesis. Están determinadas a partir de datos brutos (son lo que no estan corregidos por las condiciones de las probabilidades). Reparto de los expertos sobre las probabilidades simples y condicionales de realizacion y no: Las curvas permiten identificar las diferentes posiciones tomadas por los diferentes grupos de expertos definidos, así como las fluctuaciones en un mismo grupo, concerniente a las probabilidades simples y condicionales de realización de hipótesis. Se determinan a partir de datos brutos. Calculo de los datos netos: Probabilidades de los escenarios bajo forma de matriz: Para cada experto, se calcula, a partir de un método de minimización cuadrática, la probabilidad de cada escenario. Los resultados estan también disponibles por grupo de experto y sobre el conjunto de los expertos, estableciendo la media ponderada de las probabilidades calculadas para cada experto.

15 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. Cálculo de datos netos: El método Smic-Prob-Expert transforma las probabilidades de hipótesis definidas por los expertos en datos coherentes, es decir respetando las fórmulas de base de las probabilidades. Los datos brutos provistos por los expertos se remplazarán por datos netos calculados por el programa. Los resultados se presentan bajo forma de matriz. Tratamiento de datos netos: La aplicación Smic contiene dos matrices que permiten evaluar el impacto de realización o de no realización de una hipótesis j sobre la probabilidad de realización de una hipótesis i. La matriz de efectos de hipótesis si realización está determinada de la manera siguiente : Meffets(i,j) = P(i, j) P(i) La matriz de efectos de hipótesis si no realización está determinada de la manera siguiente : Meffets(i,j) = P(i, nonj) P(i) Los valores positivos significan que la realización/no realización de la hipótesis j aumentará la probabilidad de realización de la hipótesis i. Los valores negativos significan que la realización/no realización de la hipótesis j disminuirá la probabilidad de realización de la hipótesis i.

16 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. Plano de proximidades entre expertos y escenarios: Este plano permite obtener los escenarios privilegiados por los expertos, así como las convergencias de posicionamiento existentes entre los diferentes expertos. Cuanto más cerca esté un experto de un escenario, más probable será su realización. La proximidad entre expertos permite identificar sus posiciones convergentes en cuanto a la probabilidad de realización de los escenarios puestos en juego. Se trata de un cálculo de AFC (Análisis Factorial de Correspondencias) que se determina a partir de vectores medianos de probabilidades de los escenarios de diferentes expertos y grupos.

17 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. Análisis de sensibilidad: El análisis de sensibilidad conduce a estimar la variación DPj de la probabilidad Pj del acontecimiento j como consecuencia de una variación DPi de la probabilidad Pi del acontecimiento i. Los resultados se presentan bajo forma de una matriz de elasticidad. Los efectos de la acción sobre cada hipótesis se miden por coeficientes de elasticidad eij. Así se construye una matriz de elasticidad el cual los totales marginales en línea dan, por una variación relativa de la probabilidad de i (10 % por ejemplo), las sumas (en valor absoluto) de las variaciones relativas deducidas sobre las probabilidades de otras hipótesis. Esta suma traduce de alguna manera la motricidad de la hipótesis i sobre las otras. De la misima manera, los totales marginales en columna permiten apreciar la dependencia de las hipótesis.

18 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. El análisis de sensibilidad indica pués cuáles son las hipótesis que hay que favorecer o impedir para que el sistema se desarrolle en el sentido deseado. Estas elasticidades pueden ser calculadas por simulación ( haciendo girar varias veces el modelo de realaciones entre las probabilidades). Sin embargo, para un gran número de expertos, es también posible medir el impacto de un acontecimiento sobre otro a través de comparación de desplazamientos de los histogramas de P(i), P(i/ j), P(i/ -j) Matriz de impactos brutos: Esta matriz contiene los resultados de la fórmula de elasticidad presentada aqí arriba. Matriz de elasticidad: Esta matriz contiene los resultados de la fórmula de elasticidad normalizada, es decir que se ha dividido cada línea por el valor correspondiente de la diagonal. Histogramas de sensibilidad: Dos histogramas recapitulan las sumas en línea (influencia) y en columna (dependencia) de la matriz de elasticidad. Permiten obtener rápidamente las hipótesis más influyentes y más dependientes.

19 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. Acordarme agregar ver ayuda software Análisis de soluciones contrastadas: Este módulo tiene como finalidad el presentar valores extremos de probabilidades de los escenarios del proyecto. Una vez que se calculan las soluciones intermediarias de probabilidad de los escenarios, se introduce un criterio de elección : se retiene como solución óptima aquella que corresponda al conjunto de (probabilidades de los escenarios) de tal forma que el escenario más probable tenga el valor más elevado posible, aquel que corresponda a la realidad, en la medida que la mayoría de los expertos piensen, cuando responden al cuestionario Smic- Prob-Expert, una imagen final que consideren como nétamente más probable que las demás. La solución que responde a este criterio es decir Max (max) se obtiene por el algoritmo del simplexe, ya que se trata de una función lineal en a optimizar bajo problemas lineales.

20 VISUALIZAR RESULTADOS CONT. Matriz de soluciones contrastadas Esta matriz contiene las soluciones contrastadas, es decir deducidas del algoritmo del simplexe. Por razones de resultados, el número de vectores de probabilidades de los escenarios está limitado a 8. Cada vector representa así los valores afectados a las probabilidades de diferentes escenarios cuando se quiera maximizar el escenario más probable luego el segundo más probable, Histograma de los extremums Este histograma permite identificar los límites de definición de probabilidades de escenarios comparando el conjunto de los valores contenidos en la matriz de soluciones contrastadas. En efecto, para cada escenario, será posible visualizar la probabilidad más débil y más fuerte que se le pueda afectar.

21 LIMITACIONES Evitar una aplicación excesivamente mecánica de este método. No hay que olvidar que las probabilidades obtenidas son subjetivas, ya que no se basan en frecuencias observadas sino en opiniones. Existe un problema de unificación de las respuestas de los especialistas ya que la cantidad de información recopilada en la encuesta es considerable. (Hay tantas jerarquías como especialistas encuestados). Una de las soluciones es efectuar una tipología de expertos en función de la proximidad de sus respuestas o considerarlos por grupos de actores. El análisis de las respuestas de los expertos contribuye a poner en evidencia el juego de cierto grupo de actores.

22 UTILIDAD Permite, eliminar la parte de subjetividad del encuestador ya que en lugar de juzgar según las frases, se juzga según las respuestas cifradas. La imprecisión de las respuestas del experto es reducida al pedirlea l experto apreciar la probabilidad de realización de una hipótesis con la ayuda de una probabilidad (1 probabilidad muy débil) a 5 (acontecimiento muy probable). Después se le pide apreciar, bajo forma de probabilidades condicionales, la realización de una hipótesis en función de todas otras. En consecuencia, el experto está obligado a revisar varias veces su juicio. El métodos de interacción probabilistas constituyen un progreso en comparación al Delphi ya que presentan la ventaja de tener en cuenta las interacciones entre acontecimientos.

23 UTILIDAD Su puesta en marcha es bastante simple. Su funcionamiento es bastante rápido y los resultados obtenidos en general son fácilmente comprensibles.

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