Modelación (Modeling)

Uno de los grandes logros de la creatividad humana ha sido el desarrollo de representaciones abstractas del mundo que nos rodea. En efecto, esta capacidad del pensamiento abstracto es una característica de los humanos modernos, y gran parte de su origen se remonta al desarrollo del lenguaje como forma de simbolizar y comunicar los conceptos abstractos.

Esta capacidad para el modelado abstracto conforma las bases para el avance de la civilización, y ha aumentado la capacidad humana para entender mejor el mundo, comunicar ese entendimiento a otros y colaborar en torno a esos modelos compartidos.

Modelo

Un modelo es una representación abstracta, normalmente compacta,  de un fenómeno, que nos permite conceptualizar y comunicar su estructura básica y sus dinámicas de una forma coherente.

Una característica central de los modelos y toda clase de modelización (modeling) es el uso de abstracciones. Por lo cual, varios niveles de detalle  son eliminados del fenómeno empírico original para crear un esquema compacto o diagrama del sistema estudiado. Los modelos nos ayudan a organizar y a estructurar la información, clarificar nuestro razonamiento, comunicar, resolver problemas y predecir eventos.

Abstracción

La abstracción es un proceso que consiste en evaluar algo de forma independiente a sus asociaciones y atributos. El uso de la abstracción implica eliminar sucesivos niveles de detalle de una representación, con el objetivo de captar únicamente los aspectos esenciales, los cuales son compartidos por todas la entidades de esa misma clase e independientes de su forma específica.

Las abstracción implica el uso del razonamiento inductivo, lo que quiere decir identificar los aspectos comunes de toda una variedad de casos de un entidad y la formación de un modelo genérico que capte sus aspectos fundamentales, sin hacer referencia a una caso específica o contexto.

Una ecuación algebraica, un plan maestro para la construcción de un edificio o una pintura no figurativa pueden ser buenos ejemplos de representaciones abstractas. Todas ellas tienen en común el objetivo de capturar y comunicar únicamente las características más importantes del sistema que están representando, apartando los detalles concretos y específicos de su forma o función.

Todos los modelos son representaciones simplificadas de la realidad. Los modelos requieren la comprensión de la información o de datos para generar una forma simplificada.  Este proceso de simplificación es esencial para comprender el todo de un sistema.

La mayoría de sistemas en el mundo real son muy complejos para que los comprendamos, debido a sus muy diversos componentes, interacciones y escalas. En la práctica, podemos interactuar y experimentar con un subconjunto del sistema. Las abstracciones nos ayudan a sintetizar nuestras muchas experiencias acerca de una entidad, en una comprensión coherente del todo.

Por ejemplo, podemos tener un modelo sobre cómo es la nación de Brasil, pero en realidad sólo podemos interactuar con un limitado subconjunto de esa totalidad. Por lo tanto, es el modelo el que nos permite, en cierta manera, captar el la totalidad del sistema, siempre a través de la abstracción, la cual crea una representación simplificada de los fenómenos del mundo real.

Encapsulación

Una parte central del modelado es el uso de la encapsulación. Encapsulación significa cubrir o rodear alguna cosa con el propósito de mostrar o expresar su cualidad o idea principal de una manera concisa. La encapsulación es una parte central del modelado y del diseño de sistemas, ya que hace posible la abstracción.

A través de la encapsulación, los procesos internos de cada una de las partes componentes del sistema pueden ser ocultados para mostrar únicamente las propiedades y funcionalidades esenciales. De esta forma, en la encapsulación se deja de lado los detalles internos y la complejidad propia de un subsistema para posibilitar el diseño eficaz, el funcionamiento o la visión de todo el sistema en su conjunto.

Reificación

La abstracción implica la inducción de ideas o la síntesis de hechos particulares  en una teoría general acerca de algo. Mientras la abstracción elimina lo específico, la reificación se centra en la especificación, que es el análisis o el desglose de una idea general o abstracción en hechos concretos y específicos.

Para que cualquier abstracción pueda tener una aplicación real, esta debe pasar por un proceso de reificiación y especificación en el que se especifica el detalle de la abstracción para crear una instancia real de dicha forma; como toda instancia real, esta debe tener atributos específicos. Este proceso puede también ser llamado instanciación.

Por ejemplo, si quiere construir una casa, utilizar un modelo abstracto diseñado para describir que es una casa no le funcionará, se necesita uno que especifíque todos los detalles de su casa en particular, y su casa particular sería una instancia de la clase genérica de todas las casas.

Supuestos

El proceso de modelado a través de abstracciones invariablemente requiere que se hagan ciertos supuestos y aproximaciones.

Por ejemplo, en sus modelos, Newton asumió que la Masa era una constante universal; mientras que Einstein consideraba la Masa como variable. Un modelo únicamente representa ciertos subconjuntos de todos los posibles fenómenos y, por esto, tiene que hacer ciertos supuestos respecto a los otros elementos y sistemas que se encuentran fuera de su foco de interés.

Los modelos eficaces presentan de forma explícita sus supuestos, las condiciones en las que se toman o no se toman tales supuestos y están preparados para renunciar a la validez del modelo bajo otras condiciones. Por ejemplo, muchos modelos de gestión, a la hora de implementar su estrategia o de sacar su producto al mercado, sólo son aplicables bajo condiciones relativamente normales del mercado.

Normalmente, sólo se espera que una estrategia de gestión se aplique en las situaciones que se desvian poco de la norma. Sin embargo, las situaciones extremas suceden y, en tales circunstancias, el equipo de gestión debe renunciar a su modelo y recalibrar su estrategia.

Ser consciente de los supuestos que apoyan un modelo es una gran ventaja, ya que permite al usuario saber cuando aplicarlos y cuando no, y asimimo ofrece la posibilidad de usar otros marcos cuando sea necesario.

Eficacia

La eficacia de un modelo puede definirse a partir de diferentes parámetros.

Por ejemplo, ¿hasta qué punto son sus fundamentos sólidos?. Es decir, ¿los supuestos sobre los que se basa son verdaderamente sólidos y evidentes por sí mismos o, por el contrario, están superditados a ciertas condiciones que no siempre se dan? ¿En qué grado nos permite el modelo captar el Todo e identificar sus atributos principales?¿Logra sintetizar todas las diferentes perspectivas existentes?¿Hasta qué punto es fiel al fenómeno empírico? ¿Pasaría satisfactoriamente una prueba empírica? Más aún, ¿puede predecir eventos futuros?

Relevancia

Los modelos son evaluados, ante todo, por su coherencia con los datos empíricos; cualquier modelo inconsistente con observaciones reproducibles debe ser modificado o rechazado.

Un modelo debe tener la capacidad de explicar hasta cierto punto observaciones pasadas y predecir observaciones futuras. Por ejemplo, una limitación que se ha percibido en nuestros modelos económicos y financieros estándar es que han sido incapaces de predecir la crisis económica, aunque funcionen adecuadamente durante condiciones económicas “normales”.

Perspectiva

Para ser eficaz, un modelo debe recoger diversa información, perspectivas y visiones sobre un fenómeno particular. Por ejemplo, si tomamos alguna entidad compleja como una ciudad, existen múltiples perspectivas desde la que podemos interpretarla: social, tecnológica, económica, demográfica, etc.

Un modelo eficaz debe ser capaz de integrar de alguna manera las diferentes perspectivas existentes; para darnos una visión del sistema en su conjunto y un conocimiento básico de sus elementos y relaciones constituyentes. Por una parte, un modelo eficaz podría ser un equilibrio entre la simplicidad, mediante abstracciones y síntesis, y; por otra parte, entre sus alcances y amplitudes para incluir todas las diferentes visiones y posibles instancias del sistema.

Alcance del Modelo

El alcance que tenga un modelo es una importante métrica para su evaluación. Modelos tales como el de la Relatividad General son altamente valorados debido a su relevancia para cualquier sistema físico, desde el nivel molecular hasta el universal.

Para ser eficaz, un modelo debe incluir todas las instancias y aplicaciones del sistema que está tratando de representar.  A pesar de que los modelos, casi por definición, deben ser representaciones compactas, tienen que ser también inclusivos; lo que implica que tengan imprescindiblemente la capacidad de generar cualquier posible instancia – o estado- del fenómeno bajo su descripción.

Limitación

Los modelos son herramientas poderosas, ya que nos ayudan a conceptualizar grandes sistemas que están más allá de nuestras facultades primarias, pero lo llevan a cabo eliminando ciertos detalles.

Si el modelo no se ha construido apropiadamente, es decir, si toda la información relevante no está representada en el modelo de forma compacta, el modelo representa el mundo de manera parcial. Por lo tanto, cuando queremos aplicar esos modelos al mundo real, los resultados pueden ser, en el mejor de los casos, parcialmente exitosos, y en el peor de los casos pueden crear hasta situaciones potencialmente peligrosas.

De hecho, ya se tiene un nombre para esos modelos matemáticos pobremente construidos, son llamados Armas de Destrucción Matemática.

Los modelos restringen nuestra percepción, marco o condición acerca de lo que vemos o no vemos. Estos modelos construidos de forma deficiente y que no incluyen todas las perspectivas e información relevantes, pueden hacer que no veamos información que de lo contrario sería obvia.

Hablando de forma muy literal, los modelos son capaces de que uno pierda su capacidad de juicio, en la medida en la que al ser construidos conceptualmente, si el proceso no ha sido correcto pueden desembocar en resultados sin sentido.

Un buen ejemplo serían los modelos utilizados en economía, que tratan de describir al ser humano como agente racional. Estos modelos fueron construidos de tal manera que fueran capaces de modelar de manera matemática la actividad económica del ser humano.

En la vida cotidiana es bastante evidente que las personas no siempre consideran todas las acciones de manera racional; solemos tomar atajos, tenemos predisposiciones personales, copiamos los unos a los otros, usamos heurística, etc. Y ninguna de ellas se puede considerar un comportamiento racional. Más aún, no se pueden captar usando modelos matemáticos formales y, por lo tanto, están excluidos de la Teoría Económica estándar.

Por supuesto, el mundo no cambia simplemente porque no encaje en nuestro marco de modelado. Cuando se presente una incompatibilidad entre un modelo y la realidad empírica, son los modelos los que deben adaptarse.

Podemos seguir usando modelos limitados porque es lo único que tenemos, pero esto claramente tiene consecuencias. Por lo tanto es siempre deseable que hagamos explícitas las limitaciones de un modelo y que trabajemos en el desarrollo de modelos más sólidos; cuyos cimientos sean más resistentes, su alcance más amplio y que tengan mayor correspondencia con los datos empíricos.