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Efectos del Covid-19 en el Perú: Una aproximación desde la Dinámica de Sistemas – Parte 1 [Coronavirus]

marzo 30, 2020
miniatura diagrama causal covid 19 en peru

¿Que tal si te dijera que el ser humano ya ha creado poderosas herramientas para el abordamiento de problemas de alto nivel de complejidad*?

¿Me creerías?

En el presente artículo utilizaremos un diagrama causal para representar la problemática del Covid-19 o coronavirus en mi país, Perú.

¿Te interesa?

Vamos por ello 😉! => Si quieres ir a la explicación rápida dale click aquí para ver

ACTUALIZACIÓN Abril 2020: CONSEGUIMOS QUE ESTA INICIATIVA SEA FINANCIADA, APOYADA Y PROMOVIDA POR EL ESTADO PERUANO A TRAVÉS DE CONCYTEC PERU:

Lee la actualización aquí

Introducción: El Covid-19

Desde que una inteligencia artificial comenzó a detectar patrones anómalos en las noticias a finales de diciembre, el ser humano comenzaba a tener conocimiento que un fenómeno disruptivo estaba por emerger. Lo que sí no quedaba claro era si este fenómeno podría tener el potencial de afectar sólo a una región del mundo o si iba a ser un fenómeno global. Al día de la publicación de este artículo -marzo 29 de 2020- existe consenso unánime que esta enfermedad tiene ya efectos en todos los rincones de la tierra, a pesar que aún existen autoridades que nieguen lo contrario.

La enfermedad tuvo origen en una región que se encuentra en la zona central de China, la provincia de Hubei, y específicamente en la capital de la misma: Wuhan. Pero seguro ya estarás haciendo la pregunta de millón, ¿cómo se originó esta enfermedad Covid-19? La respuesta es aún un tema de investigación, lo que se tienen son primeros estudios, pero un resultado contundente aún no se tiene. Lo que sí se conoce es que el Covid-19 es un coronavirus, un tipo de virus que tiene como unas pequeñas coronas en su lado exterior. Si quieres entender mejor al protagonista de esta historia, tenemos este mapa mental para comprenderlo mejor:

que es el covid 19 coronavirus
Mapa mental del Covid-19

Mucho se sigue discutiendo del origen de la enfermedad, si es por comer animales salvajes o no. O incluso, las teorías más locas que indican si esto ha sido creado por el ser humano: un video divulgativo desvela que claramente no lo es, aquí.

Sobre la Dinámica de Sistemas

La dinámica de sistemas es un método para modelar y simular problemas complejos, fue creado en el MIT por el mítico profesor Jay Forrester en la escuela de negocios Sloan School of Management. Sus principios radican en que todo problema, por más complejo que sea, se puede expresar a través de ecuaciones diferenciales en donde se utilizan 3 tipos de variables: las de nivel, de flujos y auxiliares.

Si te preguntas por un momento del por qué en el MIT se originó una aproximación o metodología como ésta para abordar los problemas complejos, te lo puedo decir de experiencia propia. En mis estudios en el MIT GCLOG del 2018, en mi estadía en Massachussets, me quedó claro un insight de esta universidad top, y es que el MIT pone el enfoque de la ingeniería a toda circunstancia. Bajo este enfoque se puede analizar de manera objetiva cualquier fenómeno. Hacer un análisis así tiene muchas ventajas, pero el primordial es que nos permite entender que al margen de la cultura o contexto podemos optimizar y resolver un problema. No me imagino al MIT publicando herramientas meramente cualitativas, los números nos cuentan la realidad y si no estás «matematizando» no estás llegando  al potencial máximo de tus creaciones.

¿Cómo entender la dinámica de sistemas de manera sencilla?

Como profesor de Taller en Dinámica de Sistemas en la UNI – FIIS, la manera más práctica que tengo de explicar esta metodología es así:

En un entorno complejo de alguna u otra forma todo fenómeno afecta o es afectado por otro, y en las matemáticas una forma de expresar esto es con una ecuación diferencial -en donde la variación de una variable en el tiempo afecta a otra- La dinámica de sistemas saca el máximo provecho del mismo y ahí reside su propia definición.

  • Pero existe una magia en la dinámica de sistemas…

Que no sólo sirve para analizar problemas típicos de ingeniería -como optimización numérica, diseño de estructuras o modelamiento de un sistema experto-, sino también para modelar problemas de carácter social, cultural o simplemente de otras áreas de la ciencia, tales como la biología, geotecnia, psicología, management, medicina … y un largo etcétera.

  • En otras palabras la dinámica de sistemas se puede aplicar para casi toda circunstancia

Incluso puede servir para modelar un poema o un hecho histórico (espero pronto presentar un ejemplo).

¿Te preguntarás por qué? La razón es que antes de llegar a un modelo matemático (también llamado modelo Forrester), primero se hace un diagrama causal…

Acerca de los diagramas causales

Los diagramas causales o Causal Loop Diagram nos sirven para interpretar de manera cualitativa cualquier fenómeno, pero no es cualquier tipo de interpretación; es a través de un diagrama causal de bucles. Para que el ser humano llegue a ese nivel de entendimiento de la realidad tuvimos que tener investigadoras de alto calibre tales como Donella Meadows en el que en este video explica en el Dartmouth College los principios de esta forma de comprender el mundo. Y te lo resumo en 3 puntos claves:

  1. Toda causa genera un efecto
  2. Todo efecto a la larga afecta a su propia causa, a través de otro efecto
  3. Lo anterior sucede luego de un tiempo, no es inmediato

Ejemplo:

  1. Si estudio más, entonces saco mejores notas
  2. Si saco mejores notas, me motivo a seguir dándole más tiempo a mis estudios
  3. Pero, si le doy más tiempo de manera indiscriminada a los estudios, tendré menos tiempo para socializar (familia, amigos, etc)
  4. Si tengo menos tiempo para socializar, mi nivel de estrés aumentará
  5. Si mi nivel de estrés aumenta, mi capacidad de estudio disminuirán
  6. Y sacaré menores notas

En el caso ejemplo, la variable de inicio es «estudio más»  y tiene como efecto inmediato «mejores notas», pero ésta última variable aumenta una variable llamada «estrés por estudiar mucho» la cual finalmente afecta a la causa inicial, disminuyéndola.

Como pueden ver hay dos tipos de influencia: la que aumenta y la que baja. Y otro punto importante, es que se genera un bucle o un «lazo». Ahí radica este paradigma.

Todas las causas generan un efecto que a la larga ,a través de otra variable, vuelven a afectar a la causa inicial

Personalmente, considero que es un avance significativo para la humanidad entender de esta manera tan «sintética» la interrelación de los fenómenos del mundo. Nos hace comprender que toda acción que realices no termina en el efecto, es decir, el mundo no es lineal, debido a que va a tener un efecto -a la larga- en tus mismas acciones. La razón por la que resulta muy difícil de entender este principio es que tenemos una visión cortoplacista de las cosas a nuestro alrededor. Comprender este paradigma necesita de manejar muy bien el análisis crítico a razón de llegar a altos niveles de abstracción, de comprender el contexto espacio-tiempo y saber que existe un vínculo entre los objetos visibles y no visibles del mundo.

Qué NO es un diagrama causal de bucle

Brevemente pongo esta subsección debido a que he visto en más de una circunstancia cómo se confunde un diagrama causal de bucle con otros diagramas causales:

  • Un diagrama causal NO es un diagrama de pescado o de Ishikawa, muy usado en la ingeniería industrial. Razón: sólo se ven efectos lineales
  • Un diagrama causal NO es un árbol de problemas: Razón: un árbol es un grafo abierto, no existen bucles, es decir es meramente lineal

Se desprende de los puntos mencionados anteriormente que por ejemplo en la metodología Marco Lógico usado por el Banco Mundial para la formulación de proyectos de innovación se toma meramente el análisis de un problema a través de un árbol de problemas con causas con múltiples efectos, pero no se observa la retroalimentación de un efecto a su propia causa. En otras palabras, sigue siendo un análisis limitado. Espero pronto sigan mejorando esa metodología que al día de hoy rige varios planes de políticas públicas a lo largo y ancho del planeta.

La segunda parte de la metodología de dinámica de sistemas es el diagrama Forrester, pero eso lo veremos en la segunda parte de este artículo.

Efectos del Covid-19 en el Perú: Aproximación desde los diagramas causales

Este es corazón de este artículo, todos los puntos anteriormente mencionados sólo han servido para dejar entender el núcleo de este artículo más didácticamente.

La última versión del diagrama causal es el siguiente:

Para explicar esta parte tengo dos videos: una explicación larga y detallada; y una versión corta y rápida

El video largo tiene un carácter más académico. Fue realizado de la mano de un colega al cual admiro mucho, el Mg. Ing. Carlos Cárdenas o también conocido como Unimauro (ambos provenimos de la misma facultad de la UNI, ya se imaginarán el por qué de su apodo ).

Explicación Extensa de los Efectos del Covid-19 en el Perú

Explicación Corta de los Efectos del Covid-19 en el Perú

Ahora viene el siguiente video, el cual fue hecho con mucho cariño y la verdad me tomó un buen tiempo terminarlo: la versión corta. Si lo que buscas es entender rápidamente la situación problemática del Coronavirus Covid-19 en el Perú te recomiendo mires este video. No toma ni 10 minutos la explicación.

En ambos videos se explican detalladamente las relaciones y vínculos de las variables.

¿Qué viene en los próximos entregables?

En las siguientes partes de esta serie de artículos de Covid-19 veremos nuevas versiones del Diagrama Causal, en donde se presentará detalladamente los loop y se agregarán vistas por cada dimensión del problema (las implicancias económicas, sociales, el sistema hospitalario, los paradigmas del país, etc). Seguidamente, veremos el modelo Forrester, y así como en este artículo hice una explicación detallada de qué trata la dinámica de sistemas y los diagramas causales, haré lo mismo para el siguiente artículo. Si quieres seguir esta serie de entregas te recomiendo que te inscribas a mi newsletter, hay un formulario en la parte inferior de este artículo.

¡Si te pareció interesante no dudes en compartir para conseguir más feedback para este trabajo!

Autores de esta investigación:

(*) El objetivo de este trabajo es conseguir un modelo que sirva de herramienta para la evaluación de políticas para contener los efectos de esta pandemia en el Perú y en el mundo.

Actualización 1

Colegas y brillantes estudiantes de la UNI han creado un dashboard interactivo online y responsive para monitorear los casos de coronavirus en el Perú => https://covid19.orcebot.com/

Actualización 2

Publicación en FIIS News de esta investigación, con explicación en español. https://erwinsalas.com/dinamica-del-nuevo-coronavirus-en-el-peru-publicacion-en-fiis-news-uni-peru/

Libros Recomendados

Les dejo algunos libros recomendados que les servirá mucho para aprender bien la Dinámica de Sistemas

Un buen libro en español:

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El mejor libro que encontrarás para aplicar dinámica de sistemas en los negocios


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