• Joan Manuel Redondo

Descripción, explicación, prescripción, pronóstico: los propósitos del modelado

Siempre que se realiza una representación se realiza un modelo. Éstos pueden ser matemáticos, estadísticos, físicos, artísticos, etc. Forman parte de la manera como el ser humano interpreta su entorno y su utilidad depende de los propósitos para los cuales fue creado. En particular, lo modelos matemáticos y estadísticos son elaborados con al menos uno de los siguientes propósitos: diagnóstico, explicación, prescripción y pronóstico.



Los modelos de diagnóstico son elaborados para reconocer el qué, por lo que es clave el conjunto de datos que se tienen del objeto estudiado, para describir qué pasó, qué pasa y qué pasará de mantenerse la tendencia histórica de los datos. Estos modelos han sido muy utilizados para la descripción, por lo que su herramienta más reconocida es la estadística descriptiva, aunque también han ganado espacio en la clasificación de datos, a través de las redes complejas.

Los modelos de explicación son elaborados para contestar el por qué, por lo que su construcción pretende capturar el sistema de reglas del objeto de estudio. Este tipo de modelos es ampliamente utilizado en la toma de decisiones orientadas a la transición y tiene como principales técnicas de representación las provenientes de la matemática (dinámica de sistemas, teoría de juegos, simulación basada en agentes, redes complejas dinámicas, etc.).

Los modelos de prescripción se elaboran para ver el comportamiento tendencial, por lo que puede tener dos tipos de aproximación: retrospectiva y prospectiva, de acuerdo con si provienen de la historia del objeto de estudio o de su sistema de reglas, respectivamente. La prescripción retrospectiva se trabaja bajo la idea que lo que sucedió sucederá, por lo que nuevos comportamientos ni siquiera pueden ser considerados y depende de series de tiempo históricas en las que el supuesto es que entre más largas éstas sean, más precisión se obtendrá en las proyecciones. Sus principales representantes son las regresiones.

Por su parte, la prescripción prospectiva supone que es posible aproximarse al sistema de reglas del sistema y, por lo tanto, tiene la capacidad de conocer lo que sucedió y lo que sucederá de forma tendencial. Sus principales representantes son las ecuaciones diferenciales y las ecuaciones en diferencias.

Los modelos de pronóstico tienen el propósito de predecir el estado futuro del objeto de estudio, por lo que pretende decir de manera muy precisa lo que ocurrirá y no solo su comportamiento tendencial. Estos modelos también pueden se retrospectivos o prospectivos; retrospectivos, si son definidos a partir de datos o prospectivos si lo son a partir de reglas. La inteligencia artificial y todas sus derivaciones metodológicas son modelos retrospectivos, y los modelos de ecuaciones diferenciales o de ecuaciones en diferencias son modelos prospectivos.

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