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Tuesday 29 september 2009 2 29 /09 /Set /2009 00:09

Clich--Filosof-a

La Investigación Científica: 
Los Métodos de la 
Sistematización del Conocimiento (9) 
Dr. Luis Ignacio Hernández Iriberri 

"Espacio Geográfico", Revista Electrónica

de Geografía Teórica; 

http://espacio-geografico.over-blog.es/
México, 16 nov 09.

 

                         El tercer aspecto de los métodos empíricos de la sistematización del conocimiento, es el del procedimiento experimental, que en ciencias sociales se reemplaza por el de la elaboración de modelos y simulación.

 

                        Un modelo es, por su definición, una representación de lo real, ya en cierta escala, ya en cierto grado de generalización y abstracción.  Como procedimiento abstracto, representa no todo lo real, sino sólo ciertas facetas de ello, y, por lo tanto, es una herramienta aproximativa a la explicación del fenómeno objeto de estudio.

 

                      Como procedimiento explicativo del fenómeno, contiene en sí las propiedades cualitativas y cuantitativas de las que ya hemos hablado antes, es decir, propiedades acerca de su naturaleza y estabilidad, como de sus transformaciones.  De ello puede establecerse que existe, entonces, una modelación cualitativa (para explicar el fenómeno por su carácter estable); como una modelación cuantitativa (para explicar el fenómeno por sus transformaciones).   Así, los fenómenos nos interesan normalmente más por sus transformaciones, que por sus condiciones estables, y en ese sentido, el modelo adquiere todo su valor, cuando en él podemos cuantificar los procesos que tienen lugar en el fenómeno, con lo cual solemos dar lugar a explicaciones complejas.  Y aquí, inevitablemente, de las mediciones recogidas en el estudio de nuestro fenómeno, estaremos en posibilidad de, dado su comportamiento, elaborar una función matemática que lo resuelva.

 

                       Es cuando la matemática nos auxilia con los recursos de la Programación Lineal (término que no tiene que ver en sí con un proceso automatizado, independientemente de que sus funciones matemáticas lo puedan ser), para soluciones conocidas como determinísticas; esto es, de causa efecto directas sin el factor de incertidumbre.

 

                           Semejante a los modelos determinísticos, pero cuando los resultados tienen un grado de incertidumbre, están los modelos etocásticos, cuya naturaleza es principalmente estadística; y un extremo de esa incertidumbre está cuando el resultado depende del azar, y en este caso, se tienen los modelos probabilísticos.

 

                         Un recurso de modelación controversial, es el llamado de la modelación heurística.  Así, mientras los modelos probabilísticos, estocásticos, y principalmente los determinísticos, son dependientes del algoritmo (una formulación matemática), el modelo heurístico se basa principalmente en el proceso de intuición en la toma de decisiones.

 

                          En un modelo ajedrecístico algorítmico, aún un sistema experto de inteligencia artificial tiene que hacer todo el recorrido de opciones posibles descartando una a una; pero en el modelo heurístico, no-algorítmico, sino por intuición, se va directo a la opción, si no necesariamente correcta, si la más probablemente correcta.

 

                           La intuición (de intuitio-onis; imagen, mirada), que alude al conocimiento inmediato de una cosa, ocurre no mágicamente en el cerebro de toda especie animal, y por la cual este discrimina y elige aparentemente sin necesidad del razonamiento.  Pero lo que ocurre con la intuición, es semejante a lo que ocurre con el axioma: son resultado de infinitas pequeñas experiencias almacenadas en la memoria; lo cual, “a una mirada”, nos permite decidir.

 

                            En un modelo heurístico para un sistema experto en inteligencia artificial, éste permite optimizar el tiempo de procesamiento de datos, pero, decíamos, no mágicamente, sino por una comparación de macroestructuras en la programación del sistema; con lo cual, el modelo heurístico se puede definir como una simplificación y optimización de la modelación algorítmica, formando parte de ella (el problema real se ha querido resolver, por ejemplo, conectando el cerebro de algún animal a una computadora).

 

                          Cuantificar nuestro objeto de estudio, diagramarlo y simularlo en una Hoja de Cálculo para considerar su comportamiento y tomar decisiones en función de ello, nos ubica en un modelo determinístico, en el que si bien hay alguna medición y cuantificación susceptible de formularse matemáticamente; en tanto no lo sea y se resuelva en un algoritmo, aún se conserva en las características de un modelo cualitativo. 

 


Por Dr. Luis Ignacio Hernández Iriberri - Publicado en: Filosofía
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