El término modelo conceptual se refiere a cualquier modelo que se forma después de un proceso de conceptualización o generalización . [1] [2] Los modelos conceptuales son a menudo abstracciones de cosas del mundo real, ya sea físico o social. Los estudios semánticos son relevantes para diversas etapas de la formación de conceptos . La semántica es fundamentalmente un estudio de los conceptos, el significado que los seres pensantes dan a diversos elementos de su experiencia.
El valor de un modelo conceptual suele ser directamente proporcional a qué tan bien corresponde a un estado de cosas pasado, presente, futuro, real o potencial. Un modelo de concepto (un modelo de un concepto) es bastante diferente porque para ser un buen modelo no necesita tener esta correspondencia con el mundo real. [3] En inteligencia artificial, los modelos conceptuales y los gráficos conceptuales se utilizan para construir sistemas expertos y sistemas basados en el conocimiento ; aquí a los analistas les preocupa representar la opinión de expertos sobre lo que es verdad, no sus propias ideas sobre lo que es verdad.
Los modelos conceptuales varían en tipos desde los más concretos, como la imagen mental de un objeto físico familiar, hasta la generalidad formal y la abstracción de los modelos matemáticos que no aparecen en la mente como una imagen. Los modelos conceptuales también varían en términos del alcance del tema que se supone que representan. Un modelo puede, por ejemplo, representar una sola cosa (por ejemplo, la Estatua de la Libertad ), clases enteras de cosas (por ejemplo, el electrón ) e incluso dominios muy vastos de la materia, como el universo físico. La variedad y alcance de los modelos conceptuales se debe a la variedad de propósitos que tienen las personas que los utilizan.
El modelado conceptual es la actividad de describir formalmente algunos aspectos del mundo físico y social que nos rodea con fines de comprensión y comunicación. [4]
El objetivo principal de un modelo conceptual es transmitir los principios fundamentales y la funcionalidad básica del sistema que representa. Además, se debe desarrollar un modelo conceptual de tal manera que proporcione una interpretación del sistema fácilmente comprensible para los usuarios del modelo. Un modelo conceptual, cuando se implementa adecuadamente, debe satisfacer cuatro objetivos fundamentales. [5]
El modelo conceptual juega un papel importante en el ciclo de vida general del desarrollo del sistema. La Figura 1 [6] a continuación muestra el papel del modelo conceptual en un esquema de desarrollo de sistema típico. Está claro que si el modelo conceptual no está completamente desarrollado, es posible que la ejecución de las propiedades fundamentales del sistema no se implemente adecuadamente, dando lugar a futuros problemas o deficiencias del sistema. Estas fallas ocurren en la industria y han sido relacionadas con; falta de aportaciones del usuario, requisitos incompletos o poco claros y requisitos cambiantes. Esos eslabones débiles en el proceso de diseño y desarrollo del sistema pueden atribuirse a la ejecución inadecuada de los objetivos fundamentales del modelado conceptual. La importancia del modelado conceptual es evidente cuando tales fallas sistémicas se mitigan mediante un desarrollo exhaustivo del sistema y el cumplimiento de objetivos/técnicas de desarrollo probados.
Se pueden aplicar numerosas técnicas en múltiples disciplinas para aumentar la comprensión del usuario sobre el sistema que se va a modelar. [7] Algunas técnicas se describen brevemente en el siguiente texto; sin embargo, existen o se están desarrollando muchas más. Algunas técnicas y métodos de modelado conceptual comúnmente utilizados incluyen: modelado de flujo de trabajo , modelado de fuerza laboral , desarrollo rápido de aplicaciones , modelado de funciones de objetos y el lenguaje de modelado unificado (UML).
El modelado de flujo de datos (DFM) es una técnica de modelado conceptual básica que representa gráficamente elementos de un sistema. DFM es una técnica bastante sencilla; sin embargo, como muchas técnicas de modelado conceptual, es posible construir diagramas representativos de nivel superior e inferior. El diagrama de flujo de datos generalmente no transmite detalles complejos del sistema, como consideraciones de desarrollo paralelo o información de tiempo, sino que sirve para poner en contexto las principales funciones del sistema. El modelado de flujo de datos es una técnica central utilizada en el desarrollo de sistemas que utiliza el método de diseño y análisis de sistemas estructurados (SSADM).
El modelado entidad-relación (ERM) es una técnica de modelado conceptual que se utiliza principalmente para la representación de sistemas de software. Los diagramas entidad-relación, que son producto de la ejecución de la técnica ERM, se utilizan normalmente para representar modelos de bases de datos y sistemas de información. Los principales componentes del diagrama son las entidades y las relaciones. Las entidades pueden representar funciones, objetos o eventos independientes. Las relaciones son responsables de relacionar las entidades entre sí. Para formar un proceso de sistema, las relaciones se combinan con las entidades y cualquier atributo necesario para describir mejor el proceso. Existen múltiples convenciones de diagramación para esta técnica; IDEF1X , Bachman y EXPRESS , por nombrar algunos. Estas convenciones son simplemente diferentes formas de ver y organizar los datos para representar diferentes aspectos del sistema.
La cadena de procesos impulsada por eventos (EPC) es una técnica de modelado conceptual que se utiliza principalmente para mejorar sistemáticamente los flujos de procesos de negocio. Como la mayoría de las técnicas de modelado conceptual, la cadena de procesos impulsada por eventos consta de entidades/elementos y funciones que permiten desarrollar y procesar relaciones. Más específicamente, el EPC se compone de eventos que definen en qué estado se encuentra un proceso o las reglas mediante las cuales opera. Para avanzar a través de los eventos, se debe ejecutar una función/evento activo. Dependiendo del flujo del proceso, la función tiene la capacidad de transformar estados de eventos o vincularse a otras cadenas de procesos impulsadas por eventos. Existen otros elementos dentro de un EPC, los cuales trabajan juntos para definir cómo y mediante qué reglas opera el sistema. La técnica EPC se puede aplicar a prácticas comerciales como la planificación de recursos, la mejora de procesos y la logística.
El método de desarrollo de sistemas dinámicos utiliza un proceso específico llamado JEFFF para modelar conceptualmente el ciclo de vida de un sistema. JEFFF pretende centrarse más en la planificación de desarrollo de nivel superior que precede a la inicialización de un proyecto. El proceso JAD requiere una serie de talleres en los que los participantes trabajan para identificar, definir y, en general, mapear un proyecto exitoso desde su concepción hasta su finalización. Se ha descubierto que este método no funciona bien para aplicaciones a gran escala; sin embargo, las aplicaciones más pequeñas generalmente reportan cierta ganancia neta en eficiencia. [8]
También conocida como redes de Petri , esta técnica de modelado conceptual permite construir un sistema con elementos que pueden describirse por medios matemáticos directos. La red de Petri, debido a sus propiedades de ejecución no deterministas y su teoría matemática bien definida, es una técnica útil para modelar el comportamiento concurrente del sistema , es decir, ejecuciones simultáneas de procesos.
El modelado de transición de estados utiliza diagramas de transición de estados para describir el comportamiento del sistema. Estos diagramas de transición de estados utilizan distintos estados para definir el comportamiento y los cambios del sistema. La mayoría de las herramientas de modelado actuales contienen algún tipo de capacidad para representar el modelado de transición de estado. El uso de modelos de transición de estados puede reconocerse más fácilmente como diagramas de estados lógicos y gráficos dirigidos para máquinas de estados finitos .
Debido a que el método de modelado conceptual a veces puede ser intencionadamente vago para dar cuenta de un área de uso amplia, la aplicación real del modelado conceptual puede resultar difícil. Para aliviar este problema y arrojar algo de luz sobre qué considerar al seleccionar una técnica de modelado conceptual apropiada, el marco propuesto por Gemino y Wand se discutirá en el siguiente texto. Sin embargo, antes de evaluar la efectividad de una técnica de modelado conceptual para una aplicación particular, se debe comprender un concepto importante; Comparar modelos conceptuales centrándose específicamente en sus representaciones gráficas o de nivel superior es una visión miope. Gemino y Wand tienen razón al argumentar que se debe poner énfasis en un lenguaje de modelado conceptual al elegir una técnica adecuada. En general, un modelo conceptual se desarrolla utilizando alguna forma de técnica de modelado conceptual. Esa técnica utilizará un lenguaje de modelado conceptual que determina las reglas sobre cómo se llega al modelo. Comprender las capacidades del lenguaje específico utilizado es inherente a la evaluación adecuada de una técnica de modelado conceptual, ya que el lenguaje refleja la capacidad descriptiva de la técnica. Además, el lenguaje de modelado conceptual influirá directamente en la profundidad a la que se pueda representar el sistema, ya sea complejo o simple. [9]
Basándose en algunos de sus trabajos anteriores, [10] Gemino y Wand reconocen algunos puntos principales a considerar al estudiar los factores que afectan: el contenido que debe representar el modelo conceptual, el método en el que se presentará el modelo, las características del modelo. usuarios, y el modelo conceptual lenguajes tarea específica. [9] Se debe considerar el contenido del modelo conceptual para seleccionar una técnica que permita presentar información relevante. El método de presentación para fines de selección se centraría en la capacidad de la técnica para representar el modelo al nivel deseado de profundidad y detalle. Las características de los usuarios o participantes del modelo es un aspecto importante a considerar. Los antecedentes y la experiencia de un participante deben coincidir con la complejidad del modelo conceptual; de lo contrario, una tergiversación del sistema o una mala comprensión de los conceptos clave del sistema podrían generar problemas en la realización de ese sistema. La tarea de lenguaje del modelo conceptual permitirá además elegir una técnica adecuada. La diferencia entre crear un modelo conceptual de sistema para transmitir la funcionalidad del sistema y crear un modelo conceptual de sistema para interpretar esa funcionalidad podría involucrar dos tipos completamente diferentes de lenguajes de modelado conceptual.
Gemino y Wand continúan ampliando el contenido de la variable afectada de su marco propuesto considerando el foco de observación y el criterio de comparación. [9] El foco de observación considera si la técnica de modelado conceptual creará un "nuevo producto", o si la técnica sólo generará una comprensión más íntima del sistema que se está modelando. El criterio de comparación sopesaría la capacidad de la técnica de modelado conceptual para ser eficiente o efectiva. Una técnica de modelado conceptual que permita el desarrollo de un modelo de sistema que tenga en cuenta todas las variables del sistema en un alto nivel puede hacer que el proceso de comprensión de la funcionalidad del sistema sea más eficiente, pero la técnica carece de la información necesaria para explicar los procesos internos, lo que hace que el modelo menos efectivo.
A la hora de decidir qué técnica conceptual utilizar se pueden aplicar las recomendaciones de Gemino y Wand para poder evaluar adecuadamente el alcance del modelo conceptual en cuestión. Comprender el alcance de los modelos conceptuales conducirá a una selección más informada de una técnica que aborde adecuadamente ese modelo en particular. En resumen, al decidir entre técnicas de modelado, responder las siguientes preguntas permitiría abordar algunas consideraciones importantes sobre el modelado conceptual.
Otra función del modelo conceptual de simulación es proporcionar una base racional y fáctica para evaluar la idoneidad de la aplicación de la simulación.
En psicología cognitiva y filosofía de la mente, un modelo mental es una representación de algo en la mente, [11] pero un modelo mental también puede referirse a un modelo externo no físico de la mente misma. [12]
Un modelo metafísico es un tipo de modelo conceptual que se distingue de otros modelos conceptuales por el alcance propuesto; un modelo metafísico pretende representar la realidad de la forma más amplia posible. [13] Es decir, explica las respuestas a preguntas fundamentales como si la materia y la mente son una o dos sustancias ; o si los humanos tienen o no libre albedrío .
Los modelos conceptuales y los modelos semánticos tienen muchas similitudes, sin embargo la forma en que se presentan, el nivel de flexibilidad y el uso son diferentes. Los modelos conceptuales tienen un cierto propósito en mente, por lo que los conceptos semánticos centrales están predefinidos en el llamado metamodelo. Esto permite un modelado pragmático pero reduce la flexibilidad, ya que sólo se pueden utilizar los conceptos semánticos predefinidos. Los ejemplos son diagramas de flujo para el comportamiento de procesos o estructura organizacional para el comportamiento de árboles.
Los modelos semánticos son más flexibles y abiertos y, por tanto, más difíciles de modelar. Potencialmente se puede definir cualquier concepto semántico, por lo que el soporte de modelado es muy genérico. Los ejemplos son terminologías, taxonomías u ontologías.
En un modelo conceptual, cada concepto tiene una representación gráfica única y distinguible, mientras que los conceptos semánticos son por defecto los mismos. En un modelo conceptual, cada concepto tiene propiedades predefinidas que pueden completarse, mientras que los conceptos semánticos están relacionados con conceptos que se interpretan como propiedades. En un modelo conceptual se puede incorporar la semántica operativa, como el procesamiento de una secuencia, mientras que un modelo semántico necesita una definición semántica explícita de la secuencia.
La decisión sobre si se utiliza un modelo conceptual o un modelo semántico depende, por tanto, del "objeto examinado", del objetivo previsto, de la flexibilidad necesaria y de cómo se interpreta el modelo. En el caso de la interpretación humana, puede haber un enfoque en modelos conceptuales gráficos, en el caso de la interpretación automática, puede haber un enfoque en modelos semánticos.
Un modelo epistemológico es un tipo de modelo conceptual cuyo alcance propuesto es lo conocido y lo cognoscible, y lo creído y lo creíble.
En lógica , un modelo es un tipo de interpretación según la cual una afirmación particular es verdadera. Los modelos lógicos se pueden dividir en términos generales en aquellos que sólo intentan representar conceptos, como los modelos matemáticos; y los que intentan representar objetos físicos y relaciones fácticas, entre los que se encuentran los modelos científicos.
La teoría de modelos es el estudio de (clases de) estructuras matemáticas como grupos, campos, gráficos o incluso universos de la teoría de conjuntos, utilizando herramientas de la lógica matemática. Un sistema que da significado a las oraciones de una lengua formal se llama modelo de lengua. Si un modelo para un lenguaje además satisface una oración o teoría particular (conjunto de oraciones), se llama modelo de la oración o teoría. La teoría de modelos tiene estrechos vínculos con el álgebra y el álgebra universal.
Los modelos matemáticos pueden adoptar muchas formas, incluidos, entre otros, sistemas dinámicos, modelos estadísticos, ecuaciones diferenciales o modelos de teoría de juegos. Estos y otros tipos de modelos pueden superponerse, y un modelo determinado implica una variedad de estructuras abstractas.
Un tipo más completo de modelo matemático [14] utiliza una versión lingüística de la teoría de categorías para modelar una situación determinada. De manera similar a los modelos entidad-relación , las categorías o bocetos personalizados se pueden traducir directamente a esquemas de bases de datos . La diferencia es que la lógica es reemplazada por la teoría de categorías, que aporta poderosos teoremas al tema del modelado, especialmente útiles para traducir entre modelos dispares (como functores entre categorías).
Un modelo científico es una visión abstracta simplificada de una realidad compleja. Un modelo científico representa objetos, fenómenos y procesos físicos empíricos de forma lógica . Los intentos de formalizar los principios de las ciencias empíricas utilizan una interpretación para modelar la realidad, de la misma manera que los lógicos axiomatizan los principios de la lógica . El objetivo de estos intentos es construir un sistema formal que no produzca consecuencias teóricas contrarias a las que se encuentran en la realidad . Las predicciones u otras declaraciones extraídas de dicho sistema formal reflejan o mapean el mundo real sólo en la medida en que estos modelos científicos sean verdaderos. [15] [16]
Un modelo estadístico es una función de distribución de probabilidad propuesta como generación de datos. En un modelo paramétrico , la función de distribución de probabilidad tiene parámetros variables, como la media y la varianza en una distribución normal , o los coeficientes para los distintos exponentes de la variable independiente en una regresión lineal . Un modelo no paramétrico tiene una función de distribución sin parámetros, como en el bootstrapping , y solo está limitado por supuestos. La selección de modelos es un método estadístico para seleccionar una función de distribución dentro de una clase de ellos; por ejemplo, en la regresión lineal donde la variable dependiente es un polinomio de la variable independiente con coeficientes paramétricos, la selección del modelo consiste en seleccionar el exponente más alto y se puede realizar con medios no paramétricos, como con validación cruzada .
En estadística puede haber modelos de eventos mentales así como modelos de eventos físicos. Por ejemplo, un modelo estadístico de comportamiento del cliente es un modelo conceptual (porque el comportamiento es físico), pero un modelo estadístico de satisfacción del cliente es un modelo de un concepto (porque la satisfacción es un evento mental, no físico).
En economía , un modelo es una construcción teórica que representa procesos económicos mediante un conjunto de variables y un conjunto de relaciones lógicas y/o cuantitativas entre ellas. El modelo económico es un marco simplificado diseñado para ilustrar procesos complejos, a menudo, pero no siempre, utilizando técnicas matemáticas. Con frecuencia, los modelos económicos utilizan parámetros estructurales. Los parámetros estructurales son parámetros subyacentes en un modelo o clase de modelos. Un modelo puede tener varios parámetros y esos parámetros pueden cambiar para crear varias propiedades.
Un modelo de sistema es el modelo conceptual que describe y representa la estructura, el comportamiento y más vistas de un sistema . Un modelo de sistema puede representar múltiples vistas de un sistema utilizando dos enfoques diferentes. El primero es el enfoque no arquitectónico y el segundo es el enfoque arquitectónico. El enfoque no arquitectónico elige respectivamente un modelo para cada vista. El enfoque arquitectónico, también conocido como arquitectura de sistemas , en lugar de elegir muchos modelos heterogéneos y no relacionados, utilizará solo un modelo arquitectónico integrado.
En el modelado de procesos de negocios, el modelo de procesos empresariales a menudo se denomina modelo de procesos de negocios . Los modelos de procesos son conceptos centrales en la disciplina de la ingeniería de procesos. Los modelos de proceso son:
El mismo modelo de proceso se utiliza repetidamente para el desarrollo de muchas aplicaciones y, por lo tanto, tiene muchas instancias.
Un posible uso de un modelo de proceso es prescribir cómo se deben/deben/podrían hacerse las cosas en contraste con el proceso en sí, que es lo que realmente sucede. Un modelo de proceso es aproximadamente una anticipación de cómo será el proceso. Cuál será el proceso se determinará durante el desarrollo real del sistema. [18]
Los modelos conceptuales de sistemas de actividad humana se utilizan en la metodología de sistemas blandos (SSM), que es un método de análisis de sistemas que se ocupa de la estructuración de problemas en la gestión. Estos modelos son modelos de conceptos; Los autores afirman específicamente que no pretenden representar un estado de cosas en el mundo físico. También se utilizan en el análisis de requisitos de información (IRA), que es una variante de SSM desarrollada para el diseño de sistemas de información y la ingeniería de software.
El modelado lógico-lingüístico es otra variante del SSM que utiliza modelos conceptuales. Sin embargo, este método combina modelos de conceptos con modelos de supuestos objetos y eventos del mundo real. Es una representación gráfica de la lógica modal en la que se utilizan operadores modales para distinguir declaraciones sobre conceptos de declaraciones sobre objetos y eventos del mundo real.
En ingeniería de software, un modelo entidad-relación (ERM) es una representación abstracta y conceptual de datos. El modelado entidad-relación es un método de modelado de bases de datos que se utiliza para producir un tipo de esquema conceptual o modelo de datos semánticos de un sistema, a menudo una base de datos relacional, y sus requisitos de forma descendente. Los diagramas creados mediante este proceso se denominan diagramas entidad-relación, diagramas ER o ERD.
Los modelos entidad-relación han tenido una amplia aplicación en la construcción de sistemas de información destinados a respaldar actividades que involucran objetos y eventos en el mundo real. En estos casos son modelos que son conceptuales. Sin embargo, este método de modelado se puede utilizar para construir juegos de computadora o un árbol genealógico de los dioses griegos, en estos casos se usaría para modelar conceptos.
Un modelo de dominio es un tipo de modelo conceptual que se utiliza para representar los elementos estructurales y sus limitaciones conceptuales dentro de un dominio de interés (a veces llamado dominio del problema ). Un modelo de dominio incluye las diversas entidades, sus atributos y relaciones, además de las restricciones que rigen la integridad conceptual de los elementos del modelo estructural que comprenden ese dominio del problema. Un modelo de dominio también puede incluir una serie de vistas conceptuales, donde cada vista es pertinente a un área temática particular del dominio o a un subconjunto particular del modelo de dominio que es de interés para una parte interesada del modelo de dominio.
Al igual que los modelos entidad-relación, los modelos de dominio se pueden utilizar para modelar conceptos o modelar objetos y eventos del mundo real.
