mapa causal

Una red que consta de enlaces o arcos entre nodos o factores.

Parte de un mapa causal que muestra cómo el factor B influye causalmente en el factor C

Un mapa causal puede definirse como una red que consta de vínculos o arcos entre nodos o factores, de modo que un vínculo entre C y E significa, en algún sentido, que alguien cree o afirma que C tiene o tuvo alguna influencia causal sobre E.

Esta definición podría cubrir diagramas que representan conexiones causales entre variables que se miden de forma estrictamente cuantitativa y, por lo tanto, también incluiría modelos estadísticos estrechamente relacionados, como los modelos de ecuaciones estructurales ^[1] y los gráficos acíclicos dirigidos (DAG). ^[2] Sin embargo, la frase “mapa causal” suele reservarse para mapas cualitativos o meramente semicuantitativos. En este sentido, los mapas causales pueden verse como una especie de mapa conceptual. Los diagramas de sistemas y los mapas cognitivos difusos ^[3] también entran en esta definición. Los mapas causales han sido utilizados desde la década de 1970 por investigadores y profesionales en una variedad de disciplinas, desde ciencias de la gestión ^[4] hasta ecología, ^[5]   empleando una variedad de métodos. Se utilizan para muchos propósitos, por ejemplo:

• Como diagramas de boceto para resumir los vínculos causales ^[6]
• Como herramientas para comprender cómo se toman las decisiones ^[7]
• Como herramientas para ayudar a la planificación estratégica ^[8]
• Como herramientas para formar y representar un consenso de opiniones de expertos sobre “qué causa qué” en un área temática ^[9]
• Como herramientas para investigar las diferencias en cómo diferentes sujetos ven los vínculos causales en un área temática ^[10]
• Como una forma de codificar las opiniones separadas de muchos encuestados diferentes sobre “qué causa qué” en un área temática ^[11]
• Representar las “teorías del cambio” ^[12] y la “teoría del programa” ^[13] en la gestión y evaluación de proyectos.

Se pueden distinguir diferentes tipos de mapas causales, particularmente por el tipo de información que pueden codificar los enlaces y nodos. Una distinción importante es hasta qué punto los vínculos pretenden codificar la causalidad o la creencia (de alguien) sobre la causalidad.

mapeo causal

El mapeo causal es el proceso de construir, resumir y extraer inferencias a partir de un mapa causal y, de manera más amplia, puede referirse a conjuntos de técnicas para hacerlo. Si bien un grupo de estos métodos se denomina en realidad “mapeo causal”, existen muchos métodos similares que reciben una amplia variedad de nombres.

La frase “mapeo causal” se remonta al menos a Robert Axelrod, ^[7] basándose a su vez en la teoría del constructo personal de Kelly. ^[14] La idea de querer comprender el comportamiento de los actores en términos de 'mapas' internos de la palabra que llevan consigo se remonta a Kurt Lewin ^[15] y los teóricos de campo. ^[16] En este sentido, el mapeo causal se basa libremente en el "mapa conceptual" y el "mapeo cognitivo", y a veces los tres términos se usan indistintamente, aunque los dos últimos generalmente se entienden como más amplios, e incluyen mapas en los que los vínculos entre factores no son necesariamente causales y, por lo tanto, no son mapas causales.

La literatura sobre la teoría y la práctica del mapeo causal incluye algunos trabajos canónicos ^[7] , así como resúmenes interdisciplinarios de tamaño de libro, ^{[17] [18]} y guías para enfoques particulares. ^[19]

Gráfico causa-efecto

En las pruebas de software , un gráfico de causa-efecto es un gráfico dirigido que asigna un conjunto de causas a un conjunto de efectos. Las causas pueden considerarse como la entrada al programa y los efectos como la salida. Por lo general, el gráfico muestra los nodos que representan las causas en el lado izquierdo y los nodos que representan los efectos en el lado derecho. Puede haber nodos intermedios entre ellos que combinen entradas utilizando operadores lógicos como AND y OR.

Se pueden agregar restricciones a las causas y efectos. Estos se representan como bordes etiquetados con el símbolo de restricción mediante una línea discontinua. Para las causas, los símbolos de restricción válidos son E (exclusivo), O (uno y solo uno), I (al menos uno) y R (Requiere). La restricción exclusiva establece que como máximo una de las causas 1 y 2 puede ser verdadera, es decir, ambas no pueden ser verdaderas simultáneamente. La restricción Inclusiva (al menos una) establece que al menos una de las causas 1, 2 o 3 debe ser verdadera, es decir, todas no pueden ser falsas simultáneamente. La única restricción (OaOO o simplemente O) establece que sólo una de las causas 1, 2 o 3 debe ser verdadera. La restricción Requiere establece que si la causa 1 es verdadera, entonces la causa 2 debe ser verdadera y es imposible que 1 sea verdadera y 2 sea falsa.

Para efectos, el símbolo de restricción válido es M (Máscara). La restricción de máscara establece que si el efecto 1 es verdadero, entonces el efecto 2 es falso. Tenga en cuenta que la restricción de máscara se relaciona con los efectos y no con las causas como las otras restricciones.

La dirección del gráfico es la siguiente:

Causas --> nodos intermedios --> efectos

El gráfico siempre se puede reorganizar para que solo haya un nodo entre cualquier entrada y cualquier salida. Véase forma normal conjuntiva y forma normal disyuntiva .

Un gráfico de causa-efecto es útil para generar una tabla de decisión reducida .

Ver también

• Lista de software de mapeo causal

• diagrama causal
• tabla de decisiones
• Por qué-porque gráfico

Referencias

1. Clogg, Clifford C.; Bollen, Kenneth A.; Largo, J. Scott (1993). "Prueba de modelos de ecuaciones estructurales". Fuerzas sociales . 73 (3): 1161. doi : 10.2307/2580595. ISSN  0037-7732. JSTOR  2580595.
2. Perla, J; Mackenzie, D (2018). "El libro del por qué: la nueva ciencia de causa y efecto". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística . 115 (529): 482–485. arXiv : 2003.11635 . doi :10.1080/01621459.2020.1721245. ISSN  0162-1459. S2CID  213366968.
3. Kosko, 1986
4. Bougón, Michel; Weick, Karl; Binkhorst, Din (1977). "Cognición en las organizaciones: un análisis de la orquesta de jazz de Utrecht". Ciencia Administrativa Trimestral . 22 (4): 606. doi : 10.2307/2392403. ISSN  0001-8392. JSTOR  2392403.
5. Luna, Katie; Guerrero, Ángela M.; Adams, Vanesa. METRO.; Biggs, Duan; Blackman, Deborah A.; Craven, Lucas; Dickinson, Helen; Ross, Helen (7 de marzo de 2019). "Modelos mentales para la investigación y la práctica de la conservación". Cartas de Conservación . 12 (3). doi : 10.1111/conl.12642 . hdl : 1959.4/unsworks_67278 . ISSN  1755-263X.
6. Alan., Murray, Charles. Inversión y diezmo en aldeas tailandesas: un estudio de comportamiento de la modernización rural. OCLC  24819834.{{cite book}}: Mantenimiento CS1: varios nombres: lista de autores ( enlace )
7. Robert, Axelrod (1976). Estructura de decisión: los mapas cognitivos de las élites políticas. Prensa de la Universidad de Princeton. ISBN 978-1-4008-7195-7. OCLC  949946348.
8. Reynolds, Martín; Holwell, Sue, eds. (2010). Enfoques sistémicos para la gestión del cambio: una guía práctica. Código Bib : 2010satm.book.....R. doi :10.1007/978-1-84882-809-4. ISBN 978-1-84882-808-7.
9. Barbrook-Johnson, Pete; Penn, Alexandra (2021). "Mapeo de sistemas participativos para la evaluación de políticas energéticas complejas". Evaluación . 27 (1): 57–79. doi : 10.1177/1356389020976153 . ISSN  1356-3890. S2CID  231624497.
10. Laukkanen, Mauri; Wang, Mingde (3 de marzo de 2016). Mapeo causal comparativo. doi :10.4324/9781315573038. ISBN 9781315573038.
11. Copestaca, J; Remanente, F (2019). "Generar evidencia creíble de impacto social utilizando el Protocolo de Impacto Cualitativo (QuIP): el desafío de la posicionalidad en la codificación y análisis de datos". {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
12. Davies, Rick (2004). "Escala, complejidad y representación de teorías del cambio". Evaluación . 10 (1): 101–121. doi :10.1177/1356389004043124. ISSN  1356-3890. S2CID  62169076.
13. Huey-Tsyh., Chen (1990). Evaluaciones basadas en teoría. Publicaciones sabias. ISBN 0-8039-3532-3. OCLC  611218200.
14. Kelly, G (1955). "Debajo de la máscara. Una introducción a las teorías de la personalidad". Personalidad y diferencias individuales . 2 (4): 356. doi :10.1016/0191-8869(81)90099-4. ISSN  0191-8869.
15. Lewin, K. (1982). Análisis de campo de fuerza
16. Tolman, CE (1948). Mapas cognitivos en ratas y hombres. Revisión psicológica, 55(4), 189.
17. Huff, AS (1990). "Mapeo del pensamiento estratégico". Planificación a largo plazo . 24 (2): 123. doi :10.1016/0024-6301(91)90132-8. ISSN  0024-6301.
18. Narayanan, VK; Armstrong, Deborah J., eds. (2005). Mapeo causal para la investigación en tecnologías de la información. IGI Global. doi :10.4018/978-1-59140-396-8. ISBN 978-1-59140-396-8.
19. Powell, S; Remanente, F; Avard, R; Goddard, S (2021). "Guía para el mapeo causal".

Otras lecturas

• Myers, Glenford J. (1979). El arte de las pruebas de software . John Wiley e hijos. ISBN 0-471-04328-1.