Los modelos lógicos son descripciones hipotéticas de la cadena de causas y efectos que conducen a un resultado de interés (por ejemplo, prevalencia de enfermedades cardiovasculares, accidentes de tráfico anuales, etc.). Si bien pueden presentarse en forma narrativa, el modelo lógico suele adoptar la forma de una representación gráfica de las relaciones "si-entonces" (causales) entre los diversos elementos que conducen al resultado. Sin embargo, el modelo lógico es más que una representación gráfica: también incluye las teorías, las evidencias científicas, los supuestos y las creencias que lo respaldan y los diversos procesos que lo sustentan. [1] [2]
Los modelos lógicos son utilizados por planificadores, financiadores, gerentes y evaluadores de programas e intervenciones para planificarlos, comunicarlos, implementarlos y evaluarlos. [3] [2] También los emplea la comunidad científica de la salud para organizar y realizar revisiones de literatura como revisiones sistemáticas. [4] [5] Los dominios de aplicación son varios, por ejemplo, gestión de residuos, [6] inspección avícola, [7] educación empresarial, [8] prevención de enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares. [9] Dado que se utilizan en varios contextos y para diferentes propósitos, sus componentes típicos y niveles de complejidad varían en la literatura (compare, por ejemplo, la presentación de la Fundación WK Kellogg [10] del modelo lógico, principalmente dirigido a la evaluación, y los numerosos tipos de modelos lógicos en el marco de mapeo de intervenciones [11] ). Además, dependiendo del propósito del modelo lógico, los elementos representados y las relaciones entre ellos son más o menos detallados.
Citando el relato de Funnell y Rogers (2011), [12] el artículo de enciclopedia de Joy A. Frechtling (2015) [2] rastrea los fundamentos del modelo lógico hasta la década de 1950. El artículo de enciclopedia de Patricia J. Rogers (2005) [3] en cambio lo remonta al libro de Edward A. Suchman (1967) [13] sobre investigación evaluativa. Tanto los artículos de enciclopedia como LeCroy (2018) [14] mencionan un creciente interés, uso y publicaciones sobre el tema.
Uno de los usos más importantes del modelo lógico es la planificación de programas. Se sugiere utilizar el modelo lógico para centrarse en los resultados previstos de un programa en particular. Las preguntas orientadoras cambian de "¿qué se está haciendo?" a "¿qué se necesita hacer?". McCawley sugiere que al utilizar este nuevo razonamiento, se puede construir un modelo lógico para un programa planteando las siguientes preguntas en secuencia:
Al poner el foco en los resultados finales, los planificadores pueden pensar en retrospectiva a través del modelo lógico para identificar la mejor manera de lograr los resultados deseados. En este caso, ayuda a los gerentes a "planificar con el fin en mente", en lugar de considerar solo los insumos (por ejemplo, presupuestos, empleados) o las tareas que deben realizarse.
El modelo lógico se utiliza a menudo en organizaciones gubernamentales o sin fines de lucro, donde la misión y la visión no apuntan a lograr un beneficio financiero. Tradicionalmente, los programas gubernamentales se describían solo en términos de sus presupuestos . Es fácil medir la cantidad de dinero gastado en un programa, pero este es un mal indicador de los resultados. Del mismo modo, es relativamente fácil medir la cantidad de trabajo realizado (por ejemplo, el número de trabajadores o el número de años dedicados), pero es posible que los trabajadores simplemente hayan estado "haciendo girar el círculo" sin llegar muy lejos en términos de resultados finales.
Sin embargo, la naturaleza de los resultados varía. Para medir el progreso hacia los resultados, algunas iniciativas pueden requerir un instrumento de medición ad hoc. Además, en programas como los de educación o los programas sociales , los resultados suelen ser a largo plazo y pueden requerir numerosos cambios intermedios (actitudes, normas sociales, prácticas industriales, etc.) para avanzar progresivamente hacia los resultados.
Al dejar claros los resultados previstos y las vías causales que conducen a ellos, un modelo lógico del programa proporciona la base sobre la cual los planificadores y evaluadores pueden desarrollar un plan de medición e instrumentos adecuados. En lugar de observar únicamente el progreso de los resultados, los planificadores pueden abrir la "caja negra" y examinar si los resultados intermedios progresan según lo planeado. Además, las vías de numerosos resultados aún se malinterpretan en gran medida debido a su complejidad, su imprevisibilidad y la falta de evidencias científicas y prácticas. Por lo tanto, con un diseño de investigación adecuado, uno no solo puede evaluar el progreso de los resultados intermedios, sino también evaluar si la teoría del cambio del programa es precisa, es decir, si el cambio exitoso de un resultado intermedio provoca los efectos subsiguientes hipotéticos en la vía causal. Finalmente, los resultados pueden lograrse fácilmente a través de procesos independientes del programa y una evaluación de esos resultados sugeriría el éxito del programa cuando, de hecho, los resultados fueron resultados externos. [16]
Muchos autores y guías utilizan la siguiente plantilla cuando hablan del modelo lógico: [2] [3] [10] [14] [17]
Se han añadido muchas mejoras y variaciones [ ¿cuáles? ] a la plantilla básica. Por ejemplo, muchas versiones de los modelos lógicos establecen una serie de resultados/impactos, explicando con más detalle la lógica de cómo una intervención contribuye a los resultados previstos u observados. [18] Otros suelen distinguir entre resultados a corto, mediano y largo plazo, y entre resultados directos e indirectos.
El enfoque de mapeo de intervenciones de Bartholomew et al. [11] hace un uso extensivo del modelo lógico a lo largo de todo el ciclo de vida de un programa de promoción de la salud. Dado que este método puede comenzar desde un resultado deseado vago (el ejemplo del autor es una ciudad cuyos actores deciden abordar "problemas de salud" de la ciudad), los planificadores pasan por varios pasos para desarrollar intervenciones efectivas y evaluarlas adecuadamente. Existen modelos lógicos distinguibles pero estrechamente interrelacionados con diferentes propósitos que se pueden desarrollar a través del proceso:
Los evaluadores utilizan posteriormente el modelo lógico de la intervención para diseñar un plan de evaluación adecuado para evaluar la implementación , el impacto y la eficiencia .
Quisha Brown desarrolló el modelo lógico de escala de resultados progresivos (POSLM) en respuesta a la brecha de riqueza racial [exacerbada por la pandemia de COVID-19 ] para ayudar a las organizaciones en la necesidad inmediata de agregar un enfoque de equidad racial al desarrollar modelos lógicos de programas. Se necesitan más pruebas e investigaciones para verificar la validez de este modelo.
El enfoque POSLM utiliza el modelo lógico con un fuerte enfoque en el seguimiento de la mejora progresiva hacia los resultados de disparidad racial . Para medir el progreso hacia los resultados, este tipo de modelo lógico establece los resultados a corto, mediano y largo plazo como "etapa 1", "etapa 2" y "etapa 3". Cada etapa se define de forma única y se utiliza para representar el porcentaje de KPI logrados en cada etapa o el porcentaje de personas que alcanzan cada etapa a medida que avanzan en los Indicadores Clave de Desempeño (KPI) identificados previamente. Estos KPI son específicos de los problemas de disparidad racial con los que se identifica la población atendida (es decir, baja lectura, alfabetización financiera, desempleo, etc.). En un esfuerzo por evitar que el modelo lógico en sí mismo se vea abarrotado con una cantidad abrumadora de KPI, los KPI se organizan por categoría y solo se muestra la categoría en el modelo lógico. La extensa lista de KPI es un apéndice del modelo lógico. Las organizaciones identifican los KPI y los resultados correspondientes realizando primero una evaluación de necesidades y/o grupos de discusión comunitarios. Esto ayuda a garantizar que el modelo lógico siga centrado en mejorar las necesidades en tiempo real de las personas para eliminar las barreras raciales. El POSLM puede ayudar a aclarar los resultados previstos y las vías casuales que conducen a ellos; Ambos ayudan a conectar y componer una teoría del cambio lógica complementaria del tipo "si, entonces". Nuevamente, se necesita más investigación y actualmente se están realizando más investigaciones a medida que más organizaciones sin fines de lucro, organizaciones filantrópicas y gobiernos utilizan este modelo.
Al describir el trabajo de esta manera, los gerentes tienen una manera más fácil de definir el trabajo y medirlo. Las medidas de desempeño se pueden extraer de cualquiera de los pasos. Una de las ideas clave del modelo lógico es la importancia de medir los resultados finales, porque es muy posible perder tiempo y dinero (insumos), "hacer girar el engranaje" en las actividades laborales o producir resultados sin lograr los resultados deseados. Son estos resultados (impactos, resultados a largo plazo) los que constituyen la única justificación para hacer el trabajo en primer lugar. Para las organizaciones comerciales, los resultados se relacionan con las ganancias . Para las organizaciones sin fines de lucro o gubernamentales , los resultados se relacionan con el logro exitoso de la misión o los objetivos del programa. [ cita requerida ]
Los modelos lógicos presentan algunas desventajas potenciales debido a las tendencias hacia la simplificación excesiva. [20] Estas incluyen:
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ignorado ( ayuda )El protocolo completo basado en el mapeo de intervenciones está disponible en el artículo completo