Descriviamo qui un approccio per interpretare la realtà. Probabilmente
non esiste quello che potremmo chiamare “modo corretta” o “la maniera migliore”
di osservare la realtà, poiché è impossibile segnalare una sola linea di
condotta come la migliore o la più corretta. E’ pur vero che ci accingiamo a
conoscere un approccio nuovo per molte persone. E questa è, secondo la mia
opinione, una maniera utile per affrontare i problemi che si presentano in
questo inizio di millennio, in vista delle sfide che dobbiamo affrontare: fame,
povertà, degrado ambientale, guerre, … giacché non sembra che faremo grandi
progressi con le forme tradizionali a nostra disposizione per approcciare
questi problemi.
Questo approccio ha vari nomi,
useremo qui quello di “dinamica dei sistemi” consci del fatto che la parola
“sistemi” ha diversi significati, ma cercando tuttavia di rendere chiaro qual è
quello che noi assumiamo attraverso i commenti e gli esempi successivi.
Come introduzione, vedremo le caratteristiche dei modelli
che affrontano l’analisi del mondo come un tutt’uno, come un sistema globale.
Descriveremo le caratteristiche della situazione nel mondo dalla prospettiva
degli elaborati modelli che affrontano questa visione.
LA DINAMICA DEI SISTEMI
Tutti
siamo sempre più coscienti del fatto che viviamo in una realtà molto complessa
e mutevole, e che questo fenomeno si accentua anno dopo anno. Per prendere le
decisioni che ci vengono richieste continuamente, ricorriamo ai modelli
mentali, nonostante che questi modelli
mentali non ci avvicinino sempre alla soluzione del problema, poiché persino
nei casi più sensibili la soluzione può essere ciò che Jay Forrester chiama
“controintuitiva”.
Già un semplice giro per un Museo della Scienza con i
nostri figli può creare l’occasione di dover cercare di spiegare, per esempio,
perché dei due getti che escono da un deposito con dei fori ad altezze
differenti, l’acqua che cade più lontana è quella che esce dal foro più vicino
al suolo. O anche, perché allontanando una lente d‘ingrandimento dall’oggetto
che stiamo osservando ingrandito, questo invece di continuare ad aumentare di
dimensione, si ribalta.
Come afferma al riguardo Ludwig von Bertalanffy, per chi voglia fare scienza e solo scienza,
qualsiasi altra domanda successiva risulta priva di senso. "Quod non est in formula non est in
mundo". Questa è l’unica posizione legittima per la scienza. Nonostante
ciò, se vogliamo spingerci oltre nella nostra comprensione non ci resta altro
che trovare un’analogia che ci permetta di concepire qualcosa che sia
irrilevante per il fisico; non ci resta altro che ricorrere all’analogia con
l’unica realtà che conosciamo direttamente, ovvero la nostra esperienza
immediata.
Tutta l’interpretazione della realtà è, assumendo
l’espressione kantiana, un’avventura della ragione. Per questo, esiste solo un’alternativa
possibile: o rinunciamo a qualsiasi interpretazione sulla essenza delle cose, o
se cerchiamo di dare un’interpretazione, dobbiamo essere coscienti del suo
carattere analogico, poiché non abbiamo la benché minima prova che il mondo
reale sia della stessa natura di quello che ci mostra la nostra esperienza
interiore.
Nelle frequenti occasioni nelle quali confrontiamo una
realtà con un numero di parameri limitati e soprattutto quantificabili, ricorriamo
a modelli formali, che ci permettono di comportarci con ragionevoli probabilità
di successo. Ora, di fronte a situazioni complesse, con un numero incerto di
parametri difficilmente quantificabili, possiamo avvalerci di un tipo di modelli
meno formali che comunque ci permettono di ottenere una visione più strutturata
del problema, di identificare i suoi aspetti più critici, e le possibili vie di
soluzione.
Lynda M.
Applegate dice, al riguardo, che i computer attuali sono progettati per elaborare
le informazioni in modo sequenziale, istruzione per istruzione. Questa
attitudine funziona bene quando il problema o il lavoro si struttura o si può
suddividere in una serie di tappe. Al contrario, questo approccio risulta poco
efficace nel caso di lavori complessi, non strutturati, che richiedono
intuizione, creatività e buon senso.
La Dinamica dei Sistemi trova le sue principali applicazioni in
questi ambiti complessi e poco definiti, dove intervengono le decisioni
dell’essere umano che di solito sono guidate dalla logica. Ricordiamo che la
scienza attuale si basa su fenomeni che devono essere misurabili e
riproducibili. Orbene, come sanno gli specialisti di marketing, le persone si
comportano anche secondo determinate leggi, abbastanza misurabili e riproducibili,
che sono le leggi del mercato (una domanda superiore provoca prezzi più alti,
etc.).
A
proposito di questi aspetti, Javier Aracil indica nel suo libro “Introducción a
la dinámica de sistemas” che i modelli per computer possono fare qualcosa che è
negato ai modelli mentali: possono mostrare le conseguenze dinamiche delle
interazioni fra componenti del sistema. Quando si tratta di estrarre le conseguenze di certe
azioni, impiegando modelli mentali, si corre il pericolo di trarre conclusioni
sbagliate. L’intuizione non è affidabile quando si affrontano problemi
complessi. Una possibile
ragione di ciò è che si tende a pensare in termini di relazioni causa-effetto
unidirezionali, dimenticando la struttura di feedback che certamente
esiste.
Nel preparare un modello per computer, bisogna
considerare ogni passo separatamente. L’immagine mentale che si possiede
del sistema deve svilupparsi ed esprimersi in un linguaggio che possa essere
utilizzato per programmare la macchina. Normalmente qualsiasi immagine mentale che sia consistente
ed esplicita, riferita a qualsiasi sistema, può esprimersi così. Le immagini
mentali che si hanno dei sistemi reali sono il risultato di esperienze ed
osservazioni; la formulazione esplicita di queste esperienze in un software
obbliga ad esaminare, formalizzare e precisare le immagini mentali e così a
contribuire a una maggior comprensione attraverso differenti punti di vista.
I modelli matematici, programmabili
in un computer, sono enunciati in maniera esplicita; il linguaggio matematico
che si utilizza per la descrizione del modello non lascia spazio all’ambiguità.
Un modello di Dinamica dei Sistemi è più esplicito di un modello mentale e, per
tanto, può essere trasmesso senza ambiguità. Le ipotesi sulle quali viene costruito il modello, così
come le interrelazioni fra gli elementi che lo formano, compaiono in tutta
chiarezza nello stesso, e sono suscettibili di discussione e revisione. Per
questo la proiezione futura del modello può essere fatta in maniera assolutamente
precisa.
É importante
segnalare la differenza esistente tra due classi di modelli, quelli di
previsione quelli di gestione. I modelli di previsione vogliono offrire dati
precisi circa la situazione futura del sistema modellato. D’altra parte, i modelli di
gestione vogliono semplicemente stabilire che “l’alternativa x è migliore
dell’alternativa y”; in questi modelli non esiste la necessità di tanta
precisione giacché i confronti sono ugualmente utili. La Dinamica dei Sistemi
elabora modelli di questa secondo tipo.
Come
abbiamo visto in precedenza, intendiamo per “Sistema” un insieme di elementi
indipendenti con interazioni stabili tra loro. Il primo passo per comprendere
il comportamento di un sistema sarà logicamente definire gli elementi che
intervengono nello stesso e le possibili interrelazioni che esistono tra di
loro. Il detto aristotelico che il tutto è più delle sue parti riveste qui un
particolare significato.
Il punto di vista della Dinamica dei
Sistemi è radicalmente diverso dalle altre tecniche applicate alla costruzione
di modelli di sistemi socioeconomici, come l’econometria.
Le tecniche econometriche, basate su un approccio
comportamentale, utilizzano i dati empirici come base dei calcoli statistici
per determinare il senso e la correlazione esistenti tra i diversi
fattori.
L’evoluzione del modello si realizza sulla base
dell’evoluzione passata delle variabili denominate indipendenti, e si usa la
statistica per determinare i parametri del sistema di equazioni che le mettono
in relazione con le altre denominate dipendenti. Queste tecniche hanno
l’obiettivo di determinare il comportamento del sistema senza entrare nella
conoscenza dei suoi meccanismi interni.
Così molti modelli per investire in Borsa analizzano i picchi
e le inflessioni nelle quotazioni, i cicli al rialzo ed al ribasso, ecc., e
disegnano strategie per minimizzare il rischio di perdite ecc. Non pretendono
dunque di “conoscere” perché la quotazione di un’impresa si alzi o si abbassi
in funzione dei suoi nuovi prodotti, dei nuovi concorrenti ecc.
Invece, l’obiettivo
fondamentale della Dinamica dei Sistemi è arrivare a comprenderele cause
strutturali che provocano il comportamento del sistema. Questo implica la necessità di aumentare la conoscenza
sulla carta di ogni elemento del sistema, e vedere come differenti azioni,
attuate su parti del sistema, accentuino o attenuino le tendenze di
comportamento implicite nello stesso.
Come caratteristiche che
differenziano da altre metodologie, si può dire che non si pretende di
prevedere dettagliatamente il comportamento futuro. Lo studio del sistema e la
prova di differenti politiche sul modello realizzato, arricchiranno la
conoscenza del mondo reale, verificando la consistenza delle nostre ipotesi e
la validità delle distinte politiche.
Un’altra caratteristica importante della Dinamica dei
Sistemi è il suo approccio a lungo termine, intendendo con ciò un periodo di
tempo sufficientemente ampio per poter osservare tutti gli aspetti
significativi dell’evoluzione del sistema. Solo in una scala di tempi
sufficientemente ampia si potranno vedere le tendenze fondamentali di
comportamento.
Non
bisogna scordare che, a volte, i risultati di determinate politiche non sono
ottimi perché l’orizzonte temporale della presa di decisioni è troppo breve o
perché è venuta a mancare una prospettiva sistemica nell’impostazione del
problema. In questi casi è utile conoscere le
conseguenze globali che, a lungo termine, avranno le decisioni prese nel
momento attuale, cosa che si può ottenere in maniera più tangibile attraverso
un modello adeguato.
L‘evoluzione a lungo termine potrà
essere compresa unicamente se si identificano le principali cause dei possibili
cambiamenti, cosa che è facilitata da una correttta selezione delle variabili.
Idealmente, i limiti del sistema dovranno includere tutto l’insieme dei
meccanismi capaci di spiegare le alterazioni importanti delle principali
variabili del sistema attraverso il vasto orizzonte temporale utilizzato.
Perciò, la Dinamica dei Sistemi
permette la costruzione di modelli dopo un’analisi meticolosa degli elementi
del sistema.
Quest’analisi permette di estrarre la logica interna del
modello, e con ciò permette di cercare una conoscenza dell’evoluzione a lungo
termine del sistema. É da notare che in questo caso
l’adeguamento del modello ai dati storici occupa un luogo secondario, essendo
l’analisi della logica interna e delle relazioni strutturali nel modello i
punti fondamentali della costruzione dello stesso.
Nota: Tutti i testi docenti, e questo lo è, dovrebbero
essere obiettivi. Anche questo testo lo vuole essere però l’autore è cosciente
del fatto che in molte occasioni questa cosa non riesce pienamente. Per
questo chiede scusa al lettore, al quale spetterà il compito di distinguere quello
che è insegnamento della metodologia da quelle che sono semplici opinioni
personali dell’autore.
IDENTIFICARE IL PROBLEMA
Qual è il problema?
Ci accingiamo ad imparare una metodologia che sia utile
per costruire modelli di simulazione che devono permetterci di decidere quale
di varie proposte sia più efficace per risolvere il problema prospettato: come
anticipato, dunque, avremo a che fare con modelli di gestione e non di
previsione.
In primo luogo si deve identificare il
problema con chiarezza, e descrivere gli obiettivi dello studio con precisione. Sebbene sia ovvio, è molto importante una
definizione corretta del problema reale giacché tutte le tappe seguenti
graviteranno su quello. Questa
iniziale attenzione è anche di grande utilità per tarare l’investimento di
tempo e denaro applicati alla creazione del modello.
Una volta definito il nucleo del problema, si deve
completare la sua descrizione in base all’apporto di conoscenze del tema da
parte di esperti, mediante una
documentazione sull’argomento, ecc..
Il risultato di questa fase deve essere una prima
percezione degli “elementi” che hanno un rapporto con il problema in analisi,
le i p o t e t i c h e relazioni tra gli elementi stessi e il suo comportamento
storico.
Il cosiddetto “Riferimento Storico” raccoglie il comportamento storico dei
principali elementi che riteniamo intervengano nel problema, quando possibile
quantificandoli. È la materializzazione grafica e numerica della descrizione verbale
del problema.
È
opportuno domandarsi: serve costruire un
modello di simulazione per trovare una azione efficiente per la soluzione del
mio problema?
Questa è una domanda importante. Costruire un modello é un processo lungo e costoso, che
non si giustifica se esistono vie più semplici
di ottenere il medesimo risultato. Queste altre vie sono
fondamentalmente: la statistica e
l’intuizione.
- La
statistica o i metodi di calcolo numerico sono molto utili per risolvere molti
problemi nei quali:
1.
esistono abbondanti dati storici
2. possiamo
supporre che la realtà rimarrà stabile
Per esempio se vuoi sapere quante automobili passeranno
sotto casa tua hai solo bisogno di abbastanza dati storici e, se la strada non
è cambiata, potrai arrivare ad una buona approssimazione. D’altra parte l’intuizione ti ha portato dove sei, e
pertanto non la devi sottovalutare. In molti problemi intuiamo già la soluzione
corretta grazie alla nostra esperienza o alle nostre conoscenze. L’intuizione è
economica e rapida, quindi continua a sfruttarla tutte le volte che puoi. Solo quando non possiamo applicare con un minimo di garanzie di successo una di
queste due opzioni, penseremo a costruire un modello di simulazione.
Una volta definito il problema vedremo che esistono molti
aspetti o elementi che si trovano in
relazione diretta o indiretta con il problema e che al tempo stesso sono in
relazione fra loro, in modo non necessariamente chiaro e trasparente. Questi
elementi formano parte del Sistema.
Iniziamo quindi a studiare la realtà come un Sistema.
DEFINIRE
IL SISTEMA
Cos’è
è un Sistema?
Un
sistema è un insieme di “elementi” in
relazione tra loro, in modo tale che un cambiamento in un elemento influisce
sull’insieme di tutti quelli.
Gli elementi in relazione diretta o
indiretta con il problema, e solo questi, formeranno il sistema che ci
accingiamo a studiare.
Per studiare un sistema dobbiamo conoscere gli elementi
che lo formano e le relazioni che esistono tra di essi.
Nel nostro modo di
analisi abituale di solito ci basiamo sulle caratteristiche degli elementi che
compongono il sistema, nonostante che, per comprendere il funzionamento di
sistemi complessi, sia necessario prestare attenzione piuttosto alle relazioni esistenti
tra gli elementi che formano il sistema.
É impossibile comprendere l’essenza di un’orchestra
sinfonica prestando attenzione
unicamente ai musicisti ed ai loro strumenti: è la coordinazione che
hanno tra loro che produce la musica toccante. Il corpo umano, un bosco, una
nazione, l’ecosistema di una barriera corallina sono molto più della somma
delle loro parti.
Come
dice un antico proverbio Sufì: “puoi pensare perché comprendi il concetto di
“uno”, e da lì comprendi “due”, che è “uno” e “uno”, però per fare ciò devi
capire anche il concetto di “e”. E così, per
esempio, nel problema del traffico confluiscono molti elementi in relazione tra
loro: numero di abitanti, numero di automobili, prezzo del carburante,
parcheggi, trasporti alternativi, ... è spesso
più facile ed efficace per risolvere un problema, basarsi sulle relazioni tra
gli elementi (le “e”) che modificare gli elementi stessi.
Un buon metodo per incominciare a
definire un sistema è scrivere il problema nel centro di un foglio bianco,
aggiungere vicino gli aspetti in relazione diretta con il problema, e vicino a
quest’ultimi gli altri aspetti in relazione con essi, e che quindi sono in
relazione indiretta con il problema. Questo sarà il sistema che andremo a
studiare per impostare soluzioni al problema.
LE FRONTERe
DI UN SISTEMA
Dove finisce un Sistema?
Sappiamo già che una farfalla, volando in Cina, può
arrivare a provocare un tornado nei Caraibi, però in pratica, includeremo nel
nostro studio solo quegli elementi che hanno un’influenza ragionevole nel
comportamento del sistema, giacché non dobbiamo dimenticare che abbiamo un
obiettivo: proporre qualche azione pratica che sia efficace per risolvere il
problema che studiamo.
Il sistema deve
avere il minor numero possibile di elementi necessario per realizzare una
simulazione, in modo da poter spiegare al termine dell’analisi quale delle
proposte di attuazione che abbiamo studiato è più efficace per risolvere il
problema che ci prospettano.
I modelli
vengono creati solitamente come una fisarmonica, prima si crea un modello
piccolo, con pochi elementi, che si va ampliando e perfezionando, poi in una
fase successiva si eliminano quegli elementi che non intervengono in maniera
decisiva nel problema. Nella costruzione del modello si
succedono varie fasi di espansione e semplificazione dello stesso, si aggiungono
e si tolgono elementi.
Non si possono ignorare le relazioni
tra il consumo dell’automobile e la salute polmonare. Quando analizziamo il processo di combustione del carbone
in una centrale termica, vediamo che, oltre l’energia si ottengono ceneri,
particelle in sospensione, SO2, CO2, ecc. e che
non c’è una barriera tra il prodotto desiderato, l’elettricità, e i
sottoprodotti. In certi casi si parla di “effetti
secondari”, quando sono tanto reali ed importanti come gli “effetti
principali”. Apprezziamo
tanto la bellezza dei fenomeni naturali perché in questo caso i residui di un
processo sono sempre utili per il successivo, e chissà questa possa essere la
base per un nuovo disegno industriale.
Il volume finale del modello deve
essere tale da permetterci di spiegare i suoi aspetti essenziali in 10 minuti.
Qualunque lasso di tempo ulteriore ci porterà all’insuccesso.
- DIAGRAMMA CAUSALE
Come
rappresentiamo un Sistema?
L’insieme degli elementi che sono in relazione con il
nostro problema e permettono di spiegare il comportamento osservato, e le
relazioni tra gli elementi stessi, in molti casi di retroazione, formano il
Sistema. Il Diagramma Causale è un diagramma che mette insieme gli elementi
chiave del Sistema ed esplicita le relazioni tra di essi.
Come abbiamo detto è importante iniziare a
fare versioni che poco a poco ci avvicinino alla complessità del modello. La gamma minima di elementi e relazioni che permetta di
riprodurre le Informazioni Storiche, sarà quella che formerà la struttura di
base del sistema.
Una volta conosciute nell’insieme le variabili del
sistema e le ipotetiche relazioni causali esistenti tra di esse, si passa alla
rappresentazione grafica delle stesse. In questo diagramma, le diverse
relazioni sono rappresentate da frecce tra le variabili influenzate da
loro.
Queste frecce devono essere
accompagnate da un segno (+ o -) che indica il tipo di influenza esercitata da
una variabile su un’altra. Un segno “+”
vuol dire che un cambiamento nella variabile di origine della freccia produrrà
un cambiamento del medesimo segno nella variabile di arrivo, mentre il segno
“-“ sta ad indicare che l’effetto prodotto sarà in senso opposto.
informazione: jmg@atc-innova.com
formazione: http://dinamica-de-sistemas.com