PARADIGMA DE ANÁLISIS DE LOS SISTEMAS DUROS

Fases en el proceso de diseño de los sistemas o paradigma de sistemas

El ciclo de toma de decisiones  puede dividirse en tres fases distintas y aplicarse al proceso del diseño de sistemas. Estas fases son como sigue:

1. Fase de diseño de políticas o pre-planeación

2. Fase de evaluación

3. Fase de acción-implantación

Fase I. Diseñó de políticas o pre-planeación

Es la fase durante la cual se llega a un acuerdo de lo que es el problema. Los autores de decisiones llegan a una determinación de sus Cosmovisiones (premisas, supuestos, sistemas de valor y estilos cognoscitivos).Se llega a un acuerdo sobre los métodos básicos por los cuales se interpretaran las pruebas. Se llega a un acuerdo sobre qué resultados (metas y objetivos) esperan los clientes (expectativas) y los planificadores (promesas).Se inicia la búsqueda y generación de alternativas

Fase 2. La evaluación

Consiste en fijar las diferentes alternativas propuestas, para determinar el grado en el cual satisfacen las metas y objetivos implantados durante la fase anterior. La evaluación incluye:

1. Una identificación de los resultados y consecuencias derivados de cada alternativa.

2. Un acuerdo de que los atributos y criterios elegidos con los cuales se evaluaran Ios resultados, re presentan verdaderamente las metas y objetivos preestablecidos a satisfacer,

3. Una elección de la medición y modelos de decisión, los cuales se usaran para evaluar y comparar alternativas.

4. Un acuerdo en torno al método para el cual se hará la elección de una alternativa en particular,

Fase 3. La implantación de la acción

Es la fase durante la cual el diseño elegido se realiza, La implantación incluye todos los problemas “malos” de

I. Optimización, que describe donde está la “mejor ” solución.

2. sub-optimizacion, que explica par que no puede lograrse la “mejor ” solución.

3. Complejidad, que trata con el hecho de que, de tener solución, debe simplificarse la realidad, pero para ser real, las soluciones deben ser “complejas”.

4. Conflictos, legitimación y control, son problemas que afectan, pero no son exclusivos de la fase de implantación del diseño de sistemas.

5. Una auditoria o evaluación de los resultados obtenidos del implemento del diseño de sistemas, lo cual significa optimismo o pesimismo sobre si los objetivos pueden realmente satisfacerse y proporcionarse los resultados prometidos.

6. Reciclamiento desde el comienzo, el cual ocurre a pesar de si los resultados obtienen éxito o fracaso

OBSERVACIONES Y DATOS COMPROBADOS

A fin de inferir la conducta de un proceso, deben hacerse muchas observaciones, antes de estar en posición de hipotetizar la forma de la relación entre las variables observadas. Sin embargo, el científico social no se beneficia de la réplica, como lo hacen sus colegas en las ciencias físicas. Estos últimos pueden replicar su experimento en el laboratorio tantas veces como lo deseen. Si el economista analiza las causas de una recesión, debe estudiar los eventos como ocurren, o reconstruir el curso de los datos obtenidos en ese tiempo, la forma idéntica de recesión nunca ocurrida nuevamente.

En toda probabilidad el científico social debe hacer su hipótesis sobre la base de muy pocas observaciones. No cuentan con el beneficio de la réplica. En unos cuantos casos, puede tratar de observar eventos similares, y estar preparado a hacerlo por adelantado. Por ejemplo, un sociólogo puede observar un grupo de niños en el juego, para determinar sus hábitos de juego. Puede registrar el número de veces que tienen lugar ciertos eventos y obtener, por tanto, una distribución de frecuencia.

Después de un cuidadoso análisis, esto le puede conducir a una hipótesis sobre la conducta de la niñez. Obviamente, dos eventos no son iguales, pero de alguna forma surge un patrón de la similitud entre los eventos. Un número de observaciones “muy pequeño”, no debe impedir hacer derivaciones significativas, referentes a las relaciones entre las variables observadas.

En principio, la probabilidad objetiva demanda que se observe un evento un número infinito de veces. A pesar de esta advertencia, las estimaciones de probabilidad se hacen con menos que un número infinito de observaciones.

Se ha desarrollado y aceptado una teoría de probabilidad totalmente estructurada con base en probabilidades subjetivas. Las probabilidades subjetivas siguen las mismas reglas matemáticas, como las probabilidades objetivas. Estas se basan en estimaciones subjetivas de la probabilidad de ocurrencia de un evento. Además, esta teoría admite que se modifiquen las estimaciones subjetivas, al hacerse disponible nueva información, que conduce a las revisiones de probabilidades a priori.

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