Dinamica dei Sistemi

            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.






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