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Modelo conceptual

Un modelo conceptual es cualquier modelo que resulta directamente de un proceso de conceptualización o generalización . [ 1 ] [ 2 ] Los modelos conceptuales suelen ser abstracci...

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Un modelo conceptual es cualquier modelo que resulta directamente de un proceso de conceptualización o generalización . [ 1 ] [ 2 ] Los modelos conceptuales suelen ser abstracciones de cosas del mundo real, ya sean físicas o sociales. Los estudios semánticos son relevantes para diversas etapas de la formación de conceptos . La semántica es, fundamentalmente, el estudio de los conceptos, el significado que los seres pensantes otorgan a diversos elementos de su experiencia.

Descripción general

Modelos conceptuales y modelos conceptuales

El valor de un modelo conceptual suele ser directamente proporcional a su correspondencia con un estado de cosas pasado, presente, futuro, real o potencial. Un modelo conceptual (un modelo de un concepto) es bastante diferente porque, para ser un buen modelo, no necesita tener esta correspondencia con el mundo real. [ 3 ] En inteligencia artificial, los modelos conceptuales y los grafos conceptuales se utilizan para construir sistemas expertos y sistemas basados ​​en el conocimiento ; aquí, los analistas se preocupan por representar la opinión de expertos sobre lo que es verdadero, no sus propias ideas sobre lo que es verdadero.

Tipo y alcance de los modelos conceptuales

Los modelos conceptuales varían en tipología, desde los más concretos, como la imagen mental de un objeto físico familiar, hasta la generalidad y abstracción formal de los modelos matemáticos, que no se presentan a la mente como una imagen. Los modelos conceptuales también varían en cuanto al alcance del tema que representan. Un modelo puede, por ejemplo, representar un solo objeto (como la Estatua de la Libertad ), clases enteras de objetos (como el electrón ) e incluso dominios muy vastos, como el universo físico. La variedad y el alcance de los modelos conceptuales se deben a la diversidad de propósitos para su uso.

El modelado conceptual es la actividad de describir formalmente algunos aspectos del mundo físico y social que nos rodea con fines de comprensión y comunicación. [ 4 ]

Objetivos fundamentales

Modelo comparativo que resalta el papel del modelo conceptual en el proceso del sistema.

El objetivo principal de un modelo conceptual es transmitir los principios fundamentales y la funcionalidad básica del sistema que representa. Además, un modelo conceptual debe desarrollarse de manera que proporcione una interpretación del sistema fácilmente comprensible para sus usuarios. Un modelo conceptual, cuando se implementa correctamente, debe cumplir cuatro objetivos fundamentales. [ 5 ]

  1. Mejorar la comprensión que tiene una persona del sistema representativo.
  2. Facilitar la transmisión eficiente de los detalles del sistema entre las partes interesadas.
  3. Proporcionar un punto de referencia para que los diseñadores de sistemas extraigan las especificaciones del sistema.
  4. Documentar el sistema para futuras consultas y proporcionar un medio para la colaboración.

El modelo conceptual desempeña un papel fundamental en el ciclo de vida del desarrollo del sistema. La Figura 1 [ 6 ] , que se muestra a continuación, ilustra el papel del modelo conceptual en un esquema típico de desarrollo de sistemas. Es evidente que, si el modelo conceptual no está completamente desarrollado, la implementación de las propiedades fundamentales del sistema podría no ser adecuada, lo que daría lugar a problemas o deficiencias futuras. Estos fallos se producen en la industria y se han relacionado con la falta de información del usuario, requisitos incompletos o poco claros y cambios en los requisitos. Estas debilidades en el proceso de diseño y desarrollo del sistema pueden atribuirse a una ejecución inadecuada de los objetivos fundamentales del modelado conceptual. La importancia del modelado conceptual se hace patente cuando estos fallos sistémicos se mitigan mediante un desarrollo exhaustivo del sistema y la adhesión a objetivos y técnicas de desarrollo probados.

Técnicas de modelado

Se pueden aplicar numerosas técnicas en diversas disciplinas para mejorar la comprensión del sistema que se va a modelar. [ 7 ] A continuación se describen brevemente algunas técnicas; sin embargo, existen muchas más o están en desarrollo. Algunas técnicas y métodos de modelado conceptual de uso común incluyen: modelado de flujo de trabajo , modelado de fuerza laboral , desarrollo rápido de aplicaciones , modelado de roles de objetos y el Lenguaje Unificado de Modelado (UML).

Modelado del flujo de datos

El modelado de flujo de datos (DFM) es una técnica básica de modelado conceptual que representa gráficamente los elementos de un sistema. El DFM es una técnica bastante sencilla; sin embargo, al igual que muchas técnicas de modelado conceptual, permite construir diagramas representativos de niveles superiores e inferiores. El diagrama de flujo de datos generalmente no transmite detalles complejos del sistema, como consideraciones de desarrollo paralelo o información de temporización, sino que sirve para contextualizar las funciones principales del sistema. El modelado de flujo de datos es una técnica fundamental en el desarrollo de sistemas que utiliza el método de análisis y diseño de sistemas estructurados (SSADM).

Modelado de relaciones entre entidades

El modelado entidad-relación (ERM) es una técnica de modelado conceptual utilizada principalmente para la representación de sistemas de software. Los diagramas entidad-relación, que son el resultado de la aplicación de la técnica ERM, se utilizan normalmente para representar modelos de bases de datos y sistemas de información. Los componentes principales del diagrama son las entidades y las relaciones. Las entidades pueden representar funciones, objetos o eventos independientes. Las relaciones se encargan de vincular las entidades entre sí. Para formar un proceso del sistema, las relaciones se combinan con las entidades y cualquier atributo necesario para describir el proceso con mayor detalle. Existen diversas convenciones de diagramación para esta técnica; IDEF1X , Bachman y EXPRESS , entre otras. Estas convenciones son simplemente diferentes maneras de visualizar y organizar los datos para representar distintos aspectos del sistema.

Cadena de procesos impulsada por eventos

La cadena de procesos basada en eventos (EPC, por sus siglas en inglés) es una técnica de modelado conceptual que se utiliza principalmente para mejorar sistemáticamente los flujos de procesos de negocio. Al igual que la mayoría de las técnicas de modelado conceptual, la cadena de procesos basada en eventos consta de entidades/elementos y funciones que permiten desarrollar y procesar relaciones. Más específicamente, la EPC se compone de eventos que definen el estado de un proceso o las reglas que lo rigen. Para avanzar a través de los eventos, se debe ejecutar una función/evento activo. Dependiendo del flujo del proceso, la función puede transformar los estados de los eventos o vincularse con otras cadenas de procesos basadas en eventos. Dentro de una EPC existen otros elementos que trabajan en conjunto para definir cómo y con qué reglas opera el sistema. La técnica EPC se puede aplicar a prácticas empresariales como la planificación de recursos, la mejora de procesos y la logística.

Desarrollo conjunto de aplicaciones

El método de desarrollo de sistemas dinámicos utiliza un proceso específico llamado JEFFF para modelar conceptualmente el ciclo de vida de un sistema. JEFFF se centra en la planificación de desarrollo de alto nivel que precede a la inicialización de un proyecto. El proceso JAD requiere una serie de talleres en los que los participantes trabajan para identificar, definir y, en general, planificar un proyecto exitoso desde su concepción hasta su finalización. Se ha observado que este método no funciona bien para aplicaciones a gran escala; sin embargo, las aplicaciones más pequeñas suelen reportar una mejora en la eficiencia. [ 8 ]

Red de lugar/transición

También conocidas como redes de Petri , esta técnica de modelado conceptual permite construir un sistema con elementos que pueden describirse mediante métodos matemáticos directos. Gracias a sus propiedades de ejecución no deterministas y a su teoría matemática bien definida, las redes de Petri son una técnica útil para modelar el comportamiento de sistemas concurrentes , es decir, la ejecución simultánea de procesos.

Modelado de transición de estados

El modelado de transición de estados utiliza diagramas de transición de estados para describir el comportamiento del sistema. Estos diagramas emplean estados distintos para definir el comportamiento y los cambios del sistema. La mayoría de las herramientas de modelado actuales incluyen alguna capacidad para representar el modelado de transición de estados. El uso de modelos de transición de estados se reconoce más fácilmente como diagramas de estados lógicos y grafos dirigidos para máquinas de estados finitos .

Evaluación y selección de técnicas

Debido a que el método de modelado conceptual a veces puede ser deliberadamente vago para abarcar un amplio campo de aplicación, su aplicación práctica puede resultar difícil. Para mitigar este problema y aclarar qué considerar al seleccionar una técnica de modelado conceptual adecuada, se analizará el marco propuesto por Gemino y Wand en el siguiente texto. Sin embargo, antes de evaluar la eficacia de una técnica de modelado conceptual para una aplicación particular, es fundamental comprender un concepto clave: comparar modelos conceptuales centrándose únicamente en sus representaciones gráficas o de alto nivel es un enfoque limitado. Gemino y Wand aciertan al argumentar que, al elegir una técnica apropiada, se debe priorizar el lenguaje de modelado conceptual . En general, un modelo conceptual se desarrolla utilizando alguna técnica de modelado conceptual. Dicha técnica emplea un lenguaje de modelado conceptual que define las reglas para la obtención del modelo. Comprender las capacidades del lenguaje específico utilizado es esencial para evaluar correctamente una técnica de modelado conceptual, ya que el lenguaje refleja su capacidad descriptiva. Además, el lenguaje de modelado conceptual influirá directamente en la profundidad con la que el sistema puede ser representado, ya sea complejo o simple. [ 9 ]

Considerando los factores que influyen

Basándose en algunos de sus trabajos anteriores, [ 10 ] Gemino y Wand reconocen algunos puntos principales a considerar al estudiar los factores que afectan: el contenido que debe representar el modelo conceptual, el método en que se presentará el modelo, las características de los usuarios del modelo y la tarea específica del lenguaje del modelo conceptual. [ 9 ] El contenido del modelo conceptual debe considerarse para seleccionar una técnica que permita presentar información relevante. El método de presentación para fines de selección se centraría en la capacidad de la técnica para representar el modelo con el nivel de profundidad y detalle previsto. Las características de los usuarios o participantes del modelo son un aspecto importante a considerar. Los antecedentes y la experiencia de un participante deben coincidir con la complejidad del modelo conceptual, de lo contrario, una representación errónea del sistema o una mala comprensión de conceptos clave del sistema podrían llevar a problemas en la realización de ese sistema. La tarea del lenguaje del modelo conceptual permitirá además elegir una técnica apropiada. La diferencia entre crear un modelo conceptual del sistema para transmitir la funcionalidad del sistema y crear un modelo conceptual del sistema para interpretar esa funcionalidad podría implicar dos tipos completamente diferentes de lenguajes de modelado conceptual.

Considerando las variables afectadas

Gemino y Wand amplían el contenido de las variables afectadas de su marco propuesto al considerar el enfoque de la observación y el criterio de comparación. [ 9 ] El enfoque de la observación considera si la técnica de modelado conceptual creará un "nuevo producto" o si solo permitirá una comprensión más profunda del sistema modelado. El criterio de comparación evaluaría la eficiencia y efectividad de la técnica de modelado conceptual. Una técnica de modelado conceptual que permite desarrollar un modelo de sistema que considera todas las variables del sistema a un alto nivel puede hacer más eficiente el proceso de comprensión de la funcionalidad del sistema, pero carece de la información necesaria para explicar los procesos internos, lo que reduce la efectividad del modelo.

Al decidir qué técnica conceptual utilizar, se pueden aplicar las recomendaciones de Gemino y Wand para evaluar adecuadamente el alcance del modelo conceptual en cuestión. Comprender el alcance del modelo conceptual permitirá seleccionar con mayor conocimiento la técnica más apropiada para ese modelo en particular. En resumen, al elegir entre diferentes técnicas de modelado, responder las siguientes preguntas permitirá considerar aspectos importantes del modelado conceptual.

  1. ¿Qué contenido representará el modelo conceptual?
  2. ¿Cómo se presentará el modelo conceptual?
  3. ¿Quiénes utilizarán o participarán en el modelo conceptual?
  4. ¿Cómo describirá el modelo conceptual el sistema?
  5. ¿Cuál es el enfoque de observación de los modelos conceptuales?
  6. ¿El modelo conceptual será eficiente o eficaz para describir el sistema?

Otra función del modelo conceptual de simulación es proporcionar una base racional y fáctica para evaluar la idoneidad de la aplicación de la simulación.

Modelos en filosofía y ciencia

Modelo mental

En psicología cognitiva y filosofía de la mente, un modelo mental es una representación de algo en la mente, [ 11 ] pero un modelo mental también puede referirse a un modelo externo no físico de la mente misma. [ 12 ]

Modelos metafísicos

Un modelo metafísico es un tipo de modelo conceptual que se distingue de otros modelos conceptuales por su alcance propuesto; un modelo metafísico pretende representar la realidad de la manera más amplia posible. [ 13 ] Esto quiere decir que explica las respuestas a preguntas fundamentales como si la materia y la mente son una o dos sustancias ; o si los humanos tienen o no libre albedrío .

Modelos epistemológicos

Un modelo epistemológico es un tipo de modelo conceptual cuyo alcance propuesto abarca lo conocido y lo cognoscible, lo creído y lo creíble.

Modelos lógicos

En lógica , un modelo es un tipo de interpretación bajo la cual una afirmación particular es verdadera. Los modelos lógicos se pueden dividir, a grandes rasgos, en aquellos que solo intentan representar conceptos, como los modelos matemáticos; y aquellos que intentan representar objetos físicos y relaciones fácticas, entre los que se encuentran los modelos científicos.

La teoría de modelos estudia estructuras matemáticas (o clases de ellas), como grupos, cuerpos, grafos o incluso universos de la teoría de conjuntos, utilizando herramientas de la lógica matemática. Un sistema que da significado a las oraciones de un lenguaje formal se denomina modelo de dicho lenguaje. Si, además, un modelo de un lenguaje satisface una oración o teoría particular (o un conjunto de oraciones), se denomina modelo de la oración o teoría. La teoría de modelos guarda una estrecha relación con el álgebra y el álgebra universal.

Modelos matemáticos

Los modelos matemáticos pueden adoptar diversas formas, entre las que se incluyen, entre otras, sistemas dinámicos, modelos estadísticos, ecuaciones diferenciales o modelos de teoría de juegos. Estos y otros tipos de modelos pueden superponerse, de modo que un mismo modelo puede involucrar diversas estructuras abstractas.

Modelos científicos

Un modelo científico es una visión abstracta y simplificada de una realidad compleja. Representa objetos, fenómenos y procesos físicos empíricos de forma lógica . Los intentos de formalizar los principios de las ciencias empíricas utilizan una interpretación para modelar la realidad, del mismo modo que los lógicos axiomatizan los principios de la lógica . El objetivo de estos intentos es construir un sistema formal que no produzca consecuencias teóricas contrarias a la realidad . Las predicciones u otras afirmaciones derivadas de dicho sistema formal reflejan o representan el mundo real solo en la medida en que estos modelos científicos sean verdaderos. [ 14 ] [ 15 ]

Modelos causales

Comparación de dos modelos causales competitivos (DCM, GCM) utilizados para la interpretación de imágenes de fMRI [ 16 ]

En metafísica y estadística , un modelo causal (también llamado modelo causal estructural) es un modelo conceptual que representa los mecanismos causales de un sistema . [ 17 ] Los modelos causales suelen emplear notación causal formal , como el modelado de ecuaciones estructurales o los grafos acíclicos dirigidos causales (DAG) , para describir las relaciones entre variables y guiar la inferencia.

Al aclarar qué variables deben incluirse, excluirse o controlarse, los modelos causales pueden mejorar el diseño de los estudios empíricos y la interpretación de los resultados. [ 18 ] También pueden permitir a los investigadores responder algunas preguntas causales utilizando datos observacionales , reduciendo la necesidad de estudios de intervención como los ensayos controlados aleatorios .

En los casos en que los experimentos aleatorios son imprácticos o poco éticos —por ejemplo, al estudiar los efectos de las exposiciones ambientales o los determinantes sociales de la salud— los modelos causales proporcionan un marco para extraer conclusiones válidas a partir de datos no experimentales. [ 19 ]

Los modelos causales pueden ayudar a abordar la cuestión de la validez externa (si los resultados de un estudio son aplicables a poblaciones no estudiadas). En ciertas circunstancias, los modelos causales permiten combinar datos de múltiples estudios para responder preguntas que no pueden ser respondidas por ningún conjunto de datos individual.

Los modelos causales han encontrado aplicaciones en el procesamiento de señales , la epidemiología , el aprendizaje automático , [ 17 ] los estudios culturales y el urbanismo, y pueden describir procesos tanto lineales como no lineales. [ 20 ]

Modelos estadísticos

Un modelo estadístico es una función de distribución de probabilidad propuesta para generar datos. En un modelo paramétrico , la función de distribución de probabilidad tiene parámetros variables, como la media y la varianza en una distribución normal , o los coeficientes de los distintos exponentes de la variable independiente en la regresión lineal . Un modelo no paramétrico tiene una función de distribución sin parámetros, como en el bootstrapping , y está sujeto a supuestos poco restrictivos. La selección de modelos es un método estadístico para seleccionar una función de distribución dentro de una clase de ellas; por ejemplo, en la regresión lineal, donde la variable dependiente es un polinomio de la variable independiente con coeficientes paramétricos, la selección de modelos consiste en seleccionar el exponente más alto, y puede realizarse con métodos no paramétricos, como la validación cruzada .

En estadística, existen modelos tanto de eventos mentales como de eventos físicos. Por ejemplo, un modelo estadístico del comportamiento del cliente es un modelo conceptual (porque el comportamiento es físico), mientras que un modelo estadístico de la satisfacción del cliente es un modelo de un concepto (porque la satisfacción es un evento mental, no físico).

Modelos sociales y políticos

Modelos económicos

En economía , un modelo es una construcción teórica que representa los procesos económicos mediante un conjunto de variables y un conjunto de relaciones lógicas y/o cuantitativas entre ellas. El modelo económico es un marco simplificado diseñado para ilustrar procesos complejos, a menudo, aunque no siempre, mediante técnicas matemáticas. Con frecuencia, los modelos económicos utilizan parámetros estructurales. Los parámetros estructurales son parámetros subyacentes en un modelo o clase de modelos. Un modelo puede tener varios parámetros, y estos pueden variar para generar diferentes propiedades.

Modelos en la arquitectura de sistemas

Un modelo de sistema es el modelo conceptual que describe y representa la estructura, el comportamiento y las diferentes perspectivas de un sistema . Un modelo de sistema puede representar múltiples perspectivas mediante dos enfoques distintos: el enfoque no arquitectónico y el enfoque arquitectónico. El enfoque no arquitectónico selecciona un modelo para cada perspectiva. El enfoque arquitectónico, también conocido como arquitectura de sistemas , en lugar de seleccionar varios modelos heterogéneos y no relacionados, utiliza un único modelo arquitectónico integrado.

Modelado de procesos de negocio

Abstracción para el modelado de procesos de negocio [ 21 ]

En el modelado de procesos de negocio, el modelo de proceso empresarial se suele denominar modelo de proceso de negocio . Los modelos de proceso son conceptos fundamentales en la disciplina de la ingeniería de procesos. Los modelos de proceso son:

  • Procesos de la misma naturaleza que se clasifican juntos en un modelo.
  • Descripción de un proceso a nivel de tipo.
  • Dado que el modelo de proceso se encuentra a nivel de tipo, un proceso es una instanciación del mismo.

El mismo modelo de proceso se utiliza repetidamente para el desarrollo de muchas aplicaciones y, por lo tanto, tiene muchas instancias.

Un posible uso de un modelo de proceso es prescribir cómo deben/deberían/podrían hacerse las cosas, en contraste con el proceso en sí, que es lo que realmente sucede. Un modelo de proceso es, a grandes rasgos, una anticipación de cómo será el proceso. El proceso en sí se determinará durante el desarrollo real del sistema. [ 22 ]

Modelos en el diseño de sistemas de información

Modelos conceptuales de sistemas de actividad humana

Los modelos conceptuales de sistemas de actividad humana se utilizan en la metodología de sistemas blandos (SSM), un método de análisis de sistemas que se centra en la estructuración de problemas de gestión. Estos modelos son modelos conceptuales; los autores especifican que no pretenden representar un estado de cosas en el mundo físico. También se utilizan en el análisis de requisitos de información (IRA), una variante de SSM desarrollada para el diseño de sistemas de información y la ingeniería de software.

Modelos lógico-lingüísticos

El modelado lógico-lingüístico es otra variante del SSM que utiliza modelos conceptuales. Sin embargo, este método combina modelos de conceptos con modelos de supuestos objetos y eventos del mundo real. Se trata de una representación gráfica de la lógica modal en la que se utilizan operadores modales para distinguir enunciados sobre conceptos de enunciados sobre objetos y eventos del mundo real.

Modelos de datos

Modelo entidad-relación

En ingeniería de software, un modelo entidad-relación

Los modelos entidad-relación han tenido una amplia aplicación en la construcción de sistemas de información destinados a apoyar actividades que involucran objetos y eventos del mundo real. En estos casos, se trata de modelos conceptuales. Sin embargo, este método de modelado puede utilizarse para crear videojuegos o un árbol genealógico de los dioses griegos, en cuyo caso se emplearía para modelar conceptos.

Modelo de dominio

Un modelo de dominio es un tipo de modelo conceptual que se utiliza para representar los elementos estructurales y sus restricciones conceptuales dentro de un dominio de interés (a veces denominado dominio del problema ). Un modelo de dominio incluye las diversas entidades, sus atributos y relaciones, además de las restricciones que rigen la integridad conceptual de los elementos estructurales del modelo que componen dicho dominio. Un modelo de dominio también puede incluir varias vistas conceptuales, cada una pertinente a un área temática específica del dominio o a un subconjunto particular del modelo de dominio de interés para una parte interesada en el mismo.

Al igual que los modelos entidad-relación, los modelos de dominio pueden utilizarse para modelar conceptos o para modelar objetos y eventos del mundo real.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Merriam-Webster, Merriam-Webster's Collegiate Dictionary , Merriam-Webster, archivado del original el 10-10-2020 , recuperado el 10-03-2015 .
  2. ↑ Tatomir, A.; et al. (2018). "Desarrollo de un modelo conceptual utilizando una base de datos genérica de Características, Eventos y Procesos (FEP) para evaluar el impacto potencial de la fracturación hidráulica en los acuíferos subterráneos" . Advances in Geosciences . 45 : 185–192 . Bibcode : 2018AdG....45..185T . doi : 10.5194/adgeo-45-185-2018 . hdl : 20.500.11820/b83437b4-6791-4c4c-8f45-744a116c6ead . 
  3. ↑ Gregory, Frank Hutson (enero de 1992) Causa, efecto, eficiencia y modelos de sistemas blandos Documento de investigación n.° 42 de la Warwick Business School. Con revisiones y adiciones, se publicó en el Journal of the Operational Research Society (1993) 44(4), págs. 149–68.
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  5. ↑ CH Kung, A. Solvberg, Modelado de actividades y modelado de comportamiento, En: T. Ollie, H. Sol, A. Verrjin-Stuart, Actas de la conferencia de trabajo IFIP WG 8.1 sobre revisión comparativa de metodologías de diseño de sistemas de información: mejora de la práctica. North-Holland, Ámsterdam (1986), págs. 145–71 . Portal.acm.org. Julio de 1986. págs. 145–171 . ISBN  9780444700148. Consultado el 20 de junio de 2014 .
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Fuentes

  • Pearl, Judea (14 de septiembre de 2009). Causalidad . Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-64398-6.

Lecturas adicionales

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  • A. Gemino, Y. Wand (2005), "Complejidad y claridad en el modelado conceptual: comparación de propiedades obligatorias y opcionales", Data & Knowledge Engineering 55: 301–326; doi : 10.1016/j.datak.2004.12.009
  • D. Batra (2005), " Patrones de modelado de datos conceptuales ", Journal of Database Management 16: 84–106
  • Papadimitriou, Fivos. (2010). "Modelado conceptual de la complejidad del paisaje". Landscape Research , 35(5):563-570. doi : 10.1080/01426397.2010.504913
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