Mapa causal

Un mapa causal puede definirse como una red que consta de enlaces o arcos entre nodos o factores, de tal manera que un enlace entre C y E significa, en cierto sentido, que alguien cree o afirma que C tiene o tuvo alguna influencia causal sobre E.

Esta definición podría abarcar diagramas que representan conexiones causales entre variables medidas de forma estrictamente cuantitativa y, por lo tanto, también incluiría modelos estadísticos estrechamente relacionados, como los Modelos de Ecuaciones Estructurales ^{[ 1 ]} y los Grafos Acíclicos Dirigidos (DAG) ^{[ 2 ]} . Sin embargo, la expresión «mapa causal» suele reservarse para mapas cualitativos o meramente semicuantitativos. En este sentido, los mapas causales pueden considerarse un tipo de mapa conceptual. Los diagramas de sistemas y los Mapas Cognitivos Difusos ^{[ 3 ]} también se incluyen en esta definición. Los mapas causales han sido utilizados desde la década de 1970 por investigadores y profesionales en diversas disciplinas, desde la ciencia de la gestión ^{[ 4 ]} hasta la ecología ^{[ 5 ]} , empleando una variedad de métodos. Se utilizan para muchos propósitos, por ejemplo:

• Como diagramas esquemáticos para resumir los vínculos causales ^{[ 6 ]}
• Como herramientas para comprender cómo se toman las decisiones ^{[ 7 ]}
• Como herramientas para ayudar a la planificación estratégica ^{[ 8 ]}
• Como herramientas para formar y representar un consenso de opiniones expertas sobre “qué causa qué” en un área temática ^{[ 9 ]}
• Como herramientas para investigar las diferencias en cómo diferentes sujetos ven los vínculos causales en un área temática ^{[ 10 ]}
• Como una forma de codificar las distintas opiniones de muchos encuestados diferentes sobre “qué causa qué” en un área temática ^{[ 11 ]}
• Para representar las “teorías del cambio” ^{[ 12 ]} y la “teoría del programa” ^{[ 13 ]} en la gestión y evaluación de proyectos.

Los distintos tipos de mapas causales se distinguen, en particular, por el tipo de información que pueden codificar los enlaces y nodos. Una distinción importante radica en hasta qué punto los enlaces pretenden codificar la causalidad o la creencia (de alguien) sobre la causalidad.

El mapeo causal es el proceso de construir, resumir y extraer inferencias a partir de un mapa causal, y, en un sentido más amplio, puede referirse a conjuntos de técnicas para lograrlo. Si bien un grupo de estos métodos se denomina específicamente "mapeo causal", existen muchos métodos similares que reciben diversos nombres.

La frase “mapeo causal” se remonta al menos a Robert Axelrod, ^{[ 7 ]} basado a su vez en la teoría de los constructos personales de Kelly. ^{[ 14 ]} La idea de querer entender el comportamiento de los actores en términos de “mapas” internos del mundo que llevan consigo se remonta aún más atrás, a Kurt Lewin ^{[ 15 ]} y a los teóricos de campo. ^{[ 16 ]} El mapeo causal en este sentido se basa vagamente en el “mapeo conceptual” y el “mapeo cognitivo”, y a veces los tres términos se usan indistintamente, aunque los dos últimos suelen entenderse como más amplios, incluyendo mapas en los que los vínculos entre factores no son necesariamente causales y, por lo tanto, no son mapas causales.

La literatura sobre la teoría y la práctica del mapeo causal incluye algunas obras canónicas ^{[ 7 ]} así como resúmenes interdisciplinarios extensos ^{[ 17 ] [ 18 ]} y guías sobre enfoques particulares. ^{[ 19 ]}

En las pruebas de software , un grafo de causa-efecto es un grafo dirigido que relaciona un conjunto de causas con un conjunto de efectos. Las causas pueden considerarse como la entrada del programa y los efectos como la salida. Generalmente, el grafo muestra los nodos que representan las causas en el lado izquierdo y los nodos que representan los efectos en el lado derecho. Puede haber nodos intermedios que combinan las entradas mediante operadores lógicos como AND y OR.

Se pueden agregar restricciones a las causas y efectos. Estas se representan como aristas etiquetadas con el símbolo de restricción mediante una línea discontinua. Para las causas, los símbolos de restricción válidos son E (exclusiva), O (una y solo una), I (al menos una) y R (requiere). La restricción exclusiva establece que como máximo una de las causas 1 y 2 puede ser verdadera, es decir, ambas no pueden ser verdaderas simultáneamente. La restricción inclusiva (al menos una) establece que al menos una de las causas 1, 2 o 3 debe ser verdadera, es decir, todas no pueden ser falsas simultáneamente. La restricción de una y solo una (OaOO o simplemente O) establece que solo una de las causas 1, 2 o 3 debe ser verdadera. La restricción de requiere establece que si la causa 1 es verdadera, entonces la causa 2 debe ser verdadera, y es imposible que 1 sea verdadera y 2 sea falsa.

Para los efectos, el símbolo de restricción válido es M (Máscara). La restricción de máscara establece que si el efecto 1 es verdadero, entonces el efecto 2 es falso. Cabe destacar que la restricción de máscara se refiere a los efectos y no a las causas, a diferencia de las demás restricciones.

La dirección del gráfico es la siguiente:

Causas --> nodos intermedios --> Efectos

El grafo siempre se puede reorganizar de manera que solo haya un nodo entre cualquier entrada y cualquier salida. Véase la forma normal conjuntiva y la forma normal disyuntiva .

Un gráfico de causa-efecto es útil para generar una tabla de decisión reducida .

• Lista de software de mapeo causal

• Diagrama causal
• Tabla de decisiones
• ¿Por qué? – porque gráfico