Inteligencia politica

Washington DC Marzo, 2014 Prof. José Manuel MAGALLANES

Producción de Inteligencia Política: DATO, MODELOS, ESTRATEGIAS Y ACCIÓN

Producción de Inteligencia Política

Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014

CONCEPTOS BÁSICOS

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

CONCEPTOS BÁSICOS

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

¿Qué? ¿Cuándo? ¿Dónde?

¿Por qué? ¿Quién?

¿Cómo?

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

¿Cuál?

¿Para qué? ¿Cuánto?

¿Me arriesgo?

¿Con qué?

CONCEPTOS BÁSICOS

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

Problema

Explicaciones Causales

Proyectos

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

Prioridades

Estrategias

Tácticas

Pedidos

Impacto

CONCEPTOS BÁSICOS

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION POLITICO-TECNICO

POLITICO-TECNICO

CONCEPTOS BÁSICOS

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

vision

ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS

PROBLEMA Lo que no se ajusta a nuestro paradigmas

Observado ≠ Esperado C

¿AMENAZA? ¿OPORTUNIDAD?

Subjetividad del Problema

HECHOS OPINIONES

ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO

SOCIOLOGICO ANTROPOLOGICO

ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO

SOCIOLOGICO ANTROPOLOGICO

PROBLEMA PÚBLICO

PROBLEMA=X1•X2•X3•X4•X5•…•Xn Vector de definición

CANTIDAD DE AFECTADOS

COORDINACIÓN INEFICIENTE

SOLUCIÓN CONFLICTIVA

DIALOGO ESTRUCTURADOR

RETO DE LA DESAMBIGUACIÓN ¿problema para quien?

PROBLEMA PÚBLICO

POSIBLE APROVECHABLE DESEABLE

¿CUÁLES ELEGIMOS?

DIALOGO ESTRUCTURADOR

AS SITUACION

ENCONTRADA SITUACION ESPERADA

COMO LO DEJAMOS (LINEA DE BASE)

EL RATIO INFRAESTRUCTURA/USUARIO?

QUE OPINA LA GENTE SOBRE EL TEMA?

DONDE SE ESTAN QUEJANDO?

CUANDO SE COMENZARON A QUEJAR?

A QUE ME OBLIGA LA LEY?

QUIENES SE ESTAN QUEJANDO?

PARA CADA PROBLEMA PUBLICO

SELECCION DE PROBLEMAS

Problemas

Criterios de Selección

Selección (Sí / No) Relevancia

Capacidad para

enfrentarlo

Costo de postergación

A M B A M B A M B

P1 A M A C P2 A B B D ...

Pn IDEA

ENCONTRAR MANERA DE PRIORIZAR

ENCONTRAR CRITERIOS QUE PERMITAN PRIORIZAR

PROBLEMA PÚBLICO

La selección

ENCONTRAR PESO PARA CADA CRITERIO

requiere

SELECCIÓN DE PROBLEMAS

THOMAS SAATY

Desarrolla en la matemática una

heurística para la toma de decisiones AHP/ANP, adecuada

ante problemas MAMC (múltiples

alternativas-múltiples criterios)

Consciente de los avances en neurociencia, sabe que los humanos se confunden al

priorizar más de dos alternativas

MODELIZACION DE PROBLEMAS

LOS MODELOS SON ABSTRACCIONES DE LA REALIDAD QUE BRINDAN UNA EXPLICACIÓN SIMPLIFICADA DE ÉSTA

LO QUE EL MODELO EXPLICA ES

NECESARIAMENTE UTIL MAS NO EXHAUSTIVO

LA UTILIDAD DE LA EXPLICACIÓN PIERDE VIGENCIA EN EL TIEMPO

LA EXPLICACIÓN DETALLA CÓMO SE ORIGINA EL FENÓMENO DE INTERÉS

SI TENEMOS UN MODELO

CREEMOS SABER COMO EXPLORAR,

CONTROLAR Y HASTA PREDECIR

LA REALIDAD

LA EXPLICACIÓN INCLUYE VARIABLES, RELACIONES Y AGENTES

El modelamiento analítico da conclusiones robustas pero con supuestos heroicos y parsimoniosos

La estadística y probabilidad buscan ligar entradas y salidas acotando de manera robusta la

incertidumbre, pero no explica el cómo ni por qué.

La optimización encuentra óptimos, pero requiere que los objetivos sean claros y medibles, y las restricciones estén preconcebidas L

La simulación de eventos se sustenta en la robustez de la distribución discreta de probabilidad, por lo que sólo se enfoca en reglas sistémica y no individuales

La dinámica de sistemas se sustenta en las ecuaciones simultaneas y

flujos continuos entre elementos de un proceso. Es un único agente que

difícilmente representa heterogeneidad

Los modelos basados en agentes son actualment la mejor alternativa

pues representan sistemas complejos adpatativos de objectos

en red. Pero consumen mucho tiempo e inversión

MODELIZACION DEL PROBLEMA

TRIAGE

BAJO MI CONTROL

FUERA DE MI CONTROL

EXTERNO AL SISTEMA

REGLA ACUMULACIÓN DESBORDE PES

MINDMAPPING

MAPA DE CAUSALIDAD

MODELIZACION DEL PROBLEMA

De una manera u otra…

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

PLANIFICACION DE LA INTERVENCION

PROBLEMA ESTRUCTURADO ELEGIDO

Dedicación * Esfuerzo

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

OBJETIVO

INDICADOR

Dedicación * Esfuerzo

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

OBJETIVO

INDICADOR

ORGANIZACION

SISTEMA DE INFORMACIÓN

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

OBJETIVO

INDICADOR

ORGANIZACION

EFECTIVIDAD EFICACIA

EFICIENCIA

EFICACIA

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

OBJETIVO

INDICADOR

ORGANIZACION

EFECTIVIDAD EFICACIA

EFICIENCIA

EFICACIA

Parsimonia Exhaustividad Exclusividad

Jerarquia

CAUSAS

EFECTOS

PROCESOS ACTORES

TOMA DE DECISIONES

¿QUE HAY QUE HACER PARA QUE

EL PLAN FUNCIONE?

TOMA DE DECISIONES

INCERTIDUMBRE

RIESGO

CERTIDUMBRE

AUTO-REFLEXION

no sabemos la probabilidad de los escenarios (posibilidades)

Sí sabemos la probabilidad de los escenarios (posibilidades)

Sabemos qué y cómo hacer las cosas, optimizar es el problema

El resultado depende de lo que yo y otros decidan

Es clave que el decisor sepa discernir que modelos decisionales necesita en

diversas situaciones

TOMA DE DECISIONES

ACTORES

ESTRATEGIAS RESULTADO

REGLAS CREENCIAS

INTERESES

PREFERENCIAS ALTERNATIVAS

DINAMICA INFORMACION

RECOMPENSA EQUILIBRIO

“Like the physicist’s particles, people interact, but unlike the physicist’s particles, people interact strategically”

Bueno de Mesquita (2010)

OPTIMIZACION

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Aquel que tenga efecto en las objetivos de otro ACTOR. Son 2 o más. La “naturaleza” normamente no juega.

ACTORES INTERESES

PREFERENCIAS ALTERNATIVAS OPTIMIZACION

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Acciones disponibles. Cuando los ACTORES tienen las mismas opciones, se dice que el interacción es simétrico (sino, es asimétrico).

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Cada ACTOR tiene preferencias, una manera particular de ordenar sus alternativas

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Actor CREE que lo que se hace es lo mejor para sus intereses

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Es lo que persigue el ACTOR

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Conjunto de alternativas seleccionadas

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Lo que se obtiene en cada alternativa elegida

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Situación a la que se llegará si cada quien fue racional. Nadie querrá salir de ella.

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Si lo que un jugador gana el otro pierde, es un juego de suma-cero (competencia estricta).

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

En cada juego se presentan reglas. Si existen mecanismos que obliguen a seguirlas, el juego es cooperativo.

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

simultaneo o secuencial? Un juego puede jugarse muchas veces (iteración).

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

COMPLETA cuando se conocen las alternativas y los resultados posibles; PERFECTA, cuando se sabe la estrategia del turno anterior (secuencias).

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

REGLAS CREENCIAS

Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello

ACTORES INTERESES

TOMA DE DECISIONES

P G+ G G

Coopero No

coopero

Que tanto hay qué saber?

Que tanto importa poder comunicarse?

TOMA DE DECISIONES

P G+ G g

Coopero No

coopero

TOMA DE DECISIONES

P G+ g g

Coopero No

coopero

TOMA DE DECISIONES

P G+ g g

Coopero No

coopero

La esencia de tomar

decisiones es asumir los

riesgos.

MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN

La esencia de tomar

riesgos.

La esencia de tomar

riesgos.

Así llega la estrategia al gerente publico

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

Any fool can know. The point is to understand

REALIDAD

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

Complejidad

Tácticas

REALIDAD

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

Complejidad

Tácticas

PREOCUPACION: SER PRESA DE LAS HEURISTICAS DECISONALES

REALIDAD

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

PREOCUPACION: SER PRESA DE LAS HEURISTICAS DECISONALES

• DISPONIBILIDAD • PERPETUACIÓN • AUTOENCUBRIMIENTO • AUTOJUSTIFICACIÓN • MARCO DE REFERENCIA • DRAMATISMO • PATRONISMO

REALIDAD

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

EN GENERAL, HAY QUE EVITAR

QUE LA SOLUCION DE UN PROBLEMA GENERE MÁS

COMPLEJIDAD

REALIDAD

ESTRUCTURACION

SELECCION

DECISION

MODELIZACION

PLANIFICACION

IMPLEMENTACION

EN PARTICULAR, LA GESTION PUBLICA DEBE ACTUAR CON

INTELIGENCIA A LA ALTURA DE LA COMPLEJIDAD SOCIAL

ACTUAL

EN PARTICULAR, LA GESTION PUBLICA DEBE ACTUAR CON

INTELIGENCIA A LA ALTURA DE LA COMPLEJIDAD SOCIAL

ACTUAL

DATOS DE

CALIDAD

Pero…INTELIGENCIA NO ES CUALIDAD DE LOS DATOS

DATO NO DA CONTEXTO

HAY CONSTRUIR EL CONTEXTO ADECUADO

INFORMACION

CONOCIMIENTO

ACCIÓN

VOLUMEN

VARIEDAD

VELOCIDAD

RETOS VERACIDAD

VALIDEZ

BIG DATA – POLITICA COMPUTACIONAL

Aplicación Local

L Los que cambiaron de partido para 2011

Reelectos

No Reelectos

L Congreso del Peru 2006-2011

(Red de coautores de proyectos de ley)

Congreso del Peru 2006-2011 - Red de coautores de proyectos de ley

2006-I 2006-II 2007-II

2008-II 2009-II 2010-II

2007-I 2008-I

2009-I 2010-I

Muchas Gracias

José Manuel MAGALLANES jmagallanes@pucp.edu.pe

jmagalla@gmu.edu

Inteligencia politica

Education

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