ANIMANDO DIAGRAMAS CAUSAIS

Pesquisadores da Universidade de Londres (Miller, R., Brough, D. e Ogborn, J., 1989) propuzeram desenvolver uma ferramenta semi-quantitativa. Ogborn (1990) apresentou o que ele chamou de modelo semi-quantitativo - um diagrama causal mostrando relações entre variáveis e os sentidos de seus efeitos.


Modelo semi-quantitativo.

De acordo com Bliss e Ogborn (1990), os diagramas causais são ponto inicial comum para as pessoas que lidam com modelagem matemática. Uma das motivações foi desenvolver um ambiente de modelagem semi-quantitativa que pudesse servir como um precursor da modelagem matemática. O simbolismo empregado nos diagramas causais parece refletir uma intuição natural sobre muitos sistemas, mas fornecem somente uma indicação limitada sobre a provável estrutura algébrica das expressões matemáticas envolvidas.

Ogborn apresentou a idéia da construção de módulos que representam quantidades onde não se diga nada sobre valores absolutos, mas se reconheça mudança. Assim, um modelo poderia ser construído a partir da vinculação de módulos idênticos através de elos, e esses elos deveriam transmitir influências positivas e negativas, da saída ('output') de um modelo para a entrada ('input') de outro. Em cada iteração as "entradas" para cada módulo deveriam ser somadas, e adicionadas ao valor atual. Ogborn sugeriu, baseado na matemática das redes de neurônios, uma regra de atualização para um módulo rodar como um modelo dinâmico. O presente valor a(t) de um módulo se torna a(t+1), quando o peso wj é dado `a "entrada" ij(t) do j-ésimo módulo, onde:

A "saída" de um módulo é simplesmente seu valor a(t), e as intensidades e sinais são dadas nos pesos w. A escolha de uma função de resposta não linear

foi para limitar os valores de uma quantidade entre mais e menos um, pois o valor poderia ir rapidamente ao infinito.

Ogborn discutiu um método alternativo que faria os modelos relaxarem para uma configuração estável, através da modificação da regra de iteração para

exatamente a forma da regra utilizada em processos de distribuição paralela, no método de relaxação para a modelagem do cérebro.

Os pesquisadores pretenderam definir, em adição, uma facilidade gráfica de modelagem, para crianças verem as interações semi-quantitativas em serviço, sem ter que considerar a relação exata entre as variáveis. Os modelos desenvolvidos através dessa nova ferramenta trabalhariam com "números escondidos".

Ogborn (1990) argumenta que quando se tenta entender uma situação, freqüentemente tem-se muito pouco conhecimento para construir um modelo quantitativo exato, mas em geral tem-se uma idéia semi-quantitativa razoável do funcionamento de um sistema, e poderia se fazer um diagrama causal (ou modelo semi-quantitativo) onde seriam mostradas as relações e sentidos dos efeitos.

Miller et al. (1990) apresenta IQON ('Quantidades que Interagem Omitindo Números') - a ferramenta de modelagem semi-quantitativa, implementada em SMALLTALK, e tendo dois tipos de primitivos: uma caixa que representa uma variável com variação contínua, que pode ter valores acima ou abaixo do nível "normal", e elos de efeitos positivos e negativos para representar relações que implicam em mudança incremental.

O método utilizado pelos pesquisadores foi o de desenvolver um ambiente que processe no computador os diagramas causais. A construção desses diagramas envolve a identificação das variáveis do sistema, e a atribuição de (embora ambíguas e vagas) relações direcionais de efeitos positivos e negativos para pares delas.

A tarefa primária de IQON é interpretar os diagramas causais de modo consistente, para construir um modelo matemático dinâmico subjascente, cujo comportamento aproximadamente corresponda a intensão original de quem modela. Os elos positivos e negativos num diagrama causal são ambíguos, e oferecem somente uma indicação limitada do comportamento matemático aceitável da relação entre variáveis num modelo particular.

NOSSO SISTEMA VISQ É UMA VERSÃO IMPLEMENTADA DE IQON RETORNA