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Modelo sistémico permitiría predecir desconfianza en instituciones públicas

May 26, 2021 | Ciencia e investigación

Danna Idalid Jiménez Forero y David Sneyder Pallares Naranjo, estudiantes de décimo semestre del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), se aliaron con el docente Jorge Andrick Parra Valencia para crear un modelo dinámico-sistémico que les permitiera conocer los niveles de desconfianza en las instituciones públicas en el país. Con la llegada de la pandemia, el proyecto dio un giro importante al ver la necesidad de evaluar la confianza, pero en este contexto específico.

“Con este proyecto queríamos primero otorgar la posibilidad de brindar unas nuevas políticas que ayuden a mitigar los altos índices de desconfianza que tanto quiebra hoy en día a una sociedad. Sin embargo, cuando aparece el covid-19 decidimos enfocarnos en ello para analizar todos los datos y poder conocer cómo el nivel de confianza de la población colombiana hacia el Gobierno podría afectar una situación como esta”, explica Pallares.

De acuerdo con el profesor Parra, este es un modelo SIR (Susceptible, infectado y recuperado), lo cual permite tener una representación del fenómeno, de los retardos, de las relaciones no lineales, “por eso es que la gente puede decir que viene una ola o puede decir qué tan bien se están comportando las personas frente a las reglas, políticas, sugerencias y normas que se van publicando para tratar de contener la pandemia”, agrega.

Aunque actualmente existen múltiples modelos SIR sobre Covid-19, este con sello UNAB se diferencia de los demás porque se está desarrollando en torno a la confianza que se tiene principalmente hacia los mandatarios. Además, según Jiménez Forero “el modelo es muy versátil ya que que puede implementarse o adaptarse a otra pandemia u otro país”.

 ¿Cómo funciona este modelo? Pallares expone que se comienza con un número inicial de personas infectadas y un número inicial de personas susceptibles. Luego hay una tasa de reproducción incontrolada definida como la cantidad de personas que una persona con el virus puede llegar a infectar durante su enfermedad. Esto se modifica con el tiempo mediante precauciones reguladas y voluntarias que se otorgan y que intentan prevenir la propagación del virus durante la duración de esta enfermedad. Seguidamente se obtiene una tasa de reproducción por día de una persona infectada, la cual se multiplica por el total de personas infectadas y se modifica por la fracción de personas aún susceptibles, de esta forma se puede determinar el flujo de salida de personas de la población susceptible a otro grupo. Esas personas infectadas eventualmente pasan a otra población, ya sea personas muertas o personas recuperadas. Por otro lado, la eficacia en las precauciones es función de la confianza que los ciudadanos tienen en el Gobierno.

El proyecto se encuentra en una etapa avanzada. “Queremos seguir trabajando, buscando tener una aplicación en la cual la gente pueda probar distintas políticas para mejorar sus estrategias de gestión de la cooperación pero en este momento todavía se encuentra a un nivel en el cual sería para público especializado que requiere una capacitación previa para poder usar la tecnología”, asegura el profesor.  Es decir, para que sea usado por personas que hagan la formación o personas que tengan conocimiento en el área como epidemiólogos, o que estén orientando y diseñando campañas para gestión de pandemias. 

El desarrollo del modelo ha contado también con el apoyo del consultor internacional, el canadiense Iván Taylor, presidenta en Policy Dynamics Inc., y también miembro de System Dynamics Society. De hecho, el próximo 26 de julio de este año estarán presentando su modelo en el International System Dynamics Conference.

 

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