Daha sonra, sizi, model kavramını ve modelleme eylemini nasıl yorumladığınızı görmemizi sağlayan bir yola götüreceğiz, böylece sizi kesinlikle alışık olduğunuzdan farklı bir vizyonla tanıştırabiliriz.
- Modelden ne anlıyorsunuz? Modelleme sürecini nasıl yorumluyorsunuz? Modellemenin amacı nedir? Yapılı modelden ne gibi sonuçlar bekliyorsunuz?
Sosyal ve ekonomik sistemlerin bilgisayar modellemesi otuz yıldan daha eskidir. Tüm bu süre zarfında, envanter yönetimi, ulusal ekonomilerin New York'taki itfaiye istasyonlarının optimal dağıtımına performansı ya da aralarındaki karşılıklı ilişki gibi sonsuz sorunları analiz etmek için kullanılan modellerin önüne geçildi. küresel nüfus, kaynaklar, gıda ve kirlilik bunlardan birkaçı. Büyümenin Sınırları (Meadows ve diğerleri, 1972) büyük tartışmalara ve yanlış yorumlamalara yol açan bazı modeller gazetelerin başlığı haline geldi.
Bilgisayar modelleme, yüz milyonlarca dolarlık yıllık gelir sağlayan büyük bir endüstri haline geldi.
Yaşamlarımız boyunca, her birimiz modellerin sonucuyla karşılaşmış olacağız ve bunların geçerliliği ve geçerliliği hakkında hüküm vermiş olacağız. Ne yazık ki birçok insan bu kararları bilinçli ve akıllı bir şekilde veremez, çünkü onlar için modeller "kara kutular" gibidir: tamamen gizemli bir şekilde çalışan cihazlar. Bilgisayar modelleri çoğu insan tarafından yeterince anlaşılmadığından, kazayla veya kasıtlı olarak yanlış kullanılmaları kolaydır. Bu nedenle, bilgisayar modellerinin önceden alınmış bir kararı ve daha önce karar verilen eylemleri gerekçelendirmek için kullanıldığı birçok durum olmuştur.
Bu kötü kullanımlar durursa ve modelleme insanların genelliği için daha rasyonel bir araç haline gelirse, özel bir büyü ile teknolojik unsurlar olmaktan ve daha yaygın olarak kullanılan bir araç olmaktan çok uzak olacaktır.
Tanımlanan bilgisayar modelleri geleceğe bakmak ve politika analizi yapmak için kullanılan tiptedir.
Zihinsel Modeller ve Bilgisayar Modelleri
Neyse ki, herkes modellere aşinadır. İnsanlar zihinsel rol modellerini günlük olarak kullanırlar. Kararlarımız ve eylemlerimiz gerçek dünyaya değil, o dünyanın zihinsel imgelerine, parçalar arasındaki ilişkilere ve eylemlerimizin üzerindeki etkisine dayanır.
Zihinsel modellerin bazı güçlü avantajları vardır. Zihinsel bir model esnektir; sadece sayısal verileri değil, geniş bir bilgi yelpazesini de hesaba katabilir: yeni durumlara uyum sağlayabilir ve yeni bilgiler var oldukça değiştirilebilir. Zihinsel modeller, deneyimlerimizi yorumladığımız, planları değerlendirdiğimiz ve olası eylem türleri arasından seçtiğimiz filtrelerdir.
Ancak zihinsel modellerin dezavantajları da vardır. Üçüncü taraflarca kolayca anlaşılamazlar; yorumları farklıdır. Dayandıkları varsayımların incelenmesi genellikle zordur ve belirsizlikler ve çelişkiler tespit edilemez, sorgulanamayabilir ve çözülemez.
Teorik olarak, bilgisayar modelleri zihinsel modeller üzerinde çeşitli şekillerde iyileştirmeler sunar:
- Bunlar açıktır; varsayımları yazılı dokümantasyonun önüne eklenir ve istişare ya da gözden geçirmeye açıktır.Amalan varsayımların mantıksal sonuçlarını kaçınılmaz olarak hesaplayabilir, anlaşılabilir ve aynı anda birçok faktörü birbiriyle ilişkilendirebilir.
Bu özellikleri içeren bir bilgisayar modelinin zihinsel modellere göre güçlü avantajları vardır. Uygulamada, modeller idealden uzaktır:
- Çok zayıf bir şekilde belgelenmiş olabilirler ve öyle bir karmaşıklık düzeyine sahip olabilirler ki hiç kimse varsayımlarını inceleyemez. "Kara kutular" olarak adlandırılırlar. O kadar karmaşıktırlar ki, kullanıcı tutarlılıklarına veya varsayımlarının gerçekliğine güvenmez. Sayısal değerleri olmayan veya ölçülmesi zor faktörlerle ve karşılıklı ilişkilerle yüzleşemezler. onlar modeli inşa edenlerin uzmanlık alanı dışındadır.
Model Türleri: Optimizasyon vs. Simülasyon.
Birçok model türü vardır ve bunlar birçok şekilde sınıflandırılabilir. Modeller statik veya dinamik, matematiksel veya fiziksel, stokastik veya deterministik olabilir. Bununla birlikte, yararlı bir sınıflandırma, modelleri optimize eden ve simüle eden modeller arasında böldüğümüz sınıflandırmadır. Optimizasyon ve simülasyonlar arasındaki ayrım özellikle önemlidir çünkü bu tür modeller temelde farklı amaçlar için uygundur.
Optimizasyon
Sözlük nasıl optimize edileceğini tanımlar: «en iyi şekilde yararlanın; en fazlasını elde etmek için geliştirin. » Optimizasyon modelinin sonucu, bir hedefe ulaşmanın en iyi yolunun beyan edilmesidir. Optimizasyon modelleri size belirli bir durumda neler olabileceğini söylemez. Bunun yerine, bir durumdan en iyi şekilde yararlanmak için ne yapmanız gerektiğini söylerler; normatif veya tanımlayıcı modellerdir.
Bir optimizasyon modeli gelir olarak şu üç tür bilgiyi alır: ulaşılacak hedefler, yapılacak seçimler ve yerine getirilecek kısıtlamalar.
Simülasyon
Latince fiil simüler taklit etmek veya taklit etmek anlamına gelir. Bir simülasyon modelinin amacı, gerçek sistemi davranışının incelenebileceği şekilde kopyalamaktır. Model, gerçek sistemin bir laboratuvar kopyası, bir mikro dünyadır (Morecroft 1988).
Sistemin laboratuvarda bir temsilini oluşturarak, bir modelleyici, gerçek dünyadaki maliyetler nedeniyle imkansız, etik dışı veya yasaklayıcı deneyler yapabilir. Stokastik modelleme, sistem dinamikleri, ayrık simülasyon ve rol yapma oyunları gibi çok farklı teknikler vardır.
Optimizasyon modelleri kuralcıdır, ancak simülasyon modelleri açıklayıcıdır. Bir simülasyon modeli, belirli bir hedefe ulaşmak için neler yapılabileceğini hesaplamaz, ancak belirli bir durumda neler olabileceğini açıklar. Simülasyonların amacı, varsayılan koşullar altında sistemlerin gelecekte nasıl davranacağını tahmin etmek veya politikalar tasarlamak (yeni karar verme stratejileri veya organizasyon yapılarının tasarımı ve sistemin davranışı üzerindeki etkilerini değerlendirmek).
Başka bir deyişle, simülasyon modelleri ne olduğunu görmek için bir araçtır. Genellikle ne olur? optimal bir kararı bilmekten daha önemlidir.
Öğrenme Olarak Modelleme
Modelleme sadece somut fiziksel süreçleri analiz etmek için kullanılabilir mi? Modelleme sadece güvenilir olması gereken uzman teknisyenler tarafından kullanılabilir mi? Karar vericiler için yer yok mu? Tüm bu soruların cevabı kategorik bir NO olabilir.
Öğrenme Olarak Modelleme, analitik araçların müşterilerle tam ilişkide kullanılmasını içeren karar almayı destekleyen bir danışmanlık metodolojisidir. Danışmanlar grup sürecini kolaylaştırırlar. Müşterilerin (yöneticilerin veya yöneticilerin) fikirlerini ve varsayımlarını, doğru analitik araçları uygulamak için anlaşılabilir ve eğlenceli bir şekilde yakalamak için etkileşimli bir yaklaşım sağlar.
Ortaya çıkan modeller, müşterilere tutarlılıklarını ve sonuçlarını dikkate alarak fikirlerinin tutarlılığını kontrol etme yeteneği verir. Bu modeller, gerçekleştirilecek stratejiyle deney yapabilecekleri iş sisteminin bir temsilidir. Sürecin amacı, uygun iş konularının daha iyi anlaşılmasını sağlamak, tartışmaya odaklanmak ve sonuçta karar almayı geliştiren yeni fikirler ve fikirler üretmektir.
Bu sürecin temel yönleri:
- Modelleme, yönetimsel tartışmanın ayrılmaz bir parçasıdır.Yüzleştiriciler (danışmanlar) müşterilerin zihinsel modellerini yakalayan ve ifade eden araçlar sunar Yumuşak konular dikkate alınır (marka değeri, moral vb.). Müşteriler modellere üyeliğe sahiptir.Modeller müşteriler tarafından çalıştırılır ve kullanılır.
Sonuç
Modellerin kademeli olarak stratejik düşünceyi, grup tartışmasını ve yönetim meselelerini öğrenmeyi destekleyen araçlar olarak rol aldığı görülmektedir. Modeller bilgiyi yakalayan ve aktive eden haritalar olarak görülebilir, modeller bilgiyi filtreleyen ve düzenleyen yaklaşımlar olarak görülebilir ve modeller deney, işbirliği ve öğrenme için mikro dünyalar olarak görülebilir.
