Un modelo sobre la depresión
Basado en un modelo de simulación con Vensim
El modelo que ofrecemos aquí puede considerarse como una aproximación desde la perspectiva de la Dinámica de Sistemas a los mecanismos que dan lugar a una depresión de carácter exógena.
Digamos en primer lugar que consideramos la depresión como un caso particular de estabilidad de un sistema. En este sentido, enlazamos con el planteamiento general de la teoría de sistemas, merced a la cual los distintos sistemas presentan principios de organización equivalentes, estos es, existe un cierto isomorfismo entre diferentes tipos de sistemas, sean éstos físicos, biológicos, sociales o psicológicos.
Algunos conceptos nos han resultado útiles, tales como el de variedad requerida de Ashby merced al cual la estabilidad (y por qué no, la supervivencia) de un organismo depende de su capacidad de generar una variedad de respuestas equivalente a la variedad de perturbaciones a las que es sometido. Igualmente, el concepto de tasa de renovación de Margalef nos ha resultado provechoso para comprender los procesos de cambio en los distintos subsistemas del modelo. Y por último la Teoría de Catástrofes de Thom, que explica cómo una pequeña perturbación en un sistema pude provocar la ruptura de equilibrio.
El modelo en cuestión consta de cuatro subsistemas: Logro, Cogniciones, Emociones y Energía (o biológico). El subsistema de Logro es el más exterior de todos ellos, a nivel de comportamiento humano, y es el que arrastra en sus efectos al restos de subsistemas, cada uno de ellos más interior. Es en el primer nivel donde se encuentran las mayores posibilidades de intervención, afectando a los restantes sus consecuencias de una forma un tanto automática.
En una primera aproximación verbal al modelo diremos que la depresión surge en un contexto de adaptación como consecuencia de un intento por parte del sujeto por ofrecer una alternativa de respuesta a una determinada perturbación del medio. Cuando esto sucede, y tras una cadena de acontecimientos, la variable última del sistema -sistema biológico- queda afectada y la persona se precipita en una depresión. En términos más concretos, diremos que el sujeto no puede controlar ciertos acontecimientos del medio, percibe que carece de control, lo que origina una respuesta emocional -ansiedad-, que será mayor cuanto más negativa sea la interpretación establecida al respeto -cogniciones-. Si la situación de ansiedad se hace persistente y alcanza una cierta intensidad, se llegará a producir una alteración más o menos profunda del sistema nervioso -agotamiento nervioso- que dará lugar a ciertas perturbaciones fisiológicas: cansancio crónico, insomnio, anorexia ..etc. A partir de ahí el sujeto carecerá de fuerzas para hacer frente a las demandas del medio, emitirá menos conducta, menos control y entrará en la dinámica del círculo vicioso.
El diagrama causal que resume estas ideas:
Y el diagrama de Forrester:
Si tomamos la habilidad del sujeto, el sistema se mantiene estable en un amplio rango de valores, pero es a partir de un cierto punto, aquí 0.43, cuando la más mínima alteración implicará una perdida de equilibrio -catástrofe- y el sujeto se precipitará en una depresión.
Mostramos en la siguiente tabla la evolución de un sistema para un valor por encima de 0.43 en habilidad, donde todavía es posible un cierto equilibrio:
Y esta otra tabla para valores inferiores a este límite de 0.43 para el que el sistema carece de equilibrio posible.
Por último, la tabla que muestra la recuperación del sistema cuando hay una intervención en un determinado momento temporal. Obsérvese cómo el subsistema biológico más interior, de menor tasa de renovación, presentan una respuesta más tardía tanto en ser afectado por la falta de control como en recuperarse de la depresión.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
Carlos Camacho
vararey@us.es
(*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor
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