MACTOR en la prospectiva. Análisis de actores



Introducción

A partir del estudio realizado el año anterior con el fin de mejorar la planificación estratégica del Ministerio de economía y Planificación se continúa investigando en esta línea pero en este caso utilizando el software MACTOR.

En investigaciones pasadas se había realizado un análisis estructural basado en la consulta con un grupo de expertos, mediante el software MICMAC el cual arrojo diez variables claves.

En el marco propuesto por Michel Godet en su método de los escenarios, este informe analizará en mayor profundidad la categoría: análisis de actores que se basa en el reconocimiento de los actores que conforman el sistema bajo estudio, los cuales tienen una influencia determinante en la evolución futura del mismo.

Conocer los planes, estrategias, influencias y equilibrios de poder entre los actores es esencial en todo ejercicio de prospectiva. Según Godet, escenarios que omiten un análisis cuidadoso de los movimientos de los actores carecerán de pertinencia y coherencia. Para realizar el estudio se procede a partir de las diferentes etapas organizando las diferentes entrevistas con los expertos que influyan de manera directa o indirecta en las variables claves, del análisis estructural.

Desarrollo

Durante los últimos treinta años, las matrices de impacto se han convertido en una de las herramientas que más se utilizan en el campo de futuros. Con el objetivo de investigar sistemas y sus dinámicas, las matrices de impacto se pueden dividir en tres categorías: análisis estructural, estrategias de los actores y matriz probabilística de impacto cruzado. En el análisis estructural, estos impactos se relacionan con variables (método MICMAC). La matriz de estrategias de los actores incluye actores y sus objetivos (método MACTOR). En los modelos probabilísticos, desarrollados a fines de los sesenta y mejorados en los setenta, se combinan eventos e hipótesis (método SMIC-PROB-EXPERT).

1.1 Los escenarios y la caja de herramientas de prospectiva.

Basada principalmente en matrices de impacto, la caja de herramientas de prospectiva desarrollada a mediados de los setenta por Michel Godet y los equipos franceses de asesoramiento e investigación prospectiva, es una combinación de técnicas orientada a la construcción de escenarios. El proceso de prospectiva estratégica comprende tres etapas principales: construcción de las bases, identificación de cuestiones principales en juego, y construcción de escenarios.

En esta etapa, el método consiste en establecer y analizar el sistema objeto de estudio. El propósito de esto es identificar los puntos y cuestiones fundamentales que representan apuestas para el futuro y entorno a los cuales los actores podrían elaborar sus estrategias. El análisis estructural es la herramienta principal en esta etapa del proceso.

En esta segunda etapa, el punto es descifrar los verdaderos mecanismos que regulan la existencia y evolución de ciertas variables. Si tomamos en cuenta la estrategia de los actores podremos comprender mejor las evoluciones observadas, y ampliar el rango de futuras evoluciones. Es posible que ciertas cuestiones en juego parezcan estar generando potencialmente alianzas o conflictos. Serán determinantes en el futuro. Por lo tanto, es importante formular preguntas claves que se relacionen con la evolución a largo plazo del sistema estudiado.

Un escenario se construye a partir de una serie de hipótesis plausibles sobre cada una de las preguntas claves. El objetivo será en primer lugar, explorar y luego reducir el "espacio de escenarios" (análisis morfológico), teniendo en cuenta las exclusiones que derivan, por ejemplo, de posibles incompatibilidades entre ciertas hipótesis. Luego deberá analizarse el grado de coherencia de los escenarios preseleccionados. El método utilizado (SMIC PROB-EXPERTS) consiste en preguntar a los participantes sobre las probabilidades de ocurrencia simple y condicional de estas hipótesis. Sus respuestas permitirán deducir las probabilidades generales de los diversos escenarios. Consecuentemente, se elegirán los escenarios exploratorios entre los más probables.

Es necesario tener presente que a cada etapa del proceso corresponden herramientas específicas (Figura 1). Primero que todo, estas actúan como un medio para el desarrollo del proceso. Además, poseen un carácter modular y pueden ser reorganizadas y aplicadas (o no) dependiendo del caso.

El presente documento se basa fundamentalmente en el método y las herramientas que se asocia con la segunda etapa: identificación de las cuestiones principales en juego y preguntas claves para el futuro (MACTOR).

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Figura 1. El Método de los escenarios.

Identificación de las variables claves. El método MICMAC

2.1 Antecedentes históricos del análisis estructural.

El análisis estructural, además del método de escenarios, es una de las herramientas más usadas en el estudio de futuros. El análisis estructural, inspirado en el enfoque sistémico, experimentó un verdadero impulso recién a fines de la década de los sesenta. Probablemente fue JayForrester, a través de sus trabajos sobre modelos de dinámicas industriales y luego, dinámicas urbanas (1961), quien dio origen a las primeras justificaciones del análisis estructural. Al mismo tiempo, la necesidad de analizar variables múltiples y homogéneas, cualitativas y cuantitativas, impulsó a los precursores del análisis estructural a utilizar otros modos de representación basados en matrices y gráficos.

En 1974 Godet y Duperrin sugirieron un método operacional para clasificar los elementos de un sistema, en el marco de un estudio de futuros sobre la energía nuclear en Francia. Este método conforma casi en su totalidad el análisis estructural. Además, a pesar de los numerosos estudios realizados a partir de entonces, este método originó un cierto modelo estándar en este campo.

Desde mediados de 1980 el análisis estructural experimentó un creciente número de aplicaciones en varias esferas, tanto en empresas como en temas relacionados con la sociedad.

2.2 Presentación del método

2.2.1. Objetivo y etapas

El análisis estructural es una herramienta diseñada para vincular ideas. Permite describir el sistema gracias a una matriz que une todos sus componentes. Mediante el análisis de estas relaciones, el método permite destacar las variables que son esenciales para la evolución del sistema. Tiene la ventaja de estimular la reflexión dentro del grupo, y hacer que las personas analicen ciertos aspectos que algunas veces son poco intuitivos. El sistema estudiado se presenta como un conjunto de elementos interrelacionados. La red de interrelaciones de estos elementos, es decir, la configuración del sistema (estructura), constituye la clave de sus dinámicas. El análisis estructural, que intenta sacar a la luz esta estructura, comprende tres etapas:

1. Inventario de variables/factores

Esta etapa, que es la menos formal, es crucial para el resto del proceso.

2. Descripción de las relaciones entre variables

Durante esta segunda etapa, el punto es reconstituir y describir la red de relaciones entre las variables.

3. Identificación de variables esenciales

Esta última etapa consiste en identificar las variables esenciales para las dinámicas globales del sistema.

2.2.2. El inventario de variables

La primera tarea consiste en definir el alcance del estudio, y por lo tanto el alcance del sistema a ser estudiado. La segunda etapa será entonces realizar un inventario de todas las variables que caracterizan al sistema. En esta etapa es conveniente ser lo más exhaustivo posible, teniendo cuidado de no dejar nada sin explicar al describir el sistema. Además de las reuniones de reflexión, es conveniente estimular y afianzar la determinación de variables por medio de entrevistas con expertos. En una segunda etapa, debe elaborarse la lista de variables, completarla si es necesario y, posiblemente, agrupar, separar o incluso eliminar algunas de ellas para obtener una lista homogénea. Esta lista normalmente debería tener como máximo 80 variables.

Con el fin de hallar las variables nos entrevistamos con ocho expertos de la Dirección Provincial de Economía y Planificación de Villa Clara varias veces hasta conciliar con ellos el listado de variables con la que trabajaríamos, proporcionándonos también una breve y entendible descripción de cada variable, las cuales aparecen a continuación de forma enumerada:

Variables resultado del encuentro día 7de julio 2015

2.2.3 Descripción de las relaciones entre variables

El método consiste en vincular las variables en una tabla de doble entrada, la matriz de análisis estructural (ver Figura 2), preparada especialmente para el caso. Las filas y columnas en esta matriz corresponden a las variables que surjan de la primera etapa.

El relleno es cualitativo. Por cada pareja de variables, se plantean las cuestiones siguientes: ¿Existe una relación de influencia directa entre la variable i y la variable j? Si no existe, se anota 0; en el caso contrario, se cuestiona si esta relación de influencia directa es, débil (1), mediana (2), fuerte (3) o potencial (P). A medida que se avanza en la asignación del tipo de relaciones, se va creando un lenguaje frecuente entre los investigadores, logrando una buena coherencia con la realidad del sistema. La medida de las intensidades y la consideración de relaciones potenciales se convierten en soluciones de compromiso aceptables para permitir que la reflexión colectiva avance hacia la obtención de los objetivos establecidos para esta investigación.

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Figura 2. Matriz de Influencias Directas.

Interpretación del gráfico de influencia por dependencia y tipología de variables

Las variables que caracterizan el sistema estudiado y su entorno pueden proyectarse sobre el gráfico de influencia por dependencia. La distribución de la nube de puntos en este plano y en particular con respecto a los diversos cuadros que se forman alrededor de su centro de gravedad permite identificar cuatro categorías de variables. Estas categorías se diferencian entre sí dependiendo de la función específica que pueden desempeñar en las dinámicas del sistema.

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Figura 3: Clasificación del gráfico de influencia por dependencia.

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Figura 4. Gráfico de influencia por dependencia.

Sabiendo esto ya estamos preparados para clasificar las variables de nuestro sistema, donde nuestro gráfico de influencia por dependencia, en el software MICMAC, aparece en la Figura 5 y la clasificación de las variables son las siguientes:

Variables Determinantes: Son todas muy influyentes y un tanto dependientes. La mayor parte del sistema depende entonces de estas variables, ubicadas en el cuadro superior izquierdo del gráfico de percepción. Las variables influyentes son los elementos más cruciales ya que pueden actuar sobre el sistema dependiendo de cuánto podamos controlarlas como un factor clave de inercia o de movimiento. También se consideran como variables de entrada en el sistema. Entre ellas, existen muchas veces variables del entorno que condicionan fuertemente el sistema, pero en general no pueden ser controladas por éste. Actúan más bien como un factor de inercia. Condicionan el resto del sistema. Indican en parte el funcionamiento del sistema.

Variable Reguladora: Son las variables que explican y condicionan el resto del sistema. Indican en parte el funcionamiento del sistema. Son muy motrices y poco dependientes. En ocasiones, según la evolución que sufran a lo largo del período de estudio se convierten en frenos o motores del sistema.

Variable Autónoma (desconectada): Son al mismo tiempo poco influyentes y poco dependientes. Estas variables están ubicadas en el cuadro inferior izquierdo, y parecieran en gran medida no coincidir con el sistema ya que por un lado no detienen la evolución del mismo, pero tampoco permiten obtener ninguna ventaja de él. No obstante, en este grupo de variables es conveniente hacer una distinción entre:

* Las variables desconectadas, ubicadas cerca del eje de las coordenadas, cuya evolución parece estar bastante excluida de las dinámicas globales del sistema.

Variable Blanco y Variables de Riesgo: Son al mismo tiempo muy influyentes y muy dependientes. Estas variables ubicadas en el cuadro superior derecho del gráfico son, por naturaleza, factores de inestabilidad puesto que cualquier acción sobre ellas tiene consecuencias sobre las otras variables, en el caso que se cumplan ciertas condiciones sobre otras variables influyentes. Pero estas consecuencias pueden tener un efecto boomerang que amplifica o bien detiene el impulso inicial. Además, en este grupo de variables conviene realizar una distinción entre:

* Las variables de riesgo, situadas más precisamente a lo largo de la diagonal, que tendrán muchos chances de despertar el deseo de actores importantes, ya que, dado su carácter inestable, son un punto de ruptura para el sistema;

* Las variables blanco, ubicadas por debajo de la diagonal más a lo largo del límite norte-sur, son más dependientes que influyentes. Por lo tanto, se pueden considerar, en cierta medida, como el resultado de la evolución del sistema. Sin embargo, es posible actuar deliberadamente sobre ellas para que evolucionen en la forma deseada. Por consiguiente, estas variables representan posibles objetivos para el sistema en su totalidad, más que consecuencias absolutamente predeterminadas.

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A partir de estas variables claves continuamos el estudio; ahora utilizaremos el software MACTOR.

Comprensión de las estrategias de los actores

MACTOR significa "Matriz de Alianzas y Conflictos: Tácticas, Objetivos y Recomendaciones". Fue desarrollado por el LIPSOR del CNAM de Paris a mediados de los ochenta. .El MACTOR busca estimar la correlación de Fuerzas que existen entre los actores y estudiar sus convergencias y divergencias con respecto a determinados retos y objetivos asociados.

Esta etapa es esencial. Hasta tanto no se realice un exhaustivo estudio retrospectivo, es imposible llevar a cabo un pensamiento prospectivo adecuado. Notablemente, esto significa considerar todas las variables y cuestiones claves identificadas con anterioridad, y la elaboración de una base de datos (tanto cuantitativa como cualitativa) que debería ser lo más extensa posible. Deberían utilizarse todas las fuentes de información estadística para identificar las tendencias evolutivas más importantes, analizar las discontinuidades pasadas, las condiciones en las que éstas surgieron y el papel que desempeñaron los principales actores de esta evolución.

Como en el caso del análisis estructural, la información anterior debe complementarse con entrevistas cualitativas con los mismos actores; este método permite identificar los eventos principales que señalan el camino hacia el futuro, para tener una mejor visión general de la interacción de eventos y una mejor comprensión de las relaciones entre los actores. Sólo cuando pueda disponerse de una sólida base de datos y cuando exista un conocimiento profundo de los desafíos futuros, el método MACTOR podrá aplicarse de manera útil.

El futuro nunca está totalmente predeterminado, a pesar de la influencia que puedan tener las tendencias del pasado; el futuro permanece abierto a los distintos escenarios posibles. Los actores del sistema objeto de estudio poseen distintos grados de libertad que podrán ejercer, a través de la acción estratégica, con el fin de alcanzar los objetivos que se han fijado y de este modo llevar adelante su proyecto exitosamente.

A partir de esto se deduce que el análisis de los movimientos de estos actores, confrontando sus planes, analizando el equilibrio de poder entre ellos (en términos de límites y medios de acción) resulta esencial para aclarar las cuestiones estratégicas y los temas claves para el futuro (que son los resultados y las consecuencias de las batallas previsibles).

En el campo de la prospectiva, existe un consenso general sobre dos puntos referidos al análisis de los movimientos de los actores.

Por un lado, todos concuerdan en reconocer que es un paso crucial -y quizá el más importante- en la construcción de una base para el pensamiento que permitirá la elaboración de escenarios. Sin un cuidadoso análisis de los movimientos de los actores, los escenarios carecerán de importancia y coherencia.

Por otra parte, las mismas personas lamentan la notable falta de una herramienta sistemática para analizar el comportamiento de los actores. Esta falta se hace mucho más evidente en el hecho de que el comportamiento de los actores, muy frecuentemente, está precedido de un análisis bastante rudimentario, que utiliza herramientas (el método MICMAC) para ayudar a identificar las variables claves y hacer las preguntas correctas; en otras palabras, para mejorar la pertinencia del proceso de pensamiento.

Recordamos que se trata de una cuestión de concentrarse en aquellos actores que directa o indirectamente controlan las variables claves identificadas por el análisis estructural. Entonces, construimos una tabla de "estrategias de actores", presentada en la forma de una matriz cuadrada (actores x actores) en la que:

Completar esta tabla es una actividad que requiere discusión en grupo; se comparte la información reunida sobre cada actor y sus relaciones con los otros. Esta información sobre el comportamiento de los actores puede reunirse o complementarse con conversaciones con expertos que representen a cada grupo de actores. Dado que generalmente resulta difícil pedirle a un actor que revele su propia estrategia y sus propias fortalezas y debilidades, es mucho más fácil lograr que hable sobre los otros actores. Al ser tamizada por paquetes de información parcialmente veraz, surge una imagen más o menos coherente de toda la situación.

Con frecuencia se dice que sería bueno aprovechar la información derivada de la teoría de los juegos, a fin de utilizar inteligentemente los datos casi completos reunidos en las tablas de la estrategia de los actores.

3.2.1 Objetivo y etapas

Objetivos del análisis de actores

El Análisis de actores se basa en el reconocimiento de que los actores que conforman el sistema bajo estudio tienen una influencia determinante en la evolución futura del mismo. Conocer los planes, estrategias, influencias y equilibrios de poder entre los actores es esencial en todo ejercicio de prospectiva.

Según Godet, escenarios que omiten un análisis cuidadoso de los movimientos de los actores carecerán de pertinencia y coherencia.

En la metodología GODET, el Análisis de actores es posterior a la identificación de las variables claves del sistema realizada mediante el análisis estructural.

3.2.2 El análisis de los movimientos de los actores, como lo proponemos en el método MACTOR, comprende las siguientes fases:

Fase 1: Identificar los actores que controlan o influyen sobre las variables clave del análisis estructural: listado de actores.

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Figura 5. MACTOR- Lista de actores principales

Como se puede apreciar en la Figura 5 los actores principales fueron personas de las áreas de gestión económica, producción, planificación y contabilidad. Y en la Figura 6 se enlistan los objetivos organizacionales de la empresa que resultaron de la planeación estratégica y que fueron punto de partida para el análisis MACTOR. El consenso de esos expertos de cada área involucrada en el sistema se expresó de manera numérica en el software MACTOR.

Fase 2: Identificar los objetivos estratégicos de los actores respecto a las variables clave: listado de objetivos.

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Figura 6 MACTOR. Lista de Objetivos

En esta fase 2 MACTOR se listan los objetivos .En esta fase se detallaron cinco objetivos: Aumentar las ventas e ingresos y disminuir gastos, disminuir el costo por peso de producción, aumentar la productividad del trabajo, aumentar la utilidad o ganancia y existencia de la correlación entre salario medio y productividad. Estos objetivos de la figura fueron definidos en base a la planeación estratégica de la empresa que se realizó el día 30 de mayo 2016.

Fase 3: Evaluar las influencias directas entre los actores: jerarquización de actores mediante un cuadro de influencias entre actores (MAA o Matriz de Actores x Actores).

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Figura 7 Matriz de Influencia Directa (MID)

Fase 4: Conocer el posicionamiento de los actores respecto a los objetivos. Describir la actitud actual de cada actor respecto a cada objetivo. Representación matricial Actores x Objetivos.

El signo indica si el actor es favorable u opuesto al objetivo

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Figura 8. Matriz de Actores x Objetivos

Fase 5: Conocer el grado de convergencia y de divergencia entre los actores y el plano de la distancia que existe entre los diferentes objetivos del sistema.

Resultados

Pero al analizar las relaciones de poder, no podemos limitarnos simplemente a la influencia directa: un actor puede influir a otro por intermedio de un tercer actor. Por lo tanto resulta útil examinar la matriz MIDI obtenida teniendo en cuenta simplemente la influencia directa e indirecta (de segundo orden):

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Figura 9. Matriz de Influencia Indirecta (MIDI)

Los valores representan las influencias directas e indirectas de los actores entre ellos:

Cuanto más importante es la cifra mayor influencia de un actor sobre otro.

La influencia total de un actor i se calcula como la suma de los elementos de la fila de MIDI, sin contar la influencia sobre sí mismo.

La dependencia total de un actor i se calcula como la suma de los elementos de la columna de MIDI, sin contar la influencia indirecta sobre sí mismo

En forma similar al MICMAC, se visualizan los resultados en los planos de influencia-dependencia entre actores.

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Figura 10.Plano de Influencia y dependencia entre actores

El área de contabilidad, producción y gestión económica se encuentra en el cuadrante superior derecho esta área según Godet (2007) es el Actor de enlace. Por otro lado tenemos la planificación como un Actor autónomo.

Relación de orden 1

Matriz de posiciones simples (1MAO)

La matriz simple del 1MAO de la posición demuestra la valencia de cada actor con relación a cada objetivo (probablemente, improbable, neutral, o indiferente). Esta matriz, resultado de fase de Mactor 3, no está hecha de las entradas de datos iniciales. Mactor lo calcula de nuevo de 2MAO.

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Figura 11. Matriz de posiciones Simple (Actores x Objetivos)

Relación de orden 2 Matriz de posiciones valoradas (2MAO)

Esta matriz es la información inicial dada por el usuario y también presenta marginalidades

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Figura 12. Matriz de posiciones Valoradas (Actores x Objetivos)

El signo indica si el actor es favorable u opuesto al objetivo

El histograma se usa para identificar para cada actor, la extensión de su posición con relación a los objetivos definidos, por ejemplo para o en contra.

Monografias.comFigura 13. Histograma de la implicación de los actores sobre los objetivos (2MAO)

Relación orden 3

Matrices de posiciones ponderadas valoradas (3MAO)

Lo ponderado (con relación a la competitividad) apreció la matriz de la posición (3MAO) describe la posición de cada actor en cada objetivo. Esto tiene en cuenta su grado de opinión en cada objetivo, su jerarquía objetiva y su competitividad entre actores.

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Figura 14. Matrices de posiciones ponderadas valoradas (3MAO)

Los valores positivos representan la movilización de los actores en la consecución de sus objetivos.

Los valores negativos representan la tasa de oposición.

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Figura 15. Histograma de la movilización de los actores sobre los objetivos (3MAO)

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Figura 16. Plano de correspondencias actores / objetivos

Convergencia de orden 1

Matriz de convergencias (1CAA)

El Matriz de convergencias de objetivos entre actores (1CAA) identifica para un par de actores el número de posiciones comunes que tienen en los objetivos (profesional o en contra de). Esto identificaría el número de alianzas posibles. Las posiciones "Neutrales" y "indiferentes" (cifradas como "0") no son tomadas en cuenta. Esta es una matriz simétrica.

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Figura 17. Matriz de convergencias (1CAA)

Los valores representan el grado de convergencia: más intensidad más importante, más actores tienen intereses convergentes.

El mapa de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercanos la convergencia es intensa. Este mapa se usa para crear una gráfica de convergencias de actores.

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Figura 18.Plano de convergencias entre actores de orden 1

Aquí en la Figura 18 podemos observar que la gestión económica y la planificación convergen fuertemente luego le sigue el departamento de producción y por último se puede apreciar poca convergencia del departamento de contabilidad. La convergencia en términos simples sugiere la coincidencia de ideas, tendencias e intereses entre los diferentes actores del sistema.

La gráfica de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercanos la convergencia es más intensa.

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Figura 19. Gráfico de convergencias entre actores de orden 1

Convergencia de orden 2

Matriz valorada de convergencias (2CAA)

La matriz valoradas de convergencia Actores X Actores (2CAA) está relacionada con la Matriz de valorada de posiciones Actores X Objectivos (2MAO). Esto calcula la intensidad común de convergencia entre dos actores, cuando estos tienen el mismo grado (favorables o en contra del objetivo). Los valores en esta matriz no miden el número de alianzas potenciales (como en 1CAA), pero la intensidad de la alianza con la jerarquía de objetivos (las preferencias) de la pareja de actores. Es una matriz simétrica.

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Figura 20. Matriz valorada de convergencias (2CAA)

Los valores representan el grado de convergencia: más intensidad más importante, más actores tienen intereses convergentes.

El mapa de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercanos la convergencia es intensa. Este mapa se usa para crear una gráfica de convergencias de actores.

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Figura 21. Plano de convergencias entre actores de orden 2

Aquí podemos observar la fuerte convergencia entre la producción y la gestión económica y luego le sigue la producción, por otro lado se observa la débil convergencia en el área de contabilidad.

La gráfica de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercanos la convergencia es intensa.

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Figura 22. Gráfico de convergencias entre actores de orden 2

Convergencia de orden 3

El mapa de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercano la convergencia es intensa. Este mapa se usa para crear una gráfica de convergencias de actores.

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Figura 23. Plano de convergencias entre actores de orden 3

La gráfica de convergencias entre actores traza un mapa de los actores con relación a sus convergencias (los datos en matrices 1CAA, 2CAA, 3CAA). Esto es, mientras actores más cercanos la convergencia es intensa.

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Figura 24. Gráfico de convergencias entre actores de orden 3

Divergencia de orden 1

Matriz de divergencias (1DAA)

La Matriz de divergencias de objetivos entre Actores X Actores (1DAA) identifica para cada pareja de actores el número de objetivos en los cuales estos actores no mantienen la misma posición En otras palabras describe el número de conflictos potenciales. Las posiciones "Neutrales" y "indiferentes" (con código "0") no son tomadas en cuenta. Es una matriz simétrica.

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Figura 25 Matriz de divergencias (1DAA)

Los valores representan el grado de divergencia: más intensidad más importante, más actores tienen intereses divergentes.

Esto traza un mapa de las posiciones de los actores según sus divergencias preciadas (los datos encontraron en Matriz 2DAA). Esto es, mientras más distantes estén los actores su divergencia es intensa.

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Figura 26. Plano de divergencias entre actores de orden 1

Divergencia orden 2

El Matriz de divergencias valoradas Actores X Actores (2DAA) está relacionada con la Matriz valorada de Actores X Objectivos (2MAO). Identifica para cada pareja de actores el número de objetivos para los cuales estos actores no mantienen la misma posición .Los valores en esta matriz no miden el número de conflictos potenciales (como en 1DAA), pero más bien la intensidad de conflicto con la jerarquía de objetivos (las preferencias) de la pareja de actores. Es una matriz simétrica.

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Figura 27. Matriz valorada de divergencias (2DAA)

Los valores representan el grado de divergencia: más intensidad más importante, más actores tienen intereses divergentes.

Esto traza un mapa de las posiciones de los actores según sus divergencias preciadas (los datos encontraron en Matriz 2DAA). Esto es, mientras más aparte se encuentre un actor del otro su divergencia es intensa.

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Figura 28. Plano de divergencias entre actores de orden 2

Divergencia de Orden 3

La Matriz valorada de Divergencias Actores X Actores (3DAA) está relacionada con la matriz de la posición Actores X Objectivos (3MAO). Identifica para cada pareja la intensidad común de divergencia para esos dos actores que no mantienen la misma posición. Los valores de esta Matriz miden la intensidad de conflicto con, para cada pareja, sus jerarquías de objetivos (las preferencias) y su competitividad. Es una matriz simétrica.

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Figura 29. Matriz valorada ponderada de divergencias (3DAA)

Los valores representan el grado de divergencia: más intensidad más importante, más actores tienen intereses divergentes.

Esto traza un mapa de las posiciones de los actores según sus divergencias preciadas (los datos encontraron en Matriz 3DAA). Esto es, mientras más aparte se encuentren los actores el uno del otro, su divergencia es intensa.

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Figura 30. Plano de divergencias entre actores de orden 3

Matriz de ambivalencia de actores

Dos actores pueden compartir ambos convergiendo y divergiendo posiciones en objetivos diferentes. Por lo tanto, llamamos a esta pareja de actores ambivalentes. Si tienen el deseo de aliarse, entonces tienen que trabajar sólo en esos objetivos comunes, y apartar sus objetivos divergentes. La ambivalencia actuante se calcula con tres señalizadores de equilibrio usando sus posiciones sencillas, preciadas, entonces preciadas y cargadas.

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Figura 31. Matriz de ambivalencia de actores

El indicador varia de 1 (actores muy ambivalentes) a  0 (actores no ambivalentes).

Histograma de la ambivalencia entre actores

Este histograma está producido del vector actuante de ambivalencia.

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Figura 32. Histograma de la ambivalencia entre actores

Conclusiones

Este trabajo tiene una gran importancia ya que con los resultados obtenidos se logra una mejor planificación de la economía a partir de los objetivos expresados por los diferentes expertos, se obtienen las diferentes convergencias y divergencias que existen entre ellos y se sientan las bases para crear el futuro deseado. Además con esta investigación se está satisfaciendo una demanda del ministerio en cuestión, contribuyendo así a introducir a Cuba en el siglo XXI de la prospectiva a nivel mundial.