1. Washington DC
Marzo, 2014 Prof. José Manuel MAGALLANES
Producción de
Inteligencia Política:
DATO, MODELOS,
ESTRATEGIAS Y ACCIÓN
2. 2
Producción de Inteligencia Política
Profesor: José Manuel MAGALLANES
GWU – Washington DC, Marzo de 2014
CONCEPTOS BÁSICOS
PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
3. 3
Producción de Inteligencia Política
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CONCEPTOS BÁSICOS
PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
¿Qué? ¿Cuándo? ¿Dónde?
¿Por qué? ¿Quién?
¿Cómo?
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
¿Cuál?
¿Para qué? ¿Cuánto?
¿Me arriesgo?
¿Con qué?
4. 4
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CONCEPTOS BÁSICOS
PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
Problema
Explicaciones Causales
Proyectos
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
Prioridades
Estrategias
Tácticas
Pedidos
Impacto
Datos
5. 5
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CONCEPTOS BÁSICOS
PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION POLITICO-TECNICO
POLITICO-TECNICO
POLITICO-TECNICO
POLITICO-TECNICO
POLITICO-TECNICO
POLITICO-TECNICO
6. 6
Producción de Inteligencia Política
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CONCEPTOS BÁSICOS
PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
vision
7. 7
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ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
8. 8
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PROBLEMA
Lo que no se ajusta a
nuestro paradigmas
Observado ≠ EsperadoCONCEPTODE
PROBLEMA
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
9. 9
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CONCEPTODE
PROBLEMA
¿AMENAZA? ¿OPORTUNIDAD?
Subjetividad del Problema
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
10. 10
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IDENTIFICACION
HECHOS OPINIONES
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
11. 11
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COMPONENTES
ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO
SOCIOLOGICOANTROPOLOGICO
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
12. 12
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DIFICULTADES
ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO
SOCIOLOGICOANTROPOLOGICO
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
13. 13
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PROBLEMA PÚBLICO
¿CUANDOTENEMOSPROBLEMA
PÚBLICO?
PROBLEMA=X1•X2•X3•X4•X5•…•Xn
Vector de
definición
CANTIDAD DE
AFECTADOS
COORDINACIÓN
INEFICIENTE
SOLUCIÓN
CONFLICTIVA
DIALOGO
ESTRUCTURADOR
RETO DE LA DESAMBIGUACIÓN
¿problema para quien?
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
14. 14
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PROBLEMA PÚBLICO
POSIBLE APROVECHABLE
DESEABLE
¿CUÁLES ELEGIMOS?
DECIDIBILIDAD
DIALOGO
ESTRUCTURADOR
ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
15. 15
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ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
IDEASORGANIZADORAS
SITUACION
ENCONTRADA
SITUACION
ESPERADA
COMO LO
DEJAMOS
(LINEA DE BASE)
EL RATIO
INFRAESTRUCTURA/
USUARIO?
QUE OPINA LA GENTE
SOBRE EL TEMA?
DONDE SE ESTAN
QUEJANDO?
CUANDO SE COMENZARON
A QUEJAR?
A QUE ME OBLIGA LA LEY?
QUIENES SE ESTAN
QUEJANDO?
PARA CADA
PROBLEMA PUBLICO
16. 16
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SELECCION DE PROBLEMAS
17. 17
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SELECCION DE PROBLEMAS
Problemas
Criterios de Selección
Selección
(Sí / No)Relevancia
Capacidad
para
enfrentarlo
Costo de
postergación
A M B A M B A M B
P1 A M A C
P2 A B B D
...
Pn
IDEASORGANIZADORAS
18. 18
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SELECCION DE PROBLEMAS
¿CÓMOELEGIRDE
ENTREELLOS? ENCONTRAR
MANERA DE
PRIORIZAR
ENCONTRAR CRITERIOS
QUE PERMITAN
PRIORIZAR
PROBLEMA PÚBLICO
PROBLEMA PÚBLICO
PROBLEMA PÚBLICO
PROBLEMA PÚBLICO
PROBLEMA PÚBLICO
La selección
ENCONTRAR
PESO PARA
CADA CRITERIO
requiere
requiere
requiere
19. 19
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SELECCIÓN DE PROBLEMAS
THOMAS
SAATY
Desarrolla en la
matemática una
heurística para la
toma de decisiones
AHP/ANP, adecuada
ante problemas
MAMC (múltiples
alternativas-múltiples
criterios)
Consciente de
los avances en
neurociencia,
sabe que los
humanos se
confunden al
priorizar más de
dos alternativas
20. 20
Producción de Inteligencia Política
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MODELIZACION DE PROBLEMAS
21. 21
Producción de Inteligencia Política
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MODELIZACION DE PROBLEMAS
LOS MODELOS SON ABSTRACCIONES DE LA REALIDAD
QUE BRINDAN UNA EXPLICACIÓN SIMPLIFICADA DE ÉSTA
22. 22
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MODELIZACION DE PROBLEMAS
LO QUE EL MODELO
EXPLICA ES
NECESARIAMENTE
UTIL MAS NO
EXHAUSTIVO
LA UTILIDAD DE LA
EXPLICACIÓN
PIERDE VIGENCIA
EN EL TIEMPO
LA EXPLICACIÓN
DETALLA CÓMO
SE ORIGINA EL
FENÓMENO DE
INTERÉS
SI TENEMOS UN
MODELO
CREEMOS SABER
COMO EXPLORAR,
CONTROLAR Y
HASTA PREDECIR
LA REALIDAD
LA EXPLICACIÓN
INCLUYE
VARIABLES,
RELACIONES Y
AGENTES
LAREALIDADNOSEANALIZA,SINO
ELMODELOQUEDEELLATENEMOS
23. 23
Producción de Inteligencia Política
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MODELIZACION DE PROBLEMAS
El
modelamiento
analítico
da
conclusiones
robustas
pero
con
supuestos
heroicos
y
parsimoniosos
La
estadística
y
probabilidad
buscan
ligar
entradas
y
salidas
acotando
de
manera
robusta
la
incertidumbre,
pero
no
explica
el
cómo
ni
por
qué.
La
optimización
encuentra
óptimos,
pero
requiere
que
los
objetivos
sean
claros
y
medibles,
y
las
restricciones
estén
preconcebidas
LAREALIDADNOSEANALIZA,SINO
ELMODELOQUEDEELLATENEMOS
24. 24
Producción de Inteligencia Política
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MODELIZACION DE PROBLEMAS
La
simulación
de
eventos
se
sustenta
en
la
robustez
de
la
distribución
discreta
de
probabilidad,
por
lo
que
sólo
se
enfoca
en
reglas
sistémica
y
no
individuales
La
dinámica
de
sistemas
se
sustenta
en
las
ecuaciones
simultaneas
y
flujos
continuos
entre
elementos
de
un
proceso.
Es
un
único
agente
que
difícilmente
representa
heterogeneidad
Los
modelos
basados
en
agentes
son
actualment
la
mejor
alternativa
pues
representan
sistemas
complejos
adpatativos
de
objectos
en
red.
Pero
consumen
mucho
tiempo
e
inversión
LAREALIDADNOSEANALIZA,SINO
ELMODELOQUEDEELLATENEMOS
25. 25
Producción de Inteligencia Política
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MODELIZACION DEL PROBLEMA
ALTERNATIVASMENOS
FORMALES
TRIAGE
BAJO MI CONTROL
FUERA DE MI CONTROL
EXTERNO AL SISTEMA
REGLA ACUMULACIÓN DESBORDE
PES
MINDMAPPING
MAPA DE CAUSALIDAD
26. 26
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MODELIZACION DEL PROBLEMA
De una manera u otra…
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
27. 27
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PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
28. 28
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PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
PROBLEMA
ESTRUCTURADO ELEGIDO
Dedicación * Esfuerzo
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
29. 29
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PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
PROBLEMA
ESTRUCTURADO ELEGIDO
OBJETIVO
META
INDICADOR
Dedicación * Esfuerzo
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
30. 30
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PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
PROBLEMA
ESTRUCTURADO ELEGIDO
OBJETIVO
META
INDICADOR
ORGANIZACION
SISTEMA DE
INFORMACIÓN
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
31. 31
Producción de Inteligencia Política
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PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
PROBLEMA
ESTRUCTURADO ELEGIDO
OBJETIVO
META
INDICADOR
ORGANIZACION
SISTEMA DE
INFORMACIÓN
EFECTIVIDAD EFICACIA
EFICIENCIA
EFICACIA
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
32. 32
Producción de Inteligencia Política
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¨
PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
PROBLEMA
ESTRUCTURADO ELEGIDO
OBJETIVO
META
INDICADOR
ORGANIZACION
SISTEMA DE
INFORMACIÓN
EFECTIVIDAD EFICACIA
EFICIENCIA
EFICACIA
Parsimonia
Exhaustividad
Exclusividad
Jerarquia
CAUSAS
EFECTOS
PROCESOS ACTORES
33. 33
Producción de Inteligencia Política
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TOMA DE DECISIONES
34. 34
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TOMA DE DECISIONES
¿QUE HAY QUE
HACER PARA QUE
EL PLAN
FUNCIONE?
35. 35
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TOMA DE DECISIONES
INCERTIDUMBRE
RIESGO
CERTIDUMBRE
AUTO-REFLEXION
no sabemos la probabilidad de
los escenarios (posibilidades)
Sí sabemos la probabilidad
de los escenarios
(posibilidades)
Sabemos qué y cómo
hacer las cosas, optimizar
es el problema
El resultado depende de
lo que yo y otros decidan
Es clave que el decisor sepa discernir
que modelos decisionales necesita en
diversas situaciones
36. 36
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TOMA DE DECISIONES
ACTORES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
“Like the physicist’s particles, people interact, but unlike the
physicist’s particles, people interact strategically”
Bueno de Mesquita (2010)
OPTIMIZACION
37. 37
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Aquel que tenga efecto en las objetivos de otro ACTOR. Son 2 o más. La
“naturaleza” normamente no juega.
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
38. 38
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Acciones disponibles. Cuando los ACTORES tienen las mismas
opciones, se dice que el interacción es simétrico (sino, es asimétrico).
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
39. 39
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Cada ACTOR tiene preferencias, una manera
particular de ordenar sus alternativas
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
40. 40
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Actor CREE que lo que se hace es lo mejor para sus
intereses
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
41. 41
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Es lo que persigue el ACTOR
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
42. 42
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Conjunto de alternativas seleccionadas
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
43. 43
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Lo que se obtiene en cada alternativa elegida
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
44. 44
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Situación a la que se llegará si cada quien fue
racional. Nadie querrá salir de ella.
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
45. 45
Producción de Inteligencia Política
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Si lo que un jugador gana el otro pierde, es un juego
de suma-cero (competencia estricta).
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
46. 46
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
En cada juego se presentan reglas. Si existen mecanismos que
obliguen a seguirlas, el juego es cooperativo.
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
47. 47
Producción de Inteligencia Política
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
simultaneo o secuencial? Un juego puede jugarse muchas veces
(iteración).
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
48. 48
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
COMPLETA cuando se conocen las alternativas y los resultados posibles;
PERFECTA, cuando se sabe la estrategia del turno anterior (secuencias).
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
49. 49
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TOMA DE DECISIONES
ESTRATEGIAS RESULTADO
REGLASCREENCIAS
DINAMICA INFORMACION
RECOMPENSA EQUILIBRIO
Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello
ACTORES INTERESES
PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
50. 50
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TOMA DE DECISIONES
Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello
G+ P
P G+G G
g g
Coopero
No
coopero
Coopero
No
coopero
Que tanto hay qué
saber?
Que tanto importa
poder comunicarse?
51. 51
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TOMA DE DECISIONES
Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello
G+ P
P G+G g
g G
Coopero
No
coopero
Coopero
No
coopero
Que tanto hay qué
saber?
Que tanto importa
poder comunicarse?
52. 52
Producción de Inteligencia Política
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TOMA DE DECISIONES
Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello
G+ P
P G+g g
P+ P+
Coopero
No
coopero
Coopero
No
coopero
Que tanto hay qué
saber?
Que tanto importa
poder comunicarse?
53. 53
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TOMA DE DECISIONES
Racionalidad Individual busca “optimo” pero resultado social puede alejarse de ello
G+ P
P G+g g
P+ P+
Coopero
No
coopero
Coopero
No
coopero
La esencia de
tomar
decisiones es
asumir los
riesgos.
54. 54
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
La esencia de
tomar
decisiones es
asumir los
riesgos.
55. 55
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
La esencia de
tomar
decisiones es
asumir los
riesgos.
Así llega la
estrategia al
gerente
publico
56. 56
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
Any fool can
know.
The point is to
understand
57. 57
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
REALIDAD
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
Complejidad
Tácticas
58. 58
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
REALIDAD
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
Complejidad
Tácticas
PREOCUPACION:
SER PRESA DE LAS
HEURISTICAS
DECISONALES
59. 59
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
REALIDAD
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
PREOCUPACION:
SER PRESA DE LAS
HEURISTICAS
DECISONALES
LASHEURISTICAS
SONEFICACESEN
CORTOPLAZO
• DISPONIBILIDAD
• PERPETUACIÓN
• AUTOENCUBRIMIENTO
• AUTOJUSTIFICACIÓN
• MARCO DE REFERENCIA
• DRAMATISMO
• PATRONISMO
60. 60
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
REALIDAD
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
LASHEURISTICAS
SONEFICACESEN
CORTOPLAZO EN GENERAL, HAY QUE EVITAR
QUE LA SOLUCION DE UN
PROBLEMA GENERE MÁS
COMPLEJIDAD
61. 61
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
REALIDAD
ESTRUCTURACION
SELECCION
DECISION
MODELIZACION
PLANIFICACION
IMPLEMENTACION
EN PARTICULAR, LA GESTION
PUBLICA DEBE ACTUAR CON
INTELIGENCIA A LA ALTURA DE
LA COMPLEJIDAD SOCIAL
ACTUAL
62. 62
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
EN PARTICULAR, LA GESTION
PUBLICA DEBE ACTUAR CON
INTELIGENCIA A LA ALTURA DE
LA COMPLEJIDAD SOCIAL
ACTUAL
DATOS
DE
CALIDAD
Pero…
INTELIGENCIA NO
ES CUALIDAD DE
LOS DATOS
63. 63
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
Tecnologíacomocomplementoalser
humanoparalidiarconla
complejidad
DATO NO DA
CONTEXTO
HAY CONSTRUIR EL
CONTEXTO
ADECUADO
INFORMACION
CONOCIMIENTO
ACCIÓN
64. 64
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
Tecnologíacomocomplementoalser
humanoparalidiarconla
complejidad
VOLUMEN
VARIEDAD
VELOCIDAD
VALOR
RETOS VERACIDAD
VALIDEZ
BIG DATA – POLITICA COMPUTACIONAL
65. 65
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
BIG DATA – POLITICA COMPUTACIONAL
Aplicación Local
66. 66
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
67. 67
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
Los que cambiaron de partido para 2011
Reelectos
No
Reelectos
68. 68
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
69. 69
Producción de Inteligencia Política
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GWU – Washington DC, Marzo de 2014
MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
70. 70
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
71. 71
Producción de Inteligencia Política
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GWU – Washington DC, Marzo de 2014
MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
POLITICACOMPUTACIONAL
Congreso del Peru 2006-2011
(Red de coautores de proyectos de ley)
72. 72
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
Congreso del Peru 2006-2011 - Red de coautores de proyectos de ley
2006-I 2006-II 2007-II
2008-II 2009-II 2010-II
2007-I 2008-I
2009-I 2010-I
73. 73
Producción de Inteligencia Política
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MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN
MASPROFUNDIDAD?
74. 74
Producción de Inteligencia Política
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Muchas Gracias
José Manuel MAGALLANES
jmagallanes@pucp.edu.pe
jmagalla@gmu.edu