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  • 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 CONCEPTOS BÁSICOS PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION SELECCION DECISION Problema Explicaciones Causales Proyectos MODELIZACION PLANIFICACION IMPLEMENTACION Prioridades Estrategias Tácticas Pedidos Impacto Datos
  • 5. 5 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 CONCEPTOS BÁSICOS PRESENTACIÓN ESTRUCTURACION SELECCION DECISION MODELIZACION PLANIFICACION IMPLEMENTACION vision
  • 7. 7 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 8. 8 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PROBLEMA Lo que no se ajusta a nuestro paradigmas Observado ≠ EsperadoCONCEPTODE PROBLEMA ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 9. 9 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 CONCEPTODE PROBLEMA ¿AMENAZA? ¿OPORTUNIDAD? Subjetividad del Problema ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 10. 10 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 IDENTIFICACION HECHOS OPINIONES ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 11. 11 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 COMPONENTES ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO SOCIOLOGICOANTROPOLOGICO ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 12. 12 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 DIFICULTADES ESPACIAL TEMPORAL ADMINISTRATIVO SOCIOLOGICOANTROPOLOGICO ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 13. 13 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PROBLEMA PÚBLICO POSIBLE APROVECHABLE DESEABLE ¿CUÁLES ELEGIMOS? DECIDIBILIDAD DIALOGO ESTRUCTURADOR ESTRUCTURACION DE PROBLEMAS
  • 15. 15 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 SELECCION DE PROBLEMAS
  • 17. 17 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MODELIZACION DE PROBLEMAS
  • 21. 21 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MODELIZACION DE PROBLEMAS LOS MODELOS SON ABSTRACCIONES DE LA REALIDAD QUE BRINDAN UNA EXPLICACIÓN SIMPLIFICADA DE ÉSTA
  • 22. 22 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MODELIZACION DEL PROBLEMA De una manera u otra… CAUSAS EFECTOS PROCESOS ACTORES
  • 27. 27 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PLANIFICACION DE LA INTERVENCION
  • 28. 28 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PLANIFICACION DE LA INTERVENCION PROBLEMA ESTRUCTURADO ELEGIDO Dedicación * Esfuerzo CAUSAS EFECTOS PROCESOS ACTORES
  • 29. 29 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PLANIFICACION DE LA INTERVENCION PROBLEMA ESTRUCTURADO ELEGIDO OBJETIVO META INDICADOR Dedicación * Esfuerzo CAUSAS EFECTOS PROCESOS ACTORES
  • 30. 30 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 PLANIFICACION DE LA INTERVENCION PROBLEMA ESTRUCTURADO ELEGIDO OBJETIVO META INDICADOR ORGANIZACION SISTEMA DE INFORMACIÓN CAUSAS EFECTOS PROCESOS ACTORES
  • 31. 31 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 ¨  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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 TOMA DE DECISIONES
  • 34. 34 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 TOMA DE DECISIONES ¿QUE HAY QUE HACER PARA QUE EL PLAN FUNCIONE?
  • 35. 35 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 TOMA DE DECISIONES ESTRATEGIAS RESULTADO REGLASCREENCIAS DINAMICA INFORMACION RECOMPENSA EQUILIBRIO Es lo que persigue el ACTOR ACTORES INTERESES PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
  • 42. 42 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 TOMA DE DECISIONES ESTRATEGIAS RESULTADO REGLASCREENCIAS DINAMICA INFORMACION RECOMPENSA EQUILIBRIO Conjunto de alternativas seleccionadas ACTORES INTERESES PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
  • 43. 43 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 TOMA DE DECISIONES ESTRATEGIAS RESULTADO REGLASCREENCIAS DINAMICA INFORMACION RECOMPENSA EQUILIBRIO Lo que se obtiene en cada alternativa elegida ACTORES INTERESES PREFERENCIASALTERNATIVAS OPTIMIZACION
  • 44. 44 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN La esencia de tomar decisiones es asumir los riesgos.
  • 55. 55 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN La esencia de tomar decisiones es asumir los riesgos. Así llega la estrategia al gerente publico
  • 56. 56 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN ESTRUCTURACION SELECCION DECISION MODELIZACION PLANIFICACION IMPLEMENTACION Any fool can know. The point is to understand
  • 57. 57 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN REALIDAD ESTRUCTURACION SELECCION DECISION MODELIZACION PLANIFICACION IMPLEMENTACION Complejidad Tácticas
  • 58. 58 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN REALIDAD ESTRUCTURACION SELECCION DECISION MODELIZACION PLANIFICACION IMPLEMENTACION Complejidad Tácticas PREOCUPACION: SER PRESA DE LAS HEURISTICAS DECISONALES
  • 59. 59 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN Tecnologíacomocomplementoalser humanoparalidiarconla complejidad DATO NO DA CONTEXTO HAY CONSTRUIR EL CONTEXTO ADECUADO INFORMACION CONOCIMIENTO ACCIÓN
  • 64. 64 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN Tecnologíacomocomplementoalser humanoparalidiarconla complejidad VOLUMEN VARIEDAD VELOCIDAD VALOR RETOS VERACIDAD VALIDEZ BIG DATA – POLITICA COMPUTACIONAL
  • 65. 65 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN BIG DATA – POLITICA COMPUTACIONAL Aplicación Local
  • 66. 66 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN POLITICACOMPUTACIONAL
  • 67. 67 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN POLITICACOMPUTACIONAL Los que cambiaron de partido para 2011 Reelectos No Reelectos
  • 68. 68 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN POLITICACOMPUTACIONAL
  • 69. 69 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN POLITICACOMPUTACIONAL
  • 70. 70 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN POLITICACOMPUTACIONAL
  • 71. 71 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 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 Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 MOMENTO DE IMPLEMENTACIÓN MASPROFUNDIDAD?
  • 74. 74 Producción de Inteligencia Política Profesor: José Manuel MAGALLANES GWU – Washington DC, Marzo de 2014 Muchas Gracias José Manuel MAGALLANES jmagallanes@pucp.edu.pe jmagalla@gmu.edu