ides en iberoamerica

1Infraestructuras de Datos Espacialesen Iberoamrica y el Caribe

Proyecto CYTED-IDEDES 606PI0294Evaluacin y Potenciacin de Infraestructuras de

Datos Espaciales para el desarrollo sostenible en Amrica Latina y el Caribe

Tatiana Delgado FernndezJoep Crompvoets

2 Infraestructuras de Datos Espaciales en Iberoamrica y el Caribe

Tatiana Delgado Fernndez yJoep Crompvoets,

Proyecto CYTED IDEDES 606PI0294,Evaluacin y Potenciacin de Infraestructuras de DatosEspaciales para el desarrollo sostenible en Amrica Latina y el Caribe, 2006

Casa editorial: IDICT, Habana, Cuba, 2007Diseador: Eduardo Alvarez BlancoISBN - 959-234-062-5

3Infraestructuras de Datos Espacialesen Iberoamrica y el Caribe

Proyecto CYTED-IDEDES 606PI0294Evaluacin y Potenciacin de Infraestructuras de

Datos Espaciales para el desarrollo sostenible en Amrica Latina y el Caribe

5Prlogo

Por la visin holstica que permiten las Infraestructuras de DatosEspaciales (IDE) y como respuesta a la necesidad de dar referenciaespacial a la informacin econmica, estadstica, demogrfica y derecursos naturales, en la ltima dcada, ms de la mitad de lospases del mundo han desarrollado iniciativas locales y se hanintegrado a otras infraestructuras de carcter regional o mundial,con el fin de promover el desarrollo econmico, el buen gobierno y eldesarrollo sostenible.

En el marco de la Sociedad de la Informacin y la Era delConocimiento, la evolucin de las IDE ha contado con el uso intensivode las tecnologas de informacin y comunicacin, contribuyendoen ambos sentidos a su crecimiento.

La existencia de iniciativas exitosas est haciendo unadiferencia significativa entre pases con bajo o alto desarrollo,especialmente en los campos de la administracin y manejo delmedio ambiente, prevencin y mitigacin de desastres, planeacinde infraestructura de transporte, dotacin de agua potable, combatea la pobreza y defensa y seguridad, por lo que las IDE se hanconvertido en un elemento esencial para la planeacin en todos losniveles de gobierno de las naciones.

Quienes trabajamos en la puesta en marcha, desarrollo ymantenimiento de las IDE tenemos la firme conviccin de que lasuma de voluntades, aunada a los datos y la informacin espacialen un ambiente adecuado de comunicaciones, constituyen elementosindispensables para el eficiente gobierno, la sabia toma de decisionesy la mejora de los niveles de bienestar de nuestros pueblos.


Actualmente, las altas esferas gubernamentales en los mbitos de planeaciny decisin mantienen una conciencia de que el Desarrollo Econmico Sustentablees la va idnea hacia la solucin de los grandes problemas que enfrenta lahumanidad, particularmente, Amrica Latina y el Caribe enfrentan diversos retoscomo regin.

El conocimiento del territorio se ha convertido en una prioridad para los gobiernosen su funcin de brindar seguridad, bienestar y progreso, por lo que las Infraestructurasde Datos Espaciales constituyen una plataforma para impulsar este desarrollo.

Estas son algunas de las principales razones que justifican y obligan a laexistencia de una publicacin destinada a ofrecer un recuento y un anlisis rigurosode la situacin que guardan las IDE en Iberoamrica y el Caribe.

Este libro ahonda en el conocimiento de las caractersticas y condicionesparticulares de los pases de Iberoamrica y el Caribe para desarrollar susInfraestructuras nacionales; sin embargo, trasciende el diagnstico y aborda laevaluacin comparativa orientada a la propuesta de medidas regionales que impulsenlas iniciativas con menor desarrollo a partir, tanto de las potencialidades mismas delrea, como de las lecciones aprendidas, los casos de xito y las mejores prcticasobtenidas de las experiencias ms aventajadas.

En particular, el Comit Permanente para la Infraestructura de Datos Espacialesde Amrica, en su voluntad de auspiciar iniciativas creativas y congruentes con suspropios objetivos, da la bienvenida a este libro, con la seguridad de que contribuir afortalecer el entendimiento de lo que somos y lo que hacemos, para que en loparticular y en lo colectivo podamos construir lo que puede ser la oportunidad deinfluir positivamente en el destino de las prximas generaciones.

Ing. Mario Alberto Reyes IbarraPresidente del Comit Permanente para la Infraestructura de Datos

Espaciales de Amrica (CPIDEA)

7Agradecimientos

Se agradece al Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnologapara el Desarrollo,CYTED, el cual soporta el Proyecto IDEDESEvaluacin y Potenciacin de IDEs para el desarrollo sostenible enAmrica Latina y el Caribe. Tambin, a los co-autores que aportaronsus artculos y reportes, y a las personas que contribuyeron con lasinformaciones suministradas por las autoridades de IDEs en lospases encuestados, todos los cuales aparecen reconocidos en cadacaptulo del libro.

Los autores tambin quieren agradecer el soporte del programa deinnovacin Space for Geo-Information (RGI-005) de Holanda, quepermiti que el libro incluyera otras perspectivas de evaluacin deInfraestructuras de Datos Espaciales, agregndole valor a lasinvestigaciones del Proyecto CYTED IDEDES.

9NDICE

Captulo 1. Introduccin / 13

1.1 Proyecto CYTED-IDEDES 606PI0294 / 141.2 Evaluacin del ndice de alistamiento de los pases de Iberoamrica y el Caribe para enfrentar IDEs nacionales / 171.3 Evaluacin del estado (State of Play) de las IDEs en Iberoamrica y el Caribe/ 19

1.3.1. Objetivos del estudio / 191.3.2. Enfoque / 20

1.4 Estructura del libro / 24

Captulo 2. ndice de Alistamiento en Infraestructuras de Datos Espaciales/ 27

2.1 Consideraciones sobre el Carcter Normativo de la Lgica Difusa Compensatoria / 28

2.1.1 Introduccin / 282.1.2 La Lgica Difusa y la Modelacin de la Decisin / 292.1.3 La Lgica Difusa Compensatoria / 302.1.4 Consideraciones sobre el carcter normativo de la LgicaCompensato- ria para la Toma de Decisiones / 332.1.5 Ejemplo ilustrativo / 352.1.6 Discusin y Conclusiones / 38

2.2 Evaluacin del ndice de Alistamiento de IDEs en Iberoamrica y el Caribe a partir de un modelo de Lgica Difusa-Compensatoria / 41

2.2.1 Introduccin / 412.2.2 Factores que intervienen en el ndice de Alistamiento de las IDEs / 422.2.3 Aplicacin de un modelo de lgica difusa compensatoria para integrar un ndice de alistamiento en IDEs / 422.2.4 Evaluacin del ndice de Alistamiento en IDEs en Iberoamrica y el Caribe / 442.2.5 Caracterizacin general de los grupos de pases segn ndice de alistamiento / 532.2.6 Conclusiones / 56


Captulo 3. Evaluacin del estado operacional de las IDEs / 59

3.1 Infraestructura de Datos Espaciales en Argentina: Situacin en noviembre 2006 / 60

3.1.1 Informacin general / 603.1.2 El proyecto Prosiga / 623.1.3 Conclusiones / 69

3.2 Infraestructura de Datos Espaciales en Chile: Situacin en noviembre 2006 / 703.2.1 Informacin general / 703.2.2 El sistema nacional de informacin territorial, SNIT / 713.2.3 Sistema de Calidad / 853.2.4 Conclusiones: use y eficiencia de la IDE nacional / 85

3.3 Infraestructura Colombiana de Datos Espaciales ICDE / 873.3.1 Aspectos organizacionales / 873.3.2 Aspectos legales y de financiacin / 973.3.3 Datos espaciales / 1103.3.4 Metadatos geogrficos / 1213.3.5 Directorios de consulta de metadatos (Clearinghouse) y mecanismos de acceso a la informacin geogrfica / 124

3.4 Infraestructura de Datos Espaciales de la Repblica de Cuba (IDERC). Situacin en noviembre del 2006. / 129

3.4.1 Informacin general / 1293.4.2 Aspectos organizativos / 1303.4.3 Marco legal y financiamiento / 1343.4.4 Datos de referencia y datos temticos fundamentales / 1353.4.5 Metadatos para los datos de referencia y los datos temticos fundamentales / 1383.4.6 Acceso y otros servicios para los datos de referencia, los datos temticos fundamentales y sus metadatos / 1393.4.7 Estndares / 1413.4.8 Uso y eficiencia de la IDE / 142

3.5 La Infraestructura de Datos Espaciales de Mxico IDEMex / 1443.5.1 Introduccin / 1443.5.2 Definicin / 1443.5.3 Dimensiones / 1453.5.4 Retos de la IDEMEX / 153

11

3.6 Infraestructura de Datos Espaciales en Uruguay: Situacin en noviembre 2006 / 154

3.6.1 Informacin general / 1553.6.2 Detalles de la iniciativa INDE de Uruguay / 159

3.7 Resumen general del estado de las IDEs en Iberoamrica y el Caribe en el 2006 / 168

Captulo 4. Conclusiones y recomendaciones / 173

4.1 Conclusiones / 1734.2 Recomendaciones / 174

Apndices / 177

A. Encuesta CP IDEA del ndice de Alistamiento en IDEs / 178B. Resmenes suministrados por Brasil, Ecuador y Jamaica sobre el estado operacional de sus IDEs / 192

13

C a p t u l o 1

UIntroduccin

n programa responsable de Sociedad de Informacin implica no sloelevar las infraestructuras de comunicaciones, la conectividad Web yel capital humano asociado a las Tecnologas de la Informacin y lasComunicaciones (TICs), sino que es necesario tambin poblar la Webcon servicios de informacin que permitan mejorar las decisionesasistidas desde este medio ubicuo y global. Las Infraestructuras deDatos Espaciales brindan capas de informacin transversales en losProgramas de Sociedades de Informacin que pueden dar serviciosde ubicacin para toda la sociedad.

Los pases de Iberoamrica han ido fortalecindose institu-cionalmente para desarrollar Infraestructuras de Datos Espacialesen el nivel nacional que impacten en las decisiones econmicas,polticas, ambientales y de desarrollo humano que enfrentan losmismos. Los movimientos regionales, en Amrica Latina con el CPIDEA, y en Espaa y Portugal, con la iniciativa INSPIRE, han permiti-do que este desarrollo haya ido evolucionando en la regin; sinembargo, no todos los pases avanzan al mismo ritmo. Por otra parte,las peculiaridades de cada pas deben ser estudiadas con el objetivode potenciar y generalizar aquellas buenas prcticas, as comodesarrollar estrategias regionales para impulsar las iniciativas de menornivel de avance.

Las regularidades que se experimentan en los pases queenfrentan Infraestructuras de Datos Espaciales a nivel global hanposibilitado la generalizacin de estndares y buenas prcticas. Sinembargo, las particularidades propias de las regiones y ms espe-

Captulo 1. Introduccin


cficamente de los pases, hacen necesaria la aplicacin de enfoques ms perso-nalizados que aprovechen las fortalezas y ataquen las debilidades de cada pas. Eldesconocimiento de los factores especficos que estn determinando el paso haciala creacin de efectivas IDEs en los pases de la regin iberoamericana y del Caribe,se ha convertido en el primer obstculo para dirigir esfuerzos regionales en apoyo aldesarrollo de IDEs nacionales en los mismos.

Este libro abarca dos estudios realizados en algunos pases de Amrica Latinay el Caribe, y Espaa y Portugal, para evaluar el actual desarrollo de las IDEsnacionales en la regin. Ha sido auspiciado por el proyecto CYTED-IDEDES606PI0294 Evaluacin y potenciacin de las IDEs para el desarrollo sostenible enAmrica Latina y el Caribe, con el apoyo de un Proyecto de la Universidad deWageningen de Holanda dedicado a evaluacin de iniciativas IDEs en el mundo(RGI-005).

1.1 Proyecto CYTED-IDEDES 606PI0294

El Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnologa para el Desarrollo (CYTED),creado en 1984 mediante un Acuerdo Marco Interinstitucional firmado por 19 pasesde Amrica Latina, Espaa y Portugal, se define como un programa internacional decooperacin cientfica y tecnolgica multilateral, con carcter horizontal y de mbitoiberoamericano, orientado al desarrollo y que cubre todas las fases de la I+D+I bajouna misma coordinacin, desde la cooperacin en investigacin bsica y aplicadahasta la cooperacin en innovacin.

CYTED tiene como objetivo principal contribuir al desarrollo armnico de la ReginIberoamericana mediante el establecimiento de mecanismos de cooperacin entregrupos de investigacin de las Universidades, Centros de I+D y Empresas innovadorasde los pases iberoamericanos, que pretenden la consecucin de resultadoscientficos y tecnolgicos transferibles a los sistemas productivos y a las polticassociales.

En su convocatoria a proyectos y redes temticas del 2005, CYTED promoviuna lnea del rea de Ciencia y Sociedad enunciada de la forma siguiente: Tecnologasde informacin en la coordinacin y evaluacin de acciones dirigidas al desarrollosostenible.

Uno de los proyectos de investigacin aprobados en esta lnea es el Proyecto606PI0294 Evaluacin y potenciacin de las Infraestructuras de Datos Espacialespara el desarrollo sostenible en Amrica Latina y el Caribe.

El proyecto CYTED 606PI0294, cuyo acrnimo es IDEDES, est previsto paraser desarrollado en el marco de cuatro aos (2006-2009); est integrado por ms de60 investigadores de 18 grupos de 8 pases de la regin bajo la coordinacin deCuba. Los pases que forman parte del proyecto son Argentina, Brasil, Chile,Colombia, Cuba, Espaa, Mxico y Uruguay.

15

El objetivo general del proyecto es evaluar y potenciar el papel de lasInfraestructuras de Datos Espaciales en el desarrollo sostenible, con vistas adesarrollar servicios geoespaciales que mejoren el proceso de toma de decisiones(sostenibles) en los pases de Amrica Latina y el Caribe.

Para cumplir esta meta, el proyecto incluye los objetivos especficos siguientes:

1. Desarrollar un marco conceptual para definir el rol que pueden jugar lasInfraestructuras de Datos Espaciales (IDE) en el desarrollo sostenible. El anlisisusa los indicadores (ONU) de desarrollo sostenible y otros definidos en lascondiciones particulares de los pases objeto de estudio, como punto de partidae identifica la incidencia de componentes de una IDE para cada objetivo/indicador.Se define, paralelamente, el esquema de datos geoespaciales necesario y losniveles que deben exhibir otros componentes organizativos, de recursos humanos,marco legal, estndares e indicadores de Tecnologas de Informacin yComunicaciones (TIC), para satisfacer cada uno de estos indicadores de desarrollosostenible.

2. Diagnosticar el desarrollo de las IDEs (incluyendo indicadores TIC) en los pasesde Ibero-Amrica. Seleccin de escenarios para aplicar experimentos de lainvestigacin. Este objetivo permitir evaluar el estado actual de las Infraestructurasde Datos Espaciales en los pases de Amrica Latina y el Caribe mediante laaplicacin de una encuesta para determinar el ndice de alistamiento en IDE y laseleccin de los pases candidatos para implementar los resultados de formaexperimental.

3. Determinar ontologas de dominio y ontologas espaciales para algunos escenarios/dominios de desarrollo sostenible (i.e., manejo de desastres naturales, crecimientourbano, agricultura, infeccin de plagas), lo cual permita describir las entidades,relaciones y reglas (o clases, axiomas y relaciones) del dominio en cuestin.Con este objetivo se pretende definir un vocabulario comn para lograrinteroperabilidad y minimizar posibles problemas con la integracin yheterogeneidad de datos descriptivos y espaciales.

4. Armonizar los modelos de representacin de las ontologas definidas con losestndares provedos por W3C y OGC basados en XML DAML, OWL y GML parael uso compartido de stas en un entorno heterogneo e interoperable.

5. Disear modelos conceptuales y lgicos de aplicacin (servicios Web), soportadossobre una Infraestructura de Datos Espaciales que permita evaluar el desarrollosostenible en el marco nacional y regional usando las ontologas de dominiodefinidas, y el modelo conceptual de IDE orientada a desarrollo sostenible (enalgunos de sus dominios), todo ello con vistas a mejorar el proceso de toma dedecisiones y mejorar los indicadores de sostenibilidad donde la incidencia delcomponente geoespacial es importante. Incluye la determinacin de las reglas ycriterios de decisin en el contexto del dominio.



6. Determinar indicadores del impacto de una IDE en el desarrollo sostenible.7. Apoyar el trabajo del Comit Permanente de la Infraestructura de Datos

Geoespaciales de las Amricas (CP IDEA) para el desarrollo de iniciativasnacionales y regionales en funcin de las prioridades del pas y del mundo, apartir de los resultados de esta investigacin en el dominio de desarrollo sostenibley garantizar sostenibilidad de la investigacin a travs de este rgano.

8. Formacin Acadmica de doctores en los temas del proyecto mediante Programade Doctorado Geoinformacin para el gobierno y la sociedad, herramienta deenseanza virtual, resultado de esfuerzo comn entre la Universidad Politcnicade Madrid y las Universidades de la Patagonia, Argentina.

9. Obtener una metodologa para la implementacin de servicios de una Infraestructurade Datos Espaciales orientados a satisfacer los requerimientos del desarrollosostenible (en los dominios estudiados) y proponer un Plan de Implementacinpara los pases de la regin de Amrica Latina y el Caribe.

Como parte del objetivo 2, se llev a cabo una evaluacin para diagnosticar elestado de las Infraestructuras de Datos en la Regin de Iberoamrica. Este librorecoge dos estudios que tributan a dicha evaluacin. Se aborda primero un estudiopara medir un ndice de alistamiento de los pases de la regin para enfrentar unaIDE, bajo la metodologa definida por Delgado et al, 2005. Para ello se aplic unaencuesta con el apoyo del Comit Permanente de la Infraestructura de DatosEspaciales para las Amricas (CP IDEA) y se evalu haciendo un anlisis comparativode las iniciativas de la regin, aplicando un modelo de lgica difusa-compensatoriay anlisis estadstico de cluster.

El segundo estudio estuvo orientado a detallar el estado actual de las iniciativasIDEs en algunos pases (los mejores preparados segn el ndice de Alistamientocalculado en el primer estudio), mediante reportes nacionales y la aplicacin yprocesamiento de una encuesta para obtener los principales indicadores siguiendoel enfoque de State of Play de las IDEs en Europa de la Divisin de AplicacionesEspaciales de K.U. Leuven (Spatial Applications Division of Katholieke UniversiteitLeuven, 2005).

17

1.2. Evaluacin del ndice de alistamiento de los pases deIberoamrica y el Caribe para enfrentar IDEs nacionales

El ndice de alistamiento para IDEs puede ser definido como el grado en el cualun pas est preparado para compartir su informacin geogrfica en una comunidad(local, nacional, regional o global). Demanda un marco legal que ordene la provisinde una variedad de servicios geoespaciales ofrecidos en la ms amplia conectividadpara satisfacer necesidades de informacin geoespacial para el gobierno, la industriay el ciudadano, y en general de toda la sociedad. (Delgado et al, 2005).

La metodologa de evaluacin del ndice de alistamiento para IDEs en la reginde Iberoamrica tiene sus antecedentes en un trabajo realizado por Delgado, 2005,presentado en la 8va Conferencia Regional de Cartografa para las Amricas enNueva York en Junio del 2005, donde se prevea la generalizacin a entornos regionaleso globales de un caso de estudio experimentado inicialmente en Cuba para medireste ndice en diferentes momentos, con el fin de evaluar el progreso de la iniciativanacional.

De esta forma, se est partiendo de lo siguiente:

1. Factores identificados como claves en el alistamiento (Ver tabla 1.1)2. Modelo basado en lgica difusa-compensatoria para interrelacionar los factores e

integrarlos en un ndice (abordado detalladamente en un artculo del Captulodedicado a la Evaluacin del ndice de Alistamiento en IDEs).

3. Experiencias del caso de estudio de Cuba.

La etapa emprendida en este libro, sera una cuarta etapa, y es un sondeo enlos pases de Iberoamrica y el Caribe para medir los factores identificados comoclaves en el alistamiento, los cuales clasifican en los grupos siguientes: organizativos,de informacin, de personas, de tecnologa y de recursos financieros (ver tabla 1.1).Posteriormente se calcula el ndice de alistamiento en cada pas aplicando el modelode lgica difusa-compensatoria.

La identificacin de qu factores inciden en el ndice de alistamiento se llev acabo mediante un estudio amplio de otros trabajos publicados (Giff & Coleman,2002) (Kok & van Loenen, 2004) (Crompvoets et al, 2004) (UNDESA, 2003) yprincipalmente por la experiencia en la implementacin de la IDE Nacional en Cuba.

A partir de esta estructura de factores, se aplic la encuesta que incluye, paracada uno de los criterios de decisin de los 5 factores identificados, preguntas quecontemplan valores en una escala de 7, interpretando el valor central como el valormedio del criterio (Ver apndice 1).



Tabla 1.1 Descomposicin de factores en criterios de decisin.

Factor Criterio de Decisin

Organizativos (O) VisinLiderazgo institucionalMarco legal (acuerdos)

Informacin (I) Disponibilidad de cartografa digitalDisponibilidad de metadatos

Recursos Humanos (P) Capital humanoEducacin-cultura sobre IDELiderazgo individual

Redes de Acceso (A) Conectividad WebInfraestructura de telecomunicacionesDisponibilidad de software geoespacial / desarrollopropio / cultura de open source

Recursos Financieros (F) Fondos del gobierno centralPolticas dirigidas a retornar la inversinActividad del sector privado

Se us complementariamente a la encuesta, un sondeo mundial realizado porUNDESA & CRC en el 2003 dirigido a la evaluacin del ndice de alistamiento paragobierno electrnico en 191 estados miembros de Naciones Unidas, el cual revelalos niveles de infraestructura tecnolgica, conectividad Web y capital humano decada pas.

La encuesta base para el ndice de alistamiento en IDEs fue circulada por elComit Permanente de la Infraestructura de Datos Espaciales para las Amricas(CP IDEA) entre sus pases miembros. Algunos pases fueron convocadosdirectamente por la Coordinacin del proyecto CYTED 606PI0294. En total suman15 pases los incluidos en el estudio del ndice de alistamiento, que respondieron laencuesta. En todos los casos, las personas que respondieron son claves en lasiniciativas nacionales de IDEs y sus respuestas fueron conciliadas con lasautoridades correspondientes en cada pas.

En el Captulo del ndice de Alistamiento en IDEs se incluye un artculo dedicadoa la descripcin formal del modelo de lgica difusa compensatoria empleado paradeterminar el ndice de alistamiento, con lo cual se argumentan las conclusionesdel segundo artculo del mencionado captulo que es propiamente el dedicado a laevaluacin comparativa del ndice de alistamiento en IDEs en los pases de la reginde Iberoamrica y el Caribe.

19

1.3 Evaluacin del estado (State of Play) de las IDEs enIberoamrica y el Caribe

Una Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) consta de muchos elementos yla mayora de los pases estn desarrollando o tienen planes para desarrollar algunosde estos elementos. Por lo tanto, muchas de las iniciativas de IDEs pueden serdescritas ms bien como iniciativas semejantes o de apoyo a IDEs, sin incluir unaestrategia clara o marco legal. Otros pases estn an en etapas iniciales dedesarrollo de servicios de catastro o construyendo conjunto de datos fundamentales,lo cual es frecuentemente un elemento importante para el componente de datos deuna IDE funcional. Est claro que la mayora de los pases estn en diferentesetapas en sus desarrollos de una Infraestructura Nacional de Datos Espaciales(INDE). En este libro se ha optado por describir no solo los esfuerzos bienestructurados en marcha o planeados, sino tambin algunas otras iniciativas mslimitadas y menos estructuradas en Iberoamrica y el Caribe, aunque el componenteprincipal lo aportan los pases que marchan a la vanguardia en las IDEs nacionalesde la regin. Esto obedece a la necesidad de visualizar los logros de este grupo depases, como una medida en s misma para potenciar el desarrollo de otras iniciativasmenos desarrolladas, partiendo de la simple diseminacin de xitos y leccionesaprendidas.

Debe notarse que la creacin de una IDE es un proceso dinmico, lo cual esvlido incluso para aquellas IDEs que estn funcionando a escala total, pero quedeben ser mantenidas y actualizadas en el tiempo. La implementacin de una IDEes entonces un proceso que algunas veces toma caminos imprevisibles.

En general, son posibles diferentes tipos de INDE o iniciativas semejantes.Cada pas tiene un contexto socioeconmico, tecnolgico y poltico especfico; asmismo difieren en la forma en que manejan su informacin geogrfica. Los retosparticulares de cada pas hacen variar la forma en que ellos enfocan su INDE. Debidoa la especificidad de cada pas, los beneficios obtenidos y los obstculos esperadospara la implementacin sern tambin diferentes; as mismo, las buenas prcticaspara implementar una INDE pueden diferir entre un pas y otro.

1.3.1. Objetivos del estudio

El objetivo general de este estudio es identificar, describir y comparar los estadosactuales de INDEs en Iberoamrica y el Caribe. Este objetivo general es reflejado endos objetivos especficos:

1. La descripcin del estado de la INDE y sus componentes2. Un anlisis general de cmo estn operando las INDEs



Debido a que se ha estado trabajando con informacin heterognea y noexhaustiva, no se espera haber obtenido informacin completa sobre todas lasiniciativas de INDE en todos los pases.

Aunque este estudio fue rectorado por el Proyecto CYTED-IDEDES 606PI0294,se cont tambin con el apoyo del Comit Permanente de la Infraestructura deDatos Espaciales de las Amricas (CP IDEA), a travs del cual se circul unaencuesta entre sus miembros con los elementos bsicos que definen el estudio.

Se centr la atencin en iniciativas nacionales para garantizar comparabilidad.Sin embargo en algunos casos, especialmente en pases de administracindescentralizada donde algunas iniciativas a nivel de estado tienen un papelpreponderante, las mismas se tienen en cuenta en el contexto nacional.

1.3.2. Enfoque

El enfoque seguido est fuertemente en lnea con el State of Play de IDEs enEuropa ejecutado por la Divisin de aplicaciones Espaciales de K.U. Leuven, Blgica(Spatial Applications Division of Katholieke Universiteit Leuven, 2005). Ellos describeny monitorean las iniciativas de IDEs en 32 pases europeos sobre la base de 5componentes de la IDE europea (Marco legal y Mecanismos de financiamiento,Datos espaciales, Metadatos, Acceso y otros servicios, y Estndares). Estoselementos fueron extrados de una compilacin de una lista exhaustiva de elementosmediante los cuales puede ser descrita una IDE Nacional. Ese mismo conjunto deelementos es utilizado como base para describir las INDEs en Iberoamrica y elCaribe en reportes de los pases estudiados.

La seleccin de los pases a estudiar segn este enfoque se realiz sobre labase de los resultados arrojados por el estudio sobre el ndice de Alistamiento, detal forma que estuvieran presentes aquellas iniciativas cuyos ndices por factores y,en general, el ndice de alistamiento, fueran los ms altos para la regin.

Los reportes de cada pas en este libro muestran el State of Play en el 2006 yfueron escritos por personas claves en las instituciones rectoras de las iniciativasnacionales de IDEs. Estas personas fueron identificadas a travs de los socios delProyecto CYTED-IDEDES 606PI0294 y estn involucradas en el contexto histrico,institucional, cultural, legal, econmico y tecnolgico de la INDE, por lo cual puedenproveer datos precisos sobre cada IDE en cuestin.

Al final del Captulo del State of Play, se presenta una tabla general que contieneun subconjunto de la informacin recogida a travs de los reportes State of Play ycon una encuesta adicional circulada en aquellos pases que no hicieron reportes,pero aportaron un sumario de los componentes tenidos en cuenta en dicho enfoque.Los elementos presentados relacionan un nmero de cuestiones organizacionalespara cinco componentes genricos de una IDE. Ellos pueden considerarse comolos bloques constructivos de la IDE bajo estudio. Los elementos o bloques son

21

expresados en declaraciones (ver tabla 1.2) y las evaluaciones del estudio se llevana cabo en trminos de si est (1) en completo acuerdo con la declaracin, (2) enparcial acuerdo, (3) en desacuerdo o (4) insuficiente informacin disponible paraevaluar el nivel de acuerdo.

Con este nivel de abstraccin, la realidad es obviamente simplificada. Por ejemplo,el hecho que una IDE particular sea evaluada como que cumple las tres declaracionesacerca del componente metadatos, solo significa que se ha hecho un trabajosustancial en relacin a los metadatos. Esto implica que el significado prctico deestos indicadores para evaluar el estado con respecto a la produccin eimplementacin de metadatos es limitado.

Un aspecto a destacar es que los reportes de los pases y el sumario no describenun retrato completo y detallado de cmo marchan las iniciativas IDEs de los pasesestudiados. Se conoce, por ejemplo, que el sector privado es frecuentemente muyactivo como productor de datos o desarrollador de servicios, y esto no se reflejadetalladamente en los elementos de este estudio. As mismo, el nivel local o estatal(en pases con estructuras federales) exhibe usualmente un gran dinamismo en laInformacin Geogrfica e incluso en las IDEs. Sin embargo, los lmites impuestospor la propia metodologa del estudio y el presupuesto asociado para llevarlo a cabono permiten describir todos los detalles. No obstante, el estudio basado en el Stateof Play brinda el retrato ms completo posible, con la informacin actualmentedisponible, de la IDEs a nivel nacional de los pases de Iberoamrica estudiados.

En todos los casos, las personas que hicieron el reporte conciliaron la informacincon las autoridades correspondientes, y muchos de ellos, son personas altamenteinvolucradas en la coordinacin de las iniciativas IDEs de sus pases.

Tabla 1.2. Bloques de construccin seleccionados en el estudio de las iniciativasIDEs (State of Play)

Tpico Declaracin

Aspectos OrganizativosIniciacin de la IDE 1. En su pas se ha lanzado una iniciativa para

establecer y desarrollar una Infraestructura Nacionalde Datos Espaciales (INDE)

Visin 2. La iniciativa tiene una visin clara y a largo plazode la IDE Nacional

Nivel de IDE 3. La iniciativa y cubrimiento territorial es realmentenacional

Coordinacin 4. La instancia coordinadora o de hecho de la IDENacional es un productor Nacional de datosgeogrficos; por ejemplo una agencia cartogrfica



nacional u organizacin similar (catastro, recursosnaturales; esto es, una organizacin mayorproductora de informacin geogrfica)5. La instancia coordinadora nacional de hecho uoficialmente reconocida es una organizacincontrolada por los usuarios6. Alguna organizacin del tipo de Asociacinnacional de informacin geogrfica se encuentrainvolucrada en la coordinacin de la IDE Nacional

Liderazgo 7. La iniciativa IDE es apoyada por alguien de fuerteliderazgo

Equipo calificado 8. La iniciativa IDE puede ser implementada porun equipo calificado capaz de dirigir el trabajo dela IDE nacional

Participantes 9. Productores y usuarios de datos espacialesestn participando en la IDE (nacional)10. Solo actores del sector pblico estnparticipando en la IDE nacional

Creacin de capacidades 11. La iniciativa Nacional toma en consideracinaspectos de construccin de capacidades con elfin de realizar tareas apropiadas dentro del amplioespectro de principios relacionados con la IDE

Tpico Declaracin

Aspectos legales y financiamientoMarco legal 12. Existe algn marco o instrumento legal que

determine la estrategia o desarrollo de la IDENacional

Asociacin publico-privada 13. Existen asociaciones entre el sector pblico yprivado u otro mecanismo de co-financiacin entrelos mismos con respecto al desarrollo y operacinde los proyectos relacionados con la IDE nacional

Polticas sobre acceso 14. Existe algn mecanismo legal de libertad deinformacin que contenga aspectos de acceso parausuarios del sector de la Informacin Geogrfica

Proteccin legal de GI 15. La geoinformacin est especficamenteprotegida por los derechos de propiedad intelectual

Acceso restringido a la IG 16. Leyes de privacidad son activamente tomadasen cuenta por ms all de la proteccinlos que poseen la geo-informacin

23

Marco institucional 17. Existe un marco institucional o polticas paracompartir geo-informacin entre institucionespblicas

Licencias de datos 18. Existen licencias estandarizadas y simplificadaspara el uso de los datos

Modelo de financiamiento 19. Se tiene asegurada a largo plazo ely politica financiamiento de la Iniciativa nacional de IDEde precio 20. Existe algn marco o poltica de precios para

el intercambio comercializacin de lageoinformacin

Tpico Declaracin

Datos EspacialesDisponibilidad 21. La mayora de los conjuntos de datos espaciales

estn disponibles en formato digital, lo cualproporciona una base para contribuir al desarrollode la iniciativa de IDE Nacional

Sist. de referencia espacial 22. El sistema de referencias geodsicas y lossistemas de proyeccin se encuentranestandarizados, documentados e interconvertibles

Calidad 23. Existe un procedimiento documentado de controlde la calidad de los datos al nivel de la IDE Nacional

Interoperabilidad 24. La preocupacin por la interoperabilidad va masall de la conversin entre los formatos (por ejemploentre las definiciones de hardware/software/datos)

Idioma 25. El idioma nacional es el idioma operacional dela IDE nacional26. El espaol se emplea comoidioma primario o secundario

Tpico Declaracin

MetadatosDisponibilidad 27. Se generan metadatos para una fraccin

significativa de los conjuntos de datos espacialesCatlogo de metadatos 28. Uno o ms catlogos de metadatos

estandarizados estn disponibles cubriendo ms deuna agencia productora de datos

Implementacin 29. Existe una autoridad coordinadora deimplementacin de metadatos al nivel de la IDEnacional.



Tpico Declaracin

Acceso y otros serviciosMetadatos 30. Existe uno o ms servicios de acceso online

para metadatosDatos 31. Existe uno o ms servicios de acceso online

para los datos espaciales fundamentalesMapas Web 32. Existe uno o mas servicios de mapeo Web

disponibles para datos espaciales fundamentales

Tpico Declaracin

EstndaresEstndares 33. La iniciativa de IDE Nacional esta dedicando

atencin significativa a los aspectos deestandarizacin

1.4 Estructura del libro

El libro est estructurado en cuatro captulos. El primer captulo aborda unaintroduccin general, orientada a definir el alcance del libro, objetivos, a qu comunidadest orientado y tambin para introducir los mtodos de evaluacin aplicados encaptulos posteriores.

El segundo captulo refleja el primer mtodo de evaluacin desarrollado, en estecaso se refiere al ndice de Alistamiento para Infraestructuras de Datos Espaciales(IDE), el cual es calculado para 15 pases (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia,Cuba, Guatemala, Jamaica, Espaa, Mxico, Panam, Per, Surinam y Uruguay)representativos de la regin Iberoamericana y del Caribe. Este captulo revela culesson las principales fortalezas y debilidades regionales y nacionales para enfrentarInfraestructuras Nacionales de Datos Espaciales (INDE); y sus resultados facilitanun estudio ms profundo que se lleva a cabo en el captulo subsiguiente.

El captulo tercero, por consiguiente, aborda un estudio detallado de aquellospases cuyos ndices de alistamiento son significativos, lo cual presupone, que sonlos que exhiben un mayor desarrollo de sus iniciativas nacionales de IDEs. Estaseleccin se hizo a partir de anlisis de cluster realizados a los resultados de laevaluacin del ndice de Alistamiento. De tal forma, se estudia en detalle los pasesubicados en la clase de pases ms similares entre s y que tienen mayor desarrollorelativo: Argentina, Brasil, Colombia, Chile, Cuba, Mxico y Espaa (ms Portugal).Se agregan los perfiles de pases ubicados en otras clases como Uruguay, Jamaicay Ecuador, con vistas a comparar varios niveles de desarrollo. Se exceptan de este

25

anlisis aquellos pases, cuyos ndices de alistamiento muestran que requieren unlargo camino an para desarrollar efectivas INDEs, pero que, a su vez, se conviertenen los principales consumidores del contenido del libro y de la aplicacin de lasrecomendaciones que en l se hacen.

Las conclusiones y principales recomendaciones destinadas a la comunidadregional (y mundial) de IDEs, atendiendo a los principales resultados del libro, sonabordadas en el captulo cuarto y final. El mensaje de este captulo pretendeconvertirse en planes de medidas que apoyen el trabajo de impulso al desarrollo delas INDEs en nuestros pases que se propone realizar el Comit Permanente de laInfraestructura de Datos Espaciales para Amrica (CP IDEA) y otros movimientos einiciativas regionales con similares propsitos para Iberoamrica y el Caribe.

Referencias

Crompvoets, J., Bregt, A., Rajabifard, A. and Williamson, I., 2004. Assessing the worldwidedevelopments of national spatial data clearinghouses. Int. J. Geographical Information Science.Vol. 18, No. 7, October-November 2004, 665-689.

Delgado Fernndez, T., Lance, K., Buck, M. and Onsrud, H.J., 2005. Assessing an SDI ReadinessIndex. Proceedings from Pharaohs to Geoinformarics, FIG Working week 2005 and 8th Internationalconference on Global Spatial Data Infrastructure, Egypt, Cairo, April 2005.

Giff, G. & Coleman, D., 2002. Spatial Data Infrastructure Funding Models: A necessity for thesuccess of SDI in Emerging Countries, FIG XXII International Congress, Washington D.C., USA,April 19-26, 2002.

Kok, B. & van Loenen, B., 2004. How to assess the success of National Spatial Data? Infrastructures.Computers, Environment and Urban Systems, 29: 699-717.

Spatial Application Division of Katholieke Universiteit Leuven, 2005. Spatial Data Infrastructures inEurope: State of Play during 2005, Summary report.

UNDESA &CRG, 2003. UN Global E-Government Survey 2003.


27

Captulo 2

E

ndice de Alistamiento en Infraestructurasde Datos Espaciales

ste captulo aborda la evaluacin de un ndice de alistamiento en IDEspara 15 pases de la regin. Para ello utiliza un modelo de lgicadifusa-compensatoria que le permite ponderar criterios a partir deproposiciones de expertos hechas en lenguaje natural.

Para mayor comprensin de los resultados, encabeza el captuloun artculo completamente dedicado a la naturaleza de la lgica difusa-compensatoria y su basamento terico; as como las ventajas de suuso en contextos similares a la problemtica de medir el ndice dealistamiento. Finalmente, se dedica un artculo a describir la evaluacindel ndice de alistamiento en 15 pases (Argentina, Bolivia, Brasil,Chile, Colombia, Cuba, Ecuador, Espaa, Guatemala, Jamaica, Mxi-co, Per, Panam, Surinam y Uruguay) y la interpretacin estadstica(clasificacin) de los resultados obtenidos.

Captulo 2. ndice de Alistamiento en Infraestructuras de Datos Espaciales


2.1 Consideraciones sobre el Carcter Normativode la Lgica Difusa Compensatoria

Rafael Alejandro Espn AndradeInstituto Superior Politcnico Jos Antonio Echeverra (CETDIR-CUJAE). Cuba.

Gustavo Mazcorro Tllez.Instituto Politcnico Nacional (UPIICSA-IPN). Mxico.Eduardo Fernndez GonzlezUniversidad de Sinaloa (UAS). Mxico.

2.1.1 Introduccin

Los modelos matemticos de la racionalidad son frecuentemente la base de losMtodos y Sistemas de Ayuda a la Decisin [French, 1986]. Al margen de lasaplicaciones exitosas, que demuestran sus cualidades, estos modelos tienen, sinembargo, dificultades para lidiar con la subjetividad humana que caracteriza la ampliavariedad de situaciones de decisin. El uso de la Teora de Probabilidades,esencialmente a partir del concepto de Probabilidad Subjetiva, para incorporar laincertidumbre asociada con la representacin de escenarios posibles, tropieza condificultades prcticas [Kahneman y Tversky, 2005; Tversky y Kahneman, 2005,Hogarth, 1991, p.12; Simon, 1986]. Las exigencias axiomticas del concepto deprobabilidad dificultan el manejo de valores aportados subjetivamente. Asimismo, laconstruccin de funciones de preferencia de valor cardinal o funciones utilidad, tropiezacon problemas prcticos asociados a sus comportamientos axiomticos [Hogarth,1991, p. 86; Simon, 1986].

Por otra parte, la Psicologa y la Economa Experimental han estudiado durantelas ltimas dcadas la manera en que el hombre juzga y elige, aportando evidenciasdel incumplimiento de los modelos racionales con la conducta humana real ensituaciones de decisin [Roth, 1995; Fox, 1994; Hogarth, 1991, p. 63; Smith, 2000;Tversky y Kahneman (2005, 1979,1981, 2000)] aportan un estudio fundamental sobresesgos asociados con la valoracin de probabilidades y el comportamiento decisorioen condiciones de riesgo. Entre otros resultados, encuentran que los decisoresactan de acuerdo con una valoracin de prdidas y ganancias, y que esta ideadescribe mejor el comportamiento de los decisores humanos. El enfoque normativono se altera en lo fundamental, y las dificultades asociadas con el tratamiento prcticode intangibles se mantienen.

Otro avance en el mbito de la Toma de Decisiones es el desarrollo de sistemasexpertos derivado particularmente de la Inteligencia Artificial [Krause y Clark, 1994;Fox, 1994]. Aunque la Lgica Matemtica, y en particular los sistemas multivalenteshan estado relacionados con la Inteligencia Artificial, el nfasis de estos sistemas

29

est generalmente orientado a reglas no formalizadas matemticamente y a modelosmatemticos de propagacin de la incertidumbre. Sin embargo, los sistemas expertosson pioneros en la idea de obtener modelos partiendo de expresiones verbales, demanera que los decisores pueden aplicar su experiencia esencial en problemasconcretos. En los ltimos tiempos se ha desarrollado una disciplina matemtico-informtica llamada Soft-Computing o Inteligencia Computacional [ver p. ej. Verdegay,2005]. Entre los fundamentos de esta disciplina est la Lgica Difusa [Zadeh, 1965;Dubois, 1980; Lindley, 1994]. Una parte considerable de los modelos inteligentesutiliza modelos difusos de manera pura o en combinacin con elementos como lasRedes Neuronales y los Algoritmos Evolutivos (Modelos Hbridos) combinando pocoa poco la Investigacin Operativa y la Inteligencia Artificial. La vaguedad es, juntoa la incertidumbre, objeto de modelacin de la Lgica Difusa, y esta perspectiva hapermitido la modelacin del conocimiento y la toma de decisiones basados enexpresiones verbales como informacin de entrada (input) [Fox, 1994].

2.1.2 La Lgica Difusa y la Modelacin de la Decisin.

Una manera de poner en prctica el Principio de gradualidad propiedad esencialde la Lgica Difusa- es la definicin de lgicas donde los predicados son funcionesdel universo X en el intervalo [0,1] y las operaciones de conjuncin, disyuncin,negacin, e implicacin, se definen de modo que al ser restringidas al dominio {0,1}se obtiene la Lgica Booleana. Las distintas formas de definir las operaciones y suspropiedades determinan diferentes lgicas multivalentes que son parte del Paradigmade la Lgica Difusa [Dubois, 1980].

Las aplicaciones de esta disciplina en el campo de la Toma de Decisiones hansido hechas bsicamente a partir del concepto de operador, ms que en el deLgica Multivalente [Dubois, 1985]. Los operadores son clasificados en conjuntivos,disyuntivos e interactivos, y utilizados por analistas de la decisin de acuerdo consu experiencia y su intuicin para lograr a travs de la seleccin de alguno de ellosuna confluencia de objetivos y restricciones. Sin embargo, esta manera de abordarlas decisiones no proporciona la mejor base para utilizar la capacidad de la LgicaDifusa para la transformacin del conocimiento y las preferencias del decisor enfrmulas lgicas; en otras palabras, no permite usar esta lgica a la manera de laIngeniera del Conocimiento. El uso del lenguaje como elemento de comunicacinentre un analista y un decisor a la manera en que suele plantearse entre un Ingenierodel Conocimiento y un Experto apunta ms al uso de una combinacin armnica deoperadores, que hacia el uso de slo uno de ellos.

La Lgica Difusa ha sido aplicada con muy buenos resultados al ControlAutomtico para decidir a travs de reglas los valores aconsejables de las variablesde control. El Control Difuso suele escoger reglas partiendo de una formulacinverbal de las mismas que emplea las llamadas variables lingsticas. Se seleccionan



de manera pragmtica operadores que definen conectivas lgicas, incluidas en lasreglas, y un procedimiento llamado desfusificacin. ste es un recurso extra-lgicoasociado con la incapacidad de los modelos lgicos multivalentes para obtenerresultados favorables en esta esfera. La desfusificacin acta como un grado delibertad en un modelo basado en la combinacin pragmtica de operadores, pero sinun enlace axiomtico armnico que justifique la denominacin de Lgica. Serecomienda el uso de reglas poco complejas; la seleccin pragmtica de operadores,en combinacin con la desfusificacin, slo permite buenos resultados con reglassimples [Passoni, 1998; Zimmerman 1996].

Otra manera de abordar el tema, sin resultados comparables en aplicacionesprcticas, es el uso de relaciones difusas. Esta es un rea importante de anlisisdel comportamiento de los decisores que debe ser tenida en cuenta en cualquieranlisis del tema [Chiclana, 2003; Dasgupta, 1996, 2001; Garca Lapresta, 2001,2003; Switalski, 2001, 2003].

Los elementos explicados sugieren que en el campo de la Toma de decisionesson necesarios desarrollos tericos para el logro de mejores resultados. Para suaplicacin a la toma de decisiones es, por ejemplo, deseable que los valores deverdad de las Lgicas Multivalentes posean sensibilidad a los cambios de los valoresde verdad de los predicados bsicos, y conserven el significado verbal de losvalores veritativos calculados. Esto es difcil de lograr con los requerimientosaxiomticos tradicionales. La Lgica Compensatoria [Espn et al., 2006] es unaLgica Multivalente que supera las dificultades sealadas. sta se propone comouna alternativa desde posiciones de la lgica al enfoque normativo de la decisin,uniendo la modelacin de la decisin y el razonamiento sobre bases afines alparadigma racional que aqul sustenta.

2.1.3 La Lgica Difusa Compensatoria

La Lgica Difusa Compensatoria es un modelo lgico multivalente que renunciaa varios axiomas clsicos para lograr un sistema multivalente idempotente y sensibleque asimila virtudes de las escuelas descriptiva y normativa de la Toma de decisiones,pues permite la compensacin de los atributos (en este caso predicados), pero sison violados ciertos umbrales hay un veto que impide la compensacin. Al mismotiempo, las propiedades que satisface hacen posible de manera natural el trabajo detraduccin del lenguaje natural al de la Lgica, incluidos los predicados extensos sistos surgen del proceso de modelacin. En esta propuesta, el operador conjuncin(c) es la media geomtrica, la negacin, la clsica funcin n(x)=1-x y la disyuncin(d) el operador dual de la media geomtrica, que garantiza el cumplimiento de lasreglas de De Morgan [Espin, 2006)]. La implicacin con propiedades ms deseableses la implicacin de Zadeh generalizada (i(x,y) = d(n(x), c(x, y)) aunque ha sidoestudiada tambin la implicacin i(x,y)=d(n(x),y).

31

La equivalencia (e) es definida a partir del operador i como(1)

Los cuantificadores universal y existencial son introducidos a travs de lassiguientes frmulas:

(2)

(3)

Para el caso de conjuntos acotados de Rn, los cuantificadores universal yexistencial son definidos de manera natural desde los conceptos de conjuncin ydisyuncin respectivamente, pasando al caso continuo a travs del clculo integral[Espin, 2006]:

(4)

(5)

Considrese el predicado (6)



donde Ii es la veracidad de que el atributo i es importante y Pji expresa la veracidadde que los deseos correspondientes al atributo i son satisfechos por parte de laalternativa j. Ntese la analoga de la formulacin con los planteamientos clsicosdel Problema de Decisin Multicriterio; sin embargo, la forma de obtener los pesosrelativos de cada atributo son aqu sustituidos por valores de verdad de afirmacionessobre la importancia de los diferentes atributos.

Se garantiza con este modelo de decisin, la combinacin efectiva de elementosintangibles valorados a travs de expertos considerando escalas categoriales deveracidad; con informacin cuantitativa, que aporta valores de verdad a travs depredicados definidos convenientemente a partir de tal informacin. La importanciade los predicados o atributos puede ser obtenida a su vez a travs de predicados dediverso tipo, tal y como es el caso de los diversos modelos de Administracin Lgicadesarrollados. [Espin, 2004)].

En resumen, este modelo permite tener en cuenta la importancia relativa de losatributos a travs de la conjuncin de expresiones condicionales (frmula 6), nteseadems que cada expresin condicional alcanza el valor cero solo en el caso en quela importancia relativa Ii sea 1, y el predicado del atributo correspondiente (Pji) tomevalor cero; o sea cuando Ii=1 y Pji=0 la conjuncin de la frmula (6) alcanza el valorcero independientemente del comportamiento de los dems atributos. Esto significaque es posible el veto, y que este se produce solo si hay certeza total de que elatributo es importante y este tiene desempeos inaceptables.

El modelo tambin permite abordar situaciones de dependencia preferencial[French, 1986] a travs de predicados condicionales.

Ntese que a travs de (6) es posible abordar con propiedades similares elproblema de decisin bajo riesgo; basta interpretar los valores Ii como la veracidadde que el escenario i es probable y Pji como la veracidad de que en presencia delescenario i la alternativa j ofrece buenos resultados.

Del mismo modo es posible abordar el problema de la decisin grupal,considerando cada Ii en (6) como la veracidad de que la alternativa j es convenientedesde la perspectiva del experto i y Pji ofrece la perspectiva del experto i sobre laalternativa j.

El tratamiento ofrecido por (6) de los tres problemas principales de la Decisin:Decisin Multicriterio, Decisin bajo riesgo, y Decisin grupal permite unacombinacin armnica sobre la base de la Lgica Difusa Compensatoria, utilizandola veracidad de la proposicin universal 6, a la manera de la utilidad esperada.

Las frmulas del Clculo Proposicional de la Lgica Compensatoria (CPLC) sonfunciones de los operadores c, d, n e i. Consecuentemente con la definicin 4,cualquier funcin del CLPC se considera vlida si f(x) >0 paracualquier elemento

33

del dominio y (7)

De acuerdo con el Clculo de Predicados introducido a travs de las definicionesde los cuantificadores, las frmulas del Clculo Proposicional que se satisfacen sonexactamente las del Clculo Proposicional Clsico, utilizando cualquiera de lasimplicaciones mencionadas anteriormente [Espn, 2006].

El sistema multivalente aqu propuesto ha sido aplicado con buenos resultadosen la Modelacin de Problemas de Toma de Decisiones Organizacionales yrelacionados con la Educacin [Delgado, 2005; Espn, 2004, 2006; Vanti, 2006].

2.1.4 Consideraciones sobre el carcter normativo de la Lgica Compen-satoria para la Toma de Decisiones.

Un argumento normativo fundamental que proviene de la de la Teora de laMedicin es la compatibilidad con el orden [French, 1986]. El estudio de las relacionesde orden en Lgica Difusa es amplio. rdenes estrictos y no estrictos han sidodefinidos de diferentes maneras, generalizando estos conceptos desde su uso clsicoy aportando medidas de la veracidad del cumplimiento de estas relaciones entrealternativas. La Lgica Compensatoria introduce la negacin definiendo el ordenestricto de la manera que sigue:

Sea U el Universo. Un predicado o: U2 [0,1] ser llamado orden difuso estrictosi se cumplen las dos condiciones siguientes:

1. o(x,y) = n[o(y,x)] (reciprocidad difusa)2. Si o(x,y) 0.5 y o(y,z) 0.5, entonces o(x, z) max(o(x,y),o(y,z)) (transitividad

difusa max-max)

La literatura aborda estas definiciones de diferentes maneras. Algunos trabajosdefinen el orden estricto difuso asumiendo antisimetra difusa y diferentes tipos detransitividad difusa [Dasgupta, 1996, 2001]. Otros autores utilizan reciprocidad difusay diferentes tipos de transitividad, adoptando a veces enfoques similares al tratamientoestocstico de las preferencias [Chiclana, 2003; Garcia-Lapresta, 2001; Garca-Lapresta, 2003; Switalski, 2001, 2003].

La Lgica Difusa Compensatoria utiliza la reciprocidad difusa en la definicin deorden estricto. La propiedad de antisimetra (p(x,y) > 0 p(y,x) = 0) no es compatiblecon el deseado comportamiento sensible ante cambios en los predicados bsicos.La seleccin de la fuerte propiedad transitividad difusa max-max implica, en presenciade la reciprocidad difusa, la satisfaccin de un grupo de propiedades deseables que



aportan mayor significacin al orden estricto [Garcia-Lapresta 2001; Switalski 2001,2003].

La siguiente propiedad establece una relacin natural entre una medida de laconveniencia y el orden de las alternativas.

es un orden estricto sobre el universo del predicado C. Esta propiedad se satisfacesi y slo si n(x) = 1- x (ver Dubois y Prade 1980, p. 12). El predicado o(x,y) midecunto mejor es x que y si C mide la conveniencia de las alternativas x, y para eldecisor. Si o(x,y) = 0.5, entonces x, y son indiferentes.

Este orden lgico puede ser interpretado de manera ms general para compararlas veracidades de afirmaciones modeladas a travs de predicados. Es un instrumentoordinal que establece una relacin coherente entre las preferencias del Decisor y lasveracidades atribuidas a su conocimiento; entre las propiedades de Toma deDecisiones y las propiedades relacionadas con el pensamiento lgico. Estoselementos aparecen separados por los modelos tericos.

Desde la concepcin bsica de la Teora de la Medicin, si atribuimos a unpredicado p la modelacin de las preferencias del decisor, entonces:

si y slo si

En este sentido si p y q son predicados que miden las preferencias en relacincon dos objetivos diferentes, un operador r es apropiado para modelar la confluenciade objetivos si se cumple:

si y slo si (8)

Condiciones necesarias y suficientes de esta desigualdad han sido estudiadasslo para algunos operadores; por ejemplo, Bellman y Giertz (1973) examinaron elcaso del operador mnimo. En el marco de la seleccin de las conectivas de unaLgica Multivalente con intenciones normativas, debe satisfacerse la propiedad (8)por los operadores seleccionados para la conjuncin y la disyuncin, para que dichosoperadores puedan ser utilizados para ordenar alternativas segn la conjuncin o ladisyuncin de todos los objetivos; sin embargo, importantes propiedades lgicasdeseables compiten con (8). Tradicionalmente, las lgicas multivalentes privilegianunas u otras propiedades lgicas de dudosa importancia en la modelacin delrazonamiento y la decisin como la distributividad y la asociatividad [Dubois, 1980;Hajek, 1998], e incumplen propiedades importantes como (7).

La Lgica Difusa Compensatoria satisface propiedades bsicas para la Tomade Decisiones y de razonamiento en el sentido de la lgica clsica, y todas lasotras (incluyendo (8)) en el sentido del clculo de predicados introducido por ella atravs de (7). El orden compatible aqu establecido emplea cualquiera de las dosimplicaciones estudiadas; cada una de ellas son reflexivas, transitivas y son

35

compatibles con la conjuncin y la disyuncin de la Lgica Compensatoria en elsentido de (7).

Esta compatibilidad es expresada por las formulas:

2.1.5 Ejemplo ilustrativo

El siguiente modelo ordena un conjunto de empresas con respecto a una lneade productos en un mercado competitivo. En su construccin participaron comoexpertos especialistas de la empresa consultora BIOMUNDI, la cual ha alcanzadoun gran desarrollo en la oferta de servicios de inteligencia competitiva en Cuba.Corresponde a un trabajo de consultora sobre el mercado de adhesivos tisulares envarias zonas geogrficas.

A continuacin aparecen las formulaciones verbales y su traduccin al lenguajedel Clculo de Predicados:

1) Una empresa es competitiva si 1) es muy fuerte en una lnea de productos en unmercado dado, si 2) la economa de la empresa es slida y 3) su posicintecnolgica es de avanzada. 1) Una empresa es fuerte en una lnea de productossi tiene una posicin fuerte en el mercado, la lnea de productos es variada ytiene independencia del proveedor.

2) Una empresa es econmicamente slida si tiene un buen estado financiero ybuenas ventas. Si el estado financiero fuera algo malo debe ser compensado conmuy buenas ventas.

3) Una empresa tiene una posicin tecnolgica de avanzada si su tecnologa actuales buena y adems es duea de patentes, o tiene productos en investigacindesarrollo, o dedica cantidades importantes de dinero a esta actividad. Si sutecnologa es algo atrasada, entonces debe tener muchas patentes, o muchosproductos en investigacin desarrollo, o dedicar cantidades muy importantes derecursos a esta actividad.

El modelo es el siguiente predicado compuesto:



donde:

y

Los predicados tienen los siguientes significados:

C(x): La empresa x es competitivaS(x): La empresa x tiene una economa slidaT(x): La empresa x tiene una posicin tecnolgica de avanzadal(x): La empresa x es fuerte en la lnea de productosf(x): La empresa x tiene un buen estado financierov(x): La empresa x tiene buenas ventasm(x):La empresa x tiene fortaleza en el mercadovl(x): La empresa x tiene una lnea variada de productosip(x):La empresa x es independiente del proveedor

En este modelo se utilizan modificadores lingsticos basados en los operadoresde Novak con el propsito de modelar las palabras muy y algo [Novak, 1989].

Las figuras 2.1-2.4 ilustran el modelo a travs de un rbol lgico. En la figura 2.1se ilustra el predicado conjuntivo C(x) para evaluar la competitividad. En las figuras2.2, 2.3 y 2.4 se incorporan al rbol paso a paso los predicados que definen laSolidez Econmica (S(x)), la Posicin Tecnolgica de Avanzada (T(x)) y la Fortalezaen la Lnea de Productos (l(x)).

En el rbol las expresiones condicionales son expresadas colocando sobre elarco el predicado correspondiente a la premisa y como extremo del propio arco, latesis.

Figura 2.1 Figura 2.2

37

Este ejemplo tomado de un sector empresarial puede ubicar a un lector comnen el contexto de las aplicaciones de la lgica difusa compensatoria. Para losexpertos de la comunidad geoespacial, en el prximo acpite de este captulo seabordar la aplicacin de este modelo para el clculo de un ndice de Alistamientoen Infraestructuras de Datos Espaciales, para lo cual se siguen los pasos vistos en

Figura 2.4

Figura 2.3



este ejemplo, desde el esquema proposicional que define el ndice, su traduccin allenguaje del clculo de predicados, hasta el correspondiente rbol lgico, parafinalmente aplicar las frmulas de la propia lgica difusa compensatoria que posibilitanla obtencin de un ndice Compuesto.

2.1.6 Discusin y Conclusiones

Para obtener un nuevo modelo normativo de la toma de decisiones es necesariosegn Simon French (1986), responder afirmativamente a las siguientes preguntas:

1. Es el nuevo modelo ofrecido una buena representacin de problemas reales?2. Puede emular el nuevo modelo del comportamiento ideal de un Decisor, con el

modelo clsico de Toma Decisiones?3. Es el proceso de educacin vinculado a la construccin del modelo de

preferencias del Decisor factible e informativo?

En las secciones de este trabajo se presentan argumentos a favor de unarespuesta positiva a estas preguntas. Esto se debe a las posibilidades de usar ellenguaje como elemento clave de comunicacin para la construccin del modelo ya la inclusin del razonamiento como parte de la normativa. As mismo, el modeloconstruye un vnculo entre el sistema de valores y conocimientos con las preferenciasdel decisor; y sobre todo ofrece una va flexible para modelar las propiedades delpensamiento y la toma decisiones, que no niega ninguna de las propiedadesaceptadas histricamente con tales fines.

Otros elementos que deben ser estudiados para convertir la Lgica DifusaCompensatoria en una teora normativa de la decisin y el razonamiento, estnrelacionados con el estudio de las funciones de pertenencia, las variables lingsticas,los modificadores lingusticos (hedges en lengua inglesa), y la relacin entre ellosy sus vnculos con las conectivas aqu propuestas. Hay una gran riqueza deantecedentes vinculados de una u otra manera con la idea de Zadeh de construircon base en la Lgica Difusa un Clculo con palabras, que debe ser explotado conlos propsitos enunciados. [Zadeh, 1999].

Importantes resultados terico experimentales como la llamada Teora deProspectos de Kahneman y Tversky deben ser tenidos en cuenta en futuros trabajos,y tambin los nexos del sistema propuesto con la Teora de Probabilidades y laEstadstica [Lindley, 1994]. En este sentido ha sido propuesta una nueva forma deinferencia, llamada Inferencia Compuesta, basada en Lgica Difusa Compensatoria,que une las posibilidades de hacer hiptesis con auxilio del lenguaje con base enconocimiento preliminar (Background Knowledge) del problema y las propiedadesestadsticas de sus proposiciones universales [Espin, 2006].

39

Referencias

Chiclana, F., Herrera, F., Herrera-Viedma, E. and L. Martinez (2003). A note on the reciprocity in theaggregation of fuzzy preference relations using OWA operators. Fuzzy Sets and Systems, 137,7183.

Dasgupta, M. and R. Deb (1996): Transitivity and Fuzzy Preferences, Social Choice and Welfare 13,305-318.

Dasgupta, M. and R. Deb (2001): Factoring Fuzzy Transitivity. Fuzzy Set and System 118, 489-502.Delgado 2005???Dubois D. and Prade H. (1980): Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications. Academic

Press Inc.Dubois D., and Prade H. (1985): A review of fuzzy set aggregation connectives. Information

Sciences 36, 85-121.Espin, R. and others (2004) Logical Management: Fuzzy Logic Integrated Models for Decision

Making in Enterprises Enterprises Intelligent Systems Congress. Sevilla. Spain.Espin, R., Fernndez, E., Mazcorro, G., Marx-Gomez Jorge and M.I. Lecich (In Press) Compensatory

Logic: A fuzzy normative model for decision making. Investigacin Operativa. Universidad de laHabana. (In press).

Espin, R. (2005) Un sistema lgico para la Teora de la Complejidad: La Lgica Difusa CompensatoriaMemorias del Congreso Internacional de Sistemas Complejos. La Habana. 2005.

Espin, R y otros (2006) experiencias en la Evaluacin y Pronstico del aprendizaje utilizando LgicaDifusa. Memorias del Congreso Internacional de Didctica de la Matemtica. ESIME-IPN. CiudadMxico. 2006.

French S. (1986). Decision Theory: An Introduction to the Mathematics of RationalityNY-BrisbaneToronto. Halsted Press.

Fox, J. (1994). On the Necessity of Probability: Reasons to Believe and Ground for Doubt. In: WrightG., and P. Ayton (eds.) Subjective Probability, Wiley & Sons, England, 75-106.

Garca-Lapresta, J.L. and Meneses-Poncio L.C. (2001): An empirical analysis of fuzzy transitivitiesin Decision Making, VIII SIGEF Congress Proceedings, 129-133.

Garca-Lapresta, J.L. and Marques R.A. (2003): Constructing reciprocal and stable aggregationoperators. Proceedings AGOP 2003, Alcal de Henares, 73-78

Hajek P (1998) Methamathematics of Fuzzy Logic Kluwer Academic Publishers. Dordrecht-Boston-London.

Hogarth, R. (1991). Judgement and Choice, 2nd ed., Wiley, USA.Kahneman,D., and Tversky A. (1979) Prospect Theory: an analyses of decision under risk.

Econometrica, Menasha: Econometric Society,v.47, n.2 263-291Kahneman,D., and Tversky A. (1981) The Framing of Decisions and the Psychology of Choice.

Science, v.21, n.30, 453-458Kahneman,D., and Tversky A. (2000) Choices, Values and Frames. Cambridge University.Kahneman,D., and A. Tversky A. (2005). Subjective Probability: A Judgement of Representativeness.

In: Kahneman, D., P. Slovic, and A. Tversy (eds) Judgement under Uncertainty. Heuristics andBiases, Cambridge University Press (21st printing from 1982 ed.), USA, 32-47.

Krause, P. J., and D. A. Clark (1994). Uncertainty and Subjective Probability in AI Systems. In: WrightG., and P. Ayton (eds.) Subjective Probability, Wiley & Sons, England, 501-527.

Lindley, D. (1994) In: Wright G., and P. Ayton (eds.) Subjective Probability, Wiley & Sons, England, 1-37.

Roth, A. (1995): Bargaining Experiments. In: Kagel J. and Roth A.(eds.) Handbook of ExperimentalEconomy, Princeton University Press, 253-348.French S. (1986). Decisin Theory: An Introductionto the Mathematics of RationalityNY-Brisbane Toronto. Halsted Press.

Passino,K. Yorkovich, S. (1998) Fuzzy Control Addison Wesley. New York.



Simon, H.A. (and Associates) (1986): Report of the Research Briefing Panel on Decision Makingand Problem Solving 1986 by the National Academy of Sciences. Published by National AcademyPress,Washington, DC.

Smith V.L. (2000) Rational Choice: The contrast between Economics and Psychology In VernonL. Smith editor, Bargaining and Market Behavior, 7-24. Cambridge University Press. Cambridge.UK.

Switalski, Z. (2001): Transitivity of Fuzzy Preferences relations: An empirical study, Fuzzy Setsand Systems 118 503-508

Switalski, Z. (2003): General Transitivity conditions for fuzzy reciprocal preference matrices,Fuzzy Sets and Systems 137 (1) 85-100

Tversy A., and D. Kahneman (2005): Judgement under Uncertainty. Heuristics and Biases. In:Kahneman, D., P. Slovic, and A. Tversy (eds) Judgement under Uncertainty. Heuristics andBiases, Cambridge University Press (21st printing from 1982 ed.), USA, 1-20.

Vanti, A., Espin, R., Shripsema A, & Lemes-Goyer, D. (2006) The importance of objectives andstrategic lagging and leading indicators definition in the chain import and export process in thelight of strategic planning through the use of Fuzzy Logic System. Proceedings of the 2006 ACMSIGMIS CPR Conference on computer personnel research. Claremont, California, USA. 190-197.ACM Press. New York.

Verdegay, J.L. (2005): Una revisin de las metodologas que integran la Soft computing. Actasdel Simposio sobre Lgica Fuzzy y Soft Computing LFSC 2005 (EUSFLAT).151-156.

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets. Inf. Control 8, 338-353.Zadeh, L. A. and J. Kaeprzyc, editors. (1999) Computing with words in Information/Intelligent

Systems 1 (Foundations). Volume 33 of Studies in Fuzziness and Softcomputing. Phisyca-Verlag.Zadeh, L. A. and J. Kaeprzyc, editors. (1999) Computing with words in Information/Intelligent

Systems 2. (Applications) Volume 34 of Studies in Fuzziness and Softcomputing. Phisyca-Verlag.Zimmermann, H.J (1996): Fuzzy Set Theory and its applications, Kluwer Academic Publishers,

Boston-Dordrecht-London

41

2.2. Evaluacin del ndice de Alistamiento de IDEs en Iberoamricay el Caribe a partir de un modelo de Lgica Difusa-Compensatoria

Dra. Tatiana Delgado FernndezComisin Nacional de la Infraestructura de Datos Espaciales de la Repblica deCuba, CIDERC, Cuba

Dra. Mercedes Delgado FernndezFacultad de Ingeniera Industrial, Instituto Superior Politcnico Jos AntonioEcheverra, CUJAE, Cuba

2.2.1 Introduccin

En la actual economa basada en el conocimiento se valorizan especialmentelos contenidos servidos en Internet que pueden contribuir a un rpido proceso deenriquecimiento del conocimiento en cualquier tema, contexto, poca, y espacio.Las caractersticas espaciales de los objetos y fenmenos naturales y sociales soncada vez ms demandadas por los clientes en la Web.

Las Infraestructuras de Datos Espaciales se estn convirtiendo en unacontribucin de contenido, estndares y organizacin en las acciones que emprendenlos pases de la regin iberoamericana y del Caribe, como parte de un procesomundial, en funcin de los programas de Sociedades de Informacin.

En la 8va Conferencia Cartogrfica Regional de las Naciones Unidas para Amrica,celebrada en Nueva York en Junio del 2005, se hizo una recomendacin para laevaluacin de un ndice de Alistamiento en IDEs (Delgado, 2005) como contribucina la identificacin de los principales obstculos de los pases de la regin en relacincon el desarrollo de las Infraestructuras de Datos Espaciales.

Revelar cules son las caractersticas y condiciones particulares de los pasesde Iberoamrica y el Caribe para desarrollar sus Infraestructuras de Datos EspacialesNacionales, es el objetivo de este trabajo. Sin embargo, su alcance no es slodiagnosticar, sino que esa evaluacin comparativa ser la base para proponer medidasregionales que permitan hacer avanzar aquellas iniciativas menos desarrolladas apartir de las propias potencialidades del rea. Organizaciones de la regin, como elComit Permanente de la Infraestructura de Datos Espaciales de las Amricas, sehan convertido en auspiciadores de este propsito por cuanto est en lnea con suspropios objetivos; esto posibilita que la investigacin conduzca a implementar medidasy acciones en el seno de esta organizacin para impulsar las iniciativas IDEs de lospases de Latinoamrica y el Caribe.

Los resultados de esta investigacin constituyen los primeros del ProyectoCYTED 606PI0294 Evaluacin y potenciacin de las Infraestructuras de Datos



Espaciales para el desarrollo sostenible en Amrica Latina y el Caribe, del ProgramaIberoamericano de Ciencia y Tecnologa para el Desarrollo (CYTED, 2005).

2.2.2 Factores que intervienen en el ndice de Alistamiento de las IDEs

La identificacin de qu factores inciden en el ndice de alistamiento se llev acabo mediante un estudio amplio de otros trabajos publicados (Giff & Coleman,2002) (Kok & van Loenen, 2004) (Crompvoets et al, 2004) (UNDESA, 2003) y por lapropia experiencia de la autora en la implementacin de la IDE Nacional en Cuba(Delgado, 2005). La primera aproximacin a estos factores y al clculo de un primerndice se realiz en el ao 2005 (Delgado, et al, 2005) con el objetivo de evaluar elprogreso de la iniciativa cubana de IDE en dos momentos de su desarrollo.

Los factores se desagregaron en criterios de decisin, quedando los siguientesfactores y criterios:

Organizativos (visin-compromiso-motivacin, liderazgo institucional, acuerdosque facilitan un marco legal (paraguas));

Informacin (cartografa digital disponible, conocimiento de los estndares); Redes de acceso y software (conectividad Web; infraestructura tecnolgica,

disponibilidad de software geoespacial/ desarrollo propio); Recursos humanos (nivel educacional, cultura de IDE, liderazgo individual); Recursos financieros (Fuentes gubernamentales, privadas, o iniciativas geoes-

paciales nacionales).

Estos factores no pueden ser interpretados como componentes de las IDEs,ms bien son condiciones para su existencia y desarrollo. La seleccin de estosfactores se hizo atendiendo a la identificacin de capacidades que deben estarpresentes para proyectarse la realizacin de una IDE Nacional, que como se vio enacpites anteriores tiene un basamento en estudios realizados a nivel mundial. Enqu medida ellos estn interactuando (segn proposiciones que describen cundoun pas est listo para IDEs) ser evaluado en un ndice compuesto, con fines msbien comparativos, ya que para anlisis ms objetivos hay que acudir a los ndicesintegradores por cada factor que revelan mayor informacin sobre las condicionesespecficas del pas para enfrentar estas iniciativas a nivel nacional.

2.2.3 Aplicacin de un modelo de lgica difusa compensatoria para integrarun ndice de alistamiento en IDEs

Se seleccion un modelo de lgica difusa compensatoria para evaluar el ndicede alistamiento en IDEs teniendo en cuenta las propiedades siguientes (Espn 2004)estudiadas en el acpite anterior:

43

1. Hace posible traducir proposiciones en lenguaje natural, incluyendo predicadosextensos, al lenguaje de la lgica.

2. Permite tener en cuenta la importancia relativa de los atributos a travs de laconjuncin de expresiones condicionales.

3. Se garantiza la combinacin efectiva de elementos intangibles valorados a travsde expertos considerando escalas categoriales de veracidad; con informacincuantitativa, que aporta valores de verdad a travs de predicados definidosconvenientemente a partir de tal informacin.

4. Permite abordar situaciones de dependencia preferencial a travs de predicadoscondicionales.

La experiencia en la implementacin de la iniciativa cubana, la Infraestructurade Datos Espaciales de la Repblica de Cuba (IDERC), conciliada con expertosinternacionales de la comunidad de la Infraestructura Global de Datos Espaciales(GSDI) (Delgado et al, 2005), conllev a las proposiciones simples siguientes:

- Un pas est listo para enfrentar una IDE si y slo si tiene un nivel apropiado deorganizacin, informacin, personas y recursos financieros, y algn nivel (se estmodificando atenuando el peso de la tecnologa respecto al resto de los factores)de tecnologa/redes de acceso.

Alistamiento-IDE = O I P F A 0.5donde O representa Organizacin; I, Informacin; P, personas;F, Recursos financieros; y A: Tecnologa/redes de acceso

- Un pas tiene un apropiado nivel de organizacin para una IDE si y slo si tiene unapropiado nivel de visin, liderazgo institucional y marco legal.

O = Ov Ol Oadonde Ov representa Visin de los polticos; Ol, liderazgo; Oa,Marco legal

- Un pas tiene un apropiado nivel de informacin para una IDE si y slo si tiene unaapropiada disponibilidad de cartografa digital y en caso de que no la tuvieraentonces tuviera un nivel importante de metadatos.

I = Ic ( Ic Im) = Ic ((Ic) (Ic Im2))donde Ic representa Cartografa digital; y Im, Metadatos

- Un pas tiene un apropiado nivel de recursos humanos para una IDE si y slo sitiene un apropiado nivel de capital humano medido globalmente en toda la sociedad,tiene cultura de IDE y liderazgo individual.

P = Pc Ps Pldonde Pc representa Capital Humano; Ps, Cultura en IDE; Pl,Liderazgo individual



- Un pas tiene un apropiado nivel de recursos financieros para una IDE si y slo sitiene un apropiado nivel de financiamiento central del gobierno o del sector privadoo de la recuperacin de la inversin de la industria geoespacial.

F = Fg Fp Frdonde Fg representa Financiamiento Central del Gobierno; Fp,Financiamiento del sector privado; Fr, Financiamiento por Retornode la Inversin

- Un pas tiene un apropiado nivel de red de acceso o tecnologa para una IDE si yslo si tiene un nivel apropiado de infraestructura tecnolgica, de conectividadWeb, y una apropiada disponibilidad de software geoespacial o desarrollogeoinformtico propio o cultura de software libre.

A = At Aw (As Ad Ao)donde At representa Infraestructura Tecnolgica; Aw, ConectividadWeb; As, software geoespacial; Ad, Desarrollo propio; y Ao,Software libre

El grafo de la figura 2.5 representa la interrelacin entre estas proposiciones enforma de rbol lgico, expresando las relaciones de conjuncin y disyuncindesarrolladas segn la lgica difusa-compensatoria para las proposicionesestablecidas.

2.2.4 Evaluacin del ndice de Alistamiento en IDEs en Iberoamrica y elCaribe

Se aplic una encuesta (Apndice 1) para obtener los datos primarios de loscriterios de decisin a partir de una escala de 7 valores desde muy bajos hastavalores muy altos del criterio, que se codifican entre 0 y 1 (valores extremos sonaceptados en lgica compensatoria, pero no convenientes). La encuesta se circulpor el Comit Permanente de la Infraestructura de Datos Espaciales de las Amricas(CP IDEA) y en algunos casos se obtuvo directamente por la gestin del proyectoCYTED IDEDES. En todos los casos, respondieron las autoridades de las iniciativasde IDEs en los pases estudiados o aquellas que representan a los actores quedeben jugar ese rol. Se obtuvieron respuestas de 15 pases: Argentina, Bolivia,Brasil, Chile, Colombia, Cuba, Ecuador, Espaa, Guatemala, Jamaica, Mxico,Panam, Per, Surinam y Uruguay.

La tabla 2.1 refleja las respuestas dadas por estos pases para cada criteriode decisin y a continuacin se muestra la tabla 2.2 que es el resultado de laaplicacin del modelo de lgica compensatoria por criterios y para el ndice deAlistamiento en IDEs.

45

Figu

ra 2

.5. G

rafo

lgi

co d

el n

dice

de

Alis

tam

ient

o en

IDE

s


46 Infraestructuras de Datos Espaciales en Iberoamrica y el CaribeTa

bla

2.1.

Val

ores

de

los

crite

rios

en lo

s pa

ses

est

udia

dos

seg

n re

sulta

do d

e en

cues

ta.

Pa

sA

rB

oB

rC

lC

oC

uEc

EsG

uJa

Mx

PaP

eS

uU

rC

rite

rio

de D

ecis

in

Vis

in

de lo

s0,

650,

350,

500,

650,

500,

800,

800,

500,

050,

800,

500,

350,

650,

500,

35po

ltic

osLi

dera

zgo

0,65

0,65

0,80

0,65

0,95

0,80

0,65

0,80

0,05

0,80

0,65

0,35

0,50

0,35

0,65

inst

ituci

onal

Acu

erdo

s le

gale

s0,

650,

500,

500,

500,

500,

800,

500,

500,

050,

500,

800,

200,

350,

050,

35pa

ragu

asD

ispo

nibi

lidad

0,5

00,

650,

800,

650,

650,

650,

650,

800,

350,

800,

800,

500,

800,

200,

50de

car

togr

afa

digi

tal

Dis

poni

bilid

ad0,

500,

350,

500,

500,

650,

350,

500,

650,

500,

500,

500,

350,

500,

050,

50de

met

adat

osC

apita

l Hum

ano

0,92

0,80

0,83

0,90

0,85

0,90

0,87

0,97

0,62

0,79

0,84

0,86

0,87

0,90

0,92

Cul

tura

-edu

caci

n 0

,65

0,35

0,65

0,50

0,50

0,50

0,50

0,50

0,05

0,80

0,50

0,35

0,50

0,20

0,50

en ID

EsLi

dera

zgo

0,6

50,

500,

800,

500,

950,

800,

650,

800,

250,

800,

650,

500,

650,

500,

50in

stitu

cion

alC

onec

tivid

ad W

eb0,

620,

380,

580,

840,

360,

170,

180,

430,

320,

380,

810,

340,

410,

000,

36In

fraes

truct

ura

de0,

190,

060,

170,

280,

120,

050,

090,

410,

040,

130,

130,

100,

110,

120,

24Te

leco

mun

icac

ione

sD

ispo

nibi

lidad

de

0,65

0,35

0,65

0,80

0,80

0,35

0,50

0,80

0,25

0,50

0,65

0,95

0,65

0,35

0,65

softw

are

geoe

spac

ial

Des

arro

llo0,

650,

350,

350,

650,

500,

650,

500,

800,

250,

350,

500,

350,

350,

050,

65ge

oinf

orm

tic

o pr

opio

Cul

tura

Ope

nsou

rce

0,35

0,35

0,35

0,35

0,50

0,50

0,50

0,50

0,05

0,35

0,50

0,35

0,35

0,05

0,65

Fina

ncia

cin

cen

tral

0,3

50,

050,

500,

500,

500,

650,

050,

650,

050,

350,

650,

050,

350,

500,

35de

l Gob

iern

oR

etor

no d

e la

0,5

00,

050,

500,

650,

500,

650,

050,

200,

050,

050,

350,

050,

500,

050,

20in

vers

in

Act

ivid

ad S

ecto

r0,

350,

050,

200,

200,

200,

050,

050,

200,

050,

050,

050,

050,

200,

050,

20P

rivad

o

47

Tabl

a 2.

2. F

acto

res

e n

dice

de

Alis

tam

ient

o po

r pa

ses,

cal

cula

dos

por m

odel

o de

lgi

ca d

ifusa

-com

pens

ator

ia

P

as

Ar

Bo

Br

Cl

Co

Cu

EcEs

Gu

JaM

xPa

Pe

Su

Ur

Fact

or

Org

aniz

aci

n0,

650,

480,

580,

600,

620,

800,

640,

580,

050,

680,

640,

290,

480,

210,

43In

form

aci

n0,

460,

490,

580,

530,

570,

490,

530,

620,

360,

580,

580,

420,

580,

140,

46P

erso

nas

0,73

0,52

0,76

0,61

0,74

0,71

0,66

0,73

0,20

0,80

0,65

0,53

0,66

0,45

0,61

Tecn

olog

as

0,64

0,44

0,60

0,73

0,55

0,40

0,45

0,71

0,37

0,52

0,62

0,53

0,53

0,00

0,62

Rec

urso

s0,

400,

050,

420,

480,

420,

510,

050,

390,

050,

160,

400,

050,

360,

230,

25Fi

nanc

iero

sn

dice

de

0,56

0,31

0,58

0,58

0,57

0,56

0,35

0,59

0,15

0,49

0,57

0,28

0,51

0,00

*0,

45A

lista

mie

nto

* N

tes

e qu

e en

el c

aso

de S

urin

am, e

l val

or 0

de

tecn

olog

a e

s el

resu

ltado

de

aplic

ar e

l vet

o de

l fac

tor p

or e

l val

or n

ulo

de u

no d

e lo

scr

iterio

s qu

e lo

inte

gran

(con

ectiv

idad

Web

), y

que

tal v

eto

repe

rcut

e ta

mbi

n e

n la

anu

laci

n d

el v

alor

del

ndi

ce. C

abe

sea

lar q

ue e

lva

lor n

ulo

de c

onec

tivid

ad W

eb fu

e to

mad

o de

una

enc

uest

a de

Nac

ione

s U

nida

s de

l 200

3 so

bre

Gob

iern

o el

ectr

nico

(UN

DE

SA

, 200

3)y

que,

por

un

crite

rio d

e rig

uros

idad

de

la e

valu

aci

n, s

e m

antu

vo e

ste

valo

r.



Las figuras 2.6, 2.7, 2.8, 2.9 y 2.10 muestran los valores de la tabla 2.2 respectoa los factores.

Figura 2.6. Factor organizativo

Figura 2.7. Factor de Informacin

49

Figura 2.10. Criterio de Recursos Financieros

Figura 2.8. Factor de Recursos Humanos

Figura 2.9. Factor de Tecnologa



Como se aprecia en la Figura 2.6, los pases que lideran el ranking de organizacinson Cuba, Jamaica, Mxico, Argentina, Ecuador y Colombia, seguidos de cerca porChile, Brasil y Espaa, todos por encima de 0,5. En otro bloque, entre 0,4 y 0,5,estn Bolivia, Per y Uruguay. Finalizan el orden en el tema organizativo, Panam,Surinam y Guatemala. El estudio del captulo siguiente, dedicado a profundizar enalgunas INDEs, permitir descubrir las caractersticas que ubican a estos pases eneste ranking.

El factor de informacin mostrado en la Figura 2.7, se comporta de una formabastante homognea, encabezados por Espaa, Brasil, Jamaica, Mxico, Per,Colombia, Chile y Ecuador, todos ellos por encima de 0,5. Otro bloque conpuntuaciones entre 0,4 y 0,5, contiene a Cuba, Bolivia, Uruguay y Argentina, seguidasde Panam, Guatemala y Surinam. Este grfico est revelando que existe informacinpara compartir, al menos en una primera fase, lo cual estimula pensar que con unabuena estrategia nacional y regional, con vistas a poner a punto otros factores (comolos organizativos vistos en la figura 2.6), podra estimarse un avance significativo enlas IDEs en relacin con la provisin de informacin y servicios asociados. Nteseque atendiendo a la proposicin establecida en el modelo de lgica compensatoriapara el factor de informacin, los metadatos tienen un peso, incluso en aquellospases que no exhiben un buen estado de su cartografa digital. Otros estudiosseran necesarios desarrollar en un futuro, para profundizar en temas como la calidadde la informacin.

El grfico de la figura 2.8, correspondiente a los recursos humanos revela que lamayora de los pases de estudio presentan un comportamiento alto para este factor,por encima de 0,6. Bolivia, Panam y Surinam muestran, en un segundo bloque

ides en iberoamerica

Documents