Modelagem de Sistemas Complexos para Políticas Públicas

Complexidade 1O livro Modelagem de Sistemas Complexos para Políticas Públicas — Acesse o PDF (10 MB), cujos editores são Bernardo Alves Furtado, Patrícia Alessandra Morita Sakowski e Marina Haddad Tóvolli (Brasília : IPEA, 2015), tem seu primeiro capítulo de apresentação, Abordagens de Sistemas Complexos para Políticas Públicas, com a mesma coautoria.

Sistemas Complexos podem ser definidos de forma ampla e abraçar conceitos de diferentes campos da ciência, da Física à Biologia, à Computação e às Ciências Sociais.

O conceito central de Sistemas Complexos pressupõe sistemas dinâmicos, não lineares, que contêm grande número de interações entre as partes. Esses sistemas se modificam, de modo a aprenderem, evoluírem e adaptarem-se e geram comportamentos emergentes e não determinísticos.

Políticas Públicas são aplicadas em uma vasta gama de questões que envolvem o público, a ampla comunidade de cidadãos e comunidades, empresas e instituições. Políticas públicas também abarcam uma série de questões setoriais que são entrelaçadas, assíncronas e espacialmente sobrepostas.

Esse entendimento cruzado de Sistemas Complexos e de Políticas Públicas sugere que a maioria dos objetos de Políticas Públicas – sejam eles de natureza econômica ou urbana, de consequências ambientais ou políticas – podem ser vistos como Sistemas Complexos.

Assim, a compreensão desses objetos de Políticas Públicas pode se beneficiar do uso de metodologias associadas a Sistemas Complexos.

São exemplos dessas metodologias:

  1. análise de redes,
  2. modelagem baseada em agentes,
  3. simulação numérica,
  4. Teoria dos Jogos,
  5. formação de padrões e
  6. outras abordagens no âmbito de sistemas complexos.

Essas metodologias são aplicadas a diferentes aspectos da Ciência, mas com menos frequência para análise de políticas públicas.

A hipótese dos coautores, neste texto é que o uso desses conceitos e metodologias em conjunto pode contribuir para melhorar a forma como as políticas de objetos complexos são planejadas, executadas, previstas e avaliadas de um ponto de vista da sociedade como um todo.

Em suma, o objetivo deste capítulo é:

  1. definir sistemas complexos e seus atributos mais proeminentes;
  2. listar as metodologias mais comuns associadas com Sistemas Complexos;
  3. apresentar gama variada de aplicações de modelagem de Sistemas Complexos para as Políticas Públicas;
  4. e discutir, ainda que brevemente, as vantagens da aplicação destas abordagens a um contexto de Políticas Públicas.

As definições de Sistemas Complexos são geralmente feitas em um dado contexto específico; entretanto, usualmente incorpora o seguinte conjunto de elementos.

Em primeiro lugar, está a ideia forte de interação entre as partes, considerando as escalas e dando relevância espacial e temporal. Essas interações, por sua vez, levam a um sistema que não é redutível a suas partes. Ou seja, um sistema que não pode ser descrito apenas pelos atributos de suas partes componentes. Citando o clássico artigo de Anderson “mais é diferente” (1972, p. 395): “Neste caso, podemos ver como o todo se torna não só mais do que, mas muito diferente da soma de suas partes”.

Em segundo lugar, a interação entre as partes pode levar à auto-organização do sistema, sem a necessidade de controle central. Isto implica que as interações locais podem gerar comportamentos que emergem de baixo para cima. Esse conceito poderoso pode ser ilustrado para o leitor iniciante com o exemplo de voo de pássaros em formação. Nenhum pássaro específico controla a direção e posição de todas as aves em voo. Cada pássaro só observa aqueles mais próximos e sincroniza seu voo com seus vizinhos imediatos. Como resultado, a partir das aves individuais (de baixo para cima), o voo coordenado emerge.

Um terceiro atributo a ressaltar é que os sistemas complexos podem experimentar feedback. Em sistemas complexos, as interações têm efeitos no tempo: ações, em um determinado momento, refletem-se sobre as possibilidades e limitações nos momentos seguintes. É por isso que os Sistemas Complexos são caracterizados como sistemas que aprendem, se adaptam e evoluem.

Modelagem (de sistemas) e simulações podem ser usadas para investigar políticas públicas. Isto é especialmente relevante em áreas de Políticas Públicas nas quais experimentos geralmente não são simples, baratos ou mesmo viáveis.

“Simular significa modelar a ação e a interação entre os cidadãos, as empresas, as instituições e o ambiente, condicionados pela legislação e regulamentação, o orçamento, a política e os limites espaciais. Então, trabalhar com Sistemas Complexos, aplicados a Política Pública, significa criar ambientes experimentais computacionais em que a essência dos sistemas está presente e de onde se podem retirar elementos de melhoria das políticas públicas de uma forma relativamente simples e barata, além de aumentar a compreensão dos efeitos (espacial e temporal) das políticas” (Furtado e Sakowski, 2014, p. 7).

Assim, o argumento que se defende é que os Métodos de Sistemas Complexos têm o potencial para informar Políticas Públicas e ajudar a compreender seus efeitos, sua efetividade e seus custos diretos e indiretos.

Continua no próximo post.

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