Modelo lógico

Los modelos lógicos son descripciones hipotéticas de la cadena de causas y efectos (ver Causalidad) que conducen a un resultado de interés (por ejemplo, prevalencia de enfermedades cardiovasculares, colisión anual de tráfico, etc.). Si bien pueden estar en forma narrativa, el modelo lógico generalmente toma forma en una representación gráfica de las relaciones "si-entonces" (causales) entre los diversos elementos que conducen al resultado. Sin embargo, el modelo lógico es más que la representación gráfica: también son las teorías, evidencias científicas, suposiciones y creencias que lo respaldan y los diversos procesos detrás de él.^[1]​^[2]​

Ejemplo de un modelo lógico para intervenciones educativas de autogestión basadas en la problemática del asma en niños y adolescentes.

Características

Las bases del modelo lógico se elaboran en la década de 1950^[2]​^[3]​ y sus primeras formulaciones se remontan al libro de Edward A. Suchman de 1967 sobre la investigación evaluativa^[4]​.

Los planificadores, financiadores, gerentes y evaluadores de programas e intervenciones utilizan modelos lógicos para planificarlos, comunicarlos, implementarlos y evaluarlos. ^[5]​^[6]​ ^[2]​ También están siendo empleados por la comunidad científica de salud para organizar y realizar revisiones de literatura, como revisiones sistemáticas. ^[7]​ ^[8]​ Los dominios de aplicación son diversos, por ejemplo, gestión de residuos, ^[9]​ inspección de aves de corral, ^[10]​ educación comercial, ^[11]​ enfermedades del corazón y prevención de accidentes.^[12]​ Dado que se utilizan en diversos contextos y para diferentes propósitos, sus componentes y niveles de complejidad típicos varían en la literatura (compárese, por ejemplo, la presentación del modelo lógico de la Fundación WK Kellogg ^[13]​, principalmente dirigida a la evaluación, y los numerosos tipos de modelos lógicos en el marco de Mapeo de intervención ^[14]​). Además, dependiendo del propósito del modelo lógico, los elementos representados y las relaciones entre ellos son más o menos detallados.

Usos del modelo lógico

Planificación de programas

Uno de los usos más importantes del modelo lógico es la planificación de programas. Se sugiere utilizar el modelo lógico para centrarse en los resultados previstos de un programa en particular. Las preguntas orientadoras cambian de "¿qué se está haciendo?" a "¿qué hay que hacer"? McCawley sugiere que al usar este nuevo razonamiento, se puede construir un modelo lógico para un programa haciendo las siguientes preguntas en secuencia:

1. ¿Cuál es la situación actual que pretendemos impactar?
2. ¿Cómo será cuando logremos la situación o el resultado deseado?
3. ¿Qué comportamientos deben cambiar para lograr ese resultado?
4. ¿Qué conocimiento o habilidades necesitan las personas antes de que el comportamiento cambie?
5. ¿Qué actividades se deben realizar para provocar el aprendizaje necesario?
6. ¿Qué recursos se necesitarán para lograr el resultado deseado? ^[15]​

Al centrarse en los resultados finales, los planificadores pueden pensar hacia atrás a través del modelo lógico para identificar la mejor manera de lograr los resultados deseados. Aquí ayuda a los gerentes a "planificar con el fin en mente", en lugar de solo considerar los aportes (por ejemplo, presupuestos, empleados) o las tareas que deben realizarse.

Evaluación

El modelo lógico se usa a menudo en organizaciones gubernamentales o sin fines de lucro, donde la misión y la visión no tienen como objetivo lograr un beneficio financiero. Tradicionalmente, los programas gubernamentales se describían solo en términos de sus presupuestos. Es fácil medir la cantidad de dinero gastado en un programa, pero este es un indicador deficiente de los resultados. Del mismo modo, es relativamente fácil medir la cantidad de trabajo realizado (por ejemplo, la cantidad de trabajadores o la cantidad de años dedicados), pero los trabajadores pueden no haber llegado muy lejos en términos de resultados o alcances finales.

Sin embargo, la naturaleza de los resultados varía. Para medir el progreso hacia los resultados, algunas iniciativas pueden requerir un instrumento de medición ad hoc. Además, en programas tales como educación o programas sociales, los resultados suelen ser a largo plazo y pueden requerir numerosos cambios intermedios (actitudes, normas sociales, prácticas industriales, etc.) para avanzar progresivamente hacia los resultados.

Al dejar en claro los resultados previstos y las vías causales que conducen a ellos, un modelo de lógica de programa proporciona la base sobre la cual los planificadores y evaluadores pueden desarrollar un plan de medición e instrumentos adecuados. En lugar de solo observar el progreso del resultado, los planificadores pueden abrir el "recuadro negro" y examinar si los resultados intermedios progresan según lo previsto. Además, las vías de numerosos resultados todavía se malinterpretan en gran medida debido a su complejidad, su imprevisibilidad y la falta de evidencias científicas / prácticas. Por lo tanto, con un diseño de investigación adecuado, uno no solo puede evaluar el progreso de los resultados intermedios, sino también evaluar si la teoría del cambio del programa es precisa, es decir, si el cambio exitoso de un resultado intermedio provoca los hipotéticos efectos posteriores en la vía causal. Finalmente, los resultados pueden lograrse fácilmente a través de procesos independientes del programa y una evaluación de esos resultados sugeriría el éxito del programa cuando, de hecho, los productos externos fueron responsables de los resultados.^[16]​

Tipos de modelos

Entradas -> actividades -> salidas -> resultados

Muchos autores y guías usan la siguiente plantilla cuando hablan sobre el modelo lógico:^[2]​^[6]​^[13]​^[5]​^[17]​

Entradas	Ocupaciones	Salidas	Resultados / impactos
qué recursos van a un programa	qué actividades realiza el programa	lo que se produce a través de esas actividades	los cambios o beneficios que resultan del programa
por ejemplo, dinero, personal, equipo	por ejemplo, desarrollo de materiales, programas de capacitación.	por ejemplo, número de folletos producidos, talleres realizados, personas capacitadas	por ejemplo, aumento de habilidades / conocimiento / confianza, lo que lleva a largo plazo a la promoción, nuevo trabajo, etc.

A esta plantilla básica pueden agregarse otros elementos. Algunos modelos lógicos establecen una serie de resultados/ impactos, explicando con más detalle la lógica de cómo una intervención contribuye a los resultados previstos u observados. Otros a menudo distinguen los resultados a corto, mediano y largo plazo, y entre resultados directos e indirectos.

Ventajas

Al describir el trabajo de esta manera, los gerentes tienen una manera más fácil de definir el trabajo y medirlo. Las medidas de rendimiento se pueden extraer de cualquiera de los pasos. Una de las ideas clave del modelo lógico es la importancia de medir los resultados o resultados finales, ya que es muy posible perder tiempo y dinero (insumos), "hacer girar las ruedas" en actividades de trabajo o producir resultados sin lograr los alcances deseados. Los impactos y resultados a largo plazo son los que justifican la planificación en última instancia. Para las organizaciones comerciales, los resultados se relacionan con las ganancias . Para organizaciones sin fines de lucro o gubernamentales, los resultados se relacionan con el logro exitoso de la misión o los objetivos del programa.

Desventajas

Existen algunas desventajas potenciales de los modelos lógicos debido a las tendencias hacia la simplificación excesiva.^[18]​ Estos incluyen:

1. La lógica del programa no garantiza la lógica real de cómo puede funcionar el programa. El mundo es complejo, y algunas situaciones no se pueden determinar antes de su implementación, por lo que algunos programas pueden incluso progresar en contra de la "lógica" del modelo.
2. Es una representación parcial de un sistema complejo.
3. Es una representación de la realidad, no la realidad misma. Los programas no son lineales.
4. Normalmente, no incluye efectos además de los inicialmente esperados.
5. No establecen necesariamente la causalidad. Muchos factores ejercen influencia sobre los efectos.

Ver también

• Marco lógico

Referencias

1. «A Three-Step Approach to Teaching Logic Models». The American Journal of Evaluation 23 (4): 493-503. 2002. doi:10.1016/s1098-2140(02)00230-8. 
2. Frechtling, Joy A. (2015). Logic Models. Elsevier. pp. 299-305. ISBN 978-0-08-097087-5. doi:10.1016/b978-0-08-097086-8.10549-5. 
3. Purposeful program theory: Effective use of theories of change and logic models (1st edición). San Francisco, CA: John Wiley & Sons. February 2011. ISBN 978-0-470-47857-8. OCLC 660161852. 
4. Evaluative Research: Principles and Practice in Public Service and Social Action Progr. New York: Russell Sage Foundation. December 1968. ISBN 978-0-87154-863-4. OCLC 712569. 
5. LeCroy, Craig Winston (25 de junio de 2018). «Logic Models». Encyclopedia of Social Work. doi:10.1093/acrefore/9780199975839.013.1273. 
6. «Logic Model». Encyclopedia of Evaluation. Sage Publications, Inc. ISBN 978-0-7619-2609-2. doi:10.4135/9781412950558.n321. 
7. «Using logic models to capture complexity in systematic reviews». Research Synthesis Methods 2 (1): 33-42. March 2011. PMID 26061598. doi:10.1002/jrsm.32. 
8. «Developing and Optimising the Use of Logic Models in Systematic Reviews: Exploring Practice and Good Practice in the Use of Programme Theory in Reviews». PLOS One 10 (11): e0142187. 17 de noviembre de 2015. PMC 4648510. PMID 26575182. doi:10.1371/journal.pone.0142187. 
9. Industrial Economics, Incorporated (IEc) Evaluation Team (2010). Evaluation of the WasteWise Program. EPA's Office of Policy, Economics, and Innovation. 
10. Development of a logic model and an evaluation framework of the Canadian Food Inspection Agency's Modernized Poultry Inspection Program. Canada. Health Canada. Food Safety Assessment Program,. [Ottawa]. ISBN 978-0-662-35161-0. OCLC 905371520. 
11. «Putting theory-oriented evaluation into practice: A logic model approach for evaluating SIMGAME.». Simulation & Gaming 40 (1): 110-33. February 2009. doi:10.1177/1046878107308078. 
12. «Adapting logic models over time: the Washington State Heart Disease and Stroke Prevention Program experience». Preventing Chronic Disease 5 (2): A60. April 2008. PMC 2396971. PMID 18341795. 
13. W.K. Kellogg Foundation (1998). W.K. Kellogg Foundation Logic Model Development Guide. Battle Creek: W.K. Kellogg Foundation. 
14. Planning health promotion programs: an intervention mapping approach. (Fourth edición). San Francisco, CA: John Wiley & Sons. 2016. ISBN 978-1-119-03556-5. OCLC 914256995. 
15. McCawley, Paul F. (1995). The logic model for program planning and evaluation. University of Idaho Extension. 
16. Rossi, Peter H; Lipsey, Mark W; Freeman, Howard E (2004). Evaluation : a systematic approach (7th edición). Thousand Oaks, CA: Sage. ISBN 978-0-7619-0894-4. OCLC 52706526. 
17. McLaughlin, John A.; Jordan, Gretchen (14 de octubre de 2015). Using Logic Models. John Wiley & Sons, Inc. pp. 62-87. ISBN 978-1-119-17138-6. doi:10.1002/9781119171386.ch3. 
18. Knowlton, Lisa Wyatt; Phillips, Cynthia C; Phillips, Cynthia (2013). The logic model guidebook : better strategies for great results (2nd edición). Los Angeles: SAGE C. ISBN 978-1-4522-1675-1. OCLC 791492618. 

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