Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente
Aplicación de un enfoque multigranular basado en el modelo lingüístico difuso 2-tupla para la evaluación de indicadores de política forestal
ISSNe: 2007-4018   |   ISSN: 2007-3828
PDF

Palabras clave

Programa Nacional Forestal
evaluación cualitativa
conjuntos difusos
jerarquías lingüísticas
paneles de expertos

Cómo citar

Romo-Lozano, J. L., Rodríguez, R. M., Rendón-Medel, R., & Labella, Álvaro. (2021). Aplicación de un enfoque multigranular basado en el modelo lingüístico difuso 2-tupla para la evaluación de indicadores de política forestal. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales Y Del Ambiente, 27(2), 257–275. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2020.06.043

##article.highlights##

  • Trece indicadores del Programa Nacional Forestal (2012-2018) se evaluaron cualitativamente.
  • Se evaluó el nivel de cumplimiento de los criterios: claridad, relevancia, monitoreo y adecuación.
  • El cumplimiento de los criterios en los indicadores se evaluó apropiadamente usando lógica difusa.
  • El indicador “Tasa de variación de la producción forestal maderable” tuvo la mejor evaluación.

Resumen

Introducción: La necesidad de indicadores de calidad es notoriamente reconocida por usuarios y proponentes en el tema de evaluación de políticas públicas. Los indicadores incluyen, de manera recurrente, atributos cualitativos para los cuales hay pocos estudios que evalúen el nivel de cumplimiento. 
Objetivo: Aplicar un enfoque multigranular, basado en el modelo lingüístico difuso 2-tupla, a la evaluación de 13 indicadores del Programa Nacional Forestal, establecidos en el sistema de indicadores de la política social derivados del Plan Nacional de Desarrollo 2012-2018 de México. 
Materiales y métodos: El método utiliza el modelo de representación lingüístico difuso 2-tupla y una extensión llamada jerarquías lingüísticas extendidas, diseñada para resolver problemas con información lingüística multigranular. El nivel de cumplimiento de los indicadores se evaluó con base en cuatro criterios: claridad, relevancia, monitoreo y adecuación. 
Resultados y discusión: La estructura que se define en el proceso de evaluación de indicadores de política social corresponde de manera apropiada a la utilizada con el modelo lingüístico difuso 2-tupla. La evaluación resultó en una lista ordenada en la que el indicador “Tasa de variación de la producción forestal maderable” obtuvo la mejor calificación con un nivel de cumplimiento “muy alto”; otros 10 indicadores tuvieron el nivel de cumplimiento “alto” y los dos indicadores restantes se calificaron con un cumplimiento “medio”. 
Conclusiones: El modelo lingüístico difuso 2-tupla permitió la evaluación apropiada del nivel de cumplimiento de los atributos deseables en los indicadores.

https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2020.06.043
PDF

Citas

Banco Mundial. (2016). Evaluación de la calidad de indicadores de proyectos prioritarios. Retrieved from https://www.hacienda.morelos.gob.mx/images/docu_planeacion/evaluacion/EvaluacionesBancoMundial/Herramienta_para_Evaluar_la_Calidad_de_los_Indicadores.pdf

Carmona, C. J., González, P., Gacto, M. J., & del Jesus, M. J. (2012). Genetic lateral tuning for subgroup discovery with fuzzy rules using the algorithm NMEEF-SD. International Journal of Computational Intelligence Systems, 5(2), 355–367. doi: https://doi.org/10.1080/18756891.2012.685323

Chenoweth, J. (2008). A re-assessment of indicators of national water scarcity. Water International, 33(1), 5–18. doi: https://doi.org/10.1080/02508060801927994

Consejo Nacional de Evaluación de la Política Pública (CONEVAL). (2014). Metodología para la aprobación de indicadores de los programas sociales. Retrieved from https://www.coneval.org.mx/coordinacion/Documents/monitoreo/metodologia/Metodología para Aprobación de Indicadores 2014.pdf

De la Cuesta, G. M., Pardo, H. E., & Paredes, G. J. D. (2015). Identificación de indicadores relevantes del desempeño RSE mediante la utilización de técnicas multicriterio. INNOVAR, 25(55), 75–88. doi: https://doi.org/10.15446/innovar.v25n55.47197

Doukas, H., Tsiousi, A., Marinakis, V., & Psarras, J. (2014). Linguistic multi-criteria decision making for energy and environmental corporate policy. Information Sciences, 258, 328–338. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.08.027

Espinilla, M., Liu, J., & Martínez, L. (2011). An extended hierarchical linguistic model for decision-making problems. Computational Intelligence, 27(3), 489–512. doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-8640.2011.00385.x

Estrella, F. J., Espinilla, M., Herrera, F., & Martínez, L. (2014). FLINTSTONES: A fuzzy linguistic decision tools enhancement suite based on the 2-tuple linguistic model and extensions. Information Sciences, 280, 152–170. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.04.049

Evans, A., Strezov, V., & Evans, T. J. (2009). Assessment of sustainability indicators for renewable energy technologies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(5), 1082–1088. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2008.03.008

Gothwal, S., & Raj, T. (2019). A comparative study of multi-criteria decision-making approaches for prioritising the manufacturing systems. International Journal of Process Management and Benchmarking, 9(3), 277–299. doi: https://doi.org/10.1504/IJPMB.2019.100962

Guayanlema, V., Fernández, L., & Arias, K. (2017). Análisis de indicadores de desempeño energético del Ecuador. Enerlac, 1(2), 121–139. Retrieved from http://biblioteca.olade.org/opac-tmpl/Documentos/hm000684.pdf

Guillen, A., Badii, M. H., Garza, F., & Acuña, M. (2015). Descripción y uso de indicadores de crecimiento económico. International Journal of Good Conscience, 10(1), 138–156. Retrieved from http://www.spentamexico.org/v10-n1/A10.10(1)138-156.pdf

Herrera-Viedma, E., López-Herrera, A. G., Luque, M., & Porcel, C. (2007). A fuzzy linguistic IRS model based on a 2-tuple fuzzy linguistic approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowlege-Based Systems, 15(2), 225–250. doi: https://doi.org/10.1142/S0218488507004534

Herrera, F., Herrera-Viedma, E., & Martínez, L. (2000). A fusion approach for managing multi-granularity linguistic term sets in decision making. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 43–58. doi: https://doi.org/10.1016/S0165-0114(98)00093-1

Herrera, F., & Martínez, L. (2000). A 2-tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 8(6), 746–752. doi: https://doi.org/10.1109/91.890332

Herrera, F., & Martínez, L. (2001a). The 2-tuple linguistic computational model. advantages of its linguistic consistency. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 9(1), 33–48. doi: https://doi.org/10.1142/S0218488501000971

Herrera, F., & Martínez, L. (2001b). A model based on linguistic 2-tuples for dealing with multigranular hierarchical linguistic contexts in multi-expert decision-making. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 31(2), 227–234. doi: https://doi.org/10.1109/3477.915345

Kühnen, M., & Hahn, R. (2017). Indicators in social life cycle assessment: a review of frameworks, theories, and empirical experience. Journal of Industrial Ecology, 21(6), 1547–1565. doi: https://doi.org/10.1111/jiec.12663

Martínez, L., Rodríguez, R. M., & Herrera, F. (2015). The 2-tuple linguistic model. Computing with words in decision making. New York, USA: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24714-4

Mendel, J. M., Zadeh, L. A., Trillas, E., Yager, R., Lawry, J., Hagras, H., & Guadarrama, S. (2010). What computing with words means to me: Discussion forum. IEEE Computational Intelligence Magazine, 5(1), 20–26. doi: https://doi.org/10.1109/MCI.2009.934561

Montes, R., Sánchez, A. M., Villar, P., & Herrera, F. (2015). A web tool to support decision making in the housing market using hesitant fuzzy linguistic term sets. Applied Soft Computing Journal, 35, 949–957. doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.01.030

Montignac, F., Mousseau, V., Bouyssou, D., Aloulou, M. A., Rousval, B., & Damart, S. (2015). An MCDA approach for evaluating hydrogen storage systems for future vehicles. In R. Bisdorff, L. C. Dias, P. Meyer, V. Mousseau, & M. Pirlot (Eds.), Evaluation and decision models with multiple criteria (pp. 501–532). Switzerland: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-662-46816-6

Pei, Z., Ruan, D., Liu, J., & Xu, Y. (2009). Linguistic based intelligent information processing: Theory, mehtods, and applications. Amsterdam - Paris: Atlantis Press.

Pirlot, M., Teghem, J., Ulungu, D., Bulens, P., & Goffin, C. (2015). Choosing a cooling system for a power plant in Belgium. In R. Bisdorff, L. C. Dias, P. Meyer, V. Mousseau, & M. Pirlot (Eds.), Evaluation and decision models with multiple criteria (pp. 221–258). Switzerland: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-662-46816-6

Rodríguez, R. M., & Martínez, L. (2013). An analysis of symbolic linguistic computing models in decision making. International Journal of General Systems, 42(1), 121–136. doi: https://doi.org/10.1080/03081079.2012.710442

Torres, A., & Tranchita, C. (2014). ¿Inferencia y razonamiento probabilístico o difuso? Revista de Ingeniería, 19, 158–166. Retrieved from https://ojsrevistaing.uniandes.edu.co/ojs/index.php/revista/article/view/450

Vignesh, S., Ali Elibaid, O. B., Mera, B., Arokiadoss, A. P., Muthukumar, K., Santhosh, M., & James, R. A. (2017). Assessment of pollution indicators and antibiotic resistant pattern on contaminated canned juice. In S. Vignesh & A. P. Arokiadoss (Eds.), Statistical approaches on multidisciplinary research (pp. 110–117). Surragh Publishers. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.262976

Wang, C. N., Yang, C.-Y., & Cheng, H.-C. (2019). A Fuzzy Multicriteria Decision-Making (MCDM) model for sustainable supplier evaluation and selection based on triple bottom line approaches in the garment industry. Processes, 7(7), 1–13. doi: https://doi.org/10.3390/pr7070400

Whitehead, J. (2017). Prioritizing sustainability indicators: Using materiality analysis to guide sustainability assessment and strategy. Bussiness Strategy and the Environment, 26(3), 399–412. doi: https://doi.org/10.1002/bse.1928

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Derechos de autor 2023 Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente