Publication: Modelización de relaciones de preferencia: una aproximación borrosa y bipolar al proceso subjetivo de decisión bajo incertidumbre
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2012-09-19
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Universidad Complutense de Madrid
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Abstract
En esta tesis se propone un nuevo modelo de preferencia, denominado modelo de Preferencia-Aversión (P-A), el cual permite caracterizar el proceso subjetivo de decisión de una manera descriptiva, flexible y general. De esta forma se propone la estructura completa P-A, construida a partir de la evaluación independiente de los predicados de preferencia y aversión, como un espacio cognitivo donde se identifican los estados de conocimiento de un individuo con una racionalidad de pérdidas y ganancias, representando situaciones de incertidumbre semántica como lo son, por ejemplo, la indiferencia negativa, la incomparabilidad por ignorancia o la ambivalencia.
Con el objeto de comprender la semántica particular del modelo P-A, se introduce además un marco teórico y metodológico apropiado para analizar los distintos modelos de preferencia que se encuentran en la literatura de la Teoría de la Decisión y de la Ayuda a la Decisión. De este modo, se construye un marco evaluativo general, a partir del cual es posible caracterizar la estructura evaluativa sobre la cual se modela el significado del predicado de preferencia, y en base a este marco, se propone un espacio semántico general de preferencia, el cual clasifica los distintos modelos de preferencia de acuerdo con su semántica, es decir, su interpretación de la información y su metodología de agregación.
Finalmente, a partir de una nueva estructura de preferencia-necesidad donde se formaliza la distinción entre preferencia y necesidad, se demuestra que la semántica del modelo P-A permite la identificación del curso de acción necesario, basándose exclusivamente en las preferencias del individuo. Por lo tanto, este modelo no requiere que el individuo revele sus necesidades, sino que las infiere a partir de sus intensidades de preferencia y aversión.
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Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Estadística e Investigación Operativa, leída el 24/05/2012