Un método para la toma de decisiones multicriterio con términos lingüísticos probabilísticos basado en TOPSIS en la nube

Por qué importa elegir en condiciones de incertidumbre

Cuando las comunidades afrontan decisiones de alto riesgo —por ejemplo, cómo evacuar a la población durante un accidente nuclear— los responsables deben sopesar múltiples preocupaciones en conflicto: seguridad, coste, estrés y otras. Los expertos suelen describir esos factores con expresiones como “riesgo pequeño” o “pérdida muy grande” en lugar de datos numéricos exactos. Esas palabras son útiles para las personas, pero incómodas para los ordenadores. Este artículo presenta una forma nueva de transformar ese lenguaje difuso y probabilístico en clasificaciones claras y justificables de las opciones, con el objetivo de apoyar decisiones mejores cuando tanto el riesgo como la incertidumbre son elevados.

Convertir palabras en nubes mensurables

Los autores parten de una familia de herramientas conocida como toma de decisiones multicriterio, que compara alternativas según varios criterios a la vez. En lugar de pedir a los expertos cifras precisas, se les permite responder con términos cotidianos —como “muy pequeño”, “medio” o “muy grande”— y asociar a cada término una probabilidad que refleje su grado de confianza. Esos “términos lingüísticos probabilísticos” se convierten luego en lo que los autores llaman nubes: objetos numéricos sencillos que capturan tres rasgos a la vez —el valor típico, cuán vago es el término y cuánta incertidumbre hay incluso sobre esa vaguedad. Empleando un patrón matemático relacionado con la proporción áurea, el método sitúa esas nubes a lo largo de una escala de forma que coincide bien con la percepción humana de gradaciones como de muy pequeño a muy grande.

Fusionar muchas opiniones en un solo panorama

Las decisiones reales rara vez dependen de un solo experto. El nuevo marco introduce una manera de combinar las nubes de varios expertos en una única nube agregada para cada alternativa y cada criterio. Los expertos con opiniones más claras y confiadas influyen con más peso en el resultado, sin dejar de preservar la incertidumbre global. Los autores también diseñan una nueva medida de distancia entre dos nubes cualquiera. Esta distancia refleja no solo la diferencia en los valores típicos, sino también las diferencias en vaguedad y aleatoriedad. De forma crucial, el método puede comparar opiniones de manera justa incluso cuando los expertos han utilizado mezclas distintas de términos lingüísticos, evitando la pérdida de información que puede darse en técnicas anteriores.

De comparar nubes a ordenar opciones

Para convertir estas nubes en un ranking de alternativas, el estudio adapta un método conocido llamado TOPSIS, que compara cada alternativa con un ideal mejor y un ideal peor. Aquí, esos ideales son a su vez nubes que representan las valoraciones más favorables y menos favorables imaginables a través de todos los criterios. Para cada plan de evacuación, el método calcula cuán cerca están sus nubes del ideal mejor y cuán lejos del ideal peor, teniendo en cuenta la importancia relativa de cada criterio. El resultado es una puntuación única para cada plan que respeta la imprecisión y la aleatoriedad presentes en el lenguaje original de los expertos, pero que produce un orden claro de qué opciones son mejores o peores.

Probar el método con planes de evacuación nuclear

Para mostrar el método en acción, los autores simulan una emergencia nuclear en la que tres expertos evalúan cuatro estrategias de evacuación. Juzgan cada plan mediante cuatro criterios de tipo coste: dosis global de radiación a la población, dosis máxima a cualquier individuo, angustia psicológica y pérdida económica. Los expertos expresan sus valoraciones con términos verbales y probabilidades; el método convierte estos en nubes, los agrega y ordena las estrategias. El análisis identifica una estrategia como claramente la mejor, y un estudio detallado de sensibilidad muestra que este ordenamiento permanece estable incluso cuando la importancia supuesta de cada criterio o ciertos parámetros de incertidumbre varían en amplios rangos. Los autores también comparan sus resultados con varios otros métodos avanzados de decisión; a pesar de apoyarse en matemáticas muy distintas, las aproximaciones competidoras más sólidas coinciden en las principales opciones, lo que da confianza en el nuevo marco.

Qué significa esto para decisiones del mundo real

En términos sencillos, el estudio ofrece una manera de permitir que los expertos “hablen con palabras” y aun así producir “números sobre los que actuar”. Al representar juicios verbales como nubes que codifican tanto la vaguedad como la aleatoriedad, el método puede manejar información desordenada e incierta sin forzar una precisión artificial. Simplifica técnicas previas basadas en nubes, reduce el esfuerzo computacional y aun así entrega ordenaciones que concuerdan bien con otros enfoques de vanguardia. Aunque el trabajo se demuestra en la planificación de evacuaciones nucleares, la misma idea podría apoyar decisiones en salud, protección ambiental, planificación de infraestructuras y cualquier otro campo donde haya que decidir bajo incertidumbre profunda y las opiniones de expertos vengan envueltas en lenguaje en vez de en datos exactos.

Cita: Almandeel, A., Rao, C., Zhang, X. et al. A method for multi-criteria decision making with probabilistic linguistic term based on cloud TOPSIS. Sci Rep 16, 14122 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44609-y

Palabras clave: toma de decisiones multicriterio, modelado de la incertidumbre, evaluación lingüística, planificación de emergencias nucleares, métodos de apoyo a la decisión