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diremos que hay una incidencia de ia sobre jb si el valor de la función característica de pertenencia de los pares ),( ji ba está valuado en ]1,0[ , es decir: � �1,0),(),( ��� jiji baba � El conjunto de pares de elementos valuados definirá el que llamamos “matriz de incidencia directas”, la cual muestra las relaciones de causa-efecto en diferentes grados que es producido entre los elementos del conjunto A (causas) y los elementos del conjunto B (efectos): Esta matriz también puede ser representada por el grafo de incidencia asociado, que en el caso en que su función característica de pertenencia fuera nula quedaría eliminado el arco que une los elementos del conjunto A y los elementos del conjunto B: Aquel conjunto de incidencias que nos muestran estas tres formas de presentar las relaciones causa-efecto que tienen lugar entre dos conjuntos de elementos representa la matriz de incidencia directa (o de primer orden) que son aquellas que han sido consideradas en el momento de establecer las repercusiones que tienen unos elementos sobre otros. De hecho es el primer paso en vistas a plantear el modelo que nos permitirá recuperar incidencias, o niveles de incidencia, que no han sido detectadas, o sencillamente sido olvidadas en esta etapa. Relaciones de causalidad directas e indirectas Después de un breve análisis de la metodología empleada para conocer las relaciones de incidencia, nos proponemos ahora plantear una metodología dirigida a conocer las relaciones de causa-efecto que quedan ocultas cuando se realiza un estudio de causalidad entre diferentes elementos. Empezamos nuestro planteamiento con la existencia de una relación de incidencia directa, es decir, una matriz causa-efecto incierta definida por dos conjuntos de elementos: },...,2,1/{ niaA i �� , que actúan como causas },...,2,1/{ mjbB j �� , que actúan como efectos y una relación de causalidad ~ M definida por la matriz: �tricas, es decir: nji ijji aaaa ,...,2,1,, �) �� nji ijji bbbb ,...,2,1,, �) �� Una vez construidas las matrices ~][M , ~][ A y ~][B , se procede a la composición max-min de las tres matrices, cuyo resultado será una nueva matriz ~*M que recoge las relaciones causales iniciales afectadas por la posible incidencia interpuesta de alguna causa o algún efecto. A” Para realizar la aplicación de la Teoría de los Efectos Olvidados, fue necesario seleccionar un conjunto de elementos del entorno y otros del ámbito propio de la empresa, susceptibles de afectar la sostenibilidad. Basándose en Elkington (1999, 1994); Hart y Milstein (2003); Rusinko, C. (2005), Olcese et al. (2008); SAM y PWC (2009), elaboramos una lista previa con estos elementos. Consideramos el conjunto de elementos A , que suponemos externos al estricto control empresarial y que actúan como causas que pueden incidir en la sostenibilidad de la empresa: Consideramos el conjunto de elementos B , que representa las tres dimensiones (ambiental, social y económica) y que actúan como efectos y pueden incidir en la sostenibilidad de la empresa. Para nuestro estudio fueron considerados los siguientes elementos: En este trabajo nos hemos planteado mostrar el funcionamiento del modelo y para ello hemos recurrido a la opinión de un experto sobre el tema. Sería muy adecuado realizarlo con la opinión de diferentes expertos mediante el método Delphi, pero se trata de un trabajo que tiene por objetivo mostrar el funcionamiento del modelo. Evidentemente en cada caso de estudio las variables podrían variar, ampliando o reduciendo su número. Solicitamos la opinión de un experto sobre sostenibilidad empresarial, consultor de la Idéias e Soluções Consultoria (Brasil), para que valorasen las causas y efectos de la sostenibilidad en las empresas. Ha sido utilizada la correspondencia semántica para 11 valores de 0 a 1 (escala endecadaria) con la ayuda del nivel de verdad en la noción de incidencia145: En la “matriz de incidencias directas”, ~][M , se muestran las relaciones de causa-efecto en diferentes grados que es producido entre los elementos del conjunto A (causas) y los elementos del conjunto B (efectos): Sin embargo, esta matriz inicial ~][M está elaborada a partir de las relaciones causa-efecto directas; es decir, de primera generación. Nuestro objetivo se basa en obtener una nueva matriz de incidencias pero que refleje no sólo las relaciones de causalidades directas, sino aquellas que a pesar de no ser evidentes existen y a veces son fundamentales para la apreciación de fenómenos. Para alcanzar este objetivo es necesario establecer los dispositivos que hagan posible el hecho de que diferentes causas puedan tener efectos sobre sí mismas y, al mismo tiempo, tener en cuenta que determinados efectos también puedan dar lugar a incidencias sobre ellos mismos. Por esta razón, será necesario construir dos relaciones de incidencias adicionales las cuales Para alcanzar estos resultados, solicitamos nuevamente al experto para valorar las incidencias que existen entre cada una de las causas sobre las demás, se establece una matriz cuadrada ~A : Con ayuda del experto obtenemos a matriz ~B con las incidencias que existen entre cada un de los efectos sobre los demás: Una vez construidas las matrices ~][M , ~][ A y ~][B , estableceremos las incidencias directas e indirectas, es decir, incidencias en las que, a la vez, interviene alguna causa o efecto interpuesto. Para ello procederemos a la composición max-min de las tres matrices: El resultado obtenido será una nueva matriz ~*M , matriz de efectos acumulados, que recoge las incidencias entre causas y efectos de segunda generación, es decir, las relaciones causales iniciales afectadas por la posible incidencia interpuesta de alguna causa o algún efecto. Por tanto, la diferencia entre la Matriz de Efectos Acumulados y la Matriz de Incidencias Directas nos permitirá conocer el grado en que algunas relaciones de causalidad han sido olvidadas. Obtendremos entonces la Matriz de Efectos Olvidados ])[(][][~~~ MMO � * 4. CONCLUSIONES En este trabajo podemos comprobar que el tema estudiado es amplio y complejo, pues son varios los factores que influyen de forma directa e indirecta en la obtención de la sostenibilidad empresarial. Ha sido aplicado la metodología de los efectos olvidados, lo que ha permitido determinar los efectos que no son fácilmente observables y que pueden ser importantes en la toma de decisiones. Con objetivo de mostrar los elementos que más han contribuido a los efectos indirectos analizaremos la relación entre Clima del país y Desarrollo profesional, atracción y retención de talentos, en la matriz de los efectos olvidados. Incidencia ),( 913 ba : Esta relación de incidencia nos dice que, aunque inicialmente se establecía una estimación de 0 en la incidencia Clima del país sobre Desarrollo profesional, atracción y retención de talentos, en realidad esta relación aumenta hasta 0.9 dado que hay dos elementos interpuestos (precio energía y viabilidad económico-financiera) que potencian y acumulan efectos en la relación de causalidad. Este resultado demuestra que los cambios en el clima del país, como por ejemplo, frío, calor o seca, pueden afectar el precio de la energía y como consecuencia la viabilidad económica-financiera de la empresa. Con menos recursos, la empresa podrá reducir sus gastos a través de demisiones o decidir invertir menos en la contratación y retención de personal. A modo ilustrativo desarrollamos el grafo representativo de las incidencias indirectas de esta relación de causalidad que explica el proceso seguido. La contribución