因果循环图工具
因果循环图 (CLD) 用于以整体方式对动态系统进行概念建模,映射变量(即因素、问题、过程)如何相互影响。这些图表在揭示系统的底层反馈结构以及识别系统中的高低杠杆干预点方面特别有用。这些图表还揭示了系统内的自然约束,帮助我们对我们带来变革的能力产生更现实的期望。
因果循环图 (CLD) 是:
- 因果循环图是“所有重要关系的快照”。它是关键变量(即因素、问题、过程)及其相互关联方式的直观表示。
- 这些图表显示了用文本表示的变量和用箭头表示的它们之间的因果关系。箭头表示因果关系的方向、关系的性质(即成正比或成反比),以及预期效果的发生是否有任何延迟。
是什么使因果循环图成为“系统”工具?
- 因果循环图解决了系统思维的核心原则:人们无法孤立地理解问题或其构成部分(因素、参与者、过程)。在一个系统中,一切都与其他一切相关。关系(而不是部分本身)驱动着我们想要理解的结果和行为。如果不了解这些关系,并在必要时修改它们,我们就不可能以持久的方式改变结果/行为。然而,识别和解释这些关系并不容易。
- 在复杂的系统中,因果关系通常被时间和空间分开,使联系变得模糊。此外,原因和结果之间以及跨原因本身的大量联系挑战了正常语言和人类思维的能力,这两者都更适合同时解释有限数量的关系。然而,虽然每一种关系都各自重要,但正是这些关系对系统的集体影响塑造了我们想要理解的结果/行为。
- 通过在一张纸上提供所有重要关系的快照,CLD 使我们能够从“大局”角度看待问题;也就是说,我们可以看到不同部分(因素、参与者和过程)相互作用产生问题的过程,或者问题如何与其更广泛的环境相互作用。这是适应系统视角和避免孤立看待事物的常见分析倾向的第一步。需要注意的是,CLD 代表了一种用于持续系统分析的工具,而不是工作本身的最终产品。理想情况下,开发一个准确描绘所研究系统的 CLD 将产生洞察力,进一步分析并加深用户对相关原因和影响的理解。
原因循环图示例——增长和投资
增长和投资不足结构只是一个详细的增长限制结构,其中增长抑制剂是另一个平衡循环的一部分,具有外部标准和一些延迟。这种结构的糟糕之处在于,两个平衡回路形成了一个抑制生长的增强回路。
- 启动这种结构的生长作用会影响生长的增加。由此产生的生长然后简单地影响更多相同的生长动作,产生增强的生长特征。
- 正如在平衡循环关注领域中所指出的那样,注意到永远的增长。生长迟早会产生一些影响,这往往会限制生长。随着生长向所需方向移动,它也会影响一些生长抑制剂的增加。这种生长抑制剂随后会阻碍生长。
- 如果生长抑制剂减少,该系统可以生长得更多。当生长抑制剂与定义的标准相互作用时,它会产生一种感知的需要采取行动来避免某种抑制剂。这种抑制剂避免将在一些延迟后减少生长抑制剂。这种结构令人讨厌的部分是与抑制剂避免与生长抑制剂相互作用相关的延迟。
- 发生的情况是生长抑制剂在更短的时间内起作用,从而减少了生长。减少的生长对生长抑制剂的增加较少,从而消除了感知需求。因此,系统的增长受到限制,因为系统自身的行为破坏了对行动的感知需求。当意识到需要采取抑制剂避免措施时,需要自行溶解,并且生长水平比本来可以达到的水平低得多。
原因循环图示例——披萨屋
附近开设了一家新的以送货上门为重点的比萨店。起初,需求量很低,但披萨的质量和交货时间都非常出色。过了一会儿,这家比萨店受到了关注,并出现在当地的在线美食博客中。因此,对披萨的需求急剧上升。但是比萨店老板不愿意购买更多的送货能力(比萨送货车辆和人员)以及更高的比萨生产能力(额外的比萨烤箱)。这会导致更长的交货时间和更大比例的未煮熟的比萨饼,从而减少回头客的数量。因此,消除了对交付和生产能力进行额外投资的压力。比萨店老板很高兴他们推迟了额外的投资。
因果循环图工具
因果循环图(也称为系统思维图)用于从系统的角度显示因果行为。因果循环显示了原因及其结果的相互关系。完成后,您将获得描述行为系统的正强化和负强化图。因果循环的巧妙之处在于它去个性化。人们可以指向循环中强化问题的箭头,而不是指向人。它成为创建系统结果的系统行为模型。
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在线绘制因果循环图
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posted on 2021-12-09 14:20 Lynch_Warren 阅读(1915) 评论(0) 编辑 收藏 举报