Die meisten unserer Beiträge enthalten Kausalschleifendiagramme, weil sich manche Dinge mit einem visuellen Modell besser ausdrücken lassen als mit Worten allein. Das Systemdenken befasst sich mit komplexen, dynamischen Systemen und deren Verhalten im Laufe der Zeit, was eine andere Art von Sprache erfordert. In diesem Kurzlehrgang lernen Sie die Grundlagen des Lesens von Kausalschleifendiagrammen anhand eines Populationsmodells.

Kausalschleifendiagramme bestehen aus Variablen (Dinge, Handlungen oder Gefühle), die durch kausale Verbindungen (Pfeile) mit Polaritäten (+ und – Zeichen) und Verzögerungen (||) verbunden sind. Zusammen bilden sie positive und negative Rückkopplungsschleifen, die die Kreise von Ursache und Wirkung beschreiben, die ein Eigenleben führen. Lassen Sie uns in unser Beispiel einsteigen, um dies konkreter zu machen.

Bevölkerungsmodell

Die beiden Dinge, die eine Veränderung der Bevölkerung bewirken, sind Geburten und Todesfälle, also verwenden wir Pfeile, um diese kausalen Verbindungen darzustellen. Wir wissen, dass mehr Geburten zu einer größeren Bevölkerung führen und dass weniger Geburten zu einer geringeren Bevölkerung führen, wenn alle anderen Faktoren gleich sind. Wir würden sagen, dass diese Beziehung eine positive Polarität hat, was bedeutet, dass sich die beiden Variablen in dieselbe Richtung bewegen: mehr führt zu mehr, oder weniger führt zu weniger. Wir weisen darauf hin, dass eine kausale Beziehung eine positive Polarität hat, indem wir ein +-Zeichen neben die Pfeilspitze setzen.

Wir wissen auch, dass mehr Todesfälle zu einer niedrigeren Bevölkerung und weniger Todesfälle zu einer größeren Bevölkerung führen. Die Variablen bewegen sich in die entgegengesetzte Richtung, mehr führt zu weniger, oder weniger führt zu mehr, also würden wir sagen, dass diese Beziehung eine negative Polarität hat. Wir stellen dies dar, indem wir die Pfeilspitze mit einem -Zeichen kennzeichnen.

Diese kausalen Zusammenhänge sind unabhängig voneinander wahr, und sie sind auch beide gleichzeitig wahr. Für sich genommen sagen sie uns nicht, was tatsächlich mit der Bevölkerung geschieht. Die Richtung der Bevölkerungsentwicklung wird dadurch bestimmt, welche dieser beiden Beziehungen dominiert. Solange die Geburten die Sterbefälle übersteigen, wird die Bevölkerung wachsen, und immer dann, wenn die Sterbefälle die Geburten übersteigen, wird die Bevölkerung schrumpfen.

Nun wollen wir etwas Rückkopplung in das Modell einführen. Während mehr Geburten zu einer größeren Bevölkerung führen, führt eine größere Bevölkerung auch zu mehr Geburten, da mehr Menschen mehr Babys machen, vorausgesetzt, die Geburtenrate bleibt konstant (deshalb sagen wir „alles andere ist gleich“, weil wir nur die beiden Variablen betrachten, die wir miteinander verbinden, wenn wir über die Polarität nachdenken). Daher ziehen wir eine positive kausale Verbindung von der Bevölkerung zurück zu den Geburten.

Diese Verbindung bildet unsere erste Rückkopplungsschleife, die auf der linken Seite der obigen Abbildung dargestellt ist. Als Rückkopplungsschleife bezeichnen wir eine Reihe von Beziehungen, bei denen eine Variable zu einer Veränderung einer anderen Variable führt, die schließlich zu einer Veränderung der ursprünglichen Variable führt. Um eine Rückkopplungsschleife zu lesen, wählt man eine Variable aus, mit der man beginnt, und wählt willkürlich eine Richtung aus – entweder mehr oder weniger.

Lesen wir also diese Schleife, indem wir mit der Bevölkerungszahl und mehr beginnen. Mehr Bevölkerung führt zu mehr Geburten, was wiederum zu mehr Bevölkerung führt. Das nennt man eine verstärkende Rückkopplungsschleife (mit einem R gekennzeichnet), weil mehr Geburten heute zu mehr Geburten in der Zukunft führen – Geburten verstärken Geburten. In ähnlicher Weise würden weniger Geburten zu einer geringeren Bevölkerung führen, was wiederum zu weniger Geburten in der Zukunft führen würde; der verstärkende Prozess funktioniert auch in umgekehrter Richtung. Wäre dies die einzige Rückkopplungsschleife im Bevölkerungssystem und würden die Menschen nicht sterben, dann würden wir ein exponentielles Wachstum der Bevölkerungszahl erleben.

Eine andere Art von Rückkopplungsschleife sehen wir, wenn wir Todesfälle untersuchen. Mehr Sterbefälle heute führen zu weniger Sterbefällen in der Zukunft. Das liegt daran, dass mehr Todesfälle heute dazu führen, dass die Bevölkerungszahl sinkt, was bedeutet, dass weniger Menschen da sein werden, die später sterben. Diese Art von Schleifen werden als ausgleichende Rückkopplungsschleifen bezeichnet (mit einem B gekennzeichnet), da mehr zu weniger oder weniger zu mehr führt – die ursprüngliche Veränderung wird durch eine Veränderung in die entgegengesetzte Richtung ausgeglichen.

Rückkopplungsschleifen entwickeln ein Eigenleben. Wir sehen eine Reihe von Beziehungen, die sich immer wieder wiederholen und ein Verhalten erzeugen, das sich mit der Zeit entfaltet. Diese beiden Rückkopplungsschleifen können je nach Geburtenrate und Lebenserwartung verschiedene Verhaltensweisen hervorrufen – wir werden beobachten, dass die Bevölkerung wächst und immer schneller wächst, solange die verstärkende Geburtenschleife dominiert, und dass sie sich abflacht, wenn die ausgleichende Schleife der Sterbefälle dominiert.

Beachten Sie in der obigen Abbildung, dass die kausalen Verbindungen zwischen Bevölkerung und Geburten und zwischen Bevölkerung und Sterbefällen mit zwei Rautezeichen (||) versehen sind. Rautezeichen stehen für eine Verzögerung, d. h. für Situationen, in denen es Zeit braucht, bis sich die Wirkung entfaltet. Es dauert eine gewisse Zeit, bis eine Person das Alter erreicht hat, um ein Kind zu bekommen, weshalb es eine Verzögerung zwischen Bevölkerung und Geburten gibt. Diese Verzögerung ist in einigen Ländern wie Neuseeland, wo die durchschnittliche Frau im Alter von 29 Jahren Kinder bekommt, länger, während sie in bestimmten Entwicklungsländern weniger als 20 Jahre beträgt.

Die Verzögerung bei den Todesfällen ist eine, bei der wir große Unterschiede zwischen verschiedenen Ländern feststellen. In Japan liegt die Lebenserwartung bei über 80 Jahren, während sie in Afghanistan nur 49 Jahre beträgt. Verzögerungen haben wichtige Auswirkungen, daher sollten Sie sich jedes Mal, wenn Sie auf eine Verzögerung stoßen, fragen: „Wie lang ist diese Verzögerung?“ Wenn die Verzögerungen relativ lang sind, könnte das zu einer Verzögerung in der Reaktionsfähigkeit oder Unfähigkeit zur Anpassung führen (d. h. man kann die Bevölkerung nicht sofort ändern), während bei sehr kurzen oder gar nicht vorhandenen Verzögerungen das System eher sporadisch sein könnte.

Die Zeit, die Menschen brauchen, um ihre Meinung zu ändern, ist bei einem kleinen Kind sehr kurz und bei Erwachsenen sehr lang (manche Erwachsene ändern ihre Weltanschauung ab einem bestimmten Alter nie).

Ein ressourcenbeschränktes, armes Land

Werfen wir nun einen Blick auf ein Modell, das ein ressourcenbeschränktes, armes Land abbildet. Können Sie die beiden neuen Gleichgewichts- und Verstärkungsschleifen nachvollziehen und einen Sinn darin erkennen? Versuchen wir es!

Wir beginnen mit der neuen Ausgleichsschleife unten rechts. Wenn die Bevölkerung wächst, sinkt die Anzahl der Ressourcen pro Person, und wenn dies geschieht, sinkt auch die durchschnittliche Lebenserwartung, denn weniger Ressourcen bedeuten weniger Nahrung, eine schwächere Wirtschaft, weniger Ärzte und weniger Arbeitsplätze. Wenn die Lebenserwartung sinkt, steigt die Sterberate, was wiederum zu einem Rückgang der Bevölkerung führt. Diese Ausgleichsschleife ist sinnvoll, kommt aber nur dann zum Tragen, wenn die Ressourcenknappheit ein ernsthaftes Problem darstellt.

Eine weitere interessante Sache spielt sich im Zusammenhang mit der Lebenserwartung in der neuen verstärkenden Schleife unten links ab. Wenn die Lebenserwartung sinkt und die Säuglingssterblichkeit steigt, wünschen sich die Menschen möglicherweise größere Familien. Dies führt letztlich zu mehr Kindern in jedem Haushalt, was die Bevölkerungsgröße erhöht, die Ressourcenknappheit verschärft und die Lebenserwartung weiter senkt. Diese sich verstärkende Schleife stellt einen Teufelskreis dar, bei dem die Menschen im Wesentlichen das bekommen, was sie in der Gegenwart wollen, und zwar auf Kosten der Zukunft. Ergibt dieser Mechanismus Sinn? Er gilt sicher nicht in jedem Zusammenhang, aber in manchen Situationen könnte man sich vorstellen, dass eine Mutter, die erwartet, dass mehrere ihrer Kinder vor Erreichen eines hohen Alters sterben, in Erwartung eines frühen Todes mehr Kinder haben möchte. Das Modell ist im Kontext der vorherrschenden Faktoren (Ressourcenbeschränkungen spielen eine Rolle) und Überzeugungen (viele Kinder zu haben ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass man in der Zukunft eine Familie hat) zutreffend.

Der Kontext ist entscheidend

Denken Sie daran, dass dies nur ein vereinfachtes Bevölkerungsmodell einer hypothetischen Bevölkerung ist. Es kann einige Länder besser repräsentieren als andere. Einige würden zum Beispiel argumentieren, dass der Zusammenhang zwischen Ressourcen und Lebenserwartung nur schwach ausgeprägt ist, solange der technische Fortschritt und die Innovationen es uns ermöglichen, unsere Konsumgewohnheiten zu unterstützen, ohne die Ressourcen in zu hohem Maße zu verbrauchen. Andere wiederum argumentieren, dass die Technologie nur bis zu einem gewissen Grad eingesetzt werden kann und dass selbst die USA irgendwann an ihre Grenzen stoßen werden. Einige sind der Meinung, dass wir das Öl so nutzen, als würden wir Wasser aus einem Brunnen holen – wir haben keine Ahnung, wie viel übrig ist, also verhalten wir uns so, als ob es keinen Boden gäbe.

Das spezielle Problem und der Kontext eines Modells sollten immer klar sein. Modelle werden verwendet, um Probleme zu formulieren und Fragen zu beantworten. Sie sind explizite Theorien darüber, warum sich etwas so verhält, wie es sich verhält. Sie sollten dazu beitragen, zu klären, was berücksichtigt und was ausgeschlossen wird, und Gelegenheit bieten, Korrekturen, Ergänzungen und Verbesserungen vorzuschlagen.

Zusammenfassung

Wenn Sie also das nächste Mal ein Kausalverlaufsdiagramm sehen:

1. Fragen Sie sich, welches Problem damit beschrieben wird
2. Gehen Sie die wichtigsten Rückkopplungsschleifen durch, identifizieren Sie, welcher Art sie sind, und reduzieren Sie sie auf den Prozess, den sie erfassen
3. Schätzen Sie die Verzögerungen, um eine Vorstellung von der Zeitskala jeder Rückkopplungsschleife zu bekommen
4. Ermitteln Sie, welche Variablen und Schleifen dominant sind
5. Überlegen Sie, was fehlt

Nun üben Sie, was Sie in diesem kurzen Quiz zum Kausalverlaufsdiagramm gelernt haben!

Übe das Lesen weiterer Kausalschleifen-Diagramme (oder sieh dir die vollständige Liste der Aufsätze mit CLDs an):

• Wachstum der Smartphone-Industrie
• Wachstum der Mieten in San Francisco
• Verbot von Abtreibungen
• Wie sich schmutziges Geschirr anhäuft

Lerne die Grundlagen:

• Grundlagen
• Archetypen
• Denken wie ein Modellierer