私たちの記事のほとんどに因果関係ループ図が含まれているのは、言葉だけで表現するより、視覚モデルで表現した方がよいものがあるからです。 システム思考では、複雑で動的なシステムと、それらが時間とともにどのように動作するかを扱いますが、これには異なる種類の言語が必要です。 このクイック チュートリアルでは、人口モデルを通して因果関係ループ図を読むための基本を学びます。
因果関係ループ図は、極性 (+ および – 記号) および遅延 (||) を持つ因果関係リンク (矢印) によって接続された変数 (物、行動または感情) で構成されています。 これらは一緒に、それ自身の生命を取る原因と結果の円を記述する正と負のフィードバックループを作成します。
人口モデル
人口を変化させる 2 つの要因は出生と死亡であり、これらの因果関係を表すために矢印を使用します。 出生数が多ければ人口が多くなり、出生数が少なければ人口が少なくなることが分かっており、他の条件がすべて同じである。 この関係は、正の極性を持つと言えます。つまり、2つの変数が同じ方向に動き、多ければ多くなり、少なければ少なくなるのです。
We also know that more deaths lead a lower Population, and less deaths lead a greater Population. 変数は反対方向に動き、多ければ少なくなり、少なければ多くなるので、この関係は負の極性を持つと言うことになります。
これらの因果関係は独立して真であり、同時に両方が真でもあるのです。 単独では、人口に実際に何が起こっているのかを教えてはくれません。 人口の変化の方向は、これら2つの関係のうち、どちらが支配的かによって決まります。 出生が死亡を上回る限り、人口は増加し、死亡が出生を上回るたびに、人口は減少します。
では、モデルにいくつかのフィードバックを導入してみましょう。 出生率が一定であれば、より多くの人がより多くの赤ちゃんを作るので、より多くの出生がより多くの人口につながります（これは、極性について考えるときに、リンクしている2つの変数だけを考慮するため、「他のすべてが等しい」と言う理由です）。 したがって、Population から Births に戻る正の因果関係を描きます。
このリンクが、上の画像の左側に示す最初のフィードバック ループを形成します。 フィードバック ループとは、ある変数が別の変数の変化を引き起こし、それが最終的に元の変数の変化につながるという一連の関係を呼び出したものです。 フィードバック・ループを読み取るには、最初に変数を選び、「より多く」か「より少なく」のどちらかの方向を任意に選びます。
では、「人口とより多く」から読み取ることにしましょう。 人口が増えれば、出生数が増え、それが人口を増やすことにつながります。 これは強化型フィードバックループ（Rマーク）と呼ばれます。今日の出産が将来の出産につながる、つまり出産が出産を強化するからです。 同様に、出生数が少なければ、人口が減少し、将来の出生数が減少します。この強化プロセスは、逆方向にも働きます。 もしこれが人口システムにおける唯一のフィードバックループで、人々が死なないのであれば、人々の数は指数関数的に増加することになります。 今日の死が多ければ、将来の死は少なくなる。 これは、今日の死亡が増えると人口が減少し、後で死ぬ人が少なくなることを意味するからです。 このようなループはバランシング・フィードバック・ループ（B マーク）と呼ばれます。つまり、元の変化は反対方向の変化と釣り合っているのです。 常に何度も起きている一連の関係が、時間とともに展開する行動を生み出しているのがわかる。 これらの 2 つのフィードバック ループは、出生率と平均寿命に基づいていくつかの異なる動作を引き起こすことができます。強化する出生ループが支配的である限り、人口はますます速く成長し、死亡のバランス ループが支配的である場合は平準化されます。 ハッシュマークは「遅れ」、つまり効果が現れるまでに時間がかかる状況を表しています。 個人が子供を産める年齢になるには時間がかかるので、人口と出生数の間に遅れが生じている。 この遅れは、平均的な女性が29歳で子供を産むニュージーランドのような国ではより長く、ある発展途上国では20歳未満です。
死亡の遅れは、さまざまな国で大きな違いが見られるもののひとつです。 日本では平均寿命が80歳を超えているのに対して、アフガニスタンでは49歳しかありません。 遅れは重要な意味を持つので、遅れに遭遇するたびに、”この遅れはどのくらいなのか “と自分自身で考えてみてください。 もし遅延が比較的長ければ、それは対応の遅れや適応不能（つまり、単に人口を瞬時に変更できない）につながるかもしれませんし、逆に遅延が非常に短いか存在しない場合は、より散発的なシステムになる可能性があります。
人が意見を変えるのにかかる遅延は、幼い子供では非常に短く、大人では非常に長い（ある年齢を過ぎても世界観を変えない大人もいる）。
A resource-Constrained Poor Country
では、以下に資源制約のある貧しい国をとらえたモデルを見ていきましょう。 2つの新しいBalancing and Reinforcing Loopをトレースして、その意味を理解できるでしょうか。 試してみましょう！
まず、右下の新しい Balancing Loop から見ていきます。 人口が増えると、一人当たりの資源の数が減り、そうなると平均寿命も下がります。資源が減るということは、食料が減り、経済が弱まり、医者が減り、仕事が減るということだからです。 平均寿命が短くなると、死亡率が高くなり、人口が減少します。 このバランスループは理にかなっていますが、資源制約が深刻な問題である場合にのみ、その効果が現れます。 平均寿命が低下し、乳幼児死亡率が上昇すると、人々はより大きな家族を持つことを望むようになります。 その結果、各家庭で子供の数が増え、人口が増加し、資源の制約が悪化し、さらに平均寿命が短くなる。 この強化されたループは、人々が本質的に、未来を犠牲にして現在欲しいものを手に入れるという悪循環を表しています。 このメカニズムは理にかなっているのだろうか？ しかし、ある状況下では、自分の子供が熟年になる前に何人か死ぬと予想される母親が、早死にすることを見越して、より多くの子供を産みたくなることは想像できるだろう。 このモデルは、一般的な一連の要因 (リソースの制約が重要) と信念 (多くの子供を持つことは、将来家族を持つことを確実にする最善の方法) のコンテキストで真となります。
Context Is Key
Keep in mind that this is just one simplified population model of a hypothetically population. これは、ある国を他の国よりもよく表しているかもしれません。 たとえば、技術的な進歩やイノベーションによって、資源をあまり多く採らずに消費習慣を支えることができる限り、資源と平均寿命の間の関連性は弱いと主張する人もいるでしょう。 しかし、技術でできることは限られており、米国でさえもいずれは限界に達するという意見もある。 私たちは、井戸から水を汲み上げるように石油を使用していると考える人もいます。 モデルは問題を構成し、質問に答えるために使用されます。 モデルは、何かがそのように動作する理由についての明確な理論です。 それらは、何が考慮され、何が除外されているかを明確にするのに役立ち、修正、追加、改善を提案する機会を提示するものでなければなりません。
概要
では、次に因果関係ループ図を見るとき。
- これはどのような問題を説明しているのか聞いてみる
- 主要なフィードバック ループを歩き、それらがどのようなタイプであるかを識別してください。 5640>
- 各フィードバックループのタイムスケールを把握するために遅延を推定する
- どの変数とループが優勢かを特定する
- 何が欠けているかを考える
では、この短い因果ループ図のクイズで学んだことを練習しましょう！
Practice Reading More Causal Loop Diagram (or see full list of essays with CLDs):
- Smartphone Industry Growth
- San Francisco Rent Growth
- Banning Abortions
- How Dirty Dishes Pile Up
Learning the Foundations.(因果ループ図を学ぶ、基礎編)
- Foundations
- Archetypes
Think Like a Modeler