Causale diagrammen
Auteur
Hans Vermaak
De kern
Een causaal diagram is visuele methode om non-lineaire oorzaak en gevolg relaties te ontdekken en schetsen die de dynamiek van een complex systeem helpen begrijpen en vervolgens te doordenken waar die dynamiek het sterkst beïnvloedbaar is.
Uitgangspunten
De hoofdaanname is dat je het gedrag van complexe systemen niet kan begrijpen door alle aspecten apart te bestuderen, maar wel door de relatiepatronen ertussen. Bij systeemdynamica gaat dat om oorzaak-gevolg relaties. Die vormen feedbackloops die ervoor zorgen dat fenomenen zichzelf in stand houden zelfs als je erop ingrijpt. De patronen zijn niet vanzelf zichtbaar doordat oorzaken subtiel, vertraagd of ver verwijderd zijn. Dat verlangt dus een vorm van onderzoek.
Oorsprong
Eind jaren ‘50 in de groep rond Forrester bij MIT naar aanleiding van studies naar logisitieke schommelingen bij bedrijven.
Toepassing
• Een casus analyseren met betrokkenen, recht doend aan uiteenlopende waarnemingen en interpretaties.
• Het methodisch zoeken naar vicieuze en virtueuze cirkels achter een persistent probleem of succes.
• Het beredeneren van hefboomwerking als basis voor verandering. • Het typeren van patronen als basis voor scenariovorming of simulaties.
• Het methodisch zoeken naar vicieuze en virtueuze cirkels achter een persistent probleem of succes.
• Het beredeneren van hefboomwerking als basis voor verandering. • Het typeren van patronen als basis voor scenariovorming of simulaties.
Aandachtspunten
Het werk is paradoxaal.
• Het verlangt dat mensen circulair denken maar ook analytisch gedisciplineerd werken.
• Het geeft perspectief maar onderweg moet je verdragen dat het complexer wordt.
• Speelsheid is nodig om patronen te vinden, maar methodisch werk om ze te vertrouwen
• Het verlangt dat mensen circulair denken maar ook analytisch gedisciplineerd werken.
• Het geeft perspectief maar onderweg moet je verdragen dat het complexer wordt.
• Speelsheid is nodig om patronen te vinden, maar methodisch werk om ze te vertrouwen
Inbedding
Zichtbaarste aspect van systeem-dynamica: een stroming van systeemdenken naast bijvoorbeeld cybernetica, SSM, CAS en chaosdenken.
Kritiek
De methode is niet zinvol als vraagstukken niet complex zijn. Het gebruik van ‘archetypen’ werkt snel als te simplistische lens. Mensen leren altijd van het proces, maar het resultaat is pas te vertrouwen als men de belangrijkste feedbackcirkels onthult. Dat lukt niet iedereen zomaar.
Voorbeelden
Met causale diagrammen visualiseren mensen ‘waardoor iets gaat zoals het gaat’:
• Het is daarmee een goede leervorm om de dynamiek achter een casus samen beter te begrijpen.
• Dat is vooral zo als men niet bestaande diagrammen (archetypes) gebruikt maar ze zelf maakt.
• Het maakt mensen meteen bewust dat ’oorzaken’ aanwijzen een proces van betekenisgeving is.
• Het is daarmee een goede leervorm om de dynamiek achter een casus samen beter te begrijpen.
• Dat is vooral zo als men niet bestaande diagrammen (archetypes) gebruikt maar ze zelf maakt.
• Het maakt mensen meteen bewust dat ’oorzaken’ aanwijzen een proces van betekenisgeving is.
Kernreferenties
Forester (1961): Industrial Dynamics
Senge (1990): The fifth discipline
Vennix (1996): Group model building
Senge (1990): The fifth discipline
Vennix (1996): Group model building
LinksBekijk mijn kaarten