Причинно-следственная карта

Сеть, состоящая из связей или дуг между узлами или факторами

Часть причинно-следственной карты, показывающая, как фактор B причинно влияет на фактор C

Причинно -следственную карту можно определить как сеть, состоящую из связей или дуг между узлами или факторами, так что связь между C и E означает, в некотором смысле, что кто-то полагает или утверждает, что C имеет или имел некоторое причинно-следственное влияние на E.

Это определение может охватывать диаграммы, представляющие причинно-следственные связи между переменными, которые измеряются строго количественным образом, и поэтому также включают тесно связанные статистические модели, такие как модели структурных уравнений ^[1] и направленные ациклические графы (DAG). ^[2] Однако фраза «причинно-следственная карта» обычно зарезервирована для качественных или просто полуколичественных карт. В этом смысле причинно-следственные карты можно рассматривать как тип концептуальной карты. Системные диаграммы и нечеткие когнитивные карты ^[3] также подпадают под это определение. Причинно-следственные карты использовались с 1970-х годов исследователями и практиками в ряде дисциплин от науки управления ^{[4] до экологии [5]} ,   применяя различные методы. Они используются для многих целей, например:

• В качестве набросков диаграмм для обобщения причинно-следственных связей ^[6]
• Как инструменты для понимания того, как принимаются решения ^[7]
• Как инструменты, помогающие стратегическому планированию ^[8]
• Как инструменты для формирования и представления консенсуса экспертных мнений по вопросу «что является причиной чего» в предметной области ^[9]
• В качестве инструментов для исследования различий в том, как разные субъекты видят причинно-следственные связи в предметной области ^[10]
• Как способ кодирования отдельных взглядов многих разных респондентов на то, «что является причиной чего» в предметной области ^[11]
• Представлять «теории изменений» ^[12] и «теорию программ» ^[13] в управлении проектами и оценке

Различные виды каузальных карт можно различить, в частности, по типу информации, которая может быть закодирована связями и узлами. Одно важное различие заключается в том, в какой степени связи предназначены для кодирования причинности или (чьего-либо) убеждения относительно причинности.

Причинно-следственное картирование

Причинное картирование — это процесс построения, обобщения и вывода выводов из причинной карты, и в более широком смысле может относиться к наборам методов для этого. Хотя одна группа таких методов на самом деле называется «причинное картирование», существует много похожих методов, которые имеют самые разные названия.

Фраза «причинное отображение» восходит, по крайней мере, к Роберту Аксельроду ^[7], основанному, в свою очередь, на теории личных конструктов Келли. ^[14] Идея о желании понять поведение акторов с точки зрения внутренних «карт» слова, которые они носят с собой, восходит еще дальше, к Курту Левину ^[15] и сторонникам теории поля. ^[16] Причинное отображение в этом смысле в общих чертах основано на «концептуальном отображении» и «когнитивном отображении», и иногда эти три термина используются взаимозаменяемо, хотя последние два обычно понимаются как более широкие, включая карты, в которых связи между факторами не обязательно являются причинными и, следовательно, не являются причинными картами.

Литература по теории и практике причинно-следственного картирования включает несколько канонических работ ^[7] , а также объемные междисциплинарные обзоры ^{[17] [18]} и руководства по конкретным подходам ^{[19] .}

График причинно-следственных связей

В тестировании программного обеспечения граф причинно-следственных связей — это направленный граф , который отображает набор причин в набор следствий. Причины можно рассматривать как входные данные для программы, а следствия — как выходные данные. Обычно на графике узлы, представляющие причины, находятся слева, а узлы, представляющие следствия, — справа. Между ними могут быть промежуточные узлы, которые объединяют входные данные с помощью логических операторов, таких как И и ИЛИ.

Ограничения могут быть добавлены к причинам и следствиям. Они представлены в виде ребер, помеченных символом ограничения с использованием пунктирной линии. Для причин допустимыми символами ограничений являются E (исключительное), O (одно и только одно), I (по крайней мере одно) и R (требуется). Исключительное ограничение гласит, что не более одной из причин 1 и 2 может быть истинной, т. е. обе не могут быть истинными одновременно. Включающее ограничение (по крайней мере одно) гласит, что по крайней мере одна из причин 1, 2 или 3 должна быть истинной, т. е. все не могут быть ложными одновременно. Ограничение «одно и только одно» (OaOO или просто O) гласит, что только одна из причин 1, 2 или 3 должна быть истинной. Ограничение «требуется» гласит, что если причина 1 истинна, то причина 2 должна быть истинной, и невозможно, чтобы 1 была истинной, а 2 была ложной.

Для эффектов допустимый символ ограничения — M (Маска). Ограничение маски гласит, что если эффект 1 истинен, то эффект 2 ложен. Обратите внимание, что ограничение маски относится к эффектам, а не к причинам, как другие ограничения.

Направление графика следующее:

Причины --> промежуточные узлы --> Эффекты

Граф всегда можно перестроить так, чтобы между любым входом и любым выходом был только один узел. См. конъюнктивную нормальную форму и дизъюнктивную нормальную форму .

Причинно-следственный график полезен для создания сокращенной таблицы решений .

Смотрите также

• Список программного обеспечения для причинно-следственной карты

• Диаграмма причинно-следственных связей
• Таблица решений
• Почему–потому что график

Ссылки

1. Клогг, Клиффорд К.; Боллен, Кеннет А.; Лонг, Дж. Скотт (1993). «Тестирование моделей структурных уравнений». Social Forces . 73 (3): 1161. doi :10.2307/2580595. ISSN  0037-7732. JSTOR  2580595.
2. Pearl, J; Mackenzie, D (2018). «Книга «Почему»: новая наука о причине и следствии». Журнал Американской статистической ассоциации . 115 (529): 482–485. arXiv : 2003.11635 . doi : 10.1080/01621459.2020.1721245. ISSN  0162-1459. S2CID  213366968.
3. Коско, 1986
4. Бугон, Мишель; Вайк, Карл; Бинкхорст, Дин (1977). «Познание в организациях: анализ джазового оркестра Утрехта». Administrative Science Quarterly . 22 (4): 606. doi :10.2307/2392403. ISSN  0001-8392. JSTOR  2392403.
5. Мун, Кэти; Герреро, Анджела М.; Адамс, Ванесса М.; Биггс, Дуан; Блэкман, Дебора А.; Крейвен, Люк; Дикинсон, Хелен; Росс, Хелен (2019-03-07). «Ментальные модели для исследований и практики сохранения». Conservation Letters . 12 (3). doi : 10.1111/conl.12642 . hdl : 1959.4/unsworks_67278 . ISSN  1755-263X.
6. Алан., Мюррей, Чарльз. Инвестиции и десятина в тайских деревнях: поведенческое исследование сельской модернизации. OCLC  24819834.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
7. Роберт, Аксельрод (1976). Структура решения: когнитивные карты политических элит. Princeton University Press. ISBN 978-1-4008-7195-7. OCLC  949946348.
8. Рейнольдс, Мартин; Холвелл, Сью, ред. (2010). Системные подходы к управлению изменениями: практическое руководство. Bibcode : 2010satm.book.....R. doi : 10.1007/978-1-84882-809-4. ISBN 978-1-84882-808-7.
9. Барбрук-Джонсон, Пит; Пенн, Александра (2021). «Картографирование систем участия для комплексной оценки энергетической политики». Оценка . 27 (1): 57–79. doi : 10.1177/1356389020976153 . ISSN  1356-3890. S2CID  231624497.
10. Лаукканен, Маури; Ван, Мингде (3 марта 2016 г.). Сравнительное причинно-следственное картирование. дои : 10.4324/9781315573038. ISBN 9781315573038.
11. Копестейк, Дж.; Ремнант, Ф. (2019). «Создание достоверных доказательств социального воздействия с использованием протокола качественного воздействия (QuIP): проблема позиционности в кодировании и анализе данных». {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
12. Дэвис, Рик (2004). «Масштаб, сложность и представление теорий изменений». Оценка . 10 (1): 101–121. doi :10.1177/1356389004043124. ISSN  1356-3890. S2CID  62169076.
13. Huey-Tsyh., Chen (1990). Оценки, основанные на теории. Sage Publications. ISBN 0-8039-3532-3. OCLC  611218200.
14. Келли, Г. (1955). «Под маской. Введение в теории личности». Личность и индивидуальные различия . 2 (4): 356. doi :10.1016/0191-8869(81)90099-4. ISSN  0191-8869.
15. Левин, К. (1982). Анализ силового поля.
16. Толман, EC (1948). Когнитивные карты у крыс и людей. Psychological Review, 55(4), 189.
17. Хафф, А.С. (1990). «Картографирование стратегической мысли». Long Range Planning . 24 (2): 123. doi :10.1016/0024-6301(91)90132-8. ISSN  0024-6301.
18. Нараянан, В.К.; Армстронг, Дебора Дж., ред. (2005). Причинно-следственное картирование для исследований в области информационных технологий. IGI Global. doi :10.4018/978-1-59140-396-8. ISBN 978-1-59140-396-8.
19. Пауэлл, С.; Ремнант, Ф.; Авард, Р.; Годдард, С. (2021). «Руководство по причинному картированию».

Дальнейшее чтение

• Майерс, Гленфорд Дж. (1979). Искусство тестирования программного обеспечения . John Wiley & Sons. ISBN 0-471-04328-1.