Как системное мышление поможет справиться с тревожностью момента

С ростом числа экологических и социальных проблем растет потребность в новых способах мыслить и действовать.

Все больше людей говорят о системных изменениях, системном мышлении, интегративных подходах. Но что именно мы подразумеваем под системным мышлением? Как оно помогает справляться со сложными проблемами и как каждый из нас может применить это в своей работе?

Мир вокруг нас совсем не постоянен. Он, скорее, представляет собой динамическую сеть элементов, которые постоянно движутся, и ничто не возникает на пустом месте. Все события, о которых мы слышим в новостях или читаем в газетах, имеют свою предысторию, своеобразную нелинейную цепочку причин и следствий, которая разворачивается во времени и в результате приводит (в основном, благодаря усиливающим петлям обратной связи) к определенной ситуации, достойной, по нашему мнению, освещения в новостях. Что это значит? Это когда цепочка событий приводит к влиянию на фактор, с которого все началось. Чем больше человек впадает в стресс, тем больше ошибок он делает. Чем больше ошибок делает, тем больше стресса.

Эти события — лишь верхушка айсберга. Если мы стремимся понимать и использовать информацию в качестве основы для принятия решений, нам следует научиться выслеживать паттерны происходящего. Превосходный пример — сообщения СМИ по поводу коронавируса. В начале пандемии большинство медиа фокусировало свое внимание на числе заболевших в некотором данном регионе. Теперь же нам постоянно показывают кривые и графики, количество новых заболеваний стало для нас основным критерием оценки положения дел. Это позволяет нам смотреть дальше нынешнего момента и понимать, в каком направлении мы движемся. #flattenthecurve («выйдем на плато!») – своего рода резюме новой, эволюционировавшей формы динамического подхода.

На большинство изменений нам удалось выработать автоматические ответные реакции. Мы ощущаем изменение температуры в кране и регулируем ее, поворачивая кран. Даже в более непростых ситуациях вроде управления автомобилем или поимки высоко летящего мяча, мы сумели научиться добиваться успеха, постоянно приспосабливая наше (ответное) поведение под то, что мы наблюдаем в изменяющемся окружении. Однако ситуация немного затрудняется, стоит нам добавить ко всему этому сложность стоящей перед нами задачи.

Сложность возникает тогда, когда в системе имеется множество взаимозависимых факторов, которые своим переплетением возбуждают, как кажется, хаотичное поведение системы. Хотя мы и научились контролировать даже непростые системы, проводя над ними эксперименты и пытаясь приспособить их под нас, этот опыт может утратить свою актуальность при возрастании сложности.

Подобное будет происходить оттого, что в сложных системах всякая причина сильно отдалена от своего действия в пространстве и времени. Сжигание ископаемого топлива не сразу изменяет климат и приносит ущерб окружающей среде; так что мы продолжаем этим заниматься и строим на основе этого целые индустрии. Если в относительно спокойные времена оптимизировать медицинское обслуживание в стране таким образом, чтобы оно отвечало только реальным запросам сегодняшнего дня, можно действительно уменьшить расходы в недолгосрочной перспективе, однако вместе с этим уменьшится жизнеспособность всего общества в случае наступления эпидемиологического кризиса.

Невозможно предсказать последующее развитие сложных систем — не говоря уже о том, чтобы контролировать их поведение. И все же последнее не столь хаотично, каким может показаться. Даже наиболее хаотичные системы подчиняются некоторым паттернам поведения, которые сами по себе зарождаются согласно правилам установления порядка в системах.

Взмах крыла бабочки может гипотетически привести к возникновению торнадо, но только при совпадении некоторых факторов, благодаря которым эффект от взмаха крыла будет усиливаться в плане интенсивности по мере того, как он распространяется дальше, а не ослабляться. Выслеживание динамических паттернов в таком виде, в каком они нам являются, и понимание взаимозависимостей внутри системы может помочь нам ухватить лежащие в ее основе принципы и предугадывать последствия наших собственных действий. Наше понимание никогда не будет идеальным, однако все-таки позволит нам извлекать уроки из прошлого и — как минимум — не даст совершить одну и ту же ошибку дважды.

К сожалению, налицо некоторый дисбаланс между распространенностью сложных систем и нашими коллективными способностями с ними разобраться. Хотя Всемирный экономический форум (2016) обозначил «решение сложных проблем» в качестве одного из наиболее необходимых человечеству навыков, Организация экономического сотрудничества и развития, характеризуя в своем исследовании работу государственных органов в странах Европейского союза, была вынуждена воспользоваться новым выражением «разрыв по сложности» — это несоответствие между степенью сложности, с которой приходится сталкиваться государственным институтам, и уровнем организационных возможностей, которыми те располагают для того, чтобы в ней разобраться.

Мысля системно, мы задействуем все те представления, методы и инструменты, которые позволяют нам приобретать лучшее понимание динамической сложности внутри систем. Это помогает предвосхищать дальнейшее развитие системы, находить рычаги воздействия и планировать вмешательство в ее поведение таким образом, чтобы в случае успеха мы могли подтолкнуть систему к более устойчивому, с нашей точки зрения, состоянию.

Аналогия с айсбергом поможет хорошо визуализировать эту призму системности. Мы наводим ее на то, что скрывается под поверхностью происходящих событий, и таким образом обнаруживаем весьма долгосрочные тренды. Последние также можно назвать «паттернами» и «поведением системы». Затем мы погружаемся еще глубже и выявляем отношения причины и следствия, связывающие взаимозависимые факторы, которые и образуют в итоге данное поведение системы. Еще глубже, под этими отношениями, мы замечаем едва различимых «глубоководных существ»: это наши убеждения, ценности и глубоко укоренившиеся предубеждения, которые так сильно влияют на всю нашу деятельность и притом часто остаются скрытыми от нас самих и всех остальных.

Системное мышление открывает нам сразу три разных способа взаимодействия со сложными ситуациями. Во-первых, оно предоставляет нам набор аналитических инструментов, способствующих нашему осмыслению встретившейся сложности. Эти инструменты помогают раскрывать не лежащие на поверхности паттерны и структуры и то, как они воздействуют друг на друга.

Их использование подразумевает конструирование «виртуального мира» — особой модели мира реального, где последний упрощается настолько, чтобы мы могли его внятно осмыслить, но при этом сохраняет такую степень детализации, при которой на этом возможно было бы основывать свои решения. При помощи таких инструментов мы способны прогнозировать будущие траектории развития системы и разрабатывать системные теории изменений, оценивающие потенциальный (непреднамеренный) импакт от наших действий.

Во-вторых, благодаря системному мышлению у нас появляются материальные объекты и процедуры, способствующие объединению различных игроков системы. Как бы стремительно не развивались дисциплины, связанные с машинным обучением и анализом данных, полноценное понимание того, как функционирует система и как в ее рамках принимаются решения, остается привилегией «живых» игроков системы.

Хорошо организованные практикумы для участников жизни системы дают им возможность поделиться своим опытом работы с ней и в то же время расширить свое видение до более глобального уровня. Инструменты, о которых говорилось в предыдущем абзаце, помогают лучше понять сам объект и его границы. Подобно географической карте для группы туристов, эти инструменты используются в качестве особого материального предмета, вокруг которого люди могут собираться, указывать на различные важные точки, и, главное, в конечном итоге приходить к единому пониманию проблемы.

В-третьих, системное мышление вызывает общие сдвиги в нашем мироощущении. Благодаря ему мы всегда способны удерживать в сознании сам факт сложности мира, но в то же время помнить об особых когнитивных ограничениях, в силу которых мы не можем охватить своим взглядом всю сложность в целом. Это воспитывает в нас сдержанность, понимание того, на что мы сможем эффективно влиять, а что будет для нас непосильно.

Соответственно, и принятие решений перестает рассматриваться как своего рода легенда о героическом поступке некоего выдающегося лидера, речь идет уже об умении прислушиваться, приобщаться к коллективному интеллекту, следовать за ним и подпитывать его. Мы обязаны перенять системный подход — ничего больше не утаивать, непрерывно ставить под вопрос наши жизненные установки, внимательно прислушиваться к малейшим движениям системы и ее игроков.

Очень популярный и эффективный инструмент — диаграмма петель обратной связи. Диаграмма петель обратной связи, или Диаграммы причинно-следственных связей (Causal Loop Diagram) — это особый инструмент, позволяющий визуализировать причинно-следственный характер устройства системы. На диаграмме обычно указывают некоторые параметры и отмечают связи между ними, благодаря чему удается выявить петли обратной связи и те участки, на которых обратная связь притормаживается, — а это, в свою очередь, помогает нам понять общую динамику сложной системы.

У диаграмм петель обратной связи много сходств с географическими картами. Мы пользуемся такими диаграммами, чтобы сориентироваться в потоках информации, которые подчас кажутся неподъемными, как-то их структурировать. Особенно диаграммы петель эффективны, когда собирают вокруг себя несколько людей. Склонившись над такой диаграммой, давая названия ее элементам, прорабатывая вместе ее структуру, игроки приобретают некоторое общее представление о системе сверх своего повседневного рабочего опыта. Они могут устанавливать свое нынешнее положение, траекторию, по которой движутся, и выяснить способы вмешательства, которые могут скорректировать их движение к поставленной цели.

Создание связной диаграммы петель обратной связи для обеспечения стратегической поддержки игроков — коллективное занятие, которое требует открытых дискуссий и совместной рефлексии. Такая диаграмма не претендует на то, чтобы отражать положение дел в системе в целом, она ограничивается рассмотрением причинно-следственной логики определенной проблемы. Следовательно, особенно существенным аспектом процесса построения диаграммы будет четкая формулировка проблемы или правильная постановка вопроса, на который требуется найти ответ.

Петли обратной связи — одни из ключевых структурных элементов системы, благодаря которым проще понять ее поведение. Усиливающие петли — закрытые цепочки причин и следствий, по прохождении которых исходный импульс усиливается. Они могут действовать двояко, приводить к благотворным изменениям или же запускать опасные, губительные циклы. Существуют также и уравновешивающие петли. Они стабилизируют систему, уравновешивают ее поведение, однако в то же время препятствуют столь необходимым подчас изменениям. Каждая петля обратной связи сообщает нам нечто о системе в целом, и понимание их взаимоотношений между собой влечет лучшее понимание поведения системы и выявление рычагов для успешного вмешательства.

Диаграмма петель обратной связи — это модель, и, как всякая другая модель, она представляет собой упрощенное отражение реальности. Однако мало кто сомневается в уместности использования моделей вообще. Все наши решения основываются на умственных конструкциях, в которых отражается лишь часть реальности, а значит, мы опираемся на модели почти во всем. Эти мысленные модели весьма трудно ухватить целиком, отчего мы выражаем их только частично и косвенно. Диаграмма, в свою очередь, эксплицирует эти конструкции и таким образом позволяет людям учиться друг у друга, соревноваться и строить вместе комплексные, более полные модели.

Публикуем примеры диаграмм петель обратной связи. Они могут послужить хорошей точкой отсчета в изучении того, как создается диаграмма, и что она говорит о самой системе.
The Fisherman of Kiribati: Когда благие намерения окупаются.
How Paris meets Climate Change: Уравновешивающие петли, которые препятствуют неблагоприятным изменениям.

Наш мир динамичен, сложен и подчас ужасает своей величиной. Понимание сложности — не спринтерский забег, а длинная, полная препятствий дорога постоянных открытий. Системное мышление не устраняет сложность, но зато снаряжает нас инструментами, методами и представлениями, при помощи которых мы начинаем видеть окружающий мир по-новому, укрепляем наши взаимоотношения с людьми. Только если мы разожмем кулаки, станем слушать других с открытыми к новому сердцем и умом, мы наконец сумеем начать коллективную деятельность по оздоровлению нашего сложного и удивительного мира, обеспечим его устойчивость на самые долгие сроки.

Литература и другие материалы для большего погружения в тему.
• Burnes, B. (2005). Complexity Theories and Organizational Change.
• Forrester, J. W. (1971). Counterintuitive Behavior of Social Systems.
• Lorenz, E. (1972). Predictability.
• OECD (2017). From Transactional to Strategic: Systems Approaches to Public Service Challenges.
• Senge, P. (1994). The Fifth Discipline: the Art and Practice of the Learning Organization.
• World Economic Forum (2016). The Future of Jobs: Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution.

Об авторе
Жан Вик — системный аналитик, работающий с динамичными, сложными системами. Сооснователь Systemic Design Group и консультант Millennium Institute. Сотрудничает с НКО, государственными органами и бизнес-предприятиями, оказывая им поддержку по разного рода вопросам — от распоряжения землей Амазонки до успешного повышения производительности компаний. Он убежден, что, объединив всю мощь человеческого опыта, анализа больших массивов данных и машинного обучения, можно будет достичь такого уровня понимания систем, благодаря которому в долгосрочной перспективе всем удастся укрепить устойчивость социальных и экологических систем.

Оригинал статьи — по ссылке.
Перевод подготовил Всеволод Муронец по заказу Центра содействия инновациям в обществе СОЛь