Was ist nichtlineare Kausalität? (Hauptmerkmale) • BUOM

3. Januar 2022

Nichtlineare Ursache und Wirkung bestimmen, wie mehrere Ursachen sich gegenseitig beeinflussen und soziale Interaktionen verändern, was Ihr Verständnis der Welt um Sie herum erweitern kann. Er erforscht Ideen, die über lineare Kausalität hinausgehen, und beschreibt detailliert die einzigartig komplexe Natur verschiedener Beziehungen wie soziologische Verbindungen und zwischenmenschliche Kommunikation. Das Verständnis nichtlinearer Ursache und Wirkung kann Ihnen dabei helfen, sie am Arbeitsplatz zu erkennen. In diesem Artikel erläutern wir nichtlineare Kausalitäten und die unterschiedlichen Auswirkungen, die sie auf Sie und Ihre Karriere haben können.

Was ist nichtlineare Kausalität?

Nichtlineare Kausalität ist ein bidirektionaler Ursache-Wirkungs-Pfad zwischen zwei verschiedenen Parteien. Eine einfachere Sprache besagt, dass Ursachen Auswirkungen haben können und umgekehrt, anstatt dass nur eine die andere beeinflusst. Nichtlineare Kausalität erklärt häufig miteinander verbundene Ideen und Konzepte durch die Untersuchung ihrer einzigartigen Wechselwirkungen. Drei Arten dieser Ursache sind:

• Selbstverstärkende Schleifen: Diese Ursache-Wirkungs-Beziehung erzeugt eine Rückkopplungsschleife. Beispielsweise kann die Handlung einer Person dazu führen, dass eine andere Person gegen die erste vorgeht. Dadurch kann die erste Seite mit der gleichen anfänglichen Auslösewirkung auf die zweite einwirken und so eine Verstärkungsschleife für die andere Seite erzeugen.

• Mikromakrodynamik: Das mikromakrodynamische Modell nichtlinearer Ursache und Wirkung untersucht, wie sich kleine Teile eines Prozesses (Mikro) auf die Gesamtskala eines größeren Prozesses (Makro) auswirken und umgekehrt. Beispielsweise könnte eine kleine Personalveränderung in der Finanzabteilung zu geringfügigen Buchhaltungsfehlern führen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken.

• Umgekehrte Kausalität: Umgekehrte Kausalität tritt auf, wenn die erwartete Beziehung zwischen Ursache und Wirkung umgekehrt wird. Ein Verkehrsmanagementunternehmen könnte beispielsweise glauben, dass seine Kunden wegen zufriedener Mitarbeiter in sein Geschäft kommen, aber die Mitarbeiter sind tatsächlich glücklich, weil Kunden in das Geschäft kommen.

Nichtlineare Ursache-Wirkungs-Beziehungen können zu Indeterminismus oder Unsicherheit in den Ergebnissen führen. Statistiker definieren dieses Konzept als Schmetterlingseffekt. Diese Idee besagt, dass geringfügige Änderungen ein größeres Ganzes beeinflussen können, indem sie sich auf die Quelle der geringfügigen Änderungen auswirken.

Hauptmerkmale der nichtlinearen Kausalität

Nichtlineare Kausalität weist viele Merkmale auf, die das Verständnis und die Verwendung erleichtern. Zu den häufigsten dieser definierenden Elemente gehören:

Rückkopplung

Dieser Begriff definiert, wie Ereignisse ihre Quelle beeinflussen und wiederholte Einstellungen hervorrufen. Beispielsweise kann das freundliche Verhalten einer Person dazu führen, dass sich ihr Freund in der Beziehung wohler fühlt. Infolgedessen antwortet der Freund möglicherweise mit freundlichen Worten. Infolgedessen stehen beide Freunde ihrer Beziehung positiv gegenüber. Diese Art von positivem Feedback treibt viele Mitarbeitervorteilsprogramme voran.

Unverhältnismäßigkeit

Nicht alle Beziehungen zwischen Ursache und Wirkung bleiben gleich. Nichtlineare Ursache und Wirkung erfordern die Untersuchung dieser Ungleichgewichte und deren Berücksichtigung bei der Analyse. Beispielsweise könnte eine nichtlineare Studie über das Recht eines Unternehmens auf Wachstum ergeben, dass erstklassiger Service und Produktdesign eine wichtigere Rolle für den Erfolg spielen als exzellenter Kundenservice. Es wird weiterhin die Bedeutung eines guten Kundenservice abwägen, um ein vielfältigeres Verständnis zu schaffen. Im Gegensatz dazu gewichtet ein lineares Ursache-Wirkungs-Modell alle diese Faktoren gleich oder berücksichtigt nur ein Element.

Ein paar Gründe

Nichtlineare Kausalität hängt von der Identifizierung vieler Ursachen für einen bestimmten Effekt ab. Dies unterscheidet sich stark von der linearen Kausalität. Beispielsweise können Lehrer glauben, dass ihr positives Lob für ein Kind dessen Verhalten verbessert hat. Allerdings verhielt sich das Kind aufgrund der positiven Bestätigung durch Eltern und Freunde auch besser. Mehrere Gründe helfen dabei, die Situation genauer zu untersuchen und mögliche Analysefehler zu minimieren.

Abwärts-Aufwärts-Kausalität

Lineare Kausalitätsmodelle zeigen, dass Ereignisse von unten nach oben verlaufen, jedoch nicht in die entgegengesetzte Richtung. Die nichtlineare Kausalität untersucht, wie sich diese Handlungen gegenseitig in entgegengesetzte Richtungen beeinflussen. Beispielsweise kann sich eine chemische Reaktion im Körper je nach Ort verändern, was aufgrund dieser Veränderung zu potenziellen Gesundheitsproblemen oder Verbesserungen führen kann. Dieses verbesserte Verständnis trägt dazu bei, die Spezifität der Analyse zu verbessern, indem diese Probleme korrekt identifiziert werden.

Indeterminismus

Vorhergehende Aktionen lösen möglicherweise nicht immer Ereignisse aus. Dieses Konzept ist von entscheidender Bedeutung, da ein lineares Modell das frühere Verhalten oder die Leistung berücksichtigt, um Ergebnisse zu bestimmen. Wer zum Beispiel an einem Tag auf dem Eis ausrutscht, kann sich zwar auffangen, aber am nächsten Tag zu Boden fallen. Oder eine Investition in eine bisher erfolgreiche Aktie kann aufgrund unvorhersehbarer Marktveränderungen beim nächsten Mal scheitern.

Gleichgültigkeit

Ein Ereignis kann mehrere Auswirkungen haben, die die Situation verändern. Wenn beispielsweise eine Person ihren Arbeitsplatz verlässt, wirkt sich dies nicht nur auf seine Abteilung, sondern auch auf andere aus. Dies kann daran liegen, dass die Marketingabteilung keine hochwertigen Inhalte mehr vom Autor erhält und die Designabteilung Schwierigkeiten hat, visuelle Ideen auf der Grundlage der hervorragenden Texte dieses Autors zu entwickeln. Diese Änderungen können die Effizienz Ihres Unternehmens beeinträchtigen und dazu führen, dass Sie Kunden verlieren.

Das Erlernen dieser Konzepte kann Ihnen helfen, Ergebnisse besser vorherzusagen. Beispielsweise können Sie Equifinality verwenden, um eine Reihe von Beziehungen in Ihrem Unternehmen zu untersuchen, um herauszufinden, wie die Abschaffung von Weihnachtsboni die Arbeitsmoral schwächen, zu Mitarbeiterentlassungen führen, sich auf Ihre Umsätze auswirken, ein schlechtes Image auf dem Markt schaffen und eine Reihe anderer Probleme verursachen könnte .

Lineare und nichtlineare Kausalität

Das lineare Ursache-Wirkungs-Prinzip bietet einige Vorteile, beispielsweise eine schnellere Analyse und eine einfachere Erklärung der zugrunde liegenden Verhaltensmuster. Die lineare Kausalität besagt beispielsweise, dass ein Kauf von 10 US-Dollar zum Kauf von Büromaterial im Wert von 10 US-Dollar führt. Eine Aktion verursacht direkt eine andere, ohne dass eine andere Interaktion in die andere Richtung erfolgt. Auch bei der Betrachtung technischer Probleme hilft die lineare Ursache-Wirkung-Analyse. Beispielsweise könnten Ingenieure feststellen, dass ein Produkt zerbricht, wenn man es mit 225 Kilogramm auf eine bestimmte Stelle belastet. Daher bleibt eine lineare Kausalität für die analytische Forschung notwendig. Die nichtlineare Kausalität funktioniert jedoch auf einer komplexeren Ebene und kann Folgendes untersuchen:

• Mehrere Gründe für eine scheinbar lineare Situation, um das potenzielle Verständnis zu erweitern

• Möglicherweise unsichere Ergebnisse basierend auf verschiedenen Faktoren, lineare Ursache und Wirkung nicht getestet

• Nachteile des linearen Arguments, etwa die Behauptung, dass rückläufige Umsätze nur auf eine schlechte Moral zurückzuführen seien.

• Vielfalt an Meinungen und analytischen Perspektiven auf die Situation

• Tiefergehende Beziehungen zwischen Konzepten, z. B. Analyse sich ändernder Kundengeschmäcker und Marktversagen

Es kann Ihnen helfen, lineare Ursache und Wirkung als ersten Schritt bei der Analyse einer Situation zu betrachten. Anschließend können Sie damit mehrere einzelne Ursachen untersuchen, um zu sehen, wie eine Aktion eine Reaktion hervorgerufen hat. Nachdem Sie diese Situation auf diese Weise betrachtet haben, möchten Sie möglicherweise die Verwendung nichtlinearer Ursache-Wirkungs-Konzepte in Betracht ziehen.