Чтобы составить причинно-следственную диаграмму, сначала запишите формулировку проблемы или следствия где-нибудь в правой средней части белой доски или любой выбранной вами поверхности для записей. Обведите ее рамочкой, а затем проведите горизонтальную черту через всю страницу, которая должна закончиться на этой рамке с проблемой. Это будет «голова» рыбы (рис. 3.1).
Рис. 3.1
Затем нарисуйте рыбьи «косточки», прочертив широко разнесенные вертикальные линии, отходящие от основной горизонтальной черты. Нарисуйте «косточки» над и под главной линией, слегка отступив от рыбьей «головы». Эти «косточки» будут обозначены разными категориями причин, с которыми вы определились. Решайте сами, как назвать категории, применимые к проблеме, над которой вы работаете.
Каждый раз, когда вы разбираетесь с возможной причиной проблемы, записывайте ее и указывайте взаимосвязь с конкретной «косточкой»-категорией. Можете указать одну и ту же причину под разными категориями, если это применимо. Затем для каждой отмеченной причины продолжайте задавать вопросы о том, что могло ее инициировать, в виде связки, ведущей к этой причине, – и так далее, пока у вас больше не останется вариантов первопричины. Это позволит потренировать навыки дедуктивного мышления, чтобы докопаться до самых фундаментальных, коренных причин проблемы.
Работая над диаграммой, критически изучайте перечисленные причины и анализируйте доказательства. Какой именно вклад идентифицированная причина реально внесла в реализацию следствия? Надежно ли установлена и достаточно ли значима ее связь с проблемой, чтобы серьезно принимать ее в расчет? Возьмите в привычку думать: «Что могло бы сделать эту причину истинным и значимым фактором рассматриваемой проблемы?»
Например, представим, что вы – управляющий гостиницей и пытаетесь понять причины низких рейтингов удовлетворенности клиентов вашим сервисом. Запишите проблему в квадратике в виде рыбьей «головы», а категории возможных причин (в данном случае – четыре «кита» сферы обслуживания) в виде основных «косточек». Тогда первичные отрезки вашей диаграммы Исикавы будут выглядеть так, как показано на рис. 3.2.
Затем начните заполнять каждую категорию возможными причинами. К примеру, вы определили, что возможные причины проблемы – это (1) медленное реагирование на жалобы клиентов и (2) нечувствительность гостиничного персонала к нуждам клиентов, что вызывает их недовольство.
Рис. 3.2
Спрашивая себя, почему ваш персонал проявляет нечувствительность к потребностям гостей, вы, возможно, поймете, что они работают такими длинными сменами, что способны предоставлять лишь минимальный объем услуг; у них не хватает энергии, чтобы уделять больше внимания особым нуждам клиентуры. С учетом этого ваша причинно-следственная диаграмма теперь покажет следующее (рис. 3.3).
Рис. 3.3
Продолжая спрашивать себя, почему проблема имеет место, вы начинаете выявлять больше возможных причин и отмечать их под конкретными категориями, после чего ваша диаграмма приобретает следующий вид (рис. 3.4).
Рис. 3.4
Систематически отрабатывая цепочку от проблемы к причинам, вы начинаете идентифицировать специфические аспекты своей ситуации, которыми затем можете соответствующим образом заниматься. Причинно-следственная диаграмма – это инструмент для эффективной концентрации усилий на решении проблемы, начиная с ее основ – или в данном случае «с хребта».
Это замечательный способ направлять мышление в процессе обратного повествования, который позволяет конкретно проследить связь проблемы со специфическими причинными факторами.
Постарайтесь, глядя на сцену, человека или что-то другое, отметить десять подробностей. Затем для каждого такого аспекта запишите пять возможных причин, которые сформировали его в таком виде. Пытайтесь варьировать потенциальные причины, которые вносите в список, ранжируя их от строго реалистичных до абсолютно диких. Это натренирует вашу способность создавать истории вокруг любой детали и судить о том, что этому предшествовало, таким образом нарабатывая навык обратного повествования.
Разделяйте корреляцию и причинную обусловленность
В попытках понять, почему случаются определенные события, мы должны выискивать побудительные факторы. Конечно же, логично, что мы стараемся выявить случившееся ранее событие, напрямую ответственное за причину события, которое мы наблюдаем сейчас. Именно на попытки решить данную задачу стоит тратить время. Однако получается, что порой мы концентрируем всю энергию на неверном направлении. Мы ошибочно принимаем корреляцию за причинную обусловленность. Рассмотрим далее один из ярких примеров данной ментальной модели.
Скажем, вы смотрите на график с отображением сравнения двух наборов данных – на одной оси показано общее количество солнечных очков, проданных за некий период времени, а на другой – общие продажи мороженого. Для летних месяцев вы отмечаете, что продажи обоих товаров возрастают, а как только лето кончается, тенденция идет на спад.
Глядя на график, вы можете прийти к выводу, что продажи мороженого напрямую влияют на продажи солнечных очков. Люди покупают больше очков, потому что покупают больше мороженого – и наоборот. Направление неважно, все выглядит так, будто одно является причиной другого.
Но почему это должно быть так? Потому ли, что магазины продают и очки, и мороженое? Есть ли причина, по которой покупка пломбира с сиропом или имбирного пива с мороженым заставляет человека немедленно хватать со стойки пару очков Ray-Ban? Может, очки надавливают на лицевой нерв, стимулирующий пристрастие к сладкому?
Смешные теории, не правда ли? И вправду смешные.
Впервые прочитав описание этого примера, вы, вероятно, поняли, что продажи очков и мороженого выросли из-за прихода лета. Поскольку летом бывает больше жарких солнечных дней, люди более склонны покупать прохладительные вкусности вроде мороженого и защитные средства для зрения вроде солнечных очков. Люди не приобретают очки как прямое следствие покупки мороженого – они покупают и то и другое, когда их настигает летний зной. Только то, что эти два явления происходят одновременно, еще не означает, что между ними есть причинная связь.
Хотя этот пример достаточно общий, он отражает логическую ошибку, которую совершает множество людей – порой в отношении вещей гораздо более элементарных и базовых, чем мороженое и солнечные очки. Люди верят, что если два события имеют одинаковые паттерны или отражают взаимосвязанное поведение, то одно должно быть причиной другого. Это ошибочное убеждение, что корреляция подразумевает причинную обусловленность. В действительности же это абсолютно отдельные концепции.
Корреляция – термин статистический. Она показывает, что два индивидуальных элемента или две переменные обладают аналогичными чертами или трендами – «продажи мороженого и солнечных очков возросли одновременно». Вот и вся корреляция: два явления ведут себя одинаково в том или ином смысле. Корреляция не объясняет, почему или как возникла конкретная взаимосвязь между двумя объектами, и не дает обоснований. Она просто объявляет: «Эти две вещи в целом ведут себя одинаково в одно и то же время».
Причинная обусловленность, с другой стороны, это попытка установить причину, по которой случаются те или иные вещи, что еще именуют законом причины и следствия. Вот ее послание: «Эта вещь изменилась, что, в свою очередь, стало причиной изменения вот этой другой вещи». В нашем суперэлементарном примере «вещью», которая в действительности обусловила повышение прибыльности продаж очков, был приход лета, который также вызвал взрывной рост продаж мороженого. Это было причинной взаимосвязью между летом и солнечными очками, а также летом и мороженым, но связь между солнечными очками и мороженым только корреляционная.
Подобная погрешность мышления обычно имеет место при недостатке информации в нашем распоряжении – или, возможно, чаще в том случае, когда мы не удосуживаемся потратить время, чтобы собрать всю информацию, которую собрать следует. Попытка скорее перейти к выводам – это всегда искушение получить определенный ответ, когда мы находимся под давлением. Чтобы избежать подобной ошибки, следует идентифицировать как можно больше потенциальных факторов: исследовать, изучать тенденции, собирать больше данных и выносить разумные и неспешные суждения.
Во многих случаях корреляции – это ничего более как удачное стечение обстоятельств и случайность. И все же мы поспешно делаем заключения о причинной связи. При оценке причин и следствий ментальная модель по умолчанию – это непременное разделение корреляции и причинной обусловленности; нельзя предполагать причинную взаимосвязь, пока вы не можете заявить об этом со всей определенностью.
Когда речь заходит об обсуждении причин и следствий, есть еще один полезный совет. Знайте, что все несколько сложнее, чем мы считали, когда были детьми и нас учили, что нужно подтолкнуть игрушечный грузовик, чтобы он поехал.
Когда мы приобретаем жизненный опыт, причинные факторы несколько усложняются. Больше условий, подспудных мотивов и элементов начинают влиять на происходящие события. Иногда нелегко выделить какую-то одну причину, поскольку трудно сказать, что тот или иной элемент действовал в отрыве от других или не был результатом сразу нескольких мини-причин.
Этот процесс предусматривает выход за пределы сиюминутных причин, по которым происходят те или иные вещи (ближайшая причина), и поиск более серьезных, фундаментальных основ (коренная причина). Ближайшая причина относится к коренной как корреляция к истинной причинной обусловленности. Решение в первом формате (ближайшая причина; корреляция) не избавит вас от проблем.
Например, представим, что человеку приостановили действие водительских прав. Назовем его Хэл. Транспортный суд вызывает Хэла на разбор дела, чтобы предъявить обвинение за многочисленные превышения скорости, но он не подчиняется. Выдан ордер на его арест; полиция приходит к нему домой, взламывает дверь и сажает под арест на все выходные.