第三章 研究方法
第二節 研究資料分析與呈現
由上述，本研究將利用深度訪談作為主要的資料蒐集工具，並且將訪談的內 容以系統思考的方式整理、歸納，最後，將以因果回饋圖的方式呈現研究成果。
一、為何選擇系統思考
首先必須解釋為何選擇系統思考作為本研究之研究方法：系統思考是以系統 動力學為基礎的一種研究方式。簡單的說，系統思考是一種循環式的思考，而不 是直線式的思考(O’Connor,1999)；Sterman(2000)則認為「系統思考是一種用 我們可以理解的方式去看待複雜世界的能力」。
本研究所使用的系統思考主要是指 Senge(Senge, 郭進隆譯，1994)在，《第 五項修練》一書中所提到的方法。此外，Senge 在《第五項修練實踐篇》 (Senge 等，齊若蘭譯，1995)中提及系統思考的定義，他認為系統思考包含了一系列模 糊的方法、工具和原理，方向都是在探討各種作用力之間的相互關係，並且把這 種互動視為共通的流程。Senge 的系統思考之產生是源於系統動力學的模擬測試 非常複雜，會限制了其他受眾了解系統的機會，因此他主張一些模型模擬出來的 一些洞察(insight)，可以藉由簡單的因果回饋圖或是基模(Archetype)來呈現
（Wolstenholm,1995）。
二、因果回饋圖
2.1 因果回饋圖基本概念
除了上述的方法之外，本研究還參考 Sherwood 所提出的方法作為因果回饋 圖繪製的主要依據。Sherwood（邱昭良等譯，2004）在其著作《系統思考》一書 大量使用「線段式」的方法來表示因果關係，因為他認為以往的系統思考所使用 的環路圖過於複雜、完美，讓人使用起來無法得心應手。所以，Sherwood 的方 法對於詮釋由「個人」角度出發的因果回饋圖有非常大的助益。
本研究探討人際與團隊的動態互動過程，是以系統思考的因果回饋圖
(causual loop diagrams)為表達工具，依照李世珍(2001)的整理，如表3-2所示，
包括增強環路、調節環路，正影響(同方向變動)、負影響(反方向變動)與時間滯
延。在本研究中為求表示方便，將增強環路(reinforce loop)表示為 R，調節環 路(balance loop)表示為 B。
表 3-2 系統思考語言圖示
正影響 負影響 增強環路 調節環路 時間滯延
圖示
資料來源：李世珍，2001
以表3-3的例子來看，當產品質愈好，在其他條件不變之下，銷售會愈好；
當人愈努力工作時，在其他條件不變之下，得到的成果也會愈佳；當出生的人口 愈多，在其他條件不變之下，世界的總人口數會隨之增加。另外，當產品的價格 愈高，在其他條件不變之下，銷售會變差；當人受到的失敗愈多時，在其他條件 不變之下，成果會愈差；當死亡人口愈增加時，在其他條件不變之下，世界的人 口會隨之減少。
表 3-3 因果回饋圖符號的定義與範例
符號 解釋 例子
當 X增加(減少)時，Y也 跟增加(減少)上升(下 降)
產品品質 + 銷售
努力 + 成果
出生 + 人口
當 X增加(減少)時，Y也 跟減少(增加) 下降(上 升)
產品價格 - 銷售
失敗 - 銷售
死亡 - 人口
資料來源：Sterman, 2000
所謂增強環路Reinforcing(Positive) Loop，在一個封閉系統下，變數間的
連結有愈來愈多、大、好..的現象。相對而言，調節環路Balancing(Nagative) Loop，同樣在一個封閉系統下，變數間的連結有愈來愈少、小、差..的現象。判 斷環路的方式有幾種。其中計算負號數量的方法，是最快的判定正環或負環的方 法，就是計算環路變數間的連結關係中，負號的數量。如果負號的數量為偶 數，則此環路的極性即為「正」，稱之為增強環路或正環；反之，如果負號的 數量為奇數，則此環路的極性即為「負」，稱之為調節環路或負環。
追蹤環路結果的改變：在決定環路極性的方法中，比較正確的方法是追蹤 環路的改變情況，如果回饋環路中增強了最初的變數屬性，則稱之為增強環路；
反之，如果回饋環路中減少了最初的變數屬性，則稱之為調節環路。比方說，
存款愈多，利息就愈多，利息增加又會使存款增加－正環；感覺肚子餓時會 想吃東西，吃了東西之後，肚子餓的感覺就減少了－負環(李世珍，2001)。
「不斷增強的回饋」、「反覆調節的回饋」和「時間滯延」是構成系統思考的 三個重要的基本元件（Senge, 郭進隆譯，1994）。Sterman認為因果回饋環路圖 是表現回饋關係的重要工具，因果環路圖的優點如下：
快速的抓取人們對動態環境的假設。
引導出個人或團體的心智模式。
討論你深信不移的重要回饋環路。
然而 Sherwood 則提出了第四個基本原件：「懸擺」（dangles）。懸擺一般而 言會出現在回饋（反饋）環路之外，但卻連接在環路上的因素，如下圖：「咖啡 目標水位」這個變數。
圖 3-1 輸入懸擺講解實例
懸擺本身又分成兩種：第一種是：輸入懸擺，如上圖所示就是一個輸入懸擺。
他的功能主要適用來表達：
（1）期望達到的目標、隱含的標準、政策
（2）系統外部的驅動或限制因素
（3）用以確定外部變量如：「交易數量和種類」
另一種則是輸出懸擺，主要的功用是用來表示，如下圖所示：
（1）整個系統的運作結果，如：「服務質量」、「成本」
咖啡目標水位
目標水位和實 際水位的差距
肢體動作 杯中咖啡水位
＋
＋
＋
B
圖 3-2 輸出懸擺講解實例
那麼，懸擺在繪製因果回饋圖的過程中有什麼功用呢？首先，懸擺定義了我 們所感興趣的系統邊界。或許很多人會好奇，不是要整體思考嗎？為什麼要有邊 界？其實，採用整體的角度和邊界的存在並沒有本質衝突，當中的問題是在於「如 何正確地劃定邊界」，我們可以將所感興趣的系統作為一個整體包含進來，但是 可以撇開那些沒有必要甚至是多餘的東西。如：倒咖啡的例子，我們所感興趣的 系統：倒一杯咖啡，針對這個現象，我們可以問：「為什麼目標是這樣？」並引 入「止渴的欲望」或「對咖啡因的依賴」等因素，但在這我們有興趣的系統中是 多餘的。（Sherwood, 邱昭良等譯，2004）
2.2 因果回饋圖繪製的簡單方法
Sherwood 在書中提到了他對於繪製因果圖的一些認識，對於想要熟悉這個 工具的人有很大的幫助。究竟如何開始繪製因果圖？其實，從任何一個地方開始 都可以，只要當你已經有了因果故事時，就開始把它畫出來，如果有接觸過《第 五項修練》的相關內容，那麼，從基模出發也可以，並不侷限特定的方式。
（Sherwood, 邱昭良等譯，2004）以下是一些發展因果回饋圖的技巧：
成本
員工總數 錯誤發生率
＋ ＋
＋
員工培訓
（1）抓出關鍵因素
由於一個系統包含的因素實在太多，但是因果回饋圖這種環路的思考方式的 特點就是從任何地方出發都可以，所以只要找出你（們）所關心的作為開頭即可，
或是從系統中較為重要的功能，或是系統的本質來開始。
（2）誰影響它
在決定了開始的變數之後，我們可以接著問：「是什麼影響了（驅動了、決 定了）它？，這樣就可以朝上游追溯原因。當然原因可能不止一個，所以可以多 問幾次：「還有呢？」
（3）它影響誰
再下一步，我們透過：「它影響了（驅動了、決定了）什麼？」這個問句讓 我們聚焦到比較下游，或是結果的部分。當然也要透過問：「還有呢？」來幫助 我們思考的更為廣泛。
（4）還有呢？然後呢？
在完成一個大部分的因果回饋圖雛形之後，在這個階段必須回過頭審慎的檢 查，還有什麼重要的變數被遺漏了？
（5）注意
為了方便他人閱讀與溝通，在設計變數詞組盡量精簡並清晰，但是別忘了也 要充滿彈性與創意。
繪製完之後，你可能會遇到一些挑戰，例如：「你的圖裡面根本沒有新東西 嘛！」針對這點，Sherwood 做出了明確的回應：『因為這本來就是符合現實（實 際）所畫，是根據所存在的系統因果故事而來，而且這個系統回饋圖12要能尋求、
12Sherwood 書中的「系統回饋圖」，亦即「因果回饋圖」，原文同為：causual loop diagrams
並獲得接受一定要符合現實狀況。因此，光看圖不會有令人驚訝的東西，這事正 常的，但是我們繪製的目的不是只要帶來新東西。』
因果回饋圖真正的效果是：「讓參與者認識到沒有一個人在主動地從整體上 去關注整個系統。」在本研究中，很多人只看到自己心智模式所及的範圍，沒有 人能夠看見較為完整的互動系統，才會造成互動上的困境。此外，因果回饋圖還 指出了決策或行動間相互關連的重要性，讓我們清楚的看見，到底因果關係是如 何運作。如此一來，透過因果回饋圖，會讓所有人聚焦，然後重歸睿智，去做出 更好的判斷與選擇。（Sherwood, 邱昭良等譯，2004）
2.3 因果回饋圖繪製的十二項法則
（1）了解問題的邊界
我們所要研究議題的邊界，取決於我們所感興趣的系統，可以是一隻大象？
大象的社群？還是整個生態系統？我們可以透過通過懸擺來界定系統邊界。在決 定之後，可以問幾個問題來幫助我們確認：「它們合適嗎？」，「是不是擁有夠廣 的視野？」，「是不是包括了太細節的內容？」
（2）從有趣的地方開始
原則上：我們從哪個環節、變數開始繪製因果圖都沒有影響，只要追根究底，
遲早能看到全貌，因此，可以選擇你覺得有趣或重要的地方開始。Sherwood 提 供一些方向幫助你決定從哪裡開始畫，確定輸入懸擺：系統最關鍵的外部驅動力 是？確定輸出懸擺：系統的關鍵成果是？你對什麼感到興趣？你覺得哪邊關鍵、
重要？你覺得這個系統的功能是？
（3）它將驅動什麼？驅動力是什麼？
因為因果回饋圖變數與變數間都有線段連結，而這些線段的箭頭相向都代表
因果關係，所以問這兩個問題可以幫主我們找到造成目前這個變數的「因」，以 及這個變數造成的「果」。
（4）不要陷入混亂
常常我們的因果回饋圖會包含大量細節，其實重要的是：找出各種不同的思 維模式，如果我們將所有元素都包括在內，就會太執著於這些大量的變數，造成 見樹不見林的狀況。那麼，我們要怎麼決定系統該包括什麼？又排除什麼呢？
Sherwood 認為：沒有通用法則，但有一個指導原則，就是多次的觀察、交流、
Sherwood 認為：沒有通用法則，但有一個指導原則，就是多次的觀察、交流、