因果循環圖 (CLD) 用於以整體方式對動態系統進行概念建模，映射變量（即因素、問題、過程）如何相互影響。這些圖表在揭示系統的底層反饋結構以及識別系統中的高低杠桿干預點方面特別有用。這些圖表還揭示了系統內的自然約束，幫助我們對我們帶來變革的能力產生更現實的期望。
因果循環圖 (CLD) 是：
- 因果循環圖是“所有重要關系的快照”。它是關鍵變量（即因素、問題、過程）及其相互關聯方式的直觀表示。
- 這些圖表顯示了用文本表示的變量和用箭頭表示的它們之間的因果關系。箭頭表示因果關系的方向、關系的性質（即成正比或成反比），以及預期效果的發生是否有任何延遲。
是什么使因果循環圖成為“系統”工具？
- 因果循環圖解決了系統思維的核心原則：人們無法孤立地理解問題或其構成部分（因素、參與者、過程）。在一個系統中，一切都與其他一切相關。關系（而不是部分本身）驅動着我們想要理解的結果和行為。如果不了解這些關系，並在必要時修改它們，我們就不可能以持久的方式改變結果/行為。然而，識別和解釋這些關系並不容易。
- 在復雜的系統中，因果關系通常被時間和空間分開，使聯系變得模糊。此外，原因和結果之間以及跨原因本身的大量聯系挑戰了正常語言和人類思維的能力，這兩者都更適合同時解釋有限數量的關系。然而，雖然每一種關系都各自重要，但正是這些關系對系統的集體影響塑造了我們想要理解的結果/行為。
- 通過在一張紙上提供所有重要關系的快照，CLD 使我們能夠從“大局”角度看待問題；也就是說，我們可以看到不同部分（因素、參與者和過程）相互作用產生問題的過程，或者問題如何與其更廣泛的環境相互作用。這是適應系統視角和避免孤立看待事物的常見分析傾向的第一步。需要注意的是，CLD 代表了一種用於持續系統分析的工具，而不是工作本身的最終產品。理想情況下，開發一個准確描繪所研究系統的 CLD 將產生洞察力，進一步分析並加深用戶對相關原因和影響的理解。
原因循環圖示例——增長和投資
增長和投資不足結構只是一個詳細的增長限制結構，其中增長抑制劑是另一個平衡循環的一部分，具有外部標准和一些延遲。這種結構的糟糕之處在於，兩個平衡回路形成了一個抑制生長的增強回路。
- 啟動這種結構的生長作用會影響生長的增加。由此產生的生長然后簡單地影響更多相同的生長動作，產生增強的生長特征。
- 正如在平衡循環關注領域中所指出的那樣，注意到永遠的增長。生長遲早會產生一些影響，這往往會限制生長。隨着生長向所需方向移動，它也會影響一些生長抑制劑的增加。這種生長抑制劑隨后會阻礙生長。
- 如果生長抑制劑減少，該系統可以生長得更多。當生長抑制劑與定義的標准相互作用時，它會產生一種感知的需要采取行動來避免某種抑制劑。這種抑制劑避免將在一些延遲后減少生長抑制劑。這種結構令人討厭的部分是與抑制劑避免與生長抑制劑相互作用相關的延遲。
- 發生的情況是生長抑制劑在更短的時間內起作用，從而減少了生長。減少的生長對生長抑制劑的增加較少，從而消除了感知需求。因此，系統的增長受到限制，因為系統自身的行為破壞了對行動的感知需求。當意識到需要采取抑制劑避免措施時，需要自行溶解，並且生長水平比本來可以達到的水平低得多。
原因循環圖示例——披薩屋
附近開設了一家新的以送貨上門為重點的比薩店。起初，需求量很低，但披薩的質量和交貨時間都非常出色。過了一會兒，這家比薩店受到了關注，並出現在當地的在線美食博客中。因此，對披薩的需求急劇上升。但是比薩店老板不願意購買更多的送貨能力（比薩送貨車輛和人員）以及更高的比薩生產能力（額外的比薩烤箱）。這會導致更長的交貨時間和更大比例的未煮熟的比薩餅，從而減少回頭客的數量。因此，消除了對交付和生產能力進行額外投資的壓力。比薩店老板很高興他們推遲了額外的投資。
因果循環圖工具
因果循環圖（也稱為系統思維圖）用於從系統的角度顯示因果行為。因果循環顯示了原因及其結果的相互關系。完成后，您將獲得描述行為系統的正強化和負強化圖。因果循環的巧妙之處在於它去個性化。人們可以指向循環中強化問題的箭頭，而不是指向人。它成為創建系統結果的系統行為模型。
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