Metodika měkkých systémů

Soft Systems Methodology (SSM) je systémový přístup pro řešení problematických situací v reálném světě. Soft Systems Methodology je výsledkem pokračujícího akčního výzkumu, který Peter Checkland, Brian Wilson a mnoho dalších prováděli po dobu 30 let, aby poskytli uživatelům rámec pro řešení takových zapeklitých problémových situací, které postrádají formální definici problému.

Je častým nedorozuměním, že SSM je metodikou pro řešení výhradně „měkkých problémů“ (tj. problémů, které zahrnují psychologické, sociální a kulturní prvky). SSM nerozlišuje mezi „měkkými“ a „tvrdými“ problémy, pouze poskytuje jiný způsob řešení situací, které jsou vnímány jako problematické. „Tvrdost“ nebo „měkkost“ není vlastní kvalitou problémové situace, která má být řešena, je to aspekt způsobu, jakým zúčastněné osoby danou situaci řeší. Každá situace vnímaná jako problematická má jak „tvrdé“, tak „měkké“ prvky. Samotný pojem problému je podmíněn tím, že jej lidská bytost vnímá jako takový. např. jeden člověk je terorista druhého je bojovník za svobodu.

SSM se od tvrdých systémových přístupů odlišuje způsobem, jakým se zabývá pojmem „systém“. Společným pro tvrdé systémové přístupy je chápání systémů jako ontologických entit, tj. entit existujících v reálném světě. Jako takové se v tvrdých systémových přístupech, kdy se hovoří o počítačovém systému, informačním systému, telekomunikačním systému nebo dopravním systému, hovoří o těchto entitách jako o ohraničených entitách s fyzickou existencí, které mohou být formálně popsány nebo navrženy tak, aby plnily daný účel.

Naopak SSM pojímá pojem systému jako epistemologickou spíše než ontologickou entitu, tj. jako mentální konstrukt používaný pro lidské chápání. Podíváme-li se například na konkrétní organizaci jako systém, můžeme tuto organizaci popsat jako systém vytváření zisku, nebo systém přeměny surovin na komerční produkt, nebo systém poskytování pracovních míst místní komunitě, nebo systém znečišťování životního prostředí. V závislosti na tom, jakou perspektivu zaujmeme, budeme mít velmi odlišné chápání této konkrétní organizace.

Žádný z těchto popisů není správný nebo špatný, jsou to pouze různé způsoby chápání toho, co se děje. To vyžaduje, abychom si byli vědomi našeho konkrétního pohledu a hodnot, a ty zase určují, jaké aspekty situace chápeme jako součást systému našeho zájmu. Pokud se například snažíme pochopit tuto organizaci jako systém pro přeměnu surovin na komerční produkt, je pravděpodobné, že do našeho chápání tohoto systému zahrneme poskytovatele surovin a zákazníky, kteří kupují konečný produkt. Pokud se však na organizaci díváme jako na systém pro poskytování pracovních míst místní komunitě, je pravděpodobné, že zahrneme různé prvky, jako je místní dopravní infrastruktura, která umožňuje členům komunity přístup k organizaci. Jako takové v závislosti na našem pohledu kreslíme různé hranice kolem toho, jak systém vnímáme.

SSM vyvíjel od roku 1966 tým akademiků z Univerzity v Lancasteru pod vedením prof. Gwilyma Jenkinse a byl výsledkem jejich pokusů řešit problémové situace v oblasti řízení pomocí přístupu systémového inženýrství. Tým zjistil, že systémové inženýrství, což byla metodika dosud používaná pouze pro řešení technických problémů, se ukázalo jako velmi obtížně použitelná v problémových situacích v reálném světě. Bylo tomu tak zejména proto, že přístup předpokládal existenci formální definice problému. Bylo však zjištěno, že taková jednotná definice toho, co představuje „problém“, často chyběla v problémových organizačních situacích, kde různé zúčastněné strany mají často velmi rozdílné názory na to, co představuje „problém“.

Doporučujeme:  Duální procesní modely rozpoznávací paměti

SSM získala svou slávu a uznání díky práci prof. Peter Checkland, který se připojil k týmu v roce 1969 jmenován jako nový profesor „Komerční“ systémy a Dr. Brian Wilson, který se připojil v roce 1966 a běžel akční výzkumný program prostřednictvím univerzity poradenství rameno ‚ISCOL‘ od 1970.

SSM se obzvláště dobře hodí k řešení složitých situací, kdy zúčastněným chybí společná shoda na tom, co představuje problém, a to je třeba řešit. V takových situacích (např. jak zlepšit poskytování zdravotních služeb; jak podnikat udržitelnějším způsobem; jak co nejlépe jednat s mladistvými pachateli; nebo jak nejlépe řešit zneužívání drog) může existovat mnoho různých pohledů, hodnot a přesvědčení o tom, jaké aspekty situace jsou nejdůležitější a jak je řešit. Ty různé aspekty vnímané jako problematické bývají velmi vzájemně propojené; změna jednoho aspektu bude mít pravděpodobně dominový efekt na jiné aspekty. Je proto důležité rozvíjet komplexní pochopení těchto vzájemných vztahů mezi různými aspekty problémové situace. Jako systémová metodika, SSM má za cíl pomoci svým uživatelům při rozvoji lepšího porozumění prostřednictvím iteračního procesu učení.[citace nutná]

7-etapový přístup SSM

Původní verze SSM jako sedmistupňové metodologie publikované v Checkland je „Systems Thinking, Systems Practice“ od té doby byla nahrazena v Checkland práce. Nicméně, sedmistupňový model je stále široce používán a široce vyučován, protože jeho krok-moudrý charakter je snadno naučitelný. Nejdůležitější, model má bariéru běží přes něj rozlišovat etapy mezi Real World, nad čarou, a Systems Thinking, pod čarou; přísnost k metodě a pozdní den pons asinorum pro mnoho studentů,

Dynamika metody vychází ze skutečnosti, že fáze (2) až (4) jsou vždy opakujícím se procesem. Zúčastněné strany (definované jako Klient, Aktéři a Vlastník) se zapojují do debaty vedené analytikem/facilitátorem. Během této debaty jsou předkládány, upravovány a rozvíjeny různé základní definice (stručná prohlášení příslušných systémů) a koncepční modely, dokud není na základě konsensu dosaženo žádoucího modelu. Tento model pak tvoří základ pro změny reálného světa.

Lancasterský tým navrhl několik kritérií, která by měla být specifikována, aby se zajistilo, že daná definice kořenů je přísná a komplexní. Tato kritéria jsou shrnuta v mnemotechnické CATWOE:

Tato forma analýzy objasňuje, čeho se uživatel metodiky snaží dosáhnout. Výslovným uznáním těchto pohledů je uživatel metodiky nucen zvážit dopad případných navrhovaných změn na zúčastněné osoby.

Konceptuální modely systémů lidské činnosti

Obrázek 1 Koncepční model ve stylu SSM

Koncepční modely systémů lidské činnosti SSM (koncepční modely) jsou pomyslné, nemají představovat to, co existuje, ale mají představovat názor zúčastněných stran. To je často nepochopeno. Obrázek 1 nemá znázorňovat, jak se rýže ve skutečnosti vaří, ale jak si zúčastněné strany myslí, že se vaří nebo jak by se podle nich měla vařit nebo jak by ji chtěli vařit.

Doporučujeme:  Psychometrie

Konceptuální modely mají podobu bublinových diagramů, v nichž jsou popisy činností uzavřeny v bublinách a bublinky jsou navzájem propojeny šipkami. Šipky mají představovat logickou závislost. Na obrázku 1 se uvádí, že činnost „wash rice“ je logicky závislá na prováděných činnostech „get rice“ a „get water“. Tento vztah „logické závislosti“ je přechodný, tj. pokud je vařená rýže závislá na wash rice a wash rice je závislá na obtain rice, pak je vařená rýže závislá na obtain rice. To by se zdálo být v souladu s tím, co je ve formální logice známo jako hypotetický sylogismus. Spojení s logikou však bylo zpochybněno a bylo namítnuto, že SSM konceptuální modely nejsou „logické“ v žádném smyslu slova.

V Checklandově práci jsou konceptuální modely obvykle omezeny na malý počet (sedm, plus minus dva) bublin. Také ve věrnosti kybernetice jsou hlavní činnosti vždy doplněny bublinami představujícími monitorovací a kontrolní systémy. Nicméně ve Wilsonově Analýze požadavků na informace se konceptuální modely mohou rozšířit o stovky bublin a monitorovací a kontrolní systémy jsou vypuštěny. Zatímco hlavní autoři SSM vykazují vysoký stupeň podobnosti ve svých popisech raných fází metody, ve fázi budování konceptuálního modelu se začíná objevovat značná rozmanitost.

Výstupy a aplikace SSM

Obecné popisy SSM jsou velmi různorodé. SSM byl charakterizován jako učící se systém, součást nového paradigmatu pro operační výzkum a jako front-end pro návrh informačního systému. Nicméně, taková rozmanitost se dá očekávat s ohledem na to, že jeho cílem je řešit jakýkoliv druh nestrukturovaného „měkkého“ problému v jakémkoliv organizačním nebo sociálním kontextu.
SSM funguje jako učící se systém, protože usnadňuje větší pochopení problémové situace na straně zúčastněných. Tím, že přináší světové pohledy (Weltanschauung) lidí zapojených do problémové situace, může SSM produkovat různé typy výsledku. Problém by mohl jednoduše zmizet v důsledku konsensu. Docela nestrukturované řešení by mohlo vyústit, jako je dohoda o přijetí nové role pro organizaci. Třetí možností je, že problém se stane strukturovaným, v tomto případě měkký problém vyřeší do identifikovatelného „tvrdého“ problému. SSM byl hojně používán v Analýze a designu informačních systémů a některé učebnice informačních systémů zacházejí s SSM čistě jako se systémovou analýzou a designovou metodou (viz Curtis).

Výsledky průzkumu SSM v praxi byly zveřejněny v roce 1992. Na základě odpovědí respondentů na otevřenou otázku byly identifikovány tyto aplikace:

SSM pro analýzu a návrh informačních systémů

Využití SSM v konstrukci informačních systémů je mnoho a jsou různorodé. Mezi nejpozoruhodnější metody patří:

Checkland a Holwell používají SSM v přední části projektu návrhu informačních systémů. Jejich projekty se týkaly reorganizace oddělení informačních systémů, hodnocení informačních systémů a rozvoje strategie informačních systémů.

Doporučujeme:  Evoluční vývojová biologie

Jejich práce se netýká softwarového inženýrství a omezuje se na analýzu rozsahu a usnadnění řízení projektu návrhu informačních systémů. Jako takový je poměrně prostý kritiky.

Analýza požadavků na informace

Analýza požadavků na informace (Information Requirements Analysis, IRA) se snaží identifikovat informace požadované v klientské organizaci budováním koncepčních modelů zahrnujících stovky bublin. Tyto modely se používají k odvození „informačních kategorií“ a mapování aktivity k aktivitě informační toky na matici známou jako „Maltézský kříž“. IRA se přímo napojuje na návrh softwaru a má uplatnění ve vytváření systémů pro zpracování transakcí.

Na rozdíl od projektů Checkland a Holwell, kde modely zůstávají na koncepční úrovni, se IRA snaží vytvořit modely pro navrhování informačních systémů, které mohou poskytovat informace o objektech a událostech reálného světa (například systémy řízení zásob). Bylo namítnuto, že modely IRA nemají logickou sílu reprezentovat příčinu a následek, a proto informační systém postavený z nich nemůže reprezentovat události ve fyzickém světě.

Využití IRA však nebylo omezeno na budování systémů pro zpracování transakcí. IRA byla například použita při provádění auditu analytické metody – mikroanalýzy – pro zlepšení efektivity a efektivity v konkrétní oblasti policejní práce známé jako „ochranné služby“. Regionální ředitel projektu byl pověřen zkoumáním možností spolupráce mezi policií hrabství North Yorkshire, policií hrabství South Yorkshire, policií hrabství West Yorkshire a policií hrabství Humberside. SSM byla použita k vypracování referenčního modelu relevantního pro ochranné služby, který byl spolu s informačními kategoriemi pro každou z činností SSM a koncepčními měřítky výkonnosti použit k analýze účinnosti mikroanalýzy porovnáním a kontrastním informačním obsahem.

Multiview se snaží přenést SSM na zavedené metody softwarového inženýrství, jako je SSADM a Informační inženýrství. Multiview staví konceptuální modely a odvozuje z nich diagramy datových toků a modely vztahů mezi entitami. Multiview přímo navazuje na návrh softwaru a má uplatnění ve vytváření systémů pro zpracování transakcí.

Multiview konceptuální modely nejsou pomyslné a zdá se, že reprezentují věci ve fyzickém světě. I když to eliminuje některé teoretické problémy, které se vyskytují v IRA, ztrácí to některé výhody tradičního SSM a otevírá to soubor problémů, které se vyskytují v jiných metodách návrhu informačních systémů

Logicko-lingvistické modelování

Logicko-lingvistické modelování využívá logicky vylepšené konceptuální modely pro znalostní eliminaci a reprezentaci. Tyto modely mohou být vyjádřeny v modální predikátové logice, ze které lze odvodit kód v jazyce umělé inteligence Prolog. Logicko-lingvistické modelování má uplatnění v návrhu systému založeném na znalostech.

Logiko-lingvistické modelování sice překonává problémy při přechodu od konceptuálního modelu k počítačovému kódu, ale činí tak na úkor toho, že modely vytvořené zúčastněnými stranami jsou mnohem složitější. Bylo namítnuto, že přínos této složitosti je sporný
a že tato metoda modelování se používá mnohem hůře