PENSAMENTO SISTÊMICO NA PRÁTICA: Como criar Diagramas Sistêmicos
George Amaro1
RESUMO
Mesmo processos complexos, como os de negócios, apresentam padrões de comportamento, os quais podem ser reduzidos a estruturas sistêmicas. Muitos padrões de comportamento são causados, ao menos em parte, por laços de feedback, que é o fenômeno pelo qual mudanças no valor de uma variável indiretamente influenciam os valores futuros dessa mesma variável. O uso de diagramas, como uma forma gráfica de representar essas estruturas de feedback, é de grande ajuda para entender a dinâmica desses padrões, possibilitando ainda que alterações eventuais sejam feitas, orientando o comportamento para os resultados desejados.
Palavras-chave: pensamento sistêmico, padrões de comportamento, estruturas de feedback,
diagrama sistêmico.
ABSTRACT
Even complex processes, like business ones, show common patterns of behavior which can be reduced to systems structures. Many patterns of behavior are caused, at least in part, by feedback loops, which is the phenomenon where changes in the value of a variable indirectly influence future values of that same variable. The use of causal loop diagrams, as a graphic way to represent these feedback structures, are very helpful to understand the dynamics of these patterns and how one can eventually change the structures to change the behavior and obtain the expected results.
Key words: system thinking, patterns of behavior, feedback loop, casual loop diagram.
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Professor das Faculdades Cathedral-RR
BSc. em Administração com Habilitação em Sistemas de Informação Especialista em Dinâmica de Sistemas
E-mail: geamaro@gmail.com
1 INTRODUÇÃO
O pensamento sistêmico tem suas bases no campo da dinâmica de sistemas, criada em 1956 pelo Prof. Jay W. Forrester, da MIT Sloan Management School, que reconheceu a necessidade de uma forma melhor para entender os sistemas sociais.
A dinâmica de sistemas, que estuda o comportamento dinâmico de sistemas complexos e tem suas origens na Teoria Geral dos Sistemas, de Bertalanffy (1977), busca o entendimento dos sistemas enquanto um todo, de uma forma interdisciplinar, focando na complexidade e na inter-dependência, de uma maneira holística, em contrapartida ao método reducionista.
As características intrínsecas do pensamento sistêmico, não obstante a necessidade da adoção de uma nova ontologia para a interpretação da realidade, o tornam extremamente efetivo na busca de soluções para problemas complexos e, com isso, sua utilização está cada vez mais difundida no estudo dos fenômenos sociais, especialmente àqueles relacionados às organizações e ao mundo dos negócios.
Assim, quando se deixa de olhar as organizações como a soma eventos isolados e suas causas, para desenvolver a visão de um sistema composto de partes que interagem, desenvolve-se também a percepção de que, a partir dessas interações, surgem padrões de comportamento.
2 Padrões de Comportamento
Inicialmente, precisa-se identificar qual padrão de comportamento descreve o problema. Para fazer isso, investiga-se o comportamento de uma ou mais variáveis de interesse (custo, vendas, reclamações etc.) ao longo do tempo, através de um gráfico. A vantagem da abordagem sistêmica sobre os outros métodos para a solução de problemas reside exatamente no fato de que padrões semelhantes de comportamento podem ser identificados em diversas situações diferentes e que as estruturas sistêmicas subjacentes, responsáveis pelo surgimento desse comportamento, são conhecidas. Dessa forma, identificando-se o padrão de comportamento que representa o problema e a estrutura sistêmica correspondente, pode-se procurar modificar a estrutura e, com isso, tem-se uma possibilidade de eliminar o problema.
Na Figura 1, são apresentados os quatro padrões de comportamento que se manifestam mais comumente em sistemas (SENGE, 2003), quer de forma individual ou em conjunto, onde “v” é uma variável qualquer tomada em função do tempo.
Figura 1. Padrões de comportamento mais comuns em sistemas.
O padrão de crescimento exponencial (Figura 1a) traduz a idéia de um crescimento acelerado. Uma vez que a variável começa a crescer, sua taxa de crescimento aumenta, repercutindo na aceleração do próprio crescimento. É importante notar que o crescimento
poderia ser no sentido oposto e, dessa forma, teríamos um declínio acelerado, traduzindo, entretanto, o mesmo tipo de comportamento.
No padrão de equilíbrio ou de busca de objetivo (Figura 1b), o gráfico reflete o comportamento que tem início quando uma variável está abaixo ou acima do valor estipulado como o valor a ser atingido. Com o tempo, esse valor tende a aproximar-se do objetivo ou meta fixados.
No crescimento em “S” (Figura 1c), tem-se um crescimento exponencial seguido por uma busca de estabilidade em torno de um objetivo, resultando no nivelamento da variável ao longo do tempo.
Finalmente, na Figura 1d, observa-se um padrão oscilatório que inicialmente parecer ser um crescimento exponencial, posteriormente aparenta ser um crescimento em “S” e finalmente, após a reversão da direção, mostra uma oscilação em torno de algum nível específico da variável em estudo.
De acordo com Kirkwood (1998), combinações comuns desses quatro padrões básicos incluem:
a) Crescimento exponencial combinado com oscilação. Com esse padrão, a tendência geral é o crescimento, embora existam períodos de declínio. Se a magnitude das oscilações é relativamente pequena, o crescimento pode estabilizar-se ao invés de, em verdade, cair antes de tornar a subir;
b) equilíbrio combinado com uma oscilação cuja amplitude gradualmente diminui com o tempo. Com esse comportamento, o resultado ultrapassa a meta estipulada no primeiro momento e fica aquém dela no segundo. A amplitude desses “erros” diminui com o tempo, até a estabilidade em torno da meta;
c) Crescimento em “S” com uma oscilação cuja amplitude gradualmente diminui com o tempo.
3 Diagramas Sistêmicos (Casual Loop Diagram)
Para entender e representar as estruturas responsáveis por esses padrões de comportamento, usa-se uma notação gráfica conhecida como diagrama sistêmico (SENGE, 2003). Um diagrama sistêmico consiste basicamente de uma representação de influências causais entre os elementos de um sistema. Essas influências são chamadas de feedback, loop de feedback, loop causal ou ainda ciclo causal. De acordo com Richardson e Pugh (1981), um loop de feedback é uma seqüência fechada de causas e efeitos, ou seja, um caminho fechado de ação e informação. Assim, um diagrama sistêmico representa os loops de feedback de um sistema.
A notação para a criação de um diagrama sistêmico é bem simples, e pode-se destacar os seguintes componentes:
a) Elementos do sistema, simplesmente escritos de uma forma clara e direta,
em linguagem natural. Exemplo: “Taxa de Juros”, “Capital”, “Diferença”, “Posição no Mercado”, “Marketing” etc;
b) setas, indicando as relações causais, unindo os elementos uns com os
outros. Para representar uma defasagem, que significa que existe um determinado tempo entre uma ação e o seu efeito, pode-se cruzar uma seta com duas linhas perpendiculares, desenhar a seta de forma tracejada ou, ainda, utilizar um ícone que represente o tempo (um relógio, por exemplo);
c) sinais (-) e (+), definindo o tipo da relação causal:
– Um sinal positivo indica uma relação positiva, no sentido de que uma mudança em um elemento A produz uma mudança em B, na mesma direção, ou seja, diretamente proporcional;
– um sinal negativo indica uma relação negativa, de forma que uma alteração em A produz uma alteração em B em sentido contrário, isto é, inversamente proporcional.
d) sinal do Loop (-) e (+), indicando se ele é positivo (contém um número par
de relações causais negativas), ou se ele é negativo (contém um número impar de relações causais negativas). De forma que o sinal do loop é o
produto algébrico dos sinais dos seus links de relação. Os loops positivos são ainda chamados de feedback de reforço e os negativos de feedback de equilíbrio. Opcionalmente ao sinal, pode-se utilizar um ícone “bola-de-neve”, para representar o loop positivo e um ícone “balança”, para representar o loop negativo.
Na Figura 2, adaptada de Senge (2003), temos um exemplo do uso dessa notação para construir um diagrama sistêmico.
Figura 2. Exemplo da notação do diagrama sistêmico (casual loop diagram)
É interessante observar-se alguns pontos a respeito do diagrama sistêmico apresentado na Figura 2:
a) Existe um simples loop de feedback;
b) Esse loop possui apenas uma relação negativa, definida pela expressão “Diferença = Nível Desejado de Água – Nível de Água no Copo” e, como o
número total de relações negativa é impar, o loop tem um sinal negativo, indicando corresponde a um feedback de equilíbrio;
c) Usa-se setas azuis e vermelhas apenas para reforçar o tipo de causalidade.
Existem alternativas para esta notação, com pequenas diferenças, como o uso das letras “s”e “o”, representando, respectivamente, que uma variável aumenta na mesma (same) direção que a outra – relação positiva – ou que reage na direção oposta (opposite) – relação negativa. Eventualmente, pode-se encontrar ainda ícones substituindo os sinais dos loops, conforme Senge (2003), e mesmo as letras “R” (reinforcing) para os loops de reforço e “B” (balancing) para os loops de equilíbrio. Esses conceitos serão elucidados com mais detalhes nos tópicos seguintes.
4 Padrões de Comportamento e Estruturas Sistêmicas
Conforme já foi mencionado, os padrões de comportamento que se pode observar ao estudar o desempenho de uma variável no tempo estão relacionados com estruturas sistêmicas. Embora, na realidade, tais estruturas sejam mais complexas do que aquelas apresentadas aqui, estas estruturas são os blocos de construção a partir dos quais estruturas mais complexas podem ser derivadas.
4.1 Feedback de Reforço ou Positivo
Um feedback de reforço, ou positivo, reforça a mudança com mais mudança ainda. Isso acarreta um crescimento rápido, com uma taxa de crescimento cada vez maior, seguindo um padrão conhecido como crescimento exponencial – efeito “bola de neve”. Um detalhe importante é que, no início do ciclo, o crescimento é lento, tornando-se vertiginosamente rápido com o tempo, podendo ser enganador e de percepção difícil quando se está nos estágios iniciais.
Na Figura 3 tem-se a representação do feedback de reforço e de seu padrão de comportamento, onde fica claro o crescimento acelerado à medida que decorre o tempo.
Figura 3. Juros compostos: um exemplo de feedback de reforço.
É importante observar que se esse comportamento se refere a um problema, a partir do momento em que o crescimento acelera, torna-se muito difícil alguma intervenção. O exemplo da Figura 3 demonstra um feedback de reforço bem conhecido: o do cálculo dos juros compostos: o valor “Principal” interage com a “Taxa de Juros” para gerar o valor dos “Juros” que serão acrescidos ao “Principal” antes do próximo ciclo.
Se o feedback positivo (ou de reforço) provoca um crescimento constante, pode ser chamado de ciclo virtuoso e, caso cause um declínio constante, de ciclo vicioso. Contudo, certamente não se pode dizer que o crescimento constante de um problema é um ciclo virtuoso e, dessa forma, o emprego desses termos fica restrito ao contexto adequado.
4.2 Feedback de Equilíbrio ou Negativo
Basicamente, um feedback de equilíbrio estabelece um objetivo, uma meta. Se o valor refletido pela variável de interesse está abaixo da meta, o funcionamento do loop negativo faz esse valor subir. Se o valor estiver acima, o loop o trás para baixo. Esse comportamento promove a estabilização do sistema. Isso pode ser útil em alguns casos e, em outros, pode significar um grave problema frente a mudanças que necessitam ser implementadas.
Figura 4. Exemplo de feedback de equilíbrio.
Na Figura 4 observa-se um exemplo muito comum de feedback de equilíbrio, representando um termostato. A “Temperatura Atual” interage com a “Temperatura Desejada”, gerando uma “Diferença”. Essa diferença, fundamentalmente definida pela simples equação Diferença = Temperatura Desejada – Temperatura Atual, provoca então uma ação para “Ajustar a Temperatura” que, por sua vez, modifica na mesma proporção a “Temperatura Atual”, reduzindo, conseqüentemente, a própria diferença. À medida que o ciclo se repete, a diferença tende para zero, não motivando mais nenhuma ação para ajustes na temperatura.
4.3 Feedback Negativo com Defasagem
Quando uma defasagem – tempo transcorrido entre as ações e as conseqüências (SENGE, 2003) – está presente em um feedback de equilíbrio, o comportamento resultante pode ser uma oscilação. Dependendo das características da estrutura, a oscilação pode perdurar indefinidamente ou reduzir sua amplitude gradualmente, à medida que a variável de interesse se estabilize em torno da meta.
No exemplo da Figura 5, a “Reputação do Serviço” faz aumentar a “Demanda dos Clientes”. Esse aumento, entretanto, provoca uma diminuição na “Qualidade do Serviço” que, ao interagir com o “Padrão de Qualidade” estabelece uma “Diferença” e, essa diferença de qualidade acaba por reduzir a “Reputação do Serviço”.
Observar a variável de interesse por um curto período de tempo pode fazer com que esse padrão não seja visível. Isso porque, antes do primeiro declínio, o comportamento é de
crescimento com tendência à estabilização (crescimento em “S”). Nessas condições, medidas inadequadas podem ser tomadas e conseqüências imprevisíveis podem se manifestar, dificultando ou mesmo impossibilitando o correto reconhecimento do padrão.
Figura 5. Exemplo de feedback de equilíbrio com defasagem.
4.4 Feedback de Reforço com Feedback de Equilíbrio
A combinação dos dois tipos básicos de feedback revela uma variedade bem interessante de padrão. Na Figura 6 apresenta-se uma situação onde um feedback de reforço promove um crescimento exponencial da variável de interesse que, posteriormente, fica sob o controle de um feedback de equilíbrio, estabilizando-se.
No exemplo da Figura 6, o “Marketing” gera “Demanda”, que aumenta as “Vendas” e, consequëntemente, a “Receita”, promovendo mais ações de “Marketing”. E assim sucessivamente, em um ciclo virtuoso. Entretanto, à medida que as vendas aumentam, o “Nicho de Mercado” diminui com o tempo, provocando uma frenagem no ciclo positivo e sua estabilização, posteriormente.
De fato, a maioria dos ciclos de crescimento vêm acompanhados de um feedback de equilíbrio pois, “nada cresce para sempre” (BELLINGER, 2004).
5 Escrevendo Diagramas Sistêmicos (Casual Loop Diagrams)
Para desenhar um diagrama sistêmico, deve-se decidir quais são as variáveis de interesse e, inicialmente, estudar a evolução dos valores dessas variáveis no tempo. É importante, também, buscar-se identificar, para aqueles momentos de mudança no comportamento da variável, se houve algum fato relevante que pudesse ter contribuído para isso. Com um gráfico do comportamento da variável no tempo, procura-se identificar qual o padrão de comportamento que se manifesta. Com as informações a respeito de fatos que possam ter influenciado alguma mudança nesse padrão, pode-se chegar aos modelos mentais (SENGE, 2003) que atuam no sistema. Finalmente, utiliza-se os conceitos de feedback de reforço e equilíbrio e seus padrões genéricos de comportamento associados para iniciar a construção de um diagrama sistêmico que irá explicar o padrão de comportamento observado.
Pode-se, a partir das sugestões de Richardson e Pugh (1981) e Kim (1992), descrever as etapas para a construção de um diagrama sistêmico, deixando clara a ordem e as funções de todos os seus componentes:
1. Deve-se pensar nos elementos de um diagrama sistêmico como se fossem variáveis, cujos valores podem crescer ou decrescer.
a. Usa-se substantivos, e não verbos, para descrever os elementos, uma vez que as ações (verbos) são representadas pelas setas no diagrama – “custo” ao invés de “aumento de custo”;
b. a definição de uma variável deve deixar clara qual posição significa “mais” para essa variável – “tolerância ao crime” ao invés de “atitude em relação ao crime”;
c. normalmente, é mais claro se o nome do elemento denota um senso positivo – “crescimento”, ao invés de “declínio”;
d. os links causais devem implicar uma relação de causalidade e não simplesmente uma seqüência temporal. Isto é: um link positivo do elemento A ao elemento B não significa “primeiro A ocorre e então B ocorre”. Particularmente, significa “quando A aumenta, B aumenta”;
2. à medida que se colocam os links no diagrama, deve-se pensar nos possíveis efeitos colaterais, os quais podem ocorrer em adição às influências já desenhadas. Uma vez identificados, decide-se se links deverão ou não ser adicionados para representar tais efeitos;
3. sempre existe um objetivo para os feedbacks de equilíbrio. O diagrama fica mais claro se o objetivo é mostrado juntamente com a “diferença” que dirige o loop para o objetivo. Isso pode facilmente ser visto nos diagramas apresentados anteriormente;
4. a diferença entre o estado atual e o estado percebido de um processo, freqüentemente é importante para explicar os padrões de comportamento. Dessa forma, pode ser importante incluir elementos causais para ambos. Em muitos casos existe uma defasagem antes que o estado atual seja percebido;
5. existem ainda diferenças entre as conseqüências de curto e longo prazo das ações, e essas necessitam ser distintas em loops diferentes;
6. se um link entre dois elementos necessita de muitas explicações, provavelmente há a necessidade de serem adicionados mais elementos entre esses, de forma a especificar mais claramente a situação;
7. deve-se manter o diagrama o mais simples possível. O objetivo principal do diagrama sistêmico não é descrever todos e cada um dos detalhes do processo, mas mostrar aqueles aspectos da estrutura de feedback que levam ao padrão de comportamento observado.
CONCLUSÃO
Foram demonstradas as relações de estruturas sistêmicas básicas com padrões de comportamentos de variáveis de interesse observadas ao longo do tempo.
Através de exemplos simples, definiu-se os principais elementos da sintaxe que constitui um diagrama sistêmico, demonstrando-se que “a chave para interpretar a realidade sistematicamente é enxergar círculos de influência, ao invés de linhas retas” (SENGE, 2003, p.106).
Torna-se claro, mediante o exposto, que o entendimento dos princípios e das dimensões sistêmicas, fundamenta uma metodologia competente para o entendimento das interações entre as estruturas, funções e processos dos sistemas complexos que regem, não somente a dinâmica das organizações mas, fundamentalmente, a dinâmica da vida.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BELLINGER, G. Mental Model Musings. Disponível em: <http://www.systems-thinking.org>. Acesso em: 5 mai. 2005.
BERTALANFFY, L. Von. Teoria Geral dos Sistemas. Petrópolis: Vozes, 1977. KIM, D.H. Toolbox: Guidelines for Drawing Causal Loop Diagrams. The Systems Thinker, vol. 3, n. 1, p. 5-6, 1992.
KIRKWOOD, C.W. System Dynamics Methods: A Quick Introduction. Tempe, Arizona: College of Business - Arizona State University, 1998.
RICHARDSON, G.P. PUGH III, A.L. Introduction to System Dynamics Modeling
with DYNAMO. Cambridge, Massachusetts: Productivity Press, 1981.
OBRAS CONSULTADAS
FURASTÉ, P. Normas Técnicas para o Trabalho Científico. 13.ed. Porto Alegre: s.n., 2004.
SENGE, P. M. A dança das mudanças. 8.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 1999.
