Attractiveness principle
আকর্ষণীয় নীতি হল সিস্টেম ডাইনামিক্সের প্রত্নতাত্ত্বিক রূপগুলির মধ্যে একটি। সিস্টেম প্রত্নতাত্ত্বিকগুলি গতিশীল জটিল সিস্টেমে আচরণের সাধারণ নিদর্শনগুলি বর্ণনা করে। আকর্ষণীয় নীতি হল একাধিক সীমার কারণে সৃষ্ট বিধিনিষেধ সহ সীমার থেকে বৃদ্ধির আদিরূপের একটি বৈচিত্র। এখানে সীমাবদ্ধ কারণগুলি প্রতিটি ভিন্ন চরিত্রের এবং সাধারণত একইভাবে মোকাবেলা করা যায় না এবং/অথবা (এবং খুব সম্ভবত) সেগুলি সবগুলি সমাধান করা যায় না। সমস্যাটির পরিচিতি আকর্ষণ নীতি এমন একটি ধারণা যা এই সত্যকে অন্তর্ভুক্ত করে যে কোনও পণ্য বা ধরণের ব্যবসা কখনই "সমস্ত মানুষের কাছে সমস্ত কিছু" হতে পারে না যদিও সংস্থাগুলি প্রায়শই এইভাবে অনুসরণ করার চেষ্টা করে। পণ্যের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্ত নিতে হবে কারণ এটি সমস্ত মাত্রায় নিখুঁত হতে পারে না। যদি সে তা না করে, তবে পণ্যটি সফল হতে যাচ্ছে না কারণ প্রাকৃতিক সীমাবদ্ধতার (সীমিত সম্পদ) মুখোমুখি হতে হবে-শীঘ্রই বা পরে। এটি জীবনের একটি সত্য যে (ধরে নিই যে আমরা সিস্টেমের উপাদানগুলির মধ্যে সম্পর্ক জানি) আমরা সিস্টেমে বিশেষজ্ঞ পরিবর্তন করার মাধ্যমে এই সীমাবদ্ধতাগুলির কিছু প্রভাবিত করতে, বাধা দিতে বা অপসারণ করতে পারি। আর্কেটাইপ আমাদের সিস্টেমের আচরণ সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি পেতে সহায়তা করতে পারে যাতে আমরা যে ফলাফলগুলি অর্জন করতে চাই তা বাধা দেওয়ার আগে কোন সীমাবদ্ধ কারণগুলি প্রতিরোধ করতে হবে তা আমরা সনাক্ত করতে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারি। কিন্তু সবসময়ই কিছু সীমা থাকবে যা আমরা কমাতে পারব না এবং কেবল "আমাদের তাদের সঙ্গে বাঁচতে শিখতে হবে" এবং আমাদের লক্ষ্যের মধ্যে আপস করতে হবে। বিভিন্ন প্রকল্প এবং ব্যবসার ব্যবস্থাপনায় আকর্ষণীয় নীতি ব্যবস্থার জ্ঞান অপরিহার্য। ব্যবস্থাপকরা সিদ্ধান্ত নেন যে কোম্পানির সম্ভাব্য ভবিষ্যতের উন্নতির ক্ষেত্রে কোন সমস্যাটি বেশি আকর্ষণীয়-আদিরূপের নামের উৎপত্তি আসলে এই বিন্দু থেকে এসেছে। একজন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী হিসাবে ব্যবস্থাপকের এই ধরনের জটিল সমস্যা সমাধানে দক্ষ সমর্থন প্রয়োজন এবং সিস্টেমের গতিশীলতা এই ভূমিকা পালন করতে পারে। এর প্রধান সুবিধা হল উচ্চতর জটিলতায় পৌঁছানোর এবং একযোগে গণনা প্রদান করার ক্ষমতা। এগুলি সিস্টেমের ভবিষ্যতের সম্ভাব্য আচরণ নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যদি পরিচালকরা কোনও সমস্যার মূল রূপটি সনাক্ত করতে সক্ষম হন তবে এটি প্রায়শই তাদের কম খরচে এটি সমাধান করতে সহায়তা করে এবং তারা প্রায়শই এর কাঠামো পরিবর্তন করতে সক্ষম হয়। ইতিহাস আকর্ষণীয় নীতি শব্দটি প্রথম ব্যবহার করেন সিস্টেম ডাইনামিক্সের উদ্ভাবক জে ডব্লিউ ফরেস্টার। ফরেস্টারের মতে, বৃদ্ধি নিয়ন্ত্রণের একমাত্র উপায় হল আকর্ষণ নিয়ন্ত্রণ করা। এই বিষয়ে অন্যান্য উল্লেখগুলি দ্য সিস্টেমস থিঙ্কার এবং দ্য ফিফথ ডিসিপ্লিন ফিল্ডবুকে মাইকেল গুডম্যান এবং আর্ট ক্লাইনারের নিবন্ধ এবং অংশে পাওয়া যাবে। মডেল কাঠামো সিস্টেমটি একটি শক্তিশালী লুপ এবং কমপক্ষে দুটি ব্যালেন্সিং লুপ নিয়ে গঠিত। মডেলের মৌলিক বিষয়গুলির অন্তর্দৃষ্টির জন্য কার্যকারণ লুপ রেখাচিত্র এবং স্টক এবং ফ্লো রেখাচিত্র দেখুন। রিইনফোর্সিং লুপ (চিত্র 1 এবং 2-এ আর1) ত্বরান্বিত বৃদ্ধির প্রতিনিধিত্ব করে-একটি ক্রমবর্ধমান ক্রিয়া ফলাফল তৈরি করছে। এটি একটি ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া চক্র-যত বেশি ক্রমবর্ধমান পদক্ষেপ নেওয়া হয়, ফলাফলের মাত্রা তত বেশি হয় এবং তবুও ফলাফল নিজেই আরও বেশি ক্রমবর্ধমান পদক্ষেপ তৈরি করে। ভারসাম্যপূর্ণ লুপগুলি (চিত্র 1 এবং 2-এ বি 2 এবং বি 3) সিস্টেমটি তার মূল অবস্থায় ফিরে আসার উপায়কে উপস্থাপন করে। শক্তিশালীকরণ লুপে উত্পাদিত ফলাফল ভারসাম্য লুপের মধ্যে প্রভাবিত হয়। সিস্টেমে ধীর ক্রিয়া ঘটানোর এবং সেগুলিতে যোগ করার (অন্তত) দুটি সীমা রয়েছে। সীমাবদ্ধ ক্রিয়াগুলি সাধারণত ফলাফলের বিভিন্ন স্তরে সিস্টেমকে প্রভাবিত করতে শুরু করে। সেই মুহূর্ত থেকে ধীর ক্রিয়াগুলি একই সাথে সিস্টেমে কাজ করে। উভয় ধীর ক্রিয়া সম্পূর্ণ ধীর ক্রিয়ায় অবদান রাখে। মোট ধীর ক্রিয়া তখন ফলাফলকে বাধা দেয় (এই প্রক্রিয়াটি সময়মতো বিলম্বিত হয়)। যদি আমরা শক্তিশালীকরণ লুপে ফিরে আসি তবে আমরা দেখতে পাচ্ছি যে বাধাগ্রস্ত ফলাফলগুলি ক্রমবর্ধমান ক্রিয়া হ্রাস করছে যা আবার হ্রাসকৃত ফলাফলের দিকে পরিচালিত করছে। ট্রেড-অফ ট্রেড-অফগুলি অবশ্যই গণনা করতে হবে কোন সীমার উপর ফোকাস করতে হবে এবং প্রথমে সমাধান করতে হবে। ফলাফলের ক্ষেত্রে ভবিষ্যতের সুবিধার দিক থেকে যেটি বেশি আকর্ষণীয়, তা মোকাবিলা করার জন্য বেছে নেওয়া উচিত। কাঙ্ক্ষিত ফলাফলে পৌঁছানোর ক্ষেত্রে প্রতিটি ধীর গতি এবং তাদের মানগুলি সরিয়ে ফেলার পরে ভবিষ্যতের পরিস্থিতিগুলির তুলনা করা প্রয়োজন। তবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় কেবল বৃহত্তর প্রভাব ফেলবে এমনটিই বেছে নেওয়া উচিত নয়, আন্তঃনির্ভরশীল সীমা অপসারণের সময় একটি সম্ভাব্য সমন্বিত প্রভাব বিবেচনা করা উচিত। চিত্র 3 এবং 4-এ সিস্টেম আচরণ গ্রাফ সিমগুয়া সিমুলেশন টুলের সিমুলেশনের ফলাফল দেখায়। আপনি সিমগুয়া অ্যাট্র্যাক্টিভিনেস প্রিন্সিপল মডেলও চালাতে পারেন। উদাহরণ প্রকল্প ব্যবস্থাপনার উদাহরণ ঝুঁকির নেতিবাচক প্রভাব সহ একটি প্রকল্প রয়েছে। কিছু লোককে দল থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে, প্রকল্পের বিষয়বস্তুতে অপ্রত্যাশিত পরিবর্তন হয়েছে এবং অর্থনৈতিক পরিস্থিতিও পরিবর্তিত হয়েছে। এর গুণমান, সময়সূচী এবং খরচের সূচকগুলি বজায় রাখতে হবে। ব্যবস্থাপনার কাজ হল প্রকল্পের সূচকগুলির পরিপ্রেক্ষিতে যতটা সম্ভব সম্পদ বরাদ্দ করা। সম্পদ সীমিত হওয়ার কারণে সুযোগগুলির মধ্যে বিনিময় করা প্রয়োজন। ভৌগোলিক এলাকার আকর্ষণ জে ডব্লিউ ফরেস্টার ভৌগলিক এলাকার আকর্ষণ নীতি অধ্যয়ন করেন। তিনি বলেছেন যে বিশ্বের সমস্ত জায়গাই ভারসাম্যের প্রবণতা দেখায় যেখানে তারা সকলেই সমানভাবে আকর্ষণীয়, জনসংখ্যার শ্রেণী যাই হোক না কেন। সম্ভাব্য বাসিন্দাদের জন্য একটি শহরের আকাঙ্ক্ষার দিক থেকে আকর্ষণকে সামগ্রিক মূল্যায়ন করা যাক। যদি কোনও শহরে মানুষের আকর্ষণ বেশি থাকে, তাহলে মানুষ এই শহরে চলে আসে, যার ফলে আবাসনগুলির দাম বৃদ্ধি পায় যা দুর্লভ হয়ে উঠছে, কাজের সুযোগের অতিরিক্ত বোঝা (বেকারত্বের দিকে পরিচালিত করে), পরিবেশগত চাপ বাড়ছে, শহর অতিরিক্ত ভিড় করছে ইত্যাদি। এই পরিবর্তনগুলি আন্দোলনের প্রভাবকে একটি সমতা প্রক্রিয়া হিসাবে প্রদর্শন করে যা উল্লিখিত শহরটিকে কম এবং কম আকর্ষণীয় করে তোলে-(আদর্শ) বিন্দুতে যখন কেউ আর সেখানে যেতে চায় না। আমরা ফরেস্টারের কথার মাধ্যমে এই পরিস্থিতিটি ব্যাখ্যা করতে পারিঃ আকর্ষণের নীতিটি ব্যাখ্যা করার জন্য, এক মুহুর্তের জন্য আদর্শ শহরটি কল্পনা করুন। সম্ভবত আদর্শ শহরটি এমন হবে যেখানে কম খরচে সহজলভ্য আবাসন, উচ্চ মজুরিতে উদ্বৃত্ত চাকরি, চমৎকার স্কুল, ধোঁয়া বা দূষণ নেই, কর্মস্থলের কাছাকাছি আবাসন, কোনও অপরাধ, সুন্দর উদ্যান, সাংস্কৃতিক সুযোগ নেই এবং এই তালিকায় পাঠক তার নিজস্ব পছন্দগুলি যুক্ত করতে পারেন। ধরুন, এরকম একটি শহর ছিল। কি হবে? এটি বসবাসের জন্য আদর্শ স্থান হিসাবে বিবেচিত হবে। সর্বত্র থেকে লোকেরা আদর্শ শহরে চলে যেত যতক্ষণ না ক্রমবর্ধমান জনসংখ্যার দ্বারা সুবিধাগুলি এতটাই জলাভূমি হয়ে যায় যে অন্যান্য অবস্থানের তুলনায় শহরটি কোনও নিট আকর্ষণ সরবরাহ করবে না। (, পৃ. রিচার্ড সি ডানকান যেমন বলেছেন, তৃতীয় বিশ্বের দেশগুলির আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ফরেস্টারের ওয়ার্ড ডাইনামিক্স মডেল ব্যবহার করে দেখা যায় যে এই দেশগুলি থেকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে অভিবাসন বন্ধ করা সম্ভব নয় কারণ এই দেশগুলি কখনই মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ভৌগলিক আকর্ষণের স্তরে পৌঁছতে পারে না (এবং তাই অভিবাসনের প্রবণতা সর্বদা থাকবে)। কার্যকরী কৌশল এখানে সম্ভাব্য কার্যকরী কৌশলগুলির একটি তালিকা রয়েছে যার উপর ভিত্তি করে অনুশীলনে আকর্ষণ নীতি মোকাবেলা করা যেতে পারে। বৃদ্ধি সীমিত তা জানা হল প্রথম পদক্ষেপ। সীমার পারস্পরিক মিথস্ক্রিয়া দ্বারা অন্তর্দৃষ্টি জটিল হয়, তাই তাদের সম্পর্কের বিশ্লেষণকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। এই ধরনের বিশ্লেষণ সম্ভাব্য সমন্বয়ও প্রকাশ করতে পারে যা যত্ন সহকারে নির্বাচিত সীমার মধ্যে সম্পদ বরাদ্দ করে অর্জন করা যেতে পারে। সীমিত সম্পদকে অন্য সম্পদ দ্বারা প্রতিস্থাপনের কথা বিবেচনা করুন। প্রভাবশালী কৌশল হল সীমা পর্যবেক্ষণ করা এবং কাঙ্ক্ষিত ফলাফল পাওয়ার জন্য কোনটি হ্রাস করা বা অপসারণ করা সুবিধাজনক তা নির্ধারণের জন্য ট্রেডঅফ বিশ্লেষণ ব্যবহার করা। (এক) আকর্ষণের গ্রহণযোগ্য মাত্রা নির্ধারণ করুন। ধীর ক্রিয়াগুলি সাধারণত একই সময়ে প্রদর্শিত হয় না তাই সময়ের মধ্যে সেগুলি পরিচালনা করা গুরুত্বপূর্ণ। সীমাগুলি সীমার মতো কাজ করতে শুরু করার আগে সীমাবদ্ধ করার চেষ্টা করুন। সীমাবদ্ধতা বিভিন্ন স্তরের ফলাফলের উপর প্রভাব ফেলতে শুরু করার সাথে সাথে সঠিক সময় বজায় রাখা গুরুত্বপূর্ণ-যখন সীমাটি তার ভূমিকা পালন করতে শুরু করে সেই মুহুর্তে বাধা দেওয়া কিন্তু প্রয়োজন না হলে তার প্রভাব এড়াতে সম্পদ নষ্ট করবেন না। এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে গতিশীল জটিলতা প্রায়শই বিপরীতমুখী-কারণ এবং প্রভাব সময় এবং স্থানের মধ্যে দূরবর্তী, তবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা বরং তাদের প্রভাবগুলির "কাছাকাছি" কারণগুলি সন্ধান করার প্রবণতা দেখান। সমাধানটি হল সমস্যার লক্ষণগুলিতে মনোনিবেশ করা নয়, বরং এর কারণগুলিতে মনোনিবেশ করা। আরও পড়ুন দ্য সিস্টেমস থিঙ্কার। পেগাসাস কমিউনিকেশনস, ইনকর্পোরেটেড. ওয়ালথাম, এমএ। বাহ্যিক লিঙ্ক সিমগুয়া সিমুলেশন টুল সিমগুয়া অ্যাট্র্যাক্টিভিনেস প্রিন্সিপল মডেল সিস্টেম Thinking.org সিস্টেম ডায়নামিক্স সোসাইটি কমপ্লেক্স সিস্টেম তত্ত্ব