Attractiveness principle
આકર્ષણ સિદ્ધાંત એ સિસ્ટમ ડાયનેમિક્સના મૂળ સ્વરૂપોમાંનું એક છે. સિસ્ટમ આર્કેટાઇપ્સ ગતિશીલ જટિલ સિસ્ટમોમાં વર્તનની સામાન્ય પેટર્નનું વર્ણન કરે છે. આકર્ષણ સિદ્ધાંત એ વૃદ્ધિના મૂળ સ્વરૂપની મર્યાદાઓની વિવિધતા છે, જેમાં બહુવિધ મર્યાદાઓને કારણે પ્રતિબંધો છે. અહીં મર્યાદિત પરિબળો દરેક અલગ પાત્રના છે અને સામાન્ય રીતે એક જ રીતે વ્યવહાર કરી શકાતો નથી અને/અથવા (અને ખૂબ જ સંભવિત) તે બધાને સંબોધિત કરી શકાતા નથી. સમસ્યાનો પરિચય આકર્ષણ સિદ્ધાંત એ એક ખ્યાલ છે જે એ હકીકતનો સમાવેશ કરે છે કે કોઈપણ ઉત્પાદન અથવા પ્રકારનો વ્યવસાય ક્યારેય "બધા લોકો માટે બધી વસ્તુઓ" ન હોઈ શકે, જોકે કંપનીઓ ઘણીવાર આ રીતે અનુસરવાનો પ્રયત્ન કરે છે. ઉત્પાદનની લાક્ષણિકતાઓ પર જરૂરી નિર્ણયો લેવાની જરૂર છે કારણ કે તે તમામ પરિમાણોમાં સંપૂર્ણ ન હોઈ શકે. જો તે આમ નહીં કરે, તો ઉત્પાદન સફળ થવાનું નથી કારણ કે તેને કુદરતી અવરોધો (મર્યાદિત સંસાધનો) નો સામનો કરવો પડશે-વહેલા અથવા પછીના સમયમાં. તે જીવનની હકીકત છે કે (ધારો કે આપણે પ્રણાલીના ઘટકો વચ્ચેના સંબંધોને જાણતા હોઈએ છીએ) આપણે પ્રણાલીમાં નિષ્ણાત ફેરફારો કરીને આમાંની કેટલીક મર્યાદાઓને પ્રભાવિત કરી શકીએ છીએ, અટકાવી શકીએ છીએ અથવા દૂર કરી શકીએ છીએ. આર્કેટાઇપ આપણને સિસ્ટમના વર્તનની સમજ મેળવવામાં મદદ કરી શકે છે જેથી આપણે હાંસલ કરવા માંગતા પરિણામોને અટકાવતા પહેલા કયા મર્યાદિત પરિબળોને અટકાવવું તે આપણે ઓળખી અને નક્કી કરી શકીએ. પરંતુ હંમેશાં કેટલીક મર્યાદાઓ હશે જે આપણે ઘટાડી શકતા નથી અને ફક્ત "આપણે તેમની સાથે રહેવાનું શીખવું પડશે" અને આપણા લક્ષ્યો વચ્ચે સમાધાન કરવું પડશે. એપ્લિકેશન ક્ષેત્ર વિવિધ પ્રોજેક્ટ્સ અને વ્યવસાયોના સંચાલનમાં આકર્ષણ સિદ્ધાંત પ્રણાલીના મૂળ સ્વરૂપનું જ્ઞાન આવશ્યક છે. સંચાલકો નક્કી કરે છે કે પેઢીના સંભવિત ભાવિ સુધારણાના સંદર્ભમાં કઈ સમસ્યા વધુ આકર્ષક છે-મૂળ નામનું મૂળ ખરેખર આ બિંદુ પરથી આવ્યું છે. નિર્ણય લેનાર તરીકે વ્યવસ્થાપકને આવી જટિલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કાર્યક્ષમ સમર્થનની જરૂર હોય છે, અને સિસ્ટમ ગતિશીલતા આ ભૂમિકા ભજવી શકે છે. તેનો મુખ્ય ફાયદો ઉચ્ચ જટિલતા સુધી પહોંચવાની અને એક સાથે ગણતરીઓ પૂરી પાડવાની ક્ષમતા છે. આનો ઉપયોગ સિસ્ટમની ભાવિ સંભવિત વર્તણૂક નક્કી કરવા માટે થઈ શકે છે. જો સંચાલકો સમસ્યાના મૂળ સ્વરૂપને ઓળખવામાં સક્ષમ હોય તો તે ઘણીવાર તેમને ઓછા ખર્ચે તેને ઉકેલવામાં મદદ કરે છે અને તેઓ ઘણીવાર તેનું માળખું બદલવામાં પણ સક્ષમ હોય છે. આકર્ષણ સિદ્ધાંત શબ્દનો ઉપયોગ સૌપ્રથમ સિસ્ટમ ડાયનેમિક્સના શોધક જય ડબ્લ્યુ. ફોરેસ્ટર દ્વારા કરવામાં આવ્યો હતો. ફોરેસ્ટરના જણાવ્યા અનુસાર, વૃદ્ધિને નિયંત્રિત કરવાનો એકમાત્ર રસ્તો આકર્ષણને નિયંત્રિત કરવાનો છે. આ વિષય પરના અન્ય સંદર્ભો ધ સિસ્ટમ્સ થિંકર અને ધ ફિફ્થ ડિસિપ્લિન ફીલ્ડબુકમાં માઈકલ ગુડમેન અને આર્ટ ક્લેનરના લેખો અને ભાગોમાં મળી શકે છે. મોડેલ માળખું સિસ્ટમ રિઇન્ફોર્સિંગ લૂપ અને ઓછામાં ઓછી બે બેલેન્સિંગ લૂપ્સથી બનેલી હોય છે. મોડેલ ફંડામેન્ટલ્સની સમજ માટે કાર્યકારણ લૂપ આકૃતિ અને સ્ટોક અને ફ્લો આકૃતિ જુઓ. રિઇન્ફોર્સિંગ લૂપ (આકૃતિ 1 અને 2 માં R1) વૃદ્ધિને વેગ આપવાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે-વધતી ક્રિયા પરિણામો ઉત્પન્ન કરી રહી છે. આ એક સકારાત્મક પ્રતિસાદ લૂપ છે-જેટલી વધુ વધતી ક્રિયા લેવામાં આવે છે, પરિણામનું સ્તર એટલું ઊંચું હોય છે, અને તેમ છતાં પરિણામ પોતે વધુ વધતી ક્રિયા ઉત્પન્ન કરે છે. બેલેન્સિંગ લૂપ્સ (આકૃતિ 1 અને 2 માં B2 અને B3) સિસ્ટમ તેની મૂળ સ્થિતિમાં પાછા ફરવાની રીતને રજૂ કરે છે. રિઇન્ફોર્સિંગ લૂપમાં ઉત્પન્ન થયેલું પરિણામ બેલેન્સિંગ લૂપમાં પ્રભાવિત થાય છે. ત્યાં (ઓછામાં ઓછી) બે મર્યાદાઓ છે જે સિસ્ટમમાં ધીમી ક્રિયાઓનું કારણ બને છે અને તેમાં ઉમેરો કરે છે. મર્યાદિત ક્રિયાઓ સામાન્ય રીતે પરિણામોના વિવિધ સ્તરે પ્રણાલીને પ્રભાવિત કરવાનું શરૂ કરે છે. ત્યારથી તે ક્ષણે ધીમી ક્રિયાઓ સિસ્ટમમાં એક સાથે કાર્ય કરે છે. બંને ધીમી ક્રિયાઓ કુલ ધીમી ક્રિયામાં ફાળો આપે છે. કુલ ધીમી ક્રિયા પછી પરિણામોને અટકાવે છે (આ પ્રક્રિયા સમયસર વિલંબિત થાય છે). જો આપણે રિઇન્ફોર્સિંગ લૂપ પર પાછા આવીએ તો આપણે જોઈ શકીએ છીએ કે અવરોધિત પરિણામો વધતી ક્રિયાને ઘટાડી રહ્યા છે જે ફરીથી ઘટાડેલા પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. કયા મર્યાદાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું અને પ્રથમ સંબોધિત કરવું તે નક્કી કરવા માટે ટ્રેડ-ઓફ્સ ટ્રેડ-ઓફ્સની ગણતરી કરવી આવશ્યક છે. જે પરિણામો માટે ભવિષ્યના લાભની દ્રષ્ટિએ વધુ આકર્ષક છે તેની સાથે વ્યવહાર કરવા માટે પસંદ કરવું જોઈએ. ઇચ્છિત પરિણામ સુધી પહોંચવાના સંદર્ભમાં દરેક ધીમી ક્રિયાઓ અને તેમના મૂલ્યોને દૂર કર્યા પછી ભવિષ્યની પરિસ્થિતિઓની તુલના કરવી જરૂરી છે. પરંતુ માત્ર તે જ નહીં કે જેની વધુ અસર પડશે તે પસંદ કરવું જોઈએ પરંતુ નિર્ણય લેતી વખતે પરસ્પરાવલંબી મર્યાદાઓને દૂર કરતી વખતે સંભવિત સહક્રિયાત્મક અસરને ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ. આકૃતિ 3 અને 4 માં સિસ્ટમ વર્તણૂક આલેખ સિમગુઆ સિમ્યુલેશન ટૂલમાં સિમ્યુલેશનના પરિણામો દર્શાવે છે. તમે સિમગુઆ આકર્ષણ સિદ્ધાંત મોડેલ પણ ચલાવી શકો છો. ઉદાહરણો પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટ ઉદાહરણ જોખમની નકારાત્મક અસર ધરાવતો પ્રોજેક્ટ છે. કેટલાક લોકોને ટીમમાંથી દૂર કરવામાં આવ્યા હતા, પ્રોજેક્ટની સામગ્રીમાં અણધાર્યા ફેરફારો થયા છે અને આર્થિક સંજોગો પણ બદલાયા છે. તેની ગુણવત્તા, સમયપત્રક અને ખર્ચના સૂચકાંકોને જાળવી રાખવાની જરૂર છે. વ્યવસ્થાપનનું કાર્ય પ્રોજેક્ટના સૂચકાંકોની દ્રષ્ટિએ શક્ય તેટલા સંસાધનોની ફાળવણી કરવાનું છે. સંસાધનો મર્યાદિત હોવાને કારણે તકો વચ્ચે સમાધાન કરવું જરૂરી છે. ભૌગોલિક વિસ્તારોનું આકર્ષણ જય ડબ્લ્યુ. ફોરેસ્ટરે ભૌગોલિક વિસ્તારોના આકર્ષણ સિદ્ધાંતનો અભ્યાસ કર્યો હતો. તેઓ જણાવે છે કે વિશ્વના તમામ સ્થળો સંતુલન તરફ વલણ ધરાવે છે જ્યાં તેઓ બધા સમાન રીતે આકર્ષક છે, ભલે તે વસ્તી વર્ગ ગમે તે હોય. સંભવિત રહેવાસીઓ માટે તેની ઇચ્છનીયતાના સંદર્ભમાં આકર્ષણને શહેરનું એકંદર મૂલ્યાંકન થવા દો. જો કોઈ શહેરમાં વધુ આકર્ષણ હોય તો લોકો આ શહેરમાં સ્થળાંતર કરે છે, જે આવાસની કિંમતોમાં વધારો કરે છે જે દુર્લભ બની રહી છે, નોકરીની તકોનું વધુ પડતું ભારણ (બેરોજગારી તરફ દોરી જાય છે), પર્યાવરણીય તણાવ વધી રહ્યો છે, શહેરમાં વધુ પડતી ભીડ થઈ રહી છે વગેરે. આ ફેરફારો સમાનતાની પ્રક્રિયા તરીકે ચળવળની અસર દર્શાવે છે જે ઉલ્લેખિત શહેરને ઓછું અને ઓછું આકર્ષક બનાવે છે-(આદર્શ) બિંદુ પર જ્યારે કોઈ હવે તેની તરફ જવા માંગતું નથી. આપણે આ પરિસ્થિતિને ફોરેસ્ટરના શબ્દો દ્વારા સમજાવી શકીએ છીએઃ આકર્ષણના સિદ્ધાંતને સમજાવવા માટે, એક ક્ષણ માટે આદર્શ શહેરની કલ્પના કરો. કદાચ આદર્શ શહેર એ હશે કે જ્યાં ઓછા ખર્ચે સહેલાઈથી ઉપલબ્ધ રહેઠાણ હોય, ઊંચા વેતન પર વધારાની નોકરીઓ હોય, ઉત્તમ શાળાઓ હોય, ધુમાડો કે પ્રદૂષણ ન હોય, પોતાના કાર્યસ્થળની નજીક આવાસો હોય, કોઈ ગુનો ન હોય, સુંદર ઉદ્યાનો ન હોય, સાંસ્કૃતિક તકો ન હોય અને આ યાદીમાં વાચક પોતાની પસંદગીઓ ઉમેરી શકે. ધારો કે આવું એક શહેર અસ્તિત્વમાં હતું. શું થશે? તેને રહેવા માટે આદર્શ સ્થળ માનવામાં આવશે. દરેક જગ્યાએથી લોકો આદર્શ શહેરમાં ત્યાં સુધી જતા જ્યાં સુધી વધતી જતી વસ્તીના કારણે ફાયદાઓ એટલા વધ્યા ન હતા કે અન્ય સ્થળોની સરખામણીમાં આ શહેર કોઈ ચોખ્ખું આકર્ષણ પ્રદાન કરતું ન હતું. (, પૃ. 275-276) રિચાર્ડ સી. ડંકન દ્વારા જણાવ્યા મુજબ, ફોરેસ્ટરના વર્ડ ડાયનેમિક્સ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને ત્રીજી દુનિયાના દેશોના વર્તનની આગાહી કરવી એ દર્શાવે છે કે આ દેશોમાંથી યુએસએમાં સ્થળાંતર અટકાવવું શક્ય નથી કારણ કે આ દેશો ક્યારેય યુએસએના ભૌગોલિક આકર્ષણના સ્તર સુધી પહોંચી શકતા નથી (અને તેથી હંમેશા સ્થળાંતર કરવાની વૃત્તિ રહેશે). અસરકારક વ્યૂહરચનાઓ અહીં વ્યવહારમાં આકર્ષણના સિદ્ધાંત સાથે વ્યવહાર કરવા માટે સંભવિત અસરકારક વ્યૂહરચનાઓની સૂચિ છે. વૃદ્ધિ મર્યાદિત છે તે જાણવું એ પ્રથમ પગલું છે. આંતરદૃષ્ટિ મર્યાદાઓની પરસ્પર ક્રિયાપ્રતિક્રિયા દ્વારા જટિલ છે, તેથી તેમના સંબંધોનું વિશ્લેષણ પ્રાથમિકતા હોવી જોઈએ. આવા વિશ્લેષણ સંભવિત સમન્વયને પણ જાહેર કરી શકે છે જે કાળજીપૂર્વક પસંદ કરેલી મર્યાદામાં સંસાધનોની ફાળવણી કરીને પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. મર્યાદિત સંસાધનોને અન્ય સંસાધનો દ્વારા બદલવાનો વિચાર કરો. મુખ્ય વ્યૂહરચના એ છે કે મર્યાદાઓનું નિરીક્ષણ કરવું અને ઇચ્છિત પરિણામો મેળવવા માટે તેમાંથી કોને ઘટાડવી અથવા દૂર કરવી અનુકૂળ છે તે નક્કી કરવા માટે ટ્રેડઓફ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરવો. (એક) આકર્ષણના સ્વીકાર્ય સ્તરને વ્યાખ્યાયિત કરો. ધીમી ક્રિયાઓ સામાન્ય રીતે એક જ સમયે દેખાતી નથી તેથી સમયાંતરે તેનું સંચાલન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. મર્યાદાઓની જેમ વર્તવાનું શરૂ કરે તે પહેલાં મર્યાદાઓને અટકાવવાનો પ્રયાસ કરો. જેમ જેમ મર્યાદાઓ પરિણામોના વિવિધ સ્તરો પર અસર કરવાનું શરૂ કરે છે તેમ તેમ યોગ્ય સમય જાળવવો મહત્વપૂર્ણ છે-તે ક્ષણને અટકાવો જ્યારે મર્યાદા તેની ભૂમિકા ભજવવાનું શરૂ કરે છે પરંતુ તેની અસરને ટાળવા માટે સંસાધનોનો બગાડ ન કરો જ્યાં સુધી તે જરૂરી ન હોય. તે ધ્યાનમાં રાખવું અગત્યનું છે કે ગતિશીલ જટિલતા ઘણી વાર વિરોધાભાસી હોય છે-કારણ અને અસર સમય અને અવકાશમાં દૂર હોય છે, પરંતુ નિર્ણય લેનારાઓ તેમની અસરોના "નજીકના" કારણો શોધવાનું વલણ ધરાવે છે. ઉકેલ એ છે કે સમસ્યાના લક્ષણો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું નહીં, પરંતુ તેના કારણો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું. સંદર્ભો વધુ વાંચન સિસ્ટમ વિચારક. પેગાસસ કોમ્યુનિકેશન્સ, ઇન્ક. વાલ્થમ, એમએ. બાહ્ય કડીઓ સિમગુઆ સિમ્યુલેશન ટૂલ સિમગુઆ એટ્રૈક્ટિવનેસ પ્રિન્સિપલ મોડેલ સિસ્ટમ્સ Thinking.org સિસ્ટમ ડાયનેમિક્સ સોસાયટી કોમ્પ્લેક્સ સિસ્ટમ્સ થિયરી