ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਕਿ
ਕੁਝ ਗ਼ਲਤ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਜਵਾਬ ਹਿੱਲਣਾ ਬੰਦ ਨਾ ਕਰ ਦੇਵੇ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਠੀਕ ਕਰੋ ਤਾਂ ਉਸ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਲੱਛਣ ਵੀ ਨਾਲ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਲੱਛਣ ਠੀਕ ਕਰੋ
ਤਾਂ ਉਹ ਵਾਪਸ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, IT ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਮਰੀਜ਼ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ, ਸਭ ਨਾਕਾਮੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਦੀ
ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਧੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ’ਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਤਰਕ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਧੀਆਂ
ਪੰਜ ਕਿਉਂਨਾਕਾਮੀ ਤੋਂ “ਕਿਉਂ” ਪੁੱਛੋ, ਫਿਰ
ਜਵਾਬ ਤੋਂ, ਪੰਜ ਵਾਰ। ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਛੋਟੀ ਟੀਮ। ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਲੱਭਦਾ ਹੈ — ਉਹੀ ਜਿਸ ’ਤੇ ਪੁੱਛਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸ਼ੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਤੰਤਰ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਲਈ ਚੰਗਾ; ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਨ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਉਲਝੇ ਹੋਣ, ਉੱਥੇ ਕਮਜ਼ੋਰ।
ਮੱਛੀ-ਹੱਡੀ (ਇਸ਼ੀਕਾਵਾ) ਚਿੱਤਰਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ
ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਛਾਂਟਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ — ਲੋਕ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ, ਸਮੱਗਰੀ, ਮਾਹੌਲ — ਰੀੜ੍ਹ ਤੋਂ ਨਿਕਲਦੀਆਂ ਹੱਡੀਆਂ ਵਜੋਂ ਖਿੱਚਿਆ। ਸਹਾਇਕ ਇਸ ਨੂੰ
ਸਮੂਹ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਤੋਂ ਭਰਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘਾ ਘੱਟ, ਚੌੜਾ ਵੱਧ: ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਨ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ’ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸ-ਰੁੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਨਾਕਾਮੀ ਤੋਂ AND/OR ਗੇਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮੁੱਢਲੀਆਂ
ਘਟਨਾਵਾਂ ਤੱਕ ਉੱਪਰੋਂ-ਹੇਠਾਂ ਤਰਕ-ਰੁੱਖ। ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਸਟੀਕ, ਜਿੱਥੇ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਾਕਾਮੀ ਦੇ
ਤਰੀਕੇ ਪਤਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਡਾਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮਾਜਿਕ ਦੁਨੀਆ ਕੋਲ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪੈਰੇਟੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮੁਤਾਬਕ ਗਿਣੋ ਅਤੇ
ਉਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਠੀਕ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਰਦ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ — ਛਾਂਟੀ ਦਾ ਸਾਧਨ, ਕਾਰਨ
ਲੱਭਣ ਦਾ ਨਹੀਂ।
ਢਾਂਚਾਗਤ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਸੰਵਾਦਜੋ ਲੋਕ
ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਜੀਅ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਪਰਖਦੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਇੱਕ ਜੋੜੀ, 75% ਦੀ ਹੱਦ ’ਤੇ — ਕਿ ਕੀ
ਹਰ ਕਾਰਨ ਹਰ ਦੂਜੇ ’ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਸਰ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ
(interpretive structural modelling), ਅਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਕਾਰਨ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਹਨ। ਪੰਜਾਹ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਅਮਲ,
ਕਈ ਸੌ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸੰਵਾਦ। ਇਹ ਸਾਈਟ ਇਹੀ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕਦੋਂ ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੂੰ
ਕਾਰਨ ਪਤਾ ਹੈ? ਜੇ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਖ਼ਰਾਬ ਹੋਈ, ਤਾਂ ਲੌਗਾਂ ਵਾਲਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵੋਟ ਪਾਉਂਦੇ ਪੰਦਰਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਛੇਤੀ ਕਾਰਨ ਲੱਭ ਲਵੇਗਾ। ਜੇ ਡਿਲੀਵਰੀਆਂ
ਦੇਰ ਨਾਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਰੀਜ਼ ਉਡੀਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਸਕੂਲ ਤੋਂ ਅਧਿਆਪਕ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕਸਬੇ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਰਨ ਜੁੜੇ ਹੋਏ
ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ — ਰਾਤ ਦੀ ਸ਼ਿਫ਼ਟ ਇੱਕ ਜਾਣਦੀ ਹੈ, ਡਿਸਪੈਚਰ ਦੂਜਾ, ਗਾਹਕ ਤੀਜਾ — ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਕੋਲ ਸਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਤਾਂ
ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਾਰਿਆਂ ਤੋਂ ਕਾਰਨ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕੜੀਆਂ ਪਰਖਣ ਦੇਣੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਲੱਭਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ
ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੰਨਦਾ ਸੀ।
ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਦੋ ਲੱਭਤਾਂ ਦੱਸਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਮੂਹ ਦੀ ਸਾਦੀ
ਚਰਚਾ ਵੀ ਇਹ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਸੀ ਕੜੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਹਿਮੀਅਤ ਮੁਤਾਬਕ
ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਗ਼ਲਤ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ — ਗ਼ਲਤ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ — ਅਤੇ ਜਿਸ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਉਸ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਮੰਗੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ
ਇੰਨਾ ਖਿਲਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਬਹੁਮਤ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ — ਖਿੰਡੀ ਸੋਚ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਸੰਵਾਦ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਬਣਿਆ ਹੈ: ਕੜੀਆਂ
ਪਰਖੇ ਜਾਣ ਤੱਕ ਕੋਈ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਕੜੀਆਂ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਭਾਰੀ ਬਹੁਮਤ ਨਾਲ ਪਰਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਚੰਗਾ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ, ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ: ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਨ ਕਿਨ੍ਹਾਂ ’ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਹੇਠਾਂ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਸਮੇਤ।
- ਹਰ ਕੜੀ ਆਪਣੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਸਮੇਤ, ਤਾਂ ਜੋ ਪਾਠਕ ਦੇਖ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਤੈਅ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ।
- ਵਿਵਾਦ ਰਿਕਾਰਡ ’ਤੇ, ਔਸਤ ਵਿੱਚ ਗੁਆਏ ਨਹੀਂ।
- ਉਪਾਅ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਪਰਖੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੌਲਾ ਪਾਉਂਦੇ ਲੱਛਣ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਨਹੀਂ।
ਸੱਤ ਪੜਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਨਮੂਨਾ ·
ਅਸਲ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਾਲੀ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਮਿਸਾਲ ·
ਇਹ ਸਾਈਟ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ ਵੀ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ