Hệ thống động phi tuyến tính và thuyết hỗn mang

Trong những năm gần đây, hai nội dung xuất hiện đã mở ra hướng tiếp cận mới trong quản lý tổ chức, gồm hệ thống động phi tuyến tính và thuyết hỗn mang trong toán học, khi mà các đẳng thức đơn giản có thể mô tả những hành vi phức tạp và hỗn loạn trong xã hội. Hiệu ứng những con bướm đạp cánh ở Mexico có thể gây ra bão ở Trung Quốc là ví dụ cho hiện tượng trên; phản ảnh sự phụ thuộc nhạy cảm vào các điều kiện ban đầu, rằng những thay đổi nhỏ có thể tạo nên những tác động lớn trong đời sống xã hội trên thế giới.

Thuyết hỗn mang “là dự luật cho hệ thống dù đóng hay mở phúc tạp đến nỗi những thay đổi trong một phút có thể gây nên những thay đổi phức tạp và không thể dự đoán được” (Smither, Houston và McIntire, 1996, p. 471). Thuyết hỗn mang công nhận rằng tổ chức là hệ thống động phi tuyến tính, là nơi tập hợp các nguồn lực đa dạng được và chúng có tác động lẫn nhau cũng như đối ứng.

 Thuyết hỗn mang cho rằng không thể dự đoán được điều gì sẽ xảy ra trong môi trường của tổ chức, những lối sai nhỏ trong dự đoán có thể gây nên những hậu quả lớn, và từ đó có tác động lớn đến sự chính xác của dự đoán (Smolowitz và các cộng sự, 1996). Nếu như dự đoán sai thì chiến lược áp dụng cũng trở nên không phù hợp. Điều này hoàn toàn ngược lại đối với phân tích tổ chức chính thống, vốn tập trung vào mối quan hệ giữa tuyến nguyên nhân và kết quả tuyến tính với sự thể hiện của hệ thống và sự hài lòng về công việc là những biến phụ thuộc quan trọng.

Do đó cần đánh giá lại các cách tiếp cận hoạch định chiến lược và những thay đổi về mặt tổ chức đã được lên kế hoạch trong doanh nghiệp. Những cách tiếp cận này áp dụng hướng dẫn N-bước để thay đổi của Collins (1998). Cụ thể, ông cho rằng không nên giả định các vấn đề liên quan tới xác định và chẩn đoán thay đổi có thể được khác phục bởi những phương pháp mang tích cơ chế mà không thể hiện bất kì sự thông cảm nào cho những động lực, định hướng, tham vọng và có, những nỗi sợ hãi của người khác.

Các nhà khoa học thấy rằng đặc điểm động lực học của thuyết hỗn loạn cũng tương tự như mô hình đặc điểm của mô hình động lực học hệ thống. vì vậy nó có thể được coi như sự mở rộng của động lực học hệ thống. Mô hình động lực học hệ thống bao gồm nhiều đẳng thức phi tuyến tính tương quan diễn tả lại chuyển động của những hiện tượng qua thời gian ở mức độ vĩ mô để tìm ra cách thức mà toàn bộ hiện tượng đang thay đổi theo thời gian. Mô hình là kết quả đầu ra trong một giai đoạn được tính toán và được coi như dữ liệu đầu vào để tính toán kết quả đầu ra cho giai đoạn tiếp theo. Mô hình được lặp lại liên tục và đặc điểm chuyển động được nghiên cứu để xác định đặc điểm động lực học. Mô tả này cũng đúng với các mô hình được sử dụng trong lý thuyết hỗn loạn. Những mô hình nghiên cứu động lực học hệ thống này cho thấy các thức mô hình tạo nên những chuyển động ổn định và có thể dự đoán được đối với những thang đo giá trị nhất định. Mô hình này tạo ra mô hình hành vi cân bằng. Theo ngôn ngữ của thuyết hỗn loạn thì nó được đề cập đến như một điểm hội tụ, nơi mà mô hình ổn định tại điểm cân bằng. Tại những thang đo giá trị khác, mô hình sản xuất những vòng tuần hoàn chuyển động hoàn toàn ổn định và có thể dự đoán được. theo ngôn ngữ của thuyết hỗn loạn thì đây là một chu kì hoặc điểm hộ từ giai đoạn hai. Ở thang đo giá trị khác, một mô hình động lực học hệ thống cho ra những hành vi không ổn định. Theo ngôn ngữ của thuyết hỗn loạn thì đây là “hỗn loạn đa chiều”, một đặc điểm của sự phân mảnh.

Gần đây, lý thuyết về động lực học hệ thống cũng được áp dụng vào các mô hình hỗn loạn. Giữa các thang đo đó hệ thống ổn định hoặc không đổn định là những giá trị của hệ thống khi chuyển động ngẫu nhiên. Đặc điểm này gắn với sự bất thường thường xuyên hay bất ổn ổn định; có nghĩa các khả năng là không thể dự đoán được. Đặc điểm này là sự cân bằng giữa ổn định và không ổn định, sự lật đi lật lại giữa phản hồi tích cực và tiêu cực chứ không phải là nó nằm hoàn toàn ở trạng thái ổn định hoặc không ổn định. Chú ý rằng “sự hỗn loạn” không có nghĩa là sự nhần lẫn mà là một loại hình mà chúng ta không thường để ý tới.

Khi một hệ thống chuyển động theo kiểu hỗn loạn của bộ thu không bình thường, nó rất nhạy cảm đối với điều kiện đầu tiên. Điều này có nghĩa là sự khác biệt nhỏ, lỗi sai hoặc sự dao động ở dữ liệu đầu vào trong một giai đoạn có thể leo thang ở những giai đoạn tiếp theo để thay đổi về chất hình mẫu mà đáng lẽ đã xảy ra. Điều này tạo rất nhiều khó khăn khi dự đoán trong tương lai trong thực tế.

Chính vì vậy, hệ thống phải thể hiện những quy tắc đặc trưng hoặc thể hiện những biểu hiện có thể nhận biết được. thậm chí khi con người chưa biết đến hình dạng vùng thu hút đặc biệt của thời tiết thì họ vẫn nhận biết được những đặc điểm của bão, nắng và cuồng phong vì những đặc điểm nhận dạng này được lặp lại nhiều lần. Mặc dù chúng không bao giờ giống nhau nhưng lúc nao cũng tương tự nhau. Những đặc điểm tương tự này giúp ta có chuẩn bị và ứng phó phù hợp

Tóm lại, những mối quan hệ phi tuyến tính đơn giản có thể gây ra những kiểu phản ứng phức tạp. có một biên giới phức tạp giữa sự ổn định và không ổn đinh, biên giới này là sự kết hợp của cả sự ổn định và không ổn định. Mặc dù từ hỗn loạn được sử dụng, nó không có nghĩa là sự lẫn lộn mà có nghĩa là hoàn toàn ngẫu nhiên. Ngược lại, hỗn loạn toán học cho thấy những đặc điểm ở những hiện tượng mà trước đó vẫn được coi là ngẫu nhiên. Bản chất của thuyết hỗn loạn là những trường hợp nào đó, hệ thống phi tuyến tính đệ quy lặp đi lặp lại nghịch lý về mặt động lực học làm cho chúng ta không thể đưa ra những dự đoán dài hạn trong thực tế.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *