因果関係マップ

因果マップとは、ノードまたは要因間のリンクまたはアークで構成されるネットワークとして定義でき、CとEの間のリンクは、ある意味で、誰かがCがEに対して何らかの因果的影響を与えている、または与えていたと信じている、または主張していることを意味します。

この定義は、厳密に定量的に測定された変数間の因果関係を表す図を包含する可能性があり、したがって、構造方程式モデル^{[ 1 ]}や有向非巡回グラフ(DAG) ^{[ 2 ]}のような密接に関連する統計モデルも含まれます。ただし、「因果マ​​ップ」という用語は通常、定性的または単に半定量的なマップに限定して使用されます。この意味で、因果マップは概念マップの一種と見なすことができます。システム図やファジー認知マップ^{[ 3 ]}もこの定義に該当します。因果マップは、1970 年代から、経営科学^{[ 4 ]}から生態学^{[ 5 ]}まで、さまざまな分野の研究者や実務家によって、さまざまな方法で使用されてきました。因果マップは、たとえば次のような多くの目的で使用されます。

• 因果関係を要約するスケッチ図として^{[ 6 ]}
• 意思決定がどのように行われるかを理解するためのツールとして^{[ 7 ]}
• 戦略計画を支援するツールとして^{[ 8 ]}
• ある分野における「何が何を引き起こすか」についての専門家の見解の合意を形成し、表現するためのツールとして^{[ 9 ]}
• 異なる被験者が主題領域における因果関係をどのように認識しているかの違いを調査するためのツールとして^{[ 10 ]}
• ある主題分野における「何が何を引き起こすか」についての多くの異なる回答者の個別の見解を符号化する方法として^{[ 11 ]}
• プロジェクト管理と評価における「変化の理論」 ^{[ 12 ]}と「プログラム理論」^{[ 13 ]}を表現する

因果マップの種類は、特にリンクやノードによって符号化される情報の種類によって区別できる。重要な区別の一つは、リンクが因果関係そのもの、あるいは（誰かの）因果関係に関する信念をどの程度符号化することを意図しているかという点である。

因果マッピングとは、因果マップを作成、要約し、そこから推論を導き出すプロセスであり、より広義には、これを行うための一連の手法を指す。こうした手法の一つが実際に「因果マッピング」と呼ばれているが、他にも様々な名称で呼ばれる類似の手法が多数存在する。

「因果マッピング」という表現は、少なくともロバート・アクセルロッド^{[ 7 ]}にまで遡り、これはケリーの個人構成理論^{[ 14 ]}に基づいています。行為者の行動を、彼らが持ち歩いている世界の内部「地図」の観点から理解したいという考えは、さらに遡って、クルト・レヴィン^{[ 15 ]}や場理論家^{[ 16 ]}にまで遡ります。この意味での因果マッピングは、「概念マッピング」と「認知マッピング」にゆるやかに基づいており、3つの用語は互換的に使用されることもありますが、後者の2つは通常、より広い意味で理解されており、要因間のリンクが必ずしも因果的ではなく、したがって因果マップではないマップも含まれます。

因果マッピングの理論と実践に関する文献には、いくつかの古典的な著作^{[ 7 ]}のほか、書籍サイズの学際的な概説^{[ 17 ] [ 18 ]や特定のアプローチに関するガイド[ 19 ]}が含まれています。

ソフトウェアテストにおいて、原因結果グラフとは、一連の原因を一連の結果にマッピングする有向グラフです。原因はプログラムへの入力、結果は出力と考えることができます。通常、グラフは左側に原因を表すノード、右側に結果を表すノードを示します。ANDやORなどの論理演算子を用いて入力を組み合わせる中間ノードが間に挟まれる場合もあります。

原因と結果には制約を追加できます。制約は、制約記号を破線でラベル付けしたエッジとして表されます。原因の場合、有効な制約記号は E (排他的)、O (唯一)、I (少なくとも 1 つ)、R (必須) です。排他的制約は、原因 1 と 2 のうち、最大で 1 つだけが真であることを意味します。つまり、両方が同時に真になることはありません。包含的 (少なくとも 1 つ) 制約は、原因 1、2、または 3 のうち、少なくとも 1 つが真でなければならないことを意味します。つまり、すべてが同時に偽になることはありません。唯一 (OaOO または単に O) 制約は、原因 1、2、または 3 のうち、1 つだけが真でなければならないことを意味します。必須制約は、原因 1 が真であれば、原因 2 も真でなければならず、1 が真で 2 が偽であることは不可能であることを意味します。

効果の場合、有効な制約記号はM（マスク）です。マスク制約は、効果1が真であれば効果2は偽であることを示します。マスク制約は、他の制約とは異なり、原因ではなく効果に関係することに注意してください。

グラフの方向は以下のとおりです。

原因 → 中間ノード → 結果

グラフは常に再構成可能であり、任意の入力と任意の出力の間にノードが1つだけ存在するようにすることができます。連言標準形と選言標準形を参照してください。

原因と結果のグラフは、簡略化された決定表を作成するのに役立ちます。

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