1. 전체적인 관점 :
* 상호 작용에 중점을 둡니다. 시스템 내의 구성 요소가 서로 연결되어 서로 영향을 받음을 인식합니다. 이것은 성분을 분리하고 연구하는 감소주의 접근법과 대조됩니다.
* 출현 속성 : 이 접근법은 시스템 전체가 개별 구성 요소에 존재하지 않는 속성을 가지고 있음을 인정합니다. 이는 시스템의 동작이 부품의 합보다 많음을 의미합니다.
2. 경험적으로 접지 :
* 관찰 가능하고 측정 가능 : 시스템 내의 상호 작용 및 출현 특성은 관찰 가능하고 측정 가능합니다. 이를 통해 분석 및 테스트 할 수있는 데이터 수집이 가능합니다.
* 정량 및 질적 데이터 : 정량적 (수치) 및 질적 (설명 적) 데이터는 시스템의 동작을 이해하는 데 사용될 수 있습니다.
3. 모델 구동 :
* 개념 모델 : 시스템 접근 방식은 모델을 사용하여 시스템의 구조와 동작을 나타냅니다. 이 모델은 시스템의 필수 요소를 캡처하는 단순화 된 표현입니다.
* 예측 전력 : 이 모델은 시스템이 환경 또는 입력의 변화에 어떻게 대응하는지 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
4. 반복적이고 적응성 :
* 연속 정제 : 시스템에 대한 모델과 이론은 새로운 관찰 및 데이터에 따라 지속적으로 개선됩니다.
* 유연성 : 이 접근법은 새로운 정보에 적응하고 시간이 지남에 따라 시스템의 변화를 허용합니다.
5. 엄격한 방법론 :
* 과학적 방법 : 시스템 접근 방식은 가설 테스트, 데이터 분석 및 동료 검토와 관련된 과학적 방법에 근거합니다.
* 재현 가능한 결과 : 시스템 접근 방식의 결과는 동일한 방법을 사용하는 다른 연구원이 재현 할 수 있어야합니다.
유효성의 예 :
* 생태학 : 유기체와 그 환경의 상호 연결된 네트워크로 생태계를 연구합니다.
* 의학 : 상호 작용 기관의 복잡한 시스템으로 인체를 이해합니다.
* 기후 변화 : 미래 기후 패턴을 예측하기 위해 대기, 바다 및 토지 간의 상호 작용을 모델링합니다.
* 경제학 : 공급 및 수요, 소비자 행동 및 정부 정책의 상호 작용 분석.
한계 :
* 복잡성 : 시스템은 매우 복잡하여 모든 상호 작용을 모델링하고 이해하기가 어려울 수 있습니다.
* 데이터 가용성 : 복잡한 시스템을 정확하게 나타 내기 위해 충분한 데이터를 수집하는 것은 어렵고 비용이 많이들 수 있습니다.
* 주관성 : 시스템과 구성 요소의 경계를 정의하는 데 약간의 주관성이있을 수 있습니다.
요약하면, 시스템 접근법은 전체적인 관점을 취하고 경험적으로 근거가 있고, 모델을 사용하며, 반복적이고 적응 적이며, 엄격한 방법론을 준수하는 경우 과학 연구에 유효합니다. . 복잡한 현상을 이해하기위한 강력한 도구이지만 그 효과는 고유 한 한계를 해결하는 데 달려 있습니다.
