เข้าใจเหตุและผลด้วย Causal Loop Diagram (CLD)

ในปัญหาที่มัน scale เล็ก ๆ เรื่องบางเรื่องอาจจะถูกอธิบายได้ง่าย ๆ ด้วยข้อความสั้น ๆ เช่น ถ้าเรามองแค่เรื่องผลกระทบระหว่างการทดสอบ software กับจำนวน defect ของ software มันก็จะเป็นอะไรที่ดูง่าย และตรงไปตรงมา คือ ถ้าการทดสอบ software มีมาก จำนวน defect ก็จะน้อย ถ้าเราทดสอบ software น้อย จำนวน defect ก็จะมาก แต่ในปัญหาเดียวกัน หากเรามองปัญหาใน scale ระดับใหญ่ขึ้นมาอีกหน่อย เราเริ่มเพิ่มตัวแปรที่เกี่ยวข้องลงไปในปัญหาให้มากขึ้น เช่น จำนวน feature, เวลา, จำนวน developer เราจะเริ่มเห็นผลกระทบที่ซับซ้อนมากขึ้น จนลำบากที่จะอธิบายด้วยคำพูดสั้น ๆ ให้เข้าใจได้ ทำให้การนำไปสื่อสารเพื่อให้คนอื่นเข้าใจเป็นไปได้ยากมากขึ้น หรืออาจจะเข้าใจผิด หรือตีความผิดได้ง่ายขึ้น