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一句话概述：所谓冰山模型，即通过观察隐藏的抽象层次，发现事件的根本原因。
只停留在事件的表面来解决问题往往是不够的。真正的原因，通常都隐藏在深处。
冰山模型只是一个工具，它可以让你改变视角，在常人视角的基础上，看到更多更直观的内容。它可以帮助你发现事件的根本原因。要想实现这个目的，你只需要通过观察系统内部更深层次的抽象内容，但它们往往都不太明显。
冰山模型从上往下包括四个层次：
事件
模式
结构
心智模型
进一步从深处研究某单一事件，你可以看到它们随时间变化的趋势，这种趋势即“模式”。这些模式，可以让你了解其背后的系统结构。结构则是系统内部的彼此关系和反馈回路，它同时又基于更深层次的心智模型。
通过了解事件和模式，你可以知道现在发生的是什么；通过了解结构和心智模型，你就可以了解为什么会发生这件事。
总之，在冰山模型下，如果你挖掘得越深，你认识问题的视角就越清晰。
为了更好地了解冰山模型的4个层次，你可以通过以下问题来了解特定问题或情景。
事件：
现在正在发生什么事？
模式：
结构：
影响这些模式的因素有哪些？
不同模式之间存在什么关联？
心智模型：
是什么价值观、信念或假设塑造了这个系统？
值得注意的是，在回答这些问题的时候，你可能需要进一步的研究和挖掘，尤其是涉及心智模型时，毕竟，这方面内容可能很难让人察觉和认识，更不用说立即就能洞悉最核心的问题了。
让我们来用一个实际场景案例，进一步理解冰山模型的工作原理。
假如你的产品团队刚刚发布了新产品，但这个产品存在几个漏洞。这可以看作是单一事件。对此，你的第一反应可能是直接做出反应，开始修复这些漏洞。然而，如果你想避免以后再次出现这种情况的话，这种做法显然就不够了。
如果你开始回顾过去的案例，你会发现，每次发布产品的时候，总是会存在产品漏洞。这就是一种模式。进一步挖掘，你还会发现，团队在发布新产品之前，通常都没有与测试相关的规划。此外，团队还经常在紧凑的期限内发布新的产品或功能。这些都是系统的结构。
再进一步挖掘，你还会发现，相比于产品质量问题，团队更关注的是按时交付产品。这种紧凑的截止期限是团队管理者强加所致的，而团队成员也认为他们应该听从管理者的管理。
因此，你不难发现，通过表面事件进一步深入挖掘，你就有机会发现问题的根本原因。这个时候，你就能真正做到“对症下药”，更好地来解决这个问题。
一句话概述：所谓关联圆环，即理解系统元素彼此间的关系，并识别其中的反馈回路。
关联圆环是一种工具，它可以用视觉化的方式将故事或系统元素的关系完整呈现出来。关联圆环可以帮助你认识系统中的因果关系，从而理解更宏观、复杂的内容。
此外，关联圆环还可以帮助你认识反馈回路（包括增强回路和调节回路）。
上图就是关联圆环的示意图。那么问题来了：如何创建关联圆环呢？
1. 首先，在纸上画一个圆。
2. 其次，确定你想了解的系统中的关键要素。对于如何了解关键要素，它必须满足以下3个标准：
它对系统的变化很重要；
它对系统可以起到增强或调节作用；
它可以用一个名词（词组）来描述。
3. 在圆圈周围分散地写下这些关键要素（最好不超过10个）。
4. 寻找其中的因果关系。具体而言，包括以下3个步骤：
哪些要素会直接对其他要素起到增强或调节作用？
在这些要素之间画一个箭头。
为每一个箭头关系标注增强（用“+”号表示）或调节（用“-”号表示）信息。
5. 找到所有的因果关系。这些关系可以基于数据，也可以基于假设。
现在，让我们来画一个关联圆环，从而进一步理解这个问题。
然后，我们在圆圈周围分散地记录这5个关键要素，并如下图所示：
接下来，我们开始来寻找并标注他们之间的因果关系。例如，我们知道不满意的用户只会发起更多的支持请求。更多的支持请求，即意味着响应时间会变得更久，这可能会导致更多用户不满意。
我们试图通过推出新的功能，来减少一部分不满意的用户数量。但随着新功能的推出，还会产生更多的产品漏洞，从而导致更多用户不满意。
把这些因果关系用箭头关联起来，并标注有关增强或调节信息，就如下图所示：
根据以上关联圆环图，我们就可以直观地了解系统中的各个要素以及彼此之间的关系。其中，我们还可以发现一个反馈回路，并如下图所示。
完整的关联圆环图和你发现的反馈回路，可以让你更好地理解整个系统，从而可以极大地帮助你做出你需要的改变。
关联圆环是理解系统的有效工具之一。简单来讲，关联圆环即首先要识别系统中的关键要素，然后把他们之间的因果关系标注出来。这个有效工具还可以帮助你识别反馈回路。
一句话概述：所谓调节反馈回路，即调节某种变化，以维持平衡。
调节反馈回路是一种机制，它可以抑制在某个方向的进一步变化。当遇到某个方向的变化时，它会朝着相反的方向做出变化。总之，它的存在，就是寻求系统的平衡稳定。
在各种系统中，我们在发现调节反馈回路的同时，还会发现增强反馈回路。后者与调节反馈回路刚好起相反的作用，并且会产生指数级的变化。
调节反馈回路包括以下3个重要组成因素：
目标或期望水平
实际水平
两者之间的差距
当调节反馈回路识别差距时，它会引发纠正措施，将实际水平调节至与期望水平相当的状态。
识别和理解某个特定调节反馈回路的关键，在于去发现目标或期望水平。就这一点，有时候可能并不直观，需要深入挖掘才能发现。
恒温器是理解调节反馈回路的最实用典例。恒温器可以检测室温（“实际水平”），当室内温度低于或高于某设定值（“期望水平”）时，它就会自动加热或冷却房间，从而将室温控制在设定值。
在上述恒温器的例子中，整个回路都是“有意图”的，并且相关纠正措施也是设计好的。
实际上，你还可以发现许多自然的调节反馈回路，比如热茶冷却过程。当你泡好一壶茶，把它放置在一边过后，茶温会从最开始的最高温（“实际水平”）慢慢地冷却，直到它达到室温为止（“期望水平”）。
在这个例子中，纠正措施即茶与空气的热量传递。这是一种自然现象，因此这背后不存在任何意图。
调节反馈回路主要的目的在于稳定系统。它可以引发纠正措施，从而达到某个既定目标。从这个角度来讲，也可以理解为“自动校正”。
另外，它也是增强反馈回路的对立面。增强反馈回路可以产生指数级的变化。
一句话概述：增强反馈回路主要需要去了解指数级变化背后的力量。
只要某个回路中的行为或事件存在相互增强的效果，你就会发现增强反馈回路。这种回路可以扩大过程的影响力。
虽然听起来过于抽象，但实际生活中，也存在许多增强反馈回路的案例。
增强反馈回路的效果是呈指数级的，而非线性的。它可以导致指数级的增加或减少，而调节反馈回路则体现的几乎是水平变化，其目标是保持稳定。通常，在一个系统中，你可以发现增强反馈回路和调节反馈回路同时存在。
所有的反馈回路，其基本特征是一个回路的输出，是下一个回路的输入。就增强反馈回路而言，输入就会进一步扩大下一个输出。
在回路中，至少存在有两个变量。这些变量还可以互相增强。然而，也可能同时存在影响回路的外部变量。我们最好以具体例子来说明。
前文已提到，复利是一个常见的增强反馈回路例子。你银行账户的钱越多，你能够获得的利息也就越多。利息会以现金形式增加至账户余额中，因此，你获得的利息也就会更多。这个回路可以循环往复。
在这个例子中，回路中有两个变量，即账户余额和利息收入。影响这个回路的，还可以是外部变量，比如银行利率。这个变量会直接影响这个反馈回路的输出，但它不会改变这个回路的核心机制。
增强反馈回路是了解系统的核心工具之一，它几乎是无处不在的。通过这个概念，你就可以解释指数级变化。
在现实中，系统往往是由增强反馈回路和调节反馈回路的组合构成的。因此，认识和了解这两种回路都是非常有帮助的。