В търсене на различни и свързани екипи: Изчислителен подход за сглобяване на различни екипи, базирани на членове, част 8

Друг принос на тази работа е намирането на подобни екипни комбинации, които индивидите биха събрали, но с повишени нива на разнообразие. Както са установили предишни проучвания, хората са склонни да формират екипи с компетентни лица и тези, които са запознати с тях, повишавайки вероятността за удовлетворение и ангажираност към екипа [28, 82].

Работата в екип е много важна способност в съвременното общество. Той позволява на множество хора да работят заедно, за да насърчат успешното завършване на проект или задача. Паметта също е много важно качество в един отбор. И така, каква е връзката между състава на екипа и паметта?

Първо, влиянието на състава на екипа върху паметта е очевидно. Различните хора имат различни умения и опит и чрез различни комбинации общите възможности на екипа могат да бъдат максимизирани. Когато всеки член максимизира силните си страни, ефективността на екипа може да бъде увеличена, което също може да стимулира ентусиазма и инициативата на всеки член, като по този начин спомага за подобряване на паметта на екипа.

Второ, комуникацията в екип също е много полезна за подобряване на паметта. В екип се изисква честа комуникация и сътрудничество между членовете, което насърчава комуникацията и позволява на всеки да разбере по-добре всички аспекти на проекта или задачата. Задълбочаването на знанията и разбирането на задачите чрез комуникация може значително да подобри паметта.

И накрая, екипната атмосфера също оказва известно влияние върху паметта. Позитивният и страстен екип може да помогне на членовете да поддържат добро отношение и да направи всички по-ангажирани и фокусирани върху проекти или задачи. Тази позитивна атмосфера е много полезна за подобряване на паметта.

В обобщение, има връзка между състава на екипа и паметта. Чрез разумна комбинация, добра комуникация и позитивна атмосфера, екипът може да прояви максимална синергия, подобрявайки цялостната памет. Ето защо е от съществено значение добрата работа в екип, която може да насърчи развитието на индивидуалните способности и развитието на целия екип, което също е един от важните фактори за успеха на съвременните предприятия. Вижда се, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивата на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. В допълнение, месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно хранителни вещества и енергия, като по този начин подобрява мозъчната жизненост и издръжливост.

Щракнете върху Научете как да подобрите краткосрочната памет

Този факт е демонстриран в набора от данни MyDreamTeam чрез сравняване на по-ниските разходи за комуникация на самостоятелно сглобени екипи и по-високите разходи за комуникация на произволно генерирани екипи.

Предложеният алгоритъм откри екипни комбинации с по-ниски комуникационни разходи от самосглобените екипи, което предполага, че хората имат известна интуиция при формирането на добре свързани екипи.

Въпреки това им липсва надеждно знание за връзките от по-висок ред помежду си. Възможно обяснение на тази разлика, открита от алгоритъма, е огромното предизвикателство за хората да открият и да се възползват от косвени връзки, като споделени контакти или споделени минали сътрудници.

Независимо дали индивидите събират своите екипи или създателите на екипи ги проектират, отчитането на непреките връзки на членовете на екипа не е лесна задача, тъй като непреките връзки не са много видими.

За разлика от това, нашият алгоритъм превъзхожда отчитането на по-широката структура на социалната мрежа, като се има предвид глобалният поглед върху взаимоотношенията между членовете. Използвайки този алгоритмичен подход, хората и мениджърите могат да бъдат по-съзнателни за потенциално различни съотборници чрез настоящите си взаимоотношения.

Дори ако двама членове на екипа не се познават пряко, обединяването със споделен „приятел на приятел“ или непряка връзка може потенциално да насърчи познаването и психологическата безопасност в екипите [83–85].

Освен това открихме, че самосглобените екипи на MyDreamTeam са по-малко разнообразни от екипите, произволно генерирани от алгоритмите. Тази тенденция, водена от хомофилията, е в съответствие с предишната литература, показваща, че хората предпочитат да се обединяват с други, които споделят подобни характеристики [65].

Формулирането на този проблем за формиране на екип предоставя нови възможности за увеличаване на разнообразието на екипа в сравнение с екипите, сглобени от самите тях, като същевременно се отчита високото познаване на членовете на екипа. Едно основно предимство на формирането на екипи по този начин е намаляването на индивидуалните пристрастия.

Тъй като хората естествено се стремят към формиране на екипи с подобни индивиди, аналоритъм като предложения може да увеличи процеса на вземане на решения от хората.

Вместо връзки, задвижвани от индивидуалните предпочитания, алгоритъмът може да въведе колективна координация чрез куриране на по-добри екипни комбинации, които биха могли да задоволят очакванията на индивидите. Този многоцелеви подход може да позволи на хората да намерят осъществими решения, които увеличават разнообразието, без да компрометират познанията в екипа.

Последици

Тази работа предоставя теоретични последици за екипно изследване. По-специално, използването на изчислителни механизми за подпомагане на процесите на формиране на екип. Литературата характеризира формирането на екип като центрирано върху поведенчески механизми, където екипите могат да бъдат сглобени от вътрешни или външни сили и въз основа на сходство, познаване и компетентност [28, 86].

Чрез формулирането и прилагането на този многоцелеви проблем за оптимизация открихме разнообразни и свързани екипни комбинации, които хората не биха могли да предвидят. Тази работа позволява на екипните учени да разсъждават върху ролята на технологиите за създаване на нови организационни структури сред индивиди и организации, което може да доведе до нови теории за формиране на екипи и въвеждане на технологии [38–40].

Практическите последици от това проучване допринасят за няколко общности, инвестирани в увеличаване на многообразието на екипите: мениджъри, съставящи ефективни и разнообразни екипи, инструктори, съставящи по-разнообразни студентски екипи, компании, формиращи хетерогенни групи от различни бизнес единици, космически агенции като НАСА, формиращи съставящи космически екипажи за дългосрочно изследване на космоса до Марс и изследователи, изследващи използването на алгоритми за организиране на научни екипи.

Разширяването на използването на този алгоритъм към по-широка аудитория може да осигури нови предимства за групи, които се стремят да възприемат многообразието и да поддържат високи нива на познаване. Освен това разработчиците на софтуер и дизайнерите могат да използват последиците от това проучване за нови процедури и насоки за изкуствен интелект при организирането на работниците.

И накрая, тази работа предоставя повече изчислителни подходи за обогатяване на процесите на формиране на екип [45, 87].

Тъй като създателите на екипи не могат да разрешат този проблем бързо чрез ръчна проверка на всяка екипна комбинация, алгоритмите могат да автоматизират тази задача, като обединят членове, които притежават съществуващи социални връзки и в същото време имат различен произход, характеристики и нива на опит [41, 42]. Очакваме тази работа да помогне за формирането на разнородни екипи, като вземе предвид разнообразието и социалните мрежи.

Друго качество на този подход е добавянето на повече цели към проблема с формирането на екип. Например, създателите на екипи могат да минимизират други обективни функции като географско разстояние между участниците, разходи за персонал или ограничения на наличността.

По същия начин този многоцелеви проблем може да приспособи характеристиките на членовете, когато диверсификацията не е желателна. Някои предишни метапрегледи показват [14, 88], че наличието на екип с подобни лица може да е желателно за задачи с ниска трудност или когато целта е ефективност (а не креативност).

Освен това може да е желателно някои черти като личност или опит да бъдат сходни, а не различни [89].

Този проблем за формиране на екип може да добави друга целева функция, която минимизира разнообразието на екипите в някои черти, използвайки показателите, дефинирани от Харисън и Клайн [30]. Следователно, едно потенциално използване на този алгоритъм е да се увеличи максимално разнообразието в атрибутите на някои членове, като същевременно се минимизира разнообразието в други атрибути.

Като се има предвид гъвкавият компромис на този многоцелеви подход, кое решение трябва да обмислят създателите на екипи от гледна точка на Парето? Включването на други показатели (напр. индивидуално представяне, сплотеност на екипа, местоположение на членовете) може да помогне на създателите на екипи да изберат една конкретна екипна комбинация.

Ограничения и бъдеща работа

Важно е да се признаят ограниченията на този документ. Първо, мерките за многообразието и комуникационните разходи бяха мащабирани специално за всяка уникална мрежа и не могат да бъдат сравнявани между различни групи участници.

Второ, мярката за разнообразие е съвкупност от множество показатели за разнообразие за всеки избран атрибут; по този начин е трудно да се придаде каквото и да е истинско значение на показателя за разнообразие, освен относителните разлики в рамките на една и съща мрежа. Бъдещите внедрявания трябва да обмислят как различните мерки за разнообразие могат да бъдат анализирани поотделно и според специфичния набор от участници.

Те могат също така да претеглят разнообразието в различни измерения или да приведат в действие показателите на разнообразието като различни целеви функции в проблема за оптимизиране. Трето, формирането на научни екипи и софтуерни екипи е по-сложно в действителност: с течение на времето могат да се добавят нови членове, необходима е известна специализация, не всички от тези екипи споделят едни и същи цели, размери или ограничения, а разнообразието може да е от полза само за целите.

Вярваме, че използването на последните два набора от данни не трябва да е проблем, защото ги използваме само за да тестваме ефективността и резултатите на алгоритмите. Този алгоритъм за формиране на екип може да ръководи формирането на истински научни и софтуерни екипи чрез намиране на по-разнообразни и свързани комбинации. Четвърто, ние не предоставяме конкретни препоръки за демографски или функционални атрибути на разнообразие.

Предишни проучвания показват как ефектите от разнообразието върху представянето на екипа се медиират от контекстуални фактори и екипни процеси [14]. Създателите на екипи, които искат да администрират този алгоритъм, трябва да обмислят и решат дали да добавят демографски и когнитивни променливи в съответствие с техните организационни цели и конкретен контекст. Пето, събирането на данни от социалните мрежи може да бъде голяма задача за създателите на екипи.

Оценяването на взаимоотношенията между хората може да се извърши чрез провеждане на проучвания, изследване на комуникационни мрежи или проследяване на цифрови данни [90]. Друга потенциална стратегия за изграждане на социални мрежи на индивидите е да питате за предпочитанията на техния съотборник.

Алгоритъмът може да намери възможни разнообразни екипни комбинации въз основа на отговорите на индивидите [91]. И накрая, не е възможно да се гарантира, че представянето на екипите, събрани от този алгоритъм, ще бъде по-добро от другите стратегии за формиране на екипи.

Предишни проучвания показват смесени резултати за директния ефект на многообразието върху представянето на екипа във всички контексти [14], както и предимството на използването на алгоритмични подходи за формиране на екип [92].

Други изследвания също показват, че когато на хората им липсва свобода на действие, за да сформират екипи, те са по-малко отдадени на своята група [93, 94]. Бъдещата работа трябва да обмисли използването на този алгоритъм за събиране на реални групи и оценка на това колко добре се представят в сравнение с екипи, назначени на случаен принцип или от мениджър.

Бъдещата работа трябва да добави нови ограничения към функцията с множество цели, като разглеждане на специфични роли на задачите в екипите, добавяне на лидери към всеки екип или изключване на определени екипни комбинации, в които някои индивиди не искат да работят заедно.

Използването на претеглени мрежи може също така да предостави по-нюансирана информация за силата на социалните взаимоотношения на хората. Едно потенциално приложение е разграничаването на индивиди, които имат чести взаимодействия от тези, които почти не говорят помежду си [95]. Един пример за потенциални области на подобрение е разработването на автоматична настройка за теглата, присвоени за всеки атрибут на разнообразието, даден на конкретна популация.

Ако алгоритъмът проучи категоричните и числови атрибути на хората, преди да започне процеса на формиране на екип, той може да идентифицира атрибутите, които имат повече вариации, и тези, които са оскъдни сред отделните хора.

След това алгоритъмът може да определи важността на всеки атрибут на разнообразие в целевата функция. И накрая, алгоритъмът може да бъде внедрен като уеб платформа, за да предостави повече възможности на мениджъри, инструктори или изследователи да сглобяват екипи.

Заключение

Тази работа се занимава с проблема за сглобяване на екипи от социална мрежа, която максимизира както разнообразието, така и познаването. Ние формулирахме многоцелева функция за този проблем и внедрихме генетичен алгоритъм за намиране на добре свързани различни екипи. В задълбочена експериментална оценка ние оценихме ефективността на предложения от нас алгоритъм и го сравнихме с базовите подходи.

Обсъдихме потенциалната роля на алгоритмите за увеличаване на състава на екипа и подпомагане на създателите на екипи. По-специално, изчислителните подходи могат да се използват за формиране на екипи, които разглеждат индиректни връзки и препоръчват комбинации с по-високи резултати за разнообразие. Тъй като алгоритмите могат да открият по-осъществими екипни комбинации от хората, решенията на създателите на екипи могат да станат по-структурирани, систематични и изчерпателни.

Подкрепяща информация

S1 файл. Поддържащи фигури и таблици. S1 Фигура: Симулации с използване на показателя Диаметър. S2 Фигура: Симулации, използващи показателя Minimum Spanning Tree (MST). S1 Таблица: Калъф с диаметър. S2Table: Минимален случай на Spanning Tree. Таблица S3: Средният дял на скокове на отборните комбинации. (PDF)

Препратки

1. Ng ESW, Burke RJ. Съответствие между човек и организация и войната за таланти: има ли значение управлението на разнообразието? Международното списание за управление на човешките ресурси. 2005 г.; 16(7):1195–1210.https://doi.org/10.1080/09585190500144038

2. Hunt V, Layton D, Prince S. Разнообразието има значение. McKinsey & Company. 2015 г.; 1(1):15–29.

3. Jackson SE, Joshi A. Разнообразие в работния екип. В: Наръчник на APA по индустриална и организационна психология, том 1: Изграждане и развитие на организацията. Американска психологическа асоциация; 2011. p.651–686.

4. Barak MEM, Travis DJ. Социално-икономически тенденции: Разширяване на екосистемата на разнообразието. В: Оксфордският наръчник за разнообразие и работа. Oxford University Press; 2012. стр. 393.

5. Mathieu JE, Hollenbeck JR, van Knippenberg D, Ilgen DR. Век на работни екипи в Journal of Applied Psychology. Вестник по приложна психология. 2017 г.; 102(3):452. https://doi.org/10.1037/apl0000128 PMID: 28150984

6. Williams KY, O'Reilly CA III. Демография и многообразие в организациите: Преглед на 40 години изследвания. Изследване на организационното поведение. 1998 г.; 20:77–140.

7. Van Knippenberg D, De Dreu CK, Homan AC. Разнообразие на работната група и групово представяне: интегративен модел и изследователска програма. Вестник по приложна психология. 2004 г.; 89(6):1008. https://doi.org/10.1037/0021-9010.89.6.1008 PMID: 15584838

8. Страница SE. Бонусът за разнообразието: Как страхотните екипи се отплащат в икономиката на знанието. Princeton University Press; 2019 г.

9. Vasilescu B, Posnett D, Ray B, van den Brand MGJ, Serebrenik A, Devanbu P, et al. Разнообразие между пола и мандата в екипите на GitHub. В: Доклади на 33-та годишна конференция на ACM за човешкия фактор в компютърните системи. ЧИ'15. Ню Йорк, Ню Йорк, САЩ: Асоциация за компютърни машини; 2015.стр. 3789–3798. Достъпен от:https://doi.org/10.1145/2702123.2702549.

For more information:1950477648nn@gmail.com