論文の概要: Kill Chaos with Kindness: Agreeableness Improves Team Performance Under
Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04873v1
- Date: Tue, 9 Aug 2022 16:04:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-10 12:05:22.818783
- Title: Kill Chaos with Kindness: Agreeableness Improves Team Performance Under
Uncertainty
- Title(参考訳): 親切でカオスを殺す - 不確実性の下でチームのパフォーマンスが向上する
- Authors: Soo Ling Lim, Randall S. Peterson, Peter J. Bentley, Xiaoran Hu,
JoEllyn Prouty McLaren
- Abstract要約: Agreeablenessは、チームパフォーマンスと重要でない、非常に可変的な関係を示している。
エージェントベースモデル(ABM)は、チームワークに対する性格特性の影響を予測するために使用される。
遺伝的アルゴリズムを用いてABMの限界を探索し、どの特性が最高のチームと最悪のチームと相関しているかを発見する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Teams are central to human accomplishment. Over the past half-century,
psychologists have identified the Big-Five cross-culturally valid personality
variables: Neuroticism, Extraversion, Openness, Conscientiousness, and
Agreeableness. The first four have shown consistent relationships with team
performance. Agreeableness (being harmonious, altruistic, humble, and
cooperative), however, has demonstrated a non-significant and highly variable
relationship with team performance. We resolve this inconsistency through
computational modelling. An agent-based model (ABM) is used to predict the
effects of personality traits on teamwork and a genetic algorithm is then used
to explore the limits of the ABM in order to discover which traits correlate
with best and worst performing teams for a problem with different levels of
uncertainty (noise). New dependencies revealed by the exploration are
corroborated by analyzing previously-unseen data from one the largest datasets
on team performance to date comprising 3,698 individuals in 593 teams working
on more than 5,000 group tasks with and without uncertainty, collected over a
10-year period. Our finding is that the dependency between team performance and
Agreeableness is moderated by task uncertainty. Combining evolutionary
computation with ABMs in this way provides a new methodology for the scientific
investigation of teamwork, making new predictions, and improving our
understanding of human behaviors. Our results confirm the potential usefulness
of computer modelling for developing theory, as well as shedding light on the
future of teams as work environments are becoming increasingly fluid and
uncertain.
- Abstract(参考訳): チームは人間の達成の中心です。
過去半世紀にわたり、心理学者は神経症、外向性、開放性、良心性、同意性という5つの文化的に有効な人格変数を特定してきた。
最初の4つは、チームパフォーマンスと一貫した関係を示しています。
しかし、同調性(調和性、利他性、謙虚さ、協力性)は、チームパフォーマンスと無意味で、非常に可変的な関係を示している。
我々はこの矛盾を計算モデルによって解決する。
エージェントベースモデル(ABM)は、チームワークにおける性格特性の影響を予測するために使用され、遺伝的アルゴリズムはABMの限界を探索するために使用され、どの特性が最高のパフォーマンスチームと最も悪いパフォーマンスチームと相関しているかを見つけるために使用される。
調査によって明らかになった新たな依存関係は、これまでチームのパフォーマンスに関する最大のデータセットから、5,000以上のグループタスクと不確実性のないタスクに携わる593チームの3,698人の個人を10年以上にわたって収集したデータを分析することによって、裏付けられている。
私たちの発見では、チームのパフォーマンスとアジリティの依存関係は、タスクの不確実性によって緩和されます。
このように進化的計算とABMを組み合わせることで、チームワークの科学的調査、新しい予測、人間の行動理解の改善のための新しい方法論が提供される。
研究結果は,作業環境が流動的になり,不確実性が高まっている中で,コンピュータモデリングがチームの将来に光を当てるだけでなく,理論開発に有用であることを確認する。
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