U potrazi za raznolikim i povezanim timovima: računski pristup za sastavljanje različitih timova na osnovu članova 1. dio

Abstract

Prethodna istraživanja pokazuju da timovi s različitim pozadinama i vještinama mogu nadmašiti homogene timove. Međutim, ljudi često radije rade s drugima koji su im slični i poznati i ne uspijevaju okupiti timove s visokim razinama raznolikosti.

Postoji vrlo bliska veza između poznatih ljudi i sjećanja. Poznati ljudi uključuju našu porodicu, prijatelje, kolege, itd. Ovi ljudi mogu biti od velike pomoći u našim životima, ne samo da pružaju emocionalnu podršku već imaju i pozitivan utjecaj na naše pamćenje.

Prvo, poznati ljudi mogu postati naš medij sjećanja. Kada komuniciramo s njima, poboljšava se naša koncentracija i mentalna aktivnost, te stvari možemo bolje pamtiti. Kada komuniciramo, obično spominjemo stvari koje su im relevantne. Ove stvari su usko povezane s našim životima, pa ih je lako zapamtiti. Uz ove informacije možemo se bolje sjetiti događaja vezanih za njih, što pomaže poboljšati naše sposobnosti pamćenja.

Drugo, poznati ljudi mogu pružiti međusobnu pomoć. Na primjer, kada nešto zaboravimo, možemo ih pitati. Ako imamo dobar odnos s tom osobom, ona će možda moći pružiti neke informacije ili savjete koji će nam pomoći da bolje zapamtimo stvari.

Konačno, poznati ljudi mogu pružiti emocionalnu podršku. Kada naiđemo na poteškoće ili zastoje, njihova podrška nam može pomoći da se bolje nosimo. To nam pomaže da zadržimo pozitivan stav i poboljšavamo naše pamćenje.

U svakodnevnom životu moramo ostati u kontaktu sa poznatim ljudima i uspostaviti dobre odnose. Na taj način možemo ojačati svoje vještine pamćenja kako bismo bolje upravljali svojim životima. Vidi se da moramo poboljšati pamćenje, a cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje jer je cistanche deserticola tradicionalni kineski ljekoviti materijal koji ima mnogo jedinstvenih učinaka, od kojih je jedno poboljšanje pamćenja. Djelotvornost mljevenog mesa proizlazi iz različitih aktivnih sastojaka koje sadrži, uključujući kiselinu, polisaharide, flavonoide, itd. Ovi sastojci mogu promovirati zdravlje mozga na različite načine.

Kliknite na saznajte 10 načina za poboljšanje memorije

Proučavamo problem formiranja tima uzimajući u obzir grupu pojedinaca s različitim vještinama i karakteristikama, te društvenu mrežu koja bilježi poznatost među tim pojedincima. Cilj je rasporediti sve pojedince u različite timove na osnovu njihovih društvenih veza, čime im se omogućava da zadrže nivo poznavanja.

Ovaj problem formiranja tima formuliramo kao problem višestruke optimizacije kako bismo podijelili članove u dobro povezane i raznolike timove unutar društvene mreže.

Ovaj problem implementiramo korištenjem Non-dominated SortingGenetic Algorithm II (NSGA-II), koji pronalazi timske kombinacije sa visokim nivoom poznavanja i raznolikosti u O(n2) vremenu. Testirali smo ovaj algoritam na tri empirijski prikupljena skupa podataka za formiranje tima i u odnosu na tri algoritma mjerila.

Eksperimentalni rezultati potvrđuju da je predloženi algoritam uspješno formirao timove koji imaju različitost atributa članova i prethodne veze između članova. Razgovaramo o prednostima korištenja računskih pristupa za povećanje formiranja i sastava tima.

Uvod

Formiranje timova danas se razlikuje od prošlih decenija. Danas organizacije i institucije imaju za cilj okupljanje grupa na osnovu ne samo stručnosti članova, već i kriterijuma različitosti [1,2].

Budući da radna snaga postaje sve raznovrsnija, sve više organizacija se obavezuje na okupljanje članova iz različitih obrazovnih pozadina, funkcionalnog porijekla i demografskih atributa u isti tim [3, 4].

Brojne studije pokazuju potencijalne koristi od raznolikosti u timovima [5, 6]. Na nivou identiteta, istraživanja pokazuju da demografska raznolikost – članovi tima različitih spolova, kultura, rasa itd. – mogu poboljšati učinak tima.

Negovanje demografske raznolikosti u timovima može donijeti različite osobine, gledišta i iskustva svojstvena demografskoj grupi [7, 8]. Neki primjeri su rodna raznolikost, koja promovira produktivnost u timovima za razvoj softvera [9], kolektivnu inteligenciju timova [10], i inovacije u grupama za istraživanje i razvoj [11]. Jedna studija je pokazala da rasna raznolikost također može donijeti alternativne perspektive i stimulirati kreativnost, generirajući originalnije i konkurentnije ideje [12].

Kulturna raznolikost je još jedan primjer: pomaže timovima da ostvare kreativnije rezultate od kulturno homogenih timova [13]. Na kognitivnom nivou, timovi sa visokim nivoom funkcionalne raznolikosti – to jest, članovi tima sa različitom stručnošću, karijerama i pozadinom – mogu dati originalnije i kreativnije rezultate.

Promoviranje funkcionalne raznolikosti može poboljšati kreativnost jer proširuje širinu informacija, znanja, ideja i perspektiva unutar tima [14]. Također podstiče divergentno razmišljanje, veći obim vještina i rekombinaciju ideja [15, 16].

Kao rezultat toga, funkcionalno raznoliki timovi imaju veću vjerovatnoću da rješavaju složene probleme koji zahtijevaju kreativnost i inovativnost nego homogene grupe [2, 8, 16]. Sve u svemu, međuigra demografske i funkcionalne raznolikosti igra ulogu u tome kako razlike članova tima utiču na njihov rad i učinak[7].

Uprkos potencijalnim prednostima raznolikosti u timovima, istraživanja takođe pokazuju da je različitost „mač sa dve oštrice“ [17]. Prethodne studije nude mješovite, pa čak i kontradiktorne rezultate o efektima različitosti na timove [14, 17, 18].

Dok funkcionalna raznolikost može uzrokovati probleme koordinacije i sukobe u grupi zbog razlika u obuci i znanju, demografska raznolikost može izazvati međusobne predrasude među članovima (tj. razliku "mi-oni") [19], što dovodi do nedostatka kohezije, komunikacije i povjerenje [20–22].

Desetljećima su organizacije promovirale obuku o raznolikosti kako bi pomogle članovima da rade s drugima koji su drugačiji od njih. Međutim, kada su ljudi dodijeljeni da rade u raznolikom timu, manje je vjerovatno da će se angažirati u timu i biti motivirani da rade sa kolegama koji se razlikuju u demografskim ili funkcionalnim atributima [23].

Jedno potencijalno rješenje za ublažavanje štetnih efekata različitosti na timove je omogućavanje upoznavanja tima (tj. prethodnog iskustva članova tima u međusobnom radu). Znatan dio literature pokazuje da prethodna suradnja dovodi do veće vjerovatnoće uspjeha i buduće suradnje [24–26].

Poznavanje tima stvara temelje povjerenja, distribucije informacija i komunikacije među članovima [27, 28]. A budući da poznavanje tima pomaže članovima u lociranju, dijeljenju i distribuciji svog znanja, poznavanje tima može se pozabaviti mnogim problemima koje stvara raznolikost, a da pritom ne ugrozi njegove potencijalne koristi [29].

Mogu li organizacije istovremeno okupiti timove sa visokim nivoom raznolikosti i poznavanjem?
Umjesto da se formiraju timovi na osnovu kriterija različitosti ili prethodnih odnosa, kombinovanje oba može pomoći članovima da promovišu povjerenje, a organizacijama da prednosti različitosti učine vidljivijima [29]. U ovom radu predlažemo računski pristup za otkrivanje odgovarajućih timskih kombinacija koje maksimiziraju timsku raznolikost i upoznatost u isto vrijeme.

Odabrali smo ove dvije karakteristike tima jer se obje mogu odrediti tokom procesa formiranja tima. Budući da ovaj zadatak zahtijeva procjenu svih mogućih kombinacija među dostupnim članovima, razradite problem optimizacije i njegove implementacije algoritma kako biste efikasno pronašli neprocjenjive kombinacije tima.

Ovaj problem formiranja tima formulišemo kao problem optimizacije sa više ciljeva da bismo sastavili timove, istovremeno maksimizirajući njihovu raznolikost i poznatost.

Koristimo okvir Harrisona i Kleina [30] za izračunavanje raznolikosti timova na osnovu raznolikosti i dispariteta atributa, a koristimo Kargarovu i Anovu metriku troškova komunikacije [31] da izračunamo poznatost timova na osnovu strukture društvenih mreža članova [32].

Zatim implementiramo ovaj problem korištenjem ne-dominiranog genetskog algoritma sortiranja II (NSGA-II).

Ova implementacija je prikladna jer pruža skup efikasnih timskih kombinacija i uzima u obzir kompromise različitih ciljeva. Demonstriramo efikasnost našeg pristupa koristeći tri skupa podataka koji sadrže informacije o članstvu tima: (1) studenti koji sami sastavljaju timove koristeći MyDreamTeam platformu [33], (2) naučnici koautori radova koje obezbeđuje BibSonomydataset [34], i (3 ) timovi koji sarađuju na GitHubu koji obezbjeđuje GHTorrent skup podataka [35].

Procjenjujemo naš predloženi algoritam u odnosu na druge višeciljne metode optimizacije koje su visoko citirane u literaturi procjenjujući njegova rješenja i vrijeme rada. Rezultati pokazuju da je naš predloženi algoritam uspješno pružio rješenja s većom raznovrsnošću i nivoom poznavanja.

For more information:1950477648nn@gmail.com